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基于Copula模型的股指期貨跨品種套利方案設(shè)計

發(fā)布時間:2021-10-25 17:42
  2015年4月16日,中國金融期貨交易所推出了上證50和中證500股指期貨,加之2010年上市的滬深300,目前共有三大股指期貨,豐富了我國現(xiàn)有的股指期貨種類數(shù),也增加了股指期貨的功能。在這之前,對于股指期貨的統(tǒng)計套利往往只有跨期套利和期現(xiàn)套利等方式,而新的股指期貨的推出,使跨品種套利成為可能。在此背景下,本文擬對三大股指期貨進行跨品種套利,在對國內(nèi)外相關(guān)文獻進行系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者們大多基于協(xié)整模型進行套利。但由于協(xié)整模型刻畫的是兩個變量之間的線性相關(guān)性,開倉信號存在一定的局限,這會使得投資者錯失部分交易機會。而Copula主要的特點是可以描述變量間非線性關(guān)系,能夠增加捕捉交易的機會。于是本文選取股指期貨主力合約的價格序列,進行數(shù)據(jù)處理連接成為連續(xù)的價格數(shù)據(jù),運用經(jīng)濟學(xué)和統(tǒng)計學(xué)原理進行分析,選取了滬深300和上證50股指期貨構(gòu)建基于Copula模型的統(tǒng)計套利策略,進行跨品種套利實證分析,以常用的協(xié)整模型作對比,驗證Copula模型跨品種套利方案設(shè)計的可行性。本文首先將處理好的三大股指期貨價格序列兩兩之間進行相關(guān)性分析,即對其對數(shù)價格序列求出了Pearson線性相關(guān)系數(shù)和K... 

【文章來源】:上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于Copula模型的股指期貨跨品種套利方案設(shè)計


中金所股指市場的成交量從圖3.1可以看出從2015年開始,股指期貨市場整體的成交量驟減,2016

股指期貨,成交量,手續(xù)費


上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章跨品種套利問題描述與分析19圖3.3表示了自2016年以來,我國股指期貨的成交量逐步上升,這與股災(zāi)后市場的活躍度有關(guān),也與中金所的政策有關(guān),中金所逐步放寬了對股指期貨交易的限制,具體非套保保證金率、平倉手續(xù)費日內(nèi)最大開倉量如表3-3所示。表3-3股指期貨費率變動非套保保證金率(%)平今倉手續(xù)費(%%)日內(nèi)最大開倉IFIHIC量(手)2015/6/25-2017/2/1640404023102017/2/17-2017/9/172020309.2202017/9/18-2018/12-021515306.9202018/12/03-2019/4/211010154.6502019/4/22-至今1010123.45500雖然比起2015年之前平今倉萬分之1.5的手續(xù)費,現(xiàn)如今的手續(xù)費依然較高,但是交易量的上升表明了我國股指期貨的發(fā)展持續(xù)上升,勢頭良好。中金所逐步放松對股指期貨的交易措施將降低投資者的交易成本,增強投資者的參與度,加大市場的流動性,這些現(xiàn)象都表明通過跨品種這一統(tǒng)計套利的方式獲得穩(wěn)定收益成為了可能。3.1.2我國股指期貨特點描述為了降低跨品種套利的難度以及提高投資回報率,一般來說選擇相同的交易制度能夠帶來更為便利的操作過程,不用考慮因為交易制度不同帶來的其他問圖3.32016年至2019年股指期貨成交量

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上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章跨品種套利問題描述與分析25圖3.4三大股指期貨價格序列從圖3.4可以看出滬深300和上證50價格序列波動性基本趨于一致但是是有差異的,但是中證500股指期貨的價格序列與其他兩個不大一致,與前文中分析的較為一致。據(jù)此,初步判斷滬深300和上證50股指期貨具有更好的相關(guān)性,下節(jié)也將會通過Pearson相關(guān)系數(shù)和Kendall秩來進行相關(guān)性的測評。3.2.3跨品種套利方法選擇分析從上節(jié)中可以看出統(tǒng)計套利需要相關(guān)性較強的合約,通過對股指期貨的成分股組成的分析,對于實際的價格序列數(shù)據(jù),將通過Pearson線性相關(guān)系數(shù)和Kendall秩相關(guān)系數(shù)進行衡量。Pearson系數(shù)能夠衡量品種間的線性相關(guān)程度,但沒有考慮非線性相關(guān)性,且不獨立于邊緣分布,所以采用Kendall秩作為補充,用其來衡量和比較股指期貨間的非線性相關(guān)程度。單個股指期貨價格序列絕大多數(shù)均為不平穩(wěn)的時間序列,用Pearson相關(guān)系數(shù)和Kendall秩方法篩選出來的組合,它們之間的價差序列一般長期來看相對穩(wěn)定,短期來看有所差異,這就提供了兩個序列協(xié)整檢驗的前提。對其進行OLS回歸,如果兩個股指期貨價格序列有長期均衡的關(guān)系,那么通過回歸后的殘差序列則能夠通過ADF檢驗,是平穩(wěn)的時間序列,以此為前提再進行跨品種套利操作;趨f(xié)整的方法,通過兩個股指期貨之間的數(shù)據(jù)求出系數(shù)來確定交易頭寸

【參考文獻】:
期刊論文
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[2]黑色系商品期貨跨品種程序化交易套利——以螺紋鋼期貨和熱卷期貨為例[J]. 周美行,劉泉,李志文,彭子劍,曾宇琦.  市場周刊. 2019(03)
[3]The chaotic behavior among the oil prices, expectation of investors and stock returns: TAR-TR-GARCH copula and TAR-TR-TGARCH copula[J]. Melike Bildirici.  Petroleum Science. 2019(01)
[4]基于協(xié)整理論的統(tǒng)計套利策略實證分析[J]. 陳乾.  西部金融. 2019(01)
[5]基于協(xié)整方法的ETF與股指期貨配對交易研究[J]. 吳桐,張永杰.  甘肅科學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[6]基于時變混合Copula模型的配對交易策略[J]. 沈銀芳,鄭學(xué)東,徐建軍.  財經(jīng)論叢. 2016(10)
[7]商品期貨跨品種套利策略的實證研究——以棕櫚油期貨和豆油期貨為例[J]. 胡宇璇.  時代金融. 2016(23)
[8]基于混合Copula的ETF配對交易策略[J]. 沈銀芳,鄭學(xué)東,徐信喆.  浙江大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2016(03)
[9]基于滬深300股指期貨合約的日內(nèi)高頻跨期統(tǒng)計套利策略[J]. 李樂,張淳奕,楊之曙.  清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2014(08)
[10]K-S檢驗下的copula分布估計算法邊緣分布的研究[J]. 趙慧,王麗芳,介婧,劉潔.  太原科技大學(xué)學(xué)報. 2013(05)

博士論文
[1]Copula理論及其在多變量金融時間序列分析上的應(yīng)用研究[D]. 韋艷華.天津大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于高頻數(shù)據(jù)的動態(tài)統(tǒng)計套利策略比較分析[D]. 程海.西南財經(jīng)大學(xué) 2016
[2]基于Copula理論的配對交易策略[D]. 張青.浙江工商大學(xué) 2014
[3]中國商品期貨套利交易模型和投資方案[D]. 盧偉忠.西南財經(jīng)大學(xué) 2006



本文編號:3457886

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