کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1144022 1489614 2012 7 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Financial Engineering Estimation Methods of Minimum Risk Hedge Ratio
ترجمه فارسی عنوان
برآورد حداقل هزینه ریسک پذیری در مهندسی مالی
کلمات کلیدی
مهندسي مالي؛ شاخص بورس سهام؛ پرچین
فهرست مطالب مقاله
چکیده

کليدواژگان

1. مقدمه

2. مدل هج کردن حداقل ریسک بر اساس نظریه نمونه کارها از هج ها

3. روش تخمین

3.1 مدل OLS

3.2 مدل B-VAR

3.3. مدل EC

4. نتایج تجربی

شکل 1 سری برای شاخص HS300 و شاخص قیمت آتی HS300

شکل 2 سری برای شاخص HS300 و شاخص سهام آتی HS300 

جدول 1 آمار توصیفی برای سهام شاخص HS300 و شاخص آتی HS300

شکل 3: شماتیک شاخص سهام HS300

شکل 4 : نمودار شاخص سهام  آتی HS300

جدول 2 نتایج آزمایش ADF

5. نتیجه گیری
ترجمه چکیده
در این مقاله، در ابتدا مهندسی مالی حداقل ریسک مبتنی بر مدل هج کردن تجزیه و تحلیل شده است. سپس با تحقیق بر روی روش های مختلف برآورد عمده برای حداقل ریسک نسبت هج ادامه می دهیم. نتایج در این مطالعه نشان داده است که HR به دست آمده از مدل معمولی کمترین مربع (OLS) حداکثر است و عملکرد هج کردن خارج از نمونه بهترین است؛ با این حال، اثربخشی هج کردن برای هر دو برآورد خارج از نمونه و در نمونه به اندازه کافی پایدار نیست.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی

As an important tool to circumvent the systemic risks in financial engineering, the key for achievement of the performance of stock index futures is dependent on determination of the hedge ratio (HR). In this paper, the minimum risk-based portfolio hedging model is first analyzed. It is then followed by the investigation on various major estimation methods for the minimum risk hedge ratio. Aiming at the newest Shanghai and Shenzhen (HS) 300 index futures hedge, the empirical analyses are eventually performed for the hedge strategies, thus validating the application of these different estimation methods in China's market. The results revealed in the current study show that the HR obtained by the ordinary least squares (OLS) model is maximal and the out-of-sample hedging performance is the best; however, the hedging effectiveness is not sufficiently stable for both the out-of-sample and in-sample estimation. In addition, the in-sample hedging performance accomplished through the bivariate vector autoregression (B-VAR) model is superior to those achieved via other methods. It is manifested further from the results that the HR determined by the error correction (EC) model is minimal and the hedging performances for both the out-of-sample and in-sample data are weak, yet the hedging effectiveness for both of them is stable.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Systems Engineering Procedia - Volume 3, 2012, Pages 187-193