中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象

本文采用牛熊市的视角,根据市场的历史周期的判断结果,分别提取我国沪深300牛市和熊市样本窗口,使用了BVGJR-GARCH-BEKK模型和LM跳跃检验法,从价格发现、波动溢出和跳跃风险三个方面对股指期货和现货市场间的信息传导关系的异化现象进行了实证研究.结果表明,牛市时股指期货市场发挥主要的长期价格发现作用,熊市时两个市场存在双向的价格发现,过分自信效应可以解释这一异化现象.两个市场在牛熊市都存在双向的波动溢出,但非对称性的方向相反.熊市时两个市场上都检验出了更多的跳跃行为,熊市下股指期货市场的跳跃风险来自于未预期到的信息.     

现货市场异常波动下股指期货交易限制对市场质量的影响分析

通过计算机仿真构建了基于投资者策略的跨市场金融平台,提出了异常波动下交易限制措施对市场质量的评价体系.从股指期货交易限制的角度,研究在现货市场异常波动期间管制措施对期货和现货市场质量的影响,并比较在不同的市场结构下管制措施的有效性.研究发现,对于股指期货的交易限制措施在短期内有效,但中长期内无法发挥股指期货基本功能.另外,交易限制的短期效果在一个新进杠杆资金较少的市场上是最好的,而在中长期市场中适当增加的投机和套利活动能抵消交易限制措施的效果,为市场提供流动性,使市场更快恢复到原来的状态.因此,异常波动下的股指期货交易限制应该是临时性的,在市场企稳后应该及时逐步恢复原有的制度结构.     

我国沪深300股指期货和现货市场的交叉相关性及其风险

利用2010年4月16日到2012年4月12日期间的我国沪深300股指期货和现货1分钟高频数据,采用降趋交叉相关分析方法（DCCA）和多重分形降趋交叉分析方法（MF-X-DFA）,研究我国股指期货市场和现货市场之间的以及在不同收益率情况下的长程交叉相关性和风险情况. 结果表明,我国股指期货和现货市场之间具有长程交叉相关性,均呈现出长期记忆性和多重分形特性,且股指期货市场的整体风险大于现货市场;随着市场波动程度加大,市场之间的交叉相关性增强,风险的传染程度加剧. 这对于金融市场的风险监管和政策的制定具有一定的借鉴意义.     

股指期货仿真交易与现货相互引导关系

以沪深300股指期货仿真交易数据及沪深300指数为研究样本,在结合定性分析的同时,运用E-G协整检验、G ranger因果分析法对两个市场之间的长期均衡关系进行了研究,并通过使用向量自回归(VAR)模型、向量误差修正(VEC)模型、脉冲响应分析和方差分解等方法,进一步对变量间的相互引导关系进行了分析。结果表明仿真交易合约与HS300指数之间互为因果引导关系,且期货市场调整到均衡状态的速度要远快于现货市场。同时研究也发现,股指期货虽然在一定程度上对现货市场产生了一定的影响,在定价中也发挥了一定的作用,但是在价格发现方面总体来说受到现货市场的影响还是占相对主导地位,即我国仿真交易中的股指期货还没有达到成熟期货市场的价格发现水平。     

我国棉花期货与现货市场的价格发现与波动溢出效应

以研究我国棉花期货和现货市场的动态关系为目的, 基于 VEC 模型、Granger 因果检验、脉冲响应分析和 BEKK 模型, 对我国棉花期货和现货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行实证分析. 研究结果表明: 期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系和双向Granger 引导关系. 但期货市场对现货市场的引导作用更强, 并且较现货市场具有更强的信息效应. 此外, 两个市场均存在很强的自身波动滞后效应, 相互间的波动溢出效应也非常显著, 但期货市场对现货市场的波动溢出效应明显大于后者对前者的波动溢出效应.     

不同市场状态下股指期货套期保值效率研究——异常波动事件的影响效应

本文以股市异常波动为背景系统地考察了沪深300股指期货在不同市场状态下动态套期保值效率的变化,以探究异常波动和交易限制措施对股指期货套期保值功能的影响.本文基于日内高频数据建立已实现协方差(RCOV)和已实现相关系数来度量期现收益率相关性,进而建立RCOV-Wishart-HAR模型以及MVGARCH族模型用于动态套期保值.本文的实证结果表明股指期现收益相关性在异常波动中出现下降,并在严格的交易限制措施出台后受到进一步冲击.股指期货的风险对冲效率相应地在异常波动中出现下降,但仍能够对冲70%以上的市场波动风险;近年来,随着交易限制的逐渐松绑和市场波动率的降低,股指期货的风险对冲效率出现回升.套保成本在异常波动中最低,而交易受限后套保成本高于受限之前的水平,并没有随着交易限制的松绑而下降.以上结果表明股指期货在异常波动中较好的发挥了套期保值功能,交易限制措施阻碍了套期保值功能的发挥,现行的松绑政策一定程度上促进了股指期货套期保值功能的恢复,但仍有进一步的政策空间.     

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。     

基于高频数据的中国市场股指期货套利

利用上证50ETF, 上证红利ETF 和深证100ETF 来复制沪深300指数作为现货, 构建沪深300 股指期货的无套利边界,并对IF1005、IF1006 和IF1007三个主力合约进行了套利机会和结果的分析, 发现:三个主力合约均存在套利机会;与国外股指期货推出初期出现的双边套利机会相比, 沪深300股指期货只有单边套利机会; 与仿真交易数据出现的持续套利机会相比,实际交易数据出现的套利机会逐渐减少;在套利机会较多时获得的利润较少, 而套利机会较少时获得利润较多; 最后根据研究结果提供了相应的投资建议.     

基于跳跃、好坏波动率与百度指数的股指期货波动率预测

本文首次将百度指数引入HAR波动建模框架,基于跳跃、好坏波动率与百度指数提出HAR改进模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并通过MCS检验分析预测模型优劣.HAR建模考察连续-跳跃波动、好-坏波动率的两种已实现波动分解.为了降低波动率估计偏差,基于序列相关法仿真统计最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测识别跳跃,进一步修正好坏波动率与符号跳跃.基于沪深300股指期货的样本内外预测表明:连续波动比跳跃波动对未来已实现波动的预测贡献更大;好坏波动率具有不对称的波动冲击,好(坏)波动率抑制(加剧)未来波动性;符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;百度指数能显著提升HAR波动建模的样本内外预测能力;MCS检验证实,考虑符号跳跃与百度指数的HAR-RV-SJ-BI模型表现最佳.研究结论对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义.     

基于多元条件极值模型的股指期货与现货下尾部相依性研究

运用多元条件极值模型研究了沪深300股指期货与现货指数之间的下尾部相依关系。通过先构建随机波动-超阈值(SV-POT)模型描述两种资产收益的边缘分布,再建立多元条件极值模型对分布下尾部的相依结构进行研究。实证结果表明:两个收益的下尾存在显著为正的相依关系且条件相依程度都在80%以上,但相差不大,两者可以看成是一个同质的市场。     

基于多元条件极值模型的股指期货与现货下尾部相依性研究

运用多元条件极值模型研究了沪深300股指期货与现货指数之间的下尾部相依关系。通过先构建随机波动-超阈值（SV-POT）模型描述两种资产收益的边缘分布,再建立多元条件极值模型对分布下尾部的相依结构进行研究。实证结果表明：两个收益的下尾存在显著为正的相依关系且条件相依程度都在80%以上,但相差不大,两者可以看成是一个同质的市场。     

不同市态下个股异常波动停牌与股指相关性

比较了牛市、熊市下个股的异常波动停牌与大盘指数的相关性,具体分析了每日异常波动停牌频率与上证指数的相关性以及通过异常波动点方法所判断的政策信息反应点下的两者的相关性,认为熊市下个股的异常波动与整体市场的活跃度没有明显相关性,政策信息变动是导致个股异常波动的重要原因,但不是唯一原因.     

高频环境下沪深300股指期货波动测度——基于已实现波动及其改进方法

作为中国唯一上市交易的金融期货产品,沪深300股指期货在资本市场价格发现和风险防范过程中扮演重要角色, 科学准确地测度其收益波动对充分实现股指期货避险功能具有重要理论和现实价值.在日内高频信息环境下分别采用经典已实现波动率、已实现极差波动率和已实现双幂波动率等三类方法对沪深300股指期货的收益波动进行测度,通过样本内预测误差指标对上述 方法的测度性能进行比较. 实证结果表明:沪深300股指期货在上市交易后表现出由剧烈波动 到渐趋平稳的波动特征,已实现波动的改进方法在沪深300股指期货收益波动的测度性能上具有较为明显的优越性.     

金融危机期间跨市场波动风险预警的遗漏——跨境期现货市场间波动溢出

将主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)方法引入跨区域金融衍生品市场与基础市场之间的波动溢出研究,弥补过去用传统向量GARCH模型拟合高维金融时间序列波动存在的不足。主要贡献包括:(1)建立PCA-EGARCH-M与ICA-EGARCH-M模型,研究2008年金融危机蔓延期间国际股指期货市场对我国股市的波动溢出效应,并通过预测评价指标RMSE与Theil不等系数的对比,证实ICA-EGARCH-M模型更精确,实证结论不仅验证不同程度波动溢出效应的存在,而且反映出波动溢出的主要来源。(2)用脉冲响应函数衡量国际股指期货市场的单位冲击给我国股市造成的波动响应时间和响应幅度大小。     

基于杠杆和流动性冲击的股指期货保证金定价

现有研究对股指期货保证金定价多仅围绕波动率因素来考虑,而忽视了流动性冲击、杠杆和交叉持股所导致的现货价格极端变化对期货保证金的影响,即在保证金定价中未能考虑现货市场的流动性风险和组合再平衡风险.鉴于此,本文首先分析了流动性冲击下杠杆对投资组合价值的影响机理,以及交叉持股对现货标的的正反馈效应;然后通过持有成本模型将这些因素引入到股指期货价格变化中,最终构建保证金定价模型.模拟分析发现:现货市场中的杠杆水平、流动性冲击水平均与股指期货保证金显著正相关;且与传统模型相比,本文提出的定价模型所计算的股指期货保证金要显著高于前者,这也意味着本模型的确能够有效解决流动性冲击严重或者杠杆过高情况下,股指期货保证金的合理调整问题.     

中国金属期货与现货市场多元交互关系的多重分形分析

本文主要运用分形分析法研究我国金属期货与现货市场之间多元交互关系的复杂性特征.首先将广泛使用的多重分形去趋势交互相关分析法(MF-DCCA)推广至多元情形,提出了多元多重分形去趋势交互相关分析法(MV-MFDCCA).然后,利用MV-MFDCCA等多重分形分析法,从系统论的视角,实证研究由我国铜、铝、锌三种基本金属的期货与现货日收益率序列所构成的两个系统之间的多元交互相关关系.结果表明,金属期货与现货系统内部及系统之间均存在长程幂律交互相关关系和多重分形特征,并且现货系统及其分量的自相关和交互相关关系的多重分形强度均大于期货系统及其对应分量的多重分形强度.此外,在大波动情形下,期货系统与现货系统之间的交互关系主要受铜的期货与现货之间关系的影响,而在小波动情形下,主要受锌的期货与现货之间关系的影响.     

股指期货对冲比率和对冲期限关系的多尺度研究

为研究股指期货对冲比率与对冲期限的关系,基于小波分析推导了多尺度最优对冲比率的计算方法,揭示了期货和现货的波动性及相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率和对冲效率多尺度变化的本质.通过对国际上具有代表性的股指期货的实证研究表明,股指期货和现货的波动性和相关性存在有规律的多尺度变化特征.其中,在高频尺度上, 股指期货和现货的波动率差异较大,相关性较小.而在低频尺度上,波动率差异较小,相关性较大.进一步研究表明,波动性和相关性的多尺度变化导致了最优对冲比率及对冲效率呈相似规律的多尺度变化.     

投资者异常关注与成交量和波动率的交叉相关性及传导方向——基于复杂性理论视角

选取上证50指数中32支成分股为实证研究对象,以百度指数衡量投资者异常关注,突破原有的未考虑投资者行为与市场表现之间非线性复杂交互特征的线性范式框架,引入更符合金融市场实际的趋势交叉相关性分析(DCCA)和基于时间延迟的DCCA复杂性方法研究投资者异常关注与成交量和波动率的交互效应及传导方向。结果表明:投资者异常关注与成交量和波动率均存在正向的交叉相关关系,且其与成交量的交叉相关性水平更高;投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性传导方向是双向的,且随滞后期增加,交叉相关性水平逐渐减弱;进一步划分市场态势,发现牛市状态下投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性强于震荡市。上述研究为深入探讨投资者行为与股票市场表现之间非线性依赖关系和复杂特性机理提供有益参考,也为投资者和监管部门提供决策依据。     

央行沟通、信息冲击与国债市场波动

在利率市场化改革背景下,国债市场是货币政策利率传导机制的重要环节,国债收益率及其波动可能受到央行沟通的影响.相比书面沟通,口头沟通频率更高、时效性更强,为此本文利用中国人民银行2003年至2018年口头沟通实践,通过前沿的文本分析方法提取每次沟通事件的语调与复杂度,并构造相邻两次沟通的文本相似度,基于EGARCH模型全面考察国债市场对央行沟通的反应.本文的实证研究发现,从均值方程看,沟通语调对国债收益率的引导作用在金融危机后明显增强、在长期国债收益率中更为显著,表明中国央行沟通的信息渠道正逐步完善且符合利率体系特征;从方差方程看,明显的沟通语调变动以及稳定和易于理解的措辞习惯能有效降低市场波动,表明中国央行沟通的协同渠道较为顺畅,货币当局能够通过预期管理维持市场稳定.     

基于CAViaR和GARCH模型的沪深300股指期货动态风险测度

以我国期货市场上交易最为活跃的沪深300股指期货为例,分别采用CAViaR模型和GARCH模型对多头VaR和空头VaR进行风险建模,深入研究了股指期货的收益分布特征和波动形态规律,并运用严谨的后测检验的方法对比了各个模型的风险预测精度。实证结果表明:(1)沪深300股指期货具有明显的尖峰厚尾现象,却没有显著的有偏性和长记忆性;(2)基于杠杆效应的GJR模型和兼具长记忆性和杠杆效应的FIAPARCH模型并没有表现出比传统GARCH模型更高的预测精度,同时,先验GED分布对金融收益分布特征的刻画要优于正态分布和SKST分布;(3)半参数法的CAViaR模型相比GARCH族模型表现出绝对优异的预测能力。总之,CAViaR模型在股指期货的风险预测方面是相对更合理的模型选择。