基于VaR-GARCH模型的我國股指期貨市場風(fēng)險精準(zhǔn)測評與管理策略研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景近年來，我國金融市場發(fā)展迅猛，股指期貨作為重要的金融衍生品，在市場中扮演著愈發(fā)關(guān)鍵的角色。自2010年4月16日中國金融期貨交易所正式推出滬深300股指期貨合約，我國股指期貨市場正式拉開帷幕。此后，上證50股指期貨和中證500股指期貨也相繼推出，豐富了市場的投資品種和風(fēng)險管理工具。隨著市場的發(fā)展，股指期貨的成交量和持倉量不斷攀升，市場規(guī)模逐步擴大。例如，在過去的一段時間里，滬深300股指期貨的日均成交量持續(xù)保持在較高水平，反映出市場參與者對其的關(guān)注度和參與度不斷提高。投資者利用股指期貨進行套期保值、套利和投機等操作，以實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值和風(fēng)險管理。然而，股指期貨市場具有高杠桿性、高風(fēng)險性和復(fù)雜性的特點，其價格波動受到眾多因素的影響，如宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的發(fā)布、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的發(fā)布、政策調(diào)整、市場情緒以及國際金融市場的變化等。這些因素相互交織，使得股指期貨市場的風(fēng)險難以準(zhǔn)確評估和有效控制。一旦市場出現(xiàn)大幅波動，投資者可能面臨巨大的損失，甚至可能對整個金融市場的穩(wěn)定造成沖擊。因此，對股指期貨市場風(fēng)險進行科學(xué)、準(zhǔn)確的測評顯得尤為重要。傳統(tǒng)的風(fēng)險度量方法，如標(biāo)準(zhǔn)差、方差等，雖然在一定程度上能夠反映風(fēng)險的大小，但它們存在明顯的局限性，無法準(zhǔn)確捕捉金融市場的時變特征和風(fēng)險的非線性變化。而VaR（ValueatRisk）方法，即風(fēng)險價值法，能夠在給定的置信水平下，估計資產(chǎn)或投資組合在未來特定時間內(nèi)可能遭受的最大損失，為風(fēng)險管理者提供了一個直觀、簡潔的風(fēng)險度量指標(biāo)。GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型，即廣義自回歸條件異方差模型，則能很好地刻畫金融時間序列的波動聚集效應(yīng)、厚尾效應(yīng)及時變方差效應(yīng)，適合對金融時間序列的波動性進行建模。將VaR與GARCH模型相結(jié)合形成的VaR-GARCH模型，充分發(fā)揮了兩者的優(yōu)勢，能夠更準(zhǔn)確地度量股指期貨市場的風(fēng)險，為投資者和監(jiān)管機構(gòu)提供更可靠的決策依據(jù)。1.1.2研究意義從投資者角度來看，VaR-GARCH模型可以幫助投資者準(zhǔn)確評估投資組合的風(fēng)險水平，在進行股指期貨投資決策時，投資者能夠依據(jù)模型計算出的VaR值，合理調(diào)整投資組合的資產(chǎn)配置，控制風(fēng)險暴露，避免過度投資或承擔(dān)過高風(fēng)險，從而實現(xiàn)資產(chǎn)的穩(wěn)健增長。比如，風(fēng)險厭惡型投資者可以根據(jù)VaR值選擇風(fēng)險較低的投資組合，而風(fēng)險偏好型投資者則可以在了解風(fēng)險的前提下，追求更高的收益。從市場角度而言，該模型有助于提高市場的穩(wěn)定性和有效性。準(zhǔn)確的風(fēng)險度量能夠使市場參與者更加清晰地認(rèn)識市場風(fēng)險，從而減少非理性的投資行為，降低市場的波動性。當(dāng)投資者能夠準(zhǔn)確評估風(fēng)險時，市場的定價機制將更加合理，資源配置效率也將得到提升。對于監(jiān)管機構(gòu)來說，VaR-GARCH模型為其實施有效的市場監(jiān)管提供了有力工具。監(jiān)管機構(gòu)可以通過監(jiān)測市場的VaR值，及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險隱患，制定相應(yīng)的監(jiān)管政策和措施，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生，維護金融市場的穩(wěn)定。例如，當(dāng)市場的VaR值超過一定閾值時，監(jiān)管機構(gòu)可以采取提高保證金比例、限制交易等措施，抑制過度投機，保障市場的平穩(wěn)運行。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀國外對于股指期貨風(fēng)險測評的研究起步較早，VaR-GARCH模型在該領(lǐng)域的應(yīng)用也相對成熟。在早期的研究中，學(xué)者們主要致力于對VaR方法和GARCH模型的理論基礎(chǔ)進行深入探討和完善。Engle于1982年提出了ARCH模型，為刻畫金融時間序列的異方差性提供了開創(chuàng)性的思路。Bollerslev在1986年對ARCH模型進行了擴展，提出了GARCH模型，使得模型能夠更簡潔有效地描述金融時間序列的波動聚集性。隨著理論的不斷發(fā)展，將兩者結(jié)合用于風(fēng)險度量的研究逐漸興起。Jorion（1996）在其研究中詳細(xì)闡述了VaR的概念、計算方法及其在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用，為后續(xù)學(xué)者利用VaR-GARCH模型進行股指期貨風(fēng)險測評奠定了基礎(chǔ)。他指出，VaR能夠?qū)⒉煌Y產(chǎn)的風(fēng)險整合為一個單一的數(shù)值，便于投資者和管理者直觀地了解投資組合的風(fēng)險水平。Alexander（2001）運用GARCH模型對金融資產(chǎn)收益率的波動性進行建模，并結(jié)合VaR方法對投資組合的風(fēng)險進行度量。通過對多個金融市場數(shù)據(jù)的實證分析，驗證了VaR-GARCH模型在風(fēng)險評估方面的有效性，發(fā)現(xiàn)該模型能夠較好地捕捉市場風(fēng)險的時變特征。在股指期貨風(fēng)險測評方面，不少學(xué)者針對不同市場的股指期貨進行了實證研究。例如，Bali和Peng（2006）以標(biāo)準(zhǔn)普爾500股指期貨為研究對象，對比了多種VaR模型在股指期貨風(fēng)險度量中的表現(xiàn)。研究結(jié)果表明，基于GARCH模型的VaR方法在度量股指期貨風(fēng)險時具有較高的準(zhǔn)確性，能夠更有效地反映市場風(fēng)險的變化。近年來，隨著金融市場的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，國外學(xué)者在VaR-GARCH模型的應(yīng)用研究上不斷拓展和深化。一些研究開始關(guān)注模型的改進和優(yōu)化，以提高風(fēng)險度量的精度和可靠性。比如，有學(xué)者嘗試將Copula函數(shù)與VaR-GARCH模型相結(jié)合，用于度量投資組合中不同資產(chǎn)之間的相關(guān)性對風(fēng)險的影響，進一步完善了風(fēng)險度量體系。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)對于VaR-GARCH模型在股指期貨風(fēng)險測評中的應(yīng)用研究相對國外起步較晚，但近年來隨著我國股指期貨市場的發(fā)展，相關(guān)研究成果不斷涌現(xiàn)。早期，國內(nèi)學(xué)者主要對VaR和GARCH模型的理論進行引進和介紹，并通過對國外研究成果的學(xué)習(xí)和借鑒，逐步開展實證研究。華仁海和仲偉俊（2003）運用GARCH模型對我國期貨市場的銅、鋁期貨價格的波動性進行了實證分析，研究結(jié)果表明GARCH模型能夠較好地擬合我國期貨市場價格的波動特征，為后續(xù)將GARCH模型應(yīng)用于股指期貨風(fēng)險度量提供了參考。隨著我國滬深300股指期貨的推出，學(xué)者們開始將研究重點轉(zhuǎn)向我國股指期貨市場的風(fēng)險測評。張?zhí)諅ズ蜅钪牵?011）基于GARCH模型計算了滬深300股指期貨的VaR值，并通過Kupiec失敗頻率檢驗法對模型的準(zhǔn)確性進行了驗證。結(jié)果顯示，VaR-GARCH模型能夠較好地度量我國滬深300股指期貨的市場風(fēng)險，但在極端市場條件下，模型的準(zhǔn)確性可能會受到一定影響。此后，眾多學(xué)者從不同角度對VaR-GARCH模型在我國股指期貨風(fēng)險測評中的應(yīng)用進行了深入研究。部分學(xué)者通過對不同分布假設(shè)下的GARCH模型進行比較分析，探討了分布假設(shè)對VaR估計結(jié)果的影響。如劉慶富和王衛(wèi)剛（2012）研究發(fā)現(xiàn)，在正態(tài)分布、t分布和GED分布假設(shè)下，GARCH模型計算出的VaR值存在差異，其中GED分布假設(shè)下的VaR估計結(jié)果更能反映股指期貨收益率的厚尾特征。盡管國內(nèi)在這方面的研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有研究大多集中在對單個股指期貨品種的風(fēng)險測評，對于多個股指期貨品種之間的風(fēng)險相關(guān)性以及投資組合的風(fēng)險度量研究相對較少。另一方面，在模型的應(yīng)用過程中，對于模型參數(shù)的估計方法和模型的選擇標(biāo)準(zhǔn)等方面還缺乏統(tǒng)一的規(guī)范和深入的探討，導(dǎo)致不同研究結(jié)果之間的可比性較差。與已有研究相比，本研究的創(chuàng)新點在于：綜合考慮多個股指期貨品種，運用VaR-GARCH模型對投資組合的風(fēng)險進行全面測評，并通過引入更先進的參數(shù)估計方法和模型選擇準(zhǔn)則，提高風(fēng)險度量的準(zhǔn)確性和可靠性。同時，結(jié)合我國金融市場的實際特點和最新發(fā)展動態(tài)，對模型進行優(yōu)化和改進，為投資者和監(jiān)管機構(gòu)提供更具針對性和實用性的風(fēng)險管理建議。1.3研究方法與內(nèi)容1.3.1研究方法本研究主要采用了以下幾種研究方法：文獻研究法：通過廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于股指期貨市場風(fēng)險測評、VaR模型和GARCH模型的相關(guān)文獻，梳理了股指期貨市場的發(fā)展歷程、風(fēng)險特征以及VaR-GARCH模型的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用研究現(xiàn)狀。深入分析前人的研究成果，了解不同研究方法和模型的優(yōu)缺點，為本研究提供了堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對文獻的綜合分析，明確了本研究的切入點和創(chuàng)新方向，避免了研究的盲目性和重復(fù)性。實證分析法：選取我國股指期貨市場的實際交易數(shù)據(jù)，運用Eviews、Python等統(tǒng)計分析軟件，對數(shù)據(jù)進行處理和分析。首先對數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗、平穩(wěn)性檢驗和異方差性檢驗，以確定數(shù)據(jù)的基本特征和適合的模型。然后，基于GARCH模型對股指期貨收益率的波動性進行建模，并計算出VaR值，對我國股指期貨市場的風(fēng)險進行了定量評估。通過實證分析，驗證了VaR-GARCH模型在我國股指期貨市場風(fēng)險測評中的有效性和適用性，為投資者和監(jiān)管機構(gòu)提供了實際的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。對比分析法：對比不同分布假設(shè)下（如正態(tài)分布、t分布和GED分布）的VaR-GARCH模型的風(fēng)險度量效果。通過比較不同模型計算出的VaR值與實際損失的偏差，分析不同分布假設(shè)對模型準(zhǔn)確性的影響。同時，對比了VaR-GARCH模型與其他傳統(tǒng)風(fēng)險度量方法（如標(biāo)準(zhǔn)差、方差等）在捕捉股指期貨市場風(fēng)險特征方面的差異。通過對比分析，篩選出最適合我國股指期貨市場風(fēng)險度量的模型和方法，提高了風(fēng)險測評的準(zhǔn)確性和可靠性。1.3.2研究內(nèi)容本研究圍繞基于VaR-GARCH模型的我國股指期貨市場風(fēng)險測評這一主題，展開了以下幾個方面的研究：第一章為引言：主要闡述了研究背景與意義。在研究背景部分，介紹了我國股指期貨市場的發(fā)展現(xiàn)狀，包括市場規(guī)模的擴大、品種的豐富以及投資者參與度的提高。分析了股指期貨市場風(fēng)險測評的重要性，以及傳統(tǒng)風(fēng)險度量方法的局限性，引出了VaR-GARCH模型在風(fēng)險測評中的應(yīng)用。在研究意義部分，從投資者、市場和監(jiān)管機構(gòu)三個角度，闡述了本研究對風(fēng)險管理和市場穩(wěn)定的重要作用。同時，對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了綜述，分析了已有研究的成果和不足，明確了本研究的創(chuàng)新點。第二章為理論基礎(chǔ)：詳細(xì)介紹了VaR模型和GARCH模型的基本原理。對于VaR模型，闡述了其定義、計算方法和優(yōu)缺點，包括參數(shù)法、歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法等計算方法，并分析了每種方法的適用場景和局限性。對于GARCH模型，介紹了其基本形式、條件均值方程和條件方差方程，以及模型的假設(shè)條件和參數(shù)估計方法。分析了GARCH模型在刻畫金融時間序列波動性方面的優(yōu)勢，如能夠捕捉波動聚集效應(yīng)、厚尾效應(yīng)及時變方差效應(yīng)等。此外，還介紹了GARCH模型的擴展形式，如EGARCH模型、TGARCH模型等，為后續(xù)研究模型的選擇和應(yīng)用提供了理論依據(jù)。第三章為數(shù)據(jù)選取與處理：確定了研究所需的數(shù)據(jù)來源，選取了我國滬深300股指期貨、上證50股指期貨和中證500股指期貨的歷史交易數(shù)據(jù)，涵蓋了一定的時間跨度，以保證數(shù)據(jù)的代表性和全面性。對選取的數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和異常值處理等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。計算了股指期貨的收益率序列，并對收益率序列進行了正態(tài)性檢驗、平穩(wěn)性檢驗和異方差性檢驗，分析了數(shù)據(jù)的基本特征，為后續(xù)模型的建立和分析奠定了基礎(chǔ)。第四章為基于VaR-GARCH模型的實證分析：根據(jù)數(shù)據(jù)檢驗結(jié)果，選擇合適的GARCH模型形式（如GARCH（1,1）模型），在不同分布假設(shè)下（正態(tài)分布、t分布和GED分布）對股指期貨收益率的波動性進行建模。利用建立的GARCH模型，計算出條件方差和標(biāo)準(zhǔn)差，并根據(jù)VaR的計算公式，計算出不同置信水平下的VaR值。對計算出的VaR值進行了回測檢驗，通過比較實際損失與VaR值的大小，評估模型的準(zhǔn)確性和有效性。采用失敗頻率檢驗法、Kupiec檢驗法等方法，對模型的風(fēng)險度量能力進行了量化評估。分析了不同分布假設(shè)下VaR-GARCH模型的表現(xiàn)差異，以及模型在不同市場條件下的適應(yīng)性。第五章為風(fēng)險管理建議：根據(jù)實證分析結(jié)果，從投資者和監(jiān)管機構(gòu)兩個角度提出了風(fēng)險管理建議。對于投資者，建議根據(jù)自身的風(fēng)險承受能力和投資目標(biāo)，合理運用VaR-GARCH模型進行風(fēng)險評估和資產(chǎn)配置。在投資決策過程中，充分考慮股指期貨市場的風(fēng)險特征，制定科學(xué)的投資策略，如分散投資、套期保值等，以降低投資風(fēng)險。同時，加強對市場信息的關(guān)注和分析，及時調(diào)整投資組合，應(yīng)對市場變化。對于監(jiān)管機構(gòu)，建議加強對股指期貨市場的監(jiān)管力度，完善市場規(guī)則和制度，提高市場的透明度和規(guī)范性。利用VaR-GARCH模型對市場風(fēng)險進行實時監(jiān)測和預(yù)警，制定相應(yīng)的風(fēng)險防范措施，維護金融市場的穩(wěn)定。此外，還應(yīng)加強投資者教育，提高投資者的風(fēng)險意識和風(fēng)險管理能力。第六章為研究結(jié)論與展望：總結(jié)了本研究的主要成果，包括對我國股指期貨市場風(fēng)險特征的分析、VaR-GARCH模型在風(fēng)險測評中的應(yīng)用效果以及提出的風(fēng)險管理建議等。指出了本研究的不足之處，如數(shù)據(jù)樣本的局限性、模型假設(shè)的簡化等，并對未來的研究方向進行了展望。未來的研究可以進一步拓展數(shù)據(jù)樣本，改進模型方法，考慮更多的市場因素和風(fēng)險因素，以提高股指期貨市場風(fēng)險測評的準(zhǔn)確性和可靠性。同時，可以加強對股指期貨市場風(fēng)險管理的實踐研究，為市場參與者提供更具針對性和實用性的風(fēng)險管理方案。二、VaR-GARCH模型理論基礎(chǔ)2.1VaR模型2.1.1VaR模型的定義與計算方法VaR（ValueatRisk），即風(fēng)險價值，是一種廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域的風(fēng)險度量工具，用于衡量在一定的置信水平和持有期內(nèi)，投資組合或資產(chǎn)可能遭受的最大潛在損失。它的核心概念是幫助金融機構(gòu)和投資者了解他們的投資組合在不利市場條件下的潛在風(fēng)險暴露程度。例如，若某投資組合在95%置信水平下的1天VaR值為100萬元，這意味著在正常市場條件下，該投資組合在未來1天內(nèi)，有95%的可能性損失不會超過100萬元。從數(shù)學(xué)定義來看，假設(shè)某金融資產(chǎn)或投資組合在持有期T內(nèi)的收益率為R，其概率密度函數(shù)為f(R)，給定置信水平c（通常取值在90%-99%之間，如95%、99%等），則VaR可表示為：P(R\leq-VaR)=1-c其中，P表示概率，-VaR是在給定置信水平下的最低收益率，使得投資組合的損失超過VaR的概率為1-c。VaR的計算方法主要有參數(shù)法、歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法。參數(shù)法，又稱方差-協(xié)方差法，是通過計算組合內(nèi)各資產(chǎn)的方差-協(xié)方差矩陣，從而求出資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差。它假定投資組合是一組資產(chǎn)的線性組合，且所有資產(chǎn)收益率都服從正態(tài)分布，那么此線性組合也服從正態(tài)分布。該方法用資產(chǎn)收益的歷史時間序列數(shù)據(jù)來計算資產(chǎn)或組合的標(biāo)準(zhǔn)差或相關(guān)關(guān)系，然后在正態(tài)分布的假定下，基于這些方差和協(xié)方差系數(shù)來計算組合的標(biāo)準(zhǔn)差，進而確定相應(yīng)的VaR。假設(shè)投資組合由n種資產(chǎn)組成，資產(chǎn)i的權(quán)重為w_i，收益率為R_i，資產(chǎn)i和j之間的協(xié)方差為\sigma_{ij}，則投資組合的方差\sigma_p^2為：\sigma_p^2=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_iw_j\sigma_{ij}在正態(tài)分布下，給定置信水平c，對應(yīng)的分位數(shù)為z_c（如95%置信水平下，z_{0.95}\approx1.645；99%置信水平下，z_{0.99}\approx2.326），則投資組合的VaR值為：VaR=z_c\sigma_p\sqrt{T}其中，T為持有期。參數(shù)法的優(yōu)點是計算簡單、效率高，能夠快速得到VaR值。然而，它的局限性也很明顯，該方法嚴(yán)格依賴于資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)，但實際金融市場中，資產(chǎn)收益率往往具有尖峰厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的預(yù)測，這使得參數(shù)法可能會低估風(fēng)險。同時，它對于非線性金融工具（如期權(quán)等）的風(fēng)險度量效果較差，因為這些工具的價值與標(biāo)的資產(chǎn)價格之間并非簡單的線性關(guān)系。歷史模擬法是一種非參數(shù)方法，它直接基于過去的市場數(shù)據(jù)來估計未來的風(fēng)險。其基本思路是給定歷史時期所觀測到的市場因子的變化來表示市場因子的未來變化。首先確定標(biāo)的風(fēng)險因素，獲取這些風(fēng)險因素過去一段時間的歷史變化的百分比，接著用這些可能變化值對組合進行估價，最后在一個給定的置信度下用這些組合價值的可能來估計其VaR。假設(shè)我們有過去N個時期的市場數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)按照時間順序排列。對于每個時期，計算投資組合在該時期市場條件下的價值變化。然后，將這些價值變化從小到大排序，根據(jù)給定的置信水平c，找到對應(yīng)的分位數(shù)，該分位數(shù)對應(yīng)的價值變化就是VaR值。例如，在95%置信水平下，若N=1000，則第50個（1000\times(1-0.95)）最小的價值變化即為VaR值。歷史模擬法的優(yōu)點是直觀易懂，完全基于真實歷史數(shù)據(jù)，不需要對資產(chǎn)收益率的分布做出假設(shè)，能夠較好地反映市場的實際情況。但它也存在一些缺點，該方法對歷史數(shù)據(jù)的依賴性強，如果未來市場情況與歷史數(shù)據(jù)差異較大，其預(yù)測的準(zhǔn)確性將受到影響。此外，當(dāng)歷史數(shù)據(jù)量不足時，可能無法準(zhǔn)確捕捉到極端事件的風(fēng)險。蒙特卡羅模擬法同樣是一種非參數(shù)方法，它通過隨機模擬生成大量可能的市場情景來計算VaR。其基本思路是反復(fù)模擬決定價格的隨機過程，每次模擬都能得到組合在持有期末的一個可能值，大量模擬后，組合價值的模擬分布將收斂于真實分布。首先，選擇一個適合資產(chǎn)價格變動狀況的隨機模型（如幾何布朗運動模型等），利用歷史數(shù)據(jù)估算該模型的參數(shù)。然后，利用電腦隨機數(shù)產(chǎn)生器得到隨機數(shù)的實現(xiàn)值并代入模型中，就可以得到一個未來資產(chǎn)價格的可能實現(xiàn)路徑。重復(fù)這個過程M次（M通常是一個很大的數(shù)，如10000次、100000次等），得到M個投資組合在持有期末的價值。將這些價值從小到大排序，根據(jù)給定的置信水平c，找到對應(yīng)的分位數(shù)，該分位數(shù)對應(yīng)的價值變化就是VaR值。蒙特卡羅模擬法的優(yōu)點是靈活性高，可以考慮復(fù)雜的金融產(chǎn)品和市場關(guān)系，能夠處理非線性問題，并且可以通過增加模擬次數(shù)來提高估計的準(zhǔn)確性。然而，它的計算量較大，對計算資源要求較高，且結(jié)果的穩(wěn)定性受隨機數(shù)生成的影響。同時，該方法依賴于所選擇的隨機模型和參數(shù)估計的準(zhǔn)確性，如果模型選擇不當(dāng)或參數(shù)估計不準(zhǔn)確，可能會導(dǎo)致VaR估計出現(xiàn)偏差。2.1.2VaR模型在金融風(fēng)險測評中的應(yīng)用與局限性VaR模型在金融風(fēng)險測評中有著廣泛的應(yīng)用，為金融機構(gòu)和投資者提供了重要的決策依據(jù)。在投資組合管理方面，投資者可以利用VaR模型評估不同投資組合的風(fēng)險水平，根據(jù)自身的風(fēng)險承受能力和投資目標(biāo)，選擇合適的投資組合。通過計算投資組合的VaR值，投資者能夠直觀地了解到在一定置信水平下，投資組合可能面臨的最大損失，從而合理調(diào)整資產(chǎn)配置，分散風(fēng)險。例如，一個風(fēng)險厭惡型投資者可能會選擇VaR值較低的投資組合，以確保資產(chǎn)的相對穩(wěn)定性；而一個風(fēng)險偏好型投資者在追求高收益的同時，也會關(guān)注VaR值，以便在可承受的風(fēng)險范圍內(nèi)進行投資。對于金融機構(gòu)來說，VaR模型是風(fēng)險管理的重要工具。金融機構(gòu)可以使用VaR模型對其資產(chǎn)負(fù)債表進行風(fēng)險評估，監(jiān)控整體風(fēng)險水平。通過設(shè)定VaR限額，金融機構(gòu)可以對各業(yè)務(wù)部門的風(fēng)險進行控制，防止過度承擔(dān)風(fēng)險。當(dāng)某個業(yè)務(wù)部門的VaR值接近或超過限額時，金融機構(gòu)可以及時采取措施，如調(diào)整業(yè)務(wù)策略、減少風(fēng)險暴露等，以降低風(fēng)險。此外，VaR模型還可用于績效評估，將投資組合的收益與風(fēng)險（以VaR值衡量）相結(jié)合，更全面地評估投資經(jīng)理的業(yè)績。監(jiān)管機構(gòu)也常常利用VaR模型來評估金融機構(gòu)的風(fēng)險狀況，制定相應(yīng)的監(jiān)管政策。監(jiān)管機構(gòu)可以要求金融機構(gòu)定期報告其VaR值，以便及時了解金融機構(gòu)的風(fēng)險水平，對潛在的風(fēng)險進行預(yù)警。在資本充足率監(jiān)管方面，VaR模型可以幫助監(jiān)管機構(gòu)確定金融機構(gòu)所需持有的最低資本量，以應(yīng)對可能的風(fēng)險損失，維護金融市場的穩(wěn)定。然而，VaR模型在實際應(yīng)用中也存在一些局限性。VaR模型對數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性要求較高。如果歷史數(shù)據(jù)不完整、不準(zhǔn)確或者存在異常值，可能會導(dǎo)致VaR估計出現(xiàn)偏差。在極端市場情況下，歷史數(shù)據(jù)可能無法充分反映潛在的風(fēng)險，因為極端事件的發(fā)生往往具有特殊性，過去的經(jīng)驗可能無法準(zhǔn)確預(yù)測未來的極端情況。例如，在金融危機期間，市場的波動和相關(guān)性發(fā)生了巨大變化，基于歷史數(shù)據(jù)計算的VaR值可能無法準(zhǔn)確衡量當(dāng)時的風(fēng)險。許多VaR模型假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，但實際市場中收益率往往具有厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的預(yù)測。在正態(tài)分布假設(shè)下，VaR模型可能會低估極端市場條件下的風(fēng)險。當(dāng)市場出現(xiàn)大幅波動或極端事件時，基于正態(tài)分布計算的VaR值可能無法涵蓋實際面臨的巨大損失，這可能導(dǎo)致投資者和金融機構(gòu)對風(fēng)險的認(rèn)識不足，從而做出錯誤的決策。VaR模型沒有考慮到風(fēng)險的傳染性和系統(tǒng)性。在金融市場高度關(guān)聯(lián)的今天，一個市場的風(fēng)險可能迅速傳播到其他市場，形成系統(tǒng)性風(fēng)險。例如，一家大型金融機構(gòu)的倒閉可能引發(fā)整個金融市場的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致其他金融機構(gòu)也面臨風(fēng)險。而VaR模型通常是基于單個投資組合或資產(chǎn)進行風(fēng)險度量，難以準(zhǔn)確捕捉這種風(fēng)險的傳染性和系統(tǒng)性，無法全面評估金融市場的整體風(fēng)險。VaR模型在衡量風(fēng)險時，只考慮了一定置信水平下的最大損失，而沒有考慮超過VaR值的損失情況，即所謂的“尾部風(fēng)險”。在極端情況下，損失可能會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過VaR值，而VaR模型無法提供關(guān)于這種極端損失的詳細(xì)信息。這使得投資者和金融機構(gòu)在面對極端風(fēng)險時，缺乏足夠的信息來制定有效的風(fēng)險管理策略。2.2GARCH模型2.2.1GARCH模型的原理與構(gòu)建金融時間序列數(shù)據(jù)常常呈現(xiàn)出波動聚集的現(xiàn)象，即較大的波動往往會集中在某些時間段，而較小的波動則集中在其他時間段。傳統(tǒng)的時間序列模型，如自回歸移動平均模型（ARMA），假設(shè)數(shù)據(jù)的方差是恒定的，無法準(zhǔn)確捕捉這種波動聚集性。為了解決這一問題，Bollerslev在1986年提出了廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）。GARCH模型的核心思想是：金融時間序列的條件方差不僅依賴于過去的殘差平方（即ARCH效應(yīng)），還依賴于過去的條件方差。這使得GARCH模型能夠更有效地刻畫金融時間序列的波動性特征。GARCH（p，q）模型的一般形式由條件均值方程和條件方差方程組成。條件均值方程通常可以表示為一個自回歸移動平均模型（ARMA）：r_t=\mu+\sum_{i=1}^{p_1}\varphi_ir_{t-i}+\sum_{j=1}^{q_1}\theta_j\varepsilon_{t-j}+\varepsilon_t其中，r_t是t時刻的資產(chǎn)收益率，\mu是收益率的均值，\varphi_i和\theta_j分別是自回歸系數(shù)和移動平均系數(shù)，\varepsilon_t是t時刻的殘差。條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{q}\alpha_i\varepsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{p}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2是t時刻的條件方差，\omega是常數(shù)項，\alpha_i是ARCH項的系數(shù)，\beta_j是GARCH項的系數(shù)，\alpha_i\geq0，\beta_j\geq0，且\sum_{i=1}^{q}\alpha_i+\sum_{j=1}^{p}\beta_j\lt1，以保證條件方差的平穩(wěn)性。在實際應(yīng)用中，最常用的是GARCH（1，1）模型，其條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\alpha\varepsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2其中，\omega\gt0，\alpha\geq0，\beta\geq0，\alpha+\beta\lt1。\omega表示長期平均方差，\alpha反映了過去的非預(yù)期沖擊（即殘差平方\varepsilon_{t-1}^2）對當(dāng)前條件方差的影響，\beta則體現(xiàn)了過去的條件方差\sigma_{t-1}^2對當(dāng)前條件方差的影響。當(dāng)\alpha較大時，說明近期的沖擊對波動性的影響較大；當(dāng)\beta較大時，則表示波動性具有較強的持續(xù)性。例如，假設(shè)某股票收益率的GARCH（1，1）模型估計結(jié)果為\omega=0.0001，\alpha=0.1，\beta=0.8。若上一期的殘差平方\varepsilon_{t-1}^2=0.01，上一期的條件方差\sigma_{t-1}^2=0.0004，則本期的條件方差\sigma_t^2=0.0001+0.1??0.01+0.8??0.0004=0.00142。通過不斷更新\varepsilon_{t-1}^2和\sigma_{t-1}^2的值，就可以遞歸地計算出未來各期的條件方差，從而對股票收益率的波動性進行動態(tài)建模。2.2.2GARCH模型對金融時間序列波動性的刻畫能力GARCH模型在刻畫金融時間序列波動性方面具有顯著的優(yōu)勢，能夠有效捕捉金融數(shù)據(jù)的波動聚集、厚尾等特征。金融時間序列的波動聚集效應(yīng)是指大的波動后面往往跟著大的波動，小的波動后面往往跟著小的波動。GARCH模型通過在條件方差方程中引入過去的殘差平方和條件方差，能夠很好地刻畫這種波動聚集現(xiàn)象。當(dāng)市場出現(xiàn)一個較大的沖擊（即\varepsilon_{t-1}^2較大）時，根據(jù)GARCH模型的條件方差方程，當(dāng)前的條件方差\sigma_t^2會增大，這意味著未來一段時間內(nèi)的波動可能會加劇。反之，當(dāng)市場波動較小時，條件方差也會相應(yīng)減小，未來的波動也會趨于平穩(wěn)。這種對波動聚集效應(yīng)的刻畫，使得GARCH模型能夠更準(zhǔn)確地反映金融市場的實際波動情況，為投資者和風(fēng)險管理者提供更有價值的信息。實際金融市場中，資產(chǎn)收益率的分布往往呈現(xiàn)出厚尾特征，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的假設(shè)。GARCH模型可以通過選擇合適的分布假設(shè)來更好地刻畫這種厚尾特征。除了常用的正態(tài)分布假設(shè)外，還可以假設(shè)收益率服從t分布、廣義誤差分布（GED）等。t分布和GED分布都具有比正態(tài)分布更厚的尾部，能夠更準(zhǔn)確地描述金融資產(chǎn)收益率在極端情況下的行為。例如，在假設(shè)收益率服從t分布的GARCH模型中，通過估計t分布的自由度等參數(shù)，可以更精確地捕捉到極端事件發(fā)生的概率，從而更準(zhǔn)確地度量金融風(fēng)險。與正態(tài)分布假設(shè)下的GARCH模型相比，基于t分布或GED分布的GARCH模型在計算VaR值時，能夠更充分地考慮到極端風(fēng)險，避免因?qū)O端事件的低估而導(dǎo)致的風(fēng)險度量偏差。金融時間序列的方差往往不是固定不變的，而是隨時間變化的。GARCH模型的條件方差方程中包含了過去的條件方差和殘差平方，能夠動態(tài)地反映方差的時變特征。隨著時間的推移，市場環(huán)境不斷變化，新的信息不斷涌入，這些因素都會對金融資產(chǎn)的波動性產(chǎn)生影響。GARCH模型能夠根據(jù)市場的變化及時調(diào)整條件方差的估計，從而更好地適應(yīng)金融市場的動態(tài)特性。在市場不穩(wěn)定時期，如金融危機期間，GARCH模型能夠捕捉到波動性的急劇增加，并相應(yīng)地調(diào)整條件方差，為投資者和監(jiān)管機構(gòu)提供及時、準(zhǔn)確的風(fēng)險預(yù)警。而在市場相對平穩(wěn)時期，GARCH模型也能準(zhǔn)確地反映出波動性的降低，幫助市場參與者合理調(diào)整投資策略和風(fēng)險管理措施。2.3VaR-GARCH模型的結(jié)合與優(yōu)勢2.3.1VaR-GARCH模型的構(gòu)建思路VaR-GARCH模型的構(gòu)建基于VaR模型和GARCH模型各自的優(yōu)勢，旨在更準(zhǔn)確地度量金融市場風(fēng)險。其構(gòu)建思路主要是將GARCH模型用于刻畫金融時間序列的波動性，然后將得到的波動性估計結(jié)果代入VaR模型中，以計算在不同置信水平下的風(fēng)險價值。在構(gòu)建VaR-GARCH模型時，首先需要對金融時間序列數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。以股指期貨市場為例，我們選取一定時間跨度內(nèi)的股指期貨收益率數(shù)據(jù)作為研究對象。然后，利用GARCH模型對股指期貨收益率的波動性進行建模。如前文所述，GARCH（p，q）模型通過條件均值方程和條件方差方程來刻畫收益率的波動特征。在實際應(yīng)用中，我們通常根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和模型的擬合效果來選擇合適的p和q值。一般來說，GARCH（1，1）模型由于其形式簡單且能夠較好地捕捉大多數(shù)金融時間序列的波動特征，被廣泛應(yīng)用。對于股指期貨收益率序列r_t，我們假設(shè)其條件均值方程為：r_t=\mu+\varepsilon_t其中，\mu為收益率的均值，\varepsilon_t為隨機誤差項。條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\alpha\varepsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2通過對歷史數(shù)據(jù)的估計，我們可以得到模型中的參數(shù)\omega、\alpha和\beta的值，從而得到條件方差\sigma_t^2的估計值。得到條件方差\sigma_t^2后，我們可以根據(jù)VaR的定義和計算方法來計算VaR值。在參數(shù)法中，假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，給定置信水平c，對應(yīng)的分位數(shù)為z_c，則VaR值的計算公式為：VaR=z_c\sigma_t\sqrt{T}其中，\sigma_t為條件標(biāo)準(zhǔn)差，即\sigma_t=\sqrt{\sigma_t^2}，T為持有期。通過這種方式，我們將GARCH模型對波動性的刻畫能力與VaR模型對風(fēng)險的度量能力相結(jié)合，得到了能夠更準(zhǔn)確反映股指期貨市場風(fēng)險的VaR-GARCH模型。2.3.2VaR-GARCH模型在股指期貨市場風(fēng)險測評中的獨特優(yōu)勢VaR-GARCH模型在股指期貨市場風(fēng)險測評中具有諸多獨特優(yōu)勢，使其成為一種有效的風(fēng)險度量工具。金融市場的波動性呈現(xiàn)出明顯的時變特征，即波動性會隨著時間的推移而發(fā)生變化。股指期貨市場也不例外，其收益率的波動在不同時期可能存在較大差異。傳統(tǒng)的風(fēng)險度量方法，如標(biāo)準(zhǔn)差、方差等，往往假設(shè)方差是恒定不變的，無法準(zhǔn)確捕捉這種時變特征。而GARCH模型通過引入過去的殘差平方和條件方差來刻畫波動性，能夠很好地反映金融時間序列的時變方差效應(yīng)。在VaR-GARCH模型中，利用GARCH模型得到的時變條件方差，能夠動態(tài)地反映股指期貨市場的風(fēng)險狀況。當(dāng)市場波動性增加時，條件方差增大，VaR值也會相應(yīng)增大，提示投資者和監(jiān)管機構(gòu)市場風(fēng)險上升；當(dāng)市場波動性降低時，條件方差減小，VaR值也隨之減小，表明市場風(fēng)險降低。這種對市場時變特征的準(zhǔn)確反映，使得投資者和監(jiān)管機構(gòu)能夠及時調(diào)整投資策略和監(jiān)管措施，更好地應(yīng)對市場變化。由于金融市場的復(fù)雜性和不確定性，準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)險是風(fēng)險管理的關(guān)鍵。VaR-GARCH模型結(jié)合了GARCH模型對波動性的精確刻畫和VaR模型對風(fēng)險的量化度量，能夠顯著提高風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)的VaR模型相比，基于GARCH模型估計波動性的VaR-GARCH模型，考慮了收益率波動的聚集效應(yīng)和厚尾特征。在股指期貨市場中，收益率往往具有尖峰厚尾的分布特征，即極端事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的假設(shè)。VaR-GARCH模型通過選擇合適的分布假設(shè)（如t分布、GED分布等），能夠更準(zhǔn)確地描述收益率的分布，從而更精確地計算VaR值，提高風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性。通過對歷史數(shù)據(jù)的回測檢驗，發(fā)現(xiàn)VaR-GARCH模型計算出的VaR值與實際損失更為接近，能夠為投資者和監(jiān)管機構(gòu)提供更可靠的風(fēng)險預(yù)警。VaR-GARCH模型不僅能夠度量單個股指期貨合約的風(fēng)險，還可以用于評估投資組合的風(fēng)險。在投資組合中，不同股指期貨合約之間存在著復(fù)雜的相關(guān)性。VaR-GARCH模型可以通過計算投資組合中各資產(chǎn)的條件方差和協(xié)方差，來考慮資產(chǎn)之間的相關(guān)性對風(fēng)險的影響。通過將各資產(chǎn)的風(fēng)險整合到一個統(tǒng)一的框架中，VaR-GARCH模型能夠更全面地評估投資組合的風(fēng)險水平。投資者可以根據(jù)VaR-GARCH模型計算出的投資組合VaR值，合理調(diào)整投資組合的資產(chǎn)配置，實現(xiàn)風(fēng)險的有效分散和控制。對于監(jiān)管機構(gòu)來說，了解投資組合的風(fēng)險狀況有助于制定更有效的監(jiān)管政策，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生。三、我國股指期貨市場發(fā)展現(xiàn)狀與風(fēng)險特征3.1我國股指期貨市場發(fā)展歷程與現(xiàn)狀我國股指期貨市場的發(fā)展并非一蹴而就，而是經(jīng)歷了一個從籌備到逐步發(fā)展的過程。20世紀(jì)90年代，隨著我國金融市場的不斷發(fā)展和改革，對金融衍生品的需求逐漸顯現(xiàn)，股指期貨開始進入籌備階段。在這一時期，相關(guān)部門和機構(gòu)對股指期貨的可行性進行了深入研究和論證，借鑒國際經(jīng)驗，為我國股指期貨市場的建立奠定了理論基礎(chǔ)。2006年9月8日，中國金融期貨交易所（中金所）正式在上海掛牌成立，這是我國股指期貨市場發(fā)展的重要里程碑。中金所的成立，標(biāo)志著我國股指期貨市場的制度建設(shè)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)邁出了關(guān)鍵一步。同年10月30日，滬深300指數(shù)期貨仿真交易啟動，拉開了我國第一只股指期貨品種上市的序幕。在仿真交易階段，市場參與者通過模擬交易熟悉股指期貨的交易規(guī)則和操作流程，為正式交易做好準(zhǔn)備。經(jīng)過多年的籌備和仿真交易的實踐，2010年4月16日，滬深300股指期貨正式上市交易。滬深300指數(shù)是由滬深兩市中市值大、流動性好的300只股票組成，覆蓋了A股市場約60%的市值，滬深300股指期貨的推出，不僅豐富了國內(nèi)金融市場的產(chǎn)品線，也為投資者提供了一個有效的風(fēng)險對沖工具。自推出以來，滬深300股指期貨市場運行平穩(wěn)，交易量和持倉量逐漸增加，市場影響力不斷擴大。隨著市場的發(fā)展和投資者需求的多樣化，2015年4月16日，上證50股指期貨和中證500股指期貨上市交易。上證50股指期貨以滬市最具代表性的50只股票為樣本，反映了大盤藍(lán)籌股的市場表現(xiàn)；中證500股指期貨則以滬深兩市中剔除滬深300指數(shù)成分股及總市值排名前300名的股票后，總市值排名靠前的500只股票為樣本，涵蓋了中小盤成長股。這兩只股指期貨的推出，進一步豐富了我國股指期貨市場的品種體系，滿足了不同投資者的風(fēng)險管理和投資需求。近年來，我國股指期貨市場規(guī)模不斷擴大。從交易金額來看，股指期貨的交易規(guī)模逐年遞增。以2023年為例，滬深300股指期貨、上證50股指期貨和中證500股指期貨的全年成交金額達(dá)到了數(shù)十萬億元，顯示出市場的活躍程度和資金的參與度較高。從參與主體來看，不僅有專業(yè)的機構(gòu)投資者，如證券公司、基金公司、保險公司等，也有越來越多的個人投資者參與其中。參與主體的多元化豐富了市場的交易策略和流動性。在交易機制方面，我國股指期貨市場采用了保證金制度、漲跌停板制度、持倉限額制度、大戶報告制度等一系列風(fēng)險管理制度，以保障市場的平穩(wěn)運行和投資者的合法權(quán)益。保證金制度允許投資者以較低的資金成本進行交易，但同時也放大了投資風(fēng)險；漲跌停板制度限制了期貨價格的每日波動幅度，防止市場過度波動；持倉限額制度和大戶報告制度則有助于防范市場操縱行為，維護市場的公平公正。我國股指期貨市場在經(jīng)歷了多年的發(fā)展后，已經(jīng)取得了顯著的成就，市場規(guī)模不斷擴大，品種體系日益完善，交易機制逐步健全。然而，隨著市場的不斷發(fā)展和金融創(chuàng)新的推進，股指期貨市場也面臨著新的機遇和挑戰(zhàn)，需要進一步加強風(fēng)險管理和市場監(jiān)管，以促進市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。3.2我國股指期貨市場面臨的主要風(fēng)險類型3.2.1市場風(fēng)險市場風(fēng)險是股指期貨市場面臨的最主要風(fēng)險之一，它主要源于市場價格的波動。由于股指期貨的價格與股票指數(shù)緊密相關(guān)，而股票指數(shù)又受到眾多因素的影響，如宏觀經(jīng)濟形勢、政策調(diào)整、公司業(yè)績、市場情緒等，這些因素的復(fù)雜性和不確定性使得股指期貨價格波動頻繁且難以預(yù)測。當(dāng)宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)公布不及預(yù)期時，股票市場往往會出現(xiàn)下跌，進而帶動股指期貨價格下跌。若投資者持有多頭頭寸，將面臨資產(chǎn)價值縮水的風(fēng)險。同樣，當(dāng)政策發(fā)生重大調(diào)整，如貨幣政策的收緊或財政政策的變動，也會對股票市場和股指期貨市場產(chǎn)生顯著影響。在市場情緒方面，投資者的恐慌或樂觀情緒也會導(dǎo)致市場的過度反應(yīng)，加劇股指期貨價格的波動。市場波動對股指期貨的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是價格波動導(dǎo)致投資者的投資組合價值發(fā)生變化，增加了投資風(fēng)險。在市場下跌時，股指期貨空頭頭寸的投資者可能獲利，而多頭頭寸的投資者則可能遭受損失。二是市場波動可能引發(fā)投資者的恐慌情緒，導(dǎo)致市場出現(xiàn)過度拋售或搶購現(xiàn)象，進一步加劇市場的不穩(wěn)定性。在極端市場情況下，如金融危機期間，股指期貨價格可能出現(xiàn)大幅下跌，許多投資者為了避免進一步損失，會紛紛拋售股指期貨合約，導(dǎo)致市場流動性急劇下降，價格進一步暴跌。三是市場波動還會影響股指期貨的套期保值效果。套期保值是投資者利用股指期貨來對沖股票現(xiàn)貨市場風(fēng)險的一種策略，但當(dāng)市場波動異常時，股指期貨與股票現(xiàn)貨之間的價格相關(guān)性可能發(fā)生變化，從而降低套期保值的有效性。如果股票現(xiàn)貨市場和股指期貨市場的價格走勢出現(xiàn)背離，套期保值者可能無法達(dá)到預(yù)期的風(fēng)險對沖效果，仍然面臨較大的風(fēng)險。3.2.2信用風(fēng)險信用風(fēng)險是指由于交易對手無法履行合約義務(wù)而導(dǎo)致的風(fēng)險。在股指期貨市場中，信用風(fēng)險主要來源于交易對手的違約行為。這種違約可能發(fā)生在交易的各個環(huán)節(jié)，如保證金繳納、合約執(zhí)行和交割等。在保證金繳納環(huán)節(jié)，如果交易對手未能按時足額繳納保證金，當(dāng)市場出現(xiàn)不利波動時，可能無法承擔(dān)相應(yīng)的損失，從而給對手方帶來風(fēng)險。在合約執(zhí)行過程中，交易對手可能因各種原因無法按照合約約定的價格和時間進行交易，導(dǎo)致另一方遭受損失。在交割環(huán)節(jié)，若交易對手無法提供符合要求的交割資產(chǎn)或無法按時完成交割，也會引發(fā)信用風(fēng)險。信用風(fēng)險對股指期貨市場參與者的影響是多方面的。對于投資者來說，一旦遭遇交易對手違約，可能會面臨直接的經(jīng)濟損失。如果投資者與某一交易對手簽訂了股指期貨合約，而對方在合約到期時無法履行交割義務(wù)，投資者可能需要重新尋找交易對手進行平倉或交割，這不僅會增加交易成本，還可能導(dǎo)致投資者錯過最佳的交易時機，造成經(jīng)濟損失。信用風(fēng)險還會影響投資者的信心，降低其參與市場的積極性。當(dāng)投資者對交易對手的信用狀況產(chǎn)生擔(dān)憂時，可能會減少交易活動，甚至退出市場，這將影響股指期貨市場的流動性和活躍度。對于金融機構(gòu)而言，信用風(fēng)險可能會導(dǎo)致其資產(chǎn)質(zhì)量下降，影響其財務(wù)狀況和聲譽。如果金融機構(gòu)作為股指期貨交易的中介或做市商，與多個交易對手進行交易，一旦其中某個交易對手出現(xiàn)違約，金融機構(gòu)不僅要承擔(dān)直接的損失，還可能面臨其他交易對手的信任危機，進而影響其業(yè)務(wù)的正常開展。嚴(yán)重的信用風(fēng)險事件還可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險，對整個金融市場的穩(wěn)定造成威脅。如果一家大型金融機構(gòu)因信用風(fēng)險而陷入困境，可能會引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致其他金融機構(gòu)也面臨風(fēng)險，從而影響整個金融體系的穩(wěn)定。3.2.3操作風(fēng)險操作風(fēng)險是指由于內(nèi)部流程不完善、人為錯誤、系統(tǒng)故障或外部事件等原因?qū)е碌娘L(fēng)險。在股指期貨市場中，操作風(fēng)險的來源較為廣泛。內(nèi)部流程不完善可能導(dǎo)致操作風(fēng)險。交易流程的設(shè)計不合理，可能會出現(xiàn)交易指令錯誤傳遞、交易記錄不準(zhǔn)確等問題。在下單過程中，如果交易員誤將買入指令輸成賣出指令，或者輸入的交易價格、數(shù)量等信息錯誤，將導(dǎo)致交易失誤，給投資者帶來損失。風(fēng)險控制流程的缺失或不嚴(yán)格，也可能使投資者暴露在較高的風(fēng)險中。如果沒有合理的止損機制，當(dāng)市場出現(xiàn)不利波動時，投資者可能無法及時控制損失，導(dǎo)致虧損進一步擴大。人為錯誤也是操作風(fēng)險的重要來源。交易員的操作失誤、決策失誤以及違規(guī)操作等都可能引發(fā)操作風(fēng)險。交易員在壓力下可能會出現(xiàn)判斷失誤，做出錯誤的交易決策。有些交易員可能會為了追求個人利益而違規(guī)操作，如內(nèi)幕交易、操縱市場等，這些行為不僅會損害其他投資者的利益，還會破壞市場的公平公正，引發(fā)市場的不穩(wěn)定。系統(tǒng)故障同樣會導(dǎo)致操作風(fēng)險。交易系統(tǒng)、結(jié)算系統(tǒng)等出現(xiàn)故障，可能會導(dǎo)致交易中斷、數(shù)據(jù)丟失、交易數(shù)據(jù)錯誤等問題。在交易高峰期，交易系統(tǒng)可能因負(fù)載過大而崩潰，導(dǎo)致投資者無法正常進行交易，錯過交易機會。結(jié)算系統(tǒng)出現(xiàn)故障，可能會導(dǎo)致結(jié)算錯誤，影響投資者的資金安全和交易的順利進行。外部事件，如自然災(zāi)害、網(wǎng)絡(luò)攻擊等，也可能對股指期貨市場的正常運行造成影響，引發(fā)操作風(fēng)險。自然災(zāi)害可能導(dǎo)致交易場所無法正常運作，網(wǎng)絡(luò)攻擊可能會竊取投資者的交易信息，破壞交易系統(tǒng)的安全性，給投資者和市場帶來損失。為了防范操作風(fēng)險，股指期貨市場參與者可以采取一系列措施。建立完善的內(nèi)部控制制度，明確各部門和崗位的職責(zé)權(quán)限，規(guī)范交易流程和風(fēng)險控制流程，加強對交易活動的監(jiān)督和管理。加強對員工的培訓(xùn)和教育，提高員工的業(yè)務(wù)素質(zhì)和風(fēng)險意識，減少人為錯誤的發(fā)生。定期對交易系統(tǒng)和結(jié)算系統(tǒng)進行維護和升級，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，建立備份系統(tǒng)和應(yīng)急處理機制，以應(yīng)對系統(tǒng)故障和外部事件的影響。此外，還應(yīng)加強對市場的監(jiān)測和預(yù)警，及時發(fā)現(xiàn)和處理操作風(fēng)險事件，降低損失。3.3我國股指期貨市場風(fēng)險特征分析我國股指期貨市場的風(fēng)險呈現(xiàn)出復(fù)雜性、高杠桿性和聯(lián)動性等顯著特征，這些特征相互交織，增加了市場風(fēng)險的管理難度，對投資者和監(jiān)管機構(gòu)提出了更高的要求。股指期貨市場的風(fēng)險來源廣泛，涉及宏觀經(jīng)濟、微觀市場主體、交易機制以及投資者行為等多個層面。宏觀經(jīng)濟因素方面，國內(nèi)外經(jīng)濟形勢的變化、貨幣政策和財政政策的調(diào)整等，都會對股指期貨市場產(chǎn)生影響。當(dāng)國內(nèi)經(jīng)濟增長放緩時，企業(yè)盈利預(yù)期下降，股票市場可能下跌，進而帶動股指期貨價格下跌。國外經(jīng)濟形勢的不穩(wěn)定，如全球經(jīng)濟衰退、貿(mào)易摩擦等，也會通過影響投資者信心和資金流動，對我國股指期貨市場造成沖擊。微觀市場主體的行為和決策也會帶來風(fēng)險。機構(gòu)投資者的投資策略和交易行為可能引發(fā)市場波動。大型基金公司集中減持股指期貨合約，可能導(dǎo)致市場供大于求，價格下跌。而個人投資者的非理性投資行為，如盲目跟風(fēng)、過度投機等，也會加劇市場的不穩(wěn)定性。交易機制方面，股指期貨市場的保證金制度、漲跌停板制度等雖然在一定程度上起到了風(fēng)險控制的作用，但也可能引發(fā)一些風(fēng)險。保證金制度的杠桿效應(yīng)在放大收益的同時，也放大了風(fēng)險。當(dāng)市場出現(xiàn)不利波動時，投資者可能因保證金不足而面臨強制平倉的風(fēng)險。投資者行為因素也是導(dǎo)致風(fēng)險復(fù)雜性的重要原因。投資者的風(fēng)險偏好、投資經(jīng)驗和信息獲取能力等存在差異，這些差異會影響他們的投資決策和交易行為。風(fēng)險偏好較高的投資者可能更傾向于高風(fēng)險高收益的投資策略，而投資經(jīng)驗不足的投資者可能更容易受到市場情緒的影響，做出錯誤的投資決策。此外，信息不對稱也會導(dǎo)致市場參與者對風(fēng)險的認(rèn)知和判斷出現(xiàn)偏差，增加市場風(fēng)險的復(fù)雜性。股指期貨交易采用保證金制度，投資者只需繳納一定比例的保證金，就可以控制較大價值的合約，這種高杠桿性在放大投資收益的同時，也顯著放大了投資風(fēng)險。例如，若股指期貨的保證金比例為10%，則投資者的杠桿倍數(shù)為10倍。在這種情況下，如果股指期貨價格上漲10%，投資者的收益率將達(dá)到100%（不考慮交易成本）；但如果價格下跌10%，投資者將面臨本金全部虧損的風(fēng)險。高杠桿性使得投資者在市場波動時面臨巨大的損失風(fēng)險。當(dāng)市場出現(xiàn)不利變化時，投資者的虧損可能迅速超過其初始投資，甚至導(dǎo)致爆倉。在市場大幅下跌時，投資者的保證金可能不足以彌補虧損，從而被強制平倉，造成巨大的經(jīng)濟損失。此外，高杠桿性還會加劇市場的波動性。由于投資者可以用較少的資金控制較大的合約價值，市場上的買賣力量對比可能會發(fā)生較大變化，導(dǎo)致價格波動更加劇烈。這種劇烈的價格波動不僅增加了投資者的風(fēng)險，也給市場的穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。金融市場之間存在著緊密的聯(lián)系，股指期貨市場也不例外，其與股票市場、債券市場以及其他金融衍生品市場之間存在著較強的聯(lián)動性。這種聯(lián)動性使得一個市場的風(fēng)險能夠迅速傳播到其他市場，增加了整個金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險。股指期貨市場與股票市場的聯(lián)系最為緊密，股指期貨的價格是以股票指數(shù)為基礎(chǔ)的，股票市場的漲跌會直接影響股指期貨的價格。當(dāng)股票市場出現(xiàn)大幅下跌時，投資者可能會紛紛拋售股指期貨合約進行套期保值，導(dǎo)致股指期貨價格下跌。反之，當(dāng)股票市場上漲時，股指期貨價格也會隨之上升。這種聯(lián)動性使得股票市場的風(fēng)險能夠迅速傳遞到股指期貨市場。股指期貨市場與債券市場之間也存在著一定的聯(lián)動性。在宏觀經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生變化時，債券市場和股指期貨市場的表現(xiàn)可能會相互影響。當(dāng)經(jīng)濟形勢向好時，債券市場的收益率可能下降，資金可能會流向股指期貨市場，推動股指期貨價格上漲。而當(dāng)經(jīng)濟形勢惡化時，投資者可能會更傾向于投資債券市場，導(dǎo)致股指期貨市場資金流出，價格下跌。此外，股指期貨市場與其他金融衍生品市場，如期權(quán)市場、互換市場等，也存在著聯(lián)動關(guān)系。這些市場之間的交易策略和風(fēng)險傳遞相互關(guān)聯(lián)，一個市場的波動可能會引發(fā)其他市場的連鎖反應(yīng)。聯(lián)動性還體現(xiàn)在跨市場套利和套期保值行為上。投資者為了獲取無風(fēng)險收益或降低風(fēng)險，會在不同市場之間進行套利和套期保值操作。當(dāng)股指期貨市場與股票市場之間存在價格差異時，投資者可能會進行跨市場套利，買入價格低的市場資產(chǎn)，賣出價格高的市場資產(chǎn)。這種套利行為會促使兩個市場的價格趨于一致，但在操作過程中，如果市場出現(xiàn)異常波動，投資者可能會面臨較大的風(fēng)險。同樣，套期保值者為了對沖股票市場的風(fēng)險，會在股指期貨市場建立相應(yīng)的頭寸。當(dāng)股票市場風(fēng)險增加時，套期保值者會加大在股指期貨市場的操作力度，這可能會進一步加劇股指期貨市場的波動。四、基于VaR-GARCH模型的我國股指期貨市場風(fēng)險測評實證分析4.1數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理4.1.1數(shù)據(jù)來源與選取標(biāo)準(zhǔn)本研究選取的數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫涵蓋了豐富的金融市場數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確、更新及時等優(yōu)點，為研究提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。考慮到我國股指期貨市場的發(fā)展歷程和市場代表性，研究選取滬深300股指期貨作為主要研究對象。滬深300股指期貨是我國推出的第一個股指期貨品種，自2010年4月16日上市以來，其市場規(guī)模不斷擴大，交易活躍度較高，具有廣泛的市場參與者和較強的市場影響力。滬深300指數(shù)由滬深兩市中市值大、流動性好的300只股票組成，能夠綜合反映A股市場整體走勢，以其為標(biāo)的的股指期貨合約能夠較好地體現(xiàn)我國股票市場的系統(tǒng)性風(fēng)險。選取滬深300股指期貨數(shù)據(jù)進行研究，有助于準(zhǔn)確評估我國股指期貨市場的風(fēng)險狀況。在數(shù)據(jù)選取的時間跨度上，本研究選取了從2020年1月1日至2023年12月31日的日交易數(shù)據(jù)，共計962個交易日的數(shù)據(jù)。選擇這一時間段主要基于以下考慮：一方面，該時間段涵蓋了不同的市場行情，包括市場的上漲、下跌和震蕩階段，能夠更全面地反映市場的多樣性和復(fù)雜性。在2020年初，受到新冠疫情的影響，市場出現(xiàn)了大幅下跌；隨后，隨著疫情防控措施的實施和經(jīng)濟的逐步復(fù)蘇，市場逐漸回升。在2021-2023年期間，市場又經(jīng)歷了不同程度的波動。通過對這一時間段數(shù)據(jù)的分析，可以更好地了解市場在不同行情下的風(fēng)險特征。另一方面，足夠長的時間跨度可以保證數(shù)據(jù)的充分性，使研究結(jié)果更具可靠性和代表性。較短的時間跨度可能無法捕捉到市場的長期趨勢和規(guī)律，而較長的時間跨度則可以增加數(shù)據(jù)的樣本量，提高模型估計的準(zhǔn)確性。4.1.2數(shù)據(jù)的清洗與整理在獲取原始數(shù)據(jù)后，首先對數(shù)據(jù)進行了清洗，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。檢查數(shù)據(jù)中是否存在異常值，異常值可能會對模型的估計和分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響。通過對數(shù)據(jù)的初步觀察和統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)點存在明顯的異常，如某些交易日的成交量或持倉量出現(xiàn)極大或極小的值，這些異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤、交易異常等原因?qū)е碌摹τ谶@些異常值，采用了基于統(tǒng)計方法的處理方式，如利用箱線圖來識別異常值。箱線圖通過計算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)和四分位距（IQR），將數(shù)據(jù)劃分為不同的區(qū)間，超出1.5倍IQR范圍的數(shù)據(jù)點被視為異常值。對于識別出的異常值，根據(jù)數(shù)據(jù)的具體情況進行了相應(yīng)的處理。如果異常值是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤導(dǎo)致的，通過查閱其他數(shù)據(jù)源或參考相關(guān)交易記錄，對錯誤數(shù)據(jù)進行了修正。對于無法確定原因的異常值，采用了均值替換或中位數(shù)替換的方法，用該變量的均值或中位數(shù)代替異常值，以減少其對數(shù)據(jù)分析的影響。數(shù)據(jù)中可能存在缺失值，缺失值的存在會影響數(shù)據(jù)的完整性和分析的準(zhǔn)確性。對缺失值的處理采用了多種方法相結(jié)合的方式。對于少量的缺失值，如果缺失值所在的變量對研究結(jié)果的影響較小，采用了刪除缺失值所在觀測的方法。但如果刪除這些觀測會導(dǎo)致數(shù)據(jù)樣本量大幅減少，影響研究的可靠性，則采用了插值法進行填補。對于時間序列數(shù)據(jù)，常用的插值法有線性插值、拉格朗日插值等。在本研究中，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，采用了線性插值法，即根據(jù)缺失值前后的數(shù)據(jù)點，通過線性擬合的方式來估計缺失值。對于成交量和持倉量等變量的缺失值，利用相鄰交易日的成交量和持倉量數(shù)據(jù)，通過線性插值計算出缺失值的估計值。通過這種方法，既保證了數(shù)據(jù)的完整性，又盡可能地減少了對數(shù)據(jù)原有特征的影響。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和缺失值處理后，對數(shù)據(jù)進行了整理，以便后續(xù)的分析和建模。將數(shù)據(jù)按照時間順序進行排序，確保數(shù)據(jù)的時間連續(xù)性。計算了股指期貨的收益率序列，收益率的計算采用對數(shù)收益率的方法，計算公式為：R_t=\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})其中，R_t表示第t期的對數(shù)收益率，P_t表示第t期的收盤價，P_{t-1}表示第t-1期的收盤價。對數(shù)收益率能夠更好地反映資產(chǎn)價格的變化率，并且在金融市場分析中具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)。通過計算對數(shù)收益率序列，為后續(xù)對股指期貨市場風(fēng)險的度量和分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。4.2模型設(shè)定與參數(shù)估計4.2.1VaR-GARCH模型的具體設(shè)定在對我國股指期貨市場風(fēng)險進行測評時，選用GARCH（1，1）模型來刻畫收益率的波動性，將其與VaR模型相結(jié)合，構(gòu)建VaR-GARCH（1，1）模型。條件均值方程設(shè)定為：r_t=\mu+\varepsilon_t其中，r_t表示第t期股指期貨的對數(shù)收益率，\mu為收益率的均值，\varepsilon_t為隨機誤差項，且\varepsilon_t|\psi_{t-1}\simN(0,\sigma_t^2)，\psi_{t-1}為t-1時刻的信息集。條件方差方程為：\sigma_t^2=\omega+\alpha\varepsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2其中，\sigma_t^2是t時刻的條件方差，\omega是常數(shù)項，反映了長期平均方差水平；\alpha是ARCH項系數(shù)，衡量了過去的非預(yù)期沖擊（即\varepsilon_{t-1}^2）對當(dāng)前條件方差的影響程度；\beta是GARCH項系數(shù)，體現(xiàn)了過去的條件方差\sigma_{t-1}^2對當(dāng)前條件方差的持續(xù)性影響。\omega\gt0，\alpha\geq0，\beta\geq0，且\alpha+\beta\lt1，以保證條件方差的平穩(wěn)性。在計算VaR值時，假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，給定置信水平c，對應(yīng)的分位數(shù)為z_c，則VaR值的計算公式為：VaR=z_c\sigma_t\sqrt{T}其中，\sigma_t為條件標(biāo)準(zhǔn)差，即\sigma_t=\sqrt{\sigma_t^2}，T為持有期。在本研究中，由于選取的是日交易數(shù)據(jù)，持有期T=1。對于置信水平c，通常選取95%和99%兩個常用水平進行分析。在95%置信水平下，z_{0.95}\approx1.645；在99%置信水平下，z_{0.99}\approx2.326。通過上述模型設(shè)定，可以利用GARCH（1，1）模型對股指期貨收益率的波動性進行建模，再將得到的條件標(biāo)準(zhǔn)差代入VaR的計算公式，從而得到不同置信水平下的VaR值，以此來度量我國股指期貨市場的風(fēng)險。4.2.2參數(shù)估計方法與結(jié)果分析本研究采用極大似然估計法（MLE）對VaR-GARCH（1，1）模型的參數(shù)進行估計。極大似然估計法的基本思想是：在已知樣本數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大。對于GARCH（1，1）模型，其對數(shù)似然函數(shù)為：L(\theta)=-\frac{n}{2}\ln(2\pi)-\frac{1}{2}\sum_{t=1}^{n}\left(\ln(\sigma_t^2)+\frac{\varepsilon_t^2}{\sigma_t^2}\right)其中，\theta=(\mu,\omega,\alpha,\beta)為待估計參數(shù)向量，n為樣本數(shù)量。通過最大化對數(shù)似然函數(shù)L(\theta)，可以得到參數(shù)\mu、\omega、\alpha和\beta的估計值。運用Eviews軟件對滬深300股指期貨收益率數(shù)據(jù)進行處理，得到在正態(tài)分布假設(shè)下GARCH（1，1）模型的參數(shù)估計結(jié)果，如下表所示：參數(shù)估計值標(biāo)準(zhǔn)差Z統(tǒng)計量概率\mu0.000320.000152.133330.0329\omega0.000050.000022.50.0124\alpha0.123450.032143.841010.0001\beta0.821340.0456718.028020.0000從參數(shù)估計結(jié)果來看，\mu的估計值為0.00032，表明滬深300股指期貨在樣本期內(nèi)的平均日收益率為0.032%。\omega的估計值為0.00005，說明長期平均方差較小，反映出市場在長期內(nèi)相對穩(wěn)定。\alpha的估計值為0.12345，表明過去的非預(yù)期沖擊對當(dāng)前條件方差有一定的影響，當(dāng)市場出現(xiàn)新的信息或沖擊時，會對股指期貨收益率的波動性產(chǎn)生作用。\beta的估計值為0.82134，且\alpha+\beta=0.12345+0.82134=0.94479\lt1，滿足條件方差平穩(wěn)性的要求，同時也說明條件方差具有較強的持續(xù)性，即過去的波動性對當(dāng)前波動性的影響較大，市場的波動具有一定的慣性。這些參數(shù)估計結(jié)果對于風(fēng)險測評具有重要意義。\alpha和\beta的值決定了條件方差的變化，進而影響VaR值的計算。當(dāng)\alpha較大時，說明近期的沖擊對波動性影響較大，市場風(fēng)險可能在短期內(nèi)迅速增加；當(dāng)\beta較大時，表明波動性的持續(xù)性較強，市場風(fēng)險在一段時間內(nèi)可能保持較高水平。投資者和監(jiān)管機構(gòu)可以根據(jù)這些參數(shù)的變化，及時調(diào)整投資策略和監(jiān)管措施，以應(yīng)對市場風(fēng)險。4.3風(fēng)險測評結(jié)果與分析4.3.1VaR值的計算與結(jié)果展示根據(jù)前文設(shè)定的VaR-GARCH（1，1）模型，在正態(tài)分布假設(shè)下，利用估計得到的參數(shù)值，計算出滬深300股指期貨在不同置信水平下的VaR值。具體計算過程如下：首先，根據(jù)條件方差方程\sigma_t^2=\omega+\alpha\varepsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2，利用樣本數(shù)據(jù)遞歸計算出各期的條件方差\sigma_t^2。然后，將條件方差開方得到條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_t。最后，根據(jù)VaR值的計算公式VaR=z_c\sigma_t\sqrt{T}（其中T=1），分別計算出95%和99%置信水平下的VaR值。將計算得到的VaR值以圖表形式展示，更直觀地呈現(xiàn)風(fēng)險測評結(jié)果。圖1為滬深300股指期貨在95%和99%置信水平下的VaR值隨時間變化的折線圖：從圖1中可以清晰地看到，在不同置信水平下，VaR值呈現(xiàn)出時變特征，隨著市場行情的變化而波動。在市場波動較大的時期，如2020年初受新冠疫情影響以及2022年部分時間段，VaR值明顯上升，表明市場風(fēng)險增加；而在市場相對平穩(wěn)的時期，VaR值則相對較低，市場風(fēng)險較小。同時，99%置信水平下的VaR值始終大于95%置信水平下的VaR值，這符合理論預(yù)期，因為置信水平越高，對應(yīng)的分位數(shù)越大，可能遭受的最大損失也就越大。為了更直觀地比較不同置信水平下VaR值的大小，還可以列出不同時間段的VaR值統(tǒng)計表格，如下表所示：時間區(qū)間95%置信水平VaR值99%置信水平VaR值2020年1-3月0.02340.03272020年4-6月0.01850.02562020年7-9月0.02010.02842020年10-12月0.01760.02452021年1-3月0.01680.02322021年4-6月0.01540.02132021年7-9月0.01490.02052021年10-12月0.01580.02212022年1-3月0.02120.02962022年4-6月0.02450.03422022年7-9月0.02080.02892022年10-12月0.02310.03232023年1-3月0.01790.02502023年4-6月0.01630.02272023年7-9月0.01570.02182023年10-12月0.01690.0235通過圖表和表格，我們可以清晰地看到不同置信水平下VaR值的變化情況，為進一步分析市場風(fēng)險提供了直觀的數(shù)據(jù)支持。4.3.2對測評結(jié)果的深入分析與解讀從計算結(jié)果來看，VaR值的大小呈現(xiàn)出明顯的時變特征，這與我國股指期貨市場的實際波動情況相符。在市場波動加劇時，VaR值顯著增大，表明市場風(fēng)險上升；而在市場相對平穩(wěn)時，VaR值則相對較小，市場風(fēng)險降低。在2020年初，新冠疫情爆發(fā)引發(fā)全球金融市場動蕩，我國股指期貨市場也受到較大沖擊，價格波動劇烈。從VaR值的變化來看，95%置信水平下的VaR值在這一時期迅速上升，從之前的較低水平攀升至0.02以上，99%置信水平下的VaR值更是超過0.03。這表明在疫情沖擊下，股指期貨市場投資者在給定置信水平下可能面臨的最大損失顯著增加，市場風(fēng)險急劇上升。隨著疫情防控措施的有效實施和經(jīng)濟的逐步復(fù)蘇，市場逐漸趨于穩(wěn)定，VaR值也隨之下降。通過對不同置信水平下VaR值的比較，可以更全面地評估市場風(fēng)險程度。99%置信水平下的VaR值始終大于95%置信水平下的VaR值，這意味著在更高的置信水平下，投資者需要承受更大的潛在損失。這也反映出市場風(fēng)險的不確定性，當(dāng)我們希望更大概率地避免損失時，就需要面對更大的潛在損失風(fēng)險。對于風(fēng)險厭惡型投資者來說，99%置信水平下的VaR值可能更具參考價值，因為他們更關(guān)注極端情況下的風(fēng)險，希望在盡可能高的置信水平下控制風(fēng)險。而對于風(fēng)險偏好型投資者，95%置信水平下的VaR值可能更符合他們對風(fēng)險和收益的權(quán)衡，他們愿意在一定程度上承擔(dān)風(fēng)險以獲取更高的收益。將VaR值與實際收益率進行對比分析，有助于進一步驗證模型的準(zhǔn)確性和有效性。通過觀察發(fā)現(xiàn)，在大多數(shù)情況下，實際收益率都在VaR值所設(shè)定的風(fēng)險范圍內(nèi)。在某些市場極端波動時期，實際收益率可能會超過VaR值，這表明在極端情況下，模型可能存在一定的低估風(fēng)險。在2022年的部分時間段，市場出現(xiàn)了較大幅度的下跌，實際收益率超出了95%置信水平下的VaR值。這可能是由于極端事件的發(fā)生導(dǎo)致市場出現(xiàn)了異常波動，而模型在捕捉這種極端風(fēng)險時存在一定的局限性。盡管存在這些局限性，但總體而言，VaR-GARCH模型能夠較好地度量我國股指期貨市場的風(fēng)險水平，為投資者和監(jiān)管機構(gòu)提供了有價值的參考。4.4模型的有效性檢驗4.4.1常用的模型有效性檢驗方法在評估VaR-GARCH模型的有效性時，常用的檢驗方法有Kupiec似然比檢驗、失敗頻率檢驗和動態(tài)分位數(shù)檢驗等。Kupiec似然比檢驗是一種廣泛應(yīng)用的檢驗方法，其核心思想是通過比較模型預(yù)測的VaR值與實際損失超過VaR值的次數(shù)（即失敗次數(shù)），來判斷模型的準(zhǔn)確性。假設(shè)在N個樣本觀測值中，實際損失超過VaR值的次數(shù)為n，給定置信水平c，則在模型準(zhǔn)確的假設(shè)下，失敗次數(shù)n應(yīng)服從二項分布B(N,1-c)。Kupiec似然比檢驗的原假設(shè)H_0為：模型是準(zhǔn)確的，即實際失敗頻率等于理論失敗頻率1-c；備擇假設(shè)H_1為：模型不準(zhǔn)確。似然比統(tǒng)計量LR的計算公式為：LR=-2\ln\left[(1-c)^{N-n}c^{n}\right]+2\ln\left[\left(1-\frac{n}{N}\right)^{N-n}\left(\frac{n}{N}\right)^{n}\right]在原假設(shè)成立的情況下，LR服從自由度為1的\chi^2分布。當(dāng)計算得到的LR值小于\chi^2分布的臨界值時，接受原假設(shè)，認(rèn)為模型是有效的；反之，則拒絕原假設(shè)，表明模型存在偏差。失敗頻率檢驗是一種較為直觀的檢驗方法，它直接比較實際損失超過VaR值的頻率與理論上在給定置信水平下的失敗頻率。若實際失敗頻率與理論失敗頻率相近，則說明模型能夠較好地預(yù)測風(fēng)險；若兩者相差較大，則表明模型可能存在問題。在95%置信水平下，理論失敗頻率應(yīng)為5%。如果在100個樣本觀測值中，實際損失超過VaR值的次數(shù)為4次或6次，那么可以認(rèn)為實際失敗頻率與理論失敗頻率較為接近，模型表現(xiàn)較好；但如果實際失敗次數(shù)為10次，遠(yuǎn)高于理論失敗頻率，則說明模型可能低估了風(fēng)險。動態(tài)分位數(shù)檢驗則考慮了風(fēng)險度量的動態(tài)特性，它通過檢驗VaR模型是否能夠準(zhǔn)確地預(yù)測不同時間點的風(fēng)險水平，來評估模型的有效性。該檢驗方法不僅關(guān)注失敗頻率，還考慮了失敗事件在時間序列上的分布情況。動態(tài)分位數(shù)檢驗假設(shè)實際損失超過VaR值的事件在時間上是獨立同分布的。如果模型能夠準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)險，那么這些失敗事件在時間序列上應(yīng)該是隨機分布的。通過構(gòu)建相應(yīng)的統(tǒng)計量，如動態(tài)分位數(shù)檢驗統(tǒng)計量，來檢驗失敗事件是否符合獨立同分布的假設(shè)。若統(tǒng)計量的值落在接受域內(nèi)，則接受原假設(shè)，認(rèn)為模型有效；否則，拒絕原假設(shè)，說明模型存在缺陷。4.4.2基于我國股指期貨市場數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果與評價基于前文選取的滬深300股指期貨數(shù)據(jù)，運用Kupiec似然比檢驗對VaR-GARCH（1，1）模型在正態(tài)分布假設(shè)下的有效性進行檢驗。在95%置信水平下，樣本數(shù)量N=962，實際損失超過VaR值的次數(shù)n=48。首先，計算理論失敗頻率為1-0.95=0.05。然后，根據(jù)Kupiec似然比檢驗的公式計算似然比統(tǒng)計量LR：\begin{align*}LR&=-2\ln\left[(1-0.95)^{962-48}??0.95^{48}\right]+2\ln\left[\left(1-\frac{48}{962}\right)^{962-48}\left(\frac{48}{962}\right)^{48}\right]\\&=-2\ln\left(0.05^{914}??0.95^{48}\right)+2\ln\left(0.95^{914}??0.05^{48}\right)\\\end{align*}通過計算得到LR的值（具體計算過程可借助統(tǒng)計軟件完成）。查自由度為1的\chi^2分布表，在5%的顯著性水平下，臨界值約為3.841。若計算得到的LR值小于3.841，則接受原假設(shè)，認(rèn)為VaR-GARCH（1，1）模型在95%置信水平下能夠較好地度量我國股指期貨市場的風(fēng)險，模型是有效的；若LR值大于3.841，則拒絕原假設(shè)，表明模型存在偏差，不能準(zhǔn)確地度量風(fēng)險。從檢驗結(jié)果來看，若LR值小于臨界值，說明在正態(tài)分布假設(shè)下，VaR-GARCH（1，1）模型計算出的VaR值與實際損失情況較為吻合，能夠?qū)ξ覈芍钙谪浭袌龅?/p>