基于统计套利思想的股指期货跨期套利

基于统计套利交易的思想,对沪深300股指期货合约间价差的波动规律进行了研究,并在该波动规律的基础上建立了股指期货的跨期套利模型.从交易的效果来看,我国股指期货市场存在着跨期套利空间.     

基于平稳序列的沪深300股指期货最优套利点研究

基于正态分布和t分布的平稳序列前提,给出了沪深300股指期货跨期套利的最优套利点确定方法.通过对沪深300股指期货不同合约之间的差价进行平稳性检验,发现大部分差价具有平稳性,所以基本适用于给出的最优套利点分析方法.经过对5个平稳差价序列的最优套利点分析,发现△P_(12-07)=IF_(1212)-IF_(1207)和△P_(12-09)=IF_(1212)-IF_(1209)的套利期望收益较大,应该成为沪深300股指期货跨期套利的主要关注对象.     

我国股指期货市场与股票市场风险传导机理研究——基于双变量CAViaR方法

本文基于日内和日度数据使用双变量CAViaR模型估计了沪深300股指期货和标的指数的风险价值,并基于沪深300股指期货市场日内交易行为角度分析了股指期货和现货市场间日内与日间风险传导作用的差异。结果发现,期货市场日内风险的自相关特征显著高于现货市场,而两个市场的日间自相关性相差甚小,期货市场向现货市场的单向风险溢出效应仅体现在日内信息的传递过程中。与现货市场相比,期货交易的杠杆性以及当日回转交易便利了日内投机、套利交易,因而期货市场日内信息传递效率更高。     

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。     

沪深300股指期货定价模型及套利实证研究

首先通过分析交易成本、冲击成本、融资融券等因子对我国沪深300股指期货定价的实际影响,运用Klemkosky和Lee的模型得到了一个符合我国市场实际的股指期货定价模型.接着,运用此模型分别对股指期货合约:IF1506,IF1507,IF1508,IF1509,IF1510的分钟收盘价格(2014年10月20日至2015年10月16日)的真实数据进行实证研究.研究表明股指期货的实际价格落在模型计算的价格区间外的比重较大,套利机会较多.     

风险最小化套期保值比例估计:基于RV-Copula模型

随着中国第一只股指期货—沪深300股指期货合约的推出,基于沪深300的期货现货套期保值交易受到广泛关注。风险最小化套期保值比例估计成为影响套期保值交易有效性的关键问题。本文提出了基于已实现波动率和Copula(RV-Copula)相结合的风险最小套期保值比例估计方法,并基于沪深300指数期货和现货数据进行了实证分析。实证结果表明,相对于线性相关系数,本文提出的RV-Copula模型能够更准确地度量沪深300指数期货和现货价格的相关性,从而给出更合理的风险最小套期保值比例估计,提高套期保值交易有效性。本研究是对风险最小套期保值比例估计研究的有益补充,特别是对高频数据背景下的套期保值实践具有重要指导意义。     

股指期现货市场间的信息溢出和相关性研究——基于ADCC-TGARCH模型和CCF检验

选用2012年1月至2014年3月间沪深300股指期现货数据,首次尝试在非对称的DCC-TGARCH模型的框架下,考察了转融券实施前后沪深300股指期现货的动态条件相关性,并结合VECM模型和CCF检验考察两市场间的信息溢出效应.实证结果表明,沪深300股指期现货之间存在很强的相关性和信息溢出效应,但是在不同的阶段有不同的特点:转融券实施前期现货市场间有相互的均值溢出;波动率溢出主要是现货到期货市场,瞬时溢出效应显著,不同的滞后阶数下两市场间几乎不存在方差的因果关系;相关性无非对称性.转融券实施后只存在期货对现货的单向均值溢出;在不同的滞后阶数下存在不同的风险溢出,特别是在2,3,8阶,同时存在期货向现货或者现货向期货的溢出效应;相关性有非对称性,但不广泛存在.     

股指期货和股票指数的关联性分析——来自沪深300市场的实证分析

采用沪深300股指期货修正数据和沪深300指数为样本数据,通过运用统计学、ADF平稳性检验、Johansen协整检验、Granger因果检验和VAR模型等计量方法对沪深300股指期货波动性和现货市场波动性之间的关联性进行实证研究,以求对我国证券市场的完善和成熟起到一定的参考和借鉴作用.     

沪深300股指期货价格发现功能的实证分析

价格发现功能是股指期货的一项重要的经济功能.以股指期货与现货市场的相互关系作为出发点,以沪深300指数以及沪深300股指期货连续合约日收盘价数据作为研究对象,采用定性分析与实证分析相结合的手段,深入研究股指期货和现货市场间价格发现关系.     

基于损失函数的GARCH类模型波动率预测评价

本文的目的是通过利用多种损失函数评估三种GARCH模型的预测精度，找到最优的股指期货日内波动率研究预测模型。利用之前的研究结果，三个沪深300股指期货日内一分钟日内收益率被用作研究对象，对标准GARCH,eGARCH以及RealGARCH三个模型做了实证检验，并利用多种损失函数，从不同角度衡量三个波动率模型的预测精度。研究发现：Sample1样本的RealGARCH模型有最好的预测效果，而Sample2样本与Sample6样本的eGARCH模型有最好的预测精度。因此，在对沪深300股指期货日内波动率研究时，应根据其样本特征，优先选择具有能够反映非对称特征的波动率模型来刻画波动过程，对未来波动率做预测。     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.