国债期货的市场风险测度研究

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1、!债期货的市场风险测度研究摘要：本文结合收益率序列的分布特征与自相关和异方差性质的统计特点，从选择了GARCH模型的动态参数法估计风险价值，并且从多头和空头两个角度对VaR模型的结果进行了后验分析，综合判断认为GED分布下的AR(1)-GAECH模型能更好地测度VaR。关键词：国债期货市场风险VaR引言国债期货作为在国际市场上历史悠久、运作成熟的基础类金融衍生产品之一，具有对〉中利率风险、价格发现、促进债券市场发展等功能。2013国债期货重启，到2014年12月已经有7只TF合约上市交易。目前关还没有文献用正式的交易数据对我国国债期货的风险做度量，而作为一个重要的

2、金融衍生工具，市场风险不容忽视，对国债期货市场的风险进行度量有利于市场的规范运行与投资者防范交易风险。一、研究方法风险损失VaR全称为valueatrisk,是由J.PMogran在20世纪90年代提出的风险计算方法，得到了金融机构的广泛应用。VaR含义是：某一金融资产组合价值面临正常的市场波动时，在既定置信度水平下，一定时期内的可能或潜在的最大损失，可用某一数字表示的风险价值。用公式表示为：其中AP是金融资产或资产组合在给定的持有期内的损失，VaR即为资产在置信水平a下的风险价值二、实证研究（一）数据选择和检验选择国债期货市场上当月的主力合约作为研究对象。数据频

3、率选择上，由于国债期货合收益率波动的幅度较窄（曰均0.5%以下），选用日数据来测度国债期货每日的风险价值，将2013年9月6日到2014年12月31日共324个交易日收llljj本文中国债期货收益率的表迗式为：，其中第t个交易日的收盘价格。1.描述性统计、平稳性检验与自相关性检验结果国债期货每日收益率均值-0.00197,接近于0,说明市场具自我恢复平衡的特征；偏度为负，表明了国债期货市场收益率具有非对称性；ADF检验值为-15.655,通过平稳性检验，说明通过历史信息来建立国债期货收益率模型具有可行性。另外，基于和在1%的水平上显著，说明收益率存在着一定程度的自

4、相关性。2.对收益率的残差平方和做arch效应检验，结果如下:存在明显自相关和偏相关的相关系数，残差序列中滞后第一阶相关系数明显高于之后滞后阶数，表明当期残差主要是受滞后的前几期的残差的影响，但Q统计量的值均为显著，说明残差序列都存在自相关和偏自相关，收益率序列存在ARCH效应。(二)VAR的计算1.VAR的计算参数法是常用的估计方法，由于国债期货收益率序列存在波动密集性质，即异方差现象，所以在此采用动态参数法，并用ARCH模型来解决以异方差的问题。由于金融时间序列的尖峰厚尾性，为了更准确地捕捉国债收益的厚尾性，计算VaR时应该考虑用于描述尾部特征的广义误差(GE

5、D)分布。在构建模型时，对多种GARCH族衍生模型以在normal分布t分布和GED分布下都作了回归，最终选用GED分布下AR(1)-GARCHC1,1),VaR计算结果为，在不同概率水平分别之下，以合约价值一百万为投资额每日VaR均值分别为5150.5(1%)、4314.7(2.5%)、3602.1(5%)。2.VaR模型的检验为了考察模型对风险测度的有效性，需要对VaR模型进行后分析，其思想为将计算的VaR结果与实际损失的相比较，找出实际损失超出VaR时的样本的个数，与样本总数相比就得到失败率，再将失败率与预先设定的VaR估计的显著性水平比较，越接近则说明该模

6、型对风险的测度效果越好。Kupiec(1995)提出LR(似然比率检验法)，给出了失败天数的非拒绝域：假设即一年255交易日中，T=255天，在概率水平分别为1%、2.5%和5%之下分别为N12会低估风险的价值，让金融机构蒙受超过预期的损失〉中击。由于国债期货既可以建立多头也可以建立空头头寸，所以从多、头两个角度，考察VaR对实际收益率损失覆盖效果：T=255、1%的概率水平下，失败天数为