基于蒙特卡罗模拟的var对香港恒生指数期货的实证研究

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1、基于蒙特卡罗模拟的VaR对香港恒生指数期货的实证研究　　(1XX交通大学经济管理学院，XX100000；2中国建设银行内蒙古分行，内蒙古呼和浩特010000)　　摘要：文章采用克服了参数方法和历史模拟法的缺陷的蒙特卡罗模拟法(MonteCarloSimulation,简称MC)计算的VaR方法，对香港恒生指数期货进行实证研究，为国内即将开设的股指期货市场的风险控制提供借鉴思路与方法。　　关键词：股指期货；VaR模型；蒙特卡罗模拟　　中图分类号：F83091(2658)文献标识码：A文章编号：

2、1007—6921(XX)01—0013—03　　股指期货是一种兼具投资和避险功能的金融工具，能够为市场参与者提供冲击风险的途径,自1982年问世以来，由其能够有效规避系统性风险的特性，而得到快速发展。但是股指期货在交易过程中引入了做空机制、杠杆交易，使得其风险比股票现货市场要大得多。如何有效防范风险，尤其是市场风险，维持金融经济稳定已成为金融研究领域的重要课题。VaR方法是目前金融界测量市场风险最主要的工具，尤其是用以测量金融衍生工具的风险的主流方法，自1994年由J·P·Morgan提出后，被众多

3、金融机构广泛采用。　　1在险价值(VaR)及测量方法　　VaR(Valueatrisk)的字面意思是“处于风险中的价值”，也称“在险价值”，是指在正常市场波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。可表示为：　　Prob(ΔPΔt≤-VaR)=c　　其中，ΔP为证券组合在持有期Δt内的损失；VaR为置信水平c下处于风险中的价值，也可以说在概率c下，损失值是大于VaR的。VaR是一种利用统计思想对市场风险进行估值的方法，如何根据历史数据计算VaR，是风险分析与管理中的一个重要的基本问题。目前，很多

4、文献中已经提出许多计算VaR的方法，但关键在于如何由历史数据来拟合数据的真实分布，这些模型和方法总体上可分为两大类：参数模型和非参数模型。　　参数模型在假定金融资产收益率服从一定统计分布的前提下，利用已有的样本数据对分布中的有关参数进估计，从而得到相应的VaR值。最简单的是J·P·Morgan的RiskMetrics模型，其基本假设是收益率序列服从正态分布，利用已有样本数据正态分布中的均值、方差估值后就能够得到VaR。但正态分布假设并未考虑金融资产收益率分布的非正态性、厚尾性、波动率聚类性等，正如War

5、shawsky(1989)和Longin(1995)所指出的，在正态分布假设下计算的VaR值，通常会低估实际风险。以至于有些学者提出了τ分布、正态分布的混合，GARCH族模型等来描述金融资产收益率的分布，但存在参数估值误差对VaR值的影响问题。　　对于非参数模型，由于不需对金融资产收益率的分布做假定，也不用估计参数值。因而在某些情况下具有一定的优势。常用的非参数VaR模型有：历史模拟法和蒙特卡罗模拟法。历史模拟法只有在市场较为平稳的时期才可能取得较为精确的VaR预测值，尽管计算简单，但实际应用性不强。

6、　　蒙特卡罗模拟法(MonteCarloSimulation,简称MC)是一种随机模拟方法，它用根据市场数据估计的历史波动参数产生市场因子未来波动的大量可能路径(而历史模拟法只能根据市场因子的特定历史产生路径产生有限的未来波动情景)。与历史模拟法相比，它所需要的历史数据更少，而且计算精度和可靠性更高。另外，它是一种全值估计方法，无须假定市场因子服从正态分布，有效地解决了分析方法在处理非线性、非正态问题中遇到的困难，近年来，在国外的研究中已被广泛应用。但缺陷是计算复杂，因为多次重复可以提高衡量值的准确性，但

7、也就使计算量增大。由于计算机技术的广泛应用，能够有效解决计算问题，故文章将采用基于蒙特卡罗模拟的VaR方法对香港恒生指数期货进行分析。　　2香港恒生指数期货的VaR实证分析　　恒生指数期货(恒指期货，HSIFuture)是一种以恒生指数作为买卖基础的期货合约，参与者同意承担香港股票市场的价格起跌，涨落的幅度则以恒生指数作准。香港恒生指数成立于1969年11月24日，是香港蓝筹股股价的主要指针，该指数涉及香港各个行业，具有较强的代表性。　　2.1样本、参数的选定　　一般而言，对风险和收益的检验应选较

8、长历史时间内的数据，这样检验才具有可靠性，但考虑到受东南亚金融危机等因素影响，股市的波动性较大，如果选取时间过长，会破坏样本的一致性，故选取XX年1月3日~XX年12月30日恒生指数日收盘价数据作为分析样本数据，共计246个样本观测值。选取XX年1月3日~XX年12月29日的恒生指数日收盘价数据作为检验样本数据。　　置信度(1-a)和持有期(Δt)是VaR最重要的两个参数。置信度越高，实际中损失超过的可能性越小，这种额外损失