本文關鍵詞：對滬深300指數(shù)期貨波動性的風險分析

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【摘要】：計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術帶動的現(xiàn)代金融市場中包含著各式各樣的金融產(chǎn)品，并且每天都還在不斷的進行著研究改良與創(chuàng)新發(fā)明。對于親身涉入其中的投資者來說，如何能夠把握這些金融產(chǎn)品的特質以及如何運用已有的知識對這些金融產(chǎn)品做出準確的決策行為將是十分重要的。本文選擇的研究對象是滬深300指數(shù)期貨，一方面是因為期貨市場本身對現(xiàn)貨市場有一定的引導作用，能夠反映經(jīng)濟的動向；另一方面，期貨具有高杠桿的特性，能夠更充分的體現(xiàn)風險的分量。這就需要先對該期貨合約有一定的了解，尤其是它可以放大風險的特點。因此，站在投資者的立場上，會發(fā)現(xiàn)需要解決的問題中，最為重要的就是權衡風險和收益的分量。 這就需要投資者對風險理論和風險模型的有一定的了解。所以，本文以風險的基礎定義為出發(fā)點，逐步并展開深入到對風險理論的探求以及風險模型的建立。在投資學中，風險的本義并不是用來測量危險的程度，而是代表了未來某個事件是否會發(fā)生的一種不確定性。這個事件既可以是招致災禍，也可以是帶來收益。因此，對一個具體事件做風險做出判定時，如果要為它定性就需要參考最終的收益和回報。 認識到風險的意義所在，就有利于對風險理論的掌握。在眾多的風險理論中，本文側重選擇了VaR風險價值理論作為研究和闡明的對象。自上個世界九十年代VaR風險價值理論誕生以來，經(jīng)歷了短短的二十余年的發(fā)展，如今VaR風險價值理論已經(jīng)幾乎運用在了各個金融機構并且還被當作硬性要求寫入了《巴塞爾協(xié)議》之中。由此，可以發(fā)現(xiàn)VaR風險價值理論不僅是學術界中的一項理論，而且具有相當重要的實用價值。這個重要的實用價值體現(xiàn)在了，它對風險實現(xiàn)了一種可比較的量化分析。VaR值最原始的定義，指的是在一定的置信水平下，某個金融產(chǎn)品可能出現(xiàn)的最大損失價值。這里可以借助頻率分布或者排序的方法求得，也可以通過假設某個具體的分布，并運用其特征數(shù)進行運算。前者就是計算VaR值的非參數(shù)法，那么，另一種自然是參數(shù)法。不過，應該強調一下的是，，所得到的量化結果是有具體的適用條件的。不可以過分的夸大它的作用，認為只需要依賴這一個指標就能夠在金融市場中規(guī)避所有風險。 為了能夠更加深入的表述風險的特點，選擇以收益率為研究對象，著重分析收益率在波動時具有的特點。在種類繁多的計量經(jīng)濟模型中，之所以會借用ARCH自回歸條件異方差模型來作為最主要的手段，是因為該模型主要針對的就是波動率的聚集現(xiàn)象。首先，ARCH模型繼承了AR自回歸模型的特點，認為現(xiàn)有的收益率數(shù)值中包含了對于過去的收益率的信息，呈現(xiàn)了一種與歷史值相關的現(xiàn)象。但是，ARCH模型又有著其獨特的假設條件，即認為模型中的誤差項滿足的并不是傳統(tǒng)意義中經(jīng)典的同方差假設，而是另一種存在變動方差的假設。所說的變動方差不同于完全隨機的布朗運動，這種方差是一種條件方差，是以歷史誤差項為條件信息的不定方差。正因為方差和歷史誤差項存在著這樣的相關關系，所以，方差的變化才會和時間聯(lián)系在了一起，波動率才能在時間軸上出現(xiàn)時而聚集的現(xiàn)象。在ARCH模型基礎上發(fā)展起來的GARCH模型，把ARCH模型的應用范圍提升到了新的領域，解決了ARCH模型在高階的時候難以準確把握的缺點。因此，如果遇到了高階的情況，運用GARCH（1，1）模型往往會達到事半功倍的效果。 進入最重要的實證分析時，將獲取到的滬深300指數(shù)期貨的原始數(shù)據(jù)加以修正得到所需要的關于收益率的樣本數(shù)據(jù)，然后從最基礎的平穩(wěn)性驗證開始，層層遞進，直到建立最終的GARCH（1，1）模型。從檢驗的結果入手，以此來證明滬深300指數(shù)期貨收益率波動具有聚集性。由此，可以認為該期貨產(chǎn)品的收益率波動時，包含了對歷史信息的反饋。而且，每當出現(xiàn)巨大的振動時，這樣的反�，F(xiàn)象并不會立即消失，而是出現(xiàn)一定的延續(xù)。另外，還要利用風險價值理論，選擇歷史模擬法把該收益率的VaR值計算出來，用以完善對收益率風險的分析。通過風險價值的分析，還會發(fā)現(xiàn)滬深300指數(shù)期貨的分布具有一個較厚的左側長尾。這樣的分布特點，揭示了該期貨產(chǎn)品出現(xiàn)高額損失的概率并不會像理論的那么小�？傊�，衡量一個期貨合約的風險要盡可能的全面挖掘和發(fā)現(xiàn)它的特點。
【關鍵詞】：風險價值 ARCH模型 GARCH模型 波動率
【學位授予單位】：河南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F724.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 一、 研究的目的10-11
• 二、 研究的理論基礎11-13
• （一） 關于 VaR 風險價值的研究11
• （二） 關于市場有效性理論的研究11-12
• （三） 關于 ARCH 模型和 GARCH 模型的研究12-13
• 三、 研究的規(guī)劃設計與預期結果13-16
• （一） 研究選用的方法模型13
• （二） 研究的創(chuàng)新之處13-16
• 第二章 股指期貨16-22
• 一、 股指期貨的現(xiàn)狀及其特點16-18
• （一） 股指期貨的主要品種16
• （二） 我國期貨市場發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• （三） 股指期貨交易的特點17-18
• 二、 滬深 300 指數(shù)期貨18-22
• （一） 滬深 300 指數(shù)期貨合約的設計18
• （二） 滬深 300 指數(shù)期貨的作用18-22
• 第三章 風險價值22-32
• 一、 風險管理的重要性22-24
• （一） 風險的經(jīng)濟意義及其分類22-23
• （二） 進行風險管理的必要性23-24
• 二、 風險價值理論24-28
• （一） 風險價值理論的形成24-25
• （二） 計算風險價值的非參數(shù)方法25-26
• （三） 計算風險價值的參數(shù)法26-28
• 三、 有效市場理論28-32
• （一） 有效市場理論的主要內容28-29
• （二） 有效市場理論的運用價值29-32
• 第四章 經(jīng)濟模型32-38
• 一、 ARCH 模型32-35
• （一） 運用 ARCH 模型的意義32-33
• （二） ARCH 模型的形成33-35
• 二、 GARCH 模型35-38
• （一） 運用 GARCH 模型的意義35-36
• （二） GARCH 模型的特例 GARCH（1，1）36-38
• 第五章 滬深 300 指數(shù)期貨的實證分析38-46
• 一、 樣本數(shù)據(jù)的準備38-41
• （一） 原始數(shù)據(jù)的來源與處理38-39
• （二） 時間序列的平穩(wěn)性分析39-41
• 二、 運用經(jīng)濟模型分析41-44
• （一） ARCH 模型的建立及其檢驗41-43
• （二） GARCH(1,1)模型的驗證43-44
• 三、 計算滬深 300 指數(shù)期貨的 VaR 值44-46
• 第六章 結論46-48
• 參考文獻48-50
• 致謝50-51

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳林奮;王德全;;基于GARCH模型及VaR方法的證券市場風險度量研究[J];工業(yè)技術經(jīng)濟;2009年11期

2 葛勇;葉德磊;;我國開展股指期貨交易對現(xiàn)貨市場波動性的影響——基于仿真交易數(shù)據(jù)的實證研究[J];金融理論與實踐;2008年07期

3 王美今,王華;基于GARCH-t的上海股票市場險值分析[J];數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究;2002年03期

4 龔銳,陳仲常,楊棟銳;GARCH族模型計算中國股市在險價值(VaR)風險的比較研究與評述[J];數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究;2005年07期

5 劉俊山;;基于風險測度理論的VaR與CVaR的比較研究[J];數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究;2007年03期

6 劉建橋;孫文全;;滬深300仿真股指期貨價格不對稱跳躍波動的實證分析[J];數(shù)理統(tǒng)計與管理;2010年06期

7 顧雪松;;基于GARCH-VaR的股指期貨保證金模型[J];統(tǒng)計與決策;2009年13期

8 葉青;基于GARCH和半?yún)?shù)法的VaR模型及其在中國股市風險分析中的應用[J];統(tǒng)計研究;2000年12期

9 蔡敬梅;強林飛;周海鵬;;中國股指期貨與股票市場波動性關系的實證分析[J];統(tǒng)計與信息論壇;2013年01期

10 李錦成;;基于GARCH模型的股指期貨波動性研究[J];商業(yè)會計;2013年07期

本文編號：904165