文档介绍：一、风险度量方法的介绍
风险管理是金融市场中永恒的话题之一，风险度量是风险管理的基础和核心。传统的风险度量方法主 要有敏感度方法和波动性方法。敏感度方法衡量投资组合价值变化与市场因子变化之间的关系，比如针对 债券的久期和凸度、针对股票的Beta值、针对衍生品的Delta等，然而敏感度方法无法比较不同金融资产 之间的风险程度，也不能给出损失的绝对数量。波动性方法主要通过方差或标准差来衡量实际收益偏离期 望收益的偏离程度，波动性方法较灵敏度方法具有广泛的适用性，但仍然无法指出投资组合可能面临的损 失规模。
目前，众多机构投资者釆用VaR (Value at Risk)的风险度量方法，. Morgan提出， 随后得到巴塞尔委员会的认可和推广。VaR称为在险价值，为一定概率水平下，某一金融资产或证券组合 在未来特定时间内的最大可能损失。由于VaR可以全面衡量不同金融资产组合的整体性风险，迅速成为风 险量化的主流方法。
然而，VaR方法也存在一定的局限性。大量实证研究表明，金融资产的收益率序列不服从正态分布， 往往呈现尖峰、厚尾、波动集聚等特性。在非正态分布的情况下，VaR不是一致性的风险度量。因此VaR 的最大不足是对尾部损失的估计不充分。
图1： VaR和CVaR风险度量方法的图解
为了弥补VaR模型的不足，Rockafeller, Uryasev在1999年提出CVaR (Conditional VaR)的风险度量方 法。其含义是在一定的概率水平下，损失超过VaR的条件均值，即反映损失超过VaR尾部事件的期望值, 可用来衡量小概率事件下的平均损失。VaR仅是通过单一的分位点来描述整个尾部损失的状况，现实中可 能存在具有相同VaR,但不同CVaR的两个投资组合，而CVaR对尾部风险的描述更加精确，更细致地刻 画了在极端事件发生时，两个投资组合的潜在损失水平。
二、沪深300指数和股指期货收益率的波动特性
随着股指期货市场的不断成熟和完善，市场参与者对股指期货风险管理的要求也相应增加。从上述风 险度量方法的介绍不难发现，要准确地计算VaR和CVaR风险值，关键在于把握收益率的概率分布特性。
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图2：期指当月连续合约收益率统计、以及和现指收益率的对比
图中给出了期指当月连续合约从上市至2011-8-5的日对数收益率的统计图，以及和沪深300指数日收 益率的对比图。从直方图可以看出，期指收益率呈现尖峰（）和左偏（偏度为-,数据左端有 较多的极端值，即厚尾）的特性，不服从正态分布。另外，由于期指和现货指数走势拟合度相当高，通过 Wald检验，在统计意义上两者日收益率相同。也有研究者使用结算价的涨跌幅来计算收益率，期货结算价 主要用来进行每日无负债结算，得到的收益率没有根据收盘价计算的收益率真实，并且和现货指数的收益 率相关性有所减弱。
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