高级检索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整

高扬,王超,赵琬迪

downloadPDF
文章导航> bob手机在线登陆学报（社会科学版）> 2016> (5): 75-82
高扬, 王超, 赵琬迪. 沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2016, (5): 75-82. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
引用本文: 高扬, 王超, 赵琬迪. 沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2016, (5): 75-82.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
shu
GAO Yang, WANG Chao, ZHAO Wandi. Long Memory and Fractional Cointegration of Market Microstructure Indexes in Chinese CSI300 Stock Index Cash and Futures Markets[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2016, (5): 75-82. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
Citation: GAO Yang, WANG Chao, ZHAO Wandi. Long Memory and Fractional Cointegration of Market Microstructure Indexes in Chinese CSI300 Stock Index Cash and Futures Markets[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2016, (5): 75-82.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
shu

沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
  • 1.

    北京工业大学 经济与管理学院, 北京 100124

  • 2.

    北京大学 光华管理学院, 北京 100871

基金项目:

国家自然科学基金资助项目（71271007）

Long Memory and Fractional Cointegration of Market Microstructure Indexes in Chinese CSI300 Stock Index Cash and Futures Markets

  • 1.

    School of Economics and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

  • 2.

    Guanghua School of Management, Peking University, Beijing 100871, China

  • 摘要:基于中国沪深300股指期货及沪深300指数2010年4月16日-2014年3月31日间的5分钟高频交易数据，首先采用Geweke-Porter-Hudak（GPH）和Local-Whittle估计方法，研究中国股指期货和现货沪深300指数市场的流动性、波动率以及交易活跃度等市场微观结构指标的长记忆性；然后运用频域最小二乘估计方法探究上述指标间的分数维协整关系。实证结果表明：两市场的流动性、波动率以及交易量和持仓量均存在长记忆性，且在5%的显著性水平下不能拒绝两市场的流动性和波动率四者分整阶数相同，以及交易量和期货持仓量三者分整阶数相同的假设。此外，股指期货的流动性与波动率、股指期货的流动性与现货的波动率、股指现货的流动性与期货的波动率以及股指现货的流动性与现货的波动率4组序列之间具有分数维协整关系；股指期货和现货的波动率之间存在分数维协整关系；交易活跃度的衡量指标之间不存在任何分数维协整关系。
    Abstract:Based on the five-minute high-frequency data in CSI 300 Chinese index futures and index markets from April 16,2010 to March 31,2014,Geweke-Porter-Hudak(GPH) and Local-Whittle semi-parametric methods were first adopted to estimate the long memory parameters on the market micro-structure indexes,i.e. liquidity,volatility and trading activity,and then frequency domain least squares method was empirically used to analyze the fractional co-integration relations among the above indexes. The results reveal that all variables are long memory,and the liquidity and volatility of two markets share the same fractional order at the 5% significance level,while the fractional order of open interest and two markets' trade volume are equal. In addition,the results of fractional co-integration test show that the liquidity and volatility between futures and spot markets are fractionally integrated,and the volatility of two markets are also fractionally integrated. However,there doesn't exist any fractional co-integration relation among trade volume and open interest of two markets.
  • [1] PENNINGS J,MEULENBERG M. Hedging efficiency:a futures exchange management approach[J]. Journal of Futures Markets,1997,17:599-615.
    [2] WEI G,ZHENG J G. Trading activity and bid-ask spreads of individual equity options[J]. Journal of Banking and Finance,2010,34(12):2897-2916.
    [3] CHORDIA T,HUH S,SUBRAHMANYAM A. The cross-section of expected trade activity[J]. Review of Financial Studies,2007,20(3):709-740.
    [4] 文凤华,刘晓群,唐海如,等. 基于LHAR-RV-V模型的中国股市波动率研究[J]. 管理科学学报,2012,15(6):59-67.
    [5] 欧阳红兵,傅毅夫. 中国股市限价指令簿的流动性提供研究[J]. 管理科学,2012,25(4):91-99.
    [6] CHORDIA T,SARKAR A,SUBRAHMANYAM A. An empirical analysis of stock and bond liquidity[J]. The Review of Financial Studies,2005,18(1):85-129.
    [7] 王春峰,程鹏飞,房振明. 中国股市流动性与波动性关系的实证研究[J]. bob手机在线登陆学报(社会科学版),2007,9(4):63-66.
    [8] LAMOUREUX C,LASTRAPES W. Heteroskedasticity in stock return data:volume versus GARCH effect[J]. Journal of Finance,1990,45(1):221-229.
    [9] PARK B J. Surprising information,the MDH,and the relationship between volatility and trading volume[J]. Journal of Financial Markets,2010,13(3):344-366.
    [10] BESSEMBINDER H,SEGUIN P J. Price volatility,trade volume,and market depth:evidence from futures markets[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis,1993,28(1):21-39.
    [11] HUSSAIN S M. The intraday behavior of bid-ask spreads,trading volume and return volatility:evidence from DAX30[J]. International Journal of Economics and Finance,2011,3(1):23-34.
    [12] 郦金梁,雷曜,李树憬. 市场深度、流动性和波动率[J]. 金融研究,2012(6):124-138.
    [13] 许红伟,吴冲锋. 沪深300股指期货推出改善了我国股票市场质量吗——基于联立方程模型的实证研究[J]. 南开管理评论,2012(4):101-110.
    [14] BOHL M T,DIESTELDORF J,SIKLOS P L. The effect of index futures trading on volatility:three markets for chinese stocks[J]. China Economic Review,2015,34:207-224.
    [15] XIE S,HUANG J. The impact of index futures on spot market volatility in China[J]. Emerging Markets Finance and Trade,2014,50(1):167-177.
    [16] YANG J,YANG Z H,ZHOU Y G. Intraday price discovery and volatility transmission in stock index and stock index futures markets:evidence from China[J]. The Journal of Futures Markets,2012,32(2):99-121.
    [17] 刘晓彬,李瑜,罗洎. 股指期货与现货市场间波动溢出效应探究[J]. 宏观经济研究,2012,7(7):80-86.
    [18] 刘向丽,成思危,汪寿阳,等. 期现货市场间信息溢出效应研究[J]. 管理科学学报,2008,11(3):125-138.
    [19] BANDI F M,PERRON B. Long memory and the relation between implied and realized volatility[J]. Journal of Financial Econometrics,2006,4(4):636-670.
    [20] BOLLERSLEV T,OSTERRIEDER D,SIZOVA N,et al. Risk and return:long-run relations,fractional cointegration,and return predictability[J]. Journal of Financial Economics,2013,108(2):409-424.
    [21] WANG J. A multi-factor measure for cross-market liquidity commonality[Z]. Asian Development Bank Economics Working Paper,2011.
    [22] FLEMING J,KIRBY C. Long memory in volatility and trading volume[J]. Journal of Banking and Finance,2011,35(7):1714-1726.
    [23] 庞淑娟,刘向丽,汪寿阳. 中国期货市场高频波动率的长记忆性[J]. 系统工程理论与实践,2011,31(6):1039-1044.
    [24] 杨桂元,刘坤. 引入持仓量的沪铜指数长记忆波动性研究[J]. 统计与信息论坛,2010,25(8):88-94.
    [25] 石纪信,方兆本. 牛熊市视角下我国股市波动率的长记忆性研究[J]. 中国科学技术大学学报,2012,42(3):179-184.
    [26] 苑莹,杜乐鹿,庄新田. 股市收益率与交易量长记忆性实证研究[J]. 东北大学学报,2012,32(7):1056-1059.
    [27] ENGLE R F,GRANGER C W J. Cointegration and error correction:representation,estimation and testing[J]. Econometrica,1987,55(2):251-276
    [28] BRUNETTI C,GILBERT C L. Bivariate FIGARCH and fractional cointegration[J]. Journal of Empirical Finance,2000,7(5):509-530.
    [29] BOLLERSLEV T,JUBINSKI D. Equity trading volume and volatility:latent information arrivals and common long-run dependencies[J]. Journal of Business and Economic Statistics,1999,17(1):9-21.
    [30] AMIHUD Y. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects[J]. Journal of Financial Markets,2002,5(1):31-56.
    [31] ANDERSEN T G,BOLLERSLEV T,DIEBOLD F X,et al. Modeling and forecasting realized volatility[J]. Econometrica,2003,71(2):579-625.
    [32] GRANGER C W J,JOYEUX R. An introduction to long-memory time series models and fractional differencing[J]. Journal of Time Series Analysis,1980,1(1):15-29.
    [33] HURST H E. The long-term storage capacity of reservoir[J]. Transactions of the American Society of Civil Engineers,1951,116(1):770-808.
    [34] LO A W. Long-term memory in stock market prices[J]. Econometrica,1991,59(5):1279-1313.
    [35] GEWEKE J,PORTER-HUDAK S. The estimation and application of long memory time series models[J]. Journal of Time Series Analysis,1983,4(4):221-238.
    [36] KUNSCH H R. Statistical aspects of self-similar processes[R]. Proceedings of the First World Congress of the Bernoulli Society,VNU Science Press,1987(1):67-74.
    [37] ROBINSON P M. Gaussian semiparametric estimation of long-range dependence[J]. Annals of Statistics,1995,23(5):1630-1661.
    [38] VELASCO C. Non-stationary log-periodogram regression[J]. Journal of Econometrics,1999,91(2):325-371.
  • [1] 尹海员, 吴兴颖.投资者日度情绪、超额收益率与市场流动性——基于DCC-GARCH模型的时变相关性研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2019, (5): 76-87,114.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.1776
    [2] 王超, 高扬, 刘超.中国债券市场流动性度量方法的比较. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2018, (1): 70-80.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2018.3352
    [3] 王春峰, 余思婧, 房振明, 孙端.非预期广义信息到达与流动性动态行为研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2015, (3): 77-82.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2015.0311
    [4] 金成晓, 王继莹.沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2014, (5): 89-93,102.
    [5] 吴刘杰, 郑宇.沪深300股指期货对标的指数的影响——基于修正GARCH模型的实证分析. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (3): 27-31.
    [6] 韩国文, 谢帆, 陆菊春.盈余管理和市场流动性的关系——基于深圳A股市场的实证研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2012, (5): 19-24,31.
    [7] 韩伯棠, 程嘉许, 周毕文.商业银行房地产金融流动性风险分析研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2011, (1): 23-27.
    [8] 张蕊, 王春峰, 房振明, 梁崴.市场风险与流动性风险整合风险度量研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (5): 18-22.
    [9] 赵息, 刘峥然, 张亚楠.“已实现”β系数长记忆检验及建模预测研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2010, (1): 63-67.
    [10] 刘丹鹤.信息空间的空间性解读. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2009, (3): 109-111.
    [11] 周毕文, 程嘉许.房地产金融流动性风险中的银企博弈研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2008, (2): 8-12.
    [12] 姚宁, 张羽, 于婧晗.中国股市波动过程长期记忆性影响因素研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2007, (1): 77-81.
    [13] 田华.基于LW估计的中国证券市场长记忆性实证研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2007, (3): 110-113.
    [14] 张龙斌, 王春峰.交易活跃性与交易成本动态关系研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2007, (6): 62-66.
    [15] 王春峰, 程鹏飞, 房振明.中国股市流动性与波动性关系的实证研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2007, (4): 63-66.
    [16] 刘列励, 严美艺.协整关系对期货套期保值率影响的实证研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (5): 72-74.
    [17] 梁朝晖, 张维, 任达.基于最优清算策略的流动性风险溢价测算. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (2): 61-63.
    [18] 房海滨, 刘凤霞.上海B股市场流动性研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (1): 77-81.
    [19] 韩小龙, 曹奇.上海铜期货日流动性与日波动性关系的实证研究. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2006, (2): 64-67.
    [20] 马骊.消费信贷对我国商业银行流动性管理的影响及其风险防范. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2005, (5): 64-66.
  • 加载中
WeChat 点击查看大图
计量
  • 文章访问数:579
  • HTML全文浏览量:1
  • PDF下载量:497
  • 被引次数:0
出版历程
  • 收稿日期:2015-10-19
  • 刊出日期:2016-09-28

沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整

doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
  • 1. 北京工业大学 经济与管理学院, 北京 100124
  • 2. 北京大学 光华管理学院, 北京 100871
    • 基金项目:

    国家自然科学基金资助项目（71271007）

  • 收稿日期:2015-10-19
  • 刊出日期:2016-09-28

摘要:基于中国沪深300股指期货及沪深300指数2010年4月16日-2014年3月31日间的5分钟高频交易数据，首先采用Geweke-Porter-Hudak（GPH）和Local-Whittle估计方法，研究中国股指期货和现货沪深300指数市场的流动性、波动率以及交易活跃度等市场微观结构指标的长记忆性；然后运用频域最小二乘估计方法探究上述指标间的分数维协整关系。实证结果表明：两市场的流动性、波动率以及交易量和持仓量均存在长记忆性，且在5%的显著性水平下不能拒绝两市场的流动性和波动率四者分整阶数相同，以及交易量和期货持仓量三者分整阶数相同的假设。此外，股指期货的流动性与波动率、股指期货的流动性与现货的波动率、股指现货的流动性与期货的波动率以及股指现货的流动性与现货的波动率4组序列之间具有分数维协整关系；股指期货和现货的波动率之间存在分数维协整关系；交易活跃度的衡量指标之间不存在任何分数维协整关系。

English Abstract

高扬, 王超, 赵琬迪. 沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2016, (5): 75-82. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
引用本文: 高扬, 王超, 赵琬迪. 沪深300股指期现货长记忆性及分数维协整[J]. bob手机在线登陆学报（社会科学版）, 2016, (5): 75-82.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
shu
GAO Yang, WANG Chao, ZHAO Wandi. Long Memory and Fractional Cointegration of Market Microstructure Indexes in Chinese CSI300 Stock Index Cash and Futures Markets[J]. Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2016, (5): 75-82. doi: 10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
Citation: GAO Yang, WANG Chao, ZHAO Wandi. Long Memory and Fractional Cointegration of Market Microstructure Indexes in Chinese CSI300 Stock Index Cash and Futures Markets[J].Journal of Beijing Institute of Technology (Social Sciences Edition), 2016, (5): 75-82.doi:10.15918/j.jbitss1009-3370.2016.0510
shu
参考文献 (38)

目录

    /

      返回文章
      返回

        作者相关

        写作规范

        友情链接

        总访问量: 今日访问量:

        版权所有：bob手机在线登陆学术期刊中心

        主管单位: 中华人民共和国工业和信息化部 主办单位: bob手机在线登陆 地址: 北京市海淀区中关村南大街5号

        本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发  百度统计

        Baidu
        map