【摘 要】
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针对金融市场上时间序列数据的非线性特征以及动态变化过程,采用两状态的马尔科夫机制转换模型,刻画市场不同状态之间的变化,依据最小方差准则,从预测的视角研究期现最优对冲
【机 构】
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上海大学经济学院; 上海大学金融信息研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:71001061);上海市“浦江人才”计划项目(编号:10PJC050);上海市教委科研创新重点项目(编号:13ZS063)
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针对金融市场上时间序列数据的非线性特征以及动态变化过程,采用两状态的马尔科夫机制转换模型,刻画市场不同状态之间的变化,依据最小方差准则,从预测的视角研究期现最优对冲比率。考虑到金融时序数据可能存在的厚尾特征,将误差项在三种不同分布假定(正态分布、t分布、GED分布)下的马尔科夫机制转换(MRS)对冲模型与1:1对冲模型、OLS对冲模型、ECM对冲模型以及GARCH对冲模型的对冲效果进行比较。通过对我国市场上交易较为活跃的沪深300指数期货、黄金期货主力合约与其相应现货的研究,我们发现,对沪深300指数样本数据,对冲效果表现最好的是MRS-Normal模型;对黄金样本数据,样本内对冲效果最好的是MRS-Normal模型,样本外对冲效果最好的则是GARCH模型。整体效果而言,带有机制转换的对冲模型无论在样本内还是样本外对冲效果均较为理想。
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