r-藤pair copula模型下的投资组合最优套期保值比例研究

摘要

目前我国证券市场尚未成熟，风险对冲手段单一，因此构建一个期货对多资产进行套期保值策略对于投资组合的风险管理尤为重要。对于现代套期保值理论的研究，Ederington最早提出用最小二乘回归(OLS)来计算最优套期保值比例，利用资产收益率的方差来描述风险;由于方差包含了随机变量在均值上下波动部分，和套期保值要求有所偏差，后来学者提出利用B-VAR模型来计算最优套期保值比例，利用VaR作为风险度量指标;经过学者的改良，CVaR作为能度量投资组合在极端情况下发生超额损失的一致性风险测算工具逐渐被应用到套期保值模型中，相对于方差和VaR而言，CVaR在度量极端情况下的损失风险具备明显优势。均值-CVaR模型在投资组合理论中运用较为广泛，本文将均值-CVaR模型引入到套期保值问题中;利用蒙特卡洛模拟计算CVaR是一种较合理的方法，而利用copula函数可以较好描述变量间的相关关系，并且能用于联合分布的构建。因此我们的主要思路是将copula和蒙特卡洛模拟相结合，利用copula函数描述变量间的相关关系以及联合分布的构建，利用蒙特卡洛模拟得到各资产的情景数据，并将结果带入均值-CVaR套期保值模型，即可得到最优套期保值比例。
　　根据上文思路，本文首先简要介绍了套期保值理论和CVaR，说明了利用CVaR描述风险的优越性，在均值-方差模型的基础上引入CVaR和期货资产，构建了基于均值-CVaR的最优套期保值模型。随后本文对Copula以及描述高维相关关系的R-藤Pair copula进行简介，利用GARCH模型对随机变量的边缘分布进行描述，构建R-藤Pair copula模型来描述多变量间的相关关系，并结合蒙特卡洛模拟生成各资产收益率的情景和概率。将各资产收益率的情景和概率带入均值-CVaR套期保值模型，可得投资组合的最优套期保值比例。针对沪深300指数和5支沪深300成分股的实证研究表明，相对改良后的方差-协方差套期保值模型和OLS模型，经本文模型套期保值后的投资组合在风险和收益上均有更好的表现。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景和研究意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 研究内容和思路

1．3 论文创新之处和论文结构

1．3．1 论文创新之处

1．3．2 论文结构

第二章 相关文献综述

2．1 国外套期保值研究综述

2．2 国内套期保值研究综述

第三章 套期保值和均值-CVaR模型

3．1 套期保值理论简介

3．1．1 套期保值的定义及基本特征

3．1．2 套期保值的种类

3．1．3 套期保值的风险和缺陷

3．2 股指期货简介

3．2．1 股指期货的基本含义

3．2．2 影响股指期货的因素

3．2．3 股指期货的发展历程

3．3 CVaR理论简介

3．3．1 VaR和CVaR基本概念

3．3．2 VaR和CVaR的主要计算方法

3．4 均值-CVaR套期保值模型

3．4．2 均值-CVaR套期保值模型

第四章 Pair copula理论简介

4．1 Copula理论简介

4．2 Copula和相关性研究

4．2．1 Kendall秩相关系数

4．2．2 Spearman秩相关系数

4．2．3 尾部相关系数

4．3 几个常见的二元Copula函数

4．3．1 椭圆型Copula函数族

4．3．2 阿基米德Copula函数族

4．4 Pair copula方法

4．4．1 Pair copula介绍

4．4．2 藤结构介绍

第五章 基于Pair copula均值-CVaR套期保值模型及实证分析

5．1．1 构建均值-CVaR套期保值模型

5．1．2 R-藤Pair copula模型的构建及收益率情景生成

5．1．3 套期保值有效性检验模型

5．2 实证分析

5．2．1 利用GARCH(1，1)模型估计边缘分布

5．2．2 R-藤结构的Pair copula模型参数估计和资产收益率的生成

5．2．3 最优套期保值比例的计算

5．2．4 套期保值比例效果检验

总结

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果