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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
顾海峰
金融衍生工具的定价理论与方法一直是金融界较为关注的热点问题。在金融市场中,由于金融衍生工具的价格都受一种不确定因素的影响,因而对金融衍生工具的定价是非常困难同时也是非常重要的问题。在布莱克和舒尔斯的原始论文里,是通过变量替换把上述微分方程变换成一个标准的抛物型方程(热扩散方程)来求解,其中主要涉及一些较高深的数学理论,而本文的主要贡献在于:首次从金融工程视角推导了布莱克—舒尔斯定价模型,并对布莱克—舒尔斯定价模型边界化,得到了金融期货的价格公式。本研究对于解决我国金融衍生工具的科学性定价问题具有非常重要的
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)
[作者]
张兵 张蓓佳
近年来农产品金融化现象突出表现在农产品市场和期货市场、货币市场、国际市场的联动,农产品的金融属性日益明显。基于2000~2012年芝加哥商品交易所玉米期货价格的月度数据,从农产品金融化视角分析玉米期货价格波动情况,选择货币供给量、货币价格和投机情况三方面可量化因素分析对玉米期货价格的影响。结果表明:货币供给量和投机资本对农产品期货价格有推动作用,而美元指数对价格有抑制作用,金融化因素对玉米期货价格造成不同程度的影响。最后根据分析结果,建议加强农产品期货市场的风险防范,完善我国农产品期货市场,防范过度投机。
[期刊] 证券市场导报
[作者]
周波
金融期货价格稳定机制延缓了价格发现过程,并造成了流动性干扰,但从降低期货、现货交易总成本来讲,它还是利大于弊,因此设置价格波动限制是一种可行的政策,而且在期货、现货市场同时设定的效果最好。此外,从不同价格波动限制方式的影响来看,选择弹性涨跌幅限制可较好地发挥价格限制的好处,减小价格限制的不利影响。
关键词：
金融期货 价格波动限制机制 交易制度
[期刊] 农业经济
[作者]
范胜利
采取滚动方式获得棉花期货连续价格，构建ＡＲＭＡ－ＧＡＲＣＨ族模型对棉花期货价格波动率进行实证研究。结果表明：棉花期货日收益率呈现＂尖峰厚尾＂的特征；ＧＡＲＣＨ（１，２）能较好的捕捉棉花期货收益率序列的ＡＲＣＨ效应，但模型长期趋势并不稳定。同时，ＧＡＲＣＨ－Ｍ模型表明棉花期货并不明显具有风险越大，预期收益就越高的特征，ＴＧＡＲＣＨ模型表明棉花期货市场冲击具有典型的＂杠杆效应＂。
关键词：
棉花期货 GARCH模型 波动性
[期刊] 财经问题研究
[作者]
阎石 李连伟
本文利用我国商品期货及金融期货2010年9月份合约数据采用VaR方法对其收益率序列的波动性进行了检验。研究结果发现:首先,应用GARCH-t模型的方法对期货商品的价格风险进行管理具有显著的有效性和适用性,特别是在95%的置信水平下对收益率波动性的拟合效果最佳,同时该方法对期货商品正收益率的拟合效果比负收益率更好。其次,我国股指期货正式推出后,收益率波动性较模拟交易时期显著变小,表明改进后的交易制度及政府监管等措施可能限制了市场上的过度投机行为。最后,农副产品期货的风险暴露程度比股指、金属和能源化工等期货品种要小。
关键词：
VaR方法 GARCH-t模型 价格风险
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
方燕 杨立圆
本文通过实证分析,发现我国棉花期货价格与现货价格之间存在长期均衡关系,期货价格引导现货价格的形成,为防止棉花价格大幅度波动,建议政府引导棉花市场主体充分利用期货价格信息、利用期货价格制定棉花产业政策、适当进一步开放我国期货市场。
关键词：
价格波动 棉花期货 VECM 模型
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
龙海明 李占国 蒋鑫 吴宇扬
财务公司为产业链上的中小企业提供产业链金融产品,需要获得一个合理的融资利率。由于产业链金融产品主要以应收账款、存货等动产抵押物作为还款来源,因此,财务公司在定价的时候要突出考虑抵押物的价值波动,而抵押物价值又存在模糊特性,常见的贷款定价方法无法正确识别出来。为此,在传统的定价方法基础上,将期权定价模型引入财务公司产业链融资产品的定价中,重点考虑动产抵押物的价值波动以及无风险利率的波动性,得出基于抵押物价值的基础利率,同时财务公司可以根据产业链条的主体特点对贷款利率进行优化调整。
[期刊] 林业经济
[作者]
周秀莲
近年来，国内外经济环境的不确定性对中国期货类金融市场影响越来越显著。研究油脂类农林产品期货市场的波动溢出影响，对加速农林产品金融化和防范系统性金融风险、凸显农林产品期货市场管理价格风险的作用等具有重要意义。文章利用中国2018—2023年棕榈油、豆油和菜油农产品期货指数的月度数据，上证综合指数的月度数据以及PPI、EPU、PMI月度数据的宏观经济数据，以经济政策不确定性、证券市场、期货市场的作用路径，构建VAR-BEKK-GARCH模型考察宏观不确定性对棕榈油等油脂类农林产品期货价格的传导关系和风险波动溢出效应变化。结果表明：（1）油脂类农林产品期货价格具有显著的波动溢出效应，且通常是该波动溢出的风险传递者；从描述性统计结果的Jarque-Bera统计量来看，在显著性水平为5%时，三种油脂类农林产品期货指数收益率分别为496.39、975.02和647.07，指数变化率序列都不服从正态分布。（2）油脂类农林产品期货价格波动对中国金融市场的影响程度最强；指数收益率的一阶滞后项系数在5%的显著性水平上均显著。（3）在极端事件冲击下，油脂类农林产品期货价格对中国期货价格波动的依赖性较强，并表现出明显的时变特征。基于研究结论提出政策启示：政策制定者应借助溢出效应的分析结果，采取相应的监管和干预措施，维护市场的健康发展。金融监管部门应对中国农林产品期货市场建立风险监控、预警机制，有效防范系统性风险。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘健 丁嘉伦 张玉英
期货市场具有价格发现和套期保值的功能,期货价格指数作为期货市场运行的大盘指数,可以反映期货市场的整体运行状况以及市场主体对未来价格走势的心理预期,对于宏观经济具有重要的预警和预期引导作用。利用2004年6月至2016年12月南华工业品期货价格指数(NHG)收盘价和工业生产者出厂价格指数(PPI)数据进行实证分析,通过ADF单位根检验、建立VAR模型、Johansen协整检验,建立误差修正模型、Granger因果检验以及方差分解,检验南华工业品期货价格指数对PPI的先导作用及对宏观经济的预警作用。实证结果表明:NHG与PPI之间存在长期均衡关系,且NHG对PPI的走势影响显著,NHG对PPI存在先导作用,并至少领先PPI半年以上,目前来看,NHG对PPI的引导作用大概占到三分之一。因此,我国的南华工业品期货价格指数可以对PPI变动进行预警,且随着商品期货指数的不断完善,其必将对宏观经济指标发挥更为显著的预警作用。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高欣宇 余国新
本文以2013年1月2日至2014年6月31日期间的棉花期货价格为研究对象,通过ARIMA模型与EGARCH-EWMA模型进行短期价格预测对比分析。结果显示EGARCH-EWMA模型在准确度和可行性方面优于ARIMA模型,利用EGARCH模型估计的滞后系数对衰减因子赋值,克服了无法科学地判定衰退因子的弊端,并且预测结果表明棉花市场具有较为明显的杠杆效应,没有完全实现价格发现功能,基于此提出完善期货市场的建议。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘健 丁嘉伦 张玉英
期货市场具有价格发现和套期保值的功能,期货价格指数作为期货市场运行的大盘指数,可以反映期货市场的整体运行状况以及市场主体对未来价格走势的心理预期,对于宏观经济具有重要的预警和预期引导作用。利用2004年6月至2016年12月南华工业品期货价格指数(NHG)收盘价和工业生产者出厂价格指数(PPI)数据进行实证分析,通过ADF单位根检验、建立VAR模型、Johansen协整检验,建立误差修正模型、Granger因果检验以及方差分解,检验南华工业品期货价格指数对PPI的先导作用及对宏观经济的预警作用。实证结果表
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王苏生 王丽 陈搏 刘艳
为准确对商品期货合约进行定价和预测,本文在短期-长期模型的基础上,提出以短期偏离、中期偏离和长期均衡为状态变量的三因素模型。本文根据状态变量的假设建立相关微分方程,并推导出模型的解,再运用卡尔曼滤波和极大似然法得到模型的参数和状态变量。最后,通过比较多种误差统计量证明,本文的短期-中期-长期模型的拟合与预测能力优于短期-长期模型。
[期刊] 经济经纬
[作者]
刘永新 宋学锋
有效市场理论是市场价格波动的基础理论,然而,其假设及分类的理想化,很难很好解释复杂的市场现象,为此,本文提出了趋于有效的假说,使其与现实复杂的实际市场吻合。在此基础上,借鉴物理学的弹性系统模型,对影响价格因素细分,进而构建价格波动的弹性系统模型,来更好地解释价格波动的特性和主要动力源泉,并为市场分析提供有效的思路。
关键词：
期货 趋于有效 价格波动 弹性系统 模型
[期刊] 农业技术经济
[作者]
王秀东 刘斌 闫琰
本文通过对2006—2011年大豆期货价格交易日的高频数据进行研究,采用自回归条件异方差(ARCH)模型定量分析了大豆期货价格的波动规律。研究发现:大豆期货收益率存在二阶ARCH过程,价格波动表现出集群性特征;交易量对大豆期货价格波动有显著的正向影响;在研究国际金融危机对国内大豆期货市场带来的冲击时发现国际金融危机明显加剧了大豆期货价格的波动性,冲击产生的影响持续一段时间才逐渐衰减。适度增加大豆储备量是调控大豆市场风险的有效而必要的手段之一。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张大斌 曾莉玲 凌立文
为了捕捉农产品市场期货价格波动的复杂特征，进一步提高其预测精度，基于分解集成的思想，构建包含变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的分解集成预测模型。首先，利用VMD分解的自适应性和非递归性，选择VMD将复杂时间序列分解成多个模态分量(IMF)。其次，针对VMD分解关键参数模态数K的选取难题，提出基于最小模糊熵准则寻找最优K值的方法，有效避免模态混淆和端点效应问题，从而提升VMD的分解能力。最后，利用ELM强大的学习能力和泛化能力，对VMD分解得到的不同尺度子序列进行预测，集成得到最终预测结果。以CBOT交易所稻谷、小麦、豆粕期货价格作为研究对象，实证结果表明，该分解集成预测模型在预测精度和方向性指标上，显著优于单预测模型和其它分解集成预测模型，为农产品期货价格预测提供了一种新途径。
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