1、CopulaEGARCH 模型在 PVC期货合约组合的风险研究 摘 要：文章以期货合约 PVC1608合约和 PVC1609合约为例，采用 EGARCH模型对两个期货合约序列建立边缘分布，再由 Copula 函数将两个序列连接起来，进而研究相关结构，最后由蒙特卡洛方法求得一定置信水平下的 VaR值，并给出了检验方法，结果表明所建模型是合理有效的。 下载 关键词：合约组合； EGARCH-GED 模型； Copula 函数； VaR 中图分类号： F832 文献标识码： B 文章编号： 1008-4428（ 2017） 09-105 -02 一 引言 近年来，金融 市场迅速发展，创新层出不穷，使
2、得各个金融市场之间的相关关系也更加复杂，控制投资风险也越来越重要。一般最常用的风险描述方法即 VaR 方法， VaR 是指资产组合在一定的时间内和一定置信水平下有可能遭受的最大的损失值。 投资组合的 VaR 即投资组合的风险测度，通过建立边缘分布模型以及Copula 函数模型，再利用联合分布求出投资组合的 VaR 值。投资组合中的各个金融资产如果已经确定，那么市场风险就相当于投资组合中的资产结构的风险，也就能够使用一个适当的 Copula 函数来描述。 二、基于 Copula 函数模 型的期货合约组合风险价值 假设两种期货合约 X 和 Y 的收益率分别为 x， y，组合中它们所占的比例分别为
3、， 1- ，如果用 z表示期货合约组合收益率，那么 z=x+ （ 1- ）y，这两个合约收益的 Copula 函数为 C（ u， v），并设置信水平为 a，那么有 VaR 定义可得： 三、同品种期货合约组合实证分析 （一）数据选取与统计特征 本文数据取自新浪财经，选取 2015 年 10 月 8日至 2016 年 7月 8日期间PVC1608 和 PVC1609 合约的收盘价为样本数据。表 1给出了 VaR 合约日对数收益率 的基本统计， r1和 r2 分别表示 PVC1608 和 PVC1609 对数收益率序列。 由表 1可知在显著性水平 0.05下，期货合约收益率序列不服从正态分布的假设，
4、有显著的尖峰、厚尾特征。由 ADF检验，两个收益率序列没有单位根，即两个序列是平稳的。从 D-W统计量可以得出收益率序列自相关性较弱，并且两个序列的 Q统计量均大于原假设的临界值，说明它们具有条件异方差性。 （二） EGARCH 模型建立合约组合收益率边缘分布 用 EGARCH（ 1， 1）模型对两个收益率序列做参数估计，其中标准残差项Zit 假 定服从标准分布，分别利用标准正态分布，标准 t分布和标准广义误差分布来对两个期货合约序列进行参数估计，得到以下结果，如表 2所示： 三种分布的参数估计均满足 +1 ，方差是平稳的，所以拟合是有意义的。由 AIC 准则。 GED 分布的 AIC 值最小
5、，因此 GED 分布更适合刻画收益率序列。 （三） Copula 函数参数估计 在对两个期货合约序列建立边缘分布后，需要利用 Copula函数将两个序列连接起来，进而研究两个序列的相依结构。本文使用能够刻画对称尾部结构的正态 Copula函数、 t-Copula函数以及 Frank Copula函数来描述相关结构，并使用 ML法来估计 Copula函数中的各个参数，估计结果如表 3所示： 从表 3 可以看出正态 Copula 和 t-Copula 函数得出的参数估计值非常接近于 1，说明两个合约之间的相关性很强。比较对数似然值大小可以看出，正态 Copula函数的对数似然值最大，那么正态 Co
6、pula函数也应当为拟合的最优模型。 为了更全面地验证最优 Copula 函数模型，定义估计的 Copula 函数 C与经验 Copula 函数 C的平方欧氏距离为： ，检验的标准即 d2越小，模 型拟合的效果越好，计算三种 Copula 函数分别为 0.1935、 0.2161、 0.2165，所以正态 Copula 函数拟合效果也在三种函数中最好。 （四）计算 VaR 值与后验测试 在运用 Copula函数模型计算投资组合的 VaR时，直接使用 VaR的解析式很难求出 VaR 值，因此可以运用蒙特卡洛方法计算出 VaR，权重取 0.5， t取 100 时的 VaR 结果如表 4 所示： 由
7、于 VaR 是一个估计值，在实际估计的过程中，它的准确性特别容易受到其他因素影响，进而出现误差，因此需要进行后验测试。通过 VaR模 型的预测的结果和实际的收益情况进行对比，验证模型准确性的方法就是计算模型的失败率。 检验统计量为： ，其中 为置信水平， T为样本量总数， N为例外数。在原假设成立下，检验统计量可以看作服用 x2（ 1）分布，拒绝域为 将数据带入并求解，得到以下结果： 根据上面测试结果可以看出在 95%和 99%置信水平下都是可以接受的，说明模型拟合效果很好。由于这个结果只是在权重取 0.5的情况下所得，得到的 VaR虽达到预期效果，但并不能说明模型效果最好，应当利用所建模型来
8、刻画两个收益率序列的相关性，并采用蒙特卡洛 模计算投资组合的 VaR值，来确定最优权重。 从上表可以很直观地看出随着 PVC1608 合约投资比重的增加， VaR 值先减小后增加，当 PVC1608 合约与 PVC1609 合约的比重为 6： 4时，投资组合的 VaR值最小，说明 VaR值与投资组合比重呈现一种非单调变化关系，所以在投资者进行资产配置以及风险控制时，在上述比例组合中最优的组合比例是 6： 4，在此比例下，所面临的投资组合风险将比其他情况下要小。 四、结论 本文实证表明，期货合约组合的收益率具有较强的相依关系，投资者可以利用期货合约组合 收益波动的相关性进行交易，且通过对投资组合
9、风险值的度量，在一定程度上可以减少甚至控制风险。监管机构也可以基于投资组合风险值来确定保证金水平，在有效控制风险的前提下，减少投资者交易成本。 本文将 Copula-EGARCH（ 1， 1） -GED 模型应用于期货合约中，并由此构建了 PVC合约的期货组合，该组合在有效规避市场风险的前提下获得了一定的收益，结果较为理想。文章使用 EGARCH 模型而不使用 GARCH 模型的原因在于， EGARCH 模型能够对金融市场出现的非对称影响进行分析，且模型中的参数也不受非负性限制， 从而在一定程度上避免了 GARCH 模型的一些缺陷。 参考文献： Nelsen RB. An Introduction to Copulasnd K.W.Ng， Symmetric Multivariate and Related Distributitical Statistics侯 ?w. 基于 Copula理论的金融市场相关性分析 D.青岛：山东科技大学， 2011. 陆懋祖 . 高等时间序列经济计量学 M.上海：上海人民出版社， 1999：278-331. 作者简介 ： 杨柳，女，山东济宁人，硕士研究生，现就读于山东科技大学运筹学与控制论专业，研究方向：统计与保险精算。
