中国股指期货市场的价格发现能力研究——基于小波多分辨分析的视角.pdf

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1、畲融教与研宓2013年第5期(总第151期)中国股指期货市场的价格发现能力研究基于小波多分辨分析的视角钱燕(苏州大学东吴商学院，江苏苏州215021)摘要：运用小波多分辨分析、线性和非线性Granger因果检验方法，分析我国沪深300股指期货和沪深300股票指数之间价格引导关系的结果表明：从短期来看，在1～2天的短期交易周期中，股指期货是股指现货的单Granger．~．因，股指期货具有一定的价格发现功能；随着交易周期的加长，股指期货和股指现货之间不存在线性和非线性的Granger因果关系。这表明从长期趋势来看，目前我国股指期货的价格发现功能并没有

2、得到有效发挥。关键词：股指期货；价格发现；小波多分辨；因果检验中图分类号：F830．9文献标识码：A文章编号：1006—3544(2013)05—0037—05经过多年的筹备，沪深300股票指数期货合约下所述：于2010年4月16日在中国金融期货交易所正式推设函数g()为一平方可积函数，g(t)∈Lz(R)，出。股指期货的推出，目的在于增加股指期货市场和如果其傅里叶变换)满足可容许条件：现货市场的联动，改变我国证券市场长期以来单边Jfl)I2／<∞格局，形成合理的价格，起到稳定市场、规避风险的R作用。股指期货的价格发现功能一直以来是学术界、函数g

3、(t)称作小波基函数或小波母函数。对于实数对a，b)，参数a为非零实数，函数，()=口业界和监管当局十分关心的一个问题。截止目前，沪[(f—b)／a3称为由小波母函数g(t)生成的依赖于参深300股指期货已运行两年多，其价格发现功能是数对a，b)的连续小波函数，其中a称为尺度参数，b否得以有效发挥，这是本文主要研究的问题。称为平移参数。真实金融时间序列往往为离散时间一、研究方法序列，根据小波变换的定义，将连续变换的尺度参数a和平移参数b在一些离散点上取值，得到离散情(一)小波分析方法1．小波变换定义况下的小波变换。常用的离散化方法是将尺度参数按幂

4、级数进行离散化，取a~=aom(m为整数，一般ao=金融时间序列经常是在单一的时间域上分析，但是这种研究方法忽视了时间序列频域上的信息。2)，对b进行均匀取值以覆盖整个时间轴。小波分析是一种新的信号分析处理方法，小波变换其中小波母函数为：继承和发展了Gabor加窗傅立叶变化的局部化思gm，(￡)=2(2t一17,)(2)想，小波变换的窗是可调的时频窗，在高频时使用短小波变换系数为：窗口，在低频时使用长窗口，以不同的尺度观察数m，凡)，>12』t)g(2一凡)(3)据，以不同的分辨率分析数据。小波变换模型特征如2．小波多分辨分析多分辨分析由Mall

5、at于1989年提出，其基本思收稿日期：2013—08—21作者简介：钱燕(1979一)，女，江苏宜兴人，苏州大学东吴商学院博路是将一个复杂信号分解成不同层次空间的不同频士研究生，研究方向为金融理论与政策。率的简单信号，从而提高了对信号分解、重构和特征37含蜃舌教学与研究2013年第5期(总第151期)提取的有效性。假设￡(R)中存在一系列嵌套函数计算误差平方和RSS(p，q)。判断Granger原因子空间序列z)，若满足下列条件，则空间集合的直接方法是利用F一检验，其统计量为：{fz)称为以尺度函数咖(￡)的多分辨分析：[RSS(p)-RSS(

6、p,q)]／qs1‘=—R—S—S—(p—，—q—)／—(——一—q一一1)F(p，-q-1)(6)(1)单调性：fc⋯Z；(2)稠密性：u，(iZ，即所有集合如果Is大于F的临界值，则拒绝原假设；否则值的并集在L：()中是稠密的；接受原假设：不能Granger引起Y。(3)独立性：，门，=0，i，Z，即集合中任意两2．非线性Grange检验个值的交集都是零函数；Brock(1991)指出，由于金融时间序列往往具有(4)尺度性：(t)EV,~(24t)∈V0，VjEz；非线性的特点，常规的线性VAR模型难以全面、准(5)Riesz基存在性：存在函

7、数咖(1)∈V。，令确地描述经济变量之间的Granger因果关系。为了[2nt一z构成，的Riesz基。克服传统Granger因果检验的这一缺陷，Hiemstra和下面以一个三层的分解树为例，来更清楚地说Jones(1994)基于相关积分原理提出了用于检验时明多分辨分析原理。设S为原始信号．厂(t)的采样；A，间序列非线性因果关系的非参数统计方法，称为H—(Z)为函数f(t)∈L()向投影后得到的．，尺J检验。该方法假设置和y是两个严平稳且存在弱．度下的逼近信号(或低频信号)；(．Z)为函数f(t)相依赖的时间序列，用‘表示领先X序列in期的∈L

8、z()向不同分辨率空间投影后得到的细节信号向量，、y：分别表示滞后X和Y序列、L，期(或高频信号)，其小波分解树如图1所示。．的向量，即