希腊股指期货市场的交易量和回报关系:GARCH vs. GMM外文翻译资料

 2022-08-10 03:08

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摘 要

本文研究了希腊股指期货市场交易量与收益之间的关系。对于雅典衍生品交易所(ADEX)的两个可用的股指期货合约,我们在数据中研究GARCH效应,并测试交易量(在GARCH和GMM下)对这些效应的解释程度。对于FTSE / ASE-20,交易量在解释GARCH效应方面做出了重要贡献。但是,GMM系统估计表明,滞后量与绝对收益之间存在显着的关系,而正的同期关系却不成立。综上所述,这些发现表明市场参与者使用交易量来表示价格。对于FTSE / ASE Mid 40,实证结果给出了不同的结论。GARCH和GMM方法均确认没有交易量与收益之间正相关的证据。这些发现对处理希腊股指期货的财务经理很有帮助。

关键字:期货,交易量,MDH,ADEX,GARCH,GMM。

jet分类代码:G13,G15。

介绍

交易者关注交易量的原因很多。从理论上讲,低交易量1意味着市场流动性不足。这也意味着高价格波动2。另一方面,高交易量通常意味着市场流动性强,导致价格波动性低。这也减少了大笔交易的价格效应。一般而言,随着交易量的增加,经纪人的收入将增加,做市商有更大的获利机会。但是,希望参与市场走势的交易者可能比股票更容易使用指数期货。指数期货的存在允许指数套利和风险对冲。两者都增加了交易量。

1交易量是指在指定时间段内期货合约的交易数量(Sutcliffe 1993)。

2根据Telser(1981)的说法,较高的保证金将增加期货交易的成本。保证金耗尽了交易者的预防性余额的一部分,这笔钱不再可用于处理突

发事件。交易成本的增加导致交易量和未平仓合约减少。他认为,这种较低的交易量将导致市场流动性降低,从而导致价格波动加剧。

收益和交易量之间的关系多年来一直引起金融经济学家和分析师的关注。总的来说,以前的经验研究已经注意到交易量和价格波动/绝对收益之间有很强的正相关关系,参见Karpoff(1987)。换句话说,可以得出结论,交易量在市场信息中起着重要作用。因此,交易量反映了有关投资者期望中的变化和协议的信息,请参见Harris和Raviv(1993)。

以前的大多数研究都研究了解释金融市场信息到达过程的主要理论(假设)。竞争假设 是“分布假设混合”(MDH)和“顺序信息到达假设”。根据MDH,信息传播是同时发生的。换句 话说,期货价格(和数量)仅在信息到达时才发生变化,并在事件发生时以恒定的速度变化, 参见Sutcliffe(1993)。MDH认为,每日价格变化和交易量是由相同的潜在“新闻”到来或信 息流所驱动的(Luu和Martens,2003年)。新闻的到来可以用交易量来代替(Clark 1973; Epps and Epps,1976)。在MDH下,每日收益和每日交易量是随机的单个价格增量和数量的总和。该随机数取决于白天信息到达的速率。MDH仅暗示交易量与(绝对)收益之间的同时关系。它与Clark(1973),Epps和Epps(1976),Tauchen和Pitts(1983)和Harris(1986)有关。一个重要的假设是, 每笔交易的方差与该交易量单调相关。通常, 根据Grammatikos 和Saunders(1986)的观点,在MDH框架下,由于共同依赖一个共同的导向变量或事件,价格(收益)和交易量之间的相关性应该是正的。

MDH最初是由Clark(1973)提出的,他认为信息到达的速率意味着交易量和波动率之间存在正的同时相关性。Clark(1973)表明,相应的价格变化和交易量的值彼此独立分布。因此,每个变量在一系列信息到达上独立且相同地分布。同样,每个时间段信息的到达数量也有所不同。Tauchen和Pitts(1983)建立了一个模型,其中平均每日交易量和每日价格变化的方差是每日信息流的正函数。此外,Harris(1987)和Sutcliffe(1993,p.188)报告了MDH模型的以下含义:

如果信息到达的数量足够大,则可以使用中心极限定理来证明价格变化和数量分布的正态性。

    • 对于给定数量的信息到达,波动率和交易量之间的相关性为零。
    • 在给定的时间段内,波动率和交易量之间存在正相关。这是因为两者都是该时间段内信息到达率的正函数。
    • 在相等的时间段内计算出的价格变化分布中会出现峰度。

此外,根据MDH通过序列相关的混合变量来衡量信息到达市场的速度,可以解释GARCH对收益的影响(Lamoureux和Lastrapes,1990)根据Lamoureux和Lastrapes(1990) 的研究,使用每日交易量作为混合变量的代名词,在条件方差方程中引入交易量作为解释变量可以消除GARCH效应。此外,夏尔马等通过测试市场回报中的GARCH效应扩展了Lamoureux和Lastrapes(1990)的工作。根据夏尔马(1996年,第338页),Lamoureux和Lastrapes(1990)的经验研究可以通过以下两种主要形式得到进一步增强:

(i)每日交易量数据完全捕捉交易量的能力。信息流对市场收益的影响将部分取决于市场效率的程度,以及

(ii)波动性可由公司特定因素和市场范围因素(两者都会影响交易量)产生。这应该使交易量成为信息(新闻到达)的好坏代表,这有助于有条件的异方差性。

但是,Najand和Yung(1991)以及Bessembinder和Seguin(1992,1993)的经验研究报告了反对MDH的证据。此外,Bessembinder和Seguin(1993)提出,金融市场中的波动率与交易量的关系取决于交易者的类型。

另一方面,信息假说的连续到达表明信息的逐渐传播,使得存在一系列中间均衡,参见Copeland(1976)和Tauchen and Pitts(1983)。Copeland(1976)建立了一个模型,该模型对单条信息到达的价格和交易量产生了影响。Clark(1973)指出,交易量是交易者数量对数的正函数,也是信息强度对数的正函数。他认为,如果所有交易者同时收到该信息,则交易量和价格变化的绝对值之间将存在负相关关系。换句话说,是信息的顺序到达导致数量和价格变化(波动率)之间的正相关关系。此外,该模型暗示了在最初的信息冲击之后,波动性将继续保持高位,而不是波动性激增,参见Wiley和Daigler(1999)。另外,根据Grammatikos和Saunders(1986,p。326)的描述,“顺序信息到达模型暗示了观察每日合同价格可变性和数量之间的潜在关系的可能性”。顺序到达信息模型认为,每个交易者都按顺序观察信息。

此外,McMillan和Speight(2002)认为顺序到达假设支持一种动态关系,即过去的交易量提供了有关当前绝对收益的信息,而过去的绝对收益则包含了有关当前收益的信息。换句话说,动态关系非常重要,因为它提供了有关交易量以及收益和波动率预测的有用信息。最近的实证研究已经研究了交易量和收益之间的动态关系。一些理论论文提出波动率和交易量变化之间存在“因果关系”。这是由于新的(私人)信息的到来。

总的来说,MDH和信息假设的连续到达都支持数量和绝对收益之间的正向和同时关系, 并假定期货合约的价格上涨和价格下跌具有对称效应,参见Karpoff(1987)。请注意,在高效(期货)市场的情况下,同时关系和动态关系都不成立。

价格(收益)-数量关系对期货市场有重要影响。价格变化会影响期货合约的交易量。特别是,合同交付的时间不仅影响交易量,而且还可能影响价格的变化(Karpoff,1987)。先前的研究表明,期货交易量与期货价格的波动性(回报)之间存在很强的正相关关系。他们使用GARCH模型(Hogan等,1997; Jacobs and Onochie,1998; Montalvo,1999)或方程的广义矩(GMM)系统(Gwilym等,1999; Wang和Yau,2000)测试MDH。 )。

在本文中,我们从一个方向研究了波动率(收益率)与交易量的关系:雅典衍生品交易所(ADEX)的期货市场的同期关系。我们将价格-数量关系视为“它与信息在价格形成中的作用有关,其波动性和数量提供了衡量市场上反映的信息重要性的量度”,参见Wiley和Daigler

(1999,p.1)。 )。Karpoff(1987,pp.109-110)解释了价格-数量关系的重要性,如下:

“这些模型预测了各种价格-数量关系,这取决于信息流向市场的速率。对于使用价格和数量数据相结合的事件研究而言,这一点很重要。价量关系对于关于投机价格的经验分布的辩论至关重要。量价关系对期货市场的研究具有重要意义。价格可变性会影响期货合约的交易量。这与投机是期货价格的稳定还是不稳定因素有关。hellip;hellip;价格-数量关系还可以表明私人信息与公共信息在确定投资者需求方面的重要性。”

此外,根据Sutcliffe(1993,p.194),“如果价格波动性随着交付方式的增加而增加, 而价格波动性随着交易量的增加而增加,则意味着交易量随着交付方式的增加而增加”。

本文遵循Sharma等。(1996),Gwilym等。(1999),Ciner(2002)和McMillan and Speight(2002)。我们研究了在ADEX(希腊)交易的指数期货合约的价格变化和交易量之间的经验关系。此外,我们在数据中研究GARCH效应,并测试交易量对这些效应的解释程度。我们提供了一项测试,以调查GARCH效应是否是由于信息到达的时间变化引起的。在解释市场收益的条件方差时,我们考察了交易量作为信息到达代理的作用。此外,我们调查了信息到达率变量与希腊期货价格(收益)有关的作用。此外,我们使用联立方程组(GMM)分析收益率和交易量之间的同期关系。请注意,以前没有论文测试过希腊期货市场中价格变化(回报)与交易量之间的关系。

本文继续如下。第二节介绍了文献综述,而第三节则概述了方法。第四节介绍了这项研究中使用的数据。在V中报告并讨论了经验结果。最后,在第六节中作了总结。

文献评论

我们根据经验检验收益率-波动率与交易量之间的同期关系。分布假说(MDH)的混合表明,价格可变性和数量之间的相关性应该是正的。以前的经验研究已经注意到了很强的正相关关系。首先,克拉克(1973)和Epps and Epps(1976)认为,期货价格的分布可以由MDH来解释。Epps和Epps(1976)提出了一种理论模型,其中交易量和绝对收益形成了交易者之间分歧数量的正函数。Copeland(1976)还开发了一种简单的顺序信息到达模型,在该模型中,一次交易者一次接收该信息,并且在对该信息进行交易之前,其他任何人都不会知道该信息。

但是,Karpoff(1987)在论文中总结了大多数经验证据。特别是,本文列举了价格-数量关系为正的几个原因(另请参阅Board and Sutcliffe , 1990 )。其他研究包括Cornell(1981)和Tauchen and Pitts(1983)。Cornell(1981)显示,在18种被检验商品中,有14 种商品的平均每日交易量变化与每日原木价格亲属标准差的变化之间呈正相关。此外, Tauchen和Pitts(1983)支持MDH,并显示价格和数量变化的联合分布被建模为双变量正态分布的混合。接下来,我们回顾与收益率和交易量之间的同时关系相关的先前的经验研究。

Ying(1966)认为小(大)量通常伴随着价格的下降(上升)。康奈尔(1981)发现 17 个期货合约的成交量和价格变化之间存在正相关关系。此外, Harris(1983,1984),grammatickos 和 Saunders(1986)和 Karpoff(1987)报告了成交量和价格变化之间的正相关性。这种关联似乎与 MDH(grammatickos 和 Saunders,1986)一致。同时,哈里斯(1984)指出,信息流速度是一个导向变量,它会导致一个正的同时期的变化,以响应新信息。

最近的大多数论文扩展了 Lamoureux 和 Lastrapes(1990)的工作,使用广义自回归条件异 方差

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