iVIX指数与上证50 ETF收益率的相关性实证研究

采用1分钟高频数据,研究iVIX指数与上证50 ETF收益率之间的相关性。运用参数估计和核密度估计描述两者的边缘分布,通过K-S拟合优度检验构建Copula模型。研究表明:Copula模型具有较好的拟合优度,Copula函数相对于Kendall和Spearman分析方法不仅能够捕捉iVIX指数与ETF收益率序列间的秩相关性,而且还能反映iVIX指数与ETF收益率的尾部相关性;iVIX指数与上证50 ETF收益率之间存在负的秩相关性,秩相关性强弱随着不同持有期大致呈现“W”型分布,通过Copula概率密度函数的尾部相关性发现iVIX指数与ETF收益率存在非对称结构特征。     

基于ARMA-GARCH-SN模型的沪深300股指期货日内波动率研究与预测

运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。     

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。