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基于CVaR方法的中国股指期货市场风险研究
摘要：
本篇论文基于CVaR方法，探究了中国股指期货市场的风险特征。通过对2010年至2019年的日K线数据进行分析，发现股指期货市场的风险整体呈现出增加的趋势。并且，CVaR方法能够更准确地反映股指期货市场的风险特征，能够对保险、投资等领域做出有力的风险决策。
关键词：CVaR方法，中国股指期货市场，风险特征
一、绪论
中国股指期货市场的发展始于1990年代后期，随着我国金融市场的逐步开放和股指期货市场产品的不断丰富，越来越多的投资者开始将股指期货作为投资工具，从而推动了中国股指期货市场的快速发展。然而，由于期货市场的杠杆交易及高风险特点，投资者的投资风险不可避免地增加。为了探究股指期货市场的风险特征，提高风险决策的有效性，需要对股指期货市场的风险进行研究和分析。
二、相关理论
VaR（ValueatRisk）即风险价值，是一种度量风险程度的方法。其定义为，在特定的置信水平下，投资组合或风险资产的损失不会超过VaR所代表的数值。CVaR（ConditionalValueatRisk）即条件风险价值，也称为预期最大亏损，是VaR的拓展。CVaR是指在VaR条件下，后一部分预测损失的平均值。CVaR方法通常用来度量对极端事件的风险，即在投资组合的最坏情况下，投资者将面临的损失。
三、研究方法
本文采用CVaR方法来分析中国股指期货市场的风险特征。具体步骤如下：
1.选取样本期间
本文选取了2010年至2019年的数据作为样本期间。
2.数据收集和处理
选择上证50、沪深300和中证500三个重要指数的日K线数据，利用MATLAB软件对数据进行整理和处理，得到各指数每日收盘价的时间序列数据。
3.计算VaR和CVaR
选择置信水平为95%、99%和99.5%作为阈值，计算上证50、沪深300和中证500三个指数在不同置信水平下的VaR和CVaR。
4.分析各指数的风险特征
利用计算出的VaR和CVaR数据，分析各指数在样本期间的风险特征，包括波动性、风险程度等方面。
四、研究结果
1.VaR和CVaR的比较
在95%的置信水平下，上证50、沪深300和中证500的VaR均小于其相应的CVaR。说明CVaR更能反映风险的真实情况，在极端情况下能够更好的保护投资者的利益。
2.各指数的风险特征分析
在2010年至2019年的样本期间，上证50、沪深300和中证500三个指数的风险整体呈现出增加的趋势，特别是在2015年股灾、2018年摩根士丹利指数再平衡等事件时期，风险明显增加。
五、结论
本文通过CVaR方法对中国股指期货市场进行了风险研究。研究结果表明，中国股指期货市场的风险整体呈现出增加的趋势，CVaR方法能够更准确地反映股指期货市场的风险特征。对于保险、投资等领域，CVaR方法能够提供有力的风险决策支持。在未来的研究中，可以将CVaR与其他方法相结合，进一步探究股指期货市场的风险特征。