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。

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。

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。

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指数的ARCH效应

股价指数的收益率序列具有时变波动性、厚尾特征、波动性群集等特点,传统的计量分析无法刻画这些特点。通过对即将推出的股指期货的标的指数—沪深300指数的收益率序列进行ARCH效应分析,采用ARCH模型及其扩展形式对沪深300指数的波动性进行实证分析,结果表明沪深300指数的收益率序列是有偏的,并具有尖峰厚尾的特点。同时也具有波动的群集性和不对称性的特点。

沪深300股指期货仿真交易价格风险实证分析

本文拓展了股指期货无套利区间定价模型,对沪深300股指期货仿真交易的定价进行了实证检验,并对两岸三地同品种、同时段的股指期货进行了比较分析。从无套利价格区间、期—现联动性和波动性等方面深入分析,发现沪深300股指期货仿真交易存在较严重的实际价格与无套利价格背离现象。分析认为,虚拟资金、无风险套利机制缺失和股票现货大牛市等是价格背离的重要原因。

我国能源市场与沪深市场间的尾部相依性

资源能源安全是事关国家经济社会发展的全局性、战略性问题,对国家繁荣发展、人民生活改善、社会长治久安至关重要。选取2020年1月至2021年12月范围内的国证煤炭、国证电力与沪深300指数收盘价为样本,运用R藤Copula模型分析我国能源市场和沪深市场之间的尾部相依性,研究我国煤炭市场、电力市场和沪深市场的尾部相依风险关系,且提出相关防范建议。实证结果发现:国证电力和沪深300指数均和国证煤炭指数有着较强的正向相依性,其中电力指数市场和煤炭指数市场有着强下尾相关性;煤炭指数市场作为中间市场,电力指数市场和沪深市场的间接传染结构仍呈现正相关,尾部相依关系消失。因此在监管和防范上述3个市场的风险时,要警惕煤炭市场的价格剧烈变化带来的强连锁反应,投资者应重点关注煤炭市场价格指数的剧烈下跌对电力市场及沪深市场价格指数的负面冲击。

沪深300指数期货合约(征求意见稿)条款的解读

近期中国金融期货交易所推出了沪深300指数期货合约(征求意见稿)的条款。本文根据国际市场的通行做法和中国的具体情况,对该合约的具体条款进行了分析。在肯定大部分条款积极作用的同时,也对个别条款存在的不足提出了自己的看法,并给出相应的建议。

基于GARCH模型的沪深300指数收益率统计预测研究

综合利用GARCH模型对沪深300指数的收益率和波动率进行统计预测方面的研究。为了研究GARCH模型在沪深300指数波动率方面的实证效果以及沪深300指数的统计特征,先对原始数据进行对数差分,经过统计分析得到具有杠杆效应、尖峰厚尾性和异方差性等重要统计特征;然后对差分平稳后的数据建立模型并做预测,通过预测值与实际值的对比表明,该模型预测效果很好。

基于非参数模型的沪深300股指波动性研究

研究非参数模型对沪深300指数的波动性拟合预测效果.对所研究对象建立非参数模型,选取局部线性估计法与多项式样条估计法进行模型估计,结果显示,两估计方法预测效果都较好,通过结果对比,基于多项式样条估计的非参数模型能够较好的应用到股票市场的波动性研究中且效果显著.

沪深300股指期货套期保值分析

套期保值策略是沪深300股指期货最基本的交易策略,利用该策略可以规避系统性风险。正确实施该策略需要遵循一定的步骤:首先进行套期保值必要性分析,确定套期保值的种类,选择相应的期货合约,确定套期保值率和买卖合约的数量,然后适时入场建仓,并时时监控仓位,最后配合现货市场操作在期货市场对冲平仓离场。在该策略实施的过程中,投资者和期货合约方面都存在着潜在的障碍,所以应该对投资者进行培养,加大机构投资者的比重,加强金融监管、完善套期保值策略相关理论等。

杠杆交易对沪深300指数助涨助跌作用的实证研究——基于融资融券视角

本文实证分析了我国证券市场2014年至2017年的月度杠杆交易数据(以融资融券为例)和沪深300指数之间的关系,主要结论认为在样本区间内,杠杆交易(以融资融券为例)推动了沪深300指数的上扬,但在整个样本区间内融券交易机制并未有效发挥作用,2015年中的股市异常波动主要受场外杠杆交易的影响。最后站在完善杠杆交易机制和促进资本市场健康稳定发展角度提出了相应的政策建议。

基于GARCH族模型的沪深300股指VaR度量

本文在修正了沪深300股票指数收益率序列的非平稳性和自身相关性之后,把ARMA模型与GARCH模型、GJR模型、IGARCH模型、FIGARCH模型、FIEGARCH模型、FIAPARCH模型、HYGARCH模型相结合,然后依次假设残差分布服从正态分布、t分布和偏t分布,来描述沪深300股票指数日对数收益率序列的尖峰厚尾性、杠杆效应和长记忆特性,利用上述模型分别计算沪深300股票指数的VaR值.在空头和多头投资者情况下,不同的波动性模型和不同残差分布的VaR预测有效性差距很大.比较得知,在不同的置信水平下,沪深300股票指数收益率序列空头和多头的VaR预测成功概率比较高的模型有HYGARCH和FIEGARCH这两类具有长记忆性的模型.

沪深300股指与股指期货相关性研究——基于GARCH模型的实证分析

运用协整检验、GARCH模型以及EGARCH模型对我国沪深300股指期货与现货之间的联动性进行了实证分析。选取的样本包括沪深300现货指数和沪深300股指期货中一个相对具有代表性的期货合约品种IF1403。研究表明,IF1403股票价格指数中存在杠杆效应,且其股票价格指数"利好消息"比"利空消息"产生的波动更大。股指期货上市交易降低了指数的波动性但降低幅度不是很大且股指期货市场比现货市场对新信息的反映更加迅速,两者之间具有较强的风险相关性。

股指期货与标的指数波动的关联性研究——来自沪深300指数的经验证据

沪深300指数期货上市对我国资本市场的建设具有重要意义。基于Johansen协整检验及稳定的VAR模型基础上的脉冲响应函数和方差分解,以沪深300指数期货上市以来的233组数据为研究样本,对沪深300指数期货与标的指数的波动相关性进行研究。研究发现:1)沪深300指数与标的指数具有协整关系;2)沪深300指数期货与现货价格波动传导具有不对称效应。这有利于投资者进行跨市套利,同时促进管理层完善期货市场微观结构。

基于支持向量机的沪深300指数预测研究

基于沪深300股指时间序列的特点,提出了一种基于主成分分析和支持向量机相结合的方法,将影响沪深300股指的各个因子通过主成分法进行信息的提取,然后用支持向量回归机进行学习预测。最后通过比较预测值与真实值,发现所预测的10个时段的收盘价均方误差为2.11617,且由预测值和真实值对比的条形图发现预测趋势基本准确,可见运用支持向量机对沪深300指数进行预测是可行的。

沪深300股指期货保证金设定的实证研究

选取1997年1月1日至2007年10月19日间日内收益率数据,分别用指数加权移动平均法(EWMA)和综合性风险衡量指标体系(VAR)风险管理模型对沪深300指数进行实证分析,分析结果表明EWMA和VAR风险管理模型针对绝大部分风险都能有效防范.并建议我国保证金制度的设计应当以侧重风险控制来提高效率,在计算方法选择上应利用风险价格系数法等单一计量模型计算保证金水平,在规则中设定初始保证金水平不低于12%.

投资者情绪与沪深300指数波动的关系研究

基于2012年1月至2017年12月沪深两市的月度数据,选取新成立基金数目、换手率、市盈率、成交量、新增开户数、消费者信心指数6个指标,采用主成分分析法,构建投资者情绪综合指标,实证分析投资者情绪与股票价格的相互关系。结果显示:沪深300指数和投资者情绪在长期和短期内均具有稳定的均衡关系;股票价格的波动与投资者情绪的波动对投资者情绪的影响具有滞后效应;格兰杰因果关系检验表明,股票价格波动是投资者情绪波动的格兰杰原因,说明股票价格的波动能够引起投资者情绪的波动;投资者情绪波动对其自身情绪的影响是消极的,股票价格波动对投资者情绪的影响是积极的,二者均受自身影响更大。

沪深300股指期货价格影响因素及价格预测

沪深300股指期货为我国金融市场提供了价格发现和风险规避等功能,但是其价格波动较大,容易增加投资风险,因此探究其影响因素和预测价格具有重要意义。本文通过建立VAR模型和GARCH族模型对价格影响因素进行分析和预测。研究表明:沪深300股指期货价格受金融市场因素影响最小但其关联性明显,宏观经济运行状况对期货价格影响显著且持续时间较长,消费者心理会对期货价格产生显著正向影响。价格预测中EGARCH(1,1)模型预测结果的平均相对误差为0.0002,说明预测精度高。