基于Copula模型的统计套利研究及实证分析开题报告
2022-01-14 21:01:29
全文总字数:3152字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
由于经济全球化、金融市场的复杂化,金融市场中的投资风险越来越大。为了规避这种市场风险,配对交易作为市场中性的投资策略,应引起投资者对配对交易的重视。随着金融全球化进程的不断加快,金融市场间联系越加紧密、金融资产间的内在关系愈加复杂。因此,如何精确地刻画金融资产间的相依关系已成为目前金融界研究的一个重要课题。然而,现有的关于金融变量相依性的模型一般都基于线性相关假设或者基于对金融变量协整关系的分析。然而,这些传统的模型都是建立在理想的假设条件上,譬如正态性、对称性等,但现实情况中这些条件都很难得到满足,致使相依性度量有失准确性而导致偏差。copula作为一种新兴的多元统计分析方法,其优良性主要体现在copula函数将边缘分布从相依结构中分离出来,使之可以独立建模。因此,在特定应用中合适的copula函数能够刻画金融变量的相依特征。该方法克服了传统线性相关性理论和协整理论的不足,能够较好地捕捉变量间的非线性相依关系,十分具有研究的必要。
2. 研究的基本内容
本文对基于协整的配对交易策略与基于Copula的配对交易策略进行实证分析,并对它们的策略收益进行了比较。
本文利用配对期的价格数据,从基本层面、价差平方和与Spearman秩相关系数三个方面对股票的配对组合进行筛选,选择出具有长期均衡关系的股票作为本文的配对组合。然后,利用核密度估计的方法拟合配对股票收益率序列的边缘分布,筛选出最优的Copula函数,通过前人的经验设计出累计交易信号,进而构建了基于Copula模型的配对交易策略。根据不同的交易信号进行测试,选择最优的交易信号进行交易,实现策略的组合收益。同时,利用配对股票的价差序列建立协整模型的交易策略,与Copula策略进行比较。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
以沪深300股指成份股的300只股票为对象挑选配对组合,首先基于基本层面分析,选择成交量在20万手以上的沪深300成份股进入股票池,共挑选出186只股票;筛除掉其中数据不完整的股票,股票池中剩余163只股票;之后对这163只股票进行两两配对,利用配对期股票的价格序列,计算其标准化价格序列的价差平方和,对价差平方和较小的配对组合计算spearman秩相关系数,选择spearman秩相关系数在0.92以上的配对组合作为最终本文的研究对象。
第二步为构建协整配对交易策略:首先验证两只股票间的协整关系;若协整,对两只股票的对数价格序列进行回归,得到协整系数;然后,根据交易期数据构建价差序列,以残差序列的倍数标准差作为交易信号,进行交易操作,计算组合收益。
4. 参考文献
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