高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構的股指期貨市場風險度量及防范分析

付丹桐

摘要：高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構的股指期貨市場風險度量是研究核心，結(jié)合對風險度量研究意義的剖析，積極展開風險度量模型創(chuàng)建與防范，目的在于及時排除股指期貨市場運行風險，保護股指期貨收益率。

關鍵詞：高頻環(huán)境;股指期貨;VaR值;風險度量

高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構的股指期貨市場風險度量，是有效防范期貨市場風險，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管理的重要元素代表，在實際運行中但是其本身也存在一些風險，因此必須從風險度量角度出發(fā)，針對，尤其是高頻環(huán)境下，對股指期貨提出的高要求，必須客觀應對存在的市場風險，完善金融風險控制體系。激發(fā)信息以及數(shù)字化技術在其中的應用價值，以精準到位的技術手段合理規(guī)避股指期貨市場風險。

1.股指期貨市場風險度量研究意義剖析

結(jié)合高頻環(huán)境下基于資產(chǎn)結(jié)構的股指期貨市場發(fā)展情況，認識到風險度量在在金融全球化發(fā)展中的基礎上風險度量的重要性。作為金融市場重要衍生工具，股指期貨市場規(guī)模不斷迅速擴大，股指期貨在市場發(fā)展中占據(jù)關鍵作用，在這種情況下，雖然投資者接觸的投資對象與投資空間增多，但是投資風險也隨之增加。尤其是其與市場發(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險更多，并且資產(chǎn)結(jié)構以及高頻環(huán)境等的影響，股指期貨市場的平衡性出現(xiàn)較大波動，不利于投資者準確掌握投資動態(tài)[1]。股指期貨市場中對沖風險以及套期保值等作用發(fā)揮期間期間，還需要結(jié)合合理應對金融市場多元化下可能出現(xiàn)的高風險制定好應對策略，如果不能做到有效防范，將會直接威脅到股指期貨以及投資權益的安全。提高市場風險的關注度以及度量精準性，創(chuàng)新改變傳統(tǒng)度量風險規(guī)避方法，真正將風險承擔度充分反映出來。正因如此，加大積極對股指期貨市場風險度量展開研究是股指期貨市場未來發(fā)展的必然選擇[2]。

2.高頻環(huán)境下股指期貨市場風險度量與風險防范

當前股指期貨市場風險度量常用方法為GARCH模型的VaR方法。風險度量初期所應用的方法主要結(jié)合概率代表的形式，去分析風險發(fā)生的概率。分析過程會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)計的發(fā)展成熟積累很多經(jīng)驗起到推動作用。通過隨機現(xiàn)象去深入剖析股指期貨市場發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律。根據(jù)股指期貨市場情況去選擇適合的樣本，隨后從具體到每個發(fā)展階段整體去推斷風險形式。隨著金融市場發(fā)展多元化，這種方法的適用性逐漸減小，風險分析缺乏全面性。在此背景下，GARCH模型的VaR方法被廣泛應用。其本身在具有系統(tǒng)完成與測量準確方面具有突出優(yōu)勢的優(yōu)勢，加上在測量中體現(xiàn)出高度前瞻性特點，因此應用越來越頻繁。

2.1GARCH模型的VaR方法介紹

GARCH模型的VaR方法將所有風險分析均控制到置信度范圍，善于對市場條件展開綜合分析，針對需要評估的金融資產(chǎn)進行模塊化評估計量，及時發(fā)現(xiàn)其中隱藏的風險，避免股指期權價值損失。VaR涉及資產(chǎn)預期價值E（w），資產(chǎn)最低期末價值（a），期末價值、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持有期初資產(chǎn)價值w0以及持有期內(nèi)資產(chǎn)設定收益率R，具體形式為w-w0（1+R）。若股指期權市場投資中，期權運行期間沒有置信水平a標準，則收益率會降到最低R·，這期間以應用數(shù)學期望值為基礎，及時整理其中的關系，得到具體公式如下：

及時對置信水平基礎上的最低收益率（R·）進行計算，隨后得到的股指期權市場中資產(chǎn)組合相關收益值。VaR風險度量方法打破傳統(tǒng)風險測量限制，將單一市場風險分析形式轉(zhuǎn)變?yōu)樨泿庞嬃?，多風險分析粉筆，不僅能夠及時發(fā)現(xiàn)股指期貨市場隱藏風險，同時還能夠通過聯(lián)合正態(tài)分布的方式進行收益率假設，提高股指期貨評估水平。

2.2計算方法

VaR值的計算，是股指期貨市場風險度量的基礎。具體計算必須結(jié)合股指期貨相關歷史數(shù)據(jù)作為參考，將可能出現(xiàn)的投資組合收益分布進行整理，隨后對VaR值進行準確測算。分布模型構建期間，受到資產(chǎn)組合收益的影響會出現(xiàn)一些差異性。針對這種情況，VaR值計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)構的股指期貨市場風險分析，因為收益率性質(zhì)特殊，存在“尖峰厚尾”因素，所以會影響到VaR值估算準確性。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應性，隨后準確計算組合收益率，得到標準差后，將其與分位數(shù)進行計算，但是必須在置信度條件下完成，具體計算公式如下：

計算公式中包括置信度Z·;標準差（組合收益率）s，股指期貨持有期?t。根據(jù)計算公式可以發(fā)現(xiàn)，風險度量VaR值估算，標準差對其有直接影響。在估算期間需要選擇適合的波動率模型，作為對股指期貨市場資產(chǎn)標準差估算的依據(jù)。當前VaR值計算將股指期貨市場中出現(xiàn)的波動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計算準確，為制定完善的預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，因為股指期貨市場在高頻環(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，從而對股指期權市場特征進行準確分析與擬合。理想的擬合效果，對滯后階數(shù)依賴性非常大，需要加大參數(shù)估計力度與增加個數(shù)。模型建設中，條件均值相關方程，包含資產(chǎn)收益率Rt，t為某個固定時刻，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)項為W，回報系數(shù)與滯后系數(shù)aj、bi都屬于必然項。方程為：

將股指期貨市場統(tǒng)計相關數(shù)值錄入其中，得到最終條件方差，隨即對VaR值準確計算，認清風險后，制定妥善的防范措施。

3.結(jié)束語

綜上所述，高頻環(huán)境下，對股指期貨運行與發(fā)展會帶來一定影響。必須從風險度量方面著手，認清股指期貨市場發(fā)展情況，保證收益率穩(wěn)定的同時，通過VaR模型創(chuàng)建的方式，排除隱藏風險，制定科學防范方案，維護股指期貨市場運行安全。

參考文獻：

[1]宋敏，辛強，賀易楠.碳金融交易市場風險的VaR度量與防控——基于中國五所碳排放權交易所的分析[J].西安財經(jīng)學院學報，2020，033（003）：120-128.

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