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。

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.

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股指期货套期保值比率及有效性研究

沪深300股指期货是我国正式推出的第一只指数期货合约,它对我国金融市场产生了重大的影响,因此,探讨其套期保值比率及有效性具有重要的现实意义。而运用OLS、VAR、VECM三种静态套期保值模型以及VAR-MGARCH、VECM-MGARCH两种动态套期保值模型对沪深300股指期货套期保值比率及其有效性进行研究,结果发现:无论是样本内还是样本外,动态模型都优于静态模型,其中VECM-MGARCH模型估算的套期保值比率是最高的;VECM要优于VAR、OLS模型。

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.

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。

沪深300股指期货的午间效应和隔夜效应

中国目前关于非交易时期信息影响的研究多集中在对股市的"周末效应"和"节日效应"上,而缺少对其他非交易时期和其他市场的研究。本文根据"午间效应"和"隔夜效应"的定义,使用虚拟最小二乘法和ARCH-GARCH模型对在中国金融期货交易所交易的沪深300股指期货的午间休市和晚间休市对期货收益率的影响进行了实证分析。研究发现,沪深300股指期货存在"隔夜效应"和"午间效应",且都为正效应。文中最后给出相应的政策建议。

沪深300股票指数期权定价实证研究

针对中国尚未推出的沪深300股票指数期权,利用广义自回归条件异方差法和鞅方法等,使用EVIEWS软件,通过构建历史波动率模型和GARCH模型估计出标的指数的波动率水平,再利用通过鞅方法推导出的考虑股息率的扩展Black-Scholes期权定价模型对沪深300指数期权进行实证研究,计算出不同波动率水平下定期支付红利的欧式期权的理论价格。

股指期货定价——基于仿真沪深300股指期货合约的实证研究

随着股指期货推出,股指期货的定价显得特别重要。基于无套利理论推导出的持有成本定价模型对2009年中国金融期货交易所交易的虚拟沪深300股指期货合约进行了股指期货定价实证研究,结果表明:持有成本模型有一定的准确度,尤其对于短期到期的股指期货合约(两个月)定价精确度能够达到95%。在考虑了交易成本后,发现仍然存在套利的可能性。

基于GARCH模型的沪深300股指期权定价研究

对于处于仿真模拟交易阶段的沪深300股指期权,采用具有红利支付的扩展Black-Scholes期权定价模型对其进行定价,使用MATLAB、EVIEWS软件,应用历史波动率法和GARCH模型计算高频数据序列的波动率,据此计算出欧式看涨期权和看跌期权的价格并与仿真模拟交易数据比较,发现GARCH模型法在期权定价方面更为准确有效.

基于沪深300指数的欧式股指期权定价研究

研究了尚处于仿真模拟交易阶段的沪深300股指期权未来的定价策略.采用具有红利支付的扩展Black-Scholes期权定价模型,并根据金融数据的特点,通过历史波动率法和GARCH模型2种方法,计算出不同波动率下欧式股指期权的价格并与模拟交易数据比较,对其结果进行分析,以期为相关政策的实施提供一些参考.

中国股指期货与现货关系的实证研究——基于沪深300股指期货

股指期货与现货的关系一直是一个研究热点。但是这些研究主要基于国外股指期货或沪深300股指期货仿真交易,而对正式推出后的沪深300股指期货的研究很匮乏。文章利用相关性分析和Granger因果检验分析了沪深300股指期货对现货之间的价格发现功能,利用GARCH类模型分析了沪深300股指期货推出对现货波动性的影响。结论显示,沪深300股指期货与现货之间有着很强的相关性,但不构成相互决定关系;沪深300股指期货的推出降低了现货的波动性;同时,该股指期货的推出使现货收益的非对称性显著增强。上述结论与目前已有的对仿真交易沪深300股指期货的研究结论存在着一些不一致。

沪深300股指期货套利风险控制与监测研究

在对沪深300股指期货的套利原理、套利策略、套利风险因素进行详细分析的基础上,构建ETF组合拟合沪深300指数作为现货组合,对交易最频繁的期货期现套利进行实证研究。由于多数金融数据存在较明显的"尖峰厚尾"现象,采用改进后的德尔塔——正态法对沪深300股指期货期现套利进行研究,结果表明采用ETF组合的方案简便可行,对于沪深指数的跟踪误差在可接受范围之内。

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.

中小投资者股指期货套期保值策略与效果分析——以沪深300股指期货为例

股指期货套期保值主要规避系统风险,中小投资者在运用股指期货进行套期保值时构建的投资组合必须与股指期货有较好的相关性,并且要进行必要的分散化投资,规避一定的非系统风险。本文借用沪深300股指期货对中小投资者的投资行为进行套期保值,结果表明,按一定策略构建的三支股票的投资组合只能规避三成多的风险,而五支股票的投资组合能规避60%以上的风险。最后,笔者给出中小投资者运用股指期货进行套期保值的建议。

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。

基于蒙特·卡罗模拟法的沪深300股指期货VaR值计算

选用蒙特·卡罗模拟法对我国第一只股指期货(沪深300股指期货)的VaR进行估计。根据历史数据,通过分析看出股指期货具有很高的风险,假设在该品种上投资100万元,则在95%置信水平下,持有期一天的做多的VaR值为36.72万元,做空的VaR值为33.42万元,当持有期达到十天时,整个投资几乎都是风险价值。因此无论是金融机构还是监管部门,都应该对该品种的投资风险有清醒的认识,完善的风险控制措施。

沪深300股指期货套期保值模型选择与绩效评价

基于不同套期保值模型,本文对沪深300股指期货的套期保值效应进行了实证分析,并通过"风险最小化"原则和"效用最大化"原则分别比较不同模型的套期保值绩效。结果发现,在"风险最小化"原则下,无论是对于样本内还是样本外数据,对角ECM-BGARCH(1,1)模型的套期保值绩效都为最优;在"效用最大化"原则下,无论风险系数水平如何,样本内DCC-GARCH模型的套期保值绩效最优,样本外标量ECM-BGARCH(1,1)模型的套期保值绩效最优。