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《滬深300股指期貨風(fēng)險特征及》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、滬深300股指期貨風(fēng)險特征及動態(tài)套期保值研究滬深300股指期貨風(fēng)險特征及動態(tài)套期保值研究參賽隊員：王吉培蔣瑤張昕34滬深300股指期貨風(fēng)險特征及動態(tài)套期保值研究滬深300股指期貨風(fēng)險特征及動態(tài)套期保值研究注：本文模型建立、求解與圖形輸出所采用的統(tǒng)計軟件：SPSS16.0、OxMetrics5.0、Splus8.0中的FinMmetrics2.3模塊。參賽論文由論文、附錄和Excel附表1、2組成。摘要：股指期貨在中國生存的土壤已經(jīng)具備，資本市場對股指期貨的推出早是翹首以待，股指期貨不僅可以作為風(fēng)險管理工具，有效分散和轉(zhuǎn)移企業(yè)的金融風(fēng)險，而且還可以充當(dāng)套期保值的職能，為投資者贏得利潤。本文
2、較為系統(tǒng)的討論了滬深300股指和股指仿真交易收益率的風(fēng)險特征及動態(tài)套期保值比率問題。在風(fēng)險特征的描述部分，采用了度量尾部風(fēng)險的極值分布，較為合理的反映了滬深300股指期貨的尾部風(fēng)險，并較為精確的測度了其風(fēng)險值，克服了以往采用正態(tài)分布假設(shè)的不足；接下來利用Copula函數(shù)討論了滬深300股指期貨的非線性相依模式，在極值分布的基礎(chǔ)上，以極值分布為邊緣分布，對四種常用的Copula函數(shù)進行了擬合，發(fā)現(xiàn)FrankCopula的擬合效果最好，其次為ClaytonCopula。據(jù)此，對不同組合的VaR和CvaR進行測度，發(fā)現(xiàn)投資組合比例與風(fēng)險之間呈現(xiàn)“U”型特征，這也為套期保值提供了一種新的研究范式
3、。由風(fēng)險特征、非線性關(guān)聯(lián)模式過度到在引入套期保值比率的概念之后，本文試圖克服以往靜態(tài)套期保值率的不足，對股指期貨的動態(tài)最優(yōu)套期保值率和效率評價進行了系統(tǒng)性的研究。先后探討t分布下的四種MVGARCH模型，并在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)了動態(tài)套期保值率，實證結(jié)果表明，基于動態(tài)套期保值比傳統(tǒng)靜態(tài)套期保值的效率有了較大程度的提高。描述動態(tài)相關(guān)的DCC模型套期保值后的效率最高，而基于CCC模型套期保值后的風(fēng)險值最小。關(guān)鍵詞：極值分布；Copula函數(shù)；VaR；CvaR；套期保值34滬深300股指期貨風(fēng)險特征及動態(tài)套期保值研究TheriskcharactersanddynamichedgingratioofCh
4、ina300IndexFutures(SouthwesternUniversityOfFinanceandEconomics,StatisticsUniversityofSWUFE,E-CommerceSchool,Chengdu,610074)Abstract：StockindexfuturesalreadyhasthedevelopmentalconditionsinChina,thecapitalmarketiswaitingfortheintroductionofstockindexfuturesforalongtime,thestockindexfuturescannotonl
5、ydistributeandtransfercorporations’financialriskeffectivelyasariskmanagementtool,butalsohavethefunctionsofahedgewhichcanearnprofitsforinvestors.Thispaperdiscussextremerisksanddynamichedgingrateofthe300stockindexandstocktradingsimulationinChinasystematically.Aboutthedescriptionoftheriskcharacteris
6、tics,thispaperuseextremevaluedistributionmeasurethetailrisk,andreasonablyreflectthetailriskoftheChina300stockindexfutures,accuratemeasurethevalueatrisk,overcomethepastshortageusingthenormaldistributionassumption;thenweuseCopulafunctionstodiscussthenon-lineardependencymodelofchina300stockindexfutu
7、res.Basedontheextremevaluedistribution,extremevaluedistributionforthemarginaldistributionofthefourcommonlyusedCopulafunctionfitting,wefoundFrankCopulaisthebestfit,followedbyClaytonCopula.Onthisbasis,withdifferentcombin
