86 管理科学学报 2013年11月 表1 日间收益和隔夜收益的描述性统计量 Table 1 The descriptive statistics of daytime and overnight returns 日间收益 总隔夜收益 交易当晚 周末假日 中长假日 品种 统计量 g hin i-Di-i iDi-i G-MDi-v 均值 0.0401 -0.0289 -0.0485 0.0506 0.2991 标准差 0.9094 1.3126 1.2798 1.3107 1.7405 偏度 0.1340 -0.7288 -0.9085 -0.1304 -0.8807 峰度 10.8732 11.4708 12.7723 7.9004 5.8810 秀 样本量 3651 3650 2966 713 34 Cor() 0.0134 Cor(rg-i2,-2-i） -0.0863 Cor(,-2D-2） 0.0144 -0.0108 0.0154 均值 0.0222 -0.0381 -0.0452 0.0118 -0.1569 标准差 0.7384 0.9668 0.9809 1.0795 1.6798 偏度 0.2034 -0.4965 -0.2397 -0.8187 -1.4914 峰度 12.1930 13.8659 13.8194 11.1723 11.9821 会 样本量 3444 3443 2718 651 33 Cor() 0.0568 Cor(-2,2-2-i） -0.1150 Cor(f,rlaD-la） -0.0234 -0.0002 -0.0286 均值 0.0107 0.0118 0.0023 0.0266 0.1031 标准差 0.9458 1.0946 1.0170 1.1885 1.4379 偏度 -1.4014 0.9042 0.9580 0.0589 -0.1080 峰度 22.3147 46.5302 59.2162 27.4700 2.6388 大豆 样本量 3305 3304 2619 614 36 Cor() -0.0405 Cor(rti2,2-i） 0.0457 Cor(t,i-i2D-n） -0.0463 -0.0234 -0.0194 均值 0.0101 -0.0083 0.0008 0.0372 0.4999 标准差 1.0272 1.4218 1.2644 1.4245 2.5923 偏度 0.0153 5.0312 6.8986 3.2467 2.8204 峰度 8.5680 101.1054 166.2451 36.4296 11.9126 小麦 样本量 2674 2673 2106 488 38 Cor() 0.0499 Cor() -0.0501 Cor(,-aDa） -0.1378 -0.0331 -0.0871 同时，图1分别给出了各期货合约日间收益 厚尾性，这与表1中峰度的测度结果相吻合.因 和总隔夜收益均值的核密度图，并与真实收益所 此，除选择正态分布外，本文将选择能够刻画厚尾 对应的均值和方差的正态分布进行了比较，可以 性的学生分布、广义误差分布和混合正态分布来 看出，我国商品期货市场日间收益和总隔夜收益 对收益的分布特征加以研究，以试图找到刻画厚 均具有较强的尖峰特征，并表现出一定程度上的 尾性的最佳分布 万方数据一86一 管理科学学报 2013年11月 表1 日间收益和隔夜收益的描述性统计量 Table 1 The descriptive statistics of daytime and overnight returns 日间收益 总隔夜收益 交易当晚 周末假日 中长假日 品种 统计量 r? r卫1／2 r}一1／2D；一l／2 五I／2D11／2 ‘一l／2D；一1／2 均值 0．040 1 —0．028 9 —0．048 5 0．050 6 0．299 1 标准差 0．909 4 1．312 6 1．279 8 1．310 7 1．740 5 偏度 0．134 0 —0．728 8 —0．908 5 —0．130 4 —0．880 7 峰度 10．873 2 11．470 8 12．772 3 7．900 4 5．881 0 铜 样本量 3 651 3 650 2 966 713 34 Cor(r?，r皇1) 0．013 4 Cor(r。n一1／2，r。n一1／2—1) 一0．086 3 Cor(r?，-Tt一1／2D11／2) 0．014 4 —0．010 8 0．015 4 均值 0．022 2 —0．038 1 —0．045 2 O．011 8 一O．156 9 标准差 0．738 4 0．966 8 0．980 9 1．079 5 1．679 8 偏度 0．203 4 —0．496 5 —0．239 7 —0．818 7 —1．491 4 峰度 12．193 0 13．865 9 13．819 4 11．172 3 11．982 1 铝 样本量 3 444 3 443 2 718 65l 33 Cor(r?，od 1) 0．056 8 Cor(r21／2，r21／2—1) 一0．115 0 Cor(r?，rLl／2D11／2) 一0．023 4 —0．000 2 —0．028 6 均值 0．010 7 O．011 8 O．002 3 0．026 6 0．103 1 标准差 0．945 8 1．094 6 1．017 0 1．188 5 1．437 9 偏度 一1．401 4 0．904 2 0．958 0 0．058 9 —0．108 0 峰度 22．314 7 46．530 2 59．216 2 27．470 0 2．638 8 大且 样本量 3 305 3 304 2 619 614 36 Cor(r?，r_-d 1) 一0．040 5 Cor(rT_1／2，rLl／2—1) 0．045 7 Cor(r?，r11／2D11／2) 一0．046 3 —0．023 4 —0．019 4 均值 0．010 1 —0．008 3 O．000 8 0．037 2 0．499 9 标准差 1．027 2 1．421 8 1．264 4 1．424 5 2．592 3 偏度 0．015 3 5．031 2 6．898 6 3．246 7 2．820 4 峰度 8．568 0 101．105 4 166．245 1 36．429 6 11．912 6 小麦 样本量 2 674 2 673 2 106 488 38 Cor(r?，Id 1) 0．049 9 Cor(tl／2，r2_1／2—1) 一0．050 1 Cor(r?，r：1／2D：1／2) 一0．137 8 —0．033 1 —0．087 1 同时，图1分别给出了各期货合约13问收益 和总隔夜收益均值的核密度图，并与真实收益所 对应的均值和方差的正态分布进行了比较．可以 看出，我国商品期货市场日问收益和总隔夜收益 均具有较强的尖峰特征，并表现出一定程度上的 厚尾性，这与表1中峰度的测度结果相吻合．因 此，除选择正态分布外，本文将选择能够刻画厚尾 性的学生分布、广义误差分布和混合正态分布来 对收益的分布特征加以研究，以试图找到刻画厚 尾性的最佳分布． 万方数据