基于AR-GARCH模型的股指期货期现套利策略研究

发布时间：2020-06-07 19:33

【摘要】：本文的研究重点是对期现价差序列进行分析,运用AR-GARCH模型构建一套完整的股指期货期现套利策略,包括建模、参数优化、样本外回测、统计样本内外套利结果,给出参数选择的一些建议,并与改进前基于残差恒定波动模型的套利策略进行对比分析,旨在为投资者提供更有效的套利策略。首先,基于统计套利原理和AR-GARCH模型理论基础,利用样本内沪深300股指期货价格以及沪深300股指价格进行实证估计。先对期货和现货之间的相关性进行分析,发现期现价格具有高度相关性,且价格序列具有协整性,符合统计套利的基本假设,然后研究期现价差序列的自相关性,发现价差序列存在AR(5)过程,其自回归方程的扰动项具有ARCH效应。Hansen和Lunde(2005)指出GARCH(1,1)模型在预测波动率方面的表现并不次于复杂的GARCH族模型,且在IBM收益分析中比复杂模型表现更好,因此选择GARCH(1,1)模型对价差序列拟合。其次,模拟套利交易。先基于残差恒定波动模型对策略进行回测,然后将AR-GARCH时变方差模型运用到期现套利策略中,对策略进行改进,在样本内优化参数,选取三组代表不同风险偏好的交易阈值在样本外进行回测,统计策略套利结果,与改进前的策略进行对比以及对策略的有效性进行分析,并且给出参数选择的一些建议。最终结果表明基于AR-GARCH时变方差模型的期现套利策略比基于残差恒定波动模型的套利策略表现更好,表明GARCH模型在短期内能较好的预测价差序列波动趋势。关于参数优化后的选取,当同时考虑收益率、胜率和交易次数时,有助于选择最优的参数组。基于AR-GARCH模型的期现统计套利策略在三组不同交易阈值下扣除交易成本后的收益率分别为0.23%、15.17%、12.04%,高于改进前策略的收益率-16.19%,且高于同时期大盘的收益率-2.74%,证明了策略的有效性。
【图文】：

均值 7.31E-15中间值 -0.00037最大值 0.02002最小值 -0.01675标准差 0.007707偏度 0.292234峰态 2.313802JB 统计量 213.9505P 值 0和 4.47E-11和标准差 0.375295观察数 6320图 3.4 为协整方程残差序列（去中心化价差序列）的走势图。由走势图可以看心化价差序列在 0 附近波动，满足统计套利中价差序列具有回复某一值的本假设，且序列自身的方差并不是恒定不变的，具有时变方差特点，因此的检验过程中要进一步对价差的方差波动性进行分析。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.5

【参考文献】

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本文编号：2701895