The Effect of Market Quality on the Causality between Returns and Volatilities: Evidence from CSI 300 Index Futures

This paper investigates the impact of market quality on volatility asymmetry of CSI 300 index futures by using short-and long-run causality measures proposed by Dufour et al.(2012).We use a high-frequency-based noise variance estimator as the comprehensive proxy for market quality and find that volatility asymmetry is closely related to market quality.Specifically,in the period of poor market quality,the volatility asymmetry will vanish or even be reversed,which is mainly due to the sharp decline of the leverage effects.Moreover,the volatility feedback effect will be enhanced while the leverage effect will be weakened if the noise variance is taken into consideration in the causal analysis.Finally,we use other market quality indices as auxiliary variables in the robustness analysis and get similar results.

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。

基于ARIMA-BiLSTM模型的沪深300指数预测

股票价格指数是度量和反映股票市场总体价格水平及其变动趋势而编制的股价统计指标,是反映社会、政治、经济变化状况的“晴雨表”。准确预测股票价格指数波动,有助于防范股票市场风险和保障金融市场稳定发展。由于股票数据的复杂性,本文将时间序列模型与深度学习模型相结合,提出新的组合模型ARIMABiLSTM,对沪深300指数数据集进行性能评估。结果表明,ARIMA-BiLSTM模型可以规避单一模型带来的缺陷,较其他先进方法具有更高的预测精度。文章对构建的模型展开消融实验,研究模型参数设置的合理性,并基于不同数据集进一步验证了组合模型的预测效果。

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。

从仿真交易看沪深300指数期货的期现套利

在考虑了交易成本、指数期货保证金水平以及跟踪误差等因素后,本文给出了沪深300指数期货无套利区间。选择ETF组合作为沪深300指数现货的替代,根据日均跟踪误差最小化原则确定各ETF比重。利用中金所仿真交易数据,我们发现,各仿真合约的错误定价率平均都在8%以上,但在7月份以后显著下降;已到期合约IF0707的平均月化套利收益率为9%,三个未到期合约同样存在可观的套利收益。本文通过分析沪深300指数期货的期现套利,以期为期货交易的政策制定者和投资者提供科学的可操作的参考意见。

基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测

运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH、GJR带正态分布和t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测.

沪深300股指期货的价格发现能力及波动溢出效应研究——基于BEEK-GARCH模型的证据

以沪深300股指期货自推出至今的1分钟数据作为研究样本,使用BEEK-GARCH模型量化沪深300股指期货和现货市场的价格发现能力及波动溢出效应.研究发现,我国期货市场成立初期并未发挥其价格发现功能,这一现象随着市场成熟度增加而逐渐改善,期货市场在价格发现过程中占主要地位.通过GARCH模型对收益率调整过程进行估计,发现市场之间存在双向波动溢出效应:短期内表现出均值回归;长期来看,误差修正项系数显著异于0,符合调整的负反馈性质,价格偏差会被纠正从而达到长期均衡.

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%。

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。

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。

2015年股灾前后沪深300股指期现货相关性比较研究

股指期货推出以来,特别是2015年股灾发生后,股指期货能否有效发挥其功能?是否会加剧股票市场的波动?关于股指期现货间的相关关系问题,业界和学界均存在不同的观点,因此有必要对二者间的关系进行明确的界定。本研究以股指期货和股指现货为研究对象,通过建立VAR模型,并进行Granger因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解,结果表明,无论是股灾前还是股灾后,股指期货变动对股指现货影响均显著,股指期货具备价格发现功能:股灾前,股指现货对股指期货影响不显著,股指期货定价无效;股灾后,股指现货对股指期货影响变得显著,市场逐渐回归理性。

基于ECM-GARCH模型的沪深300指数期货套期保值策略的研究

首先选取沪深300指数日收盘价和沪深300股指期货日收盘价作为原始数据,对其进行描述性统计分析、平稳性检验及协整检验,得出两个日收盘价的对数收益率是平稳的,且两个收盘价之间是协整的.其次,巧妙运用普通最小二乘法、B-VAR、误差修正、GARCH(1,1)和ECM-GARCH模型,研究股指期货最优套期保值比率,得出ECM-GARCH模型最优.最后,分析沪深300股指期货套期保值策略的构建问题.运用动态调整法,从多头和空头套期保值策略进行分析,需要每天计算最优套期保值比率来确定最优股指期货合约份数.

沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究

我国沪深300指数期货推出后,股指期货的价格发现功能以及对现货市场波动性的影响成为学术界的关注焦点。基于Johansen协整分析、向量误差修正模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型,对沪深300指数期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了深入的研究和分析,结果显示:沪深300指数现货市场居于价格发现的主导地位;沪深300指数期货交易减弱了现货市场的条件波动。可见,虽然沪深300指数期货的价格发现功能并未得到应有的发挥,然而熨平股指波动的功能却得到了体现。

沪深300股票指数期货期现套利机制研究

通过分析股指期货推出的必要性及其与期限套利机制的关系,探讨了由于投资者非理性、交易成本高昂、缺乏300ETF产品、交易制度障碍和外汇管制带来的期现套利障碍,有针对性地提出了完善期现套利机制的政策建议。

从上证指数和沪深300的相关性看权重股的影响

通过对上证指数和沪深300指数相关性的研究,阐述了大盘权重股对市场指数产生的影响,并对在投资活动中如何选用指数给出了建议.

沪深300股指期货对现货市场运行效率影响的实证研究

运用GARCH(1,1)模型和常规描述性统计方法实证分析中国沪深300股指期货推出对中国A股现货市场运行效率的影响,结果表明沪深300股指期货推出改善了A股现货市场的运行效率。建议强化风险意识,逐步推出MINI型沪深300股指期货合约,加强制度建设,完善市场调控机制。

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股指期权合约设计探讨——以韩国等成熟市场为例

股指期权自诞生以来便发展迅速,交易量现已跃居世界衍生品市场首位。选取韩国Kospi200股指期权合约、印度S&P CNX Nifty股指期权合约、欧洲Euro Stoxx 50股指期权合约、美国S&P 500股指期权合约、台湾Taiex股指期权合约为案例研究对象,就其合约条款设计予以介绍及总结,试图探讨出一个成功完整的股指期权合约范式,并将其与中国沪深300股指期权交易合约进行对比,进而论证中国合约的合理性及可完善性。

沪深300股指期货与现货市场间风险传染效应及影响因素

本文选取2005—2019年我国沪深300股指期货和沪深300股票指数日收盘价数据,结合股票推出时间、股价波动性,设置样本组、对照组,运用GARCH模型、DCC-GARCH模型、Granger因果关系检验及多元线性回归模型分析了沪深300股指期货与现货间的风险传染效应及影响因素,并结合研究结论提出对策,以期促进资本市场健康发展。结果表明:沪深300股指期货市场与现货市场间存在双向的风险传染效应,且经DCC-GARCH模型分析表明风险传染效应在动荡期尤为明显;影响这种风险传染效应的因素有很多,主要表现为微观因素中的股票市场流动性和股票市场不确定性与极端事件两个方面。