預(yù)測(cè)探究滬深300股指期權(quán)在資本市場(chǎng)中的運(yùn)用程度——基于美國(guó)SP500股指期權(quán)的多元線性回歸模型
發(fā)布時(shí)間:2021-02-12 20:54
使用2018年1月-2019年9月美國(guó)S&P500指數(shù)月度收開盤數(shù)據(jù)、歷史波動(dòng)率、S&P500股指期貨成交量、股指期權(quán)成交量,使用Matlab構(gòu)造四元線性回歸方程,本文進(jìn)行以下研究:(1)通過滬深300指數(shù)月度收開盤數(shù)據(jù)、歷史波動(dòng)率、IF成交量數(shù)據(jù),預(yù)估IO期權(quán)可能的年度交易量;(2)對(duì)市場(chǎng)上一些觀點(diǎn)提出了疑問與反對(duì);(3)結(jié)合已有的實(shí)際交易數(shù)據(jù),判斷當(dāng)前國(guó)內(nèi)IO期權(quán)對(duì)資本市場(chǎng)的運(yùn)用程度較小,遠(yuǎn)不及美國(guó)成熟的市場(chǎng)環(huán)境;(4)最終就國(guó)內(nèi)期權(quán)市場(chǎng)發(fā)展提出未來展望與可行建議。
【文章來源】:財(cái)經(jīng)界. 2020,(13)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、研究設(shè)計(jì)
(一)研究方法
(二)案例選擇
(三)數(shù)據(jù)收集
三、案例模型
(一)自變量選擇
(1)標(biāo)的股指開盤價(jià)與收盤價(jià)
(2)股票指數(shù)歷史波動(dòng)率
(3)股指期貨交易量
(4)其他因素的限制
(二)模型建立
(三)模型檢驗(yàn)
四、模型應(yīng)用
(一)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
(二)結(jié)果分析
五、結(jié)束語
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GARCH模型的滬深300股指期權(quán)定價(jià)研究[J]. 張?zhí)禅P,張昆鵬,于志慧. 寧夏師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(03)
[2]滬深300股指期權(quán)定價(jià)數(shù)學(xué)模型研究[J]. 陳雯. 湖南城市學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[3]滬深300股指期權(quán)合約設(shè)計(jì)解讀[J]. 張小艷. 經(jīng)濟(jì)論壇. 2015(04)
[4]市場(chǎng)效率:股指期權(quán)、股指期貨與股指的關(guān)系——來自香港恒生指數(shù)市場(chǎng)的證據(jù)[J]. 魏潔,王楠. 金融理論與實(shí)踐. 2012(09)
本文編號(hào):3031415
【文章來源】:財(cái)經(jīng)界. 2020,(13)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【文章目錄】:
一、引言
二、研究設(shè)計(jì)
(一)研究方法
(二)案例選擇
(三)數(shù)據(jù)收集
三、案例模型
(一)自變量選擇
(1)標(biāo)的股指開盤價(jià)與收盤價(jià)
(2)股票指數(shù)歷史波動(dòng)率
(3)股指期貨交易量
(4)其他因素的限制
(二)模型建立
(三)模型檢驗(yàn)
四、模型應(yīng)用
(一)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
(二)結(jié)果分析
五、結(jié)束語
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GARCH模型的滬深300股指期權(quán)定價(jià)研究[J]. 張?zhí)禅P,張昆鵬,于志慧. 寧夏師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(03)
[2]滬深300股指期權(quán)定價(jià)數(shù)學(xué)模型研究[J]. 陳雯. 湖南城市學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[3]滬深300股指期權(quán)合約設(shè)計(jì)解讀[J]. 張小艷. 經(jīng)濟(jì)論壇. 2015(04)
[4]市場(chǎng)效率:股指期權(quán)、股指期貨與股指的關(guān)系——來自香港恒生指數(shù)市場(chǎng)的證據(jù)[J]. 魏潔,王楠. 金融理論與實(shí)踐. 2012(09)
本文編號(hào):3031415
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