本文關(guān)鍵詞：基于M-Copula-GJR-VaR模型的黃金市場套期保值比率研究　出處：《湖南大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 黃金期貨 VaR 套期保值比率 非線性相關(guān) M-Copula-GJR-VaR模型

【摘要】：套期保值策略是金融風(fēng)險研究領(lǐng)域極為重要的課題之一，其效果的好壞主要取決于最優(yōu)套期保值比率估計的精度�；赩aR的風(fēng)險測度方法既側(cè)重收益的負(fù)向波動風(fēng)險，又可通過置信水平的設(shè)定滿足抱有不同風(fēng)險偏好的投資者的需求。本文以具有金融和商品雙重屬性的黃金為實證對象，，充分考慮現(xiàn)貨和期貨市場的非對稱性、兩者之間的協(xié)整關(guān)系以及非線性相關(guān)的特征，并以VaR風(fēng)險最小化為原則，建立一個M-Copula-GJR-VaR動態(tài)套期保值比率模型，用以估計黃金市場最優(yōu)套期保值比率。 本文首先根據(jù)黃金現(xiàn)貨和黃金期貨收益率的有偏、尖峰厚尾分布以及非對稱波動特征，構(gòu)建帶誤差修正項的GJR模型，估計黃金現(xiàn)貨和期貨收益率的條件波動率，并根據(jù)擬合情況確定具體的邊際分布；然后，選擇合適的單一Copula函數(shù)進(jìn)行線性組合以構(gòu)建M-Copula函數(shù)，利用各市場累積分布函數(shù)值序列對M-Copula函數(shù)模型進(jìn)行參數(shù)估計，從而得到基于M-Copula-GJR模型的黃金現(xiàn)貨和黃金期貨收益率的聯(lián)合分布，進(jìn)而計算出基于M-Copula-GJR-VaR模型的最優(yōu)套期保值比率。最后，對比分析M-Copula-GJR-VaR模型與CCC-GARCH-VaR模型、DCC-GARCH-VaR模型、Clayton Copula-GJR-VaR模型和Gumbel Copula-GJR-VaR模型的套期保值比率和套期保值效果。 研究結(jié)果表明，采用M-Copula-GJR-VaR模型估計的套期保值比率最小且其套期保值效率最高，應(yīng)用該模型進(jìn)行黃金市場套期保值，可達(dá)到以相對較少的套期保值成本較大程度地規(guī)避現(xiàn)貨市場價格風(fēng)險的目的。同時本文還發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過5年多的發(fā)展，套期保值效率處于0.672~0.704之間的中國黃金期貨市場還不成熟，套期保值功能的發(fā)揮還有待提高。
[Abstract]:Hedging strategy is one of the most important topics in the field of financial risk research. The effectiveness of the method mainly depends on the accuracy of the optimal hedge ratio estimation. The risk measurement method based on VaR focuses on the negative volatility risk of income. We can also meet the needs of investors with different risk preferences through the setting of confidence level. This paper takes gold with the dual attributes of finance and commodities as the empirical object and fully considers the asymmetry of spot and futures markets. Based on the principle of minimization of VaR risk, a dynamic hedging ratio model of M-Copula-GJR-VaR is established. Used to estimate the best hedge ratio in the gold market. In this paper, firstly, according to the bias of gold spot and gold futures yield, the distribution of peak and thick tail and asymmetric volatility, the GJR model with error correction term is constructed. The conditional volatility of gold spot and futures yield is estimated, and the specific marginal distribution is determined according to the fitting condition. Then, the appropriate single Copula function is selected for linear combination to construct M-Copula function. The M-Copula function model is estimated by using the value series of cumulative distribution function of each market. The joint distribution of gold spot and gold futures yield is obtained based on M-Copula-GJR model. Then calculate the optimal hedging ratio based on M-Copula-GJR-VaR model. Finally. Comparing M-Copula-GJR-VaR model with CCC-GARCH-VaR model and DCC-GARCH-VaR model. The hedge ratio and hedging effect of Clayton Copula-GJR-VaR model and Gumbel Copula-GJR-VaR model. The results show that M-Copula-GJR-VaR model has the smallest hedge ratio and the highest hedging efficiency. Can achieve the purpose of avoiding the spot market price risk with relatively less hedging cost. At the same time, this paper also found that after more than 5 years of development. China's gold futures market, whose hedging efficiency is between 0.672 and 0.704, is still immature, and the function of hedging needs to be improved.
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F830.94

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1414818