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规避价格风险一直都是期货市场的重要功能,其实现主要是靠套期保值来完成的。套期保值的本质就是套期保值者利用期货价格和现货价格的基差来规避现货资产的价格风险。套期保值比率就是套期保值者所持有的期货合约头寸的大小与现货资产头寸大小的比值。不同的套期保值率所得到的套期保值的绩效是不一样的。因此最优套期保值率的确定一直都是套期保值研究的核心问题。传统的套期保值理论认为最优套期保值比率恒为1,但在实际的套期保值过程中,恒定的套期保值比率并不是最佳的套期保值策略。于是出现了基于投资组合理论的现代套期保值比率。现代套期保值比率研究可以分为两类,一类是从组合收益风险最小化的角度研究最优套期保值比率,另一类则是统筹考虑组合收益和方差,从效用最大化的角度去研究最优套期保值比率。本文的最优套期保值率的公式就是基于组合收益风险的基础上得到的。随着计量经济学的发展,大量的金融时间序列模型出现。因此学者分别将这些计量经济模型用于估计最优套期保值率,从而得到了不同的套期保值模型。这些套期保值模型大致可以分为两类:一类是静态套期保值策略,如OLS模型、误差修正模型;另一类为动态套期保值策略,如GARCH模型族、SV模型族。随着金融市场和理论研究的不断发展,人们不断对GARCH模型进行研究和改进,由最初的一元GARCH模型发展到各种复杂的多元GARCH模型族。而多元GARCH模型的发展可以分为两类,一类是直接估计条件方差和协方差矩阵的多元GARCH模型,如BEKK模型,另一类是将多元GARCH模型分解为多个单变量GARCH模型的线性组合,这样就可以减少估计参数的个数。如CCC-MVGARCH模型和DCC-MVGARCH模型。本文基于上海期货交易所的铜期货和现货价格收益率的日数据,在最小方差套期保值理论的框架下,选择多元GARCH模型族中BEKK模型、DCC动态相关多元GARCH模型和CCC常相关多元GARCH模型三类模型来估计最优套期保值率,并根据铜期货和现货价格的日收益率序列的尖峰后尾的特征对上面三种模型的残差项做进一步改进,由原来假定残差项服从多元正态分布改为残差项服从多元Laplace分布,然后通过实证研究比较这三个模型的套期保值绩效,以及比较未改进的与改进后的相应模型的套期保值绩效。实证结果表明:在这三个模型中,用DCC-GARCH模型估计出来的套期保值率的套期保值效果最好,CCC-GARCH次之,BEKK-GARCH模型最差。但而对三个模型来说,残差服从Laplace分布的模型的套期保值效果都好于残差服从正态分布的模型。