【摘要】：2010年4月16日股指期貨橫空出世,由此開啟了國內(nèi)資本市場嶄新的一頁。股指期貨是金融市場上的風(fēng)險管理工具,但同時由于保證金交易的杠桿效應(yīng),本身又引入了很大的風(fēng)險。所以對于包含股指期貨的投資組合的風(fēng)險度量就顯得尤為重要。股指期貨不僅可以作為風(fēng)險管理工具,有效分散和轉(zhuǎn)移投資者的金融風(fēng)險,還可以充當(dāng)套期保值的職能,為投資者帶來可觀的利潤。股指期貨在我國推出已近一年的時間,越來越多的投資者和機構(gòu)參與到股指期貨市場中來,迫切地需要我們對股指期貨和股票現(xiàn)貨進行全面的研究。因此,現(xiàn)階段全面地考察股指期貨和現(xiàn)貨的動態(tài)相關(guān)性,并進行有效的組合風(fēng)險度量和套期保值的研究,具有一定的學(xué)術(shù)價值和實際指導(dǎo)意義。 基于此,本文主要討論和重點解決的兩個問題是：(1)包含股指期貨的投資組合的風(fēng)險度量。本文以Skew-t分布為邊際分布,以SJC-Copula函數(shù)來描述期貨和現(xiàn)貨的相關(guān)結(jié)構(gòu),應(yīng)用蒙特卡洛模擬技術(shù),分別計算了持有股指期貨多頭和空頭兩種情況下投資組合的VaR值,并分析了股指期貨在兩種情況下的最優(yōu)投資比例,這為投資者進行風(fēng)險管理提供了可靠的依據(jù)。 (2)基于動態(tài)Copula模型的最優(yōu)套期保值比率的計算。在最小方差理論框架下,計算了股指期貨的動態(tài)最優(yōu)套期保值比率,并對套期保值的效果進行了比較分析。本文通過正態(tài)Copula函數(shù)和t-Copula函數(shù)導(dǎo)出的非線性相關(guān)系數(shù),以及由正態(tài)Copula和SJC-Copula函數(shù)構(gòu)造的加權(quán)的非線性相關(guān)系數(shù)來計算最優(yōu)套期保值比率。實證結(jié)果表明：基于Copula函數(shù)的套期保值模型的有效性明顯地高于傳統(tǒng)的模型。 本文得出的主要結(jié)論如下： (1)我國股指期貨和現(xiàn)貨收益率走勢基本一致,具有高度的相關(guān)性,這說明投資者可以很好地利用股指期貨進行套期保值。 (2)從SJC-Copula函數(shù)的估計結(jié)果看,現(xiàn)階段我國股指期貨和現(xiàn)貨的尾部相依性比較強,上尾相關(guān)系數(shù)大于下尾相關(guān)系數(shù),存在非對稱的尾部相依關(guān)系。 (3)本文中五種Copula-GJR模型的套期保值效果均優(yōu)于傳統(tǒng)的線性回歸模型(OLS)和BEKK模型,而且本文所構(gòu)造的加權(quán)系數(shù)模型的套期保值效果是最好的�？傊�,動態(tài)Copula模型在股指期貨套期保值研究中的應(yīng)用是相當(dāng)成功的。 本文的實證研究得出了較好的結(jié)論,但也存在著諸多不足,主要有以下幾個方面： (1)在對包含股指期貨的投資組合VaR估計時,由于樣本數(shù)量的限制,本文并沒有進行事后檢驗,只是給出了基于動態(tài)SJC-Copula模型的計算方法和估計結(jié)果。 (2)在股指期貨套期保值的研究中,為了簡化所研究的問題,沒有考慮到交易費用,使得本文計算出的動態(tài)套期保值比率在實際應(yīng)用中打上折扣。 (3)在本文的實證研究中,只考慮了時變相關(guān)的Copula模型,假定Copula函數(shù)的基本形式是不變的。但如果Copula函數(shù)的基本形式隨著時間的變化而發(fā)生改變,僅僅考慮時變相關(guān)的Copula模型會產(chǎn)生很大的偏差。 本文的創(chuàng)新之處主要有以下兩個方面： (1)本文采用動態(tài)SJC-Copula函數(shù)度量股指期貨和現(xiàn)貨組合的相關(guān)性,比較全面地分析了持有股指期貨多頭和空頭兩種情況下投資組合的在險價值。 (2)本文對股指期貨最優(yōu)套期保值率的計算和保值效果進行了系統(tǒng)性地研究,并且基于正態(tài)Copula函數(shù)和SJC-Copula函數(shù)構(gòu)造了一個加權(quán)的非線性相關(guān)系數(shù)來計算股指期貨的最優(yōu)套期保值比率。論文結(jié)論表明,該模型的套期保值效果優(yōu)于傳統(tǒng)的套期保值模型。
【學(xué)位授予單位】：東北財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F832.5
【圖文】：

=尸i，+弓，iid“，，=杠刀;，，叮，，~Skt(v，兄)乓，二釁，十a(chǎn)心_;十刀氣_，+斌一，幾_;(氣一」<0)欲己*一t分布的概率密度函數(shù)具體如下:(2.15)其中其中刃，<一a/bd，(叮，，飛·，兄)={二_11一，b。，+。、2、一男}UcLI十—二L一二一一丁一))}”一“1一、}二_/，.1，b粉，+a、2、一號】Uc氣1十一一一二又，廠一下一))tv一藝1+式刃，全一a/ba=4兄cv一2飛一1擴=1十3矛一礦，c=_v+11(—)2r(里)、/二(、，一2)’2”飛·是峰度參數(shù)，兄是偏度參數(shù)，一般定義2<飛，<二，一1<兄<1。如果1，<o，密度函數(shù)左偏;如果v>O，密度函數(shù)右偏。當(dāng)兄二O時，此分布退化為常見的學(xué)生才分布。圖2一1給出了不同參數(shù)下的Ske二了一t分布概率密度圖。從圖中可以大致地了解Skew一t分布的主要特征。

圖2一2邊際分布為刃(o，l)，:‘一0.45和尹一0.2sjc一copula函數(shù)的概率密度圖和等高線從圖2一2可以看出，SJC一Copula的密度函數(shù)具有非對稱性，圖中上尾相關(guān)系數(shù)大于下尾相關(guān)系數(shù)，表現(xiàn)為密度函數(shù)的上尾部分明顯高于下尾部分。因此，sJC一CoPula函數(shù)描述的變量尾部相關(guān)性是非對稱的。當(dāng)我們研究的兩個變量間存在非對稱的尾部相依關(guān)系時，選擇SJC一Copula函數(shù)是非常恰當(dāng)?shù)�。sjc一copula函數(shù)克服了JC一copula函數(shù)在變量尾部相關(guān)性相等時，仍存在一定程度的非對稱性的缺點，能夠更加準確地捕捉變量間的非對稱和尾部相關(guān)的特性。同時，本文通過對股指期貨和現(xiàn)貨的二元概率分布直方圖(圖2一3)分析發(fā)現(xiàn)

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韋艷華,張世英;金融市場的相關(guān)性分析——Copula-GARCH模型及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2004年04期

2 陳守東;胡錚洋;孔繁利;;Copula函數(shù)度量風(fēng)險價值的Monte Carlo模擬[J];吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報;2006年02期

3 梁斌;陳敏;繆柏其;吳武清;;我國股指期貨的套期保值比率研究[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2009年01期

4 賀學(xué)強;易丹輝;;基于動態(tài)Copula方法的股票組合VaR估計[J];統(tǒng)計與決策;2010年17期

5 趙鵬;;基于Copula理論的投資組合風(fēng)險測度[J];統(tǒng)計與決策;2011年03期

6 張堯庭;連接函數(shù)(copula)技術(shù)與金融風(fēng)險分析[J];統(tǒng)計研究;2002年04期

7 張堯庭;我們應(yīng)該選用什么樣的相關(guān)性指標(biāo)?[J];統(tǒng)計研究;2002年09期

8 徐國祥,檀向球;指數(shù)期貨套期保值實證研究——以香港恒生指數(shù)期貨為例[J];統(tǒng)計研究;2004年04期

9 韋艷華,張世英,郭焱;金融市場相關(guān)程度與相關(guān)模式的研究[J];系統(tǒng)工程學(xué)報;2004年04期

10 吳沖鋒,錢宏偉,吳文鋒;期貨套期保值理論與實證研究(I)[J];系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用;1998年04期

本文編號：2712749