中国商品期货市场风险度量的动态分析

摘要：

近些年,中国商品期货市场高成长性和高波动性并存,甚至与国际大宗商品市场同步出现"过山车"式市场行情,市场风险问题引起广泛的关注.对商品期货市场风险的识别和测量已经成为值得深入探讨的研究问题.本文选取了基于得分函数的观察驱动模型,采用动态半参数模型架构对期望损失和在险价值进行估计,从而实现对中国商品期货市场风险的度量和预测.本文研究表明:基于学生-t分布、偏斜学生-t分布以及非对称学生-t分布下的广义自回归得分模型具有较好的应用性.单因素广义自回归得分模型相比于所构造的双因素模型,在应用于风险度量时平均损失更小,能够动态性地观测出中国商品期货市场的风险变化.特别地,化工期货的平均期望损失相对突出,但是波动范围较小;相比之下,能源期货的期望损失极端值较多,期望损失值达到-13.03%;农副产品类商品期货市场的风险程度较低.自 2021 年 1 月起,中国商品期货市场各自呈现出不同程度的风险聚集.能源、化工、谷物、软商品以及油脂油料期货集中于 2021 年 3 月 22 日—4 月 14 日之间出现较大的期望损失,贵金属和有色金属期货的期望损失风险则集中于 2021 年 1 月 12 日—1 月 15 日之间.在全球经济复苏具备有利因素的背景下,有效应对和规避商品市场风险已经引起市场参与者、政策制定者以及研究者们的关注.在风险监控过程中不仅需要关注外生事件的冲击,还要注重对期货市场风险的动态测量.

关键词：大宗商品期货、GAS模型、ES-VaR、动态半参数模型、单因素估计

所属期刊栏目：35

分类号：F832.51;F224;F069.9

资助基金：国家自然科学基金71673205

在线出版日期：2023-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：12-26