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研究生:皮素芬
研究生(外文):Su-Fen Pi
論文名稱:股價指數期貨最適避險策略之分析-最小變異法與LPM法之比較
論文名稱(外文):Analysis of Optimal Hedge Strategy for Stock Index Futures-a Comparison of Optimal LPM Hedge and MV Hedge
指導教授:林允永林允永引用關係陳鴻崑陳鴻崑引用關係
指導教授(外文):Yun-Yung Lin
口試委員:李進生謝文良顧廣平林允永陳鴻崑
口試日期:2011-06-17
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:財務金融學系碩士在職專班
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:93
中文關鍵詞:避險比例LPMMV避險策略下方風險
外文關鍵詞:Hedging RatioHedging StrategyDownside Risk
相關次數:
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如何管理投資組合中的風險並找出最適避險比率一直以來都是投資者最關心的議題,而期貨因有著與現貨高度的相關性、流動性、低交易成本及高槓桿的特性,經常為避險者或投機者所使用之風險管理工具。本文主要在運用衡量投資人所注重的下方風險(downside risk)的LPM策略進行避險時,當投資人之風險偏好及目標報酬率變動時,最適避險比率及避險績效的變動情形,並與最小變異比率避險策略做一比較。
本文研究標的為日本日經225股價指數、澳洲ASX/SPI 200 股價指數、香港恒生股價指數、韓國KOSPI 200股價指數、印度SENSEX 30股價指數及富時馬來西亞證交所KLCI股價指數等6個亞洲主要市場之股價指數現貨與期貨。實證結果顯示:
(一)在最適避險比例方面,LPM策略整體而言表現較MV策略為佳,進一步分析不同風險偏好及目標報酬之LPM策略結果,則以風險偏好中立及目標報酬率較高之策略表現最佳;研究結果亦發現LPM策略之避險比率多半會隨目標報酬增加而降低且風險中立者較風險趨避者之避險比率為小。顯示對追求高風險及高報酬的投資人而言避險策略的需求較風險趨避者相對較小。
(二)在避險績效方面,二種單位報酬風險衡量指標顯示LPM策略表現較MV策略佳,惟在LPM策略的運用上,投資人應先辨識個別對風險忍受程度及設定目標報酬後才能計算最適合的避險比率並獲得最佳避險績效;另判定係數衡量指標則為相反結果,但MV策略據實證結果大部分需要較高的避險比率。
(三)由於LPM策略及MV策略二者的對風險的衡量理論不同,所謂最適避險策略或績效衡量方法,仍需取決於投資人對風險偏好的程度、損失承擔的能力及對避險的接受度等,才能選擇最適的方法。


Futures contracts have been the most important hedging instruments in financial markets. Estimating hedge ratios is the primary issue in hedging with futures contracts. In this research we will introduce two hedging strategies. The first strategy aims to minimize the downside risk by adopting Lower-Partial-Moment (LPM) model. The second strategy focuses on achievement of Minimum-Variance (MV) of portfolio.
We use the weekly returns on spot and futures of Australian ASX/SPI200 Index、Japanese NIKKEI225 Index、Hong Kong Hang Shen Index、Korean KOSPI200 Index、Malaysian FTSE KLCI Index and Indonesian SENSEX30 Index. The sample period extends from January 1st, 2000 to December 31, 2010.
By applying these two different strategies to estimate the optimal hedge ratio, we compared the differences of hedging effectiveness and hedge ratios when investor’s risk appetite and target return changes. We also analyze the optimal hedge strategy by three performance measurement approaches.
The empirical results show that no matter what the target return changes, the hedge ratios of LPM with a=1 (lower risk averse) is lower than that from LPM with a=2 (higher risk averse). And the hedge ratios become lower when the target return reduced. In average, the hedge ratio of the first strategy is usually lower than that of the second strategy.
In conclusion, there are no particular approach could estimate the optimal hedge ratio. Investors should choose appropriate model for different risk taking capacity and investment target return to estimate the optimal hedge ratio and raise the hedging effectiveness.


目 錄
頁次
第一章 緒 論 1
第一節 研究動機與背景 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究架構 5
第四節 研究流程 6
第二章 股價指數期貨概況與文獻探討 7
第一節 期貨契約的發展及功能 7
第二節 股價指數期貨的介紹 12
第三節 股價指數期貨契約及期貨交易市場 12
第四節 期貨避險實證之國內外文獻探討 19
第三章 風險衡量理論與研究方法 32
第一節 避險理論 32
第二節 最小損失風險理論 36
第三節 VAR的介紹 41
第四節 避險績效之衡量 51
第五節 研究方法 52
第四章 實證結果與分析 55
第一節 資料期間來源及處理 55
第二節 避險期間為一年的實證結果 59
第五章 結論與建議 84
第一節 結論與貢獻 84
第二節 研究限制 88
第三節 研究貢獻與建議 89
參考文獻 90
一、中文文獻 90
二、英文文獻 92




表 目 錄
頁次
表【2-1】2009~2010年全球期貨與選擇權商品的交易量(類別) 8
表【2-2】2009~2010年全球各期貨與選擇權商品的交易量(地區別) 8
表【2-3】2009~2010年全球期貨及選擇權商品交易所交易量排名 9
表【2-4】日經225股價指數期貨規格 13
表【2-5】香港恒生股價指數期貨規格 14
表【2-6】韓國KOSPI 200股價指數期貨規格 15
表【2-7】澳洲ASX/SPI 200 股價指數期貨規格 16
表【2-8】印度SENSEX30股價指數期貨規格 17
表【2-9】富時馬來西亞證交所吉隆坡綜合股價指數期貨規格 18
表【3-1】傳統避險理論比較表 36
表【3-2】風險值評估方法優缺點比較 50
表【4-1】澳洲ASX/SPI200指數現貨期貨之敘述統計量 56
表【4-2】香港恒生指數現貨期貨之敘述統計量 57
表【4-3】韓國KOSPI200指數現貨期貨之敘述統計量 57
表【4-4】日本日經225指數現貨期貨之敘述統計量 58
表【4-5】富時馬來西亞KLCI指數現貨期貨之敘述統計量 58
表【4-6】印度SENSEX30指數現貨期貨之敘述統計量 59
表【4-7】澳洲ASX/SPI200指數期貨之避險績效實證結果 61
表【4-8】香港恒生指數期貨之避險績效實證結果 64
表【4-9】韓國KOSPI200指數期貨之避險績效實證結果 68
表【4-10】日本日經225指數期貨之避險績效實證結果 71
表【4-11】富時馬來西亞KLCI指數期貨之避險績效實證結果 75
表【4-12】印度SENSEX30指數期貨之避險績效實證結果 78
表【4-13】避險期間為一年之最適避險比率整理 80
表【4-14】風險偏好固定,目標報酬率遞增對LPM策略避險比率影響一覽表 81
表【4-15】避險期間為一年之避險績效整理(ration 1) 81
表【4-16】避險期間為一年之避險績效整理(ration 2) 82
表【4-17】避險期間為一年之避險績效整理(ration 3) 82

圖 目 錄
頁次
圖【1-1】研究架構圖 6
圖【3-1】風險值示意圖 42
圖【5-1】各指數報酬率走勢圖 87





一、中文文獻
1.沈育展、洪瑞成、邱建良、李命志(2004),「日經225指數期貨之避險績效與最適避險策略之探討」,輔仁管理評論第十一卷第一期,153-180。
2.高麗琪(2004),「低偏動差與變異數之遠匯避險績效比較」,中原大學國際貿易研究所碩士論文。
3.張文翰(2003),「最適風險指標與其避險績效之研究」,淡江大學財務金融研究所碩士論文
4.張雯琪(2003),「股價指數現貨期貨避險比率與避險績效之研究」,淡江大學管理科學研究所碩士論文。
5.陳衍龍(2004),「國際指數期貨市場避險與避險比率之研究」,交通大學財務金融研究所碩士論文。
6.陳中慧(2006),「風險極小策略與低階動差極小策略之避險效益研究」,國立交通大學經營管理研究所碩士論文。
7.黃景明(2002),「台灣股價指數期貨最適避險策略之研究」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。
8.游儲宇(2006),「報酬率與變異數極小避險策略的關係」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。
9.葉惠芬(2003),「股價指數期貨最適避險比率之探討-最適風險與MV避險法之研究」,高雄第一科技大學財務管理研究所碩士論文。
10.趙敏娟(2001),「指數期貨最適避險之策略」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。
11.劉肖君(2011),「外匯期貨最適避險比率與避險效益分析」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。
12.蕭宏毅(2011),「股價指數期貨之最適避險策略分析」,淡江大學財務金融研究所碩士論文。

二、英文文獻
1.Babak Eftekhari (1998), “Lower partial moment hedge ratios”, Applied Financial Economics, 8, 645-652
2.Bawa, V. S.(1975), “Optimal rules for ordering uncertain prospects”, Journal of Financial Economics, 2, 95-121.
3.Chen, J.G., and Dar-Hsin Chen(2004), “The downside risk and equity evaluation: new proposal for risk measures”, Journal of Emerging Market Finance, 3, 77-93.
4.Ederington, L. H.(1979), “The hedging performance of the new futures markets”, Journal of Finance, 34, 157-170.
5.Fishburn, P.C.(1977), “Mean-risk analysis with risk associated with below-target returns”, American Economic Review, 67, 116-126.
6.Johnson, L.(1960), “The theory of hedging and speculation in commodity futures”, Review of Economic Studies , 27, 139-151.
7.Lien, Donald and Tse, Y. K.(2001),“Hedging downside risk with futures contracts”, Applied Financial Economics, 10 , 163-170.
8.Lien, Donald and Tse, Y. K.(1998), “Hedging time-varing downside risk”, Journal of Futures Markets, 18 , 705-722.
9.Markowitz H. (1952), “Portfolif selection”, The Journal of Finance, Vol. 7, No.1. Mar, 77-91.
10.Myers, Robert J. (1991), “Estimating time-varying optimal hedge ratios on futures markets”, Journal of Futures Markets, 11(1), 39-53.
11.Stein, J. L.(1961),“The simultaneous determination of spot and futures prices”, American Economic Review, 51, 1012-1025.
12.Working, H.,(1953),“Futures trading and hedging”, American Economic Review, l.43, 431-459.


QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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