原创《大宗商品期货市场的风险测度》：本论文为免费优秀的关于大宗商品论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
在中国成为全球裁造中心以后,大宗商品的期货交易就发挥着重要的作用.本文以上海商品期货市场为研究对象,选择白银期货,采用GARCH-VaR,以及压力测试,测度市场风险承受能力.研究结果,在样本期间,白银的波动在市场规定的范围内,不会影响到期货市场的稳定运行.
商品期货 风险测度 VaR 压力测试
随着中国经济的发展,中国已经成为全球制造中心,中国大宗商品的贸易量与日俱增,中国期货市场在全球期货市场的地位快速提升.期货市场、与其它金融市场（如股票市场、外汇市场）一样,面临着巨大的市场风险.研究期货交易所的动态风险传导效应,关键在于能够准确有效地测度期货市场风险.基于此,这里将探索对中国大宗商品期货市场风险测度.当前,金融风险测度大多利用J.P.Morgan的VaR（ Value atRisk）方法对风险进行估算.
VaR模型概述
VaR方法以概率和数理统计为测量基础,结合实际市场因子对市场风险进行总体性测量的方法.VaR是相对完整、系统的风险测量方法,具有高度前瞻性.
VaR方法产生源于上世纪90年代的重大金融灾难.1993年,G30集团在研究衍生品种的基础上发表了《衍生产品的实践和规则》的报告,提出了度量市场风险的VaR模型.根据Jorion（ 1996）对VaR的标准定义为：给定一定置信区间的一个持有期内的资产最坏预期损失.用数学表达式表示为：
VaR等于E（ω）-ω*（1）
（1）式中E（∞）为资产的预期价值；ω为资产组合的期末价值；ω*为置信水平α下投资组合的最低期末价值.如果资产的期初价值是∞.,且持有期内资产的收益率是r,r*为置信水平α下的最低收益率,那么VaR还可以表示为：
VaR等于ω0[E（r）-r*]（2）
根据（2）式,如果能求出置信水平α下的r*,即可以求出该资产组合的VaR值.所以,VAR计算的关键是如何计算持有期内的E （r）和r*.
简单的情况下,我们假设资产的持有期收益率服从正态分布：r～N（μ,σ）.利用正态分布的置信度与分位数的相对硬性,计算得到组合的VAR值等于组合收益率的标准差与相应置信度下分位数的乘积：
VaR等于ω0[μ-（μ一Zασ）]等于ω0Zασ盯（3）
持有期为t的VAR值为：
VaR等于ω0Zασ√t （4）
可见,只要知道持有期内收益率的波动率,在正态分布的假设下就可以很方便地计算出 VaR.由于正态分布VaR计算相对简单,而且可以用量化的货币把资产的风险表示出来,从而方便一般的投资者进行风险控制,一经推出便深受社会欢迎.但是,正态分布VaR只适合粗略的对资产风险进行管理.
GARCH模型
在现实中,期货的收益率往往不是服从正态分布的,而是有着“尖峰厚尾”的特点.期货的收益率是一类条件分布且具有尖峰厚尾特征的异方差序列,这些特征的存在使得很难使用正态分布的随机游走模型进行描述.因此引入ARCH模型的VaR方法能更好拟合此类金融数据的特征.在实际应用中,为了达到更好的拟合效果,常常需要更大的误差项的滞后阶数,这不仅会增加待估参数的个数,而且会降低参数估计的效率.针对这个问题引入了GARCH模型,相对于ARCH（ p）模型,GARCH（p,q）模型的优点在于模型中增加了q个自回归项,可用低阶的GARCH模型代表高阶的ARCH模型,从而解决了ARCH模型的固有缺点,使待估参数数量大为减少的同时提高了准确性.
数据选取与统计检验
根据中国期货市场交易的活跃程度及交易时间的长短,本文选取2013年来自上海期货交易所的白银主力期货合约结算价.所谓的最活跃合约就是主力合约,业内人士通常对主力合约的判断来源于两个指标,即持仓量和交易量,并且以持仓量为先,就是对于可以交易的该品种的所有合约,以持仓量、同时结合交易量来判断主力月份合约.从统计角度看,序列的一些性质,如非平稳性,使模型计算更为困难,相比而言,变动序列和回报序列具有更好的统计性质.
（1）收益率计算,一般根据当时市场、面值、息票利率以及距离到期日时间计算,本文在Excel中利用公式计算基于日数据的日收益率
R（t） 等于lnPtlnPt-1 （5）
其中rt為第t日的日收益率；Pt为第t日的收盘价.
收益率的时序图如图1所示：
（2）数据的正态性检验.日收益率时间序列的分布状况对VaR的计算十分重要,而时间序列的分布特征在很大程度上决定了模型的选取.在VaR方法中通常假定金融资产的收益率服从正态分布,因此检验收益率的正态性是十分必要的,也是评价VaR模型有效性的重要方法之一.
1.首先用软件画出了收益率的分布直方图,如图2,可以看出,收益率有类似于正态分布的特点,下面再进一步进行检验.
2.正态分布的检验方法有很多,其中最简单的检验方法是偏度和峰度检验.正态分布的偏度等于0,峰度等于3.所有对称分布的偏度都为0,偏度不等于0的分布曲线是偏斜的,厚尾分布的峰度大于3.
通过计算得到收益率的峰度7.03,偏度分别为0.86,如图2,说明白银期货的收益率具有右偏和尖峰的性质,不符合正态性.
3.用matlab做J-Btest检验,结果如下：
测试结果,在0.05显著性水平下,白银的h等于l,则可以否定白银服从正态分布.p为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设.
（3）数据的平稳性检验
用单位根方法检验时间序列的平稳性.经过检验,白银期货日收益率时间序列的ADF检验,结果如下： 从上述检验采用Eviews软件.从表2可知,白银时间序列的水平单位根检验,稳定
大宗商品论文参考资料：
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