基于VaR-GARCH的滬深300股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)管理研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-16 13:40
2010年4月16日是我國(guó)金融市場(chǎng)發(fā)展的一個(gè)重要時(shí)刻,正式推出了滬深300股指期貨,投資者使用滬深300股指期貨進(jìn)行交易大多是為了防止資產(chǎn)遭受損失,運(yùn)用套期保值的投資策略進(jìn)行操作,而基差則是影響套期保值效果的最直接因素;顣(huì)由于一些影響因素的變化異常波動(dòng),形成基差風(fēng)險(xiǎn),使投資者遭受損失;畹漠惓2▌(dòng)會(huì)打亂套期保值投資者的交易策略,會(huì)使得投資者選擇的期貨合約不適合本次交易類(lèi)型,對(duì)期貨的買(mǎi)進(jìn)賣(mài)出做出錯(cuò)誤的判斷,從而造成投資者的交易損失。所以,研究滬深300股指期貨的基差風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)套期保值投資者有重要的意義,套期保值投資者若想降低損失,需要其能夠及時(shí)的識(shí)別基差風(fēng)險(xiǎn),并對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量,根據(jù)度量結(jié)果不斷的調(diào)整自己的投資計(jì)劃,降低投資損失。本論文對(duì)滬深300股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行研究,為套期保值投資者提供相應(yīng)的基差風(fēng)險(xiǎn)控制對(duì)策,本文首先闡述了論文的研究背景、寫(xiě)作目的和意義,對(duì)基差風(fēng)險(xiǎn)的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行梳理;其次介紹了滬深300股指期貨基差以及基差風(fēng)險(xiǎn),并分析了套期保值效果與基差的關(guān)系,基差風(fēng)險(xiǎn)的成因和滬深300股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)的管理框架,現(xiàn)狀及其存在的問(wèn)題;然后介紹了基差風(fēng)險(xiǎn)的影響因素和識(shí)別...
【文章來(lái)源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:80 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
滬深300股指期貨基差波動(dòng)Q-Q圖
第 4 章 滬深 300 股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量模型的構(gòu)建及實(shí)證分析是平穩(wěn)的。列的相關(guān)性檢驗(yàn)的回歸模型中,要求隨機(jī)誤差項(xiàng)是無(wú)自相關(guān)的,但在實(shí)際情足這項(xiàng)假定。若回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)的現(xiàn)象,確度降低,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效,估計(jì)值與實(shí)際情況不符等情況。間序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)是很有必要的,通過(guò)對(duì)時(shí)間序列自相回歸項(xiàng)的階數(shù),進(jìn)而建立相應(yīng)的合適模型。應(yīng)用于應(yīng)用 Eviews8.0 對(duì)滬深 300 股指期貨基差序列進(jìn)行相:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]滬深300股指期貨基差非線(xiàn)性特征研究[J]. 祝福云,侯亞平. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2018(03)
[2]我國(guó)股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究——基于HAR-CAW模型[J]. 趙樹(shù)然,袁東,任培民. 運(yùn)籌與管理. 2018(01)
[3]GARCH族模型在期貨跨期套利中的比較研究[J]. 周亮. 金融理論與實(shí)踐. 2018(01)
[4]基于VaR-GARCH模型的股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J]. 朱秋分. 陰山學(xué)刊(自然科學(xué)版). 2018(01)
[5]滬深300股指期貨套期保值實(shí)證研究——基于2016年以來(lái)主力合約的收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)[J]. 呂沛航,樊祺. 現(xiàn)代商業(yè). 2017(28)
[6]證券市場(chǎng)的期現(xiàn)基差與流動(dòng)性[J]. 李蒲江,郭彥峰. 管理科學(xué). 2017(04)
[7]期銅套期保值案例解析[J]. 余寶山,張韜. 中國(guó)商論. 2017(17)
[8]股指基差風(fēng)險(xiǎn)積聚與波動(dòng)溢出信息傳遞的效應(yīng)研究[J]. 孟慶斌,劉建涵. 中國(guó)物價(jià). 2017(06)
[9]股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理作用與實(shí)戰(zhàn)研究[J]. 劉宇琪. 金融發(fā)展評(píng)論. 2016(11)
[10]基于VaR的鋼材期貨市場(chǎng)基差風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 莊新田,李巖,郭麗花,李曉青. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2016(04)
碩士論文
[1]滬深300股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響[D]. 魏巍.山東大學(xué) 2016
[2]漲跌停板制度對(duì)滬深300股指期貨基差波動(dòng)性的影響研究[D]. 曹川.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于VaR-GARCH模型的股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D]. 許堅(jiān).山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015
本文編號(hào):3287118
【文章來(lái)源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:80 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
滬深300股指期貨基差波動(dòng)Q-Q圖
第 4 章 滬深 300 股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量模型的構(gòu)建及實(shí)證分析是平穩(wěn)的。列的相關(guān)性檢驗(yàn)的回歸模型中,要求隨機(jī)誤差項(xiàng)是無(wú)自相關(guān)的,但在實(shí)際情足這項(xiàng)假定。若回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)的現(xiàn)象,確度降低,統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效,估計(jì)值與實(shí)際情況不符等情況。間序列進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)是很有必要的,通過(guò)對(duì)時(shí)間序列自相回歸項(xiàng)的階數(shù),進(jìn)而建立相應(yīng)的合適模型。應(yīng)用于應(yīng)用 Eviews8.0 對(duì)滬深 300 股指期貨基差序列進(jìn)行相:
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]滬深300股指期貨基差非線(xiàn)性特征研究[J]. 祝福云,侯亞平. 合作經(jīng)濟(jì)與科技. 2018(03)
[2]我國(guó)股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究——基于HAR-CAW模型[J]. 趙樹(shù)然,袁東,任培民. 運(yùn)籌與管理. 2018(01)
[3]GARCH族模型在期貨跨期套利中的比較研究[J]. 周亮. 金融理論與實(shí)踐. 2018(01)
[4]基于VaR-GARCH模型的股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J]. 朱秋分. 陰山學(xué)刊(自然科學(xué)版). 2018(01)
[5]滬深300股指期貨套期保值實(shí)證研究——基于2016年以來(lái)主力合約的收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)[J]. 呂沛航,樊祺. 現(xiàn)代商業(yè). 2017(28)
[6]證券市場(chǎng)的期現(xiàn)基差與流動(dòng)性[J]. 李蒲江,郭彥峰. 管理科學(xué). 2017(04)
[7]期銅套期保值案例解析[J]. 余寶山,張韜. 中國(guó)商論. 2017(17)
[8]股指基差風(fēng)險(xiǎn)積聚與波動(dòng)溢出信息傳遞的效應(yīng)研究[J]. 孟慶斌,劉建涵. 中國(guó)物價(jià). 2017(06)
[9]股指期貨風(fēng)險(xiǎn)管理作用與實(shí)戰(zhàn)研究[J]. 劉宇琪. 金融發(fā)展評(píng)論. 2016(11)
[10]基于VaR的鋼材期貨市場(chǎng)基差風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 莊新田,李巖,郭麗花,李曉青. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2016(04)
碩士論文
[1]滬深300股指期貨對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)的影響[D]. 魏巍.山東大學(xué) 2016
[2]漲跌停板制度對(duì)滬深300股指期貨基差波動(dòng)性的影響研究[D]. 曹川.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[3]基于VaR-GARCH模型的股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D]. 許堅(jiān).山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015
本文編號(hào):3287118
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