基于极值理论的原油期货风险测度研究

发布时间：2024-05-28 21:05

　　原油期货市场极端风险研究已成为近年来金融风险研究的一大热点,VaR和CVaR均是刻画尾部极端风险的度量指标。本文选取2014年1月1日至2020年5月31日的原油期货WTI日度收盘数据,将ARMA-EGARCH模型与极值理论结合,建立起可以描述后尾分布的ARMA-EGARCH-POT模型,对原油期货进行风险度量,分别计算出其相应的VaR和CVaR值,并进行分析与比较,其有效性通过了后验测试。研究表明:ARMA-EGARCH-POT模型能够有效捕捉原油期货价格极端风险,特别是能够捕捉分布的尾部特征,且置信度越高,模型计算出的风险值越精确。本文为企业和个人增加对原油期货市场的认识,规避市场极端风险提供了重要参考。

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

图1WTI原油期货价格走势图

图1WTI原油期货价格走势图近年来，中国经济取得了举世瞩目的发展成就。与此同时，随着中国原油市场逐步与国际原油市场接轨。根据国家统计局数据，2019年中国原油进口量约5.06亿吨，同比增长9.5%。由于中国经济持续增长，对原油的需求持续增加。国际市场上剧烈的油价波动难免会对国内宏....

图5正收益率拟合GPD模型诊断图看出，残差Q-Q图除了个别数据偏离直线，其他数据在基图5正收益率拟合GPD模型诊断图

Ч?较好，实际数据的超越阈值分布与广义帕累托分布较为接近。同理，对原油期货正收益率拟合，观察图4(a)Hill图中尾部指数的稳定区域的起始点。Hill图中上方阈值观测值从0.086至0.0236，下方横坐标顺序统计量从15至192。从图4(a)正收益Hill图可以看出，上方门限在....

图3的负收益率拟合GPD模型诊断图看出，残差Q-Q图除了个别数据偏离直线，其他数据在图3负收益率拟合GPD模型诊断图

统计量值为162，即超过该阈值数一共有162个数。而图2(b)平均超额函数图也在该阈值点呈现了平稳趋势，表明门限阈值选取合理。确定原油期货收益率的形状参数和安全阈值后，再对极值数据进行GPD拟合，得到GPD分布参数的极大似然估计。通过R语言软件加载的e-vir程序包，设定阈值为0....

图4(a)正收益Hill图可以看出，上方门限在0.030006797后开始处于平稳，下方对应观测值

合理。确定原油期货收益率的形状参数和安全阈值后，再对极值数据进行GPD拟合，得到GPD分布参数的极大似然估计。通过R语言软件加载的e-vir程序包，设定阈值为0.029727502，其中超过阈值的极值个数有162个。为了检验所拟合GPD分布的拟合效果，作出负收益率GPD模型诊断图....

本文编号：3983729