农产品期货价格波动特征分析——基于Beta-skew-t-EGARCH模型的实证分析

根据2008~2019年国内大豆、玉米、棉花、豆粕和白糖期货合约日收盘价格数据,通过建立基于Beta-skew-t-EGARCH模型研究了农产品期货价格波动规律,实证研究结果表明:农产品期货合约价格波动具有较强的持续性和聚集性且呈现出杠杆效应,并且在履约期前后价格剧烈波动。以玉米为例,从供求关系和物价指数2个方面分析了波动成因以及影响程度。从供给层面角度来看,种植面积的上升从源头推动了玉米产量的上涨,从而稳定了玉米价格;从需求层面角度来看,人口总数和人均GDP的增加扩大了玉米的需求量,促使了玉米价格持续上涨。因此,建议我国保持农产品种植面积的平稳,稳定农产品供给,同时,还要提高农产品价格市场监测和预警能力,并积极优化期货交易主体结构。

生猪价格波动特征分析——基于Beta-skew-t-EGARCH模型的实证分析

生猪产业收入是我国农业经济的主要收入,生猪价格的波动不仅牵动着生猪产业众多参与者的利益,对整个农业经济的健康发展和人民群众的幸福生活皆有重大影响。文章基于2017-2020年江苏、湖北和四川生猪现货价格数据,采用Beta-skew-t-EGARCH模型研究生猪价格波动规律及特征,结果表明:生猪现货价格波动具有较强的持续性和聚集性,且呈现出杠杆效应,在每年一季度价格剧烈波动。因此,建议生猪养殖向规模化发展,尽早推出相关期货品种以丰富和稳定生猪市场,加强对生猪价格市场监测和预警。

沪港通背景下沪港股市联动性研究

利用Beta-skew-t-EGARCH模型对沪港股市收益率序列进行波动建模,然后采用Copula函数分析"沪港通"实施前后沪港股市联动性变化情况。结果表明:"沪港通"的实施增强了沪港两市之间的联系,加快了两市之间的融合与一体化进程。从尾部相关系数均值来看,"沪港通"实施后,两市同步下跌的概率大于同步上涨的概率。而且,"沪港通"实施后两市场对波动冲击的响应在增强。

基于极值理论的沪深股市风险度量

选取了沪市和深市近10年的日收盘价数据,对上证综合指数和深证成分指数的日对数收益率进行风险度量研究。根据数据的尖峰、肥尾和非对称性等特征,在EGARCH模型和Beta-skew-t-EGARCH模型中加入极值理论的POT模型去刻画其尾部分布特征,对比了EGARCH-t模型、EGARCH-t-POT模型和Beta-skew-t-EGARCH-POT模型分别在95%和99%置信水平下的VaR值,并用返回检验来检验VaR的有效性。结果表明:Beta-skew-t-EGARCH模型能够很好地刻画金融时间序列的尖峰、肥尾特性和非对称性等特征;加入极值理论的POT模型有效提高了模型有效性。从总体来看,波动率模型和极值理论的结合能较好地刻画金融市场的风险。

基于DCC-GARCH模型的中日韩股票市场动态相关性研究——以中日韩自贸区谈判为视角

以中日韩自贸区谈判为视角,将1996年12月6日至2020年3月5日这个时间段划分为三个阶段,并以上证指数、日经225指数和韩国KOSPI指数为研究对象,通过beta-skew-t-EGARCH对股市指数波动率进行拟合,再用DCC-GARCH模型分析中日韩股市的动态相关性。在三个阶段中,旧消息对中日韩股市影响均大于新消息的影响,负面消息对每个国家股市影响均大于正面消息的影响;中国股市与其他两个国家股市的相关性的波动要更加稳定。投资者应把握股市相关性提升所带来的投资机会并合理分散风险,而市场监管者和政策制定者应制定相关政策,有效防范风险传播。

我国主产区玉米价格波动特征研究——基于农产品价格指数保险视角的分析

价格波动风险是我国农产品市场中的主要风险部分,对农业的影响日益增强,涉农主体的避险需求增大。农产品价格指数保险成为管控农产品市场风险的有效工具,很大限度地保障了涉农主体的收益稳定。价格指数保险的核心是设定理赔目标价格,是否合理设定目标价格直接决定价格指数保险能否顺利开展。本文基于2017-2020年吉林、辽宁、黑龙江等8个主产区玉米现货价格数据,采用Beta-skew-t-EGARCH模型研究玉米价格波动特征,结果发现:玉米现货价格波动具有较强的持续性和聚集性,推行玉米价格指数保险具有必要性。本文通过分析玉米价格波动的多项特征,提出积极开展玉米价格指数保险推广工作、利用玉米期货市场合理制定目标价格、转移玉米产业主体的价格风险等建议。

基于得分驱动模型的广东和湖北两省碳排放权交易市场波动特征研究

现有关于碳排放权价格波动特征方面的研究多采用GARCH族模型,但是常见GARCH模型中方差是关于过去收益率平方的线性模型,这使得方差对于极端数值往往响应过度且这样效应存续时间较长.针对这一问题,Harvey和Harvey&Sucarrat提出了得分驱动的模型构建思路.采用得分驱动的模型构建思路,利用Beta-skew t-EGARCH模型对广东和湖北两省碳排放权交易市场波动进行研究.使用单组分、双组分Beta-skew t-EGARCH模型和常用EGARCH模型对两组碳排放权收益率序列进行拟合,极大似然估计值和BIC值均表明单组分Beta-skew t-EGARCH模型的拟合效果更好.