沪深300股指期货套期保值比率的实证研究

本文主要运用OLS、VAR、ECM、GARCH等几种估计方法对沪深300股指期货交易数据进行套期保值研究,比较了静态和动态套期保值模型的效果,结果显示动态套期保值效果明显优于静态套期保值模型。     

股指期货套期保值的会计处理

股指期货具有套期保值功能,可以有效规避现货价格风险,被越来越多的企业青睐。股指期货的套期保值主要包括公允价值套期和现金流量套期两种形式。本文根据《企业会计准则第24号——套期保值》的相关规定,分别提出股指期货公允价值套期和现金流量套期的会计处理。     

股指期货套期保值策略探讨——以我国为例

股指期货是为规避证券市场系统性风险而设计的金融衍生品,由于其显著的优越性,在诞生后迅猛发展,成为金融市场上最受青睐的避险工具,在资本市场上扮演着举足轻重的角色。本文在以前理论研究的基础上,对我国的上市公司进行分析,指出其存在的问题并提出策略建议。     

套期保值期限与最优套期保值比率——基于沪深300股指期货的实证研究

本文采取了实际套期保值交易中合约的选取方式,基于沪深300股指期货,采用了OLS、ECM、ECM-BGARCH三种模型对套期保值期限与套期保值比率之间的关系进行了研究,并根据套期保值效果给出最优的估计模型。结果表明:首先,在目前的沪深300股指期货市场,套期保值期限越长,最优套期保值比率越小。其次,采用OLS模型估计出的套期保值比率能最大程度上的降低风险,ECM模型次之,ECM-BGARCH最差,且ECM模型与ECM-BGARH模型的运用有一定的局限性。     

浅议股指期货套期保值的操作

利用股指期货进行的套期保值是指把股指期货市场当作转移价格风险的场所,利用股指期货合约作为将来在股票现货市场上买卖股票的替代物。利用股指期货来套期保值的基本作法是：在股票现货市场和股指期货市场对同一种类的商品同时进行数量相等但方向相反的买卖活动,即在买进（卖出）股票现货的同时,在股指期货市场上卖出（买进）同等数量的期货,     

期货套期保值决策模型研究

期货套期保值模型的研究经历了传统全额套保、线性回归、线性均值一方差三个阶段,目前正在动态和非线性等方向上进行探索。为了解决以往模型无法描述套期保值者效用的非线性特征、无法利用套期保值者的现货价格知识以及不能更充分地给出套期保值决策分散性来源等缺陷,本文发展了套期保值决策的非线性均值一方差模型,将线性模型的结果作为特例并推广了线性模型,不仅对套期保值者的效用描述得更为真实合理,而且使套期保值者利用现货价格知识改善套期保值操作成为可能,拓展了套期保值模型在期货定价理论和企业套期保值实践中的应用空间。     

股指期货市场的套期保值与投机

股票指数期货是以股票指数为标的物的期货合约。1982年,第一张股票指数期货合约——美国股市价值线综合指数期货合约在堪萨斯期货交易所诞生,从而开辟了股指衍生工具的先河,如果说商品期货交易是自发产生,然后再加以规范的话,那么股指期货交易则是反复思考和理性设计的结晶。当金     

股指期货套期保值的作用及实例分析

股票指数期货具有替代股票买卖、提供卖空机制,以及用作风险管理王墨、餮产配萋壬县掣造套利机荟等功能,本文通过对标准普尔500指数与沪深300指数进行实证分析、比较,重点讨论了股指期货在中国的套期保值作用     

基于套期保值业务的期货、期权问题研究

随着期货、期权等衍生工具的发展,企业在经营中经常会投资衍生产品对其经营风险进行风险对冲,由此产生了套期保值操作.本文阐述了套期保值的基本概念,分析期货、期权等衍生品在套期保值中的应用策略,并以证监会对套保业务相关法规及审核关注点切入,对套期保值尽职调查要点、规范措施进行总结,同时研究套期保值会计处理方法应用中应该注意的问题,供企业管理者、金融服务人员在实际工作中参考.     

基于沪深300股指期货的动态套期保值实证研究

文章运用沪深300股指期货对CPPI投资组合中的风险资产部分进行套期保值,利用ECM-GARCH模型估计最优风险套期保值比率,按照最优套期保值比例对CPPI投资组合中的风险资产部分进行套期保值。通过实证研究,运用沪深300股指期货套期保值能够在保证收益的条件下有效降低投资组合的风险。     

股票指数期货：工具与监管

本文从股票指数期货在金融交易中发挥的作用、股票指数期货交易的开设对股票市场波动性的影响、以及我国当前的股票市场交易制度与监管三个层面上对开设股票指数期货交易进行分析研究,并指出:就股票指数期货作为一种金融衍生工具而言,我国应该及早引入股票指数期货,以提高股票市场的运作效率。同时考虑到我国经济正在进行深层次的结构性调整,市场交易制度有其自身的特点,当前更应着重加强资本市场的制度建设,提高监管力度,为早日开设股票指数期货交易创造条件。     

沪深300股指期货动态套期保值比率模型估计及比较——基于修正的ECM-BGARCH(1,1)模型的实证研究

本文以沪深300股指期货的真实交易数据及沪深300指数为研究对象,在最小方差套期保值的基础上,建立了ECM-BGARCH(1,1)的沪深300股指期货对沪深300指数的动态套期保值模型。其具体特色是:与利用沪深300股指期货仿真交易数据相比,通过利用沪深300股指期货的真实数据得到的最优套期保值比率更具真实性;通过建立具有时变特征、含有自相关和条件异方差的动态BGARCH(1,1)模型,不但考虑了实证所用数据的实际特点,而且保证了套期保值比率预测的准确性;实证研究结果表明,该模型优于现有的套期保值模型。     

股指期货对中国股市的稳定作用研究：羊群效应视角

股市中羊群效应是股市投资者盲目跟风的非理性行为。严重的羊群行为会造成市场的"暴涨暴跌"现象。本文基于羊群效应测度模型,对2006-2014年的股市数据进行实证检验,研究发现沪深300股指期货的推出弱化了股市的羊群行为,对股市的平稳运行有很大的促进作用。相对于主板市场,股指期货的推出对中小板市场羊群行为的抑制作用较小。这一发现为股指期货的"稳定器"功能提供新的证据。     

基于波动效应与价格发现的期指仿真交易研究

沪深300股指期货仿真交易的推出,对我国现货市场的影响如何以及这种影响是否有利于现货效率的改进。首次采用修正的GARCH模型和向量误差修正模型(VEC)将股指期货推出后现货市场波动性的变化和股指期货与现货市场的价格发现功能结合起来进行对比研究。结果表明,期指仿真交易的推出对于现货市场效率的改进确实存在正面的影响。其引入在短期内加大了现货市场的波动,但这一波动正是市场信息流动加速的反映,因而提高了市场信息的传递效率。同时期货价格领先于现货价格,存在由期货市场到现货市场长期的单向因果关系,说明期货价格具有引导现货价格向均衡方向调整的功能,从而在经验上支持了股指期货市场的开放政策。     

基于高频数据的沪深300指数期货价格发现能力研究

从股指期货和现货对新信息的反应速度、新信息融入比率两个角度,研究了沪深300股指期货的价格发现能力。研究采用了沪深300指数期货和现货的1分钟高频数据进行实证分析,使用向量误差修正模型和脉冲响应函数分析的结果表明,股指期货市场对新信息的反映速度快于现货市场。使用I-S模型和P-T模型实证分析的结果表明,新信息主要通过沪深300指数期货市场进行反映。从新信息反映速度和融入比率两方面来看,沪深300指数期货市场的价格发现能力都要强于指数现货市场。     

一个考虑基差收敛性的最适保值比率模型——上期所铜期货卖空保值实证分析

本文针对商品期货市场在基差持续朝一个方向变动的情况下卖空保值风险大、成本高的重大现实问题，基于商品期货的持有成本理论，推导出具有普遍实用价值的考虑基差收敛性的动态最适保值比率模型。然后，综合应用时间序列分析和截面分析方法，在现货价格与到期期间恒定的利率调整基差间构建BV-GARCH模型，并利用BEKK形式的BV-GARCH模型，以上海期货交易所铜期货为实证对象，检验和比较了考虑与未考虑基差收敛性的最适保值比率模型的保值绩效，得出了有意义的具体结论。     

Some Recent Developments in Futures Hedging

The use of futures contracts as a hedging instrument has been the focus of much research. At the theoretical level, an optimal hedge strategy is traditionally based on the expected–utility maximization paradigm. A simplification of this paradigm leads to the minimum–variance criterion. Although this paradigm is quite well accepted, alternative approaches have been sought. At the empirical level, research on futures hedging has benefited from the recent developments in the econometrics literature. Much research has been done on improving the estimation of the optimal hedge ratio. As more is known about the statistical properties of financial time series, more sophisticated estimation methods are proposed. In this survey we review some recent developments in futures hedging. We delineate the theoretical underpinning of various methods and discuss the econometric implementation of the methods.     

股指期货的最优套期保值率实证研究——基于沪深300指数期货仿真交易视角

在分析和比较常用的几种股指期货最优套期保值比率确定模型的基础上,基于风险最小化模型框架,利用沪深300指数期货合约模拟运行以来的样本数据,通过最小二乘回归模型、向量自回归模型、误差修正模型以及广义自回归条件异方差模型四种估计方法,对其最优套期保值比率进行了实证测算和绩效比较,提出了相应的政策建议和投资策略。     

基于AIW-PSO小波神经网络的上证指数预测

针对小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的学习算法的不足,采用一种自适应惯性权重粒子群优化算法(Adaptive Inertia Weight Particle Swarm Optimization,AIW-PSO)作为小波神经网络的学习算法,建立AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数进行预测,并将预测结果传统小波神经网络模型比较。结果表明,AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数具有更好的预测效果。     

基于DFNN的金融股指预测及金融非线性系统辨识研究

针对证券市场内部结构的复杂性、外部因素的多变性,本文采用动态模糊神经网络（DFNN）进行金融股指预测。DFNN能够实现在线学习,并且参数估计与结构辨识同时进行;同时采用误差下降率（ERR）修剪技术,保证网络拓扑结构不会持续增长,避免了过拟合及过训练现象,确保了DFNN的泛化能力。本文以上证指数为例．通过与同样以高斯函数作为传递函数的RBF算法预测结果的比较和分析．表明DFNN预测上证指数的偏差较小,预测的方向准确性较高。通过DFNN模型提取的模糊规则对金融系统运行模式进行分析．为研究金融非线性系统辨识提供了启发性思路。