沪深300股指衍生品定价一致性研究——基于股指期货与期权隐含期货价格关系的比较

基于欧式期权看跌看涨平价关系,分析中国沪深300股指期货与期权隐含期货价格间的关系。研究发现真实交易期货价格小于期权隐含期货价格,且这一偏差的统计特征会随着计算隐含期货价格所用期权的不同而发生变化。对于偏差的形成原因,研究表明偏差大小与期货的升贴水、期权的隐含波动率及其偏度等期货、期权本身的定价情况相关;研究结果还表明市场流动性、投机行为以及市场表现等交易性因素对偏差大小具有显著影响。因此需要继续提升期权市场流动性并理性看待市场投机行为,以强化市场间的定价一致性。

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股指期货日内避险模型及效率研究

以沪深300股指期货4种合约连续价格序列的高频数据为对象,检验了在日内高频环境下OLS、VAR、VECM和MVGARCH等传统避险模型在我国市场中的避险效率,并运用各种静态和动态Copula函数导出的非线性相依(nonlinear dependence)结构,研究了现、期货收益在"尖峰胖尾"和"有偏"分布条件下的避险方法及效率.实证结果表明:在各类静态和动态避险模型中,MVGARCH模型具有较高的日内避险效率.但是我国股指期货的避险效率不仅明显低于发达市场的指数期货,而且也低于周边新兴市场的期指水平.另外,与传统期货市场理论相悖的是,沪深300股指期货的远期合约反而具有比近期合约更高的日内避险效率.

基于日内效应的沪深300股指期货套利的分析

基于1min的高频数据首次对沪深300股指期货日内特征进行分析,发现其日内绝对收益率的"LM"型特征,日内成交量的"WV"型特征,持仓量的"倒U"型特征,价差的"LM"型特征,以及错误定价率的"早上高、下午低"的日内均值回复特征,并通过向量自回归模型的方差分解和脉冲响应函数分析了五个指标的动态关联性.随后,根据沪深300股指期货错误定价率出现的"上午高、下午低"的日内特征,设计了相应的套利策略.样本内和样本外的套利收益数据表明,基于沪深300股指期货日内特征的套利策略是有效的.全文最后根据实证结果提出了相应的投资建议.

我国沪深300股指期货仿真交易的价格发现分析

利用协整检验、向量误差修正模型以及脉冲响应和方差分解的方法,研究了我国沪深300股指期货仿真交易市场对现货市场的价格发现能力。实证研究结果表明,我国仿真交易的沪深300股指期货对沪深300指数具有长期价格发现的功能,这种作用主要是通过股指期货价格与现货价格之间的协整关系来实现的;在短期内,现货指数对股指期货具有一定的价格发现作用,而且这种作用在不断加强。这表明,我国沪深300股指期货合约交易规则和制度设计是有效的。

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。

沪深300股指期货交易对我国现货市场波动性的影响

选用2009年3月11日至2011年5月31日沪深300指数的542个交易日数据,运用OHLC方法度量现货市场指数的日内波动率,运用TARCH模型检验现货市场指数的日间波动率。结果发现:股指期货的推出对我国现货指数走势有明显的影响,股指期货的推出有效降低了沪深300指数的日内波动率,波动率的平均值由0.1031降为0.0945。股指期货推出后对沪深300指数的日间波动率没有显著的影响,但是指数收益率的波动范围变小了,极差下降了20.83%。

沪深300股指期货套期保值实证研究

沪深300股指期货的一个基本功能是套期保值。而套期保值比率的正确计算是套期保值功能发挥作用的关键。文章研究指出:单只股票、股票组合的价格变动与沪深300股价指数期货的价格变动相关系数越大,套期保值效果越明显;利用股指期货市场进行套期保值要比纯粹投资于资本市场在收益方面更有保障;套期保值比率决定了买卖股指期货合约的数量。

基于ARIMA模型的沪深300股指期货价格预测研究

基于ARIMA模型建立了股指期货价格的预测模型,对20100416～20110113间共180个交易日的沪深300股指期货合约收盘价数据进行了实证分析,结果表明:ARIMA模型对于股指期货的价格走势短期预测效果良好,模型能有效反应期货价格的波动性走势.

股指期货价格发现功能的实证研究——来自沪深300股指期货仿真交易的证据

采用单位根检验、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应分析方法,对沪深300股指期货仿真交易在股价指数振荡上行区间(股指期货合约IF0709的走势)和股价指数振荡下行区间(股指期货合约IF0809的走势)的价格发现功能进行了实证分析,得到的结论是:在股价指数上行区间,股指现货的价格发现功能强于股指期货;在股价指数下行区间,股指期货的价格发现功能强于股指现货。这可能是我国证券市场不允许卖空的单边市场格局和股指期货的仿真交易阶段的交易不活跃这两个因素共同作用的结果。

不同策略下沪深300股指期货套期保值有效性研究

本文利用沪深300股指期货上市以来的数据,得到基于OLS模型以及ECM-GARCH模型的套保比率,并将"幼稚型"策略、OLS套保法以及ECM-GARCH模型套保法的套保有效性进行比较。实证结果表明,在不同策略下,运用沪深300股指期货均可在一定程度上规避系统性风险。其中OLS套保法以及ECM-GARCH模型套保法的套期保值比率均小于1,可以节约套期保值资金占用成本,且套期保值有效性均高于"幼稚型"策略,最高值达76%。

沪深300股指期货定价模型的改进及实证研究

根据沪深300股指期货市场的实际情况,将交易成本、冲击成本、借贷利率不等、融资融券、间断股利发放等因素纳入考虑,对克莱蒙考斯基和李无套利区间定价模型进行改进,推导出一个不完美市场下适用于沪深300股指期货定价的无套利区间定价模型。该模型克服了持有成本定价模型和隐含增长率定价模型假设条件太强的缺陷,在对11份沪深300股指期货合约日收盘价数据的实证后发现,该模型无套利区间定价模型定价效率最高。

沪深300股指期货的推出对股票市场的影响

股指期货具有价格发现、套期保值等功能,是现货市场发展到一定阶段的产物。我国股权分置股改革已基本完成,股市机制不断健全,机构投资者日益壮大,股票市场健康快速发展。我国推出股指期货的条件已经成熟。本文在介绍股指期货基本功能和意义的基础上,深入分析了沪深300股指期货对我国股票现货市场的影响及稳步推出股指期货的保证措施。

沪深300股指期货的波动率预测模型研究

以沪深300股指期货仿真交易的5分钟高频数据为例,运用滚动时间窗的样本外预测和具有Bootstrap特性的SPA检验法,全面对比了基于日收益数据的历史波动率(historical volatility)模型和基于高频数据的已实现波动率(realized volatility)模型对波动率的刻画和预测能力.主要实证结果显示,已实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型是预测精度较高的波动模型,而在学术界和实务界常用的GARCH及其扩展模型对沪深300股指期货的波动率预测能力最弱.

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股指期货动态套期保值比率和有效性研究——基于Copula-GARCH-X模型的应用

套期保值是利用期货交易进行风险规避的重要手段,套期保值比率的确定和有效性检验是套期保值业务的核心问题。在Copula-GARCH模型的基础上,考虑到误差修正项对波动性的影响,构建了二元Copula-GARCH-X模型来估计沪深300股指期货动态套期保值比率,并依据风险最小化原则对套期保值的有效性进行了检验和对比。研究结果表明,纳入误差修正项的GARCH-X模型和Copula-GARCH-X模型要显著优于传统模型;而且研究结果显示未结合Copula函数的GARCH-X模型的套保效果还要优于Copula-GARCH-X模型。

沪深300股指期货和沪深300ETF期现套利实证研究

为了检验我国股指期货市场定价效率和套利情况,根据市场实际情况设定了各种参数,构建了股指期货区间定价模型,并利用ETF组合作为现货,利用市场交易真实数据模拟了套利交易。结果发现,我国股指期货市场定价效率较高,错误定价比率较低,且主要发生在沪深300成分股分红较多的5月至7月;期现套利机会较少,利润较为微薄。

基于ARMA-GARCH-SN模型的沪深300股指期货日内波动率研究与预测

运用五个交易日的股指期货高频数据(每秒两笔),本文主要研究了沪深300股指期货日内波动率特征并对日内波动率预测。研究发现高频股指期货日内收益率有明显的波动率聚集和条件异方差现象,但无尖峰厚尾现象,收益率序列分布符合有偏正态分布。因此,我们对时间序列建立了最优的ARMA-GARCH-SN模型,并对模型拟合充分性做了验证,拟合结果发现ARMA(1,2)-GARCH(1,1)-SN模型基本能够刻画股指期货高频日内波动特征,条件方差所受的冲击具有很强的持续性、日内波动也具有长记忆性,最后我们还利用自助法对高频股指期货日内波动率两步预测、利用滚动回归预测方法对样本做了样本内预测。预测结果表明,波动率预测结果能够较好地反映股指期货日内波动特征。