极值理论在期货风险管理中的应用

论文摘要

本文以极值理论为基础,探讨期货的极端价格行为,并以CARR模型描述期货日内价格的趋势,且与McNeil和Frey(2000)所提出的条件极值理论比较。本文提出两阶段法结合极值理论与CARR模型,以S&P500指数期货及轻质原油期货为样本,通过数据实证指出,无论在样本内回溯测试,或是样本外预期损失率估计,都优于McNeil和Frey(2000)的条件极值理论。同时,本文采用大贩证券交易所(OSE)推出日经225股指期货与新加坡国际金融交易所(SIMEX)推出的日本的日经225指数期货为样本,来分析以极值理论为基础,结合CARR模型是否能避免期货价格涨跌幅限制的影响。实证结果发现,McNeil和Frey(2000)所采用的GARCH模型与极值理论常会估计出超过涨跌幅限制的价格变化,较为不合理。相对而言,极值理论结合CARR模型所估计的价格变化较为合理。此结果支持了极值理论结合CARR模型在期货保证金设定方面应用的优越性。最后,基于上述的结果,本文建议期货交易所在设定保证金时应该考虑期货日内变幅信息,并采用极值理论结合CARR模型以捕捉实时的价格信息,来制定动态保证金制度,以实时反应当下的风险变化。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 论文的选题背景
• 1.1.1 经济全球化带来的风险
• 1.1.2 期货问题概述
• 1.2 问题的提出与选题意义
• 1.2.1 问题的提出
• 1.2.2 选题意义
• 1.3 论文结构安排与主要创新
• 1.3.1 论文结构安排
• 1.3.2 论文主要创新
• 第二章 金融风险及相关问题探讨
• 2.1 金融风险理论
• 2.2 期货保证金相关文献
• 2.3 变幅相关文献
• 2.4 极值理论
• 2.4.1 极值事件
• 2.4.2 极值的产生
• 2.4.3 极值理论研究现状
• 第三章 研究方法
• 3.1 条件自回归变幅模型（CONDITIONAL AUTO-REGRESSION RANGE,CARR）
• 3.2 广义自回归条件异方差模型（GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONALHETEROSCEDASTICITY,GARCH）
• 3.3 极值理论的数学描述
• 3.4 模型绩效评比方法
• 3.4.1 样本内回溯测试（backtesting）
• 3.4.2 样本外预期损失（expected shortfall）
• 第四章 样本数据分析
• 4.1 样本数据与取样期间
• 4.2 样本数据的基本统计分析
• 4.2.1 样本数据基本统计分析
• 4.2.2 CARR模型及GARCH模型的参数估计
• 4.2.3 样本数据残差基本统计分析
• 4.2.4 样本外报酬预测方法
• 第五章 实证结果分析
• 5.1 条件极值模型参数估计
• 5.2 不同期货商品的比较
• 5.2.1 样本内回溯测试的比较
• 5.2.2 样本外预期损失率的比较
• 5.2.3 保证金水平与保证金不足机率（违约机率）的关系
• 5.3 不同涨跌幅限制下的模型比较
• 5.3.1 样本内回溯测试的比较
• 5.3.2 样本外预期损失率的比较
• 5.3.3 保证金水平与保证金不足机率（违约机率）的关系
• 第六章 结论与建议
• 6.1 结论
• 6.2 建议
• 致谢
• 参考文献
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文