應用MIDAS模型之避險效果分析

Abstract

本研究針對不同財務資料特性所提出之避險模型進行評比，避險模型主要分為靜態與動態兩類，包含傳統的靜態Naïve模型以及線性迴歸模型(OLS)，動態模型則有CCC模型(Bollerslev(1990))、DCC模型 (Engle(2002))以及MIDAS模型(Ghysels, Santa-Clara ,and Valkanov(2006a))。此外，利用Ghysels, Santa-Clara ,and Valkanov(2006b)提出之MIDAS模型估計投資組合的變異數，得到模型避險比率，並以美國S&P 500股價指數、瑞士法郎與大豆之日資料做為研究對象，進行避險效率的模型比較，實證結果顯示，在以每月避險的策略中進行避險，以線性迴歸模型的表現最好，而MIDAS模型的表現則不如預期。值得一提的是，本文將估計MIDAS模型變異數的落後期間拉長為兩年後，模型的估計效率有明顯提升。 最後，雖然MIDAS模型在月避險策略的表現不如預期，基於頻率的不同觀念，本文也再一次進行避險效率的模型比較，將每月避險的策略改為每週避險，結果顯示MIDAS模型在每週避險的策略中進行避險時，避險效率最高。模型表現也優於其他四個避險模型，可獲得較準確的投資組合避險方式，有效降低投資組合變異數，也證實MIDAS模型可做為週避險策略中有效率的避險模型。