【摘 要】
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2015年我国A股在达到5178的高点时突然断崖式下跌,大盘在多空博弈中先后经历了千股从涨停到跌停、千股从跌停到涨停以及盘中超过1300支个股停牌等等的异象。在我国股市尚不完善、极端行情频发的背景下,采用股指期货来对股指现货进行套期保值成为了众多市场参与者们规避系统性风险的良好选择。目前绝大多数关于期货套期保值的研究都以投资组合的思想为基础,在这之上又具体衍生为最小化风险套期保值方法与最大化收益套
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2015年我国A股在达到5178的高点时突然断崖式下跌,大盘在多空博弈中先后经历了千股从涨停到跌停、千股从跌停到涨停以及盘中超过1300支个股停牌等等的异象。在我国股市尚不完善、极端行情频发的背景下,采用股指期货来对股指现货进行套期保值成为了众多市场参与者们规避系统性风险的良好选择。目前绝大多数关于期货套期保值的研究都以投资组合的思想为基础,在这之上又具体衍生为最小化风险套期保值方法与最大化收益套期保值方法。其中,由于最小化风险方法具有统一性,因而更为普及,并被应用到各种模型中。在相关研究和实际交易中,能否建立合适的期货套期保值模型来精确估计最优的套期保值比率是套期保值策略成功与否的关键。本文根据Copula函数可以分别考虑随机变量的边缘分布及它们之间相关结构的理论,引入了基于5分钟高频数据的Realized GARCH模型来分别描述沪深300股指期货和现货的边缘分布,再选择8种不同的常变量Copula及3种动态时变Copula函数,构建了 xCopula-Realized GARCH模型和动态时变xCopula-Realized GARCH模型来估计和计算沪深300股票指数及期货组合的最优套期保值比率。其中Realized GARCH模型涵盖了高频数据中更多的波动信息,动态Copula函数则能描述期货和现货之间时变动态的相关关系。全样本拟合的套期保值效果比较显示,时变xCopula-Realized GARCH模型比xCopula-Realized GARCH模型及二元GARCH模型更能够显著减少收益率方差、降低风险;同时样本外预测的实证结果表明,在发生大涨大跌、市场剧烈波动的极端行情时,xCopula-Realized GARCH 模型和时变 xCopula-Realized GARCH 模型在减少方差比率、平均套期保值收益、平均套期保值比率三个方面都要显著优于传统的、基于二元GARCH类的动态套期保值模型,其中时变xCopula-Realized GARCH模型相比其对应的xCopula-Realized GARCH模型表现要更好。
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