北京工商大学学报
(
社会科学版
)摇 摇 摇 摇 2014
年
摇
第
3
期
摇 摇 (1)
从均值看
,4
种合约的绝对价差的均值几
乎都为零
。
说明高频动态估值模型较为准确地估
计了股指期货合约价格
。
(2)
从标准差看
,
几乎都在
3
附近
。
说明高
频动态估值模型的估计误差波动较小
。
(3)
分年度看
,4
种合约的绝对价差不仅初始
值就很小
,
而且还进一步逐年减小
。
例如
,IF1
的
绝对价差
,2010
年平均仅
- 0郾 144
点
,2011
年进
一步减小至仅
0郾 018
点
,2012
年仅
- 0郾 022
点
,
2013
年略增加至
0郾 093,
这主要也是受
2013
年股
票市场大熊市特别是
2013
年夏天国内金融市场
急剧波动的影响
。
(
五
)
对比
:
持有成本与高频动态估值模型
计算出
IF1、IF2、IF3、IF4
分别在高频动态估
值模型
、
持有成本估值模型下的
“
误差绝对值比
率
冶 ( |
Spr
t
|
%
)、 “
误差绝对值比率的均值
冶
(
滋
|
Spr
|
%
)、“
估值精度
冶 (
Accu
)、“
误差绝对值比率
的标准差
冶(
滓
|
Spr
|
%
),
如表
3
所示
。
表
3摇
两种估值模型对比
估值模型
项目
IF1
IF2
IF3
IF4
均值 精度均值
|
Spr
t
|
%
最小
0郾 000 0
%
0郾 000 0
%
0郾 000 0
%
0郾 000 0
%
0郾 000 0
%
高频动态估值模型
|
Spr
t
|
%
最大
3郾 195 6
%
1郾 803 4
%
2郾 699 0
%
2郾 197 0
%
2郾 473 8
%
99郾 924 4
%
滋
|
Spr t
|
%
0郾 075 7
%
0郾 073 4
%
0郾 074 1
%
0郾 079 1
%
0郾 075 6
%
滓
|
Spr t
|
%
0郾 080 0 0郾 075 8 0郾 082 8 0郾 083 1 0郾 080 4
|
Spr
t
|
%
最小
0郾 000 0
%
0郾 000 0
%
0郾 000 1
%
0郾 000 1
%
0郾 000 1
%
持有成本估值模型
|
Spr
t
|
%
最大
3郾 603 7
%
4郾 843 9
%
7郾 077 6
%
9郾 305 9
%
6郾 207 8
%
98郾 927 9
%
滋
|
Spr
|
%
0郾 366 1
%
0郾 712 3
%
1郾 255 0
%
1郾 955 1
%
1郾 072 1
%
滓
|
Spr
|
%
0郾 440 6 0郾 672 9 1郾 048 2 1郾 431 7 0郾 898 4
摇 摇
总体而言
:
(1)
从估值精度看
,
高频动态估值模型的估
值精度平均为
99郾 924 4
%
;
持有成本估值模型的
估值精度平均为
98郾 927 9
%
。
前者的估值精度为
后者的
14郾 2
倍
。
(2)
从误差率的标准差看
,
高频动态估值模
型误差率的平均标准差为
0郾 080 4;
持有成本估值
模型误差率的平均标准差为
0郾 898 4。
前者的估
值误差波动仅为后者的
8郾 93
%
。
六
、
结
摇
语
相比传统的持有成本估值模型
,
本文提出的
高频动态估值模型考虑了实际市场中的高频动态
信息
,
一是估值的精确度有望提高
,
二是估值误差
的波动程度有望减小
。
在连续时间条件下
,
推导
关于股指期货价格的随机偏微分方程并求其解析
解
,
得到股指期货的高频动态估值模型
,
并提出参
数估计方法与估值效果评价方法
。
利用连续合约
的
5
分钟高频交易数据
,
通过以沪深
300
股指期
货为例的动态估值进行实证分析
,
发现
:
高频动态
估值模型的精确度有望达到平均
99郾 924 4
%
,
是
持有成本估值模型精确度的
14郾 2
倍
;
估值误差波
动有望降低至持有成本估值模型的
8郾 93
%
。
高
频动态估值模型有利于投资者对股指期货价格进
行更为精确的预测
,
特别是在瞬息万变的股指期
货市场中进行高频预测
。
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