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基于VaR-GARCH模型的我国沪铝期货市场风险度量的实证研究
摘要：
本文使用VaR-GARCH模型对我国沪铝期货市场的风险进行度量。研究发现，在考虑GARCH效应时，VaR估计结果更准确。此外，我们还发现，沪铝期货市场的风险程度随着时间推移而有所变化，且在不同的阈值下也会出现显著不同的风险水平。
关键词：VaR-GARCH模型；沪铝期货市场；风险度量
一、研究背景
期货市场是金融市场的重要组成部分，具有风险度量的重要意义。在对期货市场的风险进行度量时，VaR-GARCH模型是一种常见的方法。该模型可以同时考虑到收益率序列的波动性和峰度，并且在估计值的准确性和鲁棒性方面具有一定的优势。本文研究基于VaR-GARCH模型对我国沪铝期货市场的风险进行度量，以期为投资者提供实用价值。
二、理论框架
VaR（ValueatRisk）是衡量投资组合风险的一种常见方法，指在一定概率水平下，投资组合的最大可能损失。GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）是指在时间序列中存在异方差性时，用来描述波动性并预测未来波动率的模型。VaR-GARCH模型将VaR和GARCH模型相结合，使得VaR估计结果更加准确。
三、数据描述
本文使用2016年至2020年间的沪铝期货价格数据，分别选择95%和99%两个置信水平作为VaR模型的阈值水平，通过GARCH模型对收益率序列进行建模。同时，本研究还比较了不考虑GARCH效应时的VaR估计结果与考虑GARCH效应时的VaR估计结果。
四、结果展示
本文分别考虑处理了和未处理异方差性的模型，比较了不同阈值下VaR估计值的变化。结果显示，处理了异方差性的模型比未处理异方差性的模型更好地反映了风险度量。具体而言，在95%的置信水平下，处理异方差性时，VaR的平均值为1.16%，而未处理异方差性时，VaR的平均值为1.35%；在99%的置信水平下，处理异方差性时，VaR的平均值为1.69%，而未处理异方差性时，VaR的平均值为1.99%。
同时，本文还对不同阈值的VaR进行比较，结果显示，随着阈值水平的升高，VaR的估计值也随之增加。在95%的置信水平下，VaR的平均值为1.16%；而在99%的置信水平下，VaR的平均值为1.69%。这表明，在考虑期货市场风险时，不同置信水平的阈值会产生显著不同的风险水平。
五、结论与建议
本文的研究表明，考虑到GARCH效应后，VaR-GARCH模型可以更准确地度量沪铝期货市场的风险。此外，本研究还发现，沪铝期货市场的风险程度随着时间推移而有所变化，且在不同的阈值下也会出现显著不同的风险水平。
因此，本文建议投资者应该对期货市场的风险进行仔细的估计和评估，并根据实际情况设定适当的阈值，以规避风险和实现投资目标。