對(duì)滬深300指數(shù)期貨波動(dòng)性的風(fēng)險(xiǎn)分析.pdf

1、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

2、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

3、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

4、。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

5、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

6、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

7、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