劉心 李淑敏 丁海峰
摘 要:投機(jī)者是期貨市場一類重要的投資者,價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)是投機(jī)者面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)。本文選取滬深300指數(shù)期貨正式上市以來的真實(shí)交易數(shù)據(jù),利用基于蒙特卡洛模擬的VAR方法研究滬深300指數(shù)期貨市場的投機(jī)者面臨的價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn),以期能為投資者提供借鑒。
關(guān)鍵詞:滬深300指數(shù)期貨;投機(jī)風(fēng)險(xiǎn);蒙特卡洛模擬
中圖分類號(hào):F8309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1000176X(2014)11007405
一、引 言
自2010年4月16日滬深300指數(shù)正式上市交易,其成交量、持倉量和成交額穩(wěn)步攀升,正慢慢發(fā)展成為我國金融市場最重要的產(chǎn)品之一。投機(jī)者是滬深300指數(shù)期貨市場中一類重要的投資者,投機(jī)行為能夠有效的增強(qiáng)市場流動(dòng)性,對(duì)于活躍金融市場具有重要意義。然而對(duì)于金融產(chǎn)品,一般其自身都會(huì)存在一定缺陷,世界范圍內(nèi)因?qū)鹑诋a(chǎn)品使用不當(dāng)或者對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)不足而導(dǎo)致重大金融災(zāi)難的事件不勝枚舉。目前,滬深300指數(shù)期貨上市已經(jīng)兩年,市場交易程度活躍,其真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)已經(jīng)存在一定意義。鑒于此,本文在我國滬深300指數(shù)期貨運(yùn)行初期,通過使用目前經(jīng)典并且主流的風(fēng)險(xiǎn)測評(píng)方法——VaR方法,對(duì)我國滬深300指數(shù)期貨投資的市場風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。在理論上,由于滬深300指數(shù)期貨正式上市交易的時(shí)間較短,數(shù)據(jù)有限,因此直接對(duì)滬深300指數(shù)期貨投資的市場風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)相對(duì)較少,研究滬深300指數(shù)期貨投資的市場風(fēng)險(xiǎn)可以為股指期貨投資的風(fēng)險(xiǎn)控制和防范提供參考,豐富了對(duì)金融創(chuàng)新產(chǎn)品市場風(fēng)險(xiǎn)的研究成果。在實(shí)際應(yīng)用價(jià)值方面,通過使用通俗易懂的VaR方法測評(píng)我國滬深300指數(shù)期貨投資者主要面對(duì)的市場風(fēng)險(xiǎn),能夠使投資者更加清醒的認(rèn)識(shí)股指期貨投資所面對(duì)的市場風(fēng)險(xiǎn),為投資者(尤其是機(jī)構(gòu)投資者)建立與股指期貨業(yè)務(wù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)和理念提供參考,根據(jù)市場情況,科學(xué)設(shè)置止損點(diǎn),使投資者明確保證金賬戶資金水平,合理利用資金,在價(jià)格變動(dòng)時(shí)采取有效措施進(jìn)行投資操作,從而避免慘重?fù)p失。
一、文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論
相對(duì)國內(nèi)而言,國外的資本市場形成較早,市場機(jī)制較為健全,對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)的研究開始的較早也較為深入。但是,20世紀(jì)80—90年代,世界范圍內(nèi)接連發(fā)生了引人關(guān)注的金融衍生品災(zāi)難,因此當(dāng)時(shí)急需找到一個(gè)用于市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的方法,正因如此,使VAR從那時(shí)起開始被大量應(yīng)用。1993年,一個(gè)由當(dāng)時(shí)主要的發(fā)達(dá)工業(yè)國家的高層銀行家、金融家和學(xué)術(shù)界人士組成的30人的咨詢小組(G30)發(fā)表了一份關(guān)于金融衍生工具的報(bào)告,并且建議引入“風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值系統(tǒng)(VAR System)”來給交易頭寸估價(jià)和評(píng)估金融風(fēng)險(xiǎn)。Philippe[1]詳細(xì)介紹了VAR被廣泛接受的歷史背景和環(huán)境演變的過程,講述了建立風(fēng)險(xiǎn)測度體系的統(tǒng)計(jì)及金融方面的基本知識(shí),并且給出了一個(gè)VAR的規(guī)范定義,比較和分析了VAR的各種計(jì)算方法,詳細(xì)探討了VAR在正態(tài)分布假設(shè)下的實(shí)施與運(yùn)用。Kupiec[2]通過利用似然比率中的邊界值(Tail Points)來確定接受VAR的置信區(qū)域,發(fā)展了利用“失敗率回測檢驗(yàn)方法”驗(yàn)證VAR有效性的置信區(qū)域問題。Anderson等[3]指出,計(jì)算 VAR 時(shí)假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)因子呈正態(tài)分布容易低估風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)榻鹑跁r(shí)間序列通常存在“尖峰厚尾”效應(yīng),而傳統(tǒng)的 VAR 計(jì)算方法在市場存在極端情況下常常不能很好地度量出真正風(fēng)險(xiǎn)的大小。Georges等[4]使用逐筆數(shù)據(jù)(Tick-by-Tick Data)研究多倫多股票交易所的盤中風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(Intraday Value at Risk)。通過對(duì)不規(guī)則間隔的高頻數(shù)據(jù)使用蒙特卡洛模擬的方法研究每日的在險(xiǎn)價(jià)值,并且認(rèn)為模型通過了計(jì)算VAR的有效性的回測檢驗(yàn)(Backtesting),對(duì)股市的活躍投資者具有重要意義。汪飛星等[5]采用Copula函數(shù)改進(jìn)傳統(tǒng)的蒙特卡洛模擬方法計(jì)算匯率風(fēng)險(xiǎn)VAR,并在VAR模型的有效性回測檢驗(yàn)中得到較為理想的效果。楊彩林和張琴玲[6]通過分析上證綜合指數(shù)和深圳成分指數(shù)的每日收盤價(jià)數(shù)據(jù),分別采用基于歷史模擬法和方差—協(xié)方差法的 VAR 模型對(duì)中國股票市場風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析,并得出滬、深股市整體風(fēng)險(xiǎn)較大但深市又大于滬市風(fēng)險(xiǎn),以及投資者投資于證券市場組合可以分散投資風(fēng)險(xiǎn)的重要結(jié)論。Cheng和Hung[7]使用WTI2002—2009年的原油、汽油、民用燃料油、金、銀以及銅等六種商品的波動(dòng)性數(shù)據(jù),通過SGT分布下的GARCH模型計(jì)算石油和金屬市場的VAR。實(shí)證結(jié)果表明,通過GARCH-SGT模型無論在石油市場還是金屬市場的樣本預(yù)測中都具有很高的精確性。由于我國滬深300指數(shù)期貨正式上市運(yùn)行時(shí)間較短,真實(shí)交易數(shù)據(jù)有限,大多數(shù)國內(nèi)學(xué)者都是運(yùn)用滬深300指數(shù)期貨的仿真交易數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)研究。因此,運(yùn)用VAR方法利用真實(shí)交易數(shù)據(jù)直接對(duì)我國滬深300指數(shù)期貨進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量的文獻(xiàn)相對(duì)較少。
VAR是一種運(yùn)用統(tǒng)計(jì)技術(shù)估計(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)的方法。Philippe[1]將其定義為:“在正常的市場環(huán)境下,在一個(gè)目標(biāo)時(shí)間期限內(nèi),給定置信水平下所能承受的最大損失”。
VAR的計(jì)算方法大致可以分為參數(shù)方法和非參數(shù)方法兩種?,F(xiàn)在,定義W0為投資者的初始投資額,R為投資收益率。那么,該投資者在投資資產(chǎn)持有期末的投資價(jià)值為W=W0(1+R)。假設(shè)其持有資產(chǎn)的期望收益和收益率R的標(biāo)準(zhǔn)差分別為μ和σ,置信水平c下投資組合的最小價(jià)值為W*=W0(1+R*),R*表示投資組合的最低收益率。則有:
VaR=E(W)-W*=-W0(R*-μ)(1)
在給定置信水平c下,可以從將來投資組合價(jià)值(ω)的概率分布之中求得VAR。當(dāng)置信水平為c時(shí),試圖找到可能性最小的W*,則超出這一水平的概率為c:
c=∫∞W*(ω)dω(2)
或者可以說成是投資組合價(jià)值低于W*的概率p=p(ω≤W*)為1-c:
1-c=∫W*-∞(ω)dω=P(ω≤W*)=P(3)
此時(shí),從-∞→W*區(qū)域的面積為p=1-c,比如1%??梢詫理解為顯著性水平,W*的數(shù)值被稱為分布的抽樣分位數(shù)。
參數(shù)方法通常假設(shè)收益率服從一定的分布,為了計(jì)算方便通常假設(shè)為正態(tài)分布,然而實(shí)際中收益率序列并不完全服從某種具體的分布形態(tài),而且還經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些非對(duì)稱和“厚尾”特征。
計(jì)算VAR的非參數(shù)方法克服了這個(gè)困難。非參數(shù)方法也可稱為模擬法,具體有歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法等。歷史模擬法是假設(shè)市場因素收益率序列的概率密度函數(shù)不隨時(shí)間變化或者變化幅度不大,即市場上未來的新信息與歷史信息一樣。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)歸納出的收益率情況來替代當(dāng)前真實(shí)收益率的分布情況,選擇一定的概率水平,從而得到資產(chǎn)組合的VAR。
歷史模擬法思想簡單,不需假設(shè)市場因素收益率的具體分布形態(tài)。但是歷史模擬法假設(shè)市場因素收益率分布在歷史和未來是一樣的,并不符合實(shí)際情況。
蒙特卡洛法的大致思想就是:可以通過某種“試驗(yàn)”方法求解某些事件發(fā)生的概率或者隨機(jī)變量的期望值,并把從“試驗(yàn)”方法得到的結(jié)果作為所求問題的解[8]。比如,一般情況下,資產(chǎn)的最終價(jià)格都是由資產(chǎn)價(jià)格中產(chǎn)生波動(dòng)的過程確定。如果這個(gè)過程已知,那么就可以利用計(jì)算機(jī)模擬這個(gè)過程,每進(jìn)行一次模擬就能得到一個(gè)最終的價(jià)格。重復(fù)模擬多次,就能得到資產(chǎn)最終價(jià)格的分布,從分布中就能獲取所要求解的問題的答案。具體的步驟大致為:
(1)對(duì)于具有隨機(jī)性質(zhì)的問題(比如股票價(jià)格問題),使用適當(dāng)?shù)碾S機(jī)過程模型描述概率過程(通常采用幾何布朗運(yùn)動(dòng)描述股價(jià)問題);不具有隨機(jī)性質(zhì)的問題,應(yīng)先將其轉(zhuǎn)化為隨機(jī)性質(zhì)的問題。
(2)從已知的概率分布中獲取隨機(jī)數(shù)序列。根據(jù)事先設(shè)定的資產(chǎn)價(jià)格隨機(jī)過程,模擬一定時(shí)間段內(nèi)的價(jià)格軌道。
(3)從模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果中確定所求問題的解(比如本文所要求解的VAR)。
與歷史模擬方法相比,兩者思路類似,但是,蒙特卡洛模擬方法中最終用于計(jì)算VAR的資產(chǎn)價(jià)格或者收益率是通過模擬產(chǎn)生,而不是通過歷史觀察值取得。蒙特卡洛模擬方法是功能最強(qiáng)大、應(yīng)用最為靈活的計(jì)算VAR的方法之一。它通過產(chǎn)生大量情景測算的風(fēng)險(xiǎn)較解析模型的方法得到的結(jié)果更加綜合可靠,而且不用考慮收益率的分布形態(tài)。
二、實(shí)證分析
1數(shù)據(jù)來源及樣本選取
本文選取2010年4月16日(滬深300指數(shù)期貨正式上市交易首日)到2012年4月20日滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約的日收盤價(jià)作為研究對(duì)象,樣本區(qū)間共計(jì)488個(gè)數(shù)據(jù)。選取2011年4月6日到2012年4月20日作為后驗(yàn)區(qū)間,用于驗(yàn)證VAR模型的有效性,后驗(yàn)區(qū)間樣本容量為255個(gè)。數(shù)據(jù)來源于RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫、Wind資訊金融終端以及中國金融期貨交易所網(wǎng)站。本文數(shù)據(jù)處理基于Excel2003、Matlab70和Eviews50軟件。
2變量描述
所謂當(dāng)月連續(xù)合約就是指所有的最近一個(gè)月份的期貨合約連續(xù)起來。我國滬深300指數(shù)期貨采取當(dāng)月、下月以及隨后兩個(gè)季月合約同時(shí)上市交易的方式,由于股指期貨合約月份的遠(yuǎn)近不同,導(dǎo)致其價(jià)格變化規(guī)律也不盡相同。在一般情況下,期貨合約交割月的價(jià)格最接近現(xiàn)貨價(jià)格,而距離交割月三四個(gè)月后的期貨合約交易量是最大的。所以為了研究的方便以及便于為投資者長期技術(shù)分析提供參考,期貨合約就采取了“連續(xù)”的形式來觀察。這里所說的“當(dāng)月連續(xù)”并非一個(gè)固定的月份,而是處于變化之中的。在度量市場風(fēng)險(xiǎn)時(shí),隨機(jī)變量一般選取金融資產(chǎn)的收益率序列。相比于算數(shù)收益率,對(duì)數(shù)收益率更具有經(jīng)濟(jì)意義,并且對(duì)于一些金融資產(chǎn),對(duì)數(shù)收益可能會(huì)更一致。鑒于此,本文研究所使用的滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約日收益率也同樣采取對(duì)數(shù)收益率的形式。對(duì)數(shù)收益率的計(jì)算公式為:
rt=ln(pt)-ln(pt-1)(4)
其中,pt和pt-1分別表示第t日和第t-1日滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約的日收盤價(jià),rt表示滬深300指數(shù)期貨合約在第t日的日收益率。通過上述公式可以獲得2010年4月19日到2012年4月20日滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約的日收益率序列,共計(jì)487個(gè)數(shù)據(jù)。
3統(tǒng)計(jì)性質(zhì)分析
(1)本文首先描述了滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約日收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)性質(zhì),如表1所示。
由表1可知,滬深300指數(shù)期貨的日收益率序列的均值為-00005,中值為-00006,最大值為00560,最小值為-00660,標(biāo)準(zhǔn)差為00153,偏度為-01239,峰度為49974,J-B統(tǒng)計(jì)量的值為822029,相應(yīng)的P值為00000。由于正態(tài)分布的偏度為0,峰度為3,因此,可以判定滬深300指數(shù)期貨日收益率序列呈現(xiàn)左偏(偏度-01239<0)、尖峰(49974>3)性質(zhì)。又由該序列的J-B統(tǒng)計(jì)量及對(duì)應(yīng)的概率值可以知道,滬深300指數(shù)期貨的日收益率序列不服從正態(tài)分布。
(2)平穩(wěn)性檢驗(yàn)。滬深300指數(shù)期貨日收益率序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。
(3)ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。在5%顯著性水平下對(duì)該收益率序列進(jìn)行Engle提出的ARCH-LM檢驗(yàn)。該檢驗(yàn)原假設(shè)為:序列滯后q階都不存在ARCH效應(yīng);備擇假設(shè)為:序列滯后q階都存在ARCH效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。
4實(shí)證結(jié)果
通過上述分析,滬深300指數(shù)期貨合約的日收益率序列是平穩(wěn)的、不存在顯著自相關(guān),序列分布形式未知,但是呈現(xiàn)出左偏、尖峰以及非正態(tài)分布的性質(zhì),并且方差不存在顯著的ARCH效應(yīng),即在樣本區(qū)間內(nèi)該序列的異方差性并不明顯。同時(shí),又結(jié)合前文對(duì)蒙特卡洛模擬方法的描述,本文采取基于蒙特卡洛的VAR方法測度股指期貨的投機(jī)風(fēng)險(xiǎn),結(jié)果如表4所示。
5有效性檢驗(yàn)
通過某種方法求得VAR值后,應(yīng)該對(duì)這種方法的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),通常采取的是失敗頻率檢驗(yàn)法,該方法通過比較實(shí)際失敗天數(shù)是否落在給定樣本容量下的非拒絕域來說明方法的有效性。如果實(shí)際失敗天數(shù)落入非拒絕域,則說明通過此種方法求VAR的值是可行的。現(xiàn)在對(duì)上一節(jié)通過蒙特卡洛模擬方法求VAR的有效性進(jìn)行后驗(yàn)檢驗(yàn),后驗(yàn)檢驗(yàn)區(qū)間為2011年4月6日到2012年4月20日,樣本容量255個(gè)數(shù)據(jù)。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。
三、研究結(jié)論與政策建議
本文主要研究滬深300指數(shù)期貨的投機(jī)風(fēng)險(xiǎn),得到如下結(jié)論:
滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約的日收益率序列不服從正態(tài)分布,表現(xiàn)出顯著的“尖峰厚尾”性質(zhì),序列為平穩(wěn)序列,不存在顯著的自相關(guān)性,并且該序列不存在顯著的ARCH效應(yīng)。鑒于此,利用該序列計(jì)算滬深300指數(shù)期貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR時(shí),結(jié)合考慮到該序列的這些性質(zhì)以及計(jì)算VAR不同方法的特點(diǎn),應(yīng)該采用蒙特卡洛方法計(jì)算價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR。并且實(shí)證結(jié)果表明該方法通過了模型的有效性檢驗(yàn),即利用蒙特卡洛方法計(jì)算滬深300指數(shù)期貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR確實(shí)可行。
結(jié)合本文研究得出的結(jié)論,提出如下建議:
首先,滬深300指數(shù)期貨的投資者在實(shí)際投資中可以運(yùn)用VAR方法,出于不同目的的投資者應(yīng)該采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄓ?jì)算VAR(具體可參照本文結(jié)論),根據(jù)每日的VAR,科學(xué)設(shè)置止損點(diǎn)并嚴(yán)格執(zhí)行,合理運(yùn)用資金,理性投資。股指期貨投機(jī)可以采取類似金字塔的方式進(jìn)行買入或者賣出操作。即建倉后,在已有持倉已經(jīng)獲利時(shí)再增加持倉,而且每次持倉的增量應(yīng)逐次遞減。投資者進(jìn)行資金管理時(shí),可以采取諸如將單個(gè)市場中的最大損失限定在持有總資本的5%以下;所投入的保證金總額不應(yīng)超過總資本的20%—30%;某個(gè)合約的投資額控制在總持有資本的10%以下;同時(shí)應(yīng)采取持有不同月份合約的橫向投資策略。
其次,滬深300指數(shù)期貨的市場監(jiān)管者可以運(yùn)用VAR技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,可以通過將VAR與規(guī)定的保證金比例進(jìn)行對(duì)比,調(diào)整保證金比例。如果VAR大于按規(guī)定收取的保證金水平,則市場風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性較大,應(yīng)適當(dāng)提高保證金水平;如果VAR遠(yuǎn)小于按規(guī)定收取的水平,則可以適當(dāng)降低保證金比例,以提高投資者的投資積極性。靈活的保證金制度在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)還能提高投資者的投資積極性,從而加強(qiáng)市場流動(dòng)性,使得股指期貨的功能可以得到充分發(fā)揮,這對(duì)我國股指期貨市場的長久、健康發(fā)展具有重要意義。
參考文獻(xiàn):
[1] Philippe,JValue at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk [M]The McGraw-Hill Companies Inc,1997
[2] Kupiec,PTechniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models [J]Journal of Derivatives,1995,3(2):73-84
[3] Anderson,TG,Bollerslev,T,Diebold,F(xiàn)XThe Distribution of Exchange Rate Volatility [R]NBER Working Paper,19991-49
[4] Georges,D,Pierre ,D,Maria ,PIntraday Value at Risk (IVaR) Using Tick-by-Tick Data with Application to the Toronto Stock Exchange [J]Journal of Empirical Finance,2009,16(5):777-792
[5] 汪飛星,陳東峰,單國莉用改進(jìn)的蒙特卡洛(MC)方法計(jì)算VaR[J]山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2005,(5):11-14
[6] 楊彩林,張琴玲VaR模型在我國滬、深股市風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)證研究[J]統(tǒng)計(jì)與決策,2010,(18):133-136
[7] Cheng,WH,Hung,JCSkewness and Leptokurtosis in GARCH-Typed VaR Estimation of Petroleum and Metal Asset Returns[J]Journal of Empirical Finance,2011,18(1):160-173
[8] 張驊月Matlab與金融實(shí)驗(yàn)[M]北京:中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社,2008
三、研究結(jié)論與政策建議
本文主要研究滬深300指數(shù)期貨的投機(jī)風(fēng)險(xiǎn),得到如下結(jié)論:
滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約的日收益率序列不服從正態(tài)分布,表現(xiàn)出顯著的“尖峰厚尾”性質(zhì),序列為平穩(wěn)序列,不存在顯著的自相關(guān)性,并且該序列不存在顯著的ARCH效應(yīng)。鑒于此,利用該序列計(jì)算滬深300指數(shù)期貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR時(shí),結(jié)合考慮到該序列的這些性質(zhì)以及計(jì)算VAR不同方法的特點(diǎn),應(yīng)該采用蒙特卡洛方法計(jì)算價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR。并且實(shí)證結(jié)果表明該方法通過了模型的有效性檢驗(yàn),即利用蒙特卡洛方法計(jì)算滬深300指數(shù)期貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR確實(shí)可行。
結(jié)合本文研究得出的結(jié)論,提出如下建議:
首先,滬深300指數(shù)期貨的投資者在實(shí)際投資中可以運(yùn)用VAR方法,出于不同目的的投資者應(yīng)該采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄓ?jì)算VAR(具體可參照本文結(jié)論),根據(jù)每日的VAR,科學(xué)設(shè)置止損點(diǎn)并嚴(yán)格執(zhí)行,合理運(yùn)用資金,理性投資。股指期貨投機(jī)可以采取類似金字塔的方式進(jìn)行買入或者賣出操作。即建倉后,在已有持倉已經(jīng)獲利時(shí)再增加持倉,而且每次持倉的增量應(yīng)逐次遞減。投資者進(jìn)行資金管理時(shí),可以采取諸如將單個(gè)市場中的最大損失限定在持有總資本的5%以下;所投入的保證金總額不應(yīng)超過總資本的20%—30%;某個(gè)合約的投資額控制在總持有資本的10%以下;同時(shí)應(yīng)采取持有不同月份合約的橫向投資策略。
其次,滬深300指數(shù)期貨的市場監(jiān)管者可以運(yùn)用VAR技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,可以通過將VAR與規(guī)定的保證金比例進(jìn)行對(duì)比,調(diào)整保證金比例。如果VAR大于按規(guī)定收取的保證金水平,則市場風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性較大,應(yīng)適當(dāng)提高保證金水平;如果VAR遠(yuǎn)小于按規(guī)定收取的水平,則可以適當(dāng)降低保證金比例,以提高投資者的投資積極性。靈活的保證金制度在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)還能提高投資者的投資積極性,從而加強(qiáng)市場流動(dòng)性,使得股指期貨的功能可以得到充分發(fā)揮,這對(duì)我國股指期貨市場的長久、健康發(fā)展具有重要意義。
參考文獻(xiàn):
[1] Philippe,JValue at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk [M]The McGraw-Hill Companies Inc,1997
[2] Kupiec,PTechniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models [J]Journal of Derivatives,1995,3(2):73-84
[3] Anderson,TG,Bollerslev,T,Diebold,F(xiàn)XThe Distribution of Exchange Rate Volatility [R]NBER Working Paper,19991-49
[4] Georges,D,Pierre ,D,Maria ,PIntraday Value at Risk (IVaR) Using Tick-by-Tick Data with Application to the Toronto Stock Exchange [J]Journal of Empirical Finance,2009,16(5):777-792
[5] 汪飛星,陳東峰,單國莉用改進(jìn)的蒙特卡洛(MC)方法計(jì)算VaR[J]山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2005,(5):11-14
[6] 楊彩林,張琴玲VaR模型在我國滬、深股市風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)證研究[J]統(tǒng)計(jì)與決策,2010,(18):133-136
[7] Cheng,WH,Hung,JCSkewness and Leptokurtosis in GARCH-Typed VaR Estimation of Petroleum and Metal Asset Returns[J]Journal of Empirical Finance,2011,18(1):160-173
[8] 張驊月Matlab與金融實(shí)驗(yàn)[M]北京:中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社,2008
三、研究結(jié)論與政策建議
本文主要研究滬深300指數(shù)期貨的投機(jī)風(fēng)險(xiǎn),得到如下結(jié)論:
滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月連續(xù)合約的日收益率序列不服從正態(tài)分布,表現(xiàn)出顯著的“尖峰厚尾”性質(zhì),序列為平穩(wěn)序列,不存在顯著的自相關(guān)性,并且該序列不存在顯著的ARCH效應(yīng)。鑒于此,利用該序列計(jì)算滬深300指數(shù)期貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR時(shí),結(jié)合考慮到該序列的這些性質(zhì)以及計(jì)算VAR不同方法的特點(diǎn),應(yīng)該采用蒙特卡洛方法計(jì)算價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR。并且實(shí)證結(jié)果表明該方法通過了模型的有效性檢驗(yàn),即利用蒙特卡洛方法計(jì)算滬深300指數(shù)期貨價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)日VAR確實(shí)可行。
結(jié)合本文研究得出的結(jié)論,提出如下建議:
首先,滬深300指數(shù)期貨的投資者在實(shí)際投資中可以運(yùn)用VAR方法,出于不同目的的投資者應(yīng)該采用適當(dāng)?shù)姆椒ㄓ?jì)算VAR(具體可參照本文結(jié)論),根據(jù)每日的VAR,科學(xué)設(shè)置止損點(diǎn)并嚴(yán)格執(zhí)行,合理運(yùn)用資金,理性投資。股指期貨投機(jī)可以采取類似金字塔的方式進(jìn)行買入或者賣出操作。即建倉后,在已有持倉已經(jīng)獲利時(shí)再增加持倉,而且每次持倉的增量應(yīng)逐次遞減。投資者進(jìn)行資金管理時(shí),可以采取諸如將單個(gè)市場中的最大損失限定在持有總資本的5%以下;所投入的保證金總額不應(yīng)超過總資本的20%—30%;某個(gè)合約的投資額控制在總持有資本的10%以下;同時(shí)應(yīng)采取持有不同月份合約的橫向投資策略。
其次,滬深300指數(shù)期貨的市場監(jiān)管者可以運(yùn)用VAR技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,可以通過將VAR與規(guī)定的保證金比例進(jìn)行對(duì)比,調(diào)整保證金比例。如果VAR大于按規(guī)定收取的保證金水平,則市場風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性較大,應(yīng)適當(dāng)提高保證金水平;如果VAR遠(yuǎn)小于按規(guī)定收取的水平,則可以適當(dāng)降低保證金比例,以提高投資者的投資積極性。靈活的保證金制度在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)還能提高投資者的投資積極性,從而加強(qiáng)市場流動(dòng)性,使得股指期貨的功能可以得到充分發(fā)揮,這對(duì)我國股指期貨市場的長久、健康發(fā)展具有重要意義。
參考文獻(xiàn):
[1] Philippe,JValue at Risk: The New Benchmark for Controlling Market Risk [M]The McGraw-Hill Companies Inc,1997
[2] Kupiec,PTechniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models [J]Journal of Derivatives,1995,3(2):73-84
[3] Anderson,TG,Bollerslev,T,Diebold,F(xiàn)XThe Distribution of Exchange Rate Volatility [R]NBER Working Paper,19991-49
[4] Georges,D,Pierre ,D,Maria ,PIntraday Value at Risk (IVaR) Using Tick-by-Tick Data with Application to the Toronto Stock Exchange [J]Journal of Empirical Finance,2009,16(5):777-792
[5] 汪飛星,陳東峰,單國莉用改進(jìn)的蒙特卡洛(MC)方法計(jì)算VaR[J]山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2005,(5):11-14
[6] 楊彩林,張琴玲VaR模型在我國滬、深股市風(fēng)險(xiǎn)度量中的實(shí)證研究[J]統(tǒng)計(jì)與決策,2010,(18):133-136
[7] Cheng,WH,Hung,JCSkewness and Leptokurtosis in GARCH-Typed VaR Estimation of Petroleum and Metal Asset Returns[J]Journal of Empirical Finance,2011,18(1):160-173
[8] 張驊月Matlab與金融實(shí)驗(yàn)[M]北京:中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社,2008