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基于CVaR的期货最优套期保值比率模型及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
通过条件风险价值(CVaR)控制套期保值资产组合在极端情况下发生的超额损失,建立了组合CVaR最小的套期保值优化决策模型.本模型的特色表现在:①现有研究的最小方差套期比及VaR套期比模型仅仅是本模型的1个特例:一是在期货的期望收益率为零时,或在期货和现货收益率完全相关时,本模型的最优套期比就是现有研究的最小方差套期比;在置信水平接近于100%的情况下,本模型的最优套期比趋近于最小方差套期比;二是在置信水平1-α下,当本模型的套期保值组合收益率小于标准正态分布的α分位数那一点的组合收益率的条件均值等于VaR套期比模型中特定的β分位数时,本模型就等于VaR套期比模型.②以期货套保组合收益率的CVaR为目标优化套期保值比.充分考虑了套保组合的尾部损失,综合了套期保值者期望收益率和风险偏好,改变了现有研究忽略套保者期望收益率和人为设定风险偏好参数现象,使期货合约的选择直接反映了套保者的风险承受能力.③模型反映了CVaR最优套期比由套保者投机需求和纯套保两部分组成,更深层次地探讨了套期保值比率的含义. 相似文献
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最小风险套期保值比率方法 总被引:7,自引:0,他引:7
郑明川 《系统工程理论与实践》1997,17(6):133-135
利用期货市场套期保值,可使企业避免或减少价格、汇率、利率变化的风险。与传统的套期方法相比,最小风险套期保值比率方法不仅考虑了报酬,而且考虑了风险和报酬的关系。使保值者以最优方式保值。本文分析了这一方法的原理,并进行了实证分析。 相似文献
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针对以往套期保值比率估计模型忽略多时间尺度价值和忽略高阶矩波动时变特征的不足,本文基于时-频域视角,将EEMD方法和GARCHSK方法引入到套期保值比率估计过程中.同时也鉴于分解后的各个时间尺度上建模结果仅能包含单一频率信息,又采用"分解-集成"思想,将各个时间尺度上的建模结果进行集成,最大限度挖掘有效信息,兼容不同时间尺度特征.基于以上工作,本文最终提出集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK套期保值比率估计模型.采用我国沪深300期现货数据,本文进行了套期保值实证检验和分析,结果表明:无论在全样本还是样本外套期保值检验,本文提出的模型在收益、修正后夏普比率、平均套期保值比率、效用水平四个指标上明显优于对照组,但是由于集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK模型包含了高频时间尺度信息且多目标集成的原因,在方差减少率指标上表现稍逊色.稳定性检验佐证了以上结论.本研究对于投资者优化资产配置、风险管理以及期现货间相依结构刻画等方面具有现实意义和理论价值. 相似文献
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针对已有的非线性策略的缺陷,提出一类将最大效用方法中的风险厌恶系数与最小风险方法相结合的非线性风险-收益策略,并分析了套期保值者的风险态度对套期保值策略的影响,提出策略中参数的选择原则应该确保不能产生对风险厌恶系数的新投机风险. 相似文献
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基于Copula-GARCH方法的LPM套期保值研究 总被引:1,自引:0,他引:1
风险的下偏距(lower partial moment,LPM)是一种较好的风险测度,它弥补了方差度量中的双边风险的不足,并且放松了对二次效用函数的限制要求.因此,LPM测度被广泛应用于金融风险管理研究.套期保值是金融风险控制的重要方法之一,但由于资产收益的联合分布的不确定性,给应用LPM进行套期保值带来了困难.对此采用Copula - GARCH方法对即期与衍生品市场的资产收益序列进行拟合,并将LPM模型应用于人民币外汇市场套期保值实证研究,得到最优套期保值比率.进一步通过绩效比较发现,无论在NDF市场还是远期市场,LPM模型的套期保值绩效都要优于最小方差的套期保值绩效. 相似文献
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下偏矩作为风险的度量更适用于风险规避者。推导出考虑跳跃、对冲现货资产的最小下偏矩动态套期保值比率的估计量并构造套保策略。在实证中以中国沪深300指数为例运用股指期货构建套保组合,发现加入共跳因素后,无论对于多头还是空头套期保值者,对冲下偏风险的套保效率都有明显提升。 相似文献
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基于收益与风险比率的期货套期保值策略 总被引:10,自引:0,他引:10
在传统套期保值策略中,仅仅是根据套期保值基差风险最小化确定套期比,这就存在很多缺陷。对这种情况,我们同时考虑基于当前价格的套期保值收益和风险,得到套期保值收益与风险的比率。通过使收益与风险比率的最大化来解出套期比,并说明这样的套期比具有较好的优良性质,而且传统的套期保值策略仅是其中的特殊情况。另外,还得到判断期货、现货的当前价格是适合空头套期保值还是适合多头套期保值的方法,使投资者能够更好地掌握买卖时机和数量。 相似文献
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基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析 总被引:2,自引:0,他引:2
与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好.Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较.考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性.对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察.中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效. 相似文献
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智能监控系统中的一个关键问题是在图像序列中准确检测前景目标,但在复杂背景中,这仍然比较困难.将前景检测作为标记问题来处理,提出一种基于多尺度的判别模型,用来学习复杂背景.首先,通过基于像素的方法得到静态背景和运动目标;然后利用一组高斯滤波器组作用于不同的图像空间得到一系列的响应,在图像序列中估计这些响应的概率密度作为特征池,运用AdaBoost算法在特征池中挑选弱分类器组成强分类器,通过分类器获得运动目标中每个像素属于真实前景的置信度;最后,结合前景和背景的时空一致性,利用图分割求解马尔可夫随机场,获得准确的前景.实验结果表明提出的方法能很好地适应各种复杂背景. 相似文献
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航空发动机剩余寿命(remaining useful life,RUL)预测是设备故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)的核心问题。针对发动机数据维度高、滞后性强和复杂度高等挑战,提出了一种基于自训练权重的多尺度注意力双向长短期记忆神经网络模型。通过不同尺度的双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory neural network,BiLSTM)提取多尺度特征;提出一种基于自训练权重的融合算法,通过引入注意力机制进行不同尺度的特征筛选,以提高预测精度。将各模型在NASA的C-MAPSS数据集上进行实验对比,结果证明,所提出预测模型在准确率和均方根误差指标上均有所提升。 相似文献
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基于多尺度低频特征组合的线性鉴别分析 总被引:1,自引:0,他引:1
目前线性鉴别分析(LDA)方法是在原始图像上直接进行,抽取的是图像的全局特征,受光照、表情变化而引起的局部高频信息影响较大,忽视了更能反映图象本质的低频特征.为此提出先将图像进行多尺度划分,再提取划分后的每个子图像的低频部分,组合起来作为该图像的特征向量,最后根据这些特征向量再应用LDA方法进行鉴别分析.多尺度低频特征组合的向量反映了图像从局部到全局的全部低频特性,具有更有效的鉴别信息.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别性能显著提高,鉴别能力更好. 相似文献
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主动轮廓小波多尺度变形边缘提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
主动轮廓在图像分割和边缘检测中得以广泛应用,但其也受到多种因素的影响.针对图像轮廓周围其它图像信息对轮廓边缘的干扰,以及进化曲线难以到达深度凹陷的问题,提出了主动轮廓小波多尺度变形轮廓边缘提取方法,利用小波变换的多尺度分析来缩减或淡化非轮廓边缘信息,解决由于噪声以及轮廓周围其它图像信息对进化曲线的错误引导;通过对正则化力场进行改善,在进化曲线的动态轮廓搜索点上构建一自适应外力来引导凹陷处轮廓的进化方向;最后,给出了该方法的具体算法步骤.这些措施的实施,较好地解决了所研究的问题,实验表明该方法是可行和有效的. 相似文献