新华富时A50指数期货与A股市场之间的价格发现与波动溢出研究

采用协整检验、误差修正模型和脉冲响应的方法研究了新华富时A50指数期货与沪深300指数、上证综指的长期价格发现与短期价格发现功能,结果表明,新华富时A50指数期货具有一定的价格发现功能.在此基础上,运用Granger因果检验与BEKK模型研究了新华富时A50指数期货对沪深300指数、上证综指的波动溢出效应,结果表明,新华富时A50指数期货不是我国股票市场不稳定的因素.     

广义双指数分布的跳跃扩散模型下股指期货波动研究

 金融期货市场既存在平常信息引起的连续性波动,又存在突发冲击造成的跳跃式波动,金融市场波动同时具有扩散性和跳跃性特点。同时,金融期货市场与现货市场间的跳跃和波动行为存在着风险溢出效应和羊群效应等。并且,金融资产收益在跳跃过程中呈现出非高斯属性,正态分布假设不能刻画跳跃和波动中的程式化现象,如噪音分布的尖峰厚尾、有偏特征等。        考虑到金融期货序列分布的尖峰厚尾、有偏、非对称现象,采用非对称、有偏的广义双指数分布刻画收益率非高斯特征;同时考虑到金融波动序列的时变性、集聚性和异方差性以及收益与波动之间存在着杠杆效应,将有偏的广义双指数分布引入到收益序列和波动序列均存在跳跃且跳跃相关的双层跳跃扩散模型,构建广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型,并从理论上分析模型的优越性。根据模型的似然函数估计式,使用马尔科夫链蒙特卡洛模拟迭代求解广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型参数,将构建的模型应用到中国股指期货和现货市场进行实证研究,分析中国股指期货和现货市场各自的跳跃和波动行为特征以及市场间跳跃和波动的风险关联性,包括对两类市场跳跃形态的非高斯特征分析股指期货市场与现货指数的波动协同性描述,以及股指期货与现货间的跳跃溢出行为、跳跃强度和跳跃大小分析等。        研究结果表明,广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型较好地捕获了收益率分布的尖峰厚尾特征;股指期货收益和股指现货收益上涨与下跌概率呈现非对称性;股指期货波动强度高于股指现货波动,而股指期货波动的持久性低于股指现货;股指现货的杠杆效应表现更强;股指期货和股指现货市场存在双向跳跃溢出效应。        研究结论有利于理解中国沪深300股指期货市场和现货市场之间的跳跃风险传染机制,对于深入认识期货和现货市场的风险溢出关系、促使投资者规避风险和监管机构加强监管具有一定的参考作用。     

基于EGARCH模型的股指期货跨期套利交易策略研究

本文利用沪深300股指期货合约IF1312与IF1401的5分钟收盘数据建立跨期套利模型,在协整理论的基础上,检验得出残差序列存在ARCH效应,并用EGARCH模型对回归方程进行改进,改进后的模型能更好的实施套利交易策略。通过样本内外数据的交易结果表明,沪深300股指期货合约存在日内跨期套利机会,在风险和成本可控下,能获得较高的收益。     

基于向量误差修正模型的股指期货价格发现功能研究

本文采用沪深300股指期货和股指现货1分钟高频数据,在VECM模型的基础上,分别用因子份额模型(Component Share)和修正信息份额模型(Modified Information Share)进行研究,分析发现我国股指期货市场在开放半年内具有较强的价格发现功能。各模型下的指标分别为CS=60%,MIS=90.62%,均大于国外股指期货的对应指标。此外,将本文实证结论与国外相关结论、沪深300仿真期货的相关结论进行比较,发现我国股指期货在推出初期具有价格发现功能异常显著的特点,并指出这种特点也可能与国内外不同的市场环境、不同的交易机制及不同的投资者结构有关。     

沪深 300 股指期货日内避险模型及效率研究

以沪深 300 股指期货 4 种合约连续价格序列的高频数据为对象,检验了在日内高频环境下 OLS、VAR、VECM 和 MVGARCH 等传统避险模型在我国市场中的避险效率,并运用各种静态和动态 Copula 函数导出的非线性相依( nonlinear dependence) 结构,研究了现、期货收益在“尖峰胖尾”和“有偏”分布条件下的避险方法及效率．实证结果表明: 在各类静态和动态避险模型中,MVGARCH 模型具有较高的日内避险效率．但是我国股指期货的避险效率不仅明显低于发达市场的指数期货,而且也低于周边新兴市场的期指水平．另外,与传统期货市场理论相悖的是,沪深 300 股指期货的远期合约反而具有比近期合约更高的日内避险效率．     

股指期货对股票现货波动性影响的实证研究

股指期货与股票现货的关系一直是一个研究热点,本文以上证指数收益率日数据与沪深300股指期货周数据为样本,通过运用计量分析方法建立ARMA-GARCH模型,对股指期货的推出与现货市场的波动率的关系进行了实证研究,并得出股指期货的推出并没有增加现货市场的波动性,且股指期货使股票现货市场的信息传递效率增加,发挥了价格发现的功能的结论。     

沪深300股指与股指期货相关性研究

2010年4月16日沪深300股指期货正式挂牌交易,一方面它正式改变了我国股票市场长期单边市的格局,另一方面股指期货的引入也可以有效促进市场信息的流动。但是股指期货的推出是否起到了价格发现的功能;是否起到了稳定市场功能,长期以来被人们所关注。本文将通过持有成本模型推导出来的理论价格模型入手,通过对IF1102和同期沪深300指数的实证分析,探讨股指期货和现货市场的相关关系,并由此探讨股指期货对于市场功能发挥的效果。     

股指期货与现货市场波动关系研究

中国股市平缓发展阶段,一个新兴的股市元素被引入进了我国股票市场——股指期货。自2010年开始正式上市已有四年的时间,股指期货对股票市场的影响如何?本文通过设计GARCH模型来探索中国股票市场是否受到了股指期货引入而带来的冲击与影响。并且采用小波分析的方法分离出股票市场波动性的两大方向。分别独立分析时域和频域两种因素下的波动性之后,研究发现股指期货的推出之后股指期货(当月连续、下月连续、下季连续、隔季连续)的走势与原本的股票市场走势存在一些不同。     

股指期货套期保值模型发展的比较评述

运用股指期货套期保值的理论和实践是随着套期保值模型的改进而不断发展的。本文在总结OLS、VAR及VECM等静态套期保值模型的基础上,介绍了二元广义自回归条件异方差(B-GARCH)模型、卡尔曼滤波(Kal- man filter)以及马尔可夫状态转换(Markov regime switching)等模型在套期保值中的应用。从理论上解释了动态模型改进套期保值绩效的原因,为国内投资者运用股指期货进行套期保值提供了模型选择的建议。     

基于高频数据的沪深300股指期货信息效率研究

随着我国股指期货市场的日益成熟,探索中国沪深300股指期货市场的信息效率问题具有十分重要的意义。本文通过实证方法检验了2010年4月16日至2012年12月31日期间沪深300股指期货的信息效率。研究结果表明,股指期货市场对新信息的反映速度慢于现货市场,并且对新信息的反映程度也低于现货市场,总体来看,股指期货市场的信息效率要低于现货市场。本文的贡献主要在于首次用大样本跨度数据实证研究了沪深300股指期货信息效率。     

基于贝叶斯因子模型金融高频波动率预测研究

构建了包含时变系数和动态方差的贝叶斯HAR潜在因子模型(DMA(DMS)-FAHAR),并对我国金融期货(主要是股指期货和国债期货)的高频已实现波动率进行预测.通过构建贝叶斯动态潜在因子模型提取包含波动率变量、跳跃变量和考虑杠杆效应的符号跳跃变量等预测变量的重要信息.同时,在模型中加入了投机活动变量,以考察市场投机活动对中国金融期货市场波动率预测的影响.预测结果表明,时变贝叶斯潜在因子模型在所有参与比较的预测模型当中具有最优的短期、中期和长期预测效果.同时,具有时变参数和时变预测变量的贝叶斯HAR族模型在很大程度上提高了固定参数HAR族模型的预测能力.在股指期货和国债期货的预测模型中加入投机活动变量可以获得更好的预测效果.     

中国股指期货跳跃对股指现货跳跃的影响研究—基于同步与延伸交易的视角

利用沪深300股价指数及其当月期货连续合约5分钟高频数据,基于logit和回归模型分析了股指期货同步及延伸交易时段价格跳跃对股指现货跳跃的影响,并检验了不同市场行情下结论的差异．研究结果表明：股指期货同步及提前交易时段价格跳跃对标的指数跳跃有显著影响,且在熊市中影响更大。无论同步还是提前交易时段,股指期货向(向下)跳跃对标的指数向上(向下)跳跃有显著正向影响,且分别在牛市、熊市更为显著．股指期货提前交易时段跳跃对现货开盘时段指数跳跃的影响主要来自其开盘后前5分钟,且具有递减效应,其影响程度大于股指期货同步交易时段跳跃对股指现货跳跃的影响。前一日延迟交易时段股指期货跳跃对标的指数开盘时段的跳跃没有显著影响。     

股指期货市场的高频交易与价格发现

根据高频交易的特点,运用交易量和订单簿不平衡变化的极端分布构造了高频交易的代理变量,构建高频交易对价格发现效率影响的回归模型.通过利用2010年4月16日沪深300股指期货上市到2015年9月2日股指期货受限前的毫秒级别高频数据分析发现,高频交易对股指期货的永久价格冲击的影响显著为正,促进了价格发现;同时对瞬时定价误差的影响也显著为正,损害了瞬时定价效率.考察高频交易滞后项对瞬时定价误差的影响,发现显著为负,表明高频交易对瞬时定价误差的纠正具有一定的时滞性.因此建议我国股指期货应该尽快恢复正常交易,可以允许信息驱动型和套利型的高频交易,以提高市场流动性和竞争力;但需要严格限制订单流驱动型的高频交易以减少高频交易的负面影响.     

基于不同分布的股指波动非对称性实证分析

在随机误差项分别为正态、学生t及广义误差分布的假设下,用ARMA-GARCH、ARMA-EGARCH及ARMA-TARCH模型,对1995年12月至2008年3月沪深2市的A股指数的日收益率波动性进行实证分析.结果显示:沪深2市股指日收益率都存在着波动非对称性;在极大似然准则和AIC原则下,能最好地描述中国A股市场指数波动的模型为ARMA-EGARCH模型.     

沪深300股指套期保值及投资组合实证研究

采用协整等分析方法,对沪深300股指标的进行投资组合研究,给出了动态投资组合的操作方法,结果表明基于模型选择的投资组合具有较好的系统均衡性、较小的风险及较高的收益率.同时对静态选择的50只股票组合、基于模型动态选择的17只股票的投资组合以及单个股票投资进行沪深300股指期货套期保值比的模拟实证分析,采用OLS回归模型估计法、双变量向量自回归模型方法、基于协整关系的误差修正模型方法、简化的误差修正模型方法,对不同模型方法下的套期保值比进行实证研究,最后对利用沪深300股指期货进行套期保值的有效性给出评价.     

沪深300股指期货推出改善了我国股票市场质量吗——基于联立方程模型的实证研究

考虑到股票市场各个特性之间存在相互作用,本文构建了一个联立方程模型,对沪深300股指期货上市是否改善了我国股票市场微观质量进行了研究.结果发现,控制相关因素后,股指期货推出一年内:(1)股票市场换手率下降了,表明股指期货为现货市场带来的“转移效应”大于“增量效应”;(2)股票市场的有效价差扩大了,表明其增加了现货市场的隐性交易成本;(3)股票市场波动率也增加了,表明其加剧了现货市场的日内波动性;(4)股指期货对不同类别股票的市场质量影响各异,总体上对大盘权重股和沪深300指数成份股的负面影响较大.本文认为,造成股票市场微观流动性和日内波动性恶化的主要原因在于,在沪深300股指期货推出后初期非信息性交易者大量转移至期货市场,使得股票市场信息不对称程度加大,并进而带来“逆向选择”问题.     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

模糊性与股指期货价格双向偏差研究

从模糊性视角研究中国股指期货价格呈现的双向偏差且正向为主的问题。建立模糊环境中投资者连续时间投资消费模型,分析模糊性对投资者最优投资消费决策的影响;在理清模糊性影响资产均衡价格作用机理的基础上,提出模糊性期货定价模型。利用2010年至2014年中国沪深300指数以及指数期货日交易数据,分别运用马尔科夫链蒙特卡洛估计和向量自回归方法对模糊性期货价格模型进行实证检验。研究结果表明,在模糊性条件下,投资者对资产的保留价格受其交易头寸影响,当资产净持有者推动期货交易时,期货价格出现正向偏差,而由资产净卖空者推动时则出现负向偏差;股指期货定价和股票指数服从不同的随机过程,而且两者的持有期收益率存在较大差异;股票指数波动率与股指期货价格偏差的时间序列关系与模糊性期货定价模型的推论一致;中国股指期货市场的模糊性在统计意义和经济意义上均显著。新的期货定价模型阐明了模糊性影响期货价格的作用机制,强调了模糊性对资产价格产生的影响,更好地解释了中国期货价格偏差现象,对未来模糊性衍生品定价有参考意义。     

股指期货推出对我国股票市场趋势及其波动性的影响分析

股指期货是对股票市场整体态势的预期,它集合了影响现货市场的各种因素和对影响因素的预期、现货市场股指价格和成交量、投资者心理和行为等重要信息,连同期货市场交易动向,形成新的价格。股指期货价格是股票指数现货的预期未来价格,它既以现货标的股指为基础,也对现货提供价格指导。因此,股指期货和股票现货市场之间存在天然的不可分割的联系,这种天然的关系决定了股指期货上市将对股票的市场趋势和波动产生重大影响。     

基于CAViaR模型的沪深300股指期货隔夜风险研究

期货隔夜风险的防范历来是投资者关注的热点,本文以沪深300股指期货为研究对象,采用CAViaR模型对普通隔夜风险进行度量,同时还采用新建的CAViaR-EVT模型对极端隔夜风险进行预测,全面地分析了多头VaR和空头VaR在不同分位数的动态变化特征,最后采用Kupiec似然比检验和动态分位数检验对模型进行后测检验。实证结果表明,隔夜收益序列具有右偏、无长期记忆性和尖峰厚尾等典型特征;CAViaR模型对股指期货的普通隔夜风险具有优异的预测能力,其中AS模型的预测效果最好;加入极值理论后,CAViaR-EVT模型同样能很好地刻画极端分位数下隔夜风险的动态演化过程,且其预测结果比EVT和GARCH-EVT模型要更合理。