國債期貨最優套期保值比率研究

Ⅰ 如何使用eviews利用ecm-garch模型計算最優套期保值比率，最好有完整圖文流程，我計算下來比率太大了

這個比較復雜的

Ⅱ 如何利用R或matlab計算二元GARCH模型下最優套期保值比率

在Matlab中，如果需要繪制出具有不同縱坐標標度的兩個圖形，可以使用plotyy函數，它能把具有不同量綱，不同數量級的兩個函數繪制在同一個坐標中，有利於圖形數據的對比分析。使用格式為：plotyy(x1,y1,x2,y2)x1,y1對應一條曲線，x2,y2對應另一條曲線。橫坐標的標度相同，縱坐標有兩個，左邊的對應x1,y1數據對，右邊的對應x2,y2。

Ⅲ 夏普條件下最優套期保值比率如何計算

套期保值比率的計算方法：國外： 一、 Johnson提出運用最小二乘法(OLS)將期貨與現貨價格的差分進 。行線性回歸以達到最小方差擬合。 二、 Ederington在此基礎上對小麥、玉米、債券等期貨合約運用OLS 。法估計套期保值比率,得出套期保值比率和套期保值績效隨套期保值期限的延長而增加的結論。 三 、Ghosh在對利用標准普爾500指數期貨為幾種股票組合進行套 。期保值的實證研究中發現,由於忽略了期貨和現貨價格之間可能存在的協整關系,從傳統的OLS模型中獲得的套期保值比率將被低估,提出運用誤差修正模型(ECM)估計最優套期保值比率。 四、 Cecchetti利用ARCH模型對美國國債期貨合約的效用最大動態 套期保值比率進行估計,發現套期保值比率隨著合約持有時間的變長而變得更高。 五、 Baillie和Myers通過考察商品期貨市場,發現與傳統的常數靜態 套期保值策略相比,基於GARCH模型的動態套期保值策略能夠改善套期保值的效果。 《基於中國市場的最優套期保值比率模型績效實證檢驗》 在過去四十多年的時間里，隨著金融市場和理論研究的不斷發展，傳統OLS最優套期保值比率確定模型越來越不符合金融市場的實際情況，隨著金融市場的復雜化和波動加劇，其套期保值績效日趨下降。因此，後續的研究者不斷地對其進行改進，並且不斷提出新的模型用於最優套期保值比率的研究。這一問題的研究發展過程有兩條主線： (1)在傳統OLS模型的框架內繼續研究並提出改進，主要有B一VAR模型、OLS一CI模型、ECM模型等，這類模型可以通過估計模型參 數直接得到最優套期保值比; (2)由單變數GARCH模型發展到各種復雜的多元GARCH模型，主要有VECH模型、BEKK模型、CCC常相關多元GARCH模型、DCC動態相關多元GARCH模型、Copula一GARCH模型等，這類模型主要是通過模型估計出方差一協方差矩陣或條件相關系數，然後再計算求出最優套期保值比率。

Ⅳ 關於基於VAR最優套期保值效率

VAR是假設價格的正太分布的離散程度呀

公式是Z值乘以標准差除以根號估計天數(其實就是Z值乘以標准誤)

假設股票的價格是100塊,標准差是5

那麼根據VAR值計算有99%的可能 10天內股票的價格落在100+/-2.33*5*根號10的區間內,也就是63.16到136.84之間

接著說期貨的邊際VAR值
期貨的模型是Z值乘以標准差乘以與市場的系統風險

其中市場的系統風險等於與系統的協方差除以方差

越分後得到除一個標准差

也就是Z值*標准差*系統風險=Z值*標准差*協方差/方差=Z值*協方差/標准差

不知道樓主看懂了沒...

不懂的話可以消息我 問我qq或者直接high我

Ⅳ 機構投資者運用國債期貨進行套期保值，首先要確定的是套期保值比率，其次是風險敞口。為什麼錯

以空頭套期保值為例，投資者准備將來某個時期賣出國債以變現，擔心到時候價格下跌而受損失，於是先賣出一筆期貨合約，屆時再買入等額期貨合約，以便對沖價格的不確定性。
感覺不需要知道您說得套期保值比率和風險敞口，也可以實現保值的目的唉。現在很多人做恆指，風險較小，還有期權，不需要操很多心。【網路：six one seven five five nine six there five
】

Ⅵ 套期保值比率

套期保值比例,即保值力度,指進行套期保值的現貨資產數量占總的現貨資產數量的比例。完全套期保值時,套期保值比例等於1;部分套期保值時,套期保值比例小於1。

Ⅶ 請問最優套期保值比率為什麼是對現貨資產價值變動求導為零求出來的，而不可以對期貨價值變動求導為零求出

套期保值就是通過期貨來對沖現貨波動的風險；
套期保值比率就是期貨的總價值比現貨合同的總價值；
即單位現貨合同價值的波動會引起期貨價值的波動；
函數中現貨合同價值的波動為自變數，期貨價值波動為因變數；
必須是對現貨波動的求導；