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时间:2019-03-07
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1、基于CAViaR模型的中国商品期货风险度量学位类型:学术型论文作者:余重学号:20141100424培养学院:金融学院专业名称:金融学指导教师:宋国良副教授2016年5月万方数据RiskMeasurementofChineseCommodityFuturesBasedonCAViaRModel万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确
2、方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明。学位论文作者签名:2016年5月26日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定,同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本;学校有权保存学位论文的印刷本和电子版,并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务;学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文,或将学位论文的内容编入相关数据库供检索;保密
3、的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名:2016年5月26日导师签名:2016年5月26日万方数据摘要我国大宗商品期货市场在“一带一路”战略政策的推动下迎来了全新的历史机遇,科学有效地防范大宗商品市场的风险有利于推进我国期货市场国际化进程、对提高我国大宗商品定价权有重要意义。本文参考我国商品期货市场的多个期货指数,最终选取了四大典型品种——上期所沪铝、大商所豆油、郑商所郑糖以及上期所沪锌作为研究对象,参照传统CAViaR模型建立关于大宗商品期货的VaR模型,并分别运用动态分位数DQ检验以及似然比LR检验对三种CAViaR模型的精准性作回测
4、检验,旨在研究我国商品期货品种的动态风险情况。结果表明,每个CAViaR模型的风险预测效果都非常理想,适用于商品期货品种呈现典型的“高峰厚尾”和收益率自相关现象。在综合考虑了模型便易性、稳健性和准确性后,本文认为CAViaR模型是针对我国商品期货市场风险管理实践最为适合的风险管理工具之一。关键词:商品期货,CAViaR模型,DQ检验,LR检验万方数据AbstractUnderthebackgroundofOBORstrategic,commoditiesfuturesmarketofChinameetsanewopportunity.Itbene
5、fitstheinternationalizationofChina'sfuturesmarketandenhancesthecommoditypricingpowerthatwecanmanagementthemarketrisk.Bytakingthetypicalmetalandagriculturalcommoditiesfutures,thispaperadoptsCAViaRmodeltomeasurethedynamicrisk.Thenthreelikelihoodratiotestsandonedynamicquantilete
6、stareusedtocomparethepredictiveperformanceandapplicabilityindifferentquantilesofdifferentmodels.TheempiricalresultsshowthattheCAViaRmodelissuperiortothetraditionalmodel.Yieldsofcommodityfuturespresentedtypical"fattail"andautocorrelation.Thetraditionalmodels,whichignorethe"fat
7、tail"andautocorrelation,maybeinefficienttomeasureriskofcommodityfuturesmarket.Inconclusion,theCAViaRmodelmaybethemostsuitableriskmanagementtoolsforcommodityfuturesriskmanagement.Keywords:CommodityFutures,CAViaRModel,DQTest,LRTest万方数据目录第1章引言....................................
8、..........................................................81.1研究意义及思
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