基于GARCH族模型的VaR与CVaR值的实证与应用

文章以港交所H股指数期货的收盘价格数据作为实证载体,研究在正态分布、T分布和广义误差分布下GARCH、EGARCH及PARCH模型的VaR值和CVaR值,经过比较和检验,其结果显示:一、三种分布对结果拟合最好的是广义误差分布GED;二、在VaR值预测失效的时候,CVaR值仍然能够比较准确的预测结果,对CVaR值的测量效果最佳的是基于GED分布的PARCH模型。     

质押存货长期价格风险测度模型的构建

文章描述了金融时间序列的一般特征,分析了质押存货市场收益率统计特征,从收益的波动性与分布出发,组建了计算长期时变风险价值的VaR-GARCH族模型。以场外现货交易为主的钢材(φ16HRB335)日数据为例,数值实验对比了t分布、GED分布下GARCH(1,1)模型对波动率的刻画能力。通过失效率检验法则对模拟质押期内多风险窗口的风险值进行回测,对比分析了基于独立正态分布假设Risk metrics模型与厚尾分布下的VaR-GARCH(1,1)模型。     

全球股指现货和期货市场极端风险溢出检验

文章选取全球范围内七对典型的股票指数及其指数期货自2007年10月8日国际股票市场大跌至2008年11月14日的日度数据,运用基于GED分布的GARCH模型估计了这些市场5%和10%风险水平下的指数下跌的条件VaR,并利用Hong(2001)提出的风险-Granger因果检验方法分析了相对应市场之间的风险溢出效应.实证结果表明,期货市场是股票指数主要的信息来源,起着重要的价格决定作用.     

ETF标的指数的股指期货保证金设置研究

文章分析了利用沪深300股指期货进行ETF套利交易时缺少现货头寸的问题,提出应推出沪深300ETF,或进行金融创新,推出基于现有ETF标的指数的指数期货新品种,并运用顺序统计量方法和满足一致性公理的高阶期望损失风险测度对推出基于现有ETF标的指数如上证50、上证180、深证100、沪深300指数的股指期货的保证金设置问题进行了前瞻性研究,提出了政策建议.     

股市危机中股指期货应该限制交易吗——基于2015年股市危机的实证分析

利用上证50、沪深300和中证500股指期货合约及其相应指数的高频数据,克服了传统BEKK和DCC模型的不足,通过建立VECM-DCC-VARMA-AGARCH模型考察股市危机期间中国股指期货市场与股票市场之间的信息传导关系与风险传染效应。研究结果表明,股市危机期间股指期货具有很强的价格引导和风险传染效应,股指期货的持续波动加剧了股票市场的进一步波动。因此,提出风险传染效应与市值规模相关、非对称效应和非预期冲击效应与市值规模负相关、波动的风险传染效应与市值规模正相关。危机时期,应抑制股指期货市场上的过度投机,对股指期货采取限制开仓、提高交易保证金和交易手续费都是正确和切实可行的措施。建议监管当局健全股指期货和股票市场交易制度。     

利用ETF类基金进行股指期货套利的方法研究

文章研究了利用ETF类基金进行股指期货套利的一种方法.首先选择基于A股市场投资组合的ETF类基金模拟股指期货标的指数沪深300指数,在确定ETF基金组合的基础上使用GARCH(1,1)拟合模拟沪深300指数的收益率;其次,基于中国金融期货交易所的沪深300指数期货仿真交易合约进行套利分析,分别讨论了ETF的一级市场套利和二级市场套利;最后,定义了套利收益率并选择广义极值分布对其进行拟合,给出了相关分布参数的估计值.     

股指期货与我国股市的波动性及其交易效率的实证检验

文章针对沪深300指数日收盘数据尖峰、肥尾、偏态特征,利用似然比检验选取广义误差分布作为TGARCH模型扰动分布形式,并在此基础上利用ARMA-TGARCH模型实证检验了股指期货推出对我国股市波动性和交易效率的影响.结果表明:(1)股指期货推出降低了股市的波动性,减少了市场风险;(2)波动干扰信息能够更快地反应到现货市场中,改善了股市的交易效率(3)股指期货推出后,波动非对称性有所减弱,但杠杆效应统计检验不显著.以上结论说明我国股指期货虽然上市时间不长,但它的推出加速了信息的传递速度,降低了市场风险,对于改善我国股票市场的交易效率有积极作用.但由于上市时间短,与相关法律制度建设、国企改革等方面的联动性有待进一步提升.     

沪深300股指期货对现货市场影响的实证研究

文章采用事件研究的方法,系统考察了沪深300股指期货上市交易一年以来对于现货市场的影响程度及方向。通过使用市场模型和GARCH系列模型对沪深300股指的贝塔值以及波动率进行的实证研究,结果发现:沪深300指数期货的引入,很好发挥了期货交易管理风险和降低波动的作用,同时买空卖空的套期保值交易还降低了不对称信息对于现货市场的冲击,但是要警惕股指期货带来的系统性风险的提高。     

关于"套期组合头寸"的修正与完善

套期组合头寸又称价差头寸(Spread Positions),系期货合约中套期组合的基本概念之一.它是金融工程学中所阐述的一种最为基本的交易方式.其基本思路是建立一种不同日期到期的同一种合约的对冲头寸.其根源在于同种期货套期组合时所需要的保证金比之单纯地买进一份期货或卖出一份期货合约要少得多,一般可以少50%至70%.     

参数法、半参数法的动态VaR模型风险度量

文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态VaR模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析.对收益率进行基本统计分析发现两个股票市场的收益率都不服从一般的正态分布.运用后验测试的方法,对所有模型的样本外预测动态VaR值采用LR、LR.和DQ三种方法综合检验,并由损失函数值可以看出:GARCH模型的风险度量能力最弱,在置信水平99.5％下,EGARCH模型最准确,在置信水平95％下,PGARCH模型最准确;GED分布描述市场的准确程度相对最弱,在较高的置信水平下,半参数模型能更好地度量市场的风险,在较低的置信水平下,参数模型能更好地度量股票市场的风险.     

宏观经济指标、技术指标与国债期货价格预测——基于随机森林机器学习的实证检验

分别以筛选的4种技术指标和6个宏观经济指标作为国债期货指数预测变量,利用随机森林算法构建4种机器学习预测模型;依据价格波动集聚性设计跟踪交易规则,通过比较4种模型的预测精度和跟踪交易收益率,检验宏观经济指标、技术指标和随机森林算法对国债期货指数的预测能力。研究结果发现:用主成分精选技术指标构建的预测模型,对国债期货指数的跟踪交易收益率虽然明显优于市场收益率,但不如遵循单个技术指标经验交易规则的跟踪交易收益率;用主成分精选技术指标和宏观经济指标构建的模型能够取得很好的预测精度和跟踪交易收益率,这表明宏观经济指标与技术指标都对国债期货价格具有预测意义,可以利用随机森林机器学习算法构建有效的国债期货量化投资模型。     

境内外黄金期货的隐含人民币远期汇率及套期保值运用

中国黄金市场已高度市场化与国际化,基于境内外黄金期货的隐含远期汇率与外汇市场即期汇率的相关性与临近到期日的一致性,运用黄金期货构建替代性远期外汇头寸,黄金期货提供了对真实外汇敞口风险进行套期保值的可行机制.     

证券组合SGHD-EGARCH模型和VaR估计分析

文章在基于对称的广义双曲线分布计算VaR时与EGARCH模型结合在一起。在考虑收益的波动性的同时,对VaR残差的正态分布、t、GED、SGHD分布假设进行了比较研究,实证结果显示与正态分布、t、GED分布的结果进行了对比。SGHD能较好地拟合波动,准确估计和把握风险。     

基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型

文章以收益率的正态性检验、集群性检验和平稳性检验为基础,用GARCH方法计算VaR,将VaR作为保证金比率,建立了基于GARCH-VaR的股指期货保证金模型,对沪深300指数进行了实证研究.研究表明沪深300指数的收益率不服从正态分布,其收益分布具有明显的厚尾特征和丛集效应;通过与EWMA和风险价格系数法进行对比,发现GARCH-VaR模型能更好地捕捉收益分布特征,得到的保证金水平能更好地覆盖风险.     

比特币市场风险测度的实证研究

文章通过实证分析提出比特币市场价格风险测度体系,从比特币收益率序列的分布、波动性以及是否存在杠杆效应方面着手,在t分布和GED分布假设下,建立Garch(1,1)模型、Egarch(1,1)模型、Tarch(1,1)模型和Parch(1,1)模型,选择合适的模型估算99％和95％置信水平下的比特币风险的VaR值,并采用Kupiec方法对VaR模型进行了返回检验.结果显示,比特币市场价格波动剧烈,具有尖峰后尾特征,不存在杠杆效应,而GED分布的Garch模型是计算比特币市场风险的最合适模型.     

基于方差和条件风险价值的期货套期保值优化模型

文章以方差和条件风险价值(CvaR)分别衡量套期保值策略的整体风险和期货合约的重大损失风险,建立了基于方差-条件风险价值的期货会期保值优化模型,将该模型等价转化为可以有效求解的凸二次规划模型,并基于实际铜现货和期货价格数据计算出模型的有效前沿.研究结果表明,该优化模型增强厂套期保值者有效评估和控制期货重大损失风险的能力,提高了套期保值策略的可靠性和套期保值者根据自己实际风险承受能力合理选择会期保值策略的灵活性.     

基于极值理论方法的中国股指期货保证金设定的实证研究

保证金制度的合理设定是确保股指期货交易高效和安全进行的保证。文章在极值理论广义帕累托分布(GPD)下,研究了上证以180指数为标的的股指期货的保证金水平,并且与正态分布假设下的保证金水平进行比较。建议以GPD下的损失期望值作为确定中国股指期货保证金水平的依据,并且可以考虑区分不同头寸设置不同的保证金水平,为中国的股指期货交易的保证金设定提供参考。     

VaR-GARCH类模型在股市风险度量中的比较研究

金融市场风险管理的核心是对风险的度量,度量风险最流行的方法是VaR方法。文章选取1998年1月5日～2006年11月6日的上证综指日收盘价指数共计2129个数据实证分析了GARCH、EGARCH、TARCH和PARCH四种模型在正态分布、t分布以及GED分布下预测的VaR值的准确程度。实证分析结果表明,正态分布下估计的VaR值在靠近左尾时存在低估现象;与正态分布和t分布相比,GED分布能较好地反映股市收益率回报序列的厚尾特征,使用GARCH类模型预测VaR值时,E-GARCH和PARCH模型要优于其他模型。     

基于极值理论的静态和动态风险度量模型的比较

文章运用极值理论建立了静态和动态的和风险度量模型.静态模型运用广义帕累托分布拟合收益率序列的尾部分布.动态模型首先运用AR(1)-GARCH(1,1)模型对收益率序列进行拟合,然后用广义帕累托分布对新息分布的尾部建模.采用上证综指和标准普尔500指数的对数收益率为样本,对静态和动态模型进行了比较研究.研究结果表明:对于VaR的度量,在置信水平较低时(如小于99%),静态风险度量模型更准确,在置信水平较高时,动态模型更好;对于ES的度量,动态模型具有通用性和优越性.     

我国银行间债券回购利率期限结构研究

为测度利率波动性对利率水平的影响,将条件波动性水平引入到利率期限结构的均值项中,为测度利率水平对利率波动性大小的影响,将前期利率水平引入到利率期限结构的波动项中。在三种主要分布:N分布、t分布、GED分布以及多种异方差处理方法:TGARCH、EGARCH和PARCH模型族假设下,文章实证研究了我国银行间债券回购1天利率的期限结构动态模型。通过实证研究主要得到以下几点结论:第一,全国银行间债券回购1天利率不具有均值回复特征但是具有反杠杆效应;第二,利率水平对利率波动性有正向影响;第三,在估计效果方面,GED分布优于T分布,T分布优于正态分布。