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Corwin & Schultz (2012) — High-Low Spread Estimator

一句话：只用一个（或两个）交易日的最高最低价，就能估出买卖价差——比 Roll 协方差法准得多（与 TAQ 相关性 0.873 vs 0.694），而且有闭式解。

完整引用: Corwin, S. A., & Schultz, P. (2012). A simple way to estimate bid-ask spreads from daily high and low prices. The Journal of Finance, 67(2), 615–649. DOI 10.1111/j.1540-6261.2012.01729.x.

机构: 两位作者均属圣母大学 Mendoza 商学院。

数据: NYSE TAQ（1993–2005，对标用）+ CRSP 日频（1926–2005 全部 NYSE 股票，应用）。

机制

两条事实：①日内最高价几乎总是买方成交、最低价几乎总是卖方成交；②波动成分随区间长度按比例放大，价差成分不随区间长度变。所以「两天合起来的价差」减「一个两天区间的价差」就把波动消掉，只剩价差。

精度（对 TAQ 实际有效价差）

估计量 月度相关性 周度相关性 平均绝对偏差 横截面（价差变化）相关性
high-low（本文） 0.873 0.755 0.97% 0.447
effective tick（Holden 2006） 0.720 0.586 1.30% 0.145
Roll (1984) 协方差 0.694 0.481 1.75% 0.224

三个子期（最小报价单位 1/8 → 1/16 → 1 分）里始终最优。 唯一例外是最大的股票上 effective tick 更准，但该估计量依赖「报价聚集」假设。

论文专门讨论的三个坑

隔夜价格变动的调整 · 低成交频率股票的真高低点不可观测 · 估计出的价差可能为负。

应用

NYSE 全部股票 1926–2005 的价差序列（大萧条极高、1974-75 熊市与 1987 崩盘后急升）；印度（1994 自动化交易后成本大降）与香港（1997 亚洲金融危机价差扩大）。

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