棉花期货最优时变套期保值比率估计的探究

减小字体 增大字体 作者:兰鹏  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2012-07-17 15:27:57

  一、文献回顾
  Engle在1982年首先提出了ARCH模型。不久,Bollerslev(1986)将其推广得到了模型,有效地解决金融时间序列数据的异方差性。Kroner和Sultan(1993)运用双变量ECM-CCC-GARCH模型来估算期货套期保值比率。Lien(1994)将模型应用于最优套期保值比率的测算,最先得出了动态的套期保值比率,近年来,国内的有些学者也对传统的静态模型的改进做了一些工作,吴先智(2008)基于沪深300指数期货对最优套期保值率进行实证分析,对比了最小二乘()模型、向量自回归()模型、误差修正()模型及广义自回归条件异方差()模型对套期保值比测度效果。郑尊信、徐晓光(2009)将历史基差和随机冲击因素引入计量模型,进一步细化模型的影响因素,描述非对称相关结构构建及其对套期保值的影响。这些针对相关结构参数的处理方案提高了历史信息的利用率,加深了对市场联动模式及其形成的认知,为套期保值策略提供设计思路。本文所采用的就是模型,充分考虑到时间序列尾部相关性因素,用测算出来的秩相关系数替换传统的线性相关性,以便更好地刻画套期保值的策略执行效果。
  二、数据与实证分析
  (一)数据来源与数据处理
  本文选取的棉花期货数据序列从2004年9月1日至2012年4月30日。棉花期货的数据来源是郑州商品交易所的期货数据中心。而棉花现货价格数据的收集来源于中国棉花信息网的每日的全国328级棉花的平均价格。对两种时间序列数据进行比对,剔除不对应的数据,共选取样本数据1593个,记期货时间序列为,现货时间序列为。其中,表示的是在时期棉花期货的收盘价,表示时期棉花期货的收盘价;表示时期棉花现货的平均价格,而表示时期棉花现货的平均价格。
  为了避免出现伪自回归现象,对两对数收益率序列进行序列单位根检验。单位根检验结果说明在显著性水平1%、5%、10%的情况下,棉花期货收益率序列和现货收益率序列的统计量的值都是趋近于零,因此,两序列都是平稳性序列。符合模型的前提假设,因此运用该模型来测算出期货价格和现货价格收益率的回归方程。
  (二)套期保值比率测度
  最优套保比率测度的关键在于替换线性相关系数的秩相关系数的计算,通过SPSS 19的相关系数模块计算得,秩相关系数为0.8039。在研究方法中,我们给出了秩相关系数和阿基米德 函数的对应关系:,因此可以测算出函数的参数为0.1961。
  又由于尾部相关系数与函数的参数存在对应关系:,则可算得为0.8544。最后将测算好的秩相关系数代入套期保值比率公式中替换,求得最优套保比率=0.2827。
  三、结论
  第一,在相关性分析上,当期货和现货价格产生较大的变动时,它们的收益率序列会呈现出非对称、非线性相关的关系,因此引入秩相关系数来替换传统的线性相关系数进行测算。这样一来就大大减小了计算最优套期保值比率产生的偏差。
  第二,由于金融时间序列所呈现的非对称,非线性,波动集群,尖峰厚尾性等特征,特别是其分布也非正态,给计量模型的选取带来了困难。因而本文中也选取了用于波动性分析建模的模型族。以更好地拟合金融时间序列的特征。
  第三,由于线性相关系数无法捕捉到变量间的尾部相关性,当出现极值情况时,期货和现货收益率序列之间的相关关系会呈现时变特性。序列的结构性变化往往使利用线性相关系数投资时出现误导性。而理论可以较好地纠正线性相关系数所产生的误导效应。引入阿基米德 函数,进而测算尾部相关系数,从而能更好地表征时间序列尾部相关性风险。所以本文通过将理论的尾部相关性测度指标模型族结合起来测度最优套保比率。实证分析表明,模型在更贴合实际的同时,在套保比率测度上具有更高的精度。

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