伴随着我国资本市场的发展和投资者规避风险的迫切需求,我国沪深300指数期货合约于2010年4月16日在上海期货交易所正式推出。正如学者简军在《股指期货》中的描述“股指期货的推出,金融期货市场的一小步,却是中国资本市场的一大步”,股指期货合约在这近两年的发展中,成交量和交易额不断攀升,市场的资金规模不断扩大,流动性不断提高,整个市场呈现出良好的发展态势。它的推出不仅为中国资本市场提供了有力的金融风险管理工具,而且更重要的是为市场提供了套期保值、投机和套利等新的市场功能,尤其是在我国股指期货刚刚推出的前几年,在市场还不够成熟的情况下,若投资者能运用合理的套利策略准确抓住套利机会就能获得更大的无风险差价收益。因此,针对我国股指期货市场套利机会以及相关套利模型的研究,具有非常深远而且极具意义的的现实价值。从国内外有关股指期货套利的相关研究来看,国外的研究比较深入和全面：研究范围包括了套利产生的原因、套利机会、套利反应的速度和套利方法研究等,在对套利模型的选择中,不仅仅局限于持有成本理论和协整模型,更是有不少学者提出了无套利定价、贝叶斯统计方法和阈值协整等理论。而国内的研究大多集中于股指期货套利的相关理论原理和套利策略的模型选择两个方面,在套利模型的选择上,大多数研究都是建立在持有成本理论基础上的,但其由于存在理论假设严格、股息率不确定、开平仓标准不明确等缺点,而且在模型参数的设置上存在分歧,从而使模型的结论带有主观性。因此本文的研究目的是将阈值协整模型应用到我国沪深300股指期货期现套利中,为我国股指期货套利模型的研究提供一个新的视觉。本文的研究中心在于阈值协整模型在我国沪深300股指期货期现套利中的运用以及套利效果分析。首先引入自激励阈值自回归模型来解释误差修正项的非线性动态机制,利用我国沪深300股指期货和现货价格的5分钟高频数据进行实证研究,证明我国沪深300股指期货和现货间的均衡误差项能够由一个三机制(即两阈值)的SETAR模型来描述,同时相对于线性自回归模型,通过比较我们可以清晰的知道这一模型对数据的整体拟合效果更优。接着在证实阈值协整模型同样适用于我国股指期货市场和现货市场后,我们可以利用SETAR模型中估计的阈值来进行套利操作,并给出在这种阈值协整关系下进行无风险套利的策略。最后,将阈值协整模型的套利效果与基于持有成本理论的套利模型进行比较,分别对两个时间段的数据在套利机会和套利收益等特征方面的差异性进行对比分析,最后得出结论。在研究方法的选择上,本文主要采用理论分析和实证研究相结合,定性分析和定量研究相结合的研究方式。在整个研究过程中运用Hansen的格子搜索法估计阈值协整模型的阈值和协整向量,同时利用SUP-WALD统计量检验模型整体的显著性,并且用Bootstrap方法模拟统计量的渐进分布。在计量工具的运用上主要是利用R软件的程序包、EVIEWS和EXCEL来实现。本文的结构框架主要分为六个部分：第一章前言,前言部分首先介绍了我国股指期货推出的背景以及本文研究的意义,然后从持有成本理论、协整理论和阈值协整理论三个方面对相关文献进行回顾和分析,最后提出本文的主要研究内容和创新点。第二章套利相关概念和基本原理。第三章几种常见的股指期货套利模型对比,主要介绍了目前常用的几种套利模型并对其进行对比分析。第四章实证研究,将阈值协整模型运用到我国期货市场和现货市场中,分别采用大盘处于上升阶段和下降阶段的两个时间段数据验证阈值协整模型或SETAR模型在我国股指期货期现套利中的适用性。第五章套利效果分析,主要是从套利机会和套利收益两个方面对基于阈值协整的套利模型和基于持有成本理论的套利模型进行对比分析。第六章结论与展望。通过实证分析和研究,本文得出了以下结论：1、阈值协整模型在我国期货市场和现货市场中的运用是可行的,我国沪深300股指期货和现货间的均衡误差项能够由一个三机制(即两阈值)的自激励阈值自回归模型(SETAR模型)来描述,而且与线性自回归模型和两机制的SETAR模型相比,该模型对数据的整体拟合效果更优。2、在证明阈值协整模型的适用性后,我们可以利用SETAR模型中估计的阈值来构建无套利区间,并利用该无套利区间选择合适的套利时机进行套利操作。这为今后分析我国股指期货期现套利提供了一条新的途径。3、通过将基于阈值协整的套利模型与基于持有成本理论的套利模型进行对比分析,结果显示在本文所选样本中,阈值协整模型能获得更多的套利机会和套利收益。(1)从套利机会来看：两模型均得出我国套利机会高达40%以上的结论,这充分说明目前我国期货市场中存在较大的套利空间。笔者认为导致我国目前存在大量套利机会的原因主要有以下三个方面：一是我国资本市场不够成熟；二是我国机构投资者较少,大部分是散户,市场不理性因素较多,不够有效；三是市场对现货市场做空的相关政策约束和头寸限制造成市场流动性不强而存在大量的套利机会。(2)从套利收益来看：基于阈值协整的套利模型获得的平均套利收益率高于基于持有成本理论的套利模型,并且正向套利收益率和负向套利收益率均满足以上关系,两者的计算结果也是一致的。这正充分说明我国股指期货市场不仅存在大量的套利机会,而且套利收益也是非常可观的。本文的创新之处在于：1、在数据的选择上,采用的是股指期货正式推出后的真实交易数据。由于考虑到在大盘处于上升和下降阶段时,股指期货套利可能会表现出不同的特征,我们分别选择大盘处于上升和下降阶段的两个样本进行研究,以证明阈值协整模型在两个时期的适用性,因此结果具有代表性；而且考虑到价差的日内波动,本文的研究数据采用的是5分钟高频价格数据。2、在模型的选择上,本文首次将阈值协整理论运用到我国股指期货期现套利中,提出了基于SETAR模型的格子搜索法和SUP-WALD检验,并利用R软件来实现实证结果。3、在现货的选择中,本文结合沪深300ETF即将推出的背景,舍弃了以往研究中利用ETF组合来模拟现货的方法,而是直接采用沪深300指数价格序列作为现货进行实证分析。这是因为从相关性来看,沪深300ETF基金与沪深300指数的相关度高,待沪深300ETF正式推出后套利的跟踪误差率将大幅降低。然而,受知识水平和统计软件操作能力的限制,本文尚有很多不足之处和有待进一步研究的地方。可简要归纳为以下几点：1、在样本的选择上,由于股指期货推出以来,市场都处于弱市,大盘处于下降阶段的占比远高于上升阶段,这就导致本文所选择的大盘处于上升阶段的样本不足。2、在模型的选择上,尽管自激励阈值自回归模型被国外广泛运用到金融时问序列的非线性动态关系分析中,但是也有学者指出,其他的非线性模型如平滑转移自回归模型在分析某些变量时是更有效的,而本文只是验证了SETAR模型的有效性,没有对其他非线性模型进行进一步的研究。因此进一步利用其它非线性模型进行分析是有价值和意义的。3、在阈值的估计和模型的检验上,由于时间和技术因素,本文只是采用了格子搜索法对参数进行估计,构造SUP-WALD统计量对模型进行检验,然而我们还可以考虑重排自回归、贝叶斯等其他方法。结合多种方法进行比较可能会有新的发现。4、在模型的设立中,本文没有考虑持仓量和波动率集群等因素,在进一步的建模中应该考虑把这些特征引入到模型中,更复杂的模型还应考虑中国市场投资者的非理性情绪以及中国股市信息泄露较为严重等特点。5、在套利机会和套利收益的研究上,由于缺乏相应的程序化运作来准确确定套利的触发点和终止点,并计算相应时期的套利收益,本文只是采取了一种大致的计算公式进行近似分析,从而导致其结论可能存在偏差。6、在进行实证研究的过程中,我们同时得出了以下结论：第一,基于阈值协整和持有成本理论的套利模型都可以得出在在2011年下半年大盘处于下降阶段时的套利机会是低于2012年大盘处于上升阶段的套利机会的结论；第二,利用阈值协整模型能够及时捕获到很多负向套利机会,而基于持有成本模型计算出的负向套利机会很少；第三,基于持有成本模型计算的正向套利收益率高于负向套利收益率,而基于阈值协整模型计算的负向套利收益率高于正向套利收益率。虽然这些结论不是本文的主要研究内容,但这里笔者将其进行归纳,希望能为今后的研究提供一点思路。