基于MEM模型的中國(guó)滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)研究.pdf

1、經(jīng)濟(jì)全球化大大提高了全球金融市場(chǎng)的運(yùn)行效率。各國(guó)的金融市場(chǎng)構(gòu)成了一個(gè)互相聯(lián)動(dòng)的金融系統(tǒng)，在資金跨市場(chǎng)流動(dòng)的同時(shí)，金融風(fēng)險(xiǎn)也在迅速轉(zhuǎn)移，某一個(gè)國(guó)家的金融危機(jī)連鎖式的在全球發(fā)酵已成為了當(dāng)下金融系統(tǒng)的特征，所以世界各國(guó)在發(fā)展金融市場(chǎng)時(shí)面臨的首要問題就是風(fēng)險(xiǎn)防范，而風(fēng)險(xiǎn)防范的核心問題是風(fēng)險(xiǎn)的精確度量和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。
　　本文著眼于中國(guó)滬深300股指期貨市場(chǎng)，基于乘積誤差模型（Multiplicative Error Model, MEM）研究

2、其風(fēng)險(xiǎn)，包括波動(dòng)度量、波動(dòng)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）預(yù)測(cè)、動(dòng)態(tài)套期保值比率的確定。其中波動(dòng)度量我們選用基于高頻數(shù)據(jù)的波動(dòng)估計(jì)量——賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)極差波動(dòng)（ Weighted Realized Range-based volatility, WRRV）。在對(duì)賦權(quán)已實(shí)現(xiàn)極差波動(dòng)建立乘積誤差模型時(shí)，我們假設(shè)模型的殘差項(xiàng)有三種分布：標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)分布、標(biāo)準(zhǔn)Weibull分布和標(biāo)準(zhǔn)化的廣義Gamma分布，并且模型的階數(shù)到2階。
　　本文開展了對(duì)乘積誤差

3、模型樣本外預(yù)測(cè)的研究，并基于此實(shí)現(xiàn)了對(duì)滬深300股指期貨風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)套期保值比率的確定。在預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ VaR）時(shí)，我們分別使用方差-協(xié)方差分析法和極值方法中的閾值模型與GARCH模型、EGARCH模型、乘積誤差模型結(jié)合，測(cè)度VaR，通過Kupiec LR檢驗(yàn)衡量模型有效性，實(shí)證結(jié)果顯示：閾值模型優(yōu)于方差-協(xié)方差分析法，在閾值模型的框架下，比較MEM模型和GARCH類模型，發(fā)現(xiàn)MEM-EVT-POT類模型優(yōu)于GARC