沪深300股指期货和现货市场的联动性研究

发布时间：2017-03-28 00:07

  本文关键词：沪深300股指期货和现货市场的联动性研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：2015年,我国股市经历了暴涨暴跌的大幅波动,尤其6月份出现断崖式下跌,许多投资者将原因归为股指期货的做空功能,认为其加速了现货市场的波动,并呼吁监管层暂停股指期货交易。那么期现两个市场的关系是怎样的,两者之间的联动性是否加速了现货市场的下跌?本文运用协整检验和VAR模型,使用沪深300股指期货当月合约和沪深300指数的1分钟高频交易数据,对2015年股指期货和现货市场之间的联动性进行研究。同时,鉴于我国A股市场2015年的波动状况,将按季度对期现两个市场的关系进行对比分析,本文结论如下：首先,通过协整检验可知,沪深300股指期货和沪深300指数的收盘价格之间存在协整关系,且在四个季度中都只存在一个协整方程,表明期现两个市场的收盘价格在长期存在稳定的均衡关系。其次,通过格兰杰因果关系检验可知,在2015年一季度、三季度、四季度中,期现两个市场之间存在双向因果关系；在第二季度中,只有沪深300股指期货对现货市场的单向因果关系,而现货市场对沪深300股指期货的因果关系则不显著。再次,通过脉冲响应函数可知,沪深300股指期货对现货市场的影响,在一季度几乎无影响,在二季度和三季度影响明显增加,在四季度中,由于中金所下发有关交易手续费和交易保证金的调整通知,导致股指期货交易低迷,故在四季度影响规律不明显。现货市场对沪深300股指期货的影响,在四个季度中,影响变化不大,都约为2期。最后,通过方差分解可知,现货市场的波动主要来源于自身。在一季度中,自身波动的贡献度为99.75%,在其余三个季度中,自身波动贡献度都约为90%,而沪深300股指期货对现货市场的波动贡献度并不大。由此,本文认为不能得出股指期货加速了现货市场波动的结论。
【关键词】：沪深300股指期货 现货市场 VAR模型 脉冲响应 方差分解
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.5
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 1 绪论12-24
• 1.1 研究背景与问题提出12-14
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 问题提出13-14
• 1.1.3 研究意义14
• 1.2 文献综述14-20
• 1.2.1 股指期货和现货市场在价格上的关联性14-17
• 1.2.2 股指期货和现货市场之间的波动溢出效应17-19
• 1.2.3 文献评述19-20
• 1.3 研究的主要内容与研究框架20-23
• 1.3.1 研究的主要内容20-22
• 1.3.2 研究的主要框架22-23
• 1.4 研究方法和创新之处23-24
• 1.4.1 研究方法23
• 1.4.2 创新之处23-24
• 2 沪深300股指期货和现货市场之间的联动机理24-35
• 2.1 沪深300指数概述24-25
• 2.2 沪深300股指期货概述25-33
• 2.2.1 股指期货的产生25-27
• 2.2.2 股指期货的功能27-29
• 2.2.3 我国股指期货的交易制度29-31
• 2.2.4 我国股指期货的发展现状31-33
• 2.3 股指期货和现货市场之间的联动性表现33-35
• 2.3.1 股指期货和现货市场在价格上的联动性33
• 2.3.2 股指期货和现货市场之间的波动溢出效应33-35
• 3 VAR模型的原理和应用35-41
• 3.1 VAR模型的基本原理35-37
• 3.1.1 VAR模型的基本形式35-36
• 3.1.2 VAR模型的稳定性特征36-37
• 3.2 VAR模型的应用37-41
• 3.2.1 格兰杰因果关系37-38
• 3.2.2 脉冲响应38-39
• 3.2.3 方差分解39-41
• 4 实证分析41-60
• 4.1 数据选取与整理41-42
• 4.2 描述性统计42-44
• 4.3 协整检验44-46
• 4.4 VAR模型46-60
• 4.4.1 平稳性检验46-47
• 4.4.2 VAR模型的估计47-50
• 4.4.3 VAR模型的检验50-53
• 4.4.4 格兰杰因果关系检验53-54
• 4.4.5 脉冲响应54-58
• 4.4.6 方差分解58-60
• 5 实证结论及政策建议60-65
• 5.1 实证结论60-63
• 5.2 政策建议63-64
• 5.3 研究展望64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-72
• 后记72

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本文编号：271341