【正文】 著大量的極端值，結(jié)論是玉米期貨價(jià)格的變化不受過(guò)去價(jià)格的影響，玉米期貨市場(chǎng)是弱式有效的。 Labys and Granger [5]（ 1970）分析了美國(guó)期貨交易所 13 種期貨和 6 種現(xiàn)貨進(jìn)行了自相關(guān)圖譜分析，檢驗(yàn)結(jié)果顯示期貨價(jià)格變動(dòng)和現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)的自相關(guān)圖譜較平坦，支持了期貨價(jià)格變動(dòng)無(wú)自相關(guān)的結(jié)論。Praetz[6]（ 1975）對(duì)悉尼商品交易所 19661972 年間羊毛期貨的價(jià)格進(jìn)行了序列自相關(guān)分析，結(jié)果表明沒(méi)有發(fā)現(xiàn)羊毛期貨價(jià)格的變動(dòng)具有相關(guān)性，即羊毛期貨價(jià)格服從隨機(jī)游走，以此得出了澳大利亞期貨市場(chǎng)具有弱式有效性。此外 Leuthold[7]（ 1972）， Tier amp。 Kidman（ 1971） [8]， Labys[9]（ 1971）等都采用序列自相關(guān)對(duì)期貨市場(chǎng)進(jìn)行了檢驗(yàn)，得出的結(jié)論都是期貨市場(chǎng)是弱式有效的。 進(jìn)入 70 年代后，隨機(jī)游走檢驗(yàn)成為檢驗(yàn)市場(chǎng)重要性的主流。 Stevenson 和 Bear[10]（ 1970）采用了隨機(jī)游走方法對(duì) 19511968 年芝加哥商品交易所的大豆和玉米期貨的價(jià)華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開題報(bào)告 4 格變化進(jìn)行了研究，隨機(jī)游走檢 驗(yàn)的結(jié)果不能為大豆和玉米期貨投資性的價(jià)格序列提供一個(gè)滿意的解釋，因?yàn)樽韵嚓P(guān)檢驗(yàn)得到期貨價(jià)格變化的自相關(guān)性不顯著，認(rèn)為應(yīng)該拒絕隨機(jī)游走的假說(shuō)。 Praetz[6]（ 1975）也同時(shí)采用了游程檢驗(yàn)對(duì)悉尼羊毛期貨進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)，羊毛期貨市場(chǎng)雖然不是完全有效，但是市場(chǎng)參與者卻盡可能地減小交易等成本帶來(lái) 的不完美。 方差比率檢驗(yàn)是市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)的另一種重要方法，是建立在證券價(jià)格服從隨機(jī)游走的假設(shè)之上的。 Lo 和 Mackinlay [11](1988)對(duì)美國(guó)證券市場(chǎng) CRSP 指數(shù)、投資組合、個(gè)股分別作了方差比率檢驗(yàn)，結(jié)果表明：對(duì)于指數(shù)和組合， RW3 假設(shè)沒(méi)有被價(jià)值權(quán)重指數(shù)拒絕；而對(duì)于個(gè)股，很難發(fā)現(xiàn)市場(chǎng) 中的可預(yù)測(cè)部分。 他們還通過(guò)大量仿真試驗(yàn)得出結(jié)論：無(wú)論正態(tài)和同方差條件成立如否 ， 方差比方法均優(yōu)于傳統(tǒng)的檢驗(yàn)方法。齊明亮 [12]（ 20xx）對(duì)鄭州小麥期貨市場(chǎng)的有效性采用了自相關(guān)檢驗(yàn)、協(xié)積檢驗(yàn)和方差比檢驗(yàn)。結(jié)果顯示自相關(guān)檢驗(yàn)和協(xié)積檢驗(yàn)都表明鄭州小麥期貨市場(chǎng)滿足弱式有效 條件，但是方差比檢驗(yàn)卻表明其不滿足有效性假設(shè)。 隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與時(shí)間序列研究的深入與發(fā)展，計(jì)量知識(shí)在期貨市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)中的應(yīng)用也越來(lái)越廣，相關(guān)的研究和文獻(xiàn)也越來(lái)越多。在此之前市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)遇到的一個(gè)重要問(wèn)題就是金融資產(chǎn)的價(jià)格序列不是一個(gè)平穩(wěn)序列，因此容易拒絕市場(chǎng)有效的原假設(shè)，而單位根檢驗(yàn)很好的解決了這個(gè)問(wèn)題。在金融資產(chǎn)價(jià)格序列單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，期貨市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)的主要方法包括協(xié)整檢驗(yàn)和 GARCH 檢驗(yàn)，這也是目前主流的資本市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)方法。 Chowdhury[13]（ 1991）指出此前的市場(chǎng)有效性檢驗(yàn)采用的金融產(chǎn)品價(jià)格序列不是穩(wěn)定的價(jià)格序列，在一定程度上會(huì)影響檢驗(yàn)的結(jié)果。因此他采用了協(xié)整的方法對(duì)倫敦金屬交易所中上市的銅、鉛、錫、鋅四種期貨的期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格進(jìn)行了分析，實(shí)證結(jié)果拒絕了倫敦金屬期貨市場(chǎng)無(wú)效的假設(shè)。 Lai[14]（ 1991）對(duì)遠(yuǎn)期外匯市場(chǎng)上的英鎊、德國(guó)馬克、瑞郎、加元和日元的遠(yuǎn)期匯率和即期匯率之間采用了協(xié)整檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果與有效市場(chǎng)理論似乎不一致。 Lai 解釋這是因?yàn)樵谑袌?chǎng)中存在著風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，外匯市場(chǎng)并不能同時(shí)滿足市場(chǎng)有效性和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的聯(lián)合檢驗(yàn)。 Crowder 和 Hamed[15]（ 1993）收集了紐約貿(mào)易交易所從 1983 年 3 月到 1990 年 9 月，共 90 組石油期貨價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行了協(xié)整分析，實(shí)證結(jié)果支持了有效市場(chǎng)理論（即投機(jī)活動(dòng)的期望收益為零），實(shí)證結(jié)果同時(shí)拒絕了套利均衡理論（即投機(jī)的期望收益等于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率）。 Beck[16]（ 1994）研究了市場(chǎng)有效性和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)對(duì)期貨價(jià)格是對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的無(wú)偏估計(jì)這一理論的影響。通過(guò)對(duì) 5 個(gè)商品交易所分別在 8 個(gè)星期和 24 個(gè)星期的時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn) 5 個(gè)市場(chǎng)都有無(wú)效的時(shí)候，但不是一直都無(wú)效，并且拒絕無(wú)偏估計(jì)性的假設(shè)主要是由市場(chǎng)的無(wú)效性引起的，而不是由風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的存在引起的。 Joyeux 和 Milunovich[17]（ 20xx）通過(guò)對(duì)歐洲碳期貨的三個(gè)不同到期月份的合約分析后發(fā)現(xiàn)歐洲碳期貨市場(chǎng)存在著套利機(jī)會(huì)，但是 3 個(gè)不同合約有長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系。 Wang 和 Ke [18]（ 20xx）以小麥和玉米為例，對(duì)中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開題報(bào)告 5 貨市場(chǎng)的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明小麥的期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間具有長(zhǎng)期的均衡性，而大豆期貨市場(chǎng)在短期內(nèi)的市場(chǎng)有效性較弱，即小麥期貨市場(chǎng)是有效的，而大豆期貨市場(chǎng)的有效性較低，并分析這可能是由于過(guò)度投機(jī)和政府干涉造成的。 McKenzie 和Holt[19]（ 20xx）采用了 EngleGranger 兩步法和 Johansen 協(xié)整法對(duì)市場(chǎng)在長(zhǎng)期內(nèi)的有效性進(jìn)行了分析，而采用了 ARCHMECM 方法對(duì)市場(chǎng)的短期有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明在長(zhǎng)期內(nèi)，市場(chǎng)是有效的，也是無(wú)偏的；在短期內(nèi)，市場(chǎng)有無(wú)效的成分，并且存在市場(chǎng)溢價(jià)。 Kawamoto 和 Hamon[20]（ 20xx）提出了一直有效性（ consistently efficient）。他采用了 ECM 和 GARCHMECM 對(duì)不同時(shí)間維度的 WTI 期貨市場(chǎng)有效性進(jìn)行了分析，實(shí)證結(jié)果表明 8 個(gè)月到期的 WTI 期貨市場(chǎng)是一致有效的， 2 個(gè)月到期的 WTI 期貨市場(chǎng)不僅是一致有效的，同時(shí)也是無(wú)偏的。此外其他學(xué)者也采用了一些其他的檢驗(yàn)方法，如Rothig amp。 Chiarella[21](20xx)研究了肉牛、玉米及生豬期貨市場(chǎng)，對(duì) 之間的數(shù)據(jù)，使用了 ARCHLM 模型及向量自回歸模型（ VAR）進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)這些經(jīng)常被使用于各類期貨市場(chǎng)檢驗(yàn)的線性回歸結(jié)果都被拒絕（即進(jìn)行了誤設(shè)檢驗(yàn)，或Misspecification testing）。但是使用 STR 模型（即邏輯平滑過(guò)渡模型）則能夠通過(guò)檢驗(yàn)，并發(fā)現(xiàn)其中每一個(gè)市場(chǎng)均呈現(xiàn)出非線性的特征。 國(guó)內(nèi)的期貨市場(chǎng)建立的相對(duì)較晚，相應(yīng)的文獻(xiàn)研究出現(xiàn)的也比較晚。但是借助國(guó)外已經(jīng)較成熟的研究方法，國(guó)內(nèi)關(guān)于期貨市場(chǎng)有效性的文獻(xiàn)也浩如瀚海。 周偉 和 田耒 [22]（ 20xx）采用了序列自相關(guān)對(duì)期貨市場(chǎng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。王益 [23]（ 20xx）對(duì)我國(guó)滬銅期貨市場(chǎng)采用了隨機(jī)游走模型進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明無(wú)論在 1%， 5%還是 10%的顯著性水平下， 3 月期滬銅的收益率時(shí)間序列均不符合隨機(jī)游走模型，也證明了滬銅期貨不滿足弱式市場(chǎng)有效性。程可勝 [24]（ 20xx）采用了隨機(jī)游走模型對(duì)鄭州棉花期貨市場(chǎng)分析后得出了鄭州棉花期貨市場(chǎng)弱式有效的結(jié)論，并進(jìn)一步分析了棉花期貨市場(chǎng)效率較低的原因，給出了提高效率的措施建議。 辛宇 和 陳工孟 [25]（ 20xx）， 趙扣柱 [26]（ 20xx），徐成波 和 顏虎 [27]（ 20xx）等采用了方差比的方法對(duì)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)、股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行了有效性分析。 于虎山 [28]（ 20xx）， 秦俊琦 [29]（ 20xx）， 王川 [30]（ 20xx）等采用了協(xié)整模型和誤差修正模型對(duì)我國(guó)黃金期貨市場(chǎng)和糧食期貨市場(chǎng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。 唐衍偉 [31]（ 20xx）， 趙燕 [32]（ 20xx）等采用了 GARCH 模型對(duì)我國(guó)的股指期貨市場(chǎng)、銅、黃豆和小麥期貨市場(chǎng)進(jìn)行了分析和檢驗(yàn)。 總體而言，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于我國(guó)期貨市場(chǎng)有效性的 檢驗(yàn)基本都支持我國(guó)期貨市場(chǎng)處于弱式有效狀態(tài)的假設(shè)，而剛上市交易或上市交易時(shí)間不長(zhǎng)的期貨品種市場(chǎng)的有效性相對(duì)較弱，但是隨著期貨市場(chǎng)的不斷發(fā)展和投資者的逐漸理性，期貨市場(chǎng)的有效性也在不斷提高。 國(guó)內(nèi)外關(guān)于期貨波動(dòng)率的研究現(xiàn)狀 Fama[33]（ 1965）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)證券資產(chǎn)的價(jià)格具有尖峰、 厚尾的性質(zhì)，并且證券價(jià)格的變動(dòng)具有聚集（ Volatility Clustering）的現(xiàn)象，即證券收益率的方差會(huì)隨著時(shí)間的華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開題報(bào)告 6 變化而變化，大的波動(dòng)后面伴隨著大的波動(dòng)，小的波動(dòng)伴隨著小的波動(dòng)。這一研究發(fā)現(xiàn)為通過(guò)研究證券收益率的波動(dòng)性的變化來(lái)預(yù)測(cè)證券價(jià)格變化提供了新的理論和思路。關(guān)于證券收益率的波動(dòng)性，到目前為止已有很多的研究成果。這些研究文獻(xiàn)，主要集中在兩個(gè)方面。一是對(duì)證券或者期貨波動(dòng)率的特征特點(diǎn)的研究，二是對(duì)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)研究。 Chan[34]等（ 20xx）對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)的四種期貨合約的日波動(dòng)性研究后發(fā)現(xiàn)，收益率的日波動(dòng)率具有非對(duì)稱的特征，即負(fù)收益率對(duì)日波動(dòng)率的影響大于正收益率對(duì)波動(dòng)率的影響。并且波動(dòng)率與合約的交易量呈明顯的正相關(guān)而與未平倉(cāng)量呈負(fù)相關(guān)。 Elder 等 [35]（ 20xx）從對(duì)期貨市場(chǎng)的波動(dòng)率進(jìn)行小波系數(shù)分解分析后發(fā)現(xiàn)，期貨波動(dòng)率的自相似性與波動(dòng)率的長(zhǎng)記憶性一致，并且在有限無(wú)條件方差情況下展現(xiàn)了持久的長(zhǎng)記憶性。 Wang等 [36]（ 20xx）利用期貨價(jià)格和收益率的高頻數(shù) 據(jù)進(jìn)行分析后也發(fā)現(xiàn)了期貨波動(dòng)率的長(zhǎng)記憶性。 馬超群 等 [37]（ 20xx）對(duì)上海期貨交易所的銅和鋁期貨合約進(jìn)行非線性波動(dòng)檢驗(yàn)后得到的結(jié)論是：這兩種期貨價(jià)格的波動(dòng)都具有明顯的聚集現(xiàn)象，銅期貨的波動(dòng)沒(méi)有杠桿效應(yīng)，但是鋁期貨的“利多”對(duì)條件方差的沖擊大于“利空”的沖擊，并且也證實(shí)了期貨收益波動(dòng)率有明顯的 長(zhǎng)期記憶性。 曾銀球 [38]（ 20xx）多種方法對(duì)美國(guó)原油期貨進(jìn)行了分析，結(jié)果表明石油期貨收益率序列的長(zhǎng)記憶性不明顯，而波動(dòng)率的替代指標(biāo)絕對(duì)收益率序列呈現(xiàn)較強(qiáng)的長(zhǎng)期記憶性。 郭澤宇 [39]（ 20xx）運(yùn)用基本的 GARCH 和多種擴(kuò)展的GARCH 模型對(duì)我國(guó)黃金期貨進(jìn)行分析，論證了其時(shí)間序列具有波動(dòng)率集聚特征，同時(shí)波動(dòng)持續(xù)性存在 ARCH 效應(yīng)，認(rèn)為我國(guó)黃金期貨市場(chǎng)不存在杠桿效應(yīng)和高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)特征。 金成曉 和 王繼瑩 [40]（ 20xx）將 ADFKPSS 聯(lián)合檢驗(yàn)法、自相關(guān)系數(shù)法、 R/S 檢驗(yàn)法運(yùn)用到滬深 300 股指期貨的收益率及波動(dòng)率序列的長(zhǎng)記憶性檢驗(yàn)中，結(jié)果顯示滬深 300股指期貨的收益率序列不具有顯著的長(zhǎng)記憶性，而其波動(dòng)率序列具有顯著的長(zhǎng)記憶性，這意味著期貨市場(chǎng)中的事件或消息可能會(huì)對(duì)期貨的價(jià)格和收益率產(chǎn)生長(zhǎng)期和深遠(yuǎn)的影響。 田鳳平 等 [41]（ 20xx） 采用修正的已實(shí)現(xiàn)門閥多次冪變差研究滬深 300 股指期貨已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的跳躍特征 并構(gòu)建 AHARCTCJ 模型研究波動(dòng)率的跳躍成分對(duì)未來(lái)波動(dòng)率預(yù)測(cè)的影響。結(jié)果表明滬深 300 股指期貨波動(dòng)率的連續(xù)成分存在較強(qiáng)的長(zhǎng)記憶性 ， 而離散跳躍序列的長(zhǎng)記憶較弱 ； 顯著的離散跳躍對(duì)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)都存在顯著的正向影響。 早在 1985 年 Park 和 Stephen Sears[42]（ 1985）就提出用期貨合約相應(yīng)的期權(quán)價(jià)格來(lái)預(yù)測(cè)期貨合約價(jià)格和收益率的波動(dòng)率。這是因?yàn)槠谪浐霞s和相對(duì)應(yīng)的期權(quán)合約具有相同的到期月份，并且期權(quán)的定價(jià)公式中包含著參數(shù)隱含波動(dòng)率。通過(guò)對(duì)標(biāo)普 500 的期貨和期權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn)隱含在期權(quán)定價(jià)公式中的期貨波動(dòng)率的變化具有對(duì)稱性，并且隨著合約到期日的臨近，波動(dòng)率逐漸減小，這與以往的研究結(jié)果是相悖的。 Najand[43]（ 20xx）五種線性模型：（ 1）隨機(jī)游走模型、（ 2）自回歸模型，（ 3）移動(dòng)平均模型，（ 4）指數(shù)平滑模型，（ 5）雙指數(shù)平滑模型；以及三種非線性模型（ 1） GARCH 模型，（ 2）EGARCH 模型，（ 3）指數(shù)平滑轉(zhuǎn)移 ESTAR 模型對(duì)期貨的波動(dòng)率進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)分析，實(shí)證結(jié)果表明在線性模型中，自回歸 模型的擬合效果最好；三種非線性模型的擬合準(zhǔn)確華東交通大學(xué)碩士學(xué)位論文開題報(bào)告 7 性絕對(duì)性得高于線性模型；在所有模型中， EGARCH 模型的擬合效果最好。 Martens[44]（ 20xx）指出期貨品種合約的交易時(shí)間只集中在交易所的交易時(shí)間內(nèi)，并不是 24 小時(shí)都可以交易的，因此非交易時(shí)間內(nèi)期貨的波動(dòng)率可能與交易時(shí)間內(nèi)期貨的波動(dòng)率不同。通過(guò) 運(yùn)用幾種不同預(yù)測(cè)模型對(duì)高頻數(shù)據(jù)的標(biāo)普 500指數(shù)期貨的波動(dòng)率進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析后發(fā)現(xiàn)，在不存在夜間交易的情況下，期貨波動(dòng)率的最好擬合模型是 5 分鐘期貨收益率的平方和。 Smith 和 Bracker[45]（ 20xx）采用了一種基于迭代算法 GARCH 模型，并從短期、中期、長(zhǎng)期與隨機(jī)游走模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行比 較。結(jié)果顯示改進(jìn)的 GARCH 模型的預(yù)測(cè)能力比隨機(jī)游走模型的準(zhǔn)確性高出 20%30%，并且對(duì)長(zhǎng)期的波動(dòng)率的預(yù)測(cè)效果擬合度更高。 Sadorsky[46]（ 20xx）采用了如最小二乘回歸模型、指數(shù)平滑模型、 GARCH 等12 種不同的單變量和多變量模型對(duì)幾種期貨合約進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，實(shí)證結(jié)果表明TGARCH 模型對(duì)熱油和天然氣期貨的波動(dòng)率擬合效果最好， GARCH 模型對(duì)原油和無(wú)鉛汽油的擬合最好，簡(jiǎn)單移動(dòng)平均模型在階數(shù)選擇恰當(dāng)?shù)那闆r下也有很好的擬合效果。而且盡管雙變量 GARCH 和 VAR 等模型的復(fù)雜度更高，但是擬合效果卻比不上簡(jiǎn)單的GARCH 模型。 Agnolucci[47]（ 20xx）建立了 GARCH 模型 和隱含波動(dòng)率模型對(duì) WTI 的原油期貨波動(dòng)率進(jìn)行了分析和預(yù)測(cè)，在準(zhǔn)確性方面， GARCH 的表現(xiàn)比隱含波動(dòng)率模型更好，而且假設(shè)服從 GED 分布的 GARCH 模型的預(yù)測(cè)效果表現(xiàn)最好；在長(zhǎng)期的固定值假設(shè)下， CGARCH 的表現(xiàn)沒(méi)有進(jìn)一步的改善。 Wang 和 Garcia[48]（ 20xx）在建立的期貨波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型中考慮了波動(dòng)率的長(zhǎng)記憶性，季節(jié)效應(yīng)和結(jié)構(gòu)變化的影響因素，并對(duì)玉米期貨市場(chǎng)