【摘 要】
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螺纹钢期货价格发现功能研究对我国钢铁行业提高竞争力,争取钢铁成品和铁矿石定价权,引导螺纹钢期货市场健康发展具有重要作用。本文在向量误差修正模型(VEC)中引入剔除残差
【机 构】
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西北农林科技大学经济管理学院,西北工业大学人文与经法学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(71503199,71403215);国家自然科学基金面上项目(71373207,71471027);国家自然科学基金重点项目(71731003);中国博士后科学基金第九批特别资助项目(2016T90957);中央高校基本科研业务费人文社科专项(2015RWYB09);西北农林科技大学“青年英才培育计划”资助项目(Z109021717)
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螺纹钢期货价格发现功能研究对我国钢铁行业提高竞争力,争取钢铁成品和铁矿石定价权,引导螺纹钢期货市场健康发展具有重要作用。本文在向量误差修正模型(VEC)中引入剔除残差相关性的最小二乘算法,构建了用于测度期现货市场价格发现功能的永久短暂PT和信息份额IS共同因子模型,弥补了现有VEC模型由于求得的期现货残差序列相关性较大,导致PT和IS模型测算的信息贡献度存在较大差异的不足。在此基础上,利用2011年1月至2014年11月中国螺纹钢期现货市场933个日交易数据,验证了模型的有效性。
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