苹果/安卓/wp
积分 160, 距离下一级还需 100 积分
权限: 自定义头衔
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡下一级可获得
权限: 签名中使用图片
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
开心签到天数: 7 天连续签到: 1 天[LV.3]偶尔看看II
按照网上的做法最后出现如图的结果 以前没用过eviews 求大神帮忙解决啦。。。
载入中......
(38.15 KB)
13:24:08 上传
是公式出问题还是啥？
13:24:07 上传
看不懂这个。
楼主，logit估计不用打公式 给出变量就好了，在对话框输入
y c x1 x2 x3
点"OK"，就有结果了
本帖被以下文库推荐
& |主题: 8540, 订阅: 47
logistic模型不是用SAS做更方便的吗？
雄关漫道真如铁，而今迈步从头越！！
大猫她姐 发表于
logistic模型不是用SAS做更方便的吗？之前了解过一些eviews 听别人说也能用。做一就用了 sps压根没接触。 对上面的问题有解么。。
沉默的羔羊
EViews的logit设定错误
logit模型不是线性的，error说明了 can not with an explicit model。只用告诉EViews谁是自变量谁是因变量就可以了
lxfkxkr 发表于
EViews的logit设定错误
logit模型不是线性的，error说明了 can not with an explicit model。只用告诉EVie ...告诉了Eviews自变量和因变量了，可是结果还是说错误又是怎么回事呢？
楼主，logit估计不用打公式 给出变量就好了，在对话框输入
y c x1 x2 x3
点&OK&，就有结果了
热心帮助其他会员
总评分:&经验 + 10&
论坛币 + 10&
游出防鲨网 发表于
楼主，logit估计不用打公式 给出变量就好了，在对话框输入
y c x1 x2 x3
点&OK&，就有结果了按照这个做法做了 可是说 Y is not defined. 是怎么回事呢？
继续|▍_．! 发表于
按照这个做法做了 可是说 Y is not defined. 是怎么回事呢？说明你的workfile里面没有y这个序列 所以eviews找不到y进行回归
游出防鲨网 发表于
楼主，logit估计不用打公式 给出变量就好了，在对话框输入
y c x1 x2 x3
点&OK&，就有结果了请问logit如何求Cox & Snell’s R-Square，nagelkerke r2和-2 log likelihood，-2LL呢？
无限扩大经管职场人脉圈！每天抽选10位免费名额，现在就扫& 论坛VIP& 贵宾会员& 可免费加入
加入我们,立即就学扫码下载「就学」app& Join us!& JoinLearn&
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
京ICP证090565号
京公网安备号
论坛法律顾问：王进律师苹果/安卓/wp
积分 157, 距离下一级还需 103 积分
权限: 自定义头衔
道具: 彩虹炫, 涂鸦板, 雷达卡, 热点灯, 金钱卡, 显身卡, 匿名卡下一级可获得
权限: 签名中使用图片
购买后可立即获得
权限: 隐身
道具: 金钱卡, 彩虹炫, 雷达卡, 热点灯, 涂鸦板
开心签到天数: 1 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
本帖最后由 wanghaidong918 于
08:23 编辑
&p&分析面板数据时，发现存在自相关，想在线性模型中引入AR(1)，该怎样操作呢&/p&&p&大家帮忙讲讲吧！&/p&
载入中......
直接在变量处加入AR(1)
本帖被以下文库推荐
& |主题: 8540, 订阅: 47
直接在变量处加入AR(1)
热心帮助其他会员
总评分:&经验 + 10&
论坛币 + 10&
ls y c x1 x2....ar(1)命令
直接在方程设置的最后加上AR(1)就可以了
回复强大啊 、、、
生活：依然奔跑在路上。
回复强大啊 、、、
生活：依然奔跑在路上。
无限扩大经管职场人脉圈！每天抽选10位免费名额，现在就扫& 论坛VIP& 贵宾会员& 可免费加入
加入我们,立即就学扫码下载「就学」app& Join us!& JoinLearn&
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
&nbsp&nbsp|
如有投资本站或合作意向，请联系（010-）；
邮箱：service@pinggu.org
投诉或不良信息处理：（010-）
京ICP证090565号
京公网安备号
论坛法律顾问：王进律师论文发表、论文指导
周一至周五
9：00&22：00
我国股指期货与现货市场之间价格发现及波动性关系研究
2010年第48期目录
&&&&&&本期共收录文章20篇
　　［摘 要］本文运用向量误差修正模型、公共因子模型及带有误差修正的双变量EC-GARCH模型,对沪深300股指期货市场与现货市场之间的价格发现及波动溢出效应进行了多层次的实证研究。主要结论为：股指期货市场与现货市场之间存在长期的协整关系和Granger因果关系,但是股指期货市场的价格发现能力弱,现货市场的价格发现能力几乎是股指期货的四倍；现货市场对期货市场存在波动溢出效应,而期货市场对现货市场不存在溢出效应。 中国论文网 /2/view-380955.htm　　［关键词］股指期货；现货指数；价格发现；波动溢出 　　［中图分类号］F830.9 ［文献标识码］A ［文章编号］（0-04 　　 　　1 引 言 　　股指期货具有套期保值、套利和投机的功能,此三种功能在发挥作用的同时,也正体现了股指期货工具更深层次的价格发现和套期保值的功能。我国金融期货交易所于日推出以沪深300为标的的股指期货合约,此时恰逢欧洲主权债务危机爆发冲击全球经济前景,全球股市普跌,我国沪深300跌幅巨大。因此一些投资者质疑我国股指期货的推出加剧了我国股市的暴跌,即股指期货的推出加大了我国股市的波动性。因此,本文试从股指期货的价格发现功能及现货市场波动溢出效应两个方面展开研究。 　　自1982年堪萨斯期货交易所推出首只股票指数期货―价值线期货以来,国外学者就针对股指期货与现货之间的关系做了大量的研究。一些学者通过期货价格与现货价格之间的超前滞后关系来研究价格发现问题。Garbade 和Silber (1983) 最早建立了期货价格与现货价格之间相互联系的动态模型,通过考察前一期基差的变动对后一期期货价格与现货价格变动的影响来刻画期货价格和现货价格在价格发现功能中作用的大小。Dwyer G P，Locke.P和Yu.W(1996)，Martin.M(1998)利用向量自回归模型研究考察了不同国家的股票指数和指数期货市场之间的价格传递,发现期货价格变化比现货价格变化领先5~15分钟。 　　其他一些学者则通过对期货价格与现货价格之间波动溢出效应来研究两者之间的价格发现。Tse 和SO(2004)利用信息比率、永久瞬时模型及M-GARCH模型研究了香港恒生指数、恒生股指期货及盈富基金之间的动态关系。结果表明,三个市场之间在长期内存在协整关系,但市场之间的信息溢出程度是彼此不同的。刘庆富(2006)用双变量EC-GARCH模型考察了我国金属期货市场与现货市场之间的相互影响,发现两个市场之间具有长期均衡关系,且还具有波动溢出效应。邢天才(2010)通过运用脉冲响应函数和TGARCH模型研究了仿真股指期货数据与现货市场之间的关系,认为股指期货的推出对现货市场的波动性影响微弱,并没有改善信息传播的质量和速度,轻微增大了现货的非对称效应。 　　2 数据处理及研究方法 　　2.1 数据的选择及处理 　　目前四个股指期货交易合约中以当月合约成交量最大,因此本文选用沪深300期货当月合约及沪深300现货15分钟高频数据为研究样本。数据为日~日,剔除非共同交易时间共获得1657个交易数据。数据来源于国泰君安Bloomberg金融终端,计量分析软件为Eviews 6.0。 　　2.2 理论模型与方法 　　因为金融市场中的资产价格大多呈现为非平稳时间序列,所以价格发现既要考虑造成信息冲击的共同因子成分,同时也要考虑到交易者对信息的短期行为。价格发现功能通过分离出影响不同市场资产价格中的共同因子来研究价格水平在不同市场间的长期相互作用。波动溢出效应主要研究短期内价格的波动,通过检测不同市场资产价格之间波动溢出效应来衡量价格间波动的相互关系。以下部分将对本文所运用的模型进行介绍。 　　2.2.1 向量误差修正模型 　　2.2.2 信息份额模型与永久瞬时模型 　　向量误差修正模型可以说明期货价格与现货价格之间的相互引导关系。不同市场价格受一个共同因子所驱动,这一因子形成不同市场价格之间“隐含有效价格”。价格发现的研究中采用了价格被共同因子驱动这一前提条件。基于这一前提条件而建立的共同因子模型中以Hasbrouck (1995)提出的信息份额模型及Gonzalo和Granger(1995)的永久瞬时模型应用最为广泛。这两种方法都以误差修正模型为基础变形后,从定量上测度了每个市场的价格发现功能大小,殊途同归的检测了不同市场资产价格的联系。 　　Hasbrouck将式(1)与式(2)组成的向量误差修正模型转化成具有协整形式的移动平均模型(VMA)： 　　进一步考察样本滞后变量的系数发现,在10%置信水平下,等式(1)与(2)中期货市场的现货系数滞后一阶及期货系数滞后一阶、二阶都显著,现货市场的现货系数滞后一阶、二阶及期货系数滞后一阶、二阶都显著,这说明期货价格与现货价格之间存在双向的Granger因果关系。 　　3.2 信息份额模型与永久瞬时模型的实证结果分析 　　误差修正模型并没有刻画出期货市场与现货市场在价格发现中各自在其中作用的大小,接下来用Hasbrouck(1995)的信息份额模型及Gonzalo和Granger(1995)的永久―瞬时模型测度各个市场在价格发现中作用的大小。 　　由表2可知,在Hasbrouck的信息份额模型测度中,期货市场的平均信息份额为19.3%,现货市场的平均信息份额为80.7%。在Gonzalo和Granger的永久―瞬时模型测度中,期货市场的平均信息份额为23.2%,现货市场的平均信息份额为76.2%。两个模型测度结果基本一致,即现货市场的价格发现贡献度几乎是期货市场共享度的4倍。 　　3.3 双变量EC-GARCH溢出效应模型实证结果分析 　　由表3可知,在期货市场和现货市场的系数?ω、α在1%的置信水平下显著,这表明期货市场与现货市场都具有一致性的常数关系和波动的“聚集性”。在检验消息对价格冲击的不对称效应中,系数φ都是统计显著的；对于系数τ,在期货市场中好消息对于价格的冲击要大于坏消息的冲击,期货市场对好消息的反应较为敏感,对坏消息的反应较为迟钝。而在现货市场中,坏消息对于价格的冲击要大于好消息的冲击。即现货市场对于好消息的反应较为迟钝,对于坏消息的反应较为敏感。由此说明消息对价格波动的影响是不对称的,具有“杠杆”效应。对于条件方差溢出项,βf在5%的水平下显著,说明现货市场对期货市场存在条件方差溢出效应,且现货市场的前期波动对期货市场的当期波动起到减弱作用。而βs在5%的水平下不显著,说明期货市场对现货市场不存在条件方差溢出效应。 　　对于误差修正项而言,γf在1%显著性水平下显著,说明误差修正项对于期货市场方差具有较好的解释作用,γs在1%显著性水平下不显著,说明误差修正项对于现货市场方差不具有解释作用。当期货价格与现货价格处于非均衡状态时,由于套利机会的存在,大量套利资金涌入市场之中,造成两个市场的波动性幅度加大。由于γf>γs,说明期货市场波动增加的幅度大于现货市场,期货市场对于非均衡状态的反应要比现货市场剧烈。? 　　4 结论与启示 　　本文根据误差修正模型基础上的信息份额模型、永久―瞬时模型,同时借助EC-GARCH模型对我国上市不久的股指期货与沪深300指数之间的价格发现与波动溢出效应进行了研究,得出的结论与启示为：
　　(1)股指期货市场与现货市场之间存在长期的协整关系和短期的双向Granger因果关系,这一结论说明我国沪深300股指期货合约的交易规则及设计制度上是比较有效的,投资者能够通过期货市场与现货市场进行套期保值及套利活动。但是从价格发现的角度来看,股指期货市场的价格发现能力弱,现货市场的价格发现能力几乎是股指期货的4倍,这可能与我国股指期货上市交易才几个月,市场不够成熟,广大中小投资者由于资金问题而不能参与到市场中来有一定的关系。 　　(2)股指期货市场与现货市场之间不存在显著的双向波动溢出效应。现货市场对期货市场存在波动溢出效应,且现货市场的前期波动对期货市场的当期波动起到减弱作用,而期货市场对现货市场不存在溢出效应。 　　期货市场的价格发现功能的强弱直接反映了市场结构的完备程度与市场的有效性。股指期货理论上的价格发现功能在目前我国的股指期货市场还不能得到体现,可能的原因是其价格发现的前提条件还不够充分。股指期货要实现其价格发现功能必须有一定的市场广度与深度。由于我国的股指期货目前处于开始阶段,监管当局出于控制市场风险、保护中小投资者的目的,对于入市投资者资金有非常高的要求,这就限制了一些市场交易者参与到价格发现中来。同时由于我国证券期货法律法规的限制,一些机构投资者还不能全面参与到市场交易中来,这些都限制了我国股指期货市场价格发现的功能。为了发挥我国股指期货市场价格的功能,监管当局可以从金融产品创新及市场微观结构规则制定两个方面着手,推出Mini型股指期货合约、放宽机构投资者入市交易活动的限制,使我国股指期货更好的发挥其价格发现、套期保值的作用。 　　 　　参考文献： 　　［1］ Hasbrouck，J.One Security.Many Markets：Determ-ining the Contributions to Price Discovery ［J］.Journal of Finance，75-1199. 　　［2］ Gonzalo，J.，and Granger，C..Estimation of Common Long-Memory Components in Cointegrated Systems ［J］.Journal of Business and Economic Statics，1995(13)：27-35. 　　［3］ Martin M.Price Discovery in High and Low Volati lity Peri-ods：Open Outcry versus Electronic Trading［J］.Journal of Interna-tional Financial Markets.Institutions and Money，1998(8)：243-260. 　　［4］ 张金清,刘庆富.中国金属期货市场与现货市场之间的波动性关系研究［J］.金融研究,):8-14. 　　［5］ 邢天才,张阁.中国股指期货对现货市场联动效应的实证研究［J］.财经问题研究,2010，(7):48-54. 　　 　　［作者简介］ 李江(1983―),男,汉族,东华大学旭日工商管理学院硕士研究生,研究方向：投资银行；林小春(1976―),男,汉族,国泰君安期货有限公司高级经济分析师。
转载请注明来源。原文地址：
【xzbu】郑重声明：本网站资源、信息来源于网络，完全免费共享，仅供学习和研究使用，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除已转载的信息。
xzbu发布此信息目的在于传播更多信息，与本网站立场无关。xzbu不保证该信息（包括但不限于文字、数据及图表）准确性、真实性、完整性等。