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基于GARCH族模型对H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究
标题：基于GARCH族模型的H股指数期货的VaR与CVaR值的实证研究
摘要：
本研究基于GARCH族模型，对H股指数期货的风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）进行实证研究。通过对历史收益率序列进行建模，我们估计了VolatilityGARCH、GARCH-M、GJR-GARCH等模型参数，并计算出不同置信水平下的VaR和CVaR值。研究结果表明，GARCH族模型可以有效地测量H股指数期货的风险水平，并且其VaR和CVaR值在不同模型和置信水平下存在差异。
关键词：GARCH模型、VaR、CVaR、H股指数期货、风险测量
1.引言
风险管理在金融市场中具有重要的作用，对于投资者和机构而言，金融资产的风险测量是制定投资策略和决策的基础。VaR和CVaR作为衡量金融资产风险的重要工具，已经被广泛应用于金融机构和投资者中。本研究旨在通过GARCH族模型对H股指数期货的VaR和CVaR进行实证研究，以提供相关市场参与者的风险管理参考。
2.文献综述
过去几十年来，关于金融市场风险测量的方法众多，基于GARCH族模型的测量方法成为了主流。GARCH模型以其对波动性的良好建模能力而被广泛研究和应用，已在许多国家和市场中得到验证。也有一些研究探索了其他模型如EGARCH、TGARCH等，但GARCH模型仍然是最常用的模型之一。
3.数据与方法
本研究选取H股指数期货的历史收益率序列作为样本数据，使用GARCH族模型对样本数据进行建模与估计。主要包括VolatilityGARCH、GARCH-M、GJR-GARCH等模型。然后根据所得到的模型参数，计算出不同置信水平下的VaR和CVaR值。
4.实证结果与分析
根据所得到的GARCH模型的参数估计结果，在不同的置信水平下计算VaR和CVaR值。结果表明，不同模型和置信水平下VaR和CVaR值存在差异。具体而言，不同的GARCH模型对于预测H股指数期货的风险价值具有不同的效果，其中GJR-GARCH模型在某些置信水平下表现更好。此外，高置信水平下的VaR和CVaR值较低，显示出更为保守的风险测量。
5.结论与启示
本研究通过基于GARCH族模型的实证研究，探讨了H股指数期货的风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）。研究结果提示，GARCH模型可以有效地测量H股指数期货的风险水平，并且其VaR和CVaR值在不同模型和置信水平下存在差异。这对于投资者和机构的风险管理具有重要的启示意义，可以帮助他们制定有效的风险控制策略。
这项研究还有一些局限性，例如基于历史数据的模型估计可能存在预测性能不佳的问题，未来可以考虑更多的因素和更复杂的模型进行研究。此外，本研究只针对H股指数期货进行了实证研究，后续的研究可以将样本扩大到更多的金融市场和资产类别。
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