本文關(guān)鍵詞：基于CVaR的股指期貨套期保值比率研究

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【摘要】：2015年以來,投資者見證了中國A股市場的千股漲停、千股跌停及千股停牌的神話,波動的不確定性為風(fēng)險管理提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。股票市場的風(fēng)險包括系統(tǒng)風(fēng)險和非系統(tǒng)性風(fēng)險,其中非系統(tǒng)性風(fēng)險可以通過資產(chǎn)組合的方式加以分散,系統(tǒng)性風(fēng)險則需要通過股指期貨的套期保值功能加以有效的對沖。2010年中國正式推出滬深300股指期貨,結(jié)束中國股市只能做多的單邊局面,為投資者對沖現(xiàn)貨市場的價格風(fēng)險提供了風(fēng)控的新機(jī)制及工具。投資者可以通過在期貨市場建立現(xiàn)貨市場的反向頭寸,以基差風(fēng)險代替價差風(fēng)險從而實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險的管理。而在套期保值策略中,最關(guān)鍵就是確定最優(yōu)套期保值比。本文在對股指期貨的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)中國的股指市場還沒有美國、日本等國發(fā)達(dá)而活躍,所以采用極差收益率代替?zhèn)鹘y(tǒng)收益率進(jìn)行套期保值比的研究;而基于風(fēng)險度量指標(biāo)的對比確立了以最小CVaR為目標(biāo)來確定最優(yōu)套保比。作為下偏、單邊的風(fēng)險度量指標(biāo),CVaR克服了VaR不滿足次可加性以及極端情形失效的缺陷。在確定波動率及相關(guān)系數(shù)的時候,本文采用DC-MSV及DCC-GARCH模型對參數(shù)進(jìn)行建模,基于金融時間序列的有偏非對稱分布采用t分布代替正態(tài)分布假設(shè)進(jìn)行參數(shù)估計。最后,從風(fēng)險及綜合風(fēng)險和收益兩個方面來衡量套保有效性,并就極差收益率及普通收益率、靜動態(tài)套保模型及VaR與CVaR不同目標(biāo)的套保比的效果對比分析。結(jié)果表明:基于極差收益率所確定的套保比的有效性比普通收益率的更好;DC-t-MSV-CVaR具有所有模型中最佳的套保效果,而DCC-GARCH-CVaR并不能改善靜態(tài)模型的套保有效性;在極差收益率條件下,基于最小CVaR目標(biāo)的套保效果比基于最小VaR目標(biāo)的要理想。
【關(guān)鍵詞】：股指期貨 套期保值 CVaR 多元波動率 MCMC
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F724.5;F832.51
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1. 研究背景和意義8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述9-13
• 1.2.1 國外文獻(xiàn)綜述9-11
• 1.2.2 國內(nèi)文獻(xiàn)綜述11-13
• 1.3 研究內(nèi)容及可能的創(chuàng)新點(diǎn)13-16
• 1.3.1 研究內(nèi)容13-15
• 1.3.2 技術(shù)路線圖15
• 1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)15-16
• 第二章 股指期貨套期保值概述16-27
• 2.1 股指期貨概述16-21
• 2.1.1 股指期貨的概念16
• 2.1.2 股指期貨的功能16-17
• 2.1.3 股指期貨在中國的發(fā)展17-21
• 2.2 套期保值概述21-22
• 2.2.1 套期保值概念21
• 2.2.2 套期保值的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理21-22
• 2.2.3 套期保值類型22
• 2.3 風(fēng)險度量指標(biāo)的選取22-27
• 2.3.1 基于方差的套保22-23
• 2.3.2 基于擴(kuò)展基尼系數(shù)的套期保值模型23-24
• 2.3.3 基于最小下偏距的套期保值模型24
• 2.3.4 基于最小VaR的套期保值模型24-25
• 2.3.5 基于最小CVaR的套期保值模型25-27
• 第三章 最小CVaR目標(biāo)下股指期貨套期保值模型27-40
• 3.1 基于CVaR的套期保值比率模型27-32
• 3.1.1 CVaR的定義27-29
• 3.1.2 CVaR與組合收益率的函數(shù)關(guān)系29-30
• 3.1.3 基于CVaR的最優(yōu)套期保值比率模型30-32
• 3.2 動態(tài)套期保值比例模型介紹32-37
• 3.2.1 基于DCC-GARCH的套期保值比例模型32-34
• 3.2.2 基于DC-MSV的套期保值比例模型34-37
• 3.3 套期保值有效性分析37-40
• 第四章 實(shí)證分析40-60
• 4.1 樣本的選取和預(yù)處理40-41
• 4.2 數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)41-43
• 4.2.0 描述性統(tǒng)計41-42
• 4.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)42
• 4.2.2 自相關(guān)檢驗(yàn)42-43
• 4.3 參數(shù)估計及有效性分析43-58
• 4.3.1 基于靜態(tài)的CVaR套期保值比率43-45
• 4.3.2 基于DC-t-MSV模型的動態(tài)套期保值實(shí)證分析45-52
• 4.3.3 基于DCC-t-GARCH模型的動態(tài)套期保值實(shí)證分析52-58
• 4.4 不同模型的套期保值有效性分析58-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60
• 5.2 不足與展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 附錄 1：部分原始數(shù)據(jù)66-67
• 在學(xué)期間發(fā)表論文清單67-68
• 致謝68

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本文編號：1104943