一、浅析股票指数期货的套期保值（论文文献综述）
周协[1]（2016）在《稳赢理财公司股指期货套期保值策略研究》文中进行了进一步梳理股指期货是现代资本市场的产物,20世纪70年代,随着石油危机在世界范围内的爆发以及布雷顿森林货币体系的瓦解,经济格局十分动荡,股市剧烈波动,投资者迫切需要一种能够规避系统性风险、对资产进行保值的金融工具。虽然股指期货比商品期货的推出晚了一个多世纪,但却是金融衍生品中历史最短发展最迅速的。虽然在股指期货推出初期,因为投资者的不了解,以及监管制度的不完善,甚至很多人把1987年“黑色星期一”的发生归咎于股指期货,认为股指期货不仅起不到资产保值,规避风险的作用,甚至因为高倍杠杆、投机盛行而使风险进一步蔓延等问题而饱受质疑。但股指期货仍然以其必然性在逐步发展完善,在后来的几十年间,随着投资者的成熟,市场监管的加强,美国、英国、新加坡等最先推出股指期货的国家其证券市场比没有推出股指期货的国家运行更加平稳,规避风险的作用也慢慢显现。新鲜事物要突破旧的格局,总会受到阻碍,甚至反对之声不绝于耳,但不可否认的是股指期货推出仅仅30年时间,全球交易量就达到所有期货交易量的四分之一,迅速超过了所有商品期货交易量的总和,甚至被誉为20世纪末以来最伟大的金融创新,是金融衍生品皇冠上最璀璨的明珠。本文将先理清股指期货和套期保值的概念、沪深300股指期货对中国股票市场和基金管理的意义以及上市历程和合约条款、套期保值模型和比率的计算等理论基础。然后分别介绍美国、英国、新加坡、香港等全球领先的股指期货市场和刚刚起步的中国内地股指期货市场的发展现状。中国股票市场的系统性风险虽然呈逐年下降的趋势,但仍然远高于发达国家。在股指期货上市交易之前,面对如此高的系统性风险,诸如稳赢理财公司等机构投资者却缺乏行之有效的避险工具。沪深300股指期货推出已满6年,总体运行情况平稳,与现货价格高度拟合,很好的实现了其规避风险的功能。最后通过对稳赢理财公司股指期货套期保值过程中的前期准备工作、具体操作细节、后期绩效评估三个阶段详细分析,并对比香港成熟资本市场的先进理念和各阶段实施步骤,找出套期保值策略存在的问题。以理论结合实际,总结出提高套期保值效果的方法,对稳赢理财公司整个套期保值过程进行完善并就中国股票市场环境提出建议。本文研究成果一方面找出稳赢理财公司套期保值的不足和误区,通过分析国外成熟市场,对套期保值各个阶段加以完善,并总结出行业的一般性规律,帮助其他机构投资者充分了解套期保值的分析过程和思路,有效配置资产组合,严格管控风险,做出合理的投资决策;另一方面帮助未接触过股指期货的投资者正确认识和运用股指期货,从而接受并认可股指期货,推动证券市场健康稳定发展。
周通[2]（2015）在《基于小波分析的股指期货套期保值策略研究》文中研究说明股指期货是以股票指数为标的物、买卖双方约定在未来某一时间以一定价格交割股票价格指数的期货合约,其本质上是一种金融衍生工具。直到上个世纪八十年代,股指期货才第一次在美国出现,虽然产生较晚,但其发展迅速,而究其原因主要是其具有价格发现、套期保值和资产风险管理等功能。套期保值又是重中之重,它是指投资者在股市之中为了规避股票市场价格波动的系统性风险,在股票和期货市场同时进行价格相同,方向相反的交易。但如何确定用多少股指期货来对冲所持现货呢?最优的套期保值比率便成为关键所在。在套期保值的实践中,期货和现货的关系会随着时间的长短而变化,传统的套期保值比率估计模型在动态变化中存在重大的缺陷,本文尝试用小波分析中的多分辨率分析来从不同时间尺度上估计套期保值比率。本文研究重点便是对沪深300的现货和期货的实证研究,首先用普通最小二乘（OLS）模型、向量自回归（VAR）模型和广义条件异方差模型（GARCH）分别估计出套期保值比率,然后用多分辨率分析分解和重构现货和期货的收益率序列,在不同时间尺度上计算套期保值比率,最后用两种测度方法,即Ederington和Sharp套期保值有效性来衡量其优劣,并用仿真实证交易进行验证。研究结果表明,基于多分辨率分析得到的最优套期保值比率8天、32天、长期（>32天）时间尺度上套期保值效果优于其他三种模型。
李丹[3]（2015）在《中国股指期货与股票指数的动态相关性及动态套期保值比率研究》文中指出为了适应和推进我国的金融体制改革、发展各种金融市场,并给投资者提供一种在股票市场中可以对冲风险的工具,中国金融期货交易所于2010年4月16日对以沪深300股票指数作为标的物的期货合约正式开始挂牌交易。沪深300股指期货合约是我国正式推出的首个金融期货,股指期货的产生开启了我国股票市场的一个新时代。对我国的股票指数和股指期货进行全面的、动态的研究具有很强的现实意义和一定的理论价值。本文从时变的角度、以我国股指期货和股票指数的动态相关性和动态套期保值比率为主题,对股指期货和现货的动态相关结构的构建、相关程度的度量、期货和现货收益波动率的度量和预测,以及对期货和现货的波动率与基差、波动率与时变相关性之间的动态影响关系,动态套期保值比率进行了深入的探讨和实证分析,力求动态的刻画我国股指期货和现货之间的相关性、探寻动态相关性的影响因素、度量股指期货和现货收益波动率以及探寻最优套期保值比率,为市场管理者和投资者提供参考,并为我国已上市的国债期货和还未上市的利率期货等《金融业发展和改革“十二五”规划》中提及的金融衍生品的有关研究提供参考和借鉴,以此为十二五规划的实现、十三五金融改革方向的确立贡献绵薄之力。第一部分对沪深300股票指数和股指期货两个时间序列的样本数据进行了基本的统计描述,包括这两个金融资产的价格序列和收益序列的正态性、平稳性,两个价格序列之间的协整性,两个收益序列的ARMA均值模型的识别以及残差的ARCH效应检验。结果表明,股指期货和股票指数的价格序列都是非平稳序列,两者之间存在着协整关系;两个收益序列都满足弱平稳的条件,并且呈现出尖峰厚尾、非正态性的特征;股指期货和股票指数的收益均服从ARMA（0,0）的均值模型,其残差具有ARCH效应。这些基本的统计分析刻画了股指期货和股票指数两个金融资产的价格和收益时间序列的数据特点,同时表明传统的度量相关性的方法将不太适用当今的许多金融变量,这部分为后续章节中统计模型的建立提供必要的参考和依据。第二部分介绍了能够刻画非正态性、非线性相关结构的copula模型,并基于九种常参数copula模型对股指期货和股票指数收益的联合分布建模,发现t-copula,SJC-copula,Rotated Gumbel copula以及Normal copula四种模型要优于其它的五种常参数模型;把这四种copula模型的常参数扩展为随着时间变化的时变参数,进而建立了四种时变copula模型,其中拟合效果相对最好的是时变t-copula模型,基于该模型度量了股指期货和股票指数的动态相关性,得到了股指期货和现货两市场收益之间时变相关系数的动态演变方程,并分析了相关性与价格基差之间的关系。结果表明,时变copula模型均比常参数copula模型的拟合效果要更佳,我国股指期货市场与现货市场之间确存在着一种动态的、具有一定持续性的相关关系,两市场之间的协整关系使得在市场的波动下两市场之间的相关性不会持续的增强,或者持续的减弱,而是围绕在其均值附近变化;股指期货和现货的动态相关性除了受到金融资产价格的影响之外,还与两个资产价格基差的波动有很大关系,在股指期货和现货的价格暴跌、暴涨时期或者价格基差发生较强的波动时,期货和现货两市场的收益的相关性将会明显减弱。那么,对于投资者而言,当期货和现货相关性程度发生改变时,套期保值策略也应做出相应的调整。这部分的相关性动态模型的确立也将为后续的动态套期保值模型的选择和建立提供依据。第三部分为了更准确的刻画股指期货和股票指数的收益波动率的特点,挖掘预测波动率的信息。文中对比了GARCH,GARCH-M,EGARCH三种代表不同特点的模型分别在三种残差分布假设下的波动率模型的拟合效果,并确立了股指期货和现货各自的波动率模型,度量出了历史数据上各时点处的波动率。基于选取的2014年6月至2014年12月这段预测时间区间的日交易数据,对股票指数和股指期货收益的波动率进行了样本内的预测、样本外向前多步预测、样本外向前一步滚动预测,得到了波动率的三种预测值;基于预测时段的高频数据,计算得到了已实现波动率,通过建立已实现波动率与三种预测波动率之间的单变量、双变量和三变量的回归模型来探讨三种预测波动率中预测信息的含量。确立的股票指数收益波动率模型表明,残差服从有偏学生t分布的波动率模型拟合效果要优于文中的其它模型;股票指数收益序列中难以实证支持“杠杆效应”,即股票指数收益波动率对“利好”和“利空”消息的反应是对称的;股票指数收益波动率与预期收益率之间的关系是不显着的,并且其收益序列对于外部的冲击的效应反应较慢。确立的股票期货收益波动率模型表明,股指期货波动率对收益具有一定的反馈效应,波动率越大,股指期货收益率的期望值越大,并且收益波动的影响效应具有较强的持续性,市场上出现大的波动将很难在短期内马上消除。已实现波动率与三种预测波动率之间的多个回归模型表明,不论股票指数还是股指期货,收益波动率的样本外向前一步滚动预测相比另外两种预测波动率,含有的预测信息最多。这一章通过确立波动率模型得到的波动率也将为下文的波动率的动态影响因素分析和动态最优套期保值比率的计算做好了准备工作。第四部分基于第二部分度量的时变相关系数和第三部分度量的股指期货和现货的收益波动率,创新性的将时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）引入到金融市场指标的动态影响因素的研究中,得到了股指期、现货收益波动率与基差三者之间的脉冲响应动态演化过程,以及股指期、现货收益波动率与时变相关系数三者之间的脉冲响应动态演化过程,分析了期、现货波动率与基差,期、现货波动率与时变相关系数的动态相互影响关系。实证表明,在2011年之后,股指期货和现货的两个收益波动率之间存在着正的相互影响作用,而且股指期货收益波动率的冲击的影响作用要远小于现货波动率的冲击;基差的冲击对股票指数和股指期货的波动率的影响与外部的经济环境关系密切,在市场不太乐观时期,基差的波动会导致波动的增加,而在市场比较乐观时期,基差的波动反而会使得股票指数收益的波动率减少;当期货和现货两市场的相关性增强的时候,股票指数和股指期货的收益波动率会减弱,市场会更加稳定。第五部分基于传统的线性回归模型、经典的双变量GARCH以及时变copula-GARCH三类模型计算最优套期保值比率,对每种模型计算的套期保值比率,分别构造了当期、下期和隔期三种套期保值组合,综合评价了不同套期保值模型在不同套期保值组合下的套期保值效果。结果表明,文中动态的套期保值模型比传统的静态模型在套期保值的效果方面表现的更佳;从套期保值组合收益方差最小的角度,ECM-DCC-GARCH模型在动态的套期保值效果方面表现的最好;从套期保值组合的平均收益最大的角度,时变copula-ECM-GARCH模型在动态的套期保值效果方面表现的最好;在当期、下期和隔期的套保组合中,普遍的当期的套期保值组合要优于其余两种滞后的套期保值组合。本文的主要贡献和创新在于从时变的角度动态的研究了股票指数与股指期货的动态相关性,得到了动态相关性的演变方程和特点,并分析了影响动态相关性的因素;创新性的应用了TVP-VAR模型分析了波动率与基差、波动率与时变相关性的动态相互影响关系,从基差和相关性两个角度分析波动率变化的规律;基于动态相关关系构建了时变copula-ECM-GARCH模型,得到了使得平均收益相对最大的动态套期保值比率。
顾京[4]（2013）在《中国股指期货市场功能实证研究与优化对策》文中研究说明股指期货是以股票价格指数为标的一种金融衍生品,自20世纪80年代第一张股指期货合约在美国诞生以来,股指期货在世界范围得到了快速发展,目前已成为世界上交易量最大的期货品种。2010年4月16日,我国正式推出了标的为沪深300指数的股指期货。股指期货的推出不仅可以为投资者增加新的避险工具,提高资金使用效率,而且有助于进一步完善我国的资本市场结构,丰富金融衍生产品种类,对我国金融市场的发展具有重要的意义。然而,股指期货作为一个金融衍生品市场,在我国的发展尚处于起步阶段,将经历一个较长的发展、完善并逐步成熟的过程。在这个过程中,加强对股指期货市场的跟踪分析,及时发现市场运行当中存在的问题,不断修正和完善相关制度,就显得尤为必要。在此背景下,本文以股指期货三大市场功能的实证研究为主线——价格发现功能、稳定市场功能、套期保值功能,深入考察我国股指期货市场的运行状况,并结合研究结论所反映出的问题,就完善我国股指期货市场的各项制度提出相关建议。本论文分为七章。第一章导论部分主要包括研究背景和研究意义、相关文献综述、论文的研究内容和方法、论文的结构安排、以及论文可能的创新点；第二章是股指期货概述,主要介绍了股指期货的相关概念、沪深300指数的编制原则和方法、沪深300股指期货合约的特点等；第三章是股指期货价格发现功能研究,主要对我国股指期货价格发现功能的静态和动态表现展开实证研究；第四章是股指期货对现货市场波动性影响研究,主要包括股指期货推出对于现货市场长期波动性影响研究和短期到期日效应研究；第五章是股指期货套期保值策略研究,主要包括套期保值理论和模型的介绍及不同套期保值模型的绩效评价与比较；第六章是股指期货套期保值效应研究,主要是对我国股指期货的套期保值效应进行实证分析；第七章是研究总结、建议和展望,主要是对论文研究结论进行总结,并就结论所反映的问题提出相关建议。本文的主要研究成果简述如下：第一,考察了我国沪深300股指期货市场价格发现功能的静态和动态表现。首先,采用协整检验、Granger因果检验、VEC模型、脉冲响应函数分析、方差分解及多元回归模型等传统计量方法对价格发现功能静态表现进行了实证研究,结果一致表明,股指期货与现货市场价格相互引导,期货价格领先现货价格5分钟,而现货价格领先期货价格也为5分钟。然后基于5分钟高频数据,利用递归协整和公共因子模型深入研究了沪深300股指期货价格发现功能的动态变化,结果表明,大约2010年6月3日之前,股指期货与现货的联系并不紧密,两者并不具有稳定的协整关系,这表明在股指期货运行之初并不具有价格发现功能。随着期货市场的不断完善,股指期货与现货价格开始具有稳定的协整关系,即开始具有价格发现功能,且价格发现功能不断增强。但从截止到2012年9月17日的高频数据来看,沪深300股指期货在价格发现中的贡献度一直低于现货市场,这表明在价格发现过程中起主导作用的并非期货市场,而是现货市场。最后,本文从较高的准入门槛、不合理的投资者结构、不完善的现货市场交易制度等几方面进行了解释。第二,考察了我国沪深300股指期货对于现货市场波动性的影响。包括股指期货推出对于现货市场长期波动性影响和短期到期日效应影响。首先,分别采用带有虚拟变量的GARCH模型和Markov-switching-GARCH模型研究了沪深300股指期货推出对于现货市场波动性的影响,结果一致表明股指期货的推出后,现货市场的波动性水平有所降低,沪深300股指期货具有稳定市场的功能。然后,本文从市场信息传播效率的角度对此进行了解释,研究发现,股指期货推出后,现货市场信息传播效率没有提高,反而略微有降低,这可能与股指期货价格发现功能表现并不理想有关。最后,对股指期货的到期日效应进行了实证研究,结果表明,沪深300股指期货到期日时,现货市场并没有像欧美其他国家一样出现交易量异常放大的现象,且现货市场的波动率也没有出现异常变大的现象,不具有到期日效应。也就是说合约到期日时,股指期货并没有加剧现货市场的波动。这可能与我国设计合理的结算价确定方式、较小期货交易规模及不完善的投资者结构有关。第三,考察了套期保值理论和模型的发展,并对相关套期保值模型的绩效进行了评价。在“风险最小化原则”和“效用最大化原则”条件下分别比较了OLS、VAR、 VECM静态套期保值模型及GARCH类和条件OLS动态套期保值模型套期保值绩效,结果表明,动态套期保值模型的套期保值绩效一般都优于静态套期保值模型,但具有更高的操作成本。因此,在套期保值模型的实际选择中,需综合评价套期保值模型的绩效与成本。第四,考察了我国沪深300股指期货的套期保值绩效。运用EGARCH模型分别考察了沪深300指数期货与股票现货市场上10大基金重仓股和10只随机选取的深圳证券交易所中小企业板上市的股票之间进行套期保值的效果,发现前者的套期保值效果并不理想,后者的效果更差。造成这种情况的原因是我国股指期货品种过于单一,为给投资者提供更多的、实用的套期保值工具,本文建议应该借鉴海外市场的经验,推出中小市值股票指数期货和其它典型行业股票指数期货等期货品种。第五,提出完善期货市场的相关建议。最后根据以上研究结论所反映的问题,论文从交易门槛、投资者结构、现货市场交易规则及股指期货交易品种这几个方面提出了相关建议。
许自坚[5]（2012）在《沪深300股指期货市场特征与功能的实证研究》文中研究指明股指期货是金融市场结构中的重要一环,是金融市场发展和完善的基石。我国于2010年4月16号正式推出了以沪深300指数为标的的沪深300股指期货,在股指期货推出以前,我国股票市场是一个单边交易市场,只能做多不能卖空,市场投资者对市场有较好预期时买入股票,预期较差时卖出股票,容易造成股票市场的大幅波动,使得股票市场的系统性风险很大。股指期货的推出使得卖空机制得以实现,有助于进一步发展和完善我国资本市场,对于建设一个完善的多层次的金融市场体系也有很大的帮助。一般而言,股指期货市场主要有三个方面的功能：套利、价格发现以及套期保值。本文以股指期货为研究对象,实证分析了我国沪深300股指期货的市场特征和市场功能,论文主体包含四个部分,运用的方法模型及得到的主要结论如下所示：论文首先研究了我国沪深300股指期货的价格特征及套利功能。在持有成本模型的基础上运用无套利定价原理,考虑交易费用、冲击成本、卖空限制以及利率变动,推导了我国股指期货的无套利区间。分别以沪深300股指期货的日交易数据和日内5分钟高频数据研究了股指期货的定价误差及影响定价误差幅度的因素。研究表明在我国沪深300股指期货的价格在大多数时间是偏高的,在考虑套利成本的情况下,股指期货的定价在大多数时间是有效率的,但是在股票市场大幅波动的时期,股指期货存在较大幅度的定价误差。从影响股指期货定价误差幅度的因素来看,距到期日越远定价误差越大,现货指数波动越剧烈定价误差越大,股指期货持仓量对定价误差没有显着影响,加息对定价误差的影响跟加息日期有关。当沪深300股指期货存在定价误差时,就可以通过套利获取无风险利润,因此对研究期内的沪深300股指的套利时点和套利利润的大小进行了实证研究,实证结果表明我国沪深300股指期货的定价在研究期内大多是有效的,也就是说在大多数时间不存在套利机会。但是在股票市场大幅波动期间,沪深300股指期货存在正向的套利机会,套利机会主要出现在股指期货推出的前期（IF1005和IF1011）,随着股指期货推出时间的延长,套利机会基本消失。第二部分研究了股指期货的价格发现功能。以5分钟高频数据建立向量误差修正模型,显示股指期货与现货指数之间具有长期的协整关系,当因信息冲击发生偏离时,股指期货的调整幅度更为明显,表示股指期货市场在价格发现中要强于现货市场。采用IS和PT模型计算出的价格发现贡献度水平,同样显示股指期货在价格发现中占主导地位。最后辅以方差分解及对脉冲响应反应函数探讨沪深300指数期货与现货指数间信息产生及传递的方式。第三部分研究了沪深300指数与沪深300股指期货的日收益率序列的相关特征。建立Copula-GARCH（1,1）-GED模型实证发现：沪深300指数与股指期货收益率序列之间相关程度非常高,根据不同的标准可选择不同的Copula模型来描述两序列的相关结构；两序列的尾部相关程度非常高,表明当股票市场大幅度波动时,沪深300指数与沪深300股指期货的相关程度显着提高。最后研究了股指期货的套期保值功能。以VaR和CVaR作为套期保值模型的目标函数,推导了基于VaR和CVaR的最优套期保值比例的计算模型,并利用我国沪深300股指期货的实际数据,验证了套期保值的有效性。实证结果发现,基于VaR和CVaR的股指期货套期保值模型能够有效降低投资组合的风险,并能够得到较好的累计收益率。相比较而言,基于CVaR的股指期货套期保值模型能够更好的控制投资组合的风险,基于VaR的股指期货套期保值模型能够得到更优的累计收益率。
李娇[6]（2012）在《沪深300股指期货套期保值比率的实证研究》文中认为投资者在股票市场中主要是面临两大风险,分别是系统性风险与非系统性风险。非系统性风险可以通过分散投资构建投资组合进行规避,但是系统性风险却无法通过分散投资达到规避控制的目的。正是在这种风险管理的需求下,股指期货从股市交易中衍生出来并成为一种新的交易方式。股指期货交易的标的物是股票价格指数。自1982年2月美国堪萨斯期货交易所上市价值线综合平均指数期货交易以来,因为其具有套期保值、规避风险的功能,使得股指期货日益受到各类投资者的重视,交易规模迅速扩大,交易品种不断增加。2006年中国金融期货交易所的成立与2010年4月16日沪深300股指期货合约正式上市交易标志着我国期货市场步入了一个金融创新的新时代。我国股票市场的一个显着的特点就是波动幅度比较大,系统性风险很大,而沪深300股指期货的推出给我国从事股市交易的投资者提供了一种规避风险的工具。股指期货尽管具有套期保值、分散股票现货市场风险的功能,然而,由于现货价格与期货价格并不是平行运动的,期货价格与现货价格的变动并不完全一致,即基差风险的存在使得套期关系中存在无效套期部分,导致套期保值者不能做到完全的套期保值。如此一来,正确计算套期保值比率就不仅仅是1：l那样的简单,并是投资者进行套期保值这一投资活动时对套期保值策略进行选择和调整的一个最为关键的环节。那么,在我国已推出两年多的沪深300股指期货该怎样计算套期保值比率才能将既控制风险又做到保值呢?因此本文着重从套期保值比率这个角度进行研究。根据国内外对于套期保值比率的研究有很多,这些学术研究大都给出了计算最优套期保值比例的模型,每个模型都有自己的优点与不足,而且大量研究表明,不同的期货标的物,不同的市场发育程度,甚至在不同的国家,所适用的套期保值比率的模型也是不同的。不同计算套期保值比率模型所得到的最优套期保值比率也是不同的,而套期保值比率的不同由会非常严重的影响套期保值的效果。如何选择一个适合我国沪深300股指期货套期保值策略的模型进而得出最优的套期保值比率就显得格外重要。作为一个新兴的股指期货交易市场,更是需要对此进行研究。本文系统的介绍了股指期货及其功能,总结了套期保值的基本原理与基本理论,总结了计算股指期货最优套期保值比率的四种模型,并在此基础上利用我国上市的沪深300股指期货合约交易的收益率计算出了最优套期保值比率。通过对OLS模型、双变量自回归模型、误差修正模型三种模型进行比较得出在最小风险下,最适合我国沪深300股指期货套期保值的套期保值比率模型。本文分别选择了OLS、B-VAR模型、ECM模型对样本交易数据进行分析,并且计算出了最优套期保值比率。在此统筹下,本文第一章主要是对研究背景、研究意义、研究方法等进行了简单的总的介绍。第二章对股票价格指数和股指期货的相关概念、特征、功能等进行了一个比较详细的概述,同时对我国沪深300股指期货进行了相应的介绍和解读。第三章主要是对套期保值原理、套期保值的理论及最小风险下的套期保值模型进行了详细的介绍与总结、其中,介绍并且分析了四种常用的在风险最小化条件下的最优套期保值比率的估计模型：OLS模型、双变量自回归模型、误差修正模型、广义自回归条件异方差模型。本文选择前三种模型进行了实证分析。第四章是套期保值比率的实证研究,介绍了现货组合和期货合约的选择,选择了沪深300成分股中40只流通市值较大、流动性好、具有行业代表性的股票组成现货组合,选择沪深300股指期货合约中IF1106合约作为要研究的期货合约,选择了OLS模型、B-VAR模型、ECM模型等计算最优套期保值比率,并进行了比较。
罗洎[7]（2012）在《中国股指期货与股票现货信息传递效应的数量研究》文中进行了进一步梳理股票价格指数期货（Stock Index Futures,简称股指期货）是除利率期货、货币期货之外,最重要的金融期货之一,是20世纪最重要、最成功的金融衍生工具（Financial Derivative Instruments）。论文以中国股指期货市场与股票现货市场的信息传递效应为研究主线,以信息传递过程中市场特征因素如价格、波动性、流动性等的关联变动为具体的研究对象,运用中国股指期货市场与股票现货市场的实际数据,从数量关系上研究中国股指期货市场与股票现货市场价格间的领先-滞后关系、波动传递效应、流动性联动问题以及跨期现货市场的价量关系和套期保值策略问题。从多个角度研究了中国股指期货市场与股票现货市场之间的信息传递效应,揭示了新兴的中国股指期货市场的特征和对股票现货市场的实际影响。论文研究的预期目标是,更加深刻地揭示中国新兴股指期货市场的运行特征及其与股票现货市场之间的信息传递效应,为中国金融市场的监管部门制定相关市场监管政策提供实证研究的证据,促进金融市场健康稳定的发展。同时也有助于金融市场投资者理解中国股指期货市场与股票现货市场的特殊关系,规划并制定合理的投资及风险管理策略,以规避市场系统性风险。本项研究对丰富金融期货理论具有理论意义,对中国现实金融市场的参与者具有现实意义。本文的研究思路是,以可被市场参与者所观察到的市场特征因素的变动为视角,分别讨论股指期货与股票现货市场价格的领先-滞后关系、市场波动性的传递关系、市场流动性的联动关系、跨期现货市场的价量关系以及市场信息传递的应用-套期保值策略问题,以期对股指期货与股票现货市场间的信息传递做出较为全面的描述和论证。最后是全文的总结。本文章分为七章,分别对相关问题进行研究。第一章为绪论。主要介绍论文的选题背景、论文的研究意义、所采用的研究方法和论文的主要研究内容。本章对当今全球股指期货市场所呈现出的欧洲、北美和亚太三足鼎立的局面进行了描述。通过数据的对比分析,勾勒出在金融危机中股指期货风险管理功能的成效。简要介绍了中国金融市场与股指期货的发展,对国内外股指期货与股票现货市场关系的文献进行了全面而系统的梳理。第二章,中国股指期货与股票现货间的领先-滞后关系的实证研究。首先对全文所选择的研究市场、研究时段进行了基本的交待。为了对中国股指期货与股票现货市场价格日内及日间的引导关系有清晰的了解,论文分别使用了两市场五分钟高频交易数据和低频日数据实证研究了在不同时间尺度下两市场间的价格发现能力。经研究发现,首先,沪深300股指期货与上证指数间在不同的交易时间尺度下均具有长期协整关系。这一点与现有的关于期现货市场关系的国内外相关研究的结论一致。显示了股指期货市场与股票现货市场间天然不可分割的紧密联系性。其次,无论在哪一个时间尺度下,在本文的研究时段内,股指期货市场价格均单向引导股票现货市场价格。这一研究结论与国外已有的研究和国内使用仿真数据进行的相关研究所得到的“股指期货与股票现货市场间存在双向的价格引导关系”的结论有所不同。论文对此从中国股票现货市场投资者构成的特殊性、国内仿真数据的局限性和可能存在的研究时段影响等三个方面做了详细的解释。此外,为了扩展研究的视野,同时研究了境外中国概念股指期货与国内股指期货市场和股票现货市场间的价格引导关系。发现中国概念的H股指数期货在日数据下与上证指数间不存在任何方向的引导关系,在低频五分钟交易数据下存在双向的价格领先-滞后关系,即两市场间存在大致相似的相互影响。显然,H股指数交易并不能引导国内股票现货市场价格的走向,不拥有国内股票现货市场的定价权。这是与国内同类研究不同的结论,并对其原因做了详细的解析。第三章,定量研究了中国股指期货交易对股票现货交易波动性的影响。使用均值分析和面板数据模型方法,发现股指期货交易的引入对股票现货市场波动性会产生的影响,取决于股指期货市场的运行状况。就中国资本市场的实际而言,投机性较强的股指期货市场增大了股票现货市场的波动性,而平稳运行的股指期货市场减小了股票现货市场的波动性。本文的这一研究结论将文献中关于此问题的争论统一了起来。使用多元GARCH模型对股指期货与股票现货市场间的波动传递进行了研究。发现,中国股指期货市场的波动单向传递到股票现货市场,而不是此前有研究结论认为的波动在期、现货市场间双向传递。关于中国期现货市场间所呈现出的波动单向传递的特殊性,论文从市场投资者结构、市场的运行效率两个方面做了详细的分析。第四章,中国股指期货影响股票现货市场流动性的研究。此前的众多研究均认为股指期货交易或者对股票现货市场流动性无影响,或者降低了股票现货市场流动性。本章首先使用均值分析和面板数据模型分析了股指期货交易的引入对股票现货市场流动性的影响。同样发现,在投机性较强的情况下,中国股指期货弱化了股票现货市场的流动性；相反,当股指期货市场投机性减小时会增强股票现货市场的流动性。同时还发现,中国股指期货交易的引入并没有如市场在此前所担心的那样使得非成分股市场流动性丧失。实际上,股指期货交易同样增强了非成分股市场的流动性。实证结果证明了保持股指期货市场平稳运行,降低其市场投机性的重要性,以及股指期货市场对于完善和发展我国金融市场的重要作用。本章结合中国股票现货市场的特性,引入“流动性交易者假说”,论证了平稳运行的中国股指期货市场会增强现货市场流动性的原因。本章还对股指期货市场与股票现货市场流动性的联动问题进行了研究。通过研究发现：第一,股指期货市场流动性不存在自相关性,股票现货市场流动性存在显着的自相关性。我们相信这是由于两市场交易规则和交易、持仓成本的不同造成的。第二,股票现货市场的流动性变动先于股指期货市场流动性变动,股票现货市场流动性的增加将导致股指期货市场流动性的增加；股票现货市场流动性的萎缩,将导致股指期货市场流动性的萎缩。这是源于股票现货市场的基础性地位。因此,我们认为进一步提高股票现货市场质量,增强现货市场吸引力是提升中国资本市场的根本。第五章,中国股指期货与股票现货间跨市场的价量关系研究。本章实证研究了中国期货市场和股票现货收益率波动与成交量之间,以及期、现货跨市场的收益率波动和成交量之间的关系。研究结果表明,存在一条清晰的由股指期货成交量变动引起股指期货收益率变动,股指期货收益率变动随后导致股票现货收益率的变动,股票现货收益率变动进一步引起股票现货成交量变动的路径。在股票现货市场上呈现的“价为量先”现象与前人研究所得出的“量为价先”的结论存有差异,论文认为这是股指期货交易的引入改变了投资者观察市场变动的方式,也改变了市场的价格决定方式。第六章,中国股指期货与股票现货市场套期保值策略研究。我们将套期保值策略看做期现货市场间信息传递效应的重要应用。论文使用20只基金重仓股为基础构建了股票现货的投资组合,运用OLS、B-VAR、VECM、 Diag-BEKK、Scalar-BEKK、CCC模型研究了沪深300股指期货和境外H股指期货套期保值效率。发现不论是在样本内还是在样本外,Diag-BEKK模型均具有最好的套期保值效果,但通过统计结果可以发现Diag-BEKK模型的波动比较剧烈,在实际运用中的交易成本较高,因此,套期保值效果稍逊的静态OLS模型是更好的选择。同时,H股指数期货的套期保值效果较差,远逊于沪深300股指期货。第七章对全文进行了总结,提出了进一步研究的展望。全文创新之处主要表现在以下一些方面：1、以分析中国资本市场的真实交易数据为基础,在不同的时间尺度下,对中国股指期货与股票现货价格间的领先-滞后关系进行了定量研究,得出了一致的结论,即在中国特殊的市场结构条件下,股指期货价格单向引导股票现货价格。这一结论与国外同类研究及国内此前使用模拟数据得出的“股指期货价格与股票现货价之间存在双向的引导关系”这一结论有所不同。论文基于中国资本市场的实际,从中国股票现货市场投资者结构的特殊性、国内仿真数据的局限性和可能存在的研究时段影响等三个方面对研究结论做了详细的阐释。2、对中国股指期货交易的引入将如何影响股票现货市场波动性和流动性提出了一些新观点：即股指期货交易对股票现货市场波动性、流动性的影响是积极的还是消极的取决于股指期货市场本身的运行状况。论文将中国股指期货上市至今划分为“投机性市场”阶段和“平稳运行市场”阶段进行研究,提出了：存在高投机性交易的股指期货市场会增大股票现货市场的波动性,弱化股票现货市场的流动性；平稳运行的股指期货市场有助于平抑股票现货市场的波动性,增强股票现货市场的流动性。论文的研究将现有文献中关于股指期货交易对股票现货市场波动性、流动性影响的争论统一了起来。同时,我们研究了股指期货交易对非成分股市场指数波动性的影响。以实证证据否定了此前市场关于,“股指期货的推出会加大股市的两极分化,使资金重点流向成份股,而非成份股活跃程度将会日渐萎缩,流动性将会逐渐丧失,渐渐被冷落”的判断。3、通过实证研究揭示出,存在一条清晰的由股指期货成交量变动引起股指期货收益率变动,股指期货收益率变动随后导致股票现货收益率的变动,股票现货收益率变动进一步引起股票现货成交量变动的信息传递路径。在股指期货交易引入后,股指期货市场呈现出“量为价先”,而股票现货市场却呈现出“价为量先”的状态。此研究进一步提升和完善了对于中国股指期货市场与股票现货市场间互动关系的认识。当然,由于数据的来源和研究水平所限,论文还存在不足。例如,论文还未涉及期现货场间的互动影响与宏观经济形势的关联特征；对于如何利用期现货市场间的信息传递进一步分析各类相关金融政策的市场有效性,分析整个金融市场的风险,以及我国整体经济、金融的运行状态还没做进一步的研究；本文的研究范围也仅局限于中国证券市场,还可以将研究领域拓展至对全球重要金融市场指数期货与中国证券市场间存在怎样的联动以及风险传递路径等研究领域。
柴尚蕾[8]（2011）在《股指期货与现货市场的相关性及套期保值策略研究》文中研究说明股指期货是20世纪80年代发展起来的金融衍生品,是世界上目前交易量最大的期货品种。股指期货是指以股票价格指数为交易标的物的一种期货合约,合约的交易双方约定在规定的时刻,按约定的价格买卖规定数量的股票指数。作为重要的金融创新,股指期货在股票市场的发展进程中发挥着重要作用,能够对现货价格波动引发的市场系统性风险进行套期保值。套期保值功能得以实现的理论基础是股指期货与现货市场之间存在着高度相关性。由于这两个市场受相同经济因素影响而具有基本相似的走势,在这两个市场上进行反向操作,才能使得盈亏相反,即无论现货市场因股市波动造成的损失有多大,投资者都可以通过套期保值操作锁定现货风险。两个市场的相关程度越高,套期保值的效果越好。因此,无论是从监管部门的角度,还是从投资者的立场,分析股指期货与现货市场的相关性都有着重要意义。本文采取理论分析与实证研究相结合的方式,研究股指期货与现货市场之间的相关性及套期保值策略。本论文分为六章。第一章绪论部分包括选题的背景与研究意义、相关文献综述和本文的主要研究内容与结构。第二章是股指期货与现货市场的价格相关性研究,主要包括二者的长期均衡关系检验与相关结构刻画。第三章是股指期货与现货市场的波动相关性研究,主要包括波动特征聚类和市场之间的波动溢出。第四章研究股指期货对现货市场信息效率的影响。第五章是股指期货与现货市场的套期保值策略研究,包括最优套期保值比率的确定和最优现货组合的构建。第六章是研究总结与展望,对本文得出的主要结论、创新之处、应用前景和未来研究进行总结。相关研究成果简述如下：（1）论文考察了国际股指期货与现货价格之间的长期均衡关系以及国际股指期货对我国股票市场的波动溢出关系。主要贡献在于将独立成分分析（ICA）方法引入股指期货与现货市场之间的波动溢出研究,克服了传统方法解决高维金融时间序列波动问题时的障碍。本文所建ICA-EGARCH-M模型不仅验证了波动溢出效应的存在,而且反映出了波动溢出的主要来源。（2）应用计量经济学中的GJR模型与近似熵的时间序列信息效率测度方法,探讨了国际市场上股指期货交易对现货市场信息效率的影响。通过对比股指期货推出前后影响波动的信息因子和度量时间序列复杂性的近似熵值的变化情况,发现股指期货的引入加快了信息流向现货市场的速度,提高了现货市场的信息效率。（3）从两个方面研究了股指期货与现货市场的套期保值策略。一方面,针对最优套期保值比率问题,建立了基于最小化均值-条件风险价值（Mean-CVaR）的股指期货动态套期保值模型。模型的主要贡献在于考察了置信水平和可变交易费用对最优套期保值决策的影响,更好地拟合了收益残差序列存在的异方差性与相关系数时变性等特征。此外,通过对中国沪深300指数期货市场的真实交易进行套期保值实证测算,检验了不同模型在中国期货市场上的套期保值效果。另一方面,针对如何构建与股指期货联动性较好的现货组合问题,提出采用两阶段优化策略以提高组合的跟踪准确度。第一阶段,利用基于独立成分分析与模糊C均值算法相结合的时间序列聚类方法将沪深300股指期货对应的成分股进行聚类；第二阶段,对聚类之后的结果进行指数优化复制,以跟踪误差最小为目标,确定现货组合的成分股权重。
陈暑楠[9]（2011）在《股指期货套期保值交易策略研究》文中提出股指期货是为规避证券市场系统性风险而设计的金融衍生品,由于其显着的优越性,在诞生后迅猛发展,成为金融市场上最受青睐的避险工具,在资本市场上扮演着举足轻重的角色。股指期货套期保值是对持有的股票现货进行风险对冲或者锁定未来购入股票现货的成本,实现不同市场参与者间的风险转移。其理论基础是在通常情况下,股指期货的价格与股票市场现货价格均受到相同因素的影响,两者的变动是一致的或者高度相关的。因此,研究股指期货套期保值交易策略具有很强的现实意义和应用价值。本文在阐述股指期货及其套期保值功能理论的基础上,对股指期货套期保值的总体策略进行选择,在此基础上介绍了最小方差、OLS、二元GARCH三种最优套期保值比率的计算方法,并对各自的优缺点进行简要评述。再次,针对目前机构投资者的行为现状以及股指期货推出后对各类机构投资者的应用价值展开分析,其中共性的应用价值是规避中国股市的系统性风险,但是具体应用价值又有差别。然后,利用沪深300指数对机构投资者的套期保值效果进行分析,结果表明QFII股指期货套期保值效果最理想,社保基金次之,证券投资基金股指期货套期保值效果最不理想,并对其原因简要分析。最后,针对实证分析的结果,提出若干有利于提高股指期货套期保值效果的政策建议。与以往研究股指期货套期保值交易策略文献不同的是,本文从不同类型机构投资者的目标定位和资金来源角度出发,并结合他们目前的投资行为现状,分析股指期货套期保值功能对改善其非理性投资行为、树立价值投资的主流投资观念的应用价值,同时结合实证对各自的套期保值效果进行分析。
丁敬转[10]（2011）在《沪深300股指期货套期保值的实证研究》文中研究表明现代证券投资组合理论认为,股市投资者通过精心选取和进行科学的股票组合投资,可以规避非系统风险,然而对于如当股市的全面大幅滑落时的系统性风险却无法通过选择股票种类或对其进行投资组合来加以回避。而股指期货作为金融工程最核心的部分却能够很好的规避证券市场的系统性风险。它作为现代金融学的最新发展,标志着金融科学走向产品化和工程化。股票指数期货交易是指买卖双方在金融期货交易所内买卖股指期货合约的一种经济行为。参与交易者主要是基金、券商和QFII等机构投资者,主要目的是规避金融市场的系统性风险,达到套期保值的目的。我国证券市场起步较晚,存在着系统风险大1、缺乏更多的金融衍生品种、市场机制和功能不健全等问题,同时尚未形成以机构投资者为主的证券市场体系,并且机构投资者的收益较大程度上取决于证券市场总的发展态势。当证券市场总的趋势以上升为主,机构投资者理性化,他们就能够分享到股市的收益,获得良好的报酬,但是一旦遇到不利的形势,他们往往就会失去理性。因此引进具有套期保值功能,反映整个股市趋势的股指期货具有重大意义,这既是我国培育和发展机构投资者的客观需要,又是资本市场的健康发展和朝更高层次资本市场迈进的重要一步。本文正是以此为契机,对沪深300股指期货套期保值进行实证研究,给投资者提供借鉴。套期保值能不能成功,关键在于能否得到最优的套期保值比率。本文首先阐述了股指期货套期保值基本理论,重点研究了如何确定套期保值比率的问题,并详细介绍了套期保值的五大模型,最后选取2010年4月16日-2011年2月28日共209组数据进行实证研究。对静态选择的20只股票组合采用沪深300股指期货进行套期保值,计算最小风险套期保值比率,并比较了不同模型下的最小风险套期保值比率和套期保值效果,发现五种模型下的有效性基本一致,套期保值比率均小于1,优于原始的简单套期保值,其中ECM-GARCH模型下套期保值效果最好,其套期保值绩效高达95.42%,即在进行股指期货套期保值后,现货股票组合的收益率方差降低了95.42%。
二、浅析股票指数期货的套期保值（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅析股票指数期货的套期保值（论文提纲范文）
（1）稳赢理财公司股指期货套期保值策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外关于股指期货的研究 |
| 1.2.1 国外的相关研究 |
| 1.2.2 国内的相关研究 |
| 1.3 研究内容、方法和思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究思路 |
| 第2章 论文相关理论 |
| 2.1 股指期货 |
| 2.1.1 股票价格指数 |
| 2.1.2 股指期货 |
| 2.1.3 沪深300指数 |
| 2.1.4 沪深300股指期货 |
| 2.2 套期保值 |
| 2.2.1 套期保值概念 |
| 2.2.2 套期保值类型 |
| 2.3 套期保值模型 |
| 2.3.1 静态套期保值模型 |
| 2.3.2 动态套期保值模型 |
| 2.4 套期保值绩效评价 |
| 2.4.1“风险最小化” |
| 2.4.2“效用最大化” |
| 第3章 国内外股指期货发展现状 |
| 3.1 美国的发展 |
| 3.2 英国的发展 |
| 3.3 新加坡的发展 |
| 3.4 中国香港的发展 |
| 3.5 中国大陆的发展 |
| 第4章 稳赢理财公司股指期货套期保值运行现状分析 |
| 4.1 稳赢理财公司概况 |
| 4.2 稳赢理财公司套期保值的准备 |
| 4.2.1 套期保值需求分析 |
| 4.2.2 套期保值流程的制定 |
| 4.3 稳赢理财公司套期保值操作分析 |
| 4.3.1 静态操作过程分析 |
| 4.3.2 动态操作过程分析 |
| 4.4 稳赢理财公司套期保值绩效评估分析 |
| 4.4.1 无套期保值的绩效评估 |
| 4.4.2 静态套期保值的绩效评估 |
| 4.4.3 动态套期保值的绩效评估 |
| 4.4.4 套期保值绩效对比分析 |
| 4.5 稳赢理财公司套期保值中存在的问题 |
| 4.5.1 套期保值工具选择方面 |
| 4.5.2 套期保值期限和展期时间制定方面 |
| 4.5.3 套期保值模型选择方面 |
| 4.5.4 资金管理方面 |
| 4.5.5 股指期货自身风险方面 |
| 第5章 稳赢理财公司股指期货套期保值的完善 |
| 5.1 准备阶段的完善 |
| 5.1.1 套期保值工具的选择 |
| 5.1.2 套期保值期限和展期时间的确定 |
| 5.1.3 期货合约和数量的确定 |
| 5.2 操作过程的完善 |
| 5.2.1 套期保值模型的选择 |
| 5.2.2 套期保值比率的计算 |
| 5.2.3 资金管理的策略 |
| 5.3 股指期货自身风险的控制 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于小波分析的股指期货套期保值策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1. 研究背景和意义 |
| 1.2. 文献综述 |
| 1.2.1. 国外相关理论研究现状 |
| 1.2.2. 国内相关理论研究现状 |
| 1.3. 研究框架 |
| 第二章 股指期货相关理论 |
| 2.1. 股指期货概念 |
| 2.1.1. 股指期货定义 |
| 2.1.2. 股指期货特点 |
| 2.1.3. 股指期货功能 |
| 2.2. 套期保值理论 |
| 2.2.1. 套期保值理论概述 |
| 2.2.2. 套期保值理论原理 |
| 2.2.3. 套期保值比率计算模型 |
| 2.2.4. 套期保值原则与步骤 |
| 第三章 世界主要地区股指期货发展状况 |
| 3.1. 西方发达国家股指期货市场 |
| 3.1.1. 美国 |
| 3.1.2. 英国 |
| 3.1.3. 日本 |
| 3.2. 新兴市场股指期货市场 |
| 3.2.1. 新加坡 |
| 3.2.2. 香港 |
| 3.2.3. 韩国 |
| 3.3. 中国股指期货市场 |
| 3.3.1. 中国发展股指期货的市场背景 |
| 3.3.2. 中国发展股指期货的必要性 |
| 3.3.3. 中国股指期货的发展 |
| 第四章 小波变换 |
| 4.1. 小波分析概论 |
| 4.2. 傅里叶变换 |
| 4.3. 小波变换 |
| 4.3.1. 连续小波变换 |
| 4.3.2. 离散小波变换 |
| 4.4. 多分辨率分析 |
| 4.4.1. 平均与细节 |
| 4.4.2. 多分辨率分析 |
| 第五章 沪深300股指期货实证分析 |
| 5.1. 数据选取及预处理 |
| 5.1.1. 股指期货和现货数据选取标准 |
| 5.1.2. 样本数据预处理 |
| 5.2. 常用方法估计套期保值比率 |
| 5.2.1. 普通OLS估计 |
| 5.2.2. 向量自回归模型(VAR)估计 |
| 5.2.3. GARCH模型估计 |
| 5.3. 小波分析法估计套期保值比率 |
| 5.4. 套期保值有效性比较 |
| 5.4.1. 套期保值有效性的测度方法介绍 |
| 5.4.2. 实证结果有效性比较 |
| 5.5. 股指期货交易策略的仿真及应用 |
| 第六章 结论 |
| 6.1. 本文小结 |
| 6.2. 本文不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）中国股指期货与股票指数的动态相关性及动态套期保值比率研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 金融时间序列模型研究现状 |
| 1.2.2 copula函数研究现状 |
| 1.2.3 套期保值策略研究现状 |
| 1.2.4 向量自回归模型研究现状 |
| 1.2.5 我国股指期货研究现状 |
| 1.2.6 研究现状述评 |
| 1.3 研究内容、思路和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 基本研究思路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 研究目标和创新点 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 股指期货和股票指数时间序列的基本特征 |
| 2.1 股指期货概述 |
| 2.1.1 股指期货主要金融功能 |
| 2.1.2 我国股指期货运行方式 |
| 2.2 我国股指期货和股票指数价格、收益与基差 |
| 2.2.1 数据的选取 |
| 2.2.2 价格和收益序列 |
| 2.2.3 基差 |
| 2.3 我国股指期货和股票指数的基本统计分析 |
| 2.3.1 基本统计特征 |
| 2.3.2 时间序列的平稳性 |
| 2.3.3 协整性检验 |
| 2.3.4 ARCH效应 |
| 2.3.5 ARMA均值模型的识别 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于COPULA函数的股指期货和股票指数收益静态相关性分析 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 静态COPULA模型 |
| 3.2.1 copula函数以及Sklar定理 |
| 3.2.2 基于copula模型的相关性测度 |
| 3.3 COPULA模型的构建 |
| 3.3.1 边际分布的确定 |
| 3.3.2 静态copula模型的参数估计 |
| 3.3.3 模型结果分析 |
| 3.4 结论 |
| 第4章 基于时变COPULA函数的股指期货和股票指数收益动态相关性分析 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 理论模型 |
| 4.3 构建度量动态相关性的时变COPULA模型 |
| 4.3.1 copula模型中相关性参数的估计 |
| 4.3.2 股指期货与股票指数收益的时变t-copula模型 |
| 4.4 股指期货和股票指数收益动态相关性分析 |
| 4.4.1 动态相关性的特点 |
| 4.4.2 动态相关性的主要影响因素 |
| 4.4.3 时变相关系数的影响因素分析 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 股指期货和股票指数收益波动率模型 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 理论背景 |
| 5.3 波动率模型以及有偏学生T分布简介 |
| 5.3.1 ARCH模型 |
| 5.3.2 GARCH模型 |
| 5.3.3 GARCH-M模型 |
| 5.3.4 EGARCH模型 |
| 5.3.5 有偏学生t分布 |
| 5.4 股指期货和股票指数的波动率模型 |
| 5.4.1 股票指数收益波动率模型 |
| 5.4.2 股指期货收益波动率模型 |
| 5.4.3 波动率的提取 |
| 5.5 收益波动率的预测 |
| 5.5.1 波动率预测方法 |
| 5.5.2 波动率预测的评价 |
| 5.5.3 股指期货和股票指数收益波动率的预测 |
| 5.5.4 各预测波动率对已实现波动率的预测信息贡献 |
| 5.6 结论 |
| 第6章 波动率、基差和时变相关系数动态分析 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 研究背景 |
| 6.3 时变参数向量自回归模型 |
| 6.3.1 TVP-VAR模型 |
| 6.3.2 模型的估计 |
| 6.4 实证分析 |
| 6.4.1 股票指数期、现货收益波动率与基差的脉冲响应关系 |
| 6.4.2 股票指数期、现货波动率与时变相关系数的脉冲响应关系 |
| 6.5 本章结论 |
| 第7章 股指期货的套期保值比率研究 |
| 7.1 问题的提出 |
| 7.2 理论背景 |
| 7.3 最优套期保值比率 |
| 7.4 基于线性回归的最小二乘法套期保值模型 |
| 7.5 双变量GARCH类套期保值模型 |
| 7.5.1 ECM-CCC-GARCH模型 |
| 7.5.2 ECM-DCC-GARCH模型 |
| 7.6 时变COPULA-ECM-GARCH模型套期保值模型 |
| 7.6.1 时变copula-ECM-GARCH模型 |
| 7.6.2 模型的参数估计 |
| 7.7 套期保值效果的评价 |
| 7.8 实证分析 |
| 7.8.1 数据的描述 |
| 7.8.2 OLS模型套期保值结果 |
| 7.8.3 ECM-CCC-GARCH模型套期保值结果 |
| 7.8.4 ECM-DCC-GARCH模型套期保值结果 |
| 7.8.5 时变Copula-ECM-GARCH模型套期保值结果 |
| 7.9 本章小结 |
| 第8章 全文总结与研究展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
（4）中国股指期货市场功能实证研究与优化对策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景与意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究的问题与意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、股指期货价格发现功能研究 |
| 二、股指期货对于现货市场的波动性影响研究 |
| 三、股指期货套期保值功能研究 |
| 第三节 研究内容、方法和结构安排 |
| 一、研究内容和方法 |
| 二、论文结构安排 |
| 第四节 可能的创新点 |
| 第二章 沪深300股指期货概述 |
| 第一节 股指期货简介 |
| 一、股指期货的概念 |
| 二、股指期货的特点 |
| 三、股指期货的功能 |
| 四、股指期货标的指数选取原则 |
| 第二节 沪深300指数的编制及特点 |
| 一、沪深300指数的编制方法 |
| 二、沪深300指数的特征 |
| 第三节 沪深300股指期货合约的规则及特点 |
| 一、沪深300股指期货合约规则 |
| 二、沪深300股指期货合约的特点 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 股指期货价格发现功能研究 |
| 第一节 理论分析 |
| 一、价格发现概念的界定 |
| 二、价格发现功能产生原因 |
| 三、价格发现功能的影响因素 |
| 第二节 研究思路、模型和处理方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、实证模型和处理方法 |
| 第三节 实证分析 |
| 一、样本数据及其统计分析 |
| 二、传统方法实证结果及分析 |
| 三、价格发现功能动态变化实证研究 |
| 第四节 原因分析 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 股指期货对于现货市场波动性影响研究 |
| 第一节 股指期货推出对于现货市场波动性的影响 |
| 一、股指期货推出对现货市场波动性影响的理论分析 |
| 二、实证研究思路及数据统计分析 |
| 三、带有虚拟变量GARCH类模型检验 |
| 四、Markov-switching-GARCH(1,1)模型检验 |
| 五、结论及原因分析 |
| 第二节 股指期货到期日效应研究 |
| 一、到期日效应产生的原因分析 |
| 二、相关文献回顾 |
| 三、实证研究思路及数据统计分析 |
| 四、实证分析 |
| 五、结论及原因分析 |
| 第三节 本章小结 |
| 第五章 股指期货套期保值策略研究 |
| 第一节 基于不同理论的最优套期保值率的确定 |
| 一、最小方差(Minimum variance)套期保值率 |
| 二、最大均值-方差(Optimum mean-Variance)套期保值率 |
| 三、夏普(Sharpe)套期保值率 |
| 四、最大期望效用(Maximum expected utility)套期保值率 |
| 五、最小平均延长基尼系数(Minimum mean extended-Gini coefficient)套期保值率 |
| 六、最优均值平均延长基尼系数(Optimum mean-MEG)套期保值率 |
| 七、最小广义半方差(Minimum generalized semivariance)套期保值率 |
| 八、最优均值广义半方差(Optimum mean-GSV)套期保值率 |
| 九、动态套期保值率 |
| 第二节 最优套期保值率的估计模型 |
| 一、静态最小方差套期保值率估计 |
| 二、动态最小方差套期保值率的估计 |
| 三、最大均值-方差套期保值率和夏普套期保值率的估计 |
| 四、最大期望效用套期保值率的估计 |
| 五、基于最小平均延长基尼(MEG)系数套期保值率的估计 |
| 六、基于广义半方差(GSV)套期保值率的估计 |
| 第三节 套期保值绩效的衡量 |
| 一、风险最小化原则 |
| 二、效用最大化原则 |
| 第四节 套期保值模型选择与绩效评价 |
| 一、数据描述及统计分析 |
| 二、实证分析 |
| 三、套期保值绩效评价与比较 |
| 四、总结与建议 |
| 第五节 本章小结 |
| 第六章 我国股指期货套期保值效应研究 |
| 第一节 研究问题的提出 |
| 第二节 研究设计与数据说明 |
| 一、研究设计 |
| 二、样本选取及数据来源 |
| 第三节 计量模型与实证分析 |
| 一、最优套期保值率的计量模型 |
| 二、套期保值绩效评价 |
| 三、实证分析 |
| 第四节 政策建议及模拟实证检验 |
| 一、海外市场经验及政策建议 |
| 二、“中小板股票指数期货”的模拟实证检验 |
| 第五节 本章小结 |
| 第七章 研究总结、建议和展望 |
| 第一节 本文主要研究结论 |
| 第二节 相关建议 |
| 第三节 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（5）沪深300股指期货市场特征与功能的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究的主要内容及逻辑思路 |
| 1.2.1 论文的主要内容 |
| 1.2.2 逻辑思路 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 股指期货的定价 |
| 2.2 股指期货价格发现 |
| 2.3 股指期货的套利 |
| 2.4 股指期货套期保值 |
| 2.5 文献述评与研究启示 |
| 第3章 股指期货的价格特征与套利功能研究 |
| 3.1 股指期货定价与套利 |
| 3.1.1 股指期货定价模型与定价误差 |
| 3.1.2 股指期货套利 |
| 3.2 股指期货定价误差及影响定价误差幅度的因素 |
| 3.2.1 股指期货的定价误差 |
| 3.2.2 无套利区间的界定 |
| 3.2.3 股指期货定价误差幅度的界定 |
| 3.2.4 影响定价误差幅度因素的回归模型 |
| 3.2.5 实证分析 |
| 3.3 股指期货期现套利 |
| 3.3.1 沪深300股指期货期现套利机制 |
| 3.3.2 沪深300股指期货期现套利实证分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 沪深300股指期货价格发现功能与信息传递 |
| 4.1 相关概念及模型简介 |
| 4.1.1 股指期货的价格发现与信息传递 |
| 4.1.2 本章研究方法与模型简介 |
| 4.2 股指期货价格发现实证研究 |
| 4.2.1 数据选取及数据统计特征 |
| 4.2.2 协整关系检验与granger因果关系 |
| 4.2.3 误差修正模型 |
| 4.2.4 价格发现贡献度模型 |
| 4.3 短期互动分析 |
| 4.3.1 方差分解 |
| 4.3.2 脉冲响应 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于COPULA函数的股指期货与现货指数收益率相关特征研究 |
| 5.1 Copula函数简介 |
| 5.1.1 Copula理论发展概述 |
| 5.1.2 二元Copula函数的定义与性质 |
| 5.2 Copula函数与相关性度量 |
| 5.2.1 相关文献研究 |
| 5.2.2 基于Copula函数的相关性分析 |
| 5.2.3 基于Copula函数的相关性指标 |
| 5.2.4 常用二元Copula函数及其相关性分析 |
| 5.3 基于Copula函数的沪深300股指期货与现货指数相关性分析 |
| 5.3.1 实证数据选择及描述性统计 |
| 5.3.2 边缘分布模型 |
| 5.3.3 Copula模型参数估计及相关性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 沪深300股指期货套期保值功能研究 |
| 6.1 股指期货套期保值策略研究 |
| 6.1.1 股指期货套期保值方法及策略 |
| 6.1.2 股指期货套期保值基础理论 |
| 6.2 基于VaR最小的套期保值模型 |
| 6.2.1 VaR定义及估计方法 |
| 6.2.2 基于VaR最小的套期保值模型推导 |
| 6.2.3 基于CVaR最小的套期保值模型 |
| 6.2.4 套期保值有效性检验 |
| 6.3 基于沪深300股指期货实证研究 |
| 6.3.1 数据选取及统计性描述 |
| 6.3.2 基于VaR与CVaR的最优套期保值比例 |
| 6.3.3 套期保值有效性检验 |
| 6.3.4 累计收益率 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文 |
（6）沪深300股指期货套期保值比率的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 总论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的与思路 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 研究资料与数据 |
| 第2章 股指期货的概念框架 |
| 2.1 股票价格指数 |
| 2.1.1 股票价格指数的定义 |
| 2.1.2 沪深300股票价格指数 |
| 2.2 股指期货 |
| 2.2.1 股指期货的定义 |
| 2.2.2 股指期货的特征 |
| 2.2.3 股指期货的功能 |
| 2.3 中国股指期货的发展历程 |
| 2.3.1 中国股指期货的发展历程 |
| 2.3.2 我国沪深300股指期货合约交易细则 |
| 第3章 股指期货套期保值理论研究综述 |
| 3.1 套期保值理论 |
| 3.1.1 传统的套期保值理论与模型 |
| 3.1.2 现代套期保值理论与模型 |
| 3.1.3 套期保值比率模型的评价 |
| 3.2 套期保值效率理论 |
| 3.2.1 套期保值效率理论国内外研究现状 |
| 3.2.2 套期保值效率评价标准 |
| 3.3 套期保值原理 |
| 3.3.1 套期保值基本原理 |
| 3.3.2 股指期货套期保值原理的运用 |
| 第4章 沪深300股指期货套期保值比率的实证分析 |
| 4.1 样本数据选择 |
| 4.1.1 样本股票组合的选择 |
| 4.1.2 沪深300股指期货价格的选取 |
| 4.2 收益率数据及统计性分析 |
| 4.2.1 数据平稳性检验 |
| 4.2.2 数据协整性检验 |
| 4.3 最优套期保值比率的估计 |
| 4.3.1 最小二乘回归模型(OLS)对套期保值率的实证分析 |
| 4.3.2 双变量向量自回归模型(B-VAR)对套期保值率的实证分析 |
| 4.3.3 基于协整关系的误差修正模型(ECM)计算套期保值率的实证分析 |
| 4.4 套期保值有效性比较 |
| 第5章 研究结论与展望 |
| 5.1 基本结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 5.2.1 本文的不足 |
| 5.2.2 进一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间所发表的文章 |
（7）中国股指期货与股票现货信息传递效应的数量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 全球股指期货市场的发展 |
| 1.1.2 金融危机下的股指期货 |
| 1.1.3 中国金融市场与股指期货 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献研究成果综述 |
| 1.3.1 国外文献综述 |
| 1.3.2 国内文献综述 |
| 1.3.3 对国内外研究成果的评述 |
| 1.4 研究思路、步骤及结构安排 |
| 1.5 论文的创新点 |
| 2. 中国股指期货与股票现货间领先滞后关系的实证研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究市场的选择 |
| 2.3 研究时段及数据频率 |
| 2.4 股指期货与股票现货间的领先-滞后关系分析 |
| 2.4.1 市场间领先-滞后关系的实证研究方法概述 |
| 2.4.2 实证研究变量定义及基本统计特征 |
| 2.4.3 实证研究模型介绍 |
| 2.4.4 股指期货与股票现货市场领先-滞后关系实证研究结果 |
| 2.4.5 主要结论及分析 |
| 3. 中国股指期货影响股票现货波动的研究 |
| 3.1 股指期货上市后股票现货波动性变化 |
| 3.1.1 股票现货市场波动性增大 |
| 3.1.2 股票现货市场波动性减小 |
| 3.1.3 对股票现货市场波动性无影响 |
| 3.1.4 对现货市场的实际影响不能确定 |
| 3.1.5 国内学者的相关研究 |
| 3.1.6 对已有研究成果的归纳总结 |
| 3.2 中国股指期货引入与股票现货波动性 |
| 3.2.1 研究样本数据的选择 |
| 3.2.2 上证指数日内波动性的计算 |
| 3.2.3 中国股指期货引入前后现货市场波动性的变化--均值分析 |
| 3.2.4 中国股指期货引入前后现货市场波动性的变化--面板模型分析 |
| 3.3 股指期货与股票现货间的波动传递效应 |
| 3.3.1 时间序列的ARCH检验 |
| 3.3.2 两市场波动溢出效应的BEEK-MGARCH模型 |
| 3.3.3 股指期货与股票现货间波动传递效应的实证研究结果 |
| 3.4. 若干启示 |
| 4. 中国股指期货影响股票现货市场流动性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 股指期货的引入与股票现货市场流动性 |
| 4.2.1 研究样本数据的选择 |
| 4.2.2 流动性的计算 |
| 4.2.3 中国股指期货引入前后现货市场波动性的变化--均值分析 |
| 4.2.4 中国股指期货引入前后现货市场波动性的变化--面板模型分析 |
| 4.2.5 现货市场流动性增加的解释 |
| 4.3 股指期货与股票现货间的流动性联动 |
| 4.3.1 流动性联动的实证研究设计 |
| 4.3.2 非流动性联动的VAR估计结果 |
| 4.4 结论与启示 |
| 5. 中国股指期货与股票现货间跨市场的价量关系 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 价量关系的实证研究设计 |
| 5.2.1 变量介绍 |
| 5.2.2 格兰杰因果关系检验 |
| 5.2.3 成交量与收益率波动 |
| 5.2.4 收益率波动与成交量的方差分解 |
| 5.2.5 脉冲响应函数 |
| 5.3 结论 |
| 6. 中国股指期货与股票现货套期保值策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 股指期货套期保值模型选择 |
| 6.2.1 简单套期保值模型 |
| 6.2.2 选择性套期保值模型 |
| 6.2.3 投资组合套期保值模型 |
| 6.3 套期保值比率估计模型 |
| 6.3.1 静态套期保值模型 |
| 6.3.2 动态套期保值模型 |
| 6.4 套期保值效率检验 |
| 6.5 实证研究 |
| 6.5.1 数据描述 |
| 6.5.2 静态套期保值比率计算 |
| 6.5.3 动态套期保值比率计算 |
| 6.5.4 套期保值效果的比较 |
| 6.6 小结 |
| 7. 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 论文的不足与研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果目录 |
（8）股指期货与现货市场的相关性及套期保值策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 股指期货与现货市场价格相关性的研究进展 |
| 1.2.2 股指期货与现货市场波动相关性的研究进展 |
| 1.2.3 股指期货对现货市场信息效率影响的研究进展 |
| 1.2.4 股指期货与现货的套期保值策略研究进展 |
| 1.2.5 存在的主要问题 |
| 1.3 论文的主要研究内容与结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 2 股指期货与现货市场的价格相关性研究 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 国际股指期货与现货市场价格的长期均衡关系研究 |
| 2.2.1 协整理论简介 |
| 2.2.2 实证分析 |
| 2.3 基于Copula方法的股指期货与现货市场相关结构分析 |
| 2.3.1 Copula方法简介 |
| 2.3.2 实证分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 股指期货与现货市场的波动相关性研究 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 国际股指波动特征聚类分析 |
| 3.2.1 理论背景 |
| 3.2.2 基于非对称效应异方差模型的股指波动特征提取 |
| 3.2.3 股指波动特征聚类 |
| 3.2.4 实证分析 |
| 3.3 国际股指期货及现货市场对我国股市波动溢出研究 |
| 3.3.1 理论背景 |
| 3.3.2 ICA-EGARCH-M模型 |
| 3.3.3 实证分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 股指期货对现货市场信息效率的影响研究 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 模型与方法 |
| 4.2.1 基于GJR模型的波动影响因子分解 |
| 4.2.2 基于近似熵的信息效率测度 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 股指期货与现货的套期保值策略研究 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 基于Mean-CVaR约束的动态套期保值模型研究 |
| 5.2.1 理论背景 |
| 5.2.2 Mean-CVaR理论与套期保值模型 |
| 5.2.3 模型的应用研究 |
| 5.3 中国沪深300指数期货套期保值有效性研究 |
| 5.3.1 理论背景 |
| 5.3.2 现代投资组合套期保值模型与方法 |
| 5.3.3 套期保值有效性评价指标 |
| 5.3.4 实证分析 |
| 5.3.5 套期保值模型的有效性对比分析 |
| 5.4 套期保值策略中的现货组合构建问题研究 |
| 5.4.1 理论背景 |
| 5.4.2 两阶段优化的现货组合构建方法 |
| 5.4.3 最优现货组合构建方法在我国市场上的应用 |
| 5.4.4 两阶段优化法与其他方法的跟踪效果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要结论 |
| 6.2 论文的主要创新点 |
| 6.3 论文的应用前景 |
| 6.4 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）股指期货套期保值交易策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 国内外文献综述评述 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 股指期货理论简述 |
| 2.1 股指期货的概念和特点 |
| 2.2 股指期货的发展历程 |
| 2.3 股指期货的功能 |
| 2.3.1 价格发现功能 |
| 2.3.2 套期保值功能 |
| 2.3.3 资产配置功能 |
| 2.3.4 增加市场流动性的功能 |
| 2.4 股指期货在中国的发展 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 股指期货套期保值理论简述 |
| 3.1 股指期货套期保值的基本原理 |
| 3.2 股指期货套期保值的交易原则 |
| 3.2.1 交易方向相反 |
| 3.2.2 交易品种相似 |
| 3.2.3 交易数量相当 |
| 3.2.4 交易月份相近 |
| 3.3 股指期货套期保值的类型 |
| 3.3.1 多头套期保值 |
| 3.3.2 空头套期保值 |
| 3.4 股指期货套期保值理论的发展进程 |
| 3.4.1 传统套期保值理论 |
| 3.4.2 选择性套期保值理论 |
| 3.4.3 投资组合套期保值理论 |
| 3.5 股指期货套期保值策略的选择 |
| 3.6 股指期货典型最优套期保值比率模型的选择 |
| 3.6.1 最小方差套期保值模型 |
| 3.6.2 最小二乘法回归模型（OLS 模型） |
| 3.6.3 二元GARCH 模型 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 国内机构投资者股指期货套期保值的应用研究 |
| 4.1 证券投资基金 |
| 4.1.1 证券投资基金的发展与目标定位 |
| 4.1.2 证券投资基金的投资行为现状 |
| 4.1.3 股指期货套期保值对证券投资基金的应用价值 |
| 4.2 社保基金 |
| 4.2.1 社保基金的发展与目标定位 |
| 4.3.2 社保基金的投资行为现状 |
| 4.2.3 股指期货套期保值对社保基金的应用价值 |
| 4.3 合格境外机构投资者（QFII） |
| 4.3.1 QFII 的发展和目标定位 |
| 4.3.2 QFII 的投资行为现状 |
| 4.3.3 股指期货套期保值对QFII 的应用价值 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 沪深300 指数套期保值比率实证研究 |
| 5.1 模型设计 |
| 5.2 数据来源与说明 |
| 5.3 重仓股套期保值效果分析 |
| 5.3.1 证券投资基金重仓股套期保值效果 |
| 5.3.2 社保基金重仓股套期保值效果 |
| 5.3.3 QFII 重仓股套期保值效果 |
| 5.4 研究结论与不足 |
| 5.4.1 研究结论 |
| 5.4.2 本文研究的不足 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 提高机构投资者套期保值效果的政策建议 |
| 6.1 规范信息披露制度，创造良好的市场宏观环境 |
| 6.2 提高上市公司质量，全面扩大投资范围 |
| 6.3 树立风险监管意识，加强监管的有效性 |
| 6.4 建立合理的基金绩效评价体系，促进基金个性化操作 |
| 6.4.1 规范基金绩效评价体系，促进基金理性投资 |
| 6.4.2 明确基金投资风格，促进基金个性化操作 |
| 6.5 本章小结 |
| 论文总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 羊群行为存在性的实证研究 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 大摘要 |
（10）沪深300股指期货套期保值的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外研究综述 |
| 1.3.2 国内研究综述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法、思路 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究思路 |
| 1.6 本文创新之处 |
| 第二章 股指期货概述 |
| 2.1 股指期货的发展过程 |
| 2.2 股指期货的特点 |
| 2.3 股指期货的功能 |
| 2.3.1 价格发现功能 |
| 2.3.2 套期保值功能 |
| 2.3.3 资产配置功能 |
| 2.3.4 风险管理和转移功能 |
| 2.4 中国股指期货发展的概况 |
| 2.4.1 股指期货在中国的发展情况 |
| 2.4.2 沪深300股指期货的安全性 |
| 第三章 套期保值理论与模型 |
| 3.1 套期保值的理论基础 |
| 3.2 基差理论 |
| 3.2.1 基差的概念 |
| 3.2.2 影响基差的因素分析 |
| 3.2.3 基差风险与套期保值的关系 |
| 3.3 套期保值的策略 |
| 3.3.1 空头套期保值 |
| 3.3.2 多头套期保值 |
| 3.3.3 交叉套期保值 |
| 3.3.4 复合套期保值 |
| 3.4 套期保值理论发展脉略探究 |
| 3.4.1 传统的套期保值理论 |
| 3.4.2 基差逐利型套期保值理论 |
| 3.4.3 现代组合投资套期保值理论 |
| 3.5 最优套期保值比率的计量模型 |
| 3.5.1 最小方差(MV)模型 |
| 3.5.2 最小二乘法回归模型(OLS法) |
| 3.5.3 双变量向量自回归模型(B-VAR) |
| 3.5.4 基于协整关系的误差修正模型(ECM) |
| 3.5.5 广义自回归条件异方差模型(GARCH) |
| 3.5.6 误差修正GARCH模型(ECM-GARCH) |
| 3.6 套期保值效果的衡量指标 |
| 第四章 沪深300股指期货套期保值的实证研究 |
| 4.1 数据的选取和处理 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 股票组合样本股的选择 |
| 4.1.3 我国股指期货价格的选取 |
| 4.2 沪深300股指期货实证研究 |
| 4.2.1 最小二乘法回归模型(OLS法) |
| 4.2.2 双变量向量自回归模型(B-VAR) |
| 4.2.3 基于协整关系的误差修正模型(ECM) |
| 4.2.4 广义自回归条件异方差模型(GARCH) |
| 4.2.5 误差修正GARCH模型(ECM-GARCH) |
| 4.2.6 套期保值效果分析 |
| 第五章 结论与研究展望 |
| 5.1 本文主要结果 |
| 5.2 本文的不足和需要进一步研究的问题 |
| 5.2.1 本文的不足 |
| 5.2.2 进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
四、浅析股票指数期货的套期保值（论文参考文献）
- [1]稳赢理财公司股指期货套期保值策略研究[D]. 周协. 兰州理工大学, 2016(02)
- [2]基于小波分析的股指期货套期保值策略研究[D]. 周通. 南京大学, 2015(06)
- [3]中国股指期货与股票指数的动态相关性及动态套期保值比率研究[D]. 李丹. 武汉理工大学, 2015(05)
- [4]中国股指期货市场功能实证研究与优化对策[D]. 顾京. 华东师范大学, 2013(01)
- [5]沪深300股指期货市场特征与功能的实证研究[D]. 许自坚. 西南交通大学, 2012(10)
- [6]沪深300股指期货套期保值比率的实证研究[D]. 李娇. 西南大学, 2012(10)
- [7]中国股指期货与股票现货信息传递效应的数量研究[D]. 罗洎. 西南财经大学, 2012(01)
- [8]股指期货与现货市场的相关性及套期保值策略研究[D]. 柴尚蕾. 大连理工大学, 2011(05)
- [9]股指期货套期保值交易策略研究[D]. 陈暑楠. 江苏科技大学, 2011(01)
- [10]沪深300股指期货套期保值的实证研究[D]. 丁敬转. 安徽大学, 2011(04)