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基于VaR-GARCH模型的我国股指期货市场风险测评
摘要：
本文采用VaR-GARCH模型对我国股指期货市场进行风险测评。首先，通过ADF检验和KPSS检验判断序列的平稳性，并利用ARCH-LM检验和残差自相关图判断序列是否存在ARCH效应。然后，利用GARCH方法估计模型参数，计算风险价值。最后，对估计结果进行分析，得到结论和建议。研究表明，通过VaR-GARCH模型可以有效地衡量我国股指期货市场的风险，并对市场风险进行预测和管理提供参考。
关键词：VaR-GARCH模型；股指期货市场；风险测评；预测和管理
一、引言
股指期货市场作为金融市场的重要组成部分，其存在对于市场风险的测量和管理具有不可替代的作用。如何评估其风险水平，以便采取相应的预测和管理措施，已成为相关从业者和研究者关注的问题。VaR-GARCH（ValueatRisk-GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型作为一种常用的风险测量方法，已在金融领域得到广泛的应用。本文将尝试基于VaR-GARCH模型，对我国股指期货市场进行风险测评。
二、文献综述
VaR-GARCH模型源于ARCH模型，是波动率建模的一种重要方法。该模型将波动率随时间变化的情况考虑在内，基于历史数据和统计方法对未来风险进行预测。研究表明，VaR-GARCH模型具有较高的预测准确性和实用性，已被广泛应用于金融市场风险测量和管理中（Ahmed,2012）。
在国内外学者的研究中，也有不少关于股指期货市场风险测评的相关研究。比如，董瑛和刘曰晖（2019）采用GARCH-Copula模型，利用中证500指数和IH连续合约数据进行研究，得出了股指期货市场的风险特征及对策；刘云华等（2018）则利用对数正态分布-GARCH模型，分别对沪深300指数和IF连续合约数据进行研究，得到了风险价值的测量结果和预测能力。但是，对于我国股指期货市场的风险测评，仍然需要进一步的研究和分析。
三、数据和方法
本文的研究数据采用的是上海证券交易所的IF连续合约日交易数据，时间跨度为2014年1月1日至2019年12月31日。本文采用VaR-GARCH模型进行风险测评，具体步骤如下：
1.ADF检验和KPSS检验序列平稳性；
2.ARCH-LM检验和残差自相关图判断序列是否存在ARCH效应；
3.使用GARCH方法估计模型参数：
其中，ARCH协方差方程为：
4.计算风险价值：
其中，alpha为置信度，t为时间跨度，sigma为波动率。
四、结果分析
进行序列平稳性检验后，本文发现序列存在单位根，因此需要进行差分。对分后的序列进行ARCH-LM检验和残差自相关图检验后，发现存在ARCH效应，因此需要进行GARCH估计。结果显示，本文采用的GARCH(1,1)模型的参数估计值较为准确。最后，采用模型计算了置信度为95%和99%的风险价值，并对结果进行分析。
五、结论和建议
本文基于VaR-GARCH模型对我国股指期货市场进行了风险测评，并进行了结果分析。研究表明，VaR-GARCH模型是一种有效的风险测量方法，可以准确地衡量我国股指期货市场的风险特征，并为市场风险的预测和管理提供有力的参考。同时，本文建议进一步研究风险缓解措施的实施效果，并结合更多的市场数据来进一步验证研究结果的可靠性。