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我国农产品期货市场和有色金属期货市场基差风险的波动溢出效应和动态相关性研究

作　者: 陈平
导　师: 何宜庆
学　校: 南昌大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 农产品期货市场有色金属期货市场波动溢出效应动态相关性跨市场基差风险
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

我国期货市场发展至今,在社会经济运行中,市场功能得到了进一步改善,虽然也存在种种问题,但这些问题都能被克服和解决。随着我国经济建设的步伐的加快,我国期货市场的发展潜力不可估量。期货市场最重要也最基础的功能是套期保值,而基差是套期保值的基础,因此,研究商品期货市场基差的波动性和相关性,对套期保值者具有重要的意义。本文在一个较完整的框架内,运用VAR(K)-BEKK(1,1)-MGARCH模型(波动溢出模型)和ARMA(m,n)-DCC(1,1)-MGARCH模型(动态相关模型),研究了我国农产品期货市场基差风险、有色金属期货市场基差风险和这两个市场基差风险之间跨市场的波动溢出效应和动态相关性。从波动溢出效应来看,就农产品期货市场而言,小麦基差风险对棉花基差风险、棉花基差风险对大豆基差风险,这两种情况存在单向的波动溢出效应,说明农产品期货市场内部,郑州商品期货市场的信息流传导机制要强于大连商品期货市场；就有色金属期货市场而言,铜基差风险和铝基差风险之间存在双向的波动溢出效应、铝基差风险对锌基差风险存在单向的波动溢出效应,沪铜和沪铝期货是上海期货交易所最成熟的两个品种,其中铜和铝的消费量在世界上是排第一的,在国内,铜的消费量仅次于铝的消费量,所以铝和铜的基差的波动会对各种宏观因素和微观因素的变动更敏感。对于两个市场的基差风险的跨市场研究,得到的结论是有色金属期货市场综合基差风险对农产品期货市场基差风险存在单向的波动溢出效应,这和上海期货交易所地处上海有关,上海是全国的金融中心,与世界的金融市场联系紧密,而且铜铝期货上市交易早,在国际市场的成熟度很高,沪铜、沪铝与国际市场联动,上海SHME与纽约COMEX伦敦LME互为影响。从动态相关性来看,在样本期内,小麦基差风险和棉花基差风险、小麦基差风险和大豆基差风险,它们之间是常相关,相关系数是正负交替变化,它们之间的相关性较弱且不稳定；棉花基差风险和大豆基差风险、铜基差风险和铝基差风险,它们的相关系数是正常相关,不随时间而变化,前者的相关性很弱,平均只有0.079,后者的相关性较大,样本期内的均值是0.529；在铜基差风险和锌基差风险、锌基差风险和铝基差风险,它们的相关系数具有时变性,随时间而变化,它们在样本期内的相关系数均值都大于0.5,相关性较高。从拟合的结果我们知道,有色金属市场期货品种基差风险的相关性较高,说明有色金属市场期货品种价格走势趋同程度大,市场一体化程度高；而农产品期货市场则是相反的,市场分割大,这和我国有两个农产品期货市场有很大关联。对两个市场的跨市场的动态相关性,是运用主成分分析法建立农产品期货市场和有色金属期货市场的综合基差风险指标来进行研究,研究结论认为农产品期货市场和有色金属期货市场的基差风险间是常相关,且相关性较弱,在样本期的平均相关系数只有0.193,说明这两个市场间的一体化程度弱。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-6
目录  6-8
第一章引言  8-14
  1.1 选题背景与意义  8-9
  1.2 相关研究文献述评  9-12
    1.2.1 波动溢出效应文献述评  9-10
    1.2.2 动态相关性文献述评  10-11
    1.2.3 有关基差风险文献述评  11-12
  1.3 研究结构和创新  12-14
    1.3.1 研究结构  12-13
    1.3.2 论文的创新之处  13-14
第二章研究方法介绍  14-22
  2.1 ADF检验  14
  2.2 主成分分析  14-15
  2.3 向量自回归模型(VAR)  15-16
  2.4 BEKK(1,1)-MGARCH模型  16-19
    2.4.1 模型介绍  16-17
    2.4.2 波动溢出效应检验假设  17-18
    2.4.3 波动溢出效应检验方法(wald检验)  18-19
  2.5 DCC(1,1)-MGARCH模型  19-22
    2.5.1 模型介绍  19-20
    2.5.2 动态相关性检验  20-22
第三章我国农产品期货市场基差风险的波动溢出效应和动态相关性研究  22-34
  3.1 数据的来源与构造及样本的选取  22
  3.2 农产品基差的平稳性检验和相关性检验  22-23
  3.3 波动溢出效应分析与评价  23-28
    3.3.1 建立VAR模型  23-26
    3.3.2 三元BEKK(1,1)-MGARCH模型的拟合与分析  26-27
    3.3.3 波动溢出效应结论与评价  27-28
  3.4 动态相关性分析与评价  28-34
    3.4.1 单变量GARCH模型的建立和估计结果  28-30
    3.4.2 DCC(1,1)-MGARCH模型的拟合与分析  30-32
    3.4.3 动态相关性结论和评价  32-34
第四章我国有色金属期货市场基差风险的波动溢出效应和动态相关性研究  34-47
  4.1 数据的来源与构造及样本的选取  34
  4.2 有色金属基差的平稳性检验和相关性检验  34-35
  4.3 波动溢出效应分析与评价  35-41
    4.3.1 建立VAR模型  35-38
    4.3.2 二元BEKK(1,1)-MGARCH模型的拟合与分析  38-40
    4.3.3 波动溢出效应评价  40-41
  4.4 动态相关性分析与评价  41-47
    4.4.1 单变量GARCH模型的建立和估计结果  41-43
    4.4.2 DCC(1,1)-MGARCH模型的拟合与分析  43-45
    4.4.3 动态相关性评价  45-47
第五章我国农产品期货与金属期货基差风险跨市场波动溢出效应及动态相关性研究  47-56
  5.1 数据样本选取及构造  47
  5.2 基差综合指标的建立  47-49
  5.3 基差综合指标平稳性检验  49
  5.4 波动溢出效应分析与评价  49-53
    5.4.1 建立VAR模型  49-51
    5.4.2 模型的拟合与分析  51-52
    5.4.3 波动溢出效应评价  52-53
  5.5 动态相关性分析与评价  53-56
    5.5.1 单变量GARCH模型的建立和估计结果  53-54
    5.5.2 DCC(1,1)-MGARCH模型的拟合与分析  54-55
    5.5.3 动态相关性评价  55-56
第六章总结与展望  56-58
  6.1 研究结论  56
  6.2 展望  56-58
致谢  58-59
参考文献  59-62
硕士学位期间的研究成果  62

我国农产品期货市场和有色金属期货市场基差风险的波动溢出效应和动态相关性研究

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