本文關(guān)鍵詞：基于copula函數(shù)的股指期貨套期保值率研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：投資者風(fēng)險(xiǎn)管理的一項(xiàng)重要工具就是套期保值,這其中主要從兩方面來(lái)考慮,一個(gè)是風(fēng)險(xiǎn)的量化,另一個(gè)是在既定的風(fēng)險(xiǎn)程度下如何使其最小化。金融市場(chǎng)具有高度的時(shí)變性,怎樣縮小資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)敞口,是投資者進(jìn)行套期保值的出發(fā)點(diǎn),套期保值的效率也由此來(lái)測(cè)度。然而現(xiàn)實(shí)操作中,不同風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的偏重方向不同,套期保值也有自身固有的性質(zhì),故非所有風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的標(biāo)準(zhǔn)都能適應(yīng)套期保值。套期保值的模型眾多,其適用性也較為廣泛,唯獨(dú)Copula函數(shù)在刻畫(huà)多元變量的聯(lián)合分布方面表現(xiàn)的最為出色。對(duì)于多元金融時(shí)間序列之間復(fù)雜的動(dòng)態(tài)相關(guān)性,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型常常表現(xiàn)的較為乏力,Copula函數(shù)的登臺(tái)恰逢其時(shí),此函數(shù)不僅能分解多元變量的聯(lián)合分布,將其化為各變量的累積邊緣分布函數(shù)跟一個(gè)特定的Copula函數(shù),還能靈活精準(zhǔn)的描述多元變量之間的相依結(jié)構(gòu)。故Copula函數(shù)在金融研究領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。本文采用由淺及深的模式探討股指期貨的套期保值率問(wèn)題,筆者首先介紹了股指期貨的特點(diǎn),突出其套期保值功能,而后引出套期保值率有關(guān)的理論基礎(chǔ),分析國(guó)內(nèi)外已有研究的現(xiàn)狀,比較各套期保值模型的優(yōu)劣點(diǎn),并由此引出動(dòng)態(tài)Copula模型。最后,筆者嘗試用它來(lái)估計(jì)滬深300股指期貨的套期保值比率,進(jìn)而與傳統(tǒng)套期保值模型相比較。實(shí)證估計(jì)結(jié)果顯示,Copula模型的套期保值效果最佳,即更具規(guī)避價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)功能,OLS模型緊隨其后,DCC-GARCH模型效果最差;同時(shí),Copula模型族中,T-Copula函數(shù)的套期保值效果最好,正態(tài)Copula函數(shù)次之。那么針對(duì)金融序列動(dòng)態(tài)相關(guān)變化以及狀態(tài)相依性的特征,Copula模型能夠?qū)崿F(xiàn)更優(yōu)的套期保值績(jī)效。
【關(guān)鍵詞】：滬深300股指期貨 套期保值率 Copula函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F224;F724.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 研究背景與研究意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 文獻(xiàn)綜述13-18
• 1.2.1 套期保值比率實(shí)證研究綜述13-16
• 1.2.2 基于Copula模型的相關(guān)研究綜述16
• 1.2.3 金融市場(chǎng)的相關(guān)性分析研究16-17
• 1.2.4 金融風(fēng)險(xiǎn)管理研究17-18
• 1.3 研究思路及本文框架18-20
• 第2章 套期保值相關(guān)理論與方法20-26
• 2.1 股指期貨概述20-22
• 2.1.1 股指期貨的基本特征20-22
• 2.1.2 股指期貨交易的基本制度22
• 2.2 套期保值理論22-24
• 2.2.1 最小方差套期保值理論22-24
• 2.2.2 基差風(fēng)險(xiǎn)最小理論24
• 2.3 現(xiàn)有研究存在的不足與本文創(chuàng)新之處24-26
• 第3章 套期保值相關(guān)模型與估計(jì)方法26-34
• 3.1 傳統(tǒng)的套期保值模型26-28
• 3.1.1 OLS模型26
• 3.1.2 協(xié)整與誤差修正模型（ECM）26-27
• 3.1.3 GARCH模型27
• 3.1.4 DCC-MVGARCH模型27-28
• 3.2 Copula函數(shù)理論與建模28-34
• 3.2.1 Copula函數(shù)簡(jiǎn)介28-29
• 3.2.2 Copula函數(shù)邊緣分布擬合29-30
• 3.2.3 Copula函數(shù)參數(shù)估計(jì)方法30-32
• 3.2.4 Copula模型32-34
• 第4章 基于Copula的滬深300股指期貨最優(yōu)套期保值比率實(shí)證分析34-45
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取及處理34-36
• 4.2 基于OLS進(jìn)行估計(jì)36-38
• 4.2.1 單位根檢驗(yàn)36-37
• 4.2.2 最小二乘回歸37-38
• 4.3 GARCH模型建模與估計(jì)38-41
• 4.3.1 單因素GARCH模型38-41
• 4.3.2 DCC-MVGARCH模型估計(jì)41
• 4.4 Copula模型的實(shí)證研究41-42
• 4.5 模型實(shí)證效果的比較42-43
• 4.6 實(shí)證研究不足43-45
• 結(jié)論45-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 謝福座;;基于GARCH-Copula-CoVaR模型的風(fēng)險(xiǎn)溢出測(cè)度研究[J];金融發(fā)展研究;2010年12期

2 林旭東;葉旭;王吉培;;滬深300股指期貨動(dòng)態(tài)套期保值率研究——基于分位數(shù)回歸和狀態(tài)空間模型[J];中國(guó)證券期貨;2009年12期

3 王玉剛;遲國(guó)泰;楊萬(wàn)武;;基于Copula的最小方差套期保值比率[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2009年08期

4 吳先智;;股指期貨的最優(yōu)套期保值率實(shí)證研究——基于滬深300指數(shù)期貨仿真交易視角[J];上海立信會(huì)計(jì)學(xué)院學(xué)報(bào);2008年04期

5 李悅;程希駿;;上證指數(shù)和恒生指數(shù)的copula尾部相關(guān)性分析[J];系統(tǒng)工程;2006年05期

6 吳振翔;陳敏;葉五一;繆柏其;;基于Copula-GARCH的投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2006年03期

7 韋艷華,張世英;金融市場(chǎng)非對(duì)稱尾部相關(guān)結(jié)構(gòu)的研究[J];管理學(xué)報(bào);2005年05期

8 張堯庭;連接函數(shù)(copula)技術(shù)與金融風(fēng)險(xiǎn)分析[J];統(tǒng)計(jì)研究;2002年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 方顥;基于Markov狀態(tài)轉(zhuǎn)換GARCH模型的銅期貨價(jià)格波動(dòng)性研究[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于copula函數(shù)的股指期貨套期保值率研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：289441