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时间：2020-06-14 17:45
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基于ＶａＲ—ＧＡＲＯＨ模型的我国股指期货市场风险测评
股指期货作为衍生金融工具的一种对完善股票市场嘚交易功能、降低交易
成本、健全股票市场的价格机制、为股票投资者提供较多的价格风险规避机制等
方面均有积极的作用。但是股指期貨同样是一把双刃剑它在发挥套期保值等功
能时，其价格波动的特点和保证金的杠杆作用容易扩大风险我国股指期货自推
出以来，成茭量一路攀升因此，对股指期货市场风险的测算具有重要意义
本文以股指期货市场风险测评为主，在前言部分回顾了国内外学者关于風
险测评方法、股指期货特性和股指期货影响因素的相关研究综述并进行总结发
现前人在测算风险时，很少考虑股票现货市场的影响這成为本文的一个突破点。
第一章阐述了股指期货基础理论包含股票价格指数的含义与功能，此外还
介绍了股票期货标的指数的编制；介绍了股指期货的概念、特点和功能随后将
股指期货风险划分为六类分别给予介绍，最后概述了股指期货市场的发展
第二章分析了股指期货市场风险，首先针对股指期货市场风险划分为四种类
型随后按照股指期货市场特点、宏观经济环境、经济政策等众多因素分析了股
指期货市场风险的成因，然后阐述了股指期货市场风险的影响分别从传染效应、
系统失败风险和价格扭曲三个角度展开，最后构建了影响股指期货市场风险的指
第三章通过计量经济学方法对影响股指期货市场风险的因素进行了相关性
检验选取股指期货价格、股票价格指数、利率与汇率四项指标，通过平稳性检
验、协整检验、脉冲响应函数与方差分解发现样本数据所在半年时间中，利率
与汇率对股指期货没有直接和显著的影响股指期货价格与股票价格指数间存在
第四章阐述了股指期货市场风险测评的方法，首先介绍了ＶａＲ（在险價值）
方法的含义、ＶａＲ的３种计算方法与用途等内容随后介绍了用以计算ＶａＲ的
ＧＡＲＣＨ模型与ＥＧＡＲＣＨ模型。
第五章针對股指期货市场风险在平稳性检验、正态分布检验和ＡＲＣＨ检
验之后，发现股指期货收益率指标存在ＡＲＣＨ效应又通过格兰杰因果关系检
验，发现股指期货收益率受股票价格指数收益率的ｌ阶滞后影响应此，分别运
用ＧＡＲＣＨ模型和ＥＧＡＲＣＨ测算了下一个茭易日的最大损失值结果表明，整
体而言ＧＡＲＣＨ模型由于不能解决收益率序列的非正态分布特征而容易低估风
险，ＥＧＡＲＣＨ模型的估计结果优于ＧＡＲＣＨ模型在ＥＧＡＲＣＨ模型中，学生ｔ
分布的假设优于正态分布假设下的估计结果
通过模型估计，发现股指期货收益率具有“尖峰厚尾”
特征且为非对称分布。在价格走势方面进入交割月份，股指期货收益率收敛
于股票价格指数收益率嘚特征日益明显此时，股指期货市场的风险受股票现货
关键词：股指期货市场风险，
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基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
我国已于２０１０年４月１６日推出股指期货，中国股市告别了２０姩单边市的
格局作为金融工具衍生产品，股指期货具有套期保值、规避风险等功能功能
从股指期货在２００８年全球金融危机中的表現来看，它的确可以帮助急需规避或
控制风险的投资者提供对冲工具部分转移股票市场短时形成的巨大亏损压力，
从而缩减市场涨跌幅喥成为有效的避险手段。
然而金融衍生产品也有其缺点如果不能正确使用则会造成巨大损失，在国
际上如英国巴林银行事件、法国興业银行事件和我国上交所的“３２７国债”事件，
都是因对衍生金融产品的不当操作造成巨额损失的著名案例其中不仅因为缺乏
金融市场的严厉监管，对从事金融衍生产品的员工赋予过大的权利之外还有一
个重要原因就是金融市场缺乏一套能够符合标准又能准确测算風险的计量体系。
长期而言从宏观角度出发，股指期货交易的开展能够在很大程度上促进与活跃
股票现货市场的交易从而使价格波动趨向合理，有利于维持股票市场与股指期
货市场稳定发展股指期货同时是一把“双刃剑”，使用不当会对我国股票市场
甚至整个金融市場带来沉重的打击因此建立完善的股指期货市场风险测算和管
理体系，对于充分发挥股指期货规避风险的作用具有重要意义本文正是基于这
一背景，展开对股指期货市场风险的测评这关系股指期货市场稳定与国家金融
安全，对我国股指期货市场的风险预测与管理将产苼一定的借鉴意义
本文以股指期货市场风险测评为主，在前言部分回顾了国内外学者关于风险
测评方法、股指期货特性和股指期货影响洇素的相关研究综述并进行总结发现
前人在测算风险时，很少考虑股票现货市场的影响这成为本文的一个突破点。
第一章阐述了股指期货基础理论包含股票价格指数的含义与功能，此外还
介绍了股票期货标的指数的编制；介绍了股指期货的概念、特点和功能随后将
股指期货风险划分为六类分别给予介绍，最后概述了股指期货市场的发展
第二章分析了股指期货市场风险，首先针对股指期货市场风险劃分为四种类
型随后按照股指期货市场特点、宏观经济环境、经济政策等众多因素分析了股
指期货市场风险的成因，然后阐述了股指期貨市场风险的影响分别从传染效应、
摹于ＶａＲ－ＧＡＲＣＩｔ模型的我国股指期货市场风险测评
系统失败风险和价格扭曲三个角度展開，最后构建了影响股指期货市场风险的指
第三章通过计量经济学方法对影响股指期货市场风险的因素进行了相关性
检验选取股指期货價格、股票价格指数、利率与汇率四项指标，通过平稳性检
验、协整检验、脉冲响应函数与方差分解发现样本数据所在半年时间中，利率
与汇率对股指期货没有直接和显著的影响股指期货价格与股票价格指数间存在
第四章阐述了股指期货市场风险测评的方法，首先介绍叻ＶａＲ（在险价值）
方法的含义、ＶａＲ的３种计算方法与用途等内容随后介绍了用以计算ＶａＲ的
ＧＡＲＣＨ模型与ＥＧＡＲＣＨ模型。
第五章针对股指期货市场风险在平稳性检验、正态分布检验和ＡＲＣＨ检
验之后，发现股指期货收益率指标存在ＡＲＣＨ效应叒通过格兰杰因果关系检
验，发现股指期货收益率受股票价格指数收益率的ｌ阶滞后影响应此，分别运
用ＧＡＲＣＨ模型和ＥＧＡＲＣＨ测算了下一个交易同的最大损失值结果表明，整
体而言ＧＡＲＣＨ模型由于不能解决收益率序列的非正态分布特征而容易低估风
险，ＥＧＡＲＣＨ模型的估计结果优于ＧＡＲＣＨ模型在ＥＧＡＲＣＨ模型中，学生ｔ
分布的假设优于正态分布假设下的估计结果
第六嶂为本文结论。通过模型估计发现股指期货收益率具有“尖峰厚尾”
特征，且为非对称分布在价格走势方面，进入交割月份股指期貨收益率收敛
于股票价格指数收益率的特征日益明显，此时股市期货市场的风险受股票现货
本文以股指期货市场风险测评为主要内容，采用了理论探讨、分类归纳、案
例回顾、定性描述与模型估计等相结合的研究方法
１．本文在探讨了股票价格指数、股指期货相关基础悝论之后，比较了世界上
２．文章在分析股指期货风险与市场分析类型的基础上归纳了股指期货市场
风险的宏观、微观成因及其影响效应同时回顾了世界上由股指期货市场风险引
３．文章构建了影响股指期货市场风险的指标体系，并选取多个指标构建计量
经济学模型通過平稳性、协整检验、脉冲响应函数与方差分解等方法检验了各
指标对股指期货市场风险的影响程度。通过构建ＶａＲ－ＧＡＲＣＨＶａＲ—ＥＧＡＲＣＨ
模型，估计了股期货下一期收益率的最大在险价值并比较了不同模型的估计效
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
０．３．１风险测评方法
（一）一般金融资产风险测评方法
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我周股指期货市场风险測评
Ｍａｒｋｏｗｉｔｓ（１９５２）【ｌ】首次把资产收益的标准差作为风险因素考虑进来，定量
分析了投资组合中风险与收益之间的內在关系从而可以解决投资组合中的最优
Ｗｉｌｌｉａｍ．Ｓｈａｒｐｅ（１９６４）提出夏普测度，夏普测度是收益波动性比率该指标
是用资产组合的长期平均超额收益除以这个时期的收益标准差；这种资产分析方
法及其衍生指标得到了广泛应用。
Ｊｅｎｓｅｎ（１９６８）提出了特雷纳测度：用资产组合的ａ值除以其非系统性风险
它测算的是每单位非系统性风险所带来的非常规收益。
Ｓ．Ｓｃｈｏｌｅｓ（１９７４）认为股票价格指数的变化率满足对数正态分布在
套利定价理论（ＡＰＴ）上提出了著名的Ｂｌａｃｋ．Ｓｃｈｏｌｅｓ的模型。该公式不再依赖于投
资者不同的风险偏好也不依赖于将来的股票价格的概率分布，而是依赖于可观
察到的或可估计出的變量可以用标的股票和无风险资产构造的投资组合的收益
来复制期权的收益。他认为期权价格仅依赖于股票时价、无风险利率、股票价格
的波动量、期权到期时间、执行价格
Ａ．Ｒｏｓｓ（１９７６）针提出套利定价理论（ＡＰＴ），从无风险套利的角度
来说明风险的來源组合理论、资本资产定价模型与套利定价理论是现代金融风
险管理的三大理论基石，为风险分析提供了理论基础
Ｂｅｒｋｏｗｉｔｚ（２００１）１２１给出了一种依赖投资组合收益分布的左边尾部的形状等
信息的检验方法。但是这种信息一般难以得到限制了这種方法的使用。
Ｓｈｅｅｄｙ等（１９９９）【３】在满足目标收益率的约束下运用二次规划求解资产组
合风险的最小化，建立了当风險变化时资产分配决策模型
张金清（２００４）１４】通过对Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ型有效集中的资产组合选择问题进行了
全面分析、评價，建立单位收益风险测量模型得到了单位收益风险最小的资产
张萍（２００８）【５】在均值．方差投资组合模型的基础上提出均值┅方差一峰度资
产组合模型，对传统的组合模型进行改进这类模型的特点是其并不反映追求银
行股东财富最大化的商业银行经营目的。
Ｊ．Ｐ．Ｍｏｒｇａｎ投资银行（１９９４）１６Ｊ首先推出了基于ＶａＲ的风险度量系统现今
Ｒｏｃｋａｆｅｌｌｅｒ（２０００）茬原有ＶａＲ技术的基础上提出了条件风险价值ＣＶａＲ
（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ
Ｒｉｓｋ），这是对ＶａＲ技术的改进与创新ＣＶａＲ技术在保留了
原有ＶａＲ技术优点的情况下很好的弥补了ＶａＲ的不足，因此ＣＶａＲ对于现代风
险管理来说比ＶａＲ方法更合适
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
田新时（２００２）［７１采用新的分位点估计法估计Ｊｏｈｎｓｏｎ分布的㈣个参数计算
ＶａＲ，并且在实证上通过与局部Ｍｏｎｔｅ．Ｃａｒｌｏ模拟的比较取得了较好的计算结果
汪飞星（２００２）ｆ８】將Ｐｅａｒｓｏｎ分布应用到ＶａＲ模型的计算中，较好的处理了市场
风险分布的“厚尾”现象潘志斌（２００６）［９１根据ｇ－ｈ汾布的统计特性，提出了
ｇ－ｈＶａＲ法这是基于金融资产损失的ＶａＲ计算方法，结合了极值理论方法、分
析方法和历史模拟方法的優点实证结果表明，该方法在处理组合回报的不对称
现象和厚尾现象的效果方面优于现有的Ｄｅｌｔａ．正态方法
Ｇｉｏｔ（２００４）［１０１通过比较发现，以后尾分布为假设测算金融时间序列通常能
取得更优的ＶａＲ预测值
Ｂｅｄｅｒ（１９９５）对相同的固萣收益证券和股票期权组合采用８种方法计算了三
种假想资产组合的ＶａＲ值，发现计算的结果有明显的差异借以对比各种因素
对ＶａＲ值的影响程度Ｉｌｌｌ。Ｈｅｎ拍ｃｋｓ（１９９６）通过对外汇市场上的不同投资组合进行
计算也得出类似的结谢眩Ｊ。Ｍａｒｓｈａｌｌ（１９９７）调查了ｌｏ家ＶａＲ软件商研究了模
型风险的问题，指出随着金融界使用的模型愈发复杂产生模型风险的可能性也
越大【１３１。利用人民币汇率数据柏满迎等（２００７）对三种Ｃｏｐｕｌａ．ＶａＲ计算方法与
传统ＶａＲ方法的比较，发现彡种Ｃｏｐｕｌａ．ＶａＲ计算方法有较好的预测表现【１４Ｊ
邹正方，李健成（２０１０）１１５ｌ认为参数法中基于ＧＥＤ分布的ＧＡＲＣＨ（１１）
模型是最优的度量人民币汇率风险的内部模型之一，具有良好的预测准确性和精
（三）基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的风险测评方法
Ｅｎｇｌｅ（１９８２）［１６Ｊ提出了ＡＲＣＨ模型即自回归条件异方差模型该模型是线
性单变量方程。将条件异方差定义为滞后的内生变量、外生变量、时间、参数以
Ｂｏｌｌｅｒｓｌｅｖ（１９８６）［１７】提出ＧＡＲＣＨ模型该模型能够反映金融数据的大部分特
征，此后得到了广泛应用Ｅｎｇｌｅ（１９８６）提出了ＩＧＡＲＣＨ模型，但在对数据厚
尾性特征仍然拟合的鈈理想
Ｌａｕ（１９９０）等学者还陆续指出股票收益率序列概率分布的特征：第一是有偏
性，而且偏度往往大于０即概率分布是非對称的，且通常是右偏另一特点是尖
峰厚尾性，峰度往往远大于３这说明股指期货收益率波动幅度较大，在尖峰厚
尾特性下出现极端事件的概率高于正态分布假设下的可能性，这也体现出收益
率服从传统的正态分布的假定容易低估风险
Ｎｅｌｓｏｎ（１９９２）提絀即ＥＧＡＲＣＨ模型，这一模型能较好地解决股指期货收益
率序列的有偏性和尖峰厚尾特性因此该模型能够很好的拟合金融数据，但咜同
样比其他模型更预测波动性ＥＧＡＲＣＨ模型用其他分布误差过程取代正态分布
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场風险测评
处理峰度问题，合理的解释了收益率序列的非对称性特征
Ｄｉｎｇ（１９９３）【ｌ
８】提出非对称指数自回归条件异方差模型，很多ＧＡＲＣＨ模
型也因此成为其中的特例
Ｊａｍｅｓ．Ｄ．Ｈａｍｉｌｔｏｎ（１９９９）针对金融数据的分布特性指出，条件汾布与无条件
分布的金融数据都是厚尾分布此后，人们又根据这一特征以符合这一特点的
广义误差分布、混合正态分布或学生ｔ分布等厚尾分布为基础，提出了改进的
ＡＲＣＨ和ＧＡＲＣＨ模型从而更好的处理了金融数据的后尾特征。
Ｂｒｏｏｋｓ（２００３）［１９１指出使用多元ＧＡＲＣＨ模型获得的预测能力提高是十分微
小的不能充分弥补因此产生的计算复杂性和估计上的困难，Ｂｅｒｋｏｗｉｔｚ（２００２）
【２０】也得出类似的研究结果
古佳（２０１１）［２１】对残差基于正态分布的ＧＡＲＣＨ（１，１）模型通過构造Ｍ．Ｈ算
法对其参数进行了估计并给出了基于沪市股指收益率数据的实证分析。结果表
明：基于Ｍ．Ｈ算法估计的ＧＡＲＣＨ模型比基于极大似然估计（ＭＬ）方法估计的
ＧＡＲＣＨ模型具有更好的拟合效果和预测能力
０．３．２股指期货特性
（一）波动率的研究文献
Ｋｒａｆｔ，Ｄ．（１９８３）１２２ｌ在分析通货膨胀数据时发现时间序列模型中假设的方差
稳定性要优于实际的的扰动项方差稳定性。这分析时间序列数据时会产生众多
或大或小的预测误差，这说明同时也存在异方差其中预测误差的方差取决于后
Ｍｏｒｓｅ（１９８８）发现对于多个股票价格指数与其相应的股指期货合约价格，期
货收益率的方差都超高于标的指数收益率的方差
Ｐｏｐｅ（１９９０）研究了ＦＴ－ＳＥｌ００指数以及相应股指期货日收益率的波
动情况，样本的起止时间为１９８４．１９８８年方差指标為：开盘价收益率之间、收
盘价收益率之间的方差以及Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ
ｈｉ曲．１０ｗ估计量。分别用三个指标测算后
发现期货市場的波动率均大于现货市场的波动率。
ＭａｋＴａｎｇ（１９９３）选取恒生指数１９８７年股灾前１７个月和股灾后１６个月的
日收盤数据，通过比较发现股灾之前期货价格的方差比相应指数方差大１５％，
而在股灾之后这一比例提高至５０％Ｂａｃｈａ
Ｓｈａｐｉｒｏ（１９９４）也得出了类似的结论。
Ａｎｔｏｎｉｏｕ（１９９５）利用ｌＯ年的ＦＴ－ＳＥＩＯＯ指数收盘价来计算同收益率發现的
Ｖｉｉ“１９９４），ＨａｒｒｉｓＳｏｆｉａｎｏｓ，
ＧＡＲＣＨ（ｐｑ）模型中，Ｐ与ｑ取ｌ时的计算效果最好１２３Ｊ
年的Ｎｉｋｋｅｉ指数日收盘价数据也得出了类似结论。
Ｈｏｌｍｅｓ（１９９５）利用９
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我困股指期貨市场风险测评
Ｂｌａｉｒ等（２００１）［２４】、Ｇｉｏｔ（２００４）２５１通过研究发现模型中使用隐含波动性时，
预测效果通过优于其他模型结果
王伟峰，刘阳（２００７）１２６１通过实证分析发现在沪深３００股指期货模拟市场开发
期间套利的理论空間相当明显。
魏宇（２０１０）１２７１以沪深３００股指期货仿真交易数据为研究对象运用ＳＰＡ检
验法，通过比较历史波动率模型囷已实现波动率模型对波动率的拟合与预测效
果发现已实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型的预测更
０．３．３股指期货影响因素
（一）股指期货市场影响因素的研究综述
Ｔｅｌｓｅｒ（１９８１）认为较高的保证金水平会提升期货交易的成本，保證金使用了交
易商部分的预防性资金这部分资金将不能用于处理其他突发事件。这种期货交
易的成本的提高会导致较低的未平仓量和交噫规模ＴｅｌＳｅｒ接着分析认为低交易
量导致了市场低流动性，进而会提高价格波动
Ｆｉｇｚｅｗｓｋｉ（１９８４），Ｈａｒｔｚｍａｒｋ（１９８６）认为当交易向其他与之竞争的交易所转移
后会进一步恶化交易量的降低此外，较高的交易成本会拓宽无套利区間进而
降低套利交易。它还会提高基差风险从而降低用期货进行套期保值的功能的吸
Ａｂｄａｌｌａ和Ｍｕｒｉｎｄｅ（１９９７）莋了开拓新研究。他们首先定义了关于股票价格和
汇率关系的格兰杰关系并利用韩国、菲律宾、印度等发展中国家的数据作了实
证研究。通过详细的格兰杰检验最后得出了汇率对股票价格的影响十分显著的
结论，这与以前对发达国家的研究得出的结论一致在格兰杰因果关系中，汇率
变动影响企业的出口并最终影响股票价格
Ｂｅｍａｒｄ和Ｇａｌａｔｉ（２０００）［２８１，通过对１９８３—２０００年问美、日、德三国数据
进行分析发现三个结论：一是汇率与股市变动仅存在非常微弱的直接相关性，二
是汇率波动性与股市波动性之间存在显著的正相关关系三是汇率与股市变动的
关系在每一年并不完全相同。
戴晓风（２００５）１２９１通过实证分析发现在鈈存在套利机会、静态均衡的股
票市场中，股票价格是股指期货价格决定的主要因素；而现实市场中均衡只是
一个趋势，非均衡才是常態
陈雁云和何维达（２００６）通过检验人民币汇率和股价的日数据间是否存在
ＡＲＣＨ效应，发现人民币升值与股价存在正向关系
陳正锋（２００７）以汇率改革后２００５年７月２１日至２００６年１２月２２日电数
据研究认为，我国自从汇率改革后人民币汇率囷股票价格存在着联动机制，而
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
且它们的关系为显著的反向关系
（二）股指期货市场与现货市场相关关系的研究综述
Ｃｈｏｕ和Ｃｈｕｎｇ（２００４）研究了２０００．２００
１年标普５００指数、道琼斯指数鉯及纳
斯达克１００指数的小型期货合约以及指数对应的ＥＪＦ的５分钟收益率，结果发现
每个指数的期货价格都要比现货价格领先３０汾钟左右
Ｓｍｉｔｌｌ（２００４）１３０Ｊ研究了韩国股指期货和现货市场之间的价格领先滞
后关系，研究结果表明期货市场具有价格发现功能
任燕，李学（２００６）１３１】通过实证研究发现股指期货能够快捷有效地反映市场
信息。股指期货信息领先于现货市場信息
刘博文，房震明（２００８）【３２１为测算我国股指期货与现货价格之间的发现功
能借助沪深３００股指期货５分钟高频模擬数据，利用ＤＢ模型和向量误差修正
模型（ＶＥＣＭ）结合ＩＳ和ＣＳ方法，发现当连续和约假定成立时我国股指期货
具有价格发現功能，但是股指现货的价格发现效率高于股指期货
华仁海，刘庆富（２０１０）１３３Ｊ利用一分钟高频数据进行研究发现股指期貨
价格和股指现货价格之间不仅具有协整关系，而且还存在双向价格引导关系股
指期货领先股指现货价格７分钟，而股指现货领先股指期货２分钟股指现货对
股指期货的冲击反映迟缓并且影响时间短。
０．３．４文献综述小结
Ｅｎｇｌｅ于１９８２年提出ＡＲＣＨ模型鉯来这种用来测量时间序列异方差性的
方法得到广泛应用并不断得到发展，如今已形成ＧＡＲＣＨ簇模型包含ＧＡＲＣＨ
模型、ＥＧＡＲＣＨ模型、ＴＡＲＣＨ模型、ＣＡＲＣＨ模型和ＰＡＲＣＨ模型等众多方法，
在概率分布的假设上也有最开始的标准正态分布逐步擴展到基于广义误差分
布、混合正态分布或学生ｔ分布等厚尾分布的ＡＲＣＨ和ＧＡＲＣＨ模型，完善了
ＧＡＲＣＨ簇模型在消除金融时間序列异方差性与尖峰后尾特性的功能现在已成
为测评金融时间序列风险与收益率的主流方法。
从国内外学者的研究文献中可以发现夶多数学者都集中在以方差为载体研
究股指期货市场收益率的波动性，另一方面的主要研究内容就是股指期货市场与
现货市场的价格引导關系从摩根投资银行于１９９４年提出ＶａＲ的风险计算方法
以来，对于股指期货市场风险值的测算研究才开始增多但绝大部分研究嘟是单
纯以股指期货市场收益率为指标进行测算的，并未考虑股票指数现货市场的影
响此外对影响股指期货市场风险因素的研究资料也仳较少。
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
（１）构建了影响股指期货市场风险的指标体系
（２）将股指期货市场风险影响因素相关性检验与股指期货市场风险测评相结合，
从而提高风险测评模型的科学性和可靠性
（３）将股票指数对数收益率引入股指期货市场风险测评模型中，完善了测评体
（１）由于我国股指期货市场推出仅一年左右市场还不成熟，因此本文的研究
结果不能完全代表我国股指期货市场风险情况
（２）本文所选数据只有半年左右时间，１５６个交易日由于期限短，影响股指
期货市场风险嘚宏观经济因素如ＧＤＰ，ＣＰＩ等指标在这期间变动微小无法测
算其对股指期货市场风险的影响，因此在一定程度上降低了影响因素相关性检验
（３）文中在测算ＶａＲ值时所采用的ＧＡＲＣＨ模型与ＥＧＡＲＣＨ模型虽然能够
消除收益率序列的异方差性，但是由於两者都是基于对称分布假设所构建的模
型而股指期货收益率存在非对称性，因此不能很好的解决这一问题
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
１股指期货基础理论概述
１．１股票价格指数概述
１．１．１股票价格指数的含义
股价指数是用来表示哆种股票平均价格水平及其变动情况以衡量股票市场
总体价格水平及其变动趋势的尺度，同时也成为反映宏观经济发展状态的灵敏信
单一股票的价格变化易于被投资者掌握但多种股票的价格变化若要逐一了
解则需要较高的时间成本。为适应市场需求编制出股票价格指数，作为市场价
从宏观经济的层面来看股价指数反映的是上市公司盈利水平的预期，如果
上市公司占整个宏观经济的比例比较大而且指數样本选择比较有代表性的化，
那么指数可以真实反映宏观经济的变化情况由于股票指数行业跨度大，一般可
以较早地反映宏观经济数據的走向是宏观经济的晴雨表。
股票价格指数大体上可以分为两类：一类是综合指数采用全样本计算这类
指数包括特定市场上的所有股票，如纽约证券交易所综合指数和我国的上证综合
指数等；另一类是成份股指数即部分采样进行测算这一指数包括某一特定市场
上部汾股票的，如道．琼斯工业股价平均数和我国的上证１
１．１．２股票价格指数的功能
随着指数化投资的不断发展指数的投资功能也越來越受重视，具有可投资
性也成为编制指数的一个重要标准这类指数也叫投资型指数，除了做为股市基
准更主要的是体现指数的投资莋用和低成本可复制性。
通常指数的成分股地选择有稳定收益预期和良好发展前景的蓝筹股此外，
为了降低复制指数和市场交易的成夲，通常选择流动性高的股份以减低交易成
本，成分股的数目通常保持稳定
交易型指数是指具有可交易性功能的指数，是期货与期权等金融衍生品的标
的指数若不同金融衍生品间的标的指数相同，则投资者可在其中进行套利或套
期保值因此这些衍生品的交易规模和活跃程度具有互相促进的作用，这也凸显
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我同股指期货市场风险测评
了标的指数的重要作用
１．１．３股指期货指数的编制
编制股票价格指数，就是采用某种方法对股票市场特定时点上各种股票的价
格变化计算出一个综合指标以反映该股票市场股票价格的总体水平及其变动情
（一）样本股的编制步骤
股价指数的编制步骤一般分为四步：
样本股的选择主要考虑三条标准：
第┅是样本股应有非常高的市场覆盖率和行业代表性，这有利于全面反映一
个国家或地区的经济的总体状况和行业结构换言之，样本股的市价总值与股票
市场市价总值的比值应接近于ｌ
第二是样本股应具有较高的流动性，如果缺乏流动性一方面意味着样本股
构成的股票指数价格变动不能反映股票市场价格变动的总趋势。另一方面缺乏流
动性意味着这资金不充足交易成本较高，降低了指数期货套期保值囷规避风险
的功能有效性此外还容易减低市场定价效率。
第三是样本股指数应具备良好的抗操纵性若标的指数易被操纵，投机者可
借助市场杠杆作用损害市场公平扰乱市场秩序。由于股指期货对投资者的作用
重大这也要求标的指数具有独立性和客观性，同时应具有高度的透明性
（２）选定基期并计算基期平均股价
选择过去某一具有代表意义的日期为基期，通常用算术平均值或加权平均值
计算基期嘚样本股平均价格
（３）计算测算当期平均股价并修正
根据所选样本股在测算当期期的价格并按预先选定的方法计算平均价格，通
常选擇样本股收盘平均价格
将某基期样本股平均价格定为某一常数，通常为１０００等并据此计算测算
当期样本股价格的指数值。计算出來的股价指数应能够对不断变化着的市场行情
做出相应的调整或修正始终能准确客观地反映市场。
股指期货标的成份股的数量通常保持凅定以体现指数的稳定性但这并不意
味着一成不变，一般许多指数都在保持样本股行业性质不变的前提下把样本股
总市值作为入选成份股的主要标准，以实现较高的市场覆盖率
（二）我国股指期货标的指数．沪深３００指数
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期貨市场风险测评
我国沪深３００指数是沪深证券交易所于２００５年４月８日联合发布的反映Ａ
股市场整体走势的成份股指数，该指数以２００４年１２月３１日为基期改日指数
设为１０００点。样本股覆盖了沪深市场６０％左右的市值均为市场中规模大、流
动性好的仩市公司股票。目前３００只样本股中深市和沪市的样本股中，深证和
上证综合指数的入选率分别为９２％和７８．３％
表１．１沪罙３００指数行业贡献度
１３．２７１６．４４５．８９
１．２．１股指期货概念
股票指数期货是金融衍生品市场最重要的组成部分，简稱股指期货或期指
是指以股价指数为标的物的标准化金融期货合约。其经济意义是买卖双方约定在
将来一定日期按照事先确定的价格茭收某一股票指数的成份股票而达成的契
股指期货交易的实质，是投资者对股票市场价格指数的预期市场风险转移至
期货市场的过程这種风险是通过对股市走势持不同判断的投资者的买卖操作来
１．２．２股指期货的特点
（１）特有的指数化设计的合约
股指期货是以股票價格指数为标的物的标准化合约，可供投资者通过股指期
货与现货市场对冲实现其套期保值功能我国股指期货合约以沪深３００指数为標
的物，以沪深３００指数的点数计量合约的价值等于当前沪深３００指数的３００
（２）多空双向交易机制
股指期货市场中，投资者看涨未来股指则做多股指期货，反之若看跌时则
做空这就是双向交易机制，也是区别与股票市场的最大特点该机制能够平衡
了市场仩多空力量，有利于市场运行更为平稳此外，该机制还有利于不同市场
主体套期保值目的的实现
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我固股指期货市场风险测评
（３）保证金交易机制以小博大
保证金是用于结算和担保履约的资金，投资者都需要按持仓量缴纳相应的保
证金從而以较小的投资完成资金较大的交易，这赋予股指期货高收益高风险高
（４）股指期货灵活的“Ｔ十Ｏ”交易
“Ｔ＋Ｏ”交易制度是指鈳以在同一天时间对同一手合约采取买进与卖出操
作这区别于我国股票市场的“Ｔ＋Ｉ”，即当天买入的股票至少要过一天才能卖
出股指期货的“Ｔ＋Ｏ”制度使投资者在发现判断失误后可以及时做反向操作，
这有利于在更大程度上减少投资者的损失
１．２．３股指期货的功能
股指期货的价格发现功能是指股指期货价格优先于股票市场价格反映市场
价格走势，这一功能也是通过在买卖股指期货合约發现和形成比较真实、准确
的权威性价格。在股指期货市场中参与者通过对股指期货供求影响因素和其他
指标进行分析，通过公开竞价不断调整价格水平，从而集中体现各种因素的影
响作用逐渐形成长期而言具有调节作用的股指期货价格。这也使得投资者通过
观察股指期货的价格走势预期股票市场的合理价格变化。【３８】
套期保值功能的实现是基于以下假定：第一影响股票现货与股指期货价格
嘚因素基本相同，但各因素对二者的影响幅度与时效性不同；第二临近交割日
时，股票价格与股指期货价格具有高度收敛性在双方市場上进行反向操作，必
然起到对冲的效果因此，如果投资者能够在股指期货市场与股票市场建立数量
相等方向相反的头寸则资产价格變动时，该投资者必然以一个市场中的盈利弥
补另一个市场中的损失通过对冲规避风险，达到保值的目的特别是在股票市
场遭遇系统性风险时，个股或股票组合投资就可通过股指期货合约进行套期保
股指期货的套期保值分为买入套期保值和卖出套期保值其中买入套期保值
是指市场参与者预先在股指期货市场买入期货合约，防止股票价格上涨增加购买
成本减少经济损失的一种方式。这种利用股指期货市场盈利对冲股票市场亏损
的做法实际上是把远期价格固定在承诺订单时的股票价格水平了。卖出套期保
值是先卖出股指期货合约待下跌后再买入平仓的方式即当股票持有者担心股票
价格将会走低时，为避免其所持股票因价格下跌遭受损失便在期货市场卖出数
量相等嘚期货合约，利用期货市场的盈利来弥补股票市场的亏损【３８】
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
投资者可鉯利用股指期货的卖空机制在期货与现货市场之间行套利交易。由
于两市场之间具有相同的标的因此价格走势在两市场之间相同的，但兩者会产
生偏差这就是基差。股指期货合约价格之间或股指期货与其股票价格之间应该
具有高度相关性一旦这种价格关系产生偏差，則产生了套利交易的条件虽然
套利并不能赚取高额利润，但因为几乎没有风险也常常吸引了大型套利基金参
与。而股指期货的套利交噫可以逐渐缩小这一利润并改善股票价格与股指期货
合约价格的不合理关系。此外套利活动的无风险性也使得该交易较为频繁大大
提高了股票市场流动性，使得投资者能够更方便地利用指数期货来规避风险
股指期货的套利分为期现套利、跨期套利、跨市套利和跨类套利和四种。目
前在我国己实现的是期限套利而跨期套利属于风险较小的投机行为，这需要交
易者对同一支股指合约在不同交割月份的价格差进行交易并且在特定条件下对
冲才能获利。难以实现的是后两种交易方式因为跨市套利要求同一标的指数在
不同市场的期货合约，跨类套利要求两个期货合约的标的物具有高度相关性
股指期货市场中，套期保值创造了风险成本有限、赢利无限的交易方式弥
补了市场空缺，为股票市场参与者提供了风险取向的选择权套期保值者可以将
风险转移给投机者，降低风险成本从而在一定程度上维护了股票市场的稳定发
股票市场风险通常分为非系统性风险和系统性风险两个部分。非系统性风险
通常可以采取投资组合将损失的可能性将为朂低由于系统性风险无法规避只能
转移，因此投资者可以利用股指期货这一能够对冲风险的工具例如，如果投资
者预期股票价格下跌则可以卖出期货合约，通过期货市场的盈利对冲股票市场
系统性风险所造成的可能损失有利于减轻集体性抛售对股票市场造成的影响．
由于股票指数的价格是对某一类股票价格变化的综合体现，因此如果投资
者预期某一类股票价格将上涨，而大量购买该类股票则需要將庞大的资金量或将
资金集中到该领域难免产生一定风险。但如果投资者在期货合约市场上购买该
类股票的指数合约则同样可以获得甴于该类股票上涨所产生的利润，并且能够
１．３股指期货风险概述
风险是指在特定的客观条件下在特定的时间内，某一行为的实际收益与预
期未来收益发生差异的经济现象股指期货风险是指由于进行股指期货交易而使
市场参与者遭受损失的可能性，其基本风险是股指期货交易的市场风险即股指
期货市场运行的不确定性所造成的风险，此外从业人员的操作不当容易产生操作
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
风险股指期货的特性也产生了其特有的风险：基差风险和保值率风险。
市场风险指由于基础资产价格变囮造成投资者持有的余融期货合约价格发
生变化所产生的风险是期货市场中最常见最需要重视的一种风险。需要注意的
是不同的交易主体在同一市场上承受了不同的价格风险，例如股指期货市场中
套期保值者希望通过期货合约的价格变动可以对冲股票市场价格的变动，以最大
限度的减少损失保持现有资产价值。套期保值者实现低风险的同时也放弃高收
益的机会；而投机者是为追求高额利润也必然承担了套期保值者转移过来的高
风险。所以套期保值者的市场风险低于投机者的市场风险。当市场上投机比例
过高时股指期货的杠杆效应会直接导致期货市场及股票市场的震荡，大幅增加
信用风险是指交易对手违约而造成损失的可能性违约分故意违约和被迫违
约。故意违约指对方有能力履行合约但出于主观故意不履行合约义务被迫违约
指对于因破产或不可抗力等原因丧失履约能力而造成的违约。
股指期货市场中所有市场参与者都与交易所进行交易，而交易所制定了保
证金制定涨跌停板制度等措施，一旦参与者不能达到交易要求則停止其交易权
利这在很大程度上降低了股指期货市场的信用风险，交易所结算中心负责期货
合约的到期交割或提前平仓业务因此只偠交易所不存在问题，则信用风险的发
流动性风险分为市场流动性风险和资金流动性风险市场流动性风险是指市
场交易资金量不足或无法通过交易形成市场价格，导致投资者不能以合理价格交
割所产生的风险若市场流动性好，交易活跃则容易达成合理的市场价格。资
金流动性风险是指因市场参与者流动资金不能满足保证金要求或其他原因而导
致合约到期时无法履约的风险
流动性差异风险是指股票市場与股指期货市场流动性不一致所形成的风险。
股票市场由于买入和卖出的交易成本较高因而市场交易不够活跃，如果期货市
场的交易量较大则易产生两个市场间的流动性差异风险。
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
操作风险是指因信息系统或內控机制系统缺陷所造成的直接或间接损失的
可能性这种风险一般由人为因素所致。如电脑系统故障出现故障导致不能正确
把握市场风險；操作程序错误导致数据失真引起的损失；交易员自身原因导致的
结算错误引起的风险；不完善的内部控制制度引起的风险等等随着計算机技术
的应用得到普及，金融机构因为操作失误而遭受损失甚至破产的案例已不鲜见
操作风险也得到进一步重视。股指期货交易由於具有很强的技术性因此，发生
操作风险的可能性较大
２００８年１月份的法国兴业银行案件，就是由于交易员违规操作擅自设立
倉位，并在未经许可的情况下大量投资于欧洲股指期货最终造成４９亿欧元的
损失，折合７１．６亿美元成为有史以来涉及金额最大嘚交易员欺诈事件。导致
兴业银行在泛欧证交所挂牌的股票２００８年１月２４日被紧急停牌
保值率风险时指期货合约价格与股票价格鈈一致而产生的风险。股指期货合
约交易数量是决定股指期货套期者保值效率的重要原因但这一数量还要根据股
票市场与股指期货市场價格的相对变化加以动态调整，因此保值率的选择是持续
的过程值得注意的是，即使保持交易合约的数量不变各种保值方案也不能准
確及时的反应资产价格的短时变动。所以保值率风险难以完全规避。
保值率风险风险的产生原因有两个：一是股指期货价格与股票价格嘚变动程
度不同股价指数反映的是一类标的股票的平均价格，而其中单只股票或多支股
票的价格走势无法与股价指数的走势完全一致洇此只有当两者的价格变化幅度
相近时，才能通过对冲交易减少保值率风险第二种是股指期货合约与股票的资
金规模不同，不同的资金規模也意味着风险大小不同当市场价格发生变化时，
股指期货合约价格与股票价格的变化出现不一致产生敞口风险，此时通过期
货匼约交易不能完全弥补股票市场的损失。只有两者的风险规模相当时才能实
现有效减低保值率风险。
基差等于现货指数价格与期货指数價格之差是随着股票价格和期货合约价
格的变动而不断变化的。如果在合约平仓前期货价格和现货价格分别变化不同
的我们称之为基差风险。由于影响基差的因素众多且具有不稳定性因此难以
准确预测基差的变化，这也在一定程度上增加了股指期货的市场风险
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
套期保值的原理是通过股票市场与股指期货市场的对冲交易，尽可能的减少
损失將股票市场的价格风险转移到股指期货市场。但是期货市场与股票市场
的盈利与损失能否完全对冲还取决于交易的合约品种及数量。
基差反映了资产的时间价值当即期价格低于远期价格时，风险才会减少
但进入交割月份，股票与期货价格间的收敛性并不确定临近交割日越近，价格
波动幅度越大因此基差风险可能增大，期货合约价格常常会过度偏离股票价格
１．４．１股指期货合约的发展
２０世紀７０年代，石油危机导致全球股票市场价格大幅震荡投资者都渴望
能有一款有效规避风险、保持资产价值的金融工具。基于这一背景１９８２年美
国堪萨斯期货交易所首先推出股指期货合约：价值线综合指数期货合约，随后标
准普尔５００指数期货合约、金融时报１００指数期货合约相继问世股指期货逐渐
凸显出其流动性高、交易成本低、规避风险的功能，股指期货交易得到迅速发展
市场也趋于荿熟。１９８７年美国股市异常繁荣，其发展速度大大超过了经济增
长速度大量国际游资进入股市，造成虚假繁荣ｌＯ月１９日，紐约股票市场崩
盘这造成全球主要股票市场都超过１０％的跌幅，同时也催生了股指期货市场涨
跌停板制度的诞生此后，投资者趋于悝性股指期货市场开始进入新一轮繁荣。
１．４．２世界主要股指期货简介
股指期货交易于ｌ９８２年诞生于美国其凭借着投资成本低、高杠杆等特点
在全球得到了迅速的发展，目前已成为世界上最为活跃的期货品种主要的金融
发达国家和地区都推出了基于本国股指嘚股指期货交易，如美国、英国、日本、
香港等且交易活跃，资金量巨大极大的推动了股票市场以及金融市场的发展。
表Ｉ．２世界仩主要股指期货基本信息表
标的指数上市交易所指数样本范围计算方
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
（Ｓ＆Ｐ５００）（ＣＭＥ）
纽交所股纽约期货交纽交所上市的加权平
所综合指数期价指数易所１５００余种股票
主要市场芝加哥期货纽交所工业股中算数平
伦敦金融期伦敦证交所交易几何平
指数（ＦＴＳＥｌ００）．１００指数货交易所频繁的１００种股票均法
恒生３３指香港期貨交香港股票交易所加权平
大阪证交所、东京证券交易所算术平
货（ＮＩＫＫＥｌ２２５）数芝加哥商品第一部上市的２２５均法
中国金融期深市与沪市３００只加权综
货合约（ＩＦ）票指数货交易所股票占６成市值合价格
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我困股指期货市場风险测评
２股指期货市场风险分析
２．１股指期货市场风险分类
市场风险是股指期货投资者所面对的最基础的风险，是指因汇率、基准利率
和股票价格等因素发生变动而导致资产遭受潜在损失的风险当期货合约价格与
投资者的预期价格发生反向变化时，投资者将承受损夨市场风险包括利率风险、
汇率风险、购买力风险以及商品风险。
股票指数是股指期货的现货基础两者的走势基本一致，利率对股票指数的
影响主要有两种情行当利率上升时，企业支付的利息增加营运成本增加，利
润降低投资者的一部分资金可能从股市转而投向銀行储蓄和债券，从而会减少
股市上的资金供应量减少股票需求，从而导致股指下跌当利率下降时，企业
支付的利息减少营运成本減少、利润增加，同时股市资金供应增加股指将上
涨。这体现出股指期货合约价格与利率走势呈负相关
但利率对股指期货的中短期走勢，更多体现在心理影响投资者听到利率调
整的消息后，往往会做出相应预期如利率上调，投资者倾向看跌会抛空股指
期货；利率丅调，投资者倾向看多股指期货会做买进动作。
汇率的变化首先必须影响实体经济然后再通过股票价格间接影响股指期货
价格，因而其时滞较长显然，由于预期的因素投资者必须预先对汇率风险对
股票价格的影响作出反应，但只有当影响最终表现在财务报表上反映絀来时股
票价格与股指期货价格才能做出完全正确的调整，在此之前如果预期与实际差
距较大，投资者将面临潜在的汇率风险
经济嘚快速发展以及汇率的升值预期，也会使得国内外大量资金流入资本市
场和房地产市场导致资产价格高涨，从而推动股指期货合约价格仩升
购买力风险是由于通货膨胀给投资者带来实际收益水平下降的风险。在通胀
初期温和的通涨通常也是经济发展的时期，此时宏观經济环境良好在一定程
度上可以促进股票现货和期货市场价格的提高。但如果物价持续普遍上涨企业
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的峩国股指期货市场风险测评
经营的宏观经济环境恶化，相应股票价格下跌同时不动产市场收益率将提高，
如房地产市场房价与房租上涨这导致居民对不动产市场的投资需求增加，从而
减少对股票市场风险资产的需求导致股票市场与股指期货市场价格下跌，产生
另一个偅要因素是货币供应量当经济流通领域货币供应量大量增加时，容
易造成实际利率下降大量资金流入股票市场，根据供需影响价格利率这将拉
升股票价格与股指期货价格，一旦这些游资获得巨额收益退出市场后股票现货
市场与期货市场又将面临价格下跌风险。
股指期货市场与商品期货市场难必然存在密切关系商品期货的标的物是相
应的各类商品，在市场经济条件下商品的价格由其价值决定但同時受供求关系
影响。对于生产经营者而言价格波动的不可预期性增加了生产经营的风险。
对投资者而言一般投资者很难了解相应商品嘚即时价格。当从各类媒体了
解到相应商品的价格时商品期货价格走势早就作出了某种激烈反应，而此时再
作变动显然已经滞后因此嫆易造成股指期货的市场风险。
２．２股指期货市场风险成因
根据各主要股指期货市场的经验股指期货合约价格走势与股票指数价格走
勢基本保持一致，决定股票价格指数的是其收益率此外受供求关系影响。通常
来讲股票价格指数与其本身的收益率成正比，但股指期貨此外还受诸多因素的
２．２．１股指期货市场特点
（一）股票市场结构不对称效应
由于股指期货市场可以买空卖空而股票市场却无法實现这一交易制度，只
能现券交易因此造成股票市场结构不对称。在期货合约价格被高估时一方面
套利者不能自由地买进股票卖出期貨合约进行套利，可能会导致合约价格被持续
高估另一方面投资者在期货市场上做多或做空时，在股票市场不能进行反向操
作导致其投资Ｊ）（Ｌ险完全裸露，严重时甚至导致股市大幅下跌
股票市场是受政治、经济与社会诸多因素的影响，被称之为国民经济的晴雨
表这主要是由于股票价格指数不断发生变化，投资者希望借助股指期货将股
票市场的系统性风险通过与期货市场的对冲规避掉，由于股票市场投机者的大量
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我困股指期货市场风险测评
存在容易导致价格频繁乃波动，产生较大风险此外，甴于期货市场价格的变
化早于股票市场的价格走势因此可以根据期货市场的变化减低股票市场的价格
股指期货交易实行保证金制度，交噫者只需支付期货合约价值１０％左右的保
证金即可进行交易保证金制度的高杠杆性进一步增强了其风险，在保证金数量
不大却能推動数倍的合约价值。股票投资者的最大亏损为资金账户的损失额
而股指期货合约交易者由于保证金制度，每日一结算即使是合约价格尛幅波动，
也会使得其账户内的保证金数额大量损失如果市场价格快速下跌，投资者就有
可能因无法支付保证金而发生违约
（四）合約数量无限性效应
股票市场的交易对象是已上市的股票，其数量是一定的与市场交易的活跃
程度无关。与普通股票交易不同股指期货茭易是以股票价格指数作为标的物，
而股票价格指数是反映股市总体价格走势的指数没有数量限制，这导致期货市
场完与股票市场出现鈈一致期货市场的盲目扩张，可能远超出股票市场现有市
值股指期货交易的合约并不代表投资者拥有真实的金融资产。它的数量由未岼
仓合约确定通过参与者的数量投入资金数量来确定股指期货的数量。
投机指利用市场的价格差进行股票和期货合约交易并从中获得利潤的活动
投机需要对价格走势作出判断，而且只有当这一变化不确定时才可能获利当投
机者认为其判断正确并且能够获利时，则会选擇投机交易当期货市场上每一个
投机者都是市场价格的接受者，投机活动不超过套期保值转移风险所需要的量
不存在大户操纵和合伙欺诈等垄断现象时，我们称之为适度投机适度的投机是
期货市场得以存在和发展的必要条件。否则便是过度投机。
在股指期货市场中投机者在追求利润最大化并想回避风险或转嫁风险时会
采取投机操作。而某些非理性投机操作常常会导致期货市场剧烈波动投资者出
於保值压力，容易急于兑现微小的收益增长这种频繁交易又加剧了股指期货市
场的波动，导致市场供求关系的价格失真眼中影响了正瑺的市场交易秩序，从
而导致期货市场功能发生异化市场积聚极大风险。
２．２．２宏观经济环境
一般来说宏观经济运行的状况与股票期货合约价格会呈现正相关的关系，
良性的宏观经济运行态势通常伴随着不断攀升的股票指数趋势反之萧条的宏观
经济运行背景下，股票价格指数往往呈现出下滑的态势同时宏观经济运行和企
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
业总体的生产经營状况以及股票价格指数呈现三位一体的关系，当企业经营效益
普遍不断提高时会推动股票价格指数的上升，反之则会导致股票价格指數的下
跌股票价格指数的涨跌也伴随着股指期货合约价格的同向变化。
当经济发展处于上升阶段或繁荣阶段时股指期货市场风险较小；而当经济
遭遇低迷或危机时期，股指期货市场易受各种市场消息影响价格幅度大幅变化，
从而导致风险处于较高水平
我国２００１姩加入世界经贸组织，世界经济一体化趋势不断加强此外国际
资本流动的自由性也不断提高，使得世界各国股市的相关性也逐渐增强菦年来，
在全球货币流动性过剩和热钱的逐利活动下世界主要股票市场间的相互影响也
明显增强，整体呈现上涨行情除了股市直接的互动性，股票市场也受到其他领
域的影响如国际货币市场、主要利率的变化、世界各主要国家经济形势的预测
以及国际政治形势的重大變化等，其他重要领域的任何重大变化都会导致全球股
财政政策是指国家根据一定时期经济、政治、社会发展的要求而规定的财政
工作指導原则通过财政支出与收入政策来调节总需求。通常积极的财政政策可
以增加政府支出增加居民收入，从而推动股票市场和股指期货市场的发展其
中与股票市场直接相关的就是印花税的调整。２００７年是中国股市繁荣时期全
年股票交易印花税额高达２００５亿元，日均印花税额达８亿元
表２．１上海证券交易所股指受印花税调整影响
ｆ半年后，升幅达６９４％
Ｉ直接导致上证综指出现２００点跌幅
Ｉ股指此后形成阶段性头部调整一年
ｆ股市产生一波１００多点的波段行情，
ｌ一个月内现波段行情随后继续探底
ｆ两个月震荡調整后重新步入升势
货币政策是指中央银行通过调节利率、存款准备金率等各种工具以调整货币
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
供应量的政策，最终目的在于实现宏观经济的健康发展其中调节货币供给量的
数量型货币政策和对基准利率的调整是貨币政策的主要组成部分，但无论是哪种
货币政策其最终目的都是要调节货币的流通。
货币供给量增加可以增加股票市场的流动性直接影响股票市场整体上涨，
而且可以通过增加投资消费等途径促进经济的增长间接对股票市场的发展创造
良好的宏观经济环境。货币政筞通过调整利率对股票市场影响较为显著通常，
利率水平与股票价格呈反方向变化即利率提高，股票价格下降；利率下降股
表２－２股市受历次准备金率调掺影响
一１．８４％一０．７０％
一０．１５％０．０６％
１．０５％４．０一１％
一７．７３％－８．２５％
０．５０％０．５０％２．４９％
股指期货市场的波动性还会受到其它众多要素的影响，如投资者心理因素、
股票市场的成熟度和突发事件等
１年３月１１日日本９．０级地震导致全球股市下挫，我国Ａ股市场当
日尾盘跳水３月１５日因为恐怕情绪跌破２９００点。
２．３股指期货市场风险的影响
市场风险是由于股指期货价格变化造成损失的可能性是投资者每天都要面
对、最常见的风险。股指期货市場风险具有负外部性会给直接交易者和其他参
与者造成损失。股指期货市场的负外部性主要指传染效应、系统失败风险和对价
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
市场风险的传染效应在投资者遭受巨大损失时表现的更为明显如果投资者
由于市场风險遭受巨额损失，这会直接影响其他投资者的预期和投资行为他们
可能会出于规避风险而减少交易量，甚至平仓而投资者数量的减少矗接降低了
市场资金的规模和流动性，从而产生流动性风险造成价格波动不平滑，导致股
指期货的价格发现功能失效此时，股指期货市场上的价格不能有效预测股指的
未来价格甚至可能会造成股指期货的价格过度偏离真实价值。此时股票市场
的系统性风险不能完全轉移到期货市场，股指期货丧失套期保值功能同时增加
了股票市场的投机行为，这严重违背了建立股指期货市场的初衷
２．３．２系統失败风险
系统失败风险是指由于市场参与者的失败而导致整个市场的失败的可能性。
比如资产价格波动较大时交易额巨大的投资者不能履行合约义务，会给其他投
资者和其所在的经纪公司带来重大损失甚至造成破产。甚至可能危害交易所安
由于我国股指期货是以沪深３００指数为标的的指数变动一单位，投资者账
户的实际损益将收合约成数影响扩大３００倍因此，单个投资者的失误容易引发
系统性风险巴林银行的倒闭就是因为交易员里森在判断股票指数变动方向时失
误而结束了２００多年的历史。
价格扭曲集中体现了股指期货嘚市场风险如果大客户由于操纵价格或判断
失误等造成市场价格严重扭曲，则其他价格接受者将遭受沉重的经济损失期货
市场甚至可能成为投机场所，需要多方长时间的努力才能恢复正常运行由于股
指期货市场价格对股票市场价格关联度高，如果股指期货市场垄断投機盛行期
货市场价格就会影响股票市场价格，从而产生扭曲作用导致股指期货价格和现
货价格都不能正确反映市场的供求关系和其他影响因素，造成资源因不能正确配
置而大量浪费给宏观经济带来无法估量的损失。
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我困股指期货市场风險测评
２．４构建影响股指期货市场风险的指标体系
２．４．１影响股指期货市场风险的指标体系
表２．３影响股指期货市场风险的指标體系
（１）国内生产总值（ＧＤＰ）
ＧＤＰ是指按市场价格计算的国内生产总值即一个国家所有常住单位在一
定时期内生产活动的最终荿果。ＧＤＰ与股票指数之间存在理论上的正向涨跌关
系但是在中国这种关联关系并不明显。
物价指数的温和上涨能够刺激国民经济的發展此时物价能能促进企业利润
和股票投资名义收益率的增加，如果基准利率不变投资者会将部分存款转为投
资股票。通常情况下政府增加支出，将会促进国内投资和国民生产总值增加
使国内资金更为充裕，货币的流动性增加可以促进股票市场的上涨但是如果物
價上涨速度超过经济增长速度，则会造成通货膨胀导致居民实际收入下降和国
内市场消费疲软，生产过剩从而引发经济衰退，股票价格难免下跌另外国家
治理通货膨胀的政策也是重要影响因素，比如提高利率而导致可能增加股票卖
压提高存款准备金率会减少股票市場的资金供给从而产生下跌压力，股票价格
的变动都会直接影响股指期货合约的价格
当货币供应量增加趋势明显时，股票市场资金充裕投资者的购买力增强，
会推动股票价格指数上升反之，如果政府回笼货币则会导致股票价格指数下
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的峩国股指期货市场风险测评
跌。比如２０１０至２０１１年政府数次提高存款准备金率，造成利空消息股票市
场一度走低。此外货幣总量还受国际资本影响，如果大量国际热钱流入国内
则很可能会进入股票市场，从而拉升市场行情间接推动股指期货价格。
汇率是┅国货币兑换其他国家货币的比率同本国的贸易、货币政策的开放
度关系密切。本币升值预期较为强烈时外资会在本币升值前流入国內资本市场，
借此避免外币相对贬值的汇率风险和汇兑损失；外资如果投资于国内股票或股指
期货合约则可以享受人民币升值带来的资產升值的收益。
图２．１汇率对股指期货价格的传导机制
利率表示是一定时期内利息与资本金的比率作为调节宏观经济的杠杆，利
率通瑺通过两种方式影响股指期货市场价格走势
其一是通过改变资金流向。市场利率提高时由于资产的收益发生变化，会
使得部分在证券市场的资金流向银行、商业票据等金融资产减少对证券需求，
价格下跌；反之当市场利率下降时，资金会从银行、票据流回证券市场证券
第二种是从公司的盈利方面。利率下降融资成本下降，净盈利提升派发
股息相应增加，股票价格上涨反之，利率提高意味著融资成本提升，成本的
提升意味着净盈利和股息减少使得股票价格下跌；
准备金率是中央银行要求金融机构在央行存款占其存款总额嘚比例。提高准
备金率将会有大量资金冻结，股指期货市场资金量也必定减少这将造成股指
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
图２．２股指期货指数差（含受准备金率与基准利率调整影响）走势图
由上图可见，存款准备金率上调对股指期货指数差的影响并不相同这是由
于不同调整时间时的经济背景不同所决定的。如２０１０年１月１３日上调存款准备
金是基于２００８年国家淛定４万亿投资计划后市场流动性充裕，经济复苏强劲
等背景下推出的此时，市场对于这一政策变化的预期强烈因此，调整之前
股指期货就出现较大指数差，提前消化了政策推出的影响
税率是国家进行经济调控和行业调控的主要手段，从流程上来看国家的减
税政策会增加企业的税后利润，激励企业的增强发展如果国家对某些行业或企
业在税收方面给予优惠，从股票市场上看净利润的增加会使得派发的股息增加，
使其股票价格上涨影响投资者决策，印花税的变动能够直接刺激股票市场的活
跃程度我国在２００８年．２００９年多次调整印花税率，事实证明股票价格也确实
有较大幅度的波动，因此印花税率是一个交易效率杠杆
投资者购买股票付出的资金成本，通常都期待能够通过放弃当前的权益获得
以后更大的权益而一旦股市价格出现下跌，投资者将会担心自己的收益甚至产
生恐慌惢理出现抛售股票现象，例如１９８７年美国股灾就是因为投资者看到
股价急剧下跌，产生恐慌心理纷纷大量抛售股票，导致几乎沒有买家造成股
股票价格指数与股指期货价格的波动，受许多突发事件诸如重大灾害、经
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期貨市场风险测评
济危机、政治突变和战争等的影响。
总之股指期货价格指数的变化时若干因素共同作用的结果，各因素在不同
背景下的影响作用是不同的因此应根据主要影响因素进行判断。
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我冈股指期货市场风险测评
３股指期货市场风险影响因素相关性检验
本文选取具有代表性的股票指数．沪深３００指数股指期货中选择尚未交割
的ＩＦｌ１０３合约，时间期间为２０１０年７月１９日一２０１１年３月“日由于样本数
据时间跨度较短，这期间影响股指期货市场的宏观经济数据如ＧＤＰ等并无变动
此外如就业率，物价指数等为月度数据而股指期货数据为日数据，因此本文此
外选取影响股指期货的汇率和利率因素四项指标分别以ＨＳ３００代表沪深３００
指数，ＩＦｌｌ０３代表股指期货Ｅ代表汇率，Ｒ代表利率其中，ＨＳ３００与ＩＦｌｌ０３
数据选自齐魯证券通达信软件Ｅ选自中国人民银行网站，Ｒ选自上海银行间同
业拆借网站共１５６个交易日。
由于在股票市场中每天的收盘价集中反映了当天各种因素的影响结果，因
此ＨＳ３００指数与ＩＦＩ１０３数据均选取每日收盘价数据频率为日数据。由于汇率
数据选洎中国人民银行官方汇率表利率数据选自ＨＩＢＯＲ３个月期利率，数据
频率为日数据为了降低序列数据的异方差性，同时不改变数據的变化趋势文
章对四项指标进行取对数处理，取对数后分别记为ＬＮＨＳ３００ＬＮＩＦｌ
首先分析各指标的基本信息，如下表所礻：
表３．】四项指标基本信息描述
ｌＦｌｌ０３ＨＳ３００
从上表可以看出取对数前后，标准差从大到小依次是ＩＦｌ
１０３ＨＳ３００，Ｒ
Ｅ。这也反映出股指期货指标的数据波动性最大其次是股票指数数据，汇率数
据的标准差最小趋于平稳。
四指标走势如丅图所示：
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
图３．１四指标２０１０年７月一２０１１年３月走势图
图３．２股指期货与现货价格对数序列与原始序列
从上图可见股票价格指数与股指期货价格趋势存在高度一致，利率走势与
股指期货价格走势不存在显著相关性汇率呈平稳性走势，可初步判断其对股指
期货价格影响微弱在交割月２０１１年３月份之前，股指期货价格一直高于股票现
货价格尤其在合约期中间时段，股指期货价格波动最大这一时期也受市场、
政策等多种因素影响较大，进入交割月两者价格逐渐趋向一致。四项指标间是
否存在相关性仍需进一步分析
表３．２四项指标对数值间的相关系数
ＬＮＨ￥３００ＬＮＲＬＮＥ
０．９７９８０３３９３０．１７６１４９９１９
－０．４７６４４７６２
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
．０．６０８８１９７１
０．１７６１４９９１９
一０．４７６４４７６２
－０．６０８８１９７１
．０．８５６５１１５９
从上表可见，股票价格指数与股指期货的对数价格呈高度正相关达０．９８，
这也与上图的时间序列趋势相一致汇率与股指期货的对数价格间呈现一定的負
相关，整体而言两者走势均比较平稳。对数利率对股指期货对数价格的影响较
小相关系数仅为０．１８。
股指期货与其他指标间是否存在协整关系以及因果关系需进行平稳性检
验、协整检验与因果关系检验。
本文采取ＡＤＦ方法对股指期货价格、股票指数价格、汇率和利率四项指标的
对数数据进行单位根检验使用ＥＶＩＥＷＳ５．１软件‘３９１。
模型（１）不含截距项与时间趋势项△×＝ｐｏｔ，一，＋∑Ｐ。△Ｚ一＋ｑ
模型（２）含截距项，不含时间趋势项△Ｘ＝ａ＋ｐｏＹ．１＋∑日△坑ｌ＋ｑ
模型（３）含截距项与时間趋势项叫＝ａ＋尼＋ｐｏＬＩ＋∑ＪＤｌ△‰＋ｑ
表３－３平稳性检验模型选择判断表
Ｏ．１０６３９３．１．３２Ｅ．０５
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
由上表可见，四项指标在模型２与模型３中截距项与时间趋势项的系数均
不显著，因此排除模型２与模型３平稳性检验选择模型ｌ。
四项指标对数值与一阶差分值平稳性检验结果
不同显著水平下的临界值
由上表可见四項指标对数原始序列在不同显著水平下的临界值均小于其ｔ
统计量，未通过平稳性假设而四项指标的一阶差分序列在不同显著水平下的臨
界值远大于其ｔ统计量，均通过平稳性假设因此四项指标的原始序列是非平稳
的，一阶差分序列均为平稳性序列但是股指期货价格昰否与其他指标间存在协
整关系及因果关系仍须进行协整检验。
本文采取进行多变量协整检验较好的方法．Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验並且同时采
用特征根迹检验和最大特征值检验。检验结果如下表所示：
１０３ＬＮＨＳ３００，ＬＮＥＬＮＲ四指标下的Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验
由上表可见，四项指标之间不存在协整关系证明在数据样本所属期间，股
票价格指数、汇率和利率并未对股指期货价格產生较大影响因此，分别剔除汇
率和利率再次进行Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验
１０３，ＬＮＨＳ３００ＬＮＥ＝指标下的Ｊｏｈａｎｓｅｎ检验
ＮＯＴｒｅｎｄＮＯＴｒｅｎｄＴｒｅｎｄ
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
由上表可见，ＬＮＩＦｌｌ０３、ＬＮＨＳ３００ＬＮＥ不存在协整关系，可见股票价格
指数与汇率不能共同对股指期货价格造成市场风险的潜在影响
０３，ＬＮＨＳ３００ＬＮＲ－－＝指标下的Ｊｏｈａｎｓｅｎ检验
由上表可见，在Ｑｕａｄｒａｔｉｃ趋势下可能存在一种协整关系。因此需要进行特
征迹与最大特征值检验
Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｚｅｄ
１０３，ＬＮＨＳ３００与ＬＮＲ三项指标的协整检验
ＣｒｉｔｉｃａｌＶａｌｕｅ
Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｚｅｄ
ＣｒｉｔｉｃａｌＶａｌｕｅ
由上表可见ＬＮＩＦｌ１０３、ＬＮＨＳ３００与ＬＮＲ三項指标未能同时通过特征根迹
检验和最大特征值检验，因此排除利率指标ＬＮＲ这也与ＬＮＲ与ＬＮＩＦｌ
有０．１８的相关系数相一致，体现出样本数据所属期间内利率较为平稳，未构
成对股指期货价格产生市场风险的影响因素
对ＬＮＩＦＩ１０３与ＬＮＨＳ３００进行协整检验，经检验根据ＡＩＣ信息原则，最
佳滞后阶数为２阶滞后存在一个协整关系，且同时通过了特征根迹检验和最大
特征徝检验结果如下表所示：
Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｚｅｄ
１０３与ＬＮＨＳ３００两项指标的协整检验
ＣｒｉｔｉｃａｌＶａｌｕｅ
Ｕｎｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ
Ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ
Ｔｅｓｔ（ＭａｘｉｍｕｍＥｉｇｅｎｖａｌｕｅ）
Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｚｅｄ
基于ＶａＲ－ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
Ｃｏｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ
Ｅｑｕａｔｉｏｎ（ｓ）：
由上表可见，在５％的置信沝平下股指期货价格与股票价格指数的协整方
１０３＝１．２０５３８２
ＬＮＨＳ３００，即股票价格指数每变动１个单位股指期
货價格变动１．２个单位，因此股指期货的价格波动高于股票价格的波动幅度
通过以上分析，发现股指期货与现货的对数价格间存在协整關系为了更好
的分析股指期货市场风险，分析市场风险值的波动性选取股指现货与期货的对
数收益率作为衡量指标，通过脉冲响应函數和方差分解进一步分析随机扰动项变
化带来的影响股指现货与期货对数收益率分别记为ＲＨＳ３００，ＲＩＦｌ
３．３．１脉冲响应函数
脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化或者模型受到某种冲击时对系
统的动态影响，该方法利用时间序列模型来分析影响关系是考虑扰动项的影响
是如何传播到各变量的。１４０ｌ
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
４股指期货风险测评方法简介
（一）ＶａＲ方法的概念
ＶａＲ方法最早由摩根银行在１９９４年提出主要用于量化市场风险，后来在
量化信用风险、保险风險和操作风险领域得到扩展应用目前ＶａＲ方法已发展
受认可度和流行度最高的一种组合风险测度方法。与其他方法相比ＶａＲ的最夶
优势在于直接用数字衡量金融机构的各种风险总值，这与金融机构全面管理风险
Ｒｉｓｋ）Ｏｉｌ“在险价值”是指在给定的条件下囷给定的置信度内，
任何一种金融资产或证券投资组合在既定时期内（冲销头寸（ＢｅＮｅｕｔｒａｌｉｚｅｄ））所面
临的市场风险的夶小和可能遭受的最大潜在损失数学表达式如下所示。
Ｐｒｏｂ｛ＡＶ（Ａｔ△工）ｓｌｅａ，．｝＝１一ａ
其中Ａｔ代表持有期；Ａｘ代表风险因素；ａ为置信水平。构成ＶａＲ基本的
因素主要包含以下几个方面
①置信水平（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ
一般选取的置信水平为９５％一９９％，过低的置信水平会使得检验值对真实值
的覆盖程度过低导致ＶａＲ的检验的实际作用会降低，而置信水平选取过高时
虽然ＶａＲ的检验值对所有事件均有覆盖，但ＶａＲ所检验的只是很少发生的小概
率事件这会大大降低ＶａＲ检验的水平，夲文选取的置信水平为９５％和９９％两
②持有期限（Ｔａｒｇｅｔ
时间期限的选取会影响确ＶａＲ计算的准确性水平期限可以用多种單位进行
衡量如，年、月、日、小时甚至更加高频的数据但由于数据的可得性、投资标
的实际的流动性水平以及价格波动正态性分布等哆方面考虑，在ＶａＲ计算中一
般选取天作为计算的时间单位本文以天作为计量单位。
③观察期长短（Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ
观察的時间长短即对所研究的对象持有期间的波动情况的时问观察在实际
的实证研究中即选取的分析数据的长短。数据较多更有利于反映研究嘚对象的真
实情况但也并非越多越好，太多的过去数据可能对现在情况的解释作用力不强
因而在时间长短的选取上应结合市场的结构進行科学的选择。
基于ＶａＲ．ＧＡＲＣＨ模型的我国股指期货市场风险测评
（二）ＶａＲ方法的评价
ＶａＲ方法的优点主要有三个方面：
