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第 30 卷摇 第 4 期 刘晓雪, 王新超, 胡俞越: 日内价格行为视角下中国股指期货开盘跳跃风险管理
有 23 个交易日开盘 15 分钟内至少发生两次
价格跳跃,222 个交易日开盘 15 分钟内仅发生 1
次跳跃, 占比约 91 % , 且大部分发生在 9:20,即股
指期货开盘后的第一个 5 分钟市场价格具有大概
率发生跳跃行为, 说明股指期货开盘跳跃行为表
现为隔夜不确定性收益及其在开盘时间点内的延
续波动行为。
2郾 改进 HAR-CJ 模型的回归结果
基于假设并根据股指期货价格行为的日内特
征, 分别将市场连续性波动和跳跃性波动、 日内最
大跳跃值、日内最后 15 分钟价格行为作为解释变
量, 期货开盘跳跃大小序列作为被解释变量进行
回归分析,结果显示前期解释变量总体能够在一
定程度上拟合开盘跳跃数值的变动( 见表 1)。
表 1摇 改进 HAR-CJ 模型的回归结果
系数 标准差 t 值 p 值 置信区间
CV d,t - 0郾 16 0郾 07 - 2郾 40 0郾 01 [ - 0郾 29, - 0郾 03]
CV3d,t 0郾 05 0郾 12 0郾 43 0郾 66 [ - 0郾 18 ,0郾 29]
CV5d,t 0郾 44 0郾 13 3郾 37 0郾 00 [ 0郾 18,0郾 69]
JVd,t 0郾 03 0郾 03 1郾 13 0郾 26 [ - 0郾 02 ,0郾 08]
JV3d,t 0郾 02 0郾 07 0郾 30 0郾 76 [ - 0郾 11 ,0郾 16]
JV5d,t - 0郾 14 0郾 07 - 2郾 18 0郾 03 [ - 0郾 27, - 0郾 01]
FRVt 1郾 21 1郾 12 1郾 08 0郾 28 [ - 0郾 99 ,3郾 42]
FJVt 1郾 25 1郾 11 - 1郾 13 0郾 26 [ - 3郾 46 ,0郾 94]
常数项 42郾 48 16郾 90 2郾 51 0郾 01 [ 9郾 18,75郾 78]
摇 摇 具体来看, 显著的解释变量有 CV d,t、 CV5d,t 和
JV5 d,t三个。 结果表明, t 期当日 、5 日均值的连续
性波动、5 日均值的跳跃性波动解释力度较好 , 说
明日内波动行为包括连续部分和非连续部分都可
以在有一定程度上解释期货价格的开盘跳跃行
为, 且不存在多重共线现象。 孙洁 (2014) [9] 认为
连续变差对日波动率的各组成部分均有显著的正
向影响, 在预测中的贡献最大,而跳变差的影响一
般比连续变差的要弱,模型结果微异原因可能有 :
(1) 日内跳跃识别方法不同 ,JV - TOD 方法考虑
到不同时点扩散变差与日平均波动的动态比率;
(2)HAR-CJN 模型方程中的跳跃考虑到 t 期当
日、 前一个星期、 前一个月的情况, 而改进 HAR -
CJ 模型的解释变量引入 t 期当日、 前三日和前五
日的跳跃性波动均值,与前文的假设条件, 即市场
参与主体的未来预期会提前反映到价格波动上相
一致,实际上解释变量中 t 期前 5 日均值连续、 非
连续波动情况都是显著的, 这与实际市场情况相
吻合,例如机构投资者根据宏观经济预期情况提
前调整仓位, 加减投资账户仓位会引起市场波动
的变化, 则改进 HAR-CJ 模型的实证结果在理论
和实际上都是有意义的。 被解释变量交易日开盘
跳跃行为更多地体现在一般性跳跃行为, 预期外
或风险事件驱动下的极端跳跃行为难以体现在前
期市场行为中。
同时,实证结果表明 t 日交易最后 15 分钟的
波动行为对 t + 1 交易日的开盘跳跃行为解释力
度较差, 这有悖于市场价格波动惯性经验, 说明最
后 15 分钟的跳跃性波动是价格的瞬时行为,其效
应能够较快地融入市场行为中 ,惯性跳跃行为在
t + 1 交易日开盘期间出现的概率较低。 而简志宏
(2014) [10] 分别通过 OLS 回归和分位数回归分析
了沪深 300 指数收市前 5 分钟的已实现波动对隔
夜收益的影响,发现除价格极端情况下影响皆较
为显著, 即价格惯性行为存在。 上述结果说明:
(1) 结论的差异可能归因于解释变量的选择, 简
志宏(2014) [10] 研究中变量最后 5 分钟的已实现
波动和隔夜不确定性收益平方都是 t 期, 且试图
将隔夜不确定性收益视为日波动率的重要调整
项, 但隔夜波动率的特征显著区别于已实现波动
率, 所以应考虑单独建立模型。 (2) 研究对象的
差异性导致结论不一致,隔夜不确定性收益指 t +
1 交易日的开盘价与 t 交易日收盘价的差 , Jkp 表
示的开盘跳跃行为包括了隔夜收益的不确定性及
其在开盘时间内的延续波动,故市场行为的惯性
经验不适用于跳跃波动行为。
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