我国股指期货价格风险度量实证研究

发布时间：2017-09-27 01:22

  本文关键词：我国股指期货价格风险度量实证研究

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【摘要】：2010年4月16日我国沪深300股指期货合约正式上市交易。作为主要金融衍生工具,与其他金融衍生产品一样,股指期货交易机制具有高杠杆性、价格变化的敏感性和交易策略的复杂性。所以,股指期货也蕴含着巨大的风险,也就是说投资者获取高额收益的可能的同时也必须承担高额风险。因此,股指期货价格风险及其度量成为整个市场运营过程中的核心问题。我国以前针对沪深300股指期货价格风险研究的数据都是基于沪深300仿真数据,不能全面而真实的反映沪深300股指期货市场收益和风险情况。本文采用沪深300股指期货上市后的真实数据分析其市场风险,更具有真实性和有效性。 本文采用理论探讨、分类归纳、构建指标体系、定性描述与模型估计等相结合的研究方法,结合我国的实际情况,对股指期货价格风险及其度量方法进行系统、全面的分析,通过股指期货价格风险影响因素的相关性检验发现股票指数、汇率、利率对股指期货价格风险的影响程度的大小,运用GARCH模型族对股指期货价格收益率进行估计,应用VaR方法准确测算股指期货价格风险,为监管者的政策制定和投资者的风险决策提供数量分析基础,对今后的金融产品创新提供一定的参考,研究股指期货的风险度量具有重要的理论意义和应用价值。 本文首先从股指期货的一般理论入手,从股指期货价格风险和度量方法两个方面介绍了股指期货价格风险度量的相关理论；通过分析股指期货价格与现货股指波动性,总结了股指期货价格风险的成因,从而构建影响股指期货价格风险的指标体系；其次通过计量经济学方法对影响股指期货市场风险的因素进行了相关性检验,选取股指期货价格、股票价格指数、利率与汇率四项指标,通过平稳性检验、协整检验、脉冲响应函数与方差分解进行相关性分析,并通过对沪深300股指期货收益率建立GARCH-VaR模型,计算VaR值,为我国股指期货风险度量提供借鉴；最后通过实证分析结果对我国股指期货风险监控体系的建立提出政策建议。 通过实证分析,本文得出,股指期货收益率序列密度分布不是正态分布,而是具有明显的“尖峰厚尾”特征,沪深300股指期货对数收益率序列存在明显的波动集群特征,且不符合正态分布特征,同时具有平稳性和ARCH效应,因此,采用GARCH模型族进行分析,依据AIC值或SC值越小的原则,本文选取t分布下的GARCH(1,1), TGARCH(1,1)、EGARCH(1,1)模型对收益率序列分别进行估算,可知EGARCH (1,1)为拟合沪深300股指期货对数收益率波动性的最优模型,它不仅能很好反应股指期货市场的波动聚集性和尖峰厚尾的特征,而且能表现出市场的利好和利空消息冲击对波动性的不同影响。为此,本文建议：选用VaR模型管理风险度量；特别关注尾部风险；加快股指期货价格风险管理人才的培养。
【关键词】：股指期货 价格风险 VaR GARCH模型族
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F832.51
【目录】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1. 绪论11-19
• 1.1 研究背景和研究意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 文献综述13-16
• 1.2.1 国外文献综述13-14
• 1.2.2 国内文献综述14-15
• 1.2.3 文献评述15-16
• 1.3 研究内容、研究方法和创新点16-19
• 1.3.1 研究内容16
• 1.3.2 研究方法16-17
• 1.3.3 技术路线图17-18
• 1.3.4 创新点与不足18-19
• 2. 股指期货价格风险及其度量方法分析19-29
• 2.1 股指期货价格风险19-22
• 2.1.1 股指期货的概念和特点19-21
• 2.1.2 股指期货价格风险的种类21-22
• 2.2 股指期货价格风险的度量方法分析22-28
• 2.2.1 VaR方法22-26
• 2.2.2 GARCH模型族理论26-28
• 2.3 本章小结28-29
• 3. 我国股指期货价格风险现状分析29-36
• 3.1 股指期货价格与现货股指波动分析29
• 3.2 我国股指期货价格风险成因29-30
• 3.3 股指期货价格风险的影响30-31
• 3.4 构建影响股指期货价格风险的指标体系31-35
• 3.4.1 影响股指期货价格风险的指标体系32
• 3.4.2 指标释义32-35
• 3.5 本章小结35-36
• 4. 股指期货价格风险影响因素相关性检验36-45
• 4.1 数据选取与描述36-38
• 4.2 相关性检验38-40
• 4.2.1 平稳性检验38
• 4.2.2 协整检验38-39
• 4.2.3 格兰杰因果检验39-40
• 4.3 波动性分析40-44
• 4.3.1 VAR模型的建立41-42
• 4.3.2 脉冲响应函数42-43
• 4.3.3 方差分解43-44
• 4.4 本章小结44-45
• 5. 运用ARCH族模型度量我国股指期货风险的实证分析45-54
• 5.1 数据选取45
• 5.2 ARCH效应的检验45-49
• 5.3 GARCH模型族的建立49-52
• 5.4 运用EGARCH(1,1)模型计算VaR值52-53
• 5.5 实证结果分析53-54
• 6. 结论与政策建议54-57
• 6.1 结论54-55
• 6.1.1 研究结论54-55
• 6.1.2 研究展望55
• 6.2 政策建议55-57
• 参考文献57-60
• 致谢60

【共引文献】

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1 潘庆海;我国金融期货市场风险监管研究[D];西南交通大学;2013年

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本文编号：926868