沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析
基于高频数据阈值协整模型的上证50股指期货期现套利研究
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基于高频数据阈值协整模型的上证50股指期货期现套利研究1. 引言1.1 研究背景2000股指期货和股票期指是金融市场中的两种重要工具,它们之间存在着一定的关联性。
在我国资本市场快速发展的背景下,股指期货市场也相应得到了快速的发展。
在这一市场上存在着很多套利机会,尤其是在股指期货与股票市场之间的期现套利方面。
股指期货和股票市场之间的关系是一个复杂的系统,在这个系统中,高频数据起着关键的作用。
随着信息技术的不断发展,高频数据的应用范围越来越广泛,尤其是在金融市场中的应用。
高频数据可以更准确地反映市场的变化,为投资者提供更多的交易机会。
基于高频数据的阈值协整模型在股指期货期现套利研究中具有重要意义。
通过对上证50股指期货期现套利进行研究,可以更好地理解股指期货与股票市场之间的关系,为投资者提供更多的投资策略。
这也是本研究的背景和动机所在。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于高频数据阈值协整模型的方法,探讨上证50股指期货期现套利的可行性。
具体来说,我们旨在分析高频数据在股指期货交易中的应用,研究阈值协整模型在套利策略中的效果,探讨上证50股指期货期现套利的具体方法,并通过实证分析验证该策略的有效性。
通过本研究,我们希望为投资者提供一种基于高频数据和阈值协整模型的股指期货套利策略,为投资者提供更多的交易决策参考,提高投资回报率并降低风险。
本研究也旨在为相关学术研究提供实证依据,并为未来相关研究提供借鉴和参考。
1.3 研究意义研究意义:本研究旨在通过基于高频数据阈值协整模型的研究方法,探讨上证50股指期货期现套利的可能性和风险控制策略,为投资者提供更为准确和有效的套利决策参考。
随着金融市场的不断发展和创新,股指期货与现货市场之间的互动关系日益密切,套利机会也不断涌现。
深入研究上证50股指期货期现套利的模型和方法,对于投资者在市场中获取收益、降低风险具有重要意义。
高频数据成为金融市场监测和分析的重要工具,其精准度和时效性高,能够更好地反映市场变化和交易行为。
研究我国权证市场套利机会的实证分析
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维普资讯
财 经 论 坛
硼夯莪国权i 市场套利机 会的实i 分 析 正 正
_裴
【 摘
蕾
武 汉大 学经 济 与管理学 院
要】本文分别对我 国 目前市场上存在 的全部认购、 沽权 证是否满足欧式期权平 价关 系采用协整技术进行实证研 究,旨在探 认
讨我 国权证市场上的套利机会是否存在。实证结果 表明 , 沽、 购权证 与标的股票价格具有 长期稳定的均衡关 系,但是 所有 的权证 认 认 都不满足期权平价关 系。 【 关键词】期权平价 关系 套利
一
,
引言
一
推 导: 对于 无红利分 配的欧式 期权 . 们构造两种 组合: 我 A:
个欧式 看涨期 权 +数量 为x 的现金 B: e 一个 欧式看跌期 权 十 股标 的股 票 。 两组合各 时期 的损益如 下表所示
\
~
一
距离我 国第一个 权证一一 宝钢权证 的创设 已经有半年 左右 时 间 ,武钢 包钢 五粮 液 ,万华等权 证相继 出炉 。我 国权证 市场还 处于 尚未 成熟的阶 段 ,对权 证价格 平价关 系的检验 .对 市 场 的套利机会操 作 .有效性 的检验 以及 研究权 证的定价 都有
1 传统期 权定价 方法 .
在 T时刻 ,我们 不难求 出无论是 股票价格 是否在 行权价格 之上还是 之下 , B 合都具 有相 同的价值 , A, 组 根据 无套利机 会 的市场假 说 .该 组合 在期初与期 末 的价值应 当相等 .由此我们
上证综指影响因素实证分析
![上证综指影响因素实证分析](https://img.taocdn.com/s3/m/118c3936f02d2af90242a8956bec0975f465a4fa.png)
上证综指影响因素实证分析上证综指是中国股市中的一个重要指数,它代表了上海证券交易所股票市场的整体走势。
上证综指的涨跌受多种因素的影响,在这篇论文中,我将对这些影响因素进行实证分析。
经济增长是影响股市的一个重要因素。
根据过去的研究,GDP增长对股市有正向影响。
经济增长意味着企业的盈利能力增强,从而提升了股票的投资吸引力,推动股市上涨。
经济增长还提高了投资者信心,增加了他们对股票市场的投资。
货币政策也对股市产生重要影响。
货币政策直接影响货币供应量和利率水平,从而影响股票市场的流动性和资金成本。
一般来说,宽松的货币政策有利于股市的上涨,因为它增加了流动性并降低了资金成本。
相反,紧缩的货币政策则抑制了股市的涨势。
货币政策的变化可以作为预测股市走势的一个重要指标。
国际市场的波动也对上证综指产生影响。
全球经济和金融市场之间存在着密切的联系,因此国际市场的波动会传导到中国股市。
2008年全球金融危机期间,上证综指迎来了一次大幅下跌,受到了全球市场的波动影响。
第四,政府的干预也对股市有着重要影响。
政府的宏观经济政策、财政政策和监管政策都可能对股市产生积极或消极的影响。
政府实施的一些促进经济增长的政策,如减税政策和基础设施建设等,往往会提振股市。
政府出台的监管政策和限制措施可能会抑制股市的涨势。
投资者情绪也是影响股市的一个重要因素。
根据行为金融学的理论,投资者的情绪和情感会影响他们对股票市场的决策。
当投资者情绪积极时,他们更愿意投资股票,推动股市上涨。
相反,当投资者情绪悲观时,他们会将资金撤出股市,导致股市下跌。
投资者情绪的变化可以作为预测股市走势的一个重要指标。
上证综指受到多种因素的影响,包括经济增长、货币政策、国际市场的波动、政府干预和投资者情绪等。
通过实证分析这些因素的变化和股市走势之间的关系,可以更好地理解上证综指的涨跌原因,为投资者提供决策参考。
中国权证与股票市场相关关系实证研究
![中国权证与股票市场相关关系实证研究](https://img.taocdn.com/s3/m/cd1e5be0856a561252d36f46.png)
实证分析。研究结果表 明, 认购权证价格与标的股票价格之 间存在显著 的协整 关系, 证市场与股票市场存在 长期均衡 关 系, 权 但
不存 在双向 因果 关 系, 短期 内权证市场走势背 离股票 市场 , 应 出市场投 机和炒作。 反
【 键词】 购权证 关 认 协整检验 Grn e a gr因果 检 验 E M C
双 向 Grn e a gr因果关系 。
权证 自 1 1 年在美 国首次发 行 以来 , 91 在世 界范 围内得到 广泛应用 , 中国内地也在 2 O世纪 9 O年代 初 , 曾经发 展过权证 市场 , 由于当时股票市场根基 未稳 , 生市场 制度法规 尚未 但 衍 完善 , 最终被监管层终止 了权证 的发行 和交易 。2 0 年 8月 , 05 市场上又 出现 了配 合 可分 离交 易 的公 司债券 进行 派 送 的权 证 , 证市场交易得 以延续 。 权 从理论上说 , 权证本质上是 与期 权一样 的衍生 产品 , 是基 于正股设计 的具 有不 同条 款 的一种合 约 , 权证 市场 价值 与交 易行为受股票市 场影 响并会对正股 交易产生 推动作 用 。那么 中 国内地权证市 场与 股票市 场是 否存 在 紧密 的相 关关 系 , 是
否促进 了股票市 场的发展?
三、 样本 数 据与研 究方 法
1 样本选取与数据来 源 : . 以中国 A股权 证市 场及 其标 的 股票市场 的认购权 证 和正股 日收 盘价作 为 观测对 象 , 取 的 选 样本 区间以各权证 上市 次 日或次 月开 始 , 至 2 0 直 0 8年 1 0月 3 1日。选 取 了 具 有 代 表 性 的 5只 认 购 权 证 马 钢 C 1 WB (8 00 、 化 C 1 5 0 1 ) 武 钢 C 50 1) 云 WB ( 80 2 、 WB1 5 0 1 ) 深 高 (803 、
沪市认购权证与其标的股票价格走势的Granger因果检验
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LI Ya ZHUANG nta U ng Xi in
( r h a t r i e st No t e s e n Un v r i y,S e y n h n a g,C i a hn )
Ab t a t s r c :Th o e ia l e r tc ly,t e e i e t i a a iy r l to s p be we n wa r nt nd is u e — h r s a c r a n c us lt e a i n hi t e r a s a t nd r l ng s o k .Thi a rt s s t e c u a iy r l to hi t e h i c l wa r n s o e urt r yi t c s s p pe e t h a s lt ea i ns p be we n t e sx a l r a t fs c iy ma — ke n her un r y n t ks i ha ha i h pp o c a g r c us lt . The r s t ta d t i de l i g s oc n S ng iby usng t e a r a h ofGr n e - a a iy e ul s ws t a h r s a u lt r ls r l ton hi f Gr ng r c us lt e we n c l wa r n s a h i ho h t t e e i nia e a im ea i s p o a e a a iy b t e a l r a t nd t e r u e l ng s o k de h e ts m p e Th ie t e d o h r a ti l n e h ie te f nd ryi t c s un rt e gr a a l . e prc r n ft e wa r n nfue c s t e prc r nd o
沪深股市全部指数详解
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沪深股市全部指数详解沪深股市全部指数详解!(2011-11-29 09:54:46)一、上证指数系列1、重点指数上证指数:上证综合指数的样本股是全部上市股票,包括A 股和B股,从总体上反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况,自1991年7月15日起正式发布。
上证50指数:是根据科学客观的方法,挑选上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股,以便综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批龙头企业的整体状况。
上证50指数自2004年1月2日起正式发布。
其目标是建立一个成交活跃、规模较大、主要作为衍生金融工具基础的投资指数。
上证180:成份指数(简称上证180指数)是上海证券交易所对原上证30指数进行了调整并更名而成的,其样本股是在所有A股股票中抽取最具市场代表性的180种样本股票,自2002年7月1日起正式发布。
作为上证指数系列核心的上证180指数的编制方案,目的在于建立一个反映上海证券市场的概貌和运行状况、具有可操作性和投资性、能够作为投资评价尺度及金融衍生产品基础的基准指数。
上证380指数是由380家规模适中、成长性好、盈利能力强公司组成,以综合反映上交所一批新兴蓝筹公司整体表现。
为剔除180以外的二级蓝筹公司组成。
上证超大盘:超级大盘指数由在上海证券交易所上市的具备一定规模和流动性的20家超大型上市公司组成,于2009年4月23日正式发布,以综合反映上海证券交易所超级大型上市公司股票的整体表现,并为相关指数化投资产品的开发提供基础工具。
上证中盘指数:由上证180指数成份股中剔除50只上证50指数成份股后剩余的130家成份股构成,以综合反映沪市中盘公司的整体状况。
上证小盘指数:是对样本空间剔除180只上证180指数成份股后的剩余股票,根据总市值、成交金额进行综合排名,选取排名靠前320只股票组成样本,以综合反映沪市小盘公司的整体状况。
上证中小盘指数:是由上证中盘指数和上证小盘指数成份股一起构成,以综合反映沪市中小盘公司的整体状况。
权证市场及股票市场相互关系的实证研究
![权证市场及股票市场相互关系的实证研究](https://img.taocdn.com/s3/m/9265f9d65022aaea998f0fda.png)
权J ( r ns, , War t 也称 “ 轮” 是指标 的证 券发行人 或其 以外 i E a ) 涡 , 的第 三人( 人) 发行 发行的 , 约定持有 人在规定期 间或特定 到期 日 有权利( 而无义务) 按行权 价格 购买或 出售 一定数 量的标 的资产或 以现金结算方式 收取结算 差价的有价证 券的一种特定的合约。 在 国外 比较成熟 的权证 市场上 , 的资产既包括常见 的金 融工具如 标 股票 、 债券 、 汇等 , 外 还包括衍生金融工具如期权 、 期货等 , 大多 但 数 权证 还是 以股票为标 的资产 。权 证是和期权类 似 的金 融衍生
2 1 年 第 9 第 1 总第 10 ) 00 卷 期( 4期
2l
权证市场及股票市场相互关系的实证研究
闫子 英 . 于 超
( 首都经 济贸易大学统计学院, 北京 10 7 ) 0 0 0
摘 要 : 文 通 过 对 沪 市上 市的 4只 权 证 及 其 标 的 股 票 在 存 续 期 间的 每 日收 盘 价 进 行 研 究 , 析 我 国权 证 市 场 与 股 票 市 场 之 间的 本 分
目前, 我国内地 权证 市场成交金额 已经接近全球首位, 为全 球最 成 活跃 的权证市场 之一 , 因此 , 对我 国权 证市场进行 研究尤其 是实
证研究 具有重 大意义 , 不仅可 以正确认识我 国的权证 市场 , 指导
单位 根检验 、o a sn协整检验 和 Ga gr Jh ne rn e 因果检验等方法 , 研究 了中国内地认购权 证市场与标 的股票市场之间的价格相关关系 ,
票之 间不存在显著 的 G a gr rne 因果关系 。 李丹丹( 0 7 运用 A F 20 ) D
中国权证与标的证券的价格协整分析
![中国权证与标的证券的价格协整分析](https://img.taocdn.com/s3/m/96f2f601763231126edb1143.png)
权证 产 品 已经成 为世 界上 股票 和债券 以外 的第
总成交额达24 9 3 亿美元 以上 , 成为全球最 活跃的权
证市场 之一 , 因而 对 中 国权 证 价格 与 标 的证 券 价 格 之 间的关 系进 行研 究 , 其 是 实证 研 究 具 有重 要 的 尤
三大金融交易产 品。权证 ( r n )是一 种权 凭 Wa at, r
Pr、 wie 和 B dos n分 析发 现 不 可 预期 的期 ak S t r z ersi a 权交 易活 动有助 于提 高 标 的 股票 的股本 收益 , 而可 预期 的期 权交 易 活动 只对少 数公 司 的股本 收益 波动
归”传统的处理问题的方法总是先对这些变量进行 , 差分 , 使不平稳变为平稳 , 然后对差分序列进行 回
第2 4卷第 1 期
V0 . 4 No 1 12 .
统 计 与 信 息 论 坛
S ai is& I fr t n F r m tts c t no mai o u o
20 0 9年 1月
Jn.2 0 a ,0 9
【 统计应用研究】
中 国权证 与标的证券 的价格协整分析
张成虎 , 李育林 , 吴 鸣
证, 是指 标 的证 券发 行人 或其 以外 的第三人 发行 的 , 约定持有人 在规 定 期 间 内或 特 定 到 期 日, 权 按 约 有 定 价格 向发行人 购 买 或 出售 标 的证 券 , 以现 金 结 或
理论价值与实践意义。这一实证研究 , 不仅可 以正 确认识 中国的权证市场 , 指导投资者合理投资 , 同时 可以为中国政府 制定正确的政策和制度 , 规范 中国 权证 市场提 供依据 。 本文基于协整理论与 E M 模型 E r orc C rr r — o C e t n dl i e, o Mo 误差修正模型)对中国权证与其标 的证 ,
为基于上证综指高频数据的分析
![为基于上证综指高频数据的分析](https://img.taocdn.com/s3/m/9d684e14cc7931b765ce1513.png)
摘要股价行为建模作为金融研究的基本课题之一,使资产定价、投资组合、风险管理以及产品设计等的前提。
自B lack and Scholes(1973)和Merton(1973)的期权丁家模型开始,几何布朗运动成了股价行为的公认假定之一。
不过计量经济学研究发现,股票收益率分布有大量的“典型事实”(stylizedfacts),如“尖峰厚尾”等是这一假设所无法捕捉的;同时,Black–Scholes期权定价模型也无法解释波动率微笑等与实际不符之处。
为了弥补该模型的缺陷,研究者们引入了跳跃这一不同于布朗运动的随机源。
实证研究也显示,股价运动的间断,也即跳跃的发生已是不争的事实;而且与欧美成熟市场相比,在新兴市场中条约发生更为频繁。
但是,此领域的研究国内鲜有涉足,研究者们关注的大多是对收益率分布的拟合。
本文的主题为中股市的的跳跃行为,正是致力于填补上述空白。
我们的研究以上证综合指数5分钟高频数据为基础,时间跨度为2001年3月1日至2007年2月29日。
除了对上证综合指数基本统计特征的概述外,我们的研究内容主要有两部分,第一部分是基于Ma(1992)的参数模型。
我们讨论了跳跃和几何Levy过程的性质,推导了最常见跳跃-扩散模型的矩条件,并据此估计了模型参数;此外还分别通过Monte-Carlo模型和Laplace逆变换得到了收益率的概率分布,并分析了跳跃过程对其的影响。
第二部分采用了基于Barndoff-Nielsen and Shephard(2004b,2006a)的非参模型,通过计量经济学的理论检验证明了跳跃的存在;进而我们剥离出了股价行情为中的跳跃成分,并对跳跃产生的时刻、幅度以及分布加以分析,以及着重探讨了几个跳跃个案产生的原因;此外,作为对比,我们还对跳跃剥离后的收益率进行了几何Levy过程建模。
我们得到的主要结论为:一、中国股市大幅涨价频繁,收益率分布存在明显的“尖峰厚尾”现象;二、Monte-Carlo模型和Laplace逆变换的结果都显示,引入跳跃的几何Levy过程可以在一定程度上刻画“尖峰厚尾”现象,并且上证综合值的调阅次数相当可观;三、非参分析显示,在我们的样本中,跳跃发生的天数占到了7%-17%,跳跃过程的方差贡献则为30%左右;跳跃幅度是非对称分布的,且有积聚现象,并且大多是正向的;四、跳跃剥离后的收益率无论是从其统计特征,还是从建模估计角度来看,都接近于正态分布;五、虽然有些跳跃我们可以找出其触发事件,但一般来说,跳跃产生的原因并不明朗,因而需要就一步的细致分析。
沪深股市A指数协整性研究
![沪深股市A指数协整性研究](https://img.taocdn.com/s3/m/8ee8b30b02020740be1e9bd0.png)
二 、 证 分 析 实
1 数 据 描 述 、
、
模 型 简 介
协整理 论是 2 0世纪 8 0年 代恩 格尔 一格兰 杰 (n —Grn e) E e a g r 提 出的 ,目的是 为在 两个或 多个 非 平稳 变量 间寻 找均 衡关 系 , 以 及进 一步 用存 在协整 关 系的 变量建 立误 差修正 模 型。
O为协整 向量 。 f .
为检验 两 变 量 x 和 X 是 否 协整 , n t E e和 Grn e 于 1 8 agr 9 7年
提 出 了两部 检验 法 , 为 E 称 G检 验法 。其主 要思 想 为:
序列 X 和 y若 都是 d阶单整 , 个 变量 对另 一个 变量 进行 【 用 回归 , 即有 : y= +p+s d
一
1 +1 一 3 3 t 1
在完 成前 面所述 的 检验过 程 以后 , 们再 对序 列进行 格兰 杰 我 ( ag r因果 关系检 验 , 出它 们之 中的 因果 关系 。格 兰杰 因果 Grn e) 找 检验 是指 : 在序 列 X和 Y 消除 了趋势 之 后 , 果 利用过 去 的 x 和 如 Y 的值 一起对 Y进行 预测 时 , 比单 用 Y的过 去值 预测 的效果 更好 的 话 ,序 列 X 和 Y存 在 因果关 系 ,这种 关 系称 作格 兰 杰 因果关 系, 它的 形式 如下 : y O + y 1 ・+ y 1r+…+ -H t t 1r+‘ kH+px- =0 ・ 1 p x= t o1 1 o+ t r+…+ y px o Y k + 1 +…+p 其 中 , 最大 滞后阶 数 k是 检验 的原 假设 是序 列 xy不是 序列 yx的格 兰杰 成因 , () () 即
认购权证溢价率与上证指数波动关系的实证研究
![认购权证溢价率与上证指数波动关系的实证研究](https://img.taocdn.com/s3/m/c1d9df4d33687e21af45a9a5.png)
效 的判断 大盘走 势的方法 。
关键 词 : 价 率 ;波 动 比 率 ;面板 数 据 溢
中 图分 类 号 :F8 0 9 3. 1 文献标 识码 : A 文 章 编 号 :10 0 4—30 ( 0 8 3— 0 7— 6 9 X 20 )O 0 5 0
Em p r c lRe e r h o h uc u to l to s i t e i i a s a c f t e Fl t a i n Re a i n h p Be we n
2 iac l o ee J i nvr t,Xa e 60 1 C i ) .Fnn i l g , i i sy im n3 12 , hn aC l me U e i a
Abs r c :As a n v tv r d ti ta t n i no ai e p o uc n Chi a so k ma k t n tc r e ,wa r n sb c me t o u ih fn n il ra t e a he fc swh c i a ca r s a c e s a d i e tr a a d at ni n t r m h r o Ba e n t e u tr o e t e e r h r n nv so sh d p i te t o fo t e wo d g . o s d o h ni o ttss.c o—i n— tg a in t ss a d mo e sfr p ne aa,t i a r e iia l e e r he h u t ai n r lto h p e r to e t n d l o a ld t h s p pe mp rc ly r s a c s t e f c u to ea ins i l
从双边市场角度看证券交易所竞争力的提高——基于上海证券交易所数据的协整检验和格兰特因果检验
![从双边市场角度看证券交易所竞争力的提高——基于上海证券交易所数据的协整检验和格兰特因果检验](https://img.taocdn.com/s3/m/e34fa7d3a58da0116c17496c.png)
@ 2 1 SiT c. n r 0 2 c eh E g . . g
从双 边市场 角度看证券交 易所竞争 力的提高
基 于上 海证 券 交易所 数据 的协整检 验 和格 兰特 因果 检验
陈薪宇 潘小军
( 上海交通大学安泰经济 与管理学院 , 上海 20 5 ) 0 0 2
摘
要
证券交易所是 资本 市场 的载体 , 竞争力水 平影 响本 国的证券 市场运行 效率 , 其 定价是 证券交 易所提 高竞争 力的方
1 研究背景和意义
传统会 员 制 证 券 交 易所 是 不 以盈 利 为 目的 的 类似 行业协 会性 质 的组 织 , 19 澳大利 亚股 票 自 98年 交 易所 实现 了“ 自我 上市 ” , 员制 改 制为 公 司制 后 会 已成为交 易所 变 革 的 大 趋 势 。公 司制 改 制 一 是 由 于现代信 息技 术和 全球 化 趋 势 等外 在 原 因 , 二是 由
21 年 1 0 1 O月 2 6日收到 ,1月 3 1 0日修改
国家 自然科学基金项 目
特征 _。证券交易所连接着上市公司和投资者 , 4 ] 组 成一个资本市场的产业生态体系 , 符合双边市场 的
概念 。
( 0 00 7 资助 7 82 3 ) 第一作者简介 : 陈薪宇 。Em i cex y l m i t — a : r i u @g a .o l h tn i l m。
第1 2卷
第 3期 2 1 0 2年 1月
科
学
技
术 No 3 Jn 2 1 1 1 . a.0 2
17 — 11 (0 1 3 02 -5 6 1 85 2 1 ) -7 00
S i n e T c n lg n n i e r g ce c e h oo y a d E g n ei n
沪深股市全部指数详解
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沪深股市全部指数详解一、上证指数系列1、重点指数上证指数:上证综合指数的样本股是全部上市股票,包括A股和B股,从总体上反映了上海证券交易所上市股票价格的变动情况,自1991年7月15日起正式发布。
上证50指数:是根据科学客观的方法,挑选上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股,以便综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批龙头企业的整体状况。
上证50指数自2004年1月2日起正式发布。
其目标是建立一个成交活跃、规模较大、主要作为衍生金融工具基础的投资指数。
上证180:成份指数(简称上证180指数)是上海证券交易所对原上证30指数进行了调整并更名而成的,其样本股是在所有A股股票中抽取最具市场代表性的180种样本股票,自2002年7月1日起正式发布。
作为上证指数系列核心的上证180指数的编制方案,目的在于建立一个反映上海证券市场的概貌和运行状况、具有可操作性和投资性、能够作为投资评价尺度及金融衍生产品基础的基准指数。
上证380指数是由380家规模适中、成长性好、盈利能力强公司组成,以综合反映上交所一批新兴蓝筹公司整体表现。
为剔除180以外的二级蓝筹公司组成。
上证超大盘:超级大盘指数由在上海证券交易所上市的具备一定规模和流动性的20家超大型上市公司组成,于2009年4月23日正式发布,以综合反映上海证券交易所超级大型上市公司股票的整体表现,并为相关指数化投资产品的开发提供基础工具。
上证中盘指数:由上证180指数成份股中剔除50只上证50指数成份股后剩余的130家成份股构成,以综合反映沪市中盘公司的整体状况。
上证小盘指数:是对样本空间剔除180只上证180指数成份股后的剩余股票,根据总市值、成交金额进行综合排名,选取排名靠前320只股票组成样本,以综合反映沪市小盘公司的整体状况。
上证中小盘指数:是由上证中盘指数和上证小盘指数成份股一起构成,以综合反映沪市中小盘公司的整体状况。
共450家上证全指:是由上证180和上证小盘指数成份股一起构成,以综合反映沪市大中小盘公司的整体状况。
上证综指与道琼斯指数和恒生指数的因果与协整关系分析
![上证综指与道琼斯指数和恒生指数的因果与协整关系分析](https://img.taocdn.com/s3/m/6573be0c03d8ce2f0166230c.png)
摘要:本文应用2002至2007年的数据,对上证综指和道琼斯指数与恒生指数之间的Granger因果关系和协整关系进行了实证检验。
结果发现道琼斯指数对恒生指数和上证综指存在显著的Granger因果关系,而恒生指数和上证指数之间没有因果关系。
上证综指和道琼斯指数与恒生指数之间不存在协整关系,国内外市场之间并不存在长期均衡的关系,没有长期共同趋势,是相分离的。
关键词:上证综指;协整;Granger因果关系检验一、引言随着中国经济的迅速发展与中国资本市场逐步对外开放,中国资本市场已成为全球资本市场的重要组成部分。
同时,全球各主要股票市场指数呈现出越来越明显的共同运动趋势(Jeon andVon Furstenberg,1990)。
同一地区的股市常常因为地理位置的接近和密切的政治经济关系而联系到一起,所以共同的信息因素往往会影响到多个股票市场的收益和波动。
陈守东、韩广哲和荆伟(2003)通过建立误差修正模型(ECM),利用1992-2002年的日度数据,对沪、深股市指数和国际上的主要股票市场指数的协整关系进行了实证研究,文章余下的部分安排如下:第二部分描述数据样本,第三部分给出Granger因果关系检验的结果;第四部分说明协整关系检验的结果,最后一部分总结本文的结论。
二、数据描述及单位根检验笔者选取了主要股票市场指数,道?琼斯指数(DOW),香港恒生指数(HENG)和中国股票市场上证综合指数(SZ)。
样本数据为2002年1月1日至2007年12月31日的日收盘数据,观察值个数1442。
笔者对这五个指数数据进行取对数和对数差分处理,用LDOW、LHENG、LSZ表示进行取对数处理以后的指数序列,用RDOW、RHENG、RSZ表示进行对数一阶差分处理以后的指数序列(收益率序列)。
笔者对股票对数指数及收益率序列进行单位根检验,确定各时间序列的单整阶数。
检验结果表明,在1%的显著性水平下,对数指数序列均不能拒绝原假设,即存在单位根。
证券交易所的交易数据与指标解析
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证券交易所的交易数据与指标解析在证券市场中,交易数据和指标是投资者进行决策和分析的重要依据。
通过对交易数据和指标的解析,投资者可以了解市场的表现、趋势和风险,进而做出明智的投资决策。
本文将深入探讨证券交易所的交易数据和指标,并解析其含义和应用。
一、交易数据分析1.成交量和成交额成交量指的是某只证券在交易所特定时间内的总买卖交易量,单位通常为股或手。
成交额则是该证券在同一时间内的总交易金额。
成交量和成交额的分析可以帮助投资者了解市场的活跃程度和资金流向。
大量的买卖交易通常意味着市场参与者对该证券的关注度高,而成交额的增加则表明资金在该证券上的流动性增加。
2.委托买卖委托买卖指的是投资者向交易所提交的买卖指令。
委托买卖数据可以帮助投资者了解市场的买卖情况,以及市场参与者的交易意愿和预期。
投资者可以通过分析委托买卖数据,把握市场的供求关系,进而做出适时的买卖决策。
3.涨跌幅涨跌幅是指证券价格在一定时间内相对于前一交易日的涨跌幅度。
涨跌幅的分析可以帮助投资者判断市场的走势和趋势,以及某只证券的表现。
投资者可以通过比较不同证券的涨跌幅,找到表现较好的证券进行投资。
二、指标解析1.市盈率(PE Ratio)市盈率是指某只证券的市场价格与其每股收益之比。
市盈率的分析可以帮助投资者了解证券的估值情况。
较低的市盈率可能意味着该证券被低估,具有投资价值;而较高的市盈率则可能意味着该证券被高估,存在投资风险。
2.市净率(PB Ratio)市净率是指某只证券的市场价格与其每股净资产之比。
市净率的分析可以帮助投资者了解证券的净资产价值情况。
较低的市净率可能意味着该证券的净资产被低估,具有投资价值;而较高的市净率则可能意味着该证券的净资产被高估,存在投资风险。
3.股息率(Dividend Yield)股息率是指某只证券的年度派息额与其市场价格之比。
股息率的分析可以帮助投资者了解通过持有该证券可以获得的分红收益。
较高的股息率可能意味着该证券的分红回报率较高,具有投资吸引力;而较低的股息率则可能意味着该证券的分红回报率较低,投资回报相对较低。
RESSET 高频数据简介及使用说明.pdf说明书
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RESSET高频数据简介及使用说明内容介绍:提供上海与深圳两个交易所上市交易工具的高频数据。
相关工具包括股票、指数、债券、基金、权证、回购等。
如交易的时间、成交价格、成交量、5个卖价与卖量、5个买价与买量等,及相应的市场买卖指标。
数据集命名规则:分笔数据文件以某交易工具代码的命名规则:类别+HF+年份_代码+市场标识。
如stkhf2012_000001sh为股票深发展(000001)2012年的高频分笔数据,indxhf2012_000001sh为上证指数(000001)2012年的高频分笔数据。
分时数据文件以某交易工具代码的命名规则:类别+HF+年份_代码+市场标识_分钟数。
如:stkhf2012_000001sz_5为股票深发展(000001)2012年的5分钟数据;indxhf2012_000001sh_10为上证指数(000001)2012年的10分钟数据详细信息请参考各年的数据词典。
使用方法:1、建立高频数据逻辑库:运行本机的SAS软件,在编辑器中输入以下命令后,按F3或点击图标后运行:%let ressethf=192.168.129.45;options comamid=TCP remote=ressethf;signon ressethf username=ressethf password=ressethf;/*以下代码将建立分笔高频数据远程逻辑库*/libname HF2013t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2013' server=ressethf;libname HF2014t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2014' server=ressethf;libname HF2015t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2015' server=ressethf;libname HF2016t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2016' server=ressethf;libname HF2017t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2017' server=ressethf;libname HF2018t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2018' server=ressethf;libname HF2019t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2019' server=ressethf;libname HF2020t 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Tick\HF2020' server=ressethf;/*以下代码将建立分时高频数据远程逻辑库*/libname HF2013m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2013' server=ressethf;libname HF2014m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2014' server=ressethf;libname HF2015m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2015' server=ressethf;libname HF2016m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2016' server=ressethf;libname HF2017m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2017' server=ressethf;libname HF2018m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2018' server=ressethf;libname HF2019m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2019' server=ressethf;libname HF2020m 'F:\RESSET\HF\SAS\HF_Min\HF2020' server=ressethf;图12、提取及处理高频数据:通过第一步建立高频数据逻辑库以后即可通过SAS软件的导入导出功能或SAS命令来进行数据的提取及处理操作(如:通过运行以下代码即可从2013年所有的高频数据中取出2013-12-31的上证指数的所有数据并保存到本地磁盘中)。
沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析_刘洋
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收稿日期:2006211217基金项目:教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060145001)・作者简介:刘 洋(1980-),男,辽宁沈阳人,东北大学博士研究生;庄新田(1956-),男,吉林四平人,东北大学教授,博士生导师・第28卷第11期2007年11月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University (Natural Science )Vol 128,No.11Nov.2007沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析刘 洋1,陈思思2,庄新田1(1.东北大学工商管理学院,辽宁沈阳 110004; 2.中国农业大学国际学院,北京 100083)摘 要:权证定价常采用Black 2Scholes 期权定价模型,但Black 2Scholes 期权定价模型有很多严格的假设条件,标的资产对定价的影响较大・当权证与标的股票之间不存在协整关系时,Black 2Scholes 期权定价模型不能有效确定权证的价格・应用EG 两步检验法和Johansen 检验法对沪市认购权证和其标的股票进行协整检验,检验结果表明权证和其标的股票之间不存在协整关系・认购权证的价格走势脱离其标的股票而独立运动,这使得应用Black 2Scholes 期权定价模型为权证定价具有一定的局限性・我国的权证市场有很大的投机性・关 键 词:认购权证;协整检验;EG 两步检验法;Johansen 检验法;单整检验中图分类号:F 830.91 文献标识码:A 文章编号:100523026(2007)1121660205Co 2integration of High 2Frequency Data B et w een the C allW arrants and Their U nderlying T arget Stocks on Shanghai Stock MarketL IU Y ang 1,CH EN S i 2si 2,ZHUA N G Xi n 2tian1(1.School of Business Administration ,Northeastern University ,Shenyang 110004,China ; 2.International College ,China Agricultural University ,Beijing 100083,China.Corres pondent :L IU Y ang ,E 2mail :hawk8029@ )Abstract :The Black 2Scholes option pricing model is often applied to pricing the warrant ,which has some strict hypotheses and therefore the underlying target assets affect greatly the pricing practice.When there is no co 2integration relationship between warrants and underlying target stocks ,the Black 2Scholes option model can not confirm the price of warrants efficiently.EG test and Johansen test are used to analyze the co 2integration between the call warrants in Shanghai Stock Market and its underlying target stocks ,and the result shows no co 2integration between them.Moreover ,the price trend of the call warrants will deviate from their underlying stocks ,thus limiting the pricing practice to a certain extent when using the Black 2Scholes option pricing model.It reveals the serious speculation in our warrant market.K ey w ords :call warrant ;co 2integration ;EG test ;Johansen test ;integration test权证作为股权分置改革中市场参与各方共同接受的“对价”方式,具有稳定市场、平衡各方面的利益、保护中小投资者的作用,有助于顺利解决制约我国证券市场健康发展的瓶颈,因此,权证的合理定价是个不容忽视的问题・一般来说,权证作为金融期权的衍生产品,最为常用的定价模型是Black 和Scholes [1]提出的Black 2Scholes 期权定价模型,Leonard [2]成功地应用这个模型对认股权证进行了研究,但Black 2Scholes 期权定价模型存在许多严格的假设条件,例如:市场允许卖空证券、股票价格遵循常量的随机变动、证券交易连续等,而这些假设条件在现实世界中并不能完全满足,因此,学者们改进和发展了期权定价模型・Merton [3]允许交易中存在跳跃点,并把标的股票连续支付股利的情况包含在Black2Scholes模型中,拓展了模型的实用性;Hull 和White[4]在假定潜在收益服从随机过程条件下,认为认购期权的价值等于Black2Scholes价格在均方差分布的期望价格・在模型的有效性方面,学者们也进行了比较研究,例如:Huang Yu2 chuan和Chen Shing2chun[5]以台湾备兑权证市场的样本比较Hull2White随机波动模型和Black2 Scholes期权定价模型的有效性,认为Hull2White 随机波动模型能更好地确定权证的价值;Chen Shen2yuan[6]把权证发行者的信用风险引入权证市场,利用脆弱期权的方法,实证研究了台湾权证市场中脆弱期权定价、Black2Scholes期权定价与市场实际价格之间的差异后认为,以脆弱期权所确定的权证理论价格低于Black2Scholes期权定价模型所确定的价格和市场价格・虽然期权定价模型可以为权证确定理论价格,但权证作为其标的资产的衍生产品,其价格不可避免地受其标的资产价格的影响,标的资产价格的变动常常引起权证价格的波动・在权证与其标的资产的关系方面的研究主要集中在价格、波动率和交易量上・Conrad[7]与Detemple和Jorion[8]等从价格角度研究了两者之间的关系,认为因为权证的引入导致标的股票价格的上升,这意味着降低了市场的风险水平;G emmill[9]和Skinner[10]等从波动率角度研究了两者之间的关系,认为发行权证将使得标的股票的波动率下降,但Chamberlain,Cheung和Kwan[11]及G jerde和Saettem[12]却认为发行权证没有对标的股票的波动率产生影响;Hayers和Tennenbaum[13]从标的股票的交易量角度研究了两者之间的关系,认为权证对标的股票的交易量有显著影响,而Chamberlain等却认为权证对标的股票的交易量无显著影响・Alkeback和Hagelin[14]研究了斯德哥尔摩证券交易所权证对标的股票的价格、买卖价差、波动率、交易量及实际交易日的影响,认为权证对标的股票无明显的影响・但上述研究往往着眼于权证对标的股票的影响,并未揭示两者之间的关系・对权证与其标的股票之间是否存在协整关系的研究并不多, Chiu[15]从协整角度研究了台湾的认购权证与标的股票之间的价格关系,发现认购权证的价格与标的股票的价格之间不是单向的引导关系,而是双向引导,即认购权证的价格显著引导标的股票的价格,同时标的股票的价格也显著引导着认购权证的价格・明晰权证与其标的股票之间的关系是权证定价的基础,也是发挥期权定价模型效用的关键所在,研究沪市认购权证与其标的股票之间是否存在协整关系,进而为权证的定价提供依据具有现实意义[16]・1 数据与模型1.1 数据选取本文应用高频数据对沪市认购权证与其标的股票进行协整检验・一般而言,金融市场上的信息是连续影响证券价格变化的,离散模型必然会造成信息的丢失,数据频率越低,则信息缺失越多,交易价格综合的信息也就越少・应用高频金融时间序列进行协整分析,可以更加细致、全面地了解权证与其标的股票之间的微观市场结构,明晰两者之间的关系和运行规律,完善他们的交易机制和定价方式・目前我国上海证券市场上共有8只认购权证,选取所有沪市认购权证及其标的股票的1分钟交易数据,对他们的成交价进行协整检验・沪市认购权证包括:宝钢J TB1(580000)、武钢J TB1 (580001)、包钢J TB1(580002)、邯钢J TB1 (580003)、首创J TB1(580004)、万华HX B1 (580005)、雅戈QCB1(580006)及长电CWB1 (580007),上述权证所对应的标的股票分别为G 宝钢(600019)、G武钢(600005)、G包钢(600010)、G邯钢(600001)、G首创(600008)、G 万华(600309)、G雅戈尔(600177)及G长电(600900)・数据起始日期为权证上市交易日上午9点30分的1分钟成交价,截止日期为2006年7月17日下午3点的1分钟成交价(分析数据由国海富兰克林基金管理有限公司提供)・分析软件采用Eviews5.0・1.2 模型的选择1987年Engle和Granger提出了协整理论及方法,为非平稳时间序列的建模提供了有效的途径・虽然一些经济变量的本身是非平稳时间序列,但他们之间的线性组合却有可能是平稳的,这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系・一般协整检验的方法有两种,1987年,Engle 和Granger提出了两步检验法,也称为EG检验法,常用于检验两个变量之间的协整关系;对于多个变量之间的协整关系,Johansen和J uselius分别在1988年和1990年提出了用向量自回归模型检验的方法,通常称为Johansen检验,或JJ检验・本文同时采用上述两种方法对沪市认购权证和其标的股票进行协整检验,揭示两者之间是否存在协1661第11期 刘 洋等:沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析整关系・2 协整检验2.1 单整检验根据协整检验的假设前提,具有协整关系的两个变量必须是同价单整时间序列・采用含常数项但不含时间趋势项的单位根方程进行ADF检验,检验选择AIC准则,单整检验的结果表明:随着滞后阶数的增加,t统计量的值逐渐增大,在滞后阶数达到50以后,t统计量的值变化不显著,因此,在5%显著性水平下,接受“时间序列有单位根”原假设,认为上述时间序列为不平稳时间序列,需进行一阶差分检验・采用与单整检验相同的方法,对一阶差分序列进行检验,检验结果表明:随着滞后阶数的增加,t统计量的值逐渐增大,在滞后阶数达到50以后,t统计量的值变化不显著,因此,在5%显著性水平下,拒绝原假设,认为上述时间序列为平稳时间序列・根据上述检验结果认为沪市认购权证与其标的股票的高频时间序列为I(1)时间序列,可以进行协整检验・2.2 EG检验2.2.1 协整回归建立包含常数项但不含时间趋势项的线性回归方程,具体形式为y i=α+βx i+μi,(1)式中,y i为第i只沪市认购权证,x i为第i只认购权证的标的股票,α,β为待估系数,则相应的残差序列为μi=y i-βx i-α・(2)首先,用OL S方法对方程(1)进行系数回归估计,利用方程(1)所确定的方程系数确定方程(2),然后,对残差序列进行平稳性检验・2.2.2 残差检验对方程(2)(残差序列)进行平稳性检验,若ADF检验表明残差序列为平稳的,则沪市认购权证与其标的股票之间存在协整关系,否则,两者之间不具有协整关系・对残差序列进行ADF单整检验,检验结果表明:随着滞后阶数的增加,t统计量的值逐渐增大,在滞后阶数达到50以后,t统计量的值变化不显著,因此,在5%显著性水平下接受原假设,认为上述时间序列为不平稳的・根据EG两步检验的准则,因沪市认购权证与其标的股票的回归方程的残差时间序列为不平稳的,则两者之间不存在协整关系・2.3 Johansen检验2.3.1 VAR系统的建立向量自回归模型(VAR)是Sims在1980年首先提出的,这种模型采用多方程联立的形式,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系,而且不带有任何事先约束条件・建立包含常数项的VAR:在滞后阶数足够大的条件下(滞后阶数根据AIC准则确定),建立沪市认购权证和其标的股票的VAR系统・在所建立的VAR系统中,沪市认购权证与其标的股票的方程拟合优度较高,均在99%以上,说明两者之间的相关性较高,且在AIC准则下,滞后阶数将保证所建立的VAR系统模型的稳定性・2.3.2 脉冲响应分析脉冲响应函数(impulse response function, IRF)用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响,它可以很好地识别一个变量的扰动是如何透过模型而影响其他所有变量,而最终又反馈到变量自身上来的・采用调整自由度的Cholesky方法对所建立的VAR系统中的内生变量的残差正交化脉冲・脉冲响应图分别描述了沪市认购权证和其标的股票对其他内生变量的一个标准差“脉冲”的累积响应・脉冲图表明:标的股票对其权证在初期有较强的影响,之后均平稳上升,虽然标的股票对权证的影响不同,其上升幅度与滞后阶数有所差异,但在达到最高点后影响均大体保持在一个水平上;沪市认购权证对其标的股票在初期均无影响,随着滞后阶数的增加,影响显著增强,但随着滞后阶数的继续增加,影响增幅减小,在达到最高点之后保持稳定・2.3.3 协整检验选用时间序列没有确定性趋势且协整方程有截距的方程形式,对沪市认购权证和其标的股票进行Johansen协整检验・滞后阶数根据AIC准则给出,检验的结果如表1・从表1的检验结果可知,在5%显著性水平下应用迹检验法则和最大特征根检验法则,接受“不存在协整方程”原假设,认为沪市认购权证与其标的股票之间不存在协整关系・2661东北大学学报(自然科学版) 第28卷表1 Johansen协整检验Table1 Co2integration te st by Johansen权证与其标的股票假设的协整方程个数特征值迹统计量(P值)最大特征根统计量(P值)协整关系(5%水平)宝钢J TB1与G宝钢0个协整向量至少1个协整向量0.00020.000114.94556(0.2295) 6.126346(0.1812) 8.819213(0.4535) 6.126346(0.1812)不存在武钢J TB1与G武钢0个协整向量至少1个协整向量0.00020.000215.26964(0.2113) 6.132091(0.1808) 9.137554(0.4192) 6.132091(0.1808)不存在包钢J TB1与G包钢0个协整向量至少1个协整向量0.00040.0001 9.037187(0.7328) 2.391623(0.6992) 6.645564(0.7125) 2.391623(0.6992)不存在邯钢J TB1与G邯钢0个协整向量至少1个协整向量0.00090.000217.10014(0.1288) 3.101885(0.5618)13.99826(0.0969) 3.101885(0.5618)不存在首创J TB1与G首创0个协整向量至少1个协整向量0.00070.000515.57840(0.1950) 6.604595(0.1489) 8.973810(0.4367) 6.604595(0.1489)不存在万华HX B1与G万华0个协整向量至少1个协整向量0.00110.000216.09834(0.1698) 2.162946(0.7451)13.9354(0.0990) 2.162946(0.7451)不存在雅戈QCB1与G雅戈尔0个协整向量至少1个协整向量0.00090.000311.69401(0.4766) 3.103343(0.5616) 8.590670(0.4789) 3.103343(0.5616)不存在长电CWB1与G长电0个协整向量至少1个协整向量0.00130.000615.97133(0.1757) 4.809460(0.3050)11.16187(0.2401) 4.809460(0.3050)不存在3 结论与建议1)沪市认购权证和其标的股票的高频时间序列为I(1)过程,其本身的时间序列为非平稳的,但其一阶差分为平稳过程・这表明虽然沪市认购权证和其标的股票的价格高频时间序列是一个非稳定的过程,但它们的价格变化率是一个长期稳定的过程・在经济系统中,虽然高频时间序列受到诸如宏观政策猜想、市场传闻、投资者心理情绪变化的影响,使权证和其标的股票的价格产生波动,出现随机游走效应,但它们的价格变化率却剔出了许多市场信息的干扰,表现出一定的稳定趋势,符合证券市场价格时间序列变动的规律・2)进行EG协整检验时,采用OL S方法建立包含常数项但不含时间趋势项的沪市认购权证与其标的股票的协整回归方程・从总体趋势来看,所建立的协整方程拟合优度不高;而建立的VAR 系统中,沪市认购权证和标的股票的动态拟合优度均在99%以上・这表明标的股票不能单独显著说明权证价格的变动趋势,权证价格不仅受到标的股票的影响,其历史价格对当前价格也存在一定的影响・在权证的定价过程中,标的股票的价值是个不得不考虑的因素,但由标的股票的价格趋势不能单独显著描述沪市认购权证的价格趋势,权证的价格受自身历史价格和标的股票价格趋势的双重影响,这将导致常用的Black2Scholes期权定价公式、二叉树定价公式不能有效确定权证价格,放大了权证投资风险,进而影响权证的价值发现功能,限制了证券市场功能的发挥・3)在脉冲响应函数分析中,标的股票对其权证在初期的影响较大,但达到“峰值”后,影响保持不变,这表明在权证上市初期,受标的股票价格变动的影响较大,随着时间的推移,影响增加量逐渐减少,最终趋向于零;而权证对标的股票的影响在初期几乎没有,但影响是个逐渐增加的过程,当影响达到“峰值”之后,影响将保持稳定・权证作为金融衍生产品,其价格的变动不可避免地要依赖于其标的股票价格的变动,同时,权证产品的杠杆效应对标的股票价格也有显著影响・因此,在初期,权证和其标的股票价格的相互影响,说明了交易价格及时、有效、准确地传递了市场信息,两种产品的交易是理性的・但随着交易日的增加,市场的投资风险逐渐增加,权证和其标的股票都成为市场上相对独立的投资交易品种,两者的相互影响力在一定水平上保持不变,这样,就限制了权证的价值发现功能,而放大了权证投机风险,影响了市场效率的发挥・4)在EG检验法则下,沪市认购权证和其标的股票的协整回归方程的残差时间序列平稳性检验表明,两者之间不存在协整关系;VAR系统下的Johansen协整检验表明迹统计量和最大特征根统计量均接受“不存在协整关系”的原假设,认为沪市认购权证和其标的股票之间不存在协整关系・在证券市场的运行系统中,权证和其标的股票各自拥有自身独特的价格运行规律和特点,缺少价格之间的相互引导性,使市场上存在较强的投机风险・根据上述分析,提出如下建议:3661第11期 刘 洋等:沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析1)我国权证市场的有效性不高,市场价格不能有效反映市场信息,缺乏Black2Scholes期权定价所必需的前提条件,这样,单纯依赖Black2 Scholes期权定价公式不能有效确定认购权证的价格区间,可以综合采用Black2Scholes期权定价、脆弱期权定价模型以及蒙特卡罗模拟等方法来确定权证价格区间・另外,可以考虑人工神经网络等非参数定价方法,结合中国特有的实际情况,为权证进行定价・2)从分析结果来看,目前我国权证市场存在着浓厚的投机氛围,认购权证价格脱离其标的股票的影响独立运动,这与我国权证推出的时间短,且担负着股权分置改革的任务有关・因此,要多样化权证的投资品种,不仅要增加投资数量、投资品种,而且权证设计的条款也应采用多样化的形式,以适应我国权证价格独立运动特殊性的需要・可考虑适当增加一些诸如大额持有量强制行权、大额持有量冻结制、可变存续期、可变行权价格等特殊条款,抑制市场上的投机性・3)交易方式的不一致也是投机氛围浓厚的原因之一・从选择的高频数据来看,假定在市场开盘时,1次交易,则在下一个周期内(1min)权证就可以进行对冲交易,但就标的股票而言,要等240个周期(1天)后才可以进行对冲交易・这样,无形中放大了权证的交易倍数,增加了权证的投机风险・因此,可以考虑在交易中,加强对权证交易的监管,特别是大单交易的监控,防止人为控制操纵市场价格的情况发生;要注意权证交易信息的及时披露,特别是盘中交易信息披露,使得市场上的投资者可以及时了解到权证交易情况,使得市场价格可以真实反映市场信息和供求状况,降低权证的投机风险・参考文献:[1]Black F,Scholes M.The pricing of options and corporateliabilities[J].Journal of Political Economy,1973,81(3):637-659.[2]Leonard R J.An empirical examination of a new generalequilibrium model for warrant pricing[D].Cambridge:Massachusetts Institute of Technology,1971.[3]Merton R.Theory of rational option pricing[J].BellJournal of Economics and M anagement Science,1973,4(1):141-183.[4]Hull J,White A.The pricing of options on assets withstochastic volatilities[J].Journal of Fi nance,1987,42(2):281-300.[5]Huang Y C,Chen S C.Warrants pricing:stochasticvolatility vs.Black2Scholes[J].Pacif ic2Basi n Fi nanceJournal,2002,10(4):393-409.[6]Chen S Y.Valuation of covered warrant subject to defaultrisk[J].Review of Pacif ic Basi n Fi nancial M arkets andPolicies,2003,6(1):21-44.[7]Conrad J.The price effect of option introduction[J].Journal of Fi nance,1989,44(2):487-498.[8]Detemple J,Jorion P.Option introduction and stock returns[J].Journal of Banki ng and Fi nance,1990,14(7):781-801.[9]G emmill G.Stock options and volatility of the underlyingshares[J].Journal of International Security M arkets,1989,3(1):15-22.[10]Skinner D.Option markets and stock return volatility[J].Journal of Fi nancial Economics,1989,23(11):61-78. [11]Trevor W,Chamberlain T,Sherman C,et al.Optionslisting,market liquidity and stock behavior:some Canadianevidence[J].Journal of B usi ness Fi nance&Accounti ng,1993,20(1):687-698.[12]G jerde O,Saettem F.Option initiation and underlyingmarket behavior:evidence from Norway[J].The Journal ofFut ures M arkets,1995,15(8):881-889.[13]Samuel L,HayesⅢ,Michael E,et al.The impact of listedoptions on underlying shares[J].Fi nancial M anagement,1979,8(4):72-76.[14]Alkeback P,Hagelin N.The impact of warrant introductionson the underlying stocks,with a comparison to stock options[J].Journal of Fut ures M arkets,1998,18(3):307-328.[15]Chiu C L,Lee M C,Lin C M,et al.Study on the effect oftrading volume and return volatility on call underlying stocksin Taiwan[J].Quarterly Journal of B usi ness andEconomics,2005,44(1):29-43.[16]马薇・协整理论与应用[M]・天津:南开大学出版社,2004:74-135・(Ma Wei.Theory and application of the Co2integration[M].Tianjin:Press of Nankai University,2004:74-135.)4661东北大学学报(自然科学版) 第28卷。
沪深A股收盘指数的协整性分析
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沪深A股收盘指数的协整性分析内容摘要:深入了解资本市场之间的联动关系对于决策的制定具有重要作用。
本文通过对上证A股市场和深证A股市场之间关系的实证来分析,对两市指数时间序列的单位根检验表明两个序列都是一阶单整的,进而应用ECM模型的结果则表明两市指数之间互为因果关系,且存在长期均衡关系,但并不显著。
短期变化似乎深证A股指数影响更大,也更为显著.关键词:协整ECM (误差修正模型) A股指数在过去十多年中,股市经历了一系列调整和变动,市场在国民经济中的作用不断增强,在的经济和金融中扮演了一个重要的角色。
恰当的理解市场在经济演进过程中的变化以及这些变化的含义对于市场监管者和实际者都有着重要的意义。
对市场之间的整合性的研究已引起了相当多理论研究者的注意,并且,国外学者在这方面已经做了相当多的实证研究,这其中大部分是以一些发达XX的金融市场为对象的。
下文将以深市和沪市指数为对象来研究两个市场之间的关联关系。
因为指数作为一种统计指数,其本质功能是用平均值的变化来描述市场的动态变化,这是任何一种指数都必须具备的基本功能。
在现实中经常发现的几大市场的指数是先行的指数,存在着某种相互影响的关系,市场参与者都努力寻求如何通过市场的指数的变化去建立**国市场波动关系模型。
本文也以此为基础做出一些实证分析. XX数据说明为了分析两个市场之间的关系,本文分别选取了沪深两市中较有代表性的上证A股指数(SAZ)和深证A股指数(ZAZ),所有数据来自于经济学教育科研网计量经济论坛,包括从2021年12月19日至2021年6月17日期间2287个交易日的两市的收盘指数。
InZAZ和InSAZ分别指ZAZ和SAZ的对数值,△InZAZ和△InSAZ则分别是InZAZ和InSAZ的一阶差分。
所有的数据分析均使用EVIEWS3.1进行。
XX实证分析XX在充分掌握两市的时间序列和差分序列分布之后,我们拟用协整检验以及误差修正模型来从实证析这种关系。
沪深A股收盘指数的协整性分析
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沪、深两市A股市场新股抑价程度的实证分析摘要:新股抑价是股票市场的一个普遍现象,至今仍然以“新股抑价之谜”困扰着学术界。
大量的文献要紧研究新股抑价的存在性及其成因,很少有文献深切地涉及到不同股票市场新股抑价不同性的研究。
文章通过引入新的新股抑价相对指标来研究沪、深两市A股市场新股抑价不同性程度的实证分析。
而且,在t查验意义下,1-?琢可作为判定两个不同股票市场新股抑价不同程度的指标,其中?琢为给定的显著水平。
关键词:新股(IPO);抑价;新股抑价相对指标一、引言新股抑价,或IPO抑价,是指公司股票第一次公布地在一级市场融资的价钱即发行价钱低于该股票在二级市场交易首日的收盘价钱。
新股抑价概念是源于美国证券交易委员会于1963年所提交的报告。
Ibboston(1975)依照美国60年代的证券市场数据,发觉IPO的初始收益率数据散布呈现右偏,Ibboston称这种现象为“新股抑价之谜”。
“新股抑价之谜”仍然是困扰着学术界的难解之题。
不管是成熟股票市场仍是新生股票市场,新股抑价这种现象是普遍存在的,只是抑价的程度存在比较明显的不同。
一样来讲,成熟股票市场的新股抑价程度轻于新生股票市场的新股抑价程度(Cliford,Smith,1986;宋逢明,梁洪畇,2001)。
文献研究显示:市场成熟程度在统计学意义上包括着较低的新股抑价程度。
体会上似乎能够以为新股抑价程度轻的股票市场较新股抑价程度高的市场显得加倍成熟。
这一体会结论在理论上是不是仍然有效?看来尚未明确答案。
只是,这一体会结论若是在理论上是有效的,其必然有严格的条件限制。
这是因为,新股发行方式的不同,其在同一个市场上所取得的新股抑价程度是有体会不同的。
Chowdhry和Sherman(1996)指出新股认购方式由一级市场网上认购转变成二级市场配售,对IPO抑价率的降低具有显著的作用。
新股发行方式不同致使新股抑价程度不同的研究,已经有大量相关的文献,如Cliford,Smith(1986);张庆伟,杨方步(2003);朱凯,陈信元(2005)。
上证指数购买规则
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上证指数购买规则概述上证指数(Shanghai Composite Index)是中国上海证券交易所的主要股票市场指数,也是中国境内最重要的股票市场指标之一。
作为中国A股市场的代表性指数,上证指数对于投资者来说具有重要的参考价值。
本文将介绍上证指数购买规则,帮助投资者理解如何进行上证指数的投资。
购买原则1. 了解市场基本面在购买上证指数之前,投资者需要对中国经济和金融市场有一定的了解。
这包括政府政策、宏观经济数据、企业盈利情况等。
只有了解基本面,才能更好地判断市场趋势和风险。
2. 技术分析与基本分析结合在购买上证指数时,可以结合技术分析和基本分析两种方法来进行决策。
技术分析主要通过研究股票价格和交易量等图表数据来预测未来走势;基本分析则通过研究公司财务报表、行业发展情况等因素来评估股票价值。
两种方法相互结合可以提高决策的准确性。
3. 分散投资风险分散投资是一种有效的风险管理策略。
购买上证指数时,可以选择购买不同行业、不同规模和不同类型的股票,以实现投资组合的分散化。
这样做可以降低单一股票或行业的风险,提高整体投资组合的稳定性。
4. 控制仓位和风险在购买上证指数时,需要控制仓位和风险。
仓位控制是指将可用资金分配到每个股票或投资品种中的比例。
通常建议将单只股票仓位控制在总资金的2%至5%之间。
风险控制是指设置止损点和止盈点,及时平仓以避免损失扩大或错过盈利机会。
5. 定期调整投资组合市场状况不断变化,所以需要定期调整投资组合。
根据市场趋势和个人需求,在适当的时机对上证指数进行买入或卖出操作,保持投资组合的均衡和稳定。
购买步骤1. 开立证券账户投资者需要先开立一个证券账户,这可以在中国的证券公司或券商处办理。
开立证券账户需要提供一些个人身份信息,如身份证号码和联系方式。
2. 学习相关知识在购买上证指数之前,投资者需要学习相关的股票投资知识。
可以通过阅读书籍、参加培训班或在互联网上寻找相关资料来提高自己的投资水平。
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收稿日期:2006-11-17基金项目:教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060145001)・作者简介:刘 洋(1980-),男,辽宁沈阳人,东北大学博士研究生;庄新田(1956-),男,吉林四平人,东北大学教授,博士生导师・第28卷第11期2007年11月东北大学学报(自然科学版)Journal of Northeastern University (Natural Science )Vol .28,No .11Nov .2007沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析刘 洋1,陈思思2,庄新田1(1.东北大学工商管理学院,辽宁沈阳 110004;2.中国农业大学国际学院,北京 100083)摘 要:权证定价常采用Black -Scholes 期权定价模型,但Black -Scholes 期权定价模型有很多严格的假设条件,标的资产对定价的影响较大・当权证与标的股票之间不存在协整关系时,Black -Scholes 期权定价模型不能有效确定权证的价格・应用EG 两步检验法和Johansen 检验法对沪市认购权证和其标的股票进行协整检验,检验结果表明权证和其标的股票之间不存在协整关系・认购权证的价格走势脱离其标的股票而独立运动,这使得应用Black -Scholes 期权定价模型为权证定价具有一定的局限性・我国的权证市场有很大的投机性・关 键 词:认购权证;协整检验;EG 两步检验法;Johansen 检验法;单整检验中图分类号:F 830.91 文献标识码:A 文章编号:1005-3026(2007)11-1660-05Co -int egratio n of High -Freque nc y Data B etwee n the Call Warrants and Th eir Underlying Target Sto c ks o n Shanghai S to ck MarketL IU Yang 1,CHEN Si -si 2,ZH UA NG X in -tian1(1.School of Business Administration ,Northeastern U niversity ,Shenyang 110004,China ;2.International College ,China Agricultural University ,Beijing 100083,China .Correspondent :LIU Yang ,E -mail :hawk 8029@vip .sina .com )Ab s tra ct :The Black -Scholes option pricing model is often applied to pricing the warrant ,which has some st rict hypotheses and therefore the underlying target assets affect greatly the pricing practice .When there is no co -integration relationship between warrants and underlying target stocks ,the Black -Scholes option model can not confirm the price of warrants efficiently .EG test and Johansen test are used to analyze the co -integration between the call warrants in Shanghai Stock Market and its underlying target stocks ,and the result shows no co -integration between them .Moreover ,the price t rend of the call warrants will deviate from their underlying stocks ,thus limiting the pricing practice to a certain extent when using the Black -Scholes option pricing model .I t reveals the serious speculation in our warrant market .Ke y w ord s :call warrant ;co -integration ;EG test ;Johansen test ;integration test 权证作为股权分置改革中市场参与各方共同接受的“对价”方式,具有稳定市场、平衡各方面的利益、保护中小投资者的作用,有助于顺利解决制约我国证券市场健康发展的瓶颈,因此,权证的合理定价是个不容忽视的问题・一般来说,权证作为金融期权的衍生产品,最为常用的定价模型是Black 和Scholes[1]提出的Black -Scholes 期权定价模型,Leonard[2]成功地应用这个模型对认股权证进行了研究,但Black -Scholes 期权定价模型存在许多严格的假设条件,例如:市场允许卖空证券、股票价格遵循常量的随机变动、证券交易连续等,而这些假设条件在现实世界中并不能完全满足,因此,学者们改进和发展了期权定价模型・Mer ton[3]允许交易中存在跳跃点,并把标的股票连续支付股利的情况包含在Black-Scholes模型中,拓展了模型的实用性;Hull 和White[4]在假定潜在收益服从随机过程条件下,认为认购期权的价值等于Black-Scholes价格在均方差分布的期望价格・在模型的有效性方面,学者们也进行了比较研究,例如:Huang Yu-chuan和Chen Shing-chun[5]以台湾备兑权证市场的样本比较Hull-White随机波动模型和Black-Scholes期权定价模型的有效性,认为Hull-White 随机波动模型能更好地确定权证的价值;Chen Shen-yuan[6]把权证发行者的信用风险引入权证市场,利用脆弱期权的方法,实证研究了台湾权证市场中脆弱期权定价、Black-Scholes期权定价与市场实际价格之间的差异后认为,以脆弱期权所确定的权证理论价格低于Black-Scholes期权定价模型所确定的价格和市场价格・虽然期权定价模型可以为权证确定理论价格,但权证作为其标的资产的衍生产品,其价格不可避免地受其标的资产价格的影响,标的资产价格的变动常常引起权证价格的波动・在权证与其标的资产的关系方面的研究主要集中在价格、波动率和交易量上・Conrad[7]与Detemple和Jorion[8]等从价格角度研究了两者之间的关系,认为因为权证的引入导致标的股票价格的上升,这意味着降低了市场的风险水平;Gemmill[9]和Skinner[10]等从波动率角度研究了两者之间的关系,认为发行权证将使得标的股票的波动率下降,但Chamberlain,Cheung和Kwan[11]及Gjerde和Saettem[12]却认为发行权证没有对标的股票的波动率产生影响;Hayers和Tennenbaum[13]从标的股票的交易量角度研究了两者之间的关系,认为权证对标的股票的交易量有显著影响,而Chamberlain等却认为权证对标的股票的交易量无显著影响・Alkeback和Hagelin[14]研究了斯德哥尔摩证券交易所权证对标的股票的价格、买卖价差、波动率、交易量及实际交易日的影响,认为权证对标的股票无明显的影响・但上述研究往往着眼于权证对标的股票的影响,并未揭示两者之间的关系・对权证与其标的股票之间是否存在协整关系的研究并不多,Chiu[15]从协整角度研究了台湾的认购权证与标的股票之间的价格关系,发现认购权证的价格与标的股票的价格之间不是单向的引导关系,而是双向引导,即认购权证的价格显著引导标的股票的价格,同时标的股票的价格也显著引导着认购权证的价格・明晰权证与其标的股票之间的关系是权证定价的基础,也是发挥期权定价模型效用的关键所在,研究沪市认购权证与其标的股票之间是否存在协整关系,进而为权证的定价提供依据具有现实意义[16]・1 数据与模型1.1 数据选取本文应用高频数据对沪市认购权证与其标的股票进行协整检验・一般而言,金融市场上的信息是连续影响证券价格变化的,离散模型必然会造成信息的丢失,数据频率越低,则信息缺失越多,交易价格综合的信息也就越少・应用高频金融时间序列进行协整分析,可以更加细致、全面地了解权证与其标的股票之间的微观市场结构,明晰两者之间的关系和运行规律,完善他们的交易机制和定价方式・目前我国上海证券市场上共有8只认购权证,选取所有沪市认购权证及其标的股票的1分钟交易数据,对他们的成交价进行协整检验・沪市认购权证包括:宝钢JTB1(580000)、武钢JTB1(580001)、包钢JTB1(580002)、邯钢JTB1(580003)、首创J TB1(580004)、万华HXB1(580005)、雅戈QCB1(580006)及长电CWB1(580007),上述权证所对应的标的股票分别为G 宝钢(600019)、G武钢(600005)、G包钢(600010)、G邯钢(600001)、G首创(600008)、G 万华(600309)、G雅戈尔(600177)及G长电(600900)・数据起始日期为权证上市交易日上午9点30分的1分钟成交价,截止日期为2006年7月17日下午3点的1分钟成交价(分析数据由国海富兰克林基金管理有限公司提供)・分析软件采用Eviews5.0・1.2 模型的选择1987年Engle和Granger提出了协整理论及方法,为非平稳时间序列的建模提供了有效的途径・虽然一些经济变量的本身是非平稳时间序列,但他们之间的线性组合却有可能是平稳的,这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期稳定的均衡关系・一般协整检验的方法有两种,1987年,Engle 和Granger提出了两步检验法,也称为EG检验法,常用于检验两个变量之间的协整关系;对于多个变量之间的协整关系,Johansen和Juselius分别在1988年和1990年提出了用向量自回归模型检验的方法,通常称为Johansen检验,或JJ检验・本文同时采用上述两种方法对沪市认购权证和其标的股票进行协整检验,揭示两者之间是否存在协1661第11期 刘 洋等:沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析整关系・2 协整检验2.1 单整检验根据协整检验的假设前提,具有协整关系的两个变量必须是同价单整时间序列・采用含常数项但不含时间趋势项的单位根方程进行ADF检验,检验选择AIC准则,单整检验的结果表明:随着滞后阶数的增加,t统计量的值逐渐增大,在滞后阶数达到50以后,t统计量的值变化不显著,因此,在5%显著性水平下,接受“时间序列有单位根”原假设,认为上述时间序列为不平稳时间序列,需进行一阶差分检验・采用与单整检验相同的方法,对一阶差分序列进行检验,检验结果表明:随着滞后阶数的增加,t统计量的值逐渐增大,在滞后阶数达到50以后,t统计量的值变化不显著,因此,在5%显著性水平下,拒绝原假设,认为上述时间序列为平稳时间序列・根据上述检验结果认为沪市认购权证与其标的股票的高频时间序列为I(1)时间序列,可以进行协整检验・2.2 EG检验2.2.1 协整回归建立包含常数项但不含时间趋势项的线性回归方程,具体形式为y i=α+βx i+μi,(1)式中,y i为第i只沪市认购权证,x i为第i只认购权证的标的股票,α,β为待估系数,则相应的残差序列为μi=y i-βx i-α・(2)首先,用OLS方法对方程(1)进行系数回归估计,利用方程(1)所确定的方程系数确定方程(2),然后,对残差序列进行平稳性检验・2.2.2 残差检验对方程(2)(残差序列)进行平稳性检验,若ADF检验表明残差序列为平稳的,则沪市认购权证与其标的股票之间存在协整关系,否则,两者之间不具有协整关系・对残差序列进行ADF单整检验,检验结果表明:随着滞后阶数的增加,t统计量的值逐渐增大,在滞后阶数达到50以后,t统计量的值变化不显著,因此,在5%显著性水平下接受原假设,认为上述时间序列为不平稳的・根据EG两步检验的准则,因沪市认购权证与其标的股票的回归方程的残差时间序列为不平稳的,则两者之间不存在协整关系・2.3 Johansen检验2.3.1 VAR系统的建立向量自回归模型(VAR)是Sims在1980年首先提出的,这种模型采用多方程联立的形式,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系,而且不带有任何事先约束条件・建立包含常数项的VAR:在滞后阶数足够大的条件下(滞后阶数根据AIC准则确定),建立沪市认购权证和其标的股票的VAR系统・在所建立的VAR系统中,沪市认购权证与其标的股票的方程拟合优度较高,均在99%以上,说明两者之间的相关性较高,且在AIC准则下,滞后阶数将保证所建立的VAR系统模型的稳定性・2.3.2 脉冲响应分析脉冲响应函数(impulse response function,IRF)用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响,它可以很好地识别一个变量的扰动是如何透过模型而影响其他所有变量,而最终又反馈到变量自身上来的・采用调整自由度的Cholesky方法对所建立的VAR系统中的内生变量的残差正交化脉冲・脉冲响应图分别描述了沪市认购权证和其标的股票对其他内生变量的一个标准差“脉冲”的累积响应・脉冲图表明:标的股票对其权证在初期有较强的影响,之后均平稳上升,虽然标的股票对权证的影响不同,其上升幅度与滞后阶数有所差异,但在达到最高点后影响均大体保持在一个水平上;沪市认购权证对其标的股票在初期均无影响,随着滞后阶数的增加,影响显著增强,但随着滞后阶数的继续增加,影响增幅减小,在达到最高点之后保持稳定・2.3.3 协整检验选用时间序列没有确定性趋势且协整方程有截距的方程形式,对沪市认购权证和其标的股票进行Johansen协整检验・滞后阶数根据AIC准则给出,检验的结果如表1・从表1的检验结果可知,在5%显著性水平下应用迹检验法则和最大特征根检验法则,接受“不存在协整方程”原假设,认为沪市认购权证与其标的股票之间不存在协整关系・2661东北大学学报(自然科学版) 第28卷表1 Johansen协整检验Table1 Co-integration test by Johansen权证与其标的股票假设的协整方程个数特征值迹统计量(P值)最大特征根统计量(P值)协整关系(5%水平)宝钢JTB1与G宝钢0个协整向量至少1个协整向量0.00020.000114.94556(0.2295) 6.126346(0.1812) 8.819213(0.4535) 6.126346(0.1812)不存在武钢JTB1与G武钢0个协整向量至少1个协整向量0.00020.000215.26964(0.2113) 6.132091(0.1808) 9.137554(0.4192) 6.132091(0.1808)不存在包钢JTB1与G包钢0个协整向量至少1个协整向量0.00040.0001 9.037187(0.7328) 2.391623(0.6992) 6.645564(0.7125) 2.391623(0.6992)不存在邯钢JTB1与G邯钢0个协整向量至少1个协整向量0.00090.000217.10014(0.1288) 3.101885(0.5618)13.99826(0.0969) 3.101885(0.5618)不存在首创JTB1与G首创0个协整向量至少1个协整向量0.00070.000515.57840(0.1950) 6.604595(0.1489) 8.973810(0.4367) 6.604595(0.1489)不存在万华HXB1与G万华0个协整向量至少1个协整向量0.00110.000216.09834(0.1698) 2.162946(0.7451)13.9354(0.0990) 2.162946(0.7451)不存在雅戈QCB1与G雅戈尔0个协整向量至少1个协整向量0.00090.000311.69401(0.4766) 3.103343(0.5616) 8.590670(0.4789) 3.103343(0.5616)不存在长电CWB1与G长电0个协整向量至少1个协整向量0.00130.000615.97133(0.1757) 4.809460(0.3050)11.16187(0.2401) 4.809460(0.3050)不存在3 结论与建议1)沪市认购权证和其标的股票的高频时间序列为I(1)过程,其本身的时间序列为非平稳的,但其一阶差分为平稳过程・这表明虽然沪市认购权证和其标的股票的价格高频时间序列是一个非稳定的过程,但它们的价格变化率是一个长期稳定的过程・在经济系统中,虽然高频时间序列受到诸如宏观政策猜想、市场传闻、投资者心理情绪变化的影响,使权证和其标的股票的价格产生波动,出现随机游走效应,但它们的价格变化率却剔出了许多市场信息的干扰,表现出一定的稳定趋势,符合证券市场价格时间序列变动的规律・2)进行EG协整检验时,采用OLS方法建立包含常数项但不含时间趋势项的沪市认购权证与其标的股票的协整回归方程・从总体趋势来看,所建立的协整方程拟合优度不高;而建立的VAR 系统中,沪市认购权证和标的股票的动态拟合优度均在99%以上・这表明标的股票不能单独显著说明权证价格的变动趋势,权证价格不仅受到标的股票的影响,其历史价格对当前价格也存在一定的影响・在权证的定价过程中,标的股票的价值是个不得不考虑的因素,但由标的股票的价格趋势不能单独显著描述沪市认购权证的价格趋势,权证的价格受自身历史价格和标的股票价格趋势的双重影响,这将导致常用的Black-Scholes期权定价公式、二叉树定价公式不能有效确定权证价格,放大了权证投资风险,进而影响权证的价值发现功能,限制了证券市场功能的发挥・3)在脉冲响应函数分析中,标的股票对其权证在初期的影响较大,但达到“峰值”后,影响保持不变,这表明在权证上市初期,受标的股票价格变动的影响较大,随着时间的推移,影响增加量逐渐减少,最终趋向于零;而权证对标的股票的影响在初期几乎没有,但影响是个逐渐增加的过程,当影响达到“峰值”之后,影响将保持稳定・权证作为金融衍生产品,其价格的变动不可避免地要依赖于其标的股票价格的变动,同时,权证产品的杠杆效应对标的股票价格也有显著影响・因此,在初期,权证和其标的股票价格的相互影响,说明了交易价格及时、有效、准确地传递了市场信息,两种产品的交易是理性的・但随着交易日的增加,市场的投资风险逐渐增加,权证和其标的股票都成为市场上相对独立的投资交易品种,两者的相互影响力在一定水平上保持不变,这样,就限制了权证的价值发现功能,而放大了权证投机风险,影响了市场效率的发挥・4)在EG检验法则下,沪市认购权证和其标的股票的协整回归方程的残差时间序列平稳性检验表明,两者之间不存在协整关系;VAR系统下的Johansen协整检验表明迹统计量和最大特征根统计量均接受“不存在协整关系”的原假设,认为沪市认购权证和其标的股票之间不存在协整关系・在证券市场的运行系统中,权证和其标的股票各自拥有自身独特的价格运行规律和特点,缺少价格之间的相互引导性,使市场上存在较强的投机风险・根据上述分析,提出如下建议:3661第11期 刘 洋等:沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析1)我国权证市场的有效性不高,市场价格不能有效反映市场信息,缺乏Black-Scholes期权定价所必需的前提条件,这样,单纯依赖Black-Scholes期权定价公式不能有效确定认购权证的价格区间,可以综合采用Black-Scholes期权定价、脆弱期权定价模型以及蒙特卡罗模拟等方法来确定权证价格区间・另外,可以考虑人工神经网络等非参数定价方法,结合中国特有的实际情况,为权证进行定价・2)从分析结果来看,目前我国权证市场存在着浓厚的投机氛围,认购权证价格脱离其标的股票的影响独立运动,这与我国权证推出的时间短,且担负着股权分置改革的任务有关・因此,要多样化权证的投资品种,不仅要增加投资数量、投资品种,而且权证设计的条款也应采用多样化的形式,以适应我国权证价格独立运动特殊性的需要・可考虑适当增加一些诸如大额持有量强制行权、大额持有量冻结制、可变存续期、可变行权价格等特殊条款,抑制市场上的投机性・3)交易方式的不一致也是投机氛围浓厚的原因之一・从选择的高频数据来看,假定在市场开盘时,投资者进行了1次交易,则在下一个周期内(1min)权证就可以进行对冲交易,但就标的股票而言,要等240个周期(1天)后才可以进行对冲交易・这样,无形中放大了权证的交易倍数,增加了权证的投机风险・因此,可以考虑在交易中,加强对权证交易的监管,特别是大单交易的监控,防止人为控制操纵市场价格的情况发生;要注意权证交易信息的及时披露,特别是盘中交易信息披露,使得市场上的投资者可以及时了解到权证交易情况,使得市场价格可以真实反映市场信息和供求状况,降低权证的投机风险・参考文献:[1]Black F,Scholes M.Th e pricing of options a nd corpora te liabilit ies[J].Jour nal of Pol it ical Economy,1973,81(3):637-659.[2]Leonard R J.An empirical examination of a n ew general equilibrium model for warrant pricing[D].Cambridge:M assachuse tts Inst itute of Technology,1971.[3]M erton 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