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(編輯修改稿)
2024-07-10 07:00 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 mmt i t i i t i tiiy y xx x y? ? ? ?? ? ? ?????????? ? ? ?? ? ? ????? () 若 檢驗(yàn) x 是否是 y 的格 蘭杰原因 ，亦即檢驗(yàn) 以下假設(shè) ： 01: i: 0 , 1, 2 , mH i 0iHi? ??? ?存 在 ， 使 得 為了研究滬深 300股指期貨與滬深 300現(xiàn)貨指數(shù)收益和波動(dòng)序列多變量之間的因果關(guān)系，把格蘭杰因果檢驗(yàn)應(yīng)用于連立方程（ ），例如檢驗(yàn)滬深 300 股指期貨的回報(bào)是否是滬深 300指數(shù)回報(bào)的格蘭杰原因， 原假設(shè)即為： 1 ,0 1 ,1 1 , 2 1 , n= = = = 0? ? ? ? 原假設(shè) 的 含義即 股指期貨的回報(bào)對(duì)于現(xiàn)貨指數(shù)的 回報(bào) 序列不存在解釋能力。 5 3 數(shù)據(jù) 與實(shí)證 數(shù)據(jù)與 相關(guān)變量的選取 本文選取 2021 年 12 月 20 日至 2021 年 2 月 28 日（簡(jiǎn)稱 a 期）和 2021 年 7 月 1 日至2021 年 9 月 30 日（簡(jiǎn)稱 b 期）的滬深 300 股指期貨連續(xù)合約以及滬深 300 指數(shù)的高頻 5 分鐘交易價(jià)格數(shù)據(jù)作為樣本。由于股指期貨 的價(jià)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(duì)于價(jià)格變動(dòng)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(gè)星期五的下一個(gè)交易日進(jìn)行紅利對(duì)股價(jià)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。 由于兩個(gè)市場(chǎng)的交易不同時(shí)和最終交易造成的時(shí)點(diǎn)不一致會(huì)影響研究，所以本文將 兩個(gè)市場(chǎng)在不同的時(shí)間下得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除操作。 以 ,hstP 300表 示 滬 深 指 數(shù) 在t 時(shí)價(jià)格， if,tP 300表 示 滬 深 股 指 期 貨 合 約 在t 時(shí)價(jià)格。滬深300 指數(shù)收益和滬深 300 股 指 期 貨 收 益 計(jì) 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(jì)分析 圖 31 滬深 300 股指期貨 與現(xiàn)貨的 價(jià)格走勢(shì)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(jià)格走勢(shì)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(duì)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(duì)比圖 （ b 期 ） 通過建立 和估計(jì)線性模型可以得到滬深 300 股指期貨 與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的領(lǐng)先滯后 關(guān)系的 程度 ，以領(lǐng)先 一個(gè)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(duì)收益波動(dòng)的影響，典型股票的影響 等因素 。 基于 線性模型的 領(lǐng)先滯后關(guān)系研究 針對(duì)現(xiàn)在的滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù)收益等相關(guān)的數(shù)據(jù)我們搭建了相關(guān)的模型，并且在這個(gè)過程中使用的是 DW 檢驗(yàn)等一系列的方法來得到最優(yōu)滯后階數(shù)，估計(jì)結(jié)果如表 31. 表 31（ a） 滬深 300 指數(shù)與股指期貨收益基于線性模型估計(jì)結(jié)果 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. 3?? 2?? 1?? 0? 1? 2? 3? Rsquared Du rbi n Wat son s tat? . of regression A kaik e i nfo crit er ion Sum squa red resid Schwarz criterion 表 31（ b） 滬深 300 指數(shù)與股指期貨收益基于線性模型估計(jì)結(jié)果 Variable Coefficient Std. Error tStatistic Prob. 3?? 2?? 1?? 0? 1? 2? 3? Rsquared Du rbi n Wat son s tat? . of regression A kaik e i nfo crit er ion Sum squa red resid Schwarz criterion 由 表 31 線性模型 的估計(jì)結(jié)果可知： a 期 之中 10,??? 在 1%的顯著水平下 明顯拒絕原假8 設(shè) ，表明股指期貨 的 滯后一期 與滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 同 一 期 系數(shù) 顯著， 23,????在 5%的顯著水平下顯著， 所以在 a 期之內(nèi) 滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 領(lǐng)先滬深 300 股指期貨 的幅度在 5 到 15 分鐘 之間。 而 在 b 期 內(nèi)， 2 1 0,? ? ??? 同時(shí) 在 1%的 顯著水平下 拒絕原假設(shè)， 且 12,????的 回歸系數(shù)明顯 大 于 1? 的 回歸系數(shù)。因此 可以得到以下結(jié)論 ： 1. 在區(qū)間 2021 年 12 月 20 日 到 2021 年 2 月 28 日 之間，滬深 300 股指期貨 領(lǐng)先滬深 300現(xiàn)貨指數(shù) 的時(shí)間為 515 分鐘 ； 2. 在區(qū)間 2021 年 7 月 1 日 到 2021 年 9 月 30 日 之間， 滬深 300 股指期貨 領(lǐng)先滬深 300 現(xiàn)貨指數(shù) 的時(shí)間設(shè)置為 10 分鐘 ； 3. 通過實(shí)際的驗(yàn)證得到的結(jié)果是 滬深 300現(xiàn)貨指數(shù)與 滬深 300股指期貨實(shí)際上是處于一個(gè) 比較好的位置 。 對(duì) 10 1:0niji n jH ????? ?????進(jìn)行如 （ ） 式 的變形回歸估計(jì)，得到 如下表格： 表 32 零假設(shè) 驗(yàn)證 結(jié)果 Variable Coefficient tStatistic Prob. Period of time 2 1 1 2? ? ? ???? ? ? a Variable Coefficient tStatistic Prob. 2 1 1 2? ? ? ???? ? ? 結(jié)果表明
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