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分级基金和股指期货统计套利实证分析（工商管理毕业论文） 文档信息 主题： 关于“金融或证券”中“期货”的参考范文。 属性： F-010VP3，doc格式，正文4017字。质优实惠，欢迎下载！ 适用： 作为文章写作的参考文献，解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容摘取等相关工作。 目录 TOC \o "1-9" \h \z \u 目录 1 正文 2 搞要 2 关键字：统计套利 协整模型 高频数据 2 一、引言 2 二、数据选取和无套利区间 3 （一）交易对象选择 3 （二）无套利区间的确定 4 三、协整关系检验 4 （一）平稳性检验 4 （二）Engle-Granger检验 5 R2= 5 R2= 5 （三）误差修正模型 5 四、套利检验 6 （一）确定套利成本 6 （二）交易阀值设计 7 （三）交易结果 8 参考文献 8 论文原创声明（模板） 9 论文致谢（模板） 9 正文 分级基金和股指期货统计套利实证分析（工商管理毕业论文） 搞要 摘要：统计套利是基于统计方法，构造金融资产投资组合，挖掘套利机会以求获得投资组合的市场回报。把协整统计套利方法引入分级基金和股指期货的期现套利交易中，分析分级基金组合（SFS）和沪深300股指期货的高频数据之间的协整关系，利用价差模型配对套利的损益发掘分级基金和股指期货的套利机会，结果表明分级基金和股指期货之间存在统计套利空间 关键字：统计套利 协整模型 高频数据 一、引言 统计套利是利用相关性非常高的证券合约，当价格出现不均衡时的机会，通过对冲将相关的或者同品种不同时期的合约的波动对冲掉，只关注合约的价差波动，利用匹配交易机制获得利润。本文利用Wind数据库沪深300股指期货和指数型分级基金进取份额组合（SFS）的1分钟高频数据进行统计套利实证分析，通过高频数据的分析寻找套利交易的机会，有利于期现价格回归。 关于统计套利的研究主要有Andrew Pole（2011）在其著作中追溯了统计套利策略的起源―配对交易的基本原理并阐述了其主要特性[1]。brian Jacobsen（2008）基于日内高频交易数据的协整关系将误差修正模型应用到统计策略，交易方法简单并取得了不错的收益，有利于投资者实施套利[2]。仇中群、程希骏（2008）实证研究后发现基于协整的统计套利效果显著优于其他的跟踪误差方差方法，套利机会增多且风险可控[3]。陈怡（2012）首次尝试尝试将统计套利的方法引入分级基金交易采用成对交易策略，实证表明该策略都可以获得超额收益以及高于大盘的夏普比率[4]。雷井生，林莎（2013）改进统计套利策略，并验证该策略运用各频率数据进行套利的交易次数都显著减少，达到了获取最大单次收益及降低交易频率的目的[5] 二、数据选取和无套利区间 （一）交易对象选择 为了更好的拟合沪深300指数，我们从基金的稳定性和流通性等方面进行考虑，共选出和沪深300相关性最好的瑞福进取（150001）、双禧B（150013）和信诚300B（150052）共3只成立2年以上，市值在1亿以上B份额的指数型分级基金。 利用分级基金组合和股指期货进行套利需要尽可能地拟合沪深300指数，衡量指数拟合的好坏一般采用跟踪误差来表示，为了使跟踪误差最小化，减少SFS套利风险，通过使用最优化模型求出现货在现货组合中所占的权重，建立跟踪误差最小的现货组合。跟踪误差为： 其中T为样本周期，It代表股指期货数在t时期的收益率，n为分级基金数量，αi为第i只分级基金在组合中的权重，Ii，t代表现货组合中的第i只分级基金在t时期的收益率，约束条件为各成分基金的权重之和等于1。利用Matlab数学软件计算出各个分级基金在组合中的权重，得到3只分级基金在组合中的权重各位时，跟踪误差最小为。 目前我国上市的股指期货合约共有4个，当月合约、下月合约、当季合约以及隔季合约。由于现在当季合约和隔季合约的交易清淡，考虑到成交量和市场流动性，本文选取了股指期货当月合约与SFS进行匹配套利。 （二）无套利区间的确定 股指期货最经典的定价方法是持有成本定价法，它是其股指期货其他定价方法的基础。假设以F（t）的价格卖出股指期货，同时以S（t）的价格买入现货，r代表无风险利率；D（t，T）代表T-t的现金股利。在无市场摩擦假设条件下，股指期货的基本定价模型为： F（t）=S（t）er（T-t）-D（t，T） 在实际的交易市场中，由于交易成本和融资成本等的存在，为了得到股指期货的无套利定价区间，需要把它们等成本计算进去。 套利策略不能获利的区间的上、下限为：总的净收益=现货头寸的净收益+股指期货头寸的净收益≤0。 整理可得到股指期货期现套利的无