【摘要】：本文的研究重點(diǎn)是對(duì)期現(xiàn)價(jià)差序列進(jìn)行分析,運(yùn)用AR-GARCH模型構(gòu)建一套完整的股指期貨期現(xiàn)套利策略,包括建模、參數(shù)優(yōu)化、樣本外回測(cè)、統(tǒng)計(jì)樣本內(nèi)外套利結(jié)果,給出參數(shù)選擇的一些建議,并與改進(jìn)前基于殘差恒定波動(dòng)模型的套利策略進(jìn)行對(duì)比分析,旨在為投資者提供更有效的套利策略。首先,基于統(tǒng)計(jì)套利原理和AR-GARCH模型理論基礎(chǔ),利用樣本內(nèi)滬深300股指期貨價(jià)格以及滬深300股指價(jià)格進(jìn)行實(shí)證估計(jì)。先對(duì)期貨和現(xiàn)貨之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)期現(xiàn)價(jià)格具有高度相關(guān)性,且價(jià)格序列具有協(xié)整性,符合統(tǒng)計(jì)套利的基本假設(shè),然后研究期現(xiàn)價(jià)差序列的自相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)價(jià)差序列存在AR(5)過(guò)程,其自回歸方程的擾動(dòng)項(xiàng)具有ARCH效應(yīng)。Hansen和Lunde(2005)指出GARCH(1,1)模型在預(yù)測(cè)波動(dòng)率方面的表現(xiàn)并不次于復(fù)雜的GARCH族模型,且在IBM收益分析中比復(fù)雜模型表現(xiàn)更好,因此選擇GARCH(1,1)模型對(duì)價(jià)差序列擬合。其次,模擬套利交易。先基于殘差恒定波動(dòng)模型對(duì)策略進(jìn)行回測(cè),然后將AR-GARCH時(shí)變方差模型運(yùn)用到期現(xiàn)套利策略中,對(duì)策略進(jìn)行改進(jìn),在樣本內(nèi)優(yōu)化參數(shù),選取三組代表不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的交易閾值在樣本外進(jìn)行回測(cè),統(tǒng)計(jì)策略套利結(jié)果,與改進(jìn)前的策略進(jìn)行對(duì)比以及對(duì)策略的有效性進(jìn)行分析,并且給出參數(shù)選擇的一些建議。最終結(jié)果表明基于AR-GARCH時(shí)變方差模型的期現(xiàn)套利策略比基于殘差恒定波動(dòng)模型的套利策略表現(xiàn)更好,表明GARCH模型在短期內(nèi)能較好的預(yù)測(cè)價(jià)差序列波動(dòng)趨勢(shì)。關(guān)于參數(shù)優(yōu)化后的選取,當(dāng)同時(shí)考慮收益率、勝率和交易次數(shù)時(shí),有助于選擇最優(yōu)的參數(shù)組�；贏R-GARCH模型的期現(xiàn)統(tǒng)計(jì)套利策略在三組不同交易閾值下扣除交易成本后的收益率分別為0.23%、15.17%、12.04%,高于改進(jìn)前策略的收益率-16.19%,且高于同時(shí)期大盤(pán)的收益率-2.74%,證明了策略的有效性。
【圖文】：

均值 7.31E-15中間值 -0.00037最大值 0.02002最小值 -0.01675標(biāo)準(zhǔn)差 0.007707偏度 0.292234峰態(tài) 2.313802JB 統(tǒng)計(jì)量 213.9505P 值 0和 4.47E-11和標(biāo)準(zhǔn)差 0.375295觀察數(shù) 6320圖 3.4 為協(xié)整方程殘差序列（去中心化價(jià)差序列）的走勢(shì)圖。由走勢(shì)圖可以看心化價(jià)差序列在 0 附近波動(dòng)，滿足統(tǒng)計(jì)套利中價(jià)差序列具有回復(fù)某一值的本假設(shè)，且序列自身的方差并不是恒定不變的，具有時(shí)變方差特點(diǎn)，因此的檢驗(yàn)過(guò)程中要進(jìn)一步對(duì)價(jià)差的方差波動(dòng)性進(jìn)行分析。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F832.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2701895