沪深300ETF套期保值效果的比较研究

文章采用OLS、ECM、CCC-BGARCH以及DCC-BGARCH模型分别计算了两支300ETF的最优套期保值比率,并分别比较了两支300ETF的套期保值效果,结果发现：动态多元GARCH类模型的效果明显好于OLS和ECM模型;无论采用哪种模型,华泰柏瑞沪深300ETF的套期保值效果都要好于嘉实沪深300ETF;由于华泰柏瑞沪深300ETF的高流动性和相对完善的套利机制,使得其适合较大方差变化的DCC-BGARCH模型;而嘉实沪深300ETF采用CCC-BGARCH模型的套期保值效果更好,这可能是因为嘉实沪深300ETF和沪深300股指期货间的关联性波动较小,相关系数更接近于常数的缘故。     

基于GARCH-VAR模型的股指期货市场风险度量研究

本文以沪深300股指期货的日收盘价格数据为实证载体,基于GARCH族模型中残差的正态分布、t分布和广义误差分布（GED）三种不同情形,分别采用GARCH、TGARCH和PARCH模型计算不同置信水平下沪深300股指期货收益波动序列的VaR值,结果表明：分布假定和置信水平对VaR的计算结果有显著影响,GARCH模型的选择对估计结果影响较小。但综合比较来看,基于广义误差分布的GARCH模型的估计效果最优。     

沪深300ETF 拟合效果的比较研究--基于华泰柏瑞沪深和嘉实沪深300ETF

文章比较分析了沪深300股指期货套期保值所采用的几种现货工具：上证180ETF 或上证50ETF 和深证100ETF 构建的 ETF 组合、华泰柏瑞沪深300ETF、嘉实沪深300ETF,实证检验了两只沪深300ETF 以及 ETF 组合对沪深300股指期货的拟合效果的差异,为现货工具的选择给出建议,并为后续对沪深300ETF 的套期保值的研究做出铺垫。     

基于GARCH模型族的沪深300波动率实证分析

本文以沪深300日收益率为分析对象,运用正态分布、学生t分布、GED分布下的GARCH、EGARCH、TGARCH,研究了沪深300自2005年4月8日发布以来至2013年3月30日的收益率的波动性,实证表明,沪深300波动具有尖锋厚尾性和高聚集效应;发现沪深300的收益率序列不服从正态分布且具有非对称性,其中基于GED分布的GARCH(1,1)是最优的拟合模型。     

沪深300股指期货与沪深300ETF套期保值效果的实证研究

本文首先分别介绍沪深300股指期货、沪深300ETF及套期保值的相关理论,然后利用计量经济学软件EViews5.0对沪深300股指期货、沪深300ETF序列进行单位根检验和协整检验,接着运用静态、动态两个模型比较套期保值的效果,最后得出相应结论。     

跨市场ETF的钱机

ETF产品家族喜添新丁。 备受关注的沪深300ETF于3月27日获得监管机构批复,嘉实基金和华泰柏瑞基金两只沪深300ETF产品同时获得核准。 沪深300ETF的出现意味着在沪深两大市场之间架起了一座桥梁。业内人士直言,这标志着中国资本市场或将进入一个全新的时代。     

基于GARCH-VaR模型对沪深300ETF基金的实证分析

由于在金融领域内,GARCH模型在金融时间序列波动率的模拟以及金融风险的度量中都有着相对广泛的应用。故而本文基于GARCH模型以正态分布的假定度量Va R值的精确程度,并且对Va R值进行失败率检测。结果表明,沪深300ETF基金具有尖峰厚尾特特征;利用EViews8.0对基金收益率序列进行相关性检验,发现其具有强相关性。通过GARCH模型消除相关性,对收益率建模,有效预测估计了基金的Va R值。     

基于高频交易数据的沪深300ETF的价格发现功能的实证研究

价格发现功能是ETF市场的一个基本功能,沪深300ETF是否具备价格发现功能是衡量ETF推出是否成功的一个重要指标。本文采用华泰柏瑞沪深300ETF与沪深300指数自2012年11月6日至11月19日的1分钟的高频交易数据作为样本,采用Johansen协整检验、向量误差修正模型以及脉冲响应函数进行实证检验,结果表明华泰柏瑞沪深300ETF相对于沪深300指数在价格发现中发挥主导作用。     

沪深300股指期货风险管理的实证分析——基于CVaR-GARCH模型族

通过对沪深300股指期货收益率进行实证分析,采用可以更好刻画收益率序列特征的t分布和GED分布,基于GARCH模型族对收益率序列进行波动性建模。根据GARCH模型族的估计结果计算出CVaR值,并对CVaR的准确性进行了检验。由结果可知,GED分布下的TGARCH(1,1)模型是测算CVaR值的最佳模型。     

我国股指期货与ETF组合期现套利研究

沪深300股指期货的推出为投资者提供了多种投资策略.文章根据跟踪误差最小原则,利用模拟退火算法构建出最优ETF组合来模拟沪深300股指现货.然后,通过考虑融资融券成本、股利派发、跟踪误差等因素的影响,采用真实交易数据,对沪深300股指期货的期现套利进行了一次展现.结果表明,我国股指期货市场存在着套利机会,投资者可通过套利操作获得收益     

套期保值定期动态调整策略的状态空间模型研究——基于沪深300股指期货对50ETF套期保值的实证

套期保值率的计算影响到套期保值效果,利用变参数状态空间模型及相关的动态调整策略,基于沪深300股指期货对50ETF做套期保值操作,研究结果证明:状态空间模型更能体现动态估计的特点,沪深300股指期货对50ETF有很好的套保效果;对于分散程度较高的上证50ETF应采用定期动态调整策略。     

沪深300股指期货对ETF进行套期保值的有效性研究

股指期货的最主要功能是套期保值,它是投资者进行风险管理的主要工具.ETF在我国发展迅速,必须通过股指期货的套期保值功能规避其系统性风险.本文根据跟踪误差最小化原则,构建出最优ETF组合来模拟沪深300股指现货.然后,运用OLS模型、B-VAR模型及VECM模型计算出ETF组合与沪深300股指期货套期保值的比率,并以这三个套期保值比率计算套期保值绩效,结果发现套期保值效率均达到了90％以上,属于高度有效.从而证明了沪深300股指期货可以很好的发挥套期保值功能.     

股指期货的期限套利策略

本文以华泰柏瑞沪深300ETF和沪深300股指期货真实高频交易数据为基础,结合中国实际情况,运用EViews软件对沪深300股指期货、华泰柏瑞沪深300ETF序列进行单位根检验和协整检验,并进行了期现套利的实证分析,最后得出相应的结论。     

疯狂的行业基金

金融、地产行业在2012年市场上超过20%的涨幅,让相应的行业基金"一飞冲天"。国投瑞银沪深300金融地产指数(LOF)、国泰上证180金融ETF的全年收益皆超过20%,成为股票型基金中的佼佼者。市场状况在目前市场上的行业基金中,既有专门投资一个行业的(医药、信息、金融等)行业基金,如易方达医疗行业股票、深证TMT50ETF、国泰上证180金融ETF等,也有同时投资于几个行业的行业基金,如国投瑞银沪深300金融地产指数(LOF)、海富通上证周期50ETF、国投瑞银中     

股指期货的期限套利策略

本文以华泰柏瑞沪深300ETF和沪深300股指期货真实高频交易数据为基础,结合中国实际情况,运用 EViews软件对沪深300股指期货、华泰柏瑞沪深300ETF序列进行单位根检验和协整检验,并进行了期现套利的实证分析,最后得出相应的结论。     

沪深300指数收益波动性实证研究

本文应用ARCH扩展模型,基于广义分布假设对沪深300指数的日收益率波动性进行了实证研究,结果表明沪深300指数日收益率波动呈现明显的丛聚性和持续性,序列分布呈现尖峰后尾等特点,同时发现EGARCH(1,1)模型能够较好拟合沪深300指数日收益率波动实际,还发现沪深300指数日收益率的波动并不具有"非对称效应",且不支持风险溢价理论,并对此做了简要分析。     

沪深300指数收益波动性实证研究

本文应用ARCH扩展模型,基于广义分布假设对沪深300指数的日收益率波动性进行了实证研究,结果表明沪深300指数日收益率波动呈现明显的丛聚性和持续性,序列分布呈现尖峰后尾等特点,同时发现EGARCH(1,1)模型能够较好拟合沪深300指数日收益率波动实际,还发现沪深300指数日收益率的波动并不具有"非对称效应",且不支持风险溢价理论,并对此做了简要分析。     

股指期货和沪深300指数联动关系实证研究

利用多元GARCH模型,本文评价了股指期货和沪深300数量联系。实证研究发现,股指期货和沪深300的存在密切的先行滞后关系,股指期货和沪深300之间的波动也存在显著的联系。并且本文对投资者的投资策略提出相关的建议。     

上证央企50ETF与股指期货的套利分析

由于沪深300现货指数不是实际可交易的标的,且是由300支股票派许加权而成。所以在期现套利中需要对沪深300现货指数进行模拟,目前较常使用的是通过ETF基金组合来模拟。采用ETF基金组合     

基于协整分析的沪深300股指期货与上证50ETF复合套利可行性分析

股指期货和ETF基金是我国资本市场现有交易品种,投资者分别通过股指期货或ETF可进行套利交易。股指期货的特点是高杠杆性;ETF的特点是价值稳定﹑流动性高。本文通过对上证50ETF和沪深300股指期货历史交易数据进行分析,发现两者都是非平稳时间序列数据,因此利用协整检验,发现二者具有长期均衡的协整关系,进而构建协整模型,证明沪深300股指期货与上证50ETF基金可以进行复合套利,并得出二者回归模型。