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专业知识:中国股指期货对现货市场波动性影响的实证研究_金融/投资_经管管理_专业资料

中国股指期货对现货市场波动性影响的实证研究-基于上海和深圳-基于对沪深300模拟指数期货数据analysis的分析股指期货在现货市场上推出波动性的影响一直是学术界关注的焦点。现有研究表明,从长远来看,股指期货对现货市场的波动没有明显影响,但从短期来看,它有助力。本文分析了中金公司推出的沪深300指数模拟期货对沪深300指数影响的影响,发现股指期货的推出对市场波动没有重大影响。现货市场,但增加了现货市场的不对称效应;研究结果不能证明股指期货在股市崩盘期间对现货市场具有瀑布效应。关键字:关键字:股指期货;挥发性; TARCH模型;格兰杰因果关系检验;随着中国资本市场的逐步开放,尤其是在金融危机后时期的风险管理中,脉冲响应函数一、问题提出。随着更高的要求,作为风险管理工具之一的股指期货被启动。在中国资本市场的正确时机。 股指期货的推出对现货市场波动的影响一直是学术辩论的焦点。本文希望分析上海和深圳300指数模拟期货 交易的推出对中国现货市场波动的影响,并为股指期货在中国的投资提供参考。在股指期货在中国推出之前,为了争夺资金并分享期货市场的利润,以中国股指为目标的十几种金融衍生产品相继在海外市场推出。 ,第一个是香港恒生中国企业指数期货和由联交所于1997年9月12日推出的股票,最具影响力的是由富时新华公司编制,并在新加坡交易由新华富时A50发行。索引期货合同。

2006年10月30日,中金公司发布了模拟指数期货 -CSI 300指数模拟期货交易合约。大量国内投资者积极参与模拟交易,学习股指期货新的交易规则,CSI 300指数模拟期货 交易启动后的发展特点和经验教训,对于中国正式推出股指期货以及制定相关系统和交易规则具有很好的参考价值。因此,本文的经验数据选择了沪深300指数模拟期货。关于股指期货与现货之间的关系,学术界有两种截然相反的观点:一种观点是股指期货市场中有许多投机者中国股指期货价格怎么制定的,这增加了股票市场价格变化的不确定性。稳定性,另一种观点认为,股指期货可以通过套期保值减少股票市场的不确定性,并具有稳定股票市场的作用。研究文献股指期货专注于分析美国市场。近年来,对新兴资本市场如韩国,日本和印度的研究逐渐增多。在支持股指期货市场以增加现货市场波动性的研究中,主要包含以下解释:第一,风险偏好理论。可以相信,股指期货 交易的风险偏好决定了期货对现货价格波动的影响。规避风险的套利者在支配时稳定了股市,而投机者在支配时破坏了市场的稳定性。以Weller和Yano的研究结论为例。第二是信息传播理论。 股指期货降低信息传播成本,提高信息流效率。股市价格可以更好地反映市场变化,从而增加市场价格的波动性。

Froot和Perold,Antoniou和Holmes,Lee和Ohk支持信息的传播。第三个是异步交易。当股指期货和现货市场交易失去适当的联系时,它们将成为两个彼此不相关的独立市场。股市失去了规避风险的工具,导致市场波动加剧。哈里斯在1987年研究股票市场崩溃得出了这一结论。国内研究股指期货的文献受到中国尚未引入股指期货的事实的限制中国股指期货价格怎么制定的,在台湾和香港,只有很少的关于市场模拟股指期货的实证研究。孔与国外市场的研究结论相似,大多数人支持股指期货的推出不会破坏股票市场的稳定性的结论,并相信期货可以有效地减少股票市场信息的不对称性。在少数认为股指期货会增加波动性的文献中,还提到了在提高市场效率的同时波动性仅略有增加。本文研究了中金公司推出的沪深300指数模拟期货对中国证券市场的影响,希望为中国沪深300指数股指期货提供一些参考。 ARCH模型和VAR模型在分析股指期货与股票市场之间的相互作用的文献中被广泛使用。本文首先选择非对称ARCH模型对股指期货与发行前后中国股市价格变动之间的波动关系进行实证分析。时间分为三个阶段:发射前期货交易,发射后早期和长期。上市后股指期货对不同时期股票市场价格波动的影响。

选择格兰杰因果关系检验,通过脉冲响应函数来检验在主要负面信息影响下,股票指数期货与现货市场之间是否存在滞后关系,股指期货对现货的影响市场和现货市场市场变化的贡献。二、实证研究假设,在1987年美国股市崩盘之后,人们开始关注股指期货与现货市场之间的联系。在研究了股市崩盘的原因之后,美国政府于1988年发布了布雷迪委员会报告。),据信,当股市崩盘发生时,股指的下跌导致投资者购买了指数期货的合约来套期保值,大量指数期货合约触发了股指的进一步下跌。此后,美国政府制定了对期货风险预防法规制定的限制。通过对股市崩盘之日的实证分析,大多数学者反对布雷迪报告的结论。 Edwards和Aggarwal认为股指期货导致了股指的下降,但并不是股票市场崩溃的根本原因。相反,从长远来看,它具有稳定市场的作用。在对其他国家的证券市场进行的实证研究的结论中,没有证据表明股指期货会损害股票市场的稳定性。假设1:在相同条件下,股指期货的推出与现货市场的波动无关。 :在分析股指期货影响的文献中,大多数人支持期货不会增加股市波动的结论,并且一些人认为期货可以稳定股市的波动。 股指期货套期保值的作用减少了股票市场风险的不确定性。同时,期货的价格领先于股票市场价格的变化。投资者可以利用期货价格的变化来预测股市指数的总体趋势。

Danthine,Edwards,Antonio,Holmes和Priesfley刚刚从美国市场的经验研究得出了上述结论。 Lee和Ohk在其他市场中分析了澳大利亚市场的数据,并认为股指期货不会破坏市场的稳定。郭睿,李华和程静,刘考昌,李书成和舒扬分析了台湾,香港和韩国的新兴股指期货市场,但他们没有发现股指期货有所增加现货市场的动荡。证据。 股指期货的发布以及现货市场信息对现货市场的影响假设2:在相同条件下,存在正相关。 Cox,Ross,Antonio和Holmes使用不同的模型来分析美国证券市场,发现股指期货的低成本和高杠杆率优势比股票市场更容易吸引投资者,而投资者掌控整个市场。宏观经济信息比列出公司信息容易。信息首先开始在成本最低的市场中传播,然后通过市场之间的经济联系传递到其他市场。因此,期货市场的推出提高了股票市场信息的传播速度,并提高了股票价格对宏观市场信息变化的敏感性。假设3:在相同条件下,股指期货的推出与现货市场的不对称效应负相关。 :股指期货提高市场信息传播效率的作用还体现在股票市场非对称效应的减弱。考克斯,安东尼奥,福尔摩斯和普里斯特利分析了美国市场的不对称影响。 Subrahmanyam和Merton对多个国家的股指期货市场经验研究也支持以下结论:引入股指期货可以减弱不对称效应。

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金融衍生品的引入有助于减弱股票市场的不对称影响。 期货市场反映了股票市场的综合指数信息。由于交易的成本和获取信息的成本低于股票市场,因此投资者正在充分掌握市场信息。面对市场利空消息做出的投资决策更为理性。在对中国市场的实证研究中,丁娟期货交易,陈浪南和黄洁k列举了与成熟股票市场相同的中国股票市场不对称效应。郭睿认为,在中国台湾市场上,台湾股指期货市场上有许多散户。散户投资者在期货市场中主要是投机性交易,而在台湾市场中的投机性交易超过了套期保值和套利交易,台湾股指期货市场具有明显的不对称效应,其溢出效应现货市场通过两个市场的经济联系。假设4:在相同条件下,股市崩盘中股指期货的波动率与现货市场的波动率呈正相关。 1987年10月股市崩盘后,布雷迪委员会(Brady Commission Repoa)首次提出股指期货可能在现货市场上引发瀑布效应,并详细描述了瀑布效应。根据邢景平对股指期货在美国,法国,日本和香港等市场的兴衰的研究,从推出前的6个月到推出后的1年,股指期货将在短期内帮助上升下降的影响。从长期的角度来看,在明显的上升或下降行情中,熊市有助于下降,而牛市则有助于上升。田树锡使用VAR和EGARCH分析了1997年亚洲金融危机期间的香港恒生指数期货,发现在股市崩盘期间股指期货与现货市场之间的相互作用导致了恶性循环,从而加速了股指的进一步下降。

周祥和蒋祥林使用格兰杰因果关系检验分析了2008年11月次贷危机期间的全球7个股票市场数据,并指出股指期货对金融市场具有更显着的单向影响。现货风险溢出效应股指期货在确定现货价格方面起着重要作用。三、研究方法1.样本描述。数据来自Wind Consulting Financial Terminal,不包括假日数据。本文选择的数据为每日收盘价,即从2003年10月30日至2009年10月30日的沪深300指数,共有1,566个数据。在四个模拟的期货 交易合约中,最大的交易量是CSI 300 期货当月合约。从2006年10月上市日期开始,本文中的模拟指数期货选择当月的CSI 300 期货连续指数。从2009年10月30日至2009年10月30日,共有785个数据。 k0] 期货的发布和完善,数据分为3个阶段:第一阶段为2003年10月30日至2006年10月29日;第二阶段为2006年10月30日至2006年2009年12月31日。第三阶段是从2007年1月1日到2009年12月30日。出于以下考虑,该时间分为三个阶段:CSI 300仿真索引期货于2006年10月30日启动。比较CSI 300仿真指数期货推出后对现货市场的影响。影响。

在推出模拟指数期货之后,投资者和机构交易表现出热情,交易量和未平仓头寸继续增加。市场波动的初期阶段很高,运作不规律。模拟指标期货市场在2007年初逐渐步入正轨,投资者参与的心态逐渐成熟和理性。以2007年初为分界线,对第二和第三阶段进行划分,股指期货推出后,股指期货对现货市场的短期和长期影响可以更好地反映在不同时期。对现货市场的影响。 2008年,由于严重的股市泡沫和美国次级抵押贷款危机的双重影响,上海和深圳股市暴跌。 股指从1月15日开始下跌,一直持续到11月4日。要检验瀑布效应,请选择2008年1月14日至11月4日的沪深300指数和沪深300 期货连续指数的数据。 2.数据处理设Pt代表时段t的收盘价指数,Pt-1是时段t-1的指数值,Rt是时段t的指数收益率。由上升和下降率计算的收益率公式为Rt = [(Pt-Pt-1)/ Pt-1]×100%,收益率随着价格的上升而增加或减少。为了避免退货率,价格在保证退货率序列稳定的同时不断涨价和涨价,采用对数差法,然后乘以100来增加差价,指数日退货率计算如下:Rt = 100%×(ln Pt?Ln Pt?1)(1)表1显示了沪深300指数收益的基本统计指标,这使我们对数据有了基本了解。

表1:沪深300沪深300指数收益率平均值,最大值,最小值,峰度偏度JB标准偏差0.0007 0.0893-0.09705.9004- 0.3597 317.4527 0.0128大鼠0.0011 0.1922-0.10948.1855 0.9643 999.8987 0.0326 Rft vs.CSI 300指数日收益率系列对CSI 300指数模拟期货日收益率序列进行ADF单位根检验,以验证其平稳性。包括常数项,不包括时间趋势项,并选择17级滞后项。在价格指数(即回报率)的对数差异之后,单位根的原始假设在所有显着水平上均被拒绝。退货率序列是一个固定序列,它解决了价格指数可能出现的不稳定性,以满足进一步检查的条件。 3.选型。 (1) TARCH模型中用于测试波动率和非对称效应的金融数据的时间序列具有波动率聚类和异方差性。OLS回归模型的假设是“同质性”。因此,在研究金融产品的价格波动性时,普遍使用异方差模型,最广泛使用的是1982年Engle提出的自回归条件异方差模型(ARCH模型)。Yeh和Lee的实证研究发现,中国证券市场存在杠杆效应(不对称效应为也称为“杠杆效应”),这意味着坏消息比好消息对股市波动的影响更大。

由于GARCH模型不能反映不对称效应,因此广义阈值自回归条件异方差(TARCH)模型可以很好地反映股票市场的不对称效应。 TARCH模型的一般形式如下:均值方程:yt =xtθ+εt,t = 1,2,…,T条件方差方程:t2 =ω+αut2?1 +γut2?1d t ?1 +βσt2?1σ(2)(3)α是滞后。周期残差平方项的系数代表近期市场信息对市场波动的影响。)β是市场中条件异方差系数滞后期,代表旧信息对市场波动的影响。γut2?1d t?1是一个非对称效应项,当γ≠0时,表示存在非对称效应。条件方差,而坏消息的影响是α+β乘以条件方差。当γ0时,波动率增加。这篇文章在此处。整体测试的条件方差引入了虚拟变量D来反映发射的影响沪深300模拟指数期货对股市波动的影响,φD代表股指期货关于现货市场的波动性,并且将测试划分为时间段,没有添加任何虚拟变量。平均值方程变为:Rt =ρRt?3 + ut条件方差方程:σt2 =ω+αut2?1 +γut2?1dt?1 +βσt2?1 +φDt(4)(5)(2) VAR模型用于检验瀑布效应。VAR模型用于分析随机扰动对变量系统的动态影响,并解释经济冲击对经济变量的影响。

使用格兰杰因果关系检验确定现货市场和股指期货市场的变化是否由另一方的变化引起。脉冲响应函数方法用于分析信息变化的影响以及它如何传播到现货市场以及股指期货市场的日收益率。四、实证分析结果在我们的分析中,用于测试波动率的TARCH模型支持假设1,但拒绝假设2、假设3和假设4。可以认为,股指期货的启动影响较弱。在现货市场的动荡中,并不能提高信息传播的质量和速度,并稍微增加了现货市场的不对称效应。在股市崩盘中,股指期货和现货具有一定的指导关系,但不能证明股指期货引起现货的瀑布效应。 1. TARCH模型测试结果。表2:TARCH模型的实证研究结果:ρωαγβφ0.0377.86E-06 0.034 O.011 0.961发射前0.252 O.000l-0.287 0.638 0.656早期0.0673.34E-05-0.002 0.11 0.889长期总体估算0.0583.07E-06 0.045 0.029 0.9347.64E-05从表2可以得出以下结论:TARCH模型的虚拟变量的系数代表CSI 300指数模拟的影响[ CSI 300指数上的期货,φ系数显着为正,且值仅为7.64E-05,表明股指期货的推出对现货市场的波动影响很小,支持假设1

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股指期货发射前的总冲击α+β为0.950,发射股指期货之后的初始总冲击比发射前的0.369小,表明信息具有价格波动的作用。性别的影响减小,信息的变化以较慢的速度传递到现货市场的价格变化中;远期期权的总影响为0.887,与发射前的影响相似,信息的影响并没有更快地反应。就现货市场价格而言,假设2被拒绝。 TARCH模型的非对称效应项的系数γ显着大于0。中国证券市场存在杠杆效应。 股指期货发射前的系数为0.01l,发射后的初始系数为0.638,发射后的前向系数为0.1 10,发射的初期为股指期货。增加了现货市场的不对称效应,而远期的不对称效应逐渐降低,略高于股指期货发行前的效应。不良信息的反映不是更合理的,并且假设3被拒绝。 ARCH项的系数α代表最近的市场噪音和信息的重要性。通常,股指期货发行后,α将增加期货公司,并且市场更加关注新信息对股票市场的影响。这是由于股指。 ] 期货的引入提高了信息发布的速度和质量。从股指期货开始发射前的α是0.034至股指期货,开始之后的初始周期是-0.287,表示何时股指期货首次发射,投资者集中开户的投资热情很高,而近期的信息却被忽略;长期为-0.002,表明股指期货并没有提高信息传播的速度。

GARCH项的系数β表示过去信息对未来波动的影响。在正常情况下,β将减小,并且过去的信息对股市的影响较小。 13从0.916下降到0.665,这意味着在股指期货的初始阶段,过去的信息对未来波动的影响变得更小;长期下降到0.889,然后逐渐返回到股指期货发射前的水平。从长远来看,引入股指期货并不能提高信息传播的速度和效率。 2. VAR模型测试结果。 (1) Granger因果关系检验使用Granger因果关系检验来检验股指期货与现货市场之间的价格指导关系,并得出结论,在95%置信水平下,现货和股指期货市场之间存在着显着的格兰杰关系,在2008年的股市崩盘中,现货市场和股指期货市场具有相互抛售的压力,但是现货市场对股指期货的影响市场大于股指期货的市场。k0] 期货对现货市场的影响更大。表3:格兰杰因果关系检验零假设F值显着性不是股指期货格兰杰原因7.499 0.023 股指期货格兰杰缺货的原因0.752 0.034(2)脉冲响应函数脉冲响应函数可以描述扰动的影响从图1可以看出,当当前发行时,现货市场的日收益率具有积极的影响。 ] 期货在第一阶段,市场的每日回报率反应迅速,这给股指期货市场带来了相同的冲击。影响很大。 k0]期货的响应为0.025。

在第二阶段到第五阶段,冲击的影响消失了。从图2可以看出,当前时期对股指期货市场的日收益率产生了积极影响。现货市场的日收益率在第一时期影响很小。自第二阶段以来,影响一直很大,但仅对于0.005,在从第三阶段到第六阶段的微小波动之后,第七阶段冲击的影响就消失了。现货市场对股指期货市场的影响更大,并且对这种影响的响应更快。无法证明股指期货市场的推出在股市崩盘期间对现货市场产生了瀑布效应。图1点的影响引起的光点期货的响应函数图2 股指期货的影响对光点五、的响应函数五、基于上述结论和建议分析,本文着重于将股指期货引入现货市场。对该影响的实证研究得出以下主要结论和相关政策建议:首先,非对称模型的计算结果表明, CSI 300模拟期货在早期阶段会增加CSI 300指数的波动性。这一时期对波动的影响逐渐消失。尚未发现股指期货的推出可以促进信息传播的速度和质量,这与其他国家的实证研究结论相同。在检验不对称效应的模型中,我们得出结论,股指期货的引入在初始阶段加剧了现货市场中信息的不对称性,交易人们对不良信息的反应变得更加有利于信息。非理性的,对不对称效应的长期影响逐渐消失。其次,使用VAR模型测试现货市场和股指期货市场,股指期货和现货市场具有相互指导的作用,没有发现股指期货引起现货市场产生瀑布效应相反,现货市场对股指期货市场的影响要大于股指期货市场对现货市场的影响。

由于本文的实证研究采用了仿真数据,因此结论具有一定的局限性。第三,股指期货的推出将在初期增加现货市场的波动性。除了投资者的集中开户,有必要选择一个合适的启动时间,以降低现货市场的短期稳定性。休克。同时,谨防以中国股票为题材的海外市场期货对沪深300指数期货的不利影响。第四,推出股指期货时,我们必须考虑以下两个问题:首先,如何面对来自海外市场的竞争,推出基于中国股市的指数期货合约。第二个是如何制定有效的股指期货风险管理机制,而又不损害期货市场的流动性和效率。参考文献:参考文献:[1]韦勒,保罗,矢野诚。关键词:远期外汇,期货交易,现货价格和波动性:一般均衡法计量经济学,1987,(55):6。[2] Froot,KA,Pemld,AF。新交易方法和短期市场效率[M]。麻省理工学院,1991。[3]哈里斯,劳伦斯。S&PS00现货价格波动[J]。金融杂志,1989,(46):1155-1175。A,P.信息和现货价格波动:[4] Antoniou,Holmes,期货交易,FTSE-100股票指数的证据基于GARCH的期货合约[J]。银行与金融学报,1995,(19):117-129。[5] Cox,Chades,C.期货交易与市场信息[J]。政治经济学,1976年。 ,84(6):1215-1237。[6]郭睿。股指期货的引入对现货市场的影响研究[D]。长春:吉林大学,2005. [7]华成静。股指期货对股票市场波动影响的研究[J]。财经,2006,(2)。[8]刘考昌,李书成,舒洋。股指期货对市场波动的影响分析-基于KOSPl200和TAIEX 股指期货的经验分析[J]。赫贝i大学,2008,(3)。 [9]丁娟。信息对股票收益率不对称性的影响研究[J]。天津商业大学学报,2003,(5)。[10]陈浪南,黄洁坤。中国股市波动不对称性的实证研究[J]。金融研究,2002,(5) [11]邢景平。股指期货:方案设计与运行分析[M]。北京:中国财政经济出版社,2007。226-232。[12]田书喜。股指期货市场与股票瀑布现货市场联系中的金融效应[J]。济南金融,2007,(10)。[13]周翔,姜祥林。全球股指现货和期货市场极端风险溢出检验[J]。规划与实施[2009](17)。[14]邢天才,张戈。股指期货对现货市场影响的实证研究EJ]。金融问题研究,2009,(7)

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