【摘 要】
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本文利用时变系数协整回归模型检测金融时间序列的结构突变点，并用检测出的变点建立变结构协整模型，将其运用到IF1707和IF1706两个期货合约的高频交易数据的统计套利研究中，结果
【机 构】
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武汉理工大学,武汉谱数科技有限公司
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本文利用时变系数协整回归模型检测金融时间序列的结构突变点，并用检测出的变点建立变结构协整模型，将其运用到IF1707和IF1706两个期货合约的高频交易数据的统计套利研究中，结果表明：检测出的变结构点的个数与时变系数模型中Chebyshev时间多项式的阶数相同，而且基于时变系数协整模型检测的两个变点的套利绩效明显优于普通协整模型下的套利绩效，同时也表明进行统计套利时并不是考虑的变点个数越多越好，选择合适的变点时刻能捕捉到更多的交易机会和更高的收益率。
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