不同市场态势下我国铜期货市场的波动非对称性研究
期货市场的铜期货分析
期货市场的铜期货分析一、市场背景期货市场是金融市场中的一种衍生品市场，其中铜期货是其中较为重要的品种之一。
铜是一种广泛应用于各个工业领域的重要金属，其价格波动对于全球经济具有重要影响。
因此，对于铜期货的分析与预测对于市场参与者来说具有重要意义。
二、供需因素分析1. 铜的供给：铜的供给主要来自于采矿业和回收业。
全球主要产铜国家包括智利、中国、秘鲁等。
采矿业的投资、政策调整以及天气等因素都会对供给产生重要影响。
2. 铜的需求：铜的需求主要来自于建筑、电力、电子、汽车制造等工业领域。
全球经济形势、工业发展以及政策变化等都会对需求产生影响。
三、技术指标分析1. K线图分析：通过观察铜期货价格的日、周、月K线图，可以发现价格趋势、支撑位和阻力位等重要信息，从而判断市场走势。
2. 移动平均线分析：使用不同周期的移动平均线进行分析，可以初步判断价格的趋势，在短期内判断买卖信号。
四、基本面分析1. 宏观经济因素分析：通过关注全球经济形势、贸易政策、货币政策等因素，可以对铜期货市场的走势有所把握。
2. 供需关系分析：通过关注铜的供给和需求情况，特别是国内外主要产铜国家的政策、产量以及消费情况，可以对市场供需关系进行分析，进而预测价格走势。
五、风险提示1. 政策风险：由于铜期货市场涉及到国内外政策的因素，相关政策的调整可能对市场走势带来风险。
2. 价格波动风险：铜期货市场价格波动较大，投资者需注意价格风险和交易风险，并做好风险管理。
六、结论通过对期货市场的铜期货进行供需因素分析、技术指标分析和基本面分析，可以帮助投资者做出理性的决策。
然而，市场风险与不确定性仍然存在，投资者需要根据自身风险承受能力和情况进行合理的投资规划，并在投资过程中做好风险管理。
以上是对期货市场的铜期货进行分析的相关内容，通过科学的方法和理性的分析，可以对市场进行有效的判断和预测。
尽管市场存在风险，但合理的分析和决策仍然能为投资者带来机遇与回报。
中国期货市场价格发现功能的不对称性实证研究
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一
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研 究背 景
本文借助协 整检验 、误差修 正模型 、因果检验 以及 冲击反应等方 法进行实证研 究 。 目前 ，国 内外对 期货 市场与 现货 市场价格 之 间动态 关系 的研 究 很多ｌ ，但 未将 市场上 涨和 下 ｌ
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２０ ０ ８年 １ 月 第 ｌ 卷第 １ ８ 期
西 安 电子 科技大 学学报 （ 会科学 版 ） 社
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一
二 、研 究方 法
本 文将分别 采用协 整检验 、 Ｃ （ ＶＥ Ｍ 向量误 差
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新形势下铜加工行业经营风险与成本控制问题探讨
新形势下铜加工行业经营风险与成本控制问题探讨随着全球经济的不断发展和变化，铜加工行业也面临着新的形势和挑战。
在这个新形势下，铜加工行业的经营风险和成本控制问题变得更加突出和重要。
本文将围绕这一主题展开探讨，并提出一些对策和建议。
1.1 宏观经济风险铜加工行业受宏观经济环境的影响较大，全球经济不确定性增加，国际地缘政治风险上升，这些因素都可能对铜加工行业的经营产生不利影响。
1.2 市场需求波动风险随着市场需求波动加剧，铜加工行业的订单量和销售额也面临着更大的不确定性，尤其是受国际贸易环境和国内宏观经济政策的影响。
1.3 原材料价格波动风险铜是铜加工行业的主要原材料，其价格波动会直接影响企业的成本和盈利能力，而原材料价格的不确定性也是铜加工行业的一大经营风险。
1.4 技术创新风险随着科技的不断发展和进步，铜加工行业也面临着技术更新和创新的压力，这意味着企业需要不断投入资金和精力进行技术创新，而技术创新的成功与否也将直接影响企业的竞争力和市场地位。
1.5 管理风险在运营管理过程中，企业可能面临着人员管理、财务管理、供应链管理等多方面的管理风险，这些风险不仅会影响企业的运营效率，还可能导致经营成本的增加和盈利能力的下降。
以上仅是新形势下铜加工行业的一些经营风险，但并非全部。
企业在面临这些风险的也需要积极采取措施进行成本控制，以应对这些风险带来的挑战。
2.1 原材料成本控制由于铜加工行业的主要原材料是铜，所以原材料成本控制是非常重要的。
企业可以通过多种方式来控制原材料成本，如与供应商进行长期合作、采用期货等金融工具进行风险管理、加强进口原材料质量管理和优化供应链管理等。
在铜加工行业，人工成本是企业的主要成本之一，企业可以通过提高员工的工作效率、加强员工培训和技能提升、优化组织架构和加强绩效管理等方式来控制人工成本。
财务成本主要包括融资成本和资金使用成本，铜加工企业可以通过优化融资结构、控制资金使用效率、加强财务监管等方式来降低财务成本。
2023年铜行业市场调查报告
2023年铜行业市场调查报告铜行业市场调查报告一、市场概况近年来，全球铜市场呈现稳步增长的态势，铜市场规模逐渐扩大。
铜作为一种重要的工业原材料，广泛应用于建筑、电力、交通、通信、机械等领域。
全球铜需求主要集中在中国、美国、欧洲和印度等国家和地区，其中中国市场需求最为旺盛。
随着经济全球化的深入发展和技术的不断创新，铜产品的应用领域逐渐扩大，市场前景广阔。
二、市场主要品种铜市场主要分为铜矿、铜精矿、铜冶炼产品和铜加工产品四个环节。
铜矿和铜精矿是铜资源的重要来源，市场供应相对稳定。
铜冶炼产品主要包括精炼铜、阳极铜、阴极铜等，是铜行业的主要产品。
铜加工产品主要包括铜板、铜管、铜线、铜棒等，应用领域广泛。
三、市场需求分析1. 建筑行业需求：随着城镇化进程的加快，新建住宅、商业和工业建筑项目不断增加，对铜材的需求量逐年增长。
2. 电力行业需求：电力工业是铜材的重要应用领域，高低压电线、电缆和变压器等电力设备都需要大量的铜材。
3. 交通行业需求：汽车、火车和船舶等交通工具需要大量的铜材用于导线、散热器和轴承等部件。
4. 通信行业需求：随着移动互联网的快速发展，通信行业对铜材的需求也大幅增加，主要用于通信电缆和天线等设备。
5. 机械行业需求：各类机械设备对铜材的需求量也逐年增加，特别是高速铁路、航空航天等领域对高性能铜材的需求更为旺盛。
四、市场竞争分析1. 市场份额分布：目前，全球铜冶炼行业呈现出中国市场份额较大的趋势，中国铜业集团、江西铜业集团、云南铜业集团等企业在市场中占据主导地位。
2. 技术创新能力：随着科技的进步和竞争的加剧，铜行业企业要加强技术创新，提高产品质量和性能，才能在市场竞争中占据优势地位。
3. 市场价格波动：铜价格的波动受到国际市场供需关系、宏观经济环境以及金融市场变动等多种因素的影响。
企业应密切关注市场动态，合理制定价格策略，以适应市场变化。
五、市场前景展望随着全球经济的快速发展和工业化进程的加速推进，铜市场需求将持续增长。
铜市场的价格波动与趋势分析
铜市场的价格波动与趋势分析随着全球经济的发展和工业化进程的加快，铜作为一种重要的工业原料，其市场价格波动对全球经济产生了深远影响。
本文将对铜市场的价格波动及趋势进行详细分析，以期为读者提供更全面的了解和参考。
一、铜市场价格波动的影响因素铜市场价格波动的主要影响因素包括供需关系、全球经济形势、政策调控和投资者情绪等。
首先，供需关系是决定铜市场价格波动的重要因素。
随着工业化进程的加速，铜的需求量逐年增长。
特别是在新兴经济体的快速发展下，铜的需求呈现出强劲的势头。
而供给方面，铜矿开采和冶炼的周期性特征导致了供给的相对稳定性。
当供需关系失衡时，铜市场价格将会出现大幅波动。
其次，全球经济形势对铜市场价格波动起到关键作用。
经济增长率的变化直接影响到对铜的需求，尤其是工业生产和基础设施建设方面。
当经济增长稳定且有力时，铜价格常常呈现上升趋势。
相反，当经济衰退或不稳定时，铜市场价格则可能出现下跌。
政策调控也是铜市场价格波动的重要因素。
各国政府对于经济发展和产业政策的调整将对铜市场供需产生重要影响。
例如，一些国家因保护环境或节能减排的需要，会限制对铜的进口，导致市场供给不足，而进一步推高铜价格。
最后，投资者情绪对铜市场价格也有较大影响。
投资者对于未来经济发展的预期、市场情绪的变化以及金融市场波动等因素均会导致投资者对于铜市场的看法发生变化，从而引发价格的剧烈波动。
二、铜市场价格波动的趋势分析铜市场价格波动存在一定的长期趋势，通过对历史数据的分析可以发现一些规律。
首先，铜市场价格呈现出周期性波动。
大约每6-8年就会出现一次明显的价格反弹行情，这与全球经济周期有关。
铜价格的周期性波动为投资者提供了较好的投资机会。
其次，铜市场价格长期上涨趋势明显。
随着全球经济的进一步发展和人们对于节能减排的追求，对铜的需求将逐年增长。
同时，铜资源的日益稀缺也使得供给不断受到限制。
这些因素将会推动铜市场价格持续上涨。
最后，铜市场价格受到外部因素的影响较大。
铜市场的价格波动与趋势
铜市场的价格波动与趋势近年来，全球铜市场价格一直保持着较大的波动性，这种波动主要受到供需关系、经济增长、金融市场、政策调控等多种因素的影响。
本文将就铜市场的价格波动与趋势进行详实的分析，以期帮助读者更好地了解与把握铜市场的走势。
供需关系是决定铜市场价格波动的主要因素之一。
全球范围内，铜是一种广泛应用于制造业的重要原材料，因此，需求方面的变化往往对铜价格产生较大的影响。
例如，经济增长带来的建筑、电力、交通等行业的发展，可以刺激对铜的需求增加，从而推动铜价上涨。
相反，经济下滑或行业周期性衰退，将导致对铜的需求减少，进而压低铜价。
此外，铜的供应也对价格波动起到重要作用。
一些铜生产大国如智利、秘鲁等，其铜产量的变化会对铜市场的供求关系产生明显的影响，从而影响价格。
金融市场也是导致铜价格波动的重要因素。
投资者对未来铜价格的预期和对冲需求，促使一些投资机构通过期货市场等工具大规模进行铜的买卖，从而引发价格的快速变动。
此外，一些全球性金融、政治事件的发生，如国际贸易纠纷、金融危机等，也会对金融市场产生影响，进而波及到铜市场，引发价格的波动。
政策调控是另一个重要的铜价格波动因素。
各国政府和监管机构对于铜市场的监管政策、贸易政策的调整，往往会对铜价格产生直接影响。
政府的减税、降息、扩大基建投资等措施，可以刺激经济增长，从而对铜价格产生正向影响。
另一方面，政府出台的环境保护政策、资源税调整等举措，也会对铜产业链产生重大影响，进而影响价格走势。
除了以上因素，铜市场价格波动还受到宏观经济形势、国际贸易局势以及自然灾害等多种因素的综合影响。
全球经济形势的不确定性、各国经济政策的调整、地缘政治风险等都可能对铜价格产生较大的冲击。
例如，国际油价的大幅下跌，可能引起对相关大宗商品的担忧，进而对铜价格产生影响。
另外，自然灾害如地震、洪灾等，也会对铜生产和供应链造成破坏，从而影响价格走势。
就铜市场的价格趋势而言，根据历史数据和市场分析，可以总结出以下几点：首先，长期来看，铜的价格呈现出逐渐上扬的趋势。
关于我国经济周期波动的非对称性和持续性研究
从１ ９ ９ ２年 至 今 ， 我 国经 济 发 展 经 历 了 持 续 与 稳 定 的增 长 ． 同时 也 经历过低谷期 。 随着市场经济体制的不断深化 。 我 国经济发展经历了三 个经济周期。１ ９ ９ ２年 邓 小 平 南 巡 讲 话 印 发 经 济 加 速增 长 ， １ ９ ９ ６年 实现 良性 着 陆 ， 被学届称之为“ 软着陆“ 阶段 ； １ ９ ９ ７年 又 有 国 内需 求 疲 软 、 经
质相似的、 振幅与之接近的更短的周期” 。
Ｍｉ ｔ ｃ ｈ ｅ ｌ ｌ 和Ｋ ｅ ｙ ｎ ｅ ｓ 先后在 １ ９ ２ ７年 和 １ ９ ３ ６年 对 经 济 周 期 波 动 的 非 对 称 性 进 行 了研 究 ，但 是 对 经 济 周 期 波 动 的 非 对 称 性 进 行 系 统 研 究 和 划分的是 Ｓ ｉ ｃ ｈ ｅ ｌ 。在 １ ９ ９ ３年 。 Ｓ ｉ ｃ ｈ ｅ ｌ 提 出经 济 周 期 波 动 的非 对 称 性 应 当 分 为 深 度 型 非对 称 和 陡峭 型 非 对 称 两 种 。 深 度 型 非 对 称 实 质 扩 张 比收 缩更大或相反 ， 陡 峭 型非 对 称 是 指 扩 张 与 收缩 的速 度 不 同 。 我 国经 济 学 家刘树成在 ２ ０ ０ ０年 也 针 对 我 国 经 济 增 长 的 波 动 情 况 得 出 了 研 究 成 果 。 认 为 我 国 经 济 增 长率 的波 动 有 课 恩 呢 该 出 现 微 波 化 新 态 。 也就是“ 缓 起
新形势下铜加工行业经营风险与成本控制问题探讨
新形势下铜加工行业经营风险与成本控制问题探讨随着市场经济的发展，铜加工行业作为我国的重要基础产业之一，一直扮演着支撑国民经济的重要角色。
然而，随着国际市场的变化以及国内经济的调整，铜加工行业在经济发展中遇到了一些新的问题，包括经营风险和成本控制等方面的问题。
本文旨在探讨铜加工行业在新形势下的经营风险及如何控制成本。
一、铜加工行业的经营风险1.市场波动风险铜加工行业的产品销售市场主要有以下几个方面：建筑、机械、电力和交通等。
近年来，这些领域的市场呈现出波动趋势。
因此，行业企业需要加强对市场趋势的观察和判断，以制定相应的经营策略。
2.政策风险铜加工行业的发展受到多方面政策的影响，如工业政策、矿产政策和贸易政策等。
这些政策的变化将直接或间接地导致行业经营成本的增加或减少，进而影响行业的盈利能力。
3.技术风险随着技术的不断革新，铜加工行业面临的市场竞争压力也越来越大，需要不断创新和提高自身的技术含量，在保持原有产品的优势的同时，发展出更加符合市场需要的产品和技术。
4.资金风险由于铜加工行业存在较高的固定资产，因此需要大量的资金去进行生产和设备更新等工作。
如果经营不善或是市场环境变化较大，将导致企业资金链断裂，进而影响企业的正常运营。
二、控制成本的建议1.优化产品结构铜加工行业应当根据市场需求，价值评估各种产品的受欢迎程度，及时调整产品结构，避免过度生产导致库存积压。
同时要充分利用企业自身的技术优势，开发出更有市场竞争力的产品。
2.加强设备管理铜加工行业的生产设备是实现管理生产的重要基础。
企业应当建立设备档案，制定相应的设备维护计划，并严格执行。
加强设备的维修和保养工作，提高设备的使用寿命，减少对设备的更换和维修成本。
3.降低运营成本企业应当制定相应的节能措施，包括节约电能、水能等，通过节约能源，来控制企业的运营成本，提高盈利能力。
另外，还应合理分配企业的人力资源，避免因为人力浪费所带来的成本增加。
4.增强经营管理铜加工行业企业应该通过制定可行的战略计划和市场营销计划等，加强内部管理和经营管理能力，提高企业的竞争力和创新能力。
中国股市波动的非对称性研究
中国股市波动的非对称性研究近年来，中国股市的波动一直是学术界和投资者关注的焦点。
对于股市波动的研究，学者们一直致力于探索其非对称性。
非对称性是指股市在上涨和下跌过程中的波动幅度不一致，即当市场上涨时，波动幅度较小，而当市场下跌时，波动幅度较大。
本文将对中国股市波动的非对称性进行研究。
首先，中国股市波动的非对称性可以从市场情绪角度解释。
根据行为金融学的理论，投资者在面对利好消息时更加乐观，容易导致市场上涨，而在面对利空消息时更加悲观，容易导致市场下跌。
因此，当市场上涨时，投资者的情绪较为积极，对市场的波动有一定的抑制作用；而当市场下跌时，投资者的情绪较为消极，对市场的波动有一定的放大作用。
其次，中国股市波动的非对称性还可以从资金流动角度解释。
在中国股市中，个人投资者占据了相当大的比例，其中包括许多散户投资者。
这些散户投资者在市场上涨时倾向于追涨杀跌，追逐热门品种，导致市场上涨的幅度相对较小；而在市场下跌时，散户投资者更容易恐慌抛售，导致市场下跌的幅度相对较大。
此外，中国股市波动的非对称性还可以从市场机制角度解释。
中国股市采用了涨跌停板机制，即当股价涨跌幅达到一定限制时，停止交易，导致市场上涨或下跌的幅度受到限制。
当市场上涨时，涨停板的限制导致波动幅度较小；而当市场下跌时，跌停板的限制对波动幅度的放大起到了一定的作用。
综上所述，中国股市波动的非对称性可以从市场情绪、资金流动和市场机制角度进行解释。
这些因素相互作用，共同影响着股市的波动。
研究股市波动的非对称性有助于投资者更好地理解市场行为，制定更为合理的投资策略。
然而，需要注意的是，股市波动的非对称性是一个复杂的问题，还有许多其他因素需要进一步研究和探索。
铜的期货合约调研报告
铜的期货合约调研报告铜的期货合约调研报告铜期货合约是一种投资工具，允许投资者在未来以预定的价格卖出或买入一定数量的铜。
该合约是一种风险管理工具，帮助投资者避免因市场波动而导致的不确定性。
此次调研旨在分析铜期货合约的市场潜力以及投资者对其的需求。
通过分析行业、市场趋势和投资者行为，我们将提出一些建议，以帮助投资者在铜期货市场中获得更好的回报。
首先，我们调查了铜需求和供应的情况。
根据市场调研数据显示，全球铜需求呈现稳步增长的趋势。
特别是在新能源和电动车行业的迅速发展下，对铜的需求将会进一步增加。
然而，供应方面存在一些不确定性，如地下矿山开采困难、政治和经济因素的影响等，可能对铜市场形成压力。
其次，在调查中我们发现，投资者对铜期货合约的需求在增加。
相比于传统的股票和债券等资产类别，铜期货合约具有更低的交易成本和更灵活的交易机制。
投资者可以利用这种工具来对冲铜价格的波动风险，同时也能够参与到铜市场的价格发现过程中。
最后，我们注意到铜期货建立了稳定、透明和有效的交易市场。
目前，世界上许多主要的金融交易所都提供铜期货合约，包括伦敦金属交易所和纽约商品交易所等。
这些交易所提供了丰富的交易工具和信息，方便投资者进行交易和分析。
基于以上调研结果，我们得出以下结论和建议：1. 铜期货合约市场潜力巨大，未来有望继续增长。
投资者可以积极参与铜期货市场，并根据市场趋势进行投资决策。
2. 了解铜产业链的动态和市场供需情况对投资者是非常重要的，有助于把握市场机会和风险。
3. 资金管理和风险控制是投资者必备的能力，合理配置投资组合可以帮助降低风险，提高回报。
总结而言，铜期货合约是一个具有潜力和吸引力的投资工具。
投资者有机会通过参与铜期货交易，在市场波动中寻求投资回报。
然而，投资者在参与铜期货交易之前需要有效的市场研究和风险管理策略，以便更好地把握投资机会，并降低投资风险。
中国铜期货市场价格相关性与波动性研究的开题报告
中国铜期货市场价格相关性与波动性研究的开题报告1. 研究背景及意义中国是世界上铜消费大国，需求量占据全球铜消费总量的近一半，铜期货市场的价格不仅关系到中国经济的发展，也对全球铜市场价格产生着巨大的影响。
因此，研究中国铜期货市场价格相关性与波动性具有十分重要的理论和现实意义。
铜期货市场的价格涨跌，不仅会直接影响铜矿山、冶炼企业及相关产业的利润，更会对金融市场产生间接影响，引发金融风险，成为市场研究的重要问题。
因此，加深对中国铜期货市场的相关性与波动性研究，有助于建立稳健的市场体系，发挥市场在优化资源配置、推动经济发展中的作用。
2. 研究内容与目标本研究旨在探究中国铜期货市场价格相关性与波动性，主要内容包括以下两个方面：（1）相关性研究1）基于时间序列分析方法，探究铜期货价格与其他金属和商品价格间的相关性；2）从经济和金融因素的角度入手，运用协整分析方法，研究宏观经济变量、政策利率与铜期货价格的关系。
（2）波动性研究1）对中国铜期货市场价格的波动进行特征分析，如波动幅度、周期、时间序列特性等；2）借鉴GARCH模型等方法，研究铜期货价格的波动，探究铜期货价格的风险程度和价格波动的驱动因素。
研究目标是：（1）全面掌握中国铜期货市场价格相关性和波动性；（2）寻找国内外经验，提出有效的铜期货价格风险管理和投资策略建议。
3. 研究方法和步骤（1）数据采集：通过Wind数据源，收集中国铜期货价格、其他金属和商品价格、宏观经济指标等数据样本。
（2）数据预处理：对样本进行筛选、去噪、缺失值处理等，以确保数据的可靠性。
（3）序列分析：运用时间序列分析方法，进行相关性研究。
（4）协整分析：将中国铜期货价格、宏观经济变量、政策利率等数据的长期关系建模，探究它们之间的相关性。
（5）波动性分析：通过波动幅度、周期、时间序列特性等特征提取方法，对铜期货价格进行波动性分析，运用GARCH模型等方法，研究驱动变量和波动强度。
（6）论证与研究建议：结合研究结果，提出有关金融风险管理和投资策略建议，为铜期货市场的稳健发展提供指导。
我国股指期货对股市波动非对称性影响的实证研究
（ 中南财经政法大学
桂
玲
武汉 430074 ）
新华金融保险学院， 湖北
摘要：2010 年股指期货的推出标志着我国证券市场进入了股指期货时代 ， 股指期货与股票市场具有紧密联系 ， 因此股指期 运用 EGARCH 模型 货的推出定会对股市产生重大影响 。选取 2009 年 1 月 19 日到 2011 年 5 月 20 日沪深 300 指数日收盘数据， 从实证的角度分析我国股指期货对股市波动非对称性的影响 。 结果表明： 我国股票市场日收益率分布呈现出“尖峰厚尾 ” 的特 具有波动聚集效应和非对称性效应 ； 我国股指期货的推出降低了股票市场的波动性 ， 同时减弱了股票市场的波动非对称性 征， 效应。 关键词：股指期货； 股票市场； 非对称性； EGARCH 模型
［12 ］ ［11 ］ ［10 ］
综上所述， 现有资料对股市波动非对称性研究较多 ， 在理论基础和计量方法上比较完善 。但是对股指期货 而我国股指期货刚刚推出一年多 ， 直接研究我国股指期货对股市波动非 对股市波动非对称性影响的研究较少 ， 对称性影响更是较少。而现有的这些研究选取的股票市场不同 、 阶段不同得出了不同的结论， 并且缺乏深层次 的分析。所以本文基于我国股指期货推出前后沪深 300 指数的走势， 从实证的角度研究我国推出股指期货对 并从完善市场机制、 行为金融学的角度对其进行分析 。 股票市场波动非对称性所带来的变化 ，
图1
股指期货推出前后沪深 300 指数的走势图
1. 数据描述性统计 ： “区间 1 ” 采用对数收益率 R t = ln（ p t ） － ln （ p t － 1 ） 表示日收益率， 将全区间样本数据分为两个区间 是从 2009 年 1 月 19 日到 2010 年 4 月 15 日， ； “区间 2 ” 代表股指期货推出之前的样本数据 是从 2010 年 4 月 16 日到 2011 年 5 月 20 日， 代表股指期货推出之后的样本数据 。对沪深 300 指数日收益率序列进行描述性数据统计 ， 表 1 反映了沪深 300 指数日收益率序列在各区间的描述性统计量值 。
我国股指期货市场波动的非对称性及其国际比较研究
我国股指期货市场波动的非对称性及其国际比较研究赖文炜;陈云【摘要】本文在对沪深300和S&P500股指期货的当月连续合约进行展期处理的基础上，基于条件收益分别服从正态、学生t、 GED和skewed-t分布的假设，运用GJR GARCH模型对波动非对称性建模，并对模型设定偏误进行严格诊断检验。
研究发现： GJR GARCH模型能很好地捕捉股指期货市场波动的非对称性；基于skewed-t分布的波动模型的准确性明显优于其他分布下的相同模型；与S&P500股指期货市场相比，我国股指期货市场波动的非对称性较弱。
%In this paper, two continuous price series of CSI300 and S&P500 index future are constructed with rollover. Under the assumption of the conditional return obeying normal, student t, GED and skewed-t distributions, four GJR GARCH models are used to model asymmetry volatility, and Sign Bias Tests are used to test the misspecification of the GJR model. The results show that the GJR models can effectively capture the asymmetry of index futures;the GJR mod-els with skewed-t distribution is superior to the models with other distributions; contrasted with obvious asymmetry ofS&P500 index future, CSI300 index future is less asymmetric.【期刊名称】《商业研究》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】6页(P73-78)【关键词】股指期货;非对称性;skewed-t分布【作者】赖文炜;陈云【作者单位】上海财经大学公共经济与管理学院，上海 200433;上海市金融信息技术研究重点实验室，上海 200433【正文语种】中文【中图分类】F830.9沪深300股指期货于2010年4月16日落地，开启了我国金融期货的新篇章。
股市行业波动的非对称性研究
股市行业波动的非对称性研究
股市行业波动的非对称性研究是一项研究股市行业的波动性是否存在非对称性的研究。
通过分析股市行业的波动情况，探寻股市行业的非对称性特征。
股市行业的波动被认为是投资者最关注的一个指标，因为它直接影响到投资者的收益。
在股市中，不同行业的波动性可能存在差异，有些行业的股价波动性可能较大，而有些行
业的股价波动性可能较小。
从股市行业的角度来看，波动性非对称性意味着不同行业的股
价在上涨和下跌时可能存在不同的幅度和速度。
通过对股市行业波动性的非对称性进行研究，可以帮助投资者更好地把握股市行业风
险并制定相应的投资策略。
如果某个行业的股价在上涨时波动较小，在下跌时波动较大，
那么投资者可以选择在行业上涨时买入，行业下跌时卖出，以减少投资风险。
而如果某个
行业的股价在上涨和下跌时波动基本相同，那么投资者可以选择长期持有该行业的股票，
以获得更稳定的收益。
在实证研究中，研究者通常会选择一定数量的股票来代表一个行业，并计算股票价格
的波动性指标（如标准差）来衡量行业的波动性。
然后，通过对这些波动性指标进行统计
分析和比较，来判断不同行业的波动性是否存在非对称性。
股市行业波动的非对称性研究是一个重要的研究领域，对投资者和监管机构都具有重
要意义。
希望通过这项研究，可以更好地理解和应对股市行业的波动性。
铜期货调研报告
铜期货调研报告
经过对铜期货市场的调研分析发现，铜期货市场近期表现出一定的波动性。
根据我们的数据分析，铜期货价格在过去一段时间呈现出上涨的趋势。
其中，国际市场的需求增长和供应减少是导致铜期货价格上涨的关键因素。
首先，国际市场的需求增长是推动铜期货价格上涨的主要因素之一。
随着全球经济的复苏，各国对铜的需求逐渐增加。
铜作为一种重要的工业原材料，广泛应用于建筑、电力、电子和交通等领域。
因此，经济增长带来的需求增加促使铜期货价格上涨。
其次，供应减少也是导致铜期货价格上涨的原因之一。
近期，全球铜矿产量受到多种因素的影响，如天气灾害、工人罢工以及投资下降等。
这些因素导致铜供应减少，进一步推动铜期货价格上涨。
此外，投资者对铜期货市场的情绪也对铜期货价格产生了影响。
近期，一些投资者对全球经济复苏的乐观预期，以及对铜期货市场需求增长的预期，使得投资者对铜期货市场保持信心，从而推动铜期货价格上涨。
综上所述，铜期货市场近期的表现受到国际市场需求增长和供应减少的影响，加之投资者情绪的影响，导致铜期货价格呈现出上涨的趋势。
然而，我们也需要注意到，铜期货市场存在一定的不确定性因素，如全球经济的不稳定性和地缘政治风险等。
因此，投资者在进行铜期货交易时需要谨慎选择适当的投资策略，以规避风险。
股市行业波动的非对称性研究
股市行业波动的非对称性研究随着全球化和互联网技术的发展，股市行业波动已成为金融领域的热点研究课题之一。
股市行业波动的非对称性是指在市场上行情波动的情况下，不同行业的股票价格波动表现出不同的非对称性特征。
非对称性研究是股市领域中一个极具挑战性的问题，对于深入理解市场波动的本质和特征具有重要意义。
一、股市行业波动的背景和意义二、股市行业波动的非对称性特征1. 行业间波动的差异性不同行业的股票价格波动具有明显的非对称性特征。
一些行业的股票价格波动比较平稳，波动幅度较小，而另一些行业的股票价格波动则相对较大，波动幅度不规律。
这种差异性表现为不同行业的股票价格波动呈现出非对称性的特征。
2. 单一行业内波动的不对称性不同行业的结构特征不同，因此股票价格波动的非对称性也在一定程度上受到行业结构的影响。
一些行业的结构特征比较稳定，行业内企业数量较少，市场份额比较集中，因此股票价格波动相对较平稳；而另一些行业的结构特征则相对较为复杂，行业内企业数量较多，市场份额分布不均衡，因此股票价格波动较为剧烈。
3. 行业政策的导向性政府的宏观调控政策也会对不同行业的股票价格波动产生一定影响。
一些行业受到政府政策的支持和扶持，因此股票价格波动相对较平稳；而另一些行业受到政府政策的打压和制约，股票价格波动则较为剧烈。
1. 投资决策的不确定性股市行业波动的非对称性使得投资决策更加不确定。
由于不同行业的股票价格波动呈现出不同的非对称性特征，因此投资者在进行投资决策时需要更加谨慎，以免造成投资损失。
2. 投资风险的增加3. 投资效益的提高深入研究股市行业波动的非对称性，有助于提高投资效益。
只有深入了解股市行业波动的非对称性特征，投资者才能更准确地把握市场行情，提高投资效益。
1. 基于大数据的深度分析随着信息技术的发展，大数据已成为一个重要的研究手段。
将大数据技术应用于股市行业波动的非对称性研究中，可以更加深入地了解不同行业的股票价格波动规律和特征，为投资者提供更准确的投资决策信息。
中国股市波动非对称性的实证研究的开题报告
中国股市波动非对称性的实证研究的开题报告题目：中国股市波动非对称性的实证研究一、选题背景随着中国股市的不断发展，股市波动的问题也逐渐凸显。
股市波动主要受大量因素的影响，其中最重要的因素是市场供求关系和投资者情绪。
中国股市波动的非对称性表现在，股市在下跌时波动幅度比上涨时更大，这种非对称性波动对投资者造成了很大的影响。
目前，国内外对于股市波动非对称性的研究较为广泛，但大多数研究都是在西方国家的股市进行的，缺乏对中国股市的研究。
因此，本文以中国股市为研究对象，旨在实证研究中国股市波动非对称性的存在与成因。
二、研究内容及主要贡献本文将从以下四个方面进行研究：1.中国股市波动非对称性的实证检验。
本文将采用ARCH/GARCH模型，通过收集完整的中国股市历史数据，以寻找波动的非对称性情况，进行实证检验。
2.中国股市波动非对称性与市场供求关系的关系。
本文将分析市场供求关系对于中国股市波动非对称性的影响，并探讨供求因素对于股市波动非对称性的调节作用。
3.中国股市波动非对称性与投资者情绪的关系。
本文将分析投资者情绪对于中国股市波动非对称性的影响，并探讨投资者情绪对于股市波动非对称性的调节作用。
4.中国股市波动非对称性的原因分析与政策建议。
本文将分析股市波动非对称性的成因，并提出相应的政策建议，以尽可能减少非对称性波动对投资者的影响。
本文的主要贡献在于：1.针对中国股市非对称性波动展开全面研究。
国内并没有对中国股市非对称性波动进行深入研究的文献，因此本文填补了这一空白。
2.通过实证检验验证了中国股市的非对称性波动存在。
3.探究了市场供求关系和投资者情绪对于股市非对称性波动的影响，为政策提供了有益参考。
三、论文结构安排本文的章节安排如下：第一章：绪论。
主要介绍研究的背景、目的、意义及研究内容。
第二章：文献综述。
主要对国内外有关股市波动非对称性的相关研究进行综述。
第三章：模型和数据。
主要介绍本文所使用的模型以及数据来源。
2023年铜行业市场环境分析
2023年铜行业市场环境分析2021年，全球铜价格处于较高水平，主要受疫情影响，以及全球经济复苏和基建投资的提振。
在我国，铜行业的市场环境也呈现出以下几个特点：1. 需求上升我国经济发展速度快，规模大，对铜的需求量也较大。
随着国内经济的持续发展，特别是基础设施建设、新能源、电力等领域的崛起，加上实体经济重回高增长轨道，都促进了铜的需求量不断上升。
2. 供给有所缩减铜矿产业是一个典型的资源型产业，其供给也非常重要。
而目前全球铜资源供给有所缩减，一方面是产出量持续下降，另一方面是环保、能源等政策的升级，对产业盈利造成压力。
这样的供给缩减促使市场对铜需求的预期升温，从而推高铜价格。
3. 价格上涨随着全球经济的复苏，在市场需求和供给的变化下，铜价格已经呈现出不断上涨的趋势。
在全球持续低利率和货币宽松政策的背景下，大量资金涌入实物投资，这也是铜价格上涨的重要原因之一。
4. 国际贸易环境不确定随着国家贸易保护主义和经济全球化、贸易自由化的相互作用，国际贸易形势也不断变化，造成了市场环境的不确定性。
这种不确定性对铜产业的影响，主要是在出口市场方面，进一步推高了国内铜价格。
5. 环保要求逐步提高环保方面的补偿措施被更广泛地采用，而且立法的形式也在逐步完善。
这对于铜产业来说，只有通过不断优化，才能满足环保的要求，赢得市场信任，才能成为铜产业的新起点。
总之，未来铜行业市场环境将呈现出需求量继续增加、供应发生逐步变化、价格总体上涨的趋势。
在这种背景下，铜企业要加强技术改造，提高产品能效，提升环保等方面的质量；同时要提高竞争力，拥有强大的品牌、更完备的供应链，并加强营销策略，适应市场变化，稳固市场地位。
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不同市场态势下我国铜期货市场的波动非对称性研究张青 朱国华①（上海财经大学期货研究中心 上海 200433）内容摘要：本文根据Pagan and Sossounov的非参数诊断思想，对我国铜期货市场进行牛熊市划分。
在此基础上，采用EGARCH模型研究不同市场态势下我国铜期货市场的波动性特征，结果表明我国铜期货市场在牛市和熊市阶段存在显著的波动非对称性。
牛市阶段体现为显著的收益正冲击效应，即“利好”消息大于“利空”消息的影响；熊市阶段体现为显著的收益负冲击效应,即“利空”消息大于“利好”消息的影响。
文章进一步从行为金融学的角度探讨了我国铜期货市场存在上述波动非对称性的原因，并据此建议我国监管部门应适时引进期货市场的机构投资者，大力发展期货投资基金。
关键词：非参数诊断；EGARCH；波动非对称性；行为金融一、引言波动性是金融市场最重要的概念之一。
在金融研究中，波动性一般用收益的标准误差或标准方差来衡量。
波动性在投资组合选择、风险管理以及资产定价中有重要作用，因此，关于金融市场波动性的研究一直是金融理论分析及实践工作中共同关注的焦点问题。
国外学者对股票、期货市场的波动性研究取得了较为丰富的成果，我国由于金融市场发展时间较短，国内学者对于波动性的研究主要集中于股票市场。
然而近几年随着期货市场在我国整个金融市场中的地位日益凸显，以及期货交易的蓬勃发展，国内学者也开始不断展开对期货市场波动性的研究，如华仁海、仲伟俊(2003)对我国铜、大豆、小麦期货合约的价格收益、交易量、波动性进行了动态分析，检验价格、交易量与波动性这三者之间的相关关系以及期货价格的波动性特征；唐衍伟、陈刚、张晨宏(2004)对中国三大期货市场的铜、黄豆和小麦三种主要期货品种收益率与波动性进行了实证研究，结果表明这三个期货品种的波动性均具有很高的持续性，但大连黄豆的波动持续性弱于上海铜和郑州小麦，其波动性受各种外部冲击的影响较大；高辉、赵进文(2007)采用协整模型、Granger因果关系检验、ECM模型及几种GARCH模型对中国上海与英国伦敦金属期货价格收益率和波动性做了研究，发现两市波动性存在非对称性、溢出效应、杠杆效应，上海对伦敦市场的单向溢出效应显著存在，两市存在的“利空”消息均大于“利好”消息的作用，且伦敦期货市场风险大于上海期货市场风险；叶舟、李忠民、叶楠(2007)采用ARMA—EGARCH—M模型对沪铜、沪铝期货合约的交易量与收益率及其波动的关系做了实证研究，研究结果表明沪铜、沪铝期货市场收益率的ARCH 效应很明显，其波动有明显的持续性和聚集效应，但沪铜、沪铝期货市场的杠杆效应很弱，“利好”和“利坏”消息对条件方差的影响大致相同。
由此可见，国内近几年对于期货市场波动性的研究取得了较大进展，但这些研究成果普遍局限于对期货市场整体样本进行研究，而没有考察不同市场态势下（牛市与熊市）的波动性特征，然而这恰恰是很重要的。
因为我国期货市场尚处于初级阶段，交易环境、交易机制还不成熟，这就有可能导致在不同的市场态势下，产生非对称的波动性特征。
本文从这一思路出发，选取我国发展最为成熟，交易量最大的铜期货合约为研究对象，在对我国铜期货市场进行牛熊市划分的基础上，采用EGARCH模型研究不同市场态势下我①作者简介：张青，男。
上海财经大学期货研究中心博士生。
主攻方向：金融工程、金融衍生品理论。
朱国华，男。
上海财经大学期货研究中心主任，上海期货交易所理事，博士生导师。
主攻方向：期货与期权理论。
国铜期货市场对“利好”与“利空”信息的非对称性反应特征。
二、牛熊市的划分本文主要研究不同市场态势下我国铜期货市场的波动非对称性，因此，我们首先需要诊断铜期货市场的牛、熊市周期。
从国内外学术界的现有文献来看，目前还没有专门针对期货市场牛熊市如何划分的研究，但对于股票市场牛熊市的周期诊断，国外学术界已经做了相当程度的研究。
目前主要有两类方法:一是参数法，其应用可参见Goodwin(1993)、Diebold 和Rudebusch(1996)、Hamilton 和Lin(1996)、Ramchand 和Susmel(1998)、Kim 和Nelson(1999)、以及Maheu和McCurdy(2000)等。
二是非参数法，由于扩张阶段序列主要呈上升趋势，收缩阶段序列主要呈下降趋势，因此可以考虑通过寻找序列从扩张转为收缩、以及从收缩转为扩张时的波峰和波谷来诊断牛、熊市，这是非参数法的基本思想。
Bry和Boschan(1971)在研究商业周期时首次采用了这种方法，Watson(1994)、Artis 等(1997)、以及Harding 和Pagan(2002)等都采用了这种方法来诊断商业周期。
Kaminsky 和Schmukler(2003)、Pagan 和Sossounov(2003)、以及Edvards 等(2003)把这种方法应用到了股票市场牛、熊市周期的诊断上。
国内学者何兴强、周开国（2006）①，根据Pagan and Sossounov (2003)的非参数诊断思想，适当调整其中的牛、熊市判别标准，通过寻找股价变化的波峰和波谷，以此诊断出我国股票市场的牛、熊市周期。
本文借鉴何兴强与周开国的研究思路与方法，对我国铜期货市场的牛熊市进行适当划分。
用表示铜期货市场月度价格水平，其牛、熊市周期的具体诊断过程如下：首先分别根据(1)和(2)式探测期市价格的波峰和波谷:m t P 时刻t 对应一个波峰，如果是一个宽度为3个月的价格窗口中的最大值，即： m t P 311m m m m t t t t P P P P P −−+<>"3m t +" 3m t +" (1)时刻t 对应一个波谷，如果是一个宽度为3个月的价格窗口中的最小值，即： m t P 311m m m m t t t t P P P P P −−+><" (2)其次，我们要求波峰、波谷交替出现。
为此，我们消去连续波峰中价格较低者和连续波谷中价格较高者。
此外，为了保证实证研究中的样本数据足够多，我们还要求诊断到的牛、熊市周期满足以下条件:1、若牛市或熊市的单程市场不超过4个月，则价格逆转前后的升跌幅度须超过25％②。
2、不包括距离价格序列端点不足4个月的波峰和波谷。
3、不包括价格序列端点附近期价水平低于端点处期价的波峰及期价水平高于端点处期价的波谷。
4、不包括周期全长小于6个月的牛、熊市周期。
三、样本数据与研究方法（一）数据描述我们采集了从1995年1月7日至2007年3月30日之间上海期货交易所金属铜各期货合约每天的收盘价以及月度收盘价格，由于每个期货合约都在一定时间到期，因此为了便于①具体牛熊市的划分方法，请参考：何兴强、周开国. 牛熊市周期和股市间的周期协同性[J]. 管理世界，2006(4).② 何兴强、周开国文中此比例设定为20％，但考虑到期货市场波动大于股票市场，为了保证选取的牛熊市研究样本空间足够大，因此文本将此比例提高至25％。
研究，需要产生一个连续的期货价格序列。
在国外期货市场（例如美国），通常是距离交割期最近月份的期货合约最为活跃，因此国外学者在产生连续期货价格序列时一般采用如下方法，即选取离交割期最近月份的期货合约作为代表，在进入交割月后选取下一个最靠近交割月份的合约①。
但上海期货交易所金属铜交易最为活跃的合约一般是距离目前三个月以后交割的那个合约。
因此我们按照选取3个月以后(现货月不计)交割的那个合约的原则产生连续的期货价格序列（以下简称沪铜连三），即在1995年7月选取1995年10月交割的合约，在1995年8月选取1995年11月交割的合约，如此下去即可产生一个连续的期货价格序列②。
根据上述牛熊市的划分方法，我们对上海铜期货的月度价格序列进行了划分。
1995年1月至2007年3月间，沪铜共出现了3个波峰、2个波谷，经历了2次牛市、3次熊市。
波峰发生的时间分别为：1995年6月、2000年9月、2006年5月；波谷发生的时间分别为：1999年3月、2001年10月。
为了保证研究的精确性，我们从中选出两段样本容量足够大，较有代表性的数据重点进行研究，即1995年6月23日～1999年3月17日代表熊市，该时间区间中，沪铜从1995年6月23日的最高价32,108元狂跌至1999年3月17日的14,300元。
对于牛市，我们采用2001年11月8日～2006年5月15日作为代表，该时间区间中，沪铜价格从2001年11月8日的最低价13,690元一路上涨至2006年5月15日的81,490元，当日最高价达85,550元，创了历史天价。
这两段样本区间内的价格具体走势见图1、图2：图1：1995年6月23日～1999年3月17日沪铜连三日收盘价格走势图① 一般不采取交割月的数据，主要是为了克服交割月期货价格变动的异常性。
②我们也考察了离交割月最近月份合约（不包括交割月份）不同市场态势下的波动情况，实证研究结果与沪铜连三的研究结果相似。
图2：2001年11月8日～2006年5月15日沪铜连三日收盘价格走势图从图1和图2我们可以看出，沪铜连三的收盘价格走势具有明显的时间趋势，对其进行平稳性检验，均为非平稳序列，这为我们的建模带来了一定的难度。
另外，在金融实证研究中，我们更关注的是资产价格的收益率，而非价格本身。
因此，我们有必要对上述两个价格序列进行变换，常用的做法是对其进行对数差分转换，建立对数收益率序列。
具体做法是：令，1,1,2,1ln(/)t t t r P P −=2,2,2,1ln(/)t t r P P t −=，代表熊市状态下沪铜连三的日对数收益率，代表牛市状态下沪铜连三的日对数收益率，对两者分别进行单位根检验，均为平稳性序列，因此，本文以对数收益率序列、为研究对象。
1,t r 2,t r 1,t r 2,t r （二）研究方法为了度量“利好”与“利空”信息的不平衡性影响，定义“利好”为收益的非预期的正向冲击(Positive shock)，“利空”为收益的非预期的负向冲击(Negative shock)。
这样定义的好处是不必区分导致期价波动的信息来源，而只关注所造成的事实。
在各种描述波动性的模型中，使用最为广泛的是ARCH 类模型，ARCH 模型最早由Engle 于1982年提出。
该模型的基本思想是：扰动项的条件方差2σ依赖于其前期值t i μ−的大小，即2σ是误差项t i μ−的函数，也就是说，可预测的波动依赖于过去的信息。
ARCH(q)模型可以表示成如下的q 阶自回归条件异方差模型:22=c+1t q a i t i i σμ∑−= 1996年，Bollerslev 将ARCH(q)模型进一步推广至GARCH(p，q)模型，如下：222=c+11j t q p i t j t i i j βσσαμ+∑∑−−== 尽管ARCH 、GARCH 模型在模拟波动性方面有很大功效，然而它们却不能反映数据中的非对称效应(Black ,1976；Nelson ，1990)。