本文選題：股指期貨 + 動(dòng)態(tài)保證金��； 參考：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：保證金制度可以有效管控期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),設(shè)置合適的保證金水平,是提高期貨市場(chǎng)運(yùn)行效率、實(shí)現(xiàn)期貨市場(chǎng)長(zhǎng)期穩(wěn)定與繁榮的基石。我國(guó)的靜態(tài)保證金制度在運(yùn)行過(guò)程中面臨著調(diào)節(jié)機(jī)制僵化、設(shè)置偏高等弊端,而動(dòng)態(tài)保證金可以根據(jù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整保證金水平,既能有效管控市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),又可以提高期貨市場(chǎng)的效率。因此,動(dòng)態(tài)保證金是保證金制度發(fā)展的潮流,研究動(dòng)態(tài)保證金設(shè)定方法,具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。股指期貨保證金水平的設(shè)定關(guān)鍵是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的度量和計(jì)算,本論文采用理論分析和實(shí)證研究相結(jié)合的研究方法。理論部分主要介紹了參數(shù)法、非參數(shù)法、極值理論等VaR的計(jì)算方法,其中參數(shù)法基于收益率序列服從正態(tài)分布的假設(shè),主要包括Delta—正態(tài)分布、EWMA、GARCH模型,非參數(shù)法主要是指歷史模擬法,從歷史數(shù)據(jù)來(lái)模擬計(jì)算VaR。極值理論主要介紹了 POT模型的基本原理,以及將GARCH模型和POT模型相結(jié)合的VaR計(jì)算。實(shí)證部分選取2010年4月16日至2017年4月18日的股指期貨活躍合約的日結(jié)算數(shù)據(jù),建立五種動(dòng)態(tài)VaR模型,利用Kupiec檢驗(yàn)方法對(duì)五種模型在不同時(shí)間窗口和置信水平情形下的準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)。在實(shí)證過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)的正態(tài)性、平穩(wěn)性和波動(dòng)聚集性進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明我國(guó)的股指期貨收益率序列是平穩(wěn)序列,并不不服從正態(tài)分布,具有尖峰厚尾、波動(dòng)聚集性和長(zhǎng)時(shí)記憶性等特征。實(shí)證結(jié)果表明歷史時(shí)間窗口的選擇對(duì)Delta—正態(tài)分布和歷史模擬法影響程度較大,較短的時(shí)間窗口 250天VaR的預(yù)測(cè)結(jié)果更靈敏,在模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的情況下?lián)舸╊l率較低。在95%的低置信水平下,只有GARCH-P0T模型存在高估風(fēng)險(xiǎn)的狀況,其余四種模型均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確。在97.5%、99%的高置信水平下,Delta—正態(tài)分布、EWMA、GARCH存在一定程度的風(fēng)險(xiǎn)低估狀況,這與收益率存在尖峰厚尾的實(shí)際情況相符。歷史模擬法在這兩種高置信水平下,對(duì)VaR的預(yù)測(cè)最為準(zhǔn)確,GARCH-POT模型在99%的最高置信水平下VaR預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確,這是由于極值理論的基本原理和特性決定的。
[Abstract]:Margin system can effectively control the risk of futures market, set the appropriate margin level, is to improve the efficiency of the futures market, to achieve long-term stability and prosperity of futures market cornerstone. The static margin system in our country is faced with some disadvantages such as rigid regulation mechanism and high setting, while dynamic margin can adjust the margin level according to the market risk, which can effectively control the market risk. It can also improve the efficiency of the futures market. Therefore, dynamic margin is the trend of the development of margin system. It is of great practical significance to study the method of dynamic margin setting. The key to setting the margin level of stock index futures is to measure and calculate the value of risk VaR. This paper adopts the research method of combining theoretical analysis and empirical research. The theoretical part mainly introduces the calculation methods of VaR, such as parametric method, non-parametric method and extreme value theory. The parametric method is based on the assumption of normal distribution of return sequence, including Delta-normal distribution and EWMA-GARCH model. The non-parametric method mainly refers to the historical simulation method, which simulates and calculates VaR from historical data. The extreme value theory mainly introduces the basic principle of POT model and the VaR calculation which combines GARCH model with POT model. The empirical part selects the daily settlement data of the active stock index futures contracts from April 16, 2010 to April 18, 2017, and establishes five dynamic VaR models. The accuracy of the five models under different time windows and confidence levels is tested by using Kupiec test method. In the process of demonstration, we test the normality, smoothness and volatility aggregation of the data. The results show that the stock index futures yield series in China is a stationary sequence, which does not disobey the normal distribution, and has a sharp and thick tail. Volatility clustering and long-term memory and other characteristics. The empirical results show that the choice of historical time window has a great influence on Delta-normal distribution and historical simulation. The VaR prediction results of a shorter time window of 250days are more sensitive, and the breakdown frequency is lower when the model is accurate. Under the 95% low confidence level, only the GARCH-P0T model has overestimated risk, and the other four models are accurate. Under the high confidence level of 97.5%, Delta-normal distribution and EWMA-GARCH have a certain degree of risk underestimation, which is consistent with the actual situation that the yield has a sharp and thick tail. Under these two high confidence levels, the historical simulation method is the most accurate in the prediction of VaR at the highest confidence level of 99%, which is determined by the basic principle and characteristics of extreme value theory.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：F724.5

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本文編號(hào)：1979039