不同期货市场

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,期货投资理论与实务,Dec 23,2005,*,第十二章不同市场相关性,Correlation,1,2,内容提要,一、两个相关的市场,二、,Granger,的引导关系和协整关系,3,一、两个相关的市场,1、A、B,两个相关的市场:基础资产同,伦敦期铜,vs,上海期铜,大连黄豆,vs,CBOT,大豆,S&P500,股指期货,vs,S&P500,股指期权,.,2、两个市场关系的基础：商品期货：贸易（信息）将两地现货市场联系，从而使得期货市场也联系；金融期货：信息将两种衍生资产联系。,.,4,3、两个市场的连通机制,A,市场,B,市场,r r,2,2,V V,OI OI,5,二、,Granger,的引导关系（,causality）,6,引导关系,：,确定随机变量,X,是否有助于预测另一变量,Y,。,若使用,X,的过去值比不使用,X,值能更好预测,Y,则称,X,引导,Y(,反之亦然,),。,如果,X,引导,Y,但,Y,不引导,X ,则我们认为从,X,以,Y,存在单向引导关系,(,反之亦然,),。,当从,X,到,Y,及,Y,对,X,均存在引导关系,我们称,X,和,Y,之间具有互动关系。,如果,X,不引导,Y, Y,也不引导,X ,则两者在统计意义上是相互独立的。,7,引导关系检验,的三个,步骤,：,1、,Xt,和,Yt,的平稳性检验；,2、,Xt,和,Yt,的协整关系检验；,3、,Xt,和,Yt,的引导关系检验。,步骤1和步骤2是为了防止伪回归（,spurious regression）,发生。,8,2、,Xt,和,Yt,的协整关系的检验；,协整关系说明了时间序列之间的一种长期稳定的均衡关系，从长期看，两个时间序列之间存在协同变化的趋势,它是,均衡关系,在统计上的表述。,9,单方程系统的协整检验方法：,Yt,=,a,+,bXt,+,et (,2,),D. W.,值,(,Durbin,Waston,),(,3,),式,(,2,),采用最小二乘法进行线性回归得到残差,et ,对残差,et,进行平稳性检验。,如果残差,et,是平稳的，则说明,Yt,和,Xt,之间存在谐整性关系,(,Cointegration,) ;,否则,Yt,和,Xt,之间就不存在谐整关系。,直接利用式,(,3,),来判别,Yt,和,Xt,是否具有谐整性,这里检验的零假设是,D. W. = 0,如果拒绝零假设,则表明两时间序列之间具有谐整关系。,10,3、引导关系检验,其中,ali,是,Yt,与,Yt,滞后值相关联的系数,et,是白噪声,T,为观测值总数,m,为滞后期,ESS,为,(4),通过最小二乘法回归得到的残差平方和, (4),式滞后期,m,通过求,(5),式的最小化,FPE,来确定。,11,a2i,是,Yt,与,Yt,滞后值相关联的系数,b2j,是,Yt,与,Xt,值及其滞后值相关联的系数,e2t,是白噪声,T,为观测值总数,m,为,(4),式滞后期,ESS,为式,(6),通过最小二乘法回归得到的残差平方和,滞后期,k,通过求最小化,FPE,来确定。,12,13,ESS1,和,ESS2,分别为,(4),式和,(6),式通过普通最小二乘法回归得到的残差平方和,T,为观测数,F,服从,F( m , T,-,( m,+,k,+ 1,) ),分布。,14,15,数据,1999,年,9,月,27,日到,2001,年,12,月,10,日,LME-CU,和,SHFE-CU,收盘价,样本空间为,517,16,平稳性检验结果,根据表,1,与表,2,可以发现,显著不为,0 ,因此我们,得出结论,:,伦敦金属交易所期铜与上海期,货交易所期铜的数据是平稳的。,17,协整检验结果,D. W. = 0,的零假设被拒绝,残差是平稳的,因此得出结论,:,LME-CU,与,SHFE-CU,具有谐整关系。,18,引导关系检验结果,19,研究表明,1999,年,9,月至,2001,年,12,月上海期货交易所期铜与伦敦金属交易所三月期铜价格变化存在互谐的关系,伦敦期铜价格滞后影响上海期铜价格,而上海期铜对伦敦期铜不具有价格滞后引导关系,Vs：,吴冲锋,(1997),研究表明,1997,年前上海期铜价格变化与伦敦期铜不存在互谐和引导关系。,20,上海期铜市场逐步与国际市场接轨。跨市套利交易方便，上海期铜价格变化不会偏离伦敦期铜太远。,上海期铜对伦敦期铜价格变化没有滞后引导关系,表明上海期铜市场在国际期铜市场上的影响力还较小,21,