基于几何谱风险测度GM的期货套期保值模型研究
基于Copula-GARCH模型的趋势权变相关套期保值研究
ＲＦ ＝ ｌ ｎＦ 一 ｌ ｎＦ １
一
系， 其结 构是 复杂 多变 的 。
股指期现货套期保值时期现货之间的关联结
其标的物沪深 ３０指数之问的无套利均衡定价公 ０
收 稿 日期 ：０ ００ －８ ２１－ ０ ５
基金项 目： 上海市哲学社会科学规划课题《 不对称违 约传 染 的供应 链融资 企业信用 风险评 价研究》 ２０ＢＢ２ ）上 海 （０９ Ｊ０２ ；
市教委科研创新项 目《 于 Ｃ ｐｌ —Ｇ Ｒ Ｈ—Ｖ Ｒ算法 的股指 期货套 期保值 组合 最优 扣减 比率评估研 究》 基 ｏｕａ Ａ Ｃ ａ （ Ｗ０ ０ ） 上海师范大学前 瞻与预研项 目《 于 Ｃ ｐｌ —Ｖ Ｒ算法的股指期货扣减 比率研究 》 Ｄ Ｗ７ ３ Ｃ ９１； 基 ｏｕａ ａ （Ｙ ０） 作者简介 ： 王周伟 （９ ９ ， ， １６ 一）男 山西人 ， 上海师范大学金融学院副教授 ， 博士后 ， 主要从事金融风 险管理 、 公司金融研究 。
下尾部相 关 系数 等非 线 性 相关 系数 ， 据 变 化趋 根 势 分别描 述该 趋 势 中 的相 关结 构 ， 时根 据 条件 同 收益 率 及 其 方 差 特 征 ， 信 息 准 则 选 用 合 理 的 用 Ｇ Ｒ Ｈ 函数 预 测 标 准 差 ， 利 用 方 差 最 小 套 期 Ａ Ｃ 再 保 值率 ， 确定最 优套 期保 值 率 ， 据 Ｅ ｅｉｇ ｎ方 根 ｄｒ ｔ ｎｏ
其 中 ｔ 时间 变 量 （ ） 为 股 指 期 货 距 到 期 交 为 天 ， 割 日的天数 ， 到期 日为 的股 指 期货 合 约 在 Ｆ为 ｔ 的理 论价 格 ， ｔ 的股 指 现 货 价格 ， 时 Ｊ为 时 ｓ 即沪 深 ３０指数 的 点 位 ，０ ０ ３０为 沪深 ３０指 数 股 指 期 ０ 货交 易合 约乘数 ，为 市场 投 资 必要 收 益 率 （ ｒ 即贴 现率 ） 它 等于无 风 险利 率 与 流 动性 风 险 补偿 、 ， 期 限风 险补偿 等之 和 。ｄ为指 数 的年 股 息率 。对式 （） １ 中的 ｔ 一１时刻 与 ｔ 时刻定 价 等 式取 对 数后 再 两 式相 减 ， 可得 股 指期货 、 货对数 收益 率之 间 的 现
股指期货套期保值比率计算方法的改进
实例 说 明这两 种方 法 的 区别 。
一
Ｉ ｐｒ ｖ ｄ ｍ ｅ ｈｏ ｏ ａ ｃ ｌ ｔｎｇ ｈｅ ｇ ａ ｉ ｍ ｏ ｅ ｔ ｄ ｆ ｒ ｃ ｌ ｕ ａ ｉ ｄ ｅ ｒ ｔｏ ｏｆｓ ｏ ｋ ｉ ｅ ｕ ｕ ｅ ｔ ｃ ｎｄ ｘ ｆ ｔ ｒ
缺 陷 ， 可 以提 高 股 指 期 货 最 佳 套 期 保 值 比率 的计 算 精 度 。 还
关 键 词 ： 指 期 货 ； 期 保 值 比 率 ； 值 方 差 法 ； Ｐ 法 股 套 均 ＬＭ
中 图分 类 号 ： ８ ０ ９ Ｆ ３ ．１ 文献标识码 ： Ａ
假定 每个 变 量 都 是 非 时 变 的 ， 与 实 际 不 相 符 合 。 这
ＹＵＡＮ ａ ｇ．ＹＵ ｉ ｉ Ｘｉｎ Ｓ— ｎ ｑ
、
风 险 测 度 的 改 进 方 法
长期 以来 ， 论 界 把 风 险定 义 为各 个 可 能 结 果 理 的概 率分 布 。基 于 这 种 定 义 和 计 算 上 的方 便 ， 们 人
一
（ ｏｌ ｅｏ ｃｎ ｍｉ ｎ ｎｇｍｅｔ Ｓ ａ ｇａ Ｍ ａｉｍｅＵｎｖ ， Ｃ ｌｇ ｆ ｏ ｏ ｃ ａｄＭａａｅ ｎ ， ｈ ｎ ｈｉ ｒ ｉ ｉ． ｅ Ｅ ｓ ｔ
Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ３ ，Ｃ ｉ ） ｈ ｎ ｈ ｉ ０ １ ５ ｈｎ ａ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｒ ｒ ｎ ｙ ｏ ｃ ｌｕａ ｅ ｔ ｅ ｈ ｄ ｅ ｒ ｔ ｆ ｓｒ ｃ ： ｅ ｅ ａ ｅ ｍａ ｙ ｗａ ｓ ｔ ａｃ ｌｔ ｈ ｅ ｇ ａ ｉ ｏ ｏ ｓｏ ｋ ｉｄ ｘ ｆ ｔ ｒ ． Ｍ Ｖ ｔ ｏ ｂ ｉ ｕ ｌ ｓ ｔ ｅ ｍｏ ｔ ｃａ ｓ ｔ ｃ ｎ ｅ ｕ ｕ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｖ ｏ ｓｙ ｉ ｈ ｓ ｌ ｉ ｓｃ ｗａ ．Ａｌｈ ｕ ｈ Ｍ Ｖ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｗｉ ｅ ｓ ｄ．ｉ ｓｉ ａ ｙ ｔｏ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｓ ｂ ｅ ｄ ｌ ｕ ｅ ｙ ｔ ｔｌ ｈ ｓ ｌ
基于机器学习算法的股指期货价格预测模型研究
基于机器学习算法的股指期货价格预测模型研究作者：***来源：《软件工程》2022年第12期摘要：人工智能技术和量化投资领域的结合，诞生了各类基于机器学习算法的价格预测模型。
为研究不同机器学习算法在股指期货价格预测中的应用效果，采用支持向量回归、长短期记忆网络、随机森林及极端梯度提升树四种常用的机器学习算法构建价格预测模型，对沪深300股指期货价格进行预测研究，并利用贝叶斯算法对模型进行超参数优化，对比贝叶斯优化对于以上四种机器学习算法预测精度的提升效果。
研究结果表明，随机森林和极端梯度提升树因其模型自身的优点，可以实现对金融时序数据的准确预测，而贝叶斯优化利用高斯过程，不断更新先验，可以显著提高支持向量回归预测效果，均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、对称平均绝对百分比误差（SMAPE）和损失适应度（LOSS）分别降低了78.6%、94.7%、95.1%和97.0%。
关键词：机器学习；支持向量机；长短期记忆网络；随机森林；极端梯度提升树中图分类号：TP312 文献标识码：AResearch on Stock Index Futures Price Prediction Modelbased on Machine Learning AlgorithmsYANG Xuewei（School of Economics and Management， Qinghai University for Nationalities， Xining 810007， China）*****************Abstract： With the combination of artificial intelligence technology and quantitative investment， various price prediction models based on machine learning algorithms have emerged. In order to study the effect of different machine learning algorithms on stock index futures price prediction， this paper proposes to use four commonly used machine learning algorithms， namely SVR （Support Vector Regression）， LSTM （Long Short-Term Memory）， RF （Random Forest） and XGBoost （Extreme Gradient Boosting）， to construct a price prediction model， so as to predict the stock index futures price of Shanghai and Shenzhen 300. Bayesian algorithm is used to optimize the hyperparameters of the model， and the improvement effect of Bayesian optimization on the prediction accuracy of the four machine learning algorithms is compared. The research results show that RF and XGBoost can achieve accurate prediction of financial time series data due to their own advantages， while Bayesian optimization can significantly improve the prediction effect of support vector machines by using Gaussian process and constantly updating the prior. MSE， MAE，SMAPE and LOSS are reduced by 78.6%， 94.7%， 95.1% and 97.0% respectively.Keywords： machine learning; SVR; LSTM; RF; XGBoost1 引言（Introduction）宏觀经济背景、金融市场发展水平和投资者心理预期等多种复杂因素共同驱动金融工具价格变化，使得金融时序价格具有非平稳性、非线性和高噪声的复杂特性[1]。
套期保值_估计风险与贝叶斯统计_基于中国铜期货市场的经验研究_付剑茹
程 [ 3 ] 不真实的因素之一是其残差系列自相关 。为了 解决残差自相关的问题 , 研究者开始采用如下的双 变量向量自回归模型来描述现货价格和期货价格的 变化 。
k k
Δ St =α s + ΔF t = α f +
i =1 k
β siΔS t- i + ∑ β f iΔS t- i + ∑
i =1 k
VA R) 模型来估计最优套期保值比 。Lien 和 L uo ( 1993 ) [ 6 ] , Gho sh ( 1993 ) [ 7 ] , Wahab 和 Lashgari ( 1993) [ 8 ] 都阐述了当考虑协整关系来估计套保比时
模型被广泛采用用来描述现货和期货价格行为和实 施动态套保策略 ( Boller slev , Engle 和 Wooldridge ( 1988 ) [ 9 ] , Myer s ( 1991 ) [ 10 ] , Engle 和 Kro ner ( 1995) [ 11 ] ,Bera , Garcia 和 Ro h ( 1997 ) [ 12 ] , Pirro ng ( 1997) [ 13 ] ) 。 Lence 和 Hayes ( 1994b ) ,Lence ( 1995 ) 基于最 小方差原则考察了期货最优套保比问题 , 认为估计 风险 ( Estimatio n Risk) 对于确定套期保值策略具有 非常重要的影响 [ 14 ,15 ] 。当决策者并不知道决策要 用到的联合概率密度函数的全及矩时 , 估计风险就 会产生 。比如说套期保值者不知道期现货价格联合 概率密度函数的全及参数 , 所以只能根据噪音样本 估计值来确定套期保值策略 。常规做法就是将样本 估计值视作全及参数 。实际上样本是有限的 , 因此 估计值一般不同于它们各自的真实值 , 而这就会导 致估计风险的产生 。这种风险甚至出现在设定非常 精巧的参数模型中 , 从而成为与传统金融风险 — 价 格风险并行的另外一种风险 。实际上 , 在资产定价 和宏观经济研究中 , 估计风险很早就有探讨 。在资 产定价文献中 ,估计风险指投资者对于资产回报或 现金流分布参数的不确定性 。因为投资者不知道真 实的分布 ,他们必须用所有可获得的信息来估计参 数 。参数的不确定性增加了经济中可察觉到的风 险 ,并且一定会影响资产组合决策 , 结果 , 估计风险 影响均衡价格和期望回报 。L ucas ( 1976 ) [ 16 ] 讨论了 在一个政策制定者行为会随时间转变的经济中 , 计 量经济预测的问题 ,L ucas 认为 ,现有的宏观经济模
基于CAViaR模型的我国有色金属期货市场风险研究
基于CAViaR模型的我国有色金属期货市场风险研究【摘要】本文基于CAViaR模型对我国有色金属期货市场的风险进行研究。
在首先介绍了研究背景，说明了有色金属期货市场的重要性；然后提出了研究目的，即通过CAViaR模型来揭示市场风险特征；最后阐明研究意义，为市场监管和投资决策提供参考。
在详细介绍了CAViaR模型及其在有色金属期货市场中的应用情况，同时对市场概况和研究方法进行了论述。
通过实证结果展示了我国有色金属期货市场的风险情况。
在对研究进行了总结，并探讨了未来研究的展望。
通过本研究，可以更加全面地了解有色金属期货市场的风险特征，为投资者和监管机构提供参考和决策依据。
【关键词】有色金属期货市场、CAViaR模型、风险研究、研究背景、研究目的、研究意义、研究方法、实证结果、总结、研究展望1. 引言1.1 研究背景我国有色金属期货市场是我国金融市场中的重要组成部分，具有较大的影响力和市场规模。
随着金融市场的不断发展壮大，有色金属期货市场的风险管理和研究也变得越来越重要。
目前，我国有色金属期货市场存在着各种各样的风险，如价格波动风险、市场流动性风险、政策风险等，这些风险对市场参与者和整个经济体系都具有重要影响。
基于CAViaR模型对我国有色金属期货市场的风险进行研究具有重要意义。
本文旨在深入分析有色金属期货市场的风险特征，并运用CAViaR模型对这些风险进行建模和分析，为市场参与者提供更为准确和有效的风险管理工具和决策参考。
通过对风险研究的深入探讨，也可以为相关政策制定和市场监管提供重要的参考和支持。
1.2 研究目的本研究旨在通过基于CAViaR模型的分析，深入探讨我国有色金属期货市场的风险情况。
具体目的包括：通过对CAViaR模型的介绍，了解其在金融市场风险评估中的作用和优势，为后续研究提供理论基础。
通过对我国有色金属期货市场概况的介绍，探讨其特点和存在的风险因素，为后续研究提供实证背景。
然后，通过分析CAViaR模型在有色金属期货市场风险研究中的应用，揭示其在风险识别和管理中的价值，为监管部门和投资者提供参考。
沪深300股指期货套期保值比率的实证分析与绩效评价
GAN SHANG22一、 研究综述学者杨招军和贺鹏在研究沪深300股指期货的套期保值绩效时，考虑了投资者风险厌恶系数对模型选取的影响。
学者周士俊发现，使用高频的已实现波动率并把隔夜收益的影响考虑在内构建的Copula-Realized-GARCH 模型可以用更少的期货合约达到与二元GARCH 模型和Copula-GARCH 族模型相同的套保效果。
学者程鑫在计算沪深300股指期货套期保值比率时，构建了OLS、VAR、VECM 和DCC-GARCH 四种模型，Ederington 法计算的风险最小化模型是DCC-GARCH 模型，隔月合约的套期保值效果要优于其余几种。
学者周慧在研究沪深300股指期货套期保值策略时，考虑了多种跳跃信息对指数已实现波动率的影响，使用多元VecHAR 模型进行研究，结果显示VecHAR-RVRCOV-CJICJ 模型更优越。
文章总结了较为常见的模型并沿用较成熟的理论结合实证分析对不同模型估计的套期保值比率进行研究，讨论如何确定最优的套期保值比率，即一单位现货资产需要匹配多少单位期货合约才能达到最佳的效果。
二、 套期保值模型分析(一) 普通最小二乘法模型（OLS）最小二乘法是单一方程线性回归模型中最基本的估计方法，由于其优良的线性无偏特性，被广泛应用于诸多学科领域。
与其他方法相比，普通最小二乘法求得的线性无偏估计量是最佳的。
沪深300指数期货于2010年4月16日正式上市，为证券市场提供了更为丰富的投资策略，投资者可利用股指期货与股票现货之间的走势基本一致这一特点，通过在期货市场建立相反的头寸来管理现货市场的价格风险，该操作最关键的是确定合理的套保比率。
文章从实证分析的角度出发，选取了OLS、VAR、ECM 和GARCH 四个模型对套期保值比率进行计算，并使用绩效评价指标对模型效果进行评估。
选取了2020年2月7日至2023年2月7日间的沪深300指数收盘价作为现货价格，同时间段内的沪深300股指期货当月连续（IF00）作为对应的期货价格。
“保险+期货”的套期保值比率和绩效评估研究--以黄玉米为例
“保险+期货”的套期保值比率和绩效评估研究--以黄玉米为
例
姚定俊;张路;程恭品
【期刊名称】《金融理论与实践》
【年(卷),期】2022()5
【摘要】以2015年1月5日至2020年2月28日大连商品交易所黄玉米期货合约和三级黄玉米现货为样本,使用OLS、B-VAR、GARCH等模型计算套期保值绩效,确定最优套期保值比率。
研究发现:保险公司只要参加套期保值,皆可降低风险;OLS模型确定的套期保值比率具备最佳的套期保值效果;延长套期保值期限可获得更强的套期保值效果;农业保险对应“保险+期货”的套期保值期限远长于经销商等主体时,风险降低效果显著;我国期货市场的有效性还有待提高,保险公司在参与“保险+期货”时须保持谨慎。
【总页数】9页(P10-18)
【作者】姚定俊;张路;程恭品
【作者单位】南京财经大学金融学院;南京财经大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F840.66
【相关文献】
1.石油期货最优套期保值比率及套期保值绩效的实证研究
2.股指期货最优套期保值比率的测算与绩效评价——基于沪深300股指期货的实证研究
3.豆粕期货最优套
期保值比率估计及绩效研究4.套期保值期限、期货合约选择与最优套期保值比率--基于中国铜、铝期货市场的实证研究5.人民币期货套期保值比率及有效性测度研究——以HKE人民币期货为例
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套期保值的有效性及其评价
套期保值的有效性及其评价朱国华方毅（上海财经大学国际工商管理学院，上海200433)摘要: 目前，我国依据“套期保值原则”和套期会计中“高度有效性”来界定套期保值与投机的方法极大地限制了套期保值业务的开展。
同时，单独以期货头寸的损益作为企业问责的标准可能会诱发期货的投机交易。
经济理论和会计准则依据不同的目标建立了各自的套期保值有效性评价体系，其目的并不在于抑制投机。
本文寻求建立以期货市场加权均价为基准的有效性评价体系来评价套期保值交易，不仅避免了对套期保值“定性”，而且能够达到抑制投机的目的。
关键词: 有效性；套期会计；套期保值原则；加权均价Abstract：In China, the frame of reference for distinguishing hedge and speculation is based on the so-called “Hedge Principle” and the “highly effective” criteria defined in hedge accounting. This method constrains the strategies of hedge. Moreover, the current accountability system for derivatives investments may induce counterproductive result. The system of hedge efficiency valuation in economics and accounting established are based on different purpose, Neither of them is for limiting speculation. In order to limit speculating on derivatives, we suggest a new effectiveness valuation system, which comparing fair value of hedged portfolio with weighted average futures price. This system avoids the intractable issue of defining hedge.Key words: Effectiveness, Hedge Accounting, Hedge Principle, W eighted Average Price作者简介：朱国华，上海财经大学国际工商管理学院教授、博士生导师，研究方向：期货市场、金融衍生产品。
风险度量研究综述
风险度量研究综述上海期货交易所首席计算机专家 李大鹏博士上海期货交易所博士后工作站 谷艳玲博士内容摘要：本文对金融市场风险度量理论的研究进展进行了简要的评述，着重阐述以往风险度量工具的缺陷以及最新风险度量的研究进展。
1.风险度量理论研究进展“风险”（Risk）一词本身是中性的，Savage（1954），Von和Morgenstern （1953），Dreze（1974）将风险定义为对未来结果不确定性的暴露（Exposure to uncertainty）。
以此类推，金融风险就是指金融市场的交易者在金融活动中对未来结果不确定性的暴露。
风险度量实际上就是建立一个规则，使得任何一个可能的风险头寸都对应一个数值，即风险度量大小的值。
金融风险的度量就可以看成是度量市场交易者所持有头寸的不确定收益，这个收益可以是正的（获利）也可以是负的（损失）。
如果用一个随机变量表示这个不确定收益，风险度量就是从一个随机变量集合映射到实数域的范函。
用一个简单的数字来量化金融市场交易者的风险暴露，已经成为目前比较流行的风险度量方法。
世界各地的金融机构，包括投资银行、保险公司、银行信托为增强自身运作中的风险管理能力，都在寻找合适的风险度量工具。
按照风险来源的不同，金融风险主要可以分为五种类型（Marrison，2002)：市场风险1（Market risk）, 信用风险2（Credit risk）,流动性风险3（Liquidity risk），操作风险1由于市场因素(如利率，汇率，股价以及商品价格等)的波动而导致的金融交易者的资产价值变化的风险。
这些市场因素对金融交易者造成的影响可能是直接的，也可能是通过对其交易对手，供应商或者消费者所造成的间接影响。
2由于借款人或市场交易对手的违约(无法偿付或者无法按期偿付)而导致损失的可能性。
几乎所有的金融交易都涉及信用风险问题。
3由于资产流动性降低而导致的金融交易者可能损失的风险。
当金融交易者无法通过变现资产，或者无法减轻资产作为现金等价物来偿付债务时，流动性风险就会发生。
国际棉花期权与期货套保模型选择
国际棉花期权与期货套保模型选择刘定国【摘要】In order to change the single delta hedging method in the option field,the Bi-GARCH model and the Copula-GARCH model are introduced in international cotton options and futures hedging.It is found that the effect of neither the Bi-GARCH nor the Copula-GARCH model is good under the principle of the maximum mean variance ratio,but under the principle of the minimum VaR,whether it is from the angle of variance or mean,sharp ratio perspective is effective.Therefore,the Bi-GARCH (or the Copula-GARCH)-minimum VaR model can be a feasible method besides Delta hedging.By comparison,Delta has more advantages in the hedging ratio,mean and Sharpe ratio,Copula-GARCH has more advantages in the variance,while Bi-GARCH lies in between.Therefore,with the international cotton options on hedging,the Copula-GARCH-minimum VaR hedging model can be applied when the risk is larger,Bivariate GARCH hedging model can be applied when the risk is moderate,and the Delta hedging model can be applied when the risk is smaller,so as to seek maximize returns in risk aversion.At the same time,great importance should be attached to the option change in or out of the money and the change-point in the dynamic adjustment of hedging ratio.%为改变期权领域德尔塔套保的单一模式,本文将二元GARCH 模型和Copula-GARCH模型引入国际棉花期权与期货的套保.研究发现:二元GARCH(或Copula-GARCH)模型在最大均值方差比原则下效果不好,但在最小VaR原则下,无论是从方差角度还是均值、夏普比角度看都有效,因此,二元GARCH(或Copula-GARCH)-最小VaR 模型可以作为德尔塔套保之外的一种可行方法.相比较套保比、均值和夏普比方面,德尔塔更具优势,方差方面Copula-GARCH更有优势,二元GARCH介于二者之间.因此,在运用国际棉花期权进行套保时,可以在风险较大时采用Copula-GARCH-最小VaR套保模型,风险适中时选择二元GARCH-最小VaR模型,风险小时采用德尔塔套保模型,灵活应对,力求在规避风险的同时谋求收益最大化.同时,在套保比动态调整中要重点关注期权的虚实变化和换月时点.【期刊名称】《经济与管理研究》【年(卷),期】2017(038)003【总页数】11页(P61-71)【关键词】国际棉花期权;套保原则;二元GARCH套保模型;Copula-GARCH套保模型;德尔塔套保模型【作者】刘定国【作者单位】中国农业科学院农业经济与发展研究所,北京,100081【正文语种】中文【中图分类】F830.93目前，有关期权的套保一般采用期权的德尔塔值(Δ)进行套保。
股指期货套保策略及案例
股指期货套保策略及案例概括地说，套期保值是一种规避风险的行为，是指为暂时替代未来现金头寸或抵消当前现金头寸所带来的风险而采取的头寸状态。
在各种可用于套期保值的金融衍生工具中，期货合约是最常见的保值品种。
对于股指期货而言，利用与现货部位方向相反的期货部位的对冲交易，投资者可达到规避股票市场系统性风险的目的。
如果没有股指期货，投资者无法利用股指期货建立空头头寸，对冲风险，因而通常会在市场下调时遭受巨大的损失。
尤其是对于机构投资者，如证券投资基金，如果缺乏做空机制，即使基金管理者事先预见到市场的下跌，也无法及时地规避市场风险，而只能通过减少股票持仓量来减少损失。
同时，由于基金仓位大，在大盘下挫时不能及时完全退出，特别对于开放式基金，一旦市场下跌的趋势短期内没有改变，基金管理者就会面临越来越大的兑现压力，为保证支付赎回，就必须将部分资产变现，从而致使基金所持有股票的股价进一步下跌，影响到基金的资产净值，甚至会使基金被迫面临大面积赎回和清算的困境。
而在我国推出了股指期货之后，机构投资者将可以利用股指期货进行套期保值，以规避系统性风险，避免上述情况的发生。
本文试图对利用股指期货进行套期保值的全操作过程进行详细介绍，并以实例来对其可操作性加以分析。
具体操作步骤可参照文末流程图：第一步，对市场走势进行分析和判断。
该步骤是确定股票投资组合是否需要套期保值规避风险和采取何种交易方向来进行套保的前提。
与股指期货的投机交易相似，对股票市场走势的预判是基于宏观经济研究、行业研究等方面的综合性分析，股票市场走势预判越准确，套期保值成功率越高，所需付出的机会成本也会越低。
第二步，进行系统性风险测量并确定是否进行套保。
套期保值的目的是为了通过现货市场和期货市场之间的反向操作来规避系统性风险。
若某个股票或组合的系统性风险很小，对这种股票或组合进行套期保值操作，往得不到好的套保效果。
通过测量现货组合和期货指数的变动关系或系统性风险程度，投资者可以区分所拥有的头寸组合是否适合进行套期保值交易。
计算股指期货套期保值比率的新方法——LPM法
计算股指期货套期保值比率的新方法——ＬＰＭ法在我国即将推出股指期货交易，而目前我国的学者对它的研究几乎还仅仅停留在简单的定性分析的基础上，而实际上其研究的重点应是通过定量分析来研究如何计算其套期保值比率及效果，本文就将研究计算股指期货套期保值比率的方法。
计算股指期货套期保值比率的方法有很多，其中最典型的方法是均值方差法即MV法。
这种方法虽然已得到了广泛的应用，但是它存在以下两方面的缺陷。
其一，这种方法对风险的测度不科学，其二，这种方法假定每个变量都是非时变的，这与实际不相符合。
本文将针对MV法的这两个缺陷，提出一种新方法LPM 法，并通过具体的实例来说明这种方法与传统方法的区别。
下面我们先来介绍一下风险的表示方法。
一、风险测度的改进方法长期以来，我们把风险定义为：各个可能结果的概率分布，基于这种定义，人们一般地用方差来测度风险。
因为用方差来表示风险在计算上比较方便。
但它不是对投资风险较为完善、准确的测度方法，其原因有以下几点，（1）历史的资料不大可能重复的出现，（2）一种证券的各种变量随时间的推移而经常变化，因此证券间的相互关系也是随时间而改变的，（3）以方差来表示风险，包括了预测收益率的各种可能的结果。
而实际上，高于预测收益率的可能结果不应计入风险，因为在实际中投资者真正关心的只是低于某一基准回报的亏损概率及预期的损失量。
因此，很有必要改进风险的测度方式。
下面我们就具体的来讨论如何来改进风险的测度方法。
二、LPM法简介对于风险测度的改进方法，人们已经提出了很多方法，其中较为有影响的是哈罗1991年提出的下风险选择理论，以低位部分矩（lower partial moment，简写为LPM）来测度低于目标收益率的投资风险，这种测度方法与实际的情况相符，因为实际中投资者关心的仅是低于某一基准回报亏损概率及预期的损失量，因此只有低于预期收益率的分布部分（半方差）才是较为完美的风险测度方法即LPM法。
下面我们就来介绍LPM的模型。
统计建模获奖题目
河北经贸大学
35
金融危机下海西地区中小型企业领导行为影响因素研究
严威、戴星、刘璠
厦门大学
36
沪深300股指期货风险特征及动态套期保值研究
王吉培、蒋瑶、张昕
西南财经大学
37
我国经济增长与能源消费关系研究
李军、毛丽姗、顾红玉
兰州商学院
38
基于结构方程模型的组织知识联系与企业创新绩效研究
能源强度的影响因素分析及基于4万亿新增投资的能源强度测算
陈思易、奚潭、王亚民
南京财经大学
66
工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析
汪维维、任萍、温婷婷
厦门大学
兰州商学院
61
我国上市公司融资顺序的实证研究
张吉良、于雪、马远超
北京工商大学
62
基于层次分析法的大连城乡统筹测度问题研究
王晓沛、马晓燕、李凯丽
东北财经大学
63
技术创新对中国区域经济增长影响的实证分析
魏文灵、陈银平、刘艳艳
安徽财经大学
64
金融危机对我国对外贸易额的影响
徐雨茜、徐瑞文、林天逸
南京大学
65
朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠
中南财经政法大学
19
价格“杠杆”能撬动节水吗？
乔宁宁、韩雨珊、任严岩
山西财经大学
20
山东省环境质量与经济增长关系研究
李予娇、张丽、李玉玉
山东工商学院
优秀奖
序号
论文题目
参赛队员
参赛学校
1
基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型
关菁菁、尚蕊、蒋安华
中国人民大学
2
上证指数波动的阶段性特征
夏青、陈佳、游碧芙
最优套期保值比率的研究报告
最优套期保值比率的研究报告所谓套期保值(hedge)就是指买入(卖出)与现货市场数量相当的期(future)合约，以期在未来某一时间通过卖出(买入)期货合约来补偿现货(spot)市场价格变动所带来的实际价格风险，简称套保。
套期保值是期货市场产生的原因和基础，是期货交易的主要类型之一，是实现期货市场功能之一——风险转移的重要手段，因而，对套期保值问题的研究具有重要的理论意义和现实意义。
在我国，由于期货市场建立时间较短，相应的体制建设和法制建设还不完善，研究如何充分利用期货市场进行套期保值活动就显得更为重要。
其重要性不仅在于这种研究能够帮助套期保值者进行科学合理的套期保僚活动，有助于微观经济主体利用期货市场锁定成本，稳定利润；还在于能够为监管层的监管活动提供科学依据，有助于监管层更好的发挥“看得见的手”的作用，正确引导期货市场的健康发展。
虽然采用套期保值可以大体抵消现货市场中价格波动的风险，但不能使风险完全消失，因为还存在着基差风险。
为了使风险达到最小，套期保值者可以调整期货与现货数量比，即套期保值比率(亦称套头比)(hedge ratio)。
如何确定最优套期保值比率，正是我们研究的中心问题。
一、采用不同的方法计算最优套期保值比率。
我们组以铜的套期保值为例，分别建立四种模型，目的是为了估计最优套保比率计算公式中的各组成要素，以此为依据确定最优套期保值比率。
为检验由此得到的最优套保比率是否真的达到了降低风险的目的，以及哪种估计方法更有效，我们对比了按照不同计算公式对最优套期保值比率进行套保的效果进行研究。
一般情况下，套期保值确实可以达到减小现货市场风险的目的，但基差风险的存在导致套期保值不能完全消除风险。
因此，问题就在于如何调整某商品期货合约的数目与该商品所要进行套期保值的现货合约数目的比值，即套期保值比率(hedge ratio)使得套期保值的风险最小。
一般情况下，以未来收益的波动来测度风险，因此，风险最小化也就是未来收益的方差最小化。
2023年基金从业资格证之证券投资基金基础知识通关试题库(有答案)
2023年基金从业资格证之证券投资基金基础知识通关试题库(有答案)单选题（共50题）1、（）来源于CAPM理论，表示的是单位系统性风险下的超额收益率。
A.夏普比率B.特雷诺比率C.詹森αD.五力模型【答案】 B2、下列不属于系统性风险特点的是( )。
A.大多数资产价格变动方向往往是相同的B.无法通过分散化投资来回避C.可以通过分散化投资来回避D.由同一个因素导致大部分资产的价格变动【答案】 C3、（）是指通过发行受益凭证或者股票来进行募资，并将这些资金投资到房地产或者房地产抵押贷款的专门投资机构。
A.房地产有限合伙B.房地产权益基金C.房地产投资信托D.房地产股份合伙【答案】 C4、期货市场有多种不同目的的交易形态，（）增强了市场流动性，承担了套期保值交易转移的风险，是期货市场正常运营的保证。
A.价差套利交易B.点价交易C.期现套利交易D.投机交易【答案】 D5、夏普比率是诺贝尔经济学奖得主( )于1966年根据资本资产定价模型(CAPM)提出的经风险调整的业绩测度指标。
A.威廉·夏普B.大卫C.史蒂芬·罗斯D.格雷厄姆【答案】 A6、商业票据的利率较低，通常比银行优惠利率（），比同期国债利率（）。
A.高；高B.低；低C.高；低D.低；高【答案】 D7、下列关于资本资产定价模型的说法错误的是（）。
A.本资产定价模型（CAPM）以马可维茨证券组合理论为基础，研究如果投资者都按照分散化的理念去投资，最终证券市场达到均衡时，价格和收益率如何决定的问题B.资本资产定价模型认为只有证券或证券组合的系统性风险才能获得收益补偿，其非系统性风险将得不到收益补偿C.现实中并不是所有的投资者都能够持有充分分散化的投资组合，这也是造成CAPM不能够完全预测股票收益的一个重要原因D.投资者要想获得更高的报酬，必须承担更高的系统性风险；承担额外的非系统性风险将会给投资者带来收益【答案】 D8、以下不属于可转换债券基金要素的是（）。
中国金融期权波动率指数特征与应用研究
三、中国期权波动率指数特征的实证 分析
（一） 研究思路与模型选择 Nhomakorabea升幅度。即当行情变差时，投资者往往产生一
１研究思路
系列恐慌情绪，通过大量抛售现货或增加执行
中国波动率指数 （ｉＶＩＸ） 是由上海证券交
价更低的认沽期权头寸来避险保值，波动率指 易所发布，基于期权交易数据按照方差互换原
数由此大幅上涨；然而市场上行阶段，投资者 理编制的波动率指数，用于预测上证 ５０指数未
二、国内外期权波动率指数的发展概况
波动率是一个统计概念，它是用于衡量资 产价格波动程度，用来衡量标的资产价格变动 幅度。目前，波动率指数的功能主要在于反映 市场恐慌情绪，预警市场行情，管理市场风险。
（一） 美国期权波动率指数发展概况
１９９３年，芝 加 哥 期 权 交 易 所 （ＣＢＯＥ） 提 出了 ＶＩＸ指数 （ＶｏｌａｔｉｌｉｔｙＩｎｄｅｘ） 概念，也是最 重要的波动率指数，２００３年 ＣＢＯＥ更新了 ＶＩＸ 算法，把标的指数从 Ｓ＆Ｐ１００指数改成 Ｓ＆Ｐ５００ 指数，推出了基于 Ｓ＆Ｐ５００指数的期权的实时价 格的 ＶＩＸ指数，来代表整个期权市场投资者对 未来 ３０天股价指数波动率的预期。
因此推升股指期权价格，进而使得其平均隐含 该指数由中证指数有限公司维护。
波动率上升，即波动率指数上升；反之当投资
中国波动率指数具有三个特点，其一使用
者预期股市平稳或上涨时，则会减少对冲头寸， 时下最为流行的无模型法编制；其二使用真实
压低股指期权价格，进而使得波动率指数下降。 的上证 ５０ＥＴＦ期权交易数据，而不是虚拟的交
即波动率指数与标的指数在大部分时间都呈现 际情况，在期权价格确定时综合考虑成交价、买
出明显的负相关关系。
期货定价理论课件
持有成本理论是最早的期货定价理论，它基于以下假设：投资者可以通过借贷低利率资金购买现货资 产，并持有至期货合约到期日，从而获得无风险利润。该理论认为，期货价格与现货价格之间的价差 应等于借贷利率和资产收益之间的差异。
无套利定价理 论
总结词
无套利定价理论是指根据无套利原则推导出期货价格的方法。
连续时间定价模型
布莱克-斯科尔斯模型
该模型假设标的资产价格服从几何布 朗运动，基于无套利原则推导出欧式 期权价格，并可进一步用于推导期货 价格。
随机波动率模型
该模型假设标的资产价格的波动率是 随时间变化的，并引入随机项来模拟 波动率的随机性。
跳跃扩散模型
• 跳跃扩散模型：该模型假设标的资产价格可能发生跳跃，即突 然大幅度变化，这种跳跃过程可以用跳跃扩散过程来描述。
期货定价的原理
期货定价主要基于无套利原则和完全竞争市场假设。无套利原则意味着在市场上不存在通过买卖期货和现货来获 取无风险利润的机会。完全竞争市场假设则意味着所有市场参与者都能平等地获取信息，并对市场价格变动做出 及时反应。
期货定价的重要性
风险管理
期货定价理论为市场参与者 提供了一种有效的风险管理 工具，通过购买或卖出期货 合约，可以抵消未来价格变
03
现代期货定价理论
风险中性定价理论
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定义
原理
应用
风险中性定价理论是一种在无风险中 性概率测度下，使未来现金流的折现 值与相应的期货价格相等的理论。
风险中性定价理论的核心原理是，在 风险中性世界中，所有证券的预期收 益率均为无风险利率，因此可以利用 无风险利率和相关系数对期货进行定 价。
以锁定成本或售价，以避免价格波动带来的风险。
带泊松跳跃的几何布朗运动经济模型的开题报告
带泊松跳跃的几何布朗运动经济模型的开题报告一、研究背景和意义几何布朗运动 (GBM) 是金融领域最常用的随机过程模型之一，其可以用于股价、汇率等金融市场参数的建模与预测。
然而，在实际市场中，股价等价格参数的变化经常会出现极端的“跳跃”情况，传统的 GBM 难以很好地描述这种情况。
为解决此问题，学者们提出了各种带泊松跳跃的随机过程模型，如 Merton 模型、 Kou 模型等，这些模型广泛地应用于股票、债券、期权等金融市场领域。
二、研究内容和目标本研究的主要内容是基于带泊松跳跃的 GBM 模型，建立一个能够较为准确地描述实际股票价格的数学模型。
在构建这个模型的过程中，我们将主要考虑以下几个方面的因素：概率的分步性、随机波动性、跳跃率等。
我们将通过数学方法，尝试求出该模型的解析解，并与实际的股价走势进行比较，以验证模型的适用性。
三、研究方法和技术路线本研究将采用数学建模的方法，首先，我们将建立带泊松跳跃的GBM 数学模型，考虑随机过程的概率分布，随机波动性等因素，对模型进行分析和求解，得到模型的解析解。
接下来，我们将收集实际股票价格的历史数据，与模型预测的股价走势进行对比和验证模型的可行性和准确性。
最后，我们将对模型进行扩展研究，考虑影响股价波动的其他因素，探究更多实际问题。
四、研究预期成果及其应用价值预期在本研究中，我们将建立一个具有较高准确性的股票价格预测模型，加深人们对股票市场的认识和理解，提高人们的决策质量。
本研究的应用价值主要表现在金融市场预测、资产配置等方面。
同时，本研究也将对金融理论的发展和完善有所促进。
马科维茨证券组合理论的贡献与缺陷
马科维茨证券组合理论的贡献与缺陷Pros: 1. 在马科维茨的那个时代，很多投资者或证券组合管理者靠的只是经验判断，很少定量分析。
而马科维茨选择方差作为衡量风险的尺度是一个非常好的方法.2. 马科维茨用均值和方差来确定风险和收益，使得数理统计成为研究证券选择强有力的工具。
有一套精密的客观的定量分析。
半方差，下偏距，几何谱风险测度GM3. 马科维茨认为投资者根据以往的数据和个人判断来选择所需的均值，方差以及协方差来组合证券。
他对投资风险的数量化和理论研究的深入，为证券组合理论在这几十年间的迅速发展奠定了基础4. 另外，传统方法往往注重收益分析，对于风险的分析却很少。
传统的分析家也知道分散可以减少风险，但是分散如何减少风险，风险分散对收益的影响，把风险降到什么程度，则缺乏精密的数据可以解释。
Cons: 1 有人对马科维茨关于投资者是风险厌恶的假设以及方差就是衡量风险的最有效量度等问题提出质疑。
2. 在实践中，由于许多投资者不熟悉有关的数学知识，不习惯于估计证券间的协方差，以及计算机计算均值的期望收益率不很准确等因素将导致无效的证券资产组合。
3. 对于均值相同、且方差也相同的两个组合来说，由于其偏度的不同，其风险程度仍然大不一样。
因此，基于均值－方差模型思路的现有研究则仍有待完善。
如用“均值-方差-偏度”三因素优化。
CAPM模型假设： 1．投资者是风险规避者和最大财富追求者。
他们根据对证券行为的预期－期望收益、收益的方差及收益率的相关系数行事。
2．所有投资者均可按无风险利率任意借入或贷出无风险资产，且借入、贷出利率相同。
3. 市场上不存在交易成本和税金，卖空不受限制。
4. 证券的交易单位可以无限分割。
所有投资者都是价格的接受者，投资者的证券买卖活动不影响市场价格。
5. 投资者对每种证券行为的预期是一致的。
6. 投资者的投资期限相同。
内容：当完善的资本市场达到均衡时，任何风险资产的超回报和市场证券组合的超回报成比例关系。
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Ｖｏ ．４，Ｎｏ． １２ ２
理
工
程
学
报
２１ ０ ０年 第 ２期
Ｊｕｎ ｌ ｆ ｎ ｕｔ ａ Ｅ ｇ ｅｒ ｇＥ ｇ ｅ ｒ ｇＭ ｎ ｇｍ ｎ ｏ ｒａ ｏ Ｉｄ ｓ ｌ ｎ ｉ ｅｉ ， ｎ ｉ ｅｉ ａ ａｅ ｅ ｔ ｉ ｒ ｎ ｎ ｎ ｎ
基 于几 何 谱 风 险 测 度 ＧＭ 的期 货 套 期 保 值 模 型 研 究
Ｐｏ （ ＜一 Ｆ Ｒ ）＝ ａ ｒｂ ａ （） １
点是 仅 考 虑 了套 期 保 值 的 风 险 而 忽 略 了 套 保 资 产 组 合 的 期 望 收 益 率 对 套 期 保 值 的 影 响 。 因 此 有 一 些 研 究 提 出 了合 并 套 保 资产 组 合 的期 望 收 益 率 和风 险来 确 定 最 优 套 期 比 ， 均 如 值 一方 差 、 普 率 、 值 一ＭＥ ［】 均 值 一Ｇ Ｖ Ｉ 、 ａ 夏 均 Ｇ１ 、 ｌ Ｓ ＿Ｖ Ｒ ２ 最 优 套 期 比 的 模 型 。夏 普 率 和 均 值 一Ｇ Ｖ忽 略 了 套 保 者 Ｓ 的 风 险偏 好 ， 值 一方 差 和 均 值 一ＭＥ 均 Ｇ虽 然 考 虑 了风 险 偏 好 ， 是 风 险 偏 好 参 数 却 是 人 为 给定 ， 意 性 较 大 ， Ｖ Ｒ最 但 随 而 ａ 优套期比尽管用了置信水平反映 套保者 的风险偏好 ， ＶＲ 但 ａ 方 法 不是 一致 性 风 险 度 量 工 具 ， 而且 忽 略 了 对 套 保 组 合 尾 部
期 比 的 一 个特 例 ；二是 通 过 几 何 谱 风 险 测 度 Ｇ 的 风 险厌 恶 函数 对较 大 的极 端 损 失赋 予 较 大 的 权 重 达 到 了控 制 极 Ｍ
端 风 险 的 目的 ；三 是 通 过 几 何 谱 风 险 测 度 Ｇ 的风 险厌 恶 函 数 对 极 端 损 失客 观 赋 权 改 变 了风 险 偏 好 人 为 给 定 的 随 Ｍ
损 失 的控 制 。
其 中 ， 一资产 组 合 在 持 有 期 △ ￡内 的 收 益 率 ，ｉ ｒ ＞０代 表 收 益 ， ＜０代 表 损 失 ； ａ ｏ一置 信 水 平 １ ＦＲ 一口下 资产 组 合 收 益 率 的 风 险 价 值 ， 下 文 的 风 险 控 制 值 。这 里 ＦＲ 为 ａ 取 收
产 的 极 端 损 失 ， 变 了 风 险偏 好 人 为 给 定 的 随 意 性 ， 立 了 改 建
基 于 几 何 谱 风 险 测 度 Ｇ 最 小 的套 期 保 值 优 化 决 策 模 型 ， Ｍ 解 决 了 在 极 端 情 况 下 期 货 套 期 保 值 的 风 险 控 制 问 题 。下 文 的 研 究 表 明 ， 有研 究 的 最 小 方 差 套 期 比 、 统 套 期 比及 Ｖ Ｒ 现 传 ａ
最 优 套 期 比都 仅 仅 是 本 模 型 的一 个 特 例 。
现 有 对 套 期 保 值 比率 的研 究 主要 分 为 两类 。
一
是 基 于效 用 最 大 的 套 期 比 模 型 的 研 究 。 这 种 模 型 通
过 最 大 化 效 用 函 数 获 得 最 优 套 期 比 ’ 。Ｃ ｃｈｔ ｔ 通 过 最 ｅｃｅｉａ ｔ ｌ ｅ 大 化 对 数 效用 函 数 得 到 了最 优 套 期 比 。 Ｌｎｅ 过 最 大 化 ］ ｅｃ 通 ＣＲ Ａ Ａ效 用 函数 获 得 了最 优 套 期 比 ｊ 。但 此 类 模 型 忽 略 了 对
Ｏ 引 言
期 货 市 场 的风 险 转 移 功 能 主 要 通 过 套 期 保 值 策 略 来 实 现 。套 期 保值 理 论 的 核 心 就 是 最 优 套 期 保 值 比率 的 过 几 何 谱 风 险 测 度 Ｇ 的 风 险 厌 本 Ｍ 恶 函数 对 较 大 的极 端 损 失 赋 予 较 大 的 权 重 控 制 套 保 组 合 资
套保组合尾部极端损失的控制。
１ 基 于 Ｇ 的最优 套期 保值 原理 Ｍ
１ １ ＧＭ 风 险 度 量 原 理 ．
１１１ 风 险价 值 ＦＲ ．． ａ
二是 基 于 风 险 最 小 的 套 期 比 模 型 的 研 究
。这 种 模
型 主 要是 通过 最小 化某 种 具 体 风 险 函 数 来 获 得 最 优 套 期 比 。 目前 各 种 各 样 风 险 度 量 工 具 被 采 用 ， 方 差 】平 均 扩 展 吉 如 、
意性 ； 四是 模 型得 到 的 最优 套期 保 值 比 率 由投 机 需 求 和 纯 套 保 需 求 两部 分组 成 ，反 映 套 期 保值 者 的 真 实需 求 。
关键 词 ： 何 谱 风 险 测 度 ；套 期 保 值 比 ；风 险厌 恶 ；极 端风 险控 制 几 中 图分 类 号 ：１ ３ ．／ ８ ２ ２ ４ ７ ０ ９ Ｃ １ ：０ ２ ８ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ —０ ２ ２ １ ）２０ ２ —８ ０ ４６ ６ （０ ０ ０ —０ ９０
尼 系数 （ Ｅ ） ］ 广 义 半 方 差 （ Ｓ ） 等 。 这 些 模 型 的 特 Ｍ Ｇ 、 Ｇ Ｖ
一
ａ 。 ｖｌ ｔｉ ） ＦＲ （ａ ｅａ ｒ ｋ亦 称 风 险 价 值 ， 指 在 一 定 置 信 水 平 ｕ ｓ 是 １ （ １ ５ ＝９ ％ ） ， 一 金 融 资产 组 合 在 未 来 特 定 的 一ａ 如 — ％ ５ 下 某 段 时 间 内 的 最 大 可 能 损 失 。用 公 式 表 示 即“＿ ３
迟 国泰 ，王 元 斌 ， 张 玉玲
（ 连 理 工 大 学 管 理 学 院 ，辽 宁 大 连 １６２ ） 大 １０４
摘要 ： 用几何谱风险测度 Ｇ 利 Ｍ控 制套 期 保 值 中组 合 资 产 的 极 端 损 失 风 险 ，建 立 了基 于 Ｇ 的 期 货 套 期 保 值 优 Ｍ
化模 型 。 本模 型 的 创 新 与 特 色一 是 现 有 研 究 的 传 统 套 期 比 、最 小 方 差和 Ｖ Ｒ最 优 套 期 比模 型 仅 仅 是 本 模 型 最优 套 ａ