基于价格极差的金融波动率建模： 理论与实证分析

经典的波动率模型(GARCH等)是收益率为基础的模型,利用的是收盘价信息,忽略了价格波动的日内信息,这将导致信息与效率的损失.为了弥补这一缺陷并获得满意的波动率预测效果,本文引入并扩展了基于价格极差的自回归波动率模型.实证研究表明新模型能够有效刻画波动率的动态变化规律,其预测效果一致性地优于经典的GARCH模型.同时,我们的研究还证实了在波动率模型中加入收益率的滞后项能够提高模型的解释能力,并且存在明显的"杠杆效应".     

我国钢材期货套期保值绩效实证研究

在我国钢材期货推出两周年之际,本文基于螺纹钢期货合约结算价的加权平均价格周收益率和螺纹钢现货价格周收益率,采用OLS模型、BVAR模型、VECM模型和GARCH模型对螺纹钢期货最优套期保值比率进行测算,并基于风险收益方法对4种模型进行比较.研究表明,投资者在实务中应选择OLS模型,但应掌握GARCH模型理论应用方法;我国钢材期货市场的市场效率正逐步提升.     

基于修正的ECM-GARCH模型的动态最优套期保值比率估计及比较研究

在套期保值的理论和实务中,最优套期保值比率的估计其核心问题。在估计最优套期保值比率的众多方法中,Kroner and Sultan(1993)的ECM-GARCH模型将协整关系和时变方差结合起来,产生了较好的套期保值效果。本文结合中国期货及现货市场的特点,在Kroner and Sultan(1993)方法的基础上发展了一个修正的ECM-GARCH模型,并运用该模型、Bivariate GARCH及Kroner and Sultan(1993)的ECM-GARCH对中国铜期货市场的动态最优套期保值比率进行了对比研究,结果表明:在中国铜期货市场,基于修正的ECM-GARCH模型的套期保值效果比基于BGARCH模型及Kroner and Sultan(1993)的ECM-GARCH模型套期保值效果好得多,相对于BGARCH模型和Kroner and Sultan(1993)的ECM-GARCH模型,Modified ECM-GARCH模型套期保值的风险分别减少93.6%和92%。     

基于M-Copula-GJR-VaR模型的黄金市场最优套期保值比率研究

基于VaR的风险测度方法既侧重收益的负向波动风险,又可通过置信水平的设定满足有不同风险偏好的投资者的需求.以具有金融和商品双重属性的黄金为实证对象,充分考虑现货和期货市场的非对称性、两者之间的协整关系以及非线性相关的特征,以风险最小化为原则,建立M-Copula-GJR-VaR动态套期保值比率估计模型.采用中国市场现货价格和期货价格数据,对比分析M-Copula-GJR-VaR模型与CCC-GARCH-VaR模型、DCC-GARCH-VaR模型、Clayton Copula-GJR-VaR模型和Gumbel Copula-GJR-VaR模型的套期保值比率和套期保值效果.研究结果表明,经过4年多的发展,套期保值效率处于0.672～0.704之间的中国黄金期货市场还不成熟,套期保值功能的发挥有待提高;采用M-Copula-GJR-VaR模型估计的套期保值比率最优且套期保值效果最好,应用该模型进行黄金市场套期保值操作,可达到以相对较少的套期保值成本较大程度地规避现货市场价格风险的目的.     

铜冶炼企业套期保值策略及会计处理研究

复杂的经济形势下电铜的价格波动很大,并且未来的铜价面临更复杂的波动趋势,目前铜冶炼企业面临的形势是,原材料成本占比重很大,原料价格及产品价格的波动很可能吞噬企业的利润,这种波动将铜冶炼企业推到极为不利的境地,企业经营面临巨大压力。铜冶炼企业有必要充分利用期货市场的功能,采用套期保值的交易方式来规避价格风险,使铜冶炼企业持有稳定的利润空间。本文从期货套期保值的原理出发,对套期保值的具体操作和套保会计处理中的难点进行了分析。     

实际波动率与GARCH模型的特征比较分析

金融资产价格的波动率的测度具有重要意义,实际波动率(Realjzed Volatility)概念是近些年提出的用于测度市场波动率的新概念,在诸多方面具有优势.本文利用上海证券市埒的高频数据,比较了两种不同的波动率模型--RV模型和GARCH模型--的性能表现.本文首先介绍了连续时间状态下实际波动率的概念和模型,然后建立了GARCH(1,1)模型,使用日收益率对GARCH模型进行估计,得到条件方差方程,分别用日收益平方和日内累计收益平方和作为波动率指标对收益平方-波动方程进行回归,并以回归决定系数来衡量波动率拟合水平的优劣,结果发现采用高频数据的回归决定系数比原来提高了两倍,这个结果与已有的实证分析结果基本一致,最后,我们将实际波动率的计算结果与GARCH模型的结果经标准化后进行了对比,发现实证研究结果表明,实际波动奉模型比传统的GARCH模型提供了更好的拟合.     

中国铜期货最优套期保值比率及有效性分析

本文通过运用OLS方法、ECM、VECM、基于OLS的动态估计模型、BGARCH(1,1)模型及ECM-GARCH模型,对中国铜期货市场的最优套期保值比率进行估计,并对以上各种方法的套期保值效果进行了比较分析。     

基于时变Copula函数的下偏矩最优套期保值效率测度方法研究

由于下偏矩测度方法具有明显优于最小方差风险度量方法的特征,因此是更为合理的套期保值效率测度准则。本文针对已有的计算最小下偏矩套期保值比率的非参数方法与参数方法存在的局限性问题,提出使用时变Copula函数来估计现货与期货收益率的联合密度函数,然后通过数值方法计算最小下偏矩套期保值比率的新方法。并且运用上海期货交易所交易的铜期货合约价格与上海金属网公布的铜现货价格数据进行实证检验,发现使用具有随时间变化的相关系数的Copula函数,与非参数方法相比,可以得到更小下偏矩的套期保值率。     

基于ARMA-GARCH模型的内蒙古煤炭价格波动性研究

文章运用ARMA-GARCH模型,以内蒙古煤炭价格指数的对数收益率为研究对象,对内蒙古煤炭价格波动性进行实证研究。研究结果显示,内蒙古煤炭价格指数的对数收益率序列均具有明显的波动集聚性,波动率序列具有显著的ARCH效应;煤炭市场往期的波动对现在波动的影响明显大于外部冲击;通过ARMA-GARCH模型中ARCH系数与GARCH系数之和与“1”的大小比较可知,波动具有不同强度的持续性和增强的趋势。     

基于EMD的螺纹钢期货套期保值功能研究

本文运用经验模态分解(EMD)方法对螺纹钢期货和现货价格的对数收益率数据进行分解.通过对不同周期的分量进行对比,本文研究了套期保值期限与最优套期保值比率和套期保值绩效之间的关系.实证结果表明:随着套保期限的增加,最优套期保值比率先增大,后减小;螺纹钢市场进行不同期限的套期保值能够不同程度地降低螺纹钢现货生产和经营的风险,短期套期保值的效果更好.     

我国上海股票市场GARCH效应实证研究

本文简略的介绍了三种GARCH 模型思想, 并用所介绍的模型对我国上海股票市场的GARCH 效应进行了实证研究。结果表明我国上海股票市场收益率序列的波动具有显著的异方差性,股价波动存在集群性和持续性,可以用GARCH类模型进行拟合。     

基于Mean-CVaR约束的股指期货动态套期保值模型研究

本文建立了基于最小化均值-条件风险价值( Mean-CVaR)的股指期货动态套期保值模型.模型的主要特点与贡献在于两方面:一方面,考察了置信水平和可变交易费用对最优套期保值决策的影响;另一方面,利用二元误差修正的时变条件相关GARCH模型估计套期保值比率,优点是不仅考虑了股指期货与现货价格序列之间存在的协整关系,而且更好地拟合了收益残差序列存在的异方差性与相关系数时变性的特征.最后通过对我国沪深300指数期货仿真交易的套期保值模拟与实证测算,得出能够动态调整的股指期货套期保值策略以实时追踪与控制风险.     

套期保值, 估计风险与贝叶斯统计——基于中国铜期货市场的经验研究

针对期货最优套期保值策略估计中可能存在的估计风险问题,本文对单变量线性回归模型(OLS模型)和多变量线性回归模型(VAR模型和EC-VAR模型)进行贝叶斯分析,并采用Gibbs抽样方法对中国铜期货市场的最优套期保值策略进行了实证分析。本文还同时估计了基于频率统计方法的最优套期保值策略,并对贝叶斯统计下和频率统计下的最优套期保值策略进行了分析比较。实证结果清楚表明,估计风险对模型结果有重要影响。在处理估计风险方面,贝叶斯统计较频率统计方法有明显优势。     

基于UHF-EGARCH模型的股指期货市场实证研究

利用沪深300股指期货高频数据研究其日内效应和波动性特征.将高频数据所特有的价格持续期引入到GARCH模型中,并考虑到收益率序列波动的非对称性,建立UHFEGARCH模型,分别选取1分钟、10秒钟、1秒钟采集频率的数据进行实证,采用线性样条函数剔除日内效应影响,进一步研究短期波动性,并画出相应的非对称冲击曲线.研究结果表明,基于3种采集频率数据的绝对收益率和价格持续期呈现明显的周末效应和日内效应,绝对收益率的日内效应基本上呈W型,价格持续期的日内效应有U型、L型、W型和倒U型4种形态并存,并不是某种单一的形态;短期波动性具有明显的集聚性和非对称效应,其中坏消息的影响强于好消息的影响.     

嵌入GARCH波动率估计的B1ack-Litterman投资组合模型

在B1ack-Litterman投资组合模型中，为了更有效地估计风险资产的期望收益和波动率，引入了投资者的主观观点，这种处理确实能提高均值-方差投资组合模型的性能。但是在实践中，如何度量投资者观点成了另一个难题。为了克服这一困难，我们将GARCH波动率估计嵌入到B1ack-Litterman模型中，通过使用GARCH模型的预测能力来替代投资者主观观点，从而获得一个新的投资决策模型。作为应用，分别考虑了国内外真实市场数据测试情形，通过实证结果发现，嵌入了GARCH波动率估计后，Black-Litterman模型的性能可进一步得到很好提高，样本外平均收益率、波动率和夏普比等指标，均要好于一些传统模型。     

GARCH类模型波动率预测评价

GARCH类模型已经广泛运用于波动率的预测,但对模型的预测表现进行评价却受到了忽视,其主要原因是缺乏合适的衡量标准。本文首先运用GARCH类模型对上证指数收益率进行了全面的估计及样本外预测,然后以已实现波动率作为波动率预测的评价标准,通过M-Z回归和损失函数来评价GARCH类模型的波动率预测表现。结果表明,无论是样本内还是样本外,GARCH类模型都能够较好的预测上证指数的收益波动率。其中,偏斜t-分布假设下的GJR(1,1)模型的预测能力最强。     

嵌入前景理论的动态风险厌恶套期保值比率模型研究

本文从前景理论视角出发,并考虑风险厌恶的动态性,推导出了嵌入前景理论的动态风险厌恶套期保值比率计算公式.然后以2004年8月20日至2010年6月4日的铜现货与期货交易均价为样本进行实证分析.实证结果表明:空头套保者与多头套保者的风险厌恶水平是不同的,而且在不同市场环境下的风险厌恶水平也不同;不同市场环境和动态风险厌恶对套期保值比率来说是很重要的影响因素,在计算套期保值比率时我们有必要把它们考虑进来.     

中国期货市场功能及国际影响的实证研究

本文对我国金属和农产品期货的主要品种进行实证研究,全面、系统地剖析整个期货市场。与传统文献不同,我们依据经济学原理对市场的价格发现与套期保值功能加以区别,通过Granger因果分析考察市场的价格发现功能,采用误差修正模型和协整技术得到市场套期保值绩效。为克服传统非结构方程的缺陷,利用结构向量自回归(StructureVAR)模型、结构性脉冲响应及方差分解技术定量刻画了国内外期货市场关系。研究发现现实中国期货市场发挥了基本功能,但农产品期货市场仍存在很大不足,国际期货市场对国内期货市场的价格有着单向的影响,国内期货市场的效率低于国际期货市场。     

双因子随机条件极差模型及其实证研究

对波动率的建模和估计传统上主要基于由收盘价计算得到的收益率信息,而基于包含更多日内价格变动信息的价格极差对波动率的研究却相对较少.对经典的针对价格极差动态性建模的条件自回归极差(CARR)模型进行扩展,借鉴随机波动率(SV)模型的建模思路,同时考虑波动率的长记忆特征,引入Gamma分布刻画价格极差新息的分布,构建了双因子随机条件极差(2FSCR)模型来描述价格极差的动态性.进一步,基于连续粒子滤波算法,给出了2FSCR模型参数的极大似然估计方法,并通过蒙特卡罗模拟实验表明了该估计方法的有效性.采用上证综合指数(SSE)、深证成份指数(SZSE)、香港恒生指数(HSI)和美国标普500指数(SPX)数据进行了实证研究,结果表明:2FSCR模型相比CARR模型以及单因子的SCR模型都具有更好的数据拟合效果.进一步的模型诊断分析表明,2FSCR模型相比CARR模型和SCR模型能够更好地刻画价格极差新息的尾部分布,能够更充分地捕获波动率的动态特征(时变性、聚集性与长记忆性).采用滚动窗方法对波动率进行预测,利用价格极差与已实现波动率作为比较基准对模型的预测能力进行了比较分析,结果表明:2FSCR模型相比CARR模型和SCR模型都具有更为优越的波动率预测效果.     

时变最优套期保值比估计及比较研究——基于卡尔曼滤波在状态空间模型中的应用

运用状态空间模型并基于卡尔曼滤波方法对中国铜期货市场时变最优套期保值比进行估计.对OLS、VAR、VECM、CC GARCH及SSPACE等模型的套期保值效率进行了比较.套期保值效率分别用方差下降百分比和夏普比下降百分比来测度.两种测度方法都表明,基于卡尔曼滤波的状态空间模型明显优于其他模型.该结论对于套期保值期限是稳定的.GARCH模型并不确定优于非时变模型.非时变模型中,VECM模型的表现最差.而VAR模型也并不明显优于简单的OLS模型.计量经济模型预测总风险由模型(误设)风险和估计风险构成.高级计量经济模型的模型(误设)风险较小,估计风险增大,总效应则不确定.卡尔曼滤波获得贝叶斯规则最优解,因而在处理估计风险方面较其他模型占优.