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《股指期货市场风险VaR度量实证研究【毕业论文】》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、--毕业论文（2010届）浙江万里学院商学院××××××××××××股指期货市场风险VaR度量实证研究I摘要自2010年4月，我国推出股指期货以来，至今已有一年多的时间。股指期货在完善资本市场的功能，增加股票市场流动性，规避股市系统风险，保护广大投资者的利益等方面，股指期货发挥了重大作用。但由于我国市场不够完善，以及股指期货本身的高杠杆性，我国股指期货市场还面临较大的风险。因此,评估目前我国股指期货的市场风险，加强风险管理，对我国股指期货的稳定运行具有重要的现实意义。基于以上考虑，本文运用一种金融风险测量
2、和控制的常用模型——VaR模型对我国股指期货市场风险进行分析。主要选取了方差协方差法，历史模拟法和GARCH法，采集了股指期货合约IF1006，IF1009，IF1012的交易日的数据，对其进行实证分析。本文结果显示我国股指期货市场的收益率基本服从标准的正态分布，但存在一定的尖峰厚尾的特点；此外历史模拟法，方差协方差法，GARCH法计算的VaR值均可以很好的拟合我国股指期货交易数据。其中历史模拟法的拟合程度最佳。充分说明使用VaR方法度量我国股指期货市场风险，完善风险度量制度具有可行性。关键词：股指期货；
3、VaR模型；风险度量IIAbstractSinceApril2010,ithasbeenayearthatChinalaunchedthestockindexfutures.Inordertoimprovecapitalmarket,increasethestockmarketliquidity,changemarketoperatingmechanism,diversifytheunilateralinvestmentmode,avoidstockmarketsystemrisk,protectthei
4、nterestsoftheinvestors,etc.,stockindexfuturesplayedasignificantrole.Asthestock-exponentialfuturesarehighlyleveraged,theworkofriskmeasurementisparticularlyimportant.VaR，asafinancialriskmeasurementandcontrolmodel,itiseasiertooperate,applicationscope.Thispap
5、ermainlyusesVaRmodeltomeasuretheriskofstock-indexfuturesmarket.Indatasource,thispaperchosestockindexfuturescontractIF1006,IF1009,andIF1012forEmpiricalresearch.Basedontheaboveconsideration,thispaperusesakindoffinancialriskmeasurementandcontrolofthecommonmo
6、delofourcountry——VaRmodelstock-indexfuturesmarketriskanalysis.Mainusesthevariancecovariancemethod,historysimulationmethodandGARCHmethod,collected3stockindexfuturescontract,IF1006IF1009IF1012tradingdaysofdatafortheempiricalanalysis.Ourresultsshowthatoursto
7、ckindexfuturesmarketyieldsofbasicobeystandardnormaldistribution,buttherearecertainrushthicktailcharacteristic;Besideshistorysimulationmethod,thevariancecovariancemethod,theGARCHmethodforcalculatingtheVaRallcanverygoodvalueourstockindexfuturestradingfittin
8、gdata.Thefittingofhistorysimulationmethodisthebest.ThisindicatedthatitisfeasibleinChinatouseVaRmethodstomeasureindexfuturesmarketrisk,andtoimproveriskmetricsystem.Keywords:Stockindexfutures;VaRModel;RiskMeasurementI
