基于分位数回归的VaR方法在期货交易保证金设计中的应用

摘要

保证金交易制度是期货市场的一个重要特征。随着我国期货市场的发展和完善，现行静态的保证金制度已经不适应期货市场的发展的要求，因此采用动态保证金制度将是期货市场发展的一种趋势，本文用VaR方法去设计保证金，其中VaR的精确估计是最为关键的技术。 本文对大连商品交易所豆一指数2000到2006年价格数据进行实证研究，发现三种经典的VaR．EWMA、VaR．GARCH及VaR．tGARCH模型均不能得到很好的VaR估计结果。本文提出用分位数回归方法，在三种经典模型基础上构建了VaR．QR．EWMA、VaR．QR．GARCH及VaR．QR．tGARCH三种VaR模型，然后分别用后验测试和预测精度两种评价标准对上述六个VaR模型进行分析，发现本文建立的VaR．QR．GARCH模型最为理想。 文章根据国内期货市场的特点，选取持有期为3天，置信度为95％的正态GARCH分位数回归VaR方法来设计保证金水平。结果表明交易所实行的保证金标准高于实际需要；通过模型预测的保证金水平灵敏性强，可根据不同的风险程度制定合理的保证金水平：既可以在风险较大时及时的防范风险，又可以在风险较小是减少保证金的收取。这样就能更有效的利用资金，增加资金的流动性，扩大期货市场的杠杆效应，增强期货市场的吸引力。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 引言

1.1选题背景与意义

1.1.1期货市场的重要性

1.1.2期货市场风险的特殊性

1.2本文的主要工作

1.3本文主要内容

第二章 期货市场概述及保证金制度介绍与研究

2.1引言

2.2期货市场概述

2.2.1期货市场的产生和发展

2.2.2期货市场及其主要特征

2.2.3期货市场的组织结构

2.3保证金及保证金设立方式的研究

2.3.1保证金及保证金制度

2.3.2保证金制度的特征及功能

2.3.3保证金的分类

2.3.4保证金设定的历史与现状

第三章 金融市场风险测量模型VaR概述

3.1 VaR概念

3.2 VaR方法基本思想

3.3 VaR特点

3.4 VaR的应用

3.5 VaR模型的假设条件

3.6 VaR计算的非参数方法

3.6.1历史模拟法

3.6.2蒙特卡罗法

3.7经典的VaR计算模型介绍

3.7.1引言

3.7.2 VaR.EWMA模型

3.7.3 VaR.GARCH模型

3.7.4 VaR.tGARCH模型

3.8 VaR模型的后验测试

第四章 基于分位数回归方法的VaR建模

4.1分位数回归(quartile regression)方法产生的背景

4.2分位数回归的概念

4.3分位数回归模型

4.4基于分位数回归方法的VaR建模

4.4.1模型建立

4.4.2 VaR.QR.EWMA模型的建立

4.4.3 VaR.QR.GARCH模型的建立

4.4.4 VaR.QR.tGARCH模型的建立

第五章 基于分位数回归的VaR模型在我国期货市场中的实证研究

5.1模型数据及参数选取

5.1.1模型数据选取

5.1.2持有期的选择

5.1.3置信度的确定

5.2 VaR模型对豆一期货数据的实证分析

5.2.1豆一期货数据特征分析

5.2.2三种经典VaR模型实验结果

5.2.3基于分位数回归VaR模型的实验结果

5.3基于分位数回归VaR的预测检验

第六章 基于VaR的保证金设计

第七章 总结与展望

参考文献

附录

致谢