黃金期貨套期保值效果研究
本文關(guān)鍵詞:黃金期貨套期保值效果研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】: 黃金是一種兼具商品和金融屬性的物品。在布雷頓森林體系解體后,黃金價格波動給黃金的生產(chǎn)和消費帶來了不利影響。為此國際市場推出了黃金期貨,讓投資者可以借這一衍生產(chǎn)品來規(guī)避黃金價格波動的風(fēng)險。本文首先介紹了期貨的基本概念以及期貨套期保值的原理,在此基礎(chǔ)上為了研究黃金期貨市場的套期保值效率,本文系統(tǒng)梳理了期貨最優(yōu)套期保值比率研究的進展,分析了四種方法估計風(fēng)險最小套期保值比率的模型:簡單最小二乘法(OLS)、雙變量向量自回歸模型(B-VAR)、雙變量向量誤差修正模型(B-VECM)以及多元GARCH模型。其中第一種OLS法是基于單期靜態(tài)的套期保值模型,B-VAR和B-VECM模型屬于多期靜態(tài)的模型。而多元GARCH模型是一個多期動態(tài)的套期保值模型,該模型可以提供動態(tài)的套期保值比例的變化曲線,讓交易者直觀看到最優(yōu)的套期保值的變化過程。本文以組合方差大小作為衡量套期保值效果的指標(biāo)。選用上海黃金現(xiàn)貨價格和COMEX的黃金期貨價格數(shù)據(jù)作為樣本研究了最優(yōu)黃金期貨套期保值效率問題。研究表明:比起簡單OLS模型的結(jié)果,考慮了時間序列自相關(guān)的B-VAR和B-VECM模型效果更佳;而由于考慮了期貨和現(xiàn)貨價格的協(xié)整效應(yīng),B-VECM模型所估計的套期保值比率的效果優(yōu)于前兩者;但是由于資產(chǎn)價格波動帶有異方差性,使得上述方法得到的套期保值比率都不及考慮了這一特征的GARCH模型.最后本文以一家黃金儲量最大的生產(chǎn)企業(yè)的案例,模擬了如何運用GARCH動態(tài)套期保值模型進行風(fēng)險管理實踐指導(dǎo),為企業(yè)套期保值選擇合適的期貨頭寸提供參考。
【關(guān)鍵詞】:套期保值比率 最小二乘法 協(xié)整效應(yīng) 誤差修正模型 GARCH模型
【學(xué)位授予單位】:華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號】:F224;F832.54;F724.5
【目錄】:
- 論文摘要6-7
- ABSTRACT7-10
- 第一章 緒論10-18
- 第一節(jié) 研究背景10-15
- 一、國際黃金市場概況11-12
- 二、我國黃金市場概況12-13
- 三、影響黃金價格的因素13-14
- 四、我國企業(yè)進行黃金期貨套期保值的原因及現(xiàn)狀14-15
- 第二節(jié) 研究的意義15-18
- 一、本文的創(chuàng)新點15-16
- 二、本文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-18
- 第二章 期貨套期保值理論及相關(guān)文獻18-25
- 第一節(jié) 期貨的基本概念18-19
- 第二節(jié) 套期保值概述19-21
- 第三節(jié) 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀21-25
- 第三章 最優(yōu)套期保值理論25-37
- 第一節(jié) 傳統(tǒng)套期保值方法及其基差風(fēng)險25-28
- 第二節(jié) 靜態(tài)套期保值模型28-32
- 一、最小二乘法(OLS)28-29
- 二、雙變量向量自回歸模型(B-VAR)29-30
- 三、雙變量向量誤差修正模型(B-VECM)30-32
- 第三節(jié) 多元變量GARCH模型32-35
- 第四節(jié) 套期保值效果的衡量及運用原理35-37
- 一、套期保值績效衡量指標(biāo)35-36
- 二、套期保值比例的運用原理36-37
- 第四章 套期保值實證分析37-49
- 第一節(jié) 數(shù)據(jù)選取37-39
- 第二節(jié) 套期保值實證檢驗結(jié)果39-49
- 一、樣本數(shù)據(jù)描述39-40
- 二、OLS的估計結(jié)果40-42
- 三、B-VAR的估計結(jié)果42-43
- 四、B-VECM模型估計結(jié)果43-44
- 五、多元GARCH的結(jié)果44-46
- 六、套期保值效果比較46-47
- 七、期貨套期保值的模擬實踐47-49
- 第五章 結(jié)論與不足49-51
- 第一節(jié) 結(jié)果討論49-50
- 第二節(jié) 本文有待改進之處50-51
- 參考文獻51-53
- 附錄 研究生階段發(fā)表論文53-54
- 后記54
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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本文編號:495655
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