导读:本文包含了套期保值比论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:波动率建模,已实现测度,套期保值比
套期保值比论文文献综述
孙鹏飞[1]（2017）在《沪深300的已实现最小方差套期保值比研究》一文中研究指出本文使用了沪深300指数与股指期货的5分钟高频数据,计算出了沪深300的已实现最小方差套期保值比。以已实现最小方差套期保值比为被解释变量,分别使用了自回归移动平均模型ARMA、情景转换模型RS、分整自回归移动平均模型ARFIMA、加入广义条件异方差的自回归移动平均模型ARMA-GARCH、异质自回归模型HAR与混合数据抽样模型MIDAS对沪深300指数的已实现最小方差套期保值比进行了拟合和样本外预测。在样本外预测中,作为比较,引入了以收益为被解释变量的普通最小二乘模型OLS、误差修正模型ECM、动态条件相关系数模型DCC、已实现动态条件相关系数模型DCC-RV以及以已实现方差/协方差为被解释变量的向量异质自回归模型VHAR,计算了上述模型样本外预测结果的包含对冲效率、夏普比、在险价值、期望损失在内的四个经济指标,结果显示直接对已实现最小方差套期保值比建模的模型,尤其是引入的混合数据抽样模型MIDAS,取得了更好的预测表现。在经济指标的比较中,还发现了以已实现最小方差套期保值比为被解释变量的异质自回归模型HAR在四个指标中的叁个都跑赢了以已实现方差/协方差为被解释变量的向量异质自回归模型VHAR。注意到这两个模型的基本形式和包含的信息量是完全一致的,这也说明了已实现最小方差套期保值比这一指标在预测能力上的优势。同时,对五个直接对已实现最小方差套期保值比建模的模型使用MSE、QLIKE、pMSE、logMSE、MAE、pMAE、logMAE这七个损失向量对各模型的预测表现进行了比较,结果显示混合数据抽样模型MIDAS在误差指标上同样具有预测优势。本文的另一个重要发现就是肯定了使用长记忆模型对于已实现最小方差套期保值比建模的优势。直接对最小方差套期保值比建模的叁个长记忆模型异质自回归模型HAR、混合数据抽样模型MIDAS和分整自回归移动平均模型ARFIMA无论在经济指标还是误差指标上,都取得了相对的预测优势,而之后在误差指标基础上进行的模型置信集MCS检验的结果,也验证了这一点。MCS检验的结果发现描述了长记忆过程的异质自回归模型HAR、混合数据抽样模型MIDAS和分整自回归移动平均模型ARFIMA的预测表现较好,而只刻画了短期记忆的情境转换模型RS、自回归移动平均模型ARMA以及加入广义条件异方差的自回归移动平均模型ARMA-GARCH模型的预测表现较差,尤其是情境转换模型RS。为了验证结果的稳健性,将整个预测区间按照波动的大小分为波动大、中、小叁段,类似地,按照收益高低分为收益高、中、低叁段,分别计算各模型在这叁段上的经济指标和误差指标的表现。结果显示,不论是按照波动的大小还是收益的高低对整个预测区间分段,前面得到的结论总是成立的,即以已实现最小方差套期保值比为被解释变量的模型取得了经济指标上更好的预测表现;新引入的混合抽样模型MIDAS,无论在经济指标还是误差指标上,都取得了较为理想的预测结果;长记忆模型,尤其是异质自回归模型HAR在直接对已实现最小方差套期保值比RMVHR序列建模的模型中,预测表现更好。(本文来源于《南京大学》期刊2017-05-24）
陈晨[2]（2016）在《基于ECM-GARCH模型对最优套期保值比的研究》一文中研究指出最优套期保值比率是套期保值的核心与关键所在,研究套期保值比率的方法也较为丰富。立足于中国期货和现货市场的实际情况,将不同模型的效果进行对比,以期寻找中国黄金期货市场中动态最有套期保值比率。实证研究证明基于ECMGARCH模型的套期保值效果比简单OLS回归模型或ECM修正模型估计的套期保值效果更优。(本文来源于《成都工业学院学报》期刊2016年02期）
史美景,赵永淦[3]（2012）在《基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究》一文中研究指出本文基于一种新的Copula-TGARCH模型估计股指期货的最佳套期保值比,根据现货和期货收益率序列不同的尾部相依性,用不同的Copula函数形式(Gumbel,Clayton,Gaussian)拟合两者的相关性,并与其它的动态套期保值模型(ECM-CCC-GARCH和ECM-DVEC-GARCH)比较其套期保值的有效性。通过对香港恒生指数现货和期货的实证分析发现:无论样本期内、外,Copula-TGARCH模型的套期保值效果均优于其它模型,而基于非对称Gumbel Copula的套期保值比最佳。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2012年02期）
史美景,赵永淦[4]（2012）在《基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究》一文中研究指出本文基于一种新的Copula-TGARCH模型估计股指期货的最佳套期保值比,根据现货和期货收益率序列不同的尾部相依性,用不同的Copula函数形式(Gumbel,Clayton,Gaussian)拟合两者的相关性,并与其它的动态套期保值模型(ECM-CCC-GARCH和ECM-DVEC-GARCH)比较其套期保值的有效性。通过对香港恒生指数现货和期货的实证分析发现:无论样本期内、外,Copula-TGARCH模型的套期保值效果均优于其它模型,而基于非对称Gumbel Copula的套期保值比最佳。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2012年02期）
蒋伟良[5]（2011）在《基于CVaR的动态套期保值比研究》一文中研究指出从套期保值理论现有的研究成果来看,当前主流是从投资组合的角度来看待套期保值,要求在风险最小化或收益最大化的条件下,确定现货头寸与期货头寸的比例,因此套期保值比率的确定是研究的核心问题。针对在一定风险假定下,通过条件风险价值(CVaR)来控制套期保值资产组合在极端情况下发生的超额损失,一些研究建立了相应的静态最优套期保值比决策模型。本文采用基于套期保值组合收益率的CVaR为目标函数来建立动态的最优套期保值比模型,通过在一定的置信水平下对套期保值资产组合的尾部损失进行控制,并利用移动窗口法来实现最优套期保值头寸的动态决策。本文首先通过CVaR来控制套期保值资产组合在极端情况下发生的超额损失,建立组合收益率CVaR最小的套期保值模型,得到最优套期保值比。其次,通过GARCH模型来预测各资产及组合的方差和均值,将波动率聚集效应和时变方差效应考虑在预测过程中,从而解决套期保值比动态决策问题。最后,在实证部分分别以郑州商品交易所的白糖期货和香港期货交易所的恒生指数期货为样本数据进行检验。检验结果表明,与同类别的VaR法、Sharp法比较,在相近的单位风险收益条件下,本文研究方法在套期保值头寸规模与有效性方面具有较好的表现。(本文来源于《浙江大学》期刊2011-03-01）
付剑茹,张宗成[6]（2010）在《时变最优套期保值比估计及比较研究——基于卡尔曼滤波在状态空间模型中的应用》一文中研究指出运用状态空间模型并基于卡尔曼滤波方法对中国铜期货市场时变最优套期保值比进行估计.对OLS、VAR、VECM、CC-GARCH及SSPACE等模型的套期保值效率进行了比较.套期保值效率分别用方差下降百分比和夏普比下降百分比来测度.两种测度方法都表明,基于卡尔曼滤波的状态空间模型明显优于其他模型.该结论对于套期保值期限是稳定的.GARCH模型并不确定优于非时变模型.非时变模型中,VECM模型的表现最差.而VAR模型也并不明显优于简单的OLS模型.计量经济模型预测总风险由模型(误设)风险和估计风险构成.高级计量经济模型的模型(误设)风险较小,估计风险增大,总效应则不确定.卡尔曼滤波获得贝叶斯规则最优解,因而在处理估计风险方面较其他模型占优.(本文来源于《管理科学学报》期刊2010年12期）
刘思源[7]（2010）在《基于Copula-GARCH模型的黄金期货套期保值比的实证分析》一文中研究指出随着金融市场的不断发展,金融创新愈演愈烈,因此,能否全面而准确地刻画金融资产间越来越复杂的波动特征和相依结构越来越重要。在描述多元变量的联合分布时,传统的多元统计模型往往存在着“维数灾难”和不能完全准确地刻画多元金融资产复杂的相依结构的缺陷。因此Copula函数出现在经济金融理论的研究中可谓恰逢其时,Copula函数可以将多元变量的联合分布函数分解为各变量的边缘分布函数和一个Copula函数,应用简便且能够灵活准确的刻画资产间的相依结构,具备优良的统计性质。因此,Copula函数近年来在金融市场各领域均得到广泛地应用。本文即是利用Copula函数的优良性质,构建Copula-GARCH模型,对我国黄金期货市场的最优套期保值比率做的实证研究。黄金因其兼具商品、货币及金融资产等功能的特殊属性,价格波动频繁,且黄金单价昂贵,风险巨大,利用黄金期货市场对其进行套期保值以规避价格风险非常重要。而我国黄金期货市场目前尚在起步阶段,基于此做的实证研究很贫乏,因此,利用我国黄金期货市场进行实证研究意义非凡。本文在介绍了相关理论知识的基础上,运用Copula-GARCH模型估计黄金市场的套期保值比率,并将之与传统方法相比较。实证结果表明,运用Copula-GARCH模型估计出的套期保值比率在规避价格风险方面的作用最优,OLS模型次之,DCC模型最低;而Copula家族内部,运用Clayton Copula函数和T-Copula函数估计出的套期保值比最优,阿基米德Copula函数并不完全优于椭圆Copula函数。(本文来源于《华中科技大学》期刊2010-05-01）
付剑茹[8]（2009）在《商品期货最优套期保值比估计及比较研究》一文中研究指出期货最基本的功能是套期保值，而套期保值实践和理论研究中最为核心的是最优套期保值比的确定。套期保值者的目标函数，期货价格与现货价格的联动模式，模型的估计方法构成研究最优套期保值比研究的叁维空间。本文正是围绕这叁个方面进行期货最优套期保值比的。全文共分八章，主要内容与结论分述如下：第一章，导论。首先阐述本文的研究意义。不管是商品期货，还是金融期货，其最初产生的原动力均来源于套期保值，以规避现货价格风险。研究中外期货市场的发展历史，可以发现，如果没有套期保值做为基石，期货市场的发展将会受到严重伤害。因此，本文的研究具有重大的现实意义。接下来是最优套期保值比的中外研究回顾及研究趋势、本文的技术路线，最后是本文的创新之处。第二章，基于RCMRS的套期保值时变模型及实证研究。采用随机系数马尔科夫体制转换(RC-MRS)模型对中国铜期货市场套期保值比进行估计。RCMRS模型跳出GARCH类模型基于新息描述的研究框架，视最优套期保值比为随机系数，直接估计出依赖于市场体制状态的时变套期保值比。市场体制状态在模型中被视为潜在变量，和其它参数一起通过最大化似然函数估计出来。由于考虑了不同市场体制状态对套期保值比的影响，RCMRS模型估计的最小方差套期保值比波动范围要小于GARCH类模型估计结果的波动范围。采用方差下降百分比和效用改善两种效率测度方式，RCMRS模型的套期保值表现与GARCH、VECM、VAR及OLS模型进行了样本内和样本外比较。样本内比较支持RCMRS模型，而样本外比较则不利于RCMRS模型。第叁章，基于状态空间模型的套期保值比卡尔曼滤波估计。运用状态空间模型并基于卡尔曼滤波方法对中国铜期货市场时变最优套期保值比进行估计。对OLS、VAR、VECM、CC-GARCH及SSPACE等模型的套期保值效率进行了比较。套期保值效率分别用方差下降百分比和夏普比下降百分比来测度。两种测度方法都表明，基于卡尔曼滤波的状态空间模型明显优于其他模型。该结论对于套期保值期限是稳定的。GARCH模型并不确定优于非时变模型。非时变模型中，VECM模型的表现最差。而VAR模型也并不明显优于简单的OLS模型。计量经济模型预测总风险由模型(误设)风险和估计风险构成。高级计量经济模型模型(误设)风险较小，估计风险增大，总效应则不确定。卡尔曼滤波获得贝叶斯规则最优解，因而在处理估计风险方面较其他模型占优。第四章，基于MCMC的期货最优套保比贝叶斯分析。计量经济预测总风险由模型(误设)风险和估计风险构成。基于频率统计框架的后视计量经济学并没有考虑估计风险的存在。而贝叶斯方法则能很好的处理估计风险。本章同时运用基于频率统计的后视计量经济学和基于MCMC的贝叶斯方法对我国铜期货市场的最优套期保值比进行实证分析。实证结果表明，当不考虑估计风险时，EC-VAR模型套期保值效果最差，VAR模型也不明显优于OLS模型。贝叶斯分析结果则清楚表明，EC-VAR模型套期保值效果最优，VAR模型也明显优于OLS模型。另外，套期保值效率与套期保值期限之间的正相关关系在本研究中得到确定，无论是基于频率统计，还是基于贝叶斯统计。第五章，基于不同目标函数的最优套期保值比估计及比较研究。套期保值者的目标函数多种多样，当期货价格不服从鞅过程时，不同的目标函数会导致不同的最优套期保值策略。本章采用最小方差(MV)目标函数、最大夏普比目标函数、HKL均值—方差效用目标函数及在险值(VaR)目标函数来研究中国铜期货市场的最优套期保值比。期货与现货价格联动模式采用GARCH模型来描述。套期保值效率采用差异系数来测度。实证结果表明，风险厌恶程度越大，时变最优套期保值比方差越大。就套期保值效率而言，最小方差目标函数最差，HKL均值—方差效用函数要好于在险值(VaR)目标函数。第六章，基于蒙特卡洛模拟数据的期货最优套期保值比研究。假定现货价格服从一般维纳过程，运用伊藤引理推导出现货价格的递推公式。在持有成本期货定价理论的框架下，采用蒙特卡洛方法模拟出期货与现货价格时间序列。实证研究表明，中国铜期货市场持有成本均值为负，期货价格低于现货价格。该结论和Keynes提出的现货溢价(backwardation)理论相一致。模拟的期货现货回报时间序列之间几乎不存在相关关系。这意味着中国现有铜期货市场由投机者主导，套期保值交易属于被支配地位。第七章，基于非期望效用框架下的最优套期保值比研究。套期保值者的行为特征决定着套期保值的目标函数。行为金融学的研究表明，除了风险厌恶外，投资者还存在失望厌恶。本章基于Lien和Wang(2002)的失望厌恶非期望效用模型研究失望厌恶对期货最优套期保值策略的影响。研究表明，期货市场处于升水均衡时，套期保值者会有运用期货升水的市场条件获得投机收益的动机，因此，少卖出期货合约，导致套期保值不足。失望厌恶及风险厌恶程度越大，套期保值就越不愿意充分利用出现的投机机会，最优套期保值头寸就越接近(调整的)完全套期保值。当期货市场处于贴水均衡时，出于获得投机收益的动机，套期保值者倾向于多卖出期货合约，导致套期保值过度。同样，失望厌恶及风险厌恶程度越大，套期保值就越不愿意充分利用出现的投机机会，最优套期保值头寸就越接近(调整的)完全套期保值。文章的最后部分为全文的结论及后续研究的展望。(本文来源于《华中科技大学》期刊2009-05-01）
史瑛[9]（2009）在《带交易费用VaR套期保值比的计算》一文中研究指出用股指期货对金融资产进行套期保值是防范市场系统风险的有效手段之一.本文引入风险价值(VaR)作为套期保值组合的风险度量,给出交易费用下最优VaR套期保值比.并且通过建立双变量GARCH误差修正模型模拟股指期货和被套期保值投资组合收益率的分布情况,估算时变的最优VaR套期保值比.以沪深300股指期货套期保值沪深300指数为例进行了实证分析,分别计算出无交易费用和考虑交易费用下的最优VaR套期保值比,并将VaR套期保值比与MV套期保值比进行了比较分析.(本文来源于《洛阳师范学院学报》期刊2009年02期）
潘慧峰,吴卫星[10]（2008）在《基于动态条件相关系数模型的石油市场套期保值比估计》一文中研究指出以WTI和Brent两地的原油现货市场和期货市场为研究对象,选择对角化的动态条件相关(DCC)模型估计了市场间的动态条件相关系数,求解了WTI市场、Brent市场及跨市的动态套期保值比,评价了各种市场组合的套期保值效果.得到如下几点结论:第一,WTI市场的一体化程度高于Brent市场;第二,两个月期货的套期保值比高于1个月期货的套期保值比,WTI相应市场组合的套期保值比要高于Brent市场;第叁,采取Brent期货对WTI现货进行对冲时,其套期保值比要高于用WTI期货对Brent现货对冲时的情形,也高于Brent市场的套期保值比;第四,套期保值比越高,套期保值效果越好.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2008年06期）
套期保值比论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
最优套期保值比率是套期保值的核心与关键所在,研究套期保值比率的方法也较为丰富。立足于中国期货和现货市场的实际情况,将不同模型的效果进行对比,以期寻找中国黄金期货市场中动态最有套期保值比率。实证研究证明基于ECMGARCH模型的套期保值效果比简单OLS回归模型或ECM修正模型估计的套期保值效果更优。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
套期保值比论文参考文献
[1].孙鹏飞.沪深300的已实现最小方差套期保值比研究[D].南京大学.2017
[2].陈晨.基于ECM-GARCH模型对最优套期保值比的研究[J].成都工业学院学报.2016
[3].史美景,赵永淦.基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究[J].数理统计与管理.2012
[4].史美景,赵永淦.基于Copula-TGARCH模型的股指期货最佳套期保值比研究[J].数理统计与管理.2012
[5].蒋伟良.基于CVaR的动态套期保值比研究[D].浙江大学.2011
[6].付剑茹,张宗成.时变最优套期保值比估计及比较研究——基于卡尔曼滤波在状态空间模型中的应用[J].管理科学学报.2010
[7].刘思源.基于Copula-GARCH模型的黄金期货套期保值比的实证分析[D].华中科技大学.2010
[8].付剑茹.商品期货最优套期保值比估计及比较研究[D].华中科技大学.2009
[9].史瑛.带交易费用VaR套期保值比的计算[J].洛阳师范学院学报.2009
[10].潘慧峰,吴卫星.基于动态条件相关系数模型的石油市场套期保值比估计[J].数学的实践与认识.2008