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COVID-19研究:全球金融市场的变化与数据统计

时间:2023-07-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:样本区间从上证50股指期货上市时间,即2015年4月16日开始,至2020年12月31日,共计1 395个数据,数据均来自Wind金融数据库。表7.1对数收益率描述性统计

COVID-19研究:全球金融市场的变化与数据统计

1.数据来源

本章选取上证50指数(代码:000016.SH)、上证50期货(代码:IH.CFE)和上证50ETF期权的日收盘价来研究我国现货市场和期货市场之间的关系。样本区间从上证50股指期货上市时间,即2015年4月16日开始,至2020年12月31日,共计1 395个数据,数据均来自Wind金融数据库

在期货数据选择方面,由于期货当月主力合约在代表性和流动性上均优于其他合约,因此本章选取上证50股指期货当月主力合约收盘价的时间序列作为期货数据代表;在期权数据的选择方面,由于每日交易的期权合约具有不同的执行价格和到期时间,并且与之相对应的交易活跃程度和流动性存在较大差异,因此本章选取每日交易量最大、执行价格和到期时间相同的看涨和看跌期权作为代表性期权,通过期权平价公式计算出看涨、看跌期权隐含的标的资产价格作为上证50ETF期权的时间序列数据,其中选取1年期shibor作为无风险利率。同时由于上证50ETF期权与上证50期货和上证50指数之间存在1 000倍的量级上的差距,为了将数据在同一量级上进行比较,需要将上证50ETF期权的隐含标的资产价格乘以1 000。

为了在保持原有时间序列趋势的基础上减少数据间的异方差性,且使得数据更加平滑从而更加显著地反映不同市场间的内在联系,本章对原数据进行对数化处理,即pi =ln pj(pj为对数化处理后的收盘价,pj为原始日收盘价,下文提到的价格序列均为经对数处理后的序列),收益率序列通过对对数序列进行一阶差分获得,即。本章用p_sse,p_ih,p_op分别代表上证50指数、上证50期货和上证50ETF期权的对数收盘价,用r_sse,r_ih,r_op代表上证50指数、上证50期货和上证50ETF期权的收益率。

2.描述性统计

(1)图形描述

由图7.1可以看出,上证50指数、上证50期货和上证50ETF期权价格之间具有明显的共同的时间趋势,彼此之间具有很强的相关性,研究三者之间的关系是有意义的。

(www.xing528.com)

图7.1 上证50指数、上证50期货、上证50ETF期权价格时间趋势图

由图7.2可以看出,上证50指数、上证50期货和上证50ETF期权的收益率均存在波动性聚集现象,即大波动伴随小波动,小波动伴随更小波动,并且三者在发生波动的时间点和波动剧烈程度非常相似,可以看出三者收益率之间存在较强相关性,但是波动性之间的溢出关系和动态相关性有待进一步研究。

图7.2 上证50指数、上证50期货、上证50ETF期权收益率时间趋势图

(2)数据描述

由表7.1可以看出,上证50指数、上证50期货和上证50ETF期权收益率的均值都大于零,说明在样本期间内三者总体收益为正;从标准差来看,期货收益标准差最大,期权次之,指数标准差最小,说明期货与其他两个市场相比波动性最大,指数波动性最小;从偏度上来看,三个市场的偏度均小于零,呈现出左偏的状态;从峰度来看,三个市场的峰度显著大于3,说明收益率包含较多的尾部值,分布与正态相比更加陡峭,呈现“尖峰厚尾”的特征;三个变量的J-B检验均拒绝了正态分布的零假设,说明三个市场的收益率均不服从正态分布。

表7.1 对数收益率描述性统计

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