沪深300指数及其股指期货的风险管理研究——基于VaR-GARCH模型

沪深300指数期货的上市对于中国金融市场来说具有里程碑意义,沪深300指数可以在一定程度上反映中国股市整体的趋势,对其进行相应的风险管理是不可或缺的。文章利用VaR-GARCH模型拟合了沪深300指数及其股指期货在2021-10-18到2022-05-20合约期内的最新时序数据,实证结果表明,该方法目前仍然可以很好地管理沪深300股指期货的风险。因此,本文提出了基于VaR在险价值的大额损失管理策略以及股指期现套利管理策略,从投资者的角度来看,这一研究有利于个人的风险管理;从市场角度出发,则可降低市场的系统性金融风险。

沪深300指数的市场风险预测——基于GARCH模型

随着金融全球化和自由化程度不断加深,金融市场在得以发展的同时也面临着日益剧烈的市场风险。文章基于2010年1月4日至2024年3月20日沪深300指数日收盘历史数据,运用GARCH模型分别在90%、95%和99%的置信水平下预测沪深300指数市场风险。研究显示:(1)GARCH(1,1)正态分布模型在90%、95%、99%置信水平下的失败天数和LR值均未通过检验;(2)GARCH(1,1)-t分布模型在90%置信水平下的失败天数和LR检验值均通过了检验,在95%置信水平下的LR值通过检验,在99%的置信水平下失败天数为0,低估了沪深300指数收益率损失的风险;(3)综合来看,GARCH(1,1)-t分布模型能够更有效地预测沪深股市的市场风险。

投资者情绪对沪深300指数收益的影响分析

在20世纪80年代,证券市场出现了一系列与传统金融理论相悖的现象,引发了学术界对理性人假设的广泛质疑。经济学学者普遍认为,投资者情绪和心理变化对其决策与交易行为会产生一系列影响,从而引起股价波动。近年来,随着市场化程度的不断提高,投资者情绪在影响市场收益方面的角色愈发显著,这不仅关系到个体投资者的投资决策,也牵涉到整个金融市场的稳定性与发展。文章通过构建理论框架与经验模型探讨二者之间的关系,以实证分析结果为基础,深入研究投资者情绪对沪深300指数收益影响的机理,并提出相关政策管理建议,以期优化市场环境,加强风险防范,促进资本市场的长期健康发展。

投资者情绪与股票收益率变化——基于沪深300指数

投资者情绪对于活跃股票市场具有积极作用,同时也影响着股票市场的收益率。以沪深300指数为主要研究对象,选取2013~2022年日度数据,通过构建日度投资者情绪指数,研究其对股票收益率的影响。研究发现:第一,中国股票市场的投资者情绪可以显著提升股票的收益率;第二,在短期内,这种正向作用会加强,但在中长期,投资者的情绪对股票收益的影响将逐渐减弱,甚至出现反转现象,并且在利用替换变量、调整样本期、控制宏观经济变量之后结果依然稳健。此项研究有助于理解股市中情绪效应的特征及机理,为构建更为符合中国股民的投资者情绪指数提供一个新的视角。

基于DDM估值模型的宏微观市场分析——以沪深300指数为例

选取2005—2021年沪深300指数的年度数据及其他相关数据,采用股利贴现模型(DDM),基于合理增长趋势假设,计算了2022年的沪深300指数估值。通过宏微观市场分析得出,从宏观来看,中国股票市场存在一定的不景气,股票价格也将有所下跌,从微观来看,现在沪深300指数价值被高估,可能会迎来一波下跌,建议投资者理性决策,审慎投资。

沪深300股指期货、ETF基金与沪深300指数的价格发现功能研究

期货和基金作为推动经济发展、促进资金融通和经济横向联系的重要方式,在我国发挥着重要的作用。基于向量误差修正模型、格兰杰因果检验、方差分解等方法,对我国沪深300股指期货、沪深300ETF基金与沪深300指数三者间的价格引导关系以及价格发现功能的强弱进行实证研究。结果表明:股指期货市场、ETF市场以及指数现货市场之间存在相互的价格引导关系;股指期货市场价格发现作用最强,ETF基金次之,指数现货最弱;但长期内股指期货对ETF市场的价格发现作用有限,而短期内ETF市场对指数现货市场的价格发现作用有限。

沪深300股指期货的风险对冲实证——以VaR-GARCH模型检验

“防范化解重大风险攻坚战”作为三大攻坚战之首,重要性不言而喻。在金融市场高度发展的当下,本文选择沪深300股指期货作为研究对象,以Va R-GARCH模型进行研究,发现其收益能够显著覆盖Va R,能够显著对冲风险,表明投资者可以根据Va R进行投资决策以对冲风险,最后本文将其与一定股票池构建组合后,发现其能够通过降低组合收益波动性以对实现对冲发挥风险效用。

沪深300股指期货对标的指数的影响——基于修正GARCH模型的实证分析

沪深300股指期货对标的指数的影响日益受到理论界和实务界关注。利用修正GARCH模型,以2007年1月4日至2011年7月22日沪深300指数为研究样本,并使用同期的上海银行同业拆放利率作为替代变量,通过整体回归和分阶段回归分析沪深300股指期货上市前后标的指数波动率的变化。研究发现:沪深300指数期货的引入降低了标的指数的波动率;同时,沪深300指数期货的引入加快了标的指数现货市场的信息传递速度。

沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计特性

对沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计分析表明,沪深300股指期货市场较好地发挥了套期保值和价格发现功能,按成交量加权设计的指数化套期保值策略是有效的;股指期货价格对利好消息的反应比对利空消息的反应更剧烈,股指现货价格则对利空消息的反应比利好消息的反应更剧烈,说明涨市应更重视股指期货市场的表现,跌市应更重视股指现货市场的表现。股指期货与股指现货之间差价的变化对期货和现货价格并不具备统计意义上的预测能力,那种认为期现基差变化可以预测股市涨跌的"经验"认识是不可靠的。

股指期货推出前后沪深300指数风险统计特征研究

股指期货是现代资本市场发展的产物,股指期货与现货的关系是学术界的研究的热点问题之一。文章介绍了风险价值Va R方法、非参数核密度估计理论以及Va R模型的回测评价原理,以我国股指期货推出前后一年间每一小时交易的高频数据为研究对象,运用非参数核密度估计法以及风险价值方法,计算在不同置信水平下的Va R值。在90%、95%以及99%置信水平下,股指期货推出前后,沪深300指数的收益率最大跌幅分别为0.921%、1.33%以及2.28%,变化为最大跌幅分别为0.871%、1.15%以及1.76%。表明在我国股指期货推出后,沪深300指数收益率的风险降低了。最后文章从市场效率,套利机制以及套期保值等视角对实证结果进行了分析。

应用时间序列分析的股指期货上市前后沪深300指数特性的变化

采用时间序列分析的方法,全面讨论了自沪深300股指期货上市以来,现货市场股票指数的统计特性、价格变动趋势及波动率的变化。研究表明:股指期货上市后,股票指数收益率的时间序列模型和波动率模型在结构上都没有大的变化,即期货的上市没有对现货市场造成大的冲击。这说明,我国期货市场的运行是平稳有效的。期货的成功推出深刻改变了我国证券市场以股票市场为主导的单一结构,为中国金融衍生产品的继续发展奠定了坚实的基础。

沪深300指数优化复制方法的实证研究——基于股指期货的正向套利实验模拟视角

股指期货套利是现货价格与期货合约价格走势趋于一致并在到期日合而为一的重要因素,是股指期货功能得以有效发挥的一个基本条件。文章主要探讨了股指期货正向套利下的沪深300指数优化复制方法问题,并在基于Matlab7.0优化工具箱的编程环境下,将绝对偏差平均值作为目标函数的优化值,以二次序贯规划法(SQP)进行优化求解,对影响套利的主要成本以及研究所使用的主要性能评测指标——超额累积收益率BHAR和跟踪误差从实际操作角度进行了研究论证,并在此基础上,提出了一些相应的政策建议。

沪深300与国际股指期货标的指数的比较——基于指数编制

2006年10月30日中国金融期货交易所推出以沪深300指数为标的的股指期货仿真交易至今已经3年多了,3年期间各方呼声一片,希望早日正式推出股指期货产品。2010年1月沪深300股票指数期货即将上市的消息公布后,立即在证券界与期货界炸开了锅。本文通过对沪深300指数和国外股指期货标的指数在计算方法、类型、成分股数量、市值覆盖率和选股标准等技术指标进行归纳总结和比较,进一步审视我国的股指期货标的指数——沪深300指数。

股指期货的最优套期保值率实证研究——基于沪深300指数期货仿真交易视角

在分析和比较常用的几种股指期货最优套期保值比率确定模型的基础上,基于风险最小化模型框架,利用沪深300指数期货合约模拟运行以来的样本数据,通过最小二乘回归模型、向量自回归模型、误差修正模型以及广义自回归条件异方差模型四种估计方法,对其最优套期保值比率进行了实证测算和绩效比较,提出了相应的政策建议和投资策略。

上期所原油期货指数与沪深300指数日收益率相关性实证分析

本文利用原油期货和沪深300指数的日收益率数据,先进行统计描述,再对两组数据进行平稳性分析和检验,在保证数据的平稳性前提下,进行ARCH自回归异方差检验,并建立GARCH(1,1)-t模型,对模型进行估计,用VAR模型作沪深300指数日收益率和原油期货指数日收益率的相关自回归分析,结果表明时间序列波动是持续的,并且有很强的波动聚集性,沪深300日收益率指数和原油期货日收益率指数是相互影响的,二者长期形成正相关的协整关系,但沪深300日收益率指数受自身的影响更为明显,沪深300指数日收益率的波动也会引起原油期货指数日收益率波动,同时原油期货指数日收益率的波动是引起沪深300指数日收益率变动的格兰杰原因,原油期货指数日收益率的波动是引起沪深300指数日收益率的波动的重要原因。

股指期货对于股指现货价格发现功能的研究——基于沪深300指数期货

自2010年4月16日正式在中国金融期货交易所上市交易以来,沪深300指数期货一直备受人们关注。在分析期货市场对于现货市场价格发现功能的理论基础上,采用沪深300指数以及沪深300指数期货的真实数据,通过ADF单位根检验、EG两步法协整检验、Granger因果检验等一系列计量方法的应用,最终验证我国沪深300指数期货对于现货市场具有价格发现能力。

沪深300股指期货与标的指数联动关系研究

研究了2010-04-16~2016-04-30期间,沪深300股指期货与沪深300指数日频度下的价格序列相关性和溢出关系.通过区分不同市场阶段下股指期货对现货的影响,从股指期货的价格发现能力以及期货与现货市场的波动溢出两个方面进行研究.研究结果表明,现货市场与期货市场存在双向影响关系,而现货市场的波动冲击对现货和期货市场的影响更为显著;同时,期货与现货市场的波动率主要被现货市场波动所解释,现货市场波动对期货市场存在溢出效应.在不同市场环境特征条件下,现货市场与期货市场仅在市场剧烈波动下跌阶段存在相互影响关系,此条件下,期货市场的波动对期现市场的波动解释能力以及冲击影响力要大于平稳波动时期.

沪深300指数与股指期货的相关性研究

通过ADF单位根检验、协整检验、G ranger因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解等5种方法来检验沪深300股指期货合约IF 1203与对应现货指数收益率之间的相关性,从而揭示两者之间的运行机理,具有重要的理论意义和现实指导意义。

厚尾随机波动率模型下的沪深300股指期权定价分析

首先,对沪深300股指期权交易数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法、吉布斯采样方法,利用Eviews软件、WinBUGS软件,进行该期权的定价模型选择和参数估计,并通过BUGS程序语言中的贝叶斯估计法,进行模型参数求解.其次,对该期权进行随机波动率模型及B-S模型的实证分析研究,进而通过分析套利空间、误差因素,得出厚尾随机波动率模型对该期权的定价更为准确合理.

沪深300股指期货对股指现货及上证指数影响的分析

随着2010年我国沪深300股指期货的推出,在我国证券市场不能进行套期保值、只能做多不能做空的机制就此结束。本文在对股指期货特征与功能分析的基础上,对沪深300股指期货与现货和上海证券综合指数的相关性进行了研究,并进而提出了进一步完善我国证券市场的对策建议。