基于极值理论的商品期货var测试研究

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1、西南交通大学硕士学位论文基于极值理论的商品期货VaR测试研究姓名：张帮正申请学位级别：硕士专业：金融学指导教师：魏宇20110524西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着我国期货市场的不断发展，期货交易量迅速增大，据美国期货业协会(F队)2010年上半年统计显示，我国大连、上海和郑州三大商品期货交易所交易量占到了全球商品期货交易量的48．7％。在如此大量的交易之下，如何准确把握商品期货交易过程中的风险，就成为大家所关心的重要问题。基于此，本文运用了基于GARCH族模型与极值理论(EVT)相结合的方法

2、来估计商品期货的动态风险价值(V撤)，以便对商品期货的价格变动风险进行测度研究。本文对郑州棉花指数、沪铜指数和大连豆粕指数进行了实证分析，首先用GARCH模型对收益率序列进行过滤，把其中的相关性和异方差性经过处理，得到了条件方差序列和标准残差序列。本文重点探讨了基于极值理论对三种指数的建模分析，进一步在三种不同的条件分布假定下，运用G舢KH-N、GARCH．t和Q恹CH．EVT三种不同方法对各种期货指数进行了模型对比分析，得出各种分布模型下的分位数水平，进而估计出各种模型下的动态Ⅵ瓜。同时本文相互比较了Q

3、恹CH．EVT、GARCH．M．EVT、G瓜．EVT、G瓜．M．EVT四种模型对棉花指数的动态V承估计结果。最后本文对各种模型所估计的动态v￡R序列进行了后测检验(Backtesting)o与大多数国内已有的实证发现不同，本文实证结果显示，三种指数的条件分布具有细尾而非胖尾特征；GARCH-N、GARCH-t对于其动态V搬的估计未能通过后测检验，而基于极值分布的GARCH．EVT模型则获得了显著更优的V抿测度精度；GARCH．EVT、GARCH．M．EVT、G瓜．EVT、G瓜．M—EVT四种模型对棉花指数

4、所估计的动态V状检验结果表明，这四种模型全部都通过了后测检验，但它们之间并没有显著差异；同时，对三种期货指数的研究表明，极值理论对商品期货的动态V抿估计具有稳健性。关键宇：Ⅵ瓜；GARcH族模型；EVT；Backtesting西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractWjmnledeVelopment0fC11ina’sfbtllresmarket，me内tures’tradiIlgisexpandingf缸t．It’sshowedtllat，meproponionoft11etotal乜ad

5、ingi11ZhengzlloUShaIl曲aia11dDalialltomeVolumeofwh01eworldis48．7％accordingtotlleflrsthalfof2010statisticalresultSofFIA．Therefore，howtomeaSuretlleriskaccurately谗t11eprocessofcommodit)，futures缸adinghaSbecome觚iIIlpo九mtproblem．IIlthissit嗽ion，nlispaperusedtheme

6、thodw11ichcomb协edGARCHmodel诵n1extremevaluet11eoD，(EVT)t0meaSurethedyrlanlicriskValue(VaR)．TMspapermadeanempiricalallalysisofZhengzhouco位onmdex，Shan曲ai‘copperiIldexandDaliansoybeaniIldex．Firstly’Ifilteredthatlog撕衄icretu】mseriesbyGARCHmodelaIldprocessedmeir

7、con．elationaIldheteroskedastici劬andgotmeconditior谢VariancesaLswellasstalldardizedresidualsequence．ThispapermailllydiscussedtllemodelingWhjchwaLsusedtoaJlalyzet11ecottonindexbaSedonex仃emeValue廿leory．Furthemore，tllereweremreedi毹rentmetllodsofGARCH·N，GARCH．t

8、a11dGARCH—EVTwtlichwereusedtodomodelingcomraStanalysisforv撕ous矗l臼lresin缸eedi位rentconditionaldistributionaSs啪ptioIlS．Meanwllile，IdrewmepercentileleVelu11derV撕ousdistributionmodels粕destimateddynamicVaRi11戗1ep印er．Wh州sm