（2）HS逆向选择分量（?HSi）
这个模型是Huang和Stoll在1997年提出的HS信息模型估计出的逆向选择分量作为LSB逆向选择分量的替代变量，以此进行稳健性检验，基本模型如下：
其中，S代表买卖价差，Dt为亚变量，当交易为买方主动时为1，当交易为卖方主动时为-1，?????代表买卖价差中的逆向选择成本?和存货成本?。
（3）EKOP模型
PIN估计方法是基于Easley和O’Hara的结构性序贯交易模型。Easley等认为交易市 场一般都是由好消息或者坏消息以及无信息引致的，而根据交易买卖的方向和数量，这样可从金融市场微观结构层面来推断私人信息引致的交易概率大小。模型构建的根基在于，每个交易日可以被分割为许多个离散的交易时间区间，买卖订单数量的突然变化和不断获得私人信息的知情交易者积极参与是存在相关性的。PIN方法可以直接来测度基于私人信息的交易行为概率大小。Easley等人之后论证认为PIN指标是实证研究中信息不对称的最好的衡量指标。
，该式子中的五个参数一般通过以下方程来估计：
其中B、S已知，分别为买房主动和卖方主动成交量。
（4）FITC完全信息条件下的交易成本
对于每个交易日，FITC衡量的是已观测到的股票的交易价格与未观测到的基于完全信息条件下的股票价值之间的差异。FITC由两部分组成，一是交易价格与基于公共信息的资产价值之间的差异，二是基于完全信息条件下的股票价值与资产的有效价值之间的差异。传统上的研究一般是基于前者，如有效价差等，前者与流动性及不对称信息均相关，而后者则
只与不对称信息相关。Bandi和Russel（2006）的研究表明，相对于相对价差和有效价差而言，FITC与换手率、PIN及分析师人数相关性更高。
完全信息=公开信息+私人信息
其中
是未观测到的全信息价格，是衡量有效价差与全信息价格之间差异
的基于信息成分的变量。
，其中
代表市场摩擦。从而上式等价于：
为有效价格。
……………………………………………………………… 该指标的推导过程还不是很清楚，正在琢磨
五、流动性选取综合法
（1）流动性指数，以liquidindex表示。
其中，liquidindex，xi为第i个样本的流动性指数;，Xik为第i个样本的第k个流动性指标;rank(Xik)为对所有样本第k个流动性指标进行排序后所得到的第i个样本该指标所对应的序号，liuqidindex指标值越高，表明市场流动性越差，越低则市场流动性越好。
(2)主成份分析