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1、实验课安排,时间：第13-15周（5月20日、5月27日、6月3日，每周一上午8:30-11:45）8:30-10:00（1、2、3班）10:15-11:45（4、5、6班）地点：经济与管理学院A324,内容：1、期货最优套期保值比率的估计2、期货市场价格形成机制实证研究3、二叉树期权定价模型教材：衍生金融工具实验教程主编：彭红枫 武汉大学出版社,实验要求,讲解实验理论基础、实验目的、实验过程利用事先准备好的数据进行操作上交实验报告（2013年6月30日前，姓名、学号）,实验报告的写法：,实验名称（例如：期货最优套期保值比率的估计）理论基础实验目的及方法实验过程,实验一：期货最优套期保值比率的
2、估计,套期保值的理论基础实验目的及方法实验过程,一、套期保值的理论基础,（一）套期保值比率的概述定义套期保值比 为期货头寸与现货头寸如果保值者的目的是最大限度的降低风险，那么最优套期保值策略就应该是让套保者在套保期间内的头寸价值变化最小，也就是利用我们如下所说的头寸组合最小方差策略。,最小方差套期保值比率公式的证明,假设将在t2时刻卖出NA单位资产，在t1时刻考虑相应的套期保值策略，策略是卖出基于NF单位类似资产的期货合约。以h表示的套期保值比率率为：,总损益：即：其中：S1和S2分别表示t1和t2时刻的资产价格，F1和F2分别为t1和t2时刻的期货价格，用套期保值比率代入：,当 的方差最小时
3、，Y的方差也被最小化。 的方差是：求一阶导数并令其等于零，可得最小方差套期保值比率为：,（二）计算期货套期保值比率的相关模型虽然上述的介绍中的 可以求解最优套期保值比，但其操作性不强，其先要分别求三个量然后再计算，显然误差较大，现在已经出现了很多关于求解最优套期保值比率的时间序列模型。,1、简单回归模型（OLS）,考虑现货价格的变动（S）和期货价格变动（F）的线性回归关系，即建立：其中C为常数项， 为回归方程的残差。问题：（1）平稳性（2）序列自相关（3）异方差,2、误差修正模型（ECM）,在计量分析中，若两个时间序列之间存在协整关系，那么传统的OLS的估计量将是有偏的。在期货价格和现货价格序
4、列之间存在协整关系的条件下得到的“最优”套期保值比率将不是最优的，而存在一定的偏误。Ghosh（1993）通过实证发现：当不恰当地忽略协整关系时，所计算出的套期保值比率将小于最优值。,Lien & Luo（1993）认为，若现货和期货价格序列之间存在协整关系，那么，最优套期保值比率可以根据以下两步来估计。第一步，对下式进行协整回归： 第二步，估计以下误差修正模型：上式中 的OLS估计量 即为最优套期保值比率 。Chou、 Fan& Lee (1996)将第二步的误差修正模型改为：,3、 ECM-BGARCH 模型,考虑时变方差为此我们要估计最优套期保值比率h=COV(S,F)/VAR(F)，需
5、要建立二元GARCH(B-GARCH)模型。在这里我们采用。下面我们分别采用常数二元GARCH模型和DBEKK二元GARCH模型给出ECM-B-GARCH方法下估计最优套期保值比率的模型。,均值方程：方差方程：,（三）期货套期保值比率绩效的评估,对于不同方法计算出的最优套期保值比率 ，我们可以通过上式来对它们各自套期保值的保值效果进行分析，具体操作将在后面实验中给出。,二、实验目的及方法,（一）实验目的利用上述理论模型估计中国期货交易所交易的期货合约的最优套期保值比率并对保值效果进行绩效评估，说明期货套期保值在经济生活中的重要作用，并找出绩效评估最佳的套期保值比率模型。,（二）实验方法在实验过
6、程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理论基础模型进行建立模型以得到最优套期保值比率系数，其中涉及时间序列分析中的方法有：模型参数估计，参数的显著性检验，变量平稳性检验（含单位根检验），回归残差项的ARCH效应检验等。这些过程都将在EVIEWS软件中进行，因此EVIEWS软件的使用方法也是我们重要的实验方法。,三、实验过程,数据的搜集和整理利用Eviews估计最优套期保值比率对利用最小方差套期比的套保组合进行绩效评估,实验二 期货市场价格形成机制实证研究,期货价格形成机制理论及实证基础实验目的及方法实验过程,一、期货价格形成机制理论及实证基础,（一）理论概述持有成本理论均衡
7、价格理论理性预期价格理论市场有效性理论,1、持有成本理论,期货价格等于当前的现货价格加上持有成本仓储成本理论认为持有成本主要是储存成本，包括:仓储费用、维护保管费用、财务支出、数量消耗、质量损耗和汇率风险等倒挂理论：延期的购买行为与销售行为必然面对着现货贴水或期货贴水二者之一的情况，从而产生了卖方付给买方的交割延期费或者买方付给卖方的延期交割费,2、均衡价格理论,均衡价格理论假定一个完全市场，具有完全信息状态，在连续、公开的交易中，期货市场将获得均衡价格。商品期货价格由以下几部分构成:即期商品价格、生产期内生产费用变动、生产期内商业费用变动,3、理性价格预期,理性预期学派的商品期货价格理论主要
8、是论述期货价格形成及其与现货价格之间的联系。通过运用各种实证分析手段建立的理性预期的期货价格模型，都是在传统预期理论的基础上加上一个理性预期因素，如政局变化、经济形势、投机心理、大户操纵、持有成本、偶然事件等,（二）实证研究成果,华仁海（2003）运用Johansen协整检验、误差修正模型、冲出反应分析、方差分解分析了上海期货交易所铜、铝和橡胶的期货和现货价格之间的关系。研究发现三个期货品种的期货价格和现货价格之间存在着长期的均衡关系，而且期货和现货价格之间相互影响、相互作用。但是在期货价格发现功能中期货市场处于主导作用。,王骏、刘亚清（2007）基于VAR模型对2006年1月9日2007年4
9、月30日大连豆油期货价格、大连四级豆油现货价格、广州四级豆油现货价格的价格进行了协整分析和Granger因果检验，结果表明，期货价格和两个现货价格之间都存在长期均衡关系。,除现货价格以外的其它因素,Zapata(1995)利用Jonansen检验，考察了19801989年间芝加哥玉米和达到的现货价格、期货价格和利率之间的关系，发现玉米的现货价格、期货价格和利率变动是一致的。Sadorsky(2000)研究发现原油、燃料油、无铅汽油的期货价格与汇率交易加权指数存在长期均衡关系。,（三）期货价格形成机制理论实证研究方法,平稳性检验 协整检验误差修正模型脉冲响应与方差分解,二、实验目的及方法,本实验
10、的目的是利用上述方法来研究期货价格形成机制，以期对期货的价格决定理论有感性的认识，也为今后进一步提升中国在世界大宗商品领域的影响力，争取我国掌握全球大宗商品的定价权，使我国成为全球大宗商品的信息中心、交易中心和价格中心，有效维护我国的经济和金融安全打下研究基础。,在实验过程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理论研究中国期货价格的形成机制，其中涉及时间序列分析中的方法有：平稳性检验、协整检验、误差修正模型、方差分解模型和脉冲相应函数等方法。实验所使用的软件为EVIEWS。,三、实验过程,数据的搜集和整理期货价格的形成机制实证研究（1）两个变量E-G两步法（2）多个变量建立V
11、AR模型Johansen 协整检验误差修正模型Granger因果检验脉冲响应与方差分解,实验三 中国期货市场GARCH效应研究,GARCH理论基础实验目的及方法实验过程,问题的背景,在经典线性回归模型（CLRM）中，很重要的一个假定条件是回归模型的残差是同方差的，该假定保证了回归系数的无偏性、有效性及一致性。然而在现实中，同方差的假定是很难满足的，特别是在金融市场中。,大多数研究表明，金融时间序列具有如下特征：（1）波动率聚族: 金融时间序列的波动性存在明显的聚集性。（2）尖峰后尾态:与正态分布相比，金融时间序列的实际分布的尾部更厚，峰度要更高。（3）杠杆效应:金融资产价格与其波动性之间存在着
12、负相关关系（Black，1976），利空消息要比利好消息导致更大的条件方差。,ARCH模型,xt = 0 + 1 xt -1 + 2 xt -2 + + p xt - p + ut (1-1)t2 = E(ut2) = 0 + 1 ut -1 2 + 2 ut -22 + + q ut - q2 (1-2)则称ut 服从q阶的ARCH过程，记作ut ARCH (q)。其中(1-1) 式称作均值方程，(1-2) 式称作ARCH方程。,GARCH模型,ARCH (q) 模型 (1-2) 是关于t2的分布滞后模型。为避免ut2的滞后项过多，可采用加入t2的滞后项的方法（回忆可逆性概念）。对于(1-2
13、) 式，可给出如下形式， t2 = 0 + 1 ut 1 2 + 1 t -12 (1-9)此模型称为广义自回归条件异方差模型，用GARCH (1, 1) 表示。其中ut 1称为ARCH项，t -1称为GARCH项。,实验目的及方法,一、实验目的利用上述理论模型估计中国期货市场各期货品种的收益率及方差，一方面了解期货收益率及波动率的基本特征，对期货价格和收益率有更感性的认识；另一方面，通过实际数据进一步熟悉各类GARCH模型的表达式及用途。同时帮助读者熟悉EVIEWS软件的操作，使读者能用中国金融市场的数据分析解决实际的金融问题。,二、实验方法在实验过程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理论基础模型进行建立模型，来估计均值方程和GARCH方程，其中涉及时间序列分析中的方法有：模型参数估计，参数的显著性检验，自相关检验，回归残差项的ARCH效应检验等。这些过程都将在EVIEWS软件中进行。,实验过程,数据的搜集和整理GARCH效应实证检验计算对数收益率统计性描述平稳性检验ARCH模型的建立与估计,
