基于贝叶斯多变量厚尾随机波动模型的期货与现货联动效应研究.pdf

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1、第27卷第6期湖南大学学报(社会科学版)Vo1．27，No．62013年11月JournalofHunanUniversity(SocialSciences)NOV．2013基于贝叶斯多变量厚尾随机波动模型的期货与现货联动效应研究朱慧明，王延彦，马超群(湖南大学工商管理学院，湖南长沙410082)[摘lg]针对多变量随机波动模型难以刻画金融时间序列尖峰厚尾特征的问题，构建了贝叶斯多变量厚尾随机波动模型。通过模型的贝叶斯分析，选择参数先验分布，设计基于Gibbs抽样的MCMC算法，据此估计模型参数，解决多变量随机波动模型参数较多难以估计的问题；并利用沪深300股指期货与现货交易数据进行实

2、证分析。研究结果表明：贝叶斯多变量厚尾随机波动模型能更准确地刻画金融市场的波动特征以及金融市场间的波动溢出效应。[关键词]股指期货；波动溢出；随机波动；贝叶斯分析；Gibbs算法[中图分类号]F830．91[文献标识码]A[文章编号]l0¨O8—1763(2013)O6一OO45一O7ResearchoftheLinkageEffectbetweenFuturesandSpot：EvidencefromBayesianMultivariateHeavy—tailedStochasticVolatilityModelZHUHui—ming，WANGYan—yan，MAChao—qun(S

3、choolofBusinessAdministration，HunanUniversity，Changsha410082，China)Abstract：Tosolvetheproblemthatmultivariatestochasticvolatilitymodelcannotdescribeheavv—tailedcharacteristicsoffinancialtimeseries，thispaperproposesaBayesianheavy—tailedstochasticvolatili—tymode1．BasedOntheanalysisofmodelstatistic

4、structureandtheselectionofparametersprior，thepaperconstructsaMarkovChainMonteCarloalgorithmprocedurewithGibbssamplertoestimateparameters。avoidingthedifficultyofparameterestimation．ThesuggestedapproachisappliedtoanalyzethelinkageeffectbetweenCSI300futuresmarketandspotmarket．Theresultsshowthatthep

5、roposedmode1de—scribesnotonlyvolatilitycharacteroffinancialmarketmoreaccurately，butalsovolatilitvspillovereffectofthetwofinancialmarkets．Keywords：stockindexfutures；volatilityspillover；stochasticvolatility；Bayesiananalysis；Gibbsal—gorithm实有效的监管措施以保证进行期货市场的稳定运行，而且有引言助于市场参与者做出理性投资决策以规避市场风险。现有文献关于期货

6、与现货的联动效应研究主要集中在股指期货作为一种有效的金融风险管理工具，具有价格价格领先滞后关系及波动溢出效应两方面。Ryoo和Smith发现、规避风险、套期保值、套利等功能。但由于宏观经济环(2004)L、Tse和Chan(2010)[、Jackline和Deo(2011)[33、境的复杂性和多变性，股指期货在运行过程中是否能发挥这Choudhary和Bajaj(2012)4_、Mall等(2012)[等考察了不些功能，首先必须了解股指期货与现货之间的联动效应。深同国家的股票指数与股指期货市场之间的价格领先滞后关入研究两市场间的联动效应不仅有助于市场监管者制定出切系，发现期货价格变化比

7、现货价格变化领先5～45分钟，反*[收稿日期]2013—07—16[基金项目]国家自然科学基金项目(71221001，70771038，71031004)；教育部博士点基金项目(20110161110025)，湖南省自然科学基金项目(11JJ3090)[作者简介]朱慧明(1966-)，男，湖南湘潭人，湖南大学工商管理学院教授、博士生导师，研究方向：贝叶斯计量经济模型．46湖南大学学报(社会科学版)2013在之，只有微弱的证据证明现货价格变化领先