股指期货市场风险VaR度量实证研究【开题报告】

开题报告

股指期货市场风险VaR度量实证研究

一、立论依据

1.研究意义、预期目标

研究意义：目前，股指期货作为我国期货市场上的重要角色，越来越多的受到投资者的关注。我国新设立的股指期货的数量日渐增多，随着他们的发展壮大，这种高风险的期货越来越受到人们的关注，这就需要我们对股指期货的风险度量做出谨慎详尽的评估和分析。对于投资者，它是建立有效认知，选择适当投资对象的参考；对于管理公司，它是发现不足之处，提高管理水平的帮手；对于监管部门，它是对整个行业的有效性做出判断，指定优化政策举措的依据。

预期目标：根据一定的标准对我国目前股指期货市场上已上市的股指期货进行筛选，提取股指期货的代表性样本。然后根据中国市场情况确定计算方法。利用本文建立的评估模型，对选取的样本期货进行综合分析和评估，以期获得有价值的研究结论。

2.国内外研究现状

（1）国外研究现状

国外关于VaR方法的研究历时时间长、发展脉络较为清晰，无论在研究深度还是广度上都要明显领先于国内的研究水平。随着国外VaR研究的发展历程，其文献大致上可以分为以下三个部分：

①首先是集中于二十世纪九十年代初期的大量关于VaR定义阐述及以方差协方差法为主的经典VaR算法的文献。

VaR方法在上个世纪80年代由JP. Morgan公司提出来后，经过了长期的发展，国外学者对VaR研究较早，也比较成熟。历史模拟法、方差协方差法、蒙特卡洛模拟法构成了经典算法体系，其中以方差协方差法的研究与应用最为普及。美国JP. Morgan银行1995年提出方差协方差法作为衡量VaR的基本方法，该公司还推出了相应的风险管理软件Risk Metrics；Morgan J.P(1996)提出了指数移动加权平均法Emma，采用减因子调整条件方差。

VaR方法的发展。经典VaR模型具有尾部事件覆盖能力不足等方面的缺陷，随着VaR研究的迅速发展，1999年以后，大量关于VaR的计算方法的新发展陆续出现。研究主要集中在利用金融资产波动，极值理论以及风险事件等方面，另外还考虑序列分布的线性、非线性，厚尾性，峰度，偏度等要素。

Bouchaud and Potters(1999)提出了如何利用金融资产波动的Non-

Gaussian特性去计算非线性组合的；David Li(1999)提出了使用前四阶矩统计量计算的半参数方法，推导出只需样本均值、方差、偏度和峰度即可计算的具体公式；Kevin Dowd (1999)认为应考虑序列分布的厚尾性及在序列尾部的breaks行为，并提出了测试breaks的统计量；Michale S. Gilin (2001) 考虑了风险事件(Event risk)；Jean-Philip Pe Bouchand 与Marc Potters(1999)阐述了用金融资产的非正态性的简便算法计算复杂的，非线性的组合的VaR；Embrocates(1997)将测量极端情况下的极值理论(Extreme Value Theory)与传统的VaR方法相结合，提出了在极端情况下度量风险价值的新方法。Cherif Guermat和Richard D.F (2002)分析了组合收益率的方差和峰度具有时变性组合的VaR的预测问题。C. Brooks (2005) 提出了一种半参数的极值方法。

③VaR的后验性检验研究。还有相当一部分文献资料通过大量的实证分析检验一些VaR理论计算方法的运用效果，并扩展VaR方法的运用范围以和使用方式。

Fan(2003)提出了先用半参数的方法估计波动率，再用参数与非参数的方法估计分位数，并对全球主要股指进行了估计算。Bach等人(2004)应用极值

理论分了包括套利基金、股票和债券的混合投资组合的风险，并用VaR和ES

进行了定描述；Femandez(2005)用尾值理论研究了风险管理。Lan-

Chiliho(2010)等对亚洲包括日本、韩国等六个地区在1997-1998年极端市场境况下的价格指数进行VaR分析。

（2）国内研究现状

国内关于VaR的研究起步较晚，相关方面的文献主要包括理论研究以及实证用两个方面。

①理论研究方面国内学者对这部分研究，主要介绍了VaR的定义与作用，并阐述各种理论计算方法，大多仍以述或总结国外先进理论为依据。较早可以追溯到1997年郑文通的《金融风险管理VaR方法及其应用》及牛昂的《VALUE AT RISK银行风险管理的新方法》，书中系统地介绍了VaR方法及其在金融市场风险管理中的应用。随后，李刚、叶旭刚、祝佳（2000）王立宝(2005) ，蒋中其(2006)介绍了VaR模型，包括VaR的产生背景以及基本概念，综述了各种VaR的各种计算方法及其动态发展。

②近年来我国大量学者开展了有关VaR方法实际运用实证分析，实证研究成果显著。

一是期货市场的实证研究。伊晟（2007）在介绍传统的三种VaR计算方法的基础上，引入了ARCH模型和极值理论，度量了沪铜期货以及沪铝期货合约的风险；刘建华(2006)用GARCH模型对我国期货市场风险进行分析；刘向丽等(2007)分别采用参数法、半参数法和非参数法计算我国铜期货市场风险并进行

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比较；何冬黎（2010）通过对沪铝期货的实证分析，认为基于GED分布的ARARCH模型的VaR计算结果要好于基于正态分布和t分布的VaR计算结果；韩德宗(2008)以郑州商品交易所的硬麦期货和上海期货交易所的铜期货为例用GARCH族模型计算了的VaR值，并提出了将VaR曲线和保证金水平相结合的方法，对商品期货市场风险进行单指标预警。

二是股指期货市场的实证研究。胡磊（2004）建立了投资周期很小时，上证指数VaR值的计算，并分别利用SMA，EWMA，HS，MS模型和样本估算出了假想的仅含单个股指投资组合每日VaR值。马玉林，玉希泉（2007）认为基于实际波动率的VaR模型的预测效果显著地优于GARCH模型的VaR预测效果。雷雄军(2008)认为稳定分布下的VaR模型能更好地度量香港恒生股指期货市场的风险。陈泽涛，刘小红，陈春芳（2010）运用VaR-GARCH模型进行风险价值度量，证实该方法克服了诸如敏感性和波动性等方法的局限性；申希栋、王波（2009）利用专家学者常用的极值理论计算沪深300指数的全尾、左尾(多头)和右尾(空头)的VaR和ES进行研究；许晓燕（2010）构建了涵盖事件风险因素的VaR计算模型来提高预测的准确度。

3.参考文献

[1]陈泽涛，刘小红，陈春芳．基于VaR-GARCH模型度量股指期货风险——基于金融危机角度实证分析[D]．广东师范大学，2010．

[2]雷雄军．稳定分布下的VaR研究[D]．广州：暨南大学，2010．

[3]伊晟．VaR在我国有色金属期货市场风险预测中的应用研究[D]．昆明：昆明理工大学，2007．

[4]许晓燕．基于事件风险的VaR值计算[D]．浙江：浙江工商大学，2010．

[5]何冬黎．基于VaR的我国沪铝期货市场风险度量实证研究[D]．山东：青岛大

学，2006．

[6] Philippe Jorion．Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Derivatives Risk [M]．北京：中信出版社，2000．

[7] Pietro Penza, Vipil K.Bansal．Measuring Market Risk with Value at Risk[M]．北京：机械工业出版社，2001．

[8]苏金明，傅荣华，周建斌，张莲花．统计软件SPSS系列应用实战篇[M]．北京：电子工业出版社，2002．

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[10]韩德宗．基于VaR的我国商品期货市场风险的预警研究[J]．管理工程学报，2008．

[11]蒋中其等．风险管理的VaR方法[J]．知识丛林，2006(1)．

[12]刘向丽等．参数法、半参数法和非参数法计算我国铜期货市场VaR之比较

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[J]．金融管理，2008．

[13]李强，叶旭刚，祝佳．VaR模型的计算及应用[J]．中 …… 此处隐藏：3002字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……