We obtain stock market data from tw

We obtain stock market data from two sources. First, we use daily data from CRSP covering the period 1968 to 2014 (551 distraction events). Second, we again employ TAQ data for the period 1993 to 2014 (225 distraction events). We apply the filters and adjustments described by Holden and Jacobsen (2014) to address withdrawn or canceled quotes, and we use their interpolated time technique to improve the accuracy of liquidity measures.18 All TAQ trades are signed using the Lee and Ready (1991) algorithm. Throughout our analyses, we focus on common stocks (share codes 10 or 11) and exclude penny stocks (closing price < $1). We describe our stock market variables in Section IV, where we also present results for the marketwide analysis

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我们从两个来源获取股市数据。首先，我们使用CRSP所涉期间1968年至2014年（551个分心事件）每日数据。其次，我们再使用TAQ数据期间1993至2014年（225个分心事件）。我们应用霍顿和雅各布森（2014）描述的地址撤回或取消报价的过滤器和调整，我们利用自己插的时间技术，以改善流动性measures.18所有TAQ行业的准确性使用签署的李某和Ready（1991）算法。纵观我们的分析，我们专注于普通股（股票代码10或11）和排除细价股（收盘价<$ 1）。我们将在第四节，我们的股市变量，其中用于marketwide分析中，我们也存在结果

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我们从两个来源获取股票市场数据。首先，我们使用来自 CRSP 的每日数据，这些数据涵盖 1968 年至 2014 年期间（551 次干扰事件）。其次，我们再次使用 1993 年至 2014 年期间的 TAQ 数据（225 次干扰事件）。我们应用 Holden 和 Jacobsen （2014）描述的过滤器和调整来处理撤回或取消的报价，我们使用其插值时间技术来提高流动性度量的准确性。在整个分析过程中，我们专注于普通股（股票代码10或11），不包括便士股票（收盘价 = 1美元）。我们在第四节中描述了我们的股票市场变量，其中我们还提供了市场范围分析的结果

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我们从两个来源获得股市数据。首先，我们使用CRSP 1968年至2014年期间的每日数据（551个干扰事件）。第二，我们再次使用1993年至2014年的TAQ数据（225个干扰事件）。我们使用Holden和Jacobsen（2014）描述的过滤器和调整来处理撤回或取消的报价，并使用其插值时间技术来提高流动性度量的准确性。18所有TAQ交易都使用Lee和Ready（1991）算法签名。在我们的分析过程中，我们主要关注普通股（股票代码10或11），不包括低价股（收盘价<1美元）。我们在第四节中描述了我们的股票市场变量，在这里我们也给出了市场分析的结果<br>

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