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第 29 卷摇 第 4 期 陈晓杰: 股指期货高频动态估值研究
摇 表 1摇 持有成本估值模型 :理论—实际相对价差 Spr%
项目 当月连续( IF1) 下月连续( IF2 ) 下季连续( IF3) 隔季连续( IF4)
样本数量( 组) 41 616 41 616 41 616 41 616
平均值 0郾 15% 0郾 45% 0郾 98% 1郾 83%
中位数 0郾 13% 0郾 44% 0郾 94% 1郾 78%
最大值 3郾 74% 5郾 09% 7郾 62% 10郾 26%
最小值 - 3郾 04% - 3郾 56 % - 4郾 01% - 4郾 13%
标准差 0郾 005 6 0郾 008 9 0郾 013 7 0郾 017 3
2010 年平均 - 0郾 62% - 1郾 37 % - 2郾 46% - 3郾 82%
2011 年平均 - 0郾 10% - 0郾 33 % - 0郾 75% - 1郾 51%
2012 年平均 - 0郾 21% - 0郾 55 % - 1郾 17% - 2郾 14%
2013 年平均 0郾 24% 0郾 31% 0郾 22% - 0郾 17%
摇 摇 (1) 从均值看,4 种合约的相对价差的均值
都小于零,说明持有成本模型明显低估了股指期
货合约价格。 同时, 绝对价差均值呈现出 “ IF1 >
IF2 > IF3 > IF4冶 的大小排列关系, 说明随着到期
时间的从短到长,低估程度不断增大。
(2) 从标准差看,标准差较大 ,且呈现出“ IF1
< IF2 < IF3 < IF4冶 的大小排列关系, 说明随着到
期时间的从短到长, 持有成本模型估值误差的波
动不断增大。
(3) 分年度看,总体上看,4 种合约的绝对价
差都逐渐减小, 且减小的幅度较明显。 例如,IF1
的价差,2010 年平均高达 - 0郾 62 % ,2011 年大幅
度减小至 - 0郾 10 % , 2012 年略增至 - 0郾 21% ,
2013 年却意外地变为正数, 这主要也是受 2013
年熊市特别是 2013 年夏天国内金融市场急剧波
动的影响。
( 四) 高频动态估值模型实证分析
1郾 参数估计与估值计算
根据式 (27), 对 F t 和 St 都采用自然对数价
格,可以计算得到 专实 的 5 分钟高频时间序列数
据。 以下采用 Eviews 8郾 0 软件, 利用 5 分钟连续
合约高频交易数据, 进行实证数据计算:首先 ,沪
深 300 股指期货与指数现货原始时间序列都不平
稳, 但是取一阶差分后, 都成为平稳时间序列 ;其
次,计算得出参数 专预 的估计结果; 最后 ,把参数
专预 的估计结果代入式 (27), 可分别计算得到
IF1、IF2、IF3、IF4 的 5 分钟高频估值数据。
2郾 估值( 预测) 效果
高频动态估值模型中 IF1、IF2、IF3、IF4 的相
对价差情况如表 2 所示。
表 2摇 高频动态估值模型 :理论—实际相对价差 Spr%
项目 当月连续( IF1) 下月连续( IF2) 下季连续( IF3 ) 隔季连续( IF4 )
样本数量( 组) 41 616 41 616 41 616 41 616
平均值 0郾 000 1 % 0郾 000 0 % 0郾 000 4 % 0郾 000 2 %
中位数 0郾 000 0 % 0郾 000 0 % 0郾 000 0 % 0郾 000 0 %
最大值 2郾 520 0 % 1郾 270 0 % 2郾 700 0 % 2郾 200 0 %
最小值 - 3郾 200 0% - 1郾 800 0 % - 2郾 230 0% - 1郾 990 0%
标准差 0郾 001 1 0郾 001 1 0郾 001 1 0郾 001 1
2010 年平均 - 0郾 004 3% - 0郾 003 6 % - 0郾 002 7% - 0郾 002 8%
2011 年平均 0郾 000 7 % 0郾 000 5 % 0郾 000 6 % 0郾 000 5 %
2012 年平均 - 0郾 000 9% - 0郾 000 7 % - 0郾 000 3% - 0郾 000 5%
总平均 0郾 000 1 % 0郾 000 0 % 0郾 000 4 % 0郾 000 2 %
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