基于指数上升期与下跌期的股指期货统计套利研究

发布时间：2017-05-25 08:18

  本文关键词：基于指数上升期与下跌期的股指期货统计套利研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：自2010年4月16日我国股指期货合约推出以来,国内学者对股指期货的统计套利进行了大量研究,并且大多采用的是协整模型。但国内学者并没有系统全面地对股指期货在指数上升时期与指数下跌时期的统计套利效率进行比较研究；也没有用其他模型与协整模型比较,研究二者用于股指期货统计套利时的效率优劣性。 本文用协整模型和卡尔曼滤波模型系统全面地研究了股指期货当期合约与沪深300指数在指数上升时期与指数下跌时期的统计套利效率的优劣性,并比较分析了协整模型和卡尔曼滤波模型在对股指期货进行统计套利时的效率优劣性。 在进行实证研究之前,本文详细介绍了与本文研究相关的股指期货的相关概念及套利理论,股指期货的概念包括股指期货的发展历程、股指期货的功能、沪深300指数的编制规则、股指期货的交易规则。套利理论包括有效市场理论、股指期货套利理论、统计套利理论,并根据以上理论建立了本文的统计套利模型。 在实证研究部分,本文对指数上升时期与指数下跌时期的统计效率进行了全面深入的研究,并比较了基于时变系数的卡尔曼滤波模型与协整模型之间的统计套利效率优劣性。 (1)本文通过分析股指期货当期合约和沪深300指数从2010年4月16日至2012年12月4日的五分钟高频数据,并采用基于沪深300指数的周期观察法选取了两个样本周期作为对照样本,再在两个样本周期内分别划分了指数上升期和指数下跌期。本文对两个样本周期内的股指期货当期合约序列和沪深300指数序列进行了详细的描述性统计分析,发现二者高度相关。 (2)本文对四个时期的样本数据建立了协整模型进行统计套利,发现在指数下跌时期比指数上升时期统计套利效率高,主要表现在指数下跌期的获利概率、年化收益率、单次操作平均收益率都高于指数上升时期。 (3)本文对四个时期的样本数据建立了基于时变系数的卡尔曼滤波模型进行统计套利,并对指数上升时期与指数下跌时期的统计套利效率进行比较,得出的结论与协整模型相同,这进一步证明了指数下跌时期的统计套利效率高于指数上升时期。 (4)本文对协整模型和卡尔曼滤波模型的统计套利效率进行了比较研究,发现通过卡尔曼滤波模型进行统计套利时,单次操作平均收益率显著高于协整模型；而获利概率、持有期总收益率、持有期止损损失率等指标,两个模型不存在优劣之分。 本文的研究主要有以下两点创新之处： (1)用协整模型和卡尔曼滤波模型分别对指数上升时期与指数下跌时期股指期货的统计套利效率进行了对比研究,并得出了相同的结论。 (2)对比分析了协整模型和卡尔曼滤波模型对股指期货进行统计套利时的效率优劣性。 本文由2011年度国家自然科学基金青年科学基金项目《新兴订单驱动市场非负值金融时间序列的乘积误差建模及应用研究》(71101118)和2009年度教育部人文社会科学研究青年基金项目《新兴订单驱动市场金融持续时间的统计分析及其应用》(09YJC910009)资助完成。
【关键词】：指数上升期 指数下跌期 统计套利 协整 卡尔曼滤波
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 引言11-16
• 1.1 研究背景及研究意义11-12
• 1.2 本文的研究对象和工具12-13
• 1.2.1 研究对象12
• 1.2.2 研究工具12-13
• 1.3 研究思路13
• 1.4 创新之处13
• 1.5 论文结构13-16
• 2 文献综述16-25
• 2.1 国外资本市场套利综述16-18
• 2.2 国内资本市场套利综述18-23
• 2.2.1 股指期货18-20
• 2.2.2 商品期货20-22
• 2.2.3 股票市场22-23
• 2.3 文献总结23-25
• 3 股指期货概述25-33
• 3.1 股指期货的发展历程25-26
• 3.2 沪深300指数的编制规则26-29
• 3.2.1 选样标准27
• 3.2.2 选样方法27
• 3.2.3 指数计算27-28
• 3.2.4 样本股调整28-29
• 3.3 股指期货的功能29-30
• 3.3.1 规避股票市场系统性风险29
• 3.3.2 套期保值29
• 3.3.3 套利29
• 3.3.4 价格发现29-30
• 3.4 股指期货的交易规则30-33
• 3.4.1 交易时间30
• 3.4.2 涨跌停板30
• 3.4.3 保证金30-31
• 3.4.4 交割日31
• 3.4.5 竞价交易31
• 3.4.6 信息披露31
• 3.4.7 持仓限额31
• 3.4.8 强制减仓31-33
• 4 套利理论概述33-42
• 4.1 市场有效性理论33-34
• 4.1.1 弱式有效市场33
• 4.1.2 半强式有效市场33-34
• 4.1.3 强式有效市场34
• 4.2 股指期货套利理论34-35
• 4.2.1 套利的定义34-35
• 4.2.2 股指期货套利的分类35
• 4.3 统计套利理论35-40
• 4.3.1 统计套利的定义35-36
• 4.3.2 均值回复理论36-37
• 4.3.3 统计套利的操作流程37
• 4.3.4 统计套利模型37-40
• 4.4 本章小结40-42
• 5 实证研究42-70
• 5.1 研究思路42
• 5.2 假设条件42-43
• 5.3 数据划分与描述性统计分析43-50
• 5.3.1 时期选择43-48
• 5.3.2 描述性统计分析48-50
• 5.4 统计套利策略50-51
• 5.4.1 建立投资组合序列50
• 5.4.2 确定套利边界50-51
• 5.5 协整模型51-61
• 5.5.1 单位根检验51-52
• 5.5.2 协整分析52-53
• 5.5.3 构建标准化价差序列53-54
• 5.5.4 构建套利策略54-57
• 5.5.5 统计套利分析57-61
• 5.6 卡尔曼滤波模型61-70
• 5.6.1 模型建立62
• 5.6.2 模型结果分析62-63
• 5.6.3 构建标准化价差序列63-65
• 5.6.4 统计套利策略65-66
• 5.6.5 统计套利分析—时期对比66-68
• 5.6.6 统计套利分析—模型对比68-70
• 6 结论与展望70-72
• 6.1 本文主要结论70-71
• 6.2 展望71-72
• 参考文献72-75
• 后记75-76
• 致谢76-77
• 在读期间科研成果77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 于玮婷;;基于协整方法的统计套利策略的实证分析[J];科学决策;2011年03期

2 丁秀玲;华仁海;;大连商品交易所大豆与豆粕期货价格之间的套利研究[J];统计研究;2007年02期

3 魏卓;陈冲;魏先华;;基于高频数据的中国市场股指期货套利[J];系统工程理论与实践;2012年03期

4 柴尚蕾;郭崇慧;徐旭;;股指期货套利中的最优现货组合构建策略研究[J];运筹与管理;2012年02期

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本文编号：393165