基于PSO優(yōu)化的混合Copula-GARCH-CVaR有色金屬期貨套期保值模型研究
發(fā)布時間:2023-03-14 18:48
近幾年來,我國有色金屬市場的價格變動幅度較大,使得有色金屬相關企業(yè)亟需應對來自原材料價格波動的風險。商品期貨具有轉(zhuǎn)移風險的作用,企業(yè)或投資者可以通過在期貨市場建立空頭或多頭頭寸進行套期保值,及時化解價格風險,而套期保值的有效性則主要依賴于企業(yè)采取的最優(yōu)套期保值比率的準確程度。基于CVaR方法的套期保值模型可以利用置信水平的設定適應不同風險偏好的企業(yè)或投資者的需要,但其通常采用線性相關系數(shù)來衡量期貨與現(xiàn)貨市場的相關性。已有的研究成果指出,當期貨與現(xiàn)貨市場價格存在較大波動性時,期貨和現(xiàn)貨價格的關聯(lián)變化不再是線性關系,常規(guī)的線性相關模型已無法精確刻畫它們之間的相關關系。本研究針對該問題,將構(gòu)建多種Copula模型對期貨和現(xiàn)貨的數(shù)據(jù)進行擬合,得到二者間的非線性相關系數(shù),以此替代傳統(tǒng)的套期保值模型中的線性相關系數(shù)。本文以有色金屬期貨中交易量較大的鋁作為實證對象,首先,利用GARCH族模型擬合了滬鋁現(xiàn)貨和期貨價格的波動性,并根據(jù)擬合的實際情況,將具體的邊際分布確定為學生t分布;其次,構(gòu)建了混合Copula模型,通過極大似然估計法結(jié)合指數(shù)慣性權(quán)重粒子群算法求解混合Copula模型的所有未知參數(shù),以便...
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
學位論文答辯委員會決議
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻回顧
1.2.1 VaR及 CVaR的研究現(xiàn)狀
1.2.2 Copula函數(shù)的研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容、技術路線和創(chuàng)新點
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 技術路線
1.3.3 主要成果和創(chuàng)新點
第二章 相關理論及方法概述
2.1 套期保值理論分析
2.1.1 基于CVaR的套期保值原理
2.1.2 基于最小CVaR的套期保值比率
2.2 Copula函數(shù)概述
2.2.1 Copula函數(shù)的定義與性質(zhì)
2.2.2 Copula函數(shù)的相關性度量
2.2.3 常見的Copula函數(shù)
2.2.4 混合Copula函數(shù)
2.3 Copula函數(shù)的估計
2.3.1 極大似然估計法
2.3.2 兩階段估計法
第三章 模型構(gòu)建與參數(shù)估計
3.1 GARCH邊緣分布模型的構(gòu)建
3.1.1 正態(tài)分布
3.1.2 學生分布
3.1.3 廣義誤差分布
3.2 混合Copula模型的構(gòu)建
3.3 模型的檢驗和選擇
3.3.1 GARCH邊緣分布模型的擬合度檢驗
3.3.2 Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗
3.4 基于PSO優(yōu)化的混合Copula-GARCH-CVaR套期保值模型
3.4.1 粒子群優(yōu)化算法
3.4.2 確定目標函數(shù)及參數(shù)估計
3.4.3 基于混合Copula-GARCH-CVaR模型的套期保值比率
3.5 套期保值有效性評價
3.5.1 判定系數(shù)法
3.5.2 收益-風險法
3.5.3 單位風險報酬
3.5.4 方差風險法
第四章 有色金屬期貨實證分析
4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)處理
4.2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計及檢驗
4.2.1 描述性統(tǒng)計
4.2.2 平穩(wěn)性檢驗
4.2.3 自相關、偏相關檢驗
4.2.4 ARCH檢驗
4.3 GARCH族模型的參數(shù)估計結(jié)果與分析
4.4 Copula模型參數(shù)估計結(jié)果與分析
4.4.1 單個Copula的估計結(jié)果
4.4.2 PSO算法優(yōu)化混合Copula模型的參數(shù)估計及結(jié)果分析
4.4.3 Copula模型的擬合度檢驗
4.5 最優(yōu)套期保值比率計算及效果評價
第五章 結(jié)論
參考文獻
致謝
在學期間主要研究成果
本文編號:3762546
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
學位論文答辯委員會決議
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻回顧
1.2.1 VaR及 CVaR的研究現(xiàn)狀
1.2.2 Copula函數(shù)的研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容、技術路線和創(chuàng)新點
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 技術路線
1.3.3 主要成果和創(chuàng)新點
第二章 相關理論及方法概述
2.1 套期保值理論分析
2.1.1 基于CVaR的套期保值原理
2.1.2 基于最小CVaR的套期保值比率
2.2 Copula函數(shù)概述
2.2.1 Copula函數(shù)的定義與性質(zhì)
2.2.2 Copula函數(shù)的相關性度量
2.2.3 常見的Copula函數(shù)
2.2.4 混合Copula函數(shù)
2.3 Copula函數(shù)的估計
2.3.1 極大似然估計法
2.3.2 兩階段估計法
第三章 模型構(gòu)建與參數(shù)估計
3.1 GARCH邊緣分布模型的構(gòu)建
3.1.1 正態(tài)分布
3.1.2 學生分布
3.1.3 廣義誤差分布
3.2 混合Copula模型的構(gòu)建
3.3 模型的檢驗和選擇
3.3.1 GARCH邊緣分布模型的擬合度檢驗
3.3.2 Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗
3.4 基于PSO優(yōu)化的混合Copula-GARCH-CVaR套期保值模型
3.4.1 粒子群優(yōu)化算法
3.4.2 確定目標函數(shù)及參數(shù)估計
3.4.3 基于混合Copula-GARCH-CVaR模型的套期保值比率
3.5 套期保值有效性評價
3.5.1 判定系數(shù)法
3.5.2 收益-風險法
3.5.3 單位風險報酬
3.5.4 方差風險法
第四章 有色金屬期貨實證分析
4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)處理
4.2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計及檢驗
4.2.1 描述性統(tǒng)計
4.2.2 平穩(wěn)性檢驗
4.2.3 自相關、偏相關檢驗
4.2.4 ARCH檢驗
4.3 GARCH族模型的參數(shù)估計結(jié)果與分析
4.4 Copula模型參數(shù)估計結(jié)果與分析
4.4.1 單個Copula的估計結(jié)果
4.4.2 PSO算法優(yōu)化混合Copula模型的參數(shù)估計及結(jié)果分析
4.4.3 Copula模型的擬合度檢驗
4.5 最優(yōu)套期保值比率計算及效果評價
第五章 結(jié)論
參考文獻
致謝
在學期間主要研究成果
本文編號:3762546
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