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滬深300股指期貨和恒生指數(shù)期貨定價模型的實證分析

發(fā)布時間:2017-09-26 17:28

  本文關(guān)鍵詞:滬深300股指期貨和恒生指數(shù)期貨定價模型的實證分析


  更多相關(guān)文章: 持有成本模型 不完美市場定價模型 GK模型 隱含參數(shù)估計法 直接參數(shù)估計法


【摘要】:隨著證券市場的不斷發(fā)展,股指期貨在經(jīng)過漫長的發(fā)展后被人們所接受。我國證券市場經(jīng)過近30年的發(fā)展后,第一個股指期貨——滬深300股指期貨于2010年4月成功上市。這對于我國資本市場的發(fā)展有著十分重要的意義。隨后我國又陸續(xù)推出了中證500股指期貨、上證50股指期貨以及上證50ETF期權(quán)等金融衍生產(chǎn)品。股指期貨具有價格發(fā)現(xiàn)功能,股指期貨合約價格是以集中撮合競價方式產(chǎn)生的,它能反應(yīng)出對股市未來走勢的預(yù)期。國內(nèi)外學者通過大量實證分析研究表明,股指期貨價格通常領(lǐng)先于股票現(xiàn)貨價格,并有助于反映出更多股票現(xiàn)貨市場的信息;股指期貨的套期保值功能滿足了市場參與者對風險對沖的需求。所以研究股指期貨定價具有重要的意義。本文采用不完美市場定價模型和持有成本模型來研究滬深300股指期貨和恒生指數(shù)期貨的定價問題。在不完美市場定價模型中,Hsu和Wang(2004)提出了三種參數(shù)估計方法——隱含參數(shù)估計法、自適應(yīng)預(yù)期模型參數(shù)估計法和直接參數(shù)估計法,已有研究表明隱含參數(shù)估計法比自適應(yīng)預(yù)期模型參數(shù)估計法的估計效果好。本文在此基礎(chǔ)上,采用分別代表新興證券市場和成熟證券市場的滬深300股指期貨和恒生指數(shù)期貨作為樣本,并選取2014年1月至2014年11月的5分鐘交易數(shù)據(jù)作為研究對象,對隱含參數(shù)估計法和以GK模型計算波動率的直接參數(shù)估計法進行計算比較,找出最佳的參數(shù)估計方法。最后,通過對不同參數(shù)估計方法、不同定價模型定價誤差的比較,發(fā)現(xiàn)在不完美市場定價模型中,盡管直接參數(shù)估計法中使用到了價格波動率的最小方差無偏估計,但隱含參數(shù)估計法始終比直接參數(shù)估計法的估值效果要好。在滬深300股指期貨與恒生指數(shù)期貨定價中,不完美市場定價模型比持有成本模型的定價誤差小。
【關(guān)鍵詞】:持有成本模型 不完美市場定價模型 GK模型 隱含參數(shù)估計法 直接參數(shù)估計法
【學位授予單位】:華中師范大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:F724.5
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 1 緒論9-15
  • 1.1 研究背景及意義9-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.1 股指期貨定價模型的發(fā)展現(xiàn)狀分析11-12
  • 1.2.2 波動率估計方法的發(fā)展現(xiàn)狀分析12-13
  • 1.3 本文研究內(nèi)容和目的13-15
  • 2 股指期貨定價模型和參數(shù)估計15-21
  • 2.1 持有成本模型15
  • 2.2 不完美市場定價模型15-18
  • 2.3 參數(shù)估計方法18-20
  • 2.3.1 隱含參數(shù)估計法19
  • 2.3.2 直接參數(shù)估計法19-20
  • 2.4 模型預(yù)測結(jié)果的評判方法20-21
  • 3 滬深300股指期貨定價實證研究21-29
  • 3.1 數(shù)據(jù)選取21
  • 3.2 參數(shù)估計21-28
  • 3.2.1 傳統(tǒng)波動率估計21-25
  • 3.2.2 GK波動率估計25-28
  • 3.3 實證分析28-29
  • 4 恒生指數(shù)期貨定價實證研究29-34
  • 4.1 數(shù)據(jù)選取29
  • 4.2 參數(shù)估計29-32
  • 4.2.1 傳統(tǒng)波動率估計29-30
  • 4.2.2 GK波動率估計30-32
  • 4.3 實證分析32-34
  • 5 結(jié)論34-35
  • 參考文獻35-37
  • 附錄37-42
  • 致謝42

【相似文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 奚小紅;滬深300股指期貨和恒生指數(shù)期貨定價模型的實證分析[D];華中師范大學;2016年

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本文編號:924825

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