航运与大宗商品的跨市场影响——来自铁矿石及其航线的证据

本文首次研究了铁矿石航运市场与其相关大宗商品市场之间的价格和波动溢出效应.对两条铁矿石运输航线和铁矿石、钢材、燃油等大宗商品的格兰杰因果关系检验结果显示,大宗商品市场对航运市场有显著引导作用.以大宗商品市场因素作为外生变量的ARMAX模型结果显示,大宗商品对航运市场有显著预测作用.在风险溢出方面,BEKK-GARCH模型结果显示,航运市场与铁矿石、燃油市场之间存在双向波动溢出特征.同时航运市场与不同大宗商品市场的波动溢出规律存在明显差异.本文对航运与大宗商品的价格和风险形成机制提出了一个跨市场的新见解.     

我国商品期货的定价要素:跳跃与国际期货价格的影响

分析了我国商品期货市场价格变化的两个重要特点:一是受国际商品期货价格的影响,二是具有跳跃特征,建立了体现上述特点的我国商品期货定价模型。该模型将我国商品期货的价格变化视为可观测变量与不可观测变量的影响之和。这里,可观测变量是国际商品期货价格,不可观测变量为短期偏离,跳跃特征包含在短期偏离中。将该模型运用到我国铜、棉花、豆粕期货市场进行实证分析,并与Villaplana模型进行比较,结果表明:国际商品期货价格的前期变化对我国商品期货的价格变化有显著的解释作用,跳跃特征能够很好地反映期货价格的剧烈波动。这一结果表明,在研究我国商品期货定价时应充分考虑国际商品期货价格的影响和跳跃特征。     

分数商品期货期权定价模型及其实证研究

商品期货期权在企业进行套期保值、完善期货市场功能、构造商品投资组合中起重要作用.商品期货市场是一个复杂的非线性动力学系统,期货价格并不服从标准的布朗运动.本文在商品期货价格服从分数布朗运动的基础上,运用拟条件期望和分数Girsanov模型等方法构建了分数商品期货期权定价模型,通过LME铜期赁期权的实证研究表明,该模型对期货期权的价格具有更精确的估计效果.     

基于EMD技术的非平稳非线性时间序列预测

提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)技术的时间序列组合预测模型。首先对非平稳非线性时间序列进行EMD技术分解,然后将分解得到的子序列进行聚类,并运用传统的时间序列预测方法对各子序列分别进行预测,最后汇总子序列的预测值得到目标时间序列的预测值。统计模拟和实证分析显示:组合预测模型能够显著提高预测的精度,说明新方法对于非平稳非线性时间序列的预测是有效的。     

基金持仓与商品期货价格关系的实证研究——以铜期货市场为例

为考察基金操作行为与铜期货价格之间的关系,利用美国商品期货交易委员会公布的交易商持仓报告提供的持仓信息,采用Granger因果检验方法分析了国际基金操作行为与国际铜期货价格之间的关系.结果表明,价格收益率正向Granger影响基金净多持仓,即收益率上升会引起基金净多持仓的增加.但一般而言,交易商包括基金的净持仓并不引领价格变化.另一方面,瞬时Granger因果检验的结果显示,基金净持仓与期货价格之间存在互相影响、互为因果的关系.     

原油期货价格对现货价格的预测准确性分析

基于断点检验方法以及预测能力比较模型,对各种到期期限的原油期货价格在不同时期对相应到期日原油现货价格的预测准确性进行了分析. 实证研究表明: 2004年之前,原油期货价格对到期日现货价格的预测基本都是无偏的,能够为预测提供比较有效的信息; 2004年之后,期货价格对相应到期日现货价格的预测显著有偏,普遍存在着正的``系统偏差'和绝对值小于1的``尺度偏差',表明此时期货市场 对现货的预期存在着价格低估和风险高估.这对运用期货价格对现货价格的预测的调整和分析提供了方向性的指导.     

基于EEMD和进化KPCR的复杂时间序列自适应预测建模

针对具有非线性、非平稳、多尺度特性的复杂时间序列, 提出一种基于集合经验模态分解（EEMD） 和进化核主成分回归（KPCR）的自适应预测建模方法. 首先运用能克服传统EMD算法中模态混叠现 象的EEMD算法, 按原始时间序列信号的构成特点将其分解到不同尺度, 然后对不同尺度序列采用 C-C方法重构相空间, 在相空间中运用基于混合核函数的KPCR方法构建预测函数. 同时, 针对不同 尺度序列预测模型的优选问题, 采用粒子群优化（PSO）算法在给定准则下自适应确定各项参数, 最后将不同尺度预测结果集成, 得到实际时间序列的预测值. 通过对国际原油价格的数据进行实 证预测分析, 表明了该方法能够在不同尺度对时间序列的变化趋势进行有效描述, 自适应获取优 化的预测模型. 与现有方法相比, 具有较强的自适应建模能力和较高的预测精度.     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

基于小波-神经网络的电力系统短期负荷预测

基于小波变换和神经网络,提出了一种电力系统短期负荷预测方法.通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相应的人工神经网络模型进行预测,最后重构得到负荷序列的最终预测结果.在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,根据其子序列各自所具有的特征采用相应的预测方法.实例结果表明该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力.     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

Unbiased Estimation,Price Discovery,and Market Efficiency: Futures Prices and Spot Prices

In most cases, futures prices are not unbiased estimates of future spot prices. The price discovery function of futures markets should be defined as the lead-lag relationship between current futures prices and current spot prices, not the unbiased estimation of future spot prices. The pricing efficiency and information efficiency of futures markets are different. Three empirical models appropriate to investigate the relationship between futures prices and spot prices were discussed. As an application, these models were used to test the pricing efficiency, the lead-lag relationship, and the information efficiency of the S&P 500 index spot and futures markets from 21 September 1990 to 20 December 2007.     

基于马尔可夫状态转换方法的套期保值

中国商品期货市场由于各种因素影响导致期现关系的高、低波动状态发生变化, 这对套期保值产生重要影响, 将马尔可夫状态转换方法引入到中国商品期货市场最优套期保值研究, 分析状态转换下的套期保值. 研究表明, 期货市场和现货市场的关系表现为相异的高、低波动状态, 高波动状态的稳定性、持续时间均低于低波动状态, 市场所处的状态与基差变化密切相关. 套期保值绩效分析表明, 单一状态套期保值中MGARCH模型的效果好于VECM, 而VECM又好于VAR, 它们均优于OLS模型. 时变转换概率和常转换概率马尔可夫模型的套期保值效果优于单一状态下的套期保值.     

基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究

本文以4种农产品期货的高频数据为样本,在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上,通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态-伽马自回归过程先验分布,构建了具有时变稀疏度的HAR模型(TVS-HAR),以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性,并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能.实证结果表明:TVS-HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性;跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力;相对于其他几类HAR模型,TVS-HAR模型的预测性能最好.     

锚定心理影响期货市场价格的数理模型

锚定心理是金融市场中投资者的一种非理性心理,对投资者的判断及金融产品价格有重要影响. 结合期货市场的特征,并依据锚定心理产生的不充分调整启发式模型,以交易者获得的初始信息为锚定点,建立了锚定心理影响投资者交易及期货均衡价格的数理模型. 分析发现,锚定心理的存在会增加期货合约的交易量,造成短期期货均衡价格偏离理性条件下的理论值,从而使期货价格的价格发现功能和期货市场有效性受到影响.     

我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应

通过构建误差修正项模型和基于t分布的双变量EC-EGARCH(1,1)模型,选取玉米和白糖期货作为研究样本对我国农产品期货市场和现货市场之间的的信息传递效应进行了实证研究。结论表明:农产品期、现货市场之间存在长期均衡关系、相互引导关系和相互波动溢出效应,并且期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应;检验了期货市场交易量和持仓量的信息传递效应,发现只有交易量对现货市场有显著的正反馈信息传递效应。     

THE EFFECTS OF CHANGING MARGIN LEVELS ON FUTURES OPTIONS PRICE

The paper studies the effects of changing margin levels on the price of fixtures options and how to organize a market maker＇s position. Black model （1976） becomes a special case of this paper. The paper prices futures options by duplicating them and adopting the theory of Backward Stochastic Differential Equations （BSDEs for short）, Furthermore, the price of a futures option is the unique solution to a nonlinear BSDE.     

Pricing of LIBOR futures by martingale method in Cox-Ingersoll-Ross model

<正> This paper considers the pricing of LIBOR futures in the Cox-Ingersoll-Ross(CIR)modelunder Pozdnyakov and Steele(2004)'s martingale framework for futures prices.Under the CIR modelfor short term interest rate,we prove that there exists a unique futures price process associated withthe terminal value and the standard financial market,and that this unique futures price process has amartingale representation.Moreover,a general closed-form pricing formula for LIBOR futures contractsis obtained in the CIR model.     

EU ETS碳排放期货价格的均值回归——基于CKLS模型的实证研究

利用LASSO方法估计CKLS模型,结合似然率检验,研究EU ETS碳排放期货价格的运行特征。研究发现,在EU ETS第一阶段交易的DEC07期货价格不存在均值回归特征,这是因为价格受到政策、宏观经济、能源价格以及异常天气等因素影响而呈发散趋势;而EU ETS第二阶段交易的DEC09、DEC10和DEC11期货价格均有均值回归的特征,这表明,随着该碳排放交易机制的成熟,尽管受到众多因素的影响,但EUA期货价格的具有可预测的长期趋势。因此,研究EUA期货的长期趋势,可以为我国航空业等直接或间接与EUETS相关企业和清洁发展机制项目(CDM)规避风险提供有益参考。     

石油价格跳跃下期货价格动态模型及实证分析

引入跳扩散过程描述石油价格的变化,在风险溢酬一定的假定下,推导出石油期货价格的动态变化模型和定价模型.通过石油期货价格数据对石油价格模型进行实证检验,发现石油价格具有两个显著特征:1)价格有明显的跳跃和均值回复特征,2)投资者对石油价格随机波动和跳跃风险要求正的风险溢酬.本文的另还利用两个期货价格序列对石油价格模型进行实证分析,它们可以用来确定风险溢酬参数,并用来分析石油价格的时间序列特征.     

基于信息融合和策略转换的商品期货量化投资策略

在协整理论和分形市场理论基础上，构建一种新的基于信息融合和策略转换的商品期货量化投资策略，并通过实证检验了该策略的有效性和稳健性。部分大宗商品间存在价格联动关系（同涨同跌或A涨B跌）。以往研究基于价格联动，设计并验证了商品期货的跨品种统计套利策略，而本文则利用价格联动设计并验证了基于信息融合的趋势跟踪策略。在此基础上，基于分形市场理论，增加了策略转换环节：在趋势性市场使用趋势跟踪策略，在均值回复性市场使用统计套利策略。实证结果表明，信息融合能够提升趋势跟踪策略的表现，而应用策略转换能进一步提升投资绩效。最后，使用蒙特卡洛模拟验证了实证结果的稳健性，并给出了不同模型假设下的最优交易策略。