基于Copula-Threshold-GARCH模型的沪深300股指期货套期保值研究

发布时间：2018-04-19 07:54

本文选题：股指期货 + 套期保值　；参考：《东北财经大学》2012年硕士论文

【摘要】：股指期货是资本市场高度发展的产物,诞生于20世纪80年代的美国,是一种能规避股票市场价格波动中系统风险的有效金融期货。股指期货能够为金融市场提供风险对冲功能,顺应了市场对系统性风险的管理需求。研究数据表明,我国股票市场的系统风险占总风险的54.74%,远远高于发达国家的平均水平,美国股票市场的系统风险比重仅为25%。在中国股票市场中,股票交易已经具有一定规模和活跃性,投资者需要一种能够对冲市场风险的金融工具。我国沪深300股指期货正式交易于2010年4月16日,时至今日股指期货交易在我国已经不是个新鲜事物。沪深300指数期货运营以来,虽投资热情持续高涨、期货、现货联动功能发挥较好,但同时也存在一些问题,如投资者结构的不合理现象导致投机气氛浓厚。就目前而言,股指期货的主要参与者是商品期货的机构投资者和个人投资者,这些投资者更倾向于短线投机交易,并且机构投资者的缺失导致套期保值功能在中国的股票市场上得不到更好的发挥。因此需要对股指期货交易策略进行研究,尤其是怎样利用股指期货对股票现货进行套期保值,以达到较为满意的规避风险的目的。国际上的研究人员对于股指期货最优套期保值率的研究已经具有相当高的理论水平,并且在方法上也有不断创新。相比较而言,我国的研究人员对于该领域的研究尚处于探索阶段,尽管如此,我国在股指期货领域中的研究也已取得了一些阶段性的不少成果。我国的金融研究人员在借鉴了大量国外成熟的研究工作后,尝试运用各种静态模型、动态模型、组合模型根据中国股市情况对股指期货套期保值比率进行经验实证分析,包括VAR和VECM等静态模型,以及GARCH模型、MRS等动态模型。我国学者在股指期货的研究中日趋成熟。本文以沪深300股指为基础,引入两个门限的GARCH模型,同时捕获了现货和期货市场股票收益的不对称非线性行为和它们之间的相关结构。利用了两个椭圆Copula函数和三个阿基米德Copula函数,构造二元Copula-Threshold-GARCH模型,对沪深300股指期货套期保值比率和套期保值效果进行研究,并与传统静态OLS模型和动态DCC模型的套期保值比率及套期保值效率进了对比分析,分析套期保值效率。本文分为五个部分,第一部分是引论,介绍本文的研究背景、目的和意义,包括国内外股指期货领域的研究状况和Copula函数在金融领域的运用现状,同时指出本文的创新点,以沪深300股指为研究对象,引入两个门限的GARCH模型,用五种不同的Copula函数构造二元Copula-Threshold-GARCH模型。第二部分是股指期货套期保值理论的概述,介绍了股指期货交易和作用；股指期货套期保值原理、策略；以及股指期货套期保值比率模型和套保效率的研究等。第三部分对本文所使用的Copula-Threshold-GARCH模型进行详细介绍。第四部分是本文的研究重点,概述了利用沪深300指现货和期货交易数据与第三部分建立的股指期货套期保值比率计量模型进行实证分析,通过计算最优套期保值比率并对其效果进行比较分析。第五部分在总结了本文研究的结论的基础上,提出本论文的不足和缺陷,并确定了未来深入研究的方向和重点。本文得出的主要结论如下： (1)我国沪深300股指期货和现货收益率走势基本一致,表现出高度的持续相关性。这说明投资者在股指期货市场采取套期保值策略对投资风险进行管理可以取得比较满意的结果。 (2)我国沪深300股指期货和现货收益率序列具有尖峰厚尾的特征,并存在尾部不对称现象。这表明,选择t分布进行参数估计能更准确的拟合出金融时间序列的实际情况,也能获得更好的效果。 (3)面临市场冲击时,沪深300股指期货和现货对负面冲击的反应大于正面冲击,即在有负面冲击的情况时股指期货和现货的波动性更大。 (4)本文基于五种Copula-Threshold-GARCH模型下的套期保值效果整体优于静态OLS模型和动态DCC模型,其中Student's-t Copula模型所计算的结果在方差控制上的效果最好。
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【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F832.5

【参考文献】