股指期货市场长短期交易者的风险价值研究

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1、浙江工商大学对股指期货市场长短期交易者的风险价值研究摘要我国期货市场近几年发展迅速，且在2010年4月16日正式推出股指期货，为了使股指期货发展完善，其风险价值研究显得极为重要。VaR方法是目前国际上衡量风险的重要标准，通过建立一个能估计和预测波动率的模型研究风险价值。期货市场有着与股票市场显著不同的T+O日交易特征，因此，我们要研究长短期交易者的市场风险价值。对于短期交易者，如采用日收益数据并通过GARCH模型估计和预测，必然会损失其日内交易信息。本文尝试将股指期货市场的交易者分为长期和短期交易者，为了更精确的研究长短期交易者的

2、风险价值，选取日收益数据和日内数据为研究样本，分别采用SV模型和FIGARCH模型对其波动性进行估计，并将估计得到的波动率运用到VaR的预测中，将两类模型的VaR预测能力进行比较。研究VaR时，选取了三个置信水平95％、97％禾1J99％即显著性水平为5％、3％、1％，且采用了SV_N、SV-t、SV-GED模型和FIGARCH-N、FIGARCH—t、FIGARCH-GED模型对日收益数据和日内数据估计得到的波动率进行研究。对短期交易者而言，SV模型的三种不同分布在所有显著性水平下均通过LR检验，FIGARCH—N模型在显著性水

3、平为l％时未通过LR检验，而显著性水平为3％和5％时都通过了I浙江工商大学LR检验；FIGARCH—t在显著性水平为5％和3％时未通过LR检验，而1％时通过了LR检验；FIGARCH—GED在三种不同的显著性水平下的LR检验都通过了。对长期交易者而言，SV模型的正态分布和GED分布在所有显著性水平下均未通过检验，FIGARCH模型正态分布在显著性水平为5％时通过了LR检验，而显著性水平为3％和1％时未通过LR检验；t分布在显著性水平为5％、3％和l％时均通过LR检验；GED分布在显著性水平为5％时通过了LR检验，而显著性水平为3％

4、和1％时未通过LR检验。因此从VaR的似然比和失败率等回测检验结果显示：对于长期交易者而言，基于FIGARCH模型的VaR预测能力强于SV模型；对于短期交易者而言，基于SV模型的VaR预测能力强于FIGARCH模型。关键词：股指期货；高频数据；VaR；FIGARCH模型；SV模型浙江工商大学I帆V帆2吣0叭7Ⅲ叭0m2㈣7肌7盟VaROFLONGANDSHORTTERMTRADERSONTHESTOCKINDEXFUTURESMARKETABSTRACTThefuturesmarketofChinahasdevelopedrapi

5、dlyinrecentyears，andinApril16，2010formalintroductionofstockindexfutures．Researchingitsvalueatriskisextremelyimportanttodevelopbetter．VaRistheinternationalstandardmeasureofrisk，throughthecreationofamodelwhichcanestimateandpredictvolatility．Futuresmarkethasthedifferentc

6、haracteristicsofT+0tradingdaywithstockmarket，SOweneedtoresearchlongandshorttermtradersVaR．Forshorttermtraders，usingthedailyretumdataandGARCHmodeltoestimateandpredictwhichwillinevitablyloseitsintra—daytradinginformation．Thisarticleattemptstodividthetradersofstockindexf

7、uturesmarketintolongtermandshorttermtraders，inordertostudymorepreciselytheirVaR，selectedthedailyreturndataandintra—daydataassample，usedFIGARCHandSVmodeltoestimatethevolatilityandIIIsignificance5％throughtheLRtestnot1％and3％．TheVaRlikehoodratiotestandfailuretestofreturns

8、howthat：forthelongtermtraders，theVaRbasedFIGARCHmodelpredictivepowerisstrongerthanSVmodel；forshorttermtraders，theVaRbasedonS