我国大豆期货市场风险度量研究

我国大豆期货市场风险度量研究

随着世界经济全球化,期货市场发展迅速,期货市场的风险也随之增加。期货具有独特的杠杆效应,使得期货市场的风险更大。我国大豆期货价格受多种因素的影响,如美国大豆期货价格、美元指数以及国内大豆产量和需求等,具有多重风险渠道。同时我国大豆期货价格与大豆种植者、消费者、加工商等上下游参与者以及大豆期货市场参与者的利益息息相关,因此我国大豆期货市场的风险度量问题应该是期货市场参与者、大豆种植者、消费者、加工者以及监管者关注的重点。

中国是大豆消费大国,对国际价格具有重要影响,我国黄大豆1号期货(本文称我国大豆期货)在农产品市场中占据重要地位。2002年3月15日是一个特殊的日子,这一天黄大豆1号期货合约正式在大连商品交易所挂牌上市,大豆合约的上市促进了中国农产品市场的发展,要使我国大豆期货市场平稳运行,必须对其进行准确的风险度量。本文选取我国大豆期货合约最近5年的收盘价格作为样本数据,选取目前运用最广泛的VaR风险度量方法进行风险度量,选择VaR法中最简便的计算方法——方差协方差方法进行实证研究。由于期货具有双向交易的性质,因此本文将不同的VaR公式分配给大豆期货的多头和空头交易。

通过正态性检验,可以看到我国大豆期货不服从正态分布,出现了尖峰厚尾的现象,因此本文将GARCH族模型引入到实证中来体现大豆期货收益率的波动性特征,使得实证结果更加准确。选取GARCH族模型中具有代表性的

GARCH(1,1),TARCH(1,1),EGARCH(1,1)模型进行实证分析,并分别在正态分布、T 分布、GED分布下对这三种模型进行参数估计,利用AIC、SIC最低准则得出正态分布的GARCH模型、GED分布的TARCH模型和GED分布的EGARCH模型参数估计效果最好,分别计算此三种模型下的大豆期货多头交易的VaR值和大豆期货空头交易的VaR值,对比得出在大豆期货空头交易时VaR-TARCH-GED模型失败率最低,风险度量效果最好。大豆期货多头交易时VaR-EGARCH-GED模型失败率最低,风险度量效果最好。再对VaR值进行准确性检验,得出实证分析出的大豆期货空头交易和多头交易的模型均通过检验,可以对我国大豆期货进行风险度量。

最后利用实证分析结果对我国期货市场风险管理提出建议。