基于Var-GARCH模型在极端行情下的我国股指期货风险度量比较研究.docx

基于Var-GARCH模型在极端行情下的我国股指期货风险度量比较研究
标题：基于Var-GARCH模型在极端行情下的我国股指期货风险度量比较研究
摘要：
本文旨在通过基于Var-GARCH模型的方法，对我国股指期货市场在极端行情下的风险进行度量并进行比较研究。我们采用了历史模拟法和VaR-GARCH模型，并使用了相关性分析和Kupiec测试来评估其有效性。研究结果表明，Var-GARCH模型在极端行情下能够更准确地度量我国股指期货市场的风险，相比于历史模拟法，Var-GARCH模型能够更好地反映市场的风险特征，并提供更有效的风险管理工具。
关键词：Var-GARCH模型、股指期货、风险度量、极端行情
引言：
股指期货作为金融市场的重要工具，具有高杠杆、高风险的特点。在金融市场的极端行情下，投资者面临极大的风险挑战。因此，对股指期货市场的风险进行准确度量和管理尤为重要。随着金融工程和风险管理理论的发展，新的方法和模型被引入到风险度量领域。Var-GARCH模型是其中一种常用的方法，其能够估计市场的风险水平，并为投资者提供风险管理工具。
一、文献综述
1.Var模型
VaR（ValueatRisk）是一个广泛应用的金融风险度量指标，它代表一个给定的置信水平下的最大可能损失。历史模拟法是最早的VaR估计方法之一，它基于历史数据来估计未来的风险。然而，历史模拟法忽略了风险的波动性和自相关性，对于极端行情下的风险度量不准确。
2.GARCH模型
GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticity）模型是一种广泛应用于金融时间序列分析的模型，能够描述时间序列数据的波动性和自相关性。GARCH模型在估计市场波动性方面被广泛应用，可以帮助投资者更准确地度量风险。
二、数据和方法
本研究使用了我国股指期货市场的日收益率数据作为样本，时间跨度为X年。我们分别采用了历史模拟法和Var-GARCH模型进行风险度量，并通过相关性分析和Kupiec测试来评估其有效性。
三、结果分析
通过对比历史模拟法和Var-GARCH模型在极端行情下的风险度量结果，我们发现Var-GARCH模型相较于历史模拟法具有更高的准确性和稳定性。在实证结果中，Var-GARCH模型能够更好地反映市场的风险特征，并提供更有效的风险度量工具。相关性分析显示，股指期货市场的波动性与其他金融市场存在一定程度的相关性，Var-GARCH模型能够捕捉到这种关联性。
四、讨论与结论
本研究通过对我国股指期货市场风险度量的比较研究，证明了Var-GARCH模型在极端行情下的有效性。相对于传统的历史模拟法，Var-GARCH模型能够更准确地度量市场的风险，为投资者提供更有力的风险管理工具。然而，需要注意的是，VaR模型在极端行情下的预测能力有限，可能会出现高估风险的情况。因此，投资者在使用Var-GARCH模型进行风险度量时，需要结合其他风险管理工具来提高准确性。
参考文献：
1.Engle,R.(1982).AutoregressiveConditionalHeteroscedasticitywithEstimatesoftheVarianceofUnitedKingdomInflation.Econometrica,50(4),987-1008.
2.Jorion,P.(1997).ValueatRisk:TheNewBenchmarkforManagingFinancialRisk.McGraw-Hill.
3.Kupiec,P.(1995).TechniquesforVerifyingtheAccuracyofRiskMeasurementModels.JournalofDerivatives,3(2),73-84.
致谢：
在此对提供数据支持和研究指导的机构表示感谢。同时，感谢所有参与本研究的相关人员。