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随着国内生产和经济的不断发展,商品期货不仅交易量年年攀升,种类也日益丰富。商品期货作为大类资产配置的标的之一,不仅合约种类繁杂,期限不同,而且价格的影响因素众多,而商品期货指数不仅可以用来描绘市场行情走势,更是分析商品期货风险的良好工具,本文以商品期货指数为研究对象,分析不同行业的商品期货的风险情况,以及多行业商品期货组合的风险情况。本文的研究对象是中证商品期货综合指数和8只中证商品行业指数(农产、金属、化工、能源、粮食、工业金属、纺织、油脂),样本选取时间范围是从2007年1月4日到2018年3月2日。首先,针对商品期货指数的日对数收益率具有波动率聚集特点,分别用非对称广义自回归条件异方差模型AR(1)-GJR-GARCH(1,1),得到各个行业商品期货指数的日对数收益率标准化的残差项序列。商品期货指数日对数收益率标准化的残差项序列的分布具有厚尾部的特点,所以用广义帕累托分布估计对数收益率标准化的残差项序列10%的左侧尾部分布和10%的右侧尾部分布,用核密度函数估计对数收益率标准化的残差项的分布的中段。根据分段估计出的对数收益率标准化的残差项序列的分布,用蒙特卡洛法模拟了在不同期限(一周、一月、一年)时,不同置信度(90%、95%,99%)的风险值,根据风险值进行了行业间的比较和分析,发现纺织行业期货指数模拟风险值最大,而油脂行业、工业金属行业分别是两个期货指数价格风险相对较小的行业,然后用t-Copula模型估计了 8个期货行业指数组合的相关关系,并用蒙特卡洛法计算了在不同期限(一周、一月、一年)和不同置信度(90%、95%,99%)期货指数组合的风险值,并与商品期货综合指数的风险值进行对比,发现在较短期限(一周、一月)内,t-Copula模型估计期货指数组合的风险值和商品期货综合指数的风险值一致,但在较长期限(一年)内,t-Copula模型估计期货指数组合的风险值与商品期货综合指数的风险值有所偏差。