李百吉，杨子铭，孔德泰

(中国矿业大学(北京)管理学院，北京 100083)

煤炭类期货收益率分布拟合与风险度量

李百吉，杨子铭，孔德泰

(中国矿业大学(北京)管理学院，北京 100083)

近年来，受煤价下跌的影响，煤炭类期货价格波动剧烈，随之而来的风险也不断加大。在这样的市场环境下，原有的正态分布的VaR模型已很难准确度量煤炭类期货的价格波动风险。因此，如何更好地更准确地度量煤炭类期货价格风险成为当前亟待解决的问题。本文在利用VaR模型的基础上，借助K-S检验逐类筛选其他可替换正态分布的假设，以更好、更准确地提高风险度量精度。K-S检验结果显示，煤炭类期货收益率服从双曲线分布；概率密度曲线图和Q-Q图显示，双曲分布比正态分布拟合效果更优；VaR计算与比较结果显示，双曲线分布VaR比正态分布VaR更接近历史VaR，且焦煤VaR大于动力煤VaR。因此，基于双曲线分布的VaR模型更适于投资者度量煤炭类期货风险，投资焦煤期货的风险大于投资动力煤。

煤炭类期货；VaR；分布拟合；正态分布； 双曲线分布

1 研究现状与存在问题

随着实证研究方法的发展，金融计量学家发现：绝大多数金融时间序列数据的分布均存在尖峰、厚尾特征，并不服从正态分布假设。因此，原有的正态分布的VaR模型的风险度量精度受到了怀疑。为提高VaR模型的风险度量精确度，国内外学者做了大量卓有成效的工作，提出了众多的改进方案。这些改进工作主要沿两条路径展开：一是对样本数据集的处理，即利用适当的转换函数，将不符合正态分布的初始样本数据集变换成基本满足正态分布的计算样本数据集，然后用变换后的样本数据集来估测VaR[1]；……