论文基于GARCH-VaR模型中国橡胶期货市场收益率波动与风险分析，该文是期货市场论文怎么写与GARCH有关专升本毕业论文范文.
摘 要：从全球来看,天然橡胶现货产业的种植国家和地区大多数集中东南亚地区的几个国家,这几个国家的现货种植面积大约占世界天然橡胶种植面积接近89%.但是我国的汽车市场已经是全世界最大的生产消费市场,国产的天然橡胶一直处于供不应求,对国际天然橡胶的需求无比巨大.如何合理的进口天然橡胶,合理规避波动,从而规避在买卖进口天然橡胶过程中的风险,规避一切对天然橡胶收益率影响因素及其风险,发挥橡胶期货市场在我实体经济和金融业中的服务职能.在我国天然橡胶市场,对橡胶期货市场的收益率波动及其风险的研究是至关重要的.
关键词：橡胶期货；GARCH模型；VaR模型；波动风险
中图分类号：F23文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.35.047
1引言
我国每年的天然橡胶产量在80万吨左右,但是需求远大于自生产,作为最大的橡胶生产国,也是最大需求国,但是橡胶原材料波动很大,导致上下游企业的生产成本很难精准控制.所以研究橡胶市场波动意义重大,特别是研究国际橡胶期货市场和现货市场,了解天然橡胶的波动因素,从而更好的让金融为实体经济服务,更好的运用期货市场规避波动.天然橡胶在各行应用广泛地应用于工业和农业,服务行业.工业中的乳胶合成应用,医疗行业基本医疗用具的合成,汽车行业轮胎生产.一方面,可以鼓励推广国内天然橡胶种植,如在云南,贵州南部,海南等合适地区,对当地的经济发展有重大的促进作用；另一方面,发挥金融业作用,如何运用国内橡胶期货市场进行风险规避,进行合理的套期保值.本文研究如何合理的进口天然橡胶,合理规避波动,从而规避在买卖进口天然橡胶过程中的风险,规避一切对天然橡胶收益率影响因素及其风险.
2橡胶期货市场的现状
目前,我国实行交割的天然橡胶期货主力合约有三个,为RU01,RU05,RU09,交割的时间为结算月第三周最后一个交易日.在最近十年的时间里面,特别是在2005年后,我国市场的快速发展,交易活跃,成交量放大、持仓量快速增长,交易量由2005年的1584.3万手增至2017年的1.5亿手期货合约,增幅超过1000%,年成交总金额也达到2.2万亿元人民币,成为全球最大的橡胶期货交易所和橡胶定价中心.
我国期货市场经过30多年的发展,尤其是最近10年,随着国家综合实力的提升,在世界工业分工面前有足够大的优势,10年来橡胶期货的成交量,快速上升,成果显著,已经是全球天然橡胶定价的中枢所.
从图1来看我国橡胶期货交易所交易总量增长快速,1997年45万手到2017年1.5亿手只用不到20年,上海期货交易所的天然橡胶期货合约成为全球成交量最大的橡胶期货合约,奠定了国际橡胶定价地位.
3影响橡胶期货收益率波动及风险的实证分析
3.1数据的收集及统计分析
本文选取的数据是上海期货交易所（http://www.shfe.com.cn/）的每日橡胶期货收盘价,时间从2014年1月2日至2018年4月27日共1251个橡胶期货主力合约收盘价,收盘价比结算价更好的贴近交易,更好地表现橡胶期货波动和收益率波动.
（1）时序图.
利用统计软件,对橡胶期货收盘价的收益率作时序图,如图2所示.
从图2可知,收益率在0上下波动,波动范围一定,非常连续,但也有几处波动异常,特别是2018年3月份波动非常大,这里主要是有橡胶期货出现远期合约交换,和远期升水,因为国内橡胶期货是10%的保证金交易,基本上一天是可以出现100%左右的波动,这里应该是有消息面与基本面的影响,导致出现橡胶期货的涨停板.
（2）直方图.
通过EVIEWS作出的直方图如图3所示.
由图3可知,均值是-0.000379,标准差为0.024,最大值0.379953,最小值为-0.075478,数据的偏度为3.69,是比较大的右偏,峰度为58.72,是尖顶峰度,天然橡胶期货的收益率序列具有"尖峰厚尾"的特点.Jarque-Bera值非常大等于164594.5说明在极小水平下收益率非常显著大于正态分布,同时P值是为0的.对于这里的尖峰厚尾,本文之后运用GED来计算.
（3）SY数据的平稳性.
得用EVIEWS7.0对天然橡胶期货收益率进行ADF检验,结果如表1所示.
由表1可知,P值是0,小于5%,说明橡胶期货收益率序列是平稳的.
3.2建立GARCH模型
通过上述统计分析,对橡胶期货收益率序列波动情况有了一定了解,下面进一步的对其波动规律的研究.
（1）ARCH LM检验.
为了建立GARCH模型,根据时序数据判断其是否存在ARCH效应.用EVIEWS7.0进行ARCH LM检验得到的结果表明橡胶期货收益率序列具有ARCH效应.
（2）GARCH模型.
利用EVIEWS7.0建立GARCH（1,1）模型的,结果如表2所示,选择GED(广义误差分布)进行分析.
由表2可知,GED自由度值分别是0.970807小于2,表示尾部比正态分布更厚；α+β<1,说明了GARCH的波动存在低连续性,具有聚集特征.建立GAECH模型为：
均值方程：SYt等于-0.000379 (常数方程)
残差方程：σ2t 等于 -0.0000253+0.003618e2t-1 +0.939143σ2t-1
3.3VaR模型计算与分析
（1）VaR的计算.
VaR当标的金融资产出现风险时,出现最大损失.计算公式为：
VaRt等于Pt-1Zασt
Za是GED分布和某一显著水平a的分位数； σt是GARCH模型得到条件标准差；Pt-1 是橡胶期货前一天的收盘价（SPJ）.
本文在EVIEWS上面得到GED分布的Za值；用GARCH模型计算出条件方差σt后,利用上述计算公式可得到每一天收益率的VaR值.
（2）失败检验.
是否失败的判定标准为：
这里SPJ（-1）-SPJ ,是每一天橡胶期货变化.根据上述判断,得到失败数,可计算失败率：
失败率与显著水平相比较,α>VaR失败率,说明所建的模型低估了实际的风险,如果α<VaR失败率,说明所建的模型基本上体现了实际可能会出现的风险.
通过计算,得到如图3所示结果.
选取最后2018年1月1至2018年4月27日的251天,得T等于17次,失败率为显著水平5%,说明了所建模型是低估实际风险.期货市场是一个高杠杆高波动市场,由于我国橡胶期货受很多因素的影响,建模时无法一一考虑.
4对策与建议
根据以上的分析,结合实际的情况对我国期货市场的完善与良好发展,提出以下一些建议：
（1）限制我国期货交易时候的保证金最低值,合理的适当调节保证金的高低,这样控制合理资金规模进行套机保值,对期货公司是否按照交易所要求的最低保证金执行情况进行严格监督,防范个别人员,交易公司以过低的杠杆进行交易,影响市场,破坏市场机制和市场,同时可以引进多远交易人员如境外交易人员和投资机构,多元化橡胶期货市场资金.
（2）完善市场制度机制和风险管理体系,增加监督检查力度,全面地监督违法违规事件,加大对内幕交易打击,坚决抵制以资金对市场进行干预,扰乱市场行为.打击市场资金犯罪,和监管职务犯罪,形成跨机构合作监督,并学习先进市场管理经验.
（3）合理调节交易所结算手续费,由于我国独特的交易费制度,有时候监管调节进行提高交易费,其实这个政策不利于长期交易,只要监管得力,日内平仓交易费不应该经常更改,开仓费用日内平仓费用应该一致.
（4）加强对市场交易人员的法律法规培训,和法律宣传,对行业从业人员的执法培训,定期宣律法规.
参考文献
［1］张宾,赵欢欢.天然橡胶期货投机交易风险管理研究[J].现代商贸工业,2012,(4).
总结，上文是一篇关于对不知道怎么写GARCH论文范文课题研究的大学硕士、期货市场本科毕业论文期货市场论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
参考文献：
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