一、股票指数期货的风险

　　1、股票指数期货的交易风险特征

　　随着股指期货上市的日益临近，对股指期货交易风险的了解就更加迫切。由于股指期货的功能特殊性，其自身的交易风险变得更加复杂多样。与其它市场风险相比，股票指数期货的交易风险具有如下特点：

　　⑴高风险性。

　　股指期货首先是一种风险管理工具，其重要的功能就是实现套期保值、回避价格风险，投机与套利只是辅助功能而已。但正是由于期货市场上有高风险和 高回报率的双重特征，才使得期货市场能吸引众多以高风险换取高回报的投机资本，从而为套期保值者转移风险创造了条件，使期货市场回避风险、发现价格的功能得以实现。⑵风险来源广泛性和种类多样性。

　　在股指期货市场中除了交易自身产生的风险外，还有许多来源不同的风险。既有股票市场转移过来的风险，又有来源于投资者、经纪公司的风险；还有来源于经纪公司、政府监管的风险。同时，还有来源于国际市场的风险等等。所有这些来源不同、种类多样的风险构成了股票指数期货的交易风险，这也成为了其风险的一个主要特点。⑶股票指数期货交易风险的放大性及连锁性。

　　股票指数期货的保证金制度和每日无负债结算制度是期货市场特有的制度，商品和股票指数期货在这方面是相通的。保证金制度提高了资金的使用效率，把投资者的风险、收益都成倍地放大，这也就是我们常说的杠杆交易。投资者以小博大，投机性强，因此风险面扩大，风险度加剧，一旦出现亏损，数额是巨大的。同时由于股票指数期货与股票现货市场有着非常紧密的联系，因此一旦出现亏损风险两个市场就会相互影响、相互作用，从而导致连锁反应，使风险加剧。⑷股票指数期货交易风险的可预测性。

　　由于股票指数期货的产生和发展存在着自身的规律和变化趋势，因此在一定程度上可以通过对其历史数据、统计资料以及与其相关的因素（如标的指数价格、经济趋势等）进行分析，对其发展变化过程进行预测，了解和掌握其变化的预兆和可能产生的后果。通过这些分析研究，可以在一定程度上进行预先防范，达到规避、减弱风险的目的。2?郾股票指数期货的风险类型及其成因

　　对于股票指数交易风险，我们可以将其分为主要的两大类：

　　⑴不可控风险。

　　不可控风险是指风险的产生与形成不能由风险的承担者所控制，这类风险一般来自于股指期货市场之外，对市场的相关主体可能产生影响。不可控风险具体包括两类：一类是宏观环境变化的风险。这类风险是通过影响其他金融市场进而影响股指期货市场而产生的。具体可分为不可抗力造成的风险、国际游资的冲击以及由于政治、经济和社会等因素产生的风险。这些因素的变动，影响投资者对价格的合理预期，特别是突发的或偶然事件的发生，会带来很大的风险。另一类是政策性风险。影响股指期货市场的政策是否合理，在很大程度上决定于管理者对市场的认识与经验。如果政策不合理、政策变动过频或者政策发布缺乏透明度等，都可能在不同程度上对期货市场的相关主体直接或间接地产生影响，造成不可预期的损失，进而引发风险。⑵可控风险。

　　可控风险具体可分为期货交易所风险、期货经纪公司风险与投资者风险。风险的根源主要有：交易所各项规则的失误和疏漏、计算机交易或通讯系统的故障、会员或客户的恶性重大违规行为、经纪公司管理不善、投资者投资决策失误等。

　　二、VaR模型的应用

　　VaR是国际上新近发展起来的一种卓有成效的风险量化技术，是当今西方金融机构和工商企业广泛采用的风险管理模型。VaR是JP摩根公司用来计量市场风险的产物。近年来，VaR被引入信用风险管理领域，在金融风险控制、机构业绩评估以及金融监管等方面被广泛运用。VaR模型是指在正常的市场条件和一定的置信水平上，某一金融机构或投资资产组合在未来特定的一段时间内可能发生的最大损失。与传统风险度量的手段不同，完全是基于统计分析基础上的风险度量技术。从统计的角度看，VaR实际上是投资组合回报分布的一个百分位数。它的一种较为通俗易懂的定义是：在未来一定时间内，在给定的条件下，任何一种金融工具和品种的市场价格的潜在最大损失。其中，“未来一定时间”可以是任意一时间段，如一天、五个月等。“给定的条件”可以是经济条件、市场条件、上市公司及所处行业、信誉条件和概率条件等等。概率条件是VaR中的一个基本条件，也是最普遍使用的条件。如“时间为40天，置信水平为95%（概率），所持股票组合的VaR为-2000元”。其涵义就是：40天后该股票组合有95%的把握其最大损失不会超过2000元。其中，置信区间即为发生最大损失的概率，随着概率的增加，最大损失额度会随即增加。目前，计算VaR值是根据历史数据推算出投资组合中所有金融工具的收益分布以及整个组合的收益分布，从而得到作为该分布的一个百分位数的VaR值。按推算资产组合收益的概率分布模型不同，有以下三种计算方法：

　　⑴历史模拟法。

　　这是一个完全估值模型，以历史可以在未来重复自身为假设前提，用给定时期所观察到的风险因子的变化来表示风险因子影响金融工具收益的市场因素，在此基础上，再得到整个组合收益的概率分布，最终求解出VaR值。如以历史的日收益率为分析数据，把一定时间段内的每日收益率按照由低到高的顺序排列，然后将其放入不同的收益率区间并得出不同区间的频率，从而得出其概率分布。然后通过计算可以得出在具体的置信区间内所对应的具体历史收益率值，从而可以得到最大可能损失额度，从而量化了风险值。⑵方差—协方差法。

　　它假定风险因子的变化服从特定的分布通常是正态分布，通过历史数据分析和估计该风险因子收益分布的参数值，如方差，从而得出整个收益组合的特征值。其在EXCEL中的计算方式为： 　

　　⑶蒙特卡罗模拟法。

　　也称随机模拟法，即先建立一个概率模型或随机过程，然后以随机产生的风险因子回报值来模拟组合的收益分布。

　　在大量的风险分析中，VaR的历史模拟法和方差—协方差法是最为常用的，对于广大的投资者也是最为简单快捷的方法。因此，在随后的具体操作案例中我们主要介绍方差—协方差法的应用。

　　三、VaR模型应用于沪深300指数期货的局限性

　　虽然在当今西方的金融领域中，VaR模型是一种具有很多优点并被广泛认可和使用的风险估计模型，但在我国仍然存在着一些制约因素，使VaR模型的分析优势无法得到全面的发挥。因此，在使用VaR模型的同时了解其自身的局限性，以使做到扬长避短是非常必要的。首先，我国金融市场起步较晚，使得VaR模型中所需的样本历史数据相对有限。而且我国数据的采集和分析的基础工作还比较薄弱，给VaR模型的建立及其有效性的检验造成了一定的影响。

　　其次，VaR模型自身也还存在着一定的局限性。和大多数分析模型一样，VaR对未来损失的估计也是遵循“历史可以在未来复制其自身”的假设并建立在大量的历史数据的基础之上的，因此就使该模型也存在着一定的偏差风险。同时，它对金融机构或资产组合的市场风险和信用风险衡量的有效性是以市场正常运行为前提条件的，VaR模型无法对市场上突然发生的异常变化或突发事件等情况作出估计分析。例如政府突然提出全新的财政政策，经济危机造成的股价暴跌、利率骤升等。因此，投资者在应用VaR模型的同时，应该对可能要发生的突发事件或异常变化作出一定的估计，全面恰当地认识VaR在金融风险管理中的作用。同时，对于处于转制过程中的我国经济体系及其金融系统而言，也要充分认识到我国的金融制度和相关业务流程设计在风险管理中的重要作用，实施全面的金融风险管理。虽然VaR模型存在着一定的局限性，但是它的分析作用还是非常明显的，因此运用它对于每一位投资者而言还是非常必要的。而且随着我国金融市场的不断发展和进步，金融数据的不断累积和完善，VaR在金融风险管理中的作用将会越来越重要，其分析效果也会越来越精准。任何一种分析模型都是有其自身的局限性和误差风险的，我们应该尽量发挥它们的优点，同时结合不同的分析手段和模型，来相互弥补其各自的不足，从而达到非常突出的分析效果，帮助广大的投资者创造更好的投资业绩。