我们定义的交易期间分为两类：第一，价格期间，指价格累计变化0.03元以上的时间间隔；第二，成交量期间，指成交量累积变化至少达到100万股的时间间隔。交易时间每天包括上午9∶30～11∶30、下午1∶00～3∶00，隔夜以及休市时的时间间隔被剔除。
（一）交易期间的统计特征
图9.2 中国石化交易数据收益率的日内效应
先来看中国石化价格期间和成交量期间的统计特征（图9.3），中国石化累计价格变化0.03元，平均需要花费14分钟，尽管等待的中值仅8.2分钟。累积成交量达到100万股，平均需要花费4.2分钟，等待的中值为3.14分钟。可见过度分散对价格期间和成交量期间是显著的。从表9.5、表9.6的结果可以看出，中国石化价格期间和成交量期间存在一阶负自相关性。
图9.3 中国石化价格期间和成交量期间描述统计量
表9.5 中国石化价格期间及其一阶差分的自相关和偏相关系数
表9.6 中国石化成交量期间及其一阶差分的自相关和偏相关系数
图9.4 上证指数价格期间描述统计量
图9.5 深圳成指价格期间描述统计量
下面进一步分析我国沪深两市综合指数的情况。对沪深两市指数从2003年10月8日至2004年4月23日的1分钟数据合计31 064个交易数据，我们更感兴趣两市指数波动到一定程度的情况，考虑每天上证指数、深圳成指分别变动5点和10点的情况，即1日内只要前后交易价格指数之差大于5点（上证指数）和10点（深圳成指），我们就认为一次交易事件发生，如此过滤后沪市还有1 063个交易数据，深市还有1 350个交易数据。从表9.7和表9.8可见，与上市公司一样，上证指数和深圳成指价格期间存在一阶负自相关性。
表9.7 上证指数价格期间及其一阶差分的自相关和偏相关系数
表9.8 深圳成指价格期间及其一阶差分的自相关和偏相关系数
（二）消除日内效应后的数据特征
这里采用前面所述的数据处理方法。消除日内效应后的价格期间和成交量期间过度分散依然十分明显（图9.6）。同时，消除日内效应后的价格期间和成交量期间仍存在一阶负自相关性（见表9.9、表9.10）。
图9.6 中国石化价格期间和成交量期间消除日内效应的描述统计量
表9.9 中国石化价格期间消除日内效应及其一阶差分的自相关和偏相关系数
表9.10 中国石化成交量期间消除日内效应及其一阶差分的自相关和偏相关系数
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