| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 宏观经济环境影响大宗商品价格波动 | 第10页 |
| 1.1.2 铁矿石市场金融化推动市场套期保值动机 | 第10-11页 |
| 1.2 选题意义 | 第11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3.1 早期简单静态套期保值比率研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 基于GARCH模型的套期保值比率研究 | 第12-13页 |
| 1.3.3 基于Copula方法的套期保值比率研究 | 第13页 |
| 1.4 研究思路与研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 铁矿石市场及其套期保值分析 | 第15-20页 |
| 2.1 铁矿石市场分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 我国铁矿石供给依赖进口 | 第15-16页 |
| 2.1.2 我国是铁矿石消费大国 | 第16页 |
| 2.1.3 影响铁矿石价格的主要因素 | 第16-17页 |
| 2.2 铁矿石期现货波动率的特征 | 第17-19页 |
| 2.2.1 波动性聚集 | 第17页 |
| 2.2.2 长期记忆性 | 第17-18页 |
| 2.2.3 期货与现货波动率的非对称性 | 第18页 |
| 2.2.4 峰度和偏度 | 第18-19页 |
| 2.3 套期保值相关理论 | 第19-20页 |
| 2.3.1 最优套期保值比率确定方法 | 第19页 |
| 2.3.2 套期保值绩效评估 | 第19-20页 |
| 第三章 最优套期保值比率模型 | 第20-28页 |
| 3.1 基于静态及时变GARCH模型的模型构建 | 第20-21页 |
| 3.2 基于Copula-GARCH模型的模型构建 | 第21-28页 |
| 3.2.1 基于GARCH的边缘分布模型构建 | 第21-22页 |
| 3.2.2 基于Copula函数的联合分布模型的构建及选取 | 第22-26页 |
| 3.2.3 Copula-GARCH模型的参数估计 | 第26-28页 |
| 第四章 铁矿石市场套期保值比率实证分析 | 第28-38页 |
| 4.1 数据样本的选取与分析 | 第28-31页 |
| 4.1.1 数据样本的选取 | 第28-29页 |
| 4.1.2 数据描述性统计 | 第29-30页 |
| 4.1.3 数据检验 | 第30-31页 |
| 4.2 铁矿石市场套期保值模型的实证分析 | 第31-36页 |
| 4.2.1 确定边缘分布函数 | 第31-33页 |
| 4.2.2 Copula函数拟合 | 第33-35页 |
| 4.2.3 基于copula-GARCH模型的最优套期保值比率结果 | 第35-36页 |
| 4.3 套期保值效果评价 | 第36-38页 |
| 4.3.1 套期保值效果评价指标 | 第36-37页 |
| 4.3.2 不同模型套期保值效果的对比与分析 | 第37-38页 |
| 第五章 政策和建议 | 第38-40页 |
| 结论 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
