本文關(guān)鍵詞：基于VaR-GARCH模型的股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滬深300股指期貨于2010年4月16日正式推出，標(biāo)志著我國(guó)資本市場(chǎng)發(fā)展的又一里程碑。但是由于股指期貨可以杠桿交易，使其面臨很大的風(fēng)險(xiǎn)，因此，如何利用其進(jìn)行套期保值成為股指期貨市場(chǎng)交易主體追逐的熱點(diǎn)之一。研究滬深300股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。本文將對(duì)我國(guó)滬深300股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面的研究。首先對(duì)基差風(fēng)險(xiǎn)的概念、套期保值的效果與基差風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)的闡述；接著引出實(shí)證研究股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)的方法；然后通過實(shí)證研究預(yù)測(cè)和分析股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)；最后提出我國(guó)股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)建議。 本文通過對(duì)滬深300股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)的理論與實(shí)證分析，結(jié)果表明：相對(duì)于傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，，VaR模型只使用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算在一定置信水平下的最大期望損失，直接測(cè)算風(fēng)險(xiǎn)，簡(jiǎn)潔明了并且準(zhǔn)確。使用VaR模型計(jì)算的VaR值基本上覆蓋了實(shí)際每日基差波動(dòng)范圍，VaR模型可以用來很好地度量滬深300股指期貨基差的波動(dòng)范圍，能夠測(cè)算在一定置信水平下，套期保值者面臨的最大損失，也就鎖定了股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)。 計(jì)算VaR值有三種方法：歷史模擬法、方差-協(xié)方差法、和蒙特卡羅模擬法。通過分析，方差-協(xié)方差法相比另外兩種方法具有計(jì)算方便迅速，數(shù)據(jù)容易收集等優(yōu)勢(shì)。更多的投資者和金融機(jī)構(gòu)傾向于方差-協(xié)方差法。由于金融時(shí)間序列存在聚集性，文章分別引入VaR-GARCH模型、VaR-TARCH模型和VaR-EGARCH模型，并使用這三種模型分別計(jì)算出了滬深300股指期貨基差的VaR值數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型比較。結(jié)果顯示三種模型都能預(yù)測(cè)基差的波動(dòng)，結(jié)果都較為準(zhǔn)確，但是VaR-GARCH模型最為準(zhǔn)確，所以本文最終采取VaR-GARCH模型。 基于實(shí)證結(jié)果，對(duì)股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)管理提出如下建議：投資者使用VaR模型制定投資策略；監(jiān)管者使用VaR模型對(duì)金融市場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)管；交易中介使用VaR模型建立基差風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)。
【關(guān)鍵詞】：股指期貨 基差風(fēng)險(xiǎn) VaR-GARCH模型 風(fēng)險(xiǎn)管理
【學(xué)位授予單位】：山西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F224;F724.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究意義9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述9-14
• 1.2.1 國(guó)外研究10-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究12-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與方法14-15
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.2 研究方法15
• 1.4 論文的基本結(jié)構(gòu)15-16
• 1.5 主要觀點(diǎn)及創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 第2章 股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)及其度量17-28
• 2.1 基差風(fēng)險(xiǎn)17-20
• 2.1.1 基差的內(nèi)涵17
• 2.1.2 基差風(fēng)險(xiǎn)的定義17-18
• 2.1.3 基差風(fēng)險(xiǎn)與套期保值的效果18-20
• 2.2 風(fēng)險(xiǎn)度量模型20-27
• 2.2.1 傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型20-22
• 2.2.2 VaR 模型22-27
• 2.3 股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量模型選擇27-28
• 第3章 滬深 300 股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析28-44
• 3.1 數(shù)據(jù)選取28
• 3.2 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)28-34
• 3.2.1 基差序列的正態(tài)性檢驗(yàn)28-30
• 3.2.2 股指期貨基差序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)30
• 3.2.3 滬深 300 股指期貨基差序列的相關(guān)性檢驗(yàn)30-31
• 3.2.4 基差序列的 ARCH 檢驗(yàn)31-34
• 3.3 模型分析34-41
• 3.3.1 GARCH 模型34-37
• 3.3.2 TARCH 模型37-39
• 3.3.3 EGARCH 模型39-41
• 3.4 模型有效性驗(yàn)證41-44
• 第4章 VaR 模型在股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用與不足44-48
• 4.1 股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)管理建議44-46
• 4.1.1 投資者可以利用 VaR 模型制定股指期貨的投資策略44
• 4.1.2 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管者可以利用 VaR 模型對(duì)股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行監(jiān)管44-45
• 4.1.3 交易中介商可以利用 VaR 模型建立基差風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)45-46
• 4.2 VaR 模型在度量基差風(fēng)險(xiǎn)中存在的問題46-48
• 結(jié)論與展望48-50
• 1、結(jié)論48
• 2、展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 致謝54-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和其它科研情況55-56

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉列勵(lì);嚴(yán)美藝;;協(xié)整關(guān)系對(duì)期貨套期保值率影響的實(shí)證研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2006年05期

2 王勇,張小南;股指期貨交易運(yùn)作模式的比較及啟示[J];財(cái)經(jīng)科學(xué);2002年06期

3 汪利娜;英國(guó)金融期貨市場(chǎng)：監(jiān)管、發(fā)展及對(duì)中國(guó)的借鑒意義[J];財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì);1996年01期

4 劉慶富;仲偉俊;華仁海;劉曉星;;EGARCH-GED模型在計(jì)量中國(guó)期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值中的應(yīng)用[J];管理工程學(xué)報(bào);2007年01期

5 魏宇;;滬深300股指期貨的波動(dòng)率預(yù)測(cè)模型研究[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2010年02期

6 丁巖;黃健;;基于VaR模型的股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)的研究[J];經(jīng)濟(jì)論壇;2008年10期

7 陳守東,俞世典;基于GARCH模型的VaR方法對(duì)中國(guó)股市的分析[J];吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào);2002年04期

8 羅成斌;;股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)研究[J];中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行武漢培訓(xùn)學(xué)院學(xué)報(bào);2008年05期

9 王川;;基于VaR的我國(guó)糧食期貨市場(chǎng)基差風(fēng)險(xiǎn)度量與分析[J];農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技;2010年07期

10 魏宇;賴曉東;余江;;滬深300股指期貨日內(nèi)避險(xiǎn)模型及效率研究[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2013年03期

  本文關(guān)鍵詞：基于VaR-GARCH模型的股指期貨基差風(fēng)險(xiǎn)度量研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：294676