基于Bootstrap方法的金屬期貨市場風險測度VaR和ES的區(qū)間預測.pdf

1、我國是一個發(fā)展中國家，對各種原材料尤其是金屬的需求量巨大。金屬價格由于易受各種因素的影響，其波動常常十分劇烈，而金屬價格的劇烈波動，不僅會使相關(guān)企業(yè)難以正常經(jīng)營，并且不利于國民經(jīng)濟的穩(wěn)定發(fā)展。基于此況，對我國金屬期貨市場的風險的準確測度具有重要的現(xiàn)實意義。
　　本文基于Bootstrap方法和不同GARCH模型建立風險測度VaR和ES的置信區(qū)間，并利用擬合仿真對比分析了滑動窗寬法、正態(tài)分布模型、Bootstrap方法構(gòu)建風險測度V

2、aR和ES置信區(qū)間的預測精度，仿真結(jié)果表明，Bootstrap方法構(gòu)建風險測度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預測精度，這說明了本文方法的合理性。在實證分析部分，本文以上海期貨交易所銅、鋁兩種期貨指數(shù)為實證分析對象，對金屬期貨市場風險測度VaR和ES的預測區(qū)間問題做了研究。首先，對滬銅、滬鋁收益率序列進行描述性統(tǒng)計，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、波動聚集的統(tǒng)計學特征;其次，利用不同的GARCH模型計算滬銅、滬鋁兩種

3、期貨指數(shù)風險測度VaR和ES，實證結(jié)果顯示，對于滬銅指數(shù)來說，GARCH-t模型具有最高的預測精度，對于滬鋁指數(shù)來說，GJRGARCH-t模型具有最高的預測精度。最后，本文基于Bootstrap方法和GARCH模型對上海期貨交易所滬銅、滬鋁兩種指數(shù)建立VaR和ES的預測區(qū)間，從區(qū)間寬度這個角度來看，對于滬銅指數(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險測度VaR和ES

4、的置信區(qū)間具有最高的預測精度，對于滬鋁指數(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險測度VaR和ES的置信區(qū)間具有最高的預測精度。
　　盡管本文的研究方法可以豐富現(xiàn)有的風險管理理論，但是，我們認為今后還應(yīng)對以下一些問題做重點研究:本文只是基于殘差Bootstrap方法和GARCH模型建立風險測度VaR和ES的預測區(qū)間，并沒有和其它Bootstrap方法建立