学习笔记:期货投资分析 习题(四)

通常利用单位根检验来检验时间序列的平稳性。常用的单位根检验方法有DF检验和ADF检验。

协整检验通常采用的是E-G两步法。

参数估计作为推断统计的重要内容之一，是在假定总体分布已知的前提下，从总体中按照随机原则抽取样本，并利用样本统计量估计总体的参数。

当峰度大于零时，数据呈尖峰分布，数据分布较集中；当峰度小于零时，数据呈扁平分布，数据分布较分散。

多元线性回归模型的F检验又称为回归方程的显著性检验或整体性检验，反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。

t检验称为回归系数检验；F检验又称为回归方程的显著性检验或整体性检验，反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。

若一个随机过程的均值为0，方差为不变的常数，且序列不存在自相关性，这样的随机过程称为白噪声过程。

MGARCH模型在条件异方差和条件均值之间建立了联系。

数据的离散程度不仅取决于数据自身的变异性，还会受到数值大小和单位的影响。因此在比较不同组数据之间的离散程度时，极差、方差和标准差并不是一个理想的指标。离散系数由于可以消除绝对数值和单位对于度量值的影响，可以更加真实地反映不同组数据之间离散程度的差异。

自由度越小，t分布概率密度函数的图形相对于标准正态分布更平坦；自由度越大，t分布曲线越接近标准正态分布曲线。

随机变量按照时间先后顺序排列得到的集合称为随机过程。随机变量可以是连续的也可以是离散的。若一个随机过程的均值和方差不随时间的改变而改变，且在任何两期之间的协方差值仅依赖两期的距离或滞后长度而不依赖于两期的时点，这样的随机过程称为平稳随机过程；反之，称为非平稳随机过程。

传统的经济模型通常表述的是变量之间的一种“长期均衡”关系，而实际经济数据却是由“非均衡过程”生成的。因此，建模时需要用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程，于是产生了误差修正模型。误差修正模型基本思想是：若变量之间存在协整关系，则表明这些变量之间存在长期均衡关系，但这种长期均衡关系是在短期波动过程的不断调整下得以实现的。

通常有以下两种方法将一个非平稳时间序列转化为平稳时间序列：

（1）差分平稳过程。若一个时间序列为1阶单整，即原序列非平稳，通过1阶差分可使其变为平稳序列。

（2）趋势平稳过程。有些时间序列在其趋势线上是平稳的，因此，将该时间序列对时间进行回归，回归以后得到的残差项是平稳的。

四分位差反映了一组数据中间50%数值的离散情况，数值越大表明该部分数据分布越不集中，离散程度越深。

常见的参数估计包括点估计和区间估计。

数据分布形状的度量指标：1.偏度；2.峰度。

评判一个估计量是否优良应依据以下三个特性：无偏性、有效性、一致性。

对单个样本总体参数的假设检验包括均值检验、比例检验和方差检验。

若一个随机过程的均值为0，方差为不变的常数，且序列不存在自相关性，这样的随机过程称为白噪声过程。

求和自回归移动平均模型由差分运算与ARMA（自回归移动平均）组合得到。

假设检验中犯错误的类型有两种：一种是原假设本来是正确的，却被拒绝了，这种错误被称为弃真错误，即第一类错误，也称α错误；另一种是原假设本来是不正确的，却没有被拒绝，这种错误被称为取伪错误，即第二类错误，也称β错误。

在实际检验中我们希望能尽量避免犯错误，即控制α与β在一个较小值。但当样本容量一定时，α与β的值不会同时减小，因此只能通过增大样本量使两类错误同时变小。

矩估计法、极大似然法、最小二乘法等是常用的点估计方法。

格兰杰检验仅仅是在统计上对两个变量的相互影响关系进行检验，其本质上是对平稳时间序列的一种预测，并不能据此说明两个变量之间存在经济意义上的因果关系。

t检验称为回归系数检验；F检验又称为回归方程的显著性检验或整体性检验，反映的是多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著。

随机变量按照时间先后顺序排列得到的集合称为随机过程。

若一个随机过程的均值和方差不随时间的改变而改变，且在任何两期之间的协方差值仅依赖两期的距离或滞后长度而不依赖于两期的时点，这样的随机过程称为平稳随机过程；反之，称为非平稳随机过程。

ARMA模型的特点在于可以利用时间序列自身的历史数据来预测未来，而不依赖其他变量。

由于时间序列方差齐性方法无法满足资产持有者对于波动率关注的需要，因此需要引入条件异方差模型，也就是ARCH类模型。

参考线性回归的模型检验，判断系数与拟合程度相对应，当F值大于给定显著水平的临界值，说明检验结果拒绝所有系数的参数都为零的假设，即模型线性关系显著。而标准误差在题目中没有给出，预测也无从谈起。因此，该回归方程表现为，拟合效果好，线性关系显著。

国内期货交易所的会员持仓量排名前20位的会员持仓和成交予以公布。

交割品质量标准是期货合约制度设计中的核心内容，是决定期货功能发挥的根基。

当一种商品价格下降（上涨）导致另一种商品的需求减少（增加）时，这两种商品互为替代品。

季节性分析法适合季节性供需变化规律的大宗商品。

一般使用前20名持仓的多空合计数之差来对多空实力进行分析。如果某期货品种或某期货合约多方持仓集中度远大于空方持仓集中度，说明该合约多头掌握主动权，力量较为集中，空方被动，且力量相对分散；反之亦然。

CFTC（美国商品交易委员会）持仓报告可分为商业持仓和非商业持仓两大类。非商业持仓是CFTC（美国商品交易委员会）持仓报告中最核心的内容，被市场视作影响行情的重要因素之一。

影响升贴水大小的因素可以分为现货层面和期货层面。

在现货层面，贸易货物与期货交割品之间的品质差、仓储物流费用以及合理的利润水平等是影响升贴水的主要因素。

在期货层面，期货套期保值交易过程中存在的价差、手续费和资金占用费用等都可能成为影响升贴水的主要因素。

点价交易，通常情况是买卖双方在贸易合同中约定某批次现货的结算价格等于某个期货合约的价格加上一定的升贴水，即：现货结算价格=期货价格+升贴水。

用期货代替库存，是指卖出已经持有的一部分现货并同时买入数量相当的期货合约，最终在适当的时机平仓所买入的期货并买回现货。在此过程中，企业实质上是在卖出基差，需要着重关注两个问题：一是交易的时机；二是期货替代的规模。

升贴水是升水和贴水的简称，通常约定升水是大于零的数字，表示该批货物的价格要大于相应的期货价格，而贴水则是小于零的数字，表示货物的价格小于相应的期货价格。

影响升贴水大小的因素可以分为现货层面和期货层面。

通常情况是买卖双方在贸易合同中约定某批次现货的结算价格等于某个期货合约的价格加上一定的升贴水。

除了RJ/CRB商品指数，还可以用CTA策略指数作为大宗商品的代表。

大宗商品期货和债券可以作为抗通胀产品的投资标的。农产品不易保存，故一般不将其作为抗通胀产品的投资标的。通货膨胀时货币贬值，其不具备抗通胀的功能。

“保险+期货”业务将价格风险引入保险产品的承保范围，通过价格险、收入险等保险产品为农业经营者提供价格风险管理工具，转移其面临的价格波动风险。

保险公司向期货经营机构购买场外期权产品，价格风险转移给期货经营机构。

季节性分析最直接的手段是绘制出价格运行走势图，按照月份或者季节，分别寻找其价格运行背后的季节性及逻辑背景，为展望市场运行和把握交易机会提供直观的方法。

在进行期货价格区间判断的时候，投资者可以把期货产品的生产成本线或对应企业的盈亏线作为确定价格运行区间底部或顶部的重要参考指标。