台灣股價指數期貨最適避險策略

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本文以copula方法擴展Engle, Ghysels, and Sohn (2013)的GARCH-MIDAS波動模型,建立Copula GJR-GARCH-MIDAS避險模型。分別以周、月、季、半年及年realized volatility與correlation作為混成因子,衡量長期波動成份。實證結果發現,納入波動與相關性混成因子並去除短期擾動的模型具較佳的樣本內與樣本外避險績效。在COVID-19疫情爆發前,納入月(f=22)頻率混成因子的模型具有最佳避險績效。而在疫情爆發之後,納入季(f=65)頻率混成因子的模型則有最佳的避險能力。此結果隱含月頻率與季頻率的混成因子對期貨與現貨報酬波動與相關性的確存在具有資訊內涵,風險趨避投資人在進行避險決策時,可釘住期貨與現貨報酬率月或季頻率的波動與相關性,避免短期擾動影響。此結果可提供投資人在選擇避險模型時的參考。

作者:*大葉大學財務金融學系副教授 賴奕豪 、東海大學經濟學系副教授 王翊全

*通訊作者E-mail:

yhlai@mail.dyu.edu.tw <mailto:yhlai@mail.dyu.edu.tw>

發表人:賴奕豪

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