曹海华[1]2006年在《基于方差和LPM方法下的套期保值比较》文中研究说明套期保值(Hedging)：是指市场参与者为了规避某一市场上的风险，而在另一个市场上所采取的风险对冲措施。套期保值主要是实现期货市场的风险规避和风险转移功能。套期保值的核心问题是对套期保值率的确定问题，而套期保值率的确定又涉及对期货市场风险的度量问题。因此本文从金融市场风险问题开始着手，首先讨论了市场风险的测度问题，从早期的风险度量方法、到Neumann-Morganstern的效用函数理论的风险金模型、然后概要叙述了一阶和二阶随机占优理论，最后重点介绍两种不同的定量测度风险的方法：方差和LPM方法，其中LPM方法又分为两个子类。Markowitz(1952)《投资组合选择》理论首次将方差作为风险的测度工具，但因方差不仅将价格向下变动作为风险，同样了也将价格向上波动也视为风险，这有悖于一般的投资心理。其后Markowitz(1959)针对此不合理现象作了修正，并提出半方差(semi variance)的观念。自Roy(1952)以“SafetyFirst Criterion”原则提出仅考虑收益率低于一既定目标值的概率来计算风险后，陆续有学者提出了不同的downside-risk的计算方法，Bawa及Fishburn提出下偏矩模型理论框架，并最终形成了LPM方法。在定义了风险测度之后，本文考察了在不同风险测度下的最小风险套期保值和最佳收益风险比套期两种策略下的套期保值比率的确定问题，并用SP500股票指数和SP500股指期货数据做了详细的实证分析，采用的方法均是历史数据的真实模拟法。通过实证分析发现：虽然采用了不同的风险测度和不同的套期策略，最佳套期保值比率大部分还是处于0.99～1.10之间；不同的套期策略下，最佳套期比率存在差异性，最小方差套期比要小于最优收益风险比套期比率，而最小LPM套期比整体上要大于最佳收益LPM套期比率；在个别期货合约中，二者存在较大差异，即意味着不同的套期行为。本文还对套期保值绩效衡量指标和套期保值的一些其他相关问题做了简要讨论和后续研究一些扩展问题。
林积斌[2]2013年在《基于Copula-SV模型的LPM套期保值研究》文中提出期货市场的一个主要功能就是套期保值，通过在期货市场的对冲操作可以实现对现货市场上风险的转移，从而更加有效的管理投资组合的市场风险。2010年4月16日，我国首次推出了沪深300指数期货，为我国机构投资者和中大的个人投资者提供了更加灵活的管理资产组合风险的途径。但是，由于衍生工具往往具有很大的杠杆效应，如果不能正确的使用套期保值头寸，结果不但不能有效减少风险，还可能扩大风险。因此本文从研究如何计算最优套期保值比率这一问题入手，以期对投资者的套期保值决策提供建议。套期保值问题研究的核心是如何确定一个最优的套期保值比率使得能够最大程度的减少套期保值组合的风险。这一问题涉及到两个方面：1）用什么来衡量套期保值组合的风险？2）确定风险的度量方法之后用什么方法去计算在这个风险度量方法下的最优套期保值比率？本文首先回顾了目前广泛使用的四种套期保值风险度量的方法：方差、VaR、ES以及下偏矩LPM。根据套期保值的特征，我们认为LPM是最适合的度量套期保值组合风险的方法。但是在现实中，由于很难确定期货现货的联合分布，利用LPM计算最优套期比率存在非常大的计算难度。正是由于计算上的复杂和困难，制约了LPM方法在套期保值上的广泛应用。1959年Sklar提出了一种新的估计联合分布的方法：Copula函数方法。用一个Copula函数去描述变量间的相关性关系，通过将一个联合分布分解为k个边缘分布和一个Copula函数来描述多个变量的联合分布情况。本文选择LPM方法来度量套期保值组合的市场风险，用Copula函数方法建立数学模型来计算运用股指期货进行套期保值的最优套期保值比率。本文以沪深300股指期货和沪深300指数现货为研究对象对基于LPM的最优套期保值比率模型进行实证研究。首先，分别使用GARCH、EGARCH及SV叁类备选模型去拟合股指期货和现货收益率的边缘分布。通过对拟合结果的标准残差序列进行卡方检验我们发现，SV-T模型的KS检验概率值最大，最能够刻画股指期货现货风险收益率的边缘分布。因此根据边缘分布拟合优度检验的结果，本文选择SV-T模型作为边缘分布模型来刻画两组金融时间收益率的分布情况。对单个的风险资产收益率的边缘分布进行建模之后，我们考察五类常用的二元Copula函数对整个联合分布的拟合情况。通过对拟合结果的卡方检验证明t-Copula是最能刻画样本数据间相关关系的连接函数形式。结合t-Copula和SV-t模型我们得到的Copula-SV模型。将Copula-SV模型的估计结果带入到LPM最优套期保值比率的模型中去，我们得到了在不同目标收益率和风险厌恶程度下的LPM最优套期保值比率。为了更好的考察Copula函数方法计算LPM套期保值比率的优劣，本文同时也给出了两类非参数方法的最优套期保值比率的计算结果。根据上面得到最优套期保值比率，我们对样本外数据进行模拟套期保值，并计算相应的套期保值效率指标H值和R/SV。通过对比模拟套期保值结果的效率指标，我们发现Copula方法具有比较明显的优势，是一种比较符合市场实际的计算方法。
冯思敏[3]2010年在《下偏风险套期保值理论与实证》文中研究指明套期保值是企业常用的风险管理策略,而套期保值的有效性在很大程度上取决于套期保值比率的选择。通过采用合理的套期保值模型来确定最优套期保值比率,有利于提高套期保值的效果,规避市场风险。目前应用较为广泛的套期保值方法为在险价值法和最小方差法。实践证明最小方差方法所衡量的风险不符合投资者的心理,在金融危机深化过程中VaR方法也充分暴露了应用上的缺陷。基于下偏风险的套期保值理论从行为金融学的角度出发,考虑投资者的风险厌恶程度,衡量低于一定目标收益水平的下方风险,理论上比前两种方法更优。本文分别从多头和空头两个方面讨论了基于LPM的套期保值策略,套期保值的有效性以及LPM的性质。实证部分选取金属期货与现货数据采用LPM套期保值理论以进行分析。LPM算法的具体实现主要采用C++语言及Microsoft Visual C++ 6.0软件编程实现。实证结果表明LPM对发展较为成熟的期货品种套期保值效果较好,对发展不成熟、交易量较低的品种套期保值效果较差；投资者要求的目标收益水平越低,套期保值的目标越容易实现,保值的有效性越好。总的来说,基于下偏风险的套期保值是一种有效的套期保值方法,且使用灵活,更符合投资者的心理。当需要套期保值的现货头寸较大,且期货市场的套保头寸需要定期调整的情况下,交易费用对套期保值比率的影响是一个需要考虑的因素。本文对不同的交易费用比率下模拟分析了交易费用对LPM套期保值的影响。模拟结果显示交易费用对套期保值比率并无规律性影响,但会降低套期保值的有效性。
黄雪梅[4]2015年在《中国国债期货最优套期保值率研究》文中进行了进一步梳理近年来,中国国债市场发展迅速,在中国金融市场上的地位举足轻重。由于市场利率波动随着利率市场化改革的推进愈来愈烈,再加上参与主体的不断扩大,市场与投资者对持有国债进行风险管理有着日益迫切的需求。国债期货的重新推出,让市场与投资者寻求到有效的避险工具。因此,研究我国国债期货最优套期保值率问题具有重要的理论和现实意义。本文首先介绍了研究的基础理论以及Copula-SV-LPM研究方法,基础理论包括组合投资理论和基差套利理论;其次分析了中国国债期货最优套期保值率已有的计算方法与存在的问题,并对基于Copula-SV-LPM方法研究中国国债期货最优套期保值率的可行性进行了分析;再次以国债期货指数和国债指数为样本,对基于Copula-SV-LPM套期保值模型进行了实证研究,并与其他模型进行了比较;最后针对本文的研究对研究结果进行了总结并给出了政策建议。研究结果表明:利用Copula-SV-LPM模型研究中国国债期货最优套期保值率相比较其他模型更优。该模型估计所得到的国债期货最优套期保值率最高,规避风险能力最强;并且最优套期保值率在不同的风险厌恶参数和目标收益率的条件下是变化的:最优套期保值率随着目标收益率的增加而增大,随着风险厌恶参数的增加而减小。
余星[5]2018年在《期权动态套期保值模型及应用研究》文中进行了进一步梳理期权套期保值是指为了配合期货或现货头寸,用建立的期权部位损益弥补期货或现货可能出现的损失,以达到锁定价格、汇率等风险的目的。虽然利用期权套期保值在国际上比较盛行,但在国内还属于新兴业务。2015年2月9日国内首只场内期权上证50ETF期权上市,2017年3月31日国内首个商品期权豆粕期权也问世了。随着我国金融市场的快速发展,未来将会有更多的期权品种推出,从而为投资者和企业进行套期保值提供了更多选择。尽管期权在风险管理、资产配置等方面发挥了重要的作用,其非线性特征也给套保者带来了不同的避险体验,但这并不意味着利用期权套期保值就完美无缺。整体而言,期权作为国内一种新的套期保值工具,虽然在适应度、风险控制等方面优于期货或远期,但期权套期保值的操作难度较大。若使用不当或贸然参与则很有可能给投资者带来巨大损失。面对不同标的、不同到期日、不同敲定价格等多种期权以及购买期权成本约束等多种现实情况,如何合理运用期权进行套期保值成为理论界和实务界的热点研究问题。本文针对期权动态套期保值方法进行比较全面的理论和实证研究,构建期权动态套期保值模型,给出期权最优套期保值策略,为投资者提供风险管理决策参考。本文主要研究工作以及创新点概括如下:(1)针对多标的组合的风险管理问题,建立了基于多标的组合的期权动态期保值模型。通过构造等价鞅测度,在风险厌恶型效用函数下证明模型最优解是唯一存在的,并给出求解模型的算法步骤。然后,在负指数效用函数下给出期权最优头寸的显式表达式。通过实证研究表明,利用期权套期保值能提高投资者收益,减少损失风险。(2)针对期权选择多样化问题,建立了二次效用函数下期权组合动态套期保值模型,证明了该模型最优解的唯一存在性,并在协方差矩阵可逆和不可逆两种情形下分别给出了期权最优头寸的显式表达式。基于GARCH滑动预测法,在标的价格先升后降、先降后升、下降和上升四种情形下,通过实证研究表明不同到期日不同敲定价格的看跌期权组合在不同市场情形下均具有较好的套期保值效果。研究结果为投资者选择期权组合进行套期保值和解决期权展期套期保值问题提供了借鉴。(3)针对传统期权动态套期保值策略存在错失退出良机和调仓过于频繁的问题,基于退出和调仓双相机决策准则构建期权动态套期保值策略。在满足预算、预期收益等约束条件下,建立基于在险价值的期权动态套期保值模型,得到传统动态套期保值策略。在此基础上,基于经济价值视角将风险和成本代价统一化度量,并利用期末绩效评价法提出退出和调仓双相机决策准则,进一步修正期权套期保值头寸。研究结果表明,运用退出相机准则可以提供期权提前退出套保的参考时点;运用调仓相机准则减少不必要的调仓,从而降低调仓频率。通过对比发现,运用双相机抉择后的期权套期保值策略能够获得更有效率的套期保值效果。因此,考虑双相机决策的期权套期保值模型改进了传统模型的单一决策,提出了更有效的风险控制方法。(4)从标的与期权组合视角,基于Copula-GARCH方法构建期权动态套期保值模型。Copula-GARCH方法是解决边际分布、联合分布以及组合问题的一种主要方法。不同于投资组合和期货套期保值研究中采取的数值模拟手段,本文基于Copula-GARCH方法推导出期权套期保值组合的分布函数。改进下偏矩风险测度,并基于联合分布函数进一步计算极端风险。研究结果表明,将目标收益设置为收益的中位数而不是平均收益有利于投资者谨慎投资。为了降低极端风险,建议预算较少的投资者选择平值看跌期权对冲,而预算较高的投资者可以选择实值看跌期权,但敲定价格不宜过大。(5)从期权与期货联合套期保值角度,利用动态规划法建立期权多阶段动态套期保值模型。考虑到投资中线性和非线性风险普遍并存的现实,本文建立期权和期货套动态期保值模型,证明了利用期权对冲非线性风险的必要性,并利用动态规划法得到二次效用函数下期权和期货最优头寸。实证研究表明,相对于不采取套期保值措施,利用期货和期权套期保值减低了收益损失风险,且财富积累过程中的波动性也得到了有效控制。
孙华栋[6]2017年在《LPM测度下国债期货套期保值绩效研究》文中进行了进一步梳理我国现处于经济转型的关键时期,2015年10年期国债期货的推出可谓又一完善金融市场的有力举措。国债期货有着规避利率风险、促进价格发现、促进国债发行等重要功能,完善的国债期货市场还能防止我国金融“重心”的定价权旁落。套期保值是国债期货的主要功能,也应当是投资者参与国债期货市场的重要形式,所以如何有效利用国债期货进行套期保值,促进国债期、现货市场的发展,将有重要的理论与现实意义。套期保值的核心是获得表现优秀的套期保值率。包括利率敏感性与最小方差在内的传统套期保值方法有着苛刻的假定,常常与现实不符,故本文借助于新兴的Copula方法与神经网络方法来求套期保值率,并比较LPM测度下的避险效果。结果表明,LPM测度下这两种单项预测模型均能有效的规避风险,其中EMD改进下的BP神经网络模型避险效果优于混合Copula模型。此外,我们借助R/SV指标将前述两种模型与常用传统套期保值模型相比较,发现在LPM测度下的这两种模型有着一定的优越性。最后,我们基于模型的分析与筛选,将Copula方法与神经网络方法相组合,得到了最优权重的组合预测模型,其套保效果比各单项模型更为优异。
韦亚琼[7]2008年在《基差风险与套期保值策略研究》文中认为本文通过研究国内外企业和金融机构在期货市场套期保值或参与期货交易的案例,认为基差风险是套期保值顺利实现的最重要因素,而近年来的学者忽略了美国期货专家Working于1962年对基差风险重要性的论证,而只是在现代套期保值投资组合理论的基础上,通过异方差、自相关等计量方法,以及优化风险、收益和效用函数的手段,计算最优套期保值比例。本文不再将期货看作是与现货相关的另一种资产,而是在基差的收益率的自相关模型中加入到期因子,使基差的均值和波动率随着到期日的临近而逐渐减小。本文首先论证期货的基差风险具有趋零性和基差波动率具有收敛性的特征,然后采用不套期保值、传统套期保值、OLS、普通动态套期保值、(不)考虑到期效应的GARCH模型结合单期套期保值和多阶段套期保值的方法,对沪铜、沪铝商品期货,S&P00股指期货进行套期保值模型进行实证研究。发现:(1)期货合约的基差都呈现出随着到期日的临近而逐渐趋于零,并且波幅逐渐减小的特征。(2)GARCH模型不能适用于我国沪铜、沪铝期货的套期保值,却可以显着改善S&P500股指期货套期保值的有效性。(3)多阶段套期保值比例计算方法虽然考虑了自相关性,但是得到的MVHR远大于其他模型,而且投资组合的波动率很大,风险控制方面要比单期套期保值比例计算方法差。(4)考虑到期效应的单期套期保值模型得到的MVHR在期初最小,但随着到期日的临近而平稳增加,且波动率小于普通动态套期保值方法和不考虑到期日效应的单期套期保值模型,具有更高的实践价值。
杨威[8]2007年在《基于LPM的最优套期保值率研究》文中认为HS300股指推出后，基金等机构投资者就可以通过股指期货对自己的现货头寸进行套期保值。传统的MV（最小方差）方法一般而言只能给套保者一个参考的套期保值率水平，当处于牛市时，实际上用的套保率应该比MV套保率小（不完全套保）；而
谢春梅[9]2011年在《沪深300股指期货套期保值策略及投资组合的实证研究》文中指出中国A股市场长期以来缺乏规避风险的工具,缺乏做空机制,只能单边做多.经过8年的酝酿研究和5年的精心准备,我国第一个股指期货品种——沪深300股指期货于2010年4月16日在中金所正式挂牌上市,沪深300股指期货的平稳推出,为投资者或投资机构利用股指期货的套期保值功能规避股票市场系统风险提供了重要的投资工具,而投资者在对资产组合实施套期保值操作时,如何确定最优的套期保值策略,使所持有的资产的价值不致因市场价格不利变动而遭受巨大损失,一直是投资者关注的焦点,也是本文进行探索分析的目的和意义所在。本文以沪深300股指期货及其现货指数为研究样本,利用静态套期保值模型、动态套期保值模型、非线性套期保值模型对方差最小化下的最优套期保值比率进行了实证研究,并综合运用计量经济学、金融数学和投资学理论对最优套期保值策略进行了比较分析,进而引入基于风险收益评价指标对叁类模型在样本期内的套期保值有效性进行了客观的测评。结果显示：动态模型估计出的套期保值比率的有效性要优于静态套期保值模型,而LPM模型与金融市场波动更加相符,效果较好的。最后,在此基础上,就我国机构投资者利用股指期货对其资产组合进行系统风险管理提出了符合我国国情的一些观点和建议。
梁建峰, 陈健平, 刘京军[10]2011年在《基于Copula-GARCH方法的LPM套期保值研究》文中认为风险的下偏距(lower partial moment,LPM)是一种较好的风险测度,它弥补了方差度量中的双边风险的不足,并且放松了对二次效用函数的限制要求.因此,LPM测度被广泛应用于金融风险管理研究.套期保值是金融风险控制的重要方法之一,但由于资产收益的联合分布的不确定性,给应用LPM进行套期保值带来了困难.对此采用Copula-GARCH方法对即期与衍生品市场的资产收益序列进行拟合,并将LPM模型应用于人民币外汇市场套期保值实证研究,得到最优套期保值比率.进一步通过绩效比较发现,无论在NDF市场还是远期市场,LPM模型的套期保值绩效都要优于最小方差的套期保值绩效.
参考文献：
[1]. 基于方差和LPM方法下的套期保值比较[D]. 曹海华. 东北财经大学. 2006
[2]. 基于Copula-SV模型的LPM套期保值研究[D]. 林积斌. 浙江财经学院. 2013
[3]. 下偏风险套期保值理论与实证[D]. 冯思敏. 中南大学. 2010
[4]. 中国国债期货最优套期保值率研究[D]. 黄雪梅. 暨南大学. 2015
[5]. 期权动态套期保值模型及应用研究[D]. 余星. 华南理工大学. 2018
[6]. LPM测度下国债期货套期保值绩效研究[D]. 孙华栋. 浙江工商大学. 2017
[7]. 基差风险与套期保值策略研究[D]. 韦亚琼. 上海交通大学. 2008
[8]. 基于LPM的最优套期保值率研究[N]. 杨威. 期货日报. 2007
[9]. 沪深300股指期货套期保值策略及投资组合的实证研究[D]. 谢春梅. 北方工业大学. 2011
[10]. 基于Copula-GARCH方法的LPM套期保值研究[J]. 梁建峰, 陈健平, 刘京军. 系统工程学报. 2011
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