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我国商品期货市场风险预警机制研究论文

摘要：本文采用系统工程的思想，把影响期货市场的风险因素看成一个有机系统，运用解析结构模型法（ISM）对指标进行结构分析，理清各指标之间的相互关系，利用层次分析法（AHP）对指标在系统中的权重进行识别，最后建立了商品期货市场风险预警系统。关键词：商品期货；风险预警；解析结构模型；层次分析模型一、引言。期货市场产生的直接原因是回避风险，然而实践表明期货市场的历史就是在不断分散和化解现货市场风险的同时，也不断发生风险和不断控制风险的历史。我国期货市场发展的历史较短，但发生了多起风险事件。例如：1995年上海国债期货事件，1996年上海胶合板事件，1997年海南天然橡胶风波等，特别是上海国债期货事件，造成了较大的负面影响。对风险事件发生后的调查发现，风险事件的发生均是由于当时的期货交易所风险控制体系不完善或者没有严格执行风险控制制度造成的。中国证监会期货部（1999）对中国期货市场风险预警做了相关规定，设计了四大方面13个指标的预警体系，初步建立我国期货市场风险预警系统。楼迎军（2005）在其博士论文中将影响期货市场风险的13个指标分成四组：价格风险、信用风险、流动性风险、法律风险，利用系统工程中的ISM—AHP思想，建立了我国商品期货的预警机制。韩德宗（2008）以硬麦期货和铜期货为例，度量连续期货合约收益率的值，对预测结果的有效性进行了检验，并提出了将曲线和保证金水平相结合的方法，对商品期货市场风险进行单指标预警。上述研究的缺陷在于在风险预警系统设计中没有考虑国际市场价格冲击的影响，本文则较全面地考虑了国内外相关市场对期货市场风险的影响，把所有的影响因素看成是一个系统，利用ISM—AHP模型建立期货市场整体风险预警系统。二、我国商品期货市场风险预警指标体系。本文参考中国证监会（2000）及楼迎军（2005）等人提出的期货风险衡量指标体系，并加入国际相关市场的影响因素，归纳得到反应期货市场风险的12项主要指标，构成了我国商品期货市场风险预警指标体系。本文以上海期铜为例，说明我国商品期货市场风险预警指标体系的构建过程。国内铜期货数据来源于上海期货交易所，国外铜期货数据来源于富远期货软件，LME库存的数据来自彭博数据库，国际铜现货数据采用LME铜现货数据，来自富远期货软件。由于国内、外期货市场上相关品种在期货合约月份的设计上存在着一定差异，为研究需要，我们按照华仁海等（2007）的研究方法，产生研究所需要的连续期货数据，数据时间跨度从2007年1月1日至2010年6月30日。由于LME铜期货价格的报价单位为美元/吨，国内期货市场铜为人民币元/吨，为保持一致，统一将国际市场上的期货报价折算成按人民币元/吨报价。美元兑对人民币的汇率采用国家外汇管理局网站统计数据库中提供的人民币每日基准价格。三、我国商品期货市场预警系统的建立。商品期货预警系统是一个规模大、复杂程度高的系统，如何确定系统的构成要素，认识系统的层次结构，掌握系统各要素之间的运动状态，都是比较困难。由于系统因素结构复杂，目标多样，功能综合，因此需要明确系统的总目标、分目标，以及相应系统的结构层次。为实现这个目标，本文采用结构分析法（ISM）对各指标间的结构进行分析，理清各指标之间的相互关系，随后采用层次分析法（AHP）对指标在系统中的权重进行识别，最终得到期货市场整体风险值，建立一个实时监控期货市场整体风险的预警系统。（一）系统解析模型在商品期货市场预警系统中的运用。ISM方法的作用是把任意包含许多离散的，无序的静态的系统，利用系统要素之间已知的、但凌乱的关系，揭示出系统的内部结构。其基本方法是先用图形和矩阵描述各种已知的关系，在矩阵的基础上再进一步运算、推导来解释系统结构的特点。其基本步骤如下：1、根据系统要素关系表，画出相应的有向图形，并建立邻接矩阵A。2、通过矩阵运算求出该系统的可达矩阵M。3、在得到可达矩阵M后进行矩阵阶层划分。矩阵阶层划分需要求解可达集合R（Ti）和先行集A（Ti）。可达集合是指“行”中互相有影响的因素所占的列数，即行中得点为“1”的列数；先行集合A（Ti）是指“列”中互相有影响的因素所占的行数，即列中得点为“1”的行数。4、建立系统结构模型。为了得到邻接矩阵，我们采用如下步骤：第一就是铜期货按照一定规则产生铜期货价格的.连续数据，并且利用这些连续数据建立适合的ARMA—GARCH（t）模型，并由此产生波动率；第二步则是按照相同的规则，产生12个指标的连续数据；第三步就是把这些12个指标的连续数据分别与波动率进行Granger因果检验。在99%的置信度下，如果选取指标是波动率的Granger因果关系，则我们认为该指标与波动有直接关系。最后我们得到如下的邻接矩阵：矩阵A是定量方式表示出本文所选择期货市场风险预警指标之