下载文档原格式
一、引言统计套利最早起源于配对交易，即寻找两只价格波动高度相关的证券，并认为当二者的价格走势相对历史呈现较大偏离之时存在纠偏效应，此时做多价格低位证券并做空价格高位证券，并在价格水平回复均衡状态后进行相反头寸的操作以获取价差变动的收益。
该策略思路简洁明了，其核心在于价格的均值回复特性，同时凭借能够独立于市场行情以较小的波动性获取相对稳定的收益从而在各类产品的交易中均有实践意义。
相比现货市场，期货市场由于具有完备的日内交易与做空机制，配合较高的市场流动性，更有利于利用统计套利策略进行高频交易。
由于我国金融期货推出时间较晚，尤其是国债期货市场运行时间较短且流动性相较股指期货有所减弱，套利研究大多集中于商品与股指。
但随着资本市场的不断完善，10年期国债期货成交量已从2015年推出时的日均8635手逐年增长至2020年的65482手，故本文在探究10年期国债期货主力与次主力合约跨期套利策略有效性的基础上，针对学界少有关注的策略择时手段展开深入分析，以期丰富我国国债期货市场的统计套利研究，为投资者提供借鉴。
二、文献综述（一）统计套利方法总述纵观学界统计套利的研究方法，大体可包含如下五类：第一，最小距离法。
计算标的资产间标准化价格序列的欧式距离后，选取距离最小的产品作为交易对象，当价差偏离均衡值时建仓并在均值回复时平仓收稿日期：2020-12-18作者简介：程昊，男，安徽合肥人，硕士，供职于安信证券固定收益部，研究方向为货币政策、固定收益证券投资策略。
朱芳草，女，浙江金华人，硕士，供职于天津银行资产管理部，研究方向为地方政府和企业行为、固定收益市场分析。
黄龙涛，男，福建南平人，中国人民大学国际学院，研究方向为固定收益分析、货币利率体系。
国债期货跨期价差分析与统计套利研究程昊朱芳草黄龙涛（安信证券，北京100000；天津银行，北京100000；中国人民大学，江苏苏州215000）摘要：在我国国债期货市场活跃度与交易量稳步提升的现实基础上，本文探究国债期货跨期统计套利策略的有效性以及如何在投资实践中发挥最大效用。
一、引言２０２０年初以来，受新冠疫情、原油协议等各突发事件的影响，全球多地沪港通交叉上市公司股票基于协整关系的配对交易方法张益硕 王玉茹本文研究的配对交易改进了常见的基于协整关系的配对交易方法，在沪港股票市场交易互联互通机制中的A+H交叉上市公司中选择配对配对交易；协整关系；样本内检验；样本外检验股票市场均表现疲软，美股更是经历了前所未有的连续四次熔断。
在市场整体表现不理想、未来走势难以准确预测的前提下，投资者可以通过采取配对交易这一市场中性的投资策略，在规避风险的同时实现较为理想的收益。
本文研究的配对交易改进了常见的基于协整关系的配对交易方法，在沪港股票市场交易互联互通机制中的Ａ＋Ｈ交叉上市公司中选择配对资产，充分利用沪港通机制下跨市场交易的便利性，为投资者提供了一种有效的风险对冲方法。
本研究选取２０１４２０１９的交易数据进行实证分析，结果表明本文提出的配对交易方法可以实现较为稳定的收益。
二、研究背景配对交易起源于２０世纪８０年代中期，首先由Ｍｏｒｇａｎ Ｓｔａｎｌｅｙ公司的数量交易团队设计并运用，其作为市场中性策略逐渐被投资者和投资机构认可。
传统的配对交易方法主要有以下三种：最小距离法、随机价差法、协整法。
最小距离法是一种非参数化方法，是用与给定股票价格时间序列的价差平方和最小的股票构成股票对，超过阈值（即配对股票价差序列的样本标准差的两倍）则进行交易；随机价差法对资产价差序列利用状态空间模型进行建模，交易者可计算价差返回到其长期均值的时间，从而对期望持有时间和期望收益等进行计算；协整法基于股票价格序列的协整关系选择配对股票对，当股票价格变动使得配对股票价差偏离均值达到一定程度，则产生交易信号，并在价差回复到均值水平时平仓。
三种常用的传统的配对方法比较而言，国内外研究中多采用的是协整法和随机价差法。
针对配对交易股票对的筛选方法，已经有很多国外的学者进行了深入的理论研究和实证分析。
Ｇａｔｅｖ（２００６）等人通过计算股票价格序列间的欧氏距离或者标准化的股票价格序列间的平方距离和来度量价差，通过使标准化的股票价格序列间的平方距离最小化来进行配对选择，当两者之间标准化序列的差超过某个临界值则产生交易，由此提出了最小距离法；Ｅｌｌｉｏｔｔ （２００５）等人认为配对资产的价差是一个随机过程，若该价差满足均值回复性质，则可以采用高斯－马尔科夫过程对其建模，通过比较价差序列的真实观测与标准模型的预测值来制定适当的投资策略，提出了随机价差法。
贵州商学院学报Journal of Guizhou University of Commerce 2020年12月第33卷第4期Dec. 2020Vol. 33 No. 4中国国债收益率曲线的拟合及预测研究牛晓健#，邓昕妤2(1.2.复旦大学经济学院，上海200433 )摘要：随着我国利率市场化的推进，国债的价格形成及其收益率曲线的完善在利率定价中发挥着越来越关键的作用，国债收益率曲线的预测对于金融机构利率风险管理至关重要。
本文以 wind 中的中债国债即期收益率数据为样本，利用动态Nelson-Siegel 模型拟合出样本内的收益率 曲线，根据拟合的收益率曲线做出预测。
拟合分为两步：第一步，先后使用了非线性最小二乘法 和卡尔曼滤波法，估计出模型中的非线性参数衰减因子，从而使结果更稳定；第二步，使用线性最 小二乘法，估计出模型中的线性参数序列为水平因子、斜率因子和曲度因子。
预测分为两步：第 一步，利用NARX 动态神经网络方法对水平因子、斜率因子和曲度因子做预测；第二步，根据预 测的下期的三个因子值和拟合过程中确定的衰减因子，得到下期的预测的收益率随期限变化的 函数。
并据此绘制该预测的函数图像。
结果表明该方法较好地预测了国债收益率曲线的变动规 律，具有一定的应用价值，可以据此制定合适的国债交易策略，也可为金融机构进行利率风险管 理提供一定的决策参考。
关键词：国债收益率曲线；卡尔曼滤波法；NARX 动态神经网络;利率预测中图分类号：F830 文献标识码:A 文章编号：1671 -9549(2020)04 -0009 -10Research on Fitting and Prediction of China? Treasury Bond Yield CurvesNiu Xiao-jian 1 ,Deng Xin-yu 2(1.2. School of Economics ,Fudan University ,Shanghot 200433)Abstract ： With the advencement of interest rate marketization , the formation of national debt prices and the improvement of its yielS curves play an increasingy criticeS rols in interest rate pricing. The prediction of the national debt yield curve is crucial for financiaS institutions' interest rate risk manaaement. Thio paper takes the data of China Bond NationaS Debt Spot YielS in wind as a sample,uses the dynamic Nelson-Sieeei modei te fit the yielf curve in the sample,and makes the prediction based on the fitted yield curve. The fitting is divided inte two steps : the first step is te use the nonlinear least squares method and the Kalman filter method te estimate the nonlinear parameter attenuation factor in the model,so as te make the result more stable. In the second step , this papee uses linear least squares multiplication method and the linear parameter sequencc in the model is estimated as horizontal factoe, slope factoe and curvature factoe The prediction is divided into two steps ：the first step is to use the NARX dynamic neural network method to predict the horizontal factoe, the slope factoe and the curvature factoe ； the second step is to predict the next three factoe values and the attenuation determined during the fitting process , then get the function of the predicted return rate of the next period with the change of the period. Based on previous step, the predicted function iniaae is drawn. The results show that the method canpredict the changing law of the yield curve of government bonds well , and has certain application value. It can formulate appropriate government bond trading strateaies based on this method , and it can aO 。
任务契合度、互动性与消费者购买网络直播生鲜农产品意愿基于SOR理论的多群组分析一、概述随着信息技术的迅猛发展和网络应用的广泛普及，网络直播作为一种新兴的营销方式，正逐渐改变着消费者的购物习惯。
特别是在生鲜农产品领域，网络直播以其直观、生动的特点，为消费者提供了全新的购物体验。
对于生鲜农产品这一特殊商品，如何在网络直播中有效传递商品信息，提升消费者的购买意愿，成为了亟待解决的问题。
本研究以任务契合度、互动性和消费者购买网络直播生鲜农产品意愿为核心，基于SOR（StimulusOrganismResponse）理论，通过多群组分析的方法，深入探讨影响消费者购买意愿的关键因素，以期为生鲜农产品网络直播营销提供理论支持和实践指导。
SOR理论作为一种经典的消费者行为理论，强调刺激、有机体和反应之间的动态互动关系。
在网络直播环境下，刺激因素包括直播内容的呈现、主播与消费者的互动等，这些因素共同作用于消费者，影响其心理和行为反应。
本研究以任务契合度和互动性为自变量，探讨它们对消费者购买意愿的影响机制。
任务契合度指的是直播内容与消费者购买目标的一致性程度，而互动性则反映了消费者在网络直播中的参与程度。
通过多群组分析，本研究将消费者划分为不同的群体，比较不同群体在任务契合度和互动性对购买意愿影响上的差异。
这有助于更深入地理解消费者行为的多样性，为生鲜农产品网络直播营销提供更具针对性的策略建议。
本研究旨在探讨任务契合度、互动性与消费者购买网络直播生鲜农产品意愿之间的关系，以及这些关系在不同消费者群体中的差异性。
通过这一研究，我们期望能够为生鲜农产品网络直播营销的实践提供有益的启示和指导。
1. 研究背景：介绍网络直播生鲜农产品的发展现状和消费者购买意愿的重要性。
在近年来电子商务的蓬勃发展中，网络直播作为新兴的营销模式异军突起，尤其在网络生鲜农产品领域展现出独特的魅力与强大的市场潜力。
随着互联网技术的不断革新与消费者购物习惯的变迁，网络直播凭借其即时互动性、场景真实性以及强烈的娱乐属性，重塑了农产品的传统销售格局。
基于O-U模型的雾霾指数期权定价研究作者：叶芳池来源：《商讯·公司金融》 2018年第2期摘要：近年来，雾霾天气的频繁出现给社会生产生活造成了严重的影响，对企业经营，国民健康造成的影响更是不可计数。
不同于传统对雾霾防控的研究，如汽车限行、工厂减排等手段，本文立足于雾霾现状，以Ｏ－Ｕ模型为基础，采用时间序列建模方法，分析了成都２０１３年１２月～２０１７年１０月的日ＰＭ２．５浓度的动态变化，同时对模型参数进行估计，并用２０１７年１１月到１２月的日ＰＭ２．５浓度来检验模型预测精确度，在此基础上，设计出雾霾指数期权，并用蒙特卡罗方法模拟定价，试图借此来对冲因雾霾浓度变化造成的经营风险。
研究结果表明：Ｏ－Ｕ模型与时间序列建模相结合方法能够提高ＰＭ２．５浓度变动预测精确度，而借助蒙特卡罗模拟方法，完全可以对雾霾指数期权产品的实现合理定价。
文章最后，将设计出的期权产品拟用到旅游业、空气净化业、航空业等行业进行检验，我们发现这些行业的经营风险确实在很大程度上得到对冲。
一、研究背景及方法介绍１．研究背景近年，我国正在面临越来越大的环保压力，其中大气污染尤其是雾霾已经对经济的持续发展、人民群众的健康诉求产生了极大威胁。
据评估，仅２０１３年１月因雾霾造成的全国交通和健康损失达２３０亿人民币。
与此同时，来自中科院上海光伏系统实证研究显示，雾霾会降低光伏发电效率、减少太阳能光伏发电量；由于雾霾会影响大气溶胶的光学性质，从而缩短了日照时间使得农作物无法充分光合作用，造成农作物减产；雾霾对旅游业也有着直接影响。
ＰＭ２．５也严重威胁着人体健康，如何有效控制雾霾天气给人民健康、国民经济、行业企业带来的风险，成为当下必须解决的难题。
除了上述说到的宏观层面的方法，我们设想在货币市场设计一种期权产品，利用虚拟经济的金融手段规避金融风险。
在国际上，天气衍生品已有定式，如美国芝加哥期货交易所上的气温指数期权、降雨指数期权以及降霜指数期权。
院系：工商管理学院专业班级：营销0602班学生姓名：杨晓叶指导教师：李翔学号： 1061340225 译文成绩：≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈≈华北电力大学毕业设计（论文）译文部分原文著作（期刊）名称：Linking Marketing Strategy to Customer Value:Implications for Technology Marketers作者：Robert R. Harmon，Greg Laird原文出版单位：Innovation in Technology Management原文出版时间：2002年原文出版地点：Innovation in Technology Management营销战略应用于客户价值：技术营销的启示摘要客户价值需求和主要的公司价值生产活动之间的强烈的抽象联系是产生优秀客户关系根据的基础。
对于一个特定的产品类别，客户们经常对产品、品牌以及供应商产生期待。
然后这些价值期待经常转而影响客户的兴趣和对特定产品和服务的购买打算。
本文阐述了一个模型，这个模型是将市场战略连接到驱使购买技术产品决定的客户价值上。
1 引言在Hammer和Champy1993年出版的公司再造中为一场横扫已经横扫美国大多数企业的火中又加了一把。
这种现象有许多说法，其中包括对这个公司进行“重建”、“重铸”、“缩减”、“扁平化”、“正规化”、以及“再造”。
这项活动超过十年，最终的成绩确并不是很惊人。
超过50%的再造努力经营成果未达到预期的估计结果。
就像Baldrige Award 那样申请著名质量奖，和出席全面质量管理（TQM）会议那样，从19世纪90年代就已经剧烈下降。
公司已经放弃了整个过程，完全放弃了全面质量管理和流程的再造方案。
什么出了错？主要是由于企业的再造使得经营成本在短期内减少。
但是重点是没有减少未对客户创造价值做出贡献的费用。
不幸的是，许多被降低的成本是来自人事裁员，而不是从产品或工艺的改善方面降低的。
《管理世界》(月刊)2009年第10期摘要：不知名品牌与知名品牌的联合对提升新品牌或不知名品牌资产的有效性，已得到西方学者的普遍认同。
然而，由于该联合中合伙品牌的不对等地位，西方学者对该联合的消费者评价及其影响机理仍有不少分歧。
本文在理论推演的基础上，提出了品牌联合评价的二维结构，构建了品牌联合评价及其影响因素的概念模型，选择选购品为研究刺激物，在中国市场上进行了实验研究。
结果表明：品牌联合评价不仅具有二维性，而且在合伙品牌评价对联合品牌评价的影响上具有明显的维度差异；不知名品牌与知名品牌在该联合中的获益途径和对联合品牌评价的影响各不相同；联合匹配性和消费经验对联合品牌评价分别产生最为显著的直接影响和调节影响。
关键词：品牌联合消费者评价二维结构影响因素一、引言随着品牌资产提升问题研究的深入，品牌联合受到国内外学者越来越多的关注。
研究发现，当品牌资产的提升在短期内看到天花板的时候，品牌联合将可能带来惊喜与新效率（Blackett and Boad,1999）。
品牌联合能够使高品牌资产合伙品牌受欢迎的属性渗透到与其联合的不知名品牌中（Washburn et al.,2004），从而被越来越多的公司所接受，成为提升新品牌或不知名品牌资产的有效途径（Gammoh et al.,2006）。
为探讨品牌联合对品牌资产提升的有效性，西方学者们对不知名品牌与知名品牌的联合进行了一系列的探索和研究。
尽管学者们对这种品牌联合能够有效提升不知名品牌资产这一观点已经基本形成共识，但是对于知名与不知名合伙品牌对联合品牌消费者评价的贡献谁大谁小、知名与不知名合伙品牌在品牌联合中获得的溢出效应谁多谁少等问题还没有形成一致的看法。
如，Simonin 和Ruth （1998）以知名汽车品牌与不知名电子芯片品牌的联合为刺激物在美国一所大学的师生样本中进行了研究，结果表明消费者对联合品牌表现出较高的态度偏好，知名合伙品牌对联合品牌积极评价的贡献更多但获得的溢出效应更少，相反，不知名合伙品牌则是贡献少而获益多。
