本文關鍵詞：基于MEM模型的中國滬深300股指期貨風險研究　出處：《天津大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：經(jīng)濟全球化大大提高了全球金融市場的運行效率。各國的金融市場構成了一個互相聯(lián)動的金融系統(tǒng),在資金跨市場流動的同時,金融風險也在迅速轉移,某一個國家的金融危機連鎖式的在全球發(fā)酵已成為了當下金融系統(tǒng)的特征,所以世界各國在發(fā)展金融市場時面臨的首要問題就是風險防范,而風險防范的核心問題是風險的精確度量和準確預測。本文著眼于中國滬深300股指期貨市場,基于乘積誤差模型(Multiplicative Error Model,MEM)研究其風險,包括波動度量、波動預測、風險價值(VaR)預測、動態(tài)套期保值比率的確定。其中波動度量我們選用基于高頻數(shù)據(jù)的波動估計量——賦權已實現(xiàn)極差波動(Weighted Realized Range-based volatility,WRRV)。在對賦權已實現(xiàn)極差波動建立乘積誤差模型時,我們假設模型的殘差項有三種分布:標準指數(shù)分布、標準Weibull分布和標準化的廣義Gamma分布,并且模型的階數(shù)到2階。本文開展了對乘積誤差模型樣本外預測的研究,并基于此實現(xiàn)了對滬深300股指期貨風險價值(VaR)的預測和動態(tài)套期保值比率的確定。在預測風險價值(VaR)時,我們分別使用方差-協(xié)方差分析法和極值方法中的閾值模型與GARCH模型、EGARCH模型、乘積誤差模型結合,測度VaR,通過Kupiec LR檢驗衡量模型有效性,實證結果顯示:閾值模型優(yōu)于方差-協(xié)方差分析法,在閾值模型的框架下,比較MEM模型和GARCH類模型,發(fā)現(xiàn)MEM-EVT-POT類模型優(yōu)于GARCH-EVT-POT類模型。動態(tài)套期保值比率的確定中,我們引入了Copula方法確定股指期貨和現(xiàn)貨的Kendall秩相關系數(shù),并分別使用GARCH模型和乘積誤差模型預測條件波動率,實證結果顯示:基于Copula-MEM模型計算的套期保值比率效果優(yōu)于Copula-GARCH模型。
[Abstract]:Economic globalization has greatly improved the operational efficiency of global financial markets . The financial markets of countries constitute a mutually linked financial system . At the same time , financial risks are shifting rapidly . At the same time , financial risks are shifting rapidly . At the same time , the core problem of risk prevention is the accuracy and accuracy of risk . In this paper , we focus on the determination of volatility measure , fluctuation prediction , risk value ( VaR ) prediction and dynamic hedging ratio . In this paper , we propose three distributions : standard exponential distribution , standard Weibull distribution and standardized generalized Gamma distribution , and the order of the model to the second order .

【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F224;F724.5

【參考文獻】

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本文編號：1361281