2.EWMA模型简介及参数选取
　　2.1 EWMA模型
　　EWMA模型是1993年由J.P.Morgan在其金融风险度量系统RiskMetrics中提出来的，指数加权移动平均模型是动态模型中最简单的一种，形式上对t时间波动率的预测模型为：
　　是EWMA模型中沪深300指数在t时期对数收益率的条件方差；是沪深300在一定样本区间估计得到的第t-1期对数收益率的条件均值；是沪深300在一定样本区间估计得到的第t-1期对数收益率的方差估计值；是300指数在第t-1期的对数收益率；
　　选取沪深300股指对数收益率代替实际收益率是由于，对数收益率是对普通收益率泰勒级数展开得到的，t期的对数收益率是，对数收益率一般适用于时间间隔比较短的时候（因为是一阶泰勒级数逼近的，所以时间间隔大导致误差比较大）。对数收益率的好处是可以直接相加，
　　一般地，越小波动率曲线对市场异动反映越灵敏，T越小波动率曲线对市场的异动反映较大，对应的风险覆盖至也越大，相反越大、T越大波动率曲线对市场的敏感性越小，对应的风险覆盖相对也越小。J.P.Morgan推荐样本个数计算公式：，不同的容忍度下衰减因子与时间跨度的变化关系（图1）。
　　3.波动率的测算
　　由于大盘股指是股票市场的综合导向指标，本文研究沪深300股指期货的推出对股市的波动性影响局限于对沪深300大盘股指在前后期波动性的显着性变化上。根据相关文献研究表明：利用单位根方法对沪深300股指的波动率和收益率序列进行平稳性检验，发现两者都是平稳时间序列。为此，我们直接利用指数加权移动平均模型对2010年4月16日沪深300股指期货上市前后2009.01.05—2010.04.15和2010.04.16—2010.12.28两个时间段的股指现货日间价格历史波动率进行测算分析。
　　考虑证券市场在股指期货推出前后的影响时，为了覆盖日内即隔夜价格波动风险，我们主要计算基于日间收益的历史波动率，根据相关研究表明对于日价格数据，最优衰减因子值为0.94。因此，我们选取日交易收盘价格作为我们的样本，选取的衰减因子为0.94。通常取86天为理想值，作为对比我们选的时间跨度T=100，T=86天，T=60天天分别计算。
　　从图2可以看到，沪深300大盘指数，两年内由2009年9月12日的高点回落到股指期货推出后的小幅反弹，波动率变化0.001点，2010年4月16日沪深300股指期货推出以来，沪深300大盘指数波动率见底反弹，但反弹幅度不大，约0.0003点，后期总体趋于平稳。因此，到目前为止可以看到：中远期看，沪深300股指期货的推出对股票市场有一定平滑作用，在一定程度上缓减了股票市场的波动性；短期看，对股票市场有刺激作用，在股指期货推出后约一个月内，波动率环比提高一个档位（约50%）。
参考文献
　　李泽海.基于EWMA的期锌期货的波动率实证计算[A].上海:上海期货交易所博士后流动站,2008.
　　[美]Shoichiro Nakamura.科学计算引论—基于MATLAB的数值计算[M].北京:电子工业出版社,2002.

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