著眼于股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的影響,基于2015-2017年三次股指期貨交易機(jī)制重大調(diào)整前后兩個(gè)月的1分鐘高頻數(shù)據(jù),利用ACD-EGARCH模型對(duì)不同市場(chǎng)波動(dòng)率背景下的股指期貨是否改善現(xiàn)貨市場(chǎng)微觀質(zhì)量進(jìn)行了實(shí)證研究.文章的主要結(jié)論為:股指期貨在不同市場(chǎng)波動(dòng)率背景下均能降低現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)率,且新進(jìn)入的投機(jī)者比信息交易者貢獻(xiàn)更高的波動(dòng)率;而只在平穩(wěn)市背景下,股指期貨能增強(qiáng)現(xiàn)貨市場(chǎng)流動(dòng)性,在波動(dòng)市背景下,股指期貨吸引的信息交易者超過(guò)現(xiàn)貨市場(chǎng)增加的非信息交易者,現(xiàn)貨市場(chǎng)流動(dòng)性減弱.建議在平穩(wěn)市背景下恢復(fù)股指期貨的常態(tài)化交易,但需要防范利好消息和投機(jī)者入市對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)率的沖擊風(fēng)險(xiǎn). 

【文章來(lái)源】：系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2019,39(03)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１?２０１５年９月７日前后滬深３００股指期貨交易量走勢(shì)圖??（Ｆｉｇｕｒｅ?１?Ｔｒａｄｉｎｇ?ｖｏｌｕｍｅ?ｏｆ?ＩＦ３００?ａｒｏｕｎｄ?Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ?７ｔｈ，?２０１５）??

期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)影響研究??３６１??４．２實(shí)證結(jié)果分析??由于交易時(shí)間不連續(xù)，一方面在休市階段累計(jì)的市場(chǎng)信息往往會(huì)在開(kāi)市之初集中反應(yīng)，??另一方面交易者會(huì)根據(jù)當(dāng)天消化的市場(chǎng)信息在收盤前集中操作以為下一個(gè)交易日布局，因??此標(biāo)的金融資產(chǎn)的價(jià)格久期會(huì)表現(xiàn)出明顯的日內(nèi)模式，數(shù)據(jù)呈倒Ｕ形態(tài)，即開(kāi)盤和收盤附近??交易頻繁，價(jià)格久期��；而午間交易情緒疲軟，價(jià)格久期大．挑選數(shù)據(jù)樣本內(nèi)任一日期的滬深??３００指數(shù)的價(jià)格久期關(guān)于時(shí)間的趨勢(shì)圖，橫軸表示距離開(kāi)盤的分鐘數(shù)，縱軸表示價(jià)格久期（見(jiàn)??圖２）．??圖２價(jià)格久期的日內(nèi)模式??（Ｆｉｇｕｒｅ?２?Ｉｎｔｒａｄａｙ?ｍｏｄｅ?ｏｆ?ｐｒｉｃｅ?ｄｕｒａｔｉｏｎ）??首先利用三次樣條函數(shù)剔除價(jià)格久期序列心的日內(nèi)模式，然后對(duì)剔除日內(nèi)模式的價(jià)格??久期建立ＡＣＤ模型得到期望久期序列外．由ＡＣＤ的擬合結(jié)果可以明顯看出ａ＋?０均顯著??接近１，說(shuō)明價(jià)格久期的持續(xù)性很強(qiáng)，ＡＣＤ模型適用于解釋價(jià)格久期的集聚現(xiàn)象（見(jiàn)表５）．??表５?ＡＣＤ模型的擬合結(jié)果??（Ｔａｂｌｅ?５?Ｆｉｔｔｉｎｇ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?ＡＣＤ?ｍｏｄｅｌ）??模型參數(shù)??２０１５年９月７日前后??２０１７年２月１７日前后??２０１７年９月１８日前后??ＵＪ〇??０．０１９７＊＊＊??０．０１８３＊＊＊??０．０４９７＊＊＊??ａ??０．１９３＊＊??０．１８３３＊＊??０．２５４０＊＊??ｐ??０．７７５５＊＊??０．７８７＊＊??０．６６９４＊＊??注：＊、＊＊、＊＊＊分別表示該統(tǒng)計(jì)量在１０％、５％、１％的顯著水平下拒絕原假設(shè)．??ＡＣＤ－ＥＧＡＲＣＨ模型估計(jì)結(jié)果如表６所示．??表６?ＡＣＤ－ＥＧＡＲＣＨ模型參數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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