金融工程论文Word下载.docx

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修正误差模型

（**）

其中

误差修正模型（**）只是模型（*）的适当变形，这两模型是等价的。

与一般的修正误差模型比较

要建立的修正误差模型的简单形式为

ECM模型优劣：

优点：

考虑到s与f有协整关系时，EMC模型比OLS方法能更有效地对冲现货头寸的风险。

缺点：

还没有解决模型残差异方差问题。

期货套期保值比率绩效的评估

以空头期货套期保值为例，一个以1单位现货多头头寸和h个单位期货空头头寸的套期保值组合，组合价值和组合利润分别为：

，

因此，空头套期保值组合收益率为

空头套期保值（含多头）收益率的方差为

若这一方差小，说明经过套期保值后，收益率稳定，保值效果好。

3期货最优套期保值比率的实证研究

数据搜集和整理

1、搜集数据

期货合约在交割前两个月最活跃，使价格信息释放最为充分，更能反映期货合约的真实价值，所以中国企业多用距离交割月份较近的期货合约进行保值。

表1上海AL现货期货价格2006年4月3日至2007年4月13日数据

单位：

元/吨

序号

期货价

f

现货价s

1

19930

19640

81

18990

19200

161

20140

21420

2

20060

19900

82

18920

19140

162

20280

21380

3

20020

19680

83

19160

163

20270

21500

4

20010

19720

84

19100

19260

164

20320

21480

5

20620

20080

85

19120

19320

165

20560

6

20590

20100

86

166

20480

21440

7

20160

87

18540

167

20570

21460

8

20260

88

18500

168

20510

21370

9

20360

89

18460

18900

169

20650

10

20420

90

18620

19040

170

20550

11

20820

91

18680

19300

171

20290

21240

12

92

19000

19560

172

21360

13

21120

93

18790

173

20580

14

21300

94

18750

19500

174

20720

21400

15

20800

20700

95

18840

19540

175

20920

21430

16

96

19150

176

17

97

19270

19920

177

19960

18

21340

98

19180

178

19350

20950

19

21470

21200

99

179

19710

20

21280

100

180

19970

21020

21

22080

21640

101

181

19830

20980

22

21970

21680

102

19670

20900

182

19810

20860

23

22700

21960

103

20500

21900

183

19890

20760

24

23470

22940

104

20890

22800

184

19610

20640

25

23770

23820

105

20200

22500

185

19430

26

24180

23500

106

21660

186

19550

27

23120

107

187

28

22820

22400

108

19250

188

19700

29

21840

109

19530

20680

189

30

21720

21560

110

19290

190

19510

31

20840

20780

111

191

32

112

19410

20540

192

19620

33

21880

21800

113

19280

193

19570

34

21740

114

194

20250

35

21870

115

21000

195

36

116

21250

196

20000

37

21790

117

19480

197

19590

19880

38

21140

21180

118

21350

198

19950

39

119

20490

21650

199

19870

40

21080

120

200

41

121

201

44

20740

122

20150

21700

202

19760

43

123

203

19790

19780

20750

124

20310

204

19740

45

20240

125

20990

205

19770

46

20350

126

21320

206

19490

47

20170

127

207

19360

48

19440

128

21030

208

19600

49

129

209

50

20380

130

210

19580

51

19650

131

21260

211

19420

52

19800

19520

132

212

19340

53

133

21210

213

19240

54

19820

134

214

55

135

19850

215

19380

56

136

19910

20340

216

57

137

217

58

138

218

19370

59

139

20460

21550

219

60

140

20370

220

61

141

221

62

142

21600

222

63

143

20110

223

19390

64

144

21160

224

65

16460

145

20050

225

66

19400

146

20120

226

19190

67

19460

147

20880

227

68

148

228

69

19080

149

19860

229

70

19070

150

21050

230

71

19020

151

21150

231

19660

72

18800

152

232

73

18590

18910

153

233

74

18420

18400

154

234

75

18440

155

235

76

18520

156

236

77

18630

18600

157

19990

237

78

18650

18640

158

20300

238

79

18760

159

20180

239

80

18810

18860

160

240

2、建立Eviews工作文件

创建工作文件并输入数据

File\New\Workfile

因为数据是无观测日期的，所以选择Undated-or-irreqular栏：

start：

1；

end：

233，OK

手工输入数据

Quick\EmptyGroup

在Ser01输入s列数据；

在Ser02输入f列数据；

改变量名：

点击Ser01全选第一列，在命令栏输入s；

点击Ser02全选第二列，在命令栏输入f。

将文件保存命名为hr

运用单方程时间序列模型估计最优套期比

1、用OLS模型估计最优套期比

（1）建立S关于F的回归方程

DependentVariable:

S

Method:

LeastSquares

Date:

04/30/11Time:

20:

Sample:

1234

Includedobservations:

234

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.

C

F

R-squared

Meandependentvar

AdjustedR-squared

.dependentvar

.ofregression

Akaikeinfocriterion

Sumsquaredresid

+08

Schwarzcriterion

Loglikelihood

F-statistic

Durbin-Watsonstat

Prob（F-statistic）

图1S关于F回归方程

（1）

t=（）（）

p=（）（）

ft系数的p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

（1）系数显着，但模型精度R^2=离1较远，精度不太高。

而且不能排除模型

（1）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

（1）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。

（2）建立Δst关于Δft的回归方程

在工作文件窗口的命令区，生成差分序列，以及Δst，Δft序列：

GENRds=s-s（-1）

GENRdf=f-f（-1）

建立Δst与Δft的OLS简单回归模型

最小二乘估计的命令

OLS：

dscdf

DS

Sample（adjusted）:

2234

233afteradjustments

DF

图2ΔS关于ΔF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，重新定义方程：

dsdf

图3ΔS关于ΔF的回归方程（不含常数项）

t=（）

p=（）

Δft系数的p值接近0，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ΔS关于期货价差分ΔF回归模型得到的套期比是：

1）虽然这一模型系数显着，但模型精度R^2=，精度非常低。

而且也不能排除模型

（2）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），ΔS与ΔF在一定程度上满足模型

（2），不能保证在策略实施期（样本外）模型

（2）同样有效。

3）结论2与结论1相比，结论1是保证在保值策略实施前（建模的样本内），S与F在一定程度上满足模型

（1）；

结论2是保证在保值策略实施前（建模的样本内），ΔS与ΔF在一定程度上满足模型

（2）。

4）差分模型一般用于分析短期波动情况，所以模型

（2）在不顾伪回归下，也只用于动态套期保值。

2、用ECM模型估计最优套期比

（1）对f和s分别进行平衡性检验

在F页面上，选View\Correlogram\Level，滞后期空格处填写24（用234除以10近似）

Autocorrelation

PartialCorrelation

AC

PAC

Q-Stat

Prob

.|*******|

.|.|

.|******|

.|*|

.|*****|

*|.|