中国期货市场交易风险管理制度研究

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1、中期协联合研究计划（第二期）资助项目——中国期货市场交易风险管理制度研究课题承担单位：大连理工大学管理学院课题负责人：迟国泰课题组主要成员：李洪江冯敬海杨德权刘轶芳余方平孙秀峰王玉刚杜娟经历10余年的发展，中国期货市场已成为世界期货市场的重要组成部分。完善现有交易风险管理制度体系，可以实现防范与监管交易风险、减低风险发生概率等功能，对期货市场的稳定和发展具有重要意义。本文对浮动保证金制度和独立结算制度进行了研究，并在此基础上，建立了VaR－GARCH单个期货合约市场风险评估模型。一、浮动式保证金制度的研究保证金制度是期货市场最重要的风险管理制度，保证金水平的合理制定关系到市场交易成本

2、和市场效率的高低，研究浮动式保证金制度的重要意义在于：有利于期货交易的稳定性和灵活性；有利于更好地控制投机规模的产生；有利于资金杠杆及套期保值等功能的发挥。（一）基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型与实证研究1．EWMA模型原理在对期货的预测中，人们通常采用指数移动平均方法（EWMA－exponentiallyweightedmovingaverages）。但这种方法存在着许多局限性。一是指数移动平均只在一步向前预测时才很有效。二是目前还没有最佳的理论方法来估计衰减因子λ。三是采用常数衰减因子不能有效反映期货合约价格的变化情况。为了避免采用等权重而导致的预测精度不高的问题，本文

3、采用由广义自回归条件异方差（GARCH）来修正EWMA方法，从而提高了对期货合约价格的预测精度。一是采用真实的交易数据，运用GARCH模型实证测定衰减因子的大小。二是对于不同品种、不同时间的期货合约，分别测定其衰减因子，从而使得衰减因子的值随着时间和交易种类而显著的变化，解决了以往使用常数衰减因子而不能及时反映情况变化的弊端。2．GARCH模型原理本研究引入GARCH（1，1）模型通过式（1）、（2）对合约的衰减因子进行实1证测定，具体模型如下：222σt=ω+αεt-1+βσt-1（ω>0,α，β≥0）（1）其中，α为回报系数；β为滞后系数。与GARCH（1，1）条件方差相对应的无

4、条件方差是2σ=ω/（1-α-β）（2）对GARCH模型回归时，数据的选择要考虑到一是数据的频数和时期的长度。二是数据的数目要合适，一般采用1至2年的日数据来保证模型估计的正确收敛。在本研究中所采用的数据是期货合约每日的价格变动量。3．期货价格预测模型原理简介通常在使用EWMA模型时会遇到以下问题，一是对于不同品种不同时间的合约预测不能加以区别对待、而采用一个统一的模型来解决不同的预测问题。二是预测时采用人为给定的衰减因子使得预测精度很不稳定。为解决这两个问题，本研究将GARCH模型与EWMA结合在一起，把GARCH模型估计出的滞后系数β设定为EWMA中的衰减因子，然后应用这一修正后

5、的EWMA模型进行期货合约价格波动幅度的预测。本研究将价格的波动幅度和价格的波动方差依次带入EWMA模型，从而得到期货合约价格变动量的预测值，详见公式（3）－（5）。设期货合约在t日的市场变动量为ût，并通过第t日以前n日合约结算价格变动量数据ΔFt-1，ΔFt-2，…，ΔFt-n来估计第t日期货合约价格波动量。其中Ft为第t日的期货合约价格。对第t日的期货合约价格变动量的预测值σˆ的计算见式（3）－（5）。tΔFk=│Fk-Fk-1│（3）ni−1∑λ×∆Ft−iuˆ=i=1（4）tni−1∑λni=ii−1()2∑λ×∆F−uˆt（5）t−ii=1σˆ=tn∑λi−1i=1通过式

6、（3）－（5）可用前n天的价格变动幅度来预测下一天的价格波动量。采用GARCH模型式(1)-(2)中的滞后系数β来计算或代替EWMA模型式(4)-(5)中的λ的主要依据如下：在式(1)的GARCH模型中，β值是用来反映下一日的波动22率σt与前一日的波动率σt-1的关联程度。而在式(5)的EWMA模型中，λ值也是22用来反映下一日的波动率σt与前一日的波动率σt-1的关联程度。二者具有相同的功能或相同的经济学含义，故采用GARCH模型式(1)中的滞后系数β来代替EWMA模型式(4)-(5)中的衰减因子λ。2将期货商品的真实合约价格数据通过GARCH模型来测定出的属于该商品的衰减因子λ

7、，并代入EWMA预测模型中。这样做的好处一是分别对不同商品求得其相应的衰减因子，使得预测值与期货市场的实际情况更加接近，二是实证测定的衰减因子替代了原有模型中人为设定的衰减因子，从而使得模型对合约价格波动的预测更为准确。期货合约价格的预测原理如图1所示：拟合分布函数后采用极将前n天的价格前一交易日大似然原理估计GAR-波动幅度带入E-的合约交易CH模型的各系数值WMA预测模型。价格预测下一交易日的合约将历史数将GARCH模预测下价格值据带入G-型中的滞后系