衍生产品保证金计算系统开发及我国股指期货保证金数

VaR-SPAN衍生产品保证金计算系统开发及我国股指期货保证金数值仿真研究杨博理、龚淼、郑金璐、黄荣兵华中科技大学管理学院导师：龚朴摘要：在当前的国际市场上，SPAN系统以其卓越的风险管理能力而成为衍生品保证金计算的行业标准，但其输入参数的开放性设置这一核心问题仍未得到较好的解决，这使得其在可操作性方面存在一定的技术障碍。针对该问题，本文通过测度风险的非参数VaR方法和描述相依结构的时变Copula技术，给出了一套解决SPAN系统中与期货组合相关的输入参数设置的技术方案，并通过实例进行了验证，结果表明本文所给的方案能合理地解决SPAN系统主要输入参数的设定问题。最后，本文将SPAN系统应用于国内期货组合保证金的计算中，结果显示目前国内交易所收取的保证金特别是股指期货的保证金相对偏高。关键词：保证金标准资产组合风险分析(SPAN)风险价值(VaR)CopulaTheTheoryandApplicationofSPANRiskControlSystemsinValue-at-RiskFrameworkAbstract:Inthecurrentglobalmarket,StandardPortfolioAnalysisofRisk(SPAN)systemhasbecometheindustrystandardofderivativesmargincalculationforitssuperiorriskmanagementcapabilities.Butsettingitsinputparameters,whichisthecoreissue,hasnotbeenwellsolvedyet,andthissituationledtotheobstacleofitsapplication.Aimingatthisissue,wedevelopedatechnicalsolutiontosettheinputparametersrelatedtofuturesportfolioofSPANmarginsystemthroughnonparametricValue-at-Riskmethodandtime-varyingcopulamethod,andverifieditsreasonablenessbyapracticalexample,wheretheresultsshowedthatthistechnicalsolutioncangivereasonablesolutiontothesetproblemofSPANinputparameter.Atthesametime,wealsogavetheapplicationofSPANsysteminthedomesticfuturescalculationofmargin,andtheresultscalculatedbySPANshowedthatthecurrentmargin,especiallytheindexfuture’smarginchargedbydomesticexchangeisexcessivetosomeextent.KeyWords:MarginStandardPortfolioAnalysisofRisk(SPAN)Value-at-Risk(VaR)Copula一、绪论1.研究背景近年来，金融衍生产品市场取得了飞速的发展，但是与此同时，衍生品市场上的风险暴露问题也愈发严重，风险事件频频发生。例如，2004年中航油因石油衍生品交易产生5.5亿美元的巨额亏损而导致中航油公司破产；2008年因交易员违规豪赌股指期货导致法国第二大银行兴业银行71亿美元的巨额亏损；而基于美国次级债券住房抵押贷款的一系列衍生产品的过度发展更是导致了最近一次全球金融危机的爆发，全球经济陷入了持续性的大规模衰退当中。这些巨额风险事件的成因之一，正是对风险缺乏有效的监控。为了尽量避免上述巨额风险事件的再一次发生，衍生产品市场迫切需要建立更加有效的风险监控系统并进行风险的实时监控。不久前我国股指期货的正式推出，标志着我国衍生品市场取得了跨越式的发展，但随之而产生的巨大风险问题更是不容忽视，因此我们有必要进一步加强对衍生品市场的风险监控力度、更新风险监控方法，保证这一新兴市场持续稳定的健康发展。金融衍生产品的功能之一是规避、转移和管理风险，但是由于衍生品本身具有比较大的杠杆效应，金融衍生品市场中必然同时存在着巨大的风险。如何有效地管理和控制衍生品市场中的风险，直接关系到衍生品市场的健康发展。人们通过一系列的风险制度来控制衍生品市场的风险，例如保证金制度、每日结算制度、涨跌停板制度、风险准备金制度、持仓限额和大户持仓报告制度等。在这些风险控制制度中，保证金制度是衍生品市场交易最基本的制度和风险控制手段。在整个保证金制度中，保证金水平处于核心位置，它最直接地影响着保证金制度的有效性。保证金水平设置的合理性是决定衍生品市场是否成功的重要因素。当保证金水平设置过高时，虽然出现违约风险的概率会降低，但会增加交易者的成本，降低期货市场参与者参与市场的意愿，进而影响衍生品市场的流动性，并影响衍生品市场效率的提高与功能的发挥；当保证金水平设置过低时，衍生品交易的杠杆效应加大，这增加了交易者违约的可能性，使交易所或经纪商面临很大的违约风险，一旦出现大的损失，将对整个市场的利益造成损害。因此，保证金水平的设置需要在市场风险与市场流动性之间进行权衡。我国的衍生品市场发展的时间较短，股指期货这一金融衍生品基本工具才刚资助项目：国家自然科学基金(项目编号:70871049)刚推出，市场还极不成熟。而我国在确定保证金水平时主要采用的仍旧是基于策略(Strategy-based)的方法，即凭经验对各个合约按合约价值的一定比例进行收取，且按总仓收取而不考虑合约之间所存在的相关性，这种保证金设置方式在我国衍生品市场发展的初期较好地控制了其中所蕴含的风险，有效地维护了正常的市场秩序。但随着我国衍生品市场的进一步发展，依照发达衍生品市场的经验来看，这种保证金设置方式存在的缺点将会逐渐显露出来：一是既没有深入考虑不同合约不同的流动特征和风险特性，也没有考虑多头和空头的不同风险特征；二是由于保证金的收取与合约价格变动并不是直接相关的，对价格变动并不很敏感，在大部分时间内，投资者保证金被过多占用，机会成本高昂，资金的使用效率低下，这使得保证金的收取不能很好地反映真实的市场风险，故难以实现对风险的有效控制。蒋贤锋等(2007)的研究表明，以大连商品交易所的数据为样本时，保证金下调的情况下市场风险几乎不变。鲍建平(2004)对比国内外期货市场保证金制度后发现，我国现行的静态保证金制度已经阻碍了期货市场的进一步发展，有必要借鉴国际上的先进经验采用动态保证金制度。在国际上较为成熟的衍生品市场中，交易所普遍采用基于风险(Risk-based)的方法设置保证金，即依据合约价格的变动量来确定保证金，并基于资产组合的方式按净持仓收取。这种保证金收取的方式考虑了投资的波动性、各投资间的相关性在抵消保证金时的作用，不仅能够实时反映市场面临的风险并有效地对风险进行控制，而且能较大地降低市场的交易成本，增加交易量、提高市场灵活性和流动性，其典型代表是标准资产组合风险分析(StandardPortfolioAnalysisofRisk，SPAN)系统。在国际市场上，SPAN系统以其卓越的风险管理能力而成为衍生品保证金计算的行业标准，截至目前为止全球共有50多家交易所采用SPAN保证金系统计算结算会员所需的保证金。如何在我国现有市场条件的基础上构建一个高效的风险管理系统是我国衍生产品市场风险管理发展的难点所在。由于SPAN系统与VaR(ValueatRisk)这一风险管理的国际标准有着相类似的思想，即用一个综合性指标反映处在市场风险下的资产组合所可能导致的最大预期损失，而后者高效衡量风险的能力使得其非常值得我们学习和借鉴。然而，由于SPAN系统是由芝加哥商业交易所(CME)开发并进行商业运作的，这使得SPAN系统较为封闭，加之现有公开的文献并没有对该系统的核心问题——参数文档的设置给出一套详细的技术解决方案，这使得SPAN系统在可操作性方面存在较大障碍，从而阻碍了对SPAN系统的学习和借鉴，因此亟需解决SPAN系统输入参数设置的开放性问题，克服该系统在可操作性方面的技术障碍，进而为我国衍生品市场在风险内控方面吸收和借鉴国外先进的风险监管系统提供参考，以更好地促进我国在衍生品市场风险管理水平的提高。2.文献综述当前保证金计算模式主要分为两类：基于单一合约风险的保证金计算模式和基于组合风险的保证金计算模式。前者只计算单一的衍生产品合约头寸的风险，而不考虑合约与合约之间的相关性；而后者则综合考虑了合约头寸的风险以及多个合约之间的相关性。基于单一合约风险的保证金计算方法主要采用简单的移动平均、指数加权移动平均(EWMA)、广义自回归条件异方差(GARCH)、风险价格系数、风险矩阵(RiskMetrics)、极值理论、VaR(ES(ExceptedShortfall))和SRMs(SpectralRiskMeasures)方法(Chiuetal.,2006;Cotter&Dowd,2006;Lametal.,2004;Longin,1999)。例如，Lametal(2004)采用了移动平均、EWMA和GARCH三种方法计算恒生指数期货的保证金；鲍建平等(2005)采用EWMA和GARCH模型计算上海期货市场铜期货合约的保证金水平，迟国泰等(2005)和刘轶芳等(2005)则采用经他们改进后的EWMA模型计算期货合约的保证金水平；Longin(1999)、徐国祥和吴泽智(2004)采用极值理论计算期货合约所需的保证金水平；Chiuetal(2006)采用基于风险价格系数、RiskMetrics和GARCH-t的三种VaR模型计算台湾期货交易所的保证金水平；Cotter&Dowd(2006)给出了设置保证金的SRMs方法——该方法把风险测度与使用者的风险厌恶函数直接关联起来。然而，上述模式在计算组合保证金时忽略了组合中因合约间的相关性而存在的抵扣，从而导致所收取的保证金过高，降低了资金的使用效率。为了克服该模式的这一缺点，目前国际上主要采用基于组合风险的保证金计算模式，该计算模式不仅考虑了单一合约的风险值，而且考虑了合约与合约之间的风险值，从而能够更精确的对风险进行衡量。基于组合风险的保证金计算方法全面衡量了市场上资产组合所面临的整体风险，这种计算保证金的方法在国际市场上得到了广泛的应用，如SPAN系统、TIMS、OMSII系统、衍生产品清算交割(DCASS)系统和理论分析与数字模拟(STANS)系统。这些基于风险组合的保证金系统的设计是以最大限度利用保证金控制风险和在有效控制风险的同时最大限度提高交易者资金的利用效率，降低交易成本为目标的。在基于组合的保证金计算方法中，SPAN系统处于保证金计算的行业标准地位，在全球衍生产品市场中得到广泛的应用。因此现有相关文献也主要以SPAN为研究对象。Kupiec(1994)对在SPAN系统下计算得到的S&P500期货产品保证金涵盖损失的比例进行了研究，结果显示对大部分组合来说，在样本期内通过SPAN设置的保证金涵盖损失的比例超过了99%，而且SPAN保证金系统在防范风险方面比基于策略性的保证金系统更有效；Kupiec&White(1996)对SPAN与RegT(RegulationT)两个保证金设置系统进行比较分析之后发现SPAN系统比RegT系统更有效，且SPAN系统对可能发生的违约风险提供了足够的保护；而Artzneretal(1999)则证明了SPAN系统得到的风险值是一致性风险测度；针对TASE(elAvivStockExchange)于2001年7月开始的基于44种情景而不是通常所采用的16种情景计算所需的保证金，Eldoretal(2008)检验了SPAN保证金系统的修改对期权交易效率的影响，结果显示从16