基于分位数回归模型对股指期货市场的风险分析

发布时间：2024-05-18 13:24

　　随着我国期货市场发展日益规范化、市场规模越来越大以及资本市场体系的逐渐完善,在2010年4月16日,我国推出第一只股指期货沪深300指数期货。有市场交易,就会有风险,随着全球化的加快使金融市场风险也越来越受到人们的关注。在金融风险管理这一块,VaR作为全球公认的风险度量工具,其受到各国金融机构的认可和广泛的使用。VaR的计算有着许多方法,分位数方法就是其中一种好用稳健的回归方法,尤其是针对金融数据尖峰厚尾的特性,分位数回归效果更佳。本文选取了2015年8月31日到2020年12月31的沪深300股指期货合(IF)、中证500股指期货(IC)和和上证50股指期货(IH)三支期货作为研究对象。通过对研究对象的对数收益率进行统计学描述,得出三组数据序列都呈现右偏性,有着“尖峰厚尾”的分布特性。但同时我国股指期货市场三个指数期货之间也存差别,因为三个股指期货的市场体量不同,选取的股票所代表的上市企业的行业,市值都不相同,才产生了最后分析结果的差异性。接着使用分位数回归模型计算期货市场VaR,并用似然比检验对模型进行评价,LR值接近于0,模型表现效果很好。其中QR-GARCH(1,1)比起QR-...

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图5-2沪深300股指期货合（IF）的对数收益率图

基于分位数回归模型对股指期货市场的风险分析42图5-2沪深300股指期货合（IF）的对数收益率图图5-3上证50股指期货（IH）收益率

图5-3上证50股指期货（IH）收益率

基于分位数回归模型对股指期货市场的风险分析42图5-2沪深300股指期货合（IF）的对数收益率图图5-3上证50股指期货（IH）收益率

图5-4IC中证500股指期货VaR序列与收益序列的叠加图

基于分位数回归模型对股指期货市场的风险分析50如下结论。收益率的大部分都会包含在VaR内，这很明显的表现了分位数回归在计算VaR的过程中比较合理。QR-GARCH(1,1)模型对三个指数期货板块的市场风险的计算的图形平滑程度为IC>IF>IH。最后下一小节，我们利用Kupiec似....

图5-5IF沪深300股指期货VaR序列与收益序列的叠加图

基于分位数回归模型对股指期货市场的风险分析51图5-5IF沪深300股指期货VaR序列与收益序列的叠加图图5-6IH上证50股指期货VaR序列与收益序列的叠加图

本文编号：3976993