基于整体风险控制的组合套期保值优化模型

通过偏度控制收益分布向右偏斜减小重大风险发生的概率,以期货套期保值收益率最小方差为目标函数,建立了基于整体风险控制的组合套期保值优化模型.本模型的特色与创新一是通过组合收益率偏度大于等于零控制套期保值的整体风险;二是通过多种期货对一种现货的组合套期保值提高了套期保值的有效性;三是通过非线性风险叠加与对冲控制多种期货对一种现货的组合风险.通过实证研究和与现有研究的对比分析,表明本研究所建立的模型可以有效地减小套期保值的风险并提高套期保值的有效性.     

基于极端风险控制的多品种期货套期保值模型

以多品种期货套期保值组合的条件风险价值CVaR度量风险,运用非参数核估计和蒙特卡罗方法模拟现货和期货未来损益情景,通过求解最小CVaR值,建立了基于极端风险控制的多品种期货套期保值模型,解决了在期货价格异常变动的条件下套期保值的风险控制问题.本文以条件风险价值CVaR最小为目标控制套期保值组合的尾部损失,避免了多品种期货套期保值的极端损失,提高了套期保值的效果.采用离散化处理条件风险价值的复杂积分计算收益分布的尾部面积,使得套期保值组合的尾部损失的确定适合任意分布的情况,避免了现有研究对组合收益分布做特定假设的不合理情况,使模型适合任何分布情况的风险控制.     

股指期货最小风险套期保值比率计算方法及实证研究

股指期货作为资本市场中重要的风险管理工具,其功能的发挥取决于套期保值比率的确定.本文在系统分析投资组合最小风险套期保值模型基础上,研究了最小风险套期保值比率各种主要计算方法,并针对香港恒生指数期货套期保值进行深入的实证分析,检验了不同方法在香港市场上的应用效果.     

基于等价鞅测度的动态套期保值模型研究

分别考虑期货机会成本和期权预算约束,建立最优期货和期权套期保值模型.通过构造等价鞅测度,在风险厌恶型一般效用函数下证明了模型最优解是唯一存在的,给出了求解模型的算法步骤;并在负指数效用函数下得到期货和期权最优头寸的显式表达式.实证研究表明:为规避上证50ETF价格风险,期货和期权套期保值都获得了正收益.期货(权)套期保值收益随着投资者风险厌恶系数的增加而增加(减少).通过分析预算的影响建议风险厌恶系数较小的投资者在预算较大时选择期货套期保值,而风险厌恶系数小预算较少或风险厌恶系数较大的投资者选择期权套期保值;通过模拟金融危机情景发现随着标的价格波动的增大,期货套期保值收益增大、期权套保收益减少,建议投资者在现货价格波动较大时优先采取期货套期保值.     

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.     

基于下方风险的期货套期保值

在期货套期保值的优化策略中，本文以下偏矩作为风险计量工具，首先给出了计算空头扣多头最优套期比的理论原则以及最优套期保值比对目标收益率以及阶数敏感度分析，接着具体给出了当套期保值资产组合收益率服从正态分布时不同阶数下的最优套期比应满足的隐式表达式，在最后的实例分析中计算出一种货币期货的最优套期保值比并且给出了不同目标收益率扣不同阶数下的套期保值效果分析。     

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。     

基于效率和经济价值的期货套期保值二次决策准则

基于不同风险测度得到的期货套期保值策略不同,利用套期保值效率可以对比分析不同风险测度下的套期保值效果.然而,当考虑套保成本时,套保效率大的套保策略不一定是"最优"的.为兼顾套保效率和套保成本,引入经济价值进一步对比不同套保策略的效用,提出期货套期保值二次决策准则.首先,构建方差、VaR和CVaR等风险测度下的期货套期保...     

基于高阶矩风险控制的贷款组合优化模型

以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数, 以VaR来控制贷款组合的风险价值, 以偏度约束来控制贷款组合收益率的整体分布向大于均值的方向倾斜、以减少发生总体损失的单侧风险, 以峰度来控制贷款组合收益率分布出现极端情况的双侧风险, 建立了资产分配的收益率均值-方差-偏度-峰度模型.本模型的创新与特色是通过峰度约束控制了贷款组合收益率向极端损失偏离的程度.在马可维茨均值-方差模型的基础上, 增加了偏度和峰度参数, 建立了收益率均值-方差-偏度-峰度模型.模型通过方差约束, 控制了组合收益率偏离均值的离散程度: 通过偏度约束, 控制了组合收益率总体分布向损失一侧偏离的程度: 通过峰度约束, 控制了组合收益率出现极端损失或收益的可能性. 模型从多个角度控制了贷款组合的风险, 拓展了经典的均值-方差优化组合思路.     

A High-Moment Trapezoidal Fuzzy Random Portfolio Model with Background Risk

In most exiting portfolio selection models, security returns are assumed to have random or fuzzy distributions. However, uncertainties exist in actual financial markets. Markets are associated not only with inherent risk, but also with background risk that results from the differences among individual investors. This paper investigated the compliance of stock yields to the fuzzy-natured high-order moments of random numbers in order to develop a high-moment trapezoidal fuzzy random portfolio risk model based on variance, skewness, and kurtosis. Data obtained from the Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange was used to assess the influence on the proposed model of both background risk and the maximum level of satisfaction of the portfolio. The empirical results demonstrated that the differences between the maximum and minimum variance, skewness, and kurtosis values of the portfolio were positively correlated with the variance of the background risk.     

Optimal Hedging Ratio Model with Skewness

In this article, we develop an optimal hedging ratio model with skewness and derive the analytical solution of the optimal hedging ratio which can degenerate to mean-variance hedging ratio when co-skewnesses of spot and futures returns become zero. The empirical results suggest that the hedging model with skewness performs better than the traditional mean-variance hedging model.     

石油期货对冲比率的模型选择:交互作用与模型风险

采用结构BEKK模型、传统BEKK模型、OLS模型估计石油期货对冲比率,从交互作用和模型风险的角度分析对冲比率的模型选择问题。基于布伦特原油期货与现货价格日数据的研究显示,结构BEKK模型的石油期货对冲绩效优于传统BEKK模型,预示对冲比率的估计要考虑交互作用;结构BEKK模型的石油期货对冲绩效在次贷危机前优于OLS模型,在次贷危机后劣于OLS模型,预示模型风险影响石油期货对冲绩效。进一步分析表明,石油期货对冲比率的估计模型应当根据市场状况和油价走势选择结构BEKK模型或OLS模型。本文研究为风险管理实践提供了决策依据。     

异质金融市场高频期货交叉套期保值问题研究

目前我国期货市场尚不成熟,没有形成完备的上市品种结构,因此.实现一种期货对多种现货的交叉套保在风险管理中具有重要意义.考虑到投资者行为的异质性和波动相关持久性等高频波动经验特征,本文将不同期限的波动因素引入到基于高频数据的CAW(Conditional Autoregressive Wishart)模型中,构建了高频波动率矩阵的动态变化模型HAR(Heterogeneous Autoregressive)-CAW模型.同时,利用矩阵纠偏技术,将该模型与均值模型融合,提出了收益率和波动率的联合动态变化模型-均值HAR-CAW模型.最后,基于该联合模型多期预测值的理论推导,并结合最小方差理论,实现了不同平衡周期下最优套期比的动态估计.针对上证50ETF、中小板ETF和沪深300股指期货的实证分析表明,高频波动率矩阵具有高峰厚尾和长记忆性等经验特征;同时,不同现货资产比例、不同时间区间及不同平衡周期下,本文所提交叉套期保值模型的套保效率显著优于基于日度数据的OLS(Ordinary Least Square)模型和DCC(Dynamic Conditional Correlation)等常用模型,而本文所提的矩阵纠偏技术也显著提高了未纠偏时的套保效率.     

How the Investor's Risk Preferences Influence the Optimal Allocation in a Credibilistic Portfolio Problem

A classical portfolio theory deals with finding the optimal proportion in which an agent invests a wealth in a risk-free asset and a probabilistic risky asset. Formulating and solving the problem depend on how the risk is represented and how, combined with the utility function defines a notion of expected utility. In this paper the risk is a fuzzy variable and the notion of expected utility is defined in the setting of Liu's credibility theory. Thus, the portfolio choice problem is formulated as an optimization problem in which the objective function is a credibilistic expected utility. Different approximation calculation formulas for the optimal allocation of the credibilistic risky asset are proved. These formulas contain two types of parameters: Various credibilistic moments associated with fuzzy variables(expected value, variance, skewness and kurtosis) and the risk aversion, prudence and temperance indicators of the utility function.