發(fā)布時間：2018-01-15 22:11

  本文關(guān)鍵詞：2015年股市大跌前后的股指期現(xiàn)關(guān)系　出處：《上海社會科學(xué)院》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：2015年6月至8月中國股市大跌期間,股指期貨成交異�；钴S,成交持倉比奇高,多個交易日出現(xiàn)相對現(xiàn)貨指數(shù)的大絕對值負(fù)基差。很多人將股指期貨視為股市大跌的重要推手,當(dāng)年8月底和9月初監(jiān)管層也出臺了對股指期貨交易的嚴(yán)厲限制措施。此后,關(guān)于股指期貨在股市大跌中扮演的角色,業(yè)界和學(xué)術(shù)界有不少研究和爭論。本文從股市大跌前后的股指期現(xiàn)關(guān)系——主要是期現(xiàn)日內(nèi)收益率的領(lǐng)先滯后關(guān)系這一方面——入手切入這一問題。主要工作是使用1分鐘高頻數(shù)據(jù),通過向量自回歸和多元線性回歸這兩種簡潔有效的方法,分析大跌前后股指期現(xiàn)收益率領(lǐng)先滯后關(guān)系的基本特征、前后變化以及在不同市場行情下的差異。結(jié)果表明,相比大跌之前和之后,股市大跌期間股指期貨對現(xiàn)貨的領(lǐng)先程度或者現(xiàn)貨對期貨的滯后程度保持不變或者有所減弱,而非顯著增強(qiáng);如果只考慮股市大跌期間,那么相比指數(shù)漲跌溫和(用1分鐘內(nèi)指數(shù)漲跌幅度量)的時段,期貨對現(xiàn)貨的領(lǐng)先強(qiáng)度在指數(shù)大漲大跌時段明顯增強(qiáng),但這種增強(qiáng)在指數(shù)大漲和大跌兩種情形下具有對稱性,而不是在大跌時更強(qiáng),即股指期貨并沒有單向的助跌作用。這些結(jié)果說明,從期現(xiàn)日內(nèi)收益率動態(tài)關(guān)系的角度來看,股指期貨導(dǎo)致股市大跌的說法缺乏依據(jù)。本文在兩種方法原型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一些創(chuàng)新和改進(jìn):在使用向量自回歸模型估計(jì)期現(xiàn)日內(nèi)收益率在每個交易日的相互領(lǐng)先關(guān)系時,不僅對兩個方向上是否有領(lǐng)先關(guān)系進(jìn)行推斷,還通過一系列系數(shù)聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)計(jì)算出每個交易日領(lǐng)先時間長度的上下界;進(jìn)行多元線性回歸時,不僅將現(xiàn)貨收益率作為被解釋變量,將期貨收益率的領(lǐng)先、同期、滯后項(xiàng)作為解釋變量以估計(jì)某個時間區(qū)間現(xiàn)貨對期貨的領(lǐng)先滯后關(guān)系并對誤差項(xiàng)異方差和自相關(guān)予以修正,還通過在回歸方程中添加虛擬變量的方法,評估同一時間區(qū)間內(nèi)市場短期行情不同時這種關(guān)系是否有顯著變化。本文的另一個創(chuàng)新之處是分析角度的多樣化:4.3.2和4.3.3以交易日為單位分析期現(xiàn)關(guān)系的動態(tài)變化;4.4.2分三個時間段——股市大跌之前、股市大跌期間、股市大跌結(jié)束且股指期貨限制措施實(shí)施后——分析股市大跌期間的期現(xiàn)關(guān)系與之前和之后的差別;4.4.3和4.4.4聚焦股市大跌期間,對比期現(xiàn)關(guān)系在指數(shù)漲跌幅不同或期現(xiàn)相對交易活躍度不同的時段的差異。不同分析角度得到的結(jié)果具有較好的一致性,表明本文結(jié)論是穩(wěn)健的。本文基本結(jié)構(gòu)是:前兩章回顧國際和國內(nèi)股指期貨市場的起源和發(fā)展現(xiàn)狀,并對相關(guān)研究進(jìn)行綜述;第三章概括了 2015年股市大跌期間現(xiàn)貨和期貨市場的異常表現(xiàn),還對股指期貨限制措施進(jìn)行了歸納梳理;第四章先是簡要論述選擇1分鐘抽樣數(shù)據(jù)的理由,總結(jié)了數(shù)據(jù)基本特征,后面分別用兩種方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷,并對兩種方法估計(jì)結(jié)果的含義差別進(jìn)行了說明,最后列出后續(xù)可以進(jìn)行的工作。
[Abstract]:From June 2015 to August Chinese during the stock market crash, the stock index futures traded positions were very active, beach high, a number of trading days appear relatively large stock index absolute value of negative basis. Many people will be an important promoter of stock index futures as the stock market crash, the same year the end of August and early September regulators have introduced strict restrictions on stock index futures the transaction of stock index futures. Then, play the role in the stock market crash, there are a lot of research and debate the industry and academia. The relationship between the stock of the current stock market before and after the main stage yields are now days the lead lag relationship in this aspect: to start cutting the problem. The main work is to use high frequency the data for 1 minutes, through vector auto regression and multivariate linear regression of these two kinds of simple and effective methods, analysis of the basic characteristics of the stock of the current rate of return fell after the lead lag relationship between before and after. The differences and changes in different market conditions. The results show that, compared to before and after the crash, the stock market during the period of stock index futures on the spot of the leading level or spot on the lag of futures remained unchanged or decreased, rather than increased; if only consider the stock market during the crash, then compared with moderate index change (index change amount within 1 minutes) time, leading strength on the spot futures index rose fell markedly in time, but the increase has symmetry in the index rose and fell under two cases, rather than more in the crash, the stock index futures is not a one-way or help role. These results suggest that the benefits from now the daily rate dynamic relations perspective, the stock index futures and stock market crash is the lack of basis. This paper makes some innovation and improvement in the two methods based on the prototype: Using the vector auto regression model to estimate the interaction relationship between the days leading yields on each trading day, not only to infer whether there is relationship between the two leading direction, is also calculated in each trading day ahead of time length on lower bound by a series of coefficients significant test; multiple linear regression, not only the spot rate of return as explanatory variables, the futures rate of return over the same period, lead lag as explanatory variables to estimate a time interval on the spot futures lead lag relationship and correct errors of heteroscedasticity and autocorrelation, by adding dummy variables in the regression equation, with short-term market assessment a time interval in the market and whether this relationship has changed significantly. Another innovation of this paper is to analyze the perspective of diversification: 4.3.2 and 4.3.3 to the trading day as a unit analysis The relationship between the dynamic change of 4.4.2; before three time periods: the stock market, the stock market crash, stock market and stock index futures ended after the implementation of restrictive measures -- Analysis of the stock market fell during the present relationship and difference before and after the period of 4.4.3 and 4.4.4; on the stock market fell, compared the present relationship of differences or different rose or the relative activity of different period in different angle analysis index. The results obtained are in good agreement, show that this conclusion is robust. The basic structure of this paper is: the origin and development of the review of the international and domestic stock index futures market in the first two chapters, and reviews related research; the third chapter the abnormal performance of spot and futures markets during the stock market crash of 2015, the stock index futures restrictions combed; the fourth chapter briefly discusses the choice of 1 minutes sampling The reason of data is summarized, the basic characteristics of data are summarized, and two methods are used for statistical inference. The meaning difference between the two methods is explained. Finally, the following works can be listed.

【學(xué)位授予單位】：上海社會科學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F724.5;F224

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本文編號：1430271