我国十年期国债期货的最优套期保值比率研究

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1、学校代码10125专业代码0202Z1硕士学位论文题目我国十年期国债期货的最优套期保值比率研究姓名牛耘专业金融工程研究方向证券投资分析所属学院财政金融学院指导教师杨秀昌二〇一八年六月九日UniversityCode10125MajorCode0202Z1ShanxiUniversityofFinance&EconomicsThesisforMaster’sDegreeTitleStudyontheoptimalhedgingratioofChinese10-yeartreasuryfuturesNameNiuYunMajorFinancialEngineeringRes

2、earchOrientationSecuritiesInvestmentSchoolFacultyofFinance&BankingTutorYangXiuchangJune9th,2018学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究所做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保管、使

3、用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权山西财经大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于保密□,不保密□。在年解密后适用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日山西财经大学硕士学位论文摘要随着利率市场化的不断推进,市场利率的波动越来越频繁,利率风险成为了我国国债面临的主要风险,而国债期货是管理利率风险的有效工具。我国于2013年9月推出了五年期国债期货,随之又于2

4、015年推出十年期国债期货,为投资者管理国债利率风险提供了更多的选择。投资者在进行套期保值操作时,建立与所持有现货头寸方向相反的一定比例的期货头寸来对冲现货价格波动的风险,期现货头寸的这一比率便是套保比率,通过一定的计量模型确定最优套期保值比率是国债期货套期保值的关键。论文首先系统梳理了国内外文献对于最优套期保值比率的确定方法,按所确定的套保比率是否随时间的变化而变化分为静态套保模型和动态套保模型,然后详细介绍了四种被广泛使用的最优套保比率确定模型:OLS、ECM、GARCH和Copula-GARCH模型,并阐述了套保绩效的评价方法。在此基础上分别选取了四个不同期限(3

5、-5年、5-7年、7-10年、10年以上)的中债全价国债指数、最廉可交割券和十年期国债期货的日收盘价作为样本,选定样本区间为2015年4月15日到2017年10月17日,其中2015年4月15日到2016年12月30日的407个数据为样本内数据,2017年1月3日到2017年10月17日的177个数据为样本外数据,用以上四种方法分别估计各现货的最优套期保值比率,接着用风险最小化和单位风险收益最大化两种方法从两个角度来对实证结果的套保绩效进行评价,比较分析得到套保效果最好的模型和最适合用十年期国债期货对冲利率风险的现货,最后用样本外数据来验证最优套保比率对未来的适用性。研

6、究结果表明,用风险最小化法进行绩效评价,则十年期国债期货对7-10年国债指数的套保效果最好,而用单位风险补偿最大化的方法进行绩效评价,十年期国债期货对5-7年国债指数的套保效果最好。对于五种现货,用风险最小法进行评价都有OLS模型最优,而用样本外数据验证Copula-GARCH模型是最优的;用单位风险补偿最大化进行评价对于样本内和样本外数据都有Copula-GARCH模型最具有优越性,OLS次之。Copula-GARCH预测的套保比率随时间的变化而变化是动态套保模型,OLS简单实用是静态套保模型,投资者1我国十年期国债期货最优套期保值比率研究在套保的过程中应根据自己对风

7、险和收益的态度选择合适的模型确定最优套期保值比率。关键词:国债期货,利率风险,最优套期保值比率,绩效评价2山西财经大学硕士学位论文ABSTRACTAsChina’smarket-orientedinterestrateprocesscontinuouslypushforward,thefluctuationofmarketinterestrateisbecomingmoreandmorefrequent.InterestrateriskhasbecomethemainriskfacedbyChinesenationaldebtmarket

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