一90- 管理科学学报 2013年11月 来自期货市场外部的信息累积。除内部因素外， 1,2,3)值均为负，而β(i=-1,2,3)值有正有负； 期货市场还受到来自市场外部的经济信息（如货 从|B/B|的数值看，除大豆和小麦的BB| 币政策、财政政策和产业政策)、自然灾害等消息 的影响.例如，我国铜期货市场常受到电力、汽 小于1以外，其他|B:/B|(i=1,2,3)数值均大 车、家电或建筑等行业的影响，对这些行业的信息 于1，这说明除大豆和小麦的中长假日具有一定 较为敏感；同时，由于我国与国外相关市场关联度 的反杠杆效应之外，其他各期货的交易当晚、周末 较高，受国外信息的影响较大；此外，还受到国内 假日和中长假日收益对日间收益的影响多数具有 货币政策等宏观调控因素的影响等.第三，如上 杠杆效应.从条件方差方程的参数统计结果看， 文的统计性描述，这些信息还与时间的累积正相 Y:(i=1,2,3)值均为负，而y(i=1,2,3)值均 关，即非交易时间越长，信息的含量越多，对日间 为正；从|y:/y|的数值看，除铜和铝的|Y/y2I 交易的影响也就越大，以上因素自然会影响投资 小于1外，各期货的|y:/y:|(i=1,2,3)值均大 者的交易行为，导致各期货市场的交易当晚、周末 于1，这意味着除铜和铝周末假日的波动具有反 假日和中长假日收益对日间收益及其波动的预测 杠杆效应外，其他各期货的交易当晚、周末假日和 能力存在诸多差异 中长假日收益对日间波动的影响具有杠杆效应 为刻画基于好消息和坏消息的交易当晚、周 总体而言，我国期货市场的交易当晚、周末假日和 末假日和中长假日对日间收益及其波动预测能力 中长假日收益对收益和波动的预测能力均是非对 的非对称效应，在SV2-MN模型的基础上，模型 称的，除了大豆和小麦的中长假日收益对日间收 SV,-MN将交易当晚、周末假日和中长假日信息分 益与铜和铝的周末假日对日间波动具有一定的反 别分为好消息和坏消息两部分.对模型SV,-MN 杠杆效应之外，其他各期货的交易当晚、周末假日 的参数估计结果如表5所示. 和中长假日信息对日间收益及其波动的影响均具 从条件均值方程的参数统计结果看，B:(i= 有杠杆效应. 表4基于SV2MN模型的参数后验均值 Table 4 The posterior mean of parameters based on SV2-MN model 条件均值 铝 大豆 小麦 a 0.0138(0.0080) 0.0019(0.0052) 0.0196*(0.0100) 0.0091*(0.0104) Ba 0.0328+(0.0152) 0.0926*(0.0144) -0.0363*(0.0147) 0.0152*(0.0137) B -0.0083(0.0105) -0.0210*(0.0088) 0.0146(0.0148) -0.0440"(0.0170) B -0.0183*(0.0203) -0.0278*(0.0172) -0.0157"(0.0277) 0.0526·(0.0268) B 0.0112*(0.0541) -0.0220*(0.0205) -0.0194(0.0362) -0.0569(0.0252) 条件对数方差 铜 培 人豆 小麦 -1.2738*(0.2450) -1.8526·(0.1520) -1.0022*(0.0801) -1.2471*(0.1622) 8 0.9880(0.0044) 0.9652*(0.0088) 0.9560*(0.0128) 0.9610(0.0115) Ya -0.0294*(0.0121) -0.0226*(0.0205) -0.0113*(0.0142) 0.0145*(0.0203) Y -0.0208·(0.0115) -0.0382(0.0238) -0.0240*(0.0175) -0.0459·(0.0207) Y2 0.0394*(0.0215) 0.0065*(0.0448) -0.0643*(0.0310) -0.1062·(0.0366) 名 0.0225*(0.0458) -0.1010·(0.0955) 0.0533·(0.0325) -0.0623(0.0341) 注：表中为基于贝叶斯MCMC估计的SV2-MN模型参数后验均值的估计值，圆括号中数值为标准差：·、·分别表示5%和I%的 置信水平. 万方数据一90一 管理科学学报 2013年11月 来自期货市场外部的信息累积．除内部因素外， 期货市场还受到来自市场外部的经济信息(如货 币政策、财政政策和产业政策)、自然灾害等消息 的影响．例如，我国铜期货市场常受到电力、汽 车、家电或建筑等行业的影响，对这些行业的信息 较为敏感；同时，由于我国与国外相关市场关联度 较高，受国外信息的影响较大；此外，还受到国内 货币政策等宏观调控因素的影响等．第三，如上 文的统计性描述，这些信息还与时问的累积正相 关，即非交易时间越长，信息的含量越多，对日间 交易的影响也就越大．以上因素自然会影响投资 者的交易行为，导致各期货市场的交易当晚、周末 假日和中长假日收益对Et问收益及其波动的预测 能力存在诸多差异． 为刻画基于好消息和坏消息的交易当晚、周 末假日和中长假日对日间收益及其波动预测能力 的非对称效应，在SV：．MN模型的基础上，模型 SV，-MN将交易当晚、周末假日和中长假日信息分 别分为好消息和坏消息两部分．对模型SV，．MN 的参数估计结果如表5所示． 从条件均值方程的参数统计结果看，所(i= 1，2，3)值均为负，而饼(i=1，2，3)值有正有负； 从I卢i佃?I的数值看，除大豆和小麦的l历佃；l 小于1以外，其他I所印?I(i=1，2，3)数值均大 于1，这说明除大豆和小麦的中长假日具有一定 的反杠杆效应之外，其他各期货的交易当晚、周末 假日和中长假日收益对日间收益的影响多数具有 杠杆效应．从条件方差方程的参数统计结果看， yi(i=1，2，3)值均为负，而yj(i=1，2，3)值均 为正；从I 7i／y?l的数值看，除铜和铝的I怯／7；I 小于1外，各期货的I订／yj I(i=1，2，3)值均大 于1，这意味着除铜和铝周末假日的波动具有反 杠杆效应外，其他各期货的交易当晚、周末假日和 中长假日收益对日问波动的影响具有杠杆效应． 总体而言，我国期货市场的交易当晚、周末假日和 中长假日收益对收益和波动的预测能力均是非对 称的，除了大豆和小麦的中长假日收益对日间收 益与铜和铝的周末假日对日间波动具有一定的反 杠杆效应之外，其他各期货的交易当晚、周末假日 和中长假Et信息对日间收益及其波动的影响均具 有杠杆效应． 表4 基于SV2-MN模型的参数后验均值 Table 4 The posterior meal-i of parameters based On SV2一MN model 条件均值 铜 铝 7C且 小麦 饯 0．013 8”(O．008 O) 0．001 9”(0．005 2) 0．019 6“(O．010 0) 0．009 l“(O．010 4) 几 0．032 8”(0．015 2) 0．092 6”(0．014 4) 一0．036 3“(0．014 7) 0．015 2”(0．013 7) 届1 —0．008 3”(0．010 5) 一0．021 0“(O．008 8) 0．014 6”(O．014 8) 一0．044 0”(0．017 0) 卢2 —0．018 3”(0．020 3) 一0．027 8”(0．017 2) 一0．015 7”(0．027 7) 0．052 6’(0．026 8) 尾 0．011 2“(0．054 1) 一0．022 0”(0．020 5) 一0．019 4”(O．036 2) 一0．056 9“(0．025 2) 条件对数方差 铜 铝 人豆 小麦 “ 一1．273 8“(0．245 0) 一1．852 6”(O．152 O) 一1．002 2“(0．080 1) 一L247 1“(0．162 2) 击 0．988 0”(0．004 4) 0．965 2”(0．008 8) 0．956 0”(O．012 8) 0 961 0”(0．011 5) 7d 一0．029 4”(0．012 1) 一0．022 6”(0．020 5) 一0．011 3”(0．014 2) 0．014 5”(0．020 3) 71 —0，020 8”(0、011 5) 一0．038 2“(O．023 8) 一0．024 0”(0，017 51 —0．045 9”(0．020 7) 72 0．039 4”(0．021 5) 0．006 5+(0．044 8) 一0．064 3”(0．031 0) 一0．106 2”(0．036 6) 73 0．022 5“(0．045 8) 一0．101 0”(0．095 5) 0．053 3”(O．032 5) 一0．062 3”(0．034 1) 注：表中为基于贝叶斯NICMC估计的SV2-1VIN模型参数后验均值的估计值，圆括号中数值为标准差；+、”分别表示5％和1％的 置信水平． 万方数据