中国玉米期货市场价格发现功能的实证分析

利用相关系数、协整检验、格兰杰因果检验以及GS模型等方法对大连期货交易所玉米期货市场的发现价格功能进行了实证分析.结果表明:玉米期货价格与现货价格之间存在协整关系,期货价格具有良好的发现价格功能;存在期货价格和现货价格的双向格兰杰引导关系;玉米期货市场的发现价格功能中期货价格起着决定性的作用.     

农产品期货价格联动性实证研究——基于中美玉米期货日收盘价数据

依据大连玉米期货和美国芝加哥玉米期货价格日收盘价数据,对中美玉米期货价格变化进行粗粒化处理.以玉米价格波动模态为节点,模态之间的转换为边建立中国玉米和美国玉米期货价格有向加权联动性复杂网络,通过该复杂网络研究中美农产品期货价格联动性波动规律.研究表明大连玉米期货价格与美国玉米期货价格的联动波动趋势为同向联动性,但中美玉米期货价格的联动性并不完全保持同向变动;加权聚集系数和点强度呈负相关,价格联动波动具有周期性,联动模态间的转换周期平均为5-6天;中美玉米期货价格联动的群发性波动通过出现概率较小的且中介中心性较高的模态进行交替转换,通过预测价格联动的波动状态,可以为规避市场风险提供决策参考.     

对我国期货市场波动性的分阶段实证研究

波动性是经济和金融研究的热点问题。本文首先采用无条件波动度量方法对我国三大期货市场1997年—2004年的波动性进行了估计,发现第一阶段97年—02年期货价格总体呈下跌趋势,三大市场整体波动性不大,较高的波动性都出现在期货价格下跌时期,较低的波动性都出现在期货价格上涨时期;第二阶段03年—04年三大市场波动性显著提高,总体价格呈上升趋势,较高的波动性都出现在期货价格上涨时期,而较低的波动性都出现在期货价格下跌时期;本文进一步采用条件波动模型对我国三大期货市场两个阶段收益率与波动性的相关关系及波动性的杠杆效应进行了研究,结果表明铜期货收益率与波动性显著相关,大豆期货收益率与波动性不显著相关;我国三大期货市场均存在杠杆效应,并且两个阶段波动性的杠杆效应相反,其中铜期货市场的杠杆效应更显著。     

上海燃料油期货市场价格发现功能的实证研究

本文利用协整检验、Granger因果检验、误差修正模型和Garbade-Silber模型对上海燃料油期货的价格发现功能进行了探讨,分析了期货与现货价格之间的相互关系,刻画了期货与现货市场在价格发现功能中作用的大小,并由此说明上海燃料油期货市场的效率。结果表明,燃料油的期货价格与现货价格之间存在协整关系,期货市场具有良好的价格发现功能,这对我国建设完整的石油期货市场具有指导意义。     

中国期货市场与现货市场的价格引导与价格发现

长期以来对期货市场与现货市场价格关系的实证研究都是基于时间序列方法的研究.为了克服时间序列方法存在着的不足,将使用面板数据方法,在面板单位根检验以及面板协整检验和协整估计的基础上,构建面板误差修正模型来分析期货价格和现货价格的均衡以及相互引导关系.进一步的,在误差修正模型的基础上我们采用信息份额方法(I-S模型)和共同因子贡献法(P-T模型)分析了期货市场和现货市场的价格发现功能.通过上述研究,发现总体上讲我国大宗商品的期货价格和现货价格之间存在着长期均衡,并且表现出了相互引导互为Granger因果的关系.利用I-S模型和P-T模型测算出来的期货市场对价格形成的贡献度分别为88.17%和79.44%,这说明当前我国的期货市场总体上讲是有效率的市场.     

中国黄金期货市场波动特征及模型预测研究

选取上海期货交易所黄金期货价格指数日内10分钟高频收益数据,构造了经调整的已实现极差波动率估计序列,利用6类GARCH模型建模分析,描述了黄金期货价格指数的波动特征.运用多种损失函数比较了GARCH类模型样本外波动率预测精度的优劣,并在此基础上,采用一种渐进正态分布检验法评估了GARCH类模型的预测效果.结果显示,黄金期货已实现极差波动率估计序列具有尖峰厚尾、集聚性、持续性等特征.对于黄金期货市场,ACD-GARCH模型具有相对最好的波动率预测能力.     

基于神经网络的期货市场预测及模型实现

通过对期货市场的研究,尝试用人工神经网络预测期货行情走势.介绍了如何将期货市场与改进的BP网络有机结合起来构造适合期价预测的模型,并应用Matlab工具,设计一个具有较强通用性的人工神经网络模型,在降低重复开发的同时,为更多潜在的用户提供一个适合各自需求的人工神经网络.通过实例证实运用神经网络进行期货价格预测相对于传统的经济预测方法具有更好的精确性.     

石油期货价格距到期日效应波动实证研究

世界石油期货价格是否存在价格的波动性随到期日的临近而上升的趋势,对于投机商和市场监管都至关重要.研究根据中外石油期货合约的收盘价格得到较为平稳的日收益率,以37个合约的收益率为样本,分别建立时间序列ARM A主模型,并进一步建立带"到期时间"哑变量的GARCH模型.实证分析了世界石油期货收益率的到期日效应.在分析产生到期日效应原因的时,建立了带"成交量"与"国际价格"变量的GARCH模型,对成交量与国际石油期货价格对中国期货价格到期日的影响进行研究.     

基于VAR模型的我国期货市场定价效率的实证研究

基于VAR模型,选取铜、铝、白糖和玉米期货做为研究样本对我国期货市场定价效率进行实证研究。研究结果显示:选取样本的期货价格和现货价格之间具有长期均衡关系;铜、铝和玉米具有期货价格引导现货价格的单向引导关系,而白糖具有期、现货价格相互引导的双向引导关系;脉冲响应函数分析发现除了白糖以外,期货市场对现货价格的冲击大于现货市场对期货价格的冲击;方差分解发现铜、铝和玉米的定价能力较强,白糖的定价能力较弱。     

基于高频数据的中国国债期货价格发现能力研究

期货的价格发现能力是近几年国际学术界关注的热点问题,但目前理论界相关研究主要集中于商品期货和股指期货,尚缺乏专门针对中国国债期货价格发现方面的研究。随着中国5年期国债期货于2013年9月上市交易,深入研究中国市场结构下的国债期货价格发现能力有助于从微观视角掌握与其它期货品种内在运行规律的差异性。本文运用中国5年期国债期货上市交易后的5分钟高频数据,采取向量误差修正(VECM)模型和Granger因果关系检验等计量分析方法检验中国国债期货与现货价格之间的关系,并创新性地使用共同因子贡献法和信息份额法分析我国国债期货市场与现货市场对价格发现功能的贡献程度。结果表明,中国国债期货价格与现货价格之间存在长期协整关系。中国国债期货价格是现货价格的Granger成因,且两者之间存在单向的价格引导关系。同时通过实证得出中国国债期货市场在对价格发现的贡献程度上占主导地位的结论。     

BP神经网络在期货价格预测中的应用

影响期货价格短期走势的因素纷繁复杂,具有一定的非线性和随机性,因而难于预测.鉴于神经网络强大的非线性映射能力,利用改进的BP网络,对较难解决的期货价格预测问题进行了研究,提出了一种预测期货价格的方法,并以期货铝的价格为例验证了此方法的有效性.     

沪深300股指期货价格发现能力研究

利用沪深300指数及其期货当月主力合约的5分钟高频数据,本文采用Granger因果检验、向量自回归模型、Johansen协整检验及向量误差修正模型,系统分析不同价格趋势下沪深300股指期货的价格发现能力。研究表明:第一,在上涨趋势中期货收益率单方面引起现货收益率变化,现货收益率不是引导期货收益变化的原因;但是,在下跌趋势中现货收益率与期货收益率具有相互引导的Granger因果关系。第二,无论在上涨阶段还是下跌阶段,期货市场都在价格发现能力方面处于主导地位。第三,期货价格与现货价格存在长期均衡关系,当二者短期内偏离均衡时,期货价格引导现货价格向均衡方向调整。     

Valuation of futures options with initial margin requirements and daily price limit

The paper presents a valuation model of futures options trading at exchanges with initial margin requirements and daily price limit, and this result gives an academic guidance to design trading rules at exchanges. Unlike the leading work of Black, certain trading rules are considered so as to be more fit for practical futures markets. The paper prices futures options with initial margin requirements and daily price limit by duplicating them with the help of the theory of backward stochastic differential equations （BSDEs, for short）. Furthermore, an explicit expression of the price Of the call （or the put） futures option is given and also is shown to be the unique solution of the associated nonlinear partial differential equation.     

基于协整理论的DFT-GARCH模型的统计套利研究

现有的统计套利策略大多建立在协整理论和GARCH模型的基础上.离散Fourier变换(DFT)的思想可以挖掘价差序列周期性、非线性的特征,保证其在拟合和预测中的精确度.利用沪铜期货合约的收盘价数据进行实证分析,研究结果表明:在高频数据下,新模型对数据的拟合和预测效果要明显优于传统的套利模型,在相同的交易规则下,新模型的套利成功率和收益率都高于传统的统计套利模型.     

基于Copula函数的我国股指期货风险及套期保值实证研究

运用SJC-Copula-GJR模型,计算了持有沪深300股指期货多头和空头两种组合的VaR值和最优投资比例,模型的特点是能够准确地描述尾部相关关系,且其对尾部相关性的描述是非对称的,所得结论为投资者进行风险管理提供了可靠的依据.同时,通过构造加权的非线性相关系数来计算沪深300股指期货最优套期保值比率,解决了分布非正态、期货与现货非线性的问题,准确地度量了股指期货收益率序列的动态相依关系,实证研究表明基于Copula函数的套期保值有效性明显地优于传统模型.     

原油期货价格的混沌识别研究

系统复杂性的研究是系统工程的一个热点研究领域。在虚假邻域概念基础上,给出了合适的嵌入参数的确定方法。讨论了分形维与最大Lyapunov指数的计算方法。纽约市场国际原油期货收盘价格时间序列数据的计算表明:这些数据来源于一最大Lyapunov指数值为0.038的混沌吸引子,混沌吸引子分形维为3.625,需用4个变量描述其所在系统的运动规律。此结论为进一步利用混沌理论研究原油期货价格的运动规律、进行相关的投资决策提供了重要信息。     

SHFE与LME期铜价格关系实证研究

本文介绍了Granger引导关系模型,并利用这个模型对伦敦金属交易所(LME)三个月期铜和上海期货交易所(SHFE)五个月期铜进行了价格引导关系检验。检验结果显示,伦敦金属交易所三个月期铜价格滞后引导上海期货交易所五个月期铜价格,但是上海期货交易所对伦敦金属交易所的期铜价格不具有滞后价格引导关系。     

天然气期货和现货价格间的相关性研究

基于天然气期货价格与现货价格序列间具有强非线性特征,本文将GARCH模型和Copula函数思想进行结合,同时考虑了天然气期货和现货价格间的时变相关结构,构建了时变Copula(GARCH-Normal、GARCH-GED和GARCH-t)模型,利用美国纽约商品交易所(NYMEX)Henry Hub交易中心天然气期货价格和现货价格数据进行实证研究。实证结果表明:GARCH-GED模型能够准确地拟合天然气期货与现货价格时间序列;时变SJC-Copula函数能够更好的描述天然气期货价格与现货价格间的相关性;天然气期货与现货价格间的相关性不是对称的,上尾的相关性小于下尾相的相关性。     

上证50股指期货、ETF期权与ETF市场的价格发现能力对比分析

比较基于上证50指数的股指期货、ETF期权与现货ETF市场的价格发现能力,选取5分钟高频数据进行实证分析,并将暴涨暴跌行情与全样本区间进行了对比分析。首先,采用买权卖权等价理论反推期权价格隐含的现货价格;其次,运用向量误差修正模型,结合广义脉冲响应函数等分析方法研究市场间价格的领先滞后关系;最后,运用广义信息共享模型量化各个市场的价格发现贡献度。结果表明:在不同区间中,期货市场均领先其他市场至少5分钟;从长期来看,期货在价格发现中的贡献度最大,期权次之;在暴涨区间中,ETF的价格发现贡献度最大,期货次之;在暴跌区间中,期权的价格发现贡献度最大,期货次之。