信息份额（I-S）模型如何用软件实现？

毕业论文打算做股指期货的价格发现的论文，需要使用I-S模型（信息份额模型），想问一下已有数据的情况下如何用计量软件计算股指期货对市场的信息份额？需要内容：具体实现的软件，窗口操作（似乎不现实），需要编程的话运算代码或可以参考的网站
（我看到以往的帖子，回帖要么是别人“同求”，要么是楼主回复“已解决”之后再也不出现……）

我也是  不知道这个论坛有啥用  只有问没有答

仟菳散烬 发表于 2019-12-3 14:11
我也是  不知道这个论坛有啥用  只有问没有答

我最近找到解决方法了，发了个这方面的帖子，你可以看看

债务人 发表于 2020-3-16 22:12
我最近找到解决方法了，发了个这方面的帖子，你可以看看

你好，想问一下，用eviews做出来的vec的调整系数怎么看？

债务人 发表于 2020-3-16 22:12
我最近找到解决方法了，发了个这方面的帖子，你可以看看

您好，我没有找到您发的帖子，请问是怎么解决的呀

信息份额（I-S）模型在金融领域常用于分析衍生品对基础资产的价格发现作用。实现这一模型通常需要通过编程来完成数据处理和计算，虽然有些统计软件可能有现成的插件或宏可以使用，但最常见的方式是使用如Python、R或者Matlab等具有强大数值运算能力的语言。

### 使用Python实现

1. **准备环境**：确保你的系统中安装了Python，并且安装必要的库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数值计算，以及可能的`scipy`或`statsmodels`用于统计分析。
   
2. **导入数据**：使用`pandas`读取你的历史交易数据。例如：
   ```python
   import pandas as pd
   
   data = pd.read_csv('your_data.csv')
   ```

3. **计算对数收益率（ln_returns）**：
   ```python
   log_returns = np.log(data / data.shift(1))
   ```

4. **构建协方差矩阵并计算相关性**：使用`numpy`或`pandas`的cov和corr函数。
   
5. **实现I-S模型公式**。I-S模型的关键在于计算一个资产对价格发现信息的贡献度，这通常涉及到收益率（或其变化）的相关性和方向性的分析。具体公式可能根据你参考的研究文献有所不同。

6. **代码示例片段**：
   ```python
   def information_share(futures_returns, market_returns):
       # 计算相关性
       correlation = futures_returns.corr(market_returns)
       # 计算方差贡献度
       variance_contribution = (futures_returns.var() / market_returns.var())
      
       return correlation * np.sqrt(variance_contribution)

   futures_info_share = information_share(log_returns['Futures'], log_returns['Market'])
   ```

### 使用R实现

1. **数据导入**：使用`read.csv()`或`data.table::fread()`函数。

2. **计算对数收益率**。
   
3. **构建协方差矩阵并计算相关性**，R有内置的cov()和cor()函数。

4. **信息份额公式实现**。在R中，可以定义一个相似的函数来计算I-S模型的结果。

### 注意事项

- 数据清洗非常重要，包括处理缺失值、异常值等。
- 确保你对数据进行了适当的预处理（例如，将期货和市场指数对齐）以避免偏差。
- 记得检查你的代码是否考虑到时区或交易时间不匹配的问题，特别是在处理国际数据集时。

### 结论

虽然直接在统计软件的界面上操作可能较为直观，但对于复杂模型如I-S模型来说，编程是更为灵活和高效的选择。希望上述指导能帮助你开始实现自己的模型分析。

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