基于ACD模型的我国股指期货市场流动性研究

发布时间：2020-10-26 00:10

　　随着金融市场信息化技术的日益提高，研究者可以通过日内数据库得到每笔交易的详细记录（如价格、交易量等），这极大促进了金融研究一个新的领域的发展：金融高频数据研究。通过对高频数据的分析可以加深人们对于金融市场活动的认识，验证传统的市场微观结构理论。中国金融期货交易所于2010年4月16日推出的沪深300股指期货是国内金融期货的第一个产品。作为最有市场潜力的交易衍生品，股指期货的市场微观结构越来越受到研究者的关注。流动性是股指期货市场的最基本的属性，能够准确地刻画市场的运行效率。流动性的测算及其影响因素研究，对投资者和市场监管者具有重大意义，这是本文选题的依据和出发点。由于交易数据通常是以不规则的时间间隔到达，而标准的时间序列分析则是建立在固定的时间间隔分析的基础之上，因此该方法在处理不等时间间隔到达的交易数据时就会遇到很大的困难。本文采用的ACD方法可以有效的对这类金融高频数据进行建模分析。本文首先对比了误差项的不同分布扩展下的ACD模型，接着系统地介绍了测度流动性的指标体系，最终决定在实证研究中选择交易量久期作为流动性度量指标。在实证研究部分，本文使用相对简单的线性样条方法得到交易量久期的日内模式。结果表明，股指期货市场的流动性存在着明显的日内模式，在上午交易时段流动性的变化特征呈“V”型，而在下午的交易时段流动性的变化特征呈倒“V”型。最后本文对影响股指期货市场流动性的因素进行了分析，发现买卖价差与股指期货市场的流动性呈负相关，而价格波动率、收益率和每笔交易的平均交易量与股指期货市场的流动性呈正相关。
【学位单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2012
【中图分类】：F832.51;F224
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 选题背景和意义
    1.2 文献综述
    1.3 本文的创新点
    1.4 本文的结构安排
2 自回归条件久期（ACD）模型
    2.1 金融高频数据
    2.2 标准ACD模型
    2.3 对数ACD模型
3 测度市场流动性的指标
    3.1 基于价格的度量指标
    3.2 基于交易量的度量指标
    3.3 量价结合的度量指标
    3.4 基于时间的度量指标
    3.5 本文流动性指标的选取
4 股指期货流动性实证分析
    4.1 数据的选取
    4.2 股指期货流动性日内模式研究
    4.3 影响股指期货流动性的因素分析
5 结论和研究展望
    5.1 研究结论
    5.2 研究展望
致谢
参考文献

【参考文献】

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