發(fā)布時(shí)間：2017-08-23 09:00

  本文關(guān)鍵詞：基于Copula的天然氣市場組合風(fēng)險(xiǎn)分析

  更多相關(guān)文章： Copula模型 天然氣市場價(jià)格 譜風(fēng)險(xiǎn) 投資組合

【摘要】：據(jù)國際能源署（International EnergyAgency, IEA）預(yù)測，2007-2030年，世界天然氣消費(fèi)將以每年1.5%的速度增長，到2030年達(dá)到41,600×108m3。在中東和獨(dú)聯(lián)體地區(qū)，天然氣的消費(fèi)量已經(jīng)接近甚至超過一次能源消費(fèi)的50%，并且這一比例在未來還將繼續(xù)上升。從世界主要天然氣市場的發(fā)展歷史中不難發(fā)現(xiàn)，隨著天然氣工業(yè)的進(jìn)步和天然氣資源利用速度增長，天然氣定價(jià)機(jī)制都走過了從壟斷定價(jià)到競爭性市場定價(jià)的路程。鑒于天然氣市場的迅猛發(fā)展，我國現(xiàn)行的定價(jià)機(jī)制已經(jīng)無法跟上市場發(fā)展的部分，，一場改革勢在必行。為了保證我國天然氣工業(yè)健康發(fā)展,必須建立合理的天然氣定價(jià)市場結(jié)構(gòu)和基于此的定價(jià)方法。當(dāng)天然氣市場化運(yùn)作后，將會(huì)存在現(xiàn)貨及期貨多個(gè)市場，天然氣公司在購買中會(huì)基于金融風(fēng)險(xiǎn)的考慮，從而在多個(gè)市場中做相關(guān)投資組合的選擇，進(jìn)而降低金融風(fēng)險(xiǎn)。目前國內(nèi)的相關(guān)研究多基于天然氣價(jià)格考慮，尚未有對(duì)天然氣市場的風(fēng)險(xiǎn)量化選擇的研究�；谔烊粴馐袌鲩_放是必然趨勢，我們引進(jìn)基于Copula聯(lián)合分布的譜風(fēng)險(xiǎn)度量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，這樣能很好的結(jié)合天然氣價(jià)格的非線性特征，也能把投資者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)考慮進(jìn)去，更好的估計(jì)天然氣市場的購買風(fēng)險(xiǎn)。 本文首先介紹了天然氣市場的發(fā)展的趨勢以及天然氣金融衍生品的特性及天然氣市場金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法；然后從金融領(lǐng)域的投資組合理論應(yīng)用到天然氣市場，分析了天然氣公司在奪市場中的購買組合問題；基于天然氣資產(chǎn)間相關(guān)性問題，采用了Copula函數(shù)來度量天然氣資產(chǎn)間的非線性相關(guān)性；最后，使用Copula函數(shù)的分析了現(xiàn)行的天然氣市場的譜風(fēng)險(xiǎn)度量。 我國現(xiàn)階段主要是“成本加成”的天然氣定價(jià)方法并沒有真正反映消費(fèi)者的承受能力，而未來天然氣市場定價(jià)趨勢也應(yīng)該借鑒國外的先進(jìn)的定價(jià)機(jī)制及其市場機(jī)制的價(jià)格主導(dǎo)機(jī)制。天然氣公司在多個(gè)市場上的購買組合問題，通常從預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)角度來進(jìn)行分析。已有的研究多采用VaR、CVaR等風(fēng)險(xiǎn)度量方法分析問題，但都沒有考慮用戶的主觀風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度。本文提出采用譜風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)度量風(fēng)險(xiǎn)來構(gòu)建用戶的最優(yōu)購買組合模型，同VaR、ES相比，不用先驗(yàn)地選擇置信水平，用戶可以根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度自由選擇譜風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，基于譜風(fēng)險(xiǎn)度量方法更靈活[1]。 當(dāng)前，針對(duì)現(xiàn)貨、期貨市場天然氣收益率序列的聯(lián)合分布等問題的報(bào)道較少，而本研究表明天然氣收益率序列有明顯的厚尾、異方差現(xiàn)象，天然氣資產(chǎn)之間表現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性特征，線性相關(guān)系數(shù)不能全面地反映相關(guān)結(jié)構(gòu)。本文結(jié)合Copula函數(shù)的特點(diǎn)和CARCH模型的優(yōu)勢并兼顧天然氣實(shí)時(shí)、期貨兩市場收益間的相關(guān)結(jié)構(gòu)和兩市場收益序列的統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)天然氣公司購買天然氣風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：Copula函數(shù)與二元正態(tài)分布模型相比，能更加準(zhǔn)確的估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)量度值。
【關(guān)鍵詞】：Copula模型 天然氣市場價(jià)格 譜風(fēng)險(xiǎn) 投資組合
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F426.22;F764.1;F832.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國內(nèi)外天然氣市場定價(jià)機(jī)制的研究進(jìn)展10-12
• 1.2.2 金融衍生品的天然氣市場交易中的應(yīng)用分類12-13
• 1.3 研究思路與方法13-14
• 1.3.1 研究思路及展開13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.4 論文創(chuàng)新14-15
• 2 金融市場風(fēng)險(xiǎn)度量管理研究15-22
• 2.1 金融市場風(fēng)險(xiǎn)度量方法發(fā)展15-18
• 2.1.1 市場風(fēng)險(xiǎn)的各種風(fēng)險(xiǎn)度量方法及其關(guān)系15-18
• 2.2 譜風(fēng)險(xiǎn)概述18-22
• 2.2.1 幾種常用風(fēng)險(xiǎn)譜函數(shù)的構(gòu)造與選擇18-20
• 2.2.2 譜風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的估計(jì)與檢驗(yàn)20-22
• 3 COPULA 的基本理論22-38
• 3.1 COPULA 函數(shù)概念22
• 3.2 常用的 COUPULA 函數(shù)的種類22-30
• 3.2.1 基礎(chǔ) Copula 函數(shù)22-23
• 3.2.2 橢圓 Copula 函數(shù)23-25
• 3.2.3 Archimedean Copula 函數(shù)25-28
• 3.2.4 雙參數(shù) Copula 函數(shù)28-30
• 3.3 COPULA 函數(shù)度量相關(guān)性30-33
• 3.3.1 一致性和相關(guān)性測度31-32
• 3.3.2 尾部相關(guān)測度32-33
• 3.4 COPULA 函數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)33-35
• 3.4.1 參數(shù)估計(jì)-極大似然估計(jì)33-34
• 3.4.2 非參數(shù)估計(jì)34
• 3.4.3 Copula 模型檢驗(yàn)方法34-35
• 3.5 邊緣分布模型35-36
• 3.5.1 GARCH 建立及檢驗(yàn)35-36
• 3.6 基于 COPULA 計(jì)算譜風(fēng)險(xiǎn)的蒙特卡羅模擬計(jì)算36-38
• 4 基于譜風(fēng)險(xiǎn)度量的實(shí)證分析38-46
• 4.1 主要天然氣區(qū)域市場定價(jià)實(shí)踐研究對(duì)比38-39
• 4.2 數(shù)據(jù)選擇39
• 4.3 數(shù)據(jù)分析與處理39-41
• 4.4 GARCH 模型建立41-42
• 4.5 COPULA 模型的擬合結(jié)果42-43
• 4.5.1 Copula 函數(shù)的選擇42-43
• 4.5.2 Copula 模型評(píng)價(jià)43
• 4.6 基于蒙特卡羅算法和 COPULA 模型計(jì)算譜風(fēng)險(xiǎn)43-44
• 4.7 投資者的譜風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的選擇與結(jié)果對(duì)比44
• 4.8 小結(jié)44-46
• 5 總結(jié)和研究展望46-47
• 5.1 總結(jié)46
• 5.2 研究展望46-47
• 致謝47-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 附錄51
• A．作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文51
• B．作者在攻讀碩士學(xué)位期間參研項(xiàng)目51

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號(hào)：724119