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國際干散貨海運運價風險規(guī)避研究

發(fā)布時間:2021-03-27 22:40
  海運是國際貿(mào)易中最主要也是運費最低廉的運輸方式,當今世界上國際貿(mào)易總運量中的90%以上,我國絕大部分進出口貨物,都是通過海運這種運輸方式完成的。隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展,進出口量屢屢創(chuàng)新高,使得我國海運業(yè)一直保持快速增長勢頭,其中干散貨海運總量和占世界干散貨海運總量比例分別以年均18%和6%以上的速度增長。目前中國已經(jīng)成為世界上海運量最大的國家之一。但由于海運貨物種類的繁多、各種貨物的周期性、海運實現(xiàn)方式各不相同,同時又受到國際政治、環(huán)境、經(jīng)濟、地理、各國的經(jīng)濟發(fā)達程度和產(chǎn)業(yè)結構特點等因素的影響,導致國際干散貨航運運價波動激烈。作為干散貨航運市場運價變化晴雨表的波羅的海干散貨海運運價指數(shù)(BDI)就能為我們描述國際干散貨航運運價變化的激蕩程度。從1999年到2002年的波瀾不驚,到2003年、2004年的不斷攀升,直至2007-2008年間勾勒的一個最驚心動魄的曲線,最高點達到10210點,同比上漲152%,接著又出人意料的一路下瀉到2008年12月5日的歷史最低點663點,跌幅達93.5%。面臨運價的劇烈波動,部分貨主或者海運企業(yè)選擇風險自留,即不采用任何風險規(guī)避措施,不論未來運價是漲... 

【文章來源】:大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:52 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

國際干散貨海運運價風險規(guī)避研究


BDI歷史數(shù)據(jù)

對比圖,歷史數(shù)據(jù),對比圖,期貨


圖2.2FFA歷史數(shù)據(jù)與BD工歷史數(shù)據(jù)對比圖Fig.2.1TheeomParisonchartofFFAandBDlhistoriealdata從圖2.2看出FFA序列和現(xiàn)貨序列有著較強的一致性,從而從側面驗證了貨與期貨未來走勢一致的特性。對現(xiàn)貨序列和期貨序列的基本統(tǒng)計情況進行析,通過軟件Eviews得出結果如表2.1所示。從表中可以看出兩序列偏度都小0,而且峰度也比3小,期貨序列和現(xiàn)貨序列的JB統(tǒng)計量顯著大于1,由計量濟學規(guī)律可知兩序列都具有尖峰厚尾特性而且都拒絕服從正態(tài)分布。表2.1期貨序列和現(xiàn)貨序列統(tǒng)計結果幾b.2.1ThestatistiealeharaCteriatiesofBDIandFFAsequeneesBDIFFA均值7.8838357.880692中位數(shù)7.8822017.874496最大值9.3461829.354181

偏度,正態(tài)分布圖


標準值的偏斜方向程度的表現(xiàn)形式。當套期保值收益率偏度大于零,即整個圖形向坐標軸右偏,而且密度函數(shù)的尾部向左延伸。當收益率偏度小于零,則圖形頂端向坐標軸左側偏斜,其密度函數(shù)的尾部向右延伸。如圖3.1所示,A的偏度大于零,分布向右偏;B的偏度小于零向左偏。八月今,__,代廠從、、、筍凡{11刀20從崢圖3.1不同偏度的正態(tài)分布圖 Fig.3.1Thenormaldistributionehartofdifferentskewness盡管方差能有效的表現(xiàn)出套期保值收益率的波動情況,但它并不能完全刻畫出風險。圖4.1說明的就是這種情況,假設兩個不同分布A與B的期望相同,方差也相同。但可以明顯看出A向左傾斜

【參考文獻】:
期刊論文
[1]FFA盈利模式的創(chuàng)建[J]. 張海洋.  水運管理. 2009(08)
[2]基于FFA的運費風險管理研究[J]. 武佩劍,鄧貴仕,田煒.  軟科學. 2008(09)
[3]運價遠期市場對即期價格波動特征影響的研究[J]. 宗蓓華,邵泊洋.  中國航海. 2008(02)
[4]FFA在航運市場風險管理中的應用[J]. 張建,楊永志.  世界海運. 2006(05)
[5]波羅的海運價指數(shù)期貨市場的協(xié)整研究和定價模型[J]. 劉建林,施欣.  大連海事大學學報. 2005(02)
[6]海洋運輸運價保值市場的研究和創(chuàng)新[J]. 朱意秋,陳芬.  上海船舶運輸科學研究所學報. 2005(01)
[7]國內(nèi)外股票市場相關性的Copula分析[J]. 司繼文,蒙堅玲,龔樸.  華中科技大學學報(自然科學版). 2005(01)
[8]Copula理論在金融中的應用[J]. 孫志賓,顧嵐.  廣西師范大學學報(自然科學版). 2004(02)
[9]金融市場的相關性分析——Copula-GARCH模型及其應用[J]. 韋艷華,張世英.  系統(tǒng)工程. 2004(04)
[10]多金融資產(chǎn)風險價值的Copula計量方法研究[J]. 張明恒.  數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究. 2004(04)

博士論文
[1]Copula理論及其在多變量金融時間序列分析上的應用研究[D]. 韋艷華.天津大學 2004

碩士論文
[1]連接函數(shù)(Copula)理論及其在金融中的應用[D]. 王紅蓮.上海財經(jīng)大學 2006
[2]應用連接函數(shù)計算投資組合的在險價值[D]. 王江洪.浙江大學 2006
[3]基于Copula函數(shù)的中國證券市場風險度量[D]. 胡錚洋.吉林大學 2006
[4]非對稱GARCH模型在中國股市收益波動中的研究與應用[D]. 夏慶.武漢理工大學 2005
[5]非線性理論在股票價格波動中的應用研究[D]. 英英.北方工業(yè)大學 2005
[6]相依時間序列的copula分析[D]. 蒙堅玲.華中科技大學 2004
[7]國際干散貨航運細分市場運價指數(shù)波動特征研究[D]. 陳慶輝.大連海事大學 2004
[8]國際干散貨運價風險相關問題的實證研究[D]. 宮進.上海海運學院 2001



本文編號:3104363

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