本文選題：風(fēng)險對沖　切入點(diǎn)：期望效用　出處：《中國管理科學(xué)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為避免參數(shù)法和半?yún)?shù)法的事前模型設(shè)定偏誤和參數(shù)估計(jì)誤差,本文引入無需做事前分布假設(shè)的非參數(shù)核估計(jì)法對VaR和CVaR進(jìn)行估計(jì),并基于VaR和CVaR的核估計(jì)量構(gòu)建風(fēng)險對沖模型,實(shí)現(xiàn)風(fēng)險估計(jì)和風(fēng)險對沖同時進(jìn)行。在此基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步在核估計(jì)框架內(nèi)引入期望效用理論比較最小方差、最小VaR和最小CVaR對沖策略的對沖效率,以期解決傳統(tǒng)文獻(xiàn)將風(fēng)險下降比率作為風(fēng)險對沖效率指標(biāo),卻因風(fēng)險度量指標(biāo)不同而導(dǎo)致比較結(jié)果不一致的問題。最后,將核估計(jì)框架下的風(fēng)險對沖模型和期望效用理論運(yùn)用到滬深300股指期貨現(xiàn)貨的風(fēng)險對沖問題,實(shí)證結(jié)果表明:最小CVaR對沖策略的對沖效率優(yōu)于最小方差和最小VaR對沖策略,且四種效用函數(shù)給出的比較結(jié)果一致。
[Abstract]:In order to avoid the prior model setting error and parameter estimation error of parameter method and semi-parameter method, the nonparametric kernel estimation method is introduced to estimate VaR and CVaR without prior distribution hypothesis. Based on the kernel estimator of VaR and CVaR, the risk hedging model is constructed to realize both risk estimation and risk hedging. On this basis, the expected utility theory is further introduced into the framework of kernel estimation to compare the minimum variance. The hedge efficiency of the minimum VaR and minimum CVaR hedging strategies, in order to solve the problem that the risk reduction ratio is regarded as the risk hedging efficiency index in the traditional literature, but the results of the comparison are inconsistent because of the difference of the risk measurement index. The paper applies the risk hedging model and expected utility theory under the framework of kernel estimation to the hedging problem of Shanghai and Shenzhen 300 stock index futures. The empirical results show that the hedging efficiency of minimum CVaR hedging strategy is better than that of minimum variance and minimum VaR hedging strategy. The comparison results of the four utility functions are consistent.
【作者單位】： 廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;中山大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71231008,71603058,71573056) 教育部人文社會科學(xué)研究項(xiàng)目(16YJC790033) 中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M562246) 廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014A030312003,2016A030313656) 廣東省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(GD15YYJ06,GD15XYJ03) 廣州市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(15Q20) 廣州市社會科學(xué)界聯(lián)合會2016年“羊城青年學(xué)人”研究項(xiàng)目(16QNXR08)
【分類號】：F224;F724.5

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本文編號：1578779