【正文】 riable Coefficient tStatistic Prob. Period of time 2 1 1 2? ? ? ???? ? ? a Variable Coefficient tStatistic Prob. 2 1 1 2? ? ? ???? ? ? 結(jié)果表明在 1%的顯著水平下， 明顯 拒絕 0 2 1 1 2: ( ) 0H ? ? ? ???? ? ? ?， 因此滬深 300股指期貨對 滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 有顯著的價格發(fā)現(xiàn)作用 。 首先 從股指期貨的意義上看，其引導(dǎo)現(xiàn)貨指數(shù)維持穩(wěn)定不偏離價值的作用得到了體現(xiàn)，這種價格發(fā)現(xiàn)， 減弱 波動率的作用使得股指期貨 在市場上的地位得到了鞏固； 其次 ，從投資人的角度觀察，這種價格發(fā)現(xiàn)的作用使得我們對于證券市場的趨勢得到更好的掌握，單向的領(lǐng)先滯后關(guān)系讓我們對兩個市場之間的動態(tài)關(guān)系乃至未來趨勢有了更加理性的認(rèn)知 ， 讓投資者可以借鑒 期貨市場 對投資進(jìn)行合理的風(fēng)險控制。 這 極大地證明了股指期貨對于現(xiàn)貨的影響是單向的， 也即證明了本文論證的滬深 300股指期貨 對于滬深 300 現(xiàn)貨 指數(shù)收益序列的領(lǐng)先滯后關(guān)系。滬深300 指數(shù)收益和滬深 300 股 指 期 貨 收 益 計 算 公 式 為： , , , 1if , if , if , 1ln lnln lnhs t hs t hs tt t tR P PR P P ???? 基本統(tǒng)計分析 圖 31 滬深 300 股指期貨 與現(xiàn)貨的 價格走勢圖（ a 期） 2021205021002150220022502300235024001 256 511 766 1021 1276 1531 1786 2041Phs Pif6 圖 32 滬深 300 股指期貨 與現(xiàn)貨的 價格走勢圖（ b 期） 圖 34 滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 與股指期貨收益序列的對比圖 （ a 期 ） 05001000150020212500300035004000450050001 256 511 766 1021 1276 1531 1786 2041 2296 2551 2806 3061Phs Pif01 256 511 766 1021 1276 1531 1786 2041Rhs Rif01 256 511 766 1021 1276 1531 1786 2041 2296 2551 2806 3061Rhs Rif7 圖 35 滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 與股指期貨收益序列的對比圖 （ b 期 ） 通過建立 和估計線性模型可以得到滬深 300 股指期貨 與現(xiàn)貨市場之間的領(lǐng)先滯后 關(guān)系的 程度 ，以領(lǐng)先 一個階段 即 5 分鐘 表現(xiàn) ； 但線性模型只關(guān)注于收益序列間的領(lǐng)先 與 滯后關(guān)系，卻忽視了解釋的完備性 ： 如忽視了 交易的頻次 對收益波動的影響，典型股票的影響 等因素 。 3 2 理論與 方法 建立線性模型 通過收集數(shù)據(jù)搭建 滬深 300 股指期貨 的收益對其 現(xiàn)貨指數(shù) 的多期線性回歸模型 ，結(jié)果見下 ： ,mh s t i if t i timRR? ? ????? ? ?? () ,hstR 標(biāo)示 滬深 300 現(xiàn)貨的收益 ， ,iftR 標(biāo)示滬深 300 股指期貨的 回報， i? 為 相距期數(shù) （使用 五分鐘高頻數(shù)據(jù)即每隔一期為 5 分鐘 的領(lǐng)先或滯后）， t? 為 當(dāng)期誤差項 ， 期中由于使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析求和公式中使 用 由 m 到 m 的 i 值進(jìn)行雙向的檢驗(yàn)。 在一個 信息完全對稱的世界 ， 擁有相同標(biāo)的資產(chǎn)的現(xiàn)貨市場和股指期貨市場 的 波動應(yīng)當(dāng)一致 ，二者收益序列的波動序列相關(guān)性很強(qiáng) 。 股指期貨具有 降低市場波動率 ， 價格發(fā)現(xiàn) 和 控制 風(fēng)險 的作用， 實(shí)際上根據(jù)相關(guān)的期貨的時間的就能夠得到一些國家在面對這些問題的時候往往就會得到的結(jié)果表明，股指期貨 的 交易強(qiáng)度和 流動性都 要 高于股票市場， 其 已經(jīng)發(fā)展為全球證券市場交易 比重 最大的期貨 種類 。 （ 3） 第三部分 為 數(shù)據(jù)和 實(shí)證分析。由于股指期貨 的價格反映了其標(biāo)的物的全部信息， 而現(xiàn)貨指數(shù)中不能包含 紅利 、股利等信息對于價格變動的影響 ， 而滬深 300 組合 中包含的股票每年兩次分別在 6 月 及 12 月 第二個星期五的下一個交易日進(jìn)行紅利對股價的影響的調(diào)整，故此本文采用兩次調(diào)整后的數(shù)據(jù)以免沒有全收益的缺陷造成的分析偏差。 基于聯(lián)立方程 的格蘭杰因果檢驗(yàn) 單位根檢驗(yàn)均在 1%的水平下拒絕 存在 單位根的原假設(shè)，因而 可以 通過實(shí)證的方式建立雙變量 VAR 模型對 滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 和滬深 300 股指期貨 的收益序列進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)。 Koch, T. W. (1987). The temporal price relationship between S amp。 本部分的 研究 將按照以下順序進(jìn)行： 1. 對滬深 300 指數(shù)和滬深 300 股指期貨收益序列進(jìn)行 GARCH(1,1）建模， 獲得對應(yīng)序列的 GARCH 方差序列； 2. 針對滬深 300 指數(shù)收益序列、滬深 300 指數(shù)收益方差序列、滬深 300 股指期貨收益序列以及股指期貨收益方差序列，以（ ）式為基礎(chǔ)，建立起聯(lián)立方程組； 3. 對獲得的聯(lián)立方程采用格蘭杰因果檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，分析多變量之間存在的動態(tài)引導(dǎo)關(guān)系。 與傳統(tǒng)多元線性方程相比 ，聯(lián)立方程中回歸方程的被解釋變量在另一回歸方程中可視為解釋變量，且在連立方程中，各變量之間可以直接或間接相互影響。若 現(xiàn)貨市場 對信息的反饋速度快，而股指期貨市場的反饋 較為 滯后則會出現(xiàn)現(xiàn)貨市場對股指期貨市場的領(lǐng)先關(guān)系，反之則是以上分析的股指期貨對于現(xiàn)貨市場的領(lǐng)先之后現(xiàn)象。 現(xiàn)貨指數(shù)與股指期貨 間的領(lǐng)先滯后關(guān)系 —— 基于滬深 300 的研究 目錄 摘要 ........................................................................................................................................ 1 1 引言 ...................................................................................................................................... 2 研究背景及文獻(xiàn)綜述 ................................................................................................... 2 本文邏輯框架 .............................................................................................................. 2 2 理論與方法 ..............................................