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我国推出股指期货的风险防范和监管研究的开题报告开题报告：我国推出股指期货的风险防范和监管研究一、研究背景股指期货是金融期货品种的一种，其以股票指数作为标的物，具有期货的特征和优势，能够有效实现投资和风险管理。
我国于2010年推出股指期货交易，至今已成为我国期货市场不可或缺的品种之一。
然而，随着我国股票市场的快速发展，股指期货交易所面临的风险不断增加，包括市场波动风险、操作风险、保证金风险等。
同时，股指期货市场对投资者和监管机构的法律法规、制度和监管要求也越来越高，需要有关部门对其进行风险防范和监管研究，以保证股指期货市场健康发展。
二、研究目的本研究旨在探讨我国股指期货市场的风险防范和监管问题，明确股指期货市场的运作机制和风险管理模式，提出有关部门在风险防范和监管方面的建议和措施，以促进我国股指期货市场健康发展。
三、研究方法本研究采用文献分析法、统计分析法、案例分析法等方法，深入研究我国股指期货市场的现状、风险问题和监管机制，对国内外股指期货市场的比较分析，探讨股指期货市场的风险防范和监管的实现路径和技术手段。
四、研究内容1. 股指期货市场的运作机制2. 股指期货市场的风险问题及原因分析3. 国内外股指期货市场的比较分析4. 我国股指期货市场的风险防范和监管措施5. 风险防范和监管技术手段的应用五、研究成果本研究将为我国股指期货市场的稳健发展提供重要参考意见和决策支持。
具体成果包括：1. 股指期货市场的运作机制及其优化建议2. 股指期货市场的风险问题分析及其对策3. 国内外股指期货市场的对比分析报告4. 我国股指期货市场的风险防范和监管措施建议5. 风险防范和监管技术手段的应用案例和研究成果以上成果将形成电子版和纸质版的研究报告和相关论文，以便于学术交流和实践应用。
基于cvar的投资组合决策模型
基于条件价值风险（conditionalvalue-at-risk，CVaR）的投资组合决策模型是一种常用的投资组合优化方法。
该模型是一种风险控制方法，其主要思想是在风险控制的前提下，在收益最大化的条件下，选择最优的投资组合。
在这个模型中，投资者首先需要确定投资组合的风险水平，并计算出这个风险水平下的最小收益。
这个最小收益就是CVaR，也就是条件价值-at-风险。
CVaR是对VaR（价值-at-risk）的补充，它考虑了VaR无法表示的风险尾部。
因此，CVaR不仅考虑了风险的概率分布，还考虑了风险的分布形状和尾部。
接下来，投资者需要通过数学模型来求解最优投资组合。
这个模型通常是一个线性规划模型，其目标是最大化投资组合的预期收益，同时限制投资组合的风险水平不超过所设定的最大CVaR。
最后，投资者需要对优化后的投资组合进行实际操作，并及时跟踪和调整。
这个过程中，投资者需要时刻注意市场风险和组合风险的变化，及时进行风险控制和调整。
总体来说，基于CVaR的投资组合决策模型是一种有效的风险控制方法，可以帮助投资者在控制风险的前提下，最大化投资组合的收益。
然而，这个模型也有其局限性，例如对市场预测的依赖性较强和对风险参数的不确定性等。
因此，在使用这个模型时，投资者需要充分考虑自身的风险承担能力和市场条件，并进行风险管理和调整。
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第18卷第1期 2009年2月系统管理学报Journal of Systems &ManagementVol.18No.1 Feb.2009 文章编号:100522542(2009)0120027207收稿日期:2008208208 修订日期:2008211211基金项目:国家自然科学基金资助项目(70571010);中期协联合研究计划资助项目(GT200410,Z200505);大连市科技计划项目(2004C1ZC227)作者简介:迟国泰(19552)男,教授,博士生导师。
研究方向为金融学。
E 2mail :chigt @基于CV a R 的期货最优套期保值比率模型及应用迟国泰, 赵光军, 杨中原(大连理工大学管理学院,辽宁大连116024)【摘要】通过条件风险价值(CVaR )控制套期保值资产组合在极端情况下发生的超额损失,建立了组合CVaR 最小的套期保值优化决策模型。
本模型的特色表现在:①现有研究的最小方差套期比及VaR 套期比模型仅仅是本模型的1个特例:一是在期货的期望收益率为零时,或在期货和现货收益率完全相关时,本模型的最优套期比就是现有研究的最小方差套期比;在置信水平接近于100%的情况下,本模型的最优套期比趋近于最小方差套期比;二是在置信水平1-α下,当本模型的套期保值组合收益率小于标准正态分布的“α分位数”那一点的组合收益率的条件均值等于VaR 套期比模型中特定的“β分位数”时,本模型就等于VaR 套期比模型。
②以期货套保组合收益率的CVaR 为目标优化套期保值比。
充分考虑了套保组合的尾部损失,综合了套期保值者期望收益率和风险偏好,改变了现有研究忽略套保者期望收益率和人为设定风险偏好参数现象,使期货合约的选择直接反映了套保者的风险承受能力。
③模型反映了CVaR 最优套期比由套保者投机需求和纯套保两部分组成,更深层次地探讨了套期保值比率的含义。
关键词:期货套期保值;套期保值比率;最优套期比;条件风险价值中图分类号:F 830.9;O 224 文献标识码:AFutures Optim al H edge R atio Model B ased on CV a R and Its ApplicationC H I Guo 2t ai , Z H A O Guan g 2j un , YA N G Zhon g 2y uan(School of Management ,Dalian University of Technolongy ,Liaoning Dalian 116024,China )【Abstract 】By CVaR met hod ,excess loss of hedged portfolio under ext reme sit uation is cont rolled.A deci 2sion 2making model of hedged portfolio optimization is set up wit h t he minimum CVaR.The model has four cont ributions.Firstly ,minimum variance hedge ratio ,VaR hedge ratio are only examples of t his model.We point out t hat CVaR hedge ratio in t his model converges to t he Minimum Variance hedge ratio under t he f ut ures zero 2expected ret urn ,absolute correlation of spot ret urn and f ut ures ret urn and t he 100%p re 2determined level.When mean ret urn of hedged portfolio under t he sit uatio n of 1-αpredetermined level and ret urn lower t han α2quantile of standard normal dist ribution are equal to certain β2quantile in t he VaR hedge ratio ,t he model is t he same as VaR hedge ratio.Secondly ,using CVaR of f ut ures hedged portfolio ret urn as optimal f unction ,considering tail loss of hedged portfolio and colligating t he hedgers ’expecta 2tion ret urn and risk aversion ,t he model changes t he p henomenon t hat existing research ignored hedgers ’expectation ret urn and arbit rarily made risk aversion parameter.The model made t he selected f ut ures re 2flecting risk tolerance ability of hedgers.Finally ,we p resent t hat CVaR hedge ratio of t his model is com 2posed of reflecting t he speculating co mponent and p ure hedging and shows deeper meaning of hedge ratio.Key words :f ut ures hedging ;hedge ratio ;optimal hedge ratio ;conditional value at risk 套期保值(简称套保)是利用一定比例的期货合约与现货头寸(多头或空头)进行方向相反的操作,从而规避现货价格风险。
基于CVaR-EGARCH模型的保险资金投资风险分析
舒金兰; 李加明
【期刊名称】《《中国证券期货》》
【年(卷),期】2012(000)009
【摘要】本文基于EGARCH模型和GED分布下的CVaR模型对保险资金投资风险进行度量,实证测算了八只股票的个股及投资组合的绝对值和相对值,描述了各自的极端损失状况;金融机构可以根据个股值和组合值,设置风险资本或提取风险准备金,从而有效地监控潜在的极端损失。
【总页数】2页(P54-55)
【作者】舒金兰; 李加明
【作者单位】安徽财经大学金融学院安徽蚌埠 233030
【正文语种】中文
【相关文献】
1.我国保险资金投资的风险分析 [J], 赵晓彤
2.保险资金投资证券化产品的价值及风险分析 [J], 步倩
3.基于VaR模型中国保险资金投资风险的度量 [J], 赵玮
4.保险资金投资证券市场的风险分析 [J], 王凯
5.保险资金投资不动产的机遇与风险分析 [J], 谢青
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4．2股指期货风险的评估股指期货风险的识别解决的问题是风险种类的识别，而股指期货风险的评估解决是风险将在什么时候发生，损失会有多大，即找出风险发生的概率及风险损失的程度，以便为下一步的风险管理提供充足有效的数理依据。
风险是未来结果的不确定性和可能性，这在本质是一种概率事件或随机事件。
因此，理论界以概率论和数理统计的方法为基础来估测金融风险发生的可能性。
王春峰等(1998)考虑到利率、汇率、股指、商品价格等因子的复杂性以及它们之间的交互作用，提出了三维风险测量方法，包括敏感性分析、在险实验和压力试验三个层次。
VaR(Value at Risk)模型是90年代开始兴起的风险“损失”度量方法。
Group集团于1993年开始提出基于Value—at—Risk损失的风险度量管理思想，此后投资银行J．P．Mrogan将这一风险管理思想逐步实现于它的分析软件工具Riskiletric中，并于1994年10月将核心的计算方法向全球公开，从此引起了监管部门和商业银行、证券投资公司、大型非金融机构的极大关注，并加以广泛的运用。
在众多研究机构的推动下，以及基于“损失”(Value at Risk)度量方法的良好特征，“损失"度量方法得到了迅速的发展，现已成为金融市场风险度量的主流。
VaR字面意思是“在险价值”，其含义是在市场J下常波动下，在一定的概率水平下(置信度)和持有期间内，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
本质是对资产组合波动的统计度量，其核心在于构造资产组合价值的概率分布，基本思想是利用资产组合的历史波动信息来推断未来情形。
只不过对未来价值波动不是一个确定数值，而是一个概率分布，可以用以下图形来表示：L概率E 回报W=、hR图4．1 VaR本质图形从上面给出的定义中，VaR具有以下几个非常重要的特征：l、VaR是个总结性的度量值；2、VaR在要求用随机形式表达一个组合未来的损益；3、VaR值依赖于所选择的时间范围；VaR取决于所选择的概率水平，概率越大，VaR越小，同对其作用也越小。
基于GARCH-CVAR模型对投资基金风险测度的理论分析与实证研究作者：吕东杰来源：《现代经济信息》 2018年第18期一、引言布雷顿森林体系的瓦解和全球金融及欧债危机，使得国际金融以及经济都遭到冲击。
而在这样的背景下，我国金融领域推动改革开放，投资基金的数量及其规模日益扩大，各基金公司能否实现更加稳健的经营，将受到挑战。
努力寻求更加切实有效的用于对基金进行预测、识别、度量、规避的风险投资方法，这是基金的相关各方，包括监管者、管理公司、投资者，都非常关注的课题[1]。
Markowitz 于1953 年就在其作品《组合选择：投资的有效多样性》中，第一次提出了均值和方差描述收益与投资风险间的关系。
基于该著作主旨精神，一些后继的研究陆续展开，涵盖了利率敏感性分析、存续期管理法、资产负债管理、缺口管理等，这些投资理论被各金融机构先后用在各种风险管理研究方面。
但这些研究方法有其局限性，只针对特定范围，很难全面反映并精确测度金融机构实际要承担的风险。
为克服这些弊端，VaR 方法得到了深入的研究。
VaR 的概念最早是G30 集团在1993 年的《衍生品的实践和规制》中提出[2]，之后更是得到了非常充分的研究。
VaR 模型是VaR 方法研究的核心内容，Philippe 深入分析了VaR 模型的数理基础，并对具体的求解方法以及应用范围做以比较全面的论述；Hendrics[5]、Chew[4]、Duffle[6] 分别从各自的角度对历史模拟法、参数法等VaR 的数理模型分析和计算方法实施全面的论述。
国内相关方面的研究起步相对较晚，学者们通过将VaR 的模型与中国实际相结合，更侧重于实践方面的研究。
范英[7] 分析了VaR 的定义以及计算方法，通过深圳股市的具体数据，讨论了VaR 方法用于我国股市风险测度的相关问题。
因为过去常用的VaR 方法大多设定金融时间序列满足正态分布以及方差无条件的前提假设，而实际的研究中我们会发现，金融时间序列有着非常显著的波动聚集性以及尖峰厚尾等特征。
信息不对称对股指期现货市场流动性不稳定的预警研究作者：李延军贺佳宁来源：《金融发展研究》2020年第10期摘要：本文构建TVAR模型并将知情交易概率作为门限变量，研究得出知情交易概率存在双门限值，据此将信息不对称划分为三个区制，发现在低区制流动性溢出效应不显著，在中间区制流动性溢出效应开始变得显著，在高区制流动性溢出效应明显增强。
此外，在不同信息不对称区制下，随着区制转换，知情交易概率对现货市场流动性的影响由正向变为负向，对期货市场流动性的影响由负向变为正向。
区制分析表明，知情交易概率门限值可以作为市场流动性匮乏、流动性关联异化和市场不稳定的预警指标，通过建立知情交易概率分级预警制度，监管者可以尽早监测到市场的异常变化，尽早防范和化解风险。
关键词：流动性溢出;知情交易概率;TVAR模型;预警中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2020）10-0065-10DOI：10.19647/ki.37-1462/f.2020.10.011一、引言股指期货于20世纪80年代诞生于美国，随后全球主要发达国家和地区纷纷推出股指期货。
历经长期筹备，我国股指期货于2010年4月16日在中金所正式推出。
股指期货自诞生以来就伴随着质疑。
1987年股灾之后，美国发布《布雷迪报告》将股灾原因归咎于组合保险和指数套利，然而事后学者分析指出这个结论并不准确，因为组合保险和指数套利的交易额占比相对较小，报告对期货维持市場稳定的机制认识不清。
在中国2015年股灾中，从 6月15日开始，不到一个月的时间内，沪深300指数从5221点狂泻到3663点，后续一路下跌到3025点，有些投资者将此次股灾归结于股指期货市场的恶意做空，随后中金所出台了限制股指期货交易的严格措施，两市场一度处于深度贴水的状态，股指期货价量齐跌，流动性匮乏，市场功能的发挥受到了影响。
事实上，2015年股灾并不能完全归因于股指期货，投资者羊群行为导致的股市泡沫和流动性踩踏是股市下跌的重要原因。
期货市场的风险度量指标期货市场是金融市场中一种重要的衍生品市场，它的存在旨在帮助投资者管理风险和进行套利交易。
然而，由于期货交易的特殊性质，其存在一定的风险。
为了准确衡量和评估期货市场的风险水平，人们开发了各种风险度量指标。
本文将介绍几个常见的期货市场风险度量指标，并探讨其应用和局限性。
一、价值风险度量指标1. Value at Risk (VaR)VaR是衡量金融资产或投资组合风险的常用指标之一。
它表示在特定置信水平下，资产或投资组合在未来某个时段内可能丢失的最大金额。
VaR可以帮助投资者了解其投资组合的风险敞口，并做出相应的风险管理决策。
然而，VaR存在一定的局限性，它不能提供关于极端情况下的损失额度信息，而且对于非对称分布的资产或投资组合风险度量可能不准确。
2. Conditional Value at Risk (CVaR)CVaR是VaR的一种扩展形式，它衡量在VaR未能覆盖的损失区间内的平均损失。
CVaR能够给出在超过VaR水平的损失情况下，投资者可能面临的平均风险损失。
相比于VaR，CVaR能够更全面地估计资产或投资组合的风险水平，但同样存在对分布假设的依赖性。
二、波动率风险度量指标1. 历史波动率历史波动率基于过去一段时间的价格波动情况，它可以反映出资产或投资组合过去的风险水平。
历史波动率是一种简单直观的风险度量指标，但其局限性在于未来的波动率可能与过去存在差异。
2. 隐含波动率隐含波动率是期权市场中根据期权价格计算得出的波动率，它可以反映市场对未来波动率的预期。
隐含波动率常用于期权定价模型中，但它假设市场参与者对未来波动率的预期是准确的，而这并不总是成立的。
三、其他风险度量指标1. 应变值应变值（Delta）是期权交易中衡量期权价格变化与标的资产价格变化之间关系的指标。
它可以帮助投资者了解在不同市场条件下，期权价格对标的资产价格的敏感度。
应变值在期权风险管理中起到关键作用，但其只能衡量标的资产价格变动对期权价格的直接影响，而无法全面考虑其他因素。
