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Kuala Lumpur Stock Index Futures Market Efficiency: Long Memory Approach

机译：吉隆坡股指期货市场效率：长记忆方法

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This research focuses on the market efficiency tests using Fractional Integration approach. This approach involves testing the long memory component in the futures basis, which leads to the rejection of the market efficiency if there is an existence of the long memory. Data used consistof the Kuala Lumpur Composite Index (KLCI) futures contract and spot prices of KLCI from year 2000 to 2015. Based on ARFIMA model, there is evidence of long memory component in the KLCI futures basis, which suggests that KLCI futures price is inefficient. This leads us to conclude that theKLCI futures price is biased in predicting future spot prices; and therefore past price might be used to predict future prices.
机译：本研究侧重于使用分数集成方法的市场效率测试。 这种方法涉及在期货基础上测试长内存元件，这导致市场效率的拒绝，如果存在长记忆。 从2000年至2015年开始，使用的数据包括吉隆坡综合指数（KLCI）期货合约和KLCI的现货价格。基于Arfima模型，有证据表明KLCI期货的漫长内存组件，这表明KLCI期货价格效率低下 。 这使我们得出结论，TheKLCI期货价格偏见预测未来现货价格; 因此，过去的价格可能被用来预测未来价格。

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