基于微观结构噪音分析的沪深300股指期货现货市场波动关系研究

How to make use of high frequency data, studying the volatility relation between the stock market and the stock index futures has been a major issue of concern to all walks of life. High-frequency data can better reflect the features of market microstructure, but with the increase in the frequency of the data, the impact of the microstructure noise is greater, especially when the noise pollution is serious, it will lead to the failure model estimation. The project from the perspective of reducing the microstructure noise to improve the volatility estimation model, and put forward the new method of noise reduction, then the de-noise data is applied in the research of information overflow, that can solve the adaptability problem of high frequency data in the volatility model, so that improved volatility estimation model can more objectively describe the market price fluctuations regularity , in the complex system reflect the price changes, transmission mechanism and its causal relationship. The objective of the study will not only supple and extend the market economic fluctuation theory, provide a research paradigm of experimental economics, but also for the government regulators provide scientific basis and powerful tool of monitoring on the stock index future-spot market and macroeconomic regulation，improve the macroeconomic policy decision-making、control and implementation of performance, guide the investment institutions/personal scientific investment, promote the healthy and rapid development of market economy in our country.

如何利用高频数据研究股指期现货市场的波动关系一直是各界所关心的重大课题。高频数据可以更好的反应市场微观结构特征，但是随着数据频率的增加，高频数据受到的微观噪音的影响就越大，特别是当噪音污染严重时，会导致模型估计的失效。本项目从降低微观结构噪音的角度来改进波动率估计模型，提出了新的降噪方法，然后把降噪数据应用于信息溢出的研究，从而解决了高频数据在波动率模型中的适应性问题，最终使得高频波动率估计能够更加客观地描述股指期现货市场价格波动演化的规律性问题，可以反映复杂系统中价格异动、传导机制及其的因果关系。本项目的研究成果不仅将对市场经济波动相关理论加以补充与扩展、提供一个实验经济学的研究范例，而且将为政府监管部门对股指期现货市场及宏观经济调控提供科学的监测依据和有力工具, 提高宏观经济政策制定、决策、控制和实施的绩效，引导投资机构、个人科学投资，促进我国市场经济健康快速发展。

股指期货目前已成为世界上交易量最大的期货品种，股指期货市场与股票现货市场之间存在着极强的波动联动关系，因此，股指期货是否引起过度的投机行为并导致股票市场大幅波动一直是各界所关心的重大课题。本课题主要从信息溢出、波动率预测、跳跃波动、跳跃溢出等角度系统的研究了我国两个市场波动联动关系，并进一步比较了不同市场环境下，特别是股指期货市场限制性政策实施阶段两个市场信息溢出的特征。主要研究结论:（1）市场微观结构对期现货市场波动率联动有影响，经EEMD+小波降噪后的数据可以较好的降低噪音的干扰，为跳跃检验、波动率预测和信息溢出检验提供较好的数据支撑。（2）信息溢出的研究表明，市场环境对信息溢出有影响，现货市场在均值单向溢出中占主导地位，期货市场在波动率单向溢出中占主导地位，两个市场同期（当期）溢出均具有高效率，期现货市场对投资者关注力的吸引程度影响着信息溢出的走势。在2015年9月中金所实施严苛的管制后，期货市场价格引领和价格发现功能受损，而且限制政策影响了投资者情绪对期现货市场的信息溢出影响的规律。（3）从跳跃、共跳的角度分析信息溢出，大部分情况下我国股指期现货市场对信息的反应不充分，两个市场信息传递效率较高，下降行情传递效率更高，极端信息传递效率较低，股灾前的信息传递效率降到最低，2018年后极端信息的传递效率显著提高。除此之外，课题还研究了投资者情绪对沪深300指数跳跃的影响及其系统性共跳和非系统共跳的特征，证实利用EEMD模型剥离噪音后的波动率可以更好的突出行业特质性。本课题的研究得出的结论具有实效性和可操作性，为更深入地理解和揭示股指期现货市场价格形成机理、市场组成结构和市场交易机制提供了依据，可以为防范股指期货与现货市场的风险联动，进而引导投资机构、个人科学投资，推动我国市场经济及多层次资本市场的健康发展。