劉虎嘯 楊克明

摘 要：2010年4月16日中國金融交易市場推出了滬深300股指期貨。股指期貨的出現(xiàn)，對于金融產(chǎn)品的發(fā)展起到了推動作用。但是作為我國新興的交易市場，其機制并未完全成熟，其高杠桿、操作復雜等特征，容易給投資者帶來損失。通過對滬深300股指期貨的數(shù)據(jù)實證研究，觀察VaR-GARCH模型在股指期貨的實際風險管理中的應用價值，并針對股指期貨風險提出一些防范措施建議。

關鍵詞：VaR風險價值法；股指期貨；GARCH模型

中圖分類號：F23 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2019.31.051

1 引言

股票市場的風險，可以分為兩種風險：一種是系統(tǒng)性風險；另一種則是非系統(tǒng)性風險。非系統(tǒng)性風險是由持有某個股所面臨的風險，而系統(tǒng)性風險則是對于整個股票市場的價格有影響的風險。對于非系統(tǒng)性風險，可以通過資產(chǎn)組合的手段規(guī)避或者減小風險，而對于系統(tǒng)性風險，無法進行投資手段來進行規(guī)避，因此股指期貨應運而生。股指期貨合約是交易雙方在交易場所進行公開競價買賣標的物為股票指數(shù)的一種標準化合約，通過股指期貨合約，可以與股票市場交易進行反向操作，從而達到實現(xiàn)對股票市場風險的一種消除，使投資者實現(xiàn)套期保值。我國自2010年在金融交易所上市滬深300股指期貨開始，股指期貨的種類逐漸增多，并且在前5年的成交量以及持倉量都是逐漸遞增的，統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，在2018年滬深300的股指期貨成交量達到7486825手，同比2017年增長82.56%，交易額78277.77，同比增長73.59%，年末持倉量76320手，同比增長97.99%，可以體現(xiàn)在我國股指期貨的需求還是較大的。

然而股指期貨在發(fā)揮其抵御風險的積極作用的同時，也會產(chǎn)生很大的風險。在我國，股指期貨市場仍然是一個不成熟，機制不夠健全的市場。期貨本身作為一種具有高杠桿性，高流動性的金融衍生工具，會吸引一些風險偏好者以及投機者，并將其作為一種攫取高收益的工具，操縱市場，從而導致其他交易者受到損失。此外，相比于其他實體期貨，股指期貨也具有一些帶有自身特性的風險，例如，當期貨現(xiàn)貨市場出現(xiàn)價格不一致時，會導致出現(xiàn)基差風險；期貨現(xiàn)貨市場資產(chǎn)價值不一致或者資產(chǎn)規(guī)模不一致的時候，會出現(xiàn)保值率風險；當期貨現(xiàn)貨市場的流動性大小出現(xiàn)不一致的時候，會出現(xiàn)流動性風險。高收益的同時也會帶來高風險，因此對于股指期貨的風險管理是必不可少的。

2 VAR方法以及GARCH模型簡述

在上世紀，由于對于風險的量化不夠明晰，出現(xiàn)許多災難性的金融事件，例如英國巴林銀行事件，日本大和銀行事件，因此人們開始尋求對風險的量化方法，VAR方法也就應運而生。VAR風險價值度這一概念最早在1990年由J.P.摩根提出，當時開發(fā)出的產(chǎn)生報告的計算機系統(tǒng)，能夠讓銀行的管理人員能夠簡潔明了的認識到銀行所面臨的風險。在之后1994年，J.P.摩根將自己開發(fā)的完善的模型RiskMetrice公布于世，自此之后越來越多的軟件公司開始研發(fā)自己的VAR系統(tǒng)，風險價值度這一概念，因此得到了金融機構的廣泛認可，在1996年巴塞爾委員會，基于風險價值度，發(fā)布了最新的協(xié)議修正案，并與1998年得到執(zhí)行。

風險價值度分析法，其定義是在正常的市場條件下，未來某一時間段，一定的置信區(qū)間內，所持有的資產(chǎn)組合發(fā)生的最大損失。其特性是可以將風險量化，即可以用具體的數(shù)字去衡量資產(chǎn)風險，正是由于這樣的特點，可以使風險價值度的應用得以推廣。其優(yōu)點如下：第一，風險價值可以去計量未來某一段時間的金融資產(chǎn)風險；第二，可以去計量一個資產(chǎn)組合的整體風險；第三，所得到的風險計量結果是數(shù)值，由于簡單明了容易受到更多的人喜愛。

在現(xiàn)在為止，VAR風險價值度的計算方法主要有這樣三種：

（1）方差-協(xié)方差法，這種方法首先將資產(chǎn)組合的分布假設為正態(tài)分布，然后收集相關的歷史數(shù)據(jù)，通過歷史數(shù)據(jù)的樣本來估算參數(shù)值，最后結合置信度，以及估算好的參數(shù)對VAR進行計算。

（2）歷史模擬法，這種方法不需要特別的假設風險因子的分布，只須要知道歷史數(shù)據(jù)，通過歷史數(shù)據(jù)得到的分布函數(shù)，來代表未來的分布函數(shù)，根據(jù)這個分布函數(shù)得到未來的VAR。

（3）蒙特卡洛模擬法，這種方法首先通過歷史數(shù)據(jù)去確定相關系數(shù)以及風險因子等參數(shù)，然后將所有的因子進行隨機的參數(shù)化設定。然后通過模型對風險因子來模擬價格走勢的設定，對于不同的時間段均可以采用這種完全模擬的方法對市場價格合理化評估，通過反復的擬合，最終可以得到資產(chǎn)組合的收益分布，從而通過這個分布可以得到VAR。

方差-協(xié)方差法能夠更好的去刻畫時間序列的特征，并且由于這種方法取得數(shù)據(jù)更加方便可靠，因此本文選用方差-協(xié)方差法來對股指期貨進行計量研究。

在1982年，ENGAL首次提出ARCH模型，隨后，在1986年，波列斯列夫在ARCH模型的基礎上提出GARCH模型。對于股市的收益曲線，一般會呈現(xiàn)出“尖峰厚尾”的形式，而并不是一個標準的正態(tài)分布。而GARCH模型在方差以及處理厚尾的分析上能夠有顯著的優(yōu)勢，通過GARCH模型與VAR模型相聯(lián)合，能夠使得所得到的模型，有效的解決數(shù)據(jù)在時間序列上留存的尖峰厚尾特征，從而對數(shù)據(jù)特征有更為準確的描述。

3 數(shù)據(jù)選取與描述

3.1 樣本數(shù)據(jù)的選取

鑒于股票期貨的標的物與期貨的價格基本一致，本文所采用的數(shù)據(jù)為HS300股指價格替代HS300股指期貨的價格計算目標期限以為“日”單位的VAR值。樣本數(shù)據(jù)時間跨度從2017年9月1日到2019年4月30日，共計403個交易日的收盤價。對于數(shù)據(jù)的研究，采用對數(shù)收益率，對數(shù)收益率將采用加減運算，相比于乘除法而言更利于建模，此外，用對數(shù)收益率可以防止指數(shù)時間序列受到非平穩(wěn)波動的影響。具體的表達式如下：

Rt=ln（ptpt-1）=lnPt - lnp（t-1），其中Rt表示第t日的收益率，Pt表示第t日的滬深股指的收盤價。

通過所得到的402個數(shù)據(jù)，建立出對數(shù)收益率序列?？梢杂肊veiwes 7.2所得出的時間序列圖如圖1所示。

3.2 樣本數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗

從圖2可以看出，時間序列的標準差σ為0.012926，偏度S為-0.026183，峰度K為5.098757，顯然偏度S小于0且峰度K大于3，可知，并不符合正態(tài)分布。時間序列分布具有尖峰且向左拖尾的特征。J-B值為74.00967，概率P=0，進一步拒絕序列分布為正態(tài)分布的假設。

3.3 樣本數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

在建立模型之前，需要假設相應的數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的，因此本文采用ADF單位根檢驗法對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。如果所得到的ADF是小于給定水平下的臨界值，則可以認定該序列是沒有單位根，表明序列平穩(wěn)，反之，則序列不平穩(wěn)。

通過圖3可以看到，在ADF檢驗結果中，ADF檢驗值為-20.05713，均小于在1%，5%，10%水平的臨界值-3.446402，-2.868511，-2.570549，并且ADF檢驗結果P值為0，在三個置信水平下均拒絕原假設。因此可以認為該序列是沒有單位根，即序列具有平穩(wěn)性。

3.4 樣本數(shù)據(jù)相關性檢驗

在做傳統(tǒng)回歸模型時，往往需要隨機誤差項是沒有自相關的，但是在實際，很難滿足這樣的假定，倘若出現(xiàn)隨機誤差項有自相關，會導致模型的準確率下降，因此對該序列的相關性進行檢驗。

從圖4中，可以看出，自相關和偏相關值均超出了兩條虛線的對稱區(qū)域。并且可以看到，收益率序列的Q統(tǒng)計量尤為顯著，其AC和PAC值均不為0，因此可以判斷序列存在條件異方差性。

3.5 建立VaR-GARCH模型

通過對樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計檢驗分析，可以看到收益率時間序列，存在著集群現(xiàn)象，序列平穩(wěn)，但是有尖峰左拖尾的非正態(tài)性特征且存在著條件異方差性。通過選擇GARCH模型對時間序列進行重新擬合，去解決序列所存在的異方差性等問題。通過Eviews對收益率序列建立GARCH（1，1）模型，得到參數(shù)結果如表1所示。

通過表中可以看到AIC值和SC值較小，表示所構建的模型能夠較好的擬合數(shù)據(jù)，α+β之和小于1，因此所構建的GARCH模型是穩(wěn)定的，可以滿足約束條件，消除原本存在的異方差性。進一步構建出在正態(tài)分布下的TGARCH模型和EGARCH模型，通過所得實證結果，可以發(fā)現(xiàn)在TGARCH（1，1）中的γ≠0，表明HS300股指期貨收益率對數(shù)序列對股市外部利好利空消息存在“杠桿效應”，且利好消息的系數(shù)為0.076007（α系數(shù)），利空消息的系數(shù)可知為0.086578（即α+γ），可知，此時收益率對數(shù)序列對利空消息的敏感程度更大。EGARCH（1，1）中的≠0，此時的利好消息的系數(shù)為0.002373（即α+），利空消息的系數(shù)為0.006435（即α-），此時的收益率對數(shù)序列對利空消息更敏感，滬深300股指期貨在價格下跌波動性更強，但相較于TGARCH（1，1）模型，所受的影響較小。

3.6 VaR值的計算

我們可以采用協(xié)方差法計算VaR值，VaR（X）=σN-1（X），根據(jù)GARCH模型的描述，可以得到標準差，根據(jù)個人的投資風險偏好，選擇所需要的置信區(qū)間X，即可以得到所需要的VaR值。對于投資者，可以通過計算個人股指期貨合約的VaR值，來調整個人的合約數(shù)量以及合約部位，從而能夠使交易風險處于個人可承受的范圍之內。

通過對滬深300股指期貨數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)GARCH模型能夠較好的對數(shù)據(jù)進行擬合。使用GARCH模型擬合后得到的數(shù)據(jù)計算VaR值，對投資者而言，能夠讓其在個人股指期貨交易中，控制交易風險，VaR-GARCH模型的構建在股指期貨風險管理應用中是存在一定價值的，且通過使用EGARCH模型擬合作為HS300股指期貨的投資模型參考最為理想。

4 股指期貨風險管理對策建議

我國股指期貨的出現(xiàn)很大程度的彌補了股票市場單邊交易的狀況，對于我國資本市場而言，是一次重大的革命，同時對金融市場的發(fā)展，也能夠起到一定的推動作用。但是，我國股指期貨的起步較晚，很多制度法規(guī)仍然不健全，同時相比于其他實物標的的期貨，股指期貨是一種虛擬標的的金融衍生工具，當股指期貨在交易時發(fā)生風險、出現(xiàn)問題時，對我國的金融市場、資本市場更容易造成嚴重的影響。因此為保障投資者的正當利益，維護金融市場的穩(wěn)定性，必須要對股指期貨市場的風險進行防范。

4.1 強化監(jiān)管、建設完整的法律法規(guī)體系

股指期貨發(fā)展較快的西方國家，經(jīng)過時間的積累，已經(jīng)逐步構成了較為完善的期貨市場的法律法規(guī)體系以及監(jiān)管體系。相較而言，我國作為世界經(jīng)濟大國，資本市場日趨活躍，金融市場日益開放，尤其是在金融衍生品市場發(fā)展迅速，但我國對于金融衍生品市場的正式法律法規(guī)文件較少，僅有《股票發(fā)行與交易管理暫行條例》《期貨交易管理暫行條例》，這些暫行條例對于規(guī)范我國的期貨市場交易而言，是遠遠不夠的。我國股指期貨推出已9年，期貨市場的高杠桿性，交易靈活性等特性，是急需要從最高層面，制定出完善的有關期貨交易的法律的，通過法律保證市場的穩(wěn)定發(fā)展?？梢酝ㄟ^借鑒西方國家在期貨市場的相關法規(guī)文件，結合我國的國情，加快建設期貨市場監(jiān)管體系。

4.2 增強投資者教育

由于股指期貨是一種虛擬標的的金融衍生工具，其運行方式較為特殊，對比股票市場交易而言，有更高的杠桿性，同時也會帶來更高的風險性，需要投資者有更專業(yè)的知識，并且能夠對期貨市場有較強的判斷力。除此之外，我國屬于新興的股指期貨市場，大多數(shù)投資者并未完全熟悉了解市場，因此需要對投資者在風險管理以及市場交易制度的基礎知識進行一定的教育培訓，從而使得投資者在交易時能夠有信心，在交易操作和風險防范意識上也能有所提升，形成良好的投資價值觀，使得股指期貨市場能夠良性發(fā)展，避免出現(xiàn)盲目投資引起市場異常波動。從文中分析，VaR-GARCH模型，對于市場風險的揭示能夠起到一定作用，但是并不能以此為唯一依據(jù)，盲目相信其效力，仍然需要結合市場行情，避免出現(xiàn)對市場無認知的情況下，做單純的博弈。

4.3 股指期貨品種多樣化

對于股指期貨這樣的新興的金融衍生工具，其穩(wěn)定的發(fā)展，對于股票市場的良好運行，以及整個金融市場的穩(wěn)定起著重要的作用。股指期貨的入市，一般以單一品種試運行，當品種運行成熟后，根據(jù)其運行狀況，制定相應的規(guī)定，同時根據(jù)投資者需求，將品種進行分類優(yōu)化，這樣可以避免單一品種所引發(fā)的系統(tǒng)性風險。

目前，我國有三種股指期貨，滬深300，中證500，上證50，相對于投資者對金融衍生工具的多樣化、精細化等日益增長的需求，可能并未能滿足。豐富期貨品種的組合序列，使得我國股指期貨的廣度得到拓展，使得投資者需求得到滿足，風險得到分散，對我國股指期貨市場的穩(wěn)定能夠起到重要作用。

參考文獻

[1]汪洋.我國股指期貨風險管理研究[D].合肥：安徽大學，2012.

[2]唐衍偉，陳剛.金融衍生品：股指期貨與期權[M].北京：經(jīng)濟科學出版社，2007.

[3]余述勝.國外股指期貨交易風險控制分析及借鑒[J].武漢金融，2006，（11）：2331.

[4]陳曉杰.滬深300股指期貨仿真交易市場價格風險實證研究[J].當代財經(jīng)，2008，（8）.

[5]周天恩.基于仿真交易的股指期貨與現(xiàn)貨指數(shù)價格的協(xié)整關系研究[J].新西部，2008，（14）.

[6]吳永環(huán).股指期貨推出對股票市場影響的研究[M].北京：中央民族大學，2010.