風險控制是金融行業(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,其風險也相應被大幅放大。因此保證金的合理設置水平至關重要。其設置水平的高低將直接影響市場的流動性,并最終影響市場的效率。因此確定合理的保證金水平是必要的。本文針對此問題結合現代發(fā)展的風險控制模型進行研究,并以中國大連商品交易所上市的關聯度最大的兩個品種豆油和豆粕做了實證分析,以期得出合理的結論。本文首先分析了個單個品種的最優(yōu)保證金的水平以便與組合的保證金作為對比。對于單個品種保證金水平的測定方法采用了VaR的方法,在測定時最關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變GARCH族分布模型,從得到的實證結果來看,對于單個品種的保證金水平的度量,由尾數殘差GED分布下得到的VaR相對于其他的方法得到的保證金水平略顯偏小,容易出現的穿倉的結果較多。在引入了Copula函數后的模擬邊緣分布時,本文運用了非對稱的Laplace分布和Garch族分布來擬合數據,主要的考慮是模型的可實現性和模擬效果之間做到最優(yōu)的匹配。在測定組合的保證金水平時主要應用了用蒙特卡洛模擬的辦法�？傮w來講,兩種分布對模擬的結... 

【文章來源】：北京物資學院北京市

【文章頁數】：75 頁

【學位級別】：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 中國期貨市場保證金制度分析
        1.1.3 中國保證金收取的評價
    1.2 本文的選題的出發(fā)點
        1.2.1 理論和實際意義
        1.2.2 國內外研究現狀及存在的問題
    1.3 文章的結構
    1.4 本文的創(chuàng)新點
    1.5 課題研究擬采取的研究方法、技術路線
第二章VAR 理論及其在期貨風險中的應用
    2.1 VAR 理論介紹
        2.1.1 VaR 的定義
        2.1.2 VaR 參數的說明
        2.1.3 VaR 的數學表示
        2.1.4 正態(tài)分布下VaR 的計算
    2.2 GARCH 族
        2.2.1 ARCH 模型介紹
        2.2.2 GARCH 模型介紹
    2.3 關于VAR 在期貨單品種上的實證分析
        2.3.1 樣本數據的選擇及預處理
        2.3.2 數據的單位根檢驗及波動性檢驗
        2.3.3 正態(tài)分布GARCH 族模型的參數估計
        2.3.4 t 分布下GARCH 族模型的參數估計
        2.3.5 GED 分布下GARCH 族模型的參數估計
    2.4 結果分析
第三章 COPULA 函數及其在套利中的應用
    3.1 COPULA 函數
        3.1.1 Sklar 定理
        3.1.2 Copula 函數的分類
            3.1.2.1 橢圓Copula 函數族
            3.1.2.2 阿基米德族Copula 函數
        3.1.3 各種相關系數
        3.1.4 尾部相關性
    3.2 COPULA 函數的參數估計以及最優(yōu)COPULA 函數的選擇評判
        3.2.1 Copula 函數的參數估計
            3.2.1.1 Copula 函數參數的極大似然估計
            3.2.1.2 Copula 函數參數的Genest and Rivest 方法
        3.2.2 最優(yōu)Copula 函數的選擇
            3.2.2.1 圖示檢驗法
            3.2.2.2 解析法
    3.3 基于邊際分布為非對稱LAPLACE 分布COPULA 函數套利交易的實證研究.
        3.3.1 非對稱laplace 分布
        3.3.2 Copula 函數的參數估計
        3.3.3 基于Copula 函數的模擬
            3.3.3.1 Copula 函數的蒙特卡洛模擬算法
    3.4 基于邊際分布為GARCH-T 分布COPULA 函數套利交易的實證研究
        3.4.1 GARCH-T 函數
        3.4.2 GARCH-T 函數的參數估計
        3.4.3 基于Copula 函數的模擬
            3.4.3.1 Copula 函數的蒙特卡洛模擬算法
    3.5 關于運用COPULA 函數的結果分析
第四章 關于極值分布的準備金理論
    4.1 極值理論
        4.1.1 閾值的確定和參數估計
            4.1.1.1 閾值u的確定
            4.1.1.2 用極大似然估計法求得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算
        4.2.1 基于VaR 計算的極值分布的最優(yōu)保證金比率的計算
        4.2.2 CVaR 對VaR 的改進
            4.2.2.1 VaR 的不足
            4.2.2.2 CVaR 的定義及應用
    4.3 基于極值分布理論的實證研究
    4.4 本章的結果分析
結論與展望
參考文獻
后記
致謝
完成課題和發(fā)表論文摘要
附錄



本文編號：2964144