商品期货跨品种线性套利模型研究..doc

商品期货跨品种线性套利模型研究 摘要：选取中国三大商品交易所的13种商品期货均价进行相关分析，找出了相关性最高的黄金和白银作为套利分析对象。对黄金和白银的期货均价进行回归分析，求出了回归直线，根据统计诊断的原理，找出了COOK距离比较大的“异常点”，分析异常点处的价格情况，并得出相应的套利策略，利用黄金、白银期货的实际价格对套利策略模型进行了实证分析。 关键词：商品期货；线性回归；相关性；COOK距离；套利策略 引言 套利交易是指在期货市场上同时买入和卖出两张不同种类，但存在相互关联的合约。套利交易是期货市场上规避风险、获取收益的最重要的交易方式，在国际上广泛被期货基金、投资机构和投资者所应用。在国外成熟的商品期货市场上，套利交易占交易总量的40%以上。 我国期货市场经过多年的发展正逐步完善，参与期货市场的机构和个人投资者逐渐增多，套利交易的方法和途径也越来越多。有跨市场套利、跨品种套利、跨期套利、期现套利等多种套利方式。越来越多的研究者和投资者开始关注和研究中国期货市场的套利交易问题。 文献回顾 魏凌艳（2008）对大豆和豆粕期货的价差进行了分析，找出了两者之间价差运动的一般规律，由此建立起价差套利的多头和空头模型。赵闪（2013）选取了油脂类相关性较强的期货品种豆油和棕榈油，进行了价格波动分析，从理论上分析得出了可能存在的套利区间，并进行了实证分析。李亚芹（2010）采用ADF和Johanson两种方法，检验大豆和豆粕之间是否具有协整关系；并采用E—G两步法，进一步建立误差修正模型，对误差项进行分析，发现套利机会。陈浩（2011）采用线性回归的方法对可以构造沪深300股指现货的4只ETF进行线性组合，用该线性组合来跟踪沪深300股指期货，建立了沪深300股指期货的期现套利模型。 线性回归套利模型 2.1 研究思路 在已有研究的基础上，选取了目前国内三大商品期货交易所的13种具有代表性的期货品种，它们分别是：白银、白糖、玻璃、菜粕、豆粕、黄金、焦炭、螺纹、棉花、塑料、铜、橡胶、玉米。收集整理了它们的主力合约从2013年1月18日到2013年9月10日共155个交易日的均价数据，所有的数据均来自于中国银河证券海王星行情交易软件。由于个别品种在个别日期没有交易，本文没有对所有品种这一天的数据做剔除处理，而是用缺失品种前后两个交易日均价的平均数替代缺失值。 对13个品种的均价数据进行相关性分析，看哪些品种的均价之间有明显的线性相关性，并挑出线性相关性最强的两个品种进行研究。对挑出的线性相关性最强的两个品种进行一元线性回归，得到回归方程。再根据统计诊断中的COOK距离分析法，找出COOK距离比较大的“异常点”，根据“异常点”与回归直线的关系确定套利策略，并进行实证分析。 相关性分析 首先利用SPSS 对13个品种的均价数据进行相关性分析，结果见表1： 相关性 白银 白糖 玻璃 菜粕 豆粕 黄金 焦炭 螺纹 棉花 塑料 铜 橡胶 玉米 白银 Pearson 相关性 1 .957** .777** .163* -.107 .990** .926** .859** .180* .396** .954** .966** .438** 显著性 .000 .000 .042 .184 .000 .000 .000 .025 .000 .000 .000 .000 N 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 白糖 Pearson 相关性 .957** 1 .688** .061 -.218** .940** .855** .805** .275** .305** .885** .910** .334** 显著性 .000 .000 .449 .006 .000 .000 .000 .001 .000 .000 .000 .000 N 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 玻璃 Pearson 相关性 .777** .688** 1 .229** -.037 .757** .916** .831** .039 .576** .884** .876** .632** 显著性 .000 .000 .004 .647 .000 .000 .000 .627 .000 .000 .000 .000 N 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 菜粕 Pearson 相关性 .163* .061 .229** 1 .913** .098 .262** .348** -.281** .685** .242** .216**