運用多元條件極值模型研究了滬深300股指期貨與現(xiàn)貨指數(shù)之間的下尾部相依關(guān)系。通過先構(gòu)建隨機波動-超閾值（SV-POT）模型描述兩種資產(chǎn)收益的邊緣分布,再建立多元條件極值模型對分布下尾部的相依結(jié)構(gòu)進行研究。實證結(jié)果表明:兩個收益的下尾存在顯著為正的相依關(guān)系且條件相依程度都在80%以上,但相差不大,兩者可以看成是一個同質(zhì)的市場。 

【文章來源】：系統(tǒng)管理學報. 2020,29(02)北大核心CSSCICSCD

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【部分圖文】：

滬深300股指期貨成交量圖

由圖2可見，股指現(xiàn)貨與期貨的收益率曲線很相似，在2015年內(nèi)的收益波動都非常劇烈。不論是股指現(xiàn)貨還是期貨，極端行情頻現(xiàn)，且存在明顯的波動集聚效應(yīng)。從波動幅度來看，股指期貨的波動幅度更大（注意兩幅圖的縱坐標差異）。在股指期貨2015年9月被嚴格限倉之后，股市的波動下降明顯。5.1 樣本數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計特征值

(1）閾值選取。在構(gòu)建一元超閾值模型擬合殘差尾部分布時，必須確定一個合理的閾值。按照2.2節(jié)中敘述的方法，這里應(yīng)用圖解法確定閾值：首先，根據(jù)平均超出量圖（見圖6）確定閾值的選擇范圍，再根據(jù)參數(shù)估計值穩(wěn)定法確定具體閾值。由平均超出量函數(shù)圖可以看出，股指現(xiàn)貨的平均超出量函數(shù)曲線在閾值屬于[1.5,3]時，有起伏波動，但有近似正的線性的表現(xiàn)；超過3之后，由于超出量數(shù)量迅速減少（當閾值等于3時，只有27個極值存在），產(chǎn)生較大的波動，故閾值大概的選擇范圍在[1.5,3]；同理，股指期貨的閾值選擇范圍在[1.5,3]。之后使用參數(shù)估計值穩(wěn)定法縮小閾值的范圍，由圖6可見，當股指期貨與現(xiàn)貨的閾值約為1.8和1.9時，大于閾值的參數(shù)的估計值較為穩(wěn)定。圖5 股指現(xiàn)貨與期貨殘差序列正態(tài)QQ圖

【參考文獻】：
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本文編號：3539273