金融工程课程设计论文 1.docx
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金融工程课程设计论文 1.docx
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金融工程课程设计论文1
铝期货套期保值最佳比例的实证分析
1引言
套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易,在期货市场上买进(卖出)与其将要在现货市场上买进(卖出)的现货商品数量相当,期限相近的同种商品的期货合约。
希望在未来某一时间内,在现货市场上卖出(买进)原来买进(卖出)的期货合约,从而将价格波动的风险降到最小,是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。
套期保值表明企业参与交易的目的和途径,保值是目的,即保住目前认为合理的价格和利润,回避以后价格不利带来的风险,套期是实现保值的途径,即套用期货合约,参与期货交易。
因此,我国铝期货套期保值绩效进行验证检验,分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率,并比较各种模型的优劣。
2实证研究
数据搜集与整理
由于每个期货合约都将在一定时间到期,因此,期货价格具有不连续的特点,即对每一个期货合约,合约的时间跨度是有限,任一交割月份合约在合约到期以后,该合约将不复存在。
另外,在同一个交易日,同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易,因此,同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。
为研究需要,克服期货价格不连续的缺点,必须产生连续的期货价格序列,为此,我们选取铝期货价格和现货价格(有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价)。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据
序号
现货S
期货F
序号
现货S
期货F
序号
现货S
期货F
1
16270
16830
82
15200
15650
163
15820
15360
2
16260
17130
83
15120
15330
164
15880
15430
3
16240
17745
84
15120
15540
165
15880
15465
4
16210
17510
85
15080
15495
166
15760
15570
5
16210
17180
86
15120
15440
167
15980
15630
6
16210
17840
87
15090
15515
168
16120
15580
7
16250
17880
88
15150
15485
169
16100
15360
8
16250
17050
89
15200
14855
170
16040
15550
9
16200
17215
90
15340
14900
171
16060
15520
10
16200
17250
91
15260
14815
172
16030
15400
11
16180
17335
92
15200
14900
173
16120
15370
12
16140
17300
93
15120
14845
174
16370
15370
13
16050
17150
94
15070
15010
175
16390
15425
14
15990
17140
95
15220
14935
176
16360
15490
15
16020
16725
96
15280
14930
177
16360
15440
16
15980
16935
97
15320
14940
178
16360
15640
17
16020
16750
98
15280
15050
179
16200
15630
18
16000
16720
99
15340
15005
180
16170
15660
19
16010
16090
100
15290
15000
181
16200
15590
20
16070
15860
101
15330
14800
182
16150
15820
21
16030
16190
102
15280
14825
183
16040
16330
22
16080
16215
103
15100
14635
184
16000
16160
23
15860
16560
104
15100
13900
185
15980
16300
24
15920
16350
105
15060
14025
186
16020
16295
25
15920
16115
106
15040
14400
187
15980
16270
26
15980
16160
107
15000
14285
188
15930
16050
27
16030
16330
108
14880
14450
189
15930
16205
28
16030
16470
109
14800
14390
190
16090
16060
29
16070
16460
110
14800
14355
191
16180
16020
30
16150
16660
111
14740
14770
192
16180
16200
31
16150
16800
112
14700
14570
193
16200
16405
32
16070
16855
113
14710
14620
194
16230
16370
33
15980
16640
114
14660
14700
195
16190
16165
34
16370
16670
115
14660
14610
196
16170
16100
35
16280
16560
116
14630
14725
197
16230
16160
36
16420
16675
117
14680
14610
198
16300
16360
37
16640
16395
118
14660
14550
199
16300
16330
38
16610
16515
119
14660
14535
200
16310
16335
39
16500
16535
120
14660
14710
201
16300
16480
40
16480
16565
121
14640
14730
202
16260
16810
41
16500
16720
122
14600
14745
203
16210
16650
42
16230
16625
123
14500
14700
204
16210
16730
43
16270
16730
124
14450
14810
205
16200
16710
44
16120
16585
125
14430
14800
206
16230
16785
45
16150
16575
126
14720
14700
207
16250
16295
46
16070
16330
127
14690
14660
208
16250
16380
47
16040
16365
128
14630
14725
209
16330
16300
48
16220
16480
129
14640
14725
210
16350
15670
49
16300
16340
130
14480
14805
211
16500
16130
50
16220
16490
131
14560
14720
212
16500
16200
51
16010
16355
132
14370
14850
213
16230
16110
52
16020
16265
133
14350
14840
214
16140
15885
53
16000
16240
134
14420
14860
215
16060
16025
54
16140
16080
135
14270
15070
216
15860
15990
55
16070
16215
136
14080
15195
217
15810
15920
56
16050
16235
137
13960
15080
218
15800
15925
57
16140
16290
138
13780
15280
219
15980
15880
58
16120
16200
139
13850
15190
220
15950
16025
59
16020
16480
140
14550
15065
221
15800
16165
60
16060
16530
141
14640
15490
222
15640
16130
61
15610
16630
142
14840
15445
223
15940
16175
62
15570
16600
143
14900
15450
224
16260
16170
63
15600
16440
144
14920
15440
225
16700
16060
64
15610
16515
145
15000
15445
226
16780
16135
65
15520
16680
146
14850
15490
227
16760
16130
66
15380
16605
147
14900
15255
228
16910
16155
67
15400
16695
148
14920
15245
229
17110
16165
68
15280
16670
149
14920
15130
230
17180
16205
69
15230
16630
150
14790
15340
231
17320
16215
70
15210
16205
151
14900
15310
232
17150
16250
71
15280
16300
152
14800
15335
233
17280
16235
72
15300
16300
153
14740
15320
234
17150
16310
73
15170
16320
154
15070
15300
235
17080
16390
74
15180
16220
155
15330
15130
236
17330
16440
75
15330
16290
156
15320
15140
237
17200
16395
76
15400
16115
157
15320
15105
238
17180
16375
77
15300
15820
158
15350
15120
239
17380
16385
78
15250
15855
159
15320
15140
240
17120
16420
79
15250
15915
160
15320
15135
241
16650
16425
80
15200
15950
161
15580
15315
242
16580
16440
81
15180
15760
162
15610
15250
运用单方程时间序列模型估计最优套期比
2.2.1用OLS模型估计最优套期比
建立S关于F的回归方程:
DependentVariable:
S
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/12Time:
20:
36
Sample:
1242
Includedobservations:
242
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
F
C
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
图1S关于F回归方程
得回归方程:
系数的
值接近0,回归系数是显着的。
回归结果得到每单位现货用单位期货进行空头保值,即最优套期比是。
结论1:
由现货价S关于期货价F回归模型得到的套期比是。
评价:
1)虽然模型系数显着,但是模型精度
离1较远,精度不太高。
所以不能排除此模型是伪回归。
2)这一结论只能保证在保值策略实施前(建模的样本内),模型在一定程度上是有效的,不能保证在策略实施期(样本外)模型同样有效,所以使用这一结论进行套期保值需要注意到这些情况。
建立
关于
的回归方程:
DependentVariable:
DS
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/12Time:
21:
02
Sample(adjusted):
2242
Includedobservations:
241afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
DF
C
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
3709033.
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
图2
关于
的回归方程(含常数项)
常数项概率很大,接受常数为0的假设,重新定义回归方程:
DependentVariable:
DS
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/12Time:
21:
04
Sample(adjusted):
2242
Includedobservations:
241afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
DF
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
3709380.
Schwarzcriterion
Loglikelihood
Durbin-Watsonstat
图3
关于
的回归方程(不含常数项)
得回归结果:
系数的
值小,回归系数是显着的,但每单位现货用单位期货进行空头保值,即最优套期比是。
可见,分别用套期比公式得到有结果k是不同的:
,
结论2:
由现货价差分
关于期货价差分
回归模型得到的套期比是。
评价:
1)虽然这一模型系数显着,但模型精度
,精度非常低。
而且也不能排除模型是伪回归。
2)结论2只能保证在保值策略实施前(建模的样本内),
与
在一定程度上满足此模型,不能保证在策略实施期(样本外)模型同样有效。
3)差分模型一般用于分析短期波动情况,所以此模型在不顾伪回归下,也只用于动态套期保值。
2.2.2用ECM模型估计最优套期比
(1)对
和
分别进行平衡性检验,如图:
Date:
06/14/12Time:
21:
28
Sample:
1242
Includedobservations:
242
Autocorrelation
PartialCorrelation
AC
PAC
Q-Stat
Prob
.|*******|
.|*******|
1
.|*******|
.|*|
2
.|*******|
.|*|
3
.|*******|
.|.|
4
.|*******|
.|.|
5
.|******|
.|.|
6
.|******|
.|.|
7
.|******|
.|.|
8
.|******|
.|.|
9
.|******|
.|.|
10
.|******|
.|.|
11
.|*****|
.|.|
12
.|*****|
.|.|
13
.|*****|
.|.|
14
.|*****|
.|.|
15
.|*****|
*|.|
16
.|*****|
.|.|
17
.|*****|
.|.|
18
.|****|
.|.|
19
.|****|
.|.|
20
.|****|
*|.|
21
.|****|
.|.|
22
.|****|
.|.|
23
.|****|
.|.|
24
.|****|
.|*|
25
图4
序列相关分析图
从图4的
序列自相关系数(AC)没有很快趋近0,说明序列F是非平稳的。
又因为期货价格往往有一定的趋势和截距,所以对ADF单位根检验时,选择同时具有趋势项和常数项的模型。
滞后项p要精确确定就是AIC准则,粗略确定由系统默认。
由上面分析,选择模型
进行单位检验,假设
;备择假设
。
ADFTestStatistic
1%CriticalValue*
5%CriticalValue
10%CriticalValue
*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
DependentVariable:
D(F)
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/12Time:
21:
35
Sample(adjusted):
2242
Includedobservations:
241afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
F(-1)
C
@TREND
(1)
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsquaredresid
8109351.
Schwarzcriterion
Loglikelihood
F-statistic
Durbin-Watsonstat
Prob(F-statistic)
图5
序列单位根检验
期货价格
序列的ADF检验统计量观察值为
,比概率1%、5%和10%对应的三个临界值都大。
所以这次ADF检验接受F非平稳的原假设,即认为F是非平稳的。
对F序列一次差分进行ADF检验:
ADFTestStatistic
1%CriticalValue*
5%CriticalValue
10%CriticalValue
*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.
AugmentedDickey-FullerTestEquation
DependentVariable:
D(F,2)
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/12Time:
21:
41
Sample(adjusted):
3242
Includedobservations:
240afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
D(F(-1))
C
@TREND
(1)
R-squared
Meandependentvar
AdjustedR-squared
.dependentvar
.ofregression
Akaikeinfocriterion
Sumsqua
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