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1、天津科技大学外文资料翻译FOREIGNLITERATURETRANSLATION专业：金融工程姓名：黄亚刚指导教师：天津科技大学基于组合VaR的未来现金套利风险实证分析陈荣达a,b,c,*，李聪a，王维金a，王泽aa浙江财经大学金融学院，中国杭州，310018b浙江财经大学财富管理和定量投资协同创新中心，中国杭州，310018c浙江监管和政策研究中心，中国摘要本文通过用ETF组合替换现货指数来构建正向套利头寸，并且最新的数据估计期货无风险套利区间。使用改进的Delta-normal方法并用尾部相关性系数代替简单的线性相关系数来测量组合的VaR。VaR的分析结

2、果表明：未来现金套利的风险低于纯粹的期货市场或者现货市场投资。根据成分VaR和边缘VaR的分析，我们应当通过增加期货资产头寸和减少现货头寸来最小化组合VaR，这可以最小化一定收益的风险。1、简介股票指数期货合约在中国期货市场产生之初，由于不完善的交易系统，期货市场和现货市场存在巨大的价格波动，这将产生许多套利机会。然而，在这种情况下，大量投资者盲目的跟踪趋势必然导致巨大的潜在风险。这些行为将严重的削弱资本市场的稳定性、滋生泡沫以及扼杀股票指数期货的积极意义。因此，关注未来现金套利的风险是非常重要的，因为它可以帮助投资者进行理性投资、规避风险以及获得稳定收益。

3、未来现金套利的特殊风险无论是在国内市场还是国外市场都不能被充分测量。基于copula技术的在险价值模型是测量其它风险性资产市场风险的基本原理性方法。在Embrechts和Straumann将Copula引入金融风险分析后，许多学者做了大量更加广泛和具体的研究。Sornette在粒子物理学中用ϕq场理论解决了组合最优值问题。Sornette引入了理性泡沫模型的一般化形式，即风险资产的收益分布表现为幂率尾。Clemente和Romano运用极值理论和Copula研究意大利资本市场并运用模特卡罗模拟方法计算多种资产组合的在险价值。回溯测试结果显示运用用极值理论和C

4、opula的在险价值模型要比多元正态分布假设的传统方法要好。李等人通过审查银行业的风险整合机制和方法发现Copula方法直接用百分比来测量损失分布，非常适用于聚合金融风险。Rosenberg和Schuenmann用VaR和Copula对市场风险、信用风险、操作风险进行了完整的测试并发现：与其他模型相比，用Copula模型计算的在险价值非常接近于经验的在险价值。Fernandez认为一个最优的资产收益Copula函数是精确估计在险价值所必须的。魏等人提出了一个针对中国沪深300股指期货的Copula6天津科技大学多分型对冲模型，并发现这个模型在大体上要比Cop

5、ula-GARCH类型模型估计效果要好。有大量文章是研究中国市场上股票指数期货VaR和风险度量，但是专门针对股票指数期货的未来现金套利风险的研究还非常稀少。邓从定性上分析股票指数期货的未来现金套利风险，并发现未来现金套利风险主要由最佳保证金的风险、现货组合跟踪误差的风险以及清算价格和沪深300指数的偏差风险构成，最大的风险将是市场风险。尽管在国内有相对少量的文章是关于中国股票指数期货未来现金套利风险的测量，但有很多论文是用不同方法来测量风险性资产和组合的市场风险。张是第一个在中国市场背景下检测Copula在金融风险分析中的应用。魏和张提出了一个多元Copul

6、a-GARCH类型，这不仅能够计算出金融市场的非线性相关性，而且可以获得更加灵活的计算在险价值的多元分布。用这个模型和模特卡罗方法对上海股票市场的经验研究结果证明了这个模型的可行性和有效性。占和张建立了一个Copula-SV模型来分析金融组合风险。Copula-SV模型被证明在描述组合在险价值方面要比Copula-GARCH类型表现的要好，这是因为边缘分布在建立联合分布时发挥了重要作用。胡和龙从经验上将投资组合的在险价值分成边缘在险价值和成分在险价值。这为投资者的组合风险提供了更加完整的信息。本文运用Copula-SV-t模型测量上尾相关系数、下尾相关系数、

7、以及用波动的现货ETF的投资组合的收益率序列替代指数现货和期货头寸。此外，Delta-normal改进方法被用来测量和分解未来现金套利市场风险的在险价值，以至于做出合适的风险控制策略来规避风险和获得稳定的收益。2、未来现金套利头寸的建立2.1、即期组合的建立为了用深证100ETF、上证50ETF和上证180ETF建立即期组合，我们需要估计着三种ETF的权重。目的在于用这个组合跟踪沪深300指数收益率，只要它们的价值相等，组合的收益率应该等于指数的收益率。因此，沪深300指数和ETF组合的关系式被定义为：Rt=w1∗r1t+w2∗r2t+w3∗r3t+εt（1

8、）其中，Rt是沪深300指数的对数收益率，w1、w2