高频环境下基于资产结构的股指期货市场风险度量及防范分析

付丹桐

摘要：高频环境下基于资产结构的股指期货市场风险度量是研究核心，结合对风险度量研究意义的剖析，积极展开风险度量模型创建与防范，目的在于及时排除股指期货市场运行风险，保护股指期货收益率。

关键词：高频环境;股指期货;VaR值;风险度量

高频环境下基于资产结构的股指期货市场风险度量，是有效防范期货市场风险，保证金融产品安全的重要措施举措。股指期货作为金融市场管理的重要元素代表，在实际运行中但是其本身也存在一些风险，因此必须从风险度量角度出发，针对，尤其是高频环境下，对股指期货提出的高要求，必须客观应对存在的市场风险，完善金融风险控制体系。激发信息以及数字化技术在其中的应用价值，以精准到位的技术手段合理规避股指期货市场风险。

1.股指期货市场风险度量研究意义剖析

结合高频环境下基于资产结构的股指期货市场发展情况，认识到风险度量在在金融全球化发展中的基础上风险度量的重要性。作为金融市场重要衍生工具，股指期货市场规模不断迅速扩大，股指期货在市场发展中占据关键作用，在这种情况下，虽然投资者接触的投资对象与投资空间增多，但是投资风险也随之增加。尤其是其与市场发展有着千丝万缕的联系，投资者在这种条件下所接触地風险更多，并且资产结构以及高频环境等的影响，股指期货市场的平衡性出现较大波动，不利于投资者准确掌握投资动态[1]。股指期货市场中对冲风险以及套期保值等作用发挥期间期间，还需要结合合理应对金融市场多元化下可能出现的高风险制定好应对策略，如果不能做到有效防范，将会直接威胁到股指期货以及投资权益的安全。提高市场风险的关注度以及度量精准性，创新改变传统度量风险规避方法，真正将风险承担度充分反映出来。正因如此，加大积极对股指期货市场风险度量展开研究是股指期货市场未来发展的必然选择[2]。

2.高频环境下股指期货市场风险度量与风险防范

当前股指期货市场风险度量常用方法为GARCH模型的VaR方法。风险度量初期所应用的方法主要结合概率代表的形式，去分析风险发生的概率。分析过程会涉及到大量这就需要很多历史数据，在一定程度上这为为数理统计的发展成熟积累很多经验起到推动作用。通过随机现象去深入剖析股指期货市场发展的内在规律。根据股指期货市场情况去选择适合的样本，随后从具体到每个发展阶段整体去推断风险形式。随着金融市场发展多元化，这种方法的适用性逐渐减小，风险分析缺乏全面性。在此背景下，GARCH模型的VaR方法被广泛应用。其本身在具有系统完成与测量准确方面具有突出优势的优势，加上在测量中体现出高度前瞻性特点，因此应用越来越频繁。

2.1GARCH模型的VaR方法介绍

GARCH模型的VaR方法将所有风险分析均控制到置信度范围，善于对市场条件展开综合分析，针对需要评估的金融资产进行模块化评估计量，及时发现其中隐藏的风险，避免股指期权价值损失。VaR涉及资产预期价值E（w），资产最低期末价值（a），期末价值、置信水平w和w·，具体形式为VaR-E（w）-w·。随后还涉及股指期权持有期初资产价值w0以及持有期内资产设定收益率R，具体形式为w-w0（1+R）。若股指期权市场投资中，期权运行期间没有置信水平a标准，则收益率会降到最低R·，这期间以应用数学期望值为基础，及时整理其中的关系，得到具体公式如下：

及时对置信水平基础上的最低收益率（R·）进行计算，随后得到的股指期权市场中资产组合相关收益值。VaR风险度量方法打破传统风险测量限制，将单一市场风险分析形式转变为货币计量，多风险分析粉笔，不仅能够及时发现股指期货市场隐藏风险，同时还能够通过联合正态分布的方式进行收益率假设，提高股指期货评估水平。

2.2计算方法

VaR值的计算，是股指期货市场风险度量的基础。具体计算必须结合股指期货相关历史数据作为参考，将可能出现的投资组合收益分布进行整理，随后对VaR值进行准确测算。分布模型构建期间，受到资产组合收益的影响会出现一些差异性。针对这种情况，VaR值计算主要涉及三种方法。其一为方差-协方差法;其二为蒙特卡洛模拟法;其三为历史模拟法。

高频环境下基于资产结构的股指期货市场风险分析，因为收益率性质特殊，存在“尖峰厚尾”因素，所以会影响到VaR值估算准确性。此次研究主要在选择方差-协方差法展开，将VaR值估算影响降到最低。

以正态分布为前提，分析分位数、置信度之间隐藏的收益对应性，随后准确计算组合收益率，得到标准差后，将其与分位数进行计算，但是必须在置信度条件下完成，具体计算公式如下：

计算公式中包括置信度Z·;标准差（组合收益率）s，股指期货持有期∆t。根据计算公式可以发现，风险度量VaR值估算，标准差对其有直接影响。在估算期间需要选择适合的波动率模型，作为对股指期货市场资产标准差估算的依据。当前VaR值计算将股指期货市场中出现的波动率以及各种因素变化均纳入其中，如此才能更全面的保证VaR计算准确，为制定完善的预防策略提供更直观依据。

2.3创建GARCH模型

GARCH模型创建期间，因为股指期货市场在高频环境下频繁出现超出正态分布的情况，收益率的不稳定性增加，所以积极在VaR方法中融入GARCH模型，从而对股指期权市场特征进行准确分析与拟合。理想的拟合效果，对滞后阶数依赖性非常大，需要加大参数估计力度与增加个数。模型建设中，条件均值相关方程，包含资产收益率Rt，t为某个固定时刻，资产收益率残差et与资产收益率序列均值m0。具体方程为：Rt=m0+et。随后是条件方差方面，常数项为W，回报系数与滞后系数aj、bi都属于必然项。方程为：

将股指期货市场统计相关数值录入其中，得到最终条件方差，随即对VaR值准确计算，认清风险后，制定妥善的防范措施。

3.结束语

综上所述，高频环境下，对股指期货运行与发展会带来一定影响。必须从风险度量方面着手，认清股指期货市场发展情况，保证收益率稳定的同时，通过VaR模型创建的方式，排除隐藏风险，制定科学防范方案，维护股指期货市场运行安全。

参考文献：

[1]宋敏，辛强，贺易楠.碳金融交易市场风险的VaR度量与防控——基于中国五所碳排放权交易所的分析[J].西安财经学院学报，2020，033（003）：120-128.

[2]董小刚，高斌，张淼，etal.基于风险度量模型的高频股票交易数据的比较分析[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2020，v.41;No.151（02）：52-59.