基于GARCH模型的统计套利策略在期货中的应用

摘要

上个世纪80年代，从摩根士丹利的研究人员所创造的匹配交易开始，人们逐渐把各种计量方法运用于证券交易中，由此开始了统计套利的辉煌时代。但21世纪统计套利遭遇了挑战，它原先所带来的巨额利润慢慢变得越来越薄，人们也开始怀疑它存在的价值，尽管如此统计套利的实际存在意义是不容否定的。
　　统计套利在我国使用和研究的时间并不长，本文以建立协整关系模型和GARCH异方差模型为基础针对豆油和棕榈油这两个期货品种从2013年1月到10月的价格序列进行了统计套利的实证分析。从分析的结果来看，以运用协整关系模型和误差修正模型所计算的均衡价差为基础的统计套利要远远优于按照市场中性的假定所计算的价差为基础的统计套利;以GARCH模型计算所得出的条件标准差为基础的统计套利从稳定性和长期性上来说要优于以固定标准差为基础的统计套利，以固定标准差为基础的统计套利只能在短期内获得比较高的收益，在长期会带来很大的风险性和不确定性。
　　本文得出的最终结论是在确定好两个确实存在很强相关关系的期货品种之后，运用协整关系模型和误差修正模型计算得到均衡价差，再在此基础上建立GARCH模型，得到条件标准差，以条件标准差为基础进行统计套利总是能够获得稳定的、风险较小的套利收益。以不同的标准差的倍数作为交易的信号会带来不同的套利收益，以较大的标准差的倍数作为开仓信号会带来较大的套利的收益，但同时会减少套利的次数;与此相反，以较小的标准差作为开仓信号所带来的套利收益较小，套利次数较多。投资者可以根据不同的偏好和需求选择不同的开仓标准。

目录

摘要

第一章 引言

第一节 研究背景与意义

一、研究背景

二、研究意义

第二节 文献简述

一、国外研究现状

二、国内研究现状

第三节 文章结构安排说明

第二章 统计套利的概念

第一节 统计套利与无风险套利的区别

第二节 无风险套利与统计套利的数学定义

第三章 基于GARCH模型的统计套利在我国期货市场的实证分析

第一节 模型理论背景介绍

一、平稳性检验

二、协整关系的建立

三、误差修正模型(Error Corraction Model)

四、ARCH模型

五、GARCH模型

第二节 GARCH模型在期货统计套利中的应用

一、数据的选择与预处理

二、利用GARCH模型进行统计套利的实证分析

第四章 结论与研究展望

第一节 主要研究结论与建议

一、研究结论

二、针对统计套利策略的建议

第二节 研究的不足与展望

参考文献

致谢

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