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基于VaR方法的期货市场跨品种套利的风险度量

作　者: 谢宇轩
导　师: 王晋忠
学　校: 西南财经大学
专　业: 金融工程
关键词: 跨品种价差套利 风险度量 APARCH模型
分类号: F724.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


中国期货市场从初创到清理整顿,到今天的规范发展,其间走过了十多年的风雨路程。近几年来,我国期货市场交易呈现恢复性增长并连创新高,中国期货市场迎来了巨大的发展机遇,处于高速成长之中。期货交易的特点是只需要少量资金就可以做大额交易、期货市场是一个具有极强“杠杆效应”的交易市场,杠杠放大的是投资者的收益同时也放大了投资者面临的风险,是一个具有极大风险的市场。随着期货市场的不断发展,参与到期货市场交易的企业和投资者越来越多,虽然各类参与者目的不同但其在期货市场所面临的巨大风险不能不重视。尤其是投资者在进行价差套利活动时,由于套利组合的波动率低、风险有限等优点而往往忽视价差套利中对市场风险的关注。事实上,在期货市场上通过上市保证金交易,杠杆作用将风险扩大,即使低波动率的套利组合也有可能会给投资者带来巨大的损失。我们不仅应该对套利交易的风险类型、风险来源有一个充分的了解和定性认识,也应该借助一些量化工具对风险进行量化,依靠量化的手段去调整自己的交易策略以达到风险和收益的最优组合。期货市场跨品种套利内涵机制是期货品种的价格保持一定的价格差或者比列关系,商品间的价格差超过一定范围则表明某种商品价格相对高估或者相对低估而存在套利机会。套利的收益来源于商品间的价格回到正常的价差或者比例关系,如果价差不能如预期进行收敛而是扩大那么该套利组合将出现亏损,所以对该套利组合的风险收益可以用价差这一指标进行刻画,价差的波动也就是该套利组合收益的波动。价差是跨品种套利交易中能间接刻画套利交易收益重要指标,本文试图利用不同商品中的价差作为跨品种价差套利的风险度量指标,将该指标整合到VaR风险度量的体系中以对价差套利组合的市场风险进行有效度量,该度量方法用价差这一指标使风险度量更直接更易于观测。本文将首先介绍跨品种价差套利、跨品种套利的风险类型以及主要的风险来源,说明跨品种套利的内涵机制,价差是一个能有效刻画套利组合风险和收益的指标。然后介绍风险度量的主要方法以及引用价差后用VaR进行风险度量的建模。最后,通过对大豆和豆粕价差的收益率序列的分析,可以发现大豆和豆粕期货合约价差的收益率序列并非正态分布而是具有尖峰、厚尾的特性,并且存在明显的GARCH效应。用基于3种分布的GARCH和ARARCH模型VaR计算结果检验中,APARCH—GED模型在三种置信度水平下均通过检验,而且实际失败率趋近于预期失败率,能很好的度量跨品种套利的风险。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
1. 引言  10-15
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 国内外研究成果  11-15
    1.2.1 关于期货市场及价格特征的研究成果  11-12
    1.2.2 金融资产风险度量的相关研究  12-13
    1.2.3 研究思路及主要方法  13-15
2. 跨品种套利发展  15-21
  2.1 期货跨品种套利的定义  15-16
  2.2 跨品种套利交易优点  16-18
  2.3 套利交易的不足  18-19
  2.4 中国期货市场套利交易的发展  19-21
3. 期货市场市场风险及度量方法  21-34
  3.1 跨品种套利的风险类型  21-24
  3.2 期货市场上价格风险的主要因素  24-28
  3.3 期货市场风险度量方法  28-34
    3.3.1 灵敏度度量法  28-31
    3.3.2 VaR方法  31-33
    3.3.3 用价差收益率计算套利组合VaR  33-34
4. VAR风险度量模型的建立  34-39
  4.1 GARCH模型回顾  34-37
    4.1.1 ARCH模型  34-35
    4.1.2 GARCH模型  35-37
  4.2 基于GARCH族模型的VAR计算方法  37-39
5. 大豆和豆粕价差套利的VAR度量实证研究  39-52
  5.1 数据的处理  39-40
  5.2 市场有效性检验  40-42
  5.3 大豆和豆粕价格之间的相关性分析  42-43
  5.4 大豆和豆粕的价差  43-47
  5.5 GARCH和GARCH模型参数估计  47-48
  5.6 最优模型检验  48-50
  5.7 实证结果分析  50-52
6. 总结与展望  52-54
致谢  54-55
参考文献  55-57

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中图分类: > 经济 > 贸易经济 > 中国国内贸易经济 > 商品流通 > 期货贸易
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