針對以往套期保值比率估計模型忽略多時間尺度價值和忽略高階矩波動時變特征的不足,本文基于時-頻域視角,將EEMD方法和GARCHSK方法引入到套期保值比率估計過程中.同時也鑒于分解后的各個時間尺度上建模結(jié)果僅能包含單一頻率信息,又采用"分解-集成"思想,將各個時間尺度上的建模結(jié)果進行集成,最大限度挖掘有效信息,兼容不同時間尺度特征.基于以上工作,本文最終提出集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK套期保值比率估計模型.采用我國滬深300期現(xiàn)貨數(shù)據(jù),本文進行了套期保值實證檢驗和分析,結(jié)果表明:無論在全樣本還是樣本外套期保值檢驗,本文提出的模型在收益、修正后夏普比率、平均套期保值比率、效用水平四個指標上明顯優(yōu)于對照組,但是由于集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK模型包含了高頻時間尺度信息且多目標集成的原因,在方差減少率指標上表現(xiàn)稍遜色.穩(wěn)定性檢驗佐證了以上結(jié)論.本研究對于投資者優(yōu)化資產(chǎn)配置、風(fēng)險管理以及期現(xiàn)貨間相依結(jié)構(gòu)刻畫等方面具有現(xiàn)實意義和理論價值. 

【文章來源】：系統(tǒng)工程理論與實踐. 2020,40(10)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：18 頁

【部分圖文】：

圖３各個時間尺度走勢圖??表２平穩(wěn)性和ＡＲＣＨ效應(yīng)檢驗統(tǒng)計量???ｍ?ｍ??

９??１０??１１??全樣本７．７７Ｘ１０４??樣本外７．９０Ｘ１０４??８．２３Ｘ１０４??８．０７Ｘ１０４??７．０７Ｘ１０４??７．７０Ｘ１０４??７．７７Ｘ１０４?７．０７Ｘ１０４?７．０７Ｘ１０４?７．１７Ｘ１０４??８．００Ｘ１０４?８．０３Ｘ１０４?７．５０Ｘ１０４?７．６０Ｘ１０４??６．６７Ｘ１０４??７．５０Ｘ１０４??７．０３Ｘ１０４??７．４３Ｘ１０４??６．３３Ｘ１０４??８．００Ｘ１０４??４．９３Ｘ１０４＊??７．１３Ｘ１０４＊??圖７期現(xiàn)貨價格走勢圖??４結(jié)語??期貨是投資者對現(xiàn)貨進行風(fēng)險管理的有效工具＿，但是傳統(tǒng)套期保值比率估計模型存在不足，一方面??未能考慮到多時何尺度價值，另外一方面并未考慮高階矩波動時變特征．此外，考慮到各個時間尺度建模結(jié)??果實際上難以兼容趙、中、長期有效信息，包食偯息黿有限．鑒于此，本文提出了集成ＥＥＫＴＯ－ＳＪＧ?Ｃｏｐｕｌａ－??ＧＡＲＧＨＳＫ套期保值比率估計模型．本文的研究為投資者提供了全新的視角進行套期保值，改進了傳統(tǒng)的套??期保值比率估計模型，拓展了相關(guān)領(lǐng)域的討論范疇，對于資產(chǎn)優(yōu)化配置、風(fēng)險管理以及期現(xiàn)貨相依結(jié)構(gòu)刻畫??等方面具有現(xiàn)實管理意義和理論價值．基于丨戶深３００期現(xiàn)貨數(shù)據(jù)，對本文模型和１：０組對照組開展套期保值??實證檢驗和分析，并使用五種方法進行穩(wěn)健性檢驗，實證結(jié)論如下：??１）無論是期貨還是現(xiàn)貨，在高頻、中頻、低頻三個時間尺度上均存在著高階矩波動時變特征，并且該特征??也存在于原始序列中．此外，Ｃｏｐｕｌａ建模后結(jié)果Ｓ示期現(xiàn)貨在不同時間尺度上相關(guān)系數(shù)存在明＆的差異，證??明了期現(xiàn)貨之間具有時－頻域持征，不同時間尺度上包含

【參考文獻】：
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