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> 三种模型的动态避险比率估计结果
三种模型的动态避险比率估计结果
图片来源:
魏宇,赖晓东,余江.
沪深300股指期货日内避险模型及效率研究 ,
管理科学学报, 2013 (03).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
比较图
比率估计
动态
比率
所属学科:
数学
宏观经济管理与可持续发展
金融
证券
投资
图片上下文:
货相关度具有较为频繁的“相对峰值”出现.这说明通过这两种模型导出的现货和期货相关度的时变特征更加明显,其对金融市场相关信息到来的反应更加灵敏.而动态SJC模型导出的时变相依系数的“相对峰值”出现频率不高,说明其对市场信息到来的反应灵敏度可能较低.图1三种模型的动态相关(相依)系数
....
估计结果Fig.1Dynamicdependencesestimatedbythreemodels3.2时变避险比率的比较图2则是基于上述3种模型的动态避险比率(MVHR)估计结果.作为对照,也展示了OLS的静态避险比率,如图中水平横线所示.图2三种模型的动态避险比率估计结果Fig.2Dynamichedgeratioestimatedbythreemodels与图1类似,从图2中仍然可以发现,DCC-MVGARCH和动态NormalCopula的避险比率结果比较接近,而动态SJC则得到了相对较低的避险比率.这也就是说,相对于SJC模型,如需对同样数量的沪深300股指现货避险的话,前两种模型的避险操作需要使用更多数量的期货合约.另外,DCC-MVGARCH和动态NormalCopula模型的避险比率结果围绕OLS避险比率上下波动,而动态SJC模型的避险比率则基本上都低于OLS的避险比率.由于OLS的避险比率可以看做是“平均”(average)或“非条件”(unconditional)的避险比率[19],因此,这或许说明了DCC-MVGARCH和动态NormalCopula模型估计的避险比率更加符合实际,而动态SJC模型则有第3期魏宇等:沪深300股指期货日内避险模型及效率研究—35—
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