滬深300股指期貨價格預測研究
發(fā)布時間:2021-11-06 17:50
滬深300股指期貨這種能夠規(guī)避系統(tǒng)性風險的衍生金融工具,從2010年4月16日上市以來,備受投資者的關注。傳統(tǒng)股票現(xiàn)貨市場僅僅擁有低價買進的單向交易機制,而滬深300股指期貨擁有雙向交易機制,擁有投機、套期保值和套利的功能,給股票現(xiàn)貨市場避免系統(tǒng)性風險提供了衍生金融工具。由于股指期貨交易具有杠桿作用,投機者和套期保值者面臨較大的價格波動風險,尤其當發(fā)生極端行情時,滬深300股指期貨大的波動會給投資者帶來大的損失。如何分析滬深300股指的變動趨勢,避免給投資者帶來巨大的損失,是金融市場學極為重要的研究領域。本文先是介紹了股指期貨的相關基礎知識。系統(tǒng)闡述了金融市場傳統(tǒng)預測方法,較全面地梳理了金融市場現(xiàn)代預測模型。通過比較分析,建立了ARMA-GARCH族模型進行實證研究。本文具體內容如下:首先結合當前的經(jīng)濟形勢,從基本面分析滬深300股指期貨價格的變動趨勢;其次闡述了滬深300股指期貨的技術分析法。最后,進行實證研究得出結論并提出相應的建議。本文進行實證研究的步驟是,選取2010-4-16至2017-12-8滬深300股指期貨的日收盤價作為原始數(shù)據(jù),取對數(shù)收益率后作為研究變量。先通過可預測...
【文章來源】:沈陽工業(yè)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
深證成份指數(shù)權重分布
14圖 2.2 上證成份指數(shù)權重分布Fig. 2.2 Weight distribution of Shanghai stock index圖 2.3 深證成份指數(shù)權重分布Fig. 2.3 Weight distribution of Shenzhen stock index
圖 2.1 滬深 300 指數(shù)權重分布Fig. 2.1 CSI 300 index weight distribution圖 2.2 上證成份指數(shù)權重分布Fig. 2.2 Weight distribution of Shanghai stock index
【參考文獻】:
期刊論文
[1]不同期限SHIBOR的波動性研究[J]. 羅琰,吳鵬程,劉曉星. 南京財經(jīng)大學學報. 2016(05)
[2]基于小波分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的股指期貨價格預測[J]. 楊超,劉喜華. 青島大學學報(自然科學版). 2014(01)
[3]基于EMD和RVM的股指期貨價格預測[J]. 曹柯,危啟才,田魁. 武漢工業(yè)學院學報. 2013(02)
[4]中國股指期貨與股票市場波動性關系的實證分析[J]. 蔡敬梅,強林飛,周海鵬. 統(tǒng)計與信息論壇. 2013(01)
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的我國股指期貨價格預測[J]. 孫海濤,楊德平,李聰. 青島大學學報(自然科學版). 2012(03)
[6]基于SVM神經(jīng)網(wǎng)絡的滬深300股指期貨的實證研究[J]. 魏勤,張宇霖. 產(chǎn)業(yè)與科技論壇. 2012(10)
[7]BP神經(jīng)網(wǎng)絡在基金價格預測中的應用研究[J]. 肖國榮. 計算機仿真. 2011(03)
[8]中國黃金市場價格影響因素的實證研究[J]. 葉莉,周硯青. 河北工業(yè)大學學報(社會科學版). 2010(04)
[9]BP算法在股指期貨合約價格預測中的應用[J]. 吳奇峰,鄭凱. 商場現(xiàn)代化. 2010(32)
[10]基于粗糙集和支持向量機的股指期貨預測模型研究[J]. 周磊. 山東科學. 2010(05)
博士論文
[1]基于不同頻率數(shù)據(jù)的套期保值與投資組合理論與實證研究[D]. 楊文昱.湖南大學 2016
[2]中國上市公司財務指數(shù)研究[D]. 黎春.西南財經(jīng)大學 2010
[3]非線性金融波動率模型及其實證研究[D]. 耿立艷.天津大學 2009
碩士論文
[1]基于GARCH族模型的上證50ETF期權定價研究[D]. 李瑤瑤.東北財經(jīng)大學 2016
[2]不同市場態(tài)勢下股市行業(yè)波動非對稱性實證研究[D]. 肖俊翔.湖南大學 2016
[3]染蟲小麥BPE信號特性研究[D]. 段珊珊.河南工業(yè)大學 2016
[4]滬深300股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能及其對股市波動性影響研究[D]. 盛少東.浙江工商大學 2014
[5]基于羊群行為的中國股票市場金融傳染研究[D]. 鄧婷婷.福州大學 2014
[6]基于CPA改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其在氣象數(shù)據(jù)中的應用研究[D]. 王丹.西南大學 2014
[7]滬深300ETF期現(xiàn)套利機會差異性及套期保值效果的比較研究[D]. 丁挺立.江西財經(jīng)大學 2013
[8]我國股市預測中ARIMA-NN混合模型與GARCH族模型的比較研究[D]. 胡靜.天津財經(jīng)大學 2013
[9]部分線性單指標模型在股票價格預測中的應用[D]. 黃榮.遼寧師范大學 2013
[10]基于均值回歸模型的統(tǒng)計套利策略及優(yōu)化[D]. 陳其然.復旦大學 2013
本文編號:3480261
【文章來源】:沈陽工業(yè)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:56 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
深證成份指數(shù)權重分布
14圖 2.2 上證成份指數(shù)權重分布Fig. 2.2 Weight distribution of Shanghai stock index圖 2.3 深證成份指數(shù)權重分布Fig. 2.3 Weight distribution of Shenzhen stock index
圖 2.1 滬深 300 指數(shù)權重分布Fig. 2.1 CSI 300 index weight distribution圖 2.2 上證成份指數(shù)權重分布Fig. 2.2 Weight distribution of Shanghai stock index
【參考文獻】:
期刊論文
[1]不同期限SHIBOR的波動性研究[J]. 羅琰,吳鵬程,劉曉星. 南京財經(jīng)大學學報. 2016(05)
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博士論文
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碩士論文
[1]基于GARCH族模型的上證50ETF期權定價研究[D]. 李瑤瑤.東北財經(jīng)大學 2016
[2]不同市場態(tài)勢下股市行業(yè)波動非對稱性實證研究[D]. 肖俊翔.湖南大學 2016
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[4]滬深300股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能及其對股市波動性影響研究[D]. 盛少東.浙江工商大學 2014
[5]基于羊群行為的中國股票市場金融傳染研究[D]. 鄧婷婷.福州大學 2014
[6]基于CPA改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其在氣象數(shù)據(jù)中的應用研究[D]. 王丹.西南大學 2014
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[10]基于均值回歸模型的統(tǒng)計套利策略及優(yōu)化[D]. 陳其然.復旦大學 2013
本文編號:3480261
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