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在套期保值实务中,市场不断受到新的冲击,波动率瞬息万变,过于久远的历史数据可能对投资者产生误导.传统的套期保值方法是利用全期历史样本来估计当期最优套期保值比率,但中国股票市场与股指期货收益率是否具有长记忆性?早期样本信息是否可靠?为解答这些问题,该文尝试提出模型重置概念,保持每次建模的样本数量一定,向前一步预测时按时序引入新样本,同时剔除早期样本;在此基础上选取能有效刻画市场收益率长记忆性的CCC、DCC、GOGARCH模型对中国沪深300、中证500、上证50股指期货的时变套期保值比率进行估计,进而对比模型重置前后的套期保值效率.结果表明:模型重置后,套期保值效率更高;模型重置周期越短(样本越新鲜),套期保值效率越高.这说明在利用沪深300、中证500、上证50股指期货对冲中国股票资产时,应避免受到早期历史数据的影响. 相似文献
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最优控制树问题是大型通讯、交通和供销网络中的一类突出问题.以最小支撑树问题的贪婪算法为基础,分析了最优控制树的本质特征,得到了求网络中最优控制树的一种启发式算法,并给出了算例. 相似文献
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