1.1 研究背景 1
1.1.1 我国期货市场发展现状 1
第1章 引论 1
1.1.2 期货市场价差套利的客观性 6
1.1.3 我国期货市场价差套利交易现状 9
1.2 研究意义 10
1.3 国内外研究现状 11
1.3.1 国外研究现状 11
1.3.2 国内研究现状 17
1.4.1 研究范围的界定 19
1.3.3 发展趋势 19
1.4 研究基本思路及主要研究内容 19
1.4.2 研究思路与方法 20
1.4.3 研究的主要内容 20
1.4.4 研究的主要创新点 21
第2章 期货市场概述 22
2.1 期货的定义 22
2.2 期货市场的产生与发展 23
2.3 我国期货市场的发展情况 24
2.4.1 期货交易与现货交易 25
2.4 期货、现货与远期的关系 25
2.4.2 期货交易与远期交易 26
2.5 期货市场的功能和作用 27
2.5.1 价格发现功能 27
2.5.2 规避风险功能 27
2.5.3 投机功能 28
2.5.4 期货市场的作用 29
2.6 期货市场的组织结构 29
2.6.1 期货交易所 29
2.6.2 结算所 30
2.6.4 期货交易者 31
2.6.3 期货经纪机构 31
2.7 期货品种与合约 32
2.7.1 期货合约的标准化条款 32
2.7.2 期货合约的种类 33
2.8 期货交易制度与交易流程 34
2.8.1 期货交易制度 34
2.8.2 期货交易流程 35
2.9 我国商品期货市场的概况 36
2.9.1 我国期货交易所简介 36
2.9.2 国内主要期货品种 37
3.1 套期保值 48
3.1.1 套期保值的基本含义 48
第3章 期货交易 48
3.1.2 套期保值原理 49
3.1.3 套期保值的方法 51
3.2 期货投机 52
3.2.1 期货投机的含义 52
3.2.2 期货投机的客观必然性 53
3.2.3 期货投机的功能与作用 54
3.2.4 期货投机的适度性分析 55
3.3 价差套利交易 56
3.3.1 跨期套利 57
3.3.2 跨商品套利 58
3.3.3 跨市套利 60
3.3.4 期现套利 61
第4章 期货市场价格特征分析 62
4.1 期货市场有效性 62
4.1.1 单位根检验 63
4.1.2 误差项的序列相关性检验 65
4.1.3 游程检验 67
4.2 期货价格的波动聚集性 68
4.3 期货价格的长程相关性 83
4.4 期货市场量价关系 92
4.5 周日效应与月度效应 93
4.6 期货市场价格发现功能 94
4.7 国内外期货市场相关性 95
第5章 期货定价原理 97
5.1 现货价格、期货价格和期望现货价格的关系 97
5.1.1 期货价格与现货价格 97
5.1.2 期货价格与预期现货价格 98
5.2 预期假设与风险中性定价（Risk-neutral Pricing） 103
5.3 持有成本定价原理（Cost of Carrying Pricing） 104
5.3.1 便利收益（Convenience Yield） 104
5.3.2 持有成本定价模型 105
5.3.3 持有成本定价与套利机会 111
5.3.4 持有成本定价模型的修正 112
5.4 风险溢价定价原理 113
5.4.1 CAPM风险溢价定价 113
5.4.2 消费导向的CAPM（CCAPM）风险收益定价 115
5.4.3 CCAPM线性关系模型 119
5.5 库存效应检验 121
第6章 期货价差套利定价 127
6.1 跨期价差套利定价 127
6.2 跨市价差套利定价 128
6.2.1 运输成本价差套利定价 129
6.3 跨商品价差套利定价 132
6.2.2 跨市价差套利单独定价 132
6.3.1 大豆压榨利润价差套利定价 133
6.3.2 石油裂解套利和电力火花套利 140
6.4 跨市价差套利定价原理检验 141
第7章 最优期货价差套利头寸比例 144
7.1 期望收益 144
7.2 收益的方差 145
7.3 几何分析 146
7.4 资产组合集 148
7.5 期望收益—风险组合的有效集 150
7.6 利率问题 151
7.7 期望收益最大化价差套利头寸比例 153
7.7.1 假设 153
7.7.2 最优价差套利 154
7.7.3 半分离价差套利比 156
7.8 常方差与时变方差的计算 158
7.8.1 双变量VAR模型 158
7.8.2 双变量向量误差修正模型（VECM） 159
7.8.3 双变量GARCH（1,1）模型 159
7.9 最优价差套利头寸比例有效性评价 160
8.1.1 ARMA模型 161
8.1 ARMA模型预测 161
第8章 期货价格预测 161
8.1.2 随机时间序列特性分析 163
8.1.3 模型的识别与建立 165
8.1.4 模型的预测 168
8.2 ARCH模型簇预测 169
8.2.1 ARCH模型 169
8.2.2 GARCH模型 171
8.2.3 （G）ARCH-M模型 172
8.2.4 TGARCH模型 172
8.3.1 向量自回归（VAR） 173
8.3 多元模型 173
8.2.5 EGARCH模型 173
8.3.2 向量误差修正模型（VECM） 174
8.3.3 多元GARCH模型 175
8.4 BP神经网络预测 177
8.4.1 BP神经元 178
8.4.2 BP神经网络 178
8.4.3 BP算法的改进 181
8.4.4 确定BP网络的结构 183
8.4.5 误差的选取 184
8.5 预测精确度的评价指标 185
第9章 期货价差套利风险管理 186
9.1 价差套利风险类型 187
9.2 风险测度与VaR计算 190
9.2.1 VaR的定义 190
9.2.2 获取VaR的方法 192
9.2.3 VaR的计算方法 193
9.2.4 预测波动性 199
9.2.5 压力测试 201
9.3 风险控制措施 203
9.3.1 资金管理 203
9.3.2 通过操作策略控制风险 204
9.3.4 建立有效组织结构 205
9.3.3 保持交易的计划性 205
第10章 期货价差套利交易策略 206
10.1 期货价差套利交易流程 206
10.2 期货市场的期现套利 209
10.2.1 期现套利的种类 209
10.2.2 正向市场条件下的期现套利 209
10.2.3 反向市场条件下的期现套利 210
10.2.4 期现套利交易模型 210
10.2.5 期现套利交易应用案例分析 211
10.3.1 跨期套利的种类 212
10.3 期货市场的跨期套利 212
10.3.2 正向市场牛市套利模型 213
10.3.3 正向市场牛市套利案例分析 214
10.3.4 我国期货市场跨期套利交易的现状 215
10.4 期货市场的跨品种套利 216
10.4.1 跨品种套利的种类 217
10.4.2 大豆和豆粕跨品种套利模型 217
10.4.3 大豆和豆粕跨品种套利案例分析 220
10.5 期货市场的跨市套利 221
10.5.1 跨市套利的种类 221
10.5.2 跨市套利模型——期铜为例 222
10.5.3 期铜跨市套利案例分析 226
第11章 期货价差套利实证研究 228
11.1 数据说明 228
11.2 双变量向量自回归模型 232
11.3 双变量协整模型 236
11.4 双变量GARCH模型 242
11.5 最优期货价差套利头寸比例 243
11.6 方差—协方差法计算VaR 245
11.7 预测 247
参考文献 254