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基于多元條件極值模型的股指期貨與現(xiàn)貨下尾部相依性研究

發(fā)布時(shí)間:2021-12-17 02:50
  運(yùn)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(guò)先構(gòu)建隨機(jī)波動(dòng)-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(duì)分布下尾部的相依結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究。實(shí)證結(jié)果表明:兩個(gè)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(gè)同質(zhì)的市場(chǎng)。 

【文章來(lái)源】:系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2020,29(02)北大核心CSSCICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)

【部分圖文】:

基于多元條件極值模型的股指期貨與現(xiàn)貨下尾部相依性研究


滬深300股指期貨成交量圖

現(xiàn)貨,期貨,股指,收益率曲線


由圖2可見(jiàn),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(dòng)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(dòng)集聚效應(yīng)。從波動(dòng)幅度來(lái)看,股指期貨的波動(dòng)幅度更大(注意兩幅圖的縱坐標(biāo)差異)。在股指期貨2015年9月被嚴(yán)格限倉(cāng)之后,股市的波動(dòng)下降明顯。5.1 樣本數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)特征值

模型圖,現(xiàn)貨,股指,期貨


(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(shí),必須確定一個(gè)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(jiàn)圖6)確定閾值的選擇范圍,再根據(jù)參數(shù)估計(jì)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(shí),有起伏波動(dòng),但有近似正的線性的表現(xiàn);超過(guò)3之后,由于超出量數(shù)量迅速減少(當(dāng)閾值等于3時(shí),只有27個(gè)極值存在),產(chǎn)生較大的波動(dòng),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(jì)值穩(wěn)定法縮小閾值的范圍,由圖6可見(jiàn),當(dāng)股指期貨與現(xiàn)貨的閾值約為1.8和1.9時(shí),大于閾值的參數(shù)的估計(jì)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(xiàn)】:
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