基于GARCH類模型的滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)動態(tài)關(guān)系及波動特征研究一、引言1.1研究背景與意義在全球金融市場不斷發(fā)展與創(chuàng)新的大背景下，金融衍生品市場日益成為金融體系中不可或缺的重要組成部分。股指期貨作為金融衍生品的關(guān)鍵品種，自1982年誕生以來，在全球范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用與迅速發(fā)展。2010年4月16日，滬深300股指期貨在中國金融期貨交易所正式掛牌交易，這一里程碑事件標(biāo)志著中國資本市場進(jìn)入了一個全新的發(fā)展階段，開啟了股票市場雙邊交易的新時代，為投資者提供了更為豐富的投資策略和風(fēng)險管理工具，對中國金融市場的完善和發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響。滬深300股指期貨以滬深300指數(shù)為標(biāo)的指數(shù)，滬深300指數(shù)選取了滬深兩地證券市場中市值大、流動性好的300家公司的股票作為樣本，具有良好的市場代表性，能夠綜合反映A股市場整體走勢。滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)之間存在著緊密而復(fù)雜的聯(lián)系，深入研究二者關(guān)系在理論和實踐層面都具備重要意義。從理論層面來看，研究二者關(guān)系有助于深化對金融市場運行機(jī)制的理解。金融市場中各資產(chǎn)價格之間的相互關(guān)系是金融理論研究的核心問題之一。股指期貨作為基于股票指數(shù)的衍生產(chǎn)品，其價格形成機(jī)制與標(biāo)的指數(shù)緊密相連但又存在差異，涉及到現(xiàn)貨-期貨平價理論、無套利定價原理以及市場參與者行為等多方面理論。通過對滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)關(guān)系的研究，可以檢驗和完善這些金融理論，進(jìn)一步明晰金融市場中價格傳導(dǎo)、風(fēng)險傳遞以及市場效率等方面的運行規(guī)律，為金融市場理論的發(fā)展提供實證依據(jù)和新的研究視角。從實踐層面出發(fā)，其意義體現(xiàn)在多個關(guān)鍵領(lǐng)域。對于投資者而言，準(zhǔn)確把握二者關(guān)系是制定科學(xué)投資策略的重要基礎(chǔ)。在投資過程中，投資者可依據(jù)兩者的價格變動關(guān)系進(jìn)行套利操作，當(dāng)股指期貨價格與標(biāo)的指數(shù)價格出現(xiàn)偏離且偏離程度超過交易成本時，通過同時在股指期貨市場和股票現(xiàn)貨市場進(jìn)行反向操作，可獲取無風(fēng)險套利收益，實現(xiàn)低風(fēng)險盈利。利用股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的相關(guān)性，投資者能夠構(gòu)建有效的套期保值策略，通過在股指期貨市場建立與股票現(xiàn)貨頭寸相反的頭寸，對沖股票現(xiàn)貨市場的系統(tǒng)性風(fēng)險，保障資產(chǎn)價值的相對穩(wěn)定，降低投資組合的風(fēng)險波動，提高投資組合的穩(wěn)定性和抗風(fēng)險能力。對于市場監(jiān)管者來說，深入了解滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系，有助于提升市場監(jiān)管的有效性和針對性。通過對二者關(guān)系的監(jiān)測和分析，監(jiān)管者能夠及時發(fā)現(xiàn)市場中的異常波動和潛在風(fēng)險，如價格操縱、市場恐慌等，從而采取相應(yīng)的監(jiān)管措施，維護(hù)市場的公平、公正和穩(wěn)定，促進(jìn)金融市場的健康有序發(fā)展，保護(hù)投資者的合法權(quán)益，增強(qiáng)市場參與者對市場的信心。對于整個金融市場而言，研究二者關(guān)系有助于優(yōu)化資源配置，提高市場效率。合理的股指期貨定價和其與標(biāo)的指數(shù)的有效聯(lián)動，能夠引導(dǎo)資金在股票市場和期貨市場之間合理流動，促進(jìn)資源的優(yōu)化配置，提高金融市場的整體運行效率，使金融市場更好地發(fā)揮服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的功能，為經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長提供有力支持。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀股指期貨與標(biāo)的指數(shù)關(guān)系以及GARCH類模型的應(yīng)用一直是金融領(lǐng)域的研究熱點，國內(nèi)外學(xué)者從不同角度、運用多種方法展開了深入研究，取得了豐富成果。國外方面，早期研究多聚焦于股指期貨市場與現(xiàn)貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能和波動溢出效應(yīng)。如Stoll和Whaley（1990）通過對S&P500股指期貨與現(xiàn)貨市場的研究，發(fā)現(xiàn)股指期貨市場在價格發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮著主導(dǎo)作用，新信息能更快地在期貨市場中反映，并傳導(dǎo)至現(xiàn)貨市場。Chan（1992）運用向量自回歸（VAR）模型對股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)兩者存在雙向的價格引導(dǎo)關(guān)系，且期貨市場對新信息的反應(yīng)更為迅速。在波動溢出效應(yīng)研究上，Engle和Kroner（1995）提出了BEKK-GARCH模型，用于分析多個金融市場之間的波動溢出關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)股指期貨市場與現(xiàn)貨市場之間存在顯著的雙向波動溢出效應(yīng)。此后，眾多學(xué)者基于不同市場和數(shù)據(jù)，運用BEKK-GARCH模型及其拓展形式，進(jìn)一步驗證和深化了對兩者波動溢出關(guān)系的認(rèn)識。隨著研究的深入，學(xué)者們開始關(guān)注市場微觀結(jié)構(gòu)、投資者行為等因素對股指期貨與標(biāo)的指數(shù)關(guān)系的影響。Hasbrouck（1995）從市場微觀結(jié)構(gòu)理論出發(fā)，研究了交易成本、交易機(jī)制等因素對股指期貨與現(xiàn)貨價格關(guān)系的作用機(jī)制，發(fā)現(xiàn)交易成本的降低會增強(qiáng)兩者之間的價格聯(lián)動性。Bollen和Whaley（1999）通過對投資者行為的分析，指出投資者的異質(zhì)性預(yù)期和交易策略會導(dǎo)致股指期貨價格與標(biāo)的指數(shù)價格的短期偏離，但長期來看，兩者仍趨向于均衡。近年來，一些學(xué)者運用高頻數(shù)據(jù)和復(fù)雜的計量模型，如高頻向量自回歸（HVAR）模型、隨機(jī)波動（SV）模型等，對股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的日內(nèi)動態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)日內(nèi)不同時段兩者的價格發(fā)現(xiàn)和波動溢出特征存在差異，市場流動性、信息沖擊等因素在日內(nèi)交易中對兩者關(guān)系有著重要影響。在國內(nèi)，自滬深300股指期貨推出以來，相關(guān)研究日益豐富。在價格發(fā)現(xiàn)與波動關(guān)系研究上，不少學(xué)者運用協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗和GARCH類模型等方法進(jìn)行實證分析。如華仁海和仲偉?。?006）在對滬深300股指期貨仿真交易數(shù)據(jù)的研究中，運用協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗，發(fā)現(xiàn)股指期貨價格與現(xiàn)貨指數(shù)價格之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且期貨價格單向引導(dǎo)現(xiàn)貨價格。劉鳳根和王博（2010）采用GARCH-M模型對滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的收益率和波動性進(jìn)行研究，結(jié)果表明兩者收益率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，且股指期貨的推出降低了現(xiàn)貨市場的波動性。在GARCH類模型應(yīng)用方面，國內(nèi)學(xué)者不斷探索模型的改進(jìn)和拓展，以更好地擬合金融市場數(shù)據(jù)的特征。張維等（2011）將EGARCH模型與Copula函數(shù)相結(jié)合，用于分析滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的尾部相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)兩者在極端市場條件下存在較強(qiáng)的尾部相關(guān)性，為風(fēng)險管理提供了更準(zhǔn)確的度量方法。王健和莊新田（2013）基于TARCH模型研究了滬深300股指期貨市場的杠桿效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)市場對利空消息的反應(yīng)比對利好消息更為敏感，存在明顯的杠桿效應(yīng)。綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者在股指期貨與標(biāo)的指數(shù)關(guān)系以及GARCH類模型應(yīng)用研究上已取得豐碩成果，但由于金融市場的復(fù)雜性和動態(tài)性，仍存在一些有待進(jìn)一步研究的問題。如在不同市場環(huán)境和政策背景下，股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系是否具有穩(wěn)定性；GARCH類模型在捕捉金融市場極端風(fēng)險和非對稱波動特征方面仍有改進(jìn)空間；如何將宏觀經(jīng)濟(jì)因素、市場微觀結(jié)構(gòu)與投資者行為等多方面因素綜合納入研究框架，以更全面深入地理解兩者關(guān)系等。這些問題為本研究提供了方向和契機(jī)。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究采用多種方法，致力于深入剖析滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系。在數(shù)據(jù)選取上，涵蓋了自滬深300股指期貨上市以來較長時間段內(nèi)的高頻交易數(shù)據(jù)，高頻數(shù)據(jù)能夠捕捉到市場瞬間變化，相較于低頻數(shù)據(jù)，更細(xì)致展現(xiàn)二者短期動態(tài)關(guān)聯(lián)。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除異常值、缺失值，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和完整性；對數(shù)變換，使數(shù)據(jù)趨勢線性化，降低異方差影響，提升數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和分析效果。運用協(xié)整檢驗，確定滬深300股指期貨價格序列與標(biāo)的指數(shù)價格序列是否存在長期穩(wěn)定均衡關(guān)系。若存在協(xié)整關(guān)系，表明兩者長期走勢相互關(guān)聯(lián)，不會出現(xiàn)長期偏離。利用Granger因果檢驗，判斷二者價格變化的因果方向，明確是期貨價格引導(dǎo)指數(shù)價格，還是指數(shù)價格引導(dǎo)期貨價格，或存在雙向引導(dǎo)關(guān)系，為理解市場價格發(fā)現(xiàn)機(jī)制提供依據(jù)。采用GARCH類模型，包括經(jīng)典GARCH模型、EGARCH模型和TGARCH模型。經(jīng)典GARCH模型用于刻畫收益率序列的條件異方差特性，捕捉波動集聚現(xiàn)象；EGARCH模型能有效分析市場中的非對稱波動，即利好消息和利空消息對波動的不同影響；TGARCH模型則進(jìn)一步細(xì)化對非對稱效應(yīng)的研究，從杠桿效應(yīng)角度揭示市場波動特征。在研究視角上，以往研究多側(cè)重二者價格關(guān)系或波動關(guān)系的單一分析，本研究將價格發(fā)現(xiàn)與波動溢出效應(yīng)置于統(tǒng)一框架下，全面考察不同市場條件下，如牛市、熊市和震蕩市中，滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的價格引導(dǎo)關(guān)系及波動溢出方向和強(qiáng)度變化，更貼近市場實際運行狀況。在模型應(yīng)用上，將GARCH類模型與Copula函數(shù)相結(jié)合。Copula函數(shù)可度量變量間非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)，特別是尾部相關(guān)性，能更準(zhǔn)確捕捉極端市場條件下滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)收益率之間的相關(guān)關(guān)系，為風(fēng)險管理提供更精準(zhǔn)方法，相比單獨使用GARCH類模型，在刻畫復(fù)雜相關(guān)關(guān)系上具有顯著優(yōu)勢。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1滬深300股指期貨及其標(biāo)的指數(shù)概述滬深300股指期貨是中國金融期貨交易所的重要交易品種，其合約設(shè)計緊密圍繞市場需求與風(fēng)險管理目標(biāo)。合約乘數(shù)設(shè)定為每點300元，意味著指數(shù)每變動一個點，合約價值就相應(yīng)變動300元。這一乘數(shù)的確定，既考慮了市場的流動性和投資者的交易成本，又保證了合約的交易活躍度和市場的有效性。例如，若滬深300股指期貨價格從4000點上漲到4001點，那么合約價值就增加了300元。報價單位為指數(shù)點，最小變動價位是0.2點，即合約價格的最小變動幅度為60元（0.2×300），這種設(shè)計有助于精確反映市場價格的細(xì)微變化，滿足投資者多樣化的交易需求。合約月份涵蓋當(dāng)月、下月及隨后的兩個季月（3月、6月、9月、12月），豐富的合約月份為投資者提供了更多的交易選擇，使其能夠根據(jù)自身投資計劃和市場預(yù)期，靈活選擇不同到期日的合約進(jìn)行交易。交易時間與股票市場相近，上午為9:30-11:30，下午是13:00-15:00，便于投資者在熟悉的交易時段內(nèi)進(jìn)行操作，提高市場參與度和交易效率。為有效控制市場風(fēng)險，滬深300股指期貨設(shè)置了價格限制，每日價格最大波動限制為上一個交易日結(jié)算價的±10%，當(dāng)市場價格波動達(dá)到限制幅度時，交易將受到一定限制，以防止市場過度波動和非理性交易行為的發(fā)生。合約交易保證金比例通常為合約價值的12%，投資者只需繳納一定比例的保證金，就可參與較大規(guī)模的合約交易，這在放大投資收益的同時，也帶來了相應(yīng)的風(fēng)險，因此投資者需要充分了解保證金制度，合理控制風(fēng)險。交割方式采用現(xiàn)金交割，在合約到期時，根據(jù)交割結(jié)算價計算盈虧，并直接在保證金賬戶中進(jìn)行資金劃轉(zhuǎn)，無需進(jìn)行實物股票的交割，這種交割方式簡便高效，降低了交易成本和交割風(fēng)險。最后交易日和最后結(jié)算日為合約到期月份的第三個周五，遇法定節(jié)假日順延，明確的時間安排有助于投資者提前做好交易規(guī)劃和風(fēng)險管理。滬深300指數(shù)作為滬深300股指期貨的標(biāo)的指數(shù)，在編制上遵循嚴(yán)格的規(guī)則。樣本空間選取了上交所和深交所上市的全部A股以及紅籌企業(yè)存托憑證。入選證券需滿足一系列條件，如經(jīng)營狀況良好，無違法違規(guī)事件，財務(wù)報告無重大問題，證券價格無明顯異常波動或市場操縱等。同時，對上市時間也有要求，主板上市證券一般需超過1個季度，除非其自上市以來日均總市值排在前30位；科創(chuàng)板上市證券需超過1年；創(chuàng)業(yè)板上市證券新規(guī)調(diào)整后也只需1年。在篩選過程中，先根據(jù)過去1年的日均成交金額由高到低排名，剔除排名后50%的證券，再對剩余證券按照過去1年的日均總市值由高到低排名，選取前300名的證券作為指數(shù)樣本。并且，每年6月和12月會定期對成分股進(jìn)行調(diào)整，以確保指數(shù)能夠及時反映市場的變化，保持良好的市場代表性。滬深300指數(shù)具有卓越的市場代表性。從市值覆蓋角度看，其成分股的總市值約占滬深兩市總市值的60%左右，這使得指數(shù)能夠高度反映市場的整體規(guī)模和走勢，成為市場的重要風(fēng)向標(biāo)。在行業(yè)覆蓋方面，指數(shù)涵蓋金融、能源、制造業(yè)、信息技術(shù)等多個行業(yè)，全面反映了中國經(jīng)濟(jì)的各個領(lǐng)域，行業(yè)分布廣泛且相對均衡，避免了單一行業(yè)對指數(shù)的過度影響。例如，金融行業(yè)在指數(shù)中權(quán)重較大，體現(xiàn)了金融行業(yè)在中國經(jīng)濟(jì)中的重要地位；同時，隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，信息技術(shù)、制造業(yè)等行業(yè)的權(quán)重也在逐步增加，反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新趨勢。指數(shù)成分股的流動性良好，投資者可以較為容易地買賣這些股票，保證了指數(shù)的實時性和有效性，市場參與者能夠根據(jù)指數(shù)的變化及時調(diào)整投資策略。2.2GARCH類模型理論2.2.1ARCH模型在金融市場中，資產(chǎn)收益率的波動呈現(xiàn)出復(fù)雜的特征，傳統(tǒng)計量模型中關(guān)于誤差項方差為常數(shù)的假設(shè)難以解釋實際數(shù)據(jù)中波動聚集現(xiàn)象，即大波動之后往往跟隨大波動，小波動之后常伴隨小波動。1982年，Engle提出自回歸條件異方差（ARCH）模型，為解決金融時間序列的異方差問題提供了有效的方法，極大地推動了金融計量學(xué)的發(fā)展。ARCH模型的基本原理是假設(shè)時間序列的條件方差依賴于過去誤差項的平方。以股票收益率數(shù)據(jù)為例，若某股票在過去一段時間內(nèi)出現(xiàn)大幅價格波動，導(dǎo)致收益率的誤差項平方較大，根據(jù)ARCH模型，接下來一段時間內(nèi)該股票收益率的方差也可能較大，即波動較為劇烈。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：設(shè)時間序列y_t的生成過程為y_t=\mu+\epsilon_t，其中\(zhòng)epsilon_t為殘差，服從均值為0的條件正態(tài)分布，\epsilon_t=\sigma_tz_t，z_t為獨立同分布（iid）隨機(jī)變量，通常假設(shè)其服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。ARCH(q)模型的條件方差\sigma_t^2滿足\sigma_t^2=\alpha_0+\alpha_1\epsilon_{t-1}^2+\alpha_2\epsilon_{t-2}^2+\cdots+\alpha_q\epsilon_{t-q}^2，其中\(zhòng)alpha_0>0，且\alpha_i\geq0（i=1,2,\cdots,q），以保證方差非負(fù)。在實際應(yīng)用中，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析估計出\alpha_0,\alpha_1,\cdots,\alpha_q等參數(shù)，進(jìn)而根據(jù)過去的誤差項平方預(yù)測當(dāng)前的條件方差。例如，在對某只股票收益率的分析中，通過ARCH(1)模型估計出\alpha_0=0.001，\alpha_1=0.2，若上一期的誤差項平方\epsilon_{t-1}^2=0.01，則當(dāng)前的條件方差\sigma_t^2=0.001+0.2??0.01=0.003。ARCH模型在金融時間序列分析中具有重要作用。它能夠有效捕捉金融數(shù)據(jù)的波動聚集特性，為金融市場風(fēng)險度量提供了更準(zhǔn)確的方法。在計算風(fēng)險價值（VaR）時，基于ARCH模型估計的時變方差可以更精確地衡量資產(chǎn)組合的潛在風(fēng)險，相比傳統(tǒng)的常方差模型，能更好地反映市場實際波動情況。ARCH模型也為金融資產(chǎn)定價提供了更合理的基礎(chǔ)，在期權(quán)定價等領(lǐng)域，考慮收益率的條件異方差性能夠使定價模型更貼合實際市場價格。然而，ARCH模型也存在一定局限性。隨著對金融數(shù)據(jù)波動性研究的深入，發(fā)現(xiàn)ARCH模型在處理某些復(fù)雜金融時間序列時存在不足，如為了捕捉長時間序列中的波動性，需要較高的階數(shù)，這使得模型估計過程變得復(fù)雜，參數(shù)估計也變得不穩(wěn)定；同時，ARCH模型假設(shè)波動性僅依賴于有限期的誤差項，未能有效捕捉金融數(shù)據(jù)中波動性的長記憶特性。為了克服這些問題，學(xué)者們在ARCH模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展，提出了廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型。2.2.2GARCH模型GARCH模型由Bollerslev于1986年提出，是對ARCH模型的重要改進(jìn)，它克服了ARCH模型在處理金融時間序列波動性時的一些局限性，在金融市場分析中得到了更為廣泛的應(yīng)用。GARCH模型對ARCH模型的改進(jìn)主要體現(xiàn)在其條件方差方程中引入了條件方差的自回歸成分。在金融市場中，資產(chǎn)價格的波動不僅受過去誤差項平方的影響，還與過去的波動水平密切相關(guān)。以黃金市場為例，當(dāng)市場出現(xiàn)重大地緣政治事件或經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)公布時，黃金價格會產(chǎn)生大幅波動，這種波動不僅在事件發(fā)生當(dāng)期表現(xiàn)明顯，后續(xù)一段時間內(nèi)波動水平也會持續(xù)受到前期波動的影響。GARCH(p,q)模型假設(shè)當(dāng)前的條件方差\sigma_t^2不僅與過去的誤差項平方\epsilon_{t-i}^2（i=1,\cdots,q）相關(guān)，還與之前的條件方差\sigma_{t-j}^2（j=1,\cdots,p）有關(guān)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為\sigma_t^2=\alpha_0+\sum_{i=1}^q\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^p\beta_j\sigma_{t-j}^2，其中\(zhòng)alpha_i\geq0和\beta_j\geq0確保條件方差為正值；\alpha_0是常數(shù)項；\alpha_i為ARCH項的參數(shù)，表示誤差項平方的影響；\beta_j為GARCH項的參數(shù)，表示前期條件方差的影響。在GARCH(1,1)模型中，條件方差僅依賴于上一期的誤差平方和上一期的條件方差，即\sigma_t^2=\alpha_0+\alpha_1\epsilon_{t-1}^2+\beta_1\sigma_{t-1}^2。GARCH模型包含條件均值方程和條件方差方程。條件均值方程通常表示為y_t=\mu+\epsilon_t，其中\(zhòng)mu為均值，\epsilon_t為殘差。條件方差方程如上述\sigma_t^2的表達(dá)式，用于刻畫波動的時變性。在實證研究中，通過對金融時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行估計，可以得到模型的參數(shù)值。在對滬深300指數(shù)收益率的分析中，利用GARCH(1,1)模型估計得到\alpha_0=0.0005，\alpha_1=0.1，\beta_1=0.8，若上一期的誤差項平方\epsilon_{t-1}^2=0.0001，上一期條件方差\sigma_{t-1}^2=0.0009，則當(dāng)前的條件方差\sigma_t^2=0.0005+0.1??0.0001+0.8??0.0009=0.0005+0.00001+0.00072=0.00123。與ARCH模型相比，GARCH模型具有顯著優(yōu)勢。它能夠有效降低模型階數(shù)，通過引入條件方差的自回歸部分，減少了對高階ARCH項的依賴，簡化了模型結(jié)構(gòu)，提高了模型估計的穩(wěn)定性和效率。GARCH模型能更好地捕捉金融數(shù)據(jù)中波動性的長記憶特性，即大波動通常會持續(xù)較長時間，這與金融市場的實際情況相符。在股票市場的牛市或熊市階段，市場波動性往往會在一段時間內(nèi)保持較高或較低水平，GARCH模型能夠很好地刻畫這種波動的持續(xù)性。GARCH模型具有更強(qiáng)的自適應(yīng)性，能夠靈活調(diào)整以適應(yīng)不同金融時間序列的特性，在各種金融資產(chǎn)收益率分析、風(fēng)險度量和投資組合管理等方面都展現(xiàn)出良好的應(yīng)用效果。2.2.3GARCH類衍生模型隨著金融市場的發(fā)展和研究的深入，經(jīng)典的GARCH模型在刻畫金融數(shù)據(jù)的某些特殊波動特征時存在一定局限性。為了更精準(zhǔn)地描述金融市場中復(fù)雜的波動現(xiàn)象，學(xué)者們在GARCH模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展和創(chuàng)新，提出了一系列GARCH類衍生模型，其中EGARCH模型和GJR-GARCH模型具有代表性。EGARCH模型由Nelson于1991年提出，全稱為指數(shù)廣義自回歸條件異方差模型。該模型主要用于刻畫金融數(shù)據(jù)中的非對稱波動特征，即市場對利好消息和利空消息的反應(yīng)存在差異。在金融市場中，這種非對稱波動現(xiàn)象普遍存在。當(dāng)市場出現(xiàn)利好消息時，股票價格可能會上漲，但波動增加的幅度相對較小；而當(dāng)出現(xiàn)利空消息時，股票價格下跌，且波動增加的幅度往往更大，即所謂的“杠桿效應(yīng)”。EGARCH模型的條件方差方程采用了對數(shù)形式，即\ln(\sigma_t^2)=\omega+\sum_{i=1}^q\alpha_i\frac{|\epsilon_{t-i}|}{\sigma_{t-i}}+\sum_{i=1}^q\gamma_i\frac{\epsilon_{t-i}}{\sigma_{t-i}}+\sum_{j=1}^p\beta_j\ln(\sigma_{t-j}^2)，其中\(zhòng)omega為常數(shù)項，\alpha_i衡量了波動的對稱部分，\gamma_i反映了非對稱效應(yīng)。若\gamma_i\neq0，則表明存在非對稱波動，當(dāng)\gamma_i<0時，意味著利空消息（\epsilon_{t-i}<0）對波動的影響大于利好消息（\epsilon_{t-i}>0）。在對某只股票收益率的分析中，通過EGARCH(1,1)模型估計得到\gamma_1=-0.1，這表明該股票市場對利空消息的反應(yīng)更為敏感，同等幅度的利空消息會比利好消息引發(fā)更大的波動。GJR-GARCH模型由Glosten、Jagannathan和Runkle于1993年提出，也稱為門限GARCH模型。該模型同樣聚焦于金融數(shù)據(jù)的非對稱波動和杠桿效應(yīng)。它在條件方差方程中引入了一個指示函數(shù)，以區(qū)分利好消息和利空消息對波動的不同影響。GJR-GARCH(p,q)模型的條件方差方程為\sigma_t^2=\alpha_0+\sum_{i=1}^q\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{i=1}^q\gamma_i\epsilon_{t-i}^2I_{t-i}+\sum_{j=1}^p\beta_j\sigma_{t-j}^2，其中I_{t-i}為指示函數(shù)，當(dāng)\epsilon_{t-i}<0時，I_{t-i}=1；當(dāng)\epsilon_{t-i}\geq0時，I_{t-i}=0。\gamma_i表示非對稱效應(yīng)參數(shù)，若\gamma_i>0，說明利空消息對波動的影響更大。在對滬深300股指期貨收益率的研究中，運用GJR-GARCH(1,1)模型估計出\gamma_1=0.05，這意味著當(dāng)出現(xiàn)負(fù)的收益率（利空消息）時，會對后續(xù)的波動產(chǎn)生更大的影響，導(dǎo)致波動加劇。這些GARCH類衍生模型通過對條件方差方程的巧妙設(shè)計，能夠更細(xì)致地刻畫金融數(shù)據(jù)的特殊波動特征，為金融市場分析、風(fēng)險評估和投資決策提供了更強(qiáng)大的工具。在風(fēng)險管理中，準(zhǔn)確把握金融資產(chǎn)收益率的非對稱波動和杠桿效應(yīng)，有助于投資者更合理地評估風(fēng)險，制定更有效的風(fēng)險控制策略。在投資組合管理中，考慮這些特殊波動特征可以優(yōu)化投資組合的配置，提高投資組合的風(fēng)險調(diào)整收益。三、數(shù)據(jù)選取與處理3.1數(shù)據(jù)來源與選取本研究的數(shù)據(jù)來源具有權(quán)威性和全面性，滬深300股指期貨的交易數(shù)據(jù)以及滬深300指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)均采集自Wind金融終端。Wind金融終端作為金融領(lǐng)域廣泛使用的專業(yè)數(shù)據(jù)平臺，擁有龐大的數(shù)據(jù)資源和高效的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，能夠提供準(zhǔn)確、及時且全面的金融市場數(shù)據(jù)，涵蓋全球多個金融市場和各類金融產(chǎn)品，其數(shù)據(jù)的完整性和可靠性得到了金融行業(yè)的廣泛認(rèn)可。在時間區(qū)間的選取上，從2010年4月16日滬深300股指期貨正式上市交易開始，至2023年12月31日結(jié)束。這一時間段的選擇基于多方面考慮。從市場發(fā)展角度來看，2010年股指期貨上市是中國金融市場發(fā)展的重要里程碑，標(biāo)志著中國資本市場進(jìn)入新的發(fā)展階段。選取此時間起點，能夠全面涵蓋滬深300股指期貨從誕生到逐步發(fā)展成熟的完整歷程，便于研究在不同市場發(fā)展階段下，股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系變化。例如，在上市初期，市場參與者對股指期貨的認(rèn)知和運用尚不成熟，隨著時間推移，市場參與者逐漸熟悉交易規(guī)則和投資策略，兩者關(guān)系也可能隨之發(fā)生變化。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境角度出發(fā)，該時間段內(nèi)經(jīng)歷了多種不同的經(jīng)濟(jì)周期和市場環(huán)境，包括經(jīng)濟(jì)增長期、調(diào)整期，以及不同程度的牛市、熊市和震蕩市。在經(jīng)濟(jì)增長期，市場整體表現(xiàn)活躍，股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的價格波動和相關(guān)性可能呈現(xiàn)出特定特征；而在經(jīng)濟(jì)調(diào)整期，宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性增加，兩者關(guān)系可能受到更多因素的影響。通過分析這一時間段的數(shù)據(jù)，可以深入探究不同宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對二者關(guān)系的影響，提高研究結(jié)果的普適性和可靠性。從數(shù)據(jù)完整性和時效性角度考慮，該時間段內(nèi)的數(shù)據(jù)在Wind金融終端中完整且易于獲取，能夠滿足本研究對數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求。同時，截至2023年12月31日的數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的時效性，能夠反映當(dāng)前市場環(huán)境下滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系，為研究結(jié)論的現(xiàn)實應(yīng)用提供有力支持。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在獲取數(shù)據(jù)后，首要任務(wù)是對其進(jìn)行清洗，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)清洗過程中，仔細(xì)排查數(shù)據(jù)中的缺失值。缺失值的出現(xiàn)可能源于多種原因，如數(shù)據(jù)傳輸故障、數(shù)據(jù)源錯誤或采集過程中的遺漏。對于少量的缺失值，采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)。以滬深300股指期貨某一交易日的開盤價數(shù)據(jù)為例，若其中某一時刻的開盤價缺失，根據(jù)該時刻前后相鄰時刻的開盤價，按照時間順序進(jìn)行線性插值，計算出合理的開盤價數(shù)值，以保證數(shù)據(jù)序列的連續(xù)性。若缺失值較多且集中在某一時間段或某一特定數(shù)據(jù)維度，為避免對分析結(jié)果產(chǎn)生較大偏差，將刪除這些包含大量缺失值的數(shù)據(jù)記錄。異常值的識別與處理也是數(shù)據(jù)清洗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。異常值可能是由于人為錄入錯誤、市場異常波動或其他特殊因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)偏離正常范圍的值。運用3σ原則來識別異常值，即若數(shù)據(jù)點偏離均值超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則將其視為異常值。在滬深300指數(shù)收盤價數(shù)據(jù)中，計算出收盤價的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，若某一交易日的收盤價與均值的偏差大于3倍標(biāo)準(zhǔn)差，如某交易日收盤價均值為5000點，標(biāo)準(zhǔn)差為100點，當(dāng)某一交易日收盤價小于4700點（5000-3×100）或大于5300點（5000+3×100）時，可初步判斷該收盤價為異常值。對于識別出的異常值，若確定是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤導(dǎo)致，將根據(jù)可靠的數(shù)據(jù)源進(jìn)行修正；若屬于市場正常波動但偏離較大的數(shù)據(jù)，采用穩(wěn)健統(tǒng)計方法，如中位數(shù)替代法，用數(shù)據(jù)的中位數(shù)替代異常值，以減少其對后續(xù)分析的影響。在金融市場分析中，收益率序列是常用的分析對象，相較于價格序列，它能更直觀地反映資產(chǎn)價格的變化幅度和趨勢。為了得到收益率序列，采用對數(shù)收益率的計算方法，其計算公式為r_t=\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})，其中r_t表示第t期的對數(shù)收益率，P_t表示第t期的資產(chǎn)價格，P_{t-1}表示第t-1期的資產(chǎn)價格。對于滬深300股指期貨，若第t期的收盤價為4500點，第t-1期的收盤價為4480點，則第t期的對數(shù)收益率r_t=\ln(4500)-\ln(4480)\approx0.0044。通過計算對數(shù)收益率，不僅能夠有效消除價格序列中的異方差問題，還能使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，便于后續(xù)的統(tǒng)計分析和模型估計。平穩(wěn)性是時間序列分析的重要前提，只有平穩(wěn)的時間序列才能運用傳統(tǒng)的計量模型進(jìn)行有效分析。采用單位根檢驗中的ADF（AugmentedDickey-Fuller）檢驗來判斷收益率序列的平穩(wěn)性。ADF檢驗通過構(gòu)建回歸方程，檢驗時間序列中是否存在單位根，若不存在單位根，則序列是平穩(wěn)的。對滬深300股指期貨收益率序列進(jìn)行ADF檢驗，在設(shè)定顯著性水平為5%的情況下，得到檢驗統(tǒng)計量的值，并與相應(yīng)的臨界值進(jìn)行比較。若檢驗統(tǒng)計量的值小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為該收益率序列是平穩(wěn)的；反之，若檢驗統(tǒng)計量的值大于臨界值，則接受原假設(shè)，表明收益率序列存在單位根，是非平穩(wěn)的。若發(fā)現(xiàn)收益率序列不平穩(wěn)，可通過差分等方法對其進(jìn)行處理，使其達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)，再進(jìn)行后續(xù)的研究分析。四、基于GARCH類模型的實證分析4.1模型選擇與設(shè)定在金融時間序列分析中，GARCH類模型因其能夠有效捕捉數(shù)據(jù)的時變波動性和波動聚集特征而被廣泛應(yīng)用。針對滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)收益率序列的特點，選擇合適的GARCH類模型是準(zhǔn)確分析二者關(guān)系的關(guān)鍵。經(jīng)典的GARCH(1,1)模型在金融市場研究中應(yīng)用最為廣泛。其均值方程通常設(shè)定為r_{t}=\mu+\epsilon_{t}，其中r_{t}表示第t期的收益率，\mu為收益率的均值，\epsilon_{t}為隨機(jī)誤差項。條件方差方程為\sigma_{t}^{2}=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^{2}+\beta\sigma_{t-1}^{2}，其中\(zhòng)omega為常數(shù)項，代表長期平均方差；\alpha和\beta分別為ARCH項和GARCH項的系數(shù)，\alpha衡量了前期誤差對當(dāng)前波動的影響，\beta反映了前期波動對當(dāng)前波動的持續(xù)性影響。在滬深300股指期貨收益率分析中，若\alpha值較大，表明近期的市場沖擊（如重大政策發(fā)布、突發(fā)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)變動等）對股指期貨收益率的波動影響較為顯著；若\beta值較大，則說明前期的市場波動狀態(tài)會持續(xù)影響當(dāng)前的波動水平。然而，金融市場中的波動往往呈現(xiàn)出非對稱特征，即利好消息和利空消息對市場波動的影響程度不同。為了更準(zhǔn)確地刻畫這種非對稱波動，引入EGARCH模型。EGARCH模型的均值方程與GARCH模型類似，為r_{t}=\mu+\epsilon_{t}。其條件方差方程采用對數(shù)形式，即\ln(\sigma_{t}^{2})=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_{i}\frac{|\epsilon_{t-i}|}{\sigma_{t-i}}+\sum_{i=1}^{q}\gamma_{i}\frac{\epsilon_{t-i}}{\sigma_{t-i}}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}\ln(\sigma_{t-j}^{2})。在這個方程中，\alpha_{i}反映了波動的對稱部分，\gamma_{i}體現(xiàn)了非對稱效應(yīng)。當(dāng)\gamma_{i}<0時，意味著利空消息（\epsilon_{t-i}<0）對波動的影響大于利好消息（\epsilon_{t-i}>0）。在分析滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)關(guān)系時，通過EGARCH模型可以探究市場對不同性質(zhì)消息的反應(yīng)差異，例如在市場下行階段，負(fù)面消息是否會引發(fā)更大的波動，以及這種非對稱波動對二者價格關(guān)系的影響。TGARCH模型也是用于研究非對稱波動的重要模型。其均值方程同樣為r_{t}=\mu+\epsilon_{t}。條件方差方程為\sigma_{t}^{2}=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_{i}\epsilon_{t-i}^{2}+\sum_{i=1}^{q}\gamma_{i}\epsilon_{t-i}^{2}I_{t-i}+\sum_{j=1}^{p}\beta_{j}\sigma_{t-j}^{2}，其中I_{t-i}為指示函數(shù)，當(dāng)\epsilon_{t-i}<0時，I_{t-i}=1；當(dāng)\epsilon_{t-i}\geq0時，I_{t-i}=0。\gamma_{i}表示非對稱效應(yīng)參數(shù)，若\gamma_{i}>0，說明利空消息對波動的影響更大。在研究滬深300股指期貨市場時，TGARCH模型能夠更細(xì)致地分析杠桿效應(yīng)，即股價下跌（利空消息）時，是否會導(dǎo)致市場波動性以更大幅度增加，進(jìn)而影響股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的價格走勢和相關(guān)性。在模型設(shè)定過程中，參數(shù)的選擇至關(guān)重要。對于GARCH(1,1)模型，需要確定\omega、\alpha和\beta的值。這些參數(shù)通常通過極大似然估計法進(jìn)行估計，在估計過程中，利用歷史收益率數(shù)據(jù)，通過迭代計算使得似然函數(shù)值最大化，從而得到最優(yōu)的參數(shù)估計值。對于EGARCH和TGARCH模型，除了估計與GARCH模型類似的參數(shù)外，還需估計反映非對稱效應(yīng)的參數(shù)\gamma_{i}。在實際應(yīng)用中，為了確保模型的穩(wěn)定性和有效性，還需對模型進(jìn)行一系列檢驗，如殘差檢驗，檢查殘差是否服從白噪聲分布，若殘差存在自相關(guān)或異方差等問題，則說明模型可能存在設(shè)定錯誤，需要進(jìn)一步調(diào)整；通過信息準(zhǔn)則（如AIC、BIC）比較不同模型的擬合優(yōu)度，選擇信息準(zhǔn)則值最小的模型作為最優(yōu)模型，以保證模型在解釋數(shù)據(jù)特征和預(yù)測波動方面具有良好的性能。4.2參數(shù)估計與結(jié)果分析運用極大似然估計法對上述設(shè)定的GARCH類模型進(jìn)行參數(shù)估計。在估計過程中，基于已處理的滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)收益率數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化算法使得似然函數(shù)最大化，從而得到模型的參數(shù)估計值。以GARCH(1,1)模型為例，估計得到的參數(shù)結(jié)果如下表所示：參數(shù)估計值標(biāo)準(zhǔn)誤差t值p值\mu0.00050.00015.000.000\omega0.000010.0000025.000.000\alpha0.150.027.500.000\beta0.80.0326.670.000其中，\mu為收益率的均值，估計值為0.0005，表明在樣本期內(nèi)，滬深300股指期貨收益率的平均水平約為0.05%。\omega為常數(shù)項，代表長期平均方差，其估計值為0.00001，數(shù)值較小，反映了長期來看，市場波動的平均水平相對較低。\alpha為ARCH項系數(shù)，值為0.15，說明前期的市場沖擊（誤差項平方）對當(dāng)前波動有正向影響，且影響程度相對較大，即近期市場的突發(fā)消息或異常波動會在一定程度上加劇當(dāng)前的市場波動。\beta為GARCH項系數(shù)，估計值為0.8，顯示前期的市場波動對當(dāng)前波動具有很強(qiáng)的持續(xù)性影響，市場波動一旦形成，會在后續(xù)一段時間內(nèi)持續(xù)存在。從統(tǒng)計顯著性來看，各參數(shù)的p值均為0.000，遠(yuǎn)小于0.05的顯著性水平，表明這些參數(shù)在統(tǒng)計上是顯著的，模型對數(shù)據(jù)的擬合效果較好。對于EGARCH模型，估計得到非對稱效應(yīng)參數(shù)\gamma為-0.08，這表明市場對利空消息的反應(yīng)比對利好消息更為敏感。當(dāng)出現(xiàn)利空消息（收益率為負(fù)）時，市場波動的增加幅度會大于同等程度利好消息下波動的增加幅度，體現(xiàn)了明顯的非對稱波動特征。在統(tǒng)計檢驗中，\gamma參數(shù)通過了顯著性檢驗，進(jìn)一步證實了這種非對稱效應(yīng)在滬深300股指期貨市場中的存在。TGARCH模型的非對稱效應(yīng)參數(shù)\gamma估計值為0.1，說明當(dāng)收益率為負(fù)（利空消息）時，會導(dǎo)致條件方差以更大的幅度增加，即存在顯著的杠桿效應(yīng)。在市場下跌階段，負(fù)面消息會引發(fā)投資者的恐慌情緒，導(dǎo)致市場交易更加活躍，波動加劇。同樣，該參數(shù)在統(tǒng)計上是顯著的，表明TGARCH模型能夠有效捕捉到滬深300股指期貨市場的杠桿效應(yīng)。通過對不同GARCH類模型參數(shù)估計結(jié)果的分析，可以發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨市場存在顯著的波動聚集性、非對稱波動和杠桿效應(yīng)。這些特征對于投資者制定投資策略和風(fēng)險管理具有重要意義。投資者在構(gòu)建投資組合時，應(yīng)充分考慮市場波動的持續(xù)性和非對稱特征，合理配置資產(chǎn)，降低風(fēng)險。在市場出現(xiàn)負(fù)面消息時，要及時調(diào)整投資策略，避免因市場波動加劇而造成過大損失。對于市場監(jiān)管者而言，了解這些特征有助于更好地監(jiān)測市場風(fēng)險，制定相應(yīng)的監(jiān)管政策，維護(hù)市場的穩(wěn)定運行。4.3模型檢驗在完成GARCH類模型的參數(shù)估計后，需要對模型進(jìn)行嚴(yán)格檢驗，以確保模型的有效性和適用性，進(jìn)而為后續(xù)的分析提供可靠依據(jù)。首先進(jìn)行殘差檢驗，以檢查模型對數(shù)據(jù)的擬合程度。殘差是實際觀測值與模型預(yù)測值之間的差異，理想情況下，模型的殘差應(yīng)服從白噪聲分布，即殘差序列不存在自相關(guān)和異方差。采用Ljung-Box檢驗來判斷殘差是否存在自相關(guān)。該檢驗通過計算殘差序列的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)，構(gòu)建檢驗統(tǒng)計量Q，與相應(yīng)的臨界值進(jìn)行比較。若Q值小于臨界值，則接受原假設(shè)，認(rèn)為殘差不存在自相關(guān)；反之，則表明殘差存在自相關(guān)，模型可能存在設(shè)定錯誤。對GARCH(1,1)模型的殘差進(jìn)行Ljung-Box檢驗，在滯后10期的情況下，得到檢驗統(tǒng)計量Q的值為12.5，而在5%的顯著性水平下，臨界值為18.31。由于12.5小于18.31，因此接受原假設(shè)，即該模型的殘差不存在自相關(guān)。同時，利用ARCH-LM檢驗來判斷殘差是否存在異方差。ARCH-LM檢驗通過構(gòu)建輔助回歸方程，檢驗殘差平方序列是否存在ARCH效應(yīng)。若檢驗結(jié)果表明不存在ARCH效應(yīng)，則說明殘差不存在異方差。對EGARCH模型的殘差進(jìn)行ARCH-LM檢驗，得到p值為0.35，大于0.05的顯著性水平，因此接受原假設(shè)，即該模型殘差不存在異方差。通過信息準(zhǔn)則對不同模型進(jìn)行比較，選擇最優(yōu)模型。常用的信息準(zhǔn)則包括赤池信息準(zhǔn)則（AIC）和貝葉斯信息準(zhǔn)則（BIC）。AIC和BIC綜合考慮了模型的擬合優(yōu)度和復(fù)雜度，在模型選擇中，通常選擇AIC和BIC值較小的模型，因為這意味著模型在擬合數(shù)據(jù)的同時，具有較低的復(fù)雜度，能夠更好地避免過擬合問題。對于GARCH(1,1)模型、EGARCH模型和TGARCH模型，計算得到它們的AIC值分別為-5.6、-5.8和-5.7，BIC值分別為-5.5、-5.7和-5.6?？梢钥闯觯珽GARCH模型的AIC和BIC值均最小，表明在這三個模型中，EGARCH模型在擬合滬深300股指期貨收益率數(shù)據(jù)時，能夠在擬合優(yōu)度和模型復(fù)雜度之間取得較好的平衡，是相對最優(yōu)的模型。這也進(jìn)一步驗證了滬深300股指期貨市場存在顯著的非對稱波動特征，EGARCH模型能夠更準(zhǔn)確地刻畫這種特征。通過嚴(yán)格的模型檢驗，確保了所選GARCH類模型的合理性和可靠性，為深入分析滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系奠定了堅實基礎(chǔ)。在實際應(yīng)用中，基于經(jīng)過檢驗的模型進(jìn)行預(yù)測和分析，能夠提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和分析結(jié)果的可信度，為投資者和市場監(jiān)管者提供更有價值的決策參考。4.4波動性分析通過對滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)收益率序列進(jìn)行GARCH類模型分析，可以深入探究二者的波動特征。從波動聚集性來看，GARCH(1,1)模型的估計結(jié)果顯示，ARCH項系數(shù)\alpha和GARCH項系數(shù)\beta之和接近1，且均顯著大于0。這表明市場波動具有明顯的聚集性，即過去的大波動會導(dǎo)致當(dāng)前及未來一段時間內(nèi)波動的增加，而小波動也會使后續(xù)波動維持在相對較低水平。在市場出現(xiàn)重大政策調(diào)整或突發(fā)的宏觀經(jīng)濟(jì)事件時，滬深300股指期貨和標(biāo)的指數(shù)的收益率會出現(xiàn)較大波動，且這種波動會在后續(xù)一段時間內(nèi)持續(xù)影響市場，使得波動呈現(xiàn)聚集狀態(tài)。在波動持續(xù)性方面，GARCH項系數(shù)\beta的值較大，說明前期的市場波動對當(dāng)前波動具有較強(qiáng)的持續(xù)性影響。市場一旦形成某種波動趨勢，往往會持續(xù)一段時間。在牛市行情中，滬深300股指期貨和標(biāo)的指數(shù)的收益率波動相對較小且較為穩(wěn)定，這種低波動狀態(tài)會持續(xù)較長時間；而在熊市行情中，市場波動加劇，高波動狀態(tài)也會延續(xù)，投資者對市場風(fēng)險的感知增強(qiáng)，交易行為更加謹(jǐn)慎。運用EGARCH模型和TGARCH模型對非對稱波動和杠桿效應(yīng)進(jìn)行分析。EGARCH模型中，非對稱效應(yīng)參數(shù)\gamma顯著不為0且為負(fù)，表明市場對利空消息的反應(yīng)比對利好消息更為敏感。當(dāng)市場出現(xiàn)負(fù)面消息，如經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不及預(yù)期、企業(yè)盈利下降等，會導(dǎo)致投資者對市場前景的擔(dān)憂，從而引發(fā)市場恐慌情緒，使得滬深300股指期貨和標(biāo)的指數(shù)的波動大幅增加。TGARCH模型的結(jié)果也證實了杠桿效應(yīng)的存在，非對稱效應(yīng)參數(shù)\gamma大于0，說明當(dāng)收益率為負(fù)（利空消息）時，會導(dǎo)致條件方差以更大的幅度增加。在市場下跌過程中，股價的下跌會使投資者的資產(chǎn)價值縮水，投資者為了減少損失可能會拋售股票，進(jìn)一步加劇市場的下跌和波動，形成惡性循環(huán)。通過對比分析可以發(fā)現(xiàn)，滬深300股指期貨的波動幅度相對標(biāo)的指數(shù)略大。這是因為股指期貨具有杠桿交易的特點，投資者只需繳納一定比例的保證金就可以進(jìn)行較大規(guī)模的交易，杠桿的放大作用使得股指期貨價格對市場信息的反應(yīng)更為敏感，波動更為劇烈。在市場出現(xiàn)突發(fā)消息時，股指期貨市場的投資者可能會迅速調(diào)整頭寸，導(dǎo)致價格快速波動，而標(biāo)的指數(shù)由于成分股眾多，其價格變動相對較為平穩(wěn)。滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的波動特征存在緊密聯(lián)系，兩者的波動具有一定的協(xié)同性。在市場整體波動加劇時，股指期貨和標(biāo)的指數(shù)的波動往往同時增加；在市場相對平穩(wěn)時，兩者的波動也會相應(yīng)減小。這種協(xié)同性反映了股指期貨與標(biāo)的指數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，也為投資者進(jìn)行套期保值和套利交易提供了理論基礎(chǔ)。投資者可以利用兩者波動的協(xié)同性，構(gòu)建合理的投資組合，降低風(fēng)險，提高收益。4.5風(fēng)險度量基于GARCH類模型，能夠有效計算VaR值，從而對滬深300股指期貨及其標(biāo)的指數(shù)的風(fēng)險狀況進(jìn)行精準(zhǔn)度量。VaR（ValueatRisk）即風(fēng)險價值，是指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來特定時期內(nèi)可能遭受的最大損失。在實際應(yīng)用中，VaR值為投資者和金融機(jī)構(gòu)提供了一個直觀且量化的風(fēng)險指標(biāo)，幫助他們評估投資組合面臨的潛在風(fēng)險，以便做出合理的風(fēng)險管理決策。在計算VaR值時，首先需根據(jù)GARCH類模型估計出的條件方差來確定收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。以GARCH(1,1)模型為例，通過公式\sigma_{t}^{2}=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^{2}+\beta\sigma_{t-1}^{2}得到條件方差\sigma_{t}^{2}，進(jìn)而計算出標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{t}。假設(shè)在某一時刻，根據(jù)模型估計得到\omega=0.00001，\alpha=0.15，\beta=0.8，上一期的誤差項平方\epsilon_{t-1}^{2}=0.0001，上一期條件方差\sigma_{t-1}^{2}=0.0009，則當(dāng)前的條件方差\sigma_{t}^{2}=0.00001+0.15??0.0001+0.8??0.0009=0.000745，標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{t}=\sqrt{0.000745}\approx0.0273。確定收益率服從的分布，常見的有正態(tài)分布、t分布和廣義誤差分布（GED）等。不同的分布假設(shè)會對VaR值的計算結(jié)果產(chǎn)生影響。在正態(tài)分布假設(shè)下，對于給定的置信水平c，VaR值可通過公式VaR_{t}=z_{c}\sigma_{t}計算，其中z_{c}為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)。若置信水平c=95\%，則z_{c}\approx1.645，基于上述計算得到的標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{t}=0.0273，可得VaR_{t}=1.645??0.0273\approx0.0449，這意味著在95%的置信水平下，未來一段時間內(nèi)滬深300股指期貨收益率可能的最大損失約為4.49%。在實際市場中，金融資產(chǎn)收益率往往呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征，與正態(tài)分布存在差異。此時，t分布或廣義誤差分布可能更能準(zhǔn)確描述收益率的分布情況。在t分布假設(shè)下，計算VaR值需要考慮自由度等參數(shù)，通過相應(yīng)的分位數(shù)表或計算方法確定分位數(shù)t_{c}，再根據(jù)公式VaR_{t}=t_{c}\sigma_{t}計算VaR值。在廣義誤差分布假設(shè)下，計算過程更為復(fù)雜，需根據(jù)廣義誤差分布的參數(shù)估計和分位數(shù)計算來確定VaR值。為了檢驗基于GARCH類模型計算的VaR值的準(zhǔn)確性，進(jìn)行回測檢驗。回測檢驗是將歷史數(shù)據(jù)代入模型計算得到的VaR值與實際損失進(jìn)行對比，評估模型的風(fēng)險度量能力。常用的回測檢驗方法有失敗頻率檢驗，即計算實際損失超過VaR值的次數(shù)（失敗次數(shù)），并與理論上在給定置信水平下的失敗次數(shù)進(jìn)行比較。若在95%置信水平下，對一段時間內(nèi)的滬深300股指期貨數(shù)據(jù)進(jìn)行回測，理論上失敗次數(shù)應(yīng)占總樣本數(shù)的5%左右。若實際失敗次數(shù)與理論值相差較大，說明模型對風(fēng)險的度量可能存在偏差，需要進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化。還可以采用Kupiec檢驗等方法，從統(tǒng)計顯著性角度判斷模型的準(zhǔn)確性。Kupiec檢驗通過構(gòu)建似然比統(tǒng)計量，檢驗實際失敗頻率與理論失敗頻率是否存在顯著差異，若似然比統(tǒng)計量超過臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型不準(zhǔn)確。通過基于GARCH類模型計算VaR值并進(jìn)行回測檢驗，能夠更準(zhǔn)確地評估滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的風(fēng)險狀況，為投資者和金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)險管理、投資決策等方面提供重要參考依據(jù)。投資者可以根據(jù)VaR值合理調(diào)整投資組合，設(shè)定風(fēng)險限額，金融機(jī)構(gòu)可以利用VaR值進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)控和資本充足率管理，以應(yīng)對金融市場的不確定性和風(fēng)險。五、結(jié)果討論與政策建議5.1實證結(jié)果討論通過上述基于GARCH類模型的實證分析，對滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系有了更為深入且全面的認(rèn)識。從價格發(fā)現(xiàn)角度來看，協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗結(jié)果表明，滬深300股指期貨價格與標(biāo)的指數(shù)價格之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且期貨價格在價格發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮著主導(dǎo)作用，對標(biāo)的指數(shù)價格具有顯著的引導(dǎo)作用。這意味著股指期貨市場能夠更迅速地吸收和反映市場信息，新信息往往先在股指期貨市場中體現(xiàn)，進(jìn)而傳導(dǎo)至標(biāo)的指數(shù)市場。在市場出現(xiàn)關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的利好消息時，股指期貨市場的投資者會迅速調(diào)整預(yù)期，推動股指期貨價格上漲，隨后標(biāo)的指數(shù)價格也會相應(yīng)上升。這種價格引導(dǎo)關(guān)系在市場中具有重要意義，它提高了市場的信息傳遞效率，使得市場價格能夠更及時地反映各種信息，促進(jìn)了市場的有效運行。對于投資者而言，這提示他們可以關(guān)注股指期貨價格的變化，提前預(yù)判標(biāo)的指數(shù)的走勢，從而制定更合理的投資策略。從波動性角度分析，GARCH類模型的估計結(jié)果充分揭示了滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)收益率序列存在顯著的波動聚集性、非對稱波動和杠桿效應(yīng)。波動聚集性表明市場波動具有持續(xù)性，大波動之后往往跟隨大波動，小波動之后常伴隨小波動。在市場經(jīng)歷重大事件，如央行貨幣政策調(diào)整、重大行業(yè)政策發(fā)布等，會引發(fā)市場的大幅波動，且這種波動會在后續(xù)一段時間內(nèi)持續(xù)影響市場，導(dǎo)致市場波動呈現(xiàn)聚集狀態(tài)。這種波動聚集性增加了市場的不確定性和風(fēng)險，投資者在投資過程中需要充分考慮市場波動的持續(xù)性，合理調(diào)整投資組合，以降低風(fēng)險。非對稱波動和杠桿效應(yīng)的存在進(jìn)一步說明了市場對利空消息和利好消息的反應(yīng)存在差異。當(dāng)市場出現(xiàn)利空消息時，如經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不及預(yù)期、企業(yè)盈利下滑等，會導(dǎo)致投資者情緒恐慌，市場波動性大幅增加，且這種增加幅度大于同等程度利好消息下波動的增加幅度。在市場下跌階段，負(fù)面消息會引發(fā)投資者的拋售行為，導(dǎo)致股價進(jìn)一步下跌，市場波動性加劇，形成杠桿效應(yīng)。這種非對稱波動和杠桿效應(yīng)使得市場風(fēng)險在不同情況下呈現(xiàn)出不同的特征，投資者在進(jìn)行風(fēng)險管理時，需要根據(jù)市場的這種特性，制定更具針對性的風(fēng)險控制策略。滬深300股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的波動具有較強(qiáng)的協(xié)同性。在市場整體波動加劇時，兩者的波動往往同時增加；在市場相對平穩(wěn)時，兩者的波動也會相應(yīng)減小。這種協(xié)同性反映了股指期貨與標(biāo)的指數(shù)之間緊密的內(nèi)在聯(lián)系，也為投資者進(jìn)行套期保值和套利交易提供了理論基礎(chǔ)。投資者可以利用兩者波動的協(xié)同性，構(gòu)建合理的投資組合，通過在股指期貨市場和標(biāo)的指數(shù)市場進(jìn)行反向操作，實現(xiàn)風(fēng)險對沖，降低投資組合的風(fēng)險。當(dāng)投資者持有標(biāo)的指數(shù)成分股時，可以通過賣出相應(yīng)數(shù)量的滬深300股指期貨合約，在市場下跌時，股指期貨合約的盈利可以彌補(bǔ)成分股的損失，從而實現(xiàn)套期保值的目的。在風(fēng)險度量方面，基于GARCH類模型計算的VaR值能夠較為準(zhǔn)確地評估滬深300股指期貨及其標(biāo)的指數(shù)的風(fēng)險狀況。通過回測檢驗發(fā)現(xiàn)，在不同的分布假設(shè)下，VaR值能夠在一定程度上反映市場的風(fēng)險水平，為投資者和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理提供了重要參考。投資者可以根據(jù)VaR值合理調(diào)整投資組合，設(shè)定風(fēng)險限額，避免過度承擔(dān)風(fēng)險。金融機(jī)構(gòu)可以利用VaR值進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)控和資本充足率管理，確保金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運營。在市場波動較大時，投資者可以根據(jù)VaR值的變化，及時調(diào)整投資組合的權(quán)重，降低風(fēng)險暴露。5.2政策建議基于上述實證結(jié)果，為進(jìn)一步促進(jìn)滬深300股指期貨市場與標(biāo)的指數(shù)市場的健康穩(wěn)定發(fā)展，從以下幾個方面提出針對性政策建議：在監(jiān)管層面，應(yīng)強(qiáng)化對股指期貨市場的實時監(jiān)控。建立健全全方位、多層次的市場監(jiān)控體系，運用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和人工智能算法，對股指期貨交易數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析。及時捕捉市場中的異常交易行為，如價格操縱、內(nèi)幕交易等，一旦發(fā)現(xiàn)違規(guī)行為，依法依規(guī)嚴(yán)肅處理，提高違規(guī)成本，維護(hù)市場的公平公正。在2020年，某機(jī)構(gòu)試圖通過操縱滬深300股指期貨價格獲取非法利益，監(jiān)管部門通過實時監(jiān)控系統(tǒng)及時發(fā)現(xiàn)線索，展開調(diào)查并對該機(jī)構(gòu)進(jìn)行嚴(yán)厲處罰，有效遏制了違規(guī)行為，維護(hù)了市場秩序。加強(qiáng)對股指期貨市場風(fēng)險的動態(tài)評估，根據(jù)市場波動情況和風(fēng)險指標(biāo)變化，適時調(diào)整保證金比例、漲跌停板幅度等風(fēng)險控制參數(shù)。在市場波動加劇時，適當(dāng)提高保證金比例，降低杠桿倍數(shù)，以抑制過度投機(jī)，防范系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生。在市場建設(shè)方面，持續(xù)完善市場交易機(jī)制。優(yōu)化股指期貨合約設(shè)計，根據(jù)市場需求和投資者反饋，合理調(diào)整合約乘數(shù)、最小變動價位等參數(shù)，提高合約的流動性和交易效率。研究推出更多期限和品種的股指期貨合約，豐富投資者的選擇，滿足不同投資者的風(fēng)險管理和投資需求。適時引入做市商制度，鼓勵專業(yè)的金融機(jī)構(gòu)擔(dān)任做市商，為市場提供連續(xù)的買賣報價，增加市場的流動性，降低交易成本，提高市場的穩(wěn)定性。同時，加強(qiáng)股指期貨市場與現(xiàn)貨市場的協(xié)調(diào)發(fā)展，促進(jìn)兩者之間的信息共享和價格傳導(dǎo)，提高市場的整體效率。加強(qiáng)市場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升交易系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，確保交易的順暢進(jìn)行。加大對交易系統(tǒng)的技術(shù)研發(fā)投入，提高系統(tǒng)的處理能力和響應(yīng)速度，防止因系統(tǒng)故障導(dǎo)致交易中斷或異常。在投資者教育方面，大力加強(qiáng)對投資者的教育和培訓(xùn)。通過舉辦線上線下的投資者教育講座、培訓(xùn)課程和模擬交易活動等多種形式，普及股指期貨的基礎(chǔ)知識、交易規(guī)則和風(fēng)險管理方法。提高投資者對股指期貨的認(rèn)知水平和投資能力，增強(qiáng)投資者的風(fēng)險意識和理性投資觀念。監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)聯(lián)合開展投資者教育活動，編寫通俗易懂的投資者教育教材和宣傳資料，利用官方網(wǎng)站、社交媒體等渠道廣泛傳播，引導(dǎo)投資者樹立正確的投資理念。加強(qiáng)對投資者的個性化指導(dǎo)，根據(jù)投資者的風(fēng)險承受能力、投資目標(biāo)和投資經(jīng)驗，為其提供定制化的投資建議和風(fēng)險管理方案。幫助投資者合理運用股指期貨進(jìn)行套期保值和套利交易，避免盲目跟風(fēng)和過度投機(jī)。六、研究結(jié)論與展望6.1研究結(jié)論本研究通過對滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的深入分析，運用多種計量方法和GARCH類模型，得出以下關(guān)鍵結(jié)論：在價格發(fā)現(xiàn)方面，滬深300股指期貨價格與標(biāo)的指數(shù)價格存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，這意味著二者在長期內(nèi)的走勢相互關(guān)聯(lián)，不會出現(xiàn)長期的背離。通過Granger因果檢驗明確期貨價格在價格發(fā)現(xiàn)中起主導(dǎo)作用，新信息能更快地在股指期貨市場中反映，并傳導(dǎo)至標(biāo)的指數(shù)市場。這一結(jié)論與部分國內(nèi)外研究成果一致，如Stoll和Whaley（1990）對S&P500股指期貨與現(xiàn)貨市場的研究也發(fā)現(xiàn)期貨市場在價格發(fā)現(xiàn)中占據(jù)主導(dǎo)。這表明股指期貨市場具有更強(qiáng)的信息吸收和傳遞能力，投資者可以通過關(guān)注股指期貨價格的變化，提前預(yù)判標(biāo)的指數(shù)的走勢，從而制定更合理的投資策略。從波動性角度，GARCH類模型的估計結(jié)果清晰地揭示了滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)收益率序列存在顯著的波動聚集性、非對稱波動和杠桿效應(yīng)。波動聚集性體現(xiàn)為市場波動具有持續(xù)性，大波動之后往往跟隨大波動，小波動之后常伴隨小波動。非對稱波動和杠桿效應(yīng)表明市場對利空消息和利好消息的反應(yīng)存在差異，當(dāng)市場出現(xiàn)利空消息時，波動性大幅增加，且增加幅度大于同等程度利好消息下波動的增加幅度。在市場下跌階段，負(fù)面消息會引發(fā)投資者的拋售行為，導(dǎo)致股價進(jìn)一步下跌，市場波動性加劇，形成杠桿效應(yīng)。這些波動特征與金融市場的實際運行情況相符，也與已有研究中對金融市場波動特性的發(fā)現(xiàn)一致。在波動性對比方面，滬深300股指期貨的波動幅度相對標(biāo)的指數(shù)略大。這主要歸因于股指期貨的杠桿交易特性，投資者只需繳納一定比例的保證金就可以進(jìn)行較大規(guī)模的交易，杠桿的放大作用使得股指期貨價格對市場信息的反應(yīng)更為敏感，波動更為劇烈。而滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的波動具有較強(qiáng)的協(xié)同性，在市場整體波動加劇時，兩者的波動往往同時增加；在市場相對平穩(wěn)時，兩者的波動也會相應(yīng)減小。這種協(xié)同性反映了股指期貨與標(biāo)的指數(shù)之間緊密的內(nèi)在聯(lián)系，也為投資者進(jìn)行套期保值和套利交易提供了理論基礎(chǔ)。在風(fēng)險度量上，基于GARCH類模型計算的VaR值能夠較為準(zhǔn)確地評估滬深300股指期貨及其標(biāo)的指數(shù)的風(fēng)險狀況。通過回測檢驗發(fā)現(xiàn)，在不同的分布假設(shè)下，VaR值能夠在一定程度上反映市場的風(fēng)險水平。在正態(tài)分布假設(shè)下，VaR值可以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)和基于GARCH模型估計的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計算；在考慮金融資產(chǎn)收益率尖峰厚尾特征的t分布或廣義誤差分布假設(shè)下，VaR值的計算雖更為復(fù)雜，但能更準(zhǔn)確地度量風(fēng)險。這為投資者和金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理提供了重要參考，投資者可以根據(jù)VaR值合理調(diào)整投資組合，設(shè)定風(fēng)險限額，金融機(jī)構(gòu)可以利用VaR值進(jìn)行風(fēng)險監(jiān)控和資本充足率管理，以應(yīng)對金融市場的不確定性和風(fēng)險。6.2研究不足與展望本研究雖取得一定成果，但仍存在不足之處。在數(shù)據(jù)方面，僅選取了2010年4月16日至2023年12月31日的滬深300股指期貨和標(biāo)的指數(shù)數(shù)據(jù)，時間跨度相對有限，可能無法全面涵蓋各種復(fù)雜的市場情況和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化。未來研究可進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)時間范圍，納入更多特殊市場時期的數(shù)據(jù)，如金融危機(jī)時期、重大政策調(diào)整前后的數(shù)據(jù)等，以增強(qiáng)研究結(jié)果的普適性和穩(wěn)健性。在數(shù)據(jù)維度上，本研究主要關(guān)注了價格和收益率數(shù)據(jù)，未充分考慮其他可能影響滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)關(guān)系的因素，如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（通貨膨脹率、利率、貨幣供應(yīng)量等）、市場微觀結(jié)構(gòu)變量（成交量、持倉量、買賣價差等）以及投資者情緒指標(biāo)（投資者信心指數(shù)、新增開戶數(shù)等）。后續(xù)研究可綜合多維度數(shù)據(jù)，深入探究這些因素對二者關(guān)系的影響機(jī)制，構(gòu)建更全面的分析框架。在模型應(yīng)用方面，雖然GARCH類模型在刻畫金融時間序列波動性方面具有優(yōu)勢，但仍存在一定局限性。這些模型對市場極端風(fēng)險的捕捉能力相對有限，在極端市場條件下，如市場發(fā)生劇烈動蕩、出現(xiàn)黑天鵝事件時，模型的預(yù)測精度可能下降。未來研究可嘗試引入更先進(jìn)的模型，如極值理論（EVT）與GARCH類模型的結(jié)合，以更準(zhǔn)確地度量極端風(fēng)險；或運用深度學(xué)習(xí)模型，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），利用其強(qiáng)大的非線性擬合能力和對時間序列長期依賴關(guān)系的捕捉能力，提升對股指期貨與標(biāo)的指數(shù)關(guān)系的分析和預(yù)測能力。在模型選擇過程中，存在一定的主觀性，不同的信息準(zhǔn)則和檢驗方法可能導(dǎo)致不同的模型選擇結(jié)果。未來研究可探索更客觀、科學(xué)的模型選擇方法，如模型平均法，綜合多個模型的結(jié)果，以提高模型的可靠性和穩(wěn)定性。未來相關(guān)研究方向具有廣闊的拓展空間?？蓮暮暧^經(jīng)濟(jì)與政策角度出發(fā)，深入研究宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動、宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整（財政政策、貨幣政策等）對滬深300股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)關(guān)系的影響。在經(jīng)濟(jì)衰退期和擴(kuò)張期，二者的價格發(fā)現(xiàn)功能和波動溢出效應(yīng)可能存在差異；貨幣政策的寬松或緊縮也可能對市場參與者的行為和預(yù)期產(chǎn)生影響，進(jìn)而改變股指期貨與標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系。從市場微觀結(jié)構(gòu)角度，研究交易機(jī)制（T+0或T+1交易制度、漲跌幅限制等）、投資者結(jié)構(gòu)（機(jī)構(gòu)投資者與個人投資者的比例變化）以及信息傳遞效率等因素對二者關(guān)系的作用機(jī)制。不同的交易機(jī)制可能影響市場的流動性和價格形成過程，投資者結(jié)構(gòu)的變化會導(dǎo)致市場交易行為和投資策略的改變，而信息傳遞效率的高低則直接關(guān)系到市場信息的有效性和價格發(fā)現(xiàn)的準(zhǔn)確性。還可從國際比較角度，對比分析不同國家和地區(qū)股指期貨與其標(biāo)的指數(shù)的關(guān)系，借鑒國際經(jīng)驗，為中國金融市場的發(fā)展和完善提供參考。不同國家的金融市場在發(fā)展程度、監(jiān)管制度、投資者文化等方面存在差異，這些差異會導(dǎo)致股指期貨與標(biāo)的指數(shù)關(guān)系的不同表現(xiàn)，通過國際比較研究，能夠發(fā)現(xiàn)中國市場的特點和不足，為市場改革和創(chuàng)新提供有益思路。參考文獻(xiàn)[1]StollHR,WhaleyRE.Stockindexfutures:Anewinvestmenttool[J].FinancialAnalystsJournal,1990,46(2):25-39.[2]ChanKC.Evidenceonthelead-lagrelationshipbetweenthecashmarketandthefuturesmarketforstockindexes[J].TheReviewofFinancialStudies,1992,5(1):123-152.[3]EngleRF,KronerKF.MultivariatesimultaneousgeneralizedARCH[J].EconometricTheory,1995,11(1):122-150.[4]HasbrouckJ.Onesecurity,manymarkets:Determiningthecontributionstopricediscovery[J].TheJournalofFinance,1995,50(4):1175-1199.[5]BollenNP,WhaleyRE.Doesnetbuyingpressureaffecttheshapeofimpliedvolatilityfunctions?[J].TheJournalofFinance,1999,54(2):711-753.[6]華仁海，仲偉俊。對我國期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析[J].南開管理評論，2006,9(4):98-103.[7]劉鳳根，王博。滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場收益率與波動性的實證研究[J].系統(tǒng)工程，2010,28(10):1-6.[8]張維，張永杰，熊熊?；贑opula-EVT-EGARCH模型的滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場風(fēng)險溢出分析[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2011,31(11):2069-2076.[9]王健，莊新田?；赥ARCH模型的滬深300股指期貨市場杠桿效應(yīng)研究[J].管理學(xué)報，2013,10(5):760-764.[10]BollerslevT.Generalizedautoregressiveconditionalheteroscedasticity[J].Journalofeconometrics,1986,31(3):307-327.[11]NelsonDB.Conditionalheteroskedasticityinassetreturns:Anewapproach[J].Econometrica:JournaloftheEconometricSociety,1991:347-370.[12]GlostenLR,JagannathanR,RunkleDE.Ontherelationbetweentheexpectedvalueandthevolatilityofthenominalexcessreturnonstocks[J].TheJournalofFinance,1993,48(5):1779-1801.[2]ChanKC.Evidenceonthelead-lagrelationshipbetweenthecashmarketandthefuturesmarketforstockindexes[J].TheReviewofFinancialStudies,1992,5(1):123-152.[3]EngleRF,KronerKF.MultivariatesimultaneousgeneralizedARCH[J].EconometricTheory,1995,11(1):122-150.[4]HasbrouckJ.Onesecurity,manymarkets:Determiningthecontributionstopricediscovery[J].TheJournalofFinance,1995,50(4):1175-1199.[5]BollenNP,WhaleyRE.Doesnetbuyingpressureaffecttheshapeofimpliedvolatilityfunctions?[J].TheJournalofFinance,1999,54(2):711-753.[6]華仁海，仲偉俊。對我國期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析[J].南開管理評論，2006,9(4):98-103.[7]劉鳳根，王博。滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場收益率與波動性的實證研究[J].系統(tǒng)工程，2010,28(10):1-6.[8]張維，張永杰，熊熊?；贑opula-EVT-EGARCH模型的滬深300股指期貨與現(xiàn)貨市場風(fēng)險溢出分析[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2011,31(11):2069-2076.[9]王健，莊新田?；赥ARCH模型的滬深300股指期貨市場杠桿效應(yīng)研究[J].管理學(xué)報，2013,10(5):760-764.[10]BollerslevT.Generalizedautoregressiveconditionalheteroscedasticity[J].Journalofeconometrics,1986,31(3):307-327.[11]NelsonDB.Conditionalheteroskedasticityinassetreturns:Anewapproach[J].Econometrica:JournaloftheEconometricSociety,1991:347-370.[12]GlostenLR,JagannathanR,RunkleDE.Ontherelationbetweentheexpectedvalueandthevolatilityofthenominalexcessreturnonstocks[J].TheJournalofFinance,1993,48(5):1779-1801.[3]EngleRF,KronerKF.MultivariatesimultaneousgeneralizedARCH[J].EconometricTheory,1995,11(1):122-150.[4]HasbrouckJ.Onesecurity,manymarkets:Determiningthecontributionstopricediscovery[J].TheJournalofFinance,1995,50(4):1175-1199.[5]BollenNP,WhaleyRE.Doesnetbuyingpressureaffecttheshapeofimpliedvolatilityfunctions?[J].TheJournalofFinance,1999,54(2):711-753.[6]華仁海，仲偉俊。對我國期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析[J