基于高频数据的沪深300指数期货价格发现能力研究

从股指期货和现货对新信息的反应速度、新信息融入比率两个角度,研究了沪深300股指期货的价格发现能力。研究采用了沪深300指数期货和现货的1分钟高频数据进行实证分析,使用向量误差修正模型和脉冲响应函数分析的结果表明,股指期货市场对新信息的反映速度快于现货市场。使用I-S模型和P-T模型实证分析的结果表明,新信息主要通过沪深300指数期货市场进行反映。从新信息反映速度和融入比率两方面来看,沪深300指数期货市场的价格发现能力都要强于指数现货市场。     

螺纹钢期货和沪深300股指期货的价格联动性研究

文章基于具有外生变量的时间序列联立方程模型,利用日数据时间序列,研究我国螺纹钢期货市场和沪深300股指期货市场之间的联动性。实证研究表明:螺纹钢期货市场和沪深300股指期货市场的联动性较强,因此在交易实践中螺纹钢期货可以作为股指期货小合约的近似替代;美元指数对螺纹钢期货价格的影响较大;美原油指数和美元指数对沪深300股指期货的影响不明显。     

我国开放式股票型基金总体择股择时能力分析

本文利用2007～2008年我国开放式股票型基金的股票集中度及行业集中度这两个指标对我国基金整体的择股能力进行了实证分析,同时利用基金持股比例与沪深300指数之间的关系对我国基金整体的择时能力进行了实证分析。结果表明,我国开放式股票型基金具有一定的择股择时能力,能对资本市场的稳定发挥较大的作用。     

我国开放式股票型基金总体择股择时能力分析

本文利用2007-2008年我国开放式股票型基金的股票集中度及行业集中度这两个指标对我国基金整体的择股能力进行了实证分析,同时利用基金持股比例与沪深300指数之间的关系对我国基金整体的择时能力进行了实证分析。结果表明,我国开放式股票型基金具有一定的择股择时能力,能对资本市场的稳定发挥较大的作用。     

沪深300股指期货动态套期保值比率模型估计及比较——基于修正的ECM-BGARCH(1,1)模型的实证研究

本文以沪深300股指期货的真实交易数据及沪深300指数为研究对象,在最小方差套期保值的基础上,建立了ECM-BGARCH(1,1)的沪深300股指期货对沪深300指数的动态套期保值模型。其具体特色是:与利用沪深300股指期货仿真交易数据相比,通过利用沪深300股指期货的真实数据得到的最优套期保值比率更具真实性;通过建立具有时变特征、含有自相关和条件异方差的动态BGARCH(1,1)模型,不但考虑了实证所用数据的实际特点,而且保证了套期保值比率预测的准确性;实证研究结果表明,该模型优于现有的套期保值模型。     

沪深300指数影响因素的实证分析

沪深300指数可以较好的代表中国股票市场的价格走势,它选取了在上海和深证两家证券交易所上市的交易量达,流通性好的300只蓝筹股作为样本,以较为科学的统计方法编制而成的指数。通过以GDP累计增长率,通货膨胀率和实际利率作为自变量,以沪深300指数收盘价为因变量,应用各自的季度数据进而建立多元回归模型,可以分析自变量和因变量之间的相关关系以检验假设是否成立。     

股指期货对其标的指数成份股溢价的影响

本文运用事件研究模型和因素分析模型,研究了股指期货推出预期对其成份股的溢价影响,得出的结论是:股指期货推出预期这一事件给沪深300成份股的投资者带来正的超常收益。并且,沪深300指数成份股中股票的权重越大,超常收益率就越高;影响成份股溢价的主要因素包括:样本股占沪深300指数的权重和沪深两市A股流通市值加权指数收益率。     

沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计特性

对沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计分析表明,沪深300股指期货市场较好地发挥了套期保值和价格发现功能,按成交量加权设计的指数化套期保值策略是有效的;股指期货价格对利好消息的反应比对利空消息的反应更剧烈,股指现货价格则对利空消息的反应比利好消息的反应更剧烈,说明涨市应更重视股指期货市场的表现,跌市应更重视股指现货市场的表现。股指期货与股指现货之间差价的变化对期货和现货价格并不具备统计意义上的预测能力,那种认为期现基差变化可以预测股市涨跌的"经验"认识是不可靠的。     

运用灰色系统模型预测沪深300指数变动

本文对我国首个股票指数期货沪深300期指交易标的——沪深300指数,运用灰色系统理论对其月平均值建立了模型并预测了其短期变动,从而得出相应参考数据,这对风险极大的指数期货交易具有重要指导意义。     

基于lasso的沪深300指数预测

基于沪深300指数时间序列的特点,本文运用lasoo方法,将影响沪深300指数的变量进行剔除并回归预测.最后通过比较预测值与真实值,发现所预测的开盘价和真实值测趋势基本准确,可见运用lasso对沪深300指数进行预测是可行的.