包含股指期货的投资组合之风险研究——Copula方法在金融风险管理中的应用

本文运用Copula方法研究了含股指期货的投资组合的风险度量问题.由于股指期货和股票现货之间存在很大的相关性,因此在度量组合的风险时,各资产间的相关结构起到了关键作用,但这一相关结构很难用线性的相关系数去刻画,本文采用Copula模型来描述相关结构。而后,我们构建了基于Copula理论的风险度量指标PVaR,并验证了不同Copula模型的拟合效果.我们利用沪深300指数的数据来研究股指期货和现货的相关结构,并使用了多种Copula函数结合不同的边际分布假设进行了模拟,说明了Copula方法在风险度量尤其是包含了股指期货的投资组合的风险度量上具有较高的精确性.     

中国螺纹钢期货市场价格发现功能研究

螺纹钢期货价格发现功能研究对我国钢铁行业提高竞争力,争取钢铁成品和铁矿石定价权,引导螺纹钢期货市场健康发展具有重要作用。本文在向量误差修正模型(VEC)中引入剔除残差相关性的最小二乘算法,构建了用于测度期现货市场价格发现功能的永久短暂PT和信息份额IS共同因子模型,弥补了现有VEC模型由于求得的期现货残差序列相关性较大,导致PT和IS模型测算的信息贡献度存在较大差异的不足。在此基础上,利用2011年1月至2014年11月中国螺纹钢期现货市场933个日交易数据,验证了模型的有效性。     

期货套期保值模型选择:基于模型(误设)风险与估计风险视角

在市场环境发生变化时,针对复杂模型对套期保值的影响,从两个维度对样本检验来判断样本期是否存在市场环境突变,选取动态VAR-DCC-GARCH模型为主研模型,静态OLS、VAR、EC-VAR模型为基础模型,比较两类模型环境突变前后的套期保值表现.实证结果显示：样本内,静态模型和动态模型的套期保值表现并没有明显的差异.样本外,所有模型的套期保值效率均会下降.模型越复杂,效率下降幅度越大,其中动态模型的套期保值效率下降最大,样本外表现最差.表明复杂模型包含更多噪音,市场环境发生变化时,其表现会劣于简单模型.     

基于市场资金流向分析的商品期货量化交易策略

本文就第五届"泰迪杯"数据挖掘挑战赛A题"基于市场资金流向分析的商品期货量化交易策略"给出了一种分析方法,并针对学生在参赛论文中出现的问题作了简要的说明与点评。     

天然气价格跳跃下的期货定价动态模型及实证研究北大核心CSCD

针对天然气期货价格受跳跃性因素影响的问题,目前为止还没有研究引入跳跃过程描述天然气价格的变化.文章考虑了跳跃性因素,在三因素模型的基础上构建了带有跳跃性的天然气期货定价动态模型,并采用高斯化滤波器处理非高斯分布变量;利用纽约商品交易所(NYMEX)的天然气期货日常价格作为样本数据对模型进行实证分析.结果表明:天然气价格具有跳跃性和均值回复性,且向上跳跃的概率较大;投资者要求天然气价格的非跳跃随机波动的风险溢酬为正;利用文章提出的模型进行期权对冲比三因素模型和其它模型(只考虑一个因子的跳跃性)更为成功;与三因素模型相比,具有跳跃性的期货价格动态模型的拟合和预测能力更好.     

月见草油中溶剂残留测定方法的改进

An improved method for the analysis of residual solvent in EPO by gas chromatographic headspaceanalysis is presented.A better accuracy and a lower detectable limit of this method in comparing with thoseof GB 5009.37-85 were obtained.     

中国股指期货市场流动性非线性特征分析与波动趋势预测

针对中国股指期货市场的流动性问题,利用多重分形去趋势波动法研究股指期货市场流动性非线性特征及其成因,并对比分析不同期限下期货市场流动性多重分形程度的差异;进一步,采用趋势熵维数方法识别期货市场流动性的变化趋势,还利用识别正确率和随机识别正确率验证该方法有效性和准确性。研究发现,中国股指期货市场具有明显的多重分形特征;与合约期限较短的股指期货相比,合约期限较长的股指期货流动性多重分形程度更低;股指期货市场流动性多重分形特征主要是流动性时间序列的相关多重分形和分布多重分形造成的;趋势熵维数方法可有效预测期货市场流动性的变化趋势。     

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。     

我国股指期货与现货市场的波动溢出效应研究——基于HAR-CAW模型

沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪深300股指期货与现货市场之间整体上存在着双向波动溢出效应,但是溢出效应不对称,期货对现货的溢出效应占主导地位;在相互间各期溢出研究上,两市场间的各期溢出表现各不相同;在自身溢出效应上,各期整体而言现货市场存在溢出,而期货市场不存在。     

银信合作叫停之后

就在信托公司等待股指期货放行之际,监管层叫停2万亿元银信合作业务的哨声,给市场增添了许多紧张气息。