基于GARCH模型的股指期货跨期套利策略

AR-GARCH模型在证券套利中的运用AR-GARCH模型是金融领域中常用的一种时间序列模型，它可以有效地捕捉金融市场中的波动特征并进行风险预测。

证券套利是投资者利用市场价格波动进行交易从而获得利润的一种交易策略。

本文将就AR-GARCH模型在证券套利中的运用进行探讨，并分析其在实际应用中的作用和意义。

我们来了解一下AR-GARCH模型的基本原理。

AR意为Auto-Regressive，是指自回归模型，而GARCH代表了Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity，是指广义自回归条件异方差模型。

AR-GARCH模型结合了AR模型和GARCH模型的特点，可以很好地对金融时间序列数据进行建模和预测。

AR模型主要用于捕捉时间序列的自相关性，即过去时点的值对当前值有影响；而GARCH模型主要用于捕捉时间序列的波动特征，即波动在不同时点不同。

AR-GARCH模型可以同时考虑到时间序列的自相关性和波动特征，对金融市场的价格走势和风险进行有效地建模和预测。

证券套利是指投资者通过买入低估值的证券同时卖出高估值的证券，从而获得价格差异带来的利润。

证券套利可以分为统计套利和基本面套利两种。

统计套利是指利用市场价格的波动进行交易，而基本面套利是指利用公司基本面因素进行交易。

在这里，我们主要关注统计套利，即利用价格波动特征进行交易。

第一，AR-GARCH模型可以用于寻找套利机会。

通过对金融时间序列数据进行AR-GARCH 建模和预测，可以得到未来一定时期内的价格波动情况，从而判断市场上是否存在低估值或高估值的证券。

根据AR-GARCH模型得到的波动预测，投资者可以选择合适的证券进行交易，从而获取利润。

第二，AR-GARCH模型可以用于制定套利交易策略。

在AR-GARCH模型的基础上，可以构建一些技术指标和交易规则，用于进行套利交易的决策。

可以基于AR-GARCH模型对波动性的预测，制定交易的开仓和平仓规则，进而构建套利交易策略。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用AR-GARCH模型是一种时间序列模型，广泛应用于金融领域，尤其是在证券套利中。

本文将介绍AR-GARCH模型的基本原理以及在证券套利中的运用。

AR-GARCH模型结合了自回归(AR)和广义自回归条件异方差(GARCH)模型的特点。

自回归模型用于捕捉时间序列的自相关性，而GARCH模型用于捕捉时间序列的波动率的异方差性。

AR-GARCH模型的基本形式为：yt = μ + Σ(αi * yt-i) + εtyt为时间序列的价值或收益率，μ为均值，αi和βi为AR和GARCH模型的系数，εt 为扰动项，σt为波动率。

AR-GARCH模型的目标是通过最小化残差项εt的波动，预测未来时间序列的波动。

在证券套利中，AR-GARCH模型常用于估计证券的风险波动率。

通过对历史数据进行拟合，可以得到AR-GARCH模型的系数，进而预测未来的波动率。

这对于投资者来说非常有价值，因为波动率是衡量证券风险的重要指标。

通过对波动率的预测，投资者可以根据市场风险的大小来调整投资组合的配置，从而实现套利的目的。

除了波动率的预测，AR-GARCH模型还可以应用于配对交易和期权定价等领域。

在配对交易中，投资者通过挑选两个相关性较高的证券，构建一个对冲组合来进行套利。

AR-GARCH模型可以用来估计两个证券的相关系数以及每个证券的波动率，从而确定最佳的对冲比例。

在期权定价中，AR-GARCH模型可以用来估计未来的隐含波动率，从而帮助投资者确定期权的定价和交易策略。

AR-GARCH模型也存在一些限制。

它假设时间序列的波动率是稳定的，而实际上股票价格的波动率常常具有时间变化的特点。

AR-GARCH模型的估计过程较为复杂，需要进行参数的选择和模型的诊断。

在实际应用中需要考虑这些限制，并与其他模型进行比较和验证。

基于股指期货的跨期套利策略要点1、由于同时交易的不同交割月合约均是基于同一标的指数，一般来说，在市场预期稳定的情况下，不同交割日期合约间的价差应该是稳定的，一旦价差发生了变化，则会产生跨期套利机会。

股指期货的跨期套利(Calendar Spread Arbitrage)即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。

2、跨期套利按操作方向的不同又可分为牛市套利(多头套利)和熊市套利(空头套利)，但无论采取哪种操作模式，其本质均是对不同交割期的合约同时进入低买高卖，即同时买入价值被低估的合约而卖出价值被高估的合约。

3、蝶式套利是由两个方向相反、共享中间交割月份的跨期套利的组合，即同时进行三个交割月份的合约买卖，通过中间交割月份合约与前后两交割月份合约的价差的变化来获利。

当投资者认为中间交割月份的股指期货合约与两边交割月份合约价格之间的价差将发生变化时，会选择采用蝶式套利。

4、中国金融期货交易所按照百分比的方式收取保证金，一手合约最低收取相当于和约价值12%的保证金，关于套利交易能否有保证金方面的优惠措施，目前仍没有相关规定。

除去保证金比例外，手续费的高低也直接影响高频套利交易的收益率。

一、跨期套利的基础一般来说，相同标的指数的股指期货在市场上会有不同交割期的若干份合约在同时交易，例如美国通常采用季度月作为交割月，即交割月只能是3、6、9、12月。

在CBOT上市交易的道指期货合约在任何时间都有3、6、9、12四个交割月的合约在交易，而CME的标普500指数期货合约则有从当前季度算起的八个季度月的合约在交易。

香港股指期货合约的设计较有特色，其交割月定为当前月、下一个月、以及下两个季度月。

中国大陆即将推出的沪深300(4768.395,-25.07,-0.52%)指数期货与香港类似，分成4个合约，交割月分别为当月、下一个月以及两个季度月。

例如当前月为3月，则此时存在的股指期货合约的交割月为3月、4月、6月和9月，因此在任何一个月，同时存在的股指期货合约有四个交割日期。

基于AR-GARCH模型的国债期货跨品种套利策略研究基于AR-GARCH模型的国债期货跨品种套利策略研究在金融市场中，套利是一种通过同时买进或卖出不同市场上的相关证券或衍生品以获得风险无风险利润的交易策略。

国债期货是一种重要的金融衍生品，具有相对较低的风险和高流动性，吸引了众多投资者的关注。

在国债期货交易中，跨品种套利策略是一种常见的套利操作方式。

本文将使用AR-GARCH 模型研究基于国债期货的跨品种套利策略。

AR-GARCH模型是一种经典的时间序列模型，常用于金融市场波动率的预测。

在国债期货交易中，波动率是套利操作的重要考量因素。

波动率的预测对于判断风险和收益的平衡至关重要。

通过建立AR-GARCH模型，我们可以预测国债期货价格的波动率，并据此制定套利策略。

首先，我们需要收集国债期货价格数据和相关指标数据。

国债期货的价格受到多种因素的影响，如经济指标、利率变动等。

我们需要收集与国债期货价格相关的指标数据，如国内经济增长率、通货膨胀率、货币供应量等。

通过对这些数据进行分析，我们可以了解它们对国债期货价格的影响程度，并将其纳入AR-GARCH模型中。

然后，我们使用AR-GARCH模型对国债期货价格的波动率进行预测。

AR-GARCH模型通过考虑过去一段时间内的价格和波动率，建立了价格和波动率之间的关系。

通过对历史数据的估计，AR-GARCH模型可以提供未来价格波动率的预测。

接下来，我们基于AR-GARCH模型的预测结果制定跨品种套利策略。

在套利操作中，我们将买入价格被低估的品种，同时卖出价格被高估的品种，以获取价格差的利润。

通过AR-GARCH模型的波动率预测，我们可以判断价格是否被高估或低估，并选择适当的交易时间和品种。

最后，我们需要实施跨品种套利策略并进行监控和调整。

在实施套利策略时，我们需要密切关注市场价格的变化和波动率的预测准确度。

如果市场价格不符合预期，我们可能需要调整或终止套利操作，以控制风险和保护投资。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用AR-GARCH模型是指自回归广义条件异方差模型，这种模型主要用于分析金融市场中的波动性。

证券套利是指利用市场上股票、债券等证券之间的价格差异，通过买进低价证券，卖出高价证券，获得差价收益。

证券套利中需要对不同证券之间的波动性进行分析，AR-GARCH模型正是为此目的而设计的。

AR-GARCH模型中的AR指的是自回归模型，即预测变量的值可由其历史值预测得到；GARCH指的是广义条件异方差模型，即预测变量的波动性不固定，可能会随着时间变化而变化。

通过将AR模型和GARCH模型结合起来，可以预测金融市场中股票、债券等证券的价格波动，并进一步预测差价收益的情况。

第一步，选定策略：证券套利中需要选定一种策略，即利用价格差异买进低价证券，卖出高价证券的策略。

选定策略后，需要对其中涉及的证券以及相关变量进行分析。

第二步，建立AR-GARCH模型：在选定策略后，需要利用AR-GARCH模型对相关变量的波动性进行分析，进而预测价格变化的趋势和价格差异的变化情况。

AR-GARCH模型需要根据数据集来建立，通过找出波动性的变化趋势，可以更好地进行证券套利。

第三步，交易套利：在建立AR-GARCH模型后，可以预测出未来一段时间内各个证券的价格波动情况，以及其之间的差价收益的变化情况。

根据预测的结果，可以进行证券交易套利，以获取差价收益。

第四步，风险控制：证券套利中需要注意风险控制，即进行适当的止损操作，以避免亏损。

在建立AR-GARCH模型后，可以根据模型预测的波动性变化情况，设置适当的止损价格，以控制风险。

综上所述，AR-GARCH模型在证券套利中的运用可以帮助投资者更好地进行交易决策，并通过风险控制，减少投资风险。

但需要注意的是，AR-GARCH模型并不能完全准确地预测市场变化，因此需要进行适当的风险控制和止损操作。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用AR-GARCH模型是一种时间序列模型，广泛应用于金融领域，特别是证券套利交易中。

该模型可以帮助分析和预测证券价格的波动性，并辅助决策者制定套利交易策略。

AR-GARCH模型基于自回归（AR）和广义自回归条件异方差（GARCH）模型的思想。

自回归模型用来描述时间序列数据中的自相关性，而GARCH模型则用来捕捉波动性的异方差效应。

1. 风险度量：AR-GARCH模型可以帮助计算和评估证券价格的风险度量。

通过对过去价格的分析，模型可以估计价格波动的程度和频率，从而帮助决策者确定套利交易的风险水平。

2. 波动预测：AR-GARCH模型可以用来预测证券价格的波动性。

通过对过去价格的波动情况进行建模，模型可以提供未来价格波动的预测，从而为套利交易提供依据。

3. 交易信号：AR-GARCH模型可以生成交易信号，指导套利交易的进出场时机。

模型可以通过计算波动的阈值，给出买入或卖出的建议，帮助决策者制定有效的套利交易策略。

4. 风险管理：AR-GARCH模型可以用来管理套利交易中的风险。

通过对价格波动的预测和风险度量的分析，决策者可以制定合理的风险管理策略，例如设置止损点、控制持仓比例等，以便在套利交易中保持风险的可控性。

5. 套利加仓：AR-GARCH模型可以帮助决策者判断是否适合加仓套利交易。

当价格波动性较大时，模型可以判断该证券可能存在较大的套利机会，从而决策者可以适时加仓以获取更大的利润。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用使得决策者能够更好地理解和利用证券价格的波动性，以制定合理的套利交易策略。

模型的使用可以提高套利交易的成功率，并帮助决策者降低风险，获取更好的套利收益。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用一、AR-GARCH模型的基本原理和特点AR-GARCH模型是一种常见的时间序列建模方法，它是利用AR模型（自回归模型）和GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）对时间序列数据进行建模和预测的一种方法。

AR-GARCH模型的基本原理是通过对时间序列数据进行建模，提取其中的规律性和特征，以便进行未来的预测和分析。

AR-GARCH模型的特点主要包括以下几点：AR-GARCH模型能够很好地捕捉时间序列数据中的自相关性和波动性，能够对金融市场的变化进行较为准确的描述和预测；AR-GARCH模型是一种相对灵活的模型，能够很好地适应不同的时间序列数据，从而提高了模型的适用性和准确性；AR-GARCH模型在金融市场中得到了广泛的应用，已经成为了金融市场中重要的建模方法之一。

AR-GARCH模型在证券套利中发挥着重要的作用，主要体现在以下几个方面：AR-GARCH 模型可以对证券市场的波动进行较为准确的预测，从而为投资者提供了重要的参考信息。

在证券市场中，价格的波动往往是投资者获利的关键，而AR-GARCH模型能够较为准确地描述价格的波动特征，为投资者提供了重要的参考信息；AR-GARCH模型能够对证券市场的价格走势进行预测，为投资者提供了重要的决策依据。

在证券市场中，价格的走势往往是投资者进行交易决策的重要依据，而AR-GARCH模型能够对价格走势进行较为准确的预测，为投资者提供了重要的决策依据；AR-GARCH模型能够对证券市场中的套利机会进行识别和分析，为投资者提供了重要的套利机会。

在证券市场中，套利机会往往是投资者获取收益的重要途径，而AR-GARCH模型能够对套利机会进行较为准确的识别和分析，为投资者提供了重要的套利机会。

为了更好地了解AR-GARCH模型在证券套利中的应用，我们接下来通过一个实际案例进行分析。

假设某证券市场上有两种相关证券A和B，我们希望利用AR-GARCH模型对这两种证券的价格波动进行预测，识别出可能的套利机会。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用AR-GARCH模型是一种在金融领域中常用的时间序列模型，可用于证券套利中的预测和风险管理。

AR-GARCH模型结合了自回归模型（AR）和广义自回归条件异方差模型（GARCH），能够对金融资产价格的波动进行更准确的建模和预测。

在证券套利中，投资者通常会尝试通过买入低估的证券并卖出高估的证券来实现利润。

证券价格的波动性是证券套利中的一个重要因素，因为价格的波动性决定了投资者的风险和回报。

对证券价格波动性进行准确的建模和预测对于发现和利用套利机会至关重要。

AR-GARCH模型适用于建模证券价格的波动性，因为它能够捕捉到价格波动的自相关性和异方差性。

AR模型用于捕捉价格波动的自相关性，即当前价格与过去价格之间的关系。

AR模型假设当前价格与过去k个时间点的价格之间存在线性关系，通过估计AR模型的系数，可以对价格未来的走势进行预测。

AR-GARCH模型的优点在于能够同时考虑价格波动的自相关性和异方差性，从而更准确地预测价格未来的走势和波动性。

这对于证券套利而言非常重要，因为投资者可以据此判断哪些证券被低估，哪些证券被高估，并相应地进行买入和卖出操作。

除了预测价格的走势和波动性，AR-GARCH模型还可以用于风险管理。

投资者可以基于模型的预测结果调整投资组合中不同证券的权重，以降低整体的风险。

AR-GARCH模型还可以计算各个证券的价值-at-risk（VaR），从而帮助投资者确定持有证券的最小净值，以应对市场波动。

AR-GARCH模型也存在一些限制。

模型的准确性依赖于数据的质量和样本量。

当样本量较小时，模型的预测结果可能会不够准确。

模型假设价格波动服从特定的分布，如正态分布或学生t分布，这可能不符合真实的市场情况。

模型对参数设定的敏感性较高，不同的参数设定可能导致不同的模型预测结果。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用
AR-GARCH模型是一种广泛应用于证券套利中的时间序列模型，可用于预测证券价格的波动性。

本文将简要介绍AR-GARCH模型的基本原理，并探讨其在证券套利中的运用。

AR-GARCH模型是自回归条件异方差模型的一种扩展形式。

它的基本思想是，通过自回归（AR）模型来捕捉价格的变动趋势，通过广义自回归条件异方差（GARCH）模型来捕捉价格波动性的变化。

这种模型考虑了价格序列自身的相关性和异方差性，因此能够更准确地
预测未来的价格波动。

AR-GARCH模型的建立主要分为三步。

需要对价格序列进行平稳性检验，确保模型的稳定性。

通过自回归模型选择最佳滞后阶数，确定价格的趋势。

利用GARCH模型估计价格的
方差和波动性，并进行预测。

AR-GARCH模型可用于衡量证券价格的风险。

通过估计GARCH模型的系数，可以计算证券价格的波动性，从而评估其风险水平。

投资者可以根据这一指标来选择合适的投资组合，以实现风险与收益的平衡。

AR-GARCH模型可用于进行对冲策略的设计。

对冲策略是一种通过建立相对价值的头寸来规避特定风险的方法。

AR-GARCH模型可以根据不同证券的相关性和波动性，设计合适的对冲策略，降低风险并提高收益。

AR-GARCH模型在证券套利中具有广泛的应用价值。

通过该模型，投资者可以更准确地估计证券价格的风险和波动性，制定合理的风险管理策略，并进行有效的投资组合管理。

AR-GARCH模型也存在一些限制，如对平稳性的要求较高、计算复杂等，需要投资者在实际应用中进行合理把握。

股指期货跨期套利研究--基于GARCH模型
陈姚祥
【期刊名称】《中外企业家》
【年(卷),期】2013(000)032
【摘要】本文基于GARCH模型建立了跨期套利模型，并对我国股指期货跨期套利进行了实证研究，结果表明该模型的套利收益较为理想。

另外，还发现了价差序列标准差的扩展倍数越小，无套利区间就越窄，套利机会也就越多，但面临的风险也越大。

【总页数】1页(P253-253)
【作者】陈姚祥
【作者单位】东华大学旭日工商管理学院，上海 200050
【正文语种】中文
【中图分类】F832.51
【相关文献】
1.基于EGARCH-M模型的沪深300股指期货跨期套利研究——一种修正的协整关系 [J], 张波;刘晓倩
2.基于GARCH模型的沪深300股指期货的跨期套利实证研究 [J], 周希禛
3.GARCH族模型在期货跨期套利中的比较研究 [J], 周亮
4.股指期货跨期套利模型研究与实证分析 [J], 张莉娜
5.我国股指期货对现货市场波动性影响研究——基于GARCH族模型 [J], 蔡逸清
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用AR-GARCH模型是一种常用于金融领域的计量经济学模型，它结合了自回归模型（AR）和广义自回归条件异方差模型（GARCH），被广泛应用于证券套利及风险管理中。

AR-GARCH模型对证券价格进行建模，通过自回归模型来捕捉价格的自相关性。

自回归模型是基于时间序列数据的，它假设未来的价格是过去价格的线性组合，即未来价格的变动受到过去价格变动的影响。

这使得AR-GARCH模型能够较好地捕捉价格的趋势和周期性。

AR-GARCH模型通过广义自回归条件异方差模型来考虑价格波动的异方差性。

异方差是指价格波动的方差不是恒定的，而是随着时间的变化而变化。

GARCH模型能够对价格波动的不稳定性进行建模，通过对过去价格波动的方差进行建模，来预测未来价格波动的方差。

在证券套利中，AR-GARCH模型能够提供重要的信息，帮助投资者更好地理解证券价格的动态变化。

通过AR-GARCH模型，投资者可以了解证券价格的趋势和周期性，从而更好地判断证券的涨跌趋势。

AR-GARCH模型能够提供价格波动的方差预测，帮助投资者评估证券的风险水平。

这对于制定合理的投资策略和风险管理非常重要。

除了在证券套利中的应用，AR-GARCH模型还可以应用于其他金融领域，如期货、期权和外汇市场等。

在期货市场中，AR-GARCH模型可以对期货合约的价格进行建模，帮助投资者预测期货价格的变动和波动，从而进行套利交易。

在期权市场中，AR-GARCH模型可以对期权的价格波动进行建模，帮助投资者评估期权的价格风险。

在外汇市场中，AR-GARCH模型可以对汇率的波动进行建模，帮助投资者预测汇率的变动，从而进行套利交易。

AR-GARCH模型在证券套利中具有广泛的应用价值。

它能够提供关于证券价格趋势和波动的重要信息，帮助投资者进行合理的投资决策和风险管理。

在金融领域中，AR-GARCH模型也是一种重要的计量工具，为投资者提供了更全面和准确的信息，促进了证券市场的有效运行。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用【摘要】AR-GARCH模型是一种经济学中常用的时间序列模型，通过结合自回归模型（AR）和广义自回归条件异方差模型（GARCH），可以更准确地描述金融领域的波动性和风险。

在证券套利中，AR-GARCH模型被广泛应用于价格预测和套利交易策略的制定。

本文通过分析AR-GARCH模型的基本原理、金融领域的应用、具体案例分析以及股票、期货、期权等金融工具的套利策略，探讨了AR-GARCH模型在证券套利中的运用和风险管理。

研究发现，AR-GARCH模型可以有效帮助投资者识别套利机会并降低交易风险，具有良好的实际效果。

未来研究可进一步探讨模型的修正和改进，以提高套利效果和风险控制能力。

AR-GARCH模型在证券套利中具有广阔的应用前景和研究价值。

【关键词】AR-GARCH模型, 证券套利, 金融领域, 套利交易, 风险管理, 股票, 期货, 期权, 案例分析, 实际效果, 未来研究。

1. 引言1.1 研究背景证券市场是金融领域中一个非常重要的领域，投资者在该市场进行交易以获取收益，但同时也面临着很大的风险。

为了有效地进行证券套利，投资者需要使用各种经济学和数学模型来分析市场数据，预测未来价格走势，制定相应的交易策略。

通过对市场数据进行建模和分析，AR-GARCH模型能够帮助投资者识别出市场中存在的套利机会，提供有效的交易策略，从而实现收益最大化。

对AR-GARCH模型在证券套利中的运用进行深入研究具有非常重要的意义。

1.2 研究意义AR-GARCH模型在金融市场上的应用，不仅可以帮助投资者更准确地估计股票、期货、期权等金融工具的风险和波动性，还可以为套利交易提供更为可靠的模型支持。

通过对AR-GARCH模型在证券套利中的运用进行深入研究和分析，可以为投资者提供更多的交易决策参考，同时降低套利交易的风险。

AR-GARCH模型的研究对于金融市场的稳定性和有效性也具有积极的促进作用。

股指期货对A股市场影响的实证分析基于波动性与GARCH模型 2012年3月11日摘要股指期货是以股价指数为标的物的标准化期货合约。

对于股指期货的研究大多集中于对发达市场，新兴市场研究较少。

随着中国经济发展，我国适时推出股指期货，对股指期货的研究和探索具有了重要的现实意义。

近年来沪深300股指期货备受关注，股指期货对A股市场的影响成为专家和学者探讨研究的热点话题。

引入了杠杆交易与做空交易规则的沪深300股指期货以沪深300指数作为交易标的，为投资者提供了风险管理的工具，也改变了国内A股市场的市场环境。

经过研究和探讨，许多学者认为沪深300股指期货对市场收益率波动性会产生影响。

经过近两年实盘运行后，股票市场环境有怎样的改变，尤其是收益波动率的变化程度，是本文需要探讨的问题。

本文以2010年4月16日股指期货上市交易为一个关键的时间点，选取A股市场沪深300指数1665个日收益数据进行分析，揭示股指期货上市运行后，现货市场波动性的实际变化。

，本文以广义自回归条件异方差（GARCH）族模型分析指数日收益率波动性特征，首先通过描述性统计分析，验证沪深300股指日收益率数据的ARCH 效应；进而筛选出最优的拟合模型和参数；最后运用EGARCH模型，通过引入虚拟变量分析沪深300股指期货上市前后的变化，研究指数日收益率的波动性变化程度。

实证分析结果表明，沪深300股指期货的上市交易降低了我国A 股市场日收益率的波动性具有稳定市场的作用。

关键词：股指期货沪深300指数波动性 EGARCH 模型AbstractStock index futures is for the standardization of the subject matter of the stock index futures contract. For stock index futures research mostly concentrates in the developed markets, emerging market research is less. With China's economic development, China properly with stock index futures, stock index futures of research and exploration has the important practical significance.The topic of Stock Index Futures(SIF) is drawing more attention recently in Chinese financial market.Introducing the leverage trading and do trading rules of empty HS300 stock index futures to HS300 index as trade mark, for investors with risk management tool, also changed domestic a-share market market environment. After research and discussion, many scholars believe that csi 300 stock index futures on the market rate of return volatility will have an impact. After nearly two years firm after the operation, the stock market environment what kind of change, especially earnings volatility variations, this paper is to discuss the problem of need.Based on April 16, 2010 stock index futures listed trading as A key point, the selection of A share market HS300 index 1665, income data analysis, this paper stock index futures listed after the operation, the spot market volatility real changes. This paper, the generalized regression conditions heteroscedastic (GARCH) family model analysis index volatility day returns characteristics, first by descriptive statistical analysis, validation HS300 stock index, the ARCH effect yield data; To confirm the best and the fitting model and parameters; Finally using EGARCH model, through the analysis to introduce a virtual variable HS300 stock index futures listed before and after the changes, study the volatility of the day returns index variations.The empirical results show that HS300 stock index futures of the listing of the reduced the A share market in our country, the volatility of the rate of return, and thus show that stock index futures stable in the role of the market.Keywords：HS300，EGARCH model，Velocity, Stock Index Futures引言 (5)一、沪深300股指期货概述 (7)（一）沪深300指数 (7)（二）沪深300股指期货 (7)二、样本描述 (8)（一）样本数据 (8)（二）数据统计描述 (8)（三）J ARQUE-B ERA 检验 (10)三、GARCH模型与ARCH效应检验 (10)（一）自相关性和独立性效应检验： (11)（二）ARCH的LM检验。

AR-GARCH模型在证券套利中的运用
证券套利是投资者在买卖证券时，利用交易市场不同券商之间价格、时间差或汇率等
因素，以来尝试获得利润的一种投资方式。

考虑到该行为涉及到各种风险，因此，证券套
利的风险管理是大家非常关注的话题。

一般来说，为了管理证券套利的风险，主要有两种方式：绝对风险管理和相对风险管理。

绝对风险管理是以市场的总体形势（如股市的波动性、国际货币汇率不稳定等）为基
础进行风险控制，重点是避免大规模的财务损失；直接风险管理则是利用投资者个人宏观
投资策略进行管理，其特点是对立体战略、市场选择、资产配置等非常敏感，重视财务损
失的最小化。

在绝对风险管理和相对风险管理的基础上，建立一套有效的风险管理模型是证券套利
风险管理的关键环节。

而近年来，由于经济、政策等影响，证券市场波动性日益神州，正
态模型就显得力不从心，因此，许多金融机构就开始把EGARCH-GARCH（指数加权平均数向量自回归移动平均）等模型引入，进行更加准确和灵活的风险预测和管理。

EGARCH-GARCH模型是一种可用于分析证券套利风险的经济学模型，它将价格的波动考虑进来，允许反应性的时变预期。

该模型以套利期价之差的时间序列作为自变量，以异方
差为自回归因子进行分析并预测未来波动，从而对套利期价之差次方差直接进行控制和管理。

它还可以利用计算机程序识别套利组合，并进行有效的风险控制。

因此，在实际的证券套利投资中，运用EGARCH-GARCH模型进行风险管理，不仅能有
效降低财务损失，还能提高盈利能力。

但是，值得注意的是，这一过程也存在一定的隐患，需要理性、谨慎的把控，否则风险就会得不偿失。

基于GARCH模型的配对套利策略研究作者：蔡志成陈威杰来源：《时代金融》2014年第03期【摘要】套利交易即对冲交易，其核心在于对交易标的价差的判断，传统套利策略假设价差在交易期内波动性不变，即标准差为常数。

但金融时间序列通常存在异方差效应，本文通过实证发现，利用GARCH模型刻画价差波动，可以较好捕捉交易机会。

【关键词】GARCH模型配对套利 1GARCH模型传统的线性计量经济模型通常假设变量和残差的方差为常数，即根据不同时点的样本，得到残差的方差不随时间改变。

这种假设是不符合实际的，对股票收益率、通货膨胀率等金融时间序列，其波动幅度是随时间改变的。

Engle提出的ARCH模型正是为了解决时间序列异方差问题，但该模型仅有短期记忆性，因此国外学者将该模型推广至GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型。

GARCH（p，q）模型具体形式如下：y■=γ■+■γ■x■+μ■ （1）E（μ■■）=D（μ■）=σ■■=α■+■α■μ■■+■β■σ■■ （2）其中，方程（1）称为均值方程，方程（2）称为方差方程。

显然，条件方差σ■■由μ■■和σ■■共同决定，当μ■■和σ■■很大时条件方差σ■■也必然很大，即过去的扰动项对市场的未来波动有着正向而减缓的影响。

p和q值决定了随机变量y■某一跳跃所持续影响的时间。

因此GARCH（p，q）模型通常能够反映金融市场的变量变化特点，即大幅波动往往集中在某些时间段上，而小幅波动则往往集中于另外一些时间段上。

通常，GARCH（1，1）模型能够描述许多金融时间序列的条件异方差问题，因为该模型可以转化为ARCH（∞）过程，也就是说该模型能够一定程度上反映实际数据的长期记忆特征。

由此，对于建立ARCH模型发现p值较大时，可以采用GARCH模型简化参数估计。

下文利用GARCH模型建立套利策略，并对比基于常数标准差的套利策略进行实证分析。

一、样本的选取本文数据源自万德数据库。

目前融资融券标的700余只，数目较大不利于分析。