基于分位数回归的股指期货风险度量研究的开题报告.docx

基于分位数回归的股指期货风险度量研究的开题报告
一、研究背景和研究问题
股指期货是一种衍生品，它的价值和价格是由标的指数的变化所决定的，因此其风险也与标的指数的变化密切相关。股指期货合约所代表的风险主要包括市场风险和操作风险两部分。在投资股指期货时，如何科学有效地度量这些风险，使投资者能够更好地抵御风险并获得更高的收益，这是股指期货投资者普遍面临的问题。
当前，风险度量方法主要有传统的VaR和CVaR方法，以及较为新兴的分位数回归方法。传统的VaR和CVaR方法，存在计算不准确、数据拟合性差、风险预测错误等问题，不适用于股指期货等复杂金融产品的风险度量。分位数回归方法克服了传统方法的不足之处，其能够更全面地考虑样本分布的特点，较好地应对分布的非对称、厚尾等问题，因此被广泛用于金融领域的风险度量方面。
因此，本研究拟探讨基于分位数回归的股指期货风险度量方法，以解决股指期货在实际投资中所面临的风险问题。
二、研究目的和研究内容
本研究旨在探究分位数回归在股指期货风险度量中的应用，具体目标包括：
1．通过分位数回归方法，构建股指期货市场风险和操作风险的风险度量模型；
2．基于中国股指期货市场历史数据，构建样本数据集并验证所构建模型的有效性；
3．通过比较传统的VaR和CVaR方法与分位数回归方法的效果，探讨分位数回归方法在股指期货风险度量中的优势；
4．提出对股指期货投资者的建议，以及改进分位数回归方法的未来研究方向。
具体研究内容包括：
1．介绍股指期货的相关概念和股指期货投资的风险源；
2．对VaR和CVaR方法以及分位数回归方法进行简介和比较，并阐述分位数回归方法的原理和优势；
3．通过分位数回归方法构建股指期货市场风险和操作风险的风险度量模型，并解释模型构建的意义；
4．根据中国股指期货市场历史数据，构建样本数据集，运用分位数回归方法进行分析；
5．通过对分位数回归方法、VaR和CVaR等方法效果的对比，分析分位数回归方法在股指期货风险度量中的优势和不足，并提出未来改进方向；
6．根据研究结果提出对股指期货投资者的建议，并展望未来研究方向。
三、研究方法和技术路线
本研究所采用的主要方法为分位数回归方法，通过样本数据集的构建，利用R语言进行样本数据的预处理和分位数回归分析，最终得出股指期货市场风险和操作风险的风险度量模型。具体技术路线如下：
1．数据采集与预处理：通过Wind等开放数据源以及中国证券业协会、中国期货业协会等机构的报告搜集相关数据，对数据进行清理和预处理。
2．模型构建与分析：利用R语言进行分位数回归模型的构建与数据分析。
3．模型评价与对比：基于中国股指期货市场历史数据，对模型构建的效果进行评价与对比，分析其相对优劣。
4．研究成果分析与展望：将模型构建结果与分析结果整合，对股指期货投资者提出建议，并展望未来的研究方向。
四、研究预期结果
本研究预期能够通过分位数回归方法，构建股指期货的风险度量模型，并以样本数据为依据验证其有效性。同时，研究所得结果将与传统的VaR和CVaR方法进行比较，探讨分位数回归方法在股指期货风险度量中的优势。最终，整合研究成果，给出对股指期货投资者的建议，并展望未来的研究方向。同时，本研究将探索分位数回归方法在金融领域的应用，拓展了分位数回归方法的研究领域。