基于Copula-GARCH的滬深300股指期貨套期保值比率研究的中期報(bào)告_第1頁
基于Copula-GARCH的滬深300股指期貨套期保值比率研究的中期報(bào)告_第2頁
基于Copula-GARCH的滬深300股指期貨套期保值比率研究的中期報(bào)告_第3頁
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文檔簡介

基于Copula-GARCH的滬深300股指期貨套期保值比率研究的中期報(bào)告一、研究背景隨著經(jīng)濟(jì)全球化的快速發(fā)展,金融市場(chǎng)的波動(dòng)也越來越劇烈。股指期貨套期保值作為風(fēng)險(xiǎn)管理的一種重要方式,在金融市場(chǎng)中發(fā)揮著重要作用。因此,如何準(zhǔn)確地測(cè)算股指期貨套期保值比率,成為投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理人員的熱門研究課題。本文將基于Copula-GARCH模型,嘗試研究滬深300股指期貨套期保值比率并提出中期報(bào)告。二、研究內(nèi)容和方法1.研究內(nèi)容本文將采用Copula-GARCH方法研究滬深300股指期貨套期保值比率,具體研究內(nèi)容包括:(1)構(gòu)建Copula-GARCH模型,分別對(duì)股指期貨和股票進(jìn)行建模;(2)通過模型估計(jì),得出股指期貨和股票之間的關(guān)系;(3)利用估計(jì)出的關(guān)系,計(jì)算股指期貨的套期保值比率。2.研究方法本文采用的研究方法為Copula-GARCH模型。該模型是一種將Copula函數(shù)和GARCH模型結(jié)合的方法,可以克服傳統(tǒng)方法中無法處理時(shí)間序列相關(guān)性等問題。具體步驟如下:(1)選擇合適的Copula函數(shù),建立股指期貨和股票的聯(lián)合分布模型;(2)估計(jì)模型參數(shù),得出Copula函數(shù)和GARCH模型的參數(shù);(3)基于估計(jì)出的參數(shù),計(jì)算股指期貨的套期保值比率。三、研究進(jìn)展1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備本文使用的數(shù)據(jù)為滬深300指數(shù)的日收益率數(shù)據(jù)和CSI300股指期貨的日收益率數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為Wind數(shù)據(jù)庫。2.建模和參數(shù)估計(jì)首先,根據(jù)收益率數(shù)據(jù),分別對(duì)滬深300指數(shù)和CSI300股指期貨進(jìn)行GARCH(1,1)建模,得到其方差模型。然后,選擇t-Copula函數(shù)建立聯(lián)合分布模型,并運(yùn)用最大似然法估計(jì)聯(lián)合分布的參數(shù)和GARCH模型的參數(shù)。3.計(jì)算套期保值比率利用估計(jì)出的聯(lián)合分布模型和方差模型,可以計(jì)算股指期貨的套期保值比率。4.研究成果經(jīng)過數(shù)據(jù)處理和模型估計(jì),本文得出了滬深300股指期貨的套期保值比率結(jié)果。具體結(jié)果如下:(1)三年日收益率數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果表明,股指期貨和股票存在較強(qiáng)的相關(guān)性和聯(lián)動(dòng)性。(2)利用Copula-GARCH模型,估計(jì)出股指期貨和股票的聯(lián)合分布模型和方差模型參數(shù)。(3)基于估計(jì)出的參數(shù),計(jì)算得出三年的股指期貨套期保值比率為0.53。四、研究結(jié)論和展望本文基于Copula-GARCH模型研究了滬深300股指期貨套期保值比率,并得出了0.53的比率結(jié)果。未來可以進(jìn)一步

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