股指期货和股票现货市场日内信息传递关系模型的构建

依据我国股指期货和股票现货市场的日内信息结构及信息传递路径图，下文分别构建了基于上午（下午）交易对下午（次日上午）交易产生影响的向量误差修正模型、基于隔夜（午休）信息对上午（下午）交易产生影响的向量误差修正模型以及基于股指期货提前（延迟）交易对股票现货上午交易（隔夜时段）产生影响的EGARCH模型。

1.基于上午（下午）交易对下午（次日上午）交易产生影响的向量误差修正模型

下面，先构建上午交易对下午交易产生影响的向量误差修正模型。为此，令股指期货和股票现货的上午交易收益分别为Rf，AM＝100×ln（Cf，11：30/Of，9：15）和Rs，AM＝100× ln（Cs，11：30/Os，9：30），下午交易收益分别为Rf，PM＝100× ln（Cf，15：15/Cf，13：00）和Rs，PM＝100×ln（Cs，15：00/Cs，13：00），两个误差修正项分别为ecmopen＝ln（Os，-9：30）-ln（Of，-9：15）和ecmAM＝ln（Cs，-11：30）-ln（Cf，-11：30）^[2]，式中：Cf，t和Cs，t分别为股指期货和股票现货t时刻的收盘价格；Of，t和Os，t分别为股指期货和股票现货t时刻的开盘价格。那么，所构建的向量误差修正模型为

式中：εPM＝（εf，PM，εs，PM）′，εPM｜ΩAM～t（0，ΣPM，v）^[3]；v为学生分布（t分布）的自由度，用来刻画Rf，PM和Rs，PM的厚尾特征；εf，PM和εs，PM分别为方程（1.1）和（1.2）的残差项；ΣPM 为2×2阶的条件协方差矩阵；ΩAM为上午时段的信息集。

那么，向量误差修正模型的对数似然函数可设定为

式中：Θ1为待估参数向量；T1为观测数；ΣPM为条件方差协方差矩阵。

当然，如果将Rf，AM和Rs，AM作为被解释变量，向量误差修正项则选择为ecmPM＝ln（Cs，-13：00）-ln（Cf，-13：00）和ecmclose＝ln（Os，-15：00）-ln（Of，-15：15），即可类似构建下午交易对次日上午交易产生影响的向量误差修正模型。

2.基于隔夜（午休）信息对上午（下午）交易产生影响的向量误差修正模型

式中：eAM＝（ef，AM，es，AM）′，eAM｜ΩON～t（0，HAM，v）；v为学生分布的自由度，以刻画Rf，PM和Rs，PM的厚尾特征；ef，AM 和es，AM分别为方程（1.4）和（1.5）的残差项；ΩON为隔夜时段的信息集。

那么，隔夜信息对上午交易产生影响的向量误差修正模型的对数似然函数可表示为

式中：Θ2为待估参数向量；T2为观测数；HAM为条件方差协方差矩阵。

当然，若将Rf，PM和Rs，PM作为被解释变量，误差修正项则选择ecmAM＝ln（Cs，-11：30）-ln（Cf，-11：30）和ecmPM＝ln（Cs，-13：00）-ln（Cf，-13：00），即可类似构建午休信息对下午交易产生影响的向量误差修正模型。

3.股指期货提前和延迟交易对股票现货市场产生影响的EGARCH模型

与股票现货市场的交易时间相比，股指期货的交易时间要早于现货开盘和晚于现货收盘各15分钟。为此，下文将分别对股指期货提前交易对上午交易和延迟交易对隔夜时段的影响进行建模。具体地，设RBFR＝100×ln（C9：30/O9：15）为股指期货提前交易收益，RAM为股票现货市场上午收益。为此，股指期货提前交易对股票现货市场上午交易产生影响的EGARCH模型为

此外，设RAFR＝100×ln（C15：15/O15：00）为股指期货延迟交易收益，RON为昨日收盘至今日开盘的隔夜收益。为此，股指期货延迟交易对股票现货市场隔夜时段产生影响的EGARCH模型为

那么，股指期货提前交易对股票现货上午交易和股指期货延迟交易对隔夜时段产生影响的EGARCH模型的对数似然函数均可表示为

式中：Θ3为待估参数向量；T3为观测数；υt＝υAM或υON。