考虑基差非对称效应的期货VaR估计方法研究

文章研究了基差对期货回报率波动性影响的非对称效应及其在期货VaR估计中的应用.以沪铜期货为例的实证结果表明,基差对期货的回报的波动性的影响存在显著的非对称效应,其中负基差对波动性的影响要明显大于正基差.通过与GARCH模型和未考虑非对称效应的SEGARCH模型对VaR估计的效果比较表明,考虑基差非对称效应的AE-GARCH模型更能提高VaR的估计精度.     

基于方差和条件风险价值的期货套期保值优化模型

文章以方差和条件风险价值(CvaR)分别衡量套期保值策略的整体风险和期货合约的重大损失风险,建立了基于方差-条件风险价值的期货会期保值优化模型,将该模型等价转化为可以有效求解的凸二次规划模型,并基于实际铜现货和期货价格数据计算出模型的有效前沿.研究结果表明,该优化模型增强厂套期保值者有效评估和控制期货重大损失风险的能力,提高了套期保值策略的可靠性和套期保值者根据自己实际风险承受能力合理选择会期保值策略的灵活性.     

最大收益最小风险期权套期保值策略

套期保值就是投资者利用某些金融工具,通过对冲交易来规避现货价格风险的一种策略。即投资者通过套期保值来建立现货市场与金融市场之间的一个互相冲抵的机制,从中达到保值的目的。用于套期保值的金融工具可以有很多,我们把使用期货作为工具来进行套期保值的策略称为期货套期保     

基于VaR方法的长寿风险自然对冲模型

随着死亡率的下降与预期寿命的提高,保险公司面对着不容忽视的长寿风险。基于VaR方法探讨了长寿风险管理中的自然对冲策略,然后在对中国男性人口死亡率预测的基础上,给出了保险公司自然对冲长寿风险所需的最优产品结构,并进一步考查了利率、签单年龄、缴费方式等因素对最优产品结构的影响。     

中国农产品期货套期保值非对称效应研究

 为了更好地发挥农产品期货的避险功能,本文考察了基差和“消息”对期货套期保值比率的非对称影响。本文选取了2008年5月至2012年2月的大豆、棉花、白糖和菜油四种代表性农产品的期现货数据进行实证分析,结果表明：(1) 4种农产品期现货对数价格都是非平稳的,并且存在协整关系,协整向量靠近(1,-1),从而套期保值过程中有必要考虑基差的影响;(2) 基差和“消息”对期现货的对数收益的波动率以及相关系数均存在非对称效应;(3) 对于样本内估计和样本外预测结果,与静态模型以及DCC-GARCH模型想比,考虑基差和“消息”的非对称效应模型能更大程度地降低风险,因此套期保值过程中基差和“消息”的非对称效应不可忽略。     

谈我国股票价格指数的推出时机

股票价格指数期货作为回避股市系统性风险的有效工具成为证券界关注的焦点.但股指期货究竟对股票现货市场有多大影响,投资者如何调整投资策略,以保证最大收益,监管部门应采取何种措施,何时推出股指期货,以促进期货、现货两个市场稳定发展值得探讨.     

外汇期货套期保值的基差风险

1基差对外汇期货套期保值的影响人们利用外汇期货进行套期保值就是本着“两面下注,反向操作,均等相对”的原则,同时在现货市场和期货市场上反向操作,利用一个市场的盈利来弥补另一个市场的亏损,在两个市场之间建立一种“相互冲抵”机制,从而达到转移价格风险的目的。因此套期保     

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。     

我国粮食期货价格发现功能的交叉谱实证研究

本文应用交叉谱分析方法对郑州商品交易所的小麦期货和大连商品交易所的大豆期货的价格发现功能进行了实证研究,通过考察期货价格与现货价格的领先与滞后关系,得出了如下结论小麦期货市场对我国的小麦现货价格无论一到三年的中长期还是数月的短期都具有较好的价格预期作用,这对推出新的大宗粮油期货(如大米期货)奠定了基础;而大豆期货价格与现货价格虽然在时间上不具有小麦期货与现货价格那样一致的领先与滞后特征,但仍能反映现货市场的供求状况,具有一定的价格发现功能.文章据此进一步讨论了利用粮食期货价格发现功能推进我国粮食流通体制改革的意义和策略.     

中国股指期货与股票现货市场之间的风险传递效应研究

 为探索股指期货市场与股票现货市场之间的风险传递效应,本文从日间交易信息和隔夜信息两个角度对沪深300股指期货市场和沪深300指数现货市场进行了实证研究。实证结果显示：股指期货市场与股票现货市场之间的风险传递是双向的,股票现货对股指期货的风险溢出要大于股指期货对股票现货的风险溢出;并且,一市场收益对另一市场收益的影响具有正向杠杆效应,一市场风险对另一市场风险的冲击却具有反向杠杆效应;此外,尽管只有股指期货市场的隔夜信息对其日间收益具有预测能力,但任一市场的隔夜信息对另一市场的日间波动均存在显著的冲击效应。     

基于ECM模型的期货动态VaR套期保值

在期货市场上进行套期保值,其核心问题是套保比的估计.以动态VaR为目标函数,考虑现货期货的协整关系及联合收益波动的动态变化性,建立基于ECM模型的动态VaR最优套期保值比模型.对DCC模型、ECM-CCC模型和ECM-DCC模型进行样本内外的实证对比分析,发现考虑现货期货协整关系的DCC模型在价格波动剧烈时套保效果好,而在价格平稳时ECM-CCC模型的套保效果较好;在现货期货价格波动剧烈时,需要更多的期货来规避现货风险,且套保效果低于平稳时期的.     

我国股指期货价格发现功能研究

本文基于沪深300股指期货5分钟高频数据,利用协整检验、误差修正模型和脉冲响应函数研究了我国股指期货长短期的价格发现机制,并用信息共享模型、共因子模型研究了我国股指期货市场的价格发现贡献程度,在此基础上,引入分位数回归,探讨不同涨跌幅度的期现关系。实证结果表明：我国指数期货和现货价格存在相互引导关系,而现阶段现货市场能更快反应全部市场的冲击,且现货市场在价格发现功能中的作用相对较大;随着涨跌幅度的变化,现货对期货的影响呈U型走势,而期货对现货的影响呈单边上升走势。     

股指期货对我国现货市场质量影响的实证考察

关于沪深300指数期货的推出对现货市场质量的影响,学术界还缺少实证探讨。文章利用股指期货推出前后各2年A股市场的日交易数据对此进行了研究。研究发现:在上涨期、下跌期、震荡期和总体时期内,期货的推出都降低了现货市场的波动性,提高了市场的信息效率;除震荡期外,期货的推出都减弱了现货市场的流动性。     

投资组合选择的均值-风险价值模型研究

文章以风险价值(Value at risk,VaR)作为风险度量,建立了投资组合选择的均值-风险价值模型.在资产收益率服从联合正态分布的假设下,研究了置信水平对最优组合和有效边缘的影响,同时分析了持有期对它们的影响,给出了全局最小VaR组合存在时置信水平和持有期的阈值,从而得到了有效边缘存在的条件.进一步研究了全局最小VaR组合与全局最小方差组合的关系,结果表明如果全局最小VaR组合存在,则一定位于均值-方差有效边缘上,且位于全局最小方差组合的上方.     

公司持有现金的对冲作用

本文探讨融资约束下公司现金策略与投资策略的内生联动性并引入对冲需求的思想,对公司现金持有量促进投资支出的对冲作用进行考察。研究结果表明,公司面临融资约束时通过变动现金策略以避免投资计划的改变,这种联动性导致公司现金策略变化而投资策略不常变动,公司因此具有较高的现金-现金流敏感度且现金-现金流敏感度比投资-现金流敏感度更能够有效反映公司融资约束。我们还发现,现金持有量促进投资的对冲作用受到市场的认同,投资者赋予公司现金策略和投资策略更高的价值评估。     

股指期货预测模型构建及其应用效果分析

文章选择股指期货价格以及基差预测这一理论界和实务界共同关心的问题为研究对象,使用香港恒生期货数据为样本,分别采用时间序列ARIMA、ARMA模型对恒生期货连续指数的日收盘价对数序列LHF和基差序列BASIS进行建模分析,并利用预测误差检验量对模型样本外的预测效果进行了实证研究.结果表明,ARIMA(3,1,3)模型很好地拟合和预测了股指期货指数对数LHF序列的走势,达到了预测目的;ARMA(1,1)和ARMA(3,3)模型在预测精度方面不甚理想但基本刻画了基差序列的变动趋势.     

对在我国开设股指期货的探讨

本文将从股指期货开设的现实效应分析入手 ,对我国开设股指期货的现货市场条件进行了阐述。进而探讨了股指期货开设的市场制度及市场模式的选择问题     

ETF与股指期货套期保值的可行性分析

一、引言 通过股指期货进行套期保值,从而减少现货资产面临的系统性风险,是股指期货推出的最初动机,也是股指期货最基本的市场功能。我国已于2010年4月16日正式推出沪深300股指期货,如何在金融市场利用好股指期货这一金融工具降低风险成为我国广大金融机构工作者所关注的问题。     

VaR约束下的资产配置决策模型

在现代投资组合理论(Markowitz,1952)中,投资者通过对各种资产的有效配置以达到风险分散并获取最大的投资回报,并利用不得买空及要求必要回报率的条件下,将投资组合风险最小化,并据此形成有效前缘。为更精确度量风险的回报能力,随后Sharpe(1966,1975)利用均值─方差法(M-V)的框     

基于R／S分析的股指期货套利策略

文章应用K／S分析模型研究了高频基差数据（股指期货和标的指数之差）的记忆性特征,实证发现每个当月合约的基差序列的Hurst指数都大于0．9,具有明显的记忆性。然后根据统计量VN的变化,得出基差序列的记忆时间长度大约为2至3个交易日。最后,根据实证结果提出了相应的套利策略：设定合理目标利润,当套利持仓周期和基差记性周期长度基本吻合时,套利收益明显超过传统的建仓并持有策略。