本文選題：螺紋鋼期貨 + 市場(chǎng)有效性��； 參考：《東北大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：我國(guó)是世界上最大的鋼材生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó),同時(shí)也是鋼材進(jìn)出口的大國(guó)。作為國(guó)民生活生產(chǎn)建設(shè)中的重要原材料,鋼材價(jià)格的波動(dòng)受國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響較大,為了保障經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2009年3月27日在上海期貨交易所推出包括螺紋鋼期貨和線材期貨在內(nèi)的鋼材期貨。鋼材期貨的推出有效的規(guī)避了我國(guó)鋼材生產(chǎn)商因鋼材價(jià)格劇烈波動(dòng)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失。本文應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對(duì)上海期貨交易所螺紋鋼期貨價(jià)格及主要影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。首先,本文通過(guò)回顧國(guó)內(nèi)外期貨價(jià)格形成理論和分析螺紋鋼期貨價(jià)格的形成機(jī)制得出螺紋鋼期貨價(jià)格的影響因素分為宏觀和微觀兩方面,然后選取影響因素為：螺紋鋼現(xiàn)貨價(jià)格、上證指數(shù)、工業(yè)增加值增長(zhǎng)率、房地產(chǎn)投資完成額；其次,本文應(yīng)用應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法和JB檢驗(yàn)對(duì)上海期貨交易所螺紋鋼期貨價(jià)格和主要影響因素進(jìn)行實(shí)證研究,由檢驗(yàn)可知,螺紋鋼期貨價(jià)格和影響因素的數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布；再次,本文應(yīng)用序列相關(guān)檢驗(yàn)對(duì)螺紋鋼期貨價(jià)格進(jìn)行有效性檢驗(yàn),檢驗(yàn)表明上海期貨交易所的螺紋鋼期貨市場(chǎng)是弱式有效的；然后,本文通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)分析影響因素與螺紋鋼期貨價(jià)格之間的引導(dǎo)關(guān)系,結(jié)果表明,所選取的因素可作為應(yīng)變量來(lái)解釋螺紋鋼期貨價(jià)格的變動(dòng),為回歸模型打下基礎(chǔ)。本文的回歸模型部分先通過(guò)期貨價(jià)格與各個(gè)影響因素的對(duì)比折線圖分析期貨價(jià)格與影響因素的關(guān)系,結(jié)合第四章的Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果確定影響螺紋鋼期貨價(jià)格的顯著因素：滯后一期的螺紋鋼現(xiàn)貨價(jià)格、滯后兩期上證指數(shù)、滯后一期工業(yè)增加值增長(zhǎng)率,同時(shí)引進(jìn)期貨價(jià)格上漲、下跌的虛擬變量,采用逐步回歸法建立螺紋鋼期貨價(jià)格多元回歸模型,并對(duì)該模型進(jìn)行各項(xiàng)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示該模型的擬合優(yōu)度達(dá)到90%,回歸模型的可靠程度為98%。
[Abstract]:China is the world's largest producer and consumer of steel, but also a large country of steel imports and exports. As an important raw material in the production and construction of national life, the fluctuation of steel prices is greatly affected by the national economy. In order to ensure the smooth development of the economy and avoid risks, The China Securities Regulatory Commission (CSRC) launched steel futures, including rebar futures and wire futures, on the Shanghai Futures Exchange on March 27, 2009. The introduction of steel futures effectively avoids the economic loss caused by the violent fluctuation of steel price. This paper makes an empirical study on the price and main influencing factors of rebar futures in Shanghai Futures Exchange by means of econometrics. Firstly, by reviewing the theory of futures price formation at home and abroad and analyzing the formation mechanism of rebar futures price, this paper concludes that the influencing factors of rebar futures price can be divided into macro and micro aspects. Then select the influencing factors: the spot price of rebar, Shanghai Stock Exchange Index, the growth rate of industrial added value, the completion of real estate investment; secondly, This paper applies mathematical statistics and JB test to the empirical study on the price and main influencing factors of rebar futures in Shanghai Futures Exchange. From the test, we can know that the data of the price and influencing factors of the rebar futures are normally distributed. This paper uses the sequential correlation test to test the effectiveness of the rebar futures price. The test shows that the rebar futures market of Shanghai Futures Exchange is weakly efficient. This paper analyzes the leading relationship between the influencing factors and the futures price of rebar by Granger causality test. The results show that the selected factors can be used as the dependent variables to explain the variation of the futures prices of rebar and lay the foundation for the regression model. The regression model of this paper first analyzes the relationship between futures price and influencing factors through the comparison of futures price and each factor. Combined with the results of Granger causality test in Chapter 4, the significant factors affecting the futures price of rebar are determined: spot price of rebar with lag period, Shanghai index lagging two periods, increment rate of industry added value lagging by one period, and the increase of futures price. The regression model of rebar futures price is established by stepwise regression method. The test results show that the goodness of fit of the model is 90 and the reliability of regression model is 98.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F724.5;F764.2

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本文編號(hào)：1930296