期貨的論文免費發表

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　　如今,越來越多的人開始進入期貨和證券市場。在期貨市場中,一筆投資的成敗,往往取決于信息和交易的及時與否。下文是學習啦小編為大家搜集整理的關于期貨的論文免費發表的內容，歡迎大家閱讀參考!

　　期貨的論文免費發表篇1

　　中國黃金期貨價格發現功能動態演進實證研究

　　一、引 言

　　自2008年1月上市以來，中國黃金期貨只經歷了短短七年的時間，相比國外成熟的黃金期貨市場而言，中國的黃金期貨市場正處于起步階段，中國黃金期貨價格所包含信息的準確性及其價格發現功能的發揮情況尚無定論。同時，由于近年來中國通貨膨脹較為嚴重，黃金期貨市場波動劇烈，為了穩定黃金期貨市場，上海期貨交易所決定，自2010年11月29日收盤結算起，提高黃金期貨合約的交易保證金水平，由原來的7%提高至10%，提高比例高達43%，這對中國黃金期貨市場所產生的影響也有待深入分析。

　　期貨市場的價格發現功能是指通過期貨市場上公平合理的合約交易，形成具有權威性、預期性和連續性的期貨價格信息，并通過期貨市場將該價格信息及時傳遞給公眾，指導其生產、經營和投資決策。在有效市場理論假設下，期貨價格包含了所有相關的信息，包括已知和預測的全部價格信息。在有效市場假設下，期貨價格是對未來現貨價格的無偏預測。

　　國內外對各種大宗商品期貨市場的價格發現功能的實證研究很多。D. Bigman (1983)[1] 等最早提出了期貨市場檢驗模型，通過利用交割日的現貨市場價格對距離交割日一定時間的期貨市場價格加以回歸，但是該模型沒有對數據的平穩性進行檢驗的情況下直接對期貨市場與現貨市場之間的價格聯動性進行檢驗。Engle和Granger( 1987) 針對以上研究模型所存在的缺陷，提出了E-G兩步法，但是該模型在應用中也存在局限性：在模型中附加了“公共因子約束”，在一定程度上降低了檢驗的有效性。

　　Johansen (1988) [3]針對E-G兩步法在實證中存在的上述問題，提出了以向量自回歸模型為基礎的協整檢驗方法。Shastri(2008) [4] 等以芝加哥交易所上市的137支股票期貨日收盤價格為研究對象，通過構建VAR模型和協整方程，研究單只股票期貨的價格發現功能。研究結果表明，在31個交易月期間，單一股票期貨對相應標的股票的價格發現的貢獻約24%。近年來，也有部分學者采用新的研究方法，如EGARCH模型(Zhong M.、Darrat A.F.和Otero R.，2004)[5]和GARCH模型(Chunchi Wu、Jinliang Li和Wei Zhang，2005)。

　　姜津、劉芳、吳文(2009)[7]是國內最早研究中國黃金期貨市場價格發現功能的學者，他們以2008年7月14日至2008年8月25日期間上海期貨交易所和黃金交易所30個樣本日的收盤價為研究對象，借助協整檢驗、向量自回歸模型(VAR)以及自回歸滯后模型，對我國黃金現貨市場的價格波動與期貨市場的價格波動之間的關系進行實證檢驗，檢驗結果表明，兩個市場的價格波動之間存在著內在的關聯性。

　　余亮、周小舟(2009)[8]以2008年1月9日至2008年9月8日期間上海期貨交易所和黃金交易所的日收盤價為研究對象，建立向量自回歸模型，運用協整檢驗、Granger 因果檢驗、誤差修正模型和脈沖響應函數，對中國黃金期貨市場與現貨市場之間的價格聯動關系進行實證檢驗，檢驗結果表明，兩個市場的價格之間并不存在Granger因果關系，中國的黃金期貨市場的價格發現功能并未完全實現。

　　本文在擴大實證研究的數據涵蓋期間的基礎上，從實證分析的角度來研究中國黃金期貨市場價格發現功能的動態演進。研究主要圍繞如下兩個問題而展開：①中國黃金期貨價格與中國黃金現貨價格之間的引導關系。②提高黃金期貨保證金比例對中國黃金期貨市場價格發現功能的影響。

　　二、黃金期貨價格與現貨價格關系動態演進的實證檢驗

　　(一)向量自回歸模型(VAR)簡介

　　作為分析與預測多個相關經濟指標的模型之一，向量自回歸模型(Vector autoregression，VAR)被廣泛用于分析具有關聯性的時間序列系統，以及衡量隨機擾動信息對各個變量所產生的動態沖擊，進而可以解釋各種經濟沖擊對經濟系統所產生的影響。該模型于1980年由Christopher Sims引入到經濟學研究中。

　　(二)數據來源及處理

　　本文采用文華財經軟件提供的滬金指數的收盤價格作為中國黃金期貨價格的代表。由于黃金期貨市場在同一時刻一般都存在多個不同的交易合約，這些合約之間的區別只是到期的月份不同，而當到達最后交易日，該合約將因交割或交易停止而不復存在。鑒于僅選取單一的期貨合約價格序列將不能形成連續有效的時間序列的這一問題，文華財經軟件提供的滬金指數全面地考慮了整個黃金期貨市場的交易情況，根據每個品種的持倉量和成交量設定權重，得出反映整個市場走勢的指數，反映黃金期貨市場價格“重心”的變化趨勢，更加客觀與科學，具有良好的連續性。

　　為了選取能代表黃金現貨市場并且與黃金期貨市場關系最為緊密的現貨市場代表數據，本文采用上海黃金交易所黃金現貨品種au9999與au9995日收盤價的平均值作為中國黃金現貨市場的代表。根據黃金期貨合約規定，金含量不小于99.95%的國產金錠及經交易所認可的倫敦金銀市場協會(LBMA)認定的合格供貨商或精煉廠生產的標準金錠。au 9999是含量99.99% 1公斤金錠，而au 9995是含量 99.95% 1公斤或者3公斤金錠，這兩者都是黃金期貨合約里的主要標的，兩者價格的平均值能全面反映與期貨合約匹配的黃金現貨市場的情況。此外，這兩種合約的延期交割性可以與滬金指數完全匹配，符合協整檢驗理論的要求，便于進行實證分析。

　　基于以上考慮，本文選2008年1月9日至2012年1月9日之間黃金期貨市場與現貨市場相對應的各975個數據進行實證檢驗。此外，由于2010年11月29日黃金期貨保證金比例提高了將近42%，可能會對黃金期貨價格發現功能產生影響，因此，本文用分時間段法來進行研究，第一階段從2008年1月9日到2010年11月28日，第二階段從2010年11月29日到2012年1月9日，通過對比兩個時間段的實證檢驗結果，分析保證金比例的提高對黃金期貨市場價格發現功能的影響。同時，為了便于發現價格數據中隱含的趨勢，本文采取縮小數據分布范圍的方法，對中國黃金期貨價格與現貨價格的時間序列分別進行對數變換：LNS代表中國黃金現貨價格的對數序列;而LNF代表中國黃金期貨價格的對數序列。

　　(三)ADF單位根檢驗

　　為了檢驗中國黃金期貨價格與中國黃金現貨價格之間是否存在協整關系，首先應該進行單位根檢驗。本文應用軟件Eviews 5.0，先后對中國黃金現貨價格，中國黃金期貨價格及其一階差分序列進行單位根檢驗，檢驗結果如下表1和表2所示：

　　由檢驗結果可知：在1%、5%以及 10%的置信水平下，無論是第一階段數據，還是第二階段數據，LNF和LNS的ADF檢驗值都大于臨界值，這說明中國黃金期貨價格和中國黃金現貨價格序列都是非平穩的。而通過進一步對中國黃金期貨價格序列以及中國黃金現貨價格序列各自的一階差分進行ADF檢驗，在1%、5%以及 10%的置信水平下，無論是第一階段數據，還是第二階段數據，LNF和LNS的ADF檢驗值都小于臨界值，零假設均不能被拒絕，說明中國黃金期貨價格序列和現貨價格序列各自的一階差分是平穩序列，可進行后續的協整檢驗。

　　(四)VAR模型與Johansen協整檢驗

　　作為描述變量之間均衡關系的分析方法，協整檢驗主要是通過檢驗非平穩變量之間是否存在平穩的線性組合關系，從而確定經濟變量之間是否存在長期均衡關系。協整檢驗主要有兩種方法，包括E-G兩步法和Johansen協整檢驗法。本文采用的是Johansen協整檢驗法，原因如下：一方面，與E-G兩步法相比，Johansen協整檢驗法不需要事先定義經濟系統中哪個變量是解釋變量，哪個變量是被解釋變量，由于本文意在探索黃金期貨市場與黃金現貨市場之間的價格引導關系，并不能事先確定是哪個時間序列起到價格引導作用;另一方面，采用Johansen協整檢驗法可以找到經濟系統中所有的協整向量，確保檢驗的完整性和真實性。

　　在以上兩個VAR模型的基礎上，本文對中國黃金現貨價格LNS和中國黃金期貨價格LNF進行Johansen檢驗，檢驗結果如表3所示。對第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)，當原假設為“不存在協整關系”的時候，跡統計量為27.674，大于5%置信水平下的臨界值，拒絕原假設，說明期貨價格LNF與現貨價格LNS之間存在協整關系;而當原假設為“至多存在一個協整關系”的時候，跡統計量為0.161，小于5%置信水平下的臨界值，接受原假設，說明第一階段(2008年1月9日至2010年11月28日)的中國黃金期貨價格LNF與黃金現貨價格LNS之間存在且僅存在一個協整關系(如表4所示)。

　　對第二階段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，檢驗結果如表5所示。當原假設為“不存在協整關系”時，跡統計量為15.538，大于5%置信水平下的臨界值，拒絕原假設，說明期貨價格LNF與現貨價格LNS之間存在協整關系;而當原假設為“至多存在一個協整關系”時，跡統計量為2.133，小于5%置信水平下的臨界值，接受原假設，說明第二階段(2010年11月29日至2012年1月9日)的期貨價格LNF與現貨價格LNF之間存在且僅存在一個協整關系(如表6所示)。所以，中國黃金期貨市場的價格波動與現貨市場的價格波動之間僅存在一個長期均衡關系，這種均衡關系不隨黃金期貨保證金比例的上調而發生改變。

　　對第二階段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，根據式(10)，可知誤差修正項前的系數為-0.239<0，其t統計值是-1.983，小于10%置信水平下的臨界值-1.645，統計結果顯著;而式(11)中，誤差修正項前的系數為-0.060，t統計值為-0.487，大于10%置信水平下的臨界值-1.645，統計結果不顯著。從第二階段的誤差修正模型可以看出，該模型的誤差修正項ECM<0，對期貨價格LNF具有負方向的調整作用。

　　2.Granger因果關系檢驗

　　通過協整檢驗可以看出，中國黃金期貨價格LNF與現貨價格LNS之間存在協整關系，但是這并不足以說明兩者之間是否存在因果關系，還需要進行Granger因果關系檢驗。第一階段(2008年1月第一階段9日至2010年11月28日)和第二階段(2010年11月29日至2012年1月9日)數據P值如表7和表8所示。

　　從表7和表8的檢驗結果，可以看出，在5%的置信水平下，無論是第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)，還是第二階段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，黃金現貨價格LNS一直引導黃金期貨價格LNF，同時，從滯后第15期開始，黃金期貨價格LNF也開始引導黃金現貨價格LNS。因此，可以得出以下結論：中國黃金期貨價格LNF與中國黃金現貨價格LNS之間存在相互引導關系，這一基本關系不因保證金比例的提高而改變。

　　(六)脈沖響應函數與方差分解

　　1.脈沖響應函數

　　為了更全面地研究黃金期貨價格LNF和現貨價格LNS之間的聯動關系，本文利用脈沖響應函數，通過給黃金期貨價格(或者黃金現貨價格)一個單位大小的沖擊，分析其對期貨價格LNF和現貨價格LNS所產生的影響。

　　第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)對LNF期貨價格的脈沖響應函數如圖1所示，對LNS現貨價格的脈沖響應函數如圖2所示。 　　從圖1來看，在2008年1月9日至2010年11月28日期間，對于來自期貨市場的一個標準差沖擊，黃金期貨價格LNF反應迅速，首個交易日價格波動增加了1.5%左右，自第五個交易日開始，波動基本穩定在1.3%左右。對于來自現貨市場的一個標準誤差沖擊，期貨價格一開始并未受到影響，但隨后波動幅度有所上升，自第六個交易日開始，波幅基本穩定在0.3%左右。可見對第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)，中國黃金期貨價格沖擊對自身產生長久而顯著的影響，而現貨價格沖擊對期貨價格僅產生輕微的影響。

　　從圖2來看，在2008年1月9日至2010年11月28日期間，對于來自現貨市場的一個標準誤差的沖擊，現貨價格LNS反映迅速但波幅不大，一開始的波動幅度為0.45%，自第二個交易日開始，波動基本穩定在0.4%左右。對于來自期貨市場的一個標準差沖擊，LNS反應迅速，首個交易日價格波動就增加了1.3%左右，隨后波動幅度有所上升，在第三個交易日達到1.4%的最高水平，隨后波動幅度開始下降，從第五個交易日開始，波動基本穩定在1.2%左右。可見對第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)，現貨價格沖擊對其自身產生微弱的影響，而期貨價格沖擊對現貨價格產生長久且顯著的影響。

　　對于第二階段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，LNF期貸價格的脈沖響應函數如圖3所示，LNS現貨價格的脈沖響應函數如圖4所示。

　　從圖3來看，在2010年11月29日至2012年1月9日期間，對于來自期貨市場的一個標準差沖擊，期貨價格LNF反應迅速，首個交易日價格波動就增加1.2%左右，隨后波動幅度有所下降，自第十二個交易日開始，波動基本穩定在1.1%左右。而對于來自現貨市場的一個標準誤差的沖擊，期貨價格LNF一開始并未受到影響，但隨后價格波動開始增加，自第十四個交易日開始，波動基本穩定在0.5%左右?？梢妼τ诘诙A段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，中國黃金期貨價格沖擊對其自身產生長久而顯著的影響，而現貨價格沖擊對期貨價格僅產生輕微的影響。

　　從圖4來看，在2010年11月29日至2012年1月9日期間，對于來自現貨市場的一個標準誤差的沖擊，現貨價格LNS一開始的波動幅度為0.55%，隨后價格波動有所下降，在第三個交易日，波動幅度達到最低水平，僅0.42%，隨后波動幅度又開始上升，在第四個交易日達到最高水平，達到0.6%，在上下波動后，最后基本穩定在0.6%左右。而對于來自期貨市場的一個標準差沖擊，現貨價格LNS反應迅速，首個交易日的價格波動就增加了1.1%左右，隨后價格波動基本穩定在1.0%左右。可見對于第二階段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，中國黃金現貨價格沖擊對自身僅產生輕微的影響，而期貨價格沖擊對現貨價格產生長久并且顯著的影響。

　　2.方差分解

　　為了定量確定黃金現貨市場和期貨市場在價格發現功能中的貢獻，本文利用Hasbrouck(1995)的方差分解法，對黃金期貨價格方差和黃金現貨價格方差進行分解。對于第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)，方差分解的結果如表9所示。

　　從表9中可以看到，在黃金期貨保證金比例為7%時，黃金期貨價格的總方差基本來自黃金期貨市場。在滯后期為1時，期貨價格的總方差完全來自于期貨市場，隨著滯后期數的增加，現貨市場在價格發現中的貢獻逐漸上升，最終穩定在9%左右，而期貨市場在價格發現中的貢獻呈下降趨勢，最終穩定在91%左右。對于中國黃金現貨價格變動起的長期作用部分的方差而言，總方差大部分來自黃金期貨市場，并且一直在89%至91%之間變動，最后穩定在89%左右的水平，現貨市場在價格發現中的貢獻也一直在8.9%至10.7%之間變動，最終穩定在10.67%，平均而言，期貨市場在價格發現中的貢獻為90%，遠大于現貨市場的貢獻10%。因此，對于第一階段數據(2008年1月9日至2010年11月28日)，黃金期貨市場在價格發現中發揮主導作用。

　　從表10中可以看到，在黃金期貨保證金比例上升為10%后，黃金期貨價格的總方差基本來自期貨市場。在滯后期為1時，期貨價格的總方差完全來自于期貨市場，但隨著滯后期的增加，現貨市場在價格發現中的貢獻呈上升趨勢，最終穩定在26%左右，而期貨市場在價格發現中的貢獻呈下降趨勢，最終穩定在74%左右。對于黃金現貨價格變動長期作用部分的方差而言，總方差大部分來自于黃金期貨市場，并且一直在71%至82%之間變動，最后穩定在72%左右，黃金現貨市場在價格發現中的貢獻也一直在18%至29%之間變動，最終穩定在28%左右，平均而言，期貨市場在價格發現中的貢獻73%，大于現貨市場在價格發現中的貢獻27%。因此，對于第二階段數據(2010年11月29日至2012年1月9日)，中國黃金期貨市場在價格發現中仍然起到主導作用。

　　通過對比保證金比例改變前后黃金期貨市場在黃金現貨市場的方差中所占的比重，可以看出，在黃金現貨市場的方差中，黃金期貨保證金比例由7%提高到10%之后，來自黃金期貨市場的貢獻由90%下降到73%，說明保證金比率的提高有損黃金期貨市場價格發現功能的發揮。

　　(七)影響中國黃金期貨市場價格發現功能原因分析

　　從實證結果看出，雖然我國黃金期貨價格與黃金現貨價格存在雙向引導關系，但是中國黃金期貨市場的價格發現功能還沒有充分發揮。下面將結合我國黃金期貨市場目前存在的一些問題對黃金期貨市場的價格發現功能障礙進行分析。

　　1.交易成本過高

　　(1)保證金水平過高

　　從上文的實證結果可以看出，保證金比例的提高有損黃金期貨市場價格發現功能的發揮。隨著期貨合約到期日的逼近，中國黃金期貨合約的保證金比例逐步上調，從最后交易日前第二個交易日起，期貨保證金比率高達40%，這意味著隨著期貨合約到期日的逼近，期貨市場的杠桿效應逐漸喪失。 　　(2)手續費和傭金水平較高

　　與保證金對期貨市場的影響相類似，手續費和傭金水平會直接影響到交易者的交易能力和交易意愿。手續費和傭金的水平越高，投資者的交易能力和意愿就越弱，成交量就越小，市場的流動性就越小。

　　(3)標準黃金期貨合約單位偏大

　　目前我國黃金期貨標準合約的交易單位為每手1000克，按照目前10%的保證金比例來計算，一張期貨合約大約需要三萬元，由于期貨市場上忌滿倉操作，如果按照20%的倉位來計算，那么投資者要買賣一手黃金期貨就至少需要在賬戶中保持15萬元保證金，這限制了黃金期貨市場規模的擴大。

　　2.市場規模偏小

　　從保證金比例對黃金期貨市場價格發現功能的影響可以看出，保證金比例越高，黃金期貨的價格發現功能越受損，其中一個重要的原因是保證金比例越高，市場的交易規模越小，黃金期貨價格里所包含的市場信息越少。盡管近兩年中國黃金期貨市場穩步發展，但是市場規模偏小的現實依然沒有得到根本改變，這就導致了中國黃金期貨市場發展的深度和廣度非常有限，降低了黃金期貨的價格發現效率。

　　3.中國黃金期貨市場對外封閉

　　中國黃金期貨市場對外封閉使得境外投資者缺乏通過正當渠道進入中國黃金期貨市場進行套期保值和投資套利交易，使得中國黃金期貨市場規模偏小，黃金期貨價格里所包含的市場信息有限，這也限制了黃金期貨的價格發現功能的充分發揮。

　　4.黃金期貨市場流動性偏低

　　相比于世界上成熟的黃金期貨市場，我國黃金期貨市場交易品種較為單一，尚未充分開發黃金期權等金融衍生品，這也使得中國黃金期貨市場的規模偏小、流動性偏低，不利于中國黃金期貨市場價格發現功能的充分發揮。

　　三、結 論

　　本文以中國黃金期貨市場和中國黃金現貨市場之間價格的聯動關系作為研究對象，選取2008年1月9日到2012年1月9日之間的數據，應用Eviews5.0軟件，建立基于向量自回歸(VAR)模型來進行實證檢驗，研究表明：①中國黃金期貨價格與黃金現貨價格之間存在相互引導關系。當中國黃金現貨價格與中國期貨價格之間出現長期偏離時，是由中國黃金期貨市場承擔起糾偏的任務。從Granger因果檢驗的結果可以看出，在絕大多數情況下，黃金現貨價格單向引導黃金期貨貨價格，而到了滯后15期之后，黃金期貨價格也能引導期貨價格。無論是期貨保證金比率為7%，還是期貨保證金比率提高到10%，實證結果都符合上述關系。這說明，黃金期貨價格與黃金現貨價格相互引導的基本關系不受黃金期貨保證金比率的提高而發生改變。②保證金比例的提高不會影響黃金期貨價格與黃金現貨價格之間的基本聯動機制，但是會降低期貨市場在價格發現中的貢獻。③本文在實證結果的基礎上，探索有損中國黃金期貨市場價格發現功能的因素：交易成本過高，市場規模偏小以及交易主體結構不合理、參與度低。

　　本文的研究不僅為我們更好地理解中國黃金期貨價格與現貨價格的引導關系提供了一個嶄新的視角，而且也具有較強的政策指導意義：

　　首先，從實證結果來看，保證金比例的提高增加了期貨市場的交易成本，有損中國黃金期貨市場價格發現功能的有效發揮，因此，應適度降低黃金期貨市場的保證金比例。同時，也可以通過降低黃金期貨交易的手續費和傭金比例，減少黃金期貨市場的交易成本， 提高市場的流動性。除此，針對我國標準黃金期貨合約額度過大而導致眾多中小投資者望而卻步的問題，還可以通過建立小額黃金期貨標準合約，吸引更多的中小投資者加入到黃金期貨市場中，使期貨價格包含更全面的市場預期。

　　其次，由于中國黃金期貨市場對外封閉而限制了市場規模的擴大，使得黃金期貨價格里所包含的市場信息有限，可以借鑒證券市場的做法，考慮引入QFII(Qualified Foreign Institutional Investors)。由于QFII具有漸進性、主動性以及單向性的特點，便于金融管理機構進行風險管理，可以適時允許境外資金有限制地投資中國的黃金期貨市場，促進中國黃金期貨市場穩步融入到全球黃金期貨市場中。同時，也可以延長和調整交易時間，例如開放晚間電子盤交易，有助于解決我國黃金期貨交易時間與世界其他市場之間存在的交易時間差的問題，提高我國黃金期貨產品在國際上的流動性。

　　最后，為提高我國黃金期貨市場的流動性，可以借鑒國外黃金期貨市場的發展經驗，結合我國金融市場的實際情況推出黃金投資基金、黃金期權和黃金價格指數期貨等金融衍生品，增強黃金期貨與現貨市場之間的聯動性。

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