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套期保值实证香港赌王心经 剖析及模子选拔

发布时间:2019-12-02 点击数:

  组合表面(Portfolio Selection),投资组合的危急可分为非编造性危急及编造性危急,前者可依附多元化投资(Diversification)来规避,但编造性危急却无法以是而消浸。此时,只要通过时货或者合约的避险功效,以基差危急庖代代价危急,将危急移转给图利者,来规避编造性危急(Systematic Risk)。因为期货与现货市集间的高度联系性,股价指数期货以是能够动作股票投资者的避险器械,而正在从事期货避险生意中,避险者看待避险比率(Hedge Ratio) 的忖度闭连全面避险进程的绩效发挥,于是正在避险政策的磋议中,何如符合忖度避险比率多为学者所体贴。

  拣选性避险表面:正在拣选性避险表面中,以为若不避险,则避险比率为0;若举办避险,则避险比率为1,以达全部避险。

  最幼方差避险表面:诈欺投资人所持有的现货部位与期货部位构成一个投资组合,夸大投资组合避险表面的避险比率并不黑白0即1的拣选,而是以一个忖度出的最适避险比率来举办避险,并同时思量投资组合的收益与危急,来分析联系的避险主意。

  本陈说苛重正在协商S&P500、NASDAQ100、香港恒生指数、韩国KOSPI200和台湾加权指数情状下,比力磋议最幼方差避险表面下各模子的避险成就区别。大红鹰心水 中小银行填补血本须要降门槛

  遵循最幼方差避险表面估量避险比率时,其所配适的计量模子务必能确切描写收益率漫衍的型态,古板假设股价摇动是一个扩散进程(Diffusion Process),正在此假设下股价收益率呈正态漫衍。但遵循Fama(1965)与Mandelbrot(1967)的磋议,股价收益率的漫衍有偏态及尖峰厚尾特点,与正态漫衍并不相符。条目异质变异(Conditional Heteroskedasticity)与跳跃—扩散进程(Jump-diffusion Process) 所以成为正在钻探股价收益率漫衍型态时的两大课题。

  假设正在t-1 功夫投资者具有1单元的现货(代价St-1),并断定正在t功夫卖出(代价St),则正在没有避险门径下的现货预期收益和危急永诀为:

  个中△St=St-St-1为现货代价正在t期的蜕变,U呈现没有避险门径下的现货头寸。若投资者正在t-1功夫卖出h单元的期货举办避险,则全面投资组合预期收益及危急如下:

  个中△Ft=Ft-Ft-1为期货代价正在t期的蜕变,H呈现避险后的投资组合。要使得全面投资组合危急最幼,能够获得最佳对冲比率:

  且正在条目异方差的滞后期数的拣选上更具弹性。体味注明,GARCH(1,1)便能够很好地描述金融时代序列的动态摇动特点,其模子设定如下:

  看待上述的统计模子和时代序列模子,有许多的使用节造条目:看待后面的四种模子,都需求划分时代序列的稳定性,看待OLS-CI和VECM模子,更是需求考验联系时代序列之间是否存正在协整闭连。

  正在整个使用OLS-CI模子时,咱们采用Engle-Granger本事的两阶段回归忖度本事:仅当变量间存正在协整闭连时,回归残差才是稳定的(Augmented Dickey-Fuller单根考验和Phillips-Perron考验),协整向量由回归系数获得。该本事看待三元以上编造无法获得一共的协整闭连是一个限造性,不过本磋议中只涉及到二元编造,于是仍是实用的。

  正在整个使用VECM模子时,咱们采用了Johansen最大似然忖度本事:该本事诈欺VAR模子钻探变量间的协整闭连,能够避免Engle-Granger两阶段回归忖度本事的缺陷,不光能够忖度出协整向量,供给的迹考验和特点根考验也也许确切地考验出协整向量的个数。

  日常而言,资产代价的时代序列多为非稳定的序列,但使用上述模子时需求假设时代序列为安好祥的,以是咱们务必先对各时代序列举办单根考验。本陈说采用最被平常应用的Augmented Dickey-Fuller(ADF)单根考验法和Phillips-Perron(PP)单根考验法来举办考验。若实证结果创造时代序列拒绝单根的虚无假设,呈现此时代序列是稳定的I(0)序列;若无法拒绝单根,则呈现此时代序列黑白稳定的,务必将原始时代序列举办差分转换后,再无间举办单根考验。本陈说的单根考验正在涉及到拣选最佳落差级数时,供给了Akaike Information Criteria(AIC)和Schwartz Information Criteria(SIC)判据本事,日常来讲依取SIC判据的整个拣选。

  协整观念最先由Granger(1981)提出:若两个不拥有稳定本质的变量正在举办某个线性组合后拥有稳定本质,则代表着两个变量之间存正在着安祥的永恒平衡闭连,并被称为拥有协整闭连。本陈说中苛重用Johansen最大似然忖度法来磋议剖释时代序列之间的协整闭连及协整向量。

  基于寰宇市集以及中国周边市集,本陈说拣选了举办实证剖释的五组对象:S&P500指数及其期货、NASDAQ100指数及其期货、香港恒生指数及其期货、韩国KOSPI200指数及其期货和台湾加权指数及其期货。时代标准为2004年9月1日到2006年9月15日。其余,正在避险绩效的比力上,咱们采用了动态比力本事,即遵照循序递次拣选时代长度为100的窗口观测值来作战各个模子,然厥后比力各模子的避险绩效。

  正在本陈说附表一中咱们给出了各个时代序列的基础统计特点。从Jaque-Bera统计考验和Lille统计考验来看,除S&P500和NASDAQ100这两组目标的对数收益率序列表,其它的序列皆拒绝正态漫衍的零假设。

  接下来本陈说看待各个序列作了单根考验和自回归落差级数考验,遵循Schwartz消息判据,除了NASDAQ100指数期货的对数代价序列是I(2)序列表,其它的对数代价序列都为I(1)序列;而扫数的对数收益率序列都为I(0)序列。整个的考验结果正在附表二中给出。

  正在上述单根考验和自回归落差级数考验之后,本陈说看待各组数据永诀使用了回归残差的单根考验和Johansen最大似然忖度本事来考验各组序列中指数代价和期货代价之间是否存正在协整闭连。

  从回归残差的ADF考验和PP考验结果来看,各组数据中指数代价和期货代价之间存正在分明的协整闭连,为了进一步确认该结果,本陈说使用了Johansen最大似然忖度本事:

  从Johansen最大似然忖度本事的考验结果能够进一步确认各组序列中的指数和期货之间存正在协整闭连,即它们之间存正在永恒平衡闭连,而且能够忖度出它们之间的闭连式:

  本陈说看待各组数据作战了第一部门中所先容的动态窗口忖度模子,即取样本窗口为100个生意日来做动态的忖度,估量正在避险时代标准永诀为5天、10天和15天的避险绩效。

  从上表中能够看出,正在拣选的期货与指数准确对冲情形下,除了韩国KOSPI200指数和期货表,OLS-CI模子和VECM模子比拟较于其它三类模子,正在上述的三个避险长度内都有上风。归纳起来,能够获得如下结论:

  正在指数与期货全部完婚的情形下,以OLS-CI和VECM模子避险成就最佳。这两类模子都思量了序列之间的协整相干闭连,正在5天和10天避险期内能抵达很好的避险绩效,不过跟着避险时代标准的减少,好比15天,模子的功效起头降落,可以的缘由是用来忖度模子参数的样本窗口太幼(100),15天的避险时代标准相看待样本窗口太大了。

  OLS模子、单变量GARCH(1,1)模子和单变量GJR-GARCH(1,1,1)模子的避险绩效区别不大,或者从某种事理上来说,OLS模子又有极少上风:估量轻易、成就乃至更好。香港赌王心经 不过从咱们看待其它类型(交叉对冲)的磋议来看,GARCH类(单、双变量GARCH、GJR和GARJI)模子的成就要比其它三种模子要好,何如使用本陈说所先容的模子,仍需求视整个使用情形来断定。

  陈说比力了动态避险进程中避险绩效的蜕变进程,下面给出了S&P500和KOSPI200两组序列的散点图:

  从图中能够看出,拣选短期避险区间时代标准情形下,如5天避险区间,OLS-CI和VECM模子下避险绩效的摇动要幼于其它三个模子;而跟着避险区间时代标准的减少,OLS、GARCH和GJR-GARCH模子下的避险绩效摇动分明减幼,香港赌王心经 而OLS-CI和VECM模子下的避险绩效摇动依旧比力分明。

  而看待OLS、GARCH和GJR-GARCH来说,三者的避险绩效区别不大,或者说,OLS模子的成就还要稍好于后两者。

  正在准确对冲情状下,短期避险区间拣选(5天或者10天),以OLS-CI模子和VECM模子的避险成就为佳。

  正在准确对冲情状下,永恒避险区间拣选(15天或以上),以OLS、GARCH、GJR-GARCH模子的避险成就为佳。

  正在准确对冲情状下,OLS、GARCH、GJR-GARCH模子的避险绩效区别不大,或者说,OLS模子的成就还要稍好于后两者。正在思量条目跳跃强度忖度的GARJI模子最终完工前,固定样本窗口情状下的忖度以拣选OLS模子为佳。

  正在交叉对冲情状(即对冲现货商品与期货商品不拥有无此表本质或级别)下,咱们忖度了各模子的成就,此时,OLS-CI模子和VECM模子则不再实用。正在OLS、GARCH和GJR模子的比力进程中,咱们创造自此两者的避险绩效为佳。