本文關(guān)鍵詞：對(duì)滬深300指數(shù)期貨波動(dòng)性的風(fēng)險(xiǎn)分析

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 ARCH模型 GARCH模型 波動(dòng)率

【摘要】：計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶動(dòng)的現(xiàn)代金融市場(chǎng)中包含著各式各樣的金融產(chǎn)品，并且每天都還在不斷的進(jìn)行著研究改良與創(chuàng)新發(fā)明。對(duì)于親身涉入其中的投資者來(lái)說(shuō)，如何能夠把握這些金融產(chǎn)品的特質(zhì)以及如何運(yùn)用已有的知識(shí)對(duì)這些金融產(chǎn)品做出準(zhǔn)確的決策行為將是十分重要的。本文選擇的研究對(duì)象是滬深300指數(shù)期貨，一方面是因?yàn)槠谪浭袌?chǎng)本身對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)有一定的引導(dǎo)作用，能夠反映經(jīng)濟(jì)的動(dòng)向；另一方面，期貨具有高杠桿的特性，能夠更充分的體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的分量。這就需要先對(duì)該期貨合約有一定的了解，尤其是它可以放大風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)。因此，站在投資者的立場(chǎng)上，會(huì)發(fā)現(xiàn)需要解決的問(wèn)題中，最為重要的就是權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)和收益的分量。 這就需要投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)理論和風(fēng)險(xiǎn)模型的有一定的了解。所以，本文以風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)定義為出發(fā)點(diǎn)，逐步并展開(kāi)深入到對(duì)風(fēng)險(xiǎn)理論的探求以及風(fēng)險(xiǎn)模型的建立。在投資學(xué)中，風(fēng)險(xiǎn)的本義并不是用來(lái)測(cè)量危險(xiǎn)的程度，而是代表了未來(lái)某個(gè)事件是否會(huì)發(fā)生的一種不確定性。這個(gè)事件既可以是招致災(zāi)禍，也可以是帶來(lái)收益。因此，對(duì)一個(gè)具體事件做風(fēng)險(xiǎn)做出判定時(shí)，如果要為它定性就需要參考最終的收益和回報(bào)。 認(rèn)識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)的意義所在，就有利于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)理論的掌握。在眾多的風(fēng)險(xiǎn)理論中，本文側(cè)重選擇了VaR風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論作為研究和闡明的對(duì)象。自上個(gè)世界九十年代VaR風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論誕生以來(lái)，經(jīng)歷了短短的二十余年的發(fā)展，如今VaR風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論已經(jīng)幾乎運(yùn)用在了各個(gè)金融機(jī)構(gòu)并且還被當(dāng)作硬性要求寫(xiě)入了《巴塞爾協(xié)議》之中。由此，可以發(fā)現(xiàn)VaR風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論不僅是學(xué)術(shù)界中的一項(xiàng)理論，而且具有相當(dāng)重要的實(shí)用價(jià)值。這個(gè)重要的實(shí)用價(jià)值體現(xiàn)在了，它對(duì)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)了一種可比較的量化分析。VaR值最原始的定義，指的是在一定的置信水平下，某個(gè)金融產(chǎn)品可能出現(xiàn)的最大損失價(jià)值。這里可以借助頻率分布或者排序的方法求得，也可以通過(guò)假設(shè)某個(gè)具體的分布，并運(yùn)用其特征數(shù)進(jìn)行運(yùn)算。前者就是計(jì)算VaR值的非參數(shù)法，那么，另一種自然是參數(shù)法。不過(guò)，應(yīng)該強(qiáng)調(diào)一下的是，，所得到的量化結(jié)果是有具體的適用條件的。不可以過(guò)分的夸大它的作用，認(rèn)為只需要依賴這一個(gè)指標(biāo)就能夠在金融市場(chǎng)中規(guī)避所有風(fēng)險(xiǎn)。 為了能夠更加深入的表述風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，選擇以收益率為研究對(duì)象，著重分析收益率在波動(dòng)時(shí)具有的特點(diǎn)。在種類繁多的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，之所以會(huì)借用ARCH自回歸條件異方差模型來(lái)作為最主要的手段，是因?yàn)樵撃Ｐ椭饕槍?duì)的就是波動(dòng)率的聚集現(xiàn)象。首先，ARCH模型繼承了AR自回歸模型的特點(diǎn)，認(rèn)為現(xiàn)有的收益率數(shù)值中包含了對(duì)于過(guò)去的收益率的信息，呈現(xiàn)了一種與歷史值相關(guān)的現(xiàn)象。但是，ARCH模型又有著其獨(dú)特的假設(shè)條件，即認(rèn)為模型中的誤差項(xiàng)滿足的并不是傳統(tǒng)意義中經(jīng)典的同方差假設(shè)，而是另一種存在變動(dòng)方差的假設(shè)。所說(shuō)的變動(dòng)方差不同于完全隨機(jī)的布朗運(yùn)動(dòng)，這種方差是一種條件方差，是以歷史誤差項(xiàng)為條件信息的不定方差。正因?yàn)榉讲詈蜌v史誤差項(xiàng)存在著這樣的相關(guān)關(guān)系，所以，方差的變化才會(huì)和時(shí)間聯(lián)系在了一起，波動(dòng)率才能在時(shí)間軸上出現(xiàn)時(shí)而聚集的現(xiàn)象。在ARCH模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的GARCH模型，把ARCH模型的應(yīng)用范圍提升到了新的領(lǐng)域，解決了ARCH模型在高階的時(shí)候難以準(zhǔn)確把握的缺點(diǎn)。因此，如果遇到了高階的情況，運(yùn)用GARCH（1，1）模型往往會(huì)達(dá)到事半功倍的效果。 進(jìn)入最重要的實(shí)證分析時(shí)，將獲取到的滬深300指數(shù)期貨的原始數(shù)據(jù)加以修正得到所需要的關(guān)于收益率的樣本數(shù)據(jù)，然后從最基礎(chǔ)的平穩(wěn)性驗(yàn)證開(kāi)始，層層遞進(jìn)，直到建立最終的GARCH（1，1）模型。從檢驗(yàn)的結(jié)果入手，以此來(lái)證明滬深300指數(shù)期貨收益率波動(dòng)具有聚集性。由此，可以認(rèn)為該期貨產(chǎn)品的收益率波動(dòng)時(shí)，包含了對(duì)歷史信息的反饋。而且，每當(dāng)出現(xiàn)巨大的振動(dòng)時(shí)，這樣的反�，F(xiàn)象并不會(huì)立即消失，而是出現(xiàn)一定的延續(xù)。另外，還要利用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論，選擇歷史模擬法把該收益率的VaR值計(jì)算出來(lái)，用以完善對(duì)收益率風(fēng)險(xiǎn)的分析。通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分析，還會(huì)發(fā)現(xiàn)滬深300指數(shù)期貨的分布具有一個(gè)較厚的左側(cè)長(zhǎng)尾。這樣的分布特點(diǎn)，揭示了該期貨產(chǎn)品出現(xiàn)高額損失的概率并不會(huì)像理論的那么小�？傊�，衡量一個(gè)期貨合約的風(fēng)險(xiǎn)要盡可能的全面挖掘和發(fā)現(xiàn)它的特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值 ARCH模型 GARCH模型 波動(dòng)率
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F724.5
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 一、 研究的目的10-11
• 二、 研究的理論基礎(chǔ)11-13
• （一） 關(guān)于 VaR 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的研究11
• （二） 關(guān)于市場(chǎng)有效性理論的研究11-12
• （三） 關(guān)于 ARCH 模型和 GARCH 模型的研究12-13
• 三、 研究的規(guī)劃設(shè)計(jì)與預(yù)期結(jié)果13-16
• （一） 研究選用的方法模型13
• （二） 研究的創(chuàng)新之處13-16
• 第二章 股指期貨16-22
• 一、 股指期貨的現(xiàn)狀及其特點(diǎn)16-18
• （一） 股指期貨的主要品種16
• （二） 我國(guó)期貨市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀16-17
• （三） 股指期貨交易的特點(diǎn)17-18
• 二、 滬深 300 指數(shù)期貨18-22
• （一） 滬深 300 指數(shù)期貨合約的設(shè)計(jì)18
• （二） 滬深 300 指數(shù)期貨的作用18-22
• 第三章 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值22-32
• 一、 風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性22-24
• （一） 風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)意義及其分類22-23
• （二） 進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的必要性23-24
• 二、 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論24-28
• （一） 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論的形成24-25
• （二） 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的非參數(shù)方法25-26
• （三） 計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的參數(shù)法26-28
• 三、 有效市場(chǎng)理論28-32
• （一） 有效市場(chǎng)理論的主要內(nèi)容28-29
• （二） 有效市場(chǎng)理論的運(yùn)用價(jià)值29-32
• 第四章 經(jīng)濟(jì)模型32-38
• 一、 ARCH 模型32-35
• （一） 運(yùn)用 ARCH 模型的意義32-33
• （二） ARCH 模型的形成33-35
• 二、 GARCH 模型35-38
• （一） 運(yùn)用 GARCH 模型的意義35-36
• （二） GARCH 模型的特例 GARCH（1，1）36-38
• 第五章 滬深 300 指數(shù)期貨的實(shí)證分析38-46
• 一、 樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備38-41
• （一） 原始數(shù)據(jù)的來(lái)源與處理38-39
• （二） 時(shí)間序列的平穩(wěn)性分析39-41
• 二、 運(yùn)用經(jīng)濟(jì)模型分析41-44
• （一） ARCH 模型的建立及其檢驗(yàn)41-43
• （二） GARCH(1,1)模型的驗(yàn)證43-44
• 三、 計(jì)算滬深 300 指數(shù)期貨的 VaR 值44-46
• 第六章 結(jié)論46-48
• 參考文獻(xiàn)48-50
• 致謝50-51

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳林奮;王德全;;基于GARCH模型及VaR方法的證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì);2009年11期

2 葛勇;葉德磊;;我國(guó)開(kāi)展股指期貨交易對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性的影響——基于仿真交易數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J];金融理論與實(shí)踐;2008年07期

3 王美今,王華;基于GARCH-t的上海股票市場(chǎng)險(xiǎn)值分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2002年03期

4 龔銳,陳仲常,楊棟銳;GARCH族模型計(jì)算中國(guó)股市在險(xiǎn)價(jià)值(VaR)風(fēng)險(xiǎn)的比較研究與評(píng)述[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2005年07期

5 劉俊山;;基于風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度理論的VaR與CVaR的比較研究[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2007年03期

6 劉建橋;孫文全;;滬深300仿真股指期貨價(jià)格不對(duì)稱跳躍波動(dòng)的實(shí)證分析[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2010年06期

7 顧雪松;;基于GARCH-VaR的股指期貨保證金模型[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2009年13期

8 葉青;基于GARCH和半?yún)?shù)法的VaR模型及其在中國(guó)股市風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用[J];統(tǒng)計(jì)研究;2000年12期

9 蔡敬梅;強(qiáng)林飛;周海鵬;;中國(guó)股指期貨與股票市場(chǎng)波動(dòng)性關(guān)系的實(shí)證分析[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2013年01期

10 李錦成;;基于GARCH模型的股指期貨波動(dòng)性研究[J];商業(yè)會(huì)計(jì);2013年07期

本文編號(hào)：904165