發(fā)布時(shí)間：2017-04-28 15:16

  本文關(guān)鍵詞：股指期貨中的高頻數(shù)據(jù)分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融改革的深化及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇,傳統(tǒng)的基本面加技術(shù)面的投資分析方法受到了來(lái)自新方法的挑戰(zhàn)。特別是在高頻數(shù)據(jù)的分析與建模方面,傳統(tǒng)的建模方法無(wú)法適應(yīng)高頻數(shù)據(jù)的高峰度、長(zhǎng)相依等特征,在分析上存在困難。另一方面,高頻數(shù)據(jù)中包含的微觀金融結(jié)構(gòu),又對(duì)理解市場(chǎng)運(yùn)作方式和機(jī)理至關(guān)重要。本文基于隨機(jī)金融間期分析框架,使用密度預(yù)估的方法,比較了幾種常見(jiàn)的金融間期模型,并使用滬深300股指期貨的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。分析結(jié)果表明,在合適的基礎(chǔ)分布上,簡(jiǎn)單直接的ACD即LOG-ACD模型就能得到較好的擬合結(jié)果。除此之外,在數(shù)據(jù)分析和模型驗(yàn)證的過(guò)程中,股指期貨市場(chǎng)的微觀金融結(jié)構(gòu)也顯現(xiàn)在我們面前。事實(shí)證明,基于隨機(jī)間期模型的高頻數(shù)據(jù)框架對(duì)我國(guó)的股指期貨市場(chǎng)的分析是有效的,而這一特殊的市場(chǎng),和以往的單邊的,相對(duì)低流動(dòng)性的其它金融市場(chǎng)也存在著很大的不同。
【關(guān)鍵詞】：高頻數(shù)據(jù) 密度預(yù)估 ACD 模型 股指期貨
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-11
• 1.1 引言9
• 1.2 股指期貨與其它金融衍生品9-10
• 1.3 研究方法與內(nèi)容框架10-11
• 1.3.1 研究方法10
• 1.3.2 內(nèi)容框架10-11
• 第2章 文獻(xiàn)綜述11-13
• 第3章 股指期貨13-27
• 3.1 基本概念13-20
• 3.1.1 遠(yuǎn)期合約與期貨合約13-14
• 3.1.2 現(xiàn)貨：滬深300 股票指數(shù)14-16
• 3.1.3 滬深300 股指期貨16-17
• 3.1.4 期貨市場(chǎng)的參與者和存在意義17-18
• 3.1.5 數(shù)據(jù)特征18
• 3.1.6 波動(dòng)率的日內(nèi)變動(dòng)和日歷性18-19
• 3.1.7 高頻價(jià)格序列的高峰度19
• 3.1.8 高頻價(jià)格序列的一階負(fù)相關(guān)性19
• 3.1.9 超高頻數(shù)據(jù)的隨機(jī)時(shí)間效應(yīng)19-20
• 3.1.10 價(jià)格離散性的影響20
• 3.2 常見(jiàn)的股指期貨套利方法20-24
• 3.2.1 期現(xiàn)套利21-23
• 3.2.2 跨期套利23
• 3.2.3 跨市場(chǎng)套利23
• 3.2.4 結(jié)算套利和其它事件套利23-24
• 3.3 股指期貨套利的主要風(fēng)險(xiǎn)24-27
• 3.3.1 政策風(fēng)險(xiǎn)24
• 3.3.2 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)24
• 3.3.3 交易風(fēng)險(xiǎn)24-25
• 3.3.4 模型風(fēng)險(xiǎn)25
• 3.3.5 倉(cāng)位風(fēng)險(xiǎn)25-27
• 第4章 理論準(zhǔn)備27-35
• 4.1 隨機(jī)金融間期模型27-33
• 4.1.1 標(biāo)準(zhǔn)ACD 模型27-28
• 4.1.2 對(duì)數(shù)ACD 模型28-29
• 4.1.3 門(mén)限ACD 模型29-30
• 4.1.4 隨機(jī)條件間期模型（SCD）30-31
• 4.1.5 隨機(jī)波動(dòng)率間期模型（SVD）31-33
• 4.2 DGT 密度預(yù)估方法33-35
• 4.2.1 DGT 密度預(yù)估方法33-35
• 第5章 實(shí)證分析35-47
• 5.1 數(shù)據(jù)35
• 5.2 描述統(tǒng)計(jì)35-42
• 5.2.1 間期的分布35-38
• 5.2.2 價(jià)格間期的日內(nèi)效應(yīng)和日歷效應(yīng)38-41
• 5.2.3 價(jià)格間期序列的自相關(guān)性41-42
• 5.3 間期模型的 DGT 密度預(yù)估42-47
• 5.3.1 檢驗(yàn)說(shuō)明42-43
• 5.3.2 積分變換序列z 的自相關(guān)性43-44
• 5.3.3 積分變換序列z 的均勻性44-47
• 第6章 結(jié)論與展望47-49
• 6.1 本文結(jié)論47
• 6.2 研究展望47-49
• 參考文獻(xiàn)49-50

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 謝懿;;基于ACD模型對(duì)滬深300指數(shù)期貨持續(xù)期的實(shí)證研究[J];現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息;2013年03期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 周敏;基于極值分布VaR模型的中國(guó)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[D];上海師范大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：333070