我国股指期货保证金水平的设定及实证

发布时间：2020-06-22 16:34

【摘要】： 沪深300指数的推出和中国金融期货交易所的成立为我国股指期货的推出奠定了基础。在即将推出股指期货之际,有必要建立符合中国特点的、基于股指期货价格波动的保证金水平设置的动态模型。通过模型预测的保证金水平灵敏性强,可根据不同风险程度制定合理的保证金水平。本文致力于通过对沪深300指数收益率序列进行实证分析,以期寻找一个适合用来估计我国股指期货保证金水平的方法。保证金水平的设定主要在于考虑超过违约概率的大幅度期货价格变动的行为,而与小幅或是中幅度价格变动的行为没有关系。因此保证金水平设定应主要考虑价格变动的极值行为,而Gumbel于1958年在前人的基础上研究形成的极值理论致力于刻画序列的尾部极值行为,极值理论主要探讨最大值或最小值的极限分布,即描述尾部报酬的行为,极值理论的参数估计方法主要有参数估计法和非参数估计法,参数估计方法主要包括极大似然估计和回归估计法,非参数估计方法主要有Hill法和VaR-X法。Hill(1975)提出用若干个序列极端值来刻画尾部指数,解决了参数估计法必须事先假定序列服从一定分布的缺陷,但是Hill法需要使用大量的样本数据,对于小样本数据,其适用性则受到了一定的限制。Huisman等人提出的VaR-X法在Hill法的基础上将极端值的个数确定为样本数据的一半,同时假定收益率序列极值服从具有肥尾特征的t分布,修正了Hill法需要大量样本数据这一缺点,比较适用于小样本数据,如沪深300指数。Cotter与McKillop (2000)等学者认为在一般情况下,期货价格变动的分布是未知而且不是正态分布,因此使用参数估计方法时会受到必须对于未知分布作假设的限制,因此认为非参数方法会比参数法的估计式更有效率2。所以本文将采用极值理论的非参数估计方法来估计收益率序列的尾部指数。本文首先介绍了国内外关于股指期货保证金水平设定的研究成果,接下来,介绍了股指期货的功能及控制股指期货风险的重要制度—保证金制度,阐述了基准保证金水平确立的理论依据,并介绍了境外交易所设定保证金水平的方法,随后系统论述了极值理论的原理与方法,通过实证分析估计沪深300指数保证金水平,并比较极值理论和正态分布假设下的EWMA方法估计的保证金水平,为中国股指期货保证金设定提供借鉴思路与方法。本文的创新点在于1、分析基于不同假设下的模型的不同计算方法,说明VaR-X法较其它计算方法的优越性,以及对中国股指期货保证金水平估计的适用性；2、本文首次选择了股指期货合约的标的指数沪深300指数进行实证研究,而以往的研究主要采用上证50等指数进行研究。本文通过对沪深300指数进行实证分析得到以下结论：正态性检验表明沪深300指数收益率序列不服从正态分布；极值理论尾部指数估计结果表明收益率序列的极值分布属于Frechet分布；极值理论的估计方法较好地估计了保证金水平,而基于正态分布假设的EWMA方法低估了保证金水平；验证了Hill法在估计小样本数据时会产生偏差的特点。
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F832.51;F224
【图文】：

偏相关,自相关,指数,均值

图2.护深300指数自相关和偏相关图大多数的自相关系数都落入了置信区间，因而，可以认为沪深300指数的收益率序列是随机的。2序列的平稳性分析一个时间序列yt如果是平稳的，那么它满足下列条件:(l)对任意时间t，其均值恒为常数;(2)对任意时间t和s，其自相关系数只于时间间隔t-s有关，而与t和s的起始点无关。也就是说，平稳时伺序列的各观测值围绕其均值上下波动，且该均值与时间无关，振幅变换不剧烈。如果一个时间序列的均值或自协方差函数随时间改变，那么这个序列就是非平稳时间序列。0.10，080.060.04

频率分布直方图,峰度,随机变量,极端值

图4.沪深300指数收益率的频率分布直方图(2)对峰度(Kurtosis)的分析峰度是随机变量四阶中心矩与其标准差的四次方的比值，是对随机变分布的尾部厚度的测度。一个随机变量的尾部厚度通常是与正态分布相比而言的。如果一个随机变量的峰度大于3，则其凸起程度大于标准正态分布，有尖峰和肥尾的特征。如果峰度小于3，则为扁平分布，也就是相对于正分布是平坦的。一个有肥尾特征的分布意味着极端值出现的可能性会更大通过计算得到沪深300指数日收益率样本的峰度值为2.065，小于因此其分布具有平峰肥尾的特点。这意味着，与正态分布相比，沪深300数日收益率有更大的可能性出现极端值。从下图可以看出，样本数据经验布的概率密度函数曲线与正态分布的概率密度函数曲线相比有更厚的尾部(3)Q一Q(Quantile一QUantile，即分位数一分位数)Q一Q图绘出样本数据序列分位数相对于某一种理论分布分位数的异同

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