基于ECM-GARCH 模型的沪深300指数 期货套期保值策略的研究

首先选取沪深300指数日收盘价和沪深300股指期货日收盘价作为原始数据,对其进行描述性统计分析、平稳性检验及协整检验,得出两个日收盘价的对数收益率是平稳的,且两个收盘价之间是协整的.其次,巧妙运用普通最小二乘法、B-VAR、误差修正、GARCH(1,1)和ECM-GARCH模型,研究股指期货最优套期保值比率,得出ECM-GARCH模型最优.最后,分析沪深300股指期货套期保值策略的构建问题.运用动态调整法,从多头和空头套期保值策略进行分析,需要每天计算最优套期保值比率来确定最优股指期货合约份数.     

模型重置与期货套期保值效率

在套期保值实务中,市场不断受到新的冲击,波动率瞬息万变,过于久远的历史数据可能对投资者产生误导.传统的套期保值方法是利用全期历史样本来估计当期最优套期保值比率,但中国股票市场与股指期货收益率是否具有长记忆性?早期样本信息是否可靠?为解答这些问题,该文尝试提出模型重置概念,保持每次建模的样本数量一定,向前一步预测时按时序引入新样本,同时剔除早期样本;在此基础上选取能有效刻画市场收益率长记忆性的CCC、DCC、GOGARCH模型对中国沪深300、中证500、上证50股指期货的时变套期保值比率进行估计,进而对比模型重置前后的套期保值效率.结果表明:模型重置后,套期保值效率更高;模型重置周期越短(样本越新鲜),套期保值效率越高.这说明在利用沪深300、中证500、上证50股指期货对冲中国股票资产时,应避免受到早期历史数据的影响.     

股指期货套期保值比率的选择

针对股指期货套期保值比率的选择问题,运用我国沪深300现货指数和沪深300股指期货数据进行了实证研究。研究中,把交易成本这一因素考虑进来,通过HE指标和修正的HE指标得出的不同结果作对比,得出交易成本角度下的最优套期保值比率。因此建议股指期货套期保值者根据自身的交易成本情况选择不同的套期保值比率。     

沪深300指数期货最优套期保值比率的估计

针对即将推出的沪深300指数期货的套期保值策略,分别采用OLS模型、GARCH模型、ECM-GARCH模型计算最优套期保值率,比较套期保值的绩效,并尝试在计算中将基本的GARCH模型扩展,在GARCH模型族中选择最适合刻画沪深300指数波动特征的模型。结果表明,考虑了现货和期货价格序列协整关系的ECM-GARCH模型能够以更小的成本来避险,对投资者来说,不失为一种较好的选择。     

沪深300股指期货的套期保值研究

2010年4月16日,我国推出沪深300股指期货。股指期货的推出将会对我国A股市场产生重要影响。它引入卖空机制,并为资产管理者提供一种管理市场风险的工具,而如何更好地运用这一工具,如何确定合理的套期保值比率还需要进行深入的研究。套利者为股指期货市场提供了流动性和灵活性,是市场的重要组成部分,本文介绍了有关股指期货的基本知识,在此基础上利用2014年的最新数据对股指期货的套期保值效果进行实证分析,并提出了相关建议。本文首先对套期保值进行了文献叙述,其次则是运用实证模型对沪深300股指期货的套期保值效果进行研究,同时本文引入了OLS,B-VAR,GARCH三种不同的实证模型进行分析,并对不同模型的套期保值效果进行比较。运用定性分析与定量分析相结合的办法,对股指期货的套期保值进行全方面,深层次探讨。     

股指期货即日趋势交易模型研究

股指期货具备套期保值、价格发现、套利及投机等基本功能。机构投资者由于持有大量风险敞口的现货头寸,具有极大的避险需求,是股指期货市场的参与主体,而市面上对适用于机构的套期保值、套利的交易策略已经有了充分的研究。事实上,股指期货也是一项很好的投机工具,其保证金结算、指数作为交易标的及做空机制令其在短线趋势交易中具有非常明显的优势。本文以区间突破为原理,用沪深300指数一分钟高频历史交易数据的统计检验来设定交易条件,逐步建立、完善并优化出一个简单实用、亦可适用于个人投资者的沪深300股指期货高频趋势交易模型。     

沪深300股指期货定价改进及套期保值实证分析

在无套利原则的基础上利用数学归纳的方法推导并改进了股指期货的持有成本定价模型,并对此模型做了实证检验.然后采用最小方差的方法计算得出了股指期货的最优套期保值比率和套期保值的合约数量.并利用最为严谨的β系数法对沪深300股指期货进行了实证检验,本文对市场上存在的套期保值实践具有重要指导意义.     

封闭式基金与股指期货套利研究

用沪深300作为标的指数开展我国第一个指数期货的交易已经蓄势待发,各投资者都将会使用这一个股指期货进行套期保值。本文就如何利用封闭式基金的高折价率与股指期货进行套利进行了探讨。     

股指期货对现货市场日内波动影响的研究

本文使用GARCH及其拓展模型对沪深300股指期货上市前后我国市场的高频数据进行了分析研究,研究发现：股指期货上市后,我国股票现货市场的波动性出现了显著上升,这种上升并不源于现货市场信息效率的提高。研究同时表明,股指期货引入所带来的高时间频率下现货市场的波动上升不仅仅局限于股指期货标的指数,沪深300指数成分股之外的股票波动性也出现了显著上升。研究表明,股指期货并没有提高现货市场的定价效率。     

沪深300股指期货价格跳跃行为对现货价格及其波动性的影响

采集2010年4月16日至2011年12月23日期间沪深300指数每日收盘价和沪深300指数期货每日结算价等数据,运用GARCH（1,1）-ARJI模型扩展的GARCH（1,1）-M-ARJI模型,探讨了沪深300股指期货价格的跳跃行为对现货价格及其波动性的影响.研究发现,沪深300股指期货价格的跳跃行为具有价格发现功能,当期的期货价格跳跃行为显著地影响当期现货价格和现货价格的波动.     

沪深300股指期货与现货市场的价格关系研究

通过采用平稳性检验、构建误差修正模型、运用脉冲响应分析和方差分解方法,对已上市交易的沪深300股指期货和现货指数之间的引导关系进行了实证研究,结果表明：从长期来看,沪深300股指期货价格与指数现货价格之间存在稳定的协整均衡关系,且期货市场对长期均衡偏离的调整力度更迅速;从短期来看,股指期货市场和指数现货市场的价格之间存在正向的相互引导关系,股指期货市场对于一个标准差冲击的反应相较于指数现货市场更为强烈;从价格发现的方面来看,沪深300指数期货市场与指数现货市场之间存在双向价格发现的关系,但现货市场对期货市场的引导作用较高.     

股指期货套期保值比率浅析

保期保值比率的确定决定了套期保值功能的发挥。本文分析了OLS,B-VAR,ECM,ECM-BGARCH四种模型,并在其基础上研究了最小风险套期保值比率的计算方法,通过沪深300股指期货套期保值进行深入的实证分析,检验三种方法的优劣。     

融合多源数据的股指预测研究

金融市场中股票价格的变动受到多方面因素的影响,如何更好地利用更多的大数据为投资决策进行服务始终是各方研究的重点。本研究以沪深300指数为研究对象,采用图像化处理的方式融合财经新闻、市场交易数据和技术指标等多源异构数据,建立了卷积神经网络模型,对未来不同时间长度的股指图像数据进行涨跌预测。通过对模型结构的稳健性检验,使用60天融合新闻情绪、技术指标与股价三类图片的三层图片预测模型,预测股指未来5天后的涨跌样本外准确率可达65.2%。融合多源数据后的图片数据能够丰富单一的股价数据,从而提升了模型的预测准确率。通过与传统的线形模型、LSTM循环神经网络模型及其他经典卷积神经网络模型比较,本研究构建的预测模型在样本外预测效果最佳,表明本研究构建的基于多源异构数据的图片预测模型在股指预测中具有可行性和一定优势。     

基于EDP算法的股票价格预测

股票价格预测一直是金融分析领域的一个重点和难题．目前，运用智能系统对股票市场进行预测的方法已经被广泛确立．本文提出了用基于贝叶斯网络的EDP算法进行股票预测的模型，相对于传统的预测方法，具有收敛速度快的特点，根据实验的仿真结果显示，该模型对于股票价格预测效果较好．     

套期保值研究述评

套期保值理论经历了传统的套期保值理论、基差逐利型套期保值理论和现代组合投资套期保值理论三个发展阶段,与之相伴,套期保值比率的计算模型也日益成熟。国内已有文献主要是针对套期保值比率的研究,且主要面向商品期货市场,有关股指期货套期保值的研究有待进一步探索。     

股票市场的复杂性与有效性(英文)

对金融市场提出有效性指标和复杂性指标,利用"滑动窗技术"研究了上海和深圳股票市场有效性与复杂性之间的关联.结果显示,上海股票市场的复杂性和有效性之间以及复杂性之间存在双向的Granger因果关系,深圳股票市场亦是如此;两个市场的有效性之间存在双向的Granger因果关系,两个市场的复杂性之间亦是如此;上海股票市场的有效性之间以及复杂性之间相互影响强于深圳股票市场,两个市场有效性之间的相互影响强于复杂性之间的相互影响.论文的实证结果支持了刘维奇关于金融复杂性可以改进金融市场效率的理论研究的论断.     

沪深300股指期货、现货及恒生指数关联性研究

选取2010年4月至2016年2月沪深300股指期货、现货价格和恒生指数共1 421组数据,运用格兰杰因果检验、VECM等方法分析了它们之间的相互影响。结果表明:沪深300股指期货对恒生指数的增长有较大的负面影响,沪深300指数的增长对恒生指数起到了正面引导的作用;沪深300股指期货、现货价格对恒生指数的脉冲响应均为正值,分别在第2期、第1期达到峰值;方差分解发现第2期以后沪深300指数的贡献度为65%左右,恒生指数贡献度为30%左右。