本文選題：股指期貨錯誤定價 + 非線性特征　； 參考：《湖南大學》2012年碩士論文

【摘要】：滬深300股指期貨作為我國首只金融期貨品種，自推出來了在平抑市場波動，增加市場流動性，價格發(fā)現(xiàn)等方面取得不錯成果。由于交易成本，市場微觀結構以及投資者行為等因素的影響，股指期貨市場存在錯誤定價現(xiàn)象。滬深300股指期貨的錯誤定價表述為股指期貨的市場價格與其理論價格的偏差。股指期貨錯誤定價時間序列是股指期貨錯誤定價在時間軸上形成的一系列連續(xù)值。股指期貨錯誤定價時間序列作為金融時間序列的一部分，它具有金融時間序列一般的非線性特征，比如說尖峰厚尾，波動集聚等非線性特征。目前對金融時間序列非線性特征的研究比較多，然而關于滬深300股指期貨錯誤定價時間序列非線性特征研究的文章很少。為此，本文參照金融時間序列非線性特征的研究思路，對錯誤定價時間序列進行相關的非線性檢驗，實證得到錯誤定價時間序列存在尖峰厚尾，自相關，波動集聚的特征之后，接著采用分形理論，運用R/S分析法來研究錯誤定價時間序列的長期記憶和分形特征，建立ARMA-GARCH模型來擬合錯誤定價時間序列，，并進行模型的短期預測。
[Abstract]:As the first financial futures in China, Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures have achieved good results in stabilizing market fluctuations, increasing market liquidity and price discovery. Because of the influence of transaction cost, market microstructure and investor behavior, the stock index futures market has mispricing phenomenon. The mispricing of Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures is expressed as the deviation between the market price and the theoretical price of stock index futures. Stock index futures mispricing time series is a series of continuous values formed on the time axis of stock index futures mispricing. Stock index futures mispricing time series as a part of financial time series, it has the general nonlinear characteristics of financial time series, such as peak thick tail, volatility agglomeration and other nonlinear characteristics. At present, there are many researches on the nonlinear characteristics of financial time series, but there are few articles on the nonlinear characteristics of Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures mispricing time series. Therefore, according to the research ideas of the nonlinear characteristics of financial time series, this paper makes a correlation nonlinear test on the mispricing time series. The empirical results show that the mispricing time series has the characteristics of peak and thick tail, autocorrelation and volatility agglomeration. Then we use fractal theory and R / S analysis to study the long-term memory and fractal characteristics of mispricing time series, establish ARMA-GARCH model to fit the mispricing time series, and carry out short-term prediction of the model.
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F832.51;F224

【參考文獻】

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本文編號：1970860