1. 研究目的与意义
从金融方面来看，金融期货是我国金融体系的重要组成成分，不但为金融投资者提供了有效的风险管理工具，也对提高金融市场的运行效率起到了重要作用。目前金融期货在国际期货市场上占据了大多数的份额，而我国目前占据期货市场主要地位的还是商品期货，因此可以预见到，随着未来我国利率、汇率市场化改革逐渐深化，金融市场日益发展、完善，金融期货在期货市场上的占比会越来越高，重要性也会越来越大，而在金融期货中，最为重要的就是股指期货。股指期货是以相对应的股票指数为标的物的期货合约，是一种金融风险管理工具，也是股市的风向标，既能规避风险，又能发现价格，股指期货同时也是全球期货市场发展最为快速的期货交易产品。沪深300指数期货是我国金融期货市场上最重要的股指期货，其指数的成分股大约占据沪深两市一半以上的市值，是股票指数中最具有市场代表性的股指，主要体现我国整体股票市场走势与状况。股指期货中另外一个重要股指即为中证500股指，中证500指数是基于主板市场而开发出的一种重要指数，主要反映中小市值公司股票的整体表现，截至2021年年底，在股指期货中，成交笔数与成交额仅次于沪深300指数。
从社会发展方面来看，在当前新冠疫情的影响下，近两年来各行各业的发展都呈现出疲态，这在证券市场上表现的尤其明显，而新能源行业、科技行业等则与之相反，在全球范围内仍呈现出了非常迅猛的发展趋势。得益于新能源、上游资源品板块以及科技方面个股的优秀表现，中证500指数明显跑赢。根据专家学者对接下来一年各板块个股的预测，中证500指数仍旧会有所表现，对其进行研究，能够更好的了解目前股票市场上中小市值个股的发展状况，从而进一步靠近金融经济服务实体经济的目标。通过分析中证500指数期货与现货的联动性，可以说明目前股指期货市场的运行效率与有效性，同时可以帮助投资者减小投资风险，优化股市投资结构，加深股票市场的深度，促进金融以及期货市场健康发展。
2. 研究内容和预期目标
本文对于中证500股指期货与现货之间的联动性研究主要分为以下五个部分：
第一部分是引言，主要介绍了中证500指数的期货与现货市场之间相关性研究的现实背景和意义，介绍了中证500股指期货的概况与期货和现货之间的联动机制；
第二部分是文献综述，主要总结了本文所使用的研究方法在国内外的研究情况及实际应用状况；
3. 国内外研究现状
针对上述选题中股指期货与现货之间的联动关系，国内外的学者已经对此进行了一系列的研究，且因期货价格与现货价格之间的内在联系，许多学者都从股指期货与现货之间的价格发现问题开始研究。
（一） 联动性测度方法研究
对期货价格与现货价格之间关系的研究最早的是Garbade和Silber（1983）,他们建立了G-S模型，通过变化前一期期货与现货之间的基差来对价格发现功能做研究。Stein（1987）从信息的传导角度详细分析了期货市场的价格发现功能。Johansen（1988）提出协整检验，开拓了在序列非平稳情况下对变量之间关系进行衡量的方法，从而研究期货与现货之间的关联性。Hasbrouck（1995）使用了方差分解方法，将总方差进行分解并计算每个变量的贡献度，从而分析出期货与现货市场价格发现功能的作用大小。任燕燕和李学（2006）利用VAR模型、ECM模型对股指期货与现货之间的超前滞后关系进行了研究，发现股指期货对信息的反映更快。Chen等（2016）通过使用无参数的热最优路径法研究了多个指数与其期货的超前滞后关系。李飞和黄凤（2019）基于中证500股指期货的一分钟高频数据，运用VECM模型、公共因子模型对股指期货与现货进行了动态分析，发现期货的价格发现功能贡献率呈波动状态。黄金波等（2019）基于沪深300指数与当月主力合约期货的5分钟高频数据，运用向量自回归模型、向量误差修正模型分别对上涨与下跌趋势的时间段数据进行了研究。
4. 计划与进度安排
1.2022年11月10日至2022年11月30日——论文选题；
2.2022年12月01日至2022年12月31日——论文开题；
3.2022年1月1日至2022年2月28日——撰写论文初稿；
5. 参考文献
[1] Alphonse P. Effcient price discovery in stock indexcash and futures markets[J].Annales d’ Economie et deStatisique,2000,60(1):178-188.
[2] Brooks C, Rew A G, Ritson S. A trading strategybased on the lead-lag relationship between the spot index and futures contractfor the FTSE 100[J].International Journal of Forecasting,2001,17(1):31-44.
[3] Chen-Chen Gong, Shen-Dan Ji, Li-Ling Su, Sai-PingLi, Fei Ren. The lead–lag relationship between stock index and stock indexfutures: A thermal optimal path method[J].Physica A: Statistical Mechanics andits Applications,2016,444:63-72.
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