本文關鍵詞：基于CVaR的股指期貨套期保值比率研究

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【摘要】：2015年以來,投資者見證了中國A股市場的千股漲停、千股跌停及千股停牌的神話,波動的不確定性為風險管理提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。股票市場的風險包括系統(tǒng)風險和非系統(tǒng)性風險,其中非系統(tǒng)性風險可以通過資產組合的方式加以分散,系統(tǒng)性風險則需要通過股指期貨的套期保值功能加以有效的對沖。2010年中國正式推出滬深300股指期貨,結束中國股市只能做多的單邊局面,為投資者對沖現貨市場的價格風險提供了風控的新機制及工具。投資者可以通過在期貨市場建立現貨市場的反向頭寸,以基差風險代替價差風險從而實現對風險的管理。而在套期保值策略中,最關鍵就是確定最優(yōu)套期保值比。本文在對股指期貨的發(fā)展現狀進行分析的基礎上,發(fā)現中國的股指市場還沒有美國、日本等國發(fā)達而活躍,所以采用極差收益率代替?zhèn)鹘y(tǒng)收益率進行套期保值比的研究;而基于風險度量指標的對比確立了以最小CVaR為目標來確定最優(yōu)套保比。作為下偏、單邊的風險度量指標,CVaR克服了VaR不滿足次可加性以及極端情形失效的缺陷。在確定波動率及相關系數的時候,本文采用DC-MSV及DCC-GARCH模型對參數進行建模,基于金融時間序列的有偏非對稱分布采用t分布代替正態(tài)分布假設進行參數估計。最后,從風險及綜合風險和收益兩個方面來衡量套保有效性,并就極差收益率及普通收益率、靜動態(tài)套保模型及VaR與CVaR不同目標的套保比的效果對比分析。結果表明:基于極差收益率所確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并不能改善靜態(tài)模型的套保有效性;在極差收益率條件下,基于最小CVaR目標的套保效果比基于最小VaR目標的要理想。
【關鍵詞】：股指期貨 套期保值 CVaR 多元波動率 MCMC
【學位授予單位】：暨南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F724.5;F832.51
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1. 研究背景和意義8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 研究意義8-9
• 1.2 國內外文獻綜述9-13
• 1.2.1 國外文獻綜述9-11
• 1.2.2 國內文獻綜述11-13
• 1.3 研究內容及可能的創(chuàng)新點13-16
• 1.3.1 研究內容13-15
• 1.3.2 技術路線圖15
• 1.3.3 創(chuàng)新點15-16
• 第二章 股指期貨套期保值概述16-27
• 2.1 股指期貨概述16-21
• 2.1.1 股指期貨的概念16
• 2.1.2 股指期貨的功能16-17
• 2.1.3 股指期貨在中國的發(fā)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 套期保值的經濟學原理21-22
• 2.2.3 套期保值類型22
• 2.3 風險度量指標的選取22-27
• 2.3.1 基于方差的套保22-23
• 2.3.2 基于擴展基尼系數的套期保值模型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目標下股指期貨套期保值模型27-40
• 3.1 基于CVaR的套期保值比率模型27-32
• 3.1.1 CVaR的定義27-29
• 3.1.2 CVaR與組合收益率的函數關系29-30
• 3.1.3 基于CVaR的最優(yōu)套期保值比率模型30-32
• 3.2 動態(tài)套期保值比例模型介紹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 實證分析40-60
• 4.1 樣本的選取和預處理40-41
• 4.2 數據的檢驗41-43
• 4.2.0 描述性統(tǒng)計41-42
• 4.2.1 平穩(wěn)性檢驗42
• 4.2.2 自相關檢驗42-43
• 4.3 參數估計及有效性分析43-58
• 4.3.1 基于靜態(tài)的CVaR套期保值比率43-45
• 4.3.2 基于DC-t-MSV模型的動態(tài)套期保值實證分析45-52
• 4.3.3 基于DCC-t-GARCH模型的動態(tài)套期保值實證分析52-58
• 4.4 不同模型的套期保值有效性分析58-60
• 第五章 總結與展望60-62
• 5.1 總結60
• 5.2 不足與展望60-62
• 參考文獻62-66
• 附錄 1：部分原始數據66-67
• 在學期間發(fā)表論文清單67-68
• 致謝68

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1 方毅,張屹山;CVaR在金融工具復制上的應用[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2004年08期

2 李婷;張衛(wèi)國;;風險資產組合均值-CVaR模型的算法分析[J];安徽大學學報(自然科學版);2006年06期

3 孫曉冬;趙斐;;VaR與CVaR在投資組合中的應用及對比分析[J];北京市財貿管理干部學院學報;2007年02期

4 王秀云;王冰;;投資組合風險中CVaR方法的應用[J];商場現代化;2008年04期

5 王玉玲;;CVaR方法在投資組合中的應用[J];統(tǒng)計與決策;2008年02期

6 趙麗娟;;VaR的改進方法CVaR在投資組合風險中的應用[J];職業(yè)技術;2009年04期

7 陳剛;周華鋒;;基于CVaR的供電公司多能量市場最優(yōu)購電策略[J];紅水河;2009年06期

8 陳嬋娟;李筱璇;;如何用CVaR模型監(jiān)測極端風險[J];當代經濟;2010年05期

9 余力;張勇;;應用極值分布理論的VaR和CVaR估計[J];求索;2010年04期

10 鄭玉仙;;風險測量的VaR及CVaR方法的對比研究[J];生產力研究;2010年04期

中國重要會議論文全文數據庫 前10條

1 孟志青;虞曉芬;蔣敏;莊彬;曾麗萍;;基于權值不同置信水平下的多目標CVaR模型[A];中國優(yōu)選法統(tǒng)籌法與經濟數學研究會第七屆全國會員代表大會暨第七屆中國管理科學學術年會論文集[C];2005年

2 王雨飛;王宇平;;基于遺傳算法的CVaR模型[A];第八屆中國管理科學學術年會論文集[C];2006年

3 趙振全;張琳琳;;具有風險偏好的CVaR風險度量方法及對我國股市風險度量的實證分析[A];中國現場統(tǒng)計研究會第十三屆學術年會論文集[C];2007年

4 王秀英;陳爽;;兩種離散型隨機變量線性投資組合的CVaR[A];中國數學力學物理學高新技術交叉研究學會第十二屆學術年會論文集[C];2008年

5 姚海祥;;奇導協(xié)方差矩陣和任意收益率分布下均值-CVaR模型的有效邊界特征[A];第十屆中國管理科學學術年會論文集[C];2008年

6 姚海祥;李仲飛;;不允許買空時基于均值和CVaR的效用最大化模型[A];第十一屆中國管理科學學術年會論文集[C];2009年

7 姚海祥;;一般橢球分布下VaR與CVaR投資組合選擇模型[A];第十四屆中國管理科學學術年會論文集(上冊)[C];2012年

8 方毅;張屹山;;CVaR與VaR應用在RAPM進行基金績效評價的比較研究[A];21世紀數量經濟學（第6卷）[C];2005年

9 吳軍;汪壽陽;;CVaR與供應鏈的風險管理[A];中國運籌學會第七屆學術交流會論文集（中卷）[C];2004年

10 孟志青;虞曉芬;高輝;蔣敏;;基于條件風險值CVaR模型的房地產組合投資的風險度量與策略[A];第八屆中國管理科學學術年會論文集[C];2006年

中國重要報紙全文數據庫 前1條

1 同濟大學經濟與管理學院 王樹娟;證券投資基金變動投資組合研究[N];證券日報;2004年

中國博士學位論文全文數據庫 前7條

1 徐新生;延遲供貨情形下零售商基于CVaR準則的最優(yōu)訂購問題研究[D];浙江工業(yè)大學;2015年

2 蔣敏;條件風險值（CVaR）模型的理論研究[D];西安電子科技大學;2005年

3 朱懷鎮(zhèn);基于CVaR的證券公司資本監(jiān)管研究[D];廈門大學;2008年

4 鄧蘭松;基于EVT的證券公司市場風險管理的VaR與CVaR研究[D];天津大學;2004年

5 葉五一;VaR與CVaR的估計方法以及在風險管理中的應用[D];中國科學技術大學;2006年

6 王金鳳;CVaR在電力市場風險管理中的應用研究[D];上海大學;2012年

7 許麗艷;解隨機互補問題的CVaR-SP模型與DRO模型[D];大連理工大學;2015年

中國碩士學位論文全文數據庫 前10條

1 彭太平;α混合樣本優(yōu)化型CVaR估計的大樣本性質[D];廣西師范大學;2011年

2 周平平;基于CVaR總風險約束的積極投資組合模型及實證研究[D];華南理工大學;2015年

3 馬毓瑩;基于GARCH模型的VaR及CVaR在金融風險度量中的應用[D];復旦大學;2014年

4 張傳奇;基于CVaR的供應鏈金融信貸決策研究[D];華南理工大學;2015年

5 邱云;基于均值-CVaR-熵的證券投資組合優(yōu)化及實證研究[D];華中師范大學;2015年

6 栗天嶺;基于CVaR模型的供應鏈金融信用風險度量研究[D];河北工程大學;2015年

7 楊天山;CVaR風險度量投資組合模型的改進研究[D];廣西大學;2015年

8 趙奔;一類基于CVaR約束的分布魯棒投資組合選擇問題[D];大連理工大學;2015年

9 洪璐;CVaR準則下考慮后續(xù)服務產品的多隨從收益共享契約模型[D];浙江工業(yè)大學;2014年

10 張恒fE;基于VaR與CVaR度量金融風險的實證研究[D];上海交通大學;2015年

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本文編號：1104943