青柠影院手机在线高清免费观看:伍德赛德布局扩张新篇章押注LNG需求十年内激增50%

来源:央视新闻 | 2024-02-27 18:10:21
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"青柠影院手机在线高清免费观看",热点栏目  隔夜美股小幅调整,标普500指数跌0.38%,道琼斯工业指数跌0.16%,纳斯达克综合指数跌0.13%,纳斯达克100指数微跌0.02%,报17933.33点。  大型科技股涨跌互现,英伟达涨0.35%,报收790.92美元,继续刷新历史最高收盘价,特斯拉涨3.87%,阿斯麦涨1.54%,博通涨0.98%;谷歌A、谷歌C分别跌4.44%、4.50%。  热门ETF方面,纳斯达克100ETF(159659)今日平盘报收,资金维持净流入状态;近5个交易日资金合计净流入4639万元。  今年以来,纳斯达克100ETF(159659)获得资金持续踊跃布局。截至最新,纳斯达克100ETF(159659)年内份额累计增长约3.3亿份,区间份额增幅超340%,在所有跟踪纳斯达克100指数的ETF中增幅居前;以区间成交均价1.352元计算,区间资金净流入4.46亿元。  来源:Wind,2024.1.2-2024.2.27  【机构:互联网巨头仍是近期理想的配置方向】  近期,美国公布1月CPI和PPI数据,均显示出美股通胀降温速度慢于市场预期——美国1月CPI同比增3.1%,高于预期的增2.9%,CPI环比增长0.3%,高于预期的增长0.2%。  经济数据显示美联储抗通胀的最后一公里会走的更加艰难,1月FOMC会议上鲍威尔也表示3月开启降息的可能性并不大,市场降息预期再受打压,目前预计6月开启降息的概率仅有51.2%,全年预期降息幅度也回落至100bp。  机构指出,尽管降息预期不断修正,但是美股仍保持韧性,和十年期美债收益率同步上涨,支撑美股上涨的原因在于市场对企业盈利的预期不断上调。当前AI仍处在进行大量基础设施建设的早期阶段,在这个阶段,提供硬件芯片和云计算算力的公司仍然有进一步发展空间。  最新报告指出,目前美股互联网板块主要公司的四季报基本披露完毕,业绩整体优于市场预期,但仍存在一定的分化。大公司依旧表现亮眼,顺周期领域持续超预期,同时得益于降本增效的推进,利润改善显著。四季报的强劲业绩,带动美股互联网板块延续了2023年以来的良好表现,展望2024年,北美互联网巨头在宏观经济高韧性带动下,预计业务仍处在上行周期,AI模型的持续带动,有望为互联网公司提供远期增长的期权。同时,考虑到板块股东回报动作的持续增加,互联网巨头兼具进攻防御属性,仍是近期理想的配置方向。  【千亿美元级机构大举加仓科技巨头】  加拿大管理规模最大的养老金投资机构——加拿大养老金计划投资委员会(CPPIB)向美国SEC提交13F文件,披露了其2023年四季度的美股持仓数据,大举买入微软、苹果、博通等科技股。  具体来看,根据13F文件,截至2023年底,CPPIB共持有1085只证券,持仓市值约792亿美元,环比上季度增加约108亿美元(+15.78%);四季度CPPIB主要买入微软、苹果、博通及亚马逊等科技股,其中对微软增持了4.81亿美元(+64%),增持苹果4.58亿美元(129.21%),增持博通2.87亿美元(+254.27%),增持T-MobileUS1.92亿美元(51.04%)。卖出TCEnergy、恩斯塔、艾克森美孚、墨式烧烤及恩桥等传统行业公司。  此外,富达(FMR)、北方信托(NorthernTrust)、摩根大通(JPMorganChase)、富国银行(WellsFargo)、富兰克林资源公司(FranklinResources)等千亿美元级别机构13F持仓,都将微软、苹果、英伟达、Alphabet等股票作为重点头寸。  富达管理与研究(FMR)披露的去年四季度13F持仓报告显示,该机构四季度末股票持仓总市值为11825.78亿美元。按市值比例排名的前五大重仓股分别为微软(6.96%)、苹果(4.88%)、英伟达(4.37%)、亚马逊(4.06%)、谷歌A类股(2.68%)。  富兰克林资源公司披露的去年四季度13F持仓报告显示,该机构四季度末股票持仓总市值为2010.67亿美元,季度环比增加6.00%。按市值比例排名的前5大重仓股分别为微软(4.74%)、亚马逊(2.5%)、苹果(2.09%)、英伟达(1.96%)、谷歌A类股(1.61%)。  【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF(159659)】  作为美国市场代表性市场指数之一,纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表,纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼,选取其中100家非金融公司作为成分股,在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。  自2014年初以来至2024年2月23日,纳斯达克100指数累计涨幅399%,显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数,同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。  来源:Wind,统计区间2014.1.1-2024.2.23。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日,指数过往业绩不代表未来表现。  风险提示:基金有风险,投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出,今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息,不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外,还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现,基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件,全面认识基金产品的风险收益特征,在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上,根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标,对基金投资做出独立决策,选择合适的基金产品。  纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性,但不对此作任何保证,亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现,亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

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国债期货价格发现功能方面,王蕾等(2015)、周旸谷(2015)、王苏生(2017)的研究均证实,国债期货价格和现货价格存在长期的协整关系,并且期货价格是现货价格的格兰杰原因,期货价格对现货价格有着引领作用。郭磊(2017)基于结构变点理论,确认随着国债期货市场不断发展壮大,国债期货价格发现和规避风险功能得到不断提高。及莹莹(2016)基于信息分享模型,认为国债期货的推出使得现货市场对信息的反应速度变得更快。  国债期货对于现货波动率影响方面,杨帆(2017)采用BEKK-GARCH模型,证实国债期货的推出增强了现货市场的波动性,但影响程度有限,同时现货市场波动的非对称性减弱。李宗龙(2021)研究发现,商业银行参与期货市场对短期和中期国债现货价格波动性影响不显著,但显著降低了长期国债现货价格的波动性。  国债期货对于现货流动性影响方面,张晨航(2020)对比了国债期货推出前后可交割国债的换手率数据,证实了国债期货对于现券流动性的提高能力。王坤衍(2017)采用Amihud流动性指标ILLIQ,构建了ARMA-GARCH模型分析流动比率在国债期货重启前后的变化。结果表明,国债期货重启能提升国债现货市场流动性,且能够平抑流动性波动。  (二)研究框架设计  根据相关文献研究理论,本文主要着眼于国债期货基差交易以及期现套利等期现货联动投资策略对于可交割债券的影响,以2年期国债期货为代表,采用中债流动性系数指标衡量债券流动性,基于双重差分法对日频面板数据进行检验,实证得到国债期货对于可交割债券流动性的影响结果。相应框架在国债期货标的、研究关注目标以及债券流动性度量方面均存在创新性。  国债期货现货联动策略  国债期货与现货的联动策略主要有两种,第一种是基差交易策略,第二种是期现套利策略。  (一)基差交易策略  根据国债期货标准券以及转换因子的定义,可以得到国债期货的基差定义如下:  基差=现券价格-期货价格×转换因子  其中,现券价格一般取最廉可交割债券的当日中债估值,期货价格一般取当日收盘价格,转换因子为中金所对于相应合约披露的转换因子。  当基差偏离中枢较大时,可以同时交易期货和现货,通过等待基差收敛来实现盈利。当基差为正时,可以卖出现券(债券借贷)、买入期货;当基差为负时,可以买入现券、卖出期货。囿于我国债券借贷市场成本较高且借贷期限一般不超过一个月的特性,一般主要进行的交易策略还是买入现券、卖出期货,为此基差长期保持一定正数。  在买入现券、卖出期货并等待基差收敛时,如果持续周期跨越现券付息日,或者不持有至交割日(持有至交割日即为期现套利)即双边平仓,则投资机构还可享受现券利息所带来的收益,该收益被称作持有收益。基差扣除持有收益后一般称为净基差。两者定义如下:  持有收益=(现券票息-现券全价×资金成本)×持券时间  净基差=基差-持有收益  可以看出,净基差代表了基差交易策略相较于直接持有债券的超额收益,因此当净基差回正时,投资者可以选择获利退出。  (二)期现套利策略  如果基差交易策略等待基差收敛失败(可能是由于市场情绪变化过大导致),则会转变为期现套利策略。期现套利策略的核心依据在于即使前期基差不断扩大,最后交易日基差也必定会收敛。因此只要最后进行现券交割,即可收到期货空单锁定的利润。其中现券交割的发票价格为:  发票价格=期货交割结算价×转换因子+交割利息  由此可见,期现套利策略相较于基差交易策略会涉及交易价格和交割利息的偏差。期限套利完成时点一般在交割月内,如果空方选择平仓,则相应现券会被卖出;如果空方选择交割,则多方交割后可能将相应现券卖出。  实证模型、数据区间及流动性指标选取  (一)模型选择  本文核心研究内容为国债期货基差交易以及期现套利等期现货联动投资策略对于可交割债券的影响。上述影响可以类比为某一时间窗口内事件发生与否对于特定样本的影响,因此可以选用双重差分模型(difference-in-differencesmodel,DID模型)来衡量这类策略对于特定样本集(可交割债券)在特定时间窗口(策略实施区间)所产生的影响。  DID模型的核心是将研究对象分为对照组(一般债券)和实验组(可交割债券),将研究时间分为对照区间(正常交易时间)和实验区间(策略实施区间),从时间和组别上考虑某类行为对于指标的影响。其中实验组是指在特定时间接受某类事件的对象,对照组是不受影响的一般对象。该模型的回归方程如下:  Yit=a0+a1du×dt+λi+νt+εit  方程中du为债券i是否属于可交割债券的示性变量,dt为时间段t是否属于策略实施区间的示性变量,λi为每只债券i的个体固定效应,vt为正常交易时间t的时间固定效应,εit为残差变量,Yit为每只债券i在t时刻的流动性指标。  由此可见,DID模型先是从流动性指标变动中剥离出每只债券的个体效应,再剥离出整体时间窗口的时间效应,最后剩下的a1就是可交割债券由于策略实施而在区间内产生的流动性变化。  一般而言,假定在实验区间内个体效应变化较小且时间效应保持稳定,该方程可以简化如下:  Yit=a0+a1du×dt+a2du+a3dt+εit  如果面板数据符合上述假定,则简化后方程的结果一样可以论证策略对可交割债券流动性的影响。  本文对数据进行了清洗和筛选,确保相应实验条件满足简化假定,最终采用简化后方程进行实证检验。  (二)数据选择  本文以2018年推出的2年期国债期货为代表,确定对照组和实验组,以及对照区间和实验区间。  根据2019年至2023年2年期国债期货基差与净基差的统计(见图1、图2),采取下述数据考察策略对可交割债券流动性的影响。  其中,对2年期国债期货的基差交易策略,我们选用2021年12月作为实验数据区间,2022年1月与2月作为对比数据区间。选择上述时间段的原因有三个:一是2021年12月整体活跃合约已全部迁移至TS2203合约,因此区间内3个月份均不涉及主力合约变动导致的可交割债券买卖;二是2021年12月平均净基差为-0.08元,存在较大的基差交易策略空间,可以作为实验区间;三是该区间段处于年末及年初,新发利率类债券较少,债券市场供给不存在大型新增冲击(见表1)。  其中,对2年期国债期货的期现套利策略,选用2022年6月作为实验数据区间,2022年4月与5月作为对比数据区间。选择上述时间段的原因是,2022年4月至6月整体净基差均保持低位,因此只能进行期现套利,最终可交割债券完成交割后被国债期货多方卖出(见表2)。  (三)流动性指标选择  中债估值中心参考国内外关于债券流动性的研究文献,从即时性、市场宽度、市场深度等维度,挑选出债券的成交量、成交天数、成交笔数、换手率、报价价差、报价天数、债券存续规模、债券发行期限、债券存续期、中债市场隐含评级等30多个评价流动性的指标。然后,参考Fleming(2001)的方法,选出指标间相关性较好的指标,如成交量、成交天数、报价价差、中债市场隐含评级、债券存续规模等,作为中债流动性指标模型因子。最后,利用主成分分析法,根据利率债和信用债的不同特点,分别构建中债流动性指标利率债模型和中债流动性指标信用债模型。  其中,利率债模型中指标包括换手率、成交天数、报价价差、报价次数、债券存续规模、债券发行期限、债券存续期;信用债模型中指标包括换手率、成交天数、报价价差、报价次数、债券存续规模、债券发行期限、债券存续期、债券隐含评级、债券特征等。  鉴于中债流动性指标的计算方法中已包含流动性计量的相关要素,本文采用中债流动性指标衡量各债券的流动性。中债流动性指标分位数越小,说明债券的流动性越好。  实证与结果分析  (一)2年期国债期货基差交易对可交割券流动性的影响  本文首先汇总了2021年12月至2022年2月期间全程存续并有中债流动性指标数据的利率类债券。为保证对照样本的纯净性,从中剔除5年期、10年期以及2年期国债期货2112、2203合约的可交割债券,避免其他国债期货行为对对照组中债券的影响。同时考虑到实验组为TS2203合约对应的可交割券,在筛选对照组中债券时剔除待偿期低于半年以及高于5年的债券。最终形成的实验分组及统计情况如表3所示。  (一)2年期国债期货基差交易对可交割券流动性的影响  本文首先汇总了2021年12月至2022年2月期间全程存续并有中债流动性指标数据的利率类债券。为保证对照样本的纯净性,从中剔除5年期、10年期以及2年期国债期货2112、2203合约的可交割债券,避免其他国债期货行为对对照组中债券的影响。同时考虑到实验组为TS2203合约对应的可交割券,在筛选对照组中债券时剔除待偿期低于半年以及高于5年的债券。   最终形成的实验分组及统计情况如表3所示。  从结果可见,无论是对于相似流动性组合还是较差流动性组合,总体系数的正负都是类似的。  其中du系数为负表明,在正常交易时间段,国债期货可交割券本身流动性分位数相较其他债券更小(即可交割券流动性更好),该结果与其他学术文献结果一致;其中dt系数为正表明,在策略实施区间内,上述利率债整体的流动性下降,该现象可能源于12月末跨年结算导致的交投清淡;其中dudt系数为负表明,除上述因素外,TS2203合约的可交割券在12月区间内额外获得了流动性提升。基于之前对于数据区间的分析与控制,我们有理由认为,该流动性是由国债期货基差交易所带来的,因此基差交易确实能够提升可交割债券的流动性。  (二)2年期国债期货期现套利对可交割券流动性影响实证  本文按照相同方式,筛选出TS2206合约对应实验组和对照组类样本如表5所示。  按照双重差分模型,对相应数据形成可交割券及交易时间的示性变量,进行回归得到结果如表6所示。  可以看到,du系数正负与基差交易检验中du系数正负方向一致,同样证实国债期货本身能够提升可交割券现货流动性。但在实验组与高流动性对照组1的检验中,其系数较小且不显著,可能因为在该段时间区间内国债期货净基差长期居于底部区域,表明市场对于利率风险的不确定性较高。因此在该段时间区间内,国债期货不仅被用来对冲可交割券,也用于对冲高流动性利率债的利率风险。最终国债期货的平仓会导致高流动性利率债整体流动性提升。  从dudt系数观察,该检验可说明国债期货期现套利的交割确实能够对可交割债流动性产生正面影响,提升其交易活跃程度。  建议与总结  本文梳理了国内外国债期货对于现券影响的研究综述,简要介绍了国债期货基差交易与期现套利理论,采用DID模型以及中债流动性指标,实证检验了2年期国债期货基差交易及期现套利策略对其可交割债券流动性的影响。结果表明,由于国债期货具备套期保值等利率风险对冲能力,其可以有效地提升可交割债券以及高流动性利率债的流动性(当利率风险较高时);同时当国债期货市场存在基差交易机会以及期现套利机会时,投资者交易行为还可对可交割券提供超额流动性。据此,本文提出如下政策建议:  一是积极推进我国国债期货市场建设,发挥国债期货利率风险管理能力。本文可以证实国债期货市场的发展有助于提升现券市场流动性,能够更好地响应党的十八届三中全会决议提出的“健全反映市场供求关系的国债收益率曲线”号召。  二是充分扩大我国国债期货市场投资者群体,促进各类型国债期货投资策略的执行。目前国债期货市场机构投资者以基金券商为主,银行和保险只有少数符合规定的大机构可以进入。扩大银行保险等机构在国债期货市场中的比例有助于提升国债期货价格的稳定性,也可以促进各类型国债期货投资策略的执行,增强国债期货与现货市场的联动关系。  参考文献  [1]程昊,李鹤然.国债期货基差的影响因素[J].中国货币市场,2022(11):6.  [2]郭磊.国债期货价格发现功能分析——基于结构突变理论[J].西部金融,2017(12):5.  [3]胡宇辰,范佩禄.国债期货贴水行情可能隐含了哪些信息[J].债券,2019(6):6.DOI: 10.3969/j.issn.2095-3585.2019.06.017.  [4]及莹莹.中国国债期货价格发现功能研究[D].北京:对外经济贸易大学,2016.  [5]王蕾,冯倩楠.利率市场化、国债期货价格发现与风险规避功能[J].金融论坛,2015(4):10.  [6]王奇超.我国国债期货CTD券的净基差趋势,波动性及影响因素分析[J].世界经济情况,2017(8):86-97.  [7]王苏生,于永瑞,刘惠敏.基于高频数据的中国国债期货价格发现能力研究[J].运筹与管理,2017,26(6):8.  [8]杨帆.国债期货市场与现货市场的交互影响:基于中国市场的实证分析[J].世界经济情况,2017(10):55-72.  [9]杨露,吕天骄.10年期国债期货基差交易策略研究[J].债券,2022(1):40-44.DOI: 10.3969/j.issn.2095-3585.2022.01.010.  [10]张晨航.国债期货对可交割国债流动性的影响研究--基于倾向得分匹配和双重差分法[D].上海:上海财经大学,2020.  ◇ 本文原载《债券》2024年1月刊  ◇ 作者:中债金融估值中心 陆文添  ◇编辑:陈森 鹿宁宁海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

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作者:犹凯旋



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