VAR方法在我国股指期货保证金设计中的应用

发布时间：2017-05-23 07:22

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【摘要】：2010年4月16日,我国的第一份股指期货合约在中国金融期货交易所正式挂牌上市,由于股票市场本身作为我国证券市场重要的一个组成部分,对于我国整体经济的发展和运行有着重要的作用。中国股票市场经过20多年的发展,取得了非常显著的成就,投资品种、对象、投资者结构以及股票市场整体的规模等都发生了翻天覆地的变化,但是同那些发达的资本市场相比,我国的股票市场才刚起步,还处于发展的初期,仍然存在着很多不足,投资者的风险意识、券商的整体水平以及管理部门的监管力度等等,尤其是风险,由于市场还不够完善,因此我国股票市场的风险也是非常大,更易受到外部的冲击。股票市场的风险种类包括系统性风险和非系统性风险,前者可以通过投资组合持有多种股票来进行风险的分散,但是后者是不可以的,因此,在股指期货合约推出之前我国的股票市场还没有一个行之有效的手段来规避股票市场的系统性风险。但是从我国股票市场的发展历程来看,中国股票市场起步较晚,系统性风险还是很大,股票市场的大起大跌给广大投资者带来巨大的损失,例如2009年8月31日,中国A股市场因为市场将有可能调整当前适度宽松的货币政策的传言,出现了上证指数下跌6.74%,深成指跌幅更是达到7.55%,在这种系统性风险的影响下,我国的投资者却没有一个有效的手段来规避这些风险。在这种情况下,我国沪深300指数期货合约应运而生,从此中国正式进入了金融期货时代。 沪深300指数期货合约,是以沪深300指数为标的物,交易的双方根据先前的约定在未来约定的时间、按照约定的股票价格指数进行标的物买卖的标准化期货合约。股指期货合约同其他的期货合约一样,具有交易集中性、合约标准化、对冲机制、杠杆效应、保证金制度以及无负债结算制度等共同的特征。其中,保证金交易制度是股指期货市场的一个重要特征,合理的设置保证金水平是非常重要的一个环节。由于沪深300指数本身能够反映A股市场整体走势以及中国证券市场股票价格变动趋势,股票市场在中国蓬勃的发展,却没有一个有效的工具为投资者提供规避风险的保护。而沪深300股指期货合约的套期保值、规避风险的功能,使得其一上市就受大广大投资者和金融机构的关注。股指期货合约作为一种金融衍生工具,好比一把双刃剑,在对冲股票现货市场风险的同时,又给投资者带来更复杂、更多样的风险,而且由于股指期货交易的高杠杆性,很容易就会放大风险。因此,要想有效地利用股指期货这把双刃剑,做好风险控制尤为重要,而风险控制最直接相关的就是股指期货合约保证金的设置。中金所现行的股指期货保证金水平的最低标准是12%,固定比例的保证金设置,虽然可以很好的覆盖价格波动的风险,高保证金水平势必会带给投资者交易成本的增加,虽然在我国股指期货市场发展的初始阶段,高保证金、高安全性是必须的,但是还是具有一定的局限性。VAR在1993年提出以后,以其简明准确的特点在全球的金融机构和非金融机构中受到普遍的接受和认可,而VAR方法中蒙特卡罗模拟法具有更强的适用性。 本文将VAR方法作为动态设置我国股指期货合约保证金的依据,目的在于控制风险的同时可以最大限度的降低交易成本,提高资金的使用效率。VAR作为衡量风险的有效手段,我们把其作为设定保证金的依据,利用VAR方法求得预测期日VAR的估计值,动态的设定保证金水平。 首先确定股指期货的VAR值,然后考虑期货合约每个交易日的涨跌停板问题。VAR方法中最为常用的就是参数法、历史模拟法以及蒙特卡洛模拟法,本文选取参数法中EWMA法以及后两种方法,利用沪深300指数代替股指期货价格,过去1000个交易日的收盘价作为样本数据,估计预测期内276个日VAR值,通过与预测期真实的收益率做对比,发现历史模拟法求得的VAR值作为保证金的参考标准过于保守,虽然能够覆盖所有风险,但是对于价格的变动不够敏感。而EWMA和蒙特卡洛模拟法求得的VAR值,可以对价格的变化迅速的作出反应,但是通过库必可回测检验,认为蒙特卡洛模拟模型时可以通过检测的,优于EWMA模型。蒙特卡洛模拟法下的VAR估计值,作为股指期货保证金的参考标准,既考虑到风险的覆盖情况,又兼顾到交易成本,是一个较好的选择。 计算出VAR以后,本文将每个交易日的涨跌停板和VAR值作为衡量保证金水平的重要依据。前者限制了股指期货市场每日价格波动的极限值。如果当个交易日预测的VAR值,超过了涨跌停板,交易就自动取消,因此就不需要再考虑当天VAR值对风险的覆盖问题；如果当个交易日预测的VAR值,小于涨跌停板,则说明我们已经有99%的把握保证今天的损失在VAR值以内,当显著性水平为99%时,此时,可以在最大限度减少交易成本的同时降低风险的可能性。因此,股指期货的保证金水平可以通过取每个交易日估计的VAR值与涨跌停板所对应的最大金额绝对值的最小值来得到。 最后得出结论,对于我国沪深300股指期货合约现阶段,中金所规定的最低保证金水平12%的标准,本文通过分析,利用蒙特卡洛模拟法求得的保证金水平在预测期内范围是2%-5.6%,主要集中在4%上下变动,5%的保证金水平基本可以覆盖绝大多数交易日的风险,相比于12%的保证金水平的最低标准,我国现阶段采用的保证金水平的设定还是非常保守的。因此在一定程度上,利用蒙特卡罗模拟法得出的保证金在一定程度上既控制的交易的风险,又降低了交易成本。对于沪深300指数期货合约,蒙特卡罗模拟法比EWMA法和历史模拟法对股指期货保证金水平的设定具有更好参考价值。鉴于我国的股指期货市场还处于发展的初始阶段,现阶段我国期货市场保证金方面的研究还不充足,我国是简单的通过固定的比例来确定股指期货合约的保证金水平,12%保证金水平过于高,虽然覆盖了所有的风险,但是交易成本过高。本文通过验证了VAR方法在我国股指期货市场保证金设定上的适用性,根据每个交易日的风险大小动态的设定保证金水平,无疑可以大大降低交易的成本,更有利于我国股指期货市场的活跃性以及更加健康的发展。但是同时我们也要注意到,在利用VAR方法时,要注意将方法与我国实际的情况相结合,我国的股指期货市场毕竟处于发展初期,资本市场还不够完善,对于西方VAR方法的理论计算使用时,还是有一定的限制性。因此,在运用VAR方法计算保证金时,要结合我国实际的情况,不能生搬硬套。 本文的大致结构是首先介绍了股指期货的功能、产生和发展,分析了股指期货市场具有不同于股票市场的风险,以及股指期货市场存在的必要性,即可以有效的规避股票市场的系统性风险。其次,本文介绍了股指期货市场控制风险的重要制度——保证金制度,阐述了设立保证金的理论依据和影响因素,结合国内外股指期货保证金的设置方式,讨论了我国现阶段保证金设置所存在的问题。然后,本文引入VAR方法,描述了VAR方法的基本原理以及常用的三种方法,并说明为什么要把VAR方法应用于我国股指期货保证金的设定中。最后,实证方面,本文分别使用EWMA法、历史模拟法以及蒙特卡洛模拟法计算预测期沪深300指数收益率的日VAR值,通过回测检验,得出蒙特卡罗模拟法计算出的保证金水平优于其他方法。最后,本文采取股指期货的保证金的设置方法是取每个交易日估计的VAR值与涨跌停板所对应的最大金额绝对值的最小值来得到,并得出相关的结论。
【关键词】：沪深300指数期货 保证金水平 VAR 蒙特卡罗模拟
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.5;F224
【目录】：

• 摘要4-8
• Abstract8-13
• 1. 绪论13-21
• 1.1 研究的背景和意义13-15
• 1.1.1 研究的背景13-14
• 1.1.2 研究的目的和意义14-15
• 1.2 国内外研究的文献综述15-19
• 1.2.1 国外研究的文献综述15-16
• 1.2.2 国内研究的文献综述16-18
• 1.2.3 国内外研究的启示18-19
• 1.3 研究方法及思路19-21
• 1.3.1 本文的研究方法19
• 1.3.2 本文的研究思路19-21
• 2. 股指期货21-27
• 2.1 股指期货的产生与发展21-22
• 2.2 股指期货与股指期货的功能22-26
• 2.2.1 股指期货的概念22-23
• 2.2.2 股指期货的特点23
• 2.2.3 股指期货的作用23-25
• 2.2.4 股指期货的风险25-26
• 2.3 股指期货合约26-27
• 3. 股指期货的保证金制度27-36
• 3.1 保证金制度内容27-30
• 3.1.1 保证金制度27-28
• 3.1.2 保证金的分类28-30
• 3.2 保证金水平设定的理论依据与影响因素30-32
• 3.2.1 设定保证金的理论依据30-32
• 3.2.2 设定保证金的影响因素32
• 3.3 国际股指期货保证金水平的设定32-36
• 3.3.1 国际股指期货保证金设定模式32-35
• 3.3.2 我国股指期货保证金的设定35-36
• 4. 在险价值VAR方法概述36-48
• 4.1 VAR基本内容36-38
• 4.1.1 VAR的概念36-37
• 4.1.2 VAR的三个要素37-38
• 4.1.3 VAR的优点与局限性38
• 4.2 VAR应用38-40
• 4.3 VAR计算的基本原理40-41
• 4.3.1 一般分布中的VAR——非参数法VAR40
• 4.3.2 参数分布的VAR40-41
• 4.4 VAR计算的一般方法及比较41-46
• 4.4.1 参数法41-43
• 4.4.2 历史模拟法(HS)43-44
• 4.4.3 蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo,MC)44-46
• 4.4.4 VAR模型不同计算方法评价46
• 4.5 股指期货保证金的动态设定具体方法46-48
• 5. 实证研究48-62
• 5.1 样本数据和持有期的选取48-49
• 5.1.1 样本数据选取48-49
• 5.1.2 VAR计算系数的选取49
• 5.2 数据分布的特征分析49-53
• 5.2.1 收益率序列的集聚性检验50
• 5.2.2 收益率序列的平稳性检验50-51
• 5.2.3 收益率序列的正态性检验51-53
• 5.3 计算VAR53-59
• 5.3.1 EWMA法计算沪深300指数的日VAR53-54
• 5.3.2 历史模拟法法计算沪深300指数的日VAR54-56
• 5.3.3 蒙特卡罗模拟法计算沪深300指数的日VAR56-59
• 5.4 模型检验及实证结论59-62
• 6. 结论62-64
• 6.1 文章结论62-63
• 6.2 研究不足与未来研究方向63-64
• 附录64-67
• 参考文献67-70
• 后记70-71
• 致谢71-72
• 在读期间科研成果目录72

【参考文献】

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本文编号：387188