基于FIEGARCH模型的我国黄金市场波动风险以及套期保值研究
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摘 要
全球黄金市场持续十几年之久的牛市终究没能够延续。多年来认为“黄金永
远不会贬值”的思维定势已被打破，重新审视黄金的金融属性具有必要性。
黄金市场的突变首先表现在价格以及收益率的大幅度波动。对于我国黄金现
货收益率序列，通过 R/S 分析法检验表明其存在显著的长记忆性效应；通过
EGARCH 模型和 GJR 模型的估计，表明其存在非对称效应。FIEGARCH 模型综合
考虑了时间序列的杠杆性和长记忆性特点，所以对其建立 FIEGARCH 模型，模型
估计结果验证了杠杆性和长记忆性的存在。
基于 FIEGARCH 模型的特点，本文接着构建了 FIEGARCH-GED-EVT-CVaR
风险测度模型对我国黄金现货市场的风险进行了研究。为了准确定量的选取阈值，
基于变点理论的斜率变点模型经常被学者运用到阈值的选取中。该方法的不足在
于对分段数据的回归是最小二乘法下的一元线性回归，在拟合数据曲线上误差较
大。为了克服这一缺陷，本文首次引入线性回归变点模型，在对分段数据的拟合
上采用更加精确的插值法，然后结合传统的平均超额函数法等方法实现了阈值的
精确选取。通过 FIEGARCH-GED-VaR 模型下的风险测度比较，表明 FIEGARCH-
GED 模型会高估市场风险，FIEGARCH-GED-EVT 模型度量风险效果更优。
黄金期货的套期保值功能为规避现货市场风险提供了有效的解决途径。研究
套期保值问题，最核心的在于准确的估计最优套期保值比率。传统的多元 GARCH
模型往往存在着“维数灾难”，且无法准确地刻画多元金融资产复杂的相依结构。
本文综合考虑期现货市场的非对称性与非线性相关性，最后建立了
Copula-FIEGARCH 模型，在风险最小化的目标下，估计我国黄金市场最优套期保
值比率：首先对黄金期货市场同样建立 FIEGARCH 模型，确定了期货和现货的边
际分布；然后根据期现货的二元直方图结构选择了正态 Copula 函数和 t-Copula 函
数来研究我国现货黄金与期货黄金的相关性。由于线性相关系数的缺陷，引入中
位数相关系数来计算套期保值比率。最后通过对套期保值效率的计算以及 Copula
函数的模型评价，表明在二元 t-Copula 模型下根据中位相关系数计算的套期保值
比可以兼顾成本与风险，所以其套期保值效果比较好。
关键词：FIEGARCH 模型 阈值 CVaR Copula 函数 极值理论
套期保值
ABSTRACT
A decade-long bull market is no longer able to continue in the global gold market
at all. Over the years people hold that gold is never devalued, but now this mindset has
been broken and it is necessary to re-examine the financial attributes of gold.
The great change of the gold market can be noticed from the great fluctuation in
the price and yield. According to R/S analysis method, the return series of spot gold in
China has a remarkable effect of long memory; based on the estimate of EGARCH
model and GJR model, it has a feature of asymmetry effect. As FIEGARCH model
takes into account both leverage and long memory of time series, it is set to study the
spot gold in China.The result that FIEGARCH model estimates testify the existence of
the leverage effect and long memory.
Based on the features of FIEGARCH model, this paper continually build the
FIEGARCH-GED-EVT-CVaR risk measurement model in order to conduct risk
research to China’s gold spot market. In order to select the threshold value accurately
and quantitatively, the slope change point model which is based on the change point
theory is often applied. But the lack of this method is that the segmented data regression
is linear fitting under the least square method.The error would be larger on the the curve
fitting process.To overcome this deficiency, this paper firstly put linear regression
change point model into use, and applies the more accurate interpolation method in
fitting the segement data. And then the threshold is selected accurately by combining
with the commonly used ways such as mean excess function. In conclusion, the
FIEGARCH-GED-EVT model has a better performance in risk measure in comparison
with the FIEGARCH-GED model, and the FIEGARCH-GED model can overestimate
the market risk.
The hedging function of the gold futures provides an effective solution to avoid the
risks in the spot market. The core point in the research of the hedging problem is to
accurately estimate the optimal hedging ratio. The traditional multivariate GARCH
model has the “Curse of Dimensionality”, and it can not accurately describe the
complicate dependency structure of the multivariate financial assets. This paper, taking
the asymmetary and the nonlinear correlation into consideration, builds the
Copula-FIEGARCH model and estimates the optimal hedging ratio of China’s gold
market under the minimum risk objective: firstly, by building the FIEGARCH model for
the gold futures market, the marginal distributions of futures and spot are guaranteed;
and then according to the bivariate histogram of futures and spots, normal Copula
function and t-Copula function are selected to research the correlation between the spot
gold and the futures gold. Since there are defects in the linear correlation coefficient, the
median correlation coefficient is introduced to calculate the hedge ratio. In the last part,
after the calculation of hedging efficient and evaluation of the Copula function model, it
is indicated that the hedging ratio, which is calculated according to the median relative
coefficient under the bivariate t-Copula model, can take both the cost and the risk into
account, so it has a better effect in hedging.
Key Word：FIEGARCH model,threshold value,CVaR,Copula function,
Extreme Value Theory, hedge model
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ..................................................... 1
1.1 选题背景 ................................................... 1
1.2 研究意义 ................................................... 2
1.3 本领域国内外研究现状综述 ................................... 2
1.3.1 波动理论 ............................................... 2
1.3.2 风险研究理论 ........................................... 4
1.3.3 套期保值理论 ........................................... 5
1.4 研究内容 ................................................... 7
第二章 我国黄金现货市场波动研究 .................................. 9
2.1 FIEGARCH 模型 ............................................... 9
2.2 数据选取与分析 ............................................ 10
2.2.1 数据选取与统计特征分析 ................................ 10
2.2.2 序列平稳性检验 ........................................ 11
2.2.3 均值方程的确定 ........................................ 11
2.2.4 收益率序列的杠杆性分析 ................................ 13
2.2.5 数据长记忆性检验 ...................................... 13
2.3 FIEGARCH 模型估计 .......................................... 15
2.4 本章总结与结论 ............................................ 17
第三章 我国黄金现货市场风险测度研究 ............................. 19
3.1 极值理论模型 .............................................. 19
3.2 标准残差序列的 POT 建模 .................................... 21
3.2.1 阈值的选取方法 ........................................ 21
3.2.2 线性回归变点模型 ...................................... 23
3.2.3 阈值的选取 ............................................ 24
3.2.4 广义帕累托分布的拟合 .................................. 24
3.3 极值理论下风险的计算 ...................................... 25
3.4 模型有效性检验 ............................................ 27
3.5 本章总结与结论 ............................................ 28
第四章 我国黄金期货市场套期保值功能实证研究 ..................... 30
4.1 Copula 理论 ................................................ 31
4.1.1 常用 Copula 函数 ....................................... 31
4.1.2 Copula 函数的相关性度量 ................................ 32
4.1.3 模型评价 .............................................. 33
4.2 黄金期货市场的数据特征分析 ................................ 34
4.2.1 数据选取与统计特征分析 ................................ 34
4.2.2 序列平稳性检验 ........................................ 35
4.2.3 均值方程的确定 ........................................ 36
4.2.4 收益率序列的杠杆性分析 ................................ 37
4.2.5 数据长记忆性检验 ...................................... 38
4.3 黄金期货市场 FIEGARCH 模型的建立与估计 ..................... 38
4.4 Copula-FIEGARCH 模型的建立 ................................. 39
4.5 不同模型套期保值比率的计算与绩效对比 ...................... 41
4.6 模型评价 .................................................. 43
4.7 本章总结与结论 ............................................ 44
第五章 本文的主要工作及后续工作展望 ............................. 45
5.1 本文的主要工作 ............................................ 45
5.2 本文的创新点 .............................................. 46
5.3 进一步研究的展望 .......................................... 47
参考文献 ........................................................ 48
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .................. 52
致 谢 .......................................................... 53
第一章 绪 论
1
第一章 绪 论
1.1 选题背景
随着世界经济、贸易和投资全球化进程的推进，国际金融格局发生了翻天覆
地的变化，跨国投资、资本流动越来越频繁，全球各金融市场之间的联动效应越
来越明显，潜在的金融风险也逐步增加。2008年爆发的美国次贷危机，对全球经
济造成了巨大影响——股市楼市双重受挫，众多知名金融企业倒闭破产，通货膨
胀压力增加，经济发展停滞，人们普遍对经济走向持悲观态度。在此经济环境下，
面对金融市场不断加剧的市场风险，投资者的投资避险需求越来越高。而黄金特
有的商品属性和货币属性决定了它具有较好的保值增值避险功能，所以投资者纷
纷把眼光转向黄金市场。大量的避险和闲置资本涌入黄金市场，多头力量的支撑
使得黄金市场甚至相关的整个贵金属市场都呈现出了空前的坚挺姿态。黄金市场
价格开始凶猛上涨，频频创造历史新高纪录，曾于2011年9月上涨到1920.30美元每
盎司的历史最高价位，较2008年初涨幅达222.5%。黄金市场的牛市行情使黄金理
所应当的成为了投资者规避风险、制定风险管理组合的投资工具。
黄金是兼具商品属性和货币属性的特殊产品，也是唯一能够跨越地域、语言、
民族、经济、文化的障碍被全球公认的货币资产。黄金由于具有良好的流通性和
不可替代的保值增值避险功能，黄金储备的质量对国家经济安全稳健发展具有重
要的作用。2008年全球金融危机以来，黄金的避险功能日益凸显，其财富储备的
战略地位得到世界各国的重视，各国央行也竞相购入黄金增持储备量。
由于实体经济的萧条和证券市场的不景气，黄金的良好表现促使黄金及其相
关产品的投资需求和消费需求持续上涨，带动实体投资和消费的增长。黄金过去
一直被当做安全的“避风港”，但现在这个说法却遭到了市场的否定。随着世界主
要经济体的经济形势逐步好转，尤其是美国经济的持续回暖，各主要经济体逐步
撤出非常规的量化宽松货币政策，国际资本也在悄然持续的流出金银市场，这些
都为国际金银震荡走低的趋势埋下了伏笔。从2013年4月开始，亚洲国家刮起了一
股黄金抢购热潮。黄金价格在2013年6月27日，更是三年来首次跌破1200美元每盎
司。国际金价的风云突变导致国内金价也跟着大幅跳水。黄金价格的突然大跌，
强烈地刺激了实物黄金的消费市场，这在一定程度上减缓了黄金的下跌速度。但
随着消费需求的满足，黄金价格的继续下跌已是必然。金价的持续下滑，也导致
国际投资界对黄金市场越来越悲观。在黄金投资越来越热的今天，面对价格下跌
的黄金，很多大众投资者都有投资购买黄金的冲动。但面对持续低迷的黄金市场，
投资黄金是否依然合适，投资购买风险有多大，怎样配置自己的投资组合尽可能
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作者：侯斌
分类：高等教育资料
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大小：2.58MB
格式：PDF
时间：2025-01-09
