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摘要
针对高频数据背景下基于股指期货套高频数据的最优期保值比例的确定问题,收集并处理沪深300指数期货与现货日度频率及5 min频率的最高价、最低价和收盘价,综合使用金融时间序列的相关分析方法,建立OLS、B-VAR、ECM和ECM-GARCH等模型,使用EViews软件实现,结合风险最小化原则,使用收益方差法评估套期保值绩效,最终得到日度频率和5 min频率收益率序列下各模型的套期保值比率并分析了套期保值绩效,发现日度频率数据下,各模型套保绩效差别较大,套保技术对套保绩效有较大影响;5 min频率数据下,各模型套保绩效差别很小,即信息效率的提高可以弥补技术效率的不足.
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