我国沪深300股指期货仿真交易的价格发现分析

利用协整检验、向量误差修正模型以及脉冲响应和方差分解的方法，研究了我国沪深300股指期货仿真交易市场对现货市场的价格发现能力。实证研究结果表明，我国仿真交易的沪深300股指期货对沪深300指数具有长期价格发现的功能，这种作用主要是通过股指期货价格与现货价格之间的协整关系来实现的；在短期内，现货指数对股指期货具有一定的价格发现作用，而且这种作用在不断加强。这表明，我国沪深300股指期货合约交易规则和制度设计是有效的。     

基于VEC模型的股指期货与现货价格关系研究

介绍了VEC模型及其相关部分理论,并在此基础上研究了我国的沪深300现货市场和股指期货的价格关系。通过Granger因果关系的检验、协整性的检验、脉冲响应函数分析和方差分解的分析发现:沪深300现货价格和股指期货价格之间存在着单向的Granger因果关系,且股指期货的价格引导现货价格,期货冲击引起的波动幅度大于现货冲击。     

股指期货分解交易量影响波动性实证研究

基于沪深300股指期货合约高频数据,根据持仓量增量和交易量之间的内在关系,巧妙地将股指期货合约交易量分解为开仓交易量、平仓交易量和换手交易量,利用EGARCH模型研究股指期货不同分解交易量对股指期货市场波动性影响的差异性,以及市场波动的非对称性,得到的结论是:各类分解交易量比未分解交易量包含了更多能够解释市场波动性的增量信息,各类分解交易对波动性均存在正向影响,波动具有非对称性,在交易数量相同的情况下,各类交易对市场波动性影响程度由强到弱的顺序依次是开仓交易、换手交易、平仓交易,表明不同交易者结构对市场波动性的影响存在显著差异.     

股指期货期现价格关系实证分析

文章利用协整检验、Granger因果检验等计量方法,对沪深300股指期货上市一年来的交易数据进行分析。结果表明:股指期货与沪深300指数之间存在协整关系,沪深300指数是股指期货价格的Granger原因,且滞后期为1期。     

沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究

我国沪深300指数期货推出后, 股指期货的价格发现功能以及对现货市场波动性的影响成为学术界的关注焦点。基于Johansen协整分析、向量误差修正模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型, 对沪深300指数期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了深入的研究和分析, 结果显示:沪深300指数现货市场居于价格发现的主导地位;沪深300指数期货交易减弱了现货市场的条件波动。可见, 虽然沪深300指数期货的价格发现功能并未得到应有的发挥, 然而熨平股指波动的功能却得到了体现。     

沪深300股指期货日内模式研究

日内模式这一市场"异象"得到学术界、投资界和监管层的广泛关注。利用1分钟高频数据检验沪深300股指期货的收益率、波动率、交易量和持仓量的日内特征。Wilcoxon秩和检验结果显示:沪深300股指期货日内收益率大致呈现L型形态;以GK统计量衡量的日内波动率大致呈现LM型形态;日内交易量呈现3V型形态;日内持仓量呈现M型形态。股指期货的交易规则和投资者行为可以解释这些日内形态。该研究结果对于投资者的投资决策和市场监管具有指导意义。     

沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究

对股指期货收益率与波动率的长记忆性进行研究,可以反映市场的运行效率。运用ADF-KPSS联合检验法、自相关系数法、R/S检验法检验了沪深300股指期货的收益率及波动率序列的长记忆性。结果显示:沪深300股指期货的收益率序列不具有显著的长记忆性,而其波动率序列具有显著的长记忆性,波动率的长记忆性暗示着市场中事件和消息对我国股指期货市场的影响不会马上消失,而可能对市场产生长期和深远的影响,也意味着我国股指期货市场的有效性有待加强,需要从信息披露、培育多元化投资主体等方面加强市场建设,以消除长记忆性对我国股指期货市场健康发展的影响。运用FIGARCH模型度量了沪深300股指期货波动率的长记忆性,为后续股指期货波动相关研究提供参考。     

我国股指期货与现货市场的已实现波动关系研究——基于非参数T_n非线性Granger因果关系检验

沪深300股指期货与股票现货之间的波动关系近年来受到学者的广泛关注。首先使用5 min高频数据计算了沪深300股指期货与股票指数的已实现波动率序列,发现二者之间高度相关,之后以两个实现波动序列为研究对象,运用线性和非线性Granger因果关系检验方法,对二者之间的线性及非线性波动关系进行实证研究。结果表明:我国股票现货的波动会显著引起股票期货的波动,而股票期货的波动不会对股票现货的波动造成显著影响。     

沪深300股指期货价格发现实证研究

自沪深300股指期货推出以来,其对股票市场的影响,特别是其价格发现功能,已成为研究者关注的热点。以5分钟高频数据建立向量误差修正模型,并通过IS和PT模型分析股指期货与现货指数各自在价格发现中的贡献度,结果表明:股指期货与现货指数之间存在长期的协整关系,在价格发现过程中股指期货占据主导地位。     

中国股市大幅波动期间股指期货对指数现货波动的影响分析

针对股指期货做空机制与做多机制对指数现货的影响有无异同的问题,将2014年7月至2015年8月间中国股市的大幅波动分为上涨期和下跌期,通过沪深300股指期货以及沪深300指数现货每5分钟的数据,利用Garman & Klass波动率度量公式、双变量GARCH模型和EGARCH模型来分析波动中股指期货对指数现货波动的影响。研究认为,在市场处于大幅波动期,股指期货和指数现货两个市场之间存在双向价格引导关系,其中指数现货市场处于主导地位,两个市场之间风险是相互传递的,其中指数现货市场的风险传递更加显著;在中国股市波动的利多阶段,股指期货的负收益会促进指数现货的波动,在利空阶段,股指期货的负收益影响大于正收益影响,股指期货的做空机制对指数现货市场带来的影响大于做多机制带来的影响;股指期货以其本身固有的领先于股指的特性,在应该抑制波动的时候反而加剧了波动,造成了负面影响,中国金融市场应重视其负面影响,并采取有效措施来加强对负面影响的控制。     

中国期货市场流动性与波动性关系的实证研究

根据混合分布假设理论(MDH)等前人研究成果,及对中国期货市场三个主要期货交易品种铜、铝和天然胶期货的日流动性和日波动性的实证研究,可以发现:交易量与波动率有显著的正相关关系,持仓量与波动率有显著的负相关关系;而流动性比率与波动性却并没有显著的关系。     

上海铜期货日流动性与日波动性关系的实证研究

本文对上海期货交易所铜期货市场的日流动性和波动性进行了实证研究。在考察交易量与波动的关系时借鉴了混合分布假设理论(MDH),而在考察流动性比率与波动性的关系时则在前人基础上建立了新的模型。通过实证得出交易量与波动率有显著的正相关关系的结论。而在考察流动性比率与波动性关系时,却发现二者并没有显著的关系。     

我国期货市场流动性的实证指标及分析结果

本文首先界定了期货市场流动性的概念;并在此基础上,从宏观和微观两个层次选取了年度交易量、市场深度作为衡量期货市场流动性的指标;然后对我国主要品种大豆、小麦和铜的期货市场流动性进行了实证分析,得出一些具有启发性的结论。     

我国期货市场交易量、空盘量与期货价格收益之间动态关系的实证研究

交易量和空盘量是衡量期货市场交易活跃程度的两个重要指标。将交易量、空盘量分别分解为可预期和不可预期两部分,可更准确地研究交易量、空盘量与期货价格收益之间的动态关系。实证结果表明,交易量与期货价格收益之间具有正向关系,空盘量与期货价格收益之间具有负向关系。总体而言,在空盘量不变的情况下,期货价格收益的波动性随着交易量的增加而加大,随着交易量的减少而降低;而当交易量不变的情况下,期货价格收益波动性随着空盘量的增加而降低,随着空盘量的减少而增加,且不可预期部分对期货价格收益的影响要比可预期部分对价格收益的影响大许多。同时,从信息角度对实证结果分别进行解释,可为正确认识我国期货市场的微观结构与价格形成机制提供参考依据。     

国内外油脂期货市场溢出效应及信息传导关系

采用多元 VAR（1）-GARCH（1,1）-BEKK 模型研究了中国的棕榈油、豆油和菜籽油以及美国豆油、加拿大油菜籽五个期货市场之间的收益和波动溢出效应,进而通过协整检验和误差修正模型分析了市场间的信息传导关系。研究发现：美国豆油和加拿大油菜籽对中国三个油脂期货市场均有单向的收益溢出,中国的三大油脂期货表现为豆油对棕榈油、棕榈油对菜籽油存在单向的收益溢出;除了中国的豆油、棕榈油对菜籽油期货市场存在单向的波动溢出外,其他市场间均存在双向的波动溢出效应;五个市场间存在稳定的协整关系并具有相同的信息传导效率。上述研究结果表明美国芝加哥豆油期货市场和加拿大油菜籽期货市场分别是世界豆油和菜籽油的定价中心,大连期货市场是国内的油脂产品定价中心。     

中国农产品期货市场流动性成本实证分析——基于日内高频数据的期货市场流动性算法

期货市场流动性状况直接影响期货市场价格发现和套期保值功能的发挥。根据Thompson-Waller模型,采用中国主要农产品期货合约日内高频逐笔数据,计算各期货品种的流动性成本,结果表明：各合约之间存在流动性成本差异,交易量和交割期是影响流动性成本的重要因素,交易量与流动性成本负相关,负相关程度因合约而异。研究还显示,萨缪尔森假说在中国农产品期货市场成立,但有学者主张的流动性合理区间概念对实际的流动性成本约束较弱。     

石油期货价格的收益率及波动率的长记忆性研究

金融市场的长记忆性问题研究一直吸引着众多研究者的目光,但是期货作为一种金融衍生工具,其长记忆性的研究相对于股票来说却很少。国内外大多数的研究都是针对股票市场,运用的主要方法是R/S分析,修正的R/S分析法,GPH分析法等,大部分都是用ARFIMA模型对长记忆时间序列进行分析。本文介绍了时间序列的一些模型,介绍了单位根检验方法,采用样本自相关函数法,传统的R/S分析法,GPH分析法,运用MATLAB,EVIEWS,Oxmetirc4环境下的G@ARCH42软件包等编程,检验了美国原油期货(NYMEX)市场样本数据的长期记忆性,并得出如下结论:石油期货收益率序列的长记忆性不明显,而波动率的替代指标绝对收益率序列呈现较强的长期记忆性。同时本文通过比较描述收益率序列以及绝对收益率序列模型的优劣性,发现收益率序列可用GARCH(1,1)模型来描述,而FIGARCH(1,d,1)模型相对GARCH(1,1)模型来说,能更好的描述波动率的替代指标——绝对收益率序列。