【摘要】：近幾年來,全球化的金融市場在人工智能和科技創(chuàng)新的推動下日益發(fā)展和完善,表現(xiàn)出一系列的特征。一方面是各個國家金融市場的聯(lián)動性更加明顯,比如美股的漲跌經(jīng)常會影響到國內(nèi)股票市場的表現(xiàn),另一方面是量化投資的興起使得市場參與者結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變,投資策略和工具更加多元化。但金融危機和市場暴跌等極端事件的頻繁發(fā)生,使投資者蒙受了很大的損失,人們開始越來越重視金融市場的尾部風(fēng)險。傳統(tǒng)的均值方差理論假設(shè)資產(chǎn)收益率是服從正態(tài)分布的,然而越來越多的證據(jù)表明,比如2008年金融危機,資產(chǎn)收益率的分布是尖峰和厚尾的,并不符合正態(tài)分布的假設(shè)。本文基于高階矩研究國內(nèi)的商品期貨市場,首先在資產(chǎn)對數(shù)收益率服從帶跳的隨機微分方程的前提下,給出了高頻數(shù)據(jù)下高階矩的相關(guān)極限性質(zhì),這在數(shù)學(xué)上是優(yōu)雅且簡潔的。接著建立了商品市場上空頭對沖的最優(yōu)需求模型,并分別考察了正態(tài)分布情形和偏度正態(tài)分布情形下對沖者的最優(yōu)對沖比率,以衡量資產(chǎn)收益率不服從正態(tài)分布時對市場對沖者的影響。最后,選取國內(nèi)商品期貨全市場的歷史價格數(shù)據(jù),分別構(gòu)建高頻數(shù)據(jù)視角和中低頻數(shù)據(jù)視角下的高階矩,考察其歷史表現(xiàn)和市場特征,同時通過RankIC測試、分位數(shù)組合測試、Fama-Macbeth回歸等方法考察高階矩對商品預(yù)期收益的解釋能力。
【圖文】：

不同屬性商品高階矩的歷史表現(xiàn)(移動平均)

ｄａｔｅ逡逑圖４．３高階矩秩相關(guān)系數(shù)逡逑圖４．３是當(dāng)周己實現(xiàn)高階矩和下周商品期貨收益率之間的秩相關(guān)系數(shù)圖。實逡逑心圓表示秩相關(guān)系數(shù)大于０，三角形表示秩相關(guān)系數(shù)小于０，當(dāng)實心圓的數(shù)目顯逡逑著多于三角形的數(shù)目時，表明當(dāng)周已實現(xiàn)高階矩和下周股票收益率之間存在正相逡逑關(guān)關(guān)系，實心圓或三角形越遠離０，表明相關(guān)性越強。逡逑最上方是己實現(xiàn)方差的秩相關(guān)系數(shù)圖。其秩相關(guān)系的均值為－０．０１０９，中值為逡逑－０．０２０５，在１５２個有效考察周中，其中有７１個周的秩相關(guān)系數(shù)大于０，有８１個逡逑周秩的相關(guān)系數(shù)小于０。若僅根據(jù)秩相關(guān)系數(shù)圖，可看出在實證期間，當(dāng)周己實逡逑現(xiàn)方差和下周收益率之間存在比較弱的負相關(guān)關(guān)系。逡逑最中間是己實現(xiàn)偏度的秩相關(guān)系數(shù)圖。其秩相關(guān)系的均值為０．００５４，中值為逡逑０．００４６
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：C81;F724.5

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本文編號：2684936