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基于半参数模型的股指期货风险度量研究
摘要
股指期货是一种重要的金融衍生品，它作为风险管理和投机工具在金融市场中扮演着重要角色。为了对股指期货风险进行度量和管理，研究者们使用了多种统计方法，其中基于半参数模型的风险度量方法在近年来得到了广泛应用。本文首先介绍了股指期货的基本概念，然后对半参数模型进行了简单的介绍和分析。接着，基于半参数模型，分别采用GARCH-M和GARCH-t模型进行对股指期货风险的度量。最后，通过实证研究对两种模型进行了比较与分析。结果表明，GARCH-t模型在对股指期货风险进行度量时比GARCH-M模型更为合适。
关键词：股指期货，半参数模型，风险度量，GARCH-M，GARCH-t
Abstract
Stockindexfuturesisanimportantfinancialderivative,whichplaysanimportantroleasariskmanagementandspeculationtoolinthefinancialmarket.Inordertomeasureandmanagetheriskofstockindexfutures,researchershaveusedavarietyofstatisticalmethods,amongwhichtheriskmeasurementmethodbasedonsemi-parametricmodelshasbeenwidelyusedinrecentyears.Thispaperfirstintroducesthebasicconceptsofstockindexfutures,andthenbrieflyintroducesandanalyzesthesemi-parametricmodel.Then,basedonthesemi-parametricmodel,theGARCH-MandGARCH-tmodelsareusedtomeasuretheriskofstockindexfuturesrespectively.Finally,throughempiricalresearch,thetwomodelsarecomparedandanalyzed.TheresultsshowthattheGARCH-tmodelismoresuitablethantheGARCH-Mmodelwhenmeasuringtheriskofstockindexfutures.
Keywords:stockindexfutures,semi-parametricmodels,riskmeasurement,GARCH-M,GARCH-t
一、引言
股指期货是一种金融衍生品，是以某个指数作为标的物而发行的期货合约。股指期货的交易不涉及实际的标的物交割，其交割方式是以现金结算为主。股指期货作为一种杠杆化工具，可以用于风险管理和投机。投资者可以利用股指期货的杠杆作用，利用市场上小幅波动获得较高的利润。但是，随着金融市场的不断波动，股指期货的风险也日益增加。因此，股指期货的风险度量和管理具有重要意义。
近年来，研究者们使用了多种统计模型来度量股指期货的风险，如ARCH、GARCH、EGARCH等模型。其中基于半参数模型的风险度量方法因其具有较高的灵活性和应用广泛性而备受关注。本文将介绍半参数模型的基本概念，并将其应用于股指期货风险度量中。
二、半参数模型
半参数模型是一种介于参数模型和非参数模型之间的模型。它不需要对模型的分布进行具体的假设，而只需要对分布函数的位置和尺度进行参数化。半参数模型常用于金融领域的风险度量和投资组合优化中，因其具有灵活性和鲁棒性。半参数模型主要有两类，分别为半参数GARCH模型和半参数滑动时间窗口模型。
半参数GARCH模型是一种基于极大似然估计的方法，可以对收益率序列的波动性进行有效的建模。该模型使用非参数方法对分布函数的尾部进行建模，而将对称部分进行参数化。半参数GARCH模型在股指期货风险度量中应用广泛，其最常用的形式为EGARCH模型。
半参数滑动时间窗口模型是对半参数模型的改进和拓展。该模型可以对风险的尾部进行更加准确的建模，并可以对风险的转移进行描述。半参数滑动时间窗口模型在金融风险度量、股票价格预测等方面有广泛的应用。
三、股指期货风险度量
股指期货风险度量是指对股指期货价格波动性进行度量，以确定其方差和波动率，从而对风险进行评估和管理。目前，常用的股指期货风险度量方法有方差-协方差模型、选项定价模型、时间序列模型等。其中，时间序列模型是一种较为常用的方法，因其对风险度量具有较高的准确性和实用性。
时间序列模型是通过对时间序列数据进行拟合来预测未来的趋势和波动性。在股指期货风险度量中，常用的时间序列模型有A