期货市场风险度量与对冲研究

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随着经济的发展,期货市场对经济系统的影响越来越大,而中国股指期货的正式推出使期货市场能够直接影响到金融市场,从而使中国期货市场的影响范围大大增加。期货市场与现货市场之间存在风险互相传染的关系,因此对期货市场风险的研究意义重大。期现对冲是期货市场最重要的作用之一,最优对冲比率模型的改进能够使期货交易更加高效。本文利用理论分析与实证研究相结合的方法对我国期货市场风险测度和最优对冲比率两个问题进行研究,可以分为两个部分。第一部分为期货市场风险测度研究。此部分首先介绍了风险测量的几种方法,然后利用五种估计VaR的方法对三个不同时期期货市场的风险进行估计,得到各时期最优的估计方法,在此基础上本部分对传统的VaR方法进行改进,分别在考虑收益有偏厚尾特征和考虑基差非对称影响的条件下对上海铜期货市场的风险进行了度量,结果显著好于传统VaR方法估计的结果。第二部分为期货与现货对冲策略研究。在考虑基差同时影响期货和现货的风险结构以及期货和现货之间协整的关系框架下,以方差最小化为目标对铜期货与现货铜之间的最优对冲比率进行估计,结果显示在方差结构中引入基差项的影响能够改善对冲结果,提高效率;进一步的,本部分以投资者效用最大化为目标,在考虑偏度影响的情形下对沪深300股指期货的对冲策略进行了研究,结果显示考虑偏度对投资效用的影响能改善对冲组合的对冲的效果。
摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第8-28页
    1.1 研究背景与研究意义第8-13页
        1.1.1 研究背景第8-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 研究现状与问题提出第13-24页
        1.2.1 国内外研究现状第13-24页
        1.2.2 问题的提出第24页
    1.3 本文主要内容和创新点第24-28页
        1.3.1 本文研究思路第24-25页
        1.3.2 本文主要内容第25-26页
        1.3.3 本文创新点第26-28页
第二章 风险管理VaR方法及实证研究第28-47页
    2.1 金融风险测量技术的演变第28-32页
        2.1.1 名义量法第28-29页
        2.1.2 马柯维茨的均值-方差理论第29页
        2.1.3 灵敏度测量方法第29-31页
        2.1.4 波动性方法第31页
        2.1.5 VaR 方法第31页
        2.1.6 压力测试与极值分析第31-32页
    2.2 VaR方法概述第32-37页
        2.2.1 VaR方法的概念和含义第32-34页
        2.2.2 VaR的参数选择第34-36页
        2.2.3 VaR的优缺点第36-37页
    2.3 VaR方法的扩展及应用第37-41页
        2.3.1 VaR方法的扩展第37-39页
        2.3.2 VaR的应用第39-41页
    2.4 金融市场风险测量框架第41-42页
    2.5 中国证券市场VaR风险测度实证研究第42-47页
        2.5.1 样本选择第42-43页
        2.5.2 沪深 300 指数VaR估计结果分析第43-47页
第三章 基于VaR的中国期货市场风险管理实证研究第47-72页
    3.1 绪论第47-48页
    3.2 VaR估计方法体系第48-56页
        3.2.1 VaR的一般计算方法第48-50页
        3.2.2 VaR估计方法介绍第50-54页
        3.2.3 VaR模型检验方法第54-56页
    3.3 基于不同估计方法的铜期货市场VaR风险测量实证估计结果第56-68页
        3.3.1 历史模拟法估计VaR实证结果分析第57-59页
        3.3.2 方差-协方差方法估计结果分析第59-62页
        3.3.3 RiskMetrics方法实证结果第62-64页
        3.3.4 Garch方法实证结果第64-66页
        3.3.5 蒙特卡罗模拟方法实证结果第66-68页
    3.4 不同方法的估计结果对比第68-72页
第四章 有偏厚尾分布下期货VaR估计方法研究第72-81页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 基于有偏厚尾分布的期货VaR估计方法第73-77页
        4.2.1 GARCHSK研究模型第73-74页
        4.2.2 模型参数估计第74-75页
        4.2.3 基于GARCHSK模型的VaR估计方法第75-76页
        4.2.4 Kupiec检验方法第76-77页
    4.3 实证研究结果第77-80页
        4.3.1 数据样本选取第77-78页
        4.3.2 GARCHSK模型估计结果第78-79页
        4.3.3 VaR估计结果及Kupiec检验结果第79-80页
    4.4 研究结论第80-81页
第五章 考虑基差非对称效应的期货VaR估计方法研究第81-89页
    5.1 绪论第81-82页
    5.2 基差风险及产生原因第82-83页
    5.3 研究模型第83-84页
    5.4 实证结果及研究结论第84-88页
        5.4.1 数据统计性描述第84-86页
        5.4.2 模型估计参数比较第86-87页
        5.4.3 VaR对比结果第87-88页
    5.5 实证结论第88-89页
第六章 考虑基差对波动性影响的基差对冲策略研究第89-98页
    6.1 引言第89-90页
    6.2 期货对冲策略第90-92页
        6.2.1 最小方差法对冲策略第91页
        6.2.2 Sharpe比率法对冲策略第91-92页
    6.3 研究模型第92-95页
    6.4 实证结果第95-97页
    6.5 研究结论第97-98页
第七章 考虑偏度影响的最优对冲比率实证研究第98-108页
    7.1 引言第98-99页
    7.2 影响股指期货对冲策略的因素分析第99-102页
        7.2.1 β 系数第100页
        7.2.2 撬动系数第100页
        7.2.3 样本误差系数第100-101页
        7.2.4 偏离调整系数第101页
        7.2.5 流动差异系数第101-102页
    7.3 研究模型第102-105页
        7.3.1 投资效用函数第102-104页
        7.3.2 考虑偏度的最优对冲模型第104-105页
    7.4 实证结果第105-108页
        7.4.1 模型设定第105-106页
        7.4.2 研究结果第106-108页
第八章 总结与展望第108-110页
    8.1 研究结论第108-109页
    8.2 研究展望第109-110页
参考文献第110-116页
发表论文和参加科研情况说明第116-117页
    发表的论文第116页
    参与的科研项目第116-117页
致谢第117页
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