摘 要 本文利用IF1009股指期货与沪深300股票指数,分析我国股指期货价格与股票价格的关联性。本文对两时间序列数据进行单位根检验,探究两者之间协整关系并通过误差修正模型(ECM),在长期稳定的关系下,反映其间短期调节行为,并对误差修正模型进行检验以调整误差修正模型,得到拟合效果最好、解释变量最为显著的估计模型。最后,通过估计模型做出该实证研究的总结以及实验缺陷分析。
关键词 股指期货 协整检验 误差修正模型 OLS回归 关联性研究
一、引言
2010年4月16日,首批沪深300股票指数期货合约在中国金融期货交易所正式挂牌交易,开启了中国股指期货市场的大门。研究当前我国股指期货可能对股票现货市场的影响具有重要的现实意义。一方面,它反映了股指期货市场运行的效率问题,有良好关联性的市场具备了价格发现的功能;另一方面,投资者可以通过各市场间价差变化选择套利投资策略,并通过期货市场间的基差变化规律有效地进行套期保值、规避现货市场的风险。
二、数据选取
三、实证分析
(一)平稳性检验与调整
为避免伪回归问题,利用ADF检验法对IF1009和HS300的平稳性进行检验,得P值过大,IF1009数据序列是非平稳时间序列。再进行一次差分后的平方根检验获得一阶单整序列。同理,对HS300数据序列进行一节差分后的单位根检验。由此可得,IF1009价格与HS300指数两时间序列均为一阶单整序列,其一阶差分后是平稳序列。
(二)整检验
(三)构建误差修正模型
IF1009价格和HS300指数时间序列之间的长期均衡关系是在短期动态过程中不断调整维持的,以误差修正模型(ECM)进一步考察两者的短期关系。为避免短期两变量间可能会出现的失衡,把协整回归中的误差项e(t)作为均衡误差以增强模型的精度。利用Eviews软件形成IF1009价格和HS300的差分序列DIF1009和DHS300,以e(t)和DHS300作为解释变量,对被解释变量DIF1009做OLS回归。估计的回归模型为
