【摘要】： 股指期貨作為對(duì)沖工具,但自身也存在著較大的風(fēng)險(xiǎn)。眾所周知,期貨由于杠桿性原理存在損益放大效應(yīng),因此具有巨大的風(fēng)險(xiǎn)特征,股指期貨也不例外。股指期貨源自股票市場(chǎng),股票市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)必然影響到股指期貨價(jià)格變動(dòng),股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)傳遞到股指期貨市場(chǎng),股指期貨具有對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。近年來(lái),由于股指期貨被人們頻繁地使用,股指期貨交易逐步放大,甚至其價(jià)格變動(dòng)已與股票市場(chǎng)無(wú)關(guān)。如此,股指期貨更加具有巨大的風(fēng)險(xiǎn)。完整地認(rèn)知股指期貨的風(fēng)險(xiǎn)特征,正確地管理股指期貨使用所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn),是金融市場(chǎng)監(jiān)管者和交易者必須認(rèn)真對(duì)待的事情。隨著中國(guó)證券市場(chǎng)的發(fā)展,為健全金融結(jié)構(gòu),有效規(guī)避市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),便于投資者完善投資組合,中國(guó)近期準(zhǔn)備推出股指期貨。由于中國(guó)股票市場(chǎng)是新興市場(chǎng),中國(guó)股票市場(chǎng)的特有影響因素可能導(dǎo)致中國(guó)股指期貨的特殊風(fēng)險(xiǎn)。 本文通過(guò)對(duì)股指期貨風(fēng)險(xiǎn)的一般理論研究,研究股指期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)的類型和影響因素,指出中國(guó)的特有因素,利用國(guó)外成熟的金融危機(jī)預(yù)警方法和模型,來(lái)搭建股指期貨市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系,并通過(guò)對(duì)恒生指數(shù)期貨合約歷史漲跌率數(shù)據(jù)時(shí)間序列的分析和GARCH函數(shù)擬合得到方差方程及其預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差,并在一定置信水平下,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出下一交易日合約的VaR值,建立了VaR ? GARCH風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,模型起到及時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)的作用。最后通過(guò)對(duì)比發(fā)達(dá)國(guó)家的先進(jìn)管理體制,提出我國(guó)防范股指期貨風(fēng)險(xiǎn)的方法。
【學(xué)位授予單位】：天津財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：F832.51
【圖文】：

Absolute .093Positive .049t ExtremeferencesNegative -.093mogorov-Smirnov Z .825mp. Sig. (2-tailed) .504a Test distribution is Normal.b Calculated from data.預(yù)警分析漲跌率時(shí)間序列平穩(wěn)，且具有聚集效應(yīng)和時(shí)變方用GARCH 模型能很好的評(píng)估恒生指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。本交易日收盤價(jià)的漲跌率數(shù)據(jù)建立GARCH 模型。3.1 軟件中的GARCH 族模型對(duì)這 37 個(gè)交易日收?qǐng)D和偏自相關(guān)圖可知它是一個(gè) 6 階的自回歸過(guò)程

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 席權(quán)力;;股指期貨風(fēng)險(xiǎn)微觀層面的管控研究[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2011年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 陳浩;股指期貨的法律監(jiān)管問(wèn)題研究[D];煙臺(tái)大學(xué);2010年

2 趙鑫;滬深300股指期貨套利交易及其風(fēng)險(xiǎn)控制研究[D];東北財(cái)經(jīng)大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2732435