本文關(guān)鍵詞：基于Copula-Realized GARCH模型的股指期貨動態(tài)最優(yōu)套期保值比率研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：2015年以來,隨著上證50、中證500股指期貨品種陸續(xù)上市交易,個股期權(quán)也在研究試點推出,國內(nèi)金融衍生品市場發(fā)展逐漸走向成熟。另外,以A股為代表的證券金融市場的波動急劇加大,為規(guī)避證券市場的系統(tǒng)性風(fēng)險,股指期貨的套取保值功能被應(yīng)用得越來越廣泛,相應(yīng)的研究也更加深入。套期保值效果的好壞,直接受到套期保值比率選擇的影響,因此,套期保值研究的核心問題就轉(zhuǎn)化為怎么研究確定股指期貨最優(yōu)套期保值比率。目前研究中常用的套期保值模型多為時變的二元GARCH類模型和Copula-GARCH族模型,這兩類模型使用以日收益率為代表的低頻數(shù)據(jù),損失了大量的日內(nèi)波動信息,低估了收益的波動性,從而影響到套期保值比率的精確度。本文突破這一局限,使用高頻的已實現(xiàn)波動率(Realized Volatility),同時考慮隔夜收益的影響,對RV進(jìn)行了基于隔夜信息的三類擴展,構(gòu)建了Copula-Realized GARCH模型用來估計股指期貨動態(tài)最優(yōu)套期保值比率。該模型以Realized GARCH模型描述變量的條件邊緣分布從而整合了高頻數(shù)據(jù)中蘊含的更多的波動信息,以Copula函數(shù)擬合變量間的時變相關(guān)性從而刻畫其相關(guān)結(jié)構(gòu)的動態(tài)性。采用滬深300指數(shù)及滬深300股指期貨合約高頻數(shù)據(jù)的樣本內(nèi)和樣本外的實證表明,在套保組合方差減少比率與二元GARCH類模型和Copula-GARCH族模型同等的情況下,Copula-Realized GARCH模型的平均套期保值比率更低,即使用較少的期貨合約能達(dá)到同等程度的風(fēng)險對沖效果。另外以RV3為已實現(xiàn)波動率估計量的Copula-Realized GARCH模型套期保值效果要優(yōu)于其他三類估計量,表明用尺度變換因子σ對已實現(xiàn)波動率進(jìn)行變換后的已實現(xiàn)波動率估計量在套期保值中效果更佳。
【關(guān)鍵詞】：套期保值 高頻數(shù)據(jù) 隔夜信息 copula-Realized GARCH模型
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F724.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.0 研究背景11-12
• 1.1 研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究綜述13-17
• 1.2.1 套期保值研究綜述13-16
• 1.2.2 已實現(xiàn)波動率研究綜述16-17
• 1.3 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點17-19
• 1.3.1 研究思路與內(nèi)容17-18
• 1.3.2 研究創(chuàng)新點18-19
• 第二章 股指期貨套期保值的相關(guān)理論19-26
• 2.1 股指期貨概念及交易規(guī)則介紹19-20
• 2.1.1 股指期貨的概念19-20
• 2.1.2 滬深300股指期貨交易規(guī)則20
• 2.2 套期保值及其相關(guān)理論20-26
• 2.2.1 套期保值概念和原理介紹20-22
• 2.2.2 套期保值的類型22-23
• 2.2.3 套期保值的風(fēng)險23-24
• 2.2.4 最優(yōu)套期保值比率介紹24-26
• 第三章 最優(yōu)套期保值比率的模型介紹26-37
• 3.1 時變二元GARCH模型26-29
• 3.1.1 BEKK-GARCH模型27-28
• 3.1.2 CCC-GARCH模型28
• 3.1.3 DCC-GARCH模型28-29
• 3.1.4 二元GARCH模型評述29
• 3.2 Copula-GARCH模型29-33
• 3.2.1 Copula函數(shù)介紹29-30
• 3.2.2 Copula-GARCH模型的建立30-33
• 3.3 Copula-Realized GARCH模型33-37
• 3.3.1 已實現(xiàn)波動率介紹33-35
• 3.3.2 Realized GARCH模型介紹35-36
• 3.3.3 Copula-Realized GARCH模型構(gòu)建36-37
• 第四章 股指期貨最優(yōu)套期保值比率實證研究分析37-56
• 4.1 樣本選取與數(shù)據(jù)處理37-40
• 4.1.1 樣本數(shù)據(jù)選取及說明37
• 4.1.2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計及檢驗37-40
• 4.2 二元GARCH模型參數(shù)估計結(jié)果及分析40-43
• 4.3 Copula-GARCH模型參數(shù)估計結(jié)果及分析43-45
• 4.4 Copula-Realized GARCH模型參數(shù)估計結(jié)果及分析45-52
• 4.4.1 已實現(xiàn)波動率計算與分析46-48
• 4.4.2 Realized GARCH邊緣分布模型參數(shù)估計結(jié)果及分析48-51
• 4.4.3 基于Copula-Realized GARCH模型股指期貨套期保值比率估計51-52
• 4.5 基于不同模型的股指期貨套期保值效果評價52-56
• 4.5.1 套期保值效果評價指標(biāo)52
• 4.5.2 不同模型套期保值效果的對比與分析52-54
• 4.5.3 樣本外不同模型套期保值效果的對比與分析54-56
• 第五章 總結(jié)與展望56-58
• 5.1 論文研究結(jié)論56-57
• 5.2 改進(jìn)與展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 致謝61-62

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孫志賓;;混合Copula模型在中國股市的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識;2007年20期

2 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識;2007年24期

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5 王s，

本文編號：360971