本文選題：燃油期貨 + 動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度　； 參考：《中國(guó)管理科學(xué)》2013年02期

【摘要】：期貨交易的高杠桿率意味著期貨市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)特征,而能源市場(chǎng)因其特殊的戰(zhàn)略意義一直以來(lái)備受關(guān)注,因而對(duì)能源期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度對(duì)投資者和監(jiān)管者都極其重要。本文對(duì)上海燃油期貨構(gòu)建了四個(gè)反映不同交割期限的連續(xù)價(jià)格序列,基于不同的金融市場(chǎng)典型事實(shí)分別運(yùn)用GARCH、GJR、FIGARCH三個(gè)模型對(duì)波動(dòng)率建模,并假設(shè)條件收益分別服從正態(tài)、學(xué)生t、有偏學(xué)生t(skst)分布進(jìn)行動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)測(cè)度,然后運(yùn)用嚴(yán)格的似然比(LR)檢驗(yàn)和動(dòng)態(tài)分位數(shù)回歸(DQR)檢驗(yàn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的可靠性進(jìn)行后驗(yàn)分析(Backtesting),嘗試從中提取出在風(fēng)險(xiǎn)管理中最有應(yīng)用價(jià)值的典型事實(shí)。研究發(fā)現(xiàn):(1)基于skst分布的波動(dòng)模型的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于其他分布下的相同模型;(2)基于杠桿效應(yīng)的GJR模型和基于長(zhǎng)記憶性的FIGARCH模型并沒(méi)有表現(xiàn)出比普通GARCH模型更高的精度;(3)遠(yuǎn)期合約的市場(chǎng)平均收益更高,風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度比近期合約更準(zhǔn)確。
[Abstract]:The high leverage ratio of futures trading means the high risk characteristics of the futures market, and the energy market has been paid close attention to because of its special strategic significance, so the risk measurement of the energy futures market is extremely important to investors and regulators. In this paper, four successive price sequences reflecting different delivery periods are constructed for Shanghai fuel futures. Based on the typical facts of different financial markets, volatility models are established using GARCHN GJR FIGARCH models, and the conditional returns are assumed to be normal respectively. Student t, biased student t (skst) distribution to measure the value of dynamic risk (VaR), Then we use the strict likelihood ratio (LR) test and the dynamic quantile regression (DQR) test to analyze the reliability of risk measurement by Backtesting, and try to extract the typical facts that are most valuable in risk management. The results show that: (1) the dynamic risk measurement accuracy of the volatility model based on skst distribution is obviously better than that of the same model under other distributions; (2) the GJR model based on leverage effect and the Fig model based on long memory have not shown more accuracy than the common model. The GARCH model has higher accuracy. (3) the market average return of forward contracts is higher. Risk measurement is more accurate than recent contracts.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)商學(xué)院;西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71071131,71171025,71271227) 國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金(12BGL024) 教育部人文社科研究項(xiàng)目(10YJCZH086) 成都理工大學(xué)金融與投資優(yōu)秀科研創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)培育資助項(xiàng)目(KYTD201303)
【分類號(hào)】：F224;F724.5;F426.22

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2106179