ETF与沪深300表现比较(1).ppt

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1、ETF与沪深300指数的表现比较样本选取母样本：沪深300（收盘价）比较样本：50ETF（510050；沪；收盘价）180ETF（510180；收盘价）100ETF（159901；收盘价）核心逻辑选取子样本必须与模样本保持极高的线性相关性；在高度线性相关的基础之上，才能保证两者走势偏离向着常态回归——套利的基础；严格意义上来说，相关性越高，实现套利的可能性更大；在此基础上，通过回归分析计算各类型ETF指数与沪深300指数之间的贝塔系数。以此衡量ETF指数与沪深300之间的行情表现。50ETF与沪深300的相关性检验5

2、0ETF与沪深300的相关性检验从图形的直观上看，50ETF与沪深300保持了较高的相关性。从数据上分析，以收盘价为基础进行的相关性分析显示50ETF与沪深300之间的相关性高达0.992深100ETF与沪深300相关性检验深100ETF与沪深300相关性检验从图像直观来看，同样保持了相关的同步性。通过数据的相关性测算，深成100ET与沪深300之间的相关系数达到：0.980180ETF与沪深300相关性检验180ETF与沪深300相关性检验经过相关系数检验，180ETF与沪深300之间的相关系数达到：0.9961第

3、一个结论一，三种ETF均与沪深300保持较高的线性相关性；均为较好的套利标的；二，通过比较，180ETF的线性相关性最高；意味着此品种与沪深300出现偏离的时候，更容易向着“常态”进行回归；对于ETF品种与沪深300之间的表现比较比较方法：回归模型；回归模型的内涵：Y=α+βX可以看出，在α常数一定的情况之下，对比ETF品种与沪深300之间的走势关系，实际上就是对比β系数；两种比较：一是整体比较各个ETF品种与沪深300的β值；二是分别比较各个阶段（上涨、下跌）各个品种的β值；50ETF对沪深300的β值为了便于计算

4、，将50ETF的数值，全部乘以1000；所得结果，与沪深300一起进行回归分析；得出的β系数为0.7365。所得的常数项近似可以忽略——这也与现实真实情况相符；50ETFβ值的意义第一，β<1，显示着通过2005.12.6—2010.7.13这段时间回归分析，50ETF的整体表现弱于沪深300;第二，这种在选定时间内沪深300走势强于50ETF的现象，在50ETF*1000/沪深3000的价格对比之中，得到了体现和验证；50ETF价比与沪深300对比50ETF价格比值的意义通过图形可以发现：一，价比始终没有超过初始值

5、，且一直在初始值之下运行；同样显示了50ETF的波动率在历史上任一时期，均小于沪深的波动幅度；二，价比数据同样围绕着一定中值波动，这个中值接近于β深100ETF对沪深300的β值计算方法与上相同，所获取的β值：1.0357深100ETFβ值的意义第一，代表在整体上深100ETF的表现强于沪深300的表现；第二，通过深100ETF*1000/沪深300的价格比可以发现，大多数的时间之内，深100ETF的走势的确强于沪深300；深100ETF价比与沪深300对比180ETF对沪深300的β值通过回归分析，180ETF与沪

6、深300之间的β达到：2.169180ETFβ值的意义显然，在所有的标的之中，180ETF的β系数最高，代表着180ETF对于沪深300指数之间的波动，最为剧烈。第二个结论通过回归分析，不难发现，在与沪深300走势的对比中，整体表现如下：50ETF<沪深300<深成100ETF<180ETF对应的贝塔值，分别为：50ETF:0.7365深100：1.0357180ETF:2.169不同行情中的ETF表现按照沪深300，划分行情的涨、跌、盘整按单边上涨行情来选定时间：2005-12——2007-10；2009-11——

7、2009-7;单边下跌的选定时间：2009-11——2009-10；盘整时间：2009-8——2010-4分别计算的各类型ETFβ系数2005-2007.10（普涨）2007-2008.10（下跌）2008-2009.7（普涨）2009-2010.4（盘整）50ETF0.7370.740.710.674100ETF1.0641.0341.21.238180ETF2.1632.1442.1321.978注释β的计算，并没有把2010-4-15之后的单边下跌纳入计算体系之中；所有数据来源：wind资讯；所有回归、相关性分

8、析均依靠EXCEL2003完成；