基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究

本文基于一种新的Copula-TGARCH模型估计股指期货的最佳套期保值比,根据现货和期货收益率序列不同的尾部相依性,用不同的Copula函数形式(Gumbel,Clayton,Gaussian)拟合两者的相关性,并与其它的动态套期保值模型(ECM-CCC-GARCH和ECM-DVEC-GARCH)比较其套期保值的有效性。通过对香港恒生指数现货和期货的实证分析发现:无论样本期内、外,Copula-TGARCH模型的套期保值效果均优于其它模型,而基于非对称Gumbel Copula的套期保值比最佳。     

基于债券久期的国债期货套期保值模型分析

使用久期的方法在中国国债期货市场上进行套期保值是否有效?使用久期的方法研究国债期货套期保值的效率问题在国外已经很多,然而这种方法是否适合于目前中国的国债市场,相关研究还不多见,还有待进一步的证实.为此借鉴国外相关理论,采用比较研究的方法,以国债期货上市后2013年9月到2014年5月初,国债现货和国债期货的数据为样本,以基于久期的最优套期保值比率模型为主,其他模型为辅,比较出最优套期保值效率.研究结果表明,基于久期的套期保值方法在目前中国的国债市场效果一般.     

基于Copula函数的我国股指期货风险及套期保值实证研究

运用SJC-Copula-GJR模型,计算了持有沪深300股指期货多头和空头两种组合的VaR值和最优投资比例,模型的特点是能够准确地描述尾部相关关系,且其对尾部相关性的描述是非对称的,所得结论为投资者进行风险管理提供了可靠的依据.同时,通过构造加权的非线性相关系数来计算沪深300股指期货最优套期保值比率,解决了分布非正态、期货与现货非线性的问题,准确地度量了股指期货收益率序列的动态相依关系,实证研究表明基于Copula函数的套期保值有效性明显地优于传统模型.     

股指期货考虑套期保值成本时的套期保值比率研究

所谓股指期货,就是以某种股票指数为标的物的金融期货合约.它同时具有股票与期货的特性,是组合投资者规避系统风险的重要金融衍生工具.针对股指期货,在考虑套期保值成本的前提下,利用套利和CAPM模型给出最优套期保值比率的计算公式.这将在一定的程度上,提高了计算的准确性,并且减少计算的工作量.     

进行期货套期保值的最优组合问题

讨论了为规避由于资产价格波动将来可能面临的风险、选择期货和期货组合进行套期保值的问题.通过建立相应的数学模型,给出了最优解,得到了极具实际操作意义的结果.     

基于便利收益的商品期货套期保值策略研究

依据便利收益是商品现货与期货长期均衡关系的主要影响因素,研究商品便利收益对商品期货套期保值策略的影响。通过求解最大化期望效用的套期保值决策模型,得到了最优套期保值比率的封闭解,并且提出了以便利收益为修正因子的ECT-GARCH模型,同时选取2005年01月到2013年10月期间沪铝现货和期货数据进行实证分析。研究发现:便利收益的波动性与套期保值比率呈负相关,在套期保值比率估计精度和套期保值绩效方面,ECT-GARCH模型均优于B-GARCH模型和ECM-GARCH模型。     

我国股指期货的套期保值比率研究

本文主要运用OLS、VAR、ECM、diagonal-BEKK、full-BEKK、scalar-BEKK对沪深300股指期货仿真交易的套期保值比率进行研究,比较了静态套期模型和动态套期保值模型的效果,并研究不同参数化形式对动态套期保值模型的影响。结果表明尽管动态套期保值在样本内要优于静态套期保值模型,但样本外效果却不是很好;另外,动态模型的不同的参数化形式对结果的影响也比较大。     

期货套期保值C VaR风险的敏感度分析

把条件风险价值应用于期货组合套期保值的风险管理,分析条件风险价值对期货部位的敏感性.在一般的概率分布下,分空头套期保值和多头套期保值两种情况,导出期货组合套期保值的条件风险价值关于套期比的一阶和二阶变化率,并研究其经济意义.投资者可以根据条件风险价值的敏感度增减期货头寸,把握好用于套期保值的期货量,帮助投资者管理套期保值风险.     

基于RCMRS的套期保值时变模型及实证研究

采用随机系数马尔科夫体制转换(RCMRS)模型对中国铜期货市场套期保值比进行估计.RCMRS模型跳出GARCH类模型基于新息描述的研究框架,视最优套期保值比为随机系数,直接估计出依赖于市场体制状态的时变套期保值比.市场体制状态在模型中被视为潜在变量,和其它参数一起通过最大化似然函数估计出来.由于考虑了不同市场体制状态对套期保值比的影响,RCMRS模型估计的最小方差套期保值比波动范围要小于GARCH类模型估计结果的波动范围.均值—方差效用函数不仅反映了风险,还同时反映了收益率及风险厌恶程度.在采用方差下降百分比测度套期保值效率的同时,另外采用均值—方差效用最大化原则对RCMRS模型与GARCH、VECM、VAR及OLS模型的套期保值表现进行了样本内和样本外比较.样本内比较支持RCMRS模型,而样本外比较则不利于RCMRS模型.     

风险最小化套期保值比例估计:基于RV-Copula模型

随着中国第一只股指期货—沪深300股指期货合约的推出,基于沪深300的期货现货套期保值交易受到广泛关注。风险最小化套期保值比例估计成为影响套期保值交易有效性的关键问题。本文提出了基于已实现波动率和Copula(RV-Copula)相结合的风险最小套期保值比例估计方法,并基于沪深300指数期货和现货数据进行了实证分析。实证结果表明,相对于线性相关系数,本文提出的RV-Copula模型能够更准确地度量沪深300指数期货和现货价格的相关性,从而给出更合理的风险最小套期保值比例估计,提高套期保值交易有效性。本研究是对风险最小套期保值比例估计研究的有益补充,特别是对高频数据背景下的套期保值实践具有重要指导意义。     

期货市场多阶段系列展期套期保值策略研究

在资产价格波动受多种因素影响时,系列套期保值是一种比成堆展期套期保值效果更好的策略,针对SH策略的不足,提出一类拓展的系列展期策略——MSRH,定义了其基差,建立了一般决策模型,最后使用一个实例进行说明.     

基于VMD-ELM的农产品期货价格分解集成预测模型

为了捕捉农产品市场期货价格波动的复杂特征,进一步提高其预测精度,基于分解集成的思想,构建包含变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的分解集成预测模型。首先,利用VMD分解的自适应性和非递归性,选择VMD将复杂时间序列分解成多个模态分量(IMF)。其次,针对VMD分解关键参数模态数K的选取难题,提出基于最小模糊熵准则寻找最优K值的方法,有效避免模态混淆和端点效应问题,从而提升VMD的分解能力。最后,利用ELM强大的学习能力和泛化能力,对VMD分解得到的不同尺度子序列进行预测,集成得到最终预测结果。以CBOT交易所稻谷、小麦、豆粕期货价格作为研究对象,实证结果表明,该分解集成预测模型在预测精度和方向性指标上,显著优于单预测模型和其它分解集成预测模型,为农产品期货价格预测提供了一种新途径。     

夜盘交易对我国农产品期货市场影响的实证研究

随着我国农产品期货与国际市场的联动性进一步加强,为防止相关期货产品的隔夜风险和价格跳水问题,对部分农产品期货实行夜盘交易制度。为测度夜盘交易制度是否有益于农产品期货市场朝着稳定、理性的方向发展,本文采用了适合刻画金融序列波动性的GARCH族模型,实证检验得出GARCH、GARCH-M和EGARCH模型能够高度拟合农产品期货的价格序列并显著衡量夜盘交易对于我国农产品期货市场的影响。研究结论如下:第一、基于GRACH模型实证结果,夜盘交易制度变量的回归结果显著,该制度能减轻农产品期货的价格波动,且其影响是显著的;第二、EGARCH模型的回归结果同样显著,分别对比不同样本期的EGARCH模型实证结果可以得到,夜盘交易的开放减少了农产品期货市场的非对称性,使得市场趋向于理性的方向发展。     

基于Copula-SV-t模型的沪深300期现相关性分析

结合SV-t模型和Copula模型,建立两变量金融时间序列的Copula-SV-t模型,并以刚刚上市交易的我国沪深300期货市场和其现货指数为例利用建立的模型进行相关程度和相关模式的分析,根据采用不同的Archimedean Copula函数,通过平方欧式距离评价Copula函数的拟合度.结果表明,股指期现市场之间存在条件正相关关系,且存在非对称的尾部相关关系,上尾部的相关性要强于下尾部的相关性,即期货市场的助涨效应要强于助跌效应.     

基于时变SJC-Copula对商品期货市场间风险传染的探究

分别选取WIND商品指数和CRB指数作为衡量我国商品期货市场及国际商品期货市场综合价格的指标,利用时变SJC-Copula模型构建两者之间的动态相依结构,通过动态的尾部相关系数来探究我国商品期货市场与国际市场间的尾部相关性.实证结果表明,我国商品期货市场与国际市场间的上尾相关性要强于下尾相关性,即当商品期货价格上涨时,两个市场间更易发生风险传染.     

基于卡尔曼滤波的期货价格期限结构模型

为准确对商品期货合约进行定价和预测,本文在短期-长期模型的基础上,提出以短期偏离、中期偏离和长期均衡为状态变量的三因素模型。本文根据状态变量的假设建立相关微分方程,并推导出模型的解,再运用卡尔曼滤波和极大似然法得到模型的参数和状态变量。最后,通过比较多种误差统计量证明,本文的短期-中期-长期模型的拟合与预测能力优于短期-长期模型。