高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量及防范分析

付丹桐

摘要：高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量是研究核心，結(jié)合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量研究意義的剖析，積極展開風(fēng)險(xiǎn)度量模型創(chuàng)建與防范，目的在于及時(shí)排除股指期貨市場(chǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)股指期貨收益率。

關(guān)鍵詞：高頻環(huán)境;股指期貨;VaR值;風(fēng)險(xiǎn)度量

高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量，是有效防范期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，保證金融產(chǎn)品安全的重要措施舉措。股指期貨作為金融市場(chǎng)管理的重要元素代表，在實(shí)際運(yùn)行中但是其本身也存在一些風(fēng)險(xiǎn)，因此必須從風(fēng)險(xiǎn)度量角度出發(fā)，針對(duì)，尤其是高頻環(huán)境下，對(duì)股指期貨提出的高要求，必須客觀應(yīng)對(duì)存在的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，完善金融風(fēng)險(xiǎn)控制體系。激發(fā)信息以及數(shù)字化技術(shù)在其中的應(yīng)用價(jià)值，以精準(zhǔn)到位的技術(shù)手段合理規(guī)避股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

1.股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量研究意義剖析

結(jié)合高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的股指期貨市場(chǎng)發(fā)展情況，認(rèn)識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)度量在在金融全球化發(fā)展中的基礎(chǔ)上風(fēng)險(xiǎn)度量的重要性。作為金融市場(chǎng)重要衍生工具，股指期貨市場(chǎng)規(guī)模不斷迅速擴(kuò)大，股指期貨在市場(chǎng)發(fā)展中占據(jù)關(guān)鍵作用，在這種情況下，雖然投資者接觸的投資對(duì)象與投資空間增多，但是投資風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。尤其是其與市場(chǎng)發(fā)展有著千絲萬縷的聯(lián)系，投資者在這種條件下所接觸地風(fēng)險(xiǎn)更多，并且資產(chǎn)結(jié)構(gòu)以及高頻環(huán)境等的影響，股指期貨市場(chǎng)的平衡性出現(xiàn)較大波動(dòng)，不利于投資者準(zhǔn)確掌握投資動(dòng)態(tài)[1]。股指期貨市場(chǎng)中對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)以及套期保值等作用發(fā)揮期間期間，還需要結(jié)合合理應(yīng)對(duì)金融市場(chǎng)多元化下可能出現(xiàn)的高風(fēng)險(xiǎn)制定好應(yīng)對(duì)策略，如果不能做到有效防范，將會(huì)直接威脅到股指期貨以及投資權(quán)益的安全。提高市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注度以及度量精準(zhǔn)性，創(chuàng)新改變傳統(tǒng)度量風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避方法，真正將風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)度充分反映出來。正因如此，加大積極對(duì)股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量展開研究是股指期貨市場(chǎng)未來發(fā)展的必然選擇[2]。

2.高頻環(huán)境下股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量與風(fēng)險(xiǎn)防范

當(dāng)前股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量常用方法為GARCH模型的VaR方法。風(fēng)險(xiǎn)度量初期所應(yīng)用的方法主要結(jié)合概率代表的形式，去分析風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。分析過程會(huì)涉及到大量這就需要很多歷史數(shù)據(jù)，在一定程度上這為為數(shù)理統(tǒng)計(jì)的發(fā)展成熟積累很多經(jīng)驗(yàn)起到推動(dòng)作用。通過隨機(jī)現(xiàn)象去深入剖析股指期貨市場(chǎng)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律。根據(jù)股指期貨市場(chǎng)情況去選擇適合的樣本，隨后從具體到每個(gè)發(fā)展階段整體去推斷風(fēng)險(xiǎn)形式。隨著金融市場(chǎng)發(fā)展多元化，這種方法的適用性逐漸減小，風(fēng)險(xiǎn)分析缺乏全面性。在此背景下，GARCH模型的VaR方法被廣泛應(yīng)用。其本身在具有系統(tǒng)完成與測(cè)量準(zhǔn)確方面具有突出優(yōu)勢(shì)的優(yōu)勢(shì)，加上在測(cè)量中體現(xiàn)出高度前瞻性特點(diǎn)，因此應(yīng)用越來越頻繁。

2.1GARCH模型的VaR方法介紹

GARCH模型的VaR方法將所有風(fēng)險(xiǎn)分析均控制到置信度范圍，善于對(duì)市場(chǎng)條件展開綜合分析，針對(duì)需要評(píng)估的金融資產(chǎn)進(jìn)行模塊化評(píng)估計(jì)量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中隱藏的風(fēng)險(xiǎn)，避免股指期權(quán)價(jià)值損失。VaR涉及資產(chǎn)預(yù)期價(jià)值E（w），資產(chǎn)最低期末價(jià)值（a），期末價(jià)值、置信水平w和w·，具體形式為VaR-E（w）-w·。隨后還涉及股指期權(quán)持有期初資產(chǎn)價(jià)值w0以及持有期內(nèi)資產(chǎn)設(shè)定收益率R，具體形式為w-w0（1+R）。若股指期權(quán)市場(chǎng)投資中，期權(quán)運(yùn)行期間沒有置信水平a標(biāo)準(zhǔn)，則收益率會(huì)降到最低R·，這期間以應(yīng)用數(shù)學(xué)期望值為基礎(chǔ)，及時(shí)整理其中的關(guān)系，得到具體公式如下：

及時(shí)對(duì)置信水平基礎(chǔ)上的最低收益率（R·）進(jìn)行計(jì)算，隨后得到的股指期權(quán)市場(chǎng)中資產(chǎn)組合相關(guān)收益值。VaR風(fēng)險(xiǎn)度量方法打破傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量限制，將單一市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析形式轉(zhuǎn)變?yōu)樨泿庞?jì)量，多風(fēng)險(xiǎn)分析粉筆，不僅能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)股指期貨市場(chǎng)隱藏風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)還能夠通過聯(lián)合正態(tài)分布的方式進(jìn)行收益率假設(shè)，提高股指期貨評(píng)估水平。

2.2計(jì)算方法

VaR值的計(jì)算，是股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的基礎(chǔ)。具體計(jì)算必須結(jié)合股指期貨相關(guān)歷史數(shù)據(jù)作為參考，將可能出現(xiàn)的投資組合收益分布進(jìn)行整理，隨后對(duì)VaR值進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)算。分布模型構(gòu)建期間，受到資產(chǎn)組合收益的影響會(huì)出現(xiàn)一些差異性。針對(duì)這種情況，VaR值計(jì)算主要涉及三種方法。其一為方差-協(xié)方差法;其二為蒙特卡洛模擬法;其三為歷史模擬法。

高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的股指期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析，因?yàn)槭找媛市再|(zhì)特殊，存在“尖峰厚尾”因素，所以會(huì)影響到VaR值估算準(zhǔn)確性。此次研究主要在選擇方差-協(xié)方差法展開，將VaR值估算影響降到最低。

以正態(tài)分布為前提，分析分位數(shù)、置信度之間隱藏的收益對(duì)應(yīng)性，隨后準(zhǔn)確計(jì)算組合收益率，得到標(biāo)準(zhǔn)差后，將其與分位數(shù)進(jìn)行計(jì)算，但是必須在置信度條件下完成，具體計(jì)算公式如下：

計(jì)算公式中包括置信度Z·;標(biāo)準(zhǔn)差（組合收益率）s，股指期貨持有期?t。根據(jù)計(jì)算公式可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)度量VaR值估算，標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)其有直接影響。在估算期間需要選擇適合的波動(dòng)率模型，作為對(duì)股指期貨市場(chǎng)資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)差估算的依據(jù)。當(dāng)前VaR值計(jì)算將股指期貨市場(chǎng)中出現(xiàn)的波動(dòng)率以及各種因素變化均納入其中，如此才能更全面的保證VaR計(jì)算準(zhǔn)確，為制定完善的預(yù)防策略提供更直觀依據(jù)。

2.3創(chuàng)建GARCH模型

GARCH模型創(chuàng)建期間，因?yàn)楣芍钙谪浭袌?chǎng)在高頻環(huán)境下頻繁出現(xiàn)超出正態(tài)分布的情況，收益率的不穩(wěn)定性增加，所以積極在VaR方法中融入GARCH模型，從而對(duì)股指期權(quán)市場(chǎng)特征進(jìn)行準(zhǔn)確分析與擬合。理想的擬合效果，對(duì)滯后階數(shù)依賴性非常大，需要加大參數(shù)估計(jì)力度與增加個(gè)數(shù)。模型建設(shè)中，條件均值相關(guān)方程，包含資產(chǎn)收益率Rt，t為某個(gè)固定時(shí)刻，資產(chǎn)收益率殘差et與資產(chǎn)收益率序列均值m0。具體方程為：Rt=m0+et。隨后是條件方差方面，常數(shù)項(xiàng)為W，回報(bào)系數(shù)與滯后系數(shù)aj、bi都屬于必然項(xiàng)。方程為：

將股指期貨市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)值錄入其中，得到最終條件方差，隨即對(duì)VaR值準(zhǔn)確計(jì)算，認(rèn)清風(fēng)險(xiǎn)后，制定妥善的防范措施。

3.結(jié)束語

綜上所述，高頻環(huán)境下，對(duì)股指期貨運(yùn)行與發(fā)展會(huì)帶來一定影響。必須從風(fēng)險(xiǎn)度量方面著手，認(rèn)清股指期貨市場(chǎng)發(fā)展情況，保證收益率穩(wěn)定的同時(shí)，通過VaR模型創(chuàng)建的方式，排除隱藏風(fēng)險(xiǎn)，制定科學(xué)防范方案，維護(hù)股指期貨市場(chǎng)運(yùn)行安全。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋敏，辛強(qiáng)，賀易楠.碳金融交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR度量與防控——基于中國五所碳排放權(quán)交易所的分析[J].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，033（003）：120-128.

[2]董小剛，高斌，張淼，etal.基于風(fēng)險(xiǎn)度量模型的高頻股票交易數(shù)據(jù)的比較分析[J].吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，v.41;No.151（02）：52-59.