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基于马尔科夫机制转换模型的期现对冲研究

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针对金融市场上时间序列数据的非线性特征以及动态变化过程,采用两状态的马尔科夫机制转换模型,刻画市场不同状态之间的变化,依据最小方差准则,从预测的视角研究期现最优对冲比率.考虑到金融时序数据可能存在的厚尾特征,将误差项在三种不同分布假定(正态分布、t分布、GED分布)下的马尔科夫机制转换(MRS)对冲模型与1:1对冲模型、OLS对冲模型、ECM对冲模型以及GARCH对冲模型的对冲效果进行比较.通过对我国市场上交易较为活跃的沪深300指数期货、黄金期货主力合约与其相应现货的研究,发现,对沪深300指数样本数据,对冲效果表现最好的是MRS-Normal模型;对黄金样本数据,样本内对冲效果最好的是MRS-Normal模型,样本外对冲效果最好的则是GARCH模型.整体效果而言,带有机制转换的对冲模型无论在样本内还是样本外对冲效果均较为理想.

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来源
《第十届（2015）中国管理学年会》|2015年|1-16|共16页
会议地点合肥
作者
倪中新; 邱华;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

复旦管理学奖励基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 F832.51;
关键词
金融市场; 马尔科夫机制转换模型; 期现对冲率; 数值分析;

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