沪深300股指期货波动性分析

发布时间：2017-04-26 06:07

  本文关键词：沪深300股指期货波动性分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国股指期货自2010年4月16日正式推出以来，在金融市场中己经发挥越来越重要的作用，对股指期货市场的分析与预测研究具有重大的理论意义与应用价值。 本文使用2006年10月30日至2012年2月23日沪深300股票价格指数日数据，把数据分为三段，仿真交易部分，正式交易部分，仿真和正式交易结合部分。对我国股指期货推出的股指价格波动性进行分析。 本文首先介绍了论文的研究背景，，相关的统计、数学和金融知识，研究思路。使用了时序分析方法，尤其是GARCH簇模型对沪深300股指期货的波动性进行了分析。对具有ARCH效应的仿真阶段的数据、仿真交易和正式交易阶段结合的数据使用了GARCH模型带正态分布、t分布、GED分布来分析股指价格的波动，用GARCH-M来研究了股指期货价格的“波动溢出效应”，用TGARCH和EGARCH研究了“杠杆效应”。主要结论有：（1）CSI300在仿真阶段的数据具有显著的波动聚集性，且具有波动溢出效应和明显的杠杆效应。（2）对2010年4月16日开始正式交易数据进行分析，表明其不具有显著的ARCH效应，这跟之前的一些研究者的结论并不一致，本文对此进行了详细的分析。（3）仿真交易和正式交易过渡阶段数据具有ARCH效应，但并不具有显著的波动溢出性和明显的杠杆效应。最后，我们用所使用的模型进行了检验和预测。检验的结果也和前述研究结果是一致的。
【关键词】：股指期货 波动性 GARCH模型 杠杆效应
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F832.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-10
• 第一章 导论10-15
• 1.1 论文研究的背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 本文研究的主要内容13-15
• 第二章 相关理论与数学知识15-22
• 2.1 自相关检验15
• 2.2 回归模型的检验15-17
• 2.2.1 变量的 t 检验15
• 2.2.2 拟合优度检验和R 2统计量15-16
• 2.2.3 D.W 统计量16
• 2.2.4 AIC 准则和 Schwarz 准则16-17
• 2.3 ARCH 模型17
• 2.4 GARCH 模型17-18
• 2.5 GARCH-M 模型18
• 2.6 非对称的 ARCH 模型18-19
• 2.6.1 TARCH 模型18-19
• 2.6.2 EGARCH 模型19
• 2.7 沪深 300 股指期货19-20
• 2.8 金融时间序列的波动特征20-21
• 2.9 本章小结21-22
• 第三章 沪深 300 股指期货仿真数据波动性分析22-40
• 3.1 沪深 300 股指期货仿真数据数据选取及处理22-23
• 3.1.1 数据选取22-23
• 3.1.2 数据处理23
• 3.2 沪深 300 股指期货仿真数据的描述性统计23-24
• 3.3 仿真数据收益率的相关性分析和平稳性检验24-27
• 3.3.1 仿真数据收益率的相关性分析24-26
• 3.3.2 仿真数据收益率的平稳性检验26-27
• 3.4 仿真数据收益率的异方差检验和模型的选择27-29
• 3.4.1 仿真数据收益率的异方差检验27
• 3.4.2 模型阶数的选取27-29
• 3.5 仿真数据股价指数的平稳性检验和异方差检验29-31
• 3.5.1 仿真数据股价指数的平稳性检验29-30
• 3.5.2 仿真数据股价指数的异方差检验30-31
• 3.6 仿真数据 GARCH 模型的建立31-35
• 3.6.1 GARCH 模型的建立31-34
• 3.6.2 模型残差自相关检验结果34-35
• 3.6.3 ARCH LM 检验结果35
• 3.7 GARCH-M 模型的建立35-37
• 3.8 非对称 GARCH 模型检验37-39
• 3.8.1 TGARCH 检验37
• 3.8.2 EGARCH 检验37-39
• 3.9 本章小结39-40
• 第四章 沪深 300 股指期货波动性分析40-46
• 4.1 沪深 300 股指期货仿真数据数据选取及处理40-41
• 4.1.1 数据选取40-41
• 4.1.2 数据处理41
• 4.2 沪深 300 股指期货正式交易数据的描述性统计41-42
• 4.3 沪深 300 股指期货仿真数据收益率的相关性分析42-43
• 4.4 沪深 300 股指期货正式交易数据的平稳性检验43-44
• 4.5 沪深 300 股指期货正式交易数据的异方差检验44
• 4.6 沪深 300 股指期货正式交易数据的模型拟合44-45
• 4.7 本章小结45-46
• 第五章 沪深 300 股指期货过渡数据波动性分析46-59
• 5.1 沪深 300 股指期货仿真数据和正式交易数据选取及处理46-47
• 5.1.1 数据选取46-47
• 5.1.2 数据处理47
• 5.2 沪深 300 股指期货仿真数据的描述性统计47-48
• 5.3 沪深 300 股指期货仿真数据收益率的相关性分析48-49
• 5.4 沪深 300 股指跨期数据的平稳性检验和异方差检验49-50
• 5.4.1 跨期数据的平稳性检验49-50
• 5.4.2 跨期数据的异方差检验50
• 5.5 均值方程的确定及残差自相关检验50-52
• 5.6 仿真和正式交易结合数据模型的建立52-55
• 5.6.1 模型阶数的选取52-53
• 5.6.2 股指期货波动性研究53-55
• 5.6.3 ARCH LM 检验结果55
• 5.7 股指波动溢出效应研究55-56
• 5.8 股指期货波动非对称性研究56-58
• 5.8.1 TGARCH 检验56-57
• 5.8.2 EGARCH 检验57-58
• 5.9 本章小结58-59
• 第六章 模型检验与预测59-67
• 6.1 沪深 300 股指期货仿真交易模型的检验和预测60-62
• 6.2 沪深 300 股指期货交易模型的检验和预测62-64
• 6.3 沪深 300 股指期货仿真交易与实际交易模型的检验和预测64-66
• 6.4 本章小结66-67
• 结论67-68
• 参考文献68-72
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果72-73
• 致谢73-74
• 附件74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 杨二鹏;张德生;李文静;;基于GARCH模型的沪深300指数收益率统计预测研究[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2010年01期

2 蒋天虹;;深圳股票市场杠杆效应研究[J];财经问题研究;2008年02期

3 陈丽娟;;基于EGARCH-M模型和沪深300指数的股市风险分析[J];东北财经大学学报;2010年02期

4 江晓东,杨灿;股票收益率波动的实证研究[J];东南学术;2002年02期

5 黄肱羽;金丹;;沪深300股指期货保证金设定的实证研究[J];湖北工业大学学报;2010年06期

6 金丹;;沪深300指数的ARCH效应[J];湖北经济学院学报;2008年02期

7 陈千里;中国股市波动集簇性和不对称性研究[J];湖北大学学报(自然科学版);2002年03期

8 何红霞;;中国股市价格的波动性研究——基于沪深300指数的GARCH族模型[J];和田师范专科学校学报;2010年03期

9 魏宇;;沪深300股指期货的波动率预测模型研究[J];管理科学学报;2010年02期

10 曹剑;刘璐;;基于非对称ARCH模型的上海股市波动特征分析[J];市场论坛;2006年03期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 夏豪杰;沪深300指数波动特征研究[D];天津财经大学;2011年

2 侯敏;我国股指期货的风险度量研究[D];天津财经大学;2011年

3 周叶;关于中国股指期货的推出对现货市场有效性、流动性和波动性影响的实证研究[D];上海社会科学院;2011年

  本文关键词：沪深300股指期货波动性分析，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：327867