引入跳跃与联跳强度的沪深300股指期货套期保值研究

考虑到资产收益的跳跃以及联跳行为给套期保值策略带来的挑战,利用沪深300股指期货与沪深300指数及其成分股的5分钟高频数据,识别现货跳跃、期货跳跃、期货-现货联跳以及成分股联跳,并用Hawkes过程估计相应跳跃强度与联跳强度,在基本的向量异质自回归(VecHAR)模型基础上提出引入跳跃强度与联跳强度的VecHAR-RVRCOV-CJ-JICI模型。实证表明,根据新模型构建的动态套期保值策略,相较于根据常用二元GARCH模型以及根据不考虑跳跃强度和联跳强度的VecHAR-RVRCOV-CJ模型构建的动态套期保值策略,具有更优的样本外套期保值绩效。因此引入跳跃强度与联跳强度可以有效改善对沪深300股指期货的动态套保。

基于日内跳跃识别方法的股指期货动态套期保值研究

金融指数及股指期货价格的跳跃行为影响其价格的基差,给动态套期保值带来了挑战。因此,进行更为精准的跳跃识别,并将其合理纳入套期保值模型,对于套保绩效的改进有重要意义。鉴于此,首先对基于高频数据的非参数日内跳跃检验方法进行改进,引入赋权标准偏差因子以消除日内效应的影响。然后采用对跳跃更为稳健的已实现离群加权方差估计连续波动,以改进跳跃估计方法。采用沪深300指数及其股指期货五分钟价格的实证表明,以引入跳跃的向量异质自回归模型为套期保值比率预测模型时,采用改进后日内跳跃识别方法比采用常用日跳跃识别方法,可以获得更优的样本内、外套保绩效。而上述两种方法的套保绩效,都明显优于常用二元GARCH类套期保值策略。