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。     

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。     

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.     

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.     

应用EWMA-GARCH(1,1)-M模型对沪深300股指期货最小VaR套期保值效果研究

VaR是目前国际上应用最广泛的度量金融风险的指标之一,其核心在于波动率,也就是方差的参数估计.采用EWMA模型估计方差,并且结合风险溢价特征的GARCH(1,1)-M模型计算出沪深300股指及其期货的最优衰减因子为0.933 25,摒弃了以往采用0.940 0作为衰减因子的一贯做法,并且运用Cornish-Fisher方程对正态分布的分位数进行了修正,得到修正后的套期保值比率以及资产组合的VaR,与传统的套期保值模型相比,该模型的风险价值VaR降低的程度明显,并且对投资组合未来的VaR具有很好的预测效果,表明EWMA-GARCH(1,1)-M模型对沪深300股指期货的套期保值效果较好.     

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.     

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GARCH模型的股指期货协整跨期套利实证研究

利用沪深300股指期货的5分钟高频收盘数据建立跨期套利模型,在现有的协整理论基础上,应用GARCH模型描述残差的条件异方差性,用历史数据预测未来价格的时变方差,利用置信度确定价差范围。实证结果表明,沪深300股指期货存在日内跨期套利机会.无论是样本内数据还是样本外数据,投资者的风险好恶如何,通过跨期套利可以在较小的风险下,获得较高的盈利.     

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。