基于非对称GARCH的铜期货市场风险度量研究

针对金融时间序列普遍存在自相关性、杠杆效应、尖峰厚尾等典型事实,运用基于杠杆效应的GARCH模型,构建铜期货市场收益序列具有典型事实的动态风险测度模型:VaR-AR(m)-EGARCH(p,q)和VaR-AR(m)-TGARCH(p,q),再通过上海期货交易所(SHFE)铜期货对所建模型进行实证分析,并运用Back-testing中的LRT(Likelihood Ratio Test)方法,对铜期货市场风险测度模型准确性和可靠性进行实证检验。实证结果表明,基于非对称GARCH的铜期货市场动态风险度量模型,能够有效捕获铜期货市场的典型事实,同时还能够准确测度具有杠杆效应的铜期货市场的动态风险,也能加强对金融市场动态风险预测能力。     

基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度研究

测度金融市场动态风险VaR的一个关键在于如何准确刻画金融市场收益波动事.引入马尔可夫状态转移的ARCH(Regime switching ARCH,SWARCH)模型,构建出基于状态转移波动模型的金融市场动态风险测度模型.然后运用其对中国大陆上证综指和伦敦金融时报100指数的市场风险进行测度,并运用Back-testing中的似然比率检验方法(Likelihood Ratio Test,LRT)对金融市场风险测度的准确性进行检验.实证结果表明,基于SWARCH的风险测度模型,不仅能够准确测度不同类型金融市场的动态风险.而且在测度金融市场大风险方面展现出同样具有优越的测度能力.     

沪深300指数期货套期保值风险实证分析

套期保值是期货的重要功能之一,套期保值者是期货市场中一类重要的投资者,套期保值者主要面临的是基差风险。选取沪深300指数期货正式上市以来的真实交易数据,利用基于GED分布下的GARCH-VaR方法研究沪深300指数期货市场的套期保值者面临的基差风险,以期为期货市场中套期保值者提供借鉴。     

社保基金投资组合的动态风险测度研究

考虑到现阶段社保基金主要投资于股票和债券,以沪深300指数和国债指数构建投资组合代表社保基金投资组合,测度社保基金投资组合的动态风险。首先,基于FIGARCH模型对边缘分布建模;然后,基于时变Copula研究资产间的动态相关性,发现沪深300指数和国债指数间的相关性具有较强的持续性;最后采用Monte Carlo预测投资组合的VaR进行Kupiec检验。比较研究发现,基于时变模型的VaR预测效果要优于非时变模型的预测效果,时变FIGARCH-Copula-T和DCC(Dynamic Conditional Correlation)-MFIGARC-T模型都能准确地测度动态风险,但前者预测的失败率要低于后者。     

基于DEA的Malmquist指数分析法在农产品流通效率评价中的应用

针对我国农产品流通相关省际面板数据,运用基于DEA的Malmquist指数分析法对我国农产品流通效率进行测度,并对相关Malmquist指数进行分解.实证结果表明,Malmquist指数分析法利用相关面板数据和距离函数构建生产前沿面,采用逐渐逼近的方式对农产品流通效率进行测度,为农产品流通相关研究提供了科学依据.     

基于MCMC算法的中国农产品期货市场波动性研究

以黄大豆1号期货结算价在2006年1月4日至2016年8月2日期间的日度数据为样本,通过运用MCMC算法估计SV模型,实证考察了中国农产品期货市场的波动性,充分证实我国农产品期货价格波动的聚集性、时变性和持续性。并结合小波多分辨率分析的方法对收益率的波动成分进行分解,刻画出我国农产品期货收益率序列的波动成分在不同分解尺度上的动态特征,解释了我国农产品期货收益率的短期波动及长期趋势,并发现我国农产品期货市场对国际市场的依赖性较强,对极端事件的冲击也十分敏感。据此,指出在研究我国农产品期货市场波动性特征的同时,也要时刻警惕我国农产品期货市场与其他市场之间的波动溢出效应,及时调整投资策略,加强金融监管。     

农产品金融化对玉米期货价格的影响

近年来农产品金融化现象突出表现在农产品市场和期货市场、货币市场、国际市场的联动,农产品的金融属性日益明显。基于2000-2012年芝加哥商品交易所玉米期货价格的月度数据,从农产品金融化视角分析玉米期货价格波动情况,选择货币供给量、货币价格和投机情况三方面可量化因素分析对玉米期货价格的影响。结果表明：货币供给量和投机资本对农产品期货价格有推动作用,而美元指数对价格有抑制作用,金融化因素对玉米期货价格造成不同程度的影响。最后根据分析结果,建议加强农产品期货市场的风险防范,完善我国农产品期货市场,防范过度投机。     

基于GARCH模型的WTI和Brent原油价格风险分析

鉴于国际原油市场对我国经济的重大影响,对美国WTI原油现货市场和欧洲Brent原油现货市场的油价波动做了基于GARCH模型的价格风险实证研究。结果表明,三种扰动项分布的假设中GED分布在99％置信水平下的失败率偏小,能够较好地刻画石油市场收益率分布的厚尾性,正态分布也能够准确地度量国际原油市场价格风险,但较GED分布容易导致风险的低估,而t分布的测度过于保守,仅适合于石油市场剧烈振荡的时期;WTI市场收益率的条件异方差性比Brent市场更为显著,考察期内平均和最大的VaR值大于Brent市场,发生极端风险事件的可能性大于Brent市场,而Brent市场在95％置信水平下的失败率显著高于WTI市场,发生风险事件的频率高于WTI市场。     

美国CRB指数波动对我国期货市场收益率的影响研究

随着我国期货市场的迅速发展,商品期货逐步显示出金融属性。本文运用自回归分布滞后模型结合GARCH族模型对CRB指数波动与我国上海期货交易所沪铜、沪铝、沪锌、天然橡胶、燃料油期货价格波动之间的动态关系展开研究,以考察宏观经济运行对我国期货市场的影响。     

FIEGARCH-EVT-ES风险测度及在期货市场的应用

构建了FIEGARCH-EVT-ES风险测度模型,并将其应用于期货市场风险度量。FIEGARCH能捕捉资产收益的条件异方差、波动的长记忆性以及对正负信息反应的非对称性;极值理论（EVT）能处理资产收益的厚尾性;期望损失ES是一致性风险测度,可有效弥补VaR无法考察超过分位数信息的缺陷。以上海期货交易所铜期货为例验证了模型的有效性,并与GARCH-N-VaR模型进行比较分析,结果表明,GARCH-N-VaR低估了风险,FIEGARCH-EVT-ES预测效果较好,同时也不会使预测结果过于保守,从而过高估计风险。     

有偏分布下的VaR估计方法研究

文章利用GARCHS模型对金融时间序列的条件偏度进行动态建模,在此基础上提出了有偏分布下VaR的估计方法。通过沪铜期货的实证结果表明,沪铜期货收益的条件偏度时变特征明显,其收益存在明显的有偏特征。对沪铜期货VaR估计的Kupiec 检验比较表明,基于GARCHS 模型的VaR估计方法能够提高有偏分布下VaR的估计精度。     

风险价值法在期货市场风险评估中的应用

期货市场是高风险市场 ,为有效控制和监管其风险 ,推介了一种修正的VaR计算方法 ,并应用上海期交所的实际数据 ,具体计算出VaR的时间序列 ,并论证了如何应用该时间序列来评估风险的大小。     

股指期货对股票市场波动性影响的实证分析

2010年4月,中国股市股指期货上市交易,人们对股指期货寄以重望。然而我们看到的是,在股指期货推出至今已近一年的时间里,股市并没有因它而变得更加稳定,特别是刚推出后的两个月中我国股票市场大跌。如何看待股指期货的风险?通过采用基于GARCH模型的VaR方法比较S&P500指数期货推出前后其指数的波动情况,可以得出股指期货的推出在短期内将导致股票指数较大波动,但长期不会给市场带来大的动荡;而且从我国沪深300指数的波动状况看,也可以得出在短期内股指期货的推出对股市的波动有相似的结论。     

我国股指期货监控模式研究

在我国股指期货推出之际,对股指期货操纵行为的监管研究也日益显得重要,根据股指期货交易数据的噪声性、隐周期性、二重性、多粒度性和实体差异性,我们建立了基于数据挖掘的股指期货"数据—方法—指标"的监控方法,并给出了加强体制和制度创新的建议。     

石油期货价格的收益率及波动率的长记忆性研究

金融市场的长记忆性问题研究一直吸引着众多研究者的目光,但是期货作为一种金融衍生工具,其长记忆性的研究相对于股票来说却很少。国内外大多数的研究都是针对股票市场,运用的主要方法是R/S分析,修正的R/S分析法,GPH分析法等,大部分都是用ARFIMA模型对长记忆时间序列进行分析。本文介绍了时间序列的一些模型,介绍了单位根检验方法,采用样本自相关函数法,传统的R/S分析法,GPH分析法,运用MATLAB,EVIEWS,Oxmetirc4环境下的G@ARCH42软件包等编程,检验了美国原油期货(NYMEX)市场样本数据的长期记忆性,并得出如下结论:石油期货收益率序列的长记忆性不明显,而波动率的替代指标绝对收益率序列呈现较强的长期记忆性。同时本文通过比较描述收益率序列以及绝对收益率序列模型的优劣性,发现收益率序列可用GARCH(1,1)模型来描述,而FIGARCH(1,d,1)模型相对GARCH(1,1)模型来说,能更好的描述波动率的替代指标——绝对收益率序列。     

基于GARCHSK的铜期货VaR估计方法研究

基于GARCHSK模型对期货收益序列的条件偏度和峰度进行动态建模,提出了“有偏”和“尖峰厚尾”分布下的VaR估计方法。通过对沪铜期货的实证研究表明,其收益分布存在明显的“有偏”和“尖峰厚尾”。基于不同分布假定下的VaR估计结果的Kupiec检验表明,基于GARCHSK的VaR估计方法能够有效提高VaR的估计精度。     

沪深300股指期货价格发现实证研究

自沪深300股指期货推出以来,其对股票市场的影响,特别是其价格发现功能,已成为研究者关注的热点。以5分钟高频数据建立向量误差修正模型,并通过IS和PT模型分析股指期货与现货指数各自在价格发现中的贡献度,结果表明:股指期货与现货指数之间存在长期的协整关系,在价格发现过程中股指期货占据主导地位。     

中美玉米期货市场风险溢出效应研究

为研究中美玉米期货市场风险溢出效应的方向和大小,选取2006年1月4日至2017年5月31日大连商品期货交易所和芝加哥商品交易所中的玉米主力连续价格以及央行外汇中间价的日数据为样本数据,并将样本期间分为3个阶段,借助平稳性检验、相关性检验,采用EGARCH-GED模型、VaR模型和格兰杰因果检验来研究两市玉米期货的风险溢出效应。研究发现,中美两国玉米期货市场的风险存在正相关性,且在金融危机期间风险相关性明显增强并存在双向的风险溢出效应;在金融危机之前,美国玉米期货市场对中国玉米期货市场有风险溢出效应。     

沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究

对股指期货收益率与波动率的长记忆性进行研究,可以反映市场的运行效率。运用ADF-KPSS联合检验法、自相关系数法、R/S检验法检验了沪深300股指期货的收益率及波动率序列的长记忆性。结果显示:沪深300股指期货的收益率序列不具有显著的长记忆性,而其波动率序列具有显著的长记忆性,波动率的长记忆性暗示着市场中事件和消息对我国股指期货市场的影响不会马上消失,而可能对市场产生长期和深远的影响,也意味着我国股指期货市场的有效性有待加强,需要从信息披露、培育多元化投资主体等方面加强市场建设,以消除长记忆性对我国股指期货市场健康发展的影响。运用FIGARCH模型度量了沪深300股指期货波动率的长记忆性,为后续股指期货波动相关研究提供参考。