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.     

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。     

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.     

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.     

基于长记忆模型的期货与现货波动率关系分析

基于SEMIFAR模型分析了沪深300指数和沪深300股指期货对数日波动率序列的长记忆性,发现股指期货波动率序列的长记忆性弱于指数波动率序列.另外,通过对比分析两波动率序列的确定趋势可知:现货市场与期货市场的波动率的变化趋势基本一致,二者处于一种长期的均衡关系,但又存在一定的差异;期货市场对于稳定现货市场的波动具有一定的作用,尤其表现在股价大幅度下跌时.     

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。     

沪深300股指期货的风险测度模型研究

以沪深300股指期货指数的30分钟交易数据为例,首先对其价格变化的动力学特征及波动模式进行了全面深入的考察,然后运用严谨系统的后验分析(Backtesting analysis)方法,分别在多头和空头两种头寸状况以及5种不同分位数水平下,实证对比了8种风险测度模型对VaR(Value at Risk)和ES(Excepted shortfall)两种不同风险指标估计的精度差异。研究结果表明:我国股指期货市场的价格波动具有较为明显的有偏和尖峰厚尾分布、聚集特征和长记忆性;采用有偏学生t分布和长记忆模型有助于提高对沪深300股指期货的风险测度精度,而在波动模型中包含杠杆效应项对提高风险估计精度并无太多帮助;在综合考虑了模型对沪深300股指期货价格变化动力学的刻画效果以及对不同风险指标的测度精度等因素后,基于有偏学生t分布的GARCH模型是一个相对合理的风险测度模型选择。     

股指期货对股票市场的波动性影响研究:基于正反馈交易角度的分析

理论上,股指期货的推出可以抑制正反馈交易行为,从而平稳市场价格剧烈波动,为投资者提供了新的风险管理工具.我国沪深300股指期货推出至今,其对股票市场的影响,及其是否真的发挥降低证券市场波动性的作用等问题成为学术界研究的热点之一.以沪深300股指为研究对象,从正反馈交易行为是否减少的角度出发,使用非对称GARCH(1,1)模型,对比研究沪深300股指推出前后我国股票市场波动性的变化情况.研究结果发现沪深300股指尚不能很好发挥抑制市场波动的作用,仍需对股市进行长期持续的观察、验证,全方位发展我国的资本市场,提供多元化的投资工具,促进资本市场的发育成熟.     

股指期货推出对股票市场影响的实证研究

1982年2月24日,世界上第一个股指期货合约——价值线指数期货合约(Value Line Index)在堪萨斯市农产品交易所上市交易.股指期货作为应用最广泛的金融期货之一,已有了近30年的历史.2010年4月16日我国股指期货也正式上市交易,这对我国金融市场来说是具有里程碑意义的.本文以股指期货推出前后沪深300指数普通收益数据和5分钟高频收益数据为样本,从描述性统计量对比和GARCH模型分析两个角度入手,研究我国股指期货对于股票现货市场波动性的影响.得出结论:第一、股指期货推出不会改变股票现货市场的长期趋势;第二、股指期货推出后市场的信息传递速度加快,股指期货发挥了其价格发现功能;第三、股指期货推出在长期减小了现货市场的波动,发挥了其规避风险、稳定市场的功能.     

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。     

沪深300股指期货日内绝对收益率与成交量之间动态关系研究

均值为零的观测样本绝对收益率可以看作波动率的无偏估计量,因此本文选取连续20个交易日的日内高频数据来研究沪深300股指期货日内绝对收益率和成交量之间的动态关系。在检验了样本稳定性后,文章采用格兰杰检验方法检验了股指期货日内绝对收益率和成交量之间的因果关系,检验结果表明:所有样本的成交量均不是绝对收益率的格兰杰原因,而20个样本中的15个样本的绝对收益率是成交量的格兰杰原因。随后我们使用向量自回归模型分别对15个模型的系数做估计,并对模型估计结果做了脉冲响应分析。研究发现,在此高频抽样条件下,与以往研究不同,沪深300股指期货绝对收益率的变化会明显降低其观测期的成交量。因此,在股指期货日内成交量与绝对收益率的研究中,历史成交量与收益率都对当前成交量有着重要影响;而绝对收益率只受历史绝对收益率的影响。     

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。     

股指期货套利中的最优现货组合构建策略研究

针对如何构建与股指期货联动性较好的现货组合问题,本文提出采用两阶段优化策略以提高组合的跟踪准确度。第一阶段,利用基于独立成分分析与模糊C均值算法相结合的时间序列聚类方法将沪深300股指期货对应的成分股进行聚类;第二阶段,对聚类之后的结果进行指数优化复制,以跟踪误差最小为目标,确定跟踪组合的成分股权重。实证研究表明,本文所提出的两阶段优化策略可以较好地改进指数跟踪效果。     

基于GARCH类模型-POT的股指期货保证金水平设置

由于股指期货持有空头头寸的投资者面临的风险明显高于持有多头头寸的投资者,因此应该对股指期货保证金分多头和空头分别设置.鉴于我国正处于推出金融衍生产品的探索阶段,交易的安全性和稳定性最为关键.本文通过分析研究,结合中金所设置股指期货保证金水平的做法,选取违约概率为0.001时保证金水平,将沪深300股指期货合约的保证金水平设置区间分别确定为:全尾[9.75%,12.48%]、多头[7.53%,8.57%]、空头[9.5%,13.31%].为了减小违约概率,建议中国金融期货交易所将沪深300股指期货的保证金设置水平调整为14%-16%的水平.     

全时段最优套期保值模型及实证研

针对传统套期保值模型只考虑套期保值资产在套期保值期末的风险及未能充分利用样本数据所提供的信息的问题,本文提出了一类同时考虑套期保值期内不同期限风险的全时段最优套期保值比率计算模型.全时段套期保值模型通过最小化套期保值资产在套期保值期内不同期限的风险将投资者面临的风险在整个套期保值期内稳定保持在一个较低的水平,并更充分的利用了资产历史价格样本数据所提供的信息.本文基于沪深300指数及其仿真股指期货的历史价格数据,对传统形式的三种套期保值模型与本文提出的三种全时段套期保值模型的套期保值效果进行了实证分析和比较,并使用GARCH模型比较分析了这些模型套期保值的动态效果,结果表明三种全时段模型的套期保值效果都要优于相应的传统模型,能有效地缓解提前终止套期保值时投资者所面临的风险.     

恒生指数期货收盘价的预测分析

本文针对中国证券市场沪深300指数期货即将试行的情况，用多元统计分析的多元回归分析方法，探讨影响恒生指数期货走势的相关因素，并在此基础上，提出恒生指数期货（以下简称恒指期货）的回归预测模型，据此可对恒指期货的收盘价进行预测，供管理层和投资者在实际操作中参考。