【文章內(nèi)容簡介】 益。并且，這也是預測股指的一個新的途徑。研究也可以有利于我國的金融市場的健康發(fā)展。 三 、 實證檢驗 （ 一 ） 研究理論 股指期貨實際上是在期貨市場上交易其所標的的股票指數(shù)的合約。股指期貨和指數(shù)現(xiàn)貨的市場價格變化，反映了股指期貨市場 和股指現(xiàn)貨市場受市場新信息的沖擊后做出的反山東財經(jīng)大學 畢業(yè) 論文 5 映。在理論上，當市場有效時，股指期貨市場價格與其標的指數(shù)市場價格之間應存在某種均衡關系，否則，市場上的套利者可以在另個市場上進行相關操作，來獲取無風險利潤。對期貨與現(xiàn)貨價格關系的研究有很多，但是，使用最多的還是持有成本模型。該模型由Cornelamp。French推導出，此模型建立在無套利的基礎上，給出了期貨與現(xiàn)貨在理想市場條件下的價格關系：股指期貨的市場價格等于現(xiàn)貨指數(shù)的市場價格加上融資成本減去股息收益。 但 持有成本模型建立在理想的市場環(huán)境中，即市場至少要滿足以下幾條假設 :1市場強勢有效 。 。而現(xiàn)實中的市場是無法滿足理想市場條件的，在現(xiàn)實中，股指期貨與指數(shù)現(xiàn)貨市場價格之間的理論關系不確定。為了檢驗在我國的市場上， IF300股指期貨是否發(fā)揮了價格發(fā)現(xiàn)功能。價格發(fā)現(xiàn)的過程是一個市場的投資者通過買賣行為，將信息反應到資產(chǎn)價格上的過程。如果市場是完全有效的，那么價格將反應出所有可以獲得的信息。而在一個大的金融市場中，細分的每個小市場比如股票市場和股指期貨市場的價格波動往往會受到同一信息的影響。而這兩個市場在將信息、完全反應到價格的過程所耗費的 時間卻長短不一，甚至某個市場資產(chǎn)的價格會因為另一個市場價格的變動而變動。即可以導致一個市場的價格可以引導另外市場的價格。由于對信息的聚集和反應速度不同，兩個市場的價格將出現(xiàn)明顯的領先一滯后關系。我們很難對某個信息在某個市場反應的時間進行量化分析，但是我們可以通過分析研究兩個相關市場之間價格的關系，來研究某個市場的價格發(fā)現(xiàn)功能。 （二） 數(shù)據(jù)來源與樣本選擇 IF300股指期貨 作為在 我國 市場上流通交易時間最久 的股指期貨。 不同于 我國證券市場上 其他 根據(jù)所包含成份股的不同，代表了不同的行業(yè)、板塊的走勢 的股票指數(shù) ， IF300指 數(shù) 選取的是市 場 中規(guī)模大、流動性好的 300只股票， 能夠很好地代表我國股市的市場行情其選股 的標準 不 是 行業(yè)與股份而在于 股票的規(guī)模和流動性。因此， 包含滬深兩股市值近百分之六十且 各行業(yè)的股票都達到了基本的均衡 的 IF300指數(shù)能夠很好的代表我國 A股市場。 故而 本文選取 了 對 IF300股指期貨與 IF300指數(shù)分析 的 研究方式， 通過 檢驗兩 者之間的相互關系，來對 IF300股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能進行檢驗。本文交易數(shù)據(jù)均來自同花順，計量分析軟件為 。 本文 分別 采用 了 IF300股指期貨 的 當月連續(xù)和 IF300指數(shù)的日收盤價 作為 數(shù)據(jù)， 并由此對 不同市場趨勢下的 IF300股指期貨的價格發(fā)現(xiàn)能力進行實證研究。 由于 股指期貨合約到期日的限制， 本文選擇了股指期貨各個當月連續(xù)的歷史數(shù)據(jù)作為股指期貨的數(shù)據(jù)樣本，來組成連續(xù)滬深 300股指期貨的時間序列數(shù)據(jù)。 樣本研究區(qū)間為自 2021年 4月 21日至 2021年 2月 15日，兩年的時間段，除去周末和法定山東財經(jīng)大學 畢業(yè) 論文 6 節(jié)假日的非交易日，共有 444對日數(shù)據(jù)。 并根據(jù)市場行情趨勢的不同劃分為上漲和下跌兩組進行對照比較。 （ 三 ） 實證檢驗 從下面的圖表中可以看出，無論市 場趨勢上漲還是下跌，股指與股指期貨的走勢基本一致，具備同步性和一致性。（其中 s為滬深股指， f 為股指期貨， ln為對數(shù)序列， r為對數(shù)差分序列 ,1 為市場趨勢下跌時， 2為市場趨勢上漲時） 2 , 5 0 03 , 0 0 03 , 5 0 04 , 0 0 04 , 5 0 05 , 0 0 05 , 5 0 025 50 75 1 0 0 1 2 5 1 5 0 1 7 5 2 0 0F1 S12 , 0 0 02 , 4 0 02 , 8 0 03 , 2 0 03 , 6 0 04 , 0 0 04 , 4 0 025 50 75 1 0 0 1 2 5 1 5 0 1 7 5 2 0 0F2 S2 7 . 98 . 08 . 18 . 28 . 38 . 48 . 58 . 625 50 75 1 00 1 25 1 50 1 75 2 00L o g F 1 L o g S 17 . 67 . 77 . 87 . 98 . 08 . 18 . 28 . 38 . 425 50 75 1 00 1 25 1 50 1 75 2 00L o g F 2 L o g S 2 . 1 2 . 0 8 . 0 4. 0 0. 0 4. 0 8. 1 225 50 75 1 0 0 1 2 5 1 5 0 1 7 5 2 0 0L o g D i f f e r e n c e d F 1L o g D i f f e r e n c e d S 1 . 1 2 . 0 8 . 0 4. 0 0. 0 4. 0 825 50 75 1 0 0 1 2 5 1 5 0 1 7 5 2 0 0L o g D i f f e r e n c e d F 2L o g D i f f e r e n c e d S 2 從上圖可以看出相較于市場趨勢上漲時，市場趨勢下跌時的期貨價格更明顯的領先于現(xiàn)貨貨價格。 而從下表可以看出，無論市場趨勢上漲還是下跌滬深 300 股指期貨、現(xiàn)貨的對數(shù)收益率的 JB 均統(tǒng)計量遠遠大于 50%和 1%顯著性水平下的臨界值 5，因此拒絕時間序列是標準山東財經(jīng)大學 畢業(yè) 論文 7 正態(tài)分布的原假設，各個時間序列的分布均不符合標準正態(tài)分布。 s1 s2 lns1 lns2 rs1 rs2 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis JarqueBera Probability 0 Sum Sum Sq. Dev. f1 f2 lnf1 lnf2 rf1 rf2 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis JarqueBera Probability 0 Sum Sum Sq. Dev. 通過時間序列的平穩(wěn)性檢驗來確定時間序列沒有隨機波動或確定性趨勢，從而排除 進行時間序列分析時，由于其是非平穩(wěn)時間序列而出現(xiàn)的“偽回歸”。 本文首先用單位根檢驗來檢測 IF300 股指期貨與現(xiàn)貨的各個序列是否平穩(wěn)。本文采用ADF 檢驗，并通過 SC 準則來確定最佳滯后階數(shù)。 山東財經(jīng)大學 畢業(yè) 論文 8 s1 f1 lns1 lnf1 rs1 rf1 tStatistic Prob.* 0 0 1% level 5% level 10% level s2 f2 lns2 lnf2 rs2 rf2 tStatistic Prob.* 0 0 1% level 5% level 10% level 從以上檢驗結果可以看出，無論市場趨勢是上漲還是下跌 IF300 股指期貨與 IF300指數(shù)的時間序列都存在單位根，為非平穩(wěn)時間序列。但兩者的對數(shù)差分序列 (r)在 1%、 5%、10%顯著性水平下都不存在單位根，是一個 I(0）過程。因此，在兩種趨勢下 IF300 的股指和股指期貨的時間序列都是 1 階單整的，其對數(shù)收益率序列是平穩(wěn)時間序列。 在 pp檢驗中，對數(shù)收益率序列依舊具有平穩(wěn)性，得到結果如下 : rs1 rf1 rs2 rf2 Prob.* 0 0 0 0 Adj. tStat 1% level 5% level 10% level 在用時間變量建立經(jīng)典回歸模型時，一般都要求時間變量是平穩(wěn)時間序列。如果用