隨著我國資本市場的不斷壯大,金融衍生產(chǎn)品也在近些年發(fā)展迅猛。2015年2月9日,我國的首個(gè)期權(quán)——上證50ETF期權(quán)在上海證券交易所上市,標(biāo)志著我國金融衍生品體系的進(jìn)一步完善,金融市場向世界主要市場接軌,同時(shí)也對我國資本市場快速穩(wěn)定發(fā)展提供了有力支持。從產(chǎn)品特性而言,上證50ETF期權(quán)是個(gè)股期權(quán),但是其標(biāo)的市場為上證50ETF是一個(gè)被動(dòng)型的交易性指數(shù)基金,在一定程度上也具有股指期權(quán)的特點(diǎn)。因此作為第一個(gè)推出的期權(quán)產(chǎn)品,上證50ETF期權(quán)可認(rèn)為是帶有實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的產(chǎn)品。本文以上證50ETF期權(quán)為研究目標(biāo),比較上證50ETF期權(quán)推出前后對上證50ETF帶來的變化,研究期權(quán)產(chǎn)品對現(xiàn)貨市場穩(wěn)定性的影響。同時(shí)研究現(xiàn)有的基于期權(quán)滬深300指數(shù)期權(quán)編制的波動(dòng)率指數(shù)CVX與標(biāo)的市場指數(shù)滬深300指數(shù)之間的相互關(guān)系,來判斷波動(dòng)率指數(shù)的有效性及功能性。在研究上證50ETF期權(quán)對上證50ETF波動(dòng)性的實(shí)證分析中,我們將上證50ETF日收益率利用ARMA模型擬合,通過ARCH檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)存在波動(dòng)性聚集,由此建立了GARCH模型。根據(jù)研究需要將期權(quán)推出時(shí)間作為虛擬變量加入GARCH模型中,并且發(fā)現(xiàn)上證50ETF期權(quán)推出...

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【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-5收益率R序列自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖

計(jì)量為-8.308053，顯著小于顯著性水平為1%的臨界值-3.447487，9%的置信水平上拒絕了上證50ETF日收益率時(shí)間序列存在單位根明時(shí)間序列平穩(wěn)可以建立ARMA模型。，在建立ARMA模型時(shí)需要通過自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)（AC確的滯后階數(shù)。因此在得到自相關(guān)....

圖3-6模型殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖

22圖3-6模型殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖上圖中我們可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過ARMA模型擬合，得到的殘差序列自自相關(guān)函數(shù)都落入了置信區(qū)間內(nèi)，并且殘差序列不存在序列相關(guān)的聲的概率非常大，因此我們可以認(rèn)為殘差序列是隨機(jī)序列。因而可上述的ARMA模型的擬合效果是好的。

圖476模型殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖

我們可以看到序列HR的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)都象，符合建立ARMA模型的要求，同時(shí)在滯后4期時(shí)顯著不為零信區(qū)間，可選擇建立滯后階數(shù)為4階的模型。結(jié)論類似于前文對上期權(quán)收益率的實(shí)證研究。以上結(jié)果我們可以建立以下模型：

圖4-8模型殘差序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖

上圖中我們可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過ARMA模型擬合，得到的殘差序列自自相關(guān)函數(shù)都落入了置信區(qū)間內(nèi)，并且殘差序列不存在序列相關(guān)的聲的概率非常大，因此我們可以認(rèn)為殘差序列是隨機(jī)序列。因而可上述的ARMA模型的擬合效果是好的。

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