基于CVaR_GARCH_GED模型的股指期货风险预测.pdf

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基于CVaR-GARCH-GED模型
的股指期货风险预测

王丽娜（博士）张丽娟（博士）

（上海立信会计学院上海201620上海大学房地产学院上海200444）

【摘要】本文以我国沪深300指数期货合约（IF1012）的日收益率为样本进行实证分析，结果表明：建立在GARCH-
GED模型基础上的CVaR预测收益率涨跌变化与原始收益率的变化趋势一致；CVaR准确性检验说明CVaR预测收益的
准确性在95%的置信水平下是显著的，能够比较准确地预测风险。
【关键词】股指期货CVaR方法CVaR-GARCH-GED模型

一、研究背景法迅速普及，其概念也进一步明确。而且，VaR方法日益发展
股指期货是全球增长最快的金融衍生品，其在国际资本并形成一个体系，由其经典模型方差—协方差法、历史模拟法
市场的风险管理过程中日益发挥着重要的作用。我国股指期到蒙特卡罗模拟法。国外研究者大多着眼于VaR方法作为风
货的推出可以在很大程度上优化投资者的资产组合，有效规险计量和市场风险监管的作用，而国内大量文献更为关注
避股票市场的系统性风险，并促进资本市场的发展，但是股指VaR方法在绩效评估、投资组合优化、金融机构竞争力评价
期货本身也会给金融市场带来一定的风险。近年来，关于股指体系的构建等方面的作用。
期货的风险管理、定价机制、套期保值、期货与现货关系等问虽然VaR方法有广泛的应用价值，但VaR方法本身也
题已成为学术界和实务界关注的热点。其中，较多研究集中于存在一定的局限性。首先，风险度量方法往往要求满足正齐
股指期货的风险预测、控制和规避。性、次可加性、单调性及传递不变性。当金融资产的收益率呈
股指期货的风险来源广泛，而且具有放大性和连锁性的正态分布时，VaR方法是齐次可加的，此时尾部损失估计也
特点。然而，运用一定的统计资料和工具可以较为准确地预测是充分的。然而大量的实证研究表明，金融资产回报的波动不
股指期货的风险，并达到规避和减小风险的目的。陈晓杰符合正态分布，呈现尖峰、厚尾、丛集性和非对称性等特征。在
（2008）应用股指期货无套利区间定价模型对沪深300股指期VaR方法的应用过程中，如果没有充分考虑金融序列数据非
货仿真交易定价进行实证检验，结果发现股指期货仿真交易正态分布的特征，就会影响风险预测模型的精确度。可见，正
存在较为严重的实际价格与无套利价格背离现象。魏宇态分布的前提极大地限制了VaR方法在投资组合中的应用
（2010）以沪深300股指期货仿真交易的5分钟高频数据为例，范围。而且，VaR方法计算的是资产组合损失分布的一种百
运用基于日收益数据的历史波动率模型和基于高频数据的已分数，不能推算出超过了VaR度量损失的真实损失的可容忍
实现波动率模型对股指期货波动率进行刻画和预测，实证结性。其次，由于VaR不能表示出临近的不利事件的发生，因此
果显示：已实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随VaR方法不能起到预警作用。再次，VaR在进行投资组合优
机波动模型的预测精度较高。虽然波动性对其衡量指标具有化时不能表示为各种组合资产头寸的函数，因而无法对资产
高度敏感性，但是波动性衡量指标研究的假设前提是期货与组合进行直接优化。最后，由于金融工具和证券组合的复杂性
现货市场价格变化同方差。然而，实证研究表明，市场价格的给市场风险的估计带来很大困难，因此VaR的统计计算必须
收益率为异方差。因此，以异方差为假设前提的实证分析结果运用各种近似方法，从而必然产生更大的误差。
就会存在很大的误差。为了弥补VaR方法的缺陷，Rockafeller和S.Uryasev于
目前，许多学者普遍采用VaR方法度量金融市场风险。2000年提出CVaR方法。CVaR方法可以测算在一定的置信
由于VaR方法可以全面地衡量包括利率风险、汇率风险、股水平下，某一资产或资产组合的损失超过VaR的尾部事件的
票和商品价格风险以及金融衍生品风险在内的各种市场风期望值。同时，CVaR模型可以用来测量客户的总体风险。一
险，能够较为精确地计算交易风险的数值，并通过设置VaR方面，CVaR可以帮助投资者了解目前市场风险的大小，在交
限额来有效防止过度投机，同时能够较好地弥补传统金融风易之前判断交易时机是否恰当，如果CVaR值比平日大，则
险管理工具中敏感性和波动性分析精确度较低的缺陷，从而表示当日进场所承担的机会成本较大；另一方面，对于已拥有
大大提高了风险管理系统的科学性。1993年VaR方法正式期货头寸的投资者而言，CVaR可以帮助投资者了解目前所
被引入市场风险管理，现今VaR方法作为市场风险管理的方承担的风险是否已超过可容忍的限度。CVaR的计算要求尽

□·56·2010．11下旬
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