滬深300指數期貨投機風險經驗研究

劉心　李淑敏　丁海峰

摘 要：投機者是期貨市場一類重要的投資者，價格波動風險是投機者面臨的主要風險。本文選取滬深300指數期貨正式上市以來的真實交易數據，利用基于蒙特卡洛模擬的VAR方法研究滬深300指數期貨市場的投機者面臨的價格波動風險，以期能為投資者提供借鑒。

關鍵詞：滬深300指數期貨；投機風險；蒙特卡洛模擬

中圖分類號：F8309 文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2014）11007405

一、引 言

自2010年4月16日滬深300指數正式上市交易，其成交量、持倉量和成交額穩步攀升，正慢慢發展成為我國金融市場最重要的產品之一。投機者是滬深300指數期貨市場中一類重要的投資者，投機行為能夠有效的增強市場流動性，對于活躍金融市場具有重要意義。然而對于金融產品，一般其自身都會存在一定缺陷，世界范圍內因對金融產品使用不當或者對市場風險認識不足而導致重大金融災難的事件不勝枚舉。目前，滬深300指數期貨上市已經兩年，市場交易程度活躍，其真實運行數據已經存在一定意義。鑒于此，本文在我國滬深300指數期貨運行初期，通過使用目前經典并且主流的風險測評方法——VaR方法，對我國滬深300指數期貨投資的市場風險進行研究。在理論上，由于滬深300指數期貨正式上市交易的時間較短，數據有限，因此直接對滬深300指數期貨投資的市場風險進行研究的文獻相對較少，研究滬深300指數期貨投資的市場風險可以為股指期貨投資的風險控制和防范提供參考，豐富了對金融創新產品市場風險的研究成果。在實際應用價值方面，通過使用通俗易懂的VaR方法測評我國滬深300指數期貨投資者主要面對的市場風險，能夠使投資者更加清醒的認識股指期貨投資所面對的市場風險，為投資者（尤其是機構投資者）建立與股指期貨業務相關的風險控制系統和理念提供參考，根據市場情況，科學設置止損點，使投資者明確保證金賬戶資金水平，合理利用資金，在價格變動時采取有效措施進行投資操作，從而避免慘重損失。

一、文獻綜述與相關理論

相對國內而言，國外的資本市場形成較早，市場機制較為健全，對市場風險的研究開始的較早也較為深入。但是，20世紀80—90年代，世界范圍內接連發生了引人關注的金融衍生品災難，因此當時急需找到一個用于市場風險計量的方法，正因如此，使VAR從那時起開始被大量應用。1993年，一個由當時主要的發達工業國家的高層銀行家、金融家和學術界人士組成的30人的咨詢小組（G30）發表了一份關于金融衍生工具的報告，并且建議引入“風險價值系統（VAR System）”來給交易頭寸估價和評估金融風險。Philippe[1]詳細介紹了VAR被廣泛接受的歷史背景和環境演變的過程，講述了建立風險測度體系的統計及金融方面的基本知識，并且給出了一個VAR的規范定義，比較和分析了VAR的各種計算方法，詳細探討了VAR在正態分布假設下的實施與運用。Kupiec[2]通過利用似然比率中的邊界值（Tail Points）來確定接受VAR的置信區域，發展了利用“失敗率回測檢驗方法”驗證VAR有效性的置信區域問題。Anderson等[3]指出，計算 VAR 時假設風險因子呈正態分布容易低估風險，因為金融時間序列通常存在“尖峰厚尾”效應，而傳統的 VAR 計算方法在市場存在極端情況下常常不能很好地度量出真正風險的大小。Georges等[4]使用逐筆數據（Tick-by-Tick Data）研究多倫多股票交易所的盤中風險價值（Intraday Value at Risk）。通過對不規則間隔的高頻數據使用蒙特卡洛模擬的方法研究每日的在險價值，并且認為模型通過了計算VAR的有效性的回測檢驗（Backtesting），對股市的活躍投資者具有重要意義。汪飛星等[5]采用Copula函數改進傳統的蒙特卡洛模擬方法計算匯率風險VAR，并在VAR模型的有效性回測檢驗中得到較為理想的效果。楊彩林和張琴玲[6]通過分析上證綜合指數和深圳成分指數的每日收盤價數據，分別采用基于歷史模擬法和方差—協方差法的 VAR 模型對中國股票市場風險進行實證分析，并得出滬、深股市整體風險較大但深市又大于滬市風險，以及投資者投資于證券市場組合可以分散投資風險的重要結論。Cheng和Hung[7]使用WTI2002—2009年的原油、汽油、民用燃料油、金、銀以及銅等六種商品的波動性數據，通過SGT分布下的GARCH模型計算石油和金屬市場的VAR。實證結果表明，通過GARCH-SGT模型無論在石油市場還是金屬市場的樣本預測中都具有很高的精確性。由于我國滬深300指數期貨正式上市運行時間較短，真實交易數據有限，大多數國內學者都是運用滬深300指數期貨的仿真交易數據進行相關研究。因此，運用VAR方法利用真實交易數據直接對我國滬深300指數期貨進行風險度量的文獻相對較少。

VAR是一種運用統計技術估計金融風險的方法。Philippe[1]將其定義為：“在正常的市場環境下，在一個目標時間期限內，給定置信水平下所能承受的最大損失”。

VAR的計算方法大致可以分為參數方法和非參數方法兩種。現在，定義W0為投資者的初始投資額，R為投資收益率。那么，該投資者在投資資產持有期末的投資價值為W=W0（1+R）。假設其持有資產的期望收益和收益率R的標準差分別為μ和σ，置信水平c下投資組合的最小價值為W*=W0（1+R*），R*表示投資組合的最低收益率。則有：

VaR=E（W）-W*=-W0（R*-μ）（1）

在給定置信水平c下，可以從將來投資組合價值（ω）的概率分布之中求得VAR。當置信水平為c時，試圖找到可能性最小的W*，則超出這一水平的概率為c：

c=∫∞W*（ω）dω（2）

或者可以說成是投資組合價值低于W*的概率p=p（ω≤W*）為1-c：

1-c=∫W*-∞（ω）dω=P（ω≤W*）=P（3）

此時，從-∞→W*區域的面積為p=1-c，比如1%。可以將p理解為顯著性水平，W*的數值被稱為分布的抽樣分位數。

參數方法通常假設收益率服從一定的分布，為了計算方便通常假設為正態分布，然而實際中收益率序列并不完全服從某種具體的分布形態，而且還經常會出現一些非對稱和“厚尾”特征。

計算VAR的非參數方法克服了這個困難。非參數方法也可稱為模擬法，具體有歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法等。歷史模擬法是假設市場因素收益率序列的概率密度函數不隨時間變化或者變化幅度不大，即市場上未來的新信息與歷史信息一樣。通過對歷史數據歸納出的收益率情況來替代當前真實收益率的分布情況，選擇一定的概率水平，從而得到資產組合的VAR。

歷史模擬法思想簡單，不需假設市場因素收益率的具體分布形態。但是歷史模擬法假設市場因素收益率分布在歷史和未來是一樣的，并不符合實際情況。

蒙特卡洛法的大致思想就是：可以通過某種“試驗”方法求解某些事件發生的概率或者隨機變量的期望值，并把從“試驗”方法得到的結果作為所求問題的解[8]。比如，一般情況下，資產的最終價格都是由資產價格中產生波動的過程確定。如果這個過程已知，那么就可以利用計算機模擬這個過程，每進行一次模擬就能得到一個最終的價格。重復模擬多次，就能得到資產最終價格的分布，從分布中就能獲取所要求解的問題的答案。具體的步驟大致為：

（1）對于具有隨機性質的問題（比如股票價格問題），使用適當的隨機過程模型描述概率過程（通常采用幾何布朗運動描述股價問題）；不具有隨機性質的問題，應先將其轉化為隨機性質的問題。

（2）從已知的概率分布中獲取隨機數序列。根據事先設定的資產價格隨機過程，模擬一定時間段內的價格軌道。

（3）從模擬實驗結果中確定所求問題的解（比如本文所要求解的VAR）。

與歷史模擬方法相比，兩者思路類似，但是，蒙特卡洛模擬方法中最終用于計算VAR的資產價格或者收益率是通過模擬產生，而不是通過歷史觀察值取得。蒙特卡洛模擬方法是功能最強大、應用最為靈活的計算VAR的方法之一。它通過產生大量情景測算的風險較解析模型的方法得到的結果更加綜合可靠，而且不用考慮收益率的分布形態。

二、實證分析

1數據來源及樣本選取

本文選取2010年4月16日（滬深300指數期貨正式上市交易首日）到2012年4月20日滬深300指數期貨當月連續合約的日收盤價作為研究對象，樣本區間共計488個數據。選取2011年4月6日到2012年4月20日作為后驗區間，用于驗證VAR模型的有效性，后驗區間樣本容量為255個。數據來源于RESSET金融研究數據庫、Wind資訊金融終端以及中國金融期貨交易所網站。本文數據處理基于Excel2003、Matlab70和Eviews50軟件。

2變量描述

所謂當月連續合約就是指所有的最近一個月份的期貨合約連續起來。我國滬深300指數期貨采取當月、下月以及隨后兩個季月合約同時上市交易的方式，由于股指期貨合約月份的遠近不同，導致其價格變化規律也不盡相同。在一般情況下，期貨合約交割月的價格最接近現貨價格，而距離交割月三四個月后的期貨合約交易量是最大的。所以為了研究的方便以及便于為投資者長期技術分析提供參考，期貨合約就采取了“連續”的形式來觀察。這里所說的“當月連續”并非一個固定的月份，而是處于變化之中的。在度量市場風險時，隨機變量一般選取金融資產的收益率序列。相比于算數收益率，對數收益率更具有經濟意義，并且對于一些金融資產，對數收益可能會更一致。鑒于此，本文研究所使用的滬深300指數期貨當月連續合約日收益率也同樣采取對數收益率的形式。對數收益率的計算公式為：

rt=ln（pt）-ln（pt-1）（4）

其中，pt和pt-1分別表示第t日和第t-1日滬深300指數期貨當月連續合約的日收盤價，rt表示滬深300指數期貨合約在第t日的日收益率。通過上述公式可以獲得2010年4月19日到2012年4月20日滬深300指數期貨當月連續合約的日收益率序列，共計487個數據。

3統計性質分析

（1）本文首先描述了滬深300指數期貨當月連續合約日收益率序列的基本統計性質，如表1所示。

由表1可知，滬深300指數期貨的日收益率序列的均值為-00005，中值為-00006，最大值為00560，最小值為-00660，標準差為00153，偏度為-01239，峰度為49974，J-B統計量的值為822029，相應的P值為00000。由于正態分布的偏度為0，峰度為3，因此，可以判定滬深300指數期貨日收益率序列呈現左偏（偏度-01239<0）、尖峰（49974>3）性質。又由該序列的J-B統計量及對應的概率值可以知道，滬深300指數期貨的日收益率序列不服從正態分布。

（2）平穩性檢驗。滬深300指數期貨日收益率序列的平穩性檢驗結果如表2所示。

（3）ARCH效應檢驗。在5%顯著性水平下對該收益率序列進行Engle提出的ARCH-LM檢驗。該檢驗原假設為：序列滯后q階都不存在ARCH效應；備擇假設為：序列滯后q階都存在ARCH效應。檢驗結果如表3所示。

4實證結果

通過上述分析，滬深300指數期貨合約的日收益率序列是平穩的、不存在顯著自相關，序列分布形式未知，但是呈現出左偏、尖峰以及非正態分布的性質，并且方差不存在顯著的ARCH效應，即在樣本區間內該序列的異方差性并不明顯。同時，又結合前文對蒙特卡洛模擬方法的描述，本文采取基于蒙特卡洛的VAR方法測度股指期貨的投機風險，結果如表4所示。

5有效性檢驗

通過某種方法求得VAR值后，應該對這種方法的有效性進行檢驗，通常采取的是失敗頻率檢驗法，該方法通過比較實際失敗天數是否落在給定樣本容量下的非拒絕域來說明方法的有效性。如果實際失敗天數落入非拒絕域，則說明通過此種方法求VAR的值是可行的。現在對上一節通過蒙特卡洛模擬方法求VAR的有效性進行后驗檢驗，后驗檢驗區間為2011年4月6日到2012年4月20日，樣本容量255個數據。檢驗結果如表5所示。

三、研究結論與政策建議

本文主要研究滬深300指數期貨的投機風險，得到如下結論：

滬深300指數期貨當月連續合約的日收益率序列不服從正態分布，表現出顯著的“尖峰厚尾”性質，序列為平穩序列，不存在顯著的自相關性，并且該序列不存在顯著的ARCH效應。鑒于此，利用該序列計算滬深300指數期貨價格波動風險日VAR時，結合考慮到該序列的這些性質以及計算VAR不同方法的特點，應該采用蒙特卡洛方法計算價格波動風險日VAR。并且實證結果表明該方法通過了模型的有效性檢驗，即利用蒙特卡洛方法計算滬深300指數期貨價格波動風險日VAR確實可行。

結合本文研究得出的結論，提出如下建議：

首先，滬深300指數期貨的投資者在實際投資中可以運用VAR方法，出于不同目的的投資者應該采用適當的方法計算VAR（具體可參照本文結論），根據每日的VAR，科學設置止損點并嚴格執行，合理運用資金，理性投資。股指期貨投機可以采取類似金字塔的方式進行買入或者賣出操作。即建倉后，在已有持倉已經獲利時再增加持倉，而且每次持倉的增量應逐次遞減。投資者進行資金管理時，可以采取諸如將單個市場中的最大損失限定在持有總資本的5%以下；所投入的保證金總額不應超過總資本的20%—30%；某個合約的投資額控制在總持有資本的10%以下；同時應采取持有不同月份合約的橫向投資策略。

其次，滬深300指數期貨的市場監管者可以運用VAR技術進行風險控制，可以通過將VAR與規定的保證金比例進行對比，調整保證金比例。如果VAR大于按規定收取的保證金水平，則市場風險發生的可能性較大，應適當提高保證金水平；如果VAR遠小于按規定收取的水平，則可以適當降低保證金比例，以提高投資者的投資積極性。靈活的保證金制度在有效控制風險的同時還能提高投資者的投資積極性，從而加強市場流動性，使得股指期貨的功能可以得到充分發揮，這對我國股指期貨市場的長久、健康發展具有重要意義。

參考文獻：

[1] Philippe，JValue at Risk： The New Benchmark for Controlling Market Risk [M]The McGraw-Hill Companies Inc，1997

[2] Kupiec，PTechniques for Verifying the Accuracy of Risk Measurement Models [J]Journal of Derivatives，1995，3（2）：73-84

[3] Anderson，TG，Bollerslev，T，Diebold，FXThe Distribution of Exchange Rate Volatility [R]NBER Working Paper，19991-49

[4] Georges，D，Pierre ，D，Maria ，PIntraday Value at Risk （IVaR） Using Tick-by-Tick Data with Application to the Toronto Stock Exchange [J]Journal of Empirical Finance，2009，16（5）：777-792

[5] 汪飛星，陳東峰，單國莉用改進的蒙特卡洛（MC）方法計算VaR[J]山東理工大學學報（自然科學版），2005，（5）：11-14

[6] 楊彩林，張琴玲VaR模型在我國滬、深股市風險度量中的實證研究[J]統計與決策，2010，（18）：133-136

[7] Cheng，WH，Hung，JCSkewness and Leptokurtosis in GARCH-Typed VaR Estimation of Petroleum and Metal Asset Returns[J]Journal of Empirical Finance，2011，18（1）：160-173

[8] 張驊月Matlab與金融實驗[M]北京：中國財政經濟出版社，2008

三、研究結論與政策建議

本文主要研究滬深300指數期貨的投機風險，得到如下結論：

滬深300指數期貨當月連續合約的日收益率序列不服從正態分布，表現出顯著的“尖峰厚尾”性質，序列為平穩序列，不存在顯著的自相關性，并且該序列不存在顯著的ARCH效應。鑒于此，利用該序列計算滬深300指數期貨價格波動風險日VAR時，結合考慮到該序列的這些性質以及計算VAR不同方法的特點，應該采用蒙特卡洛方法計算價格波動風險日VAR。并且實證結果表明該方法通過了模型的有效性檢驗，即利用蒙特卡洛方法計算滬深300指數期貨價格波動風險日VAR確實可行。

結合本文研究得出的結論，提出如下建議：

首先，滬深300指數期貨的投資者在實際投資中可以運用VAR方法，出于不同目的的投資者應該采用適當的方法計算VAR（具體可參照本文結論），根據每日的VAR，科學設置止損點并嚴格執行，合理運用資金，理性投資。股指期貨投機可以采取類似金字塔的方式進行買入或者賣出操作。即建倉后，在已有持倉已經獲利時再增加持倉，而且每次持倉的增量應逐次遞減。投資者進行資金管理時，可以采取諸如將單個市場中的最大損失限定在持有總資本的5%以下；所投入的保證金總額不應超過總資本的20%—30%；某個合約的投資額控制在總持有資本的10%以下；同時應采取持有不同月份合約的橫向投資策略。

其次，滬深300指數期貨的市場監管者可以運用VAR技術進行風險控制，可以通過將VAR與規定的保證金比例進行對比，調整保證金比例。如果VAR大于按規定收取的保證金水平，則市場風險發生的可能性較大，應適當提高保證金水平；如果VAR遠小于按規定收取的水平，則可以適當降低保證金比例，以提高投資者的投資積極性。靈活的保證金制度在有效控制風險的同時還能提高投資者的投資積極性，從而加強市場流動性，使得股指期貨的功能可以得到充分發揮，這對我國股指期貨市場的長久、健康發展具有重要意義。

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[6] 楊彩林，張琴玲VaR模型在我國滬、深股市風險度量中的實證研究[J]統計與決策，2010，（18）：133-136

[7] Cheng，WH，Hung，JCSkewness and Leptokurtosis in GARCH-Typed VaR Estimation of Petroleum and Metal Asset Returns[J]Journal of Empirical Finance，2011，18（1）：160-173

[8] 張驊月Matlab與金融實驗[M]北京：中國財政經濟出版社，2008

三、研究結論與政策建議

本文主要研究滬深300指數期貨的投機風險，得到如下結論：

滬深300指數期貨當月連續合約的日收益率序列不服從正態分布，表現出顯著的“尖峰厚尾”性質，序列為平穩序列，不存在顯著的自相關性，并且該序列不存在顯著的ARCH效應。鑒于此，利用該序列計算滬深300指數期貨價格波動風險日VAR時，結合考慮到該序列的這些性質以及計算VAR不同方法的特點，應該采用蒙特卡洛方法計算價格波動風險日VAR。并且實證結果表明該方法通過了模型的有效性檢驗，即利用蒙特卡洛方法計算滬深300指數期貨價格波動風險日VAR確實可行。

結合本文研究得出的結論，提出如下建議：

首先，滬深300指數期貨的投資者在實際投資中可以運用VAR方法，出于不同目的的投資者應該采用適當的方法計算VAR（具體可參照本文結論），根據每日的VAR，科學設置止損點并嚴格執行，合理運用資金，理性投資。股指期貨投機可以采取類似金字塔的方式進行買入或者賣出操作。即建倉后，在已有持倉已經獲利時再增加持倉，而且每次持倉的增量應逐次遞減。投資者進行資金管理時，可以采取諸如將單個市場中的最大損失限定在持有總資本的5%以下；所投入的保證金總額不應超過總資本的20%—30%；某個合約的投資額控制在總持有資本的10%以下；同時應采取持有不同月份合約的橫向投資策略。

其次，滬深300指數期貨的市場監管者可以運用VAR技術進行風險控制，可以通過將VAR與規定的保證金比例進行對比，調整保證金比例。如果VAR大于按規定收取的保證金水平，則市場風險發生的可能性較大，應適當提高保證金水平；如果VAR遠小于按規定收取的水平，則可以適當降低保證金比例，以提高投資者的投資積極性。靈活的保證金制度在有效控制風險的同時還能提高投資者的投資積極性，從而加強市場流動性，使得股指期貨的功能可以得到充分發揮，這對我國股指期貨市場的長久、健康發展具有重要意義。

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[6] 楊彩林，張琴玲VaR模型在我國滬、深股市風險度量中的實證研究[J]統計與決策，2010，（18）：133-136

[7] Cheng，WH，Hung，JCSkewness and Leptokurtosis in GARCH-Typed VaR Estimation of Petroleum and Metal Asset Returns[J]Journal of Empirical Finance，2011，18（1）：160-173

[8] 張驊月Matlab與金融實驗[M]北京：中國財政經濟出版社，2008