铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言
套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。
因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。
2 实证研究
2.1数据搜集与整理
由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。
表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据
序
号现货 S 期货 F 序
号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F
2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比
2.2.1用OLS模型估计最优套期比
建立S关于F的回归方程：
Dependent Variable: S
Method: Least Squares
Date: 06/14/12 Time: 20:36
Sample: 1 242
Included observations: 242
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000
C 5358.104 695.8423 7.700170 0.0000
R-squared 0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375
S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392
Sum squared resid Schwarz criterion 15.42275
Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820
Durbin-Watson stat 0.115910 Prob(F-statistic) 0.000000
图1 S关于F回归方程
得回归方程：
f系数的p值接近0，回归系数是显着的。回归结果得到每单位现货用0.652882 t
单位期货进行空头保值，即最优套期比是0.652882。
结论1：由现货价S关于期货价F回归模型得到的套期比是0.652882。
R 离1较远，精度不太高。
评价：1）虽然模型系数显着，但是模型精度20.480612
所以不能排除此模型是伪回归。
2）这一结论只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），模型在一定程度上是有效的，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效，所以使用这一结论进行套期保值需要注意到这些情况。
建立t s ?关于t f ?的回归方程：
Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:02 Sample(adjusted): 2 242
Included observations: 241 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF -0.053788 0.043371 -1.240160 0.2161 C
1.199265
8.024898
0.149443
0.8813 R-squared
0.006394 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.002237 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression 124.5751 Akaike info criterion 12.49596 Sum squared resid 3709033. Schwarz criterion 12.52488 Log likelihood -1503.763 F-statistic 1.537998 Durbin-Watson stat
1.683643 Prob(F-statistic)
0.216132
图2 t s ?关于t f ?的回归方程（含常数项）
常数项概率很大，接受常数为0的假设，重新定义回归方程：
Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:04 Sample(adjusted): 2 242
Included observations: 241 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF
-0.053844
0.043281
-1.244051
0.2147 R-squared
0.006301 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.006301 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression 124.3212 Akaike info criterion 12.48775 Sum squared resid 3709380. Schwarz criterion 12.50221 Log likelihood
-1503.774 Durbin-Watson stat
1.683486
图3 t s ?关于t f ?的回归方程（不含常数项）
得回归结果：
t f ?系数的p 值小，回归系数是显着的，但每单位现货用-0.053844单位期货进行
空头保值，即最优套期比是-0.053844。
可见，分别用套期比公式得到有结果k 是不同的：
652882.0*1==f s sf
k σσρ，053844.0*
2-==????f
s f s k σσρ 结论2：由现货价差分t s ?关于期货价差分t f ?回归模型得到的套期比是-0.053844。 评价：
1）虽然这一模型系数显着，但模型精度20.006301R =，精度非常低。而且也不能排除模型是伪回归。
2）结论2只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），t s ?与t f ?在一定程度上满足此模型，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效。
3）差分模型一般用于分析短期波动情况，所以此模型在不顾伪回归下，也只用于动态套期保值。
2.2.2用ECM 模型估计最优套期比
（1）对F 和S 分别进行平衡性检验，如图：
Date: 06/14/12 Time: 21:28 Sample: 1 242
Included observations: 242
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob .|*******| .|*******| 1 0.968 0.968 229.37 0.000 .|*******| .|* | 2 0.941 0.076 447.25 0.000 .|*******| .|* | 3 0.919
0.066
655.94 0.000 .|*******| .|. | 4 0.894 -0.045 854.27 0.000 .|*******| .|. | 5 0.869 -0.021 1042.3 0.000 .|****** | .|. | 6 0.841 -0.054 1219.4 0.000 .|****** | .|. | 7 0.815 -0.006 1386.2 0.000 .|****** | .|. | 8 0.790 0.011 1543.7 0.000 .|****** |
.|. |
9
0.768
0.035
1693.1
0.000
.|****** | .|. | 10 0.744 -0.025 1833.9 0.000 .|****** | .|. | 11 0.721
0.005
1966.9 0.000 .|***** | .|. | 12 0.698 -0.025 2092.0 0.000 .|***** | .|. | 13 0.676 0.009 2209.9 0.000 .|***** | .|. | 14 0.658 0.045 2322.0 0.000 .|***** | .|. | 15 0.643
0.049
2429.5 0.000 .|***** | *|. | 16 0.622 -0.082 2530.4 0.000 .|***** | .|. | 17 0.606 0.059 2626.8 0.000 .|***** | .|. | 18 0.594 0.050 2719.9 0.000 .|**** | .|. | 19 0.585
0.061
2810.6 0.000 .|**** | .|. | 20 0.573 -0.048 2897.9 0.000 .|**** | *|. | 21 0.557 -0.070 2980.7 0.000 .|**** | .|. | 22 0.540 -0.045 3058.9 0.000 .|**** | .|. | 23 0.522 -0.043 3132.4 0.000 .|**** | .|. | 24 0.507 0.040 3202.1 0.000 .|**** |
.|* |
25
0.496
0.076
3269.2
0.000
图4 F 序列相关分析图
从图4的F 序列自相关系数（AC ）没有很快趋近0，说明序列F 是非平稳的。 又因为期货价格往往有一定的趋势和截距，所以对ADF 单位根检验时，选择同时具有趋势项和常数项的模型。滞后项p 要精确确定就是AIC 准则，粗略确定由系统默认。
由上面分析，选择模型
进行单位检验，假设0:0=δH ；备择假设0:1<δH 。
ADF Test Statistic
-1.803424
1% Critical Value* -3.9993 5% Critical Value -3.4297 10% Critical Value
-3.1381
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(F) Method: Least Squares
Date: 06/14/12 Time: 21:35 Sample(adjusted): 2 242
Included observations: 241 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
F(-1) -0.028464 0.015784 -1.803424 0.0726
C 440.3672 256.9245 1.713995 0.0878
@TREND(1) 0.078545 0.176776 0.444317 0.6572
R-squared 0.017051 Mean dependent var -1.618257 Adjusted R-squared 0.008791 S.D. dependent var 185.4052
S.E. of regression 184.5885 Akaike info criterion 13.28650
Sum squared resid 8109351. Schwarz criterion 13.32988
Log likelihood -1598.024 F-statistic 2.064217
Durbin-Watson stat 2.242207 Prob(F-statistic) 0.129184
图5 F序列单位根检验
期货价格F序列的ADF检验统计量观察值为 1.803424
t=-，比概率1%、5%和10%对应的三个临界值都大。所以这次ADF检验接受F非平稳的原假设，即认为F是非平稳的。
对F序列一次差分进行ADF检验：
ADF Test Statistic -17.92129 1% Critical Value* -3.9994
5% Critical Value -3.4297
10% Critical Value -3.1381
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(F,2)
Method: Least Squares
Date: 06/14/12 Time: 21:41
Sample(adjusted): 3 242
Included observations: 240 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(F(-1)) -1.144400 0.063857 -17.92129 0.0000
C -29.44422 23.89626 -1.232169 0.2191
@TREND(1) 0.216671 0.170886 1.267929 0.2061
R-squared
0.575429 Mean dependent var -1.187500 Adjusted R-squared 0.571846 S.D. dependent var 279.8007 S.E. of regression 183.0833 Akaike info criterion 13.27018 Sum squared resid 7944118. Schwarz criterion 13.31369 Log likelihood -1589.422 F-statistic 160.6054 Durbin-Watson stat
2.050737 Prob(F-statistic)
0.000000
图6 F 序列一次差分单位根检验
从图6看到，期货价格F 一次差分序列的ADF 检验统计量观察值为17.92129t =-，比概率1%、5%和10%对应的三个临界值都小。所以这次ADF 检验拒绝F 一次差分序列非平稳的原假设。即认为F 一次差分序列是平稳的。
所以~(0)t f I ?，因此~(1)F I 。同理检验得到~(0)t s I ?，因此~(1)S I 。 （2）进行F 和S 的协整检验
由于F 和S 都是一阶单整的，满足协整检验的前提。由前面已用OLS 方法建立了S 关于F 的回归方程：
根据协整检验要求，还要检验残差是否平稳。观察如下：
ADF Test Statistic
-7.737753
1% Critical Value* -2.5743 5% Critical Value -1.9410 10% Critical Value
-1.6164
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(E) Method: Least Squares
Date: 06/14/12 Time: 21:53 Sample(adjusted): 8 242
Included observations: 235 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. E(-1) -1.235049 0.159613 -7.737753 0.0000 D(E(-1))
0.192346
0.140511
1.368906
0.1724
D(E(-2)) 0.054457 0.120131 0.453313 0.6508
D(E(-3)) 0.058928 0.091245 0.645815 0.5190
D(E(-4)) 0.044828 0.061987 0.723186 0.4703
R-squared 0.532768 Mean dependent var -0.725530
Adjusted R-squared 0.524643 S.D. dependent var 248.2038
S.E. of regression 171.1270 Akaike info criterion 13.14374
Sum squared resid 6735423. Schwarz criterion 13.21734
Log likelihood -1539.389 Durbin-Watson stat 1.902889
图7 S关于F协整回归残差的单位根检验
从图7看到，S关于F协整回归残差的ADF检验统计量观察值为7.737753
t=-，比概率1%，5%、10%对应的两个临界值都小。ADF检验得到拒绝残差序列非平稳的原假设。即认残差序列是平稳的，即残差~(0)
e I。
（3）建立误差修正模型
由以上可知，S与F序列存在协整关系。建立误差修正模型可分析向长期均衡状态调整的非均衡动态调整过程。
原来协整模型形式如下：
变成为误差修正模型
其中
要建立的修正误差模型的简单形式为
最小二乘估计命令建立修正误差模型OLS：DS C DF E(-1)
得到回归结果为：
Dependent Variable: DS
Method: Least Squares
Date: 06/14/12 Time: 22:03
Sample(adjusted): 4 242
Included observations: 239 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DF -0.068426 0.045693 -1.497497 0.1356
E(-1) -0.066218 0.045205 -1.464829 0.1443
C 1.050926 8.076190 0.130126 0.8966
R-squared 0.015239 Mean dependent var 1.422594
Adjusted R-squared 0.006894 S.D. dependent var 125.2278
S.E. of regression 124.7954 Akaike info criterion 12.50370
Sum squared resid 3675439. Schwarz criterion 12.54734
Log likelihood -1491.192 F-statistic 1.826047
Durbin-Watson stat 1.693248 Prob(F-statistic) 0.163317
图8 修正误差模型输出结果（包含常数）
从图8的结果得到，常数非常不显着，所以省去常数项，重新定义方程如下：Dependent Variable: DS
Method: Least Squares
Date: 06/14/12 Time: 22:05
Sample(adjusted): 4 242
Included observations: 239 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DF -0.068609 0.045577 -1.505354 0.1336
E(-1) -0.066254 0.045111 -1.468694 0.1432
R-squared 0.015168 Mean dependent var 1.422594
Adjusted R-squared 0.011013 S.D. dependent var 125.2278
S.E. of regression 124.5363 Akaike info criterion 12.49540
Sum squared resid 3675703. Schwarz criterion 12.52450
Log likelihood -1491.201 Durbin-Watson stat 1.693095
图9修正误差模型输出结果（不包含常数）
由图9得到所要建ECM为：
从F统计量看出该方程整体上系数是显着的，自变量系数和误差修正项系数的t 统计量都很显着，故该回归模型拟合得很好。ECM得到每单位现货头寸要用-0.068609单位相同的期货头寸进行合作。这一结果与序列差分的OLS模型估计出的结果-0.053844相近；但与序列的OLS模型估计出的结果0.652882相差较大。
结论3：由ECM得到的套期比是-0.068609。
R ，精度不高。
评价：1）虽然这一模型系数显着，但模型精度20.015168
2）此模型排除了伪回归。
3）结论3的依据是ECM，理论上保证了样本内和样本外都有效，但ECM是用于分析短期波动的。
4）可见ECM 用于动态套期保值较好。
Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 22:29 Sample(adjusted): 3 242
Included observations: 240 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF -0.069113 0.043752 -1.579631 0.1155 DS(-1) 0.159375 0.064292 2.478936 0.0139 DF(-1) -0.043904 0.043499 -1.009312 0.3139 C
0.808204
7.968061
0.101430
0.9193 R-squared
0.037151 Mean dependent var 1.333333 Adjusted R-squared 0.024911 S.D. dependent var 124.9732 S.E. of regression 123.4067 Akaike info criterion 12.48537 Sum squared resid 3594097. Schwarz criterion 12.54339 Log likelihood -1494.245 F-statistic 3.035314 Durbin-Watson stat
2.004200 Prob(F-statistic)
0.029916
图10 B-VAR 模型分析结果
由上表可以看出，t i s -?、t i f -?的系数统计量都是显着的，说明期货和现货自身价格的变化对套期保值比也有显着的影响，同OLS 模型一致，常数项C 对套期保值比率也没有显着的影响，t f ?有显着的影响，且套期保值比率为-0.069113比OLS 模型稍小一些。
2.3各模型套期比的绩效比较
因为套期保值目的是规避风险，所以使用用套期保值（含空头和多头套期保值）收益率方差
可以评价套期保值效果。套期保值收益率方差越小，说明经过套期保值收益率越稳定，保值效果越好。
1、 现货价差分t s ?关于期货价差分t f ?的OLS 模型的最优套期比-0.053844。生成
套期保值收益率序列：
Series p1=(ds+0.053844*df)/(s+0.053844*f)
得如下描述性统计图：
图11 t s ?关于t f ?的OLS 模型最优套期比效果的统计描述
由Std.Dev.后面的数据，说明序列p1标准差为0.007514。
2、t s ?关于t f ?的ECM 单位方程的套期比是-0.068609。套期保值收益率序列：
Series p2=(ds+0.068609*df)/(s+0.068609*f)
得如下描述性统计图：
图12 t s ?关于t f ?的ECM 单位方程套期比效果的统计描述
由Std.Dev.后面的数据，说明序列p2标准差为0.007409。
3、t s ?关于t f ?的B-VAR 的套期比是-0.069113。套期保值收益率序列：
Series p3=(ds+0.069113*df)/(s+0.069113*f)
得如下描述性统计图：
图13 t s ?关于t f ?的B-VAR 套期比效果的统计描述
由Std.Dev.后面的数据，说明序列p3标准差为0.007406。
比较p1、p2和p3的标准差知道，p3的标准差最小，说明p3对应的模型最好。
结论
从套期效果、结论、评价以及修正的比较来看，考察调整后的2R 可以看出，OLS 模型、B-VAR 模型、ECM 模型的调整后2R 分别为0.006301、0.037151和0.015168。说明B-VAR 模型的拟合效果最好，OLS 模型最差。主要的原因在于B-VAR 模型比OLS 模型考虑了期货和现货自身变化对套期保值的影响。
参考文献
1 郑振龙，陈蓉，金融工程.第二版.北京：高等教育出版社，2011年9月
铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言 套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。 因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。 2 实证研究 数据搜集与整理 由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。 表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据 序 号现货 S 期货 F 序 号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F
运用单方程时间序列模型估计最优套期比 2.2.1用OLS模型估计最优套期比 建立S关于F的回归方程： Dependent Variable: S Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 20:36 Sample: 1 242 Included observations: 242 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. F C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 图1 S关于F回归方程 得回归方程： f系数的p值接近0，回归系数是显着的。回归结果得到每单位现货用单位期货进t 行空头保值，即最优套期比是。 结论1：由现货价S关于期货价F回归模型得到的套期比是。 R 离1较远，精度不太高。 评价：1）虽然模型系数显着，但是模型精度20.480612 所以不能排除此模型是伪回归。
《国际金融课程设计》指导书 课程编号：058120 课程性质：集中实践环节先修课程：西方经济学、金融学、国际金融 实践周数： 1 学分：1 适合层次：本科适合专业：工商管理、经济贸易 一、课程设计目的 《国际金融》课程设计是在学完国际金融课程之后进行的下一个教学环节。国际金融课程是经济管理学院国际贸易专业本科学生的专业必修课。通过本课程的学习，要使学生对国际金融基础理论、国际金融管理理论以及国际金融实务有较全面的认识和了解。作为配合理论课程专门设置的实践环节，《国际金融》课程设计是为了进一步完善学生的知识结构。通过对国际收支平衡表进行分析比较的实践操作，将所学的关于汇率、国际收支及国际资金流动等重要理论知识融会贯通，使学生初步掌握观察和分析国际金融问题的正确方法，培养其辨析国际金融理论的能力，为毕业之后从事对外经济工作打下坚实的基础。 二、课程设计课题 针对中国近三年（2009年～2011年）国际收支平衡表的变化分析中国的国际收支状况 三、课程设计任务要求 本课程设计从国际收支账户这一角度入手，选取中国近3年（2009～2011年）的国际收支平衡表，要求每个学生对于这三张连续的BOPs进行相关的金融分析。通过对本国国际收支状况的分析，可以充分了解本国一定时期对外资金流量和流向的变动；通过对这种变动发生原因的探究，有助于理解本国和其他相关国家的政治、经济政策与事件。 四、课程设计报告要求 要求每个学生对所研究的国际收支平衡表进行如下分析并撰写分析报告： 1、总差额分析 对中国国内及有关国家的经济、金融政策及重大国际事件对中国近三年国际收支状况的影响进行分析。(重点分析) 2、项目分析 （1）货物项目的分析（重点分析） ①货物贸易顺差与逆差的分析 ②货物进出口数量与价格的分析 （2）服务项目的分析
期货最优套期保值比率的研究1 引言： 套期保值是期货产生的根源，套保策略也是股指期货最根本的策略之一。套期保值策略就是通过使用股指期货交易与一定规模的股票现货组合进行对冲，从而规避现货市场的价格风险；如果期货头寸能够较好地与现货交匹配，套期保值交易能够消除现货市场的大部分系统性风险。从持有股指期货头寸上可以将套期保值分为多头套期保值和空头套期保值。多头套保指指持有现金未来将投资股市，为防止股市上涨抬高买入成本，先买入指数期货，对冲市场上涨风险；空头套保指已持有股票组合或预期将持有股票组合为防止股票组合随大盘下跌，卖出指数期货，对冲市场下跌风险。 从交易策略上可分为消极套期保值和积极套期保值。消极套保以风险最小化为目标，不预测市场走势，仅仅在期货和现货市场同时反向操作，以保证已有的股票仓位现货价值的稳定，完全的消极套保，头寸的性质相当于国债。积极套保相当于锁仓，预计市场不利于现货头寸时，采取套保操作锁定风险，一旦市场有利于现货头寸，则平仓期货头寸，取消套保操作，实现利润最大化。 本文运用时间序列模型估计最优套期保值比率的方法，研究比较了两种计算期货套期保值比率的效果，得出了各套期保值比率模型的优缺点。 2 预备知识： 2.1 关于最优套期比率确定方法 以空头期货保值为例 1．由套期保值收益方差风险达最小得到 （1）用价格标准差表示风险最小套期比
单位现货相应的空头保值收益： Δb （k ）=b(k)-b0(k)（两边求方差解出k ） f s sf k σσρ=*1 （2）用改变量标准差表示风险最小套期比 单位现货相应的空头保值收益: Δb （k ）=Δs-k Δf （两边求方差解出k ） f s f s k ????=σσρ*2 注意到（1）与（2）两种最优化方式得到有套期比k 是不同的。 2．用收益率表示套期保值比率。 空头保值收益率（V 为现货市值） RH=[(V-V0+D)-NF(F-F0)]/V0 = (V-V0+D)/V0-(NFF0/V0)[(F-F0)/F0] =RS-h*RF 由收益率风险达最小求出套期比 3 ．由对冲原理得到 要实现期货与现货完全对冲，必须满足以下风险中性原理(现货与期货组合风险为0) Q*Δf +Q0*Δs=0 k Δf +Δs=0 k=Q/Q0=-ΔS/ΔF ≈-ds/df<0(因同方向变化) 上式表明，每单位现货需要k 单位期货对冲其风险，负号表示交易方向要相
金 融 衍 生 品 模 拟 课 程 设 计 ：周翠 班级：金融111 学号：3110505128 学院：数理学院 指导老师：潘海峰明轩
《金融衍生产品模拟综合实验》任务书 实验目的： 本实验的目的在于： 1、提供金融工程实践的机会，深化学生在有关金融风险管理、金融产品设计与定价的基本概念与方法。 2、模拟特定金融产品设计、定价，对象涉及利率期货、股票期货、期权、远期等衍生产品，提高学生在老师的指导下，独立进行金融风险管理、金融产品设计及定价，及运用金融工程方法解决金融问题的能力。 3、利用学院实验中心现有的条件，使学生初步掌握现代金融工程的设计过程，接触进行金融风险管理、金融产品设计所需的专业金融数据库和专业金融计量学软件包和工具。 基本要求： 本实验课程的基本要求是加强对学生实验技能、创新能力、科研能力及解决实际问题方面的锻炼。通过实验室的模拟教学使学生建立雄厚的理论基础同时又锻炼出很强的社会实践能力，并富有创造性思维和创新精神，能够独立地、创造性地面对金融衍生市场。 容包括： （一）综合实验中任选二个实验； （二）任务二撰写论文。
第一章综合实验 实验一银行衍生品业务认知 摘要：在金融衍生品业务的发展方面，我国商业银行现存在的主要问题有品种单一、缺乏创新、定价能力弱、信息披露不规等。银行部对于发展金融衍生品业务的制约因素主要存在于三方面——专业人才稀少，风险控制薄弱，创新动力不足。笔者通过对中国银行金融衍生品业务的实例，在产品结构和产品交易上进行了分析并提出了建议。 关键词：金融衍生品；商业银行；制约因素；建议； 我国银行衍生品现状 一、我国商业银行的金融衍生品业务还在起步阶段，产品缺陷不可避免，主要反映在以下几个方面： 1、产品品种单一、领域狭窄 我国商业银行金融衍生品的基础资产局限在外汇和利率上，基于黄金的衍生品也还只是刚刚萌芽。而对国际上运用广泛的以重要商品价格（如石油）、股票价格指数、有价证券、信用等为基础的衍生产品，在我方银行尚属空白。其次，我国商业银行金融衍生品主要运用在外汇领域，人民币衍生品仅有单一的人民币远期结售汇且交易量甚微，信贷市场更是鲜见涉足。 2、产品结构简单、缺乏自主创新 产品品种单一、运用领域狭窄必然导致各银行之间产品的高度同质性。就各大银行推出的结构性金融衍生产品而言，大多数仅是简单地将利率和汇率期权与掉期相结合。各银行产品相互雷同，容易模仿，缺乏自主知识产权和创新，难以为客户提供个性化的量身定制的金融产品。 3、产品定价缺位 我国商业银行在金融衍生品业务中常采用“背对背”的交易方式，以中间商的身份出现，无需独立报价，也无需独立操作，在国际金融衍生品交易中处于弱势，充当价格接受者的角色。这一情况又反过来导致了我方银行产品定价意愿微弱、定价能力低下，形成了一个恶性循环。 4、产品交易不透明、信息披露不规 现有的银行衍生产品往往采取基金式的管理方式——集合资金、专人管理。但由于我方银行缺乏专业的操作以及国投资人往往对金融衍生品认识不深，又不存在对银行金融衍生品业务的专门监管，银行衍生品业务的交易透明度非常低，投资人在购买了理财产品之后，是不清楚资金的具体交易和操作的。而银行方面对于金融衍生产品的交易情况基本不披露，投资者无法从银行报表中获取相关数据信息，更谈不上对衍生产品的市场价格作出正确的预期判断。 5、产品缺乏司法保护和监管 银监会于2004年颁布实施了《金融机构衍生产品交易业务管理暂行办法》，这是我国第一部专门针对金融衍生产品的监管法规，但仅仅依靠一部《办法》来监管交易品种千差万别、操作程序复杂、市场瞬息万变的金融衍生产品是很不现实的。目前，我国四家国有商业银行均为ISDA成员。ISDA协议的有关条款规定，如果交易双方发生交易纠纷需要司法解决，原则上应由英国法院或者纽约州法院
金融课程设计 基金团队名称：宏泰基金 成员：刘馨以 201013１０280 涂得政 2０101310266 周俊杰 20１０131０2７0 杨泽俊 201０１３1026５ 苏轶２０１01３1０267 指导教师: 刘绮涛熊宇虹李士岩
二零一三年六月十二日 宏泰基金 投资报告
二零一三年六月十二日 一、组织的构建、运行状况： 1、组织构成的历史： 我们团队成立于２01３年３月25日,取名为宏泰基金，秉承着以投资者需求为中心，一切为投资者服务的理念，我们致力于为中小投资者打开理财之门,使投资者实现轻松理财，为基金持有人实现价值最大化的目标。 我们团结一心，以投资者的利益最大化为目标。我们相信科学的投资理念、正确的方法和优秀的团队，是一个基金小组持续为投资者带来丰厚回报的根源,而核心是具备了一只经验丰富、执行力强的基金经理和投资团队。 2、组织构成人员及分工: 从组建基金小组开始,在选择小组成员上面是通过认真分析和考虑的,基金经理具有良好的领导、协调、组织、沟通等方面的能力，能使整个基金小组达到一个高度,我们的分析师,有平复
沉着的头脑，客观严谨的分析能力;策略师具有足够的经验,能够运用市场信息与行业信息,为基金的运行给出完善的方案，与分析师共同探讨,在适当的时机选定合适的股票;操盘手是一个细心踏实，具备耐心同时也操盘经验的同学；文员足够细心，在基金运行过程中记录一些细节,帮组小组完成文职员作。 最后,我们的小组成员具体分工安排如下： 基金经理:刘馨以 投资经理：涂得政 风控经理：周俊杰 分析师：涂得政 策略师：周俊杰 操盘手：苏轶 文员：杨泽俊 3、权限设置及治理制度: １、在权限设置方面，我们做出如下安排： 分析师：在信息收集、资料分析的过程中,分析师不仅要收集所有的有关上市公司的公开资料，同时需要客观而全面进行评估。只有充分地占有资料，才能作出准确和有价值的分析。对信息进行及时、客观的分析，并做出推断,能够对市场变动有敏锐
确定了更加符合新形势发展要求的金融人才培养目标 四所项目主持单位在对金融学专业人才培养目标进行深入研究的基础上，根据中国金融实践发展的趋势和国内外客观环境的变化以及对金融人才的现实需求，重新确定了高素质、国际化、复合型一流金融人才的培养目标。新的培养目标突出了基础理论、实际工作技能、社会适应性和综合素质方面的要求，更加注重所培养金融人才的国际通用性和国际竞争力。 表9-1 四所项目主持大学2003年金融学本科、硕士、博士培养目标汇总
注：本表资料来源：中国人民大学财政金融学院本科、硕士《学生培养方案》和研究生院《研究生手册》，2003年；厦门大学网https://www.doczj.com/doc/f98674866.html,；复旦大学网：https://www.doczj.com/doc/f98674866.html,；中央财经大学金融学院本科、硕士和博士《学生培养方案》，2003年。 §9.2 改革和完善了课程设置及教学内容 在对国内外金融系专业课程设置比较研究的基础上，按照新的人才培养目标要求，项目组重新设计了金融学专业的本科课程体系，硕士和博士研究生层次的课程设置上也进行了相应的调整。四所项目主持高校积极将课程体系的最新研究成果同步运用于教学实践，各校根据自己的专业特色、培养重点和教学能力对课程体系和教学内容进行了较大调整，表9-2、9-3、9-4汇总了本项目组四所大学2003年底的最新课程设置状况。从中可以看出各校的课程设置正在逐步贴近金融学科的现实发展，拉近了与国际一流金融学科的距离。其中以下几点变化比较明显： 1、在加强宏观金融课程的同时，微观类课程大幅度增加。各校在本科层次上不仅将新增的4门微观类课程列入教学计划，还增加了其他的微观类课程。以中央财经大学金融本科专业为例，1979年的课程设置中，微观类课程的占比为29%，1999年底上升到39.4%，在2003年底的教学计划中微观类课程已经达到54.8%（见图9-1），硕士和博士的研究方向和专业课也大大加强了微观金融的课程。
金融工程本科毕业论文选题参考 对本选题参考的说明： 1、以下选题仅提供了写作的方向，请学生自己根据写作重点确定论文题目。题目应该简洁明了，直接反映出论文的主要内容。 2、本参考选题仅列出部分主要的研究主题，学生可以根据自身的情况，选择其他的题目。 3、请每位同学把自己的学号、姓名、联系方式、电子邮箱地址、论文题号及论文题目等项目填写清楚，具体格式见附表1（EXCEL格式）； 4、论文选题结束后，请班长将选题结果发送至以下电子邮箱： 一、宏观金融与国际金融问题 1.汇率传递与我国通货膨胀关系的实证研究 2. 利率政策调整后的有效性分析 3.人民币国际化：条件、现状与路径选择 4. 金融危机对江苏经济的影响 5.金融危机：比较与启示 6.存款准备金政策及其作用机制的完善 7.我国货币政策传导机制效应研究 8.货币失衡与通货膨胀 9. 我国现行利率政策评估 10. 利率结构的调整与经济结构的调整 11. 我国利率政策的经济运行效果分析 12. 人民币汇率制度改革与货币政策的协调 13. 论通货膨胀压力下的利率政策选择 14. 股票市场对我国货币政策的传导作用分析 15.后金融危机时期人民币汇率政策的选择 16. 利率变动对房地产信贷风险影响的实证分析 17.我国外汇储备持续增长的原因分析 12.人民币升值背景下我国企业的外汇风险管理 18.人民币汇率调整对我国商业银行的影响分析 19. 人民币国际化的路径与政策选择 20.人民币汇率变动对国内价格水平的影响 二、金融工程问题
1.衍生金融产品定价的基本假设讨论 2.无套利定价方法的实证分析 3.风险中性定价方法的实证分析 4.中国企业运用衍生金融工具套期保值的实证研究 5.远期价格与期货价格的关系分析 6.现货-远期平价定理的实证分析 7.互换定价方法的实证分析 8.期权交易策略的实证分析 9.衍生金融工具套期保值策略分析 10.国债期货研究 11．股指期货风险测算及监管 12．权证与其标的资产相关性的实证分析 13.VaR模型及其在证券投资管理中的应用 14.基于ETF的沪深300股指期货套利研究 15.沪深300股指期货统计套利研究 16.沪深300股指期货风险管理研究 17.国际板证券退市制度研究 18.国际板证券上市制度研究 19.国际板证券监管研究 20.股指期权的风险度量研究 21.我国国债期货的风险管理研究 22.我国重启国债期货的可行性研究 23.欧债危机对我国股市的影响分析 24.我国多层次资本市场体系建构研究 25.债券市场与股票市场协调发展研究 26. 我国三板市场法律制度研究 27.股指期货期权定价研究 28.我国金融衍生品创新研究 三、金融市场问题 1.论我国票据市场的现状及完善措施 2.发达国家发展票据市场的借鉴与经验 3. 证券回购市场的交易分析 4. 货币市场共同基金的运作及其特征 5.中国证券市场监管制度变迁与政策选择研究 6.证券经纪业务与证券经纪人制度研究
经济与管理系实习金融学课程设计互联网金融对传统贷款的冲击及对策 组长：122096304 袁学江 组员：122096301 李鸿博 组员：122096310 李阳 组员：122096325 黄伟 组员：122096331 张旺喜 组员：12209633 王聪 组员：122096339 韩飞宇
互联网金融对传统贷款的冲击及对策 摘要： 当前，我国金融创新业务蓬勃发展，支付宝、余额宝、网上银行、云金融等新兴业务的受众度越来越广，由此逐步开启我国金融探索的新模式——互联网金 融模式形成了鲜明对比，使金融业内展开激烈竞争，同时也对传统的金融模式的发展造成了影响。互联网金融的内涵互联网金融是借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式。它是一个新兴的发展领域，使传统金融行业与互联网精神相结合。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，在通过互联网实现资源共享的基础上，使其成为一种新的参与形式，而不是传统金融技术的简单升级。 关键词：银行贷款，互联网金融，冲击，对策，现状
1前言 当今互联网金融在我国发展迅速，对我国整个金融产业尤其是银行业产生了巨大影响。先介绍互联网金融的基本内容，进而简述现今互联网金融的发展对我国传统银行业的影响，并针对发展情况和具体现状提出了几点应对措施。 1.1互联网金融的内涵 互联网金融是借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式。它是一个新兴的发展领域，使传统金融行业与互联网精神相结合。互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同，更重要的在于金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，在通过互联网实现资源共享的基础上，使其成为一种新的参与形式，而不是传统金融技术的简单升级。 1.1.1互联网金融的特征 （1）技术需求水平高。互联网金融模式下交易双方可以通过互联网进行直接的沟通和交易，它若要达到规模经济，释放出互联网的成本优势，必修要建立在大数据与云服务的基础之上。交易过程其中涉及到的在线支付全程电子化、数据收集、分析和处理等，都需要强大的计算机技术和网络技术作为支撑。 （2）受众较多的普惠金融。互联网金融模式下，无传统中介、无垄断利润、无交易成本，交易双方能够在时空几乎不受限制的前提下及时满足自身交易需求，能够让更多人参与其中。中小企业融资问题和促进民间金融的阳光化、规范化，更可被用来提高金融包容水平，促进经济发展。 （3）资源配置去中介化。第三方支付组织崛起，加速了金融脱媒的进程，使资金供给绕开商业银行体系，直接输送给需求方和融资者，贷款、股票、债券等的发行和交易以及券款支付直接在网上进行，市场有效性提高，去中介化明显，这无疑是对传统金融业的巨大挑战。 （4）信息对称。传统银行业主要经营信息不对称业务，而互联网金融模式下，信息交流更加畅通，交易双方可以通过网络及时、全面的了解对方的资料，降低信息不对称，从而使金融业减少信息成本和交易成本。同时，由于信息传递便利，对交易对手违约的情况也可以做及时有效的处理，以减少违约损失。 1.1.2互联网金融的功能 （1）资源配置和平台功能。当前互联网金融企业着眼于个人和小企业客户，借助掌握的庞大数据以及强大的数据处理技术，以更低的成本迅速发现客户，了
第一章 金融工程概述 （一）金融工程定义 通过两个典型的金融工程案例本质上都是普通债权加期权的组合增加产品的吸引力，使得问题顺利解决。说明根据市场环境很需求，不同的基础性证券和衍生证券可以构造和组合出无数种产品与解决方案，创造性地解决各种金融问题。 金融工程是以金融产品和解决方案的设计、金融产品的定价与风险管理为主要内容，运用现代金融学、工程方法与信息技术的理论与技术，对基础证券与金融衍生产品进行组合分解，已达到创造性地解决金融问题的根本募得的学科与技 （二）金融工程的作用： （1） 变化无穷的新产品：金融产品的极大丰富，一方面使得市场趋于完全；另 一方面使得套利更容易进行，有助于减少定价偏误；同时也有利于降低市场交易成本、提高市场效率； （2） 更具准确性、时效性和灵活性的低成本风险管理； （3） 风险放大与市场波动。金融工程技术和金融衍生证券本身并无好坏错对之 分，关键在于投资者如何使用，用在何处。 （三）金融工程的发展历史与背景 日益波动的全球经济环境 鼓励金融创新的制度环境 金融理论和技术的发展 信息技术进步的影响 市场追求效率的结果 综上，所有市场参与者在追求市场效率的过程中推动了金融工程的产生，而金融市场效率的提高与金融工程的发展呼啸促进、相辅相成，推动金融业的发展。 （四）金融工程的定价原理
第二章远期与期货概述 （一）金融远期合约及种类 金融远期合约：是指双方约定在未来的某一确定时间，按确定的价格买卖一定数量的某种金融资产的合约。在合约中，未来将买入标的物的一方为多方(long position),而将在未来卖出标的物的一方为空方(short position)。 如果到期标的资产的市场价格高于交割价格K，远期多头就会盈利而空头则会亏损;反之，远期多头就会亏损而空头则会盈利。 根据标的资产不同，常见的金融远期合约包括： ①远期利率协议（FRA）是买卖双方同意从未来某一商定的时刻开始，在某一特定时期内按协议利率借贷一笔数额确定，以特定货币表示的名义本金的协议。例如1X4远期利率，即表示1个月之后开始的期限三个月的远期利率；3X6远期利率，表示3个月之后开始的期限为3个月远期利率。 ②远期外汇合约（FEC）是指双方约定在将来某一时间按约定的汇率买卖一定金额的某种外汇合约。远期外汇合约可分为直接远期和远期外汇综合协议（SAFE）。前者的期限是直接从现在开始算的，后者的远期起先是从未来的某个十点开始算的，可视为远期的远期外汇合约。 ③远期股票合约（equity forwards）是指在将来某一特定日期按特定价格交付一定数量单个股票或者一揽子股票的协议。 远期市场的交易机制两大特征：分散的场外交易和非标准化合约。 （二）金融期货合约及其交易机制 金融期货合约是指在交易所交易的、协议双方约定在将来某个日期按事先确定的条件（交割价格、交割地点、交割方式）买入或者卖出一定标准数量的特定金融工具的标准化协议。合约双方都要缴纳表征金，并且每天结算盈亏，合约双方均可单方通过平仓结束合约。常见的金融期货主要可分为股票指数期货、外汇期货和利率期货等。 期货交易市场的交易机制： （1）集中交易与统一清算
铝期货套期保值最佳比例的实证分析 1 引言 套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。 因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。 2 实证研究 2.1数据搜集与整理 由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。 表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据 序 号现货 S 期货 F 序 号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F
2.2运用单方程时间序列模型估计最优套期比 2.2.1用OLS 模型估计最优套期比 建立S 关于F 的回归方程： Dependent Variable: S Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 20:36 Sample: 1 242 Included observations: 242 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000 C 5358.104 695.8423 7.700170 0.0000 R-squared 0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375 S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392 Sum squared resid 67554674 Schwarz criterion 15.42275 Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820 Durbin-Watson stat 0.115910 Prob(F-statistic) 0.000000 图1 S 关于F 回归方程 得回归方程： 5358.1040.652882(7.700170)(14.90241)(0.0004)(0.0000) t t t s f p ε=++= t f 系数的p 值接近0，回归系数是显著的。回归结果得到每单位现货用 0.652882单位期货进行空头保值，即最优套期比是0.652882。 结论1：由现货价S 关于期货价F 回归模型得到的套期比是0.652882。
前言：模拟网上外汇交易总体介绍 金融实务课程设计是与国际经济与贸易专业的专业必修课“国际金融理论与实务”配套的实践课程，旨在使学生通过实践，学会利用广域网上的外汇交易平台进行模拟外汇交易，并通过熟练操作forextrade模拟外汇交易平台的软件，理解外汇、汇率、买卖价以及影响汇率变动的诸多因素，达到对所学的国际金融实务中有关外汇知识的巩固和运用，从而提高学生外汇交易操作能力，更好地应对未来的职业考验。外汇交易的实战训练也为今后的个人理财提供了一个投资渠道。 本次课程设计共分三个部分，计划用一周的时间完成。 第一部分是复习巩固外汇交易的基本概念。包括：外汇市场、外汇交易、网上外汇交易、保证金制度、外汇交易风险控制等基本问题。 第二部分是学会行情分析。 第三部分是进行外汇交易的模拟实战。 课程设计的考核分三个部分： 1、每天的交易日志和交易心得：50%（每天10%） 2、课程结束后的资金账户余额：20% 3、课程结束后的总结：20% 4、出勤率：10%
一、基本概念入门 1、外汇市场的特点 外汇市场，也称为“Forex”或“FX”市场，是全球最大的金融市场。随着外汇市场不断发展，越来越多的股票及期货投资者将资金转投到外汇市场。外汇市场成为投资热点的优势有以下几个方面：（1）24 小时市场全球市场 外汇市场是一个24小时永不停滞的全球市场，市场交易每天从悉尼开始，随着地球的转动，全球每个金融中心的营业日将依次开始。不像美国股市，只在美东上午9：30到下午4：00交易。因此外汇市场适合活跃的交易者。24小时的市场使得投资者可以根据自己的生活习惯安排交易时间，以及对每一时段发生的经济、社会和政治事件所导致的外汇波动做出反应，获得交易机会。同时，24小时不间断的特性保证最小的市场裂缝；排除了开市价格戏剧性高于或低于收市价格的可能性。也就是说，因为24小时的市场，裂口性高开或低开是不可能的。而在股票和期货市场，由于所有的交易都是集中于中央式的交易所进行，因此股票市场是有固定的开市和收市时间的。当股票市场收市后，股票的交易是很稀疏或是完全没有交易的，所以，收市后的交易基本上是不可能的。 更为重要的是，固定的收市时间使得交易者有一段时间不能平仓，从而进一步使交易者暴露在更大的风险之下：如果收市后有对交易者不利的重大新闻公布，交易者根本没有机会平仓离场，减低损失。进一步说，交易者只可以等到第二天开市时才有机会平仓离场，而开市价可能完全不同于上个交易日的收市价。 （2）最大最公平的市场——交易量巨大，交易品种简单，流通性强 外汇市场平均日交易量1.9兆美金，相当于美国证券市场的30倍，中国股票市场日交易量的600倍，期货市场的4倍，是全球最大，同时也是流通性最高的市场。庞大的市场容量，使得投资者有足够的盈利空间。 虽然世界上有很多不同种类的货币，但是和股票市场需要关注成千上万的股票种类不同，外汇市场只需要关注几种货币对，每天交易量的85%集中于G-7国家的货币，即俗称的“主要货币”，包括美元，日元，欧元，英镑，瑞士法郎，加拿大元和澳大利亚元。 而与数百种产品组成的期货市场，多交易所和有多于50000只股票组成的股票市场相比，显然外汇市场的流通性是股票及期货市场无可比拟的。巨大的交易量和强流通性使得任何一个机构都没有能力操纵这一市场，价格的变动有规律可循，市场趋势非常明显，特别适合技术分析，对普通投资者也比较公平。这也是外汇市场成为全球最公平的市场的主要原因。 （3）成本低，免佣金 外汇交易的成本是极低的，仅为买卖差价的几个点而已。此外，一个纯电子市场使得交易者可以直接与庄家进行交易，免除了标价和中间人的费用，从而可以进一步降低交易成本。因为外汇市场
本科期末作业 （2011届） 题目：市场新信息对股价影响的实证 分院: 金融学 专业: 班级: 姓名: 学号: 任课老师: 2014年6月完成时间:
市场新信息对股价影响的实证（或案例） 金融工程这门课是这学期刚刚接触的一门课程，对于里面的内容作为一个金融方面的学生，有些并不是完全陌生的。虽然是作为一门专选课来进行学习，但是通过老师的认真尽职，风趣的讲课方式使我们对书面上各个方面的内容有了一个更加全面的理解。那通过一个学期对金融工程的学习和理解，我现在以市场新信息对股价的影响作为一个课题进行研究实证。 股票价格的变动及变动趋势一直是资本市场备受关注的问题，它影响着股票市场的稳定及投资者的策略。股价的变动主要受市场哪些信息的影响，会产生什么样的影响。这个问题的分析，有助于我们进一步了解股票市场的一般规律，为更好地完善资本市场提供参考意见。 影响股价的因素有多重多样的，如果市场发布的信息是以这些影响因素为基础的，那这些因素必然影响到股价的波动。那么，本文结合我国股市波动的实例，将这些因素大致的分为这三点：（1）股票的内在价值，比如增股，分股，重组股票以及配股等；（2）股价随投资者对各种因素的信息预期的变化而波动，比如一种新信息的出现，是利好消息会增加股民的信心；（3）股价波动是诸因素形成合力作用的结果。现在就这几个方面分析这些因素市场新信息的发布对股价有何影响。 首先，从大的方面分析，国家的宏观经济政策信息的发布将对股价产生什么影响？国家的重大经济政策，如产业政策、税收政策、货币政策。国家重点扶持、发展的产业，其股票价格会被推高，而国家限制的产业，股票价格会受到不利的影响，例如政治对深灰公用事业的产品和劳务进行限价，包括交通运输、煤气、水电等，这样就会直接影响公用事业的盈利水准，导致公用事业公司股价下跌；国家货币政策的改变，会引起市场利率发生变化，从而引起股价变化；税收政策方面，能够享受国家减税免税优惠的股份公司，其股票价格会出现上升趋势，从而调高个人所得税，由于影响社会消费水准下跌，引起商品的滞销，从而对公司生产规模造成影响，导致盈利下降，股价下跌。这些政治因素对股票市场本身产生的影响，即通过公司盈利和市场利率产生一定的影响，进而引起股票价格的变动。下面从利率调整和股指期货的推出对股价影响来进行具体分析。 为什么利率的升降与股价的变化呈反向运动的关系呢？这主要有3个原因：①利率的上升，不仅会增加公司的借款成本，而且还会使公司难以获得必需的资金，这样，公司就不得不消减生产规模，而生产规模的缩小又势必会减少公司的未来利润。因此，股票价格就会下跌。反之，股票价格就会上涨。②利率上升时，投资者评估股票价格所用的折现率也会上升，股票值因此会下降，从而，也会使股票价格相应下降；反之，利率下降股票价格则会上升。 ③利率上升时，一部分资金从投向股市转向银行储蓄和购买债券，从而会减少市场上的股票需求，使股票价格出现下跌。反这，利率下降时，储蓄的获利能力降低，一部分资金又可能从银行和债券市场流向股市，从而，增大了股票需求，使股票价格上升。既然利率与股价运动呈反方向变化是一种一般情形，那么投资者就应密切关注利率的升降，并对利率的走向进行必要的预测，以便在利率变动之前，抢先一步对股票买卖进行决策。对利率的升降走向进行预测，应侧重注意如下几个因素的变化情况：①贷款利率的变化情况。由于贷款的资金是由存款来供应的，因此，根据贷款利率的下调可以推测出存款利率必将出现下降。②市场的景气动向。如果市场兴旺，物价上涨，国家就有可能采取措施来提高利率水准，以吸引居民存款的方式来减轻市场压力。相反的，如果市场疲软，国家就有可能用降低利率水准的方法启动市场。③资金市场的松紧状况和国际金融市场的利率水准。国际金融市场的利率水准，往往也能影响国内利率水准的升降和股市行情的涨跌。在一个开放的市场体系中，金钱是没有国界的，如果海外利率水准低，一方面会对国内的利率水准产生影响，另一方面，也会吸引海外资金进人国内股市，拉升股票价格上扬。反之，如果海外水准上升，则会发生与上述相反的情形。
实用文档 数学与应用数学专业课程设计 金融数学课程设计 公式在认股权证定价中的应用 题目 B-S YUE 姓名 111010402 班级 学号
1. 课程设计评价参考标准及得分（占80%） 绩文成论
任课教师签名 2 B-S公式在认股权证定价中的应用 【摘要】在全球证券市场上，权证被越来越多的投资者应用作为投资、对冲、套利的工具。从我国为配合股权分置改革而再次推出权证，并很快得到市场的认可，市场交投活跃，成交量直线上升，在全球权证交易金额排名靠前，为活跃我国资本市场做出了巨大的贡献。但是，我国权证市场一直存在着换手率过高、投机氛围浓厚、定价偏高等现象，导致此现象的原因错综复杂，但关键原因之一是我国认股权证定价不合理，因此定价问题的研究就具有很重要的现实意义和研究价值。本文我们基于B-S公式模型做认股权证定价研究，优化认股权证定价，以及讨论B-S公式在认股权证定价中的运用。 【关键词】证券市场认股权证权证定价 B-S模型 一、引言 作为现代金融创新中一种被普遍运用的衍生工具,权证以其融资便利、对冲风险、高杠杆性等优点获得上市公司和投资者的广泛欢迎。同时,通过权证与债 券等金融工具的组合,可以创造出更多的、具有不同风险收益特征的金融产品。因此，它理所当然成为新兴市场金融创新的首选品种。在我国内地资本市场上权证也正在作为一股新生力量茁壮发展起来。随着2005年股权分置改革的进行上市公司纷纷推出公司股票认股权证，作为一种对流通股股东的对价支付方式。从而使得关闭多年的权证市场重新打开。 在我国内地证券市场期货、股票期权等金融产品条件还不成熟的条件下，率先推出权证产品是安全、有效和可行的选择。推出权证产品有利于我国证券市场尽快实现与国际市场的接轨，可以为投资者提供新的投资工具活跃市场交易，同时有利于券商提升竞争力，参与国际竞争。 一直以来，我国证券市场上投资品种单一，没有任何避险工具，投资者只能进行方向性交易追涨杀跌，这些都加剧了市场的整体风险。权证作为现代金融创新中的一种基本工具，其品种十分丰富，同时权证与债券等金融品种组合，又可创新出更多的具有不同收益风险特征的金融产品，有助于投资者进行风险管理。在结合当前国内市场实际情况的基础上，科学合理地对权证进行理论定价，对市场行为进行指导就显示出其紧迫性及重要性。 二、认股权证定价 2.1认购——认沽平价原理 权证的定价模型一般考虑认购权证的情形，并给出由模型推导出的定价公式，对认沽权证而言，在知道了相应认购权证的定价之后，可以由认购权证与认沽权证的平价关系进行简单推算得出认沽权证的定价公式。 3
金融学专业培养计划（020301k）2013级校企合作 Finance and Banking 一、培养目标 本专业以社会需求为导向，培养适应现代化建设需要的、系统掌握金融学专业理论、专业知识和专业技能，能在银行、投资及其他经济管理部门和企业从事相关工作的，基础扎实、知识面宽、综合素质高、实践能力强，踏实肯干、具有探索与创新精神的应用型金融专业人才。 二、培养要求 1．思想品德素质要求：热爱祖国，拥护中国共产党领导，系统掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理，树立正确的世界观、人生观、价值观，具有诚实守信、踏实肯干、爱岗敬业、团结协作、遵纪守法的良好素养和优秀人格品质；具有实事求是的科学态度和严谨作风；具有积极进取、勇于探索、勇于创新的时代精神。 2．业务培养要求：本专业要求学生掌握货币、银行、投资等金融专业的理论和知识；通过金融知识应用能力的训练，使学生具有较强的金融实践能力以及创新精神。 毕业生应获得以下几方面的知识和能力： （1）系统掌握金融学专业理论、专业知识、专业技能与方法； （2）具有熟练运用金融理论与知识处理银行、投资等金融业务的能力； （3）熟悉国家有关金融政策和法规； （4）了解金融学的理论前沿和发展动态； （5）具有熟练运用计算机与外语的能力； （6）掌握文献检索、资料查询的基本方法，具有一定的自主学习、独立探索的能力； （7）具有一定的人文科学和自然科学基本理论和素养。 3．达到国家规定的大学生体育合格标准，具有一定的基本体育知识，掌握科学的体育锻炼方法和技能，积极参加体育活动，有意识的增强体魄，提高心理素质、审美情操，保证身心健康。 三、主干学科 经济学 四、学制 四年 五、授予学位 经济学学士 教学校长：教学质量处处长：教学工作负责人：执笔人：
金融工程论文 文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）
期货最优套期保值比率的研究1 引言： 套期保值是期货产生的根源，套保策略也是股指期货最根本的策略之一。套期保值策略就是通过使用股指期货交易与一定规模的股票现货组合进行对冲，从而规避现货市场的价格风险；如果期货头寸能够较好地与现货交匹配，套期保值交易能够消除现货市场的大部分系统性风险。从持有股指期货头寸上可以将套期保值分为多头套期保值和空头套期保值。多头套保指指持有现金未来将投资股市，为防止股市上涨抬高买入成本，先买入指数期货，对冲市场上涨风险；空头套保指已持有股票组合或预期将持有股票组合为防止股票组合随大盘下跌，卖出指数期货，对冲市场下跌风险。 从交易策略上可分为消极套期保值和积极套期保值。消极套保以风险最小化为目标，不预测市场走势，仅仅在期货和现货市场同时反向操作，以保证已有的股票仓位现货价值的稳定，完全的消极套保，头寸的性质相当于国债。积极套保相当于锁仓，预计市场不利于现货头寸时，采取套保操作锁定风险，一旦市场有利于现货头寸，则平仓期货头寸，取消套保操作，实现利润最大化。 本文运用时间序列模型估计最优套期保值比率的方法，研究比较了两种计算期货套期保值比率的效果，得出了各套期保值比率模型的优缺点。 2 预备知识： 关于最优套期比率确定方法 以空头期货保值为例 1．由套期保值收益方差风险达最小得到 （1）用价格标准差表示风险最小套期比
单位现货相应的空头保值收益： Δb（k）=b(k)-b0(k)（两边求方差解出k） （2）用改变量标准差表示风险最小套期比 单位现货相应的空头保值收益: Δb（k）=Δs-kΔf （两边求方差解出k） 注意到（1）与（2）两种最优化方式得到有套期比k是不同的。 2．用收益率表示套期保值比率。 空头保值收益率（V为现货市值） RH=[(V-V0+D)-NF(F-F0)]/V0 = (V-V0+D)/V0-(NFF0/V0)[(F-F0)/F0] =RS-h*RF 由收益率风险达最小求出套期比 3 ．由对冲原理得到 要实现期货与现货完全对冲，必须满足以下风险中性原理(现货与期货组合风险为0) Q*Δf +Q0*Δs=0 kΔf +Δs=0 k=Q/Q0=-ΔS/ΔF≈-ds/df<0(因同方向变化) 上式表明，每单位现货需要k单位期货对冲其风险，负号表示交易方向要相反。ΔS/ΔF 或ds/df可通过久期求出。 计算期货套期保值比率的相关模型
《金融计算》课程设计 1. 构建一个债券价格时间序列数据，假设日期从2009-9-1至2015-12-15间的所有工作日。债券面值为100元，债券价格围绕面值上下波动，波动大小由randn 函数产生，价格数据字段名用’price’表示，该债券价格时间序列的说明信息为This is the bond price time series’。 (1) 请写出构建该时间序列数据的程序代码。 (2)将该时间序列数据保存为文本文件bdprice_file.txt，要求在说明信息后加上字符串’from 2009-9-1 to 2015-12-15’。请写出程序代码。 (3) 将该时间序列数据转换为矩阵数据，并将该矩阵保持为ftsmat.mat数据文件。请写出程序代码。 (4) 求该时间序列数据的最大值、最小值、均值、标准差和对其从大到小排序排序。请写出程序代码。 (5) 用clc和clear命令进行初始化，然后采用ascii2fts函数读取 bdprice_file.txt。给出程序代码。 (6) 用clc和clear命令进行初始化，然后采用load函数读取ftsmat.mat数据文件。给出程序代码。 (7) 计算该债券的收益率时间序列，并求债券收益率时间序列的自相关系数和偏相关系数。求债券价格时间序列与债券收益率时间序列的相关系数。给出程序代码。 2. 用Matlab自带数据进行主成分分析。Matlab中自带了数据文件hald ，可以直接调用进行主成分分析。hald 数据考虑影响温度的4个因素，温度保存在heat变量中，4个因素的观察值保存在ingredients中。由于4个因素之间存在相关性，无法直接回归，为解决这个问题，首先进行主成分分析，生成四个主成分变量，提取出的第一和第二组成分与温度变量做回归分析，最终得出温度与自变量之间的回归模型来。请根据主成分分析和回归分析，编程实现以上过程。 要求： 1）提交word电子版及打印版，其中word电子文件名格式为：“2012金融1班-姓名-学号”。 例如：2012金融1班-黄宇-2012234455 2）课程设计提交时间：第18周周一晚上9点之前电子版发到邮箱：hllikanye@https://www.doczj.com/doc/f98674866.html,（邮件主题写为：2012金融1班-姓名-学号），打印版18周周二元月5日上午8:50-10:50统一收齐后交予我a2105。 3）模板格式如下：