여기서:

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  i번째 날의 개별 주식의 야간 수익률은 일반적으로 전날 종가 대비 당일 시가의 수익률을 나타냅니다. 더 정확한 정의는 실제 거래 데이터를 기반으로 조정할 수 있습니다.

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  i번째 날의 지수의 야간 수익률은 개별 주식의 야간 수익률에 해당하며, 정의는 일관성을 유지해야 합니다.

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  i번째 날의 오후 세션에서 개별 주식의 수익률은 일반적으로 오후 세션 개장부터 마감까지의 가격 수익률로 정의됩니다. 특정 시간 기간 정의는 거래소의 실제 거래 시간에 따라 정확하게 조정해야 합니다.

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  i번째 날의 오후에 있는 지수의 수익률은 오후에 있는 개별 주식의 수익률에 해당하며, 정의는 일관성을 유지해야 합니다.

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  선형 회귀에서 절편 항은 시장 지수 수익률이 0일 때 개별 주식 수익률의 기대값을 나타냅니다.

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  선형 회귀에서 회귀 계수는 지수 수익률이 1단위 변할 때 개별 주식 수익률의 예상 변화를 나타냅니다.

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  i번째 날의 개별 주식의 야간 수익률 회귀 모델의 잔차 항은 모델로 설명할 수 없는 개별 주식의 야간 수익률 부분을 나타냅니다. 이 잔차 항은 시장 영향을 제거한 후 개별 주식의 야간 수익률 정보로 이해할 수 있습니다.

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  i번째 날의 개별 주식의 오후 수익률 회귀 모델의 잔차 항은 모델로 설명할 수 없는 개별 주식의 오후 수익률 부분을 나타내며, 이는 시장 영향을 제거한 후 개별 주식의 오후 수익률 정보로 이해할 수 있습니다.

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  i번째 날의 야간 수익률 잔차와 오후 수익률 잔차 간의 차이는 장중 수익률 패턴의 차이를 포착하는 데 사용되며, 장중 정보 비대칭 정도를 반영할 수 있습니다.

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  δ의 평균은 일정 기간(예: N일) 동안 야간 및 오후 수익률 잔차 간의 차이의 평균 수준을 나타내며, 전체적인 장중 수익률 패턴을 나타냅니다.

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  δ의 표준 편차는 일정 기간 동안 야간 및 오후 수익률 잔차 간의 차이의 변동성을 측정하여 장중 수익률 패턴의 안정성을 반영합니다.

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  평균과 표준 편차를 계산할 때 사용되는 표본 크기이며, 일반적으로 시간 창의 크기를 나타냅니다. 표본 크기가 클수록 통계 결과가 더 안정적입니다.

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  주식 j의 T 통계량은 야간 및 오후 수익률 잔차 간의 차이의 유의성을 평가하는 데 사용됩니다. 절대값이 클수록 차이가 더 유의미하며, 이는 주식이 정보 비대칭의 영향을 더 강하게 받는다는 것을 나타낼 수 있습니다.

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  과거 20 거래일 동안의 주식 j의 수익률은 모멘텀 효과의 영향을 제어하는 데 사용됩니다. 여기에서 20일은 일반적으로 사용되는 창 기간이며 실제 조건에 따라 조정할 수 있습니다.

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  주식 j의 회귀 잔차는 모멘텀 효과를 제거한 후 장중 정보 비대칭으로 인해 발생하는 고유한 수익 신호를 나타냅니다. 이 값은 최종적인 장중 정보 비대칭 강도 요인 값입니다.