时变最优套期保值比估计及比较研究——基于卡尔曼滤波在状态空间模型中的应用

发布时间：2018-08-01 08:53

【摘要】：运用状态空间模型并基于卡尔曼滤波方法对中国铜期货市场时变最优套期保值比进行估计.对OLS、VAR、VECM、CC-GARCH及SSPACE等模型的套期保值效率进行了比较.套期保值效率分别用方差下降百分比和夏普比下降百分比来测度.两种测度方法都表明,基于卡尔曼滤波的状态空间模型明显优于其他模型.该结论对于套期保值期限是稳定的.GARCH模型并不确定优于非时变模型.非时变模型中,VECM模型的表现最差.而VAR模型也并不明显优于简单的OLS模型.计量经济模型预测总风险由模型(误设)风险和估计风险构成.高级计量经济模型的模型(误设)风险较小,估计风险增大,总效应则不确定.卡尔曼滤波获得贝叶斯规则最优解,因而在处理估计风险方面较其他模型占优.
[Abstract]:The state space model and Kalman filter are used to estimate the time-varying optimal hedging ratio in Chinese copper futures market. The hedging efficiency of VARM CC-GARCH and SSPACE are compared. Hedging efficiency is measured by the percentage decrease in variance and the percentage decrease in Sharp ratio. Both methods show that the state space model based on Kalman filter is superior to other models. The conclusion that the. GARCH model is stable for the hedging period is not definite better than the time-invariant model. In the time-invariant model, the performance of VECM model is the worst. The VAR model is not obviously superior to the simple OLS model. The total risk predicted by econometric model consists of model risk and estimated risk. The model of advanced econometric model is less risky, the estimated risk is larger, and the total effect is uncertain. Kalman filter obtains the optimal solution of Bayesian rules, so it is superior to other models in dealing with risk estimation.
【作者单位】： 九江学院会计学院;华中科技大学经济学院;
【基金】：教育部人文社会科学研究一般项目(10YJC630051)
【分类号】：F830

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2157046