股指期货对现货时变相依结构的多尺度研究

发布时间：2018-07-09 11:05

  本文选题：股指期货 + 时变Copula-GARCH　； 参考：《系统工程》2011年05期

【摘要】：股指期货与现货之间的相依结构是Copula理论在金融分析中套期保值、组合风险对冲及价格发现等应用的热点。考虑到新息对价格的非对称冲击和相依结构的时变特征,利用GJR-GARCH模型对股指期货和现货的收益率序列建模,选用DCC方程刻画二者之间时变相关系数的演化结构,构建时变T-Copula-GJR-GARCH模型。针对沪深300指数现货与期货5～60分钟的高频数据,分尺度拟合时变T-Copula-GJR-GARCH(1,1)-t模型,结果表明相依结构随时间尺度变化而变化,这或许可由市场微观结构差异及投资者的异质性所解释,进而本文从多尺度的视角揭示了我国股指期货与现货之间的时变相依模式。
[Abstract]:The dependence structure between stock index futures and spot is a hot point in the application of Copula theory in financial analysis, such as hedging, portfolio risk hedging and price discovery. Considering the asymmetric impact of innovation on price and the time-varying characteristics of dependent structure, the GJR-GARCH model is used to model the return series of stock index futures and spot, and DCC equation is used to describe the evolution structure of time-varying correlation coefficient between them. A time-varying T-Copula-GJR-GARCH model was constructed. The time-varying T-Copula-GJR-GARCH (1 / 1) -t model is fitted with time-varying T-Copula-GJR-GARCH (1 / 1) -t model based on the high-frequency data of Shanghai and Shenzhen 300 index for 560 minutes. The results show that the dependent structure varies with the time scale. This may be explained by the market microstructure differences and the heterogeneity of investors. Furthermore, this paper reveals the time-varying dependence model between stock index futures and spot from a multi-scale perspective.
【作者单位】： 重庆大学经济与工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70501015) 教育部博士点基金资助项目(20100191110033)
【分类号】：F832.51

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本文编号：2109154