基于MEM模型的中國滬深300股指期貨風險研究.pdf

1、經(jīng)濟全球化大大提高了全球金融市場的運行效率。各國的金融市場構成了一個互相聯(lián)動的金融系統(tǒng)，在資金跨市場流動的同時，金融風險也在迅速轉(zhuǎn)移，某一個國家的金融危機連鎖式的在全球發(fā)酵已成為了當下金融系統(tǒng)的特征，所以世界各國在發(fā)展金融市場時面臨的首要問題就是風險防范，而風險防范的核心問題是風險的精確度量和準確預測。
　　本文著眼于中國滬深300股指期貨市場，基于乘積誤差模型（Multiplicative Error Model, MEM）研究

2、其風險，包括波動度量、波動預測、風險價值（VaR）預測、動態(tài)套期保值比率的確定。其中波動度量我們選用基于高頻數(shù)據(jù)的波動估計量——賦權已實現(xiàn)極差波動（ Weighted Realized Range-based volatility, WRRV）。在對賦權已實現(xiàn)極差波動建立乘積誤差模型時，我們假設模型的殘差項有三種分布：標準指數(shù)分布、標準Weibull分布和標準化的廣義Gamma分布，并且模型的階數(shù)到2階。
　　本文開展了對乘積誤差

3、模型樣本外預測的研究，并基于此實現(xiàn)了對滬深300股指期貨風險價值（VaR）的預測和動態(tài)套期保值比率的確定。在預測風險價值（ VaR）時，我們分別使用方差-協(xié)方差分析法和極值方法中的閾值模型與GARCH模型、EGARCH模型、乘積誤差模型結合，測度VaR，通過Kupiec LR檢驗衡量模型有效性，實證結果顯示：閾值模型優(yōu)于方差-協(xié)方差分析法，在閾值模型的框架下，比較MEM模型和GARCH類模型，發(fā)現(xiàn)MEM-EVT-POT類模型優(yōu)于GARC