風(fēng)險(xiǎn)控制是金融行業(yè)的最重要的課題。期貨公司保證金交易在期貨交易中起到了杠桿作用,其風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)被大幅放大。因此保證金的合理設(shè)置水平至關(guān)重要。其設(shè)置水平的高低將直接影響市場(chǎng)的流動(dòng)性,并最終影響市場(chǎng)的效率。因此確定合理的保證金水平是必要的。本文針對(duì)此問(wèn)題結(jié)合現(xiàn)代發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)控制模型進(jìn)行研究,并以中國(guó)大連商品交易所上市的關(guān)聯(lián)度最大的兩個(gè)品種豆油和豆粕做了實(shí)證分析,以期得出合理的結(jié)論。本文首先分析了個(gè)單個(gè)品種的最優(yōu)保證金的水平以便與組合的保證金作為對(duì)比。對(duì)于單個(gè)品種保證金水平的測(cè)定方法采用了VaR的方法,在測(cè)定時(shí)最關(guān)鍵的品種的收益率的分布擬合,在存在異方差的情況下本文引入了時(shí)變GARCH族分布模型,從得到的實(shí)證結(jié)果來(lái)看,對(duì)于單個(gè)品種的保證金水平的度量,由尾數(shù)殘差GED分布下得到的VaR相對(duì)于其他的方法得到的保證金水平略顯偏小,容易出現(xiàn)的穿倉(cāng)的結(jié)果較多。在引入了Copula函數(shù)后的模擬邊緣分布時(shí),本文運(yùn)用了非對(duì)稱的Laplace分布和Garch族分布來(lái)擬合數(shù)據(jù),主要的考慮是模型的可實(shí)現(xiàn)性和模擬效果之間做到最優(yōu)的匹配。在測(cè)定組合的保證金水平時(shí)主要應(yīng)用了用蒙特卡洛模擬的辦法�？傮w來(lái)講,兩種分布對(duì)模擬的結(jié)... 

【文章來(lái)源】：北京物資學(xué)院北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 期貨保證金理論概述
        1.1.1 保證金制度的作用
        1.1.2 中國(guó)期貨市場(chǎng)保證金制度分析
        1.1.3 中國(guó)保證金收取的評(píng)價(jià)
    1.2 本文的選題的出發(fā)點(diǎn)
        1.2.1 理論和實(shí)際意義
        1.2.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題
    1.3 文章的結(jié)構(gòu)
    1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 課題研究擬采取的研究方法、技術(shù)路線
第二章VAR 理論及其在期貨風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用
    2.1 VAR 理論介紹
        2.1.1 VaR 的定義
        2.1.2 VaR 參數(shù)的說(shuō)明
        2.1.3 VaR 的數(shù)學(xué)表示
        2.1.4 正態(tài)分布下VaR 的計(jì)算
    2.2 GARCH 族
        2.2.1 ARCH 模型介紹
        2.2.2 GARCH 模型介紹
    2.3 關(guān)于VAR 在期貨單品種上的實(shí)證分析
        2.3.1 樣本數(shù)據(jù)的選擇及預(yù)處理
        2.3.2 數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)及波動(dòng)性檢驗(yàn)
        2.3.3 正態(tài)分布GARCH 族模型的參數(shù)估計(jì)
        2.3.4 t 分布下GARCH 族模型的參數(shù)估計(jì)
        2.3.5 GED 分布下GARCH 族模型的參數(shù)估計(jì)
    2.4 結(jié)果分析
第三章 COPULA 函數(shù)及其在套利中的應(yīng)用
    3.1 COPULA 函數(shù)
        3.1.1 Sklar 定理
        3.1.2 Copula 函數(shù)的分類
            3.1.2.1 橢圓Copula 函數(shù)族
            3.1.2.2 阿基米德族Copula 函數(shù)
        3.1.3 各種相關(guān)系數(shù)
        3.1.4 尾部相關(guān)性
    3.2 COPULA 函數(shù)的參數(shù)估計(jì)以及最優(yōu)COPULA 函數(shù)的選擇評(píng)判
        3.2.1 Copula 函數(shù)的參數(shù)估計(jì)
            3.2.1.1 Copula 函數(shù)參數(shù)的極大似然估計(jì)
            3.2.1.2 Copula 函數(shù)參數(shù)的Genest and Rivest 方法
        3.2.2 最優(yōu)Copula 函數(shù)的選擇
            3.2.2.1 圖示檢驗(yàn)法
            3.2.2.2 解析法
    3.3 基于邊際分布為非對(duì)稱LAPLACE 分布COPULA 函數(shù)套利交易的實(shí)證研究.
        3.3.1 非對(duì)稱laplace 分布
        3.3.2 Copula 函數(shù)的參數(shù)估計(jì)
        3.3.3 基于Copula 函數(shù)的模擬
            3.3.3.1 Copula 函數(shù)的蒙特卡洛模擬算法
    3.4 基于邊際分布為GARCH-T 分布COPULA 函數(shù)套利交易的實(shí)證研究
        3.4.1 GARCH-T 函數(shù)
        3.4.2 GARCH-T 函數(shù)的參數(shù)估計(jì)
        3.4.3 基于Copula 函數(shù)的模擬
            3.4.3.1 Copula 函數(shù)的蒙特卡洛模擬算法
    3.5 關(guān)于運(yùn)用COPULA 函數(shù)的結(jié)果分析
第四章 關(guān)于極值分布的準(zhǔn)備金理論
    4.1 極值理論
        4.1.1 閾值的確定和參數(shù)估計(jì)
            4.1.1.1 閾值u的確定
            4.1.1.2 用極大似然估計(jì)法求得ξ, β
        4.1.2 GDP 分布的擬合
    4.2 基于極值分布理論的保證金比率的測(cè)算
        4.2.1 基于VaR 計(jì)算的極值分布的最優(yōu)保證金比率的計(jì)算
        4.2.2 CVaR 對(duì)VaR 的改進(jìn)
            4.2.2.1 VaR 的不足
            4.2.2.2 CVaR 的定義及應(yīng)用
    4.3 基于極值分布理論的實(shí)證研究
    4.4 本章的結(jié)果分析
結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)
后記
致謝
完成課題和發(fā)表論文摘要
附錄



本文編號(hào)：2964144