發(fā)布時(shí)間：2020-04-04 20:52

【摘要】：隨著世界經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不平衡性,能源需要結(jié)構(gòu)有所調(diào)整,國(guó)際市場(chǎng)石油供求嚴(yán)重不平衡,加上戰(zhàn)爭(zhēng)等因素,國(guó)際油價(jià)動(dòng)蕩頻繁,幅度巨大,給我國(guó)的石油市場(chǎng)帶來(lái)了巨大沖擊。2004年上海燃料油期貨正式在上海期貨交易所交易。經(jīng)過(guò)六年多的發(fā)展歷程,燃料油期貨逐漸走向成熟�，F(xiàn)有對(duì)期貨市場(chǎng)的研究主要從定性和規(guī)范方面進(jìn)行研究,但是定量方法研究還較少,尤其是對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量缺乏全面有效的研究成果。本文使用JP摩根公司提出的VaR方法,定量地度量燃油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn),為期貨市場(chǎng)參與者提供參考。 文章主要研究了利用VaR方法度量上海燃油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。首先,在介紹了相關(guān)的研究成果后,本文介紹了期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論,并重點(diǎn)介紹了VaR方法的原理,應(yīng)用。隨后,在實(shí)證部分,先對(duì)上海燃油的收益率序列進(jìn)行基本分析,得出樣本序列不服從正態(tài)分布,并通過(guò)ADF檢驗(yàn),證明樣本序列是平穩(wěn)的。在分析序列相關(guān)特征后,結(jié)合GARCH族模型的特點(diǎn),建立了EGARCH-M模型對(duì)上海燃油期貨市場(chǎng)的VaR進(jìn)行度量。最終利用Kupiec檢驗(yàn)方法對(duì)計(jì)算出的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,證明結(jié)果有效,所建模型成立,這表明將VaR方法用于滬燃油期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)控制中是切實(shí)可行的。
【圖文】：

Q一Q圖是一種散點(diǎn)圖，對(duì)應(yīng)于正態(tài)分布的Q一Q圖，，就是由標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù)為橫坐標(biāo)，樣本值為縱坐標(biāo)的散點(diǎn)圖。要利用QQ圖鑒別樣本數(shù)據(jù)是否近似于正態(tài)分布，只需看QQ圖上的點(diǎn)是否近似地在一條直線附近，而圖3.1很直觀的反映出上海燃油期貨收益率序列不服從正態(tài)分布假設(shè)。由于在正態(tài)分布假設(shè)下要計(jì)算其VaR值會(huì)產(chǎn)生很大的誤差，在較高的置信度情況下，誤差會(huì)更加嚴(yán)重，因此需要采用非對(duì)稱模型進(jìn)行回歸分析。(2)平穩(wěn)性檢驗(yàn)對(duì)于時(shí)間序列來(lái)說(shuō)，在分析之前，要對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，確保其是平穩(wěn)的，這樣刁‘能使接下去的分析有意義。我們采用時(shí)下較為普遍的ADF檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)其是否存在單位根。根據(jù)ADF檢驗(yàn)方法結(jié)果如下表 3.2

圖3.2上海燃油期貨漲跌率時(shí)序圖由燃油漲跌率時(shí)序圖可以看出，燃油漲跌率在零處波動(dòng)異常頻繁，波動(dòng)在顯著的集聚性特征。此外，本文還采用時(shí)下較為普遍的拉格朗日乘數(shù)法(LM法)來(lái)對(duì)上海燃的收益率的條件方差進(jìn)行了ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，滯后10期的檢驗(yàn)結(jié)果如表表3.3序列ARCH檢驗(yàn)結(jié)果:HeteroskedastieityTest:ARCHstatistic3.343676Prob·F(5，1430)0.002431s*R一squared18.715018Prob.Chi一Square(10)}0.002427從上表可以看出，樣本序列在滯后期為10時(shí)，所得的相伴概率仍小于水平，這說(shuō)明殘差序列有較高的異方差性，需要采用GARCH類模型來(lái)
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F724.5;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2614062