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对股票与期权价差的结构变化分析

发布时间:2021-10-22 10:17
  在传统时间序列分析中,我们通常讲时间序列视为平稳序列,即其均值和方差均不随时间变化,对于非平稳序列,通常通过差分等方法讲序列转化为平稳序列再进行分析。然而,现实中的很多时间序列过程在一段时间内表现出非平稳的特征,但由于外部影响因素的变动,时间序列发生结构性变化,但在之后的一段时间内又表现出平稳的特征。在这种情况下,无法通过差分等方法将时间序列转化为平稳序列,因此需要对结构变化点的位置进行识别和定位,之后再根据变化点的位置将非平稳序列分为多个平稳子序列,分别进行分析。 

【文章来源】:商业经济. 2020,(04)

【文章页数】:2 页

【部分图文】:

对股票与期权价差的结构变化分析


股票及期权价格历史变化图

变化图,期权,股票,变化图


从上图中可见,二者一直保持相似的涨跌变化,但涨跌幅度的大小从大逐渐变小,最终转为负值,如下图所示:看涨期权代表未来某一时间以约定价格买入标的商品的权利,其价格包含两部分:

时间序列,期权,股票,股票期权


上文所述的结构变化点识别算法所求得的股票期权价差的结构变化如下图所示:由上图可知,股票期权价差在2007年4月30日这一点发生了结构性变化,其中变化前的价差均值为6.58,变化后的价差均值为0.1880,反映出在结构变化点处发生的外部因素变动导致标的物收益波动率显著下降,市场情绪趋稳,股票期权价差显著下降。使用上文的统计量进行检验,得到该变化点显著度高达99.99977%,表明该时间序列中显著存在结构变化点。

【参考文献】:
期刊论文
[1]非平稳面板数据共同因子与结构变化的交互效应探讨[J]. 陈海燕.  统计与决策. 2018(10)
[2]人民币汇率变动的物价传递效应:多结构变化协整回归分析[J]. 黄寿峰,陈浪南,黄榆舒.  国际金融研究. 2011(04)



本文编号:3450897

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