基于CVaR的股指期货套期保值比率研究

发布时间：2017-10-27 20:00

  本文关键词：基于CVaR的股指期货套期保值比率研究

  更多相关文章： 股指期货 套期保值 CVaR 多元波动率 MCMC

【摘要】：2015年以来,投资者见证了中国A股市场的千股涨停、千股跌停及千股停牌的神话,波动的不确定性为风险管理提出了严峻的挑战。股票市场的风险包括系统风险和非系统性风险,其中非系统性风险可以通过资产组合的方式加以分散,系统性风险则需要通过股指期货的套期保值功能加以有效的对冲。2010年中国正式推出沪深300股指期货,结束中国股市只能做多的单边局面,为投资者对冲现货市场的价格风险提供了风控的新机制及工具。投资者可以通过在期货市场建立现货市场的反向头寸,以基差风险代替价差风险从而实现对风险的管理。而在套期保值策略中,最关键就是确定最优套期保值比。本文在对股指期货的发展现状进行分析的基础上,发现中国的股指市场还没有美国、日本等国发达而活跃,所以采用极差收益率代替传统收益率进行套期保值比的研究;而基于风险度量指标的对比确立了以最小CVaR为目标来确定最优套保比。作为下偏、单边的风险度量指标,CVaR克服了VaR不满足次可加性以及极端情形失效的缺陷。在确定波动率及相关系数的时候,本文采用DC-MSV及DCC-GARCH模型对参数进行建模,基于金融时间序列的有偏非对称分布采用t分布代替正态分布假设进行参数估计。最后,从风险及综合风险和收益两个方面来衡量套保有效性,并就极差收益率及普通收益率、静动态套保模型及VaR与CVaR不同目标的套保比的效果对比分析。结果表明:基于极差收益率所确定的套保比的有效性比普通收益率的更好;DC-t-MSV-CVaR具有所有模型中最佳的套保效果,而DCC-GARCH-CVaR并不能改善静态模型的套保有效性;在极差收益率条件下,基于最小CVaR目标的套保效果比基于最小VaR目标的要理想。
【关键词】：股指期货 套期保值 CVaR 多元波动率 MCMC
【学位授予单位】：暨南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F724.5;F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1. 研究背景和意义8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 国内外文献综述9-13
• 1.2.1 国外文献综述9-11
• 1.2.2 国内文献综述11-13
• 1.3 研究内容及可能的创新点13-16
• 1.3.1 研究内容13-15
• 1.3.2 技术路线图15
• 1.3.3 创新点15-16
• 第二章 股指期货套期保值概述16-27
• 2.1 股指期货概述16-21
• 2.1.1 股指期货的概念16
• 2.1.2 股指期货的功能16-17
• 2.1.3 股指期货在中国的发展17-21
• 2.2 套期保值概述21-22
• 2.2.1 套期保值概念21
• 2.2.2 套期保值的经济学原理21-22
• 2.2.3 套期保值类型22
• 2.3 风险度量指标的选取22-27
• 2.3.1 基于方差的套保22-23
• 2.3.2 基于扩展基尼系数的套期保值模型23-24
• 2.3.3 基于最小下偏距的套期保值模型24
• 2.3.4 基于最小VaR的套期保值模型24-25
• 2.3.5 基于最小CVaR的套期保值模型25-27
• 第三章 最小CVaR目标下股指期货套期保值模型27-40
• 3.1 基于CVaR的套期保值比率模型27-32
• 3.1.1 CVaR的定义27-29
• 3.1.2 CVaR与组合收益率的函数关系29-30
• 3.1.3 基于CVaR的最优套期保值比率模型30-32
• 3.2 动态套期保值比例模型介绍32-37
• 3.2.1 基于DCC-GARCH的套期保值比例模型32-34
• 3.2.2 基于DC-MSV的套期保值比例模型34-37
• 3.3 套期保值有效性分析37-40
• 第四章 实证分析40-60
• 4.1 样本的选取和预处理40-41
• 4.2 数据的检验41-43
• 4.2.0 描述性统计41-42
• 4.2.1 平稳性检验42
• 4.2.2 自相关检验42-43
• 4.3 参数估计及有效性分析43-58
• 4.3.1 基于静态的CVaR套期保值比率43-45
• 4.3.2 基于DC-t-MSV模型的动态套期保值实证分析45-52
• 4.3.3 基于DCC-t-GARCH模型的动态套期保值实证分析52-58
• 4.4 不同模型的套期保值有效性分析58-60
• 第五章 总结与展望60-62
• 5.1 总结60
• 5.2 不足与展望60-62
• 参考文献62-66
• 附录 1：部分原始数据66-67
• 在学期间发表论文清单67-68
• 致谢68

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本文编号：1104943