不同股市行情下套期保值模型的选择与比较研究

发布时间：2020-10-28 14:02

　　 我国股票市场发展很不完善,近年来股价上下波动很不平稳,给投资者带来了很多风险,期货作为现货转移风险的替代者,在规避现货风险过程中发挥很大的作用。2010年我国出现了第一个股指期货沪深300股指期货,为股票市场投资者带来了套期保值的工具。本文首先选取沪深300指数和期货2014-2019年的日数据,分为熊市、牛市和盘整市,利用静态模型ECM、B-VAR,动态模型ECM-BGARCH、VECH、BEKK、CCC、DCC模型以及copula-GARCH模型来估计套期保值比率,并在风险最小化和效用最大化下进行有效性检验,得到三个市场行情的日数据的最佳套期保值模型。然后选取熊市2018-2019年高频数据,对特定股市行情下高频数据套期保值模型进行研究,得到特定股市行情下各高频数据的最佳套期保值模型。通过实证研究与比较分析得出:不论静态还是动态模型,熊市的套期保值效果都是最好的,可以规避最多的风险。日数据中,风险最小化角度下,牛市、熊市最佳套期保值模型分别是ECM、ECM-BGARCH;盘整市中两种模型的有效性无明显差异。在效用最大化角度下,牛、熊和盘整市最佳套期保值模型分别是Gumbel copula-GARCH、full BEKK-GARCH、ECM。在熊市高频数据研究中,发现随着数据频率的降低,套期保值效果升高。在风险最小化下,熊市高频数据各模型的套期保值效果无明显差异性;在效用最大化下,5分钟、10分钟、15分钟高频数据最佳套期保值模型分别是DCC-GARCH、scalar BEKK-GARCH、Clayton copula-GARCH。以上研究结论说明,在套期保值过程中应将市场行情和数据频率考虑其中,以便投资者选择更加有效的套期保值方式。
【学位单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F832.51;F832.5
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究内容与方法
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 研究方法与技术路线
        1.2.3 本文特色和创新点
第2章 文献综述和相关理论
    2.1 文献综述
        2.1.1 国外研究综述
        2.1.2 国内研究综述
        2.1.3 文献评述
    2.2 相关理论
        2.2.1 套期保值相关理论
        2.2.2 套期保值模型相关理论
        2.2.3 套期保值绩效评价指标
第3章 不同股市行情下日数据套期保值模型的选择与比较
    3.1 数据的选取
    3.2 数据的检验
        3.2.1 数据的描述性统计
        3.2.2 单位根及协整检验
        3.2.3 ARCH效应检验
    3.3 牛市下最佳套期保值模型的确定
        3.3.1 基于静态模型的实证
        3.3.2 基于GARCH类模型的实证
        3.3.3 基于copula-GARCH模型的实证
        3.3.4 牛市下不同模型效果比较
    3.4 熊市下最佳套期保值模型的确定
        3.4.1 基于静态模型的实证
        3.4.2 基于GARCH类模型的实证
        3.4.3 基于copula-GARCH模型的实证
        3.4.4 熊市下不同模型效果比较
    3.5 盘整市下最佳套期保值模型的确定
        3.5.1 基于静态模型的实证
        3.5.2 盘整市下不同模型效果比较
    3.6 本章小结
第4章 特定股市行情下高频数据套期保值模型的选择与比较
    4.1 数据的选取与检验
        4.1.1 数据的描述性统计
        4.1.2 单位根及协整检验
        4.1.3 ARCH效应检验
    4.2 5 分钟数据下最佳套期保值模型的确定
        4.2.1 套期保值比率研究
        4.2.2 5 分钟下不同模型效果比较
    4.3 10 分钟数据下最佳套期保值模型的确定
        4.3.1 套期保值比率研究
        4.3.2 10 分钟下不同模型效果比较
    4.4 15 分钟数据下最佳套期保值模型的确定
        4.4.1 套期保值比率研究
        4.4.2 15 分钟下不同模型效果比较
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 结论总结
    5.2 不足与展望
参考文献
附录
致谢

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本文编号：2860185