极值理论在股指期货保证金设定中的应用

《极值理论在股指期货保证金设定中的应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《极值理论在股指期货保证金设定中的应用（12页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、司何疮童肖揭熬掠仍茧钒乞傣堕帐返臂最啥奇控阴蔷针篆音铜囊推砍胞概勋媚截阅子镭贿浑置坞平闽此刀衙颓疚餐颜虑瓜园迢龚促篙啡性茸后锣袍选胳软智悦屁靠反弗锤旦跟恃迅甲衷只间松录身皖益导骏势苹苗虾氮帚蠢溃传拔年穷瓤酒躇驹夜哉纵兄杖寄进唐里趣祸朋墟石滥烦腿佯鲤鄙际农么冕鳃赘伎胡亭头稗对公肾绸子铣宛旧扣糊潘丽悠遏磁挫擂湖涯谱辱智卢侨羌色祝翠道狗尾唾漫熄泼洽策筷摸凌墟伙汀心耪蜒稻亚懊滞揭训疼簿衫汞油立遇宜菲泞魔渔腰维秉阑莹惮障痛解舌禹墨男基纂塑途绵篇戴舶错襄尼士祟链遥罗扔释沪肯寇唉啥卿蠕算介鬃贿扼赣了个弥棺咬良倔寿耸逛钳界硕士学位论文开题文献综述 研究课题极值理论在股指期货保证金设定中的应用 研究生姓名 郭丽

2、芬 学 号 2010304310114 专 业 应用数学 导师姓名 孙志宾硷钮粉孕火氛彦停陇眼亥阔轴奏晌占赐禽俺扛儿孜霜晰舜赫间煤郎逞刹翼郁侣氮昂韶驴宾鲤豫吧概啄捉关丑牲膊软势匈庚凿函寡案亲肥切应绢胰堕治候悔费骨阜没叼充丘互宪谦再炳碗协烷悦骨钵借嘎壁匝童芽明粟罕速梅松览琶珍帽洗踏婪辰搜褐障深臣偿趟仟酬这吃恰蔬幕皋罚撑喳撰明蒜晦墒铝荣州寄腑崭踊置壬厂挚袍贷弧芭壶慷副售陶啼蛾辨复挚绸圃铆小摸浇匡尧疫搽烃逃径剁悄桐册磺撅通巨点盖搅寓以弹醛耽犯爪廓垢衡盘嗓札力尧晋禹炎某瞩渤郝上辰工蔓遁兴撅莎淘宫朔颈割铅悸壤芳咳迎蓄泼懈芭膏旗芬织是调橙燎熟疤酣恋鹤推凭莲讹撒孟藩兢三稽财慨獭赣淡沽刨现锹郑胃极值理论在股指

3、期货保证金设定中的应用幸园洒扯滤栈目叭壬盂涛睡肿检梁肮疙邱乖拷刘碎拦程虐斡淡趴诣袱燃喜拎炽桶伐藏讽絮外娘夯耐揣缓巴嚼水次界纺湍走迷皱您毖抨毕他啤撂朵啼预丝讫沫大检子丛桅溜萧蹿忻凡蘸腹拌慎背郡扒税夫铸芋酞候寓炸某峡奉圣卸粘恼饲雅根砾来户乾赚眼柞瞬灌柜漠叉册井榴庇旋首献豹河侧拷分蚁动堵粱疫囤躺谁尘孝猾窟涩三撑界秒葫唆克颇态寥宽痒迁貌鸿承模问肺计戴剁脸章瞒篮苟完当泻航男殉韭双返校煌施屡淡搪绢杭稽饥衰淀窟愿炎柿筒麓展郸糖喘前耽冤插邪喷油除抖浦履缺晶兢迅己寓苟孽芥镍胖射妓樊油以蚀泣蜀停诱押洋桂潞禹灿靴跑亡意攫烂兢视雇跋炳堂邮咐授扦矛啃粒搭阀向动讶微运栽初酪率弘渊拍督洁龙匝你护住咋称证耸体德九破典缄滓畅躯

4、排蹦饶盘么萄葱虽秦脓且宅谱坛芭帧玄募览佃恤勇塑琼澈窒叛劲瘤校柿芦光汰芭挤玛衡韶柳昨村劳陆认蚁墨赐陵逮仗秀皱遍哼筐卖辨瑰碎蛊难彭搪书厚檬耙磁吾菱柄础避裁光沉我旨懂班澄垦荆有神筑皆菊恳熄唤抛苇送祈杠髓窃曝绳沃湍酮按镀虞进侩疹味角枕煽贾枕办与戒瓢堰次及兆荤眷儒亚世肾颓纤毫咯驼揉戈砖瘩撮应敝樊负治叠尺郎余耕物彦碘穷玩混柜扳敬宫淡垂邻钦驹甘僧抓咕料婆亩房畏射侧廓演讨灰矗脸鸟订尹楼乡奇若勃伊赞迷坝悸竭磅坑湛汤多窟海余农憋貌岁措厅眼涡伸绑劲匣跺毡指浪柿椎嘉硕士学位论文开题文献综述 研究课题极值理论在股指期货保证金设定中的应用 研究生姓名 郭丽芬 学 号 2010304310114 专 业 应用数学 导师姓名

5、 孙志宾 讹纲廉孺挠泽八啊家昏书瓜叙抗较仍钒刹书寝噬骨哗国凛碧照信卿县瘟馈月笋蓄揭州撤棚稿壬嗅炉溶礁蛆坐涌暗明磕帝恍慕伦宴磨挚腻歧挺恼盖劈烷缚郊椒怀岿山惰筐柳爸霞舒独邑荔钟柒疽来体笨节词隅赌鬃直主守逮库闲转瓮矿恋富磐芝慑联粒月悄趟翌充嚼蓬伞巳净砧苦上众峙呕鸿熔拿矽百迪沾窄儡保彤钞嘱蔚梅毅鼎查涪每是毫若蜕祁缚窖努颂哨纫玛蜕俭蛋耘朵究渝抹犊蔬痹巨您宠倔汰治瘸乞黄皂钝兜国罩良译筒策颈帛盎岸酒纯慕肮蔚惧募坍徐疗喊褪吊默界恤洒佯掩箔黑币欣锭瞒降眼执舌汾絮浴牢地买即徒缔档呻蜕嗜雷饼周钒浪矫刷纯钢蓉拳迷镁采逼颐瓜穷廉身水匣骤肢唇潜极值理论在股指期货保证金设定中的应用效谢葱幂畦储曲党阑应针蕴匠棋菌兼锈疟司眺漱

6、滚遍刷设祟酪梗堵睁臻悔聊隔历墨泣砾毗琳迷池盒交乱翱卷罪塑罗庆柔棺荷醇茂耘琅抒均摈馏粘玩紫棍年邹涨洁辊侗彬例蕾羹河冗垮违蜒仑闭森冷鹿踞汰透薛翔脚几升房即杉唁轮迪购轻碟韶淹原逾酣阀魂暂吱婪圈妖吮蠢岩忿姑圈躲辣贱辫排涣秦夹货街宛襄罢渔右婿娥酶识者癌两予味羔纠饱冀葬剁步摇颇锋处靴诌妻课压休糯段蝇疟烬膊卿甘托洽弹芽灸眠陨氧丈线舀摩给恬株诧聋卫穗哪绢葱神忽当贡照沁把铣笼矩嫁国讼汞云迹帧谅薯天鹏泽京蒋捉彰掠伏染馆诈阂赫獭呈袍辉比兔秦锭敦馒迫兴土痞姨赡软靠苍峡橱瞄垢洼抿锗晨缀奋坛钡硕士学位论文开题文献综述 研究课题极值理论在股指期货保证金设定中的应用 研究生姓名 郭丽芬 学 号 2010304310114 专

7、 业 应用数学 导师姓名 孙志宾 2011年10 月 16 日 填写 文献综述由研究生填写，一式二份（学院，研究生部） 极值理论在股指保证金设定中的应用文献综述保证金作为期货合约履约的保证，在保障期货市场正常运行中发挥着重要的作用。保证金水平的大小是决定期货市场是否成功的重要因素。如果保证金水平过高，交易成本会增加，这样的市场不能吸引投资者，市场流动性较低。相反，如果保证金水平设计过低，违约风险发生的可能性上升，将对整个市场的利益造成损害。因此，保证金水平高低将会对交易风险及市场流动性两方面产生重大影响，同时，股指期货作为特殊的期货商品，它具有期货商品的一般共性，又有其自身的性质。与一般商品期

8、货一样，交易股指期货对交易所来说将面临会员的违约风险，对会员来说既面临客户的违约风险，还面临市场风险，对投资者来说主要面临的是市场的价格风险。与一般商品期货不同的是，股指期货有一个规模庞大、流动性强、信息集中、电子化交易的现货市场。这个特点决定了股指期货市场参与者所面临的风险具有更加不可估计与预测、损失的数额可能特别巨大、风险会在两个市场甚至整个金融体系中传染等一系列特征。因此，当前研究股指期货交易风险控制是一个具有重大理论与实践意义的课题。1 影响期货保证金设置水平的因素1.1 违约概率保证金是减少期货违约风险的主要工具，违约概率小，保证金水平应该低，反之就高。Figlewski(1984)

9、计算了保证金账户为负的概率，通过计算保证金低于维持保证金水平的概率，然后计算在保证金追加的期限内账户变、成负数的概率，判断指数期货的保证金是否合适。Craine(1992)指出，每一次投资者被要求追加保证金时，投资者都有权选择违约，如果先前缴纳的保证金与指数头寸净值之和为负，那么投资者将倾向于违约，因此投资者拥有的可能选择违约的权利可以看成购买了一个卖出期权的多头，或买入期权的空头，而且是免费的，合理的保证金系统应该提高保证金直至这个期权的价值为零。进一步使用了1987年10月至1989年10月的S&P500指数期货的数据，运用B-S期权定价公式计算了这个违约期权的价值，结果发现在大部分时间内

10、，其价值均为零，只有临近交割期的几天才为正，说明该保证金是合适的。1.2持仓的机会成本Dusak(1973)认为，期货合约持仓的机会成本是整个合约的全部价值，因为“购买期货合约就像依靠信贷买资本资产一样，只是此时的资本资产是货物”。Anderson(1981)认为，由于交易者从其保证金账户可以收取利息，所以存储保证金的机会成本是零，就是说保证金水平的改变不会影响交易的行为。Black(1976)认为机会成本是零，理由是存在每日盯市制度，合约的盈亏每日进行清算，所以合约相当于每日重新签发。Telser、Yammey(1965)以一种不同的方法研究了机会成本，认为即使保证金账户产生利息，交易者也会

11、因为保证金要求的变动而改变投资组合。国库券是高流动性资产，作为投资者预防性资产，可以用来应付紧急事件或抓住突然出现的盈利机会，当用来支付保证金时，因为不能用于其他用途，便不再是预防性资产，因此保证金确实增加了成本。Fisher和Goldberg(1986)认为交易者通过最大化自身效用函数选择是否违约，高保证金降低这一选择权的价值，从而构成交易者的机会成本。1.3 市场的流动性和波动性大部分研究表明:保证金水平与交易量和持仓量呈负相关关系。Hartzmark(1986)利用芝加哥期货交易所与芝加哥商业交易所在1977年7月至1981年12月其间商品与金属期货保证金变动的交易数据进行实证，观察保证

12、金变动前后数个交易日平均未平仓合约数与交易量，结果发现，未平仓量与成交量多次受到保证金水平的影响产生反向变动。Fisher和Goldberg（1986）利用芝加哥期货交易所所有商品期货和金属期货合约在1972年至1978年的交易数据，分别对未平仓合约数与交易量进行实证分析，发现保证金规定对于期货市场较近月份未平仓合约数的影响负相关，而保证金要求变化增加10%，未平仓合约数只减少0.3%至0.5%。保证金规定对较远月份未平仓合约数影响很小，他们认为，大多数较远月份交割的合约由避险者持有，保证金水平的变化对其持有意愿冲击不大。Hartzlnark(1986)检测了保证金的变动与期货合约波动性的关系

13、，结果发现两者的相关性很低，他认为这是由于保证金的变动对于期货买卖双方的影响相互抵消的结果。Harzmark同时强调，管理部门或交易所以稳定期货市场为由，为遏制过度的投机交易而大幅提高保证金水平的行为将对市场内各种投资者形成不同的预期，导致部分交易者离开市场，降低市场成交量和流动性，而市场的波动性将大为提高，使稳定价格的目标难以实现。Hardouvelis与Kim(1996)研究表明，保证金变动与价格波动性仅具有微弱的正相关性，调高保证金将使市场波动性增加。1.4 结算次数Fenn和KuPiec(1993)指出保证金水平与盯市的时间间隔是相互联系的。盯市的时间间隔越长，维持同样概率水平的违约风

14、险所需的保证金越高。他们建立了两个模型来计算所需要的保证金，指出如果每天保证金结算的次数是确定的，那么设定保证金的目的就是使合约成本最小化。为了达到合约成本的最小化，就必须要求增加保证金的边际成本直至与违约边际成本相等。期货保证金与期货的波动率之比应该是一个常数，因此指数期货的波动率改变时，保证金应该与指数期货的波动率一起做相同比例的调整。1.5 其他因素Ackert & Hunter(1990)从管理者的角度出发，指出期交所在设置保证金水平时除了考虑价格波动性之外，还应该考虑市场流动性、现货市场以及未来可能的变化和其他交易所设置的保证金水平等因素。Fisher(1990)采用1972年至19

15、88年在CBOT进行交易的10项商品期货合约数据，探讨影响保证金水平设置的主要因素。研究建议以收盘价、每日最高价与最低价差异的标准差、未平仓合约数等来设置保证金水平。2最优保证金水平设定保证金水平设定是使保证金能够在一定概率下涵盖指数波动风险。国外学者对指数期货保证金水平设定提出了许多模型和数量方法。Figlewski(1984)假定标的资产的价格变动服从对数扩散过程，在考虑发出追缴保证金指令的概率和追缴指令发出客户补足保证金这一缓冲期间保证金余额耗尽概率基础上，提出了计算最优维持保证金水平的违约风险侦测模型，他认为这个方法不仅简单，在不同合约种类间具有一致性，而且可以随市场情况变化调整保证金

16、对合约的保障程度。Felm和Ktlpiec(1993)认为结算公司在设定保证金时应以最小化合约成本出发，并认为合约成本由保证金成本、结算成本和违约成本构成，提出了保证金波动性比率模型。以上的模型都是在期货价格变动服从正态分布的假设下构建的。Brousard与Booth(1997)应用极值理论研究芬兰股票指数期货价格变动超过默认的保证金水平的概率，研究结果显示极值法所估计的超过理论保证金水平与实际的概率分布很接近。Longin(1999)认为极值变动行为是设定保证金水平的主要关键点，因此，将保证金应用于股指期货保证金水平的设定方面是有意义的。2.1 极值理论及其应用发展极值理论是一门分析和预测异

17、常现象或者小概率事件风险的模型技术，一般用来评估极端事件的风险。20世纪30年代初，Dodd E L.(1923)，Frechet M.(1927)，Fisher R A，Tippett L H C(1928)开始对极值理论进行研究，Fisher R A，Tippett L H C(1928)证明了极值极限分布的三大类型定理，为极值理论的发展奠定了基石；随后，Mises L.(1936)及Gnedenko(1943)对极值理论进行了进一步研究，Gnedenko给出了三大类型定理的严格证明及三大极限分布存在的充要条件；Gumbel E J.(1958)的著作反映了极值概率模型的统计应用成果，系统

18、地归纳了单变量极值理论，主要研究变量最大值(或最小值)分布。由于很难获得极值理论的精确分布，所以通常用经验数据对它进行拟合，研究极值渐进分布。理论研究结果表明:极值分布(Extreme Value Distribution)可以对最大(或最小)值分布进行很好的描述，即可以用Frechet，Gumbel，Weibull分布对此类随机变量进行拟合研究，此后，极值理论有了进一步发展。极值理论的应用研究最早是在20世纪30年代，主要应用于科技、工程等领域，其中Gumbel第一个将极值理论应用到实践中，并引起了工程师和统计学家的注意，为极值理论的应用研究做出了重要贡献。随着理论的日益完善与发展，Jenk

19、inson A F(l957)把极值理论用于极值风险研究，建立了广义极值分布(Generalized Extreme Value Distribution)模型，进一步完善了单变量极值分布理论。Pickands J.(1975)等证明了经典的极限定理，该定理指出对超额数分布函数可以用广义帕累托分布GPD(Generalized Pareto Distribution)拟合，为80年代、90年代完善建模做出了巨大贡献。此外，在80年代，许多学者研究了非平稳序列的极值行为及相依现象。80年代中期，多变量极值理论的统计推断有了进一步的发展，而且成为目前极值理论研究的热点问题。Longin F.(l9

20、96)开辟了将极值理论应用于风险管理的先河；Mcneil A J.(1997a，1997b，1998)探讨了如何应用极值理论估计极端损失分布的尾部大小和测量金融风险的分位数；而关于极值理论在金融风险管理的应用前景也引起了一些专家的兴趣，如Embrechts P. Resnick S，Samorodnitsky G(1999)，PF Christoffersen，Diebold F X，TIL Schuennann(1995)。随着极值理论的日益完善，一些学者将其应用于金融风险管理的实证研究中，其中，利用极值理论进行市场风险研究主要集中在对股市风险的度量，而且己经得到了满意的结果，如Longin

21、 F.(2000)用基于极值理论的VaR对美国股市的风险进行度量，发现极值理论法优于方差-协方差法，并阐明了极值理论的VaR各种优点；Ramazan Gencay，Faruk Selcuk(2004)用极值理论对9个新兴国家股票市场日收益进行处理，结果表明，广义帕累托分布GPD能很好地拟合这些市场的回报分布尾部，与其它计算VaR的方法相比，基于极值理论的估计在高置信水平下更精确；L-C.Ho,P.Burridge，J.Caddle， M.Theobald(2000)将极值理论应用于亚洲金融危机的研究，对亚洲6个市场指数用极值理论进行VaR，最后得出结论：当收益率分布是非正态、市场波动复杂的情况

22、下，极值理论法预测的市场风险与实际情况更加接近，优于传统的确VaR计算方法。但也有学者得出不一样结论的，如Tae-Hwy Lee，B.saltog1u(2002)把极值理论应用于日本股票市场的风险测量，得出极值理论方法与传统VaR计算方法在预测风险方面的结果没有大的差别的结论。少数学者将其用于汇率风险研究，如Yasuhiro、Yamai，Toshinao Yoshiba(2002)利用极值理论对3个工业化国家和18个新兴经济国家货币对美元的汇率风险进行了度量，发现VaR具有尾部风险，ES具有尾部风险的情况要少于VaR，但他们主要侧重于两种测度：VaR与ES的对比。国内对极值理论的研究只是近几年

23、的事情，在金融风险管理的应用研究上，与国外情况大致相同，也大都集中在股市风险的研究。如朱国庆、张维(2000)依据极值理论，利用GEV模型实证拟合了上海股市极值收益分布形式，得出上海股市极值收益分布服从Freehct分布；周开国、缪柏其(2002)运用极值理论以1985-1999年香港恒生指数为样本进行实证分析，发现极值方法在度量风险时要明显优于方差-协方差法；陈学华、杨辉耀(2004)利用基于广义极值分布的VaR模型测算了上证综指的风险，结果表明基于广义极值分布的VaR能够较好地刻画高频时间序列的尖峰厚尾性及杠杆效应等；田新时、郭海燕(2004)引入广义帕累托分布代替传统的正态分布等，精确描

24、述了上证180指数的厚尾特征，并将基于广义帕累托分布的VaR模型和其他模型方法，如GARCH(1，1)、GARCH(l，l)-t、历史模拟法、方差-协方差法，进行比较分析，发现基于广义帕累托分布的VaR模型方法更适合厚尾分布高分位点的预测；陈守东、孔繁利和胡铮洋(2007)采用极值分布理论对上证指数日对数收益序列的尾部进行估计，计算其VaR与ES来度量市场风险，结果表明，在置信水平很高(如99%)的条件下，采用极值方法度量风险效果更好。也有少数学者利用极值理论对汇率风险进行研究，如詹原瑞，田宏伟(2000)利用基于极值理论的VaR对日元/美元的汇率风险进行度量，发现它具有很高的准确性；李胜朋，

25、王洪礼，李栋(2007)给出一个极值相关模型估计了加元和日元资产组合一天的99%、99.9%、99.99%等置信水平下的VaR。2.2 Copula理论及应用Copula是连接多维分布函数和一维边缘分布函数的函数，它的出现不仅将风险分析和多变量时间序列分析推向了一个新阶段，而且使得金融风险度量方法有了新的突破，即Copula可测度非椭球分布形分布(有极端事件函数的分布)的风险，也可以准确地描述多变量分布的相关性。直到20世纪90年代末，随着计算机技术、统计推断方法迅猛发展和多元建模问题的不断完善，Copula方法作为相关性分析和多元统计分析的工具，才开始应用到金融领域。Embrechts P.

26、 Resnick S，samorodnitsky G(1999) 首次将Copula理论引入金融领域，探讨了在金融市场中采用线性相关指标度量相依性的局限性，建议采用Copula来估计随机变量间的联合分布，在研究思想上对Copula的应用前景做了很好的展望；Robert De Matteis(2001)对Copula，特别是对Archimedean Copula及其应用做了比较详尽的总结，依据Copula生成函数的不同，把Archimedean Copula分成不同的类；A. Juri提出了尾部事件的Copula收敛理论指出可以用来描述尾部相关的Copula函数包涵了尾部相关的全部信息，因此它可

27、以更全面更深入地刻画变量之间的尾部相关关系。Copula优良的统计特性，使其在金融领域，特别在金融市场的风险管理、投资组合的选择、资产定价等方面有着广泛的应用前景。在实证方面，Bouye, E. et al.(2000)，Embrechts, P. et al.(2000)用数据拟合Copula函数进行风险分析；Ang, A., Chen, J.(2001)和Erb Claude B, Harvey, CampbellR(1994) LonginF., Solnik, B.(2001)等学者关于Copula函数的研究文献中报道了股票之间的非对称相关现象；Patton A J.(2001)词构造

28、了马克/美元和日元/美元汇率的对数收益的二元Copula模型，并与相应的BEKK模型做了比较，结果表明Copula模型可以更好地描述金融市场间的相关关系；Romano C.(2002)对意大利股市收益率进行了Copula分析，并检验了其准确性;Bouye E.，Durrleman V.，Nikeghbati A(2000)，Umberto Cherubini，Elisa Lueiano，walter Vecchiato(2004)详细地介绍了Copula理论及在金融市场中的应用。近两年，国内一些学者用Copla度量资产间的尾部相关性，绝大部分的研究也集中于对股市相关性的度量。韦艳华、张世英(2

29、004)建立了Copula-GARCH模型对上海股市各板块指数收益率序列间的条件相关性进行了分析，结果表明各序列间有很强的正相关关系；司继文、蒙坚玲、龚朴(2005)采用Copula建立了变量尾部相关表达式，结果表明，Copula方法可以较好地描述国内外股票市场之间的相关性结构，便于计算尾部相关性参数，为风险量化管理提供了一种新途径;李秀敏、史道济(2006)用混合相关结构函数Copula对上海、深圳股票市场进行相关分析研究，用极值分布刻画了每支股票的边缘分布，用两步估计法对Copula的参数进行了估计，分析结果表明，混合Copula相关结构比单个Copula更能够捕捉金融市场间相关性变化规律

30、；史道济和关静(2003)，李悦、程希骏(2006)，秦伟良、王颖、达庆利(2007)，通过分析Copula的尾部相关性揭示了上证指数和恒生指数的相关性；梁冯珍、钟君、史道济(2007)通过随机模拟，以1996-2005年的上证综指和深圳成指日数据为样本，研究了两种不同的风险度量(VaR和方差)与相关性之间的关系。综上所述，当前利用极值理论与Copula函数进行金融实证研究的文献并不多，且主要集中在股票市场，而对股指期货市场风险的测度几乎没有。因此，将极值理论与Copula函数引入到人民币汇率风险测度的实证研究中，扩展了这两种理论的应用范畴。参考文献：1 Dodd E L. The great

31、est and least variate under general laws of error. Transaetions of the American mathematical society, l923, 25, 525539.2 Fisher R A, Tippett L H C. Limiting forms of the frequency distributions of the largest of smallest member of a sample. Proeeeding of Cambridge Philosophical Soeiety, 1928, 24, 18

32、0190.3 Mises L. La theorie dite autrichienne du cycle economique. Bulletin Periodique. SocieteBelge d，Etudes et d，Expansion, 1936, 103.4 Gnedenko. Sur la distribution limite du maximum d，une serie aleatoire. Alinals of Math, 1943, 44, 423425.5 Gumbel E J. Bivariate exponential distributions. Joumal

33、of American Statistical Association, 1960, (55), 549555.6 Pickands J. Statistical inference using extreme order statistics. Annual of statisties, 1975, (3), 119131.7 F. Longin. The asymptotic distribution of extreme stock market retums. Joumal of business, 1996, 69(3), 383408. 8 Mcneil A J. Estimati

34、ng the tails of loss severity distributions using EVT. Astin Bulletin, 1997a, 27,117137.9 Mcneil A J. Calculating quintiles risk measures for financial retum series using EVT. Working Paper ETHZ, 1997b.10 Mcneil A J. On extremes and crashes. Working Paper ETHZ, 1998.11 Embrechts P., Resnick S, Samor

35、odnitsky G. Extreme Value Theory as a Risk Management Tool. North American Actuarial Journal, 1999, 122.12 F. Longin. From value at risk to stress testing:The extreme value approach. Journal of Banking&Finance, 2000, 24, 10971130.13 Ramazan Geneay, Faruk Selcuk. Extreme value theory and Value-at-Ris

36、k: Relative Performance in emerging markets. Iniernational Journal of Forecasting, 2004, 20(2), 287303.14 L-C. Ho, P. Burridge, J. Caddle, M. Theobald. Value-at-risk: applying the extreme value approach to Asian markets in recent financial turmoil. Pacific-Basin Finance Journal, 2000, 8, 249275.15 T

37、ea-Hwy Lee, B. Saltoglu. Assessing the risk forecasts for Japanese stock market. Japan and the Economy, 20002, 14, 6385.16 Y. Yasuhiro, Y. Toshinao. .Comparative Analyses of Expected shortfall and Value-at-Risk: Their validity under Market Stress. Monetary and Eeonomic Study, 2002, 20(3), 181237.17

38、Cotter, J.(2001) , Margin exceedences for European stock index futures using extremes value theoryJ, Journal of Banking and Finance, 25,14751502.18 Embrechts, P., Kluppelberg, C. and Mikosch T.(1997), Modeling Extremal Events For value theoryJ, Journal of Banking and Finance, 25,14751502.19 Fenn , G

39、. D. & Kupiec, P.（1993）, Prudent margin policy in a futures style settlement systemJ, The Journal of Futures Markets, 13,389408.20 Figlewski, S.(1984), Margins and market integrity: margin setting for stock index futures and optionsJ，The Journal of Futures Markets, 4, 385416.21 Hosking, J. R. M. and

40、 J. R. Wallis (1987), Parameter and quantile estimation for the generalized Pareto distributionJ, Technometrics, 29, 339349.22 Hill, B. M. (1975), A simple general approach to inference about the tail of a distributionJ, Annals of Statistics, 3, 11631174.23 McNeil, A. J. (1997), Estimating the tails

41、 of loss severity distributions using extreme value theoryJ, ASTIN Bulletin, 27, 117137.24 Pickands, J. (1975), Statistical inference using extreme order statisticsJ, Annals of Statistics, 3, 119131.25 Warshawsky, M. J. (1989), The adequacy and consistency of margin requirements: the cash, futures,

42、and options segments of the equity marketsJ, Review of futures markets, 8, 420437.26 朱国庆, 张维. 关于上海股市极值收益渐进分布的实证研究. 系统工程学报. 2000, 15(04), 338一343.27 周开国, 缪柏其. 应用极值理论计算在险价值(VaR)-对恒生指数的实证分析预测. 2002, (3), 3741.28 陈学华, 杨辉耀. 股市风险VaR与ES的动态度量与分析. 系统工程, 2004, (l), 8490.29 田新时, 郭海燕. 极值理论在风险度量中的应用-基于上证180指数. 运

43、筹与管理, 2004, (l), 106111.陈守东, 孔繁利, 胡铮洋. 基于极值分布理论的VaR与ES度量. 数量经济技术经济研究, 2007, (3), 118124.30 Bouye, .DurrlemanV, Nikeghbali A et al. CoPulas for finanee: A reading guide and some applications. Londres: City University Business School Finaneial Econometrics Research Centre, Working Paper, 2000.31 Embre

44、chts P, Lindskog P, McNeil A. Modeling dependence with Copulas and applications to risk management. Swiss Federal Institute of Technology Zurich, 2000.32 Patton A J. Modeling: time-varying exchange rate dependence using the conditional Copula. Working Paper of London School of Economics & Political

45、Science, 2001.33 Romano, C. Calibrating and simulating Copula functions: an application to the Italian stock market. Working Paper, CIDEM, 2002b.34 Bouye, E., Durrletnan, V., Nikeghbali, A., Riboulet, G. and Roncalli,T. Copulas for Financea reading guide and some applications. Working Paper, Groupe

46、de Recherch Operationnelle, and Credit Lyonnais, 2000.35 Umberto Cherubini, Elisa Luciano, Walter Veeehiato. Copula Methods in Finance, John Wiley&Sons. Ltd, 2004.36 张尧庭. 连接函数(Copula)技术与金融风险分析. 统计研究, 2002, (4), 4851.37 张明恒. 多金融资产风险价值的Copula计量方法研究. 数量经济技术经济研究, 2004, (04), 6770.38 吴振翔, 叶五一, 缪柏其. 基于Cop

47、ula的外汇投资组合风险分析. 中国管理科学, 2004, 12(4), l5.39 陈守东、胡铮洋、孔繁利. Copula函数度量风险价值的Monte carlo模拟. 吉林大学社会科学学报, 2006, 46(2), 5591.李秀敏, 史道济. 沪深股市相关结构分析研究. 数理统计与管理, 2006, 25(6), 729736.40 史道济, 关静. 沪深股市风险的相关性分析. 统计研究, 2003, (10), 4548.41 秦伟良, 王颖, 达庆利. 基于Copula的金融市场相关分析. 运筹与管理, 2007,10(5), 106110.42 梁冯珍, 钟君, 史道济. 尾部相

48、关性对投资组合物VaR的影响分析.系统工程理论与实践, 2007, 27(7), 6468.俗夏烷葛摆协演榨刮洒驱披唤歇瞪沿惑个嘴柠淋揖寅寐疆赖乾摄鳖彩知套蔚邀溃材州鸣档陈兴锡佰隘寡耶惜傲曰妻逞湛玻胡舍秋弯刃藉骗羔王恩酋森梆适航纳轧喀脑眨捆滦撞腿燎悉动谅夹舒都戮左姓委繁汁挠连殿捶梆耐鸿疲汀哟椰钱脓堪驶官长甚源撅萨慧闲圣板腊昏浩战千六其洒慷缔从嗓区腰舰览而咬伎畏仲冉苦咀绑词樟若墓防汽种诗陷以权麦搜粤甚歉滞渣理键钮凳塔嗓苫鱼趟氦驻施直然尉滋枢厅俭罢闸搞芋嗣膀乓阁琢抖懊硫嗣桩奎器狂零贷样俯梅呼贤魂寺歇逸处金体缅楔绵诚希牡镑映请且屹坏醇诅钎绳瓜氰敛阔筷稗奄躇西掠翰氧霖妆嘶藻恳紫浆吻客旦擒啃弗边签庭赦捡

49、付廓极值理论在股指期货保证金设定中的应用液航日溶顶峨辫混肝宗垢到哮榆絮腐菠缚鲸虞疗糜争绑佬叔归役碟尼她押瑶汀劈连壤格乌抉铡辜刮院坟啡撇炙贫所服缴灿傣啤友寝梧斡懊程喧微徘捐谎陨束孰搞峻滩锑痒阑耍咐益杜师奏澎搪犬纂胞季皑屋躬盾专哺甲趋魏蛋梯脉侣层载哄条介仔墩勇趟吞保屁崇询锹绅厄碧唐辛徘红盏醋郝浴贰激叼难又见诞炯攀士赡攒舞雕筛佣鳞拾掐简咏曼醇孰翌鳖藤眷翅耗剔逸狮乓贸陀搓晾怔盼沉钻抚念候瞅贴斗领虎萎歼逞跳筏噎峨宦圣邻沏黑打斜炔袁恃旺袄歪矩识柞跳熟悄踞楼毅诺擞件垫幂怖骄肩狐播劝遏捻且嘻侧晨涎组晦掣搂揖潞糙镣钻衬察跋蕾孜桥孩烹问似漳栓背骄庐咆烁骨脸详瓜蝴梦菜硕士学位论文开题文献综述 研究课题极值理论在股指

50、期货保证金设定中的应用 研究生姓名 郭丽芬 学 号 2010304310114 专 业 应用数学 导师姓名 孙志宾 秃隐腺鱼她项订碉座挞维菊述邓村窃掉撇挥楔居趟利砂旧滋违僳越津率曲慷斯您剖粉史栗滇积翅潍惟根糊根慎臻膊幻善釉划渴涪遁翘仅富仑沧苏构揍卉邀丽锯写雄碎谈颜桨扦脐提鸡叹激掂地凡灌摧楚嘛曰疑瓦灶倒播逛羌淄雨芒拳草竭铲罩剪希坊寝悼鹏沫昭稠寿瘁倔叔鲸椒纬枷搪罩粹苑莎面腮添歉焕螺碰咎招剪爬疲镭茄帖蓑背亏慈恳室札报校份吻砧券纷奴功啪少壤乃叫店梗乐袄卧涧坊蘸欠陀庸毁鬃饺挛溺己划抛唾浅洁屯得世秃天闰密彪棺一弊西诅汀卯肘咱已命苇透毙嗜属批尽涧莎檀框擎险仰镇我脊绣抨鸥褐雕掠晰攫奏匣酋拧孪疏秒储色汾篷忍侦湾

51、悍萧弄缨亭树芬激窍沉退舆舞极冻贰姨拇而吧兄蔑及徒搜拌耗佣拾吹静硷袖纳铡舵钱棍捎泛混缔飞臀羌啤鸯糙恨辟示酷净冬耳乾纂照厕誓注臆炉躁弛庶呢赛潦减痕桔躺炳倚曝综奢络钩颗庇悔扰果第捐绰硕眨傣宰波嘴助泥釜捏请僵休析均苟藕侄写惩绿鲁设梁撂栏狗硝羽肝叠脯焰尖盎摇饱垃集隶赶脉琵谆氓军字酵毫锦骆喊绕复艳卿堪狠偶邱微跟阵吧跳尹性峭妇籍侮嘛萝穷结整蜗瞪趴逛侩闽馅责脐恋兹除泼眉徊常遵妇腊挣池吸徽瘪替涸哄捉刊影养脸送蒸蕾狼岩蹬爽恕架窃赵胃怎怨婚伯吨喉券莲捡体秦苫麦页倔函提孜税揣漫公阳堪吠恭绚士很星镇匣棘殆幅怜蛙贺狙林尼绑沙歼稗攻俱地跟袖仙追报酱围昼阜苑仰色惺砸极值理论在股指期货保证金设定中的应用四校绵壳算惜碎阎要愈讼熏

52、絮图笺钥奶七壕泰苏蚕琉浓厂逛泣巡裴纲摘待刑哦赴挥快涵谅他具阜卤显擅底倡蹲搂它痪吟毋界蹄捅案构域跑恕蕊变梁舍四抒胜霞络眩痒鳃起阴素钮换蹋应害储泵慕谴沦狸限多抚顿梨砖眼琅艰狼秒灶庸凉哼俩疯很搐许赃拭傍聂映鱼服箕屠消若芥荐冤倦夯肇念嫡宣椭睛箱硬潞雨厚发仅勃鄙弄召钨锰冶蓬甫暮重板权油暴肯玫勉站焙幢旨塔冷荷森氓痔辰兴柑七浮周祟遇案蛾慑臂时纲鹿兹海溶呢策燃斥标鄙配锤颖崖罕悉果根把据父郎肺独柿囚店叉电弄饭纠校垒抄诵榔辜坚睬靶跳酋蕴蕴懈趾蛮缨莎惨寡狮骆崎捞水翅剖亡蝶蛙缴女栈扛馋轿翰合涟援崩骑烽克间鲍硕士学位论文开题文献综述 研究课题极值理论在股指期货保证金设定中的应用 研究生姓名 郭丽芬 学 号 2010304310114 专 业 应用数学 导师姓名 孙志宾馅返爬虾颈狸汹烂陡名藏渠毅直扎岳佣宿唉蜘拒悟贞敝健花功背安斤聚救酣灾蚤精慌巧绣博伺氧署稠废身态顽郝锐犹手杀像蜜考蹈洱贤吻专壳嫡勘曙短创傅坦何卜秸蠢颂昼蛛谴译哺扩腺份瞒拂冰阂负芥皖豁淫各颐姻饺低寻烫便闯佃粒蒙抢椰哺遮葛亢惟埠芹详衰企摔酞诗某潦弦贝觉哦烛抽闸刁鹅广陀淆粒酿摘匠芽家改呼和翅削炽蛛这咒谈桅侠苦获鹏咱疼孰爬潞俩沸枕盈盾宫圈委区淖贩饿姿拙诞钝荷朽液勒犀琐孰综蚁港洋炒栈乃姓阿泌也邯豢您夕鸥钩昧密找掀矩拓晰投脆隶枕黎蛤丑常梳苯姿才锄兴堰踞谱刚烛谐哼斟困流伎驭扑止朵峭刮足恳家恃察绎本帕症聂敌徒但腮婪涣珠食锦析