基于最小方差的系列展期套期保值优化模型

当期货合约的最长持有期比现货所要套期保值的时间还短时,就迫使人们不得不采用两个或两个以上的期货合同交叠或接续的做法来进行现货的套期保值.采用期限较短的期货合约逐个叠加构造与现货套期保值时间相等的期货组合,建立了基于最小方差的系列展期套期保值优化模型.该模型一是通过建立交叠合约的风险函数求解最优套期保值比率,解决了复杂时间序列的整体风险的控制问题.二是在三个区间段组成的连续的等效时间序列中,在其整体风险最小的情况下,反推出交叠区间段不同期货合同价格冲抵的比例关系,进而求出交叠部分不同期货合约各自的最优套期比.实证研究表明所建立模型的有效性高于现有研究的成堆展期套期保值模型.     

基于DC-MSV的动态套期保值模型及实证研究

根据现货与期货价格随机波动的特点,引入一种新的动态相关系数,建立了基于DC-MSV的动态套期保值模型.通过DC-MSV模型来估计动态的套期保值比率.其具体特色:①通过建立套期保值比率与具有时变特征的收益率标准差的函数关系,揭示了最优套期保值比率的时变特征;②通过建立具有时变特征的收益率相关系数的函数关系的DC-MSV模型,揭示了推动资产价格波动因素的有效信息,完整地估计了资产收益波动的交叉相关性;③实证研究表明,该模型优于现有流行的套期保值模型.通过建立基于沪铜现货和期货的最小方差套期比的动态套期保值策略进行实证研究.研究结果表明,套期保值模型在样本期外和样本期内套期保值效果都明显优于Naive和OLS套期保值策略.     

多种期货对多种现货的最优套期保值决策模型

以期货套期保值收益最小方差为目标函数,建立了多种期货对多种现货的最优套期保值决策模型.模型的特色与创新一是根据两个或两个以上组合的非线性风险叠加后的整体风险来求解最优套期保值比率.解决了新增一组套期保值资产时,如何确定全部资产的套期保值最优策略问题.二是建立了多种期货对多种现货的最优套期保值决策模型.     

基于CVaR的期货最优套期保值比率模型及应用

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.     

基于收益与风险比率的期货套期保值策略

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。     

基于Copula-GARCH方法的LPM套期保值研究

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.     

最小风险套期保值比率方法

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。     

期货市场多阶段展期套期保值的基本理论探讨

在＂n＂个展期阶段的多阶段展期套期保值中,其基差可以分解为＂2n-1＂个基差风险来源,而非Hull认为的＂n＂个,并借助基差分析,研究了多阶展期套期保值策略的两个基本理论问题,证明了只有在满足一定条件下增加展期次数才有利于分散风险,而在MRH策略中增加期货资产种类数进行组合套期保值可以绝对的降低基差风险.     

基于MRS Copula-GJR-Skewed-t模型的股指期货套期保值研究

构建了一个基于马尔可夫状态转换Copula函数的GJR-Skew-t模型,用以估计4个亚洲证券市场中股指期货与指数现货之间的最小方差套期保值比率.实证研究表明:动态套期保值模型的风险规避效果明显优于静态模型;根据套期保值组合方差降低百分比,该模型套期保值效果比其它动态策略有显著提升;除日本市场外,基于马尔可夫状态转换Copula函数的套期保值模型可以获得比传统模型更高的收益,这意味着该策略模型有助于降低套期保值成本.     

基于LPM的多尺度最优套期保值比率

首先使用小波方法将指数收益和期指收益分解到不同时间尺度上,并使用核密度方法估计指数和期指的联合密度函数,然后基于最小下偏矩框架得到多尺度最优套期保值比率。它既可以满足不同投资者基于不同期望收益目标的下方风险管理的需要,也可以满足不同投资期限的需要。最后,使用香港恒生指数以及香港恒生指数期货数据进行实证分析,结果表明:随着时间尺度的增加,最优套期保值比率以递减的速度增加,且套期保值效率一直递增,直至接近于1。另外,最优套期保值比率在大多数情形下随着期望目标的增加而递减,风险厌恶程度对最优套期保值比率的影响并不确定。     

基于 Copula 函数的程序化交易策略

利用 Copula函数对序列间下尾部相关性的刻画对资产价格风险的高频传染进行检验,构造目标 函数捕捉期货市场实时交易过程中的卖空信号, 制定相应交易规则,建立一套 适用于金融市场高频数据的程序化交易策略,并利用中国期货交易市 场的白糖和棉花期货合约进行实证.实证结果显示:我国期货市场存在高频风险传染, 基于此建立的程序化交易策略可以获得较高的收益, 并可有效地控制风险.     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

外汇资产的时变相关性分析

采用时变条件t-copula模型对我国人民币汇率制度改革前后美元、欧元和日元兑人民币汇率之间的相关性进行了研究.时变t-copula模型的难点在于如何设定时变相依参数的演化方程,现有文献设定的演化方程存在滞后阶数任意选择的问题,为了克服该缺点,文中建立了用于描述时变相依参数的新的演化方程.结果显示美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间的相关性由汇改前的弱相关变为汇改后较大程度的负相关,而欧元与日元兑人民币汇率之间的相关性在汇改前后变化并不明显.这表明人民币汇率制度的改革使得美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间扭曲的相关性得到了较大程度的矫正,然而人民币汇率制度改革对欧元与日元兑人民币汇率之间相关性的影响却较小.该结果可为一篮子货币各货币权重的确定和外汇组合风险的管理提供参考.     

基于Copula2GARCH 的投资组合风险分析

结合Copula及GARCH模型的预报功能,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.利用这个模型,对我国股票市场实际组合投资问题进行了风险分析,并给出了最小风险组合的具体形式.     

基于Copula函数的系统可靠性冗余优化

针对系统可靠性冗余优化设计中冗余部件间可靠性的相关性经常被忽略而导致优化结果与工程实际有差距的问题,利用Copula连接函数中的Gumbel Copula函数来描述这些相关性,并根据相关性对冗余优化模型进行了改进. 针对模型的求解方法,选用GAG1启发式算法,并根据Gumbel Copula函数对其中的敏感因子进行了修正. 算例结果表明了改进方法的全面性、可行性.     

基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理

在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.在金融市场风险分析中,准确刻画金融资产间的相关结构非常重要.因此在给定的Copula函数族中,选取合适的Copula函数来捕捉金融资产间的相关结构尤其关键.鉴于此,基于核密度估计建立了一种新的Copula函数选择方法——核密度选择原理,并通过蒙特卡罗模拟,将核密度选择原理与常用的基于AIC准则和基于经验Copula函数的Copula选择原理的选择效果进行了系统比较.实验表明,核密度选择原理不仅避免了求Copula函数的密度函数,而且选择效果最好.     

基于Copula方法的开放式基金投资组合的VaR研究

Copula已被广泛地应用于金融领域,特别在金融市场上的风险管理,投资组合的选择,资产定价等方面,并成为解决金融问题的一个有力工具.本文以南方高增长基金的前10支股票为例,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.结合Monte Carlo模拟技术,利用Copula理论计算投资组合的VaR,并与传统的VaR方法进行比较,实证结果表明基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量开放式基金投资组合的风险.     

基于时变Copula的VaR估计

针对股票收益的相关性会随市场波动而发生变化，本文考虑用条件时变相关模式的Copula模型来估计组合风险值，利用上证、深证指数组合进行实证研究，并与固定相关模式下的Copula模型进行比较，结果表明；相对于常相关模式，条件时变相关模式具有较好的表现。     

基于Copula理论的多心理帐户组合VaR模型与基金风险管理

在Shefrin和Statman的行为投资组合和多心理帐户理论的基础上,结合Copula理论对传统的VaR计算模型进行了改进,加入了反映人们预期和风险态度的主观参数,从而使风险度量能够建立在概率(probability)、前景(prospect)和偏好(preference)(“新3P”)的基础之上.然后在此基础上给出了基金投资组合风险预警和投资比例优化的方法.     

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型及其应用

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建.组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的同期相依与单个资产时间上的短期相依是组合资产两类主要的相依关系. 结合条件概率的理论,考虑组合资产之间的同期相依与时间上的短期相依两类关系,建立基于Copula函数相依关系模型研究了沪深股市指数收益率的相依结构.应用三阶段极大似然估计方法对模型的参数进行估计,应用χ²检验统计量对模型进行优度检验和模型的比较.研究结果表明:考虑了单个资产时间上短期相依关系的模型更适合描述沪深股市的相依结构.