本文選題：分位數(shù)誤差修正模型 + hs300股指期貨　； 參考：《華僑大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：分位數(shù)回歸是用給定的解釋變量X來估計(jì)被解釋變量Y的條件分位數(shù)的一種基本方法。它不僅可以度量解釋變量對(duì)被解釋變量分布中心的影響，還可以度量分布極端情況下的該種影響，具有經(jīng)典最小二乘回歸所不具備的優(yōu)點(diǎn)。 經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域中的時(shí)間序列多是非平穩(wěn)的，直接對(duì)他們進(jìn)行最小二乘估計(jì)，有可能出現(xiàn)虛假回歸現(xiàn)象。通過引入均衡誤差項(xiàng)建立誤差修正模型，不僅能夠避免虛假回歸，而且能夠同時(shí)研究變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期參數(shù)關(guān)系。通過蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，非平穩(wěn)時(shí)間序列的分位數(shù)回歸同樣存在著虛假回歸的問題，而目前對(duì)該問題的研究還不多。本文結(jié)合傳統(tǒng)的誤差修正模型提出了分位數(shù)誤差修正模型，該模型將分位數(shù)回歸法與誤差修正模型結(jié)合起來，同時(shí)具有兩者的優(yōu)點(diǎn)，，能夠更為全面地研究誤差修正模型的調(diào)整機(jī)制。具體研究思路是：先采用最小二乘法估計(jì)具有協(xié)整關(guān)系的變量間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，然后對(duì)誤差修正方程進(jìn)行分位數(shù)回歸，并討論在各分位點(diǎn)上的調(diào)整機(jī)制，特別是在極端分布情況下的調(diào)整機(jī)制。 本文進(jìn)一步利用分位數(shù)誤差修正模型對(duì)滬深300股指期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能及其與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的信息傳導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，并將研究結(jié)果與用傳統(tǒng)的誤差修正模型得到的結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明：隨著分位的增加現(xiàn)貨市場(chǎng)的信息效率逐漸提高，體現(xiàn)出比期貨市場(chǎng)更大的信息優(yōu)勢(shì)，而傳統(tǒng)的誤差修正模型放大了市場(chǎng)調(diào)節(jié)機(jī)制的作用。
[Abstract]:Quantile regression is a basic method for estimating the conditional quantiles of the interpreted variable Y with a given explanatory variable X. It can not only measure the effect of explanatory variables on the distribution center of explained variables, but also measure the effects in extreme cases of distribution. The time series in the field of economics and finance are mostly non-stationary, and if they are directly estimated by least squares, false regression may occur. By introducing the equilibrium error term to establish the error correction model, not only the false regression can be avoided, but also the long-term equilibrium relationship and the short-term parameter relationship between variables can be studied simultaneously. Monte Carlo experiments show that the quartile regression of non-stationary time series also has the problem of false regression, but there is not much research on this problem at present. In this paper, a quantile error correction model is proposed based on the traditional error correction model. The model combines the quantile regression method with the error correction model and has the advantages of both. The adjustment mechanism of error correction model can be studied more comprehensively. The specific research idea is: first, using the least square method to estimate the long-term equilibrium relationship among the variables with cointegration relationship, then the quantile regression of the error correction equation is carried out, and the adjustment mechanism at each locus is discussed. Especially in the case of extreme distribution, this paper makes an empirical study on the price discovery function of the Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures market and its information transmission relationship with the spot market by using the quantile error correction model. The results are compared with those obtained by the traditional error correction model. The results show that with the increase of quantiles, the information efficiency of the spot market improves gradually, which shows that the information advantage is greater than that of the futures market, and the traditional error correction model amplifies the role of the market regulation mechanism.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：1992839