股指期貨作為重要的金融衍生工具,在完善市場調(diào)節(jié)、實現(xiàn)套期保值以及提供風(fēng)險規(guī)避手段等方面發(fā)揮著積極作用。然而與其他金融衍生品不同,股指期貨交易具有高杠桿、價格敏感性等特征,同時由于缺乏有效的市場監(jiān)管手段,使得股指期貨市場蘊含著巨大風(fēng)險,特別是當(dāng)金融市場出現(xiàn)整體性下跌時,期貨市場跌幅往往更大。在此背景下,如何科學(xué)準(zhǔn)確地量化及預(yù)測股指期貨市場風(fēng)險是整個市場運營過程中的核心問題。論文以滬深300股指期貨合約為研究對象,選取更能反映市場波動信息的極差價格收益率數(shù)據(jù),運用有效的實證模型—貝葉斯條件自回歸Expectile模型分析滬深300股指期貨市場波動的動力學(xué)特征。通過與其他風(fēng)險模型的預(yù)測行為做對比,旨在探索符合我國股指期貨市場風(fēng)險度量的最優(yōu)模型。根據(jù)上述研究思路,本文首先明確界定了股指期貨市場極差風(fēng)險的定義、風(fēng)險指標(biāo)的選取以及市場風(fēng)險度量的一般方法,同時介紹了基于Expectile的風(fēng)險建模過程,提出引入尺度參數(shù)因子的非對稱逆高斯（AIG）分布作為貝葉斯Expectile模型的連接函數(shù)。其次,發(fā)展了貝葉斯條件自回歸Expectile模型用于量化和預(yù)測滬深300股指期貨市場風(fēng)險。針對貝葉斯模型參... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術(shù)路線圖

2( | , ) 2 + exp[ ( ) | ( ) |]| -1|f x u x u I x u （其中u為位置參數(shù)， 為形狀參數(shù)，反映分布的傾斜程度。但本文采用貝xpectile 方法度量滬深 300 股指期貨極差風(fēng)險，可能存在極端風(fēng)險情形。因此以上布形式的方差范圍有限，本文考慮引入規(guī)模參數(shù) ，可以更靈活地構(gòu)建 Expectile分析框架，改進(jìn)后的形式如下：-1222 ( )( | , , ) + exp | ( ) || -1|x uf x u I x u （3不難發(fā)現(xiàn)，AIG 分布的核函數(shù)本質(zhì)上是正態(tài)分布的有偏類型，是 ALS 損失函負(fù)指數(shù)分布形式。圖 3.1 展示了 AIG 分布部分參數(shù)下的密度函數(shù)，不難發(fā)現(xiàn)， 是分布函數(shù)的有偏程度，其值越小，函數(shù)越表現(xiàn)出明顯的右偏特征，當(dāng) =0.5時，布退化成正態(tài)分布； 代表了函數(shù)的峰度系數(shù)，當(dāng) 越小，AIG 分布就表現(xiàn)出越高峰特征。我們將含有三個參數(shù)的函數(shù)形式記為 AIG( , u, )。在本文第四章實證分，我們證明引入規(guī)模參數(shù)后 Expectile 先驗分布的方差規(guī)模更靈活。

3.4.2 自適應(yīng) MCMC 抽樣算法由于模型參數(shù) 的后驗分布（3.23）為非標(biāo)準(zhǔn)形式，不存在共軛分布。針對形，需要采用 MH 抽樣算法抽取 MCMC 樣本（Metropolis 等（1953）、Hastings（19為了提高參數(shù)抽樣的收斂速度[56-57]，本文考慮采用 Chen 和 So（2006）提出的MCMC 算法進(jìn)行抽樣[58]。該抽樣框架是將隨機游走 Metropolis 抽樣（RandomMetropolis，RWM）和獨立核 MH 抽樣（IndependentKernelMetropolis-Hasting，IK相結(jié)合進(jìn)行混合抽樣。具體而言，在 Burn-in 階段，采用 RWM 算法進(jìn)行抽樣，本均值和方差協(xié)方差矩陣。將其作為 IKMH 抽樣的參數(shù)。為了使馬爾科夫鏈能夠代到最優(yōu)范圍，同時為了提高抽樣結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用混合高斯分布作為 RWIKMH 算法的提議函數(shù)，其定義為：1 1x N (0, diag{ c }) + (1 ) N (0, diag (c ))（其中 的最優(yōu)選擇在(0.8,1)之間， 為某一很大的值，常常設(shè)定為 100，1c 是根據(jù)的要求自定義的。圖 3.2 展示了正態(tài)分布 N(0,1)和 N(0,10)的混合分布，其中權(quán)重值為 0.95，與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和自由度為 5 的 t 分布的函數(shù)密度圖像。其中，后RWM 抽樣本比較常用的提議函數(shù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]我國創(chuàng)業(yè)板市場風(fēng)險的度量[D]. 李楊.西南財經(jīng)大學(xué) 2016
[2]基于SWARCH-POT的滬深300股指期貨市場風(fēng)險研究[D]. 姚起.華南理工大學(xué) 2012



本文編號：3292560