中国股指期货影响因素的协整分析

1、中国股指期货影响因素的协整分析论文导读:：本文根据中国金融期货交易所公布的数据，构建了协整分析模型。通过模型的求解、分析和检验，证明了影响我国股指期货的主要因素有：沪深300指数、多空主力持仓比和成交持仓比等。掌握了这些因素的特征和变化规律，可以把握股脂期货的开展趋势，指导实践操作。论文关键词：股指期货，影响因素，协整分析，多头和空头一、引言社会在进化，新事物层出不穷，资本市场需要开展与创新，金融创新能够促进国家经济和资本市场进一步繁荣。以金融期货为主的金融衍生品市场，是经济金融开展到一定阶段的必然产物，是现代金融市场体系的重要组成局部。开展金融期货市场，有利于资本市场扩大规模，提高效率完善结

2、构，增强弹性；有利于优化社会资源配置，更好地发挥资本市场功能；有利于提高金融机构的竞争力和抗风险能力。因而多头和空头，金融期货市场是当今世界最具活力、不断创新、具有广阔开展前景的市场。同时，股指期货的推出，为广阔投资者提供更加丰富的赢利模式，投资者在上涨和下跌的过程中都有赢利的时机。因此投资者可以在控制好风险的前提下，保持良好的心态，依靠杠杆效应;，以更少的资金、更低的本钱获取大盘指数的收益率。在充满风险的期指市场上，要想获取收益，首先要熟悉并把握好期指市场的开展趋势。为此，必须要了解掌握好影响股指期货的一些主要因素。二、股指期货影响因素的定性分析影响股指期货的因素有很多，如国际政治、经济环境

3、、国内宏观经济形势、政治和政策因素、其他金融市场的状况、投资者的心理和市场供求关系等等【1】怎么写论文。本文所涉及到的是微观层面的、有数据支撑的、便于模型定量分析的一些因素：如沪深300指数、股指期货的成交量、持仓量和成交持仓比、多空主力的持仓量和持仓比等。其中，最主要的影响因素有：沪深300指数、多空主力持仓比和成交持仓比。1、沪深300指数2、多空主力持仓比多空主力持仓比是影响股指期货的又一重要因素。期市行情数据显示，多空主力持仓比与市场趋势表现出较明显的相关性，即多头主力前20名持仓比越高，市场表现越好；空头主力前20名持仓比越高，市场表现相对较差。多空主力持仓比各占50%左右时，市场处

4、于均衡状态。空头主力持仓比大于50%，尤其是到达53-54%时，期指很可能大跌。例如，6月22日起，空头主力持仓比由52.77%上升到6月29日的54.16，空方连续6个交易日占上风，每日空头净持仓都在1500-2900手以上，预示期指将要调整，结果，第二天6月29日，期指大跌141.70点。空头主力持仓比小于50%，尤其是在47-48%即多头主力持仓比为52-53%时，期指很可能大涨。例如，7月20日空头主力持仓占比为50.51%，连续7个交易日下降，空头主力占比由50.51%下降到47-48%之间多头和空头，多头占上风，多头净持仓每日都在800-1500手之间，预示期指要向上冲击，结果第二

5、天，7月28日，期指大涨108.60点怎么写论文。3、成交持仓比三、影响因素的分析1、模型的建立【4】影响股指期货的主要因素是沪深300指数、多空主力持仓比和成交持仓比。股指期货与沪深300指数、多空主力持仓比和成交持仓比有较显著的相关性，有近似的线性关系，根据它们的函数关系，可将回归模型设定为其中，为IF股指期货的指数，为沪深300指数，为多空主力持仓比%，为成交持仓比%，为残差项。2、数据的来源与处理模型所需要的数据，取自于股指期货每日交易行情的资料多头和空头，其中，股票期货指数为每日收盘价；价差是每日股票期货指数减沪深300指数，正值为升水，负值为贴水。成交持仓比等于股票期货的成交量除以

6、持仓量；空头主力持仓比=空头主力持仓量/多头主力持仓量+空头主力持仓量。主力持仓量为前20名会员的持仓量。时间为2021年5月20日至2021年9月21日，共107个样本。这些数据都且存在近似线性关系。用Eviews5.1软件作回归【5】，结果如表1。表1：模型整体参数估计 回归系数 标准差 t统计量 P值 C 0.387031 0.108478 -3.567818 0.0006 1 1.016943 0.010319 98.55239 0.0000 2 0.004744 0.001358 3.494370 0.0007 3 0.062890 0.013163 4.777930 0.0000

7、R2统计量 0.992142 因变量的均值 7.943152 调整R2统计量 0.991877 因变量的标准差 0.041894 回归标准差 0.003776 AIC信息准测值 -8.278330 残差平方和 0.001269 SC信息准那么值 -8.169401 对数似然值 388.9423 F值 3745.611 D.W统计量 1.763769 F检验 0.000000 (3.56) (98.55) (3.49)(4.77)R2=0.992142DW=1.763769回归结果说明：解释变量与被解释变量的经济意义相同，、和的T统计量显著，可决系数R2=0.992142很高，说明三个解释变量的

8、联合解释能力很强。4、模型检验1回归方程的残差检验Eviews 5.1软件对回归方程残差的正态性检验结果如下：Jarque-Bera项的伴随概率Probability为0.620212，大于0.05，说明随机扰动项是正态的假设成立怎么写论文。2回归方程的自相关检验序列自相关的LM检验，Obs*R-squared;项的伴随概率是：一阶为0.250154，二阶的为0.226279，都大于0.05，说明回归方程不存在一阶自相关和二阶自相关。3回归方程的异方差检验异方差检验的Obs* R-sguared;项的伴随概率是：不带交叉项的异方差为0.054443，带交叉项的异方差为0.060198，两者都大

9、于0.05，说明回归方程不存在异方差。上述检验结果说明，模型的质量是较好的。5、单位根检验在变量之间建立模型，当等式两端的变量具有平稳性和相同的单整阶数多头和空头，且变量之间具有协整关系时，所建立的模型才有意义，否那么所建立的模型将是伪回归。为了防止伪回归问题，那么要求各变量的序列数据具有平稳性和协整关系。为此，对、和进行平稳性和协整关系检验。平稳性检验即单位根检验的方法有Phillips-Person(PP)和Augment-Dickey-Fuller(ADF)检验。本文采用ADF检验。运用Eviesw 5.1软件，对所有变量的时间序列数据进行单位根检验，检验的结果如表2所示。表2：ADF单

10、位根检验结果 变量 差分 次数 (C,T,K) DW值 ADF值 5%临 界值 1%临 界值 结论 lnY 0 (C,T,0) 2.0151 -2.2399 -3.4599 -4.0620 不平稳 lnX1 0 (C,T,0) 1.9896 -2.2614 -3.4599 -4.0620 不平稳 lnX2 0 (C,T,0) 1.9880 -4.0178 -3.4599 -4.0620 不平稳 lnX3 0 (C,T,0) 2.0384 -2.2920 -3.4599 -4.0620 不平稳 lny 1 (C,T,1) 2.0271 -10.3264 -3.4599 -4.0620 平稳 ln

11、X1 1 (C,T,1) 1.8756 -5.2755 -3.4611 -4.0644 平稳 lnX2 1 (C,T,1) 2.0001 -7.5313 -3.4611 -4.0644 平稳 lnX3 1 (C,T,1) 1.9970 -6.3384 -3.4611 -4.0644 平稳 注：C，T，K表示ADF检验形式是否包括常数项、时间趋势以及滞后期数。由表2可知，、和都是非平稳序列，但它们的一阶差分是平稳的，均不存在单位根。四个对数化的时间序列都是一阶单整序列，满足进行协整检验的条件。6、协整检验协整Cointegration分析理论是近年来处理非平稳经济时间序列之间长期均衡关系和短期波

12、动的有力工具。两种最常用的检验方法是Engle和Granger提出的E-D两步法以及Johansen和Juselius提出的极大似然法称为JJ法。E-G两步法只能适用于单方程的协整检验；而JJ法不仅能检验变量之间是否存在协整关系，而且可以准确确定出协整向量个数。由于本文涉及4个变量，故采用JJ法进行协整检验。协整检验结果如表3所示。表3：协整检验 迹检验： 原假设 特征值 迹统计量 5%临界值 P值 0个协整向量* 0.312056 70.26760 55.24578 0.0014 最多一个协整向量* 0.185922 36.60325 35.01090 0.0335 最多二个协整向量* 0.

13、125636 18.09036 18.39771 0.0551 最多三个协整向量* 0.064567 3.841466 6.027116 0.0642 最大特征根值检验： 原假设 特征值 最大特征 值统计量 5%临力 量值 P值 0个协整向量* 0.312056 33.66436 30.81507 0.0218 最多一个协整向量* 0.185922 24.25202 18.51289 0.0223 最多二个协整向量 0.125636 12.08324 17.14769 0.02347 最多三个协整向量 0.064567 3.841466 6.007116 0.02392 表3结果说明，四个变量

14、在5%的显著水平下存在一个稳定的长期均衡关系，这一长期均衡关系保证了各变量在增长率水平上的任何短期偏离最终会在这一协整关系的引力作用下回归到长期的均衡状态，四个变量之间存在一个长期均衡关系。四、结论与启示通过以上的分析研究，我们可以得出结论：沪深300指数、多空主力持仓比和成交持仓比是影响股指期货的三个主要因素怎么写论文。掌握这三个因素的特征和变化规律，对于我们把握股指期货的开展趋势，指导股指期货的实战操作有很重要的意义。1、在期指的升贴水中看方向价差升贴水是判断期指行情的法宝;多头和空头，在实际操作中非常有用。从国外市场看，有不少大资金就是通过判断价差进行操作，国内的一些主力机构，大型资金机

15、构在这一方面做得淋漓尽致。例如，8月2日-8月16日这段时间，每当即期股指期货合约的成交价超过现货指数升水时，不管当时期指期货和股票现货是涨还是跌，大盘随后多半会上涨。反之，当即期股指期货合约的价格低于现货指数贴水时，同样也不管当时期指与现货是涨还是跌，大盘随后一般都是跌的。像8月2日8月6日，股市涨跌不定，忽上忽下，看上去很难把握，但是只要在早间看一眼期指的走势，瞧瞧是升水还是贴水，那么根本上也就可以确定当天股市的影响方向了。例如，8月9日，虽然现货表现很强劲，但是期指一直是在贴水交易，结果怎么样呢？次日股指来了一个大幅度的杀跌。如果利用期指在上一日出发的信息及时在现货市场上进行减仓多头和空

16、头，那么就可以防止很大的损失。2、主力持仓比的变化是一个非常有用的参考指标期指市场的量价关系是技术分析的重要指标之一，而多空主力持仓比反映了主力资金对市场的看法，因此也属于量价分析的范畴，尤其适合初级的金融衍生品市场。多头主力持仓比上升超过51%，尤其是到达52%54%时，期指将会向上冲击；相反，空头主力持仓比上升超过50%，到达52%以上时，说明前期一致的单边上涨行情出现了分歧，市场面临变盘。便如，8月13日空头主力持仓比开始上升，由8月13日的50.19%上升到8月20日的52.35%，空头主力净持仓连续多日都在10002000手，连续7个交易日占上风。空方主力积蓄能量，伺机做空杀跌。时机

17、终于来了，8月20日，隔夜道琼斯指数大跌，上午10点开始，空头主力狂砸中国石化和中国石油，紧接着袭击招商银行、民生银行等沪深300权重股。第一权重股招商银行的权重占3.49%，成交量最大多头和空头，一个小时成交了3个多亿，沪深300前十大权重股成交金额大约30亿。空头主力在这一小时内抛售了大约30亿元市值的股票。但是，在这一小时之内沪深300股指期货9月合约下跌1.16%，成交量到达84928手，下跌34.2点，空头一小时通过股指期货获利超过8亿元300元x34.2x84928。我们如果掌握了这一重要影响因素的变化特征，发现空头主力连续增仓，且量很大，空头主力持仓比连续多日占上风，及时跟进做空，获利匪浅多头主力做多，操作那么相反。3、成交持仓比是监控市场风险的重要指标【6】股指期货可以回避股票市场的系统风险，但其本身的风险也是客观存在的，同时也给股票市场带来了新的风险。股指期货交易具有的杠杆效应;、双方交易、对冲机制等特点，吸引了众多的投机者和套利者参与，大量资金涌入期货市场，给证券市场监管带来了新的挑战怎么写论文。同时股指期货的参与者为了在期指市场中获利，会在现货市场中操纵股价，以牟取期市上的更大利润。例如，当投资者在期市上卖空期指后，可能在对冲前就会在现货市场中抛售组合股票多头和空头，压低股指