中國(guó)期貨市場(chǎng)非交易時(shí)段的VaR與ES測(cè)度研究

張 舒，仲偉俊，梅姝娥

（東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京210096）

一、引 言

近年來，隨著金融市場(chǎng)一體化程度的不斷加深、期貨交易時(shí)間的延長(zhǎng)、在開盤之前和收盤之后的信息發(fā)布等大量事件的發(fā)生，某種程度上已改變了非交易期間可得的財(cái)經(jīng)信息數(shù)量及其重要性。目前，我國(guó)的商品期貨均在白天交易，總交易時(shí)間尚不到非交易時(shí)段的一半。然而，很多價(jià)格敏感的國(guó)內(nèi)外金融信息其實(shí)是在相對(duì)冗長(zhǎng)的非交易期間發(fā)布的，如依據(jù)前一天收盤后發(fā)布的當(dāng)?shù)鼗蛉蛐哉吖娴取＿@些信息都可能反映在開盤和收盤時(shí)的價(jià)格之中，從而加大期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。并且，非交易時(shí)間的長(zhǎng)度不同，也使得平均積累的信息總量有所差異。根據(jù)時(shí)間的長(zhǎng)短，我們將非交易時(shí)段劃分為交易當(dāng)晚、短期假日、周末假日和中長(zhǎng)假日四種［1，2］。并且，Taylor、Tsiakas［1，2］認(rèn)為，在期貨交易及其風(fēng)險(xiǎn)管理中，非交易的金融信息扮演著非常重要的角色，不僅能夠?yàn)槠谪浭袌?chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)提供預(yù)測(cè)，還可為風(fēng)險(xiǎn)管理中的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度提供必要的信息支持。因此，我們只有對(duì)非交易時(shí)段的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行清晰的認(rèn)識(shí)與測(cè)度，才能利用有價(jià)值的金融信息對(duì)期貨市場(chǎng)進(jìn)行有效利用和管理。

二、文獻(xiàn)綜述

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk，VaR）方法被用來度量和管理損失，其最早來自Baumol［3］在管理科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。在20世紀(jì)90年代，J P Morgan建立了用來度量資產(chǎn)市場(chǎng)損失的一種經(jīng)典的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法，其經(jīng)濟(jì)學(xué)意義是指在給定置信度水平下，某一金融資產(chǎn)或證券組合在未來特定的一段時(shí)間內(nèi)所遭受的最大可能損失。VaR現(xiàn)已發(fā)展成為現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和理論基礎(chǔ)。VaR之所以迅速在各國(guó)金融機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用，很大程度上是因?yàn)樗敲枋鼋o定組合可能遭受損失大小的一種方法，且具有靈活性，能夠滿足各種金融機(jī)構(gòu)的需要。但是VaR本身也存在一些局限，對(duì)VaR方法的批評(píng)主要在于其不滿足一致性，尤其是次可加性［4］。另外，VaR只能度量正常情況下的最大損失，對(duì)于因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)因子波動(dòng)產(chǎn)生的極端情況，并不能有效度量。VaR方法的不足之一來源于概念或是理論上的局限性，不足之二是它需要對(duì)金融市場(chǎng)的趨勢(shì)做理論上的假定，如分布的正態(tài)性等問題。為彌補(bǔ)這些不足，Engle和 Manganel［5］于1999年提出了預(yù)期損失（Expected Shortfall，ES）的概念。ES值是損失超過VaR的條件均值，反映了超額損失的平均水平。一些學(xué)者［6-8］已經(jīng)證明，計(jì)算厚尾數(shù)據(jù)（非正態(tài)分布）時(shí)，使用ES模型來測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)得到更好的估計(jì)效果。且ES方法可以用作度量超過VaR的損失，滿足并符合由Artzner在1997年提出的一致性公理［9］。由此，結(jié)合 VaR和ES的雙風(fēng)險(xiǎn)門限的監(jiān)管將對(duì)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)提供更加合理、有效的風(fēng)險(xiǎn)度量標(biāo)準(zhǔn)，目前這一方法正日益受到各方重視。

在VaR的計(jì)算中，最關(guān)鍵的是對(duì)資產(chǎn)價(jià)格變化的累計(jì)分布函數(shù)進(jìn)行假設(shè)，計(jì)算分布函數(shù)的現(xiàn)有方法主要有：風(fēng)險(xiǎn)矩（Riskmetrics）法、GARCH法、分位數(shù)法和極值理論（Extreme Value Theory，EVT）［10］。風(fēng)險(xiǎn)矩法是假設(shè)資產(chǎn)組合的日連續(xù)復(fù)利收益服從條件正態(tài)分布；GARCH法主要是利用條件異方差模型進(jìn)行分析，針對(duì)模型中誤差項(xiàng)分布的不同假設(shè)又分為基于高斯分布、學(xué)生t分布和廣義誤差分布的GARCH模型等；分位數(shù)法是估計(jì)VaR的一種非參數(shù)法，它不需要對(duì)資產(chǎn)的收益進(jìn)行假設(shè)，目前主要分為兩類：經(jīng)驗(yàn)法和分位數(shù)回歸法；極值理論主要對(duì)極端市場(chǎng)情況下的風(fēng)險(xiǎn)損失進(jìn)行估計(jì)，可以準(zhǔn)確地描述分布尾部的分位數(shù)。使用極值理論來建立VaR管理機(jī)制的背景主要在于一般權(quán)益市場(chǎng)（或其它金融機(jī)構(gòu)）大都使用簡(jiǎn)化的VaR風(fēng)險(xiǎn)管理制度（俗稱的σ-based的VaR），這些簡(jiǎn)化的VaR制度是在正態(tài)分布的假設(shè)下運(yùn)行的，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)，概率分布將偏離正態(tài)性，從而出現(xiàn)厚尾極值現(xiàn)象［11］。此時(shí)，簡(jiǎn)化的VaR將出現(xiàn)嚴(yán)重偏誤，而基于極值理論的VaR則可有效避免這些偏誤。由于絕大多數(shù)金融時(shí)間序列是非對(duì)稱的，在計(jì)算VaR的各種方法中，極值理論方法將比傳統(tǒng)方法更適合于對(duì)厚尾極端分位點(diǎn)的預(yù)測(cè)。

近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者在期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值中的應(yīng)用方面進(jìn)行了一系列研究，取得了不少有價(jià)值的成果。遲國(guó)泰等［12］借助多元 GARCH（1，1）模型所預(yù)測(cè)的多種期貨組合的協(xié)方差矩陣，計(jì)算了該期貨組合的波動(dòng)值，并結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值建立了基于多元GARCH-VaR的多種期貨合約組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。韓德宗［13］以鄭州商品交易所的硬麥期貨和上海期貨交易所的銅期貨為例，計(jì)算了收益的VaR值，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)。劉慶富等［14］利用基于廣義誤差分布的 VaR-GARCH（1，1）模型對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度。雖然如此，當(dāng)前對(duì)期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度主要集中于傳統(tǒng)收益的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度上，而對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)非交易風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度尚未涉及。為此，本文將試圖利用基于極值理論的VaR和ES模型對(duì)這一問題進(jìn)行探索。

三、非交易收益與風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型

為計(jì)算期貨市場(chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)，下文首先給出非交易收益的測(cè)度公式，在此基礎(chǔ)上，分別給出基于極值理論的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型。

（一）非交易收益的測(cè)度公式

根據(jù)前文非交易時(shí)段假日的分類，借鑒Tsiakas［2］界定股票市場(chǎng)非交易收益的思想，下文具體給出期貨市場(chǎng)非交易收益的數(shù)據(jù)生成過程。用Pct表示t日收盤價(jià)格，表示t日開盤價(jià)格。那么，每日收益rt、日間交易收益和非交易收益可分別表示為：

定義每日收益時(shí)，時(shí)間為整數(shù)，而非交易收益定義為整數(shù)時(shí)間的一半。根據(jù)這一標(biāo)準(zhǔn)，我們把非交易期間按照時(shí)間長(zhǎng)度劃分為四類互不重疊的非交易收益：（1）為周一至周四交易當(dāng)晚的收益，測(cè)度的是前一日收盤到當(dāng)日開盤這一時(shí)段的收益；（2）為短期假日的收益，測(cè)度的是當(dāng)日下午收盤到隔日開盤這一時(shí)段的收益；（3）為周末假日的收益，測(cè)度的是周五收盤至周一開盤這一時(shí)段的收益；（4）為中長(zhǎng)假日的收益，測(cè)度的是假日在周一或周五時(shí)，假日前收盤到假日后開盤這一時(shí)段的收益。短期假日、周末假日和中長(zhǎng)假日分別比交易當(dāng)晚至少長(zhǎng)24小時(shí)、48小時(shí)和72小時(shí)［23］。

（二）基于EVT的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度模型

1.VaR與ES模型的建立

極值理論是度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)極端情形的一種方法，它具有超越樣本數(shù)據(jù)的估計(jì)能力，并可以準(zhǔn)確地描述分布尾部的分位數(shù)，利用它來計(jì)算的VaR和ES可以實(shí)現(xiàn)更高的精確度。極值理論主要包括兩類模型，即傳統(tǒng)的分塊樣本極值模型和近年來發(fā)展起來的POT（Peaks Over Threshold）模型。分塊樣本極值模型是對(duì)大量同分布樣本分塊后的極值進(jìn)行建模，所以需要采用大量的數(shù)據(jù)，實(shí)際中往往不能滿足這一條件。POT模型則是對(duì)樣本數(shù)據(jù)中超過某一充分大閾值的所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，即只是考慮對(duì)尾部的近似表達(dá)，而不需要對(duì)整個(gè)分布進(jìn)行建模，這就克服了其他度量方法在解決厚尾分布上的缺陷，可以對(duì)損失分布直接進(jìn)行數(shù)理分析。并且POT模型使VaR和ES值的計(jì)算更為簡(jiǎn)便。其中，廣義帕累托分布（General Pareto Distribution，GPD）是廣泛應(yīng)用的一種POT模型。

設(shè)隨機(jī)變量X服從分布函數(shù)F，VaR被定義為在給定置信水平q下未來一定時(shí)間內(nèi)期貨收益所遭受的最大可能損失，即 VaRq＝F-1（1-q）（F-1為分位數(shù)函數(shù)）［9，15，16］。若置信水平q給定，我們可得到VaR的測(cè)度公式：

以VaR為基礎(chǔ)，可以計(jì)算超過VaRa的預(yù)期損失 ES［15］，其計(jì)算公式為：

其中，E（X-VaRq︱X＞VaRq）為給定閾值 VaRq時(shí)的均值超越函數(shù)（Mean Excess Function）。當(dāng)ξ＜1時(shí)，我們有：

由等式（5）和（6）可以求出ES的表達(dá)式：

其中，u為時(shí)間序列的閾值，ξ為分布的形狀參數(shù)，β為與閾值u有關(guān)的尺度參數(shù)。

2.超越閾值分布的選擇

POT方法關(guān)注超過某一閾值的分布狀況。為此，我們?cè)O(shè)每日收益變化的隨機(jī)變量Xi（i＝1，…，n）是獨(dú)立同分布的，它們的共同分布為F（x）＝Pr（Xi≤x）。選取一個(gè)閾值u，使得u小于F支撐集的右端點(diǎn)，即u＜ω（F）＝sup｛x∶F（x）＜1｝。我們記X為任意的Xi（i＝1，…，n）并定義超越閾值u的超額數(shù)y的條件概率分布為：

稱Fu（y）為超閾值分布。Balkema，Haan和Pickands［17，18］已證明，對(duì)充分大的閾值 u，超閾值分布近似為廣義帕累托分布：

其中，β（u）為與u有關(guān)的正函數(shù)，表示尺度參數(shù)；ξ（∈R）為分布的形狀參數(shù)；尺度參數(shù)β（u）和形狀參數(shù)ξ決定著廣義帕累托分布的具體形狀。當(dāng)ξ≥0時(shí)，y≥0；當(dāng)ξ＜0時(shí)，0≤y≤-β（u）／ξ。當(dāng)ξ＞0時(shí)，F(xiàn)來自Fréchet分布簇，Gξ，β（u）為重新參數(shù)化的普通Pareto分布，它具有厚尾特征；當(dāng)ξ＝0時(shí)，F(xiàn)來自Gumbell分布簇，Gξ，β（u）為指數(shù)分布，它與指數(shù)分布相對(duì)應(yīng)，具有正常的尾部；當(dāng)ξ＜0時(shí)，F(xiàn)來自Weibull分布簇，Gξ，β（u）為paretoⅡ型分布，它具有薄尾特征。而ξ＞-0.5時(shí)，μ、β、ξ的最大似然估計(jì)符合一致的和漸近的正則分布，漸近的方差可以通過觀測(cè)信息矩陣的反函數(shù)求得；當(dāng)ξ＜-1時(shí)，最大似然估計(jì)一般不可能得到。在實(shí)際的極值建模中，當(dāng)ξ＞-0.5時(shí)，將很難遇到。當(dāng)ξ＞0時(shí)，廣義帕累托分布是厚尾的，這與本文的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度是最為相關(guān)的。

3.VaR與ES模型的估計(jì)

（1）閾值的選擇

在正確估計(jì)參數(shù)β和ξ之前，需要選擇合適的閾值。若閾值過高，將導(dǎo)致較少的超越量，估計(jì)方差較大；若閾值太小，將無法滿足超越量近似服從廣義帕累托分布的條件，會(huì)使得估計(jì)量成為有偏估計(jì)。因此，我們須權(quán)衡有偏和方差之間的關(guān)系，選擇適當(dāng)?shù)拈撝怠Ｏ旅娼榻B幾種較常用的確定閾值的方法。

①基于GPD的均值超額函數(shù)。均值超越函數(shù)e（u）可表示為：

其中，Xi（i＝1，…，n）表示超過閾值的樣本觀測(cè)值，n為超越量個(gè)數(shù)。對(duì)某個(gè)閾值u0，如果超越量分布近似服從參數(shù)為β（u0）、ξ的廣義帕累托分布，則對(duì)大于u0的u、e（u）應(yīng)該為線性近似的。由此，定義點(diǎn)集｛（u，e（u））∶u＜max（Xi）｝，由這些點(diǎn)集構(gòu)成的圖形稱為平均剩余壽命圖（Mean Residual Life Plot）。選擇適當(dāng)?shù)膗0（＞0）作為閾值，可使得u≥u0的e（u）近似為線性。

② 觀察參數(shù)的穩(wěn)定性。在閾值取值范圍內(nèi)，利用超越量估計(jì)出GPD的參數(shù)β和ξ，若初始閾值u0對(duì)應(yīng)的超出量近似為廣義帕累托分布，則對(duì)大于u0的閾值形狀參數(shù)ξ的估計(jì)值應(yīng)該保持不變，且尺度參數(shù)有如下關(guān)系：

令β′＝β（u）-ξu，若β′與u無關(guān)，則稱式（11）為修正的尺度參數(shù)（Modified Scale）。由此，作β′和ξ關(guān)于u的圖形及與之相對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間，并可選擇使這兩個(gè)估計(jì)量能保持為常數(shù)的最小值的u作為閾值。

③ Hill圖示法。令X（1）＞X（2）＞…＞X（n）表示獨(dú)立同分布的有序數(shù)列，尾部指數(shù)Hill的統(tǒng)計(jì)量可定義為：

在實(shí)際應(yīng)用中，我們常綜合運(yùn)用兩種或兩種以上的方法，以更準(zhǔn)確地確定閾值［23，24］。

（2）模型的估計(jì)

對(duì)參數(shù)β（u）和ξ的估計(jì)，我們將利用極大似然法得到。假設(shè)X1，X2，…，Xn為來自同一未知分布F的樣本觀測(cè)值，對(duì)于一給定的閾值u，稱滿足條件Xi-u＞0的樣本Xi為極值，分別用X（1），X（2），…，X（k）表示，并定義超閾值量yi＝X（i）-u（i＝1，2，…，k）。當(dāng)閾值u足夠大時(shí)，我們可以認(rèn)為超閾值量y1，y2，…yk為來自參數(shù)β（u）和ξ未知的廣義帕累托分布的隨機(jī)變量。為此，可建立樣本對(duì)數(shù)似然函數(shù)：

為估計(jì)損失分布的尾部，在等式（8）中令X＝y(tǒng)＋u；對(duì)足夠大的閾值 u，我們有 Fu（y）≈Gξ，β（u）（y），并將其帶入（8）式得：

對(duì)（14）式的函數(shù)F（u），我們可用經(jīng)驗(yàn)累計(jì)分布函數(shù)值F（u）＝（n-k）／n來替代（k代表超越閾值u的樣本觀測(cè)值個(gè)數(shù)），這樣，我們可以得到：

4.后驗(yàn)測(cè)試

為檢驗(yàn)非交易風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型的有效性，本文將分別對(duì)它們進(jìn)行后驗(yàn)測(cè)試。所謂后驗(yàn)測(cè)試（Backtesting）就是用統(tǒng)計(jì)方法估算的數(shù)值結(jié)果對(duì)實(shí)際損失的覆蓋程度。事實(shí)上，通過比較過去一段時(shí)間內(nèi)期貨收益的實(shí)際損失金額超過用模型估算的VaR值（或ES值）的次數(shù)（穿越次數(shù)）是否趨近于違約概率，來驗(yàn)證基于EVT的VaR（或ES）是否符合模型設(shè)定的違約概率，以此來檢測(cè)所建模型的準(zhǔn)確性。由此，各期貨樣本VaR（或ES）的溢出率為：

VaR（或ES）的E值將與設(shè)定的顯著水平1-q相比較，進(jìn)而來判斷模型的準(zhǔn)確性。當(dāng)置信水平為q時(shí)，若E值大于1-q，說明非交易的風(fēng)險(xiǎn)水平較低；反之，若E值小于1-q，說明非交易的風(fēng)險(xiǎn)水平較高。總之，E值越是接近于1-q，說明模型建立得越準(zhǔn)確。

四、實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)選擇

目前，我國(guó)期貨市場(chǎng)上的主力期貨品種包括上海期貨交易所（SHFE）的鋁、銅和橡膠、大連商品交易所（DCE）的大豆、鄭州商品交易所（ZCE）的小麥（硬麥）。這些期貨合約及其交易比較成熟，可以作為我國(guó)期貨市場(chǎng)的代表。由于我國(guó)期貨合約具有非連續(xù)的特點(diǎn)，因此，鋁和銅選擇3月期、橡膠選擇2月期、大豆選擇4月期、小麥選擇2月期每個(gè)交易日開盤和收盤價(jià)格的連續(xù)數(shù)據(jù)［19］，其時(shí)間跨度為1995年6月1日至2009年6月30日，所產(chǎn)生的鋁、銅、橡膠、大豆和小麥期貨樣本數(shù)據(jù)分別為3368、3432、2712、3263和2695個(gè)。期貨價(jià)格數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)的期貨交易所和國(guó)聯(lián)倚天數(shù)據(jù)庫(kù)。

表1 期貨非交易收益的基本統(tǒng)計(jì)量① 類似于Tsiakas（2008）的貢獻(xiàn)度檢測(cè)和Granger因果檢驗(yàn)，在5%的置信水平下，交易當(dāng)晚、周末假日和中長(zhǎng)假日的收益對(duì)傳統(tǒng)收益和日間交易均具有顯著影響；為保持論文的完整性和節(jié)省篇幅，對(duì)它們的論證則從略。

（二）非交易收益的基本統(tǒng)計(jì)特征

表1給出了非交易收益的基本統(tǒng)計(jì)量。可以看出，各期貨合約不同時(shí)段的非交易收益均表現(xiàn)出不同的正、負(fù)收益特性，非交易收益的偏度也表現(xiàn)出不同的左偏和右偏特征；并且，各期貨合約不同時(shí)段的非交易收益的峰度均大于正態(tài)分布的峰度3，由此說明各非交易收益均具有尖峰厚尾特征。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，各期貨合約交易當(dāng)晚、周末假日和中長(zhǎng)假日的標(biāo)準(zhǔn)差呈遞增態(tài)勢(shì)，這說明隨著非交易時(shí)間的累積，非交易收益的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)逐漸增大；且總體而言，銅、橡膠和小麥?zhǔn)袌?chǎng)非交易收益的標(biāo)準(zhǔn)差較大，鋁和大豆市場(chǎng)非交易收益的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較小。

（三）非交易風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度

1.閾值選擇及分布參數(shù)估計(jì)

采用POT方法估計(jì)VaR與ES的值，先要確定閾值。從精度出發(fā)，各序列閾值的選取我們將結(jié)合平均剩余壽命圖和觀察不同閾值下參數(shù)的穩(wěn)定性來共同確定。下圖1給出了鋁期貨交易當(dāng)晚、周末假日和中長(zhǎng)假日收益序列的剩余壽命圖及不同閾值下的參數(shù)變化圖①銅、橡膠、大豆和小麥的圖與此類似。。根據(jù)圖1，我們可分別確定對(duì)應(yīng)序列的閾值，然后再根據(jù)極大似然法估計(jì)對(duì)應(yīng)序列的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)，表2給出了各期貨不同非交易收益的閾值及尾部參數(shù)估計(jì)結(jié)果。

表2 各序列閾值及尾部參數(shù)估計(jì)值

在確定損失的尾部極值分布時(shí)，我們常采用P-P圖和Q-Q圖來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合程度。為此，利用上文估計(jì)結(jié)果，我們可進(jìn)一步得到各期貨市場(chǎng)不同非交易收益序列GPD擬合的診斷圖（如圖2所示）。可以發(fā)現(xiàn)，所有的點(diǎn)都幾乎在一條直線上，密度曲線的估計(jì)與直方圖也相吻合，由此說明根據(jù)前文所提方法的參數(shù)估計(jì)是恰當(dāng)?shù)摹?/p>

2.VaR與ES的估計(jì)結(jié)果

在滿足上述假設(shè)的條件下，我們來估計(jì)95%和99%置信水平下的VaR與ES估計(jì)值。參數(shù)u、β、ξ估計(jì)出以后，利用（4）式和（7）式，即可計(jì)算出各期貨市場(chǎng)不同非交易收益的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）及其預(yù)期損失（ES）（以日作為持有期），并對(duì)其相應(yīng)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行了后驗(yàn)測(cè)試（如表3所示）。

表3 各序列的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失估計(jì)值

表3給出了鋁、銅、橡膠、大豆和小麥序列VaR和ES的估計(jì)值及其后驗(yàn)測(cè)試結(jié)果。根據(jù)后驗(yàn)測(cè)試結(jié)果可知，基于極值理論的VaR和ES模型可以比較好地描述期貨市場(chǎng)非交易時(shí)段的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失。從縱向來看，對(duì)于每一期貨交易品種，交易當(dāng)晚、周末假日和中長(zhǎng)假日的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失均呈遞增態(tài)勢(shì)。由此說明，我國(guó)期貨市場(chǎng)非交易時(shí)間與非交易風(fēng)險(xiǎn)之間呈正向關(guān)系。也就是說，隨著時(shí)間的累積，非交易時(shí)間的信息含量會(huì)逐漸增多，非交易風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增大，這也與前文非交易收益的標(biāo)準(zhǔn)方差具有遞增特征相吻合。之所以出現(xiàn)這一狀況，主要是于非交易時(shí)段所包含的大量私人信息和公共信息以及不同地區(qū)期貨交易的非同步性有關(guān)［20，21］。這樣，隨著時(shí)間的延續(xù)，新信息積累到一定程度就會(huì)影響投資者的買賣行為，從而造成期貨價(jià)格的波動(dòng)［20］。一般而言，兩個(gè)相鄰交易日之間的非交易時(shí)間越長(zhǎng)，累積的信息會(huì)越多，重新開盤時(shí)期貨價(jià)格的波動(dòng)也就越大，這就不可避免地導(dǎo)致期貨市場(chǎng)非交易風(fēng)險(xiǎn)的增大。

從橫向來看，在95%的置信水平下，銅和橡膠市場(chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)較大，小麥?zhǔn)袌?chǎng)次之，大豆和鋁市場(chǎng)相對(duì)較小；在99%的置信水平下，橡膠和小麥?zhǔn)袌?chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)較大，銅和大豆次之，鋁市場(chǎng)最小。總體而言，銅、橡膠和小麥?zhǔn)袌?chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)較大，而鋁和大豆市場(chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，這與前文期貨市場(chǎng)非交易收益的標(biāo)準(zhǔn)方差大小描述是相一致的。在非交易時(shí)段，不同期貨市場(chǎng)非交易風(fēng)險(xiǎn)存在上述差異的原因有哪些呢？其緣由主要可歸結(jié)為各期貨市場(chǎng)非交易新信息在市場(chǎng)內(nèi)部和市場(chǎng)外部的獲取方面［22，23］。與前者不同，小麥?zhǔn)袌?chǎng)相對(duì)狹小，市場(chǎng)也不太活躍；特別是作為標(biāo)的物的小麥現(xiàn)貨，長(zhǎng)期受國(guó)家農(nóng)業(yè)政策的制約和自然災(zāi)害的影響，等等。以上這些因素，會(huì)使得銅、橡膠和小麥期貨在非交易時(shí)段的新信息累積相對(duì)較大，這自然加大了市場(chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)。然而，與銅、橡膠和小麥相比，鋁和大豆期貨及其現(xiàn)貨的供需基本平衡，市場(chǎng)也較為成熟［23，24］，且相對(duì)而言，既存在較少的來自國(guó)外重大消息的影響，也較少受到來自國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策等消息的沖擊。總的來說，鋁和大豆期貨市場(chǎng)來自國(guó)內(nèi)外新信息的累積相對(duì)較小，這也自然不會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)的大幅波動(dòng)，因而非交易風(fēng)險(xiǎn)也比較小①事實(shí)上，不同期貨市場(chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)存在個(gè)體差異的原因是非常多的，限于篇幅，這里只列出了幾個(gè)較重要原因。。此外，置信水平的選擇對(duì)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失的影響也是非常明顯的，當(dāng)置信水平從95%增加到99%時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值增加了一倍以上，其預(yù)期損失增加了近兩倍，這說明風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和預(yù)期損失對(duì)置信水平的選擇非常敏感，預(yù)期損失比風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值變化得更快，這也與風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和預(yù)期損失的理論定義相符。

五、結(jié)論與啟示

本文在分析交易當(dāng)晚、周末假日與中長(zhǎng)假日收益基本統(tǒng)計(jì)量的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)測(cè)度了各期貨市場(chǎng)不同非交易收益的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失。實(shí)證結(jié)果顯示：（1）基于極值理論的VaR和ES模型可以較好地描述期貨市場(chǎng)非交易時(shí)段的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失；（2）從縱向來看，交易當(dāng)晚、周末假日和中長(zhǎng)假日的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值及其預(yù)期損失均呈逐漸遞增態(tài)勢(shì)，這意味著我國(guó)期貨市場(chǎng)非交易時(shí)間與非交易風(fēng)險(xiǎn)之間呈正向關(guān)系，即隨著時(shí)間的累積，非交易時(shí)段的信息含量會(huì)逐漸增多，非交易風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)逐漸增大；由此表明，非交易時(shí)段所積累的金融信息具有顯著的預(yù)測(cè)能力。（3）從橫向來看，在95%的置信水平下，銅和橡膠市場(chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)較大，小麥?zhǔn)袌?chǎng)次之，大豆和鋁市場(chǎng)相對(duì)較小；而在99%的置信水平下，橡膠和小麥?zhǔn)袌?chǎng)的非交易風(fēng)險(xiǎn)較大，銅和大豆次之，鋁市場(chǎng)最小。

以上研究結(jié)論有利于充分認(rèn)識(shí)和把握我國(guó)各期貨市場(chǎng)及不同非交易時(shí)段的非交易風(fēng)險(xiǎn)，以及非交易時(shí)間與非交易風(fēng)險(xiǎn)之間的正向關(guān)系，對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)局來說均具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義。一方面，投資者可以利用非交易時(shí)間與非交易風(fēng)險(xiǎn)之間的正向關(guān)系來優(yōu)化投資者的投資決策，可以利用不同期貨非交易風(fēng)險(xiǎn)的差異性來規(guī)避非交易風(fēng)險(xiǎn)對(duì)期貨交易的影響，還可以為期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)提供預(yù)測(cè)。另一方面，這一研究還可以為風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)局進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度、風(fēng)險(xiǎn)管理制度的制定以及風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管策略的設(shè)計(jì)等提供必要的方法和信息支持，期貨市場(chǎng)管理者可根據(jù)非交易時(shí)段的長(zhǎng)短有針對(duì)性地制定市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防控措施，為防范和化解非交易風(fēng)險(xiǎn)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)期貨市場(chǎng)非交易性風(fēng)險(xiǎn)的有效監(jiān)管。

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