外汇市场套期保值的LPM模型研究.pdf

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1、外汇市场套期保值的LPM模型研究LPMModelfortheHedgingofForeignCurrencyMarket专业名称:金融学申请人姓名:陈健平导师姓名:梁建峰讲师答辩委主席:委员: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。对本文的研究作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:能诞午日期:岣年【月弓D日学位论文使用授权声明本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文

2、的规定,即:学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版,有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查阅,有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索,可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。学位论文作者签名:甏驶予师签名:日期:如毋年上,El弓汐日日期:--,。7年孑月弓pEt外汇市场套期保值的LPM模型研究专业:金融学硕士生:陈健平指导老师:梁建峰摘要随着人民币的升值,利用外汇衍生品进行套期保值对汇率风险加以管理控制,成为我国企业进行JxL险管理的重要课题。本文研究人民币外汇衍生品市场套期保值方法,分析比较远期市场和

3、NDF市场的有效性,为企业的汇率风险管理提供理论方法指引。风险的下偏距(LPM,LowerPartialMoment)被认为是风险测度的一种较好的方法。但是,在现实中运用LPM计量套期保值的下方JxL险的时候,会遇到收益序列的联合分布不确定的情况,给LPM方法应用带来困难。本文突破对收益序列的联合分布加以正态分布的传统做法,通过对市场收益序列数据进行检验和模拟,运用GARCH模型找出它们的边缘分布,并通过Copula方法得到它们的联合分布状况,从而解决了LPM模型中因联合分布函数不确定所带来的计算和研究困难。接着,在最小化下方风险的条件下,运用R统计软件分别计算出了在人民币远期市场

4、和在NDF市场的最优套期比率。最后,我们通过H指标比较了LPM模型在远期市场与NDF市场进行套期保值的绩效,通过R/SV指标比较了LPM模型与传统均值一方差模型计算最优套期比率的优劣。通过实证研究,本文得出下面几个重要结论:(1)即期一远期、即期—-NDF收益序列具有对称的相关关系。(2)在样本期间内,运用LPM模型对即期头寸进行套期保值,NDF市场的绩效要比远期市场的好。(3)在相同的历史持有期间,LPM模型计算出来的每单位风险所得到的报酬会比均值一方差的高。而在相同的模拟期间,LPM模型的绩效与均值一方差的绩效在人民币远期市场与NDF市场中各有优势。关键词:LPM模型边缘分布联

5、合分布Copula函数绩效指标LPMModelfortheHedgingofForeignCurrencyMarketMajor:FinanceName:ChenJianpingSupervisor:LiangJianfengAbstractWiththeappreciationofRMB,hedgingwiththecurrencyderivativesbecomesmoreandmoreimportantinmanagingthefinancialrisk.InordertofindoutefficientmethodstocontroltheexchangeriskofRMB

6、,weinvestigatethehedgingmodelofinthispaper.Thetheoryisconsideredasagoodmethodintheriskmeasurement.However,therearelimitationsinapplyingtheforthedownsideriskofhedging,astheuniteddistributionofthereturnseriesisnotwelldefined.Inthispaper,insteadofassumingtheuniteddistributionoftworeturnseriesasdo

7、neinliteratures,weconsidertherealdistributionofreturnseriesontheforwardandNDFmarketsbysimulation.First,wefindouttheirmarginaldistributionsand“link’’theiruntieddistributionbyusingGARCHmodelandCopulamethod.Second,formulationoftheoptimalhe

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