基于持有成本理论与统计原理的期货套利模型研究——沪深300指数期货套利实证研究

由于持有成本理论结论与市场实际情况相去甚远,在持有成本理论形成的理论区间上,利用统计原理和SAS软件对区间进行修正,则可以使模型符合市场的需要,在此基础上对沪深300指数期货合约交易进行实证分析.     

股指期货交易政策演变与股票市场质量

研究了在中国股指期货市场交易政策逐渐放宽这一背景下, 股票市场质量所表现出的变化特点, 为监管者进一步支持和发展指数衍生品提供了实证证据。从个股横截面角度,对指数成分股(样本组) 和非成分股(对照组) 进行匹配,通过描述性统计、差异性检验和回归检验等方法发现: 随着交易政策的逐步宽松, 尽管市场整体波动性可能有所增加, 股指期货交易对成分股的波动存在抑制作用; 股指期货对市场整体流动性存在一定的“交易转移效应”, 指数成分股所受影响更小。综合上述结果, 股指期货交易政策对投资者越具有吸引力, 越有利于改善股票市场质量、发挥股指期货应有的作用。     

股指期货应适时推出

股指期货问题当前在我国备受关注.目前我国还没有建立健全规避股指期货风险的有效机制,资本市场为股指期货的推出所作的调试还在进行之中,股指期货的推出应该审慎而行,不能盲目冒进.     

带有随机汇率因素的三因子期货价格的研究

引入随机跳跃的汇率因素,首次建立了跳跃扩散过程的标的资产、便利收益和汇率的三因子期货模型,然后推导出期货价格走势满足的偏微分方程,并求出该偏微分方程的解析解,应用加权最小二乘方法,给出辨识该解析解参数的方法,最后针对中国上海期货交易市场,选取燃料油期货的实际例子,求出了具体的参数并预测了未来的走势.预测结果与真实价格的比较证实了三因子期货模型是精确的,最大相对误差仅为3.772%.     

VaR-GARCH模型在我国股指期货风险管理中的应用

国内外预测股指期货合约的市场风险基本以VaR风险评估为主流,计算VaR的核心与关键是估计波动性参数.由于金融资产价格涨跌率时间序列具有波动聚集效应、厚尾效应及时变方差效应,故采用对波动性估计具有精度、准确度和可信度较高的GARCH模型.基于这一点,构建了VaR-GARCH模型,并以恒生股指期货指数做了实证分析,结果表明VaR-GARCH模型可以很好地控制和预测香港恒生指数的股指期货风险.     

基于期货合约和股票整体市场的股票定价模型

文章利用单个股票期货合约和股票的整体市场（股票市场的一揽子证券现货合约）,运用引理和无套利定价原理,给出了单个股票定价的随机微分方程。     

股指期货在我国共同基金投资管理中的运用

总结了我国共同基金当前面临的发展制约因素,提出了使用股指期货等金融衍生产品扩展基金产品的设计、提高流动性管理和改善其投资的资产配置能力,而股指期货能够提高现货市场的流动性,降低基金大幅调整仓位时对现货市场的冲击,从而能改善我国资本市场的价值发现功能,降低市场波动并维护市场稳定。     

基于区块链和神经网络的威胁情报评估

共享威胁情报便于组织高效的应对威胁和部署防御计划.针对威胁情报在收集过程中出现的质量参差不齐、价值不高、容易过期等问题,通过评估情报厂商和共享平台提供的数据,基于制定的评估原则,提出了4个一级指标和11个二级指标,建立了威胁情报评估体系.所选的评估指标能够实现可计算化,其中一级指标包括信誉、时效性、贡献度和质量,研究的...     

基于混沌算法神经网络的恒生指数期货时间序列预测

本文对香港恒生指数期货（ＨＳＩ）的时间序列进行了分析和预测。我们发现该时间序列具有分数组和正的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,这表明该序列是由内在的混沌确定力产生的。在对该序列进行动力学重构和可测性分析的基础上,我们用混沌算法的前馈神经网络对它进行了在线预测。计算机模拟表明混沌算法神经网络的预测噗蒿于背传算法神经网络的预测精度。     

关于（CZCE）绿豆期货01D价格波动隐周期的一种计算方法

依据郑州商品交易所绿豆期货（CZCE）的历史数据,利用时间序列分布分析的隐周期理论,对绿豆期货01D价格波动建立数学模型进行模拟,并对结果进行了初步分析。