本文關(guān)鍵詞：我國(guó)股指期貨上市對(duì)標(biāo)的指數(shù)收益率跳躍的影響，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國(guó)第一個(gè)場(chǎng)內(nèi)衍生品—滬深300股指期貨的推出,我國(guó)資本市場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)將近20年的單邊市場(chǎng)宣告結(jié)束。2010年4月16日上市的滬深300股指期貨運(yùn)行已經(jīng)兩年,整體運(yùn)行狀況良好,期現(xiàn)相關(guān)性高達(dá)99%以上,交易量不大不小,日成交金額在2000到3000億左右。隨著全球金融市場(chǎng)波動(dòng)的加劇,資產(chǎn)收益發(fā)生大規(guī)模變動(dòng)的頻率越來(lái)越高,收益率尖峰厚尾的特征變得越發(fā)明顯。國(guó)內(nèi)外學(xué)者十分關(guān)注股指期貨推出對(duì)于現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)率的影響。這不僅會(huì)影響到現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)特征變化,而且還會(huì)為中國(guó)金融期貨交易所推出新的期貨品種(例如,國(guó)債期貨、外匯期貨)提供借鑒意義。 本文在借鑒國(guó)外成熟市場(chǎng)及新興市場(chǎng)相關(guān)專家學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上,考慮到金融市場(chǎng)資產(chǎn)收益率發(fā)生大規(guī)模變動(dòng)頻率提高的背景,采用改進(jìn)的GARJI模型對(duì)我國(guó)滬深300股指期貨合約的標(biāo)的指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究。該模型把資產(chǎn)收益率的變動(dòng)主要分成兩部分,一部分是由平緩的一般市場(chǎng)信息進(jìn)入造成的GARCH音(?)分,另一部分是由市場(chǎng)中的重大或者異常信息造成的跳躍部分。然后以股指期貨推出前后作為啞變量,引入到模型中。 實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：一,我國(guó)滬深300指數(shù)的日收益率存在著跳躍現(xiàn)象,且其跳躍強(qiáng)度具有時(shí)變特征。從參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看,跳躍強(qiáng)度具有聚集特征,前期出現(xiàn)高跳躍概率會(huì)使得下一期也具有較高的跳躍概率。二,滬深300股指期貨合約推出后,好消息與壞消息對(duì)跳躍幅度的不對(duì)稱影響有所減弱。三,滬深300股指期貨合約的推出降低了標(biāo)的指數(shù)(滬深300指數(shù)收益率)的跳躍發(fā)生概率,進(jìn)而降低了滬深300指數(shù)波動(dòng)率中跳躍部分的占比；對(duì)于GARCH部分的影響并不顯著。 滬深300股指期貨合約的推出使得市場(chǎng)有重大或異常信息到達(dá)時(shí),首先會(huì)在低交易成本、高流動(dòng)性和高杠桿率的股指期貨市場(chǎng)得以反映,降低了現(xiàn)貨標(biāo)的指數(shù)的信息沖擊力度,進(jìn)而降低了現(xiàn)貨標(biāo)的指數(shù)收益率中跳躍成分的占比。
【關(guān)鍵詞】：股指期貨 滬深300指數(shù) 波動(dòng)率 跳躍 啞變量
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.5;F224
【目錄】：

• 中文摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 第一章 引言9-16
• 1.1 研究背景9-13
• 1.1.1 中國(guó)第一個(gè)場(chǎng)內(nèi)金融衍生品的推出---滬深300股指期貨合約9-10
• 1.1.2 金融市場(chǎng)跳躍風(fēng)險(xiǎn)增加10-11
• 1.1.3 滬深300股指期貨的運(yùn)行狀況11-13
• 1.2 研究的目的、意義及創(chuàng)新點(diǎn)13-15
• 1.2.1 本文的研究目的13
• 1.2.2 本文的研究意義13-14
• 1.2.3 本文的研究方法及創(chuàng)新點(diǎn)14-15
• 1.3 研究框架15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 第二章 文獻(xiàn)綜述16-24
• 2.1 股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性影響16-19
• 2.2 含跳躍成分的收益率波動(dòng)性研究19-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 研究方法和數(shù)據(jù)選取24-30
• 3.1 標(biāo)的指數(shù)資產(chǎn)收益率的GARJI模型構(gòu)建24-27
• 3.2 GARJI模型參數(shù)的估計(jì)27-29
• 3.2.1 極大似然估計(jì)27
• 3.2.2 參數(shù)估計(jì)的流程27-28
• 3.2.3 似然比檢驗(yàn)及其模型檢驗(yàn)準(zhǔn)則28-29
• 3.3 模型數(shù)據(jù)的選取29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 對(duì)標(biāo)的指數(shù)跳躍影響的實(shí)證分析30-44
• 4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析30-31
• 4.2 模型估計(jì)過(guò)程及其結(jié)果分析31-37
• 4.2.1 跳躍強(qiáng)度31-33
• 4.2.2 跳躍幅度與跳躍方差33-35
• 4.2.3 引入啞變量,考察股指期貨推出的影響35-37
• 4.3 滬深300股指期貨合約引入后對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響37-41
• 4.3.1 總體條件波動(dòng)率38-39
• 4.3.2 總體波動(dòng)性的分解39-40
• 4.3.3 對(duì)跳躍強(qiáng)度的影響40-41
• 4.4 跳躍強(qiáng)度與重大信息事件41-42
• 4.5 本文與傳統(tǒng)GARCH實(shí)證結(jié)果的不同42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第五章 研究結(jié)論及展望44-47
• 5.1 本文的主要研究結(jié)論44-45
• 5.2 啟示及建議45
• 5.3 不足及研究展望45-46
• 5.4 本章小結(jié)46-47
• 附錄47-54
• (一) R_t條件密度函數(shù)的推導(dǎo)47-48
• (二) 程序代碼48-54
• 1. WinRATS Pro 8.0軟件的程序代碼48-51
• 2. Matlab7.12.0(R2011a)軟件的程序代碼51-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 致謝58-59

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 王春峰;姚寧;房振明;李曄;;中國(guó)股市已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的跳躍行為研究[J];系統(tǒng)工程;2008年02期

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7 陳浪南;孫堅(jiān)強(qiáng);;股票市場(chǎng)資產(chǎn)收益的跳躍行為研究[J];經(jīng)濟(jì)研究;2010年04期

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