北美天然气价格波动研究及其风险度量(2)

　　由以上估计的结果可知，正态分布下的AR（1）-GARCH（1，1）模型的a1系数的拟合显著性不高，而偏t分布下的AR（1）-APARCH（1，1）模型的a1系数，ω系数和峰度系数的拟合显著性较低。但是ARCH效应检验表明，两个模型的标准化残差已经没有ARCH效应；而Ljung-BoxQ检验表明，两个模型的标准化残差之间没有相关性。综上所述，GARCH族模型很好地拟合了跌幅序列的波动数据。

　　（三）动态DaR估计及基于DaR的成功率检验

　　为了准确地判断GARCH簇模型估计的DaR有效性如何，我们进行了成功率检验，即通过比较模型计算的DaR值超过实际DD（t）值的频率与对应的置信水平是否接近或相等。表3.3.1给出了基于两个GARCH模型的DaR成功率检验。

　　表3.3.1动态DaR成功率检验

　　从表3.3.1中得知，基于AR（1）-APARCH（1，1）-sstd模型计算的DaR值超过实际DD（t）值的频率比基于AR（1）-GARCH（1，1）-norm模型计算的DaR值超过实际DD（t）值的频率更加接近实际置信水平，即基于偏t分布的AR（1）-APARCH（1，1）模型测算的DaR更能准确地反应市场真实的跌幅风险。

　　（四）预测未来跌幅风险

　　我们可以利用AR（1）-APARCH（1，1）-sstd模型预测未来风险跌幅DaR的波动以及对应DaR值。表3.4.1则给出了不同置信度下未来5天的DaR值。

　　表3.4.1基于AR（1）-APARCH（1，1）-sstd模型的DaR预测

　　四、结论分析

　　本文利用GARCH族模型对北美天然气价格的波动进行建模，并给出了现在常用于欧美市场的一种新的风险度量方法——风险跌幅DaR，其提供了一条线索，如果跌幅较大，则返回原先状态的难度增大，甚至不可逆转，这对投资者进行投资分析非常重要。通过对模型的分析，基于偏t分布下的AR（1）-APARCH（1，1）模型由于可以较为准确地刻画出收益率跌幅序列分布的非对称性以及波动正负的非对称性，准确拟合数据的同时还能表现出北美天然气市场波动的集群，持久性以及非对称性等特点，模型测算的DaR值也准确地表现出北美天然气收益率的实际跌幅风险。

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