采用Bootstrap数据挖掘方法，本文给出了日间收益、隔夜收益（包括总隔夜收益及分类后的交易当晚、周末假日和中长假日的收益）的描述性统计量（如表2-1所示）。可以看出，各期货合约日间收益和隔夜收益均表现出不同的正、负收益特性；隔夜收益的偏度也表现出不同的左偏和右偏特征；且各日间收益和隔夜收益均具有尖峰厚尾特征。从标准差来看，日间收益的标准差均小于隔夜收益的标准差，这意味着隔夜时段的信息含量大于日间交易时段；并且，各期货合约交易当晚、周末假日和中长假日的标准差均呈递增态势，这说明随着隔夜时间的延长，信息的累积将逐渐增多，隔夜收益的风险也会逐渐增大；总体而言，铜和小麦市场隔夜收益的标准差较大，铝和大豆市场隔夜收益的标准差相对较小。从日间收益的自相关程度上看，除大豆市场日间收益的自相关系数为负值外，铜、铝和小麦市场日间收益的自相关系数均为正值；对隔夜收益而言，除大豆市场的自相关系数为正值外，铜、铝和小麦市场的自相关系数均为负值，且隔夜收益的自相关程度均大于日间收益，由此说明隔夜信息之间的依赖性相对更强。此外，从日间收益与交易当晚、周末假日和中长假日收益之间的关系看，除铜市场中交易当晚和中长假日与日间收益之间的关系为正值之外，铜市场的周末假日和铝、大豆和小麦市场的交易当晚、周末假日和中长假日收益与日间收益之间的自相关系数均为负值，这意味着绝大多数期货市场的隔夜信息对日间交易具有负向影响。
表2-1 日间收益和隔夜收益的描述性统计量
（续表）
（续表）
同时，图2-1分别给出了各期货合约日间收益和总隔夜收益均值的核密度图，并与正态分布进行了比较。可以看出，我国商品期货市场日间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2-1中峰度的测度结果相吻合。因此，除选择正态分布外，我们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。
图2-1 日间收益和隔夜收益均值的核密度估计结果[11]
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