我国股指期货对股票市场影响的实证研究

论文摘要

本文的研究对象是沪深300股票指数期货。文章借鉴了国内外学者的研究经验,以股指期货的发展状况和相关理论为基础,采用了定性分析与实证研究相结合的研究方法。首先详尽阐述了股指期货在全球及国内的发展背景,介绍了沪深300股指期货的概念,包括特点、功能及其与股票交易的区别。在就沪深300股指期货对二级市场影响的定性分析之前介绍了沪深300指数期货合约的详尽内容,对沪深30O股指期货与沪深30O指数相对波动进行对比分析,并且进一步针对沪深3OO股指期货推出前后现货的波动变化情况进行了比较分析。在理论分析部分,重点阐述了时间序列分析的BJ方法,研究了自回归移动平均模型,包括模型的识别、参数估计和检验,其后研究了多用于分析金融时间序列的自回归条件异方差模型,包含其广义形式。本文研究的重点部分是实证研究沪深300股指期货对股票市场的影响,对沪深300指数日收益率进行描述性统计表明该序列不服从正态分布,进而对沪深300指数日收益率序列进行平稳性检验和自相关性检验,在ARCH效应检验的基础上,确定了沪深300指数日收益率的ARMA模型,进一步确定了沪深300指数日收益率的GARCH模型,在对拟合的GARCH模型进行参数估计和ARCH效应检验后,证明了股指期货对我国股票市场波动性的影响。最后提出了应对我国股指期货风险的对策建议。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 选题背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国外文献综述
• 1.3.2 国内文献综述
• 1.4 本文的创新之处
• 1.5 本文的结构安排
• 2 股指期货概述及其发展状况
• 2.1 股指期货的发展状况
• 2.1.1 全球股指期货市场发展概述
• 2.1.2 我国股指期货产生的背景
• 2.1.3 我国股指期货的仿真交易
• 2.2 沪深300 股指期货概述
• 2.2.1 沪深300 指数特点
• 2.2.2 股指期货的功能
• 2.2.3 股指期货的特有风险
• 2.2.4 股指期货交易与股票交易的比较
• 3 我国股指期货对股票市场影响的定性分析
• 3.1 沪深300 指数
• 3.2 沪深300 指数期货合约的内容
• 3.3 数据选取及处理
• 3.4 沪深300 股指期货与沪深300 指数相对波动比较
• 3.5 沪深300 股指期货推出前后现货的波动变化情况
• 3.5.1 指数日收盘价走势及其日收益率波动情况的变化
• 3.5.2 指数收益率标准差的变化
• 4 股指期货与股票市场波动性关系研究理论
• 4.1 现代时间序列分析方法
• 4.1.1 时间序列分析的BJ 方法论
• 4.2 自回归移动平均模型
• 4.2.1 移动平均模型
• 4.2.2 自回归模型
• 4.2.3 自回归移动平均模型
• 4.3 自回归移动平均模型的识别
• 4.3.1 ARMA 模型的自相关函数
• 4.3.2 偏自相关函数
• 4.3.3 模型识别方法
• 4.4 自回归移动平均模型参数估计
• 4.5 ARMA 模型检验
• 4.6 自回归条件异方差模型
• 4.6.1 自回归条件异方差模型参数估计
• 4.6.2 自回归条件异方差模型检验
• 4.7 广义自回归条件异方差模型
• 4.7.1 GARCH 模型估计
• 4.7.2 广义自回归条件异方差模型检验
• 5 我国股指期货对股票市场影响的实证分析
• 5.1 沪深300 指数日收益率的描述性统计
• 5.2 沪深300 指数日收益率的ARCH 效应检验
• 5.2.1 单位根检验
• 5.2.2 自相关性检验
• 5.3 ARMA 模型的确定
• 5.3.1 沪深300 指数日收益率ARMA 模型的确定
• 5.3.2 ARMA 模型的检验
• 5.4 GARCH 模型的确定
• 5.4.1 建立GARCH 模型
• 5.4.2 GARCH 模型参数估计
• 5.4.3 GARCH 模型ARCH 效应检验
• 5.5 实证研究结论
• 6 加强我国股指期货风险管理的对策建议
• 6.1 投资者对股指期货交易的风险管理
• 6.2 交易所对股指期货的风险管理
• 6.2.1 交易所风险管理制度
• 6.2.2 交易所对各类重大风险事件的对策
• 6.3 期货公司对股指期货交易的风险管理
• 6.4 政府对股指期货市场的风险监管
• 7 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录