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题名基于随机占优的股指期货市场有效性分析
被引量：5
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作者
付志能
徐维军
张卫国
罗艺旸
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机构
华南理工大学工商管理学院
广州市金融服务创新与风险管理研究基地
华南师范大学经济与管理学院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2020年第3期169-176,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71771091)
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目(71720107002)。
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文摘
2015年中金所出台严格监管措施后,股指期货成交低迷,异象频出。为验证严格监管措施对股指期货市场有效性的影响,本文利用随机占优DD测试法,为风险规避者和风险寻求者分别构建升序和降序占优模型。传统DD测试法用等间距划分的方式产生网格,且假设检验的两个判定阈值为相反数,这不符合金融数据的分布规律。因此,本文提出了对DD测试法的两处改进,利用"等频率划分法"产生网格,利用"非对称分位数法"产生阈值。实证方面,本文对三个股指期货及其现货的15分钟数据进行分析,发现在自股灾以来,上证50指数一阶占优于上证50股指期货,形成套利机会,且该套利策略的年化收益率、夏普比率和卡玛比率都非常优异。实证进一步显示,严格监管措施后占优数量达到最高峰,严格监管措施导致的股指期货功能受损比股灾更严重,而这一现象在中金所逐步放松监管措施后得以稍微缓解但没有根本改变。
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关键词
股指期货
随机占优
市场有效性
套利
严格监管措施
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Keywords
stock index futures
stochastic dominance
market efficiency
arbitrage
trict regulatory measures
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名基于随机占优的中国股指期货高频套利研究
被引量：2
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作者
付志能
徐维军
张卫国
罗艺旸
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机构
华南理工大学工商管理学院
华南师范大学经济管理学院
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出处
《管理工程学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第5期196-204,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71771091)
国家自然科学基金重点国际(地区)合作与交流项目(71720107002)
广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515011752)。
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文摘
高频套利交易以其风险较低、收益稳定的特点而受到投资者的青睐。随机占优因其无需对资产收益率的分布作任何前提假设的优点而被广泛用于资产比较。本文基于一个新的视角,利用随机占优方法对高频数据进行建模,分析投资者对不同股指期货的偏好,从而预测股指期货的高频套利机会和套利方向,进而构建出新的等权对冲高频套利策略。考虑到高频数据的特点,本文还对已有文献的随机占优检验方法进行改进,提出了插值网格非对称DD检验法。本文基于我国三大股指期货上市以来的1分钟高频数据进行实证分析,并利用8个指标来评价模拟交易的结果。实证结果显示,本文提出的基于随机占优的股指期货高频套利策略取得了非常好的投资表现,且插值网格非对称DD检验法显著优于已有文献的随机占优检验方法。实证结果还揭示了二阶占优比三阶占优更能体现投资者对股指期货的偏好,以及风险规避者比风险寻求者在股指期货套利交易中获利更多等市场规律。
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关键词
随机占优
高频套利
股指期货
DD检验法
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Keywords
Stochastic dominance
High frequency arbitrage
Stock index futures
DD Test Method
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名多元交叉平衡预测模型及其在中国股指期货中的应用
被引量：1
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作者
付志能
徐维军
罗艺旸
刘勇平
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机构
华南理工大学工商管理学院
华南师范大学经济与管理学院
广州农村商业银行风险管理部
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出处
《数学的实践与认识》
2021年第11期91-102,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71771091)
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目(71720107002)
+1 种基金
科技部科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0108404)
广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515011752)。
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文摘
自回归移动平均模型(ARMA)及其扩展模型被广泛用于资产价格预测.然而相关已有研究要么忽略了多个资产之间的交叉影响,要么未能合理地分配目标资产自回归项与其他资产自回归项的权重.提出了一种新的多元交叉平衡ARMA模型(CB-ARMA),模型合理地平衡了目标资产与其他资产的自回归项的权重,并利用极大似然法估计CB-ARMA的参数矩阵.的实证研究基于中国股指期货30分钟价格序列数据,并使用滑动窗口在线预测方法来模拟投资.实证结果表明,提出的CB-ARMA模型优于所有对比模型.
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关键词
股指期货
ARMA
交叉项
多元
极大似然估计
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Keywords
stock index futures
ARMA
cross terms
multivariate
maximum likelihood estimation
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分类号
F832.5
[经济管理—金融学]
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