基于异方差模型的股指期货风险度量VaR研究的开题报告.docx

基于异方差模型的股指期货风险度量VaR研究的开题报告
一、选题背景与意义
股指期货是一种金融衍生品，其价值转移基于标的资产指数的变化。由此，股指期货的价值随着标的资产指数波动而变化，因此股指期货投资风险非常高。为了控制投资风险，投资者需要对股指期货的风险进行度量，便于管理和监控股指期货投资风险。而风险度量的核心方法是VaR（ValueatRisk），即在可接受的置信水平下，最大的预计损失额度。VaR分析可以帮助投资者判断在某个时间段内，其投资可能蒙受的最大损失的概率，从而加强对风险的管理控制。
二、研究内容及方法
本文研究内容是基于异方差模型的股指期货风险度量VaR。异方差模型是传统方差模型的改进版，能够更准确地衡量股指期货市场的风险，使得VaR值更具有参考价值。本文采用ARCH-GARCH模型作为异方差模型，构建股指期货的风险度量模型，利用历史数据对VaR值进行估计。具体使用步骤如下：
1、首先，通过收集国内外文献，梳理出股指期货风险度量的相关理论和实践方法，明确风险度量的重要性和流程。
2、其次，选取一组股指期货历史数据作为样本，进行数据预处理。在数据预处理时需要进行数据清洗、异常值剔除、数据平滑等操作，确保数据的准确性和可靠性。
3、然后，基于ARCH-GARCH模型对股指期货价格波动性进行分析，建立股指期货风险度量模型。定义风险的置信度、预测期限等参数，计算出不同置信度下的VaR值。
4、最后，基于历史数据，验证VaR模型的准确性，进一步分析股指期货市场的风险特征及其影响因素。
本文所采用的研究方法主要是定量分析方法，包括统计分析法、数据回归分析和模型推断等。
三、预期成果及意义
本文旨在构建基于异方差模型的股指期货风险度量VaR，以更准确地衡量股指期货市场的风险。预计通过本文的研究，能够帮助投资者更好地把握股指期货风险度量方法，以便更加精确地评估风险，制定更加科学合理的投资策略和风险管理控制措施，促进股指期货市场的稳健发展。同时，本文的研究方法及思路也可为金融风险度量和管理研究提供有益的参考。