基于copula理论的期货套期保值研究

基于copula理论的期货套期保值研究

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1、分类号:F830.9;F224.9密级:(秘密、机密、绝密)学校代码:10057研究生学号:10818012基于Copula理论的期货套期保值研究THEFUTURESHEDGINGRESEARCHBASEDONCOPULATHEORY专业名称:企业管理指导教师姓名:杜子平教授研究生姓名:姚宝鑫申请学位级别:管理学硕士论文提交日期:2013年3月论文课题来源:国家自然科学基金学位授予单位:天津科技大学天津科技大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的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。除文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包括任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果内

2、容,也不包括为获得天津科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。对本文研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。日期岛,弓年弓月乡日知识产权和专利权保护声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师具体指导下并得到相关研究经费支持下完成的,其数据和研究成果归属于导师和作者本人,知识产权单位属天津科技大学;所涉及的创造性发明的专利权及使用权完全归天津科技大学所有。本人保证毕业后,以本论文数据和资料发表论文或使用论文工作成果时署名第一单位仍然为天津科技日期:夕/乡年乡月弓同学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有

3、关部门或机构送交论文的复印件和电子版,同意公布论文的全部或部分内容,允许论文被查阅和借阅。本人授权天津科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密lI(请在方框内打-q”),在年解密后适用本授权书。本学位论文属于,不保密M(请在方框内打“∥)。作者签名:导师签名:一日期:加哆年乡月乡日日期:7纩77年乡月,日摘要随着金融市场的发展和金融理论的创新,套期保值理论也在不断的深化发展,给广大投资者提供更好的套期保值金融工具。套期保值模型理论的核心内容是套期保值比率值的计算,通过套期保值比率来确定期货对现货的保值份

4、额,达到规避现货价格波动风险的目的。论文分为五章,第一章前言部分,丰要分析了论文的研究背景、研究依据、套期保值理论国内外的研究状况、套期保值的研究内容和研究方法步骤以及论文的创新点。第二章主要探讨了期货市场与套期保值技术的金融风险管理理论。第三章主要研究基于条件风险价值的时变相关动态Copula单品种期货套期保值模型的构建。第四章主要建立分层Copula(时变动态)多品种期货套期保值模型和时变相关“藤”结构(Pair.Copula)动态Copula的多品种期货套期保值模型。第五章和第六章为论文的结论与展望。论文的主要内容如下。第一,构建了时变相关Copula函数的条件风险价值的动态期货

5、单品种套期保值模型。传统的静态单品种期货套期保值模型在很大程度上并不符合真实的金融市场环境,本文通过建立用时变相关Copula动念的单品期货套期保值模型,即克服了静态套期保值的缺陷,也将传统用线性相关系数来刻画变量之间的相关关系转移到用非线性相关关系来描述变量之间的关系上来。同时采用条件风险价值模型来克服传统的套期保值模型没有将投资者的风险偏好因素考虑进去的不足,用数学工具中的置信水平来考虑投资者的风险喜好,进而得到基于时变相关Copula函数的条件风险价值的套期保值模型。在条件风险价值的套期保值模型中,一是用蒙特卡洛模拟方法来模拟期货和现货的收益率时问序列,克服了使用历史数据的缺点,

6、更加符合未来损益情景;二是用核密度方法估计期货和现货收益率的分布方法克服了参数估计模型中人们设定数据符合某种特定分布形态的假设情况。第二,建立了时变相关“藤”结构Copula动态多品种期货套期保值模型。建立多品种期货套期保值模型克服了在现货市场中没有与之对应期货的现货商品套期保值的问题。在多品种期货套期保值模型构建中,一是用“藤”结构Copula模型很好的解决期货和期货以及期货和现货之间的复杂的非线性相依结构,使之多品种期货套期保值模型能顺利地建模下去;二是将时变相依Copula函数关系应用到“藤”(Pair-Copula)结构多元变量中去描述两两变量之间的动态相依关系,就得到了时变动

7、态“藤”结构Copula模型;三是用GARCH模型理论来处理期货和现货收益率的时间序列,方便选择合适的边缘分布。第三,建立了分层Copula函数思想的多品种期货套期保值模型。选择分层Copula的思想来刻画多元变量之间的两两变量的相依关系,代替“藤”结构Copula模型处理多元变量之间的关系。分层Copula的思想是用层层解析,分层构建Copula函数的思路来描述多元变量之间的两两变量相依关系,使变量之间的信息损失量大大的降低,进而求出多元变量

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