我国股指期货的市场风险度量金融双学位毕业论文

中国农业大学学士学位论文目录1目目目目录录录录中文摘要英文摘要目录1绪论41问题的提出412研究对象4121股指期货的特点与功能412股指期货风险的类型5123股指期货风险成因及特点613研究方法72风险价值的算法821历史模拟法82蒙特卡洛模拟法93风险研究模型建立1031VAR模型的建立1032VAR模型的计算1321历史模拟法132蒙特卡洛模拟法14我国股指期货风险的实证研究241指标选取和数据处理1342基于历史模拟法的VAR方法13421模型计算1342模型检验1543基于蒙特卡洛模拟法的VAR方法15431模型计算15432模型检验174方法分析和对比1845VAR的优缺点和应注意的问题205结论1【参考文献】2致谢3中国农业大学学士学位论文摘要2摘要股指期货是以某种股票价格指数为标的物的标准化的金融期货合约。尽管股指期货是一种风险管理工具，但投资者在对其进行投机和套利的过程中也会面临一定的风险。股指期货的风险主要来自于流动性风险和操作风险。由于股指期货具有来源广、放大性和连锁性较强的特点，股指期货的风险常常会引起整个金融市场的动荡。近年来，国内外关于股指期货风险预测、控制和规避等问题已成为学术界和实践工作者关注的热点。VAR方法是目前国内外常用的度量金融资产的方法，它把一种资产或资产组合的风险归纳用一个单一的指标来衡量，把风险管理中所涉及的主要方面组合价值潜在损失用具体的货币单位来表达。尽管VAR的含义直观易懂,但它的计算却颇为复杂。目前常用的各种VAR模型的本质区别在于其对未来资产组合价格分布特征的估算方法不同。目前常用的VAR模型的计算方法方法主要有参数法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法。本文用VAR方法来度量沪深30股指期货的风险，VAR模型分别通过历史数据模拟法、蒙特卡洛模拟法来计算。计算结果发现，历史数据模拟法和蒙特卡洛模拟法均能很好的测算沪深30股指期货的VAR值，对目前我国股指期货的投资和风险管理有一定的借鉴作用。【关键词】沪深30股指期货，VAR模型，历史数据模拟法，蒙特卡洛模拟法中国农业大学学士学位论文摘要3ABSTRACTSTOCKINDEXFUTRESBASEDONASTOCKPRICEINDEXISTHESUBJECTMATEROFTHESTANDARIZEDFINACIALFUTRESCONTRACTSALTHOUGHTESTOCKINDEXFUTRESISARISKMANGEMNTTOL,BUTINVESTORSINITSSPECULATIVEANDARBITRAGEWILFACERTAINRISKTHERISKOFSTOCKINDEXFUTRES,MAINLYFROMLIQUIDITYRISKANDOPERATIONALRISKSTOCKINDEXFUTRESHAVEAWIDESOURCEOFZOMANDASTRONGCHAIN,THERISKOFSTOCKINDEXFUTRES,OFTENCAUSEDBYTHETURMOILINFINACIALMRKETSASWHOLEINRECNTYEARS,THEDOMESTICANDFOREIGNSTOCKINDEXFUTRESRISKPREDICTION,CONTROLANDCIRUMVENTSUCHISUESHASBECOMETHEFOCUSOFATENTIONFACDEMICSANDPRACTIONERSTHEPAERINTEDSTOVERIFYTHEACTUALPERFORMANCEOFTHESTWOMETHODSISESTIMATEDRESULTOFSTOCKINDEXFUTRESMARKETWITHTEMTHODOFHISTORICALSIMULATIONVARMODELANDMONTECARLOSIMULATIONESTIMATESOFCHINASTOCKINDEXFUTRESMARKETRISK【KEYWORDS】CSI30INDEXFUTRES，VARMODEL，SIMULATIONOFHISTORICALDAT，MONTECARLOSIMULATION中国农业大学学士学位论文1绪论41绪论1问题的提出股指期货是以某种股票价格指数为标的物的标准化的金融期货合约。股指期货是20世纪80年代一项重要的金融创新，它实现了股票市场和商品期货的有机结合，更具有价格发现和规避证券市场系统性风险的作用。从1982年堪萨斯交易所推出第一份股指期货合约至今，股指期货经过近30年的发展和完善，目前已经成为全球交易最活跃的金融期货。我国商品期货发展已近20年，为投资者提供了套期保值的功能越来越重要。同样，随着我国金融行业的对外开放和股票市场的飞速发展，对金融避险工具的需求与日俱增。金融期货的发展是市场发展的内在需求，201年4月16日，股指期货上市仪式在上海举行，中国大陆首个股指期货合约沪深30股指期货正式上市交易。尽管股指期货是一种风险管理工具，但投资者在对其进行投机和套利的过程中其本身也可以成为风险源。股指期货的风险主要来自于操作风险和流动性风险。由于股指期货具有来源广、放大性和连锁性较强的特点，股指期货的风险常常会引起整个金融市场的动荡。近年来，国内外关于股指期货风险预测、控制和规避等问题已成为学术界和实践工作者关注的热点。目前，我国沪深30股指期货已经交易了将近三年的时间，利用什么信息、采用什么方法、怎样度量它的风险变得更加重要。12研究对象121股指期货的特点与功能股指期货是指以股票市场的股票价格指数为标的物的期货合约，是由交易双方订立的、约定在未来某一特定时间按约定好的价格进行股指交易的一种标准化合约,简言之股指期货交易指的是以股票指数为标的的期货交易。股指期货最早在美国诞生。20世纪70年代石油危机之后，美国经济陷入了滞涨的困境，经中国农业大学学士学位论文1绪论5济增长缓慢、物价飞涨，投资者迫切地需要一种规避股市风险、实现资产保值的金融工具。为了顺应这种市场发展的内在需求，1982年2月24日，美国萨斯州期货交易所推出了第一个股指期货合约价值线综合平均指数VALUELINEINDEX期货合约，从而标志了股指期货的产生。股指期货是一种能够有效规避风险、实现资产保值的金融工具，它具有以下几个特点1,以指数为标的。股指期货不同于其他期货品种，它的标的物是虚拟的股票指数。股指期货的报价就是指数的点数乘以一个固定的金额而得出。2,以现金结算。指数期货不用实物来交割，而是用现金结算。合约到期时，以股市收市指数作为结算的标准。只要交付或收取到期时期指与开仓时期指的现金差额，持仓者就完成了交收手续。3,较高的杠杆率。从事股指期货交易仅需支付合约价值一定百分比的保证金。因此，期货交易具有以小搏大的高杠杆特性。高杠杆可使获利倍增，同时也可能造成损失放大。4,较高的流动性。由于股指期货所具有的交易集中、流动性强、交易成本低廉、结算无风险的特点使它能够成为机构大户进行套期保值、资产配置、投机买卖等交易活动的有力工具，从而提高机构投资者交易的频率，这些特点使得指数期货市场的流动性明显高于现货股票市场。股指期货的功能主要有1,风险规避功能。股指期货的风险规避是通过套期保值来实现的，投资者可以通过在股票市场和股指期货市场反向操作达到规避风险的目的。投资者担心股票市场会下跌的投资者可通过卖出股指期货合约对冲股票市场整体下跌的系统性风险，有利于减轻集体性抛售对股票市场造成的影响。2,价格发现功能。公开、高效的期货市场中众多投资者的竞价，有利于形成更能反映股票真实价值的股票价格。股指期货交易的参与者众多，价格形成当中包含了来自各方的对价格预期的信息。股指期货具有交易成本低、杠杆倍数高、指令执行速度快等优点，投资者更倾向于在收到市场新信息后，优先在期市调整持仓，也使得股指期货价格对信息的反应更快。3,资产配置功能。股指期货交易由于采用保证金制度，交易成本很低，因此被机构投资者广泛用来作为资产配置的手段。由于受到很多限制，投资者不能将大部分自己用以购买股票，此时该机构投资者可以利用很少的资金买入股指期货，就可以获得股市上涨的平均收益，提高资金总体的配置效率。股指期货对于我国金融市场的作用还表现在保护散户的利益、促进股价合理波动、培育机构投资者、改善国企融资、完善现货市场。122股指期货风险的类型风险是未来结果的不确定性，它至少包含三方面的涵义风险是否发生、何时发生的不确定性风险是否可以测定的不确定性风险的大小及造成损失或收益的程度的不确定性。什么是股指期货的风险，有哪些类型的风险，这是股指期货风险度量和管理的前提。金融衍生工具的创新是出于防范金融风险的需要，但金融衍生工具在化解金融风险的同时本身也存在着风险。通常股指期货交易风险作如下分类市场风险。市场风险又称为价格风险，它通常指由于基础资产价格的变动所导致的金融期货价格或价值发生逆向变动而给交易带来的中国农业大学学士学位论文1绪论6风险。由于股指期货的杠杆效应，价格的变动幅度将会被放大，严重时甚至可以影响到整个市场。信用风险。信用风险是指交易对手不履行合约而造成的风险。在现代股指期货交易中，信用风险的概率尽管十分微小，但也应引起重视，如果交易所对风险控制不利，或在场外进行交易，交易者也将面临严重的信用风险。流动性风险。流动性风险包括两类风险，一种是市场流动性风险，另一类是资金流动性风险。市场流动性风险是指市场交易量不足或无法获得市场价格，导致投资者无法及时平仓的风险。资金流动性风险是指因市场投资者流动资金不足而导致合约到期时无法履行合约支付义务或无法按合约要求追加保证金的风险。操作风险。操作风险是指因信息系统或内控机制系统不完善所造成的风险，这种风险一般由人为因素所致。如电脑系统的故障、操作程序错误、系统失灵或内部控制失效等等。法律风险。法律风险是指交易合约及其内容与相关法律制度如税制、破产制度发生冲突致使合约无法正常履行或无法获取所期待的经济收益所致的风险。我国在201年4月16日推出股指期货，整个市场还不算成熟，还具有一些特有的风险股市交易主体不成熟导致的风险，上市公司信息披露不真实的风险，金融体制不完善导致的风险，政策的不确定性导致的风险。123股指期货风险成因及特点股指期货市场风险来自多方面。从期货交易起源与期货交易特征分析其风险成因主要有四个方面1价格波动在市场经济条件下，商品的价格受供求关系因素的影响而上下波动。股指期货市场特有的运行机制可能导致价格频繁乃至异常波动从而产生高风险。2杠杆效应期货交易实行保证金制度，交易者只需支付期货合约一定比例的保证即可进行交易，这种以小博大的高杠杆效应，放大了本来就存在的价格波动风险。价格的小幅波动，就可能使交易大户损大量保证金。3市场机制不健全股指期货市场在运作中由于管理法规和机制不健全等原因，可能产生动性风险、结算风险、交割风险等。股指期货所投资的是一种无形的东西，故其本身就带有一定的投机性。此外，股指期货合约也不能像股票那样长期持有，投资者更无法因此而分得股息和红利，其最终只是一种“零和”交易。股指期货风险的特征是风险的本质及其发生规律的表现，它具有的客观性、来源的复杂性、放大性、相关性、可测性、对称性等特点。正是因为股指期货的风险具有以上特点，所以想完全、系统、详尽地度量它的风险是很难做到的。所以本文只考虑股指期货市场最常见、最主要的风险市场风险。而股指期货市场风险又包括投机者对期货价格的预测失误风险和以及套期保值风险。套期保值风险是指当股票指数期货交易的标的物股票价格指数发生逆向变动，使套期保值的对冲交易发生变化或破裂所造成的风险，造成股票指数期货市场无法发挥的套期保值的正常功能。中国农业大学学士学位论文1绪论713研究方法金融市场风险度量的传统方法主要包括两大类一是灵敏度方法，二是波动性方法。其中，灵敏度方法是对风险的线性度量，主要利用市场因子的变化与证券组合价值变化的连动关系，通过观测到的市场因子的特定变化量，进而求出证券组合价值的变化量。由于不同的金融产品有不同的市场因子，进而对应不同的灵敏度，所以灵敏度方法无法测量包含不同市场因子、不同金融产品的资产组合的风险，同时也无法比较不同金融资产之间的风险程度。而波动性方法主要通过方差或标准差测算实际收益偏离期望收益的偏离程度进而达到度量风险的目的。随着金融市场的发展，风险度量的方法也不断更新和进步，先后经历过名义值法、波动性法、系数法等。现在被全球投资者和管理者普遍采用的是风险价值VAR方法。风险价值VAR风险管理工具起源于2O世纪70年代，是JPMORGAN公司的风险管理人员开发的风险测量方法，描述的是市场正常波动下资产组合的最大可能损失。由于VAR可以全面地衡量包括利率风险、汇率风险、股票和商品价格风险以及金融衍生品风险在内的各种市场风险，并能较好地弥补传统金融风险管理工具中敏感性和波动性分析精确度较低的缺陷，从而大大提高了风险管理系统的科学性。通过多年的改进和研究VAR风险管理模型已逐渐成为现代国际金融界风险测量与管理的主流方法。风险价值VALUEATRISK是在正常的市场环境下，给定一定的时间区间和置信水平，测度预期最大损失的方法。VAR方法把一种资产或资产组合的风险归纳用一个单一的指标来衡量，把风险管理中所涉及的主要方面组合价值潜在损失用具体的货币单位来表达。它的数学公式表示为PROBPVAR1C式中P证券组合在持有期内的损失。VAR置信水平C下处于损失的最大值。例如，定义C为95，T为一天，未来一天资产组合损失大于VAR值的可能性为5195上述风险价值的定义中，涉及到了两个参数持有期和置信水平。这两个参数在VAR的实践应用中实践者自行设定。在设定持有期时，往往要考虑资产的流动性，流动性越强，持有期越短。VAR方法要求大量历史数据，持有期越长，需要的历史数据越多。我国股指期货流动性较强，交易中采取每日无负债结算制度，上市交易共一年时间，综合考虑后，选定持有期为1天。置信水平选择是要考虑VAR的有效性。置信水平越高，实际损失超过VAR值的可能性越小，但是往往VAR过于保守。根据先前学者的研究实践，本文选取置信水平C为95。尽管VAR的含义直观易懂,但它的计算却颇为复杂。目前常用的各种VAR模型的本质区别在于其对未来资产组合价格或者收益率分布特征的估算方法不同。目前常用的VAR模型的计算方法主要有历史模拟法，蒙特卡洛模拟法。本文将通过这两种方法来计算VAR值，进而度量股指期货的风险。中国农业大学学士学位论文2风险价值的算法82风险价值的算法风险价值VAR方法把一种资产或资产组合的风险归纳用一个单一的指标来衡量，把风险管理中所涉及的主要方面组合价值潜在损失用具体的货币单位来表达。它的数学公式表示为式中，为投资组合的预期价值，置信水平1C下资产组合的最小价值。一般地,如果已知资产组合价值的概率密度，VAR值可以通过投资组合未来价值的概率分布求出,在给定置信水平1C下,可以通过求解下式得出特别地，如果已知资产组合的价值服从正态分布，VAR就可以通过金融工具或投资组合的标准差和取决于置信水平的乘数因子求出其中，式中是证券组合的期初价值；标准正态分布下置信度对应的分位数；为投资组合收益率的标准差；是资产的持有期。所以，求VAR的关键步骤就是获得未来资产组合价值或者收益率的分布特征。尽管VAR的含义直观易懂,但它的计算却颇为复杂。各种VAR模型的本质区别在于其对未来资产组合价格或者收益率分布特征的估算方法不同。目前VAR模型的计算方法有很多种，其中有一部分方法成立的前提是资产组合的价值或收益率服从正态分布，而这种前提在现实中往往不能成立，本文将要研究的沪深30股指期货的收益分布也不服从正太分布，所以本文不讨论这类方法，而主要讨论历史模拟法，蒙特卡洛模拟法，GARCH模型族。21历史模拟法历史模拟法是一个简单的、非理论的方法，有些金融商品不易取得完整的历史交易资料，此时可以借由搜集此金融商品之风险因子计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频率分布,通过找到历史资料求出其报酬率，然后搭配目前持有资产的投资组合部位，则可以重新建构资产价值的历史损益分配，然后对资料期间之每一交易日重复分析步骤，如果历史变化重复时，则可以重新建构资产组合未来报酬的损益分配。历史模拟法不必假设风险因子的报酬率必须符合常态分配。为该资产在时间T的价格,假设现在时间为T0，资产价格为，以历史模拟法来估算未来一天的风险植的程序1、选取过去N1天资产的价格作为模拟资料；例如首先找出过去一段时间（假设是501天）的股票收盘价。2、根据历史价格得到资产的历史收益率，例如根据收益率的定义,得到收益率序列。3、将步骤中国农业大学学士学位论文2风险价值的算法92的报酬率由小到大依序排列，并依照不同的置信水平找出相对应分位数的临界报酬率，即最小收益率。4、将目前的资产价格乘以临界报酬率，得到的金额就是使用历史模拟法所估计得到的风险值。2蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛MONTECARLO模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。这个术语是二战时期美国物理学家METROPLIS执行曼哈顿计划的过程中提出来的。蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。应用此方法求解工程技术问题可以分为两类确定性问题和随机性问题。解题步骤如下1根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征（如概率、均值和方差等），所构造的模型在主要特征参量方面要与实际问题或系统相一致。2根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数，方可进行随机模拟试验。3根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行抽样（包括直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等）。4按照所建立的模型进行仿真试验、计算，求出问题的随机解。5统计分析模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。在可靠性分析和设计中，用蒙特卡洛模拟法可以确定复杂随机变量的概率分布和数字特征，可以通过随机模拟估算系统和零件的可靠度，也可以模拟随机过程、寻求系统最优参数等。中国农业大学学士学位论文3风险研究模型建立103风险研究模型建立我国商品期货发展已近20年，在为投资者提供了套期保值的功能越来越重要。同样，随着我国金融行业的对外开放和股票市场的飞速发展，对金融避险工具的需求与日俱增，即金融期货的发展是市场发展的内在需求。201年4月16日，股指期货上市仪式在上海举行，中国大陆首个股指期货合约沪深30股指期货正式上市交易。我国沪深30股指期货交易至今已有一年多时间，本章考虑沪深30股指期货在持有期为1天，置信度为95条件下的风险价值。31VAR模型的建立本文需要计算沪深30股指期货在持有期为一天，置信度为95条件下的风险价值。资产价值为沪深30股指期货的收盘价，收益率采用对数收益率。根据JORION（196），VAR可定义为式中，为沪深30股指期货的期末价值，为沪深30股指期货的预期价值，为置信度为95条件下的最低期末价值。又设式中，为资产持有期的初始价格，为资产持有期的收益率。式中，为股指期货在置信水平下的最小收益率。根据数学期望的基本性质，将、带入中可得上述式就是沪深30股指期货的VAR，根据公式，如果可以计算出和，即可求出沪深30股指期货的VAR值。中国农业大学学士学位论文3风险研究模型建立132VAR模型的计算为了计算和本文主要采取历史模拟法、蒙特卡洛模拟法。321历史模拟法计算期望收益率其中，N为样本容量，为资产的对数收益率，即。确定最小收益率将收益率序列从小到大排序，按照，寻找到第N个收益率，即为置信度C下的最低收益率将代入到公式中，即可得到基于历史模拟法求得的VAR值。322蒙特卡洛模拟法将资产的价值变化设为几何布朗运动，其离散形式据此可得其中，是资产持有期T的初始收盘价，是持有期末收盘价，是持有期T内的价格变化，是股指期货日收益率序列的均值，是收益率的标准差，根据历史数据求得。是随机变量，服从标准正态分布。将一天的持有期分为20段，即I1,2,20。第I个时间段股指期货的价格表示为。中国农业大学学士学位论文3风险研究模型建立12最后一个时间段的收盘价就是持有期末的收盘价，即。则每个时间段股指期货收益率的均值和标准差分别为，。生成符合标准正态分布的随机数。将，代入公式中可得以此类推，最终得到一个可能的持有期末收盘价大量重复生成随机数，代入公式，得到大量可能的期末收盘价。算出收盘价的期望，用历史模拟法找出95置信度下最小收盘价。将和代入公式，可以得到基于蒙特卡洛模拟法求得的VAR值。中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究134我国股指期货风险的实证研究41指标选取和数据处理本文从中国金融期货交易所网站WCFEXCOMCN/获取沪深30股指期货从201416至201531每个交易日的收盘价,样本容量为271。将数据分为两组第一组为分析样本数据，包括201416至20131的23个收盘价，构成沪深30股指期货的资产价值序列；并计算该收盘价的对数收益率，即，得到沪深30股指期货收益率序列。第二组为检验样本数据，包括20141至201531日39个收盘价，计算每日损失值，即，构成真实损失序列，用以检验模型的有效性。42基于历史模拟法的VAR方法421模型计算用第一组数据沪深30股指期货收益率序列计算201年4月1日置信度为95的VAR值。初始价值为201年3月31日股指期货的收盘价，即。收益率的期望为。中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究14图41选取的样本的直方图将第一组数据每日股指期收益率231个按从小到大顺序排列，并找出第N个值其中，N为收益率序列的样本容量，95为置信度，收益率散点之间以直线相连，则这第N个值就是在95的置信度下，201年4月1日的股指期货收益率的最低值。将上述各值代入公式,得到201年4月1日股指期货的VAR值为1018。将201年4月1日股指期货实际收益率加入沪深30股指期货收益率序列，重复上述步骤，求出95置信度下201年4月2日的股指期货VAR。依此类推，不断将对应数据加入，直到求出201531之前每天的VAR，共计39个。求得的结果如下表表41使用历史模拟法所得的VAR值统计表日期VAR日期VAR20141101820158903697617201471024201598792830110420141104201587152321262720141310432015393043816692014151026420157951882183201419102020159952920320416201419520153937220245652014597920155902657265320147909201579412283830356201499216201519085448中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究15422模型检验将求得VAR值和第二组数据求得的实际的股指涨跌幅进行比较，找出实际损失率大于预测的值的天数，即失败天数，并求出失败率。图42历史模拟法所得VAR值与实际情况的比较折线图通过实证，可以得到20141至201531每日股指期货VAR值，共40个。将这些值与实际的涨跌幅比较发现，有2个值超出预测的VAR值，则失败率5，等于L95，可以接受。43基于蒙特卡洛模拟法的VAR方法同历史模拟法一样，选取沪深30股指期货从201416至201531每个交易日的收盘价,样本容量为271。将数据分为两组，201416至20131的23个收盘价为第一组，分析样本数据；20141至201531日40个收盘价为第二组，检验样本数据。依然通过收盘价计算收益率431模型计算对分析样本数据沪深30股指期货进行描述性统计得到图43中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究16051015202530354006040200204SERISRETURNAMPLE4/19/2013/1/201OBSRVATIONS3MEAN0016DI2MAXIMU03971INI659STDDEV0174KEWNS4016KURTOI3934JARQUEBERA145782PROBAILTY00690图43沪深30股指期货的描述性统计由上图可以得到，沪深30股指期货日收益率序列的均值，标准差为将每个交易日划分为20个时间段，则每个时间段的均值和方差分别为计算201年4月1日置信度为95的VAR值。初始价值为201年3月31日股指期货的收盘价，即。用EXCEL随机生成20个随机数使得。将，带入到公式中，模拟出一个沪深30股指期货价格变化的可能路径。即以此类推，最终得到一个201年4月1日可能的持有期末收盘价这里，就是沪深指数收盘价变化的一个可能的路径，就是一个可能的收盘价。重新生成随机数，并将，代入模型重复了178遍，得到178个可能的收盘价，求得期望。按照历史数据模拟法找到置信度95下的最小可能收盘价，计算当日风险价值9136将201年4月1日的收盘价，加入到沪深30股指期货价值的时间序列里，并作为下一日股指期货的初始价值，根据上述过程，计算201年4月2日得VAR。以此类推，不断模拟收盘价变化路径，计算20141至201531的全部风险价值VAR,共计39个。上述过程可以通过中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究17MATLAB建模或者EVIEWS建模完成，最终得到下图表42蒙特卡洛模拟法所得的VAR值统计表日期VAR日期VAR2014191362015852864876914201478960201595028728109167201411012015822941294072014133220153891495816926201415690201578458101818907620141997432015983912016520917320141942820153092542483462014593201556265226891620147944201577328633086920149902201512354438432模型检验将求得VAR值和第二组数据求得的实际的股指涨跌幅进行比较，找出实际损失率大于预测的从以值的天数，即失败天数，并求出失败率。图44蒙特卡洛模拟法所得VAR值与实际情况的比较折线图通过实证，可以得到20141至201531每日股指期货VAR值，共39个。将这些值与实中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究18际的涨跌幅比较发现，有2个值超出预测的VAR值，则失败率5，等于L95，可以接受。44方法分析和对比图45历史模拟法和蒙特卡洛模拟法与真实值比较图将基于历史模拟法和蒙特卡洛模拟法集计算得到的VAR值进行比较，发现两种方法计算得到的VAR值走势基本相似、差值很小，互相验证了VAR值计算的正确性。历史模拟法对数据的需求导致一个两难境地如果历史样本数据太少，将导致R估计的波动性和不精确性，而较长的历史样本数据尽管可以使R估计的稳定性增加，但可能会违反独立同分布假设。历史模拟法对所选用的历史样本期间比较敏感，为数不多的几个极端值就决定了收益率R的值，在不同的样本期限中，这些极端值可能变化较大，因而R放热变化也较大。通过比较可以发现，基于历史书籍模拟法的VAR值波动较小，在绝大多数情况下较为保守。于此同时，由以上研究可见,基于蒙特卡罗模拟的VAR对对价格波动敏感,有较好的拟合性,能够很好地预测风险。这一研究对于国内即将开展的股指期货市场,具有一定的借鉴意义。但如何继续提高蒙特卡罗模拟的VAR,对股指期货市场风险的测量的精确度,从而有效度量股指期货市场的市场风险,将会作为后续研究工作而进行下去。将二者的优缺点进行比较得到下表中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究19表43历史模拟法和蒙特卡洛模拟法的优缺点汇总表历史模拟法优点缺点不需要对风险因子的分布进行假定完全依赖于特定的历史数据。这意味着数据极端市场情形将被忽略将会产生很大的影响不需要估计波动性和相关性，它们己经含在每日市场因子数据之中历史数据不够长可能会使VAR的计算产生偏差可以允许计算VAR方法的置信区间对价格变化不敏感可以处理厚尾性问题资产组合成分复杂，则计算繁琐蒙特卡洛模拟法优点缺点适用于各种分布情况不能模拟意外情况可以允许计算VAR方法的置信区间计算方法过于复杂，只能依赖于计算机对价格变动较为敏感在本文中，虽然两种方法失败率相同，但是在对价格变化的敏感性、对收益序列的拟合性还有VAR计算的精确性方面，蒙特卡洛模拟法要优于历史模拟法。在以后的实证研究中，还可以将历史模拟法进行改进，如将时间序列分为稳定期和不稳定期分别运算，可以减少剧烈波动的极端情况对较少波动期的影响，提高历史模拟法的测算精确度。中国农业大学学士学位论文4我国股指期货风险的实证研究2045VAR的优缺点和应注意的问题我们在运用VAR时。必须先认识到VAR本身存在的优缺点。L、VAR的优点1VAR将各种金融工具、资产组合以及市场风险具体化为一个可以与其他经营指标对比的数字。使得投资者可以直观地通过判断持有各种金融产品所面临的风险状况。2VAR的有效性比较稳定，它不会随着金融工具的价值变化而受到影响。2、VAR的自身缺点1VAR只能用于可交易的资产或负债；2VAR只能度量市场风险。不能度量信用风险；3VAR未考虑流动性风险；4VAR只能度量一般性非正常事件的风险；3、VAR在我国运用的局限性我国期货市场由于历史问题存在着一些不足。所以在利用VAR作为衡量期货市场风险的工具时就不可避免地存在着一些问题。1历史数据我国大部分期货品种受国际盘面影响较大。经常出现隔夜大幅跳空等现象，这可能放大或者缩小了风险，导致VAR值偏大或偏小。2市场因子的选择例如，无风险利率的选择问题。由于我国目前尚未实现利率的市场化，市场利率尚不能完全反映资金的真实价格，通常我们将