基于PSO优化的混合Copula-GARCH-CVaR有色金属期货套期保值模型研究

发布时间：2023-03-14 18:48

　　近几年来,我国有色金属市场的价格变动幅度较大,使得有色金属相关企业亟需应对来自原材料价格波动的风险。商品期货具有转移风险的作用,企业或投资者可以通过在期货市场建立空头或多头头寸进行套期保值,及时化解价格风险,而套期保值的有效性则主要依赖于企业采取的最优套期保值比率的准确程度。基于CVaR方法的套期保值模型可以利用置信水平的设定适应不同风险偏好的企业或投资者的需要,但其通常采用线性相关系数来衡量期货与现货市场的相关性。已有的研究成果指出,当期货与现货市场价格存在较大波动性时,期货和现货价格的关联变化不再是线性关系,常规的线性相关模型已无法精确刻画它们之间的相关关系。本研究针对该问题,将构建多种Copula模型对期货和现货的数据进行拟合,得到二者间的非线性相关系数,以此替代传统的套期保值模型中的线性相关系数。本文以有色金属期货中交易量较大的铝作为实证对象,首先,利用GARCH族模型拟合了沪铝现货和期货价格的波动性,并根据拟合的实际情况,将具体的边际分布确定为学生t分布;其次,构建了混合Copula模型,通过极大似然估计法结合指数惯性权重粒子群算法求解混合Copula模型的所有未知参数,以便...

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 文献回顾
        1.2.1 VaR及 CVaR的研究现状
        1.2.2 Copula函数的研究现状
    1.3 研究内容、技术路线和创新点
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
        1.3.3 主要成果和创新点
第二章 相关理论及方法概述
    2.1 套期保值理论分析
        2.1.1 基于CVaR的套期保值原理
        2.1.2 基于最小CVaR的套期保值比率
    2.2 Copula函数概述
        2.2.1 Copula函数的定义与性质
        2.2.2 Copula函数的相关性度量
        2.2.3 常见的Copula函数
        2.2.4 混合Copula函数
    2.3 Copula函数的估计
        2.3.1 极大似然估计法
        2.3.2 两阶段估计法
第三章 模型构建与参数估计
    3.1 GARCH边缘分布模型的构建
        3.1.1 正态分布
        3.1.2 学生分布
        3.1.3 广义误差分布
    3.2 混合Copula模型的构建
    3.3 模型的检验和选择
        3.3.1 GARCH边缘分布模型的拟合度检验
        3.3.2 Copula函数的拟合优度检验
    3.4 基于PSO优化的混合Copula-GARCH-CVaR套期保值模型
        3.4.1 粒子群优化算法
        3.4.2 确定目标函数及参数估计
        3.4.3 基于混合Copula-GARCH-CVaR模型的套期保值比率
    3.5 套期保值有效性评价
        3.5.1 判定系数法
        3.5.2 收益-风险法
        3.5.3 单位风险报酬
        3.5.4 方差风险法
第四章 有色金属期货实证分析
    4.1 样本选取与数据处理
    4.2 数据描述性统计及检验
        4.2.1 描述性统计
        4.2.2 平稳性检验
        4.2.3 自相关、偏相关检验
        4.2.4 ARCH检验
    4.3 GARCH族模型的参数估计结果与分析
    4.4 Copula模型参数估计结果与分析
        4.4.1 单个Copula的估计结果
        4.4.2 PSO算法优化混合Copula模型的参数估计及结果分析
        4.4.3 Copula模型的拟合度检验
    4.5 最优套期保值比率计算及效果评价
第五章 结论
参考文献
致谢
在学期间主要研究成果



本文编号：3762546