统计套利在股指期货的实证研究

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时间:2019-03-09

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1、学校代码:10036例矽手芗亏f节贸易声学UniversityofInternationalBusinessandEconomics同等学力人员硕士学位论文统计套利在股指期货的实证研究培养单位:国际经济贸易学院专业名称:金融学研究方向:金融投资作者:王鸣心指导教师:许亦平论文日期:二。一三年二月簿¨溺≮Empirlcalstudiesof.::statisticaIarbitrageinthes;{tockindex,futuresmarketi

2、l。

3、1)?i学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导

4、师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名:丑t乌\,犹B年s具j’Et学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存

5、论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务;学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名:导师签名:丑噍、,≤磷岁月/7日>多,弓年岁其tI}日摘要本文主要研究统计套利在我国股指期货市场上的应用及实证研究。首先介绍了传统的以持有成本模型为理论基础的套利策略并指出随着市场的完善,套利者和套利资金的增多,这种方法能发现的套利机会越来越少,在实际市场中难于应用。接着介绍了现在被广泛应用的基于计量经济

6、学中的协整模型的统计套利方法,此方法实际上是通过对历史数据进行统计分析并在此基础上来发现价差运行的规律,并借助发现的规律以配对方式设置合理的资产组合来进行套利最终获取收—Ⅱ盆。本文重点对沪深300指数期货市场的两种不同期的期货合约作了实证数据分析:首先使用EG检验法来检验当月连续合约与下月连续合约的5分钟高频数据的价格序列存在着协整关系,根据检验可以验证上述两种合约的价格存在长期均衡关系,并使用回归分析计算出他们之间的回归方程式,也就是它们的长期均衡关系。同时利用误差修正模型(ECM)计算得到两者的短期均衡关系,并根据均

7、值回复半周期公式计算出其价差均值的回复周期。为了控制风险,本文还根据VaR理论计算出止损离场的阈值。接下来本文首先根据所发现的上述两种合约价差存在均值回归的规律用matlab设计自动交易仿真程序对三段不同的高频交易数据进行了仿真交易验证。根据验证结果作者提出了一个使用移动均值的改进方法,同样用matlab根据改进修改了仿真程序并对同样的三段数据进行了验证。最后结果证实以移动均值的统计套利策略的改进是有效的,得到的收益率明显高于市场平均收益率。说明了统计套利作为一种套利手段在我国沪深300指数期货市场是有效的,为投资者提供

8、了一种有潜力的投资方式。关键词:股指期货,统计套利,协整模型,仿真自动交易AbstractThispaperstudiesthestatisticalarbitrageinChina’Sstockindexfuturesmarketandempiricalresearch.Firstintroducedthetraditionalcostofownershipmodeltheorybasedonarbitragestrategiesandpointedoutthatwiththeperfectionofthemarket

9、,anincreaseinarbitrageandarbitragefunds,thisapproachcanbefoundinfewerarbitrageopportunitiesintheactualmarketdifficultapplication.ThencointegrationmodelbasedoneconometricstatisticaIarbitragemethodnowwidelyused.thismethodisactuallythroughthestatisticaIanalysisofhis

10、toricaldataandtheIawfoundspreadrunuponthisbasis,andwiththediscoveryofthelawsofsettomatchthewayareasonablearbitrageportfoliotoeventuallygains.Thisarticlefocuses

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