EGARCH-GED模型在我国股指期货风险价值研究

"基于GARCH族模型的我国股指期货风险价值研究，何敏，金融工程与风险管理专业，通过GED分布和GARCH、EGARCH模型对沪深300指数进行风险价值度量和分析，结果显示EGARCH-GED模型在刻画市场风险方面表现更优。" 在金融市场中，风险管理和评估是至关重要的。本文针对的是我国股指期货市场的风险价值研究，特别是使用了GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity，广义自回归条件异方差）族模型来应对金融时间序列的特殊性质。金融时间序列往往展现出厚尾分布（fattail distribution）、波动聚集（volatility clustering）等特征，这些特性使得传统的风险度量方法如正态分布假设下的标准差或方差在衡量极端事件时显得不足。 GED分布，全称为Generalized Error Distribution，是一种能够有效描述厚尾现象的概率分布。它在处理具有厚尾特性的金融数据时比正态分布更具优势，因为它能够更好地捕捉到市场中的极端事件，从而提供更准确的风险估计。 GARCH模型是一类动态波动率模型，它可以捕捉到金融数据中波动性的时变特性，即在市场剧烈波动时期，波动率往往会增大。GARCH模型包括了多种变体，如EGARCH（Exponential GARCH），它引入了对数形式的非线性项，能够更好地反映波动率的上升和下降不对称性。 在该研究中，作者何敏使用沪深300指数的收盘价数据，代替实际的股指期货价格进行模拟分析，目的是计算市场风险的日Value at Risk（VaR）。VaR是一种常用的风险度量工具，它表示在一定置信水平下，未来可能发生的最大损失。通过GARCH和EGARCH模型，结合GED分布，何敏计算出日VaR值，然后运用Kupiec的LR（Likelihood Ratio）统计量检验法对两种模型的计算结果进行比较。 研究表明，EGARCH-GED模型在描述沪深300指数的市场风险方面表现出更高的准确性，这表明该模型对于我国刚刚起步的沪深300指数期货的风险预测具有更强的适用性和有效性。因此，这种模型可以作为金融机构和投资者评估和管理股指期货风险的重要工具，有助于提升风险管理的精确性和前瞻性。