| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-14页 |
| 1.3 文献综述 | 第14-18页 |
| 1.3.1 国内文献综述 | 第14-16页 |
| 1.3.2 国外文献综述 | 第16-18页 |
| 1.3.3 综述小结 | 第18页 |
| 1.4 本文内容结构安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本文创新与不足 | 第19-20页 |
| 2 基础理论概述 | 第20-35页 |
| 2.1 基差与基差风险 | 第20-24页 |
| 2.1.1 基差的定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基差与正反向市场 | 第21页 |
| 2.1.3 基差风险的定义 | 第21-22页 |
| 2.1.4 基差风险产生原因 | 第22-23页 |
| 2.1.5 基差交易 | 第23-24页 |
| 2.2 套期保值 | 第24-27页 |
| 2.2.1 套期保值定义 | 第24-25页 |
| 2.2.2 套期保值实现的基础 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基差与套期保值 | 第26-27页 |
| 2.3 期现套利 | 第27-29页 |
| 2.3.1 期现套利定义 | 第27-28页 |
| 2.3.2 无套利区间 | 第28页 |
| 2.3.3 期现套利流程 | 第28-29页 |
| 2.4 金融市场异象相关理论及假设 | 第29-35页 |
| 2.4.1 日历效应和非对称性 | 第29-31页 |
| 2.4.2 有效市场假说 | 第31-32页 |
| 2.4.3 金融市场异象相关理论解释 | 第32-35页 |
| 3 数据选取与统计分析 | 第35-43页 |
| 3.1 数据来源与样本选取 | 第35页 |
| 3.2 数据统计分析 | 第35-43页 |
| 3.2.1 基差数据的选取 | 第35-36页 |
| 3.2.2 数据描述性统计分析 | 第36-38页 |
| 3.2.3 平稳性检验 | 第38-39页 |
| 3.2.4 自相关性检验 | 第39-41页 |
| 3.2.5 ARCH效应检验（异方差检验） | 第41-43页 |
| 4 基差非对称性和日历效应模型选择和实证分析 | 第43-51页 |
| 4.1 ARCH和GARCH模型 | 第43-44页 |
| 4.1.1 ARCH模型 | 第43页 |
| 4.1.2 GARCH模型 | 第43-44页 |
| 4.2 TGARCH和EGARCH模型 | 第44-45页 |
| 4.2.1 TGARCH模型 | 第44页 |
| 4.2.2 EGARCH模型 | 第44-45页 |
| 4.3 建立AR(1)-EGARCH(1,1)模型 | 第45-46页 |
| 4.4 AR(1)-EGARCH(1,1)模型回归分析与检验 | 第46-48页 |
| 4.4.1 AR(1)-EGARCH(1.1)模型回归结果 | 第46-47页 |
| 4.4.2 ARCH效应检验 | 第47页 |
| 4.4.3 自相关检验 | 第47-48页 |
| 4.5 基差非对称性与日历效应分析 | 第48-51页 |
| 5 结论与政策建议 | 第51-55页 |
| 5.1 结论 | 第51-52页 |
| 5.2 政策建议 | 第52-55页 |
| 5.2.1 选择有利的套保和套利时机 | 第52页 |
| 5.2.2 提高投资者素质，完善投资者结构 | 第52-53页 |
| 5.2.3 完善市场制度，提高市场有效性 | 第53页 |
| 5.2.4 建立合理的基差风险评估和监控制度 | 第53页 |
| 5.2.5 建立严格的止损计划,以规避异常基差变化的小概率事件风险 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
