【導讀】遠期性指期貨價格是依據未來信息或者后市預期達成的虛擬的遠期價格。合分析，以判斷期貨價格及其變動。投資者數目眾多，投資者都以利潤最大化為目標；任何與期貨投資相關的信息都以隨機方式進入市場；投資者對新的信息的反應和調整可迅速完成。面分析方法無效，基本面分析方法也無效。內幕信息利用者也不能獲得超額收益。一基本原則出發(fā)，評估期貨價格合理性，并提出投資建議。貨價格并預測未來變化趨勢。指標進行解讀和研判;儲蓄減少支出，消費支出受到抑制;其次，通貨緊縮期間實際利率水平增長，資金成本增加，向下降，而居民收入減少會進一步減少消費支出。如果是以減少公共工

　　

【正文】 是固定的 ， 即假定 x 是非隨機的； ? 誤差項 ? 的均值為零； ? 誤差項 ? 的方差為常數； ? 誤差項 ? 是 獨立隨機變量且服從正態(tài)分布 ，即 2~ (0, )N??。 6. 如何檢驗一元線性回歸系數與方程的顯著性？ 在利用 回歸方程 進行 分析和預測 前， 需要對估計出的回歸系數進行顯著性檢驗，以確認自變量 x 對因變量 y 的影響是否顯著。 一 元線性 回歸系數的顯著性檢驗就是檢驗回歸系數1?? 是否為零。常用的檢驗方法是正態(tài)分布下的 t 檢驗法。 一元線性回歸模型是用 自變量 x 的取值來估計或者預測 因變量 y 的取值，但是估計或者預測的精度如何將取決于回歸直線對觀測數據的擬合程度，即回歸直線對數據的擬合優(yōu)度，一般用判定系數對擬合優(yōu)度進行度量。 在一元線性回歸模型 中，回歸系數的顯著性檢驗和方程的顯著性檢驗是等價的。 7. 如何使用一元線性回歸方程進行預測？ 所謂預測就是指通過自變量 x 的取值來預測因變量 y 的取值。一般分為點預測和區(qū)間預測。 點預測就是將 x 的一個特定值 0x 代入樣本回歸方程，計算得出的 0?y 就是對應 0y 的點預測值，即 0 0 1 0? ??yx???? 。 區(qū)間預測就是在給定顯著性水平 ? 的條件下，找到一個區(qū)間 12( , )TT ，使對應于特定 0x的 0y 包含在這個區(qū)間 12( , )TT 的概率為 1?? ，即 0y 在置信水平為 1?? 的置信區(qū)間為： 200221()1? 1()n iixxy t sn xx???? ? ? ? ??? 8. 如何計算一元線性回歸方程的判定系數？ 判定系數是對估計的回歸方程擬合優(yōu)度的度量?；貧w平方和占總體平方和的比例，也就是回歸可以解釋總體平方和的比例稱為判定系數，記為 2R ，其計算公式為： 222 112211? ?( ) ( )1( ) ( )nni i iiinniiiiy y y ySSRR SSTy y y y??????? ? ? ??????? 9. 如何理解 多元線性回歸分析？ 多元線性回歸方程是一元線性回歸方程的擴展，主要描述因變量與兩個或兩個以上的自變量之間的線性關系。一般地，多元線性回歸模型的表達式如下： 0 1 1 2 2 kky x x x? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? 10. 如何檢驗多元線性回歸系數與方程的顯著性？ 回歸方程的顯著性檢驗 包括 對回歸方程線性關系的檢驗（ F 檢驗） （即方程顯著性檢驗）以及對回歸方程系數顯著性進行的檢驗（ t 檢驗）。 前者主要是檢驗因變量同多個自變量的線性關系是否顯著，在 K個自變量中，只要有一個自 變量與因變量的線性關系顯著， F檢驗就能通過?；貧w系數檢驗則是對每個回歸系數分別進行單獨的檢驗，它主要用于檢驗每個自變量對因變量的影響是否顯著。 11. 多元線性回歸模型分析一般會遇到哪些問題？ 當實際數據不滿足多元回歸模型的基本假設條件時，由模型得到的參數估計量就不是無偏有效的，該模型就不能用于分析預測。一般在回歸分析中遇到的問題主要包括多重共線性、自相關和異方差等問題。 12. 什么是異方差？如何處理異方差問題？ 由于實際問題是錯綜復雜的，因而建立 回歸分析模型 時， 偶爾也會出現某一因素或者一些因素隨著解釋變量觀測值的變 化而對解釋變量產生不同的影響，導致隨機誤差項產生不同的方差。異方差的出現會降低回歸方程的可靠性。 對回歸模型存在異方差問題的主要處理方法有：加權最小二乘法與改變模型的數學形式兩種方法。 13. 什么是自相關？如何處理自相關問題？ 自相關是指模型的誤差項 之 間存在相關性。一旦發(fā)生自相關，意味著數據中存在自變量所沒有解釋的某種形態(tài)。自相關的存在，說明模型并不完善。 自相關的 主要 處理方法如下： ? 盡量尋找方程中所遺漏的顯著解釋變量 ； ? 如果所有可能的解釋變量都不能有效改善自相關，嘗試其他的函數形式 ； ? 如果前兩個步驟都不行的話 ， 需要采用差分法、自回歸法、移動平均法或者這些方法的 綜合運用等方法。 14. 自相關的來源有哪些？ 自相關存在 的原因 主要有經濟變量的慣性、回歸模型的形式設定存在錯誤、回歸模型漏掉了重要 的 解釋變量以及因對數據加工整理導致誤差項之間產生自相關等原因。 15. 自相關有什么影響？ 線性回歸模型 的基本假設 之一 是誤差項為隨機分布 ，如果存在自相關，回歸系數標準誤差和標準差都可能會嚴重低估，影響模型的準確性 。 16. 什么是多重共線性？如何處理多重共線性？ 當回歸模型中兩個或兩個以上的自變量彼此相關時，則稱回歸模型中存在多重 共線性。處理方法有：剔除一些不重要的解釋變量 、 增加樣本容量 、 回歸系數的有偏估計等。 17. 多重共線性的來源有哪些？ 多元回歸模型涉及多個經濟變量時，由于這些變量受相同經濟環(huán)境的影響，存在共同的變化趨勢，它們之間大多存在一定的相關性 ， 這種相關因素是造成多重共線性的主要根源。另外，當模型中存在自變量的滯后項時也容易引起多重共線性。 18. 如何使用多元線性回歸模型進行預測？ 對于多元回歸，可 以利用給定的自變量，求出因變量均值的置信區(qū)間及個別值的預測區(qū)間，從而 進行估計與預測。 其原理和一元線性回歸模型的預測一樣。 19. 時間序列 數據一般有哪幾種類型？ 時間序列分為隨機性時間序列和非隨機性時間序列。非隨機性時間序列包括：平穩(wěn)性時間序列、趨勢性時間序列和季節(jié)性時間序列三種。 平穩(wěn)性時間序列，是指由確定性變量構成的時間序列，其特點是影響數列各期數值的因素是確定的，且各期數值總是保持在一定的水平。 如果一個序列的均值和自協方差不依賴于時間，則說明它是平穩(wěn)的。 趨勢性時間序列，是指各期數值逐期增加或逐期減少，呈現一定的發(fā)展變化趨勢的時間序列。季節(jié)性時間序列，是指按月統(tǒng)計的各期數值，隨一年內季節(jié)變化而 呈 周期性波動的時間序列。 不平穩(wěn)的時間序列稱為非 平穩(wěn)。金融市場研究中用到的日數據、周數據序列一般是非平穩(wěn)的。 20. 時間序列的平穩(wěn)性檢驗方法有哪些？ 檢查序列平穩(wěn)性的標準方法是單位根檢驗，常用的檢驗方法包括： DickeyFuller 檢驗方法（簡稱 DF 檢驗法）、增廣 DF檢驗方法（簡稱 ADF 檢驗法）和 PhillipsPerron 檢驗方法（簡稱 PP 檢驗法）。 21. 什么是變量間的因果關系？ 當一個變量的變化引起另一個變量變化時，我們稱這兩個變量間存在因果關系。 22. 變量間的因果關系檢驗方法有哪些？ 目前因果關系成熟的檢驗方法是格蘭杰因果檢驗方法（ Granger Casuality Test）。 該理論的基本思想是：變量 x 和 y ，如果 x 的變法引起了 y 的變化， x 的變化應當發(fā)生在 y的變化之前。即如果說“ x 是引起 y 變化的原因”，則必須滿足兩個條件：一、 x 應當有助于預測 y ；二、 y 不應當有助于預測 x 。 23. 什么是變量間的長期均衡關系？ 雖然很多金融、經濟時間序列數據都是不平穩(wěn)的，但它們可能受某些共同因素的影響，從而在時間上表現出共同的趨勢，即變量之間存在一種穩(wěn)定的關系，它們 的變化受到這種關系的制約，因此它們的某種線性組合可能是平穩(wěn)的，即存在協整關系，變量間的協整關系也稱作長期均衡關系。 24. 變量間的長期均衡關系常用檢驗方法是什么？ 協整分析方法是 Granger 等人創(chuàng)立的，常用的協整關系的檢驗與估計方法有： Johansen極大似然法。 第七章 期貨交易策略分析 1. 企業(yè)在套期保值中常見的問題有哪些？ 答：（ 1）定位不明確，把期貨市場當做博取價差的賭場 （ 2）認為套期保值沒有風險，比如基差的風險和保證金追加風險 （ 3）認為套期保值不需要分析行情 （ 4）管理機 制不規(guī)范 （ 5）教條式套期保值 ？ 答：（ 1）管理運營風險（資金管理風險、決策風險和價格預測風險） （ 2）交割風險（交割商品是否符合交易所規(guī)定的質量標準，交貨時間不能保證，交貨環(huán)節(jié)成本控制不好，交割庫庫容緊張，替代品升貼水問題，交割中增值稅的問題） （ 3）操作風險 （ 4）基差風險 （ 5）合約流動性風險 ？ 答：（ 1）循環(huán)套保（換月移倉） （ 2）套利套保（利用近遠期合約的價差，比 如買入保值，買入遠月貼水的合約） （ 3）預期套保（比如覺得期貨價格有利，提前買入套期保值 50 噸，可能實際現貨10 噸，以后每個月平期貨頭寸 10 噸） （ 4）策略套保（選擇合適的套保比率） （ 5）期權套保 ？ 答：（ 1）明確套期保值的需求 （ 2）制定套期保值策略（ 3 從基差角度選擇套期保值入場和出場點） （ 3）選定目標價位 分別是什么？ 答：單一的優(yōu)缺點：優(yōu)點：目標明確，操作簡單，能有效抑制投機性傾向；缺點：市場長期走高或者走低時，一旦目標價格制定不合適，在企業(yè)一次性賣出保值或者買入保值的情況下下，容易使得企業(yè)套保價位偏低或者偏高，從而失去部分利潤 多級目標的有缺點：優(yōu)點；具有較大的靈活性，在市場大牛市或者大熊市時，能有效抓住不同階段套保，逐步提高或者較低套保價位，避免失去較大的套保機會，從而提高套保效果；缺點：當市場價格達不到企業(yè)設定的多級目標價位，很可能出現套保不足的問題 ？ 答：（ 1）投機交易技術手段不斷發(fā)展 （ 2）投機者組織形態(tài)的發(fā)展，機構投資者占比逐步提高 （ 3）投機交易方式的發(fā)展（從早期單邊單品種的投機交易，逐步發(fā)展到價差交易、波動率交易以及指數化交易等多種交易方式） ？ 答：主要有商品指數基金，期貨投資基金，對沖基金，國際投行以及商業(yè)銀行等，另外，證券公司，養(yǎng)老基金、共同基金、私募股票基金以及日內交易公司等機構也紛紛將資金投向期貨市場 ？ 答：（ 1）各類商品指數中均包含能源、貴金屬、基 本金屬、農產品和畜產品五大類 （ 2）能源比重最大 （ 3）不參與實物交割，遵循一定規(guī)則，在合約到期前進行遷倉交易 （ 4）運作頻率低 ： 答：（ 1）宏觀型交易策略 （ 2）行業(yè)型交易策略 （ 3）事件型交易策略 （ 4）價差結構性交易策略 ？ 答：氣候災難，病蟲害，生產事故，進出口事件，關稅政策，收儲拋儲等，交易事件如強制平倉，保證金變化、合約換月、交割規(guī)則變化等 ： 答：跟隨趨勢型交易策略和反趨勢型策略 交易系統(tǒng)的設計步驟？ 答：（ 1）交易策略的提出（從上到下和從下到上兩種） （ 2）篩選交易對象 （ 3）交易策略的公式化 （ 4）系統(tǒng)的統(tǒng)計檢驗 （ 5）交易系統(tǒng)的優(yōu)化 （ 6）交易系統(tǒng)的外推檢驗 （ 7）實戰(zhàn)檢驗 （ 8）檢測與維護 ？ 答：（ 1）相對低的波動率 （ 2）價差比價格容易預測 （ 3）更有吸引力的風險收益比 ？ 答：（ 1）季節(jié)因素（ 2）持倉費用（ 3）進出口費用（ 4）價差關系（ 5）庫存關系（ 6）利潤關系 （ 7）相關性關系 ？ 答：（ 1）交易和交割手續(xù)費（ 2）運輸費用（ 3）檢驗費（ 4）倉租費（ 5）入庫費（ 6）增值稅（ 7）資金利息（ 8）倉單升貼水 ： 答：（ 1）擠倉（ 2）庫存變化（ 3）進出口問題 ？ 答：（ 1）不同合約 供求關系（ 2）投機者的偏好 ？ 答：（ 1）高度相關的同方向運動（ 2）波動率相當（ 3）投資回收需要一定的時間周期（ 4）有一定資金規(guī)模的要求 ？ 答：（ 1）出現套利機會大（ 2）相應風險大 20 跨市套利的風險主要有哪些？ 答：（ 1）比價穩(wěn)定性（ 2）市場風險（ 3）信用風險（ 4）時間敞口風險（ 5）政策性風險 第八章 期權分析 1. 什么是期權價格？期權價格由哪兩部分組成？ 期權價格指的是買進（或賣出）期權合約時所支付（或收?。┑臋嗬?。期權價格由內涵價值和時間價值組成。 2. 執(zhí)行價格與標的物及實值期權、虛值期權和平值期權的關系如何？ 看漲期權 看跌期權 執(zhí)行價格 標的物價格 該期權為實值期權 該期權為虛值期權 執(zhí)行價格 標的物價格 該期權為虛值期權 該 期權為實值期權 執(zhí)行價格 =標的物價格 該期權為平值期權 該期權為平值期權 3. 影響期權價格的基本因素有哪些？ 影響期權價格的基本因素主要有：標的物價格、執(zhí)行價格、標的物價格的波動率、距到期時剩余時間、無風險利率。另外，還有只對股票期權有影響的股票分紅等。 4. 標的物價格與期權價格具有什么樣的關系？ 對于看漲期權，標的物價格與期權價格呈正相關關系；對于看跌期權，標的物價格與期權價格呈負相關關系。 5. 執(zhí)行價格與期權價格存在什么樣的關系？ 對于看漲期權