1绪论
（一）研究背景
股指期货诞生于 20 世纪 80 年代的美国，世界上首个股指期货出现在美国的堪萨斯农产品期货交易市场。它具有价格发现，规避风险以及提高资金配置效率等功能。随着金融全球化的发展，股指期货在世界各国得到了快速的发展。我国也于 2010年 4 月 16日正式推出沪深 300股指期货，这是我国资本市场发展的一大里程碑。在沪深 300股指期货推出以前，我国股市一直是单边交易机制，即不能进行卖空。由于投资者的获利方式只有低买高卖，导致市场中出现大量追涨杀跌的行为，使得股票市场发生剧烈波动，严重影响金融市场的健康发展。股指期货的跨期性、杠杆性、联动性和多样性等特点很好地弥补金融市场的缺陷，不仅可以健全股票市场的价格机制还可以大大降低交易成本，并且为广大参与者提供了一个可以避险的投资工具。股指期货最重要的功能就是规避风险，其最主要的方式就是套期保值。套期保值(Hedge 或 Hedging)，是指投资者为规避各类风险指定一项或一项以上套期工具，使套期工具的公允价值或现金流量变动，预期抵消被套期项目全部或部分公允价值或现金流量变动风险的一种交易活动。即在现货市场和期货市场对同一种类的商品同时进行数量相等但方向相反的买卖活动，即在买进或卖出现货的同时，在期货市场上卖出或买进同等数量的期货，经过一段时间，当价格变动使现货买卖上出现的盈亏时，可由期货交易上的亏盈得到抵消或弥补。从而在“现”与“期”之间、近期和远期之间建立一种对冲机制，从而将价格波动的风险转移出去。 基差是指被对冲资产的现货价格与用于对冲的期货合约的价格之差。即：基差=现货价格-期货价格。由于期货价格和现货价格都是波动的，在期货合同的有效期内，基差也是波动的。基差的不确定性被称为基差风险，降低基差风险实现套期保值关键是选择匹配度高的对冲期货合约。基差风险与对冲平仓时的基差直接相关，当投资者持有现货，持有期货短头寸对冲，对冲平仓日基差扩大，投资者将盈利；相反，当投资者未来将买入某项资产，持有期货长头寸对冲，对冲平仓日基差扩大，投资者将亏损。
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（二）研究意义
沪深 300指数的诞生，意味着中国证券市场创立 10多年来第一次有了反映整个 A 股市场全貌的指数。沪深 300 指数诞生还承载着市场的希望——尽快推出股指期货产品以结束过去股市单边市的制度缺陷，维护和促进市场的健康发展。股指期货具有规避风险、价格发现以及优化资源配置等功能，但同时和其他金融产品一样它也会带来风险。我国沪深 300 指数弥补了我国股票市场传统做空机制的不足，不仅为投资者提供了规避风险的工具，同时从正面对价值投资起到激励作用。然而股指期货的高杠杆比率在成倍的放大收益的同时，也不可避免的抬高了风险。因为基差是反映现货价格与期货价格关系的关键指标，同时也是实现期货市场套期保值功能和价格发现功能的必要因素，因此基差是期货市场中最核心最关键的要素。对于投资者来说，无论是利用期货市场进行套期保值还是利用期货市场进行套利，基差风险无疑是他们关心的首要因素。同时基差风险也是市场监管者在日常管理中面临的重要问题。因此研究股指期货的基差波动的风险对于我们全面有效的发现、防范和管理基差风险有着十分重大的理论和实践意义。
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第一章 文献综述
股指期货是金融市场中必不可少的一种金融工具，其对整个金融市场有着巨大的影响。基差作为股指期货价格与现货价格的重要指标，是研究股指期货的一个重要的因素。股指期货的风险很大程度上取决于基差风险，因此国内外对股指期货风险的研究是建立在基差风险的基础上的。而对于基差风险的研究的基础则是基差波动率的研究。
1.1 国外研究文献总结
Keynes（1930）最早发现同一商品现货价格与期货价格之间存在一个差额。Keynes 认为：在没有多余的流动库存时，同一商品的现货价格就有可能大于其期货价格，产生一个正常的现货溢价；当有剩余库存时，由于存储费用的存在，期货价格会上涨至期货价格以上，产生期货溢价。这便是基差这一概念的雏形。 基差的概念最早由 H.Working（1953）提出，他对基差的定义为：现货价格 – 期货价格。Working 认为投资者以利润最大化作为最终目标，并且以基差大小来判断是否进行套期保值。他将套期保值看成是对基差的投机，其效果取决于基差的大小。如果套期保值开始时的基差与契约结束时的基差完全一致，那么这个套期保值就是完美的套期保值。 John C. Cox 等（1979）使用久期来计算单位时间之内的基差风险。并将这种方法方法与传统方法相比，得出利用久期来计算基差风险的方法正确率更高，更适合计算基差风险的结论。 Garcia Philip（1984）运用美国牲畜市场数据，通过回归方法证明了：基差风险与非预期的价格改变有关同时基差风险与到期日并不存在显著关系。 William Ronald（1987）通过对农产品基差风险的研究，认为农产品的基差主要由存货量、农产品产量、出口等因素决定。他对基差风险的定义为：基差风险时基差减去运输和仓储成本后剩下的风险。William Ronald 等人利用线性回归模型研究了美国冰冻浓缩橙汁期货价格和现货价格，通过对存货量、产量、出口等四个因素的分析，结果表明：仓储量的变化决定了基差的变化。 Baily（1993）认为资金的时间价值也会影响基差。资金的时间价值由贷款利率体现出来，而市场利率反映了整个经济系统的运行状况，因此宏观经济风险也会影响基差风险。通过对期货基差和美国国债利率与股指的回归分析，Baily 得出结论：宏观经济风险也会影响基差风险。
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1.2 国内研究文献总结
近年来，国内的专家学者围绕着期货套期保值的有效性及风险策略等进行了广泛的研究，然而并没有较多的针对基差风险本身的研究。 蒋美云（2001）对当时我国主要的几个商品期货品种进行了研究。她发现：我国期货市场的基差波动具有明显的不规则性，随着到期日的临近，基差不仅不趋向零反而出现更大波动；在期货合约到期日，期货和现货市场的价格并没有趋于一致，基差值普遍较大，表现出人为操纵的特点。 卢太平（2002）等人研究了基差风险对套期保值的影响。当套期保值开始时的基差与交易后的基差保持一致时，可以实现套期保值的完美实现。然而事实上，市场中很多的因素都会导致基差的波动，产生基差风险，导致套期保值常常无法有效的实现。为了控制基差风险，作者提出了一些具体方法：在基差较小时进入套期保值；选择期货价格与现货价格高度一致的资产进行套期保值，进而控制基差风险；密切观察市场基差变动，当基差变化不利用投资者时使用基差交易选取对自己有益的基差；在市场不利用套期保值者时，利用场外交易结束淘气保值，从而减小损失。 管玉亚（2004）对基差特性进行了研究并分析了其对套期保值和套利的影响。作者分析了基差的三个特征：稳定性、波动性和趋零性。稳定性主要指基差波动比标的资产的价格波动幅度更小，基差的稳定性正是套期保值实现的理论基础；波动性主要指市场中不同的因素对现货和期货价格的影响程度不一致，导致现货和期货价格波动幅度不同，从而产生基差波动。波动性也是套期保值的风险所在，同时也为套利的发生创造了条件；趋零性是指套期保值结束时，基差趋于零。基差趋零性的原因有两点：一是套期保值到期时，空头和多头必须进行交割；二是市场中存在套利机制，当交割时现货价格与期货价格不一致时，投机者会进入市场低买高卖，最终必然使现货与期货价格趋于一致。
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第三章 风险度量模型 .......... 19
3.1 传统的风险度量模型 ......... 19
3.2VaR 风险度量模型 .... 21
3.3 Expected Shortfall 风险度量模型 ........ 23
3.4 非对称 Laplace 分布下的 Expected Shortfall ........ 24
3.5 GARCH 模型介绍 ..... 26
3.6 模型结果的有效性检验 ..... 27
本章小结 ........ 28
第四章 实证分析 ......... 29
4.1 数据选取 ........... 29
4.2 数据检验 ........... 29
4.3 模型建立 ........... 35
4.3 基于非对称 Laplace 分布的 VaR 和 ES 计算结果 ........ 37
4.4 模型检验 ........... 43
4.5 ES 模型在股指期货基差风险中的应用与不足 .... 44
本章小结 ........ 45
第五章 研究结论与展望 ...... 47 #p#分页标题#e#
第四章 实证分析
4.1 数据选取
由于期货合约存在不连续性的问题，当一个期货合约到期时，该期货合约的基差数据也就中断了。为了使基差数据序列能够具有连续性，本文选择距离当月最近的期货合约，例如在选择 2015年三月份的数据时，挑选合约 IF1504 的基差数据来构建连续基差数据序列。本文数据的选取区间为 2014年 1月 2 日到 2015年 6月 30日，扣除节假日后共有 352 个数据。由表 4-1可以看出，均值为-11.63383，标准差为 100.1447，最大值为534.2900，最小值为-716.2430，说明分布较离散。可以看出基差序列波动幅度很大，基差风险很大。偏度为-2.301678<0，说明基差序列的分布与正态分布相比负偏或左偏，呈现出厚尾的特征。峰度为 19.89344>3，说明基差序列的分布与正态分布相比较为陡峭，呈现出尖顶峰特征，异于正态分布。JB检验值为 4483.696，明显大于任意水平的2（2 ）的临界值5.99147，所以拒绝正态分布的零假设，即基差分布不是正态分布。沪深 300股指期货基差的分布特征符合尖峰厚尾的特征，因此可以用非对称的 Laplace分布来研究。
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结论
股指期货是金融市场中十分重要的一项金融衍生品，对于我国金融衍生品市场来说，股指期货的上市交易大大推动了我国金融行业的发展。自从沪深 300股指期货推出以来，收到了我国投资者的广泛关注。然而股指期货在我国仍是一个比较新颖的产品，我们对其认识还不够充分，相关的法律法规还不够完善，依然存在较大的风险。因此对于我国股指期货市场而言，找到一种合适的方法来有效的度量股指期货的风险是一项重要的急迫的任务。不仅能够帮助投资者更好的利用股指期货来有效地规避和防范风险，更能够帮助完善我国的金融市场，使之健康发展。 本文介绍了 ES模型并利用一个具体的分布即非对称的 Laplace分布给出其具体的计算方法。利用沪深 300股指期货基差数据构建了一个金融时间序列，并利用 ES模型对其进行风险度量。实证结果表明 ES模型的计算结果与实际基差波动呈现出相同的趋势，计算的 ES值也很好的符合实际的基差波动。基差波动小时，ES值的波动也较小；基差波动大时，ES值也出现剧烈的波动，15年 5月、6月出现的基差剧烈波动的情况也从 ES结果中得到反映。对沪深 300股指期货基差波动的实证说明 ES模型能够用来度量基差的波动。
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参考文献(略)
