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ISSN: 2333-9721
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典型事实约束下的上海燃油期货市场动态VaR测度研究

, PP. 24-31

Keywords: 燃油期货,动态风险测度,典型事实,后验分析

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Abstract:

?期货交易的高杠杆率意味着期货市场的高风险特征,而能源市场因其特殊的战略意义一直以来备受关注,因而对能源期货市场的风险测度对投资者和监管者都极其重要。本文对上海燃油期货构建了四个反映不同交割期限的连续价格序列,基于不同的金融市场典型事实分别运用GARCH、GJR、FIGARCH三个模型对波动率建模,并假设条件收益分别服从正态、学生t、有偏学生t(skst)分布进行动态风险价值(VaR)测度,然后运用严格的似然比(LR)检验和动态分位数回归(DQR)检验对风险测度的可靠性进行后验分析(Backtesting),尝试从中提取出在风险管理中最有应用价值的典型事实。研究发现:(1)基于skst分布的波动模型的动态风险测度准确性明显优于其他分布下的相同模型;(2)基于杠杆效应的GJR模型和基于长记忆性的FIGARCH模型并没有表现出比普通GARCH模型更高的精度;(3)远期合约的市场平均收益更高,风险测度比近期合约更准确。

References

[1]  Morgan J P. Risk M-technical document [M]. 4th ed. New York: J P Morgan, 1996.
[2]  McNeil A J, Frey R. Estimation of tail-related risk measures for heteroscedastic financial time series: an extreme value approach [J]. Journal of Empirical Finance, 2000, 7(3-4): 271-300.
[3]  Laurent S. Asymmetry and fat-tails in financial time series [M]. Maastricht University, 2002.
[4]  魏宇. 股票市场的极值风险测度及后验分析研究[J]. 管理科学学报, 2008, 11(1): 78-88.
[5]  陈磊, 曾勇, 杜化宇. 石油期货收益率的分位数建模及其影响因素分析[J]. 中国管理科学, 2012, 20(3): 35-40. 浏览
[6]  刘庆富, 华仁海. 重大风险事件对中国商品期货市场的冲击效应——基于学生分布的随机波动模型[J]. 数量经济技术经济研究, 2012, (5): 89-103.
[7]  肖智, 傅肖肖, 钟波. 基于EVT-POT-FIGARCH的动态VaR风险测度[J]. 南开管理评论, 2008, 11(4): 100-104.
[8]  Christoffersen P F. Elements of financial risk management [M]. San Diego: Academic Press, 2003.
[9]  Engle R F, Manganelli S. CAViaR: conditional autoregressive value at risk by regression quantiles [J]. Journal of Business & Economic Statistics, 2004, 22(4): 367-381.
[10]  Cont R. Empirical properties of asset returns: stylized facts and statistical issues [J]. Quantitative Finance, 2001, 1(2): 223-236.
[11]  Sadorsky P. Stochastic volatility forecasting and risk management [J]. Applied Financial Economics, 2005, 15(2): 121-135.
[12]  Fernandez V. Risk management under extreme events [J]. International Review of Financial Analysis, 2005, 14(2): 113-148.
[13]  Li Xiaoming, Rose L C. The tail risk of emerging stock markets [J]. Emerging Markets Review, 2009, 10(4): 242-256.
[14]  Baillie R T, Bollerslev T, Mikkelsen H O. Fractionally integrated generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [J]. Journal of Econometrics, 1996, 74(1): 3-30.
[15]  Lothian J R. Some new stylized facts of floating exchange rates [J]. Journal of International Money and Finance, 1998, 17(1): 29-39.
[16]  Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity [J]. Journal of Econometrics, 1986, 31(3): 307-327.
[17]  Glosten L R, Jagannathan R, Runkle D E. On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks [J]. The Journal of Finance, 1993, 48(5): 1779-1801.
[18]  Giot P, Laurent S. Value-at-Risk for long and short positions [J]. Journal of Applied Econometrics, 2003, 18(6): 641-664.
[19]  Sener E, Baronyan S, Mengütürk L A. Ranking the predictive performances of Value-at-Risk estimation methods [J]. International Journal of Forecasting, 2012, 28(4): 849-873.
[20]  林宇, 卫贵武, 魏宇, 等. 基于Skew-t-FIAPARCH的金融市场动态风险VaR测度研究[J]. 中国管理科学, 2009, 17(6): 17-24. 浏览
[21]  刘向丽, 成思危, 汪寿阳, 等. 参数法、半参数法和非参数法计算我国铜期货市场VaR之比较[J]. 管理评论, 2008, 20(6): 3-8.
[22]  戴毓, 周德群. 基于VaR-GARCH族动态模型的燃料油期货市场风险测量[J]. 系统工程, 2009,10(27): 49-55.
[23]  魏宇. 中国商品期货市场的风险价值模型及其后验分析[J]. 财贸经济, 2009, (2): 63-68.
[24]  杨娴, 陆凤彬, 汪寿阳. 国际有色金属期货市场VaR和ES风险度量功效的比较[J]. 系统工程理论与实践, 2011, 31(9): 1645-1651.
[25]  贺晋兵, 刘云霞. 中国燃料油期货市场的动态风险评估[J]. 统计与信息论坛, 2010, 25(11): 57-61.
[26]  Kupiec P H. Techniques for verifying the accuracy of risk measurement models [J]. Journal of Derivatives, 1995, 3(2): 73-84.

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