基于SUM Web平台的跨市场风险分析

发布时间：2020-03-19 12:44

【摘要】：正确的把握跨市场风险特性是管理和控制市场风险以及促进金融市场稳定发展的前提。本文在股指期货推出一年之际,针对我国股票市场与股指期货市场关联性,结果我国跨市场环境,利用意大利学者开发的SUMWeb平台,构建股票市场与股指期货市场并存的跨市场结构,深入研究股指期货推出后跨市场风险特征和传递规律。 国内外学者对市场风险已做了一定的研究,但多利用数理模型分析市场风险,并且多是针对单一市场,鲜有深入研究跨市场环境下风险规律。本文采用计算实验方法,构建人工股票市场和人工股指期货市场,从典型投资者角度出发,考察在跨市场环境下各类典型投资者对市场风险的影响。 本文首先从计算实验平台出发,从交易机制、资产、投资者类型等多个方面设计跨市场实验平台,力求贴合实际市场环境;其次,介绍了一些较为常见的风险测量方法,并重点介绍了最受主流推崇的VaR方法的基本原理和计算方法;最后,借助计算实验平台,从股指期货推出、套利交易者以及各类典型投资者角度出发设计实验,并利用VaR方法测量各组实验的市场风险,分析各类典型投资者对市场风险的影响。 通过设计实验以及实验结果分析,本文的主要结论是在人工市场中由于各类典型投资者交易策略的不同,其对市场风险的影响也就有所不同。表现为,止损和认知投资者的引入降低了市场风险;本地模仿和市场模仿两类投资者显著的加大了市场风险。 本研究将为风险测量技术提供理论依据,并对跨市场环境下各类典型投资者对市场风险影响进行定量分析。这些研究成果将为跨市场风险管理和控制提供指导,为我国金融市场健康有序发展奠定基础。
【图文】：

图 4-2 实验 1 产生收益率序列描述性统计量观察收益率序列的描述性统计量，均值-0.116%，标准差 0.085，偏度为 0.117峰度为 4.93，高于正态分布的峰度值 3，JB 统计量为 62.5，都说明收益率序显著异于正态分布。历史模拟法在第三章中，已经介绍了历史模拟法的基本原理和主要步骤，利用实验 的指数现货的对数收益率序列进行计算，，步骤如下：1）将前文中计算好的 399 个现货指数对数收益率数据进行从小到大的排序2）用样本数 N=399 乘以相应的置信水平（本文选取之置信水平为 5%），并数 n；n Int (399 5%) Int(19.91) 19（3）在步骤（1）中所得的收益率序列排序中，找到步骤（2）计算所得数的收益率，作为 VaR 的估值：0.148VaR r

00.10.20.30.40.50.60.71 23 45 67 89 111 133 155 177 199 221 243 265 287 309 331 353 375 3图 4-3 实验 2，引入套利 agent 产生的现货指数日收盘价曲线图 4-3 是实验 2 产生的现货指数日收盘价格曲线图，根据实验 2 产生指数日收盘价格序列，对收益率序列进行正态性检验并利用历史模拟法—正态方法、蒙特卡洛模拟法以及基于 GARCH 模型方法计算 VaR 值。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F832.51;F224

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本文编号：2590239