基于Bootstrap方法的金屬期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的區(qū)間預(yù)測(cè).pdf

1、我國(guó)是一個(gè)發(fā)展中國(guó)家，對(duì)各種原材料尤其是金屬的需求量巨大。金屬價(jià)格由于易受各種因素的影響，其波動(dòng)常常十分劇烈，而金屬價(jià)格的劇烈波動(dòng)，不僅會(huì)使相關(guān)企業(yè)難以正常經(jīng)營(yíng)，并且不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展?；诖藳r，對(duì)我國(guó)金屬期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確測(cè)度具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文基于Bootstrap方法和不同GARCH模型建立風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間，并利用擬合仿真對(duì)比分析了滑動(dòng)窗寬法、正態(tài)分布模型、Bootstrap方法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度V

2、aR和ES置信區(qū)間的預(yù)測(cè)精度，仿真結(jié)果表明，Bootstrap方法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預(yù)測(cè)精度，這說明了本文方法的合理性。在實(shí)證分析部分，本文以上海期貨交易所銅、鋁兩種期貨指數(shù)為實(shí)證分析對(duì)象，對(duì)金屬期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間問題做了研究。首先，對(duì)滬銅、滬鋁收益率序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，我們發(fā)現(xiàn)滬銅、滬鋁收益率序列表現(xiàn)出了明顯的尖峰厚尾、波動(dòng)聚集的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征;其次，利用不同的GARCH模型計(jì)算滬銅、滬鋁兩種

3、期貨指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES，實(shí)證結(jié)果顯示，對(duì)于滬銅指數(shù)來說，GARCH-t模型具有最高的預(yù)測(cè)精度，對(duì)于滬鋁指數(shù)來說，GJRGARCH-t模型具有最高的預(yù)測(cè)精度。最后，本文基于Bootstrap方法和GARCH模型對(duì)上海期貨交易所滬銅、滬鋁兩種指數(shù)建立VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間，從區(qū)間寬度這個(gè)角度來看，對(duì)于滬銅指數(shù)來說，基于Bootstrap萬法和GARCH-t模型建立的VaR置信區(qū)間的區(qū)間寬度是最小的，說明該方法建立的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES

4、的置信區(qū)間具有最高的預(yù)測(cè)精度，對(duì)于滬鋁指數(shù)而言，基于Bootstrap方法和GJRGARCH-t模型建立的VaR置信區(qū)間的區(qū)間寬度是最小的，說明該方法建立的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預(yù)測(cè)精度。
　　盡管本文的研究方法可以豐富現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)管理理論，但是，我們認(rèn)為今后還應(yīng)對(duì)以下一些問題做重點(diǎn)研究:本文只是基于殘差Bootstrap方法和GARCH模型建立風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度VaR和ES的預(yù)測(cè)區(qū)間，并沒有和其它Bootstrap方法建立