浅析基于GARCH-VaR模型的股指期货风险度量实证研究.docx

浅析基于GARCH-VaR模型的股指期货风险度量实证研究本文针对我国股指期货的风险问题进行了实证与规范研究。在了国内外关于股指期货风险度量与控制的基础上，综合阐述了VaR三种常见的方法。鉴于收益率通常存在尖峰厚尾的特点，本文重点应用基于GARCH模型的VaR方法，对沪深300股指期货IF1106合约进行风险度量的实证研究，计算出VaR值，并做了可靠性检验。分析结果表明基于GARCH模型的VaR方法适用于我国股指期货的风险管理。股指期货；GARCH模型；VaR方法；风险度量；尖峰厚尾1.引言自从1982年2月16日堪萨斯期货交易所推出了第一张股指期货合约——价值线股指期货以来，在短短的20多年间，以其独特的魅力和成功的运作，被世界许多国家所接纳，成为国际市场上最活跃的期货品种之一。我国的证券期货市场形成较晚，因而我国迄今尚未真正领略到股指期货的风光。1993年海南省对股指期货小试牛刀，却因诸多原因而不幸破产。2008年推出的以沪深300指数为标的股指期货给了我们宝贵的经验。2010年4月16日我国的股指期货正式推出，开辟了我国衍生品市场的新领域。股指期货的推出让我们欢欣鼓舞，可是现在金融市场相对比较封闭，股指期货作为一种金融衍生产品和一种风险管理工具，在发挥套期保值、对冲风险等作用的同时，也引发过巨大的灾难：巴林银行的倒闭、我国的327国债风波及海南股指期货试点的流产。这不得不引发我们的深思，在发挥这些金融衍生产品积极作用的同时，如何发现其带来的市场风险并通过监管防范控制。1.1研究意义在金融全球化和自由化的背景下，金融衍生工具的应用以及金融机构业务范围、业务品种的不断扩大，使得市场之间的联系也越来越密切，让投资者所面临的风险更为广泛、复杂且难以被全面的衡量和掌握。股指期货作为一种金融衍生产品和一种风险管理工具，在发挥套期保值、对冲风险等作用的同时，也具有杠杆效应以及由此而产生的高风险特性，如果运用不当的话，将会造成巨大的灾难。要对市场进行防范和控制，首先就必须对市场风险进行度量。以往的风险衡量技术如标准差、持续期等方法都只能适用于特定的金融工具或在特定的范围内使用，难以综合反映风险承担度。如今市场风险度量的方法有很多，但目前流行的主要还是VaR（ValueatRisk）方法。如何把VaR这一当今国际上主流的风险管理技术应用到风险管理中，是近年来国内学者一致致力于研究的课题。我国在2010年4月中旬推出了股指期货，于是本文选取了交易时间较长的IF1106合约进行相关分析，以期对股指期货风险防范起到一定的作用。1.2文献综述国外关于股指期货的理论研究已经相当的深入，同时还采用了很多定量的方法，为股指期货的及管理提供了大量的理论基础。加拿大多伦多大学教授JohnC.Hull[1]对期货市场、远期市场的及合约品种做了很充分的介绍，其中采用Black-Scholes公式对资产定价，并做了很充分例证。AntoniosAntoniou，GregoryKoutmos，AndreasPericli[2]通过分析股指期货推出后对市场的影响，论证了其对短期市场有积极作用。在风险水平的度量方面，AndreaBeltratti，ClaudioMorana[3]则利用GARCH模型计算并比较了每日和高频数据得到各期的风险测量值。国内对股指期货的研究主要集中在对海外股指期货基本理论和基本运作知识的介绍上。苏中一[4]介绍了股指期货操作实务和相关技巧。蔡向辉[5]对股指期货的市场稳定作用及其现实意义进行了阐述。朱坤林[6]对股指期货风险管理工具及完善证券市场基础制度的意义、防范和控制交易风险的紧迫性做了深入的介绍。李勃，肖国俊[7]]对股指期货推出后的市场风险和监管做了详细的阐述。张凤霞，王宝[8]应用植入SV的VaR模型对股指期货的风险进行了度量。纵观国内关于股指期货的风险研究，可发现在介绍理论、方法之余，对于实证分析还不够深入。2.基于GARCH模型的VaR方法的风险度量最先引入风险测量的运用是用概率代表事件发生的可能性。由于其对历史数据的要求过多，而促使了数理统计的发展。数理统计是依据随机现象研究事物内在，它只需要对一组较小样本的分析，来推断总体金融风险的未来趋势。而这两种方法仅限于对特定的金融资产进行风险度量，总体上不够全面，不能满足对日益复杂的金融产品的风险度量。随之产生的是VaR方法，它是以概率和数理统计为测量基础，结合实际市场因子对市场风险进行总体性测量的方法。它是相对完整、系统的风险测量方法，具有高度前瞻性。因此本文主要运用VaR方法对股指期货的风险进行度量。2.1VaR概述VaR方法的产生源于20世纪90年代初的重大的金融灾难，如巴林银行的倒闭，反映出由于金融风险的监督和管理不力而导致的巨大损失。针对这一问题，一些金融机构和管理者开始采用V