期货市场套期保值理论述评毕业论文(2)
2015-09-09 01:08
导读：Johnson(1960)在收益R[,t]方差最小化的条件下，最早提出了商品期货最佳套期保值比例的概念，并给出了最佳套期保值比例h的计算公式，即，简称为MV套期比
Johnson(1960)在收益R[,t]方差最小化的条件下，最早提出了商品期货最佳套期保值比例的概念，并给出了最佳套期保值比例h的计算公式，即，简称为MV套期比(Minimizing variance hedge ratios)，该数值可以看成是回归方程△S[,t]=α h△F[,t] ε[,t]中系数h的最小二乘估计量。Ederington(1979)将上述方法应用到了金融期货，并设计出了测量期货市场套期保值有效程度的量化指标e，即
附图
该指标反映了进行套期保值交易相对于不进行套期保值交易的风险回避程度。
Ghosh(1993)等指出通过最小二乘法计算最佳套期保值比例的方法没有利用过去历史信息以及期货价格与现货价格之间可能存在的协整关系，因此提出利用向量自回归模型(VAR)、误差修正模型(EC)以及分数协整模型(FIEC)计算最佳套期比，这样做可以充分利用已有的信息，提高套期保值的效果。
由于上述讨论中假定了残差服从正态分布或联合正态分布，具有固定的方差和协方差，因而计算得出的最佳套期比为一常数，不随时间改变，而实际情况并非如此，大量的事实说明：由于未来经济条件的不确定性，导致商品期货价格波动呈现出异方差的特征，这意味着期货价格与现货价格的条件协方差将随着时间的变化而变化，这时再用固定的最佳套期比将不再合适，故提出了动态套期保值(Dynamic hedging)的概念。1988年Cecchetti等利用自回归条件异方差模型(ARCH)对美国国债期货计算了最佳动态套期比，结果发现最佳套期比随时间变化而呈现出相当大的变化。Baillie和Myers(1991)提出利用两参数GARCH模型计算最佳动态套期比，并对美国期货市场大豆、玉米、棉花、咖啡、黄金等品种进行了实证研究。Lien和Tse(1999)更进一步提出借助VAR-GARCH、EC-GARCH和FIEC-GARCH模型计算最佳动态套期比，Lien和Tse的研究结论表明：对于NSA期货指数而言，当考虑条件异方差时，套期保值的效果将得到改进；用EC模型计算得出的最佳套期比大于用FIEC模型计算得出的最佳套期比，EC模型是所讨论的几个模型中最优的；当套期的时间跨度等于或大于5天时，用传统的最小二乘法确定最佳套期比的套期保值的效果最差。
本文来自中国科教评价网 另外，在MV套期比的研究中，隐含地假定了期货价格变动服从正态分布或投资者的效用函数是二次曲线，而大量的实证研究表明期货价格变动并不服从正态分布，二次效用曲线的假定又过于苛刻，这时如果继续使用最小二乘法进行参数估计，参数估计值将会出现偏差，不再有效。为克服上述缺陷，Cheung、Kwan和Yip(1990)等提出用增广的均值基尼系数(Extended Mean-Gini Coefficient)Γ[,λ](R[,t])=-λCOV(R[,t],(1-F(R[,t]))[λ-1])作为风险的度量方法，其中λ是风险厌恶系数，F(R[,t])表示收益R[,t]的分
