【摘要】：2008年金融危機(jī)之后,全球范圍內(nèi)的股票市場(chǎng)一直處于在國(guó)際經(jīng)濟(jì)下行的大環(huán)境下慢慢恢復(fù)的過(guò)程中。而近幾年,由于受到國(guó)際市場(chǎng)股市波動(dòng)以及國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行等形勢(shì)的影響,在中國(guó)股市的發(fā)展進(jìn)程中也呈現(xiàn)出了一些不小的波動(dòng),對(duì)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)度量及管理方法開(kāi)始受到了金融學(xué)術(shù)界越來(lái)越多的重視。在這樣的研究背景和環(huán)境下,提出選用多種高頻波動(dòng)形式和Realized GARCH模型對(duì)中國(guó)滬深300股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)以及期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的相關(guān)性情況研究。首先,本篇論文以滬深300股票指數(shù)作為整體的研究樣本,擇取了Realized GARCH模型作為基礎(chǔ)模型,在波動(dòng)形式則是選取了已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)、極差波動(dòng)、雙冪次變差等三種基礎(chǔ)波動(dòng)形式,并考慮了滬深300股指的非交易時(shí)間信息即隔夜間隔收益和午休間隔收益波動(dòng)是否會(huì)提高模型的擬合效果,進(jìn)而通過(guò)擬合正態(tài)、t、偏t和廣義雙曲線(xiàn)四種分布下的Realized GARCH模型,利用模型擬合結(jié)果用于預(yù)測(cè)滬深300股指的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,并據(jù)此風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的結(jié)果評(píng)價(jià)出考慮非交易時(shí)間信息后的模型優(yōu)劣。實(shí)證結(jié)果表明,在本文的研究區(qū)間內(nèi)考慮隔夜和午休收益的波動(dòng)對(duì)于提高模型的擬合效果沒(méi)有幫助,但是可以提高模型風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)效果;在四種分布形式中,廣義雙曲線(xiàn)分布最適合用于本文數(shù)據(jù)建模和預(yù)測(cè)。其次,本文利用擬合效果更好的Realized GARCH模型和Copula函數(shù)相結(jié)合來(lái)研究中國(guó)滬深300股指期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的相關(guān)情況。此外,為了考慮滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間相關(guān)關(guān)系的動(dòng)態(tài)特征,還采用了時(shí)變非線(xiàn)性方法研究滬深300股指期貨和現(xiàn)貨收益之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。實(shí)證結(jié)果表明,t-Copula函數(shù)在度量滬深300股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的相關(guān)性上表現(xiàn)最好,并且期現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的相關(guān)性不是一致不變的,而是隨時(shí)間進(jìn)程不斷發(fā)生動(dòng)態(tài)變化的;非線(xiàn)性相關(guān)性研究方法更能夠準(zhǔn)確描述二者之間的相關(guān)性變化情況,并且靜態(tài)Copula研究方法會(huì)高估期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的相關(guān)程度。通過(guò)對(duì)中國(guó)滬深300股票指數(shù)的波動(dòng)情況進(jìn)行研究,能夠幫助股市投資者對(duì)中國(guó)股市短期內(nèi)的波動(dòng)預(yù)測(cè)有更深的認(rèn)識(shí),也提醒投資者嘗試關(guān)注非交易時(shí)間段的信息所帶來(lái)的波動(dòng)干擾,具有實(shí)際的投資指導(dǎo)價(jià)值。關(guān)于滬深300股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的相關(guān)性研究結(jié)果,除了可以明顯看到期現(xiàn)貨市場(chǎng)間的高度相關(guān)性外,時(shí)變的相關(guān)結(jié)構(gòu)對(duì)于在滬深300股指期現(xiàn)貨市場(chǎng)進(jìn)行套期保值交易的操作員來(lái)說(shuō)可以降低套期保值交易的風(fēng)險(xiǎn)和損失,進(jìn)一步真正地實(shí)現(xiàn)“保值”的意義。
【圖文】：

研究結(jié)構(gòu)框架

圖 3-1 2010 年 5 月 4 日至 2016 年 5 月 31 日滬深 300 股指日收益率特征圖為了避免金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的急劇波動(dòng)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果造成影響，最終選擇2010年 5 月 4 日至 2015 年 1 月 27 日作為本章的實(shí)證研究時(shí)間區(qū)間，，共 1150 個(gè)交易日。其中，2010 年 5 月 4 日至 2013 年 8 月 20 日為樣本內(nèi)區(qū)間，共 800 個(gè)交易
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：F832.5;F224

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10 記者 汪睛波;股指期現(xiàn)價(jià)差單日飛升40點(diǎn)[N];第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào);2010年

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3 王君_g;股指期現(xiàn)套利建模及交易實(shí)現(xiàn)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2008年

4 代露;投資者情緒對(duì)股指期現(xiàn)貨波動(dòng)溢出效應(yīng)的影響研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2676824