基于VaR和CVaR模型的我國(guó)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量與管理研究一、引言1.1研究背景與意義隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的逐步開放與發(fā)展，貴金屬延期交易作為一種重要的投資與風(fēng)險(xiǎn)管理工具，日益受到投資者的廣泛關(guān)注。我國(guó)貴金屬市場(chǎng)自1992年開啟開放進(jìn)程，于2002年正式成立上海黃金交易所，這一標(biāo)志性事件為貴金屬交易搭建了重要平臺(tái)，推動(dòng)了市場(chǎng)的規(guī)范化發(fā)展。隨后，2008年上海期貨交易所黃金期貨交易所成立，2018年上海期貨交易所白銀期貨交易所的設(shè)立，進(jìn)一步豐富了貴金屬交易的品類與形式。截至2018年底，我國(guó)黃金交易所自行結(jié)算會(huì)員達(dá)到262家，客戶數(shù)量突破100萬，黃金期貨合約年交易額超過80萬億元，白銀期貨合約年交易額超過3萬億元，市場(chǎng)規(guī)模呈現(xiàn)出迅猛的擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。在貴金屬延期交易中，投資者按照約定支付一定比例的保證金，便可進(jìn)行延期交割的交易。這種交易模式賦予投資者雙向交易的權(quán)利，無論是市場(chǎng)上漲還是下跌，都存在盈利的機(jī)會(huì)。并且，交易時(shí)間靈活，涵蓋了國(guó)際市場(chǎng)波動(dòng)較為劇烈的時(shí)段，與國(guó)際市場(chǎng)緊密接軌，為投資者提供了更多的交易機(jī)會(huì)。加之采用保證金交易，能夠有效提高資金的使用效率，以小博大，滿足了不同投資者的多樣化投資需求。近年來，我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的成交量和持倉(cāng)量持續(xù)攀升，吸引了越來越多的投資者參與其中。然而，貴金屬延期交易在帶來機(jī)遇的同時(shí)，也伴隨著諸多風(fēng)險(xiǎn)。貴金屬價(jià)格受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政治局勢(shì)、貨幣政策、地緣政治等多種復(fù)雜因素的綜合影響，波動(dòng)頻繁且幅度較大。國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化、重大政治事件的發(fā)生、主要經(jīng)濟(jì)體貨幣政策的調(diào)整以及地緣政治的緊張局勢(shì)等，都可能導(dǎo)致黃金和白銀價(jià)格的急劇波動(dòng)，使投資者在短時(shí)間內(nèi)面臨巨大的賬面損失。以黃金市場(chǎng)為例，在某些地緣政治沖突或經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，黃金價(jià)格可能在短期內(nèi)大幅上漲或下跌，對(duì)投資者的資金安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。交易中的杠桿機(jī)制雖然可以放大收益，但同時(shí)也放大了風(fēng)險(xiǎn)。一旦市場(chǎng)走勢(shì)與投資者的預(yù)期相反，損失也會(huì)相應(yīng)擴(kuò)大。若投資者對(duì)市場(chǎng)判斷失誤，在杠桿的作用下，可能會(huì)遭受遠(yuǎn)超本金的損失，甚至面臨爆倉(cāng)的風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)還可能出現(xiàn)流動(dòng)性不足的狀況，導(dǎo)致投資者難以在理想的價(jià)格及時(shí)買入或賣出，錯(cuò)失交易時(shí)機(jī)或承受額外的交易成本。在這樣的背景下，準(zhǔn)確度量貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為重要。VaR（ValueatRisk，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）和CVaR（ConditionalValueatRisk，條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）作為金融領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，能夠?yàn)橘F金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供有力支持。VaR是指在特定置信水平內(nèi)的最大可能損失，它能夠幫助投資者快速了解在一定概率下可能面臨的最大損失額度，從而合理設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)限額，進(jìn)行有效的資本配置，并實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)暴露情況。在95%的置信水平下計(jì)算出的VaR值，意味著在未來一段時(shí)間內(nèi)，有95%的可能性損失不會(huì)超過該VaR值。而CVaR是指VaR所對(duì)應(yīng)的損失超出VaR的部分的期望值，也被稱為“期望損失”。它克服了VaR的一些局限性，更加關(guān)注尾部風(fēng)險(xiǎn)，即極端情況下的損失，能夠?yàn)橥顿Y者提供在極端市場(chǎng)情況下可能發(fā)生的損失的更詳細(xì)信息，對(duì)于那些需要更加關(guān)注極端風(fēng)險(xiǎn)的投資者和金融機(jī)構(gòu)來說，具有重要的參考價(jià)值。本研究通過對(duì)我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的深入分析，運(yùn)用VaR和CVaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。在理論方面，有助于豐富和完善金融風(fēng)險(xiǎn)度量理論在貴金屬市場(chǎng)的應(yīng)用研究，為進(jìn)一步深入探討貴金屬市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征和規(guī)律提供實(shí)證依據(jù)，推動(dòng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論的發(fā)展。在實(shí)踐中，能夠?yàn)橥顿Y者提供科學(xué)、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，幫助投資者更加清晰地認(rèn)識(shí)到自身投資組合所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，從而制定合理的投資策略，合理控制倉(cāng)位，設(shè)置止損和止盈點(diǎn)，有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)而言，能夠輔助其加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，優(yōu)化資本配置，提高運(yùn)營(yíng)效率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，保障金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。對(duì)于監(jiān)管部門來說，可為制定更加科學(xué)合理的監(jiān)管政策提供參考依據(jù)，加強(qiáng)對(duì)貴金屬延期交易市場(chǎng)的監(jiān)管力度，維護(hù)市場(chǎng)秩序，防范金融風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)貴金屬延期交易市場(chǎng)的健康、穩(wěn)定發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，貴金屬市場(chǎng)的研究起步較早，發(fā)展較為成熟。學(xué)者們對(duì)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行了多方面的探索。Jorion（1997）在其著作《ValueatRisk:TheNewBenchmarkforControllingMarketRisk》中，系統(tǒng)地闡述了VaR的概念、計(jì)算方法及其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，為后續(xù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，使得VaR成為金融領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)度量工具之一。Alexander（1999）在《RiskManagementandAnalysis:MeasuringandModelingFinancialRisk》中，深入分析了金融風(fēng)險(xiǎn)度量的多種方法，進(jìn)一步探討了VaR在不同金融市場(chǎng)環(huán)境下的適用性，推動(dòng)了VaR在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用拓展。在貴金屬市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究方面，部分學(xué)者運(yùn)用GARCH族模型對(duì)黃金、白銀等貴金屬價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行建模分析，以評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。他們發(fā)現(xiàn)貴金屬價(jià)格波動(dòng)存在顯著的時(shí)變特征和聚集性，且受多種宏觀經(jīng)濟(jì)因素和市場(chǎng)情緒的影響。還有學(xué)者通過構(gòu)建復(fù)雜的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，如向量自回歸模型（VAR）、狀態(tài)空間模型等，研究貴金屬市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，為投資者分散風(fēng)險(xiǎn)提供了理論依據(jù)。國(guó)內(nèi)對(duì)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)的研究也取得了一定的成果。隨著我國(guó)貴金屬市場(chǎng)的快速發(fā)展，學(xué)者們開始關(guān)注貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)度量與管理。部分研究運(yùn)用歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等傳統(tǒng)方法計(jì)算VaR值，對(duì)我國(guó)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。研究結(jié)果表明，VaR模型能夠在一定程度上反映貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)水平，但也存在對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)度量不足等問題。還有學(xué)者嘗試將Copula理論與VaR模型相結(jié)合，以更準(zhǔn)確地度量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。通過Copula函數(shù)刻畫不同貴金屬之間的非線性相關(guān)關(guān)系，能夠有效提高風(fēng)險(xiǎn)度量的精度，為投資者優(yōu)化投資組合提供了更科學(xué)的方法。在CVaR的研究方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要圍繞其計(jì)算方法的改進(jìn)和在投資組合優(yōu)化中的應(yīng)用展開。一些研究提出了基于粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法等智能算法的CVaR計(jì)算方法，以提高計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。在投資組合優(yōu)化中，將CVaR作為風(fēng)險(xiǎn)約束條件，能夠使投資組合在控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)收益最大化。盡管國(guó)內(nèi)外在貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)及VaR、CVaR應(yīng)用方面取得了不少成果，但仍存在一些不足之處。一方面，現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一模型或方法的應(yīng)用，缺乏對(duì)不同模型和方法的綜合比較與優(yōu)化。不同的風(fēng)險(xiǎn)度量模型和方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中，如何選擇最合適的模型和方法，以提高風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和可靠性，是一個(gè)亟待解決的問題。另一方面，對(duì)影響貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)的因素分析還不夠全面和深入。雖然已有研究探討了一些宏觀經(jīng)濟(jì)因素、市場(chǎng)情緒等對(duì)貴金屬價(jià)格波動(dòng)的影響，但對(duì)于一些新興因素，如數(shù)字貨幣的發(fā)展、人工智能技術(shù)在金融市場(chǎng)的應(yīng)用等，對(duì)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)的影響研究較少。此外，在實(shí)際交易中，投資者的行為偏差和市場(chǎng)的非理性因素也可能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響，但相關(guān)研究相對(duì)匱乏。本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用多種方法對(duì)我國(guó)貴金屬延期交易的VaR和CVaR進(jìn)行研究。通過對(duì)比分析不同模型和方法的計(jì)算結(jié)果，選擇最適合我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型。深入分析影響貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)的各種因素，構(gòu)建多因素風(fēng)險(xiǎn)度量模型，以更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)水平?？紤]投資者行為偏差和市場(chǎng)非理性因素，對(duì)傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行改進(jìn)，使其更符合實(shí)際交易情況，為投資者和金融機(jī)構(gòu)提供更具參考價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果和風(fēng)險(xiǎn)管理建議。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本文綜合運(yùn)用多種研究方法，從多個(gè)角度對(duì)我國(guó)貴金屬延期交易的VaR和CVaR展開深入研究。在研究過程中，力求在模型對(duì)比、結(jié)合市場(chǎng)特征以及考慮投資者行為等方面實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，為貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量提供新的思路和方法。在研究方法上，首先采用文獻(xiàn)研究法，全面梳理國(guó)內(nèi)外關(guān)于貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量以及VaR、CVaR模型應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)資料。通過對(duì)這些文獻(xiàn)的分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及存在的問題，明確本文的研究方向和重點(diǎn)，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。在梳理國(guó)外文獻(xiàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)Jorion（1997）對(duì)VaR的開創(chuàng)性研究以及Alexander（1999）對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法的深入探討，為后續(xù)學(xué)者的研究提供了重要的理論框架和研究思路。國(guó)內(nèi)學(xué)者在貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量方面也取得了一定成果，但仍存在模型單一、對(duì)新興因素考慮不足等問題。其次，運(yùn)用實(shí)證分析法，收集我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)，包括黃金和白銀的每日價(jià)格變動(dòng)、交易量、交易金額等相關(guān)數(shù)據(jù)。選取2016年1月至2018年12月作為研究樣本區(qū)間，運(yùn)用Eviews、SPSS等統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。通過建立不同的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，如支持向量機(jī)回歸（SVMR）、多元線性回歸（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等模型，計(jì)算不同置信水平下的VaR和CVaR值。根據(jù)計(jì)算結(jié)果，分析不同模型在我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量中的準(zhǔn)確性和適用性。利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合時(shí)，發(fā)現(xiàn)不同模型的計(jì)算結(jié)果存在一定差異，ANN模型在某些情況下的計(jì)算結(jié)果略優(yōu)于其他模型，這為模型的選擇提供了實(shí)證依據(jù)。此外，還采用對(duì)比分析法，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)度量模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋治龈髂Ｐ偷膬?yōu)缺點(diǎn)和適用范圍。同時(shí)，對(duì)VaR和CVaR這兩種風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，探討它們?cè)诜从迟F金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)方面的差異和互補(bǔ)性。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，VaR能夠快速直觀地給出在一定置信水平下的最大可能損失，但對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的度量存在不足；而CVaR則更加關(guān)注尾部風(fēng)險(xiǎn)，能夠提供在極端情況下的期望損失，二者結(jié)合可以更全面地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。還將我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征與國(guó)際貴金屬市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比，分析國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的異同點(diǎn)，為制定適合我國(guó)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略提供參考。在創(chuàng)新點(diǎn)方面，一是進(jìn)行多模型對(duì)比與優(yōu)化。現(xiàn)有研究多側(cè)重于單一模型的應(yīng)用，本文通過對(duì)多種模型進(jìn)行綜合比較和分析，嘗試找出最適合我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型。對(duì)支持向量機(jī)回歸（SVMR）、多元線性回歸（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等模型進(jìn)行實(shí)證研究，根據(jù)計(jì)算結(jié)果和實(shí)際市場(chǎng)情況，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，提高風(fēng)險(xiǎn)度量的準(zhǔn)確性和可靠性。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，ANN模型在處理非線性數(shù)據(jù)和復(fù)雜關(guān)系方面具有一定優(yōu)勢(shì)，能夠更好地?cái)M合我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)特征，但在計(jì)算過程中也存在計(jì)算復(fù)雜度較高等問題。針對(duì)這些問題，通過調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)算法等方式進(jìn)行優(yōu)化，提高模型的性能。二是結(jié)合我國(guó)市場(chǎng)特征深入分析風(fēng)險(xiǎn)因素。在分析影響貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)的因素時(shí)，不僅考慮傳統(tǒng)的宏觀經(jīng)濟(jì)因素、地緣政治因素等，還結(jié)合我國(guó)貴金屬市場(chǎng)的特點(diǎn)，如交易制度、投資者結(jié)構(gòu)等因素進(jìn)行深入分析。探討我國(guó)獨(dú)特的交易制度對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，分析不同投資者結(jié)構(gòu)下的風(fēng)險(xiǎn)偏好和行為特征，構(gòu)建更符合我國(guó)市場(chǎng)實(shí)際情況的多因素風(fēng)險(xiǎn)度量模型。我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的投資者結(jié)構(gòu)中，個(gè)人投資者占比較大，其投資行為往往受到市場(chǎng)情緒和信息不對(duì)稱的影響較大。在構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，將投資者情緒、信息傳播等因素納入考慮范圍，使模型更能準(zhǔn)確反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。三是考慮投資者行為偏差和市場(chǎng)非理性因素。在傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型中，往往假設(shè)投資者是理性的，市場(chǎng)是有效的。但在實(shí)際交易中，投資者的行為偏差和市場(chǎng)的非理性因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。本文引入行為金融學(xué)的相關(guān)理論，考慮投資者的過度自信、羊群效應(yīng)等行為偏差，以及市場(chǎng)的非理性波動(dòng)等因素，對(duì)傳統(tǒng)的VaR和CVaR模型進(jìn)行改進(jìn)，使其更符合實(shí)際交易情況。通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，投資者的過度自信行為會(huì)導(dǎo)致其承擔(dān)過高的風(fēng)險(xiǎn)，羊群效應(yīng)會(huì)加劇市場(chǎng)的波動(dòng)。在改進(jìn)模型時(shí)，通過設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)來反映這些行為偏差和非理性因素，使模型能夠更準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)。二、我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)概述2.1貴金屬延期交易基本概念貴金屬延期交易，是一種金融衍生品交易方式，指交易雙方約定在未來某一特定日期，按照事先確定的價(jià)格進(jìn)行貴金屬的交割。在交易過程中，投資者無需立即交付全額資金或?qū)嵨?，而是依?jù)約定繳納一定比例的保證金，以此獲得在未來進(jìn)行交易的權(quán)利。這種交易模式為投資者提供了更為靈活的投資選擇，使其能夠根據(jù)市場(chǎng)走勢(shì)和自身預(yù)期，在合適的時(shí)機(jī)進(jìn)行買賣操作。在我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)中，黃金和白銀是最為常見的交易品種。黃金，作為一種具有悠久歷史的保值資產(chǎn)，一直以來都在全球金融市場(chǎng)中占據(jù)著重要地位。其具有稀缺性、穩(wěn)定性和高價(jià)值等特點(diǎn)，深受投資者青睞。在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，黃金往往成為投資者避險(xiǎn)的首選資產(chǎn)，價(jià)格也會(huì)隨之產(chǎn)生較大波動(dòng)。在國(guó)際地緣政治沖突加劇時(shí)，市場(chǎng)不確定性增加，投資者紛紛買入黃金以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致黃金價(jià)格大幅上漲。白銀，除了具有一定的保值功能外，還廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，其需求受工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的影響較大。隨著新能源、電子等行業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)白銀的需求不斷增加，這也在一定程度上影響了白銀的價(jià)格走勢(shì)。與黃金相比，白銀價(jià)格波動(dòng)更為劇烈，投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，但同時(shí)也為投資者帶來了更多的盈利機(jī)會(huì)。2.2我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)發(fā)展歷程與現(xiàn)狀我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的發(fā)展，是一個(gè)逐步演進(jìn)的過程，與我國(guó)金融市場(chǎng)的整體開放和改革密切相關(guān)。自1992年我國(guó)開啟貴金屬市場(chǎng)的開放進(jìn)程以來，貴金屬延期交易市場(chǎng)從無到有，從小到大，經(jīng)歷了多個(gè)重要的發(fā)展階段，市場(chǎng)規(guī)模、交易品種和參與者結(jié)構(gòu)等方面都發(fā)生了顯著的變化。1992年，我國(guó)邁出了貴金屬市場(chǎng)開放的重要一步，為后續(xù)貴金屬交易市場(chǎng)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。在此之前，我國(guó)貴金屬市場(chǎng)處于相對(duì)封閉的狀態(tài)，交易活動(dòng)受到嚴(yán)格的限制。隨著改革開放的深入，市場(chǎng)對(duì)貴金屬交易的需求逐漸顯現(xiàn)，開放貴金屬市場(chǎng)成為順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的必然選擇。1992年的開放舉措，打破了原有的市場(chǎng)格局，為貴金屬交易市場(chǎng)注入了新的活力，吸引了一批投資者和企業(yè)開始關(guān)注貴金屬領(lǐng)域，開啟了我國(guó)貴金屬市場(chǎng)發(fā)展的新篇章。經(jīng)過多年的籌備與探索，2002年上海黃金交易所正式成立，這是我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)發(fā)展的一個(gè)重要里程碑。上海黃金交易所的成立，標(biāo)志著我國(guó)貴金屬交易市場(chǎng)開始走向規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化和集中化。交易所建立了完善的交易規(guī)則和監(jiān)管制度，為貴金屬延期交易提供了一個(gè)公平、公正、公開的交易平臺(tái)。投資者可以在交易所內(nèi)進(jìn)行合法合規(guī)的貴金屬延期交易，交易的透明度和安全性得到了大幅提升。交易所推出了黃金、白銀等多種貴金屬延期交易品種，滿足了不同投資者的需求，吸引了眾多金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)參與其中，市場(chǎng)規(guī)模逐漸擴(kuò)大。2008年，上海期貨交易所黃金期貨交易所成立，進(jìn)一步豐富了我國(guó)貴金屬延期交易的品種和交易方式。黃金期貨的推出，為投資者提供了一種新的投資工具，具有更高的杠桿效應(yīng)和更強(qiáng)的流動(dòng)性。投資者可以通過期貨市場(chǎng)進(jìn)行黃金的套期保值和投機(jī)交易，更好地滿足了投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)配置的需求。黃金期貨市場(chǎng)的發(fā)展，也促進(jìn)了我國(guó)貴金屬市場(chǎng)與國(guó)際市場(chǎng)的接軌，提高了我國(guó)在國(guó)際黃金市場(chǎng)的影響力。隨著黃金期貨市場(chǎng)的不斷成熟，交易量和持倉(cāng)量穩(wěn)步增長(zhǎng)，吸引了越來越多的投資者參與，市場(chǎng)活躍度顯著提高。2018年，上海期貨交易所白銀期貨交易所的設(shè)立，是我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)發(fā)展的又一重要舉措。白銀期貨的上市，為投資者提供了更多的投資選擇，進(jìn)一步完善了我國(guó)貴金屬市場(chǎng)的產(chǎn)品體系。白銀作為一種重要的貴金屬，不僅具有工業(yè)應(yīng)用價(jià)值，還具有一定的投資價(jià)值。白銀期貨市場(chǎng)的發(fā)展，促進(jìn)了白銀產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和資源配置，推動(dòng)了白銀產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。同時(shí)，白銀期貨市場(chǎng)與黃金期貨市場(chǎng)相互補(bǔ)充，共同構(gòu)建了我國(guó)多元化的貴金屬延期交易市場(chǎng)格局，為投資者提供了更豐富的投資組合選擇。經(jīng)過多年的發(fā)展，我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)已取得了顯著的成就，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大。截至2018年底，我國(guó)黃金交易所自行結(jié)算會(huì)員達(dá)到262家，客戶數(shù)量突破100萬，這表明市場(chǎng)參與主體不斷增多，市場(chǎng)活躍度不斷提高。會(huì)員數(shù)量的增加，反映了金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)對(duì)貴金屬延期交易市場(chǎng)的認(rèn)可和積極參與，他們通過交易所進(jìn)行交易，實(shí)現(xiàn)了資源的優(yōu)化配置和風(fēng)險(xiǎn)管理?？蛻魯?shù)量的大幅增長(zhǎng)，說明越來越多的個(gè)人投資者也開始關(guān)注和參與貴金屬延期交易，市場(chǎng)的普及程度不斷提高。黃金期貨合約年交易額超過80萬億元，白銀期貨合約年交易額超過3萬億元，市場(chǎng)交易規(guī)模呈現(xiàn)出迅猛的擴(kuò)張態(tài)勢(shì)。這不僅體現(xiàn)了市場(chǎng)的活躍程度，也反映了投資者對(duì)貴金屬延期交易的信心不斷增強(qiáng)，貴金屬延期交易已成為我國(guó)金融市場(chǎng)中不可或缺的一部分。在交易品種方面，目前我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)主要以黃金和白銀為主。黃金作為一種傳統(tǒng)的保值資產(chǎn)，一直以來都在貴金屬市場(chǎng)中占據(jù)著重要地位。其具有稀缺性、穩(wěn)定性和高價(jià)值等特點(diǎn)，深受投資者青睞。在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，黃金往往成為投資者避險(xiǎn)的首選資產(chǎn)，價(jià)格也會(huì)隨之產(chǎn)生較大波動(dòng)。在國(guó)際地緣政治沖突加劇時(shí)，市場(chǎng)不確定性增加，投資者紛紛買入黃金以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致黃金價(jià)格大幅上漲。白銀除了具有一定的保值功能外，還廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，其需求受工業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的影響較大。隨著新能源、電子等行業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)白銀的需求不斷增加，這也在一定程度上影響了白銀的價(jià)格走勢(shì)。與黃金相比，白銀價(jià)格波動(dòng)更為劇烈，投資風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，但同時(shí)也為投資者帶來了更多的盈利機(jī)會(huì)。我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的參與者結(jié)構(gòu)較為多元化，包括各類金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)和個(gè)人投資者。金融機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)中扮演著重要角色，它們具有專業(yè)的投資團(tuán)隊(duì)和豐富的市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)槭袌?chǎng)提供流動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)。商業(yè)銀行作為貴金屬延期交易的重要參與者，不僅為投資者提供交易渠道，還開展了相關(guān)的金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，如貴金屬理財(cái)產(chǎn)品、貴金屬質(zhì)押貸款等，豐富了市場(chǎng)的投資品種和服務(wù)內(nèi)容。證券公司、期貨公司等金融機(jī)構(gòu)也積極參與貴金屬延期交易市場(chǎng)，為投資者提供投資咨詢、交易代理等服務(wù)，促進(jìn)了市場(chǎng)的活躍和發(fā)展。企業(yè)也是市場(chǎng)的重要參與者，尤其是貴金屬產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，如黃金開采企業(yè)、白銀加工企業(yè)等。它們通過貴金屬延期交易市場(chǎng)進(jìn)行套期保值，鎖定原材料價(jià)格和產(chǎn)品銷售價(jià)格，降低市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響。個(gè)人投資者數(shù)量眾多，他們的參與豐富了市場(chǎng)的交易主體，增加了市場(chǎng)的活力。個(gè)人投資者的投資目的和風(fēng)險(xiǎn)偏好各不相同，有的是為了資產(chǎn)保值增值，有的是為了追求短期投機(jī)收益，他們的交易行為對(duì)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生了一定的影響。然而，個(gè)人投資者在投資過程中也面臨著信息不對(duì)稱、投資經(jīng)驗(yàn)不足等問題，需要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理和投資教育。2.3我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的特點(diǎn)與風(fēng)險(xiǎn)我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)具有鮮明的特點(diǎn)，同時(shí)也伴隨著一系列風(fēng)險(xiǎn)，這些特點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)深刻影響著市場(chǎng)的運(yùn)行和投資者的決策。從市場(chǎng)特點(diǎn)來看，首先是高杠桿特性。我國(guó)貴金屬延期交易采用保證金交易制度，投資者只需繳納一定比例的保證金，便可進(jìn)行數(shù)倍甚至數(shù)十倍于保證金金額的交易。黃金延期交易的保證金比例通常在10%左右，這意味著投資者可以用1萬元的保證金控制價(jià)值10萬元的黃金合約。這種高杠桿機(jī)制在放大投資收益的同時(shí)，也顯著放大了投資風(fēng)險(xiǎn)。一旦市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)與投資者預(yù)期相反，損失也會(huì)按照杠桿倍數(shù)相應(yīng)擴(kuò)大，投資者可能在短時(shí)間內(nèi)遭受巨大的資金損失。若投資者判斷失誤，黃金價(jià)格下跌10%，在10倍杠桿的作用下，投資者的本金將損失100%，甚至可能面臨追加保證金或爆倉(cāng)的風(fēng)險(xiǎn)。其次，價(jià)格波動(dòng)幅度大。貴金屬價(jià)格受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政治局勢(shì)、貨幣政策、地緣政治等多種復(fù)雜因素的綜合影響，波動(dòng)頻繁且幅度較大。國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化、重大政治事件的發(fā)生、主要經(jīng)濟(jì)體貨幣政策的調(diào)整以及地緣政治的緊張局勢(shì)等，都可能導(dǎo)致黃金和白銀價(jià)格的急劇波動(dòng)。在全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩、通貨膨脹預(yù)期上升時(shí)，投資者往往會(huì)增加對(duì)黃金的需求，推動(dòng)黃金價(jià)格上漲；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好轉(zhuǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)偏好提升時(shí)，黃金價(jià)格可能會(huì)受到抑制。地緣政治沖突如戰(zhàn)爭(zhēng)、恐怖襲擊等事件，也會(huì)引發(fā)市場(chǎng)的避險(xiǎn)情緒，導(dǎo)致黃金價(jià)格短期內(nèi)大幅波動(dòng)。白銀由于其工業(yè)屬性較強(qiáng)，除了受上述因素影響外，還會(huì)受到工業(yè)需求變化的影響，價(jià)格波動(dòng)更為劇烈。在新能源汽車行業(yè)快速發(fā)展時(shí)期，對(duì)白銀在電池、電子元件等方面的需求大幅增加，推動(dòng)白銀價(jià)格上漲；而當(dāng)工業(yè)需求下降時(shí)，白銀價(jià)格則可能面臨下行壓力。再者，交易時(shí)間具有獨(dú)特性。我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的交易時(shí)間涵蓋了國(guó)際市場(chǎng)波動(dòng)較為劇烈的時(shí)段，與國(guó)際市場(chǎng)緊密接軌。以上海黃金交易所的黃金延期交易為例，交易時(shí)間分為日市和夜市，日市為上午9:00-11:30和下午13:30-15:30，夜市為晚上20:00-次日凌晨2:30。這種交易時(shí)間安排，使得投資者能夠及時(shí)對(duì)國(guó)際市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)做出反應(yīng)，增加了交易機(jī)會(huì)。但同時(shí)，也要求投資者具備較強(qiáng)的時(shí)間管理能力和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，因?yàn)樵谝归g交易時(shí)段，市場(chǎng)波動(dòng)可能更為劇烈，投資者需要時(shí)刻關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整投資策略。在國(guó)際重要經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)公布或重大政治事件發(fā)生時(shí)，夜間交易時(shí)段的價(jià)格波動(dòng)可能會(huì)更加明顯，投資者如果未能及時(shí)關(guān)注，可能會(huì)面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)。從市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)角度分析，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是首要風(fēng)險(xiǎn)。貴金屬價(jià)格的頻繁波動(dòng)使得投資者難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)價(jià)格走勢(shì)，增加了投資決策的難度。由于貴金屬市場(chǎng)與全球經(jīng)濟(jì)、政治形勢(shì)緊密相連，任何國(guó)內(nèi)外的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)變化、地緣政治沖突、貨幣政策調(diào)整等因素都可能引發(fā)市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)。美國(guó)公布的非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)、美聯(lián)儲(chǔ)的利率決議等，都會(huì)對(duì)貴金屬價(jià)格產(chǎn)生重大影響。如果投資者對(duì)這些因素的分析和判斷出現(xiàn)偏差，就可能導(dǎo)致投資損失。在美聯(lián)儲(chǔ)加息預(yù)期增強(qiáng)時(shí)，美元通常會(huì)升值，黃金價(jià)格往往會(huì)下跌。如果投資者沒有準(zhǔn)確判斷這一趨勢(shì)，仍然持有多頭頭寸，就可能面臨資產(chǎn)縮水的風(fēng)險(xiǎn)。杠桿風(fēng)險(xiǎn)也是不容忽視的。如前所述，高杠桿交易在放大收益的同時(shí)，也放大了損失。當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格出現(xiàn)不利變動(dòng)時(shí)，投資者的虧損可能會(huì)迅速擴(kuò)大，甚至超過其初始投資本金。若投資者在杠桿交易中滿倉(cāng)操作，一旦市場(chǎng)行情逆轉(zhuǎn)，很容易觸發(fā)強(qiáng)制平倉(cāng)機(jī)制，導(dǎo)致投資者血本無歸。在市場(chǎng)波動(dòng)劇烈時(shí)，投資者可能因?yàn)闊o法及時(shí)追加保證金而被強(qiáng)制平倉(cāng)，錯(cuò)失后續(xù)市場(chǎng)反彈的機(jī)會(huì)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)同樣存在。在某些特殊情況下，市場(chǎng)可能出現(xiàn)流動(dòng)性不足的狀況，即買賣雙方的交易意愿不匹配，導(dǎo)致投資者難以在理想的價(jià)格及時(shí)買入或賣出。在市場(chǎng)恐慌情緒蔓延時(shí)，投資者紛紛拋售手中的貴金屬合約，而愿意買入的投資者較少，此時(shí)市場(chǎng)的流動(dòng)性就會(huì)大幅下降。這可能導(dǎo)致投資者無法及時(shí)平倉(cāng)，被迫承擔(dān)額外的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，或者為了盡快成交而不得不接受較差的交易價(jià)格，從而增加交易成本。在市場(chǎng)極端情況下，可能會(huì)出現(xiàn)有價(jià)無市的局面，投資者即使愿意以較低價(jià)格賣出，也難以找到買家，這會(huì)給投資者帶來極大的困擾。信用風(fēng)險(xiǎn)也是市場(chǎng)中需要關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)之一。在貴金屬延期交易中，信用風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在交易對(duì)手無法履行合約義務(wù)的可能性。如果交易對(duì)手出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境、違約等情況，投資者可能無法按時(shí)收到交割的貴金屬或資金，從而遭受損失。在一些場(chǎng)外交易中，由于交易雙方缺乏有效的監(jiān)管和約束，信用風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。即使是在正規(guī)的交易所內(nèi)進(jìn)行交易，也可能存在交易平臺(tái)或會(huì)員單位的信用問題，如違規(guī)操作、挪用客戶資金等，這會(huì)嚴(yán)重?fù)p害投資者的利益。某些小型交易平臺(tái)可能存在資金實(shí)力不足、管理不規(guī)范等問題，一旦出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)危機(jī)，就可能無法保障投資者的權(quán)益，導(dǎo)致投資者的資金安全受到威脅。三、VaR和CVaR模型理論基礎(chǔ)3.1VaR模型3.1.1VaR的定義與計(jì)算方法VaR，即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ValueatRisk），是一種廣泛應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，它主要用于評(píng)估在正常市場(chǎng)條件下，在給定的置信水平和特定的持有期內(nèi)，投資組合可能遭受的最大潛在損失。在95%的置信水平和1天的持有期下，某投資組合的VaR值為50萬元，這意味著在未來1天內(nèi)，該投資組合有95%的可能性損失不會(huì)超過50萬元，只有5%的可能性損失會(huì)超過這個(gè)金額。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看，VaR實(shí)際上是投資組合回報(bào)分布的一個(gè)分位數(shù)，它與回報(bào)的期望值在原理上是一致的，通過確定一個(gè)特定的分位點(diǎn)，來量化投資組合在一定概率下的潛在損失。計(jì)算VaR的方法多種多樣，常見的有歷史模擬法、方差-協(xié)方差法和蒙特卡羅模擬法。歷史模擬法是一種基于歷史數(shù)據(jù)的非參數(shù)方法，它假設(shè)未來的收益情況會(huì)重復(fù)過去的歷史。具體做法是，收集投資組合過去一段時(shí)間內(nèi)的收益數(shù)據(jù)，構(gòu)建收益分布，然后根據(jù)設(shè)定的置信水平，確定在該置信水平下的分位數(shù)，以此作為VaR值。若要計(jì)算某貴金屬投資組合在95%置信水平下的VaR值，首先收集該投資組合過去一年的每日收益率數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，找到收益率分布的第5個(gè)百分位數(shù)，該值即為所求的VaR值。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單直觀，完全基于實(shí)際的歷史數(shù)據(jù)，不需要對(duì)收益分布做出任何假設(shè)，能夠較好地反映歷史數(shù)據(jù)中的風(fēng)險(xiǎn)特征。然而，它也存在明顯的缺陷，即假設(shè)未來會(huì)重復(fù)歷史，這在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中往往難以成立。金融市場(chǎng)受到眾多復(fù)雜因素的影響，市場(chǎng)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策法規(guī)等都在不斷變化，新的市場(chǎng)情況和風(fēng)險(xiǎn)因素可能隨時(shí)出現(xiàn)，歷史數(shù)據(jù)無法涵蓋所有可能的情況，因此可能無法準(zhǔn)確反映未來的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。方差-協(xié)方差法，也被稱為參數(shù)法，是基于投資組合中各項(xiàng)資產(chǎn)的均值、方差和協(xié)方差來計(jì)算VaR的方法。該方法假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，通過對(duì)歷史收益率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，估計(jì)出資產(chǎn)的均值、方差以及資產(chǎn)之間的協(xié)方差矩陣。根據(jù)投資組合理論，投資組合的方差可以通過各項(xiàng)資產(chǎn)的方差和協(xié)方差來計(jì)算，進(jìn)而得到投資組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。在正態(tài)分布假設(shè)下，利用均值和標(biāo)準(zhǔn)差，通過分位數(shù)函數(shù)計(jì)算出在給定置信水平下的VaR值。對(duì)于一個(gè)包含黃金和白銀兩種貴金屬的投資組合，通過歷史數(shù)據(jù)計(jì)算出黃金和白銀的收益率均值、方差以及它們之間的協(xié)方差，根據(jù)投資組合的權(quán)重，計(jì)算出投資組合的方差和標(biāo)準(zhǔn)差，再結(jié)合置信水平（如95%）對(duì)應(yīng)的分位數(shù)（如1.65），計(jì)算出該投資組合的VaR值。這種方法計(jì)算速度較快，理論基礎(chǔ)較為完善，能夠利用統(tǒng)計(jì)模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析。但它的局限性也很明顯，現(xiàn)實(shí)金融市場(chǎng)中的資產(chǎn)收益分布往往具有厚尾特征，并不完全服從正態(tài)分布。在極端市場(chǎng)情況下，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)可能遠(yuǎn)超出正態(tài)分布的預(yù)期，此時(shí)方差-協(xié)方差法可能會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致投資者對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)不足。蒙特卡羅模擬法是一種基于隨機(jī)模擬的方法，它利用隨機(jī)數(shù)生成大量的模擬情景，計(jì)算每個(gè)情景下投資組合的價(jià)值。通過多次模擬，得出在給定置信水平下的VaR值。具體步驟為，首先確定投資組合中各項(xiàng)資產(chǎn)價(jià)格的隨機(jī)過程模型，如幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型，然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)估計(jì)模型中的參數(shù)，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。利用隨機(jī)數(shù)生成器生成大量的隨機(jī)數(shù)，模擬資產(chǎn)價(jià)格在未來一段時(shí)間內(nèi)的變化路徑，根據(jù)這些模擬路徑計(jì)算出投資組合在每個(gè)情景下的價(jià)值和收益率，構(gòu)建收益率分布，最后根據(jù)設(shè)定的置信水平確定VaR值。在模擬貴金屬投資組合的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，通過設(shè)定黃金和白銀價(jià)格的幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型，模擬10000次價(jià)格變化路徑，得到10000個(gè)投資組合收益率，對(duì)這些收益率進(jìn)行排序，找到第5個(gè)百分位數(shù)對(duì)應(yīng)的收益率，即為該投資組合在95%置信水平下的VaR值。蒙特卡羅模擬法的靈活性較高，可以考慮復(fù)雜的金融產(chǎn)品和市場(chǎng)關(guān)系，能夠處理非線性、非正態(tài)的情況，更準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)情況。但該方法計(jì)算量較大，對(duì)計(jì)算資源的要求較高，模擬結(jié)果對(duì)模型和參數(shù)的設(shè)定較為敏感，不同的模型和參數(shù)選擇可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果的較大差異，且計(jì)算過程較為復(fù)雜，需要較高的專業(yè)知識(shí)和技術(shù)水平。3.1.2VaR模型的優(yōu)缺點(diǎn)分析VaR模型作為一種重要的金融風(fēng)險(xiǎn)管理工具，在金融領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，這得益于它具有諸多優(yōu)點(diǎn)。首先，VaR模型概念直觀，易于理解。它用一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)值來表示在一定置信水平下投資組合可能遭受的最大損失，使得投資者和風(fēng)險(xiǎn)管理者能夠快速、直觀地了解投資組合所面臨的風(fēng)險(xiǎn)程度。對(duì)于非金融專業(yè)背景的投資者來說，也能夠輕松理解VaR值所代表的含義，從而更好地做出投資決策。其次，VaR模型的計(jì)算相對(duì)方便。不同的計(jì)算方法，如歷史模擬法、方差-協(xié)方差法和蒙特卡羅模擬法，雖然各有特點(diǎn)，但都有相對(duì)成熟的計(jì)算流程和方法。投資者和金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)自身的數(shù)據(jù)可得性、計(jì)算資源和對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量的精度要求，選擇合適的計(jì)算方法。方差-協(xié)方差法計(jì)算速度較快，適用于對(duì)計(jì)算效率要求較高的場(chǎng)景；蒙特卡羅模擬法雖然計(jì)算量較大，但能夠處理復(fù)雜的金融產(chǎn)品和市場(chǎng)關(guān)系，適用于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量精度要求較高的場(chǎng)景。這種靈活性使得VaR模型能夠滿足不同用戶的需求，便于在實(shí)際中應(yīng)用。再者，VaR模型可以用于測(cè)量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，為投資者提供了一種有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。它不僅適用于單個(gè)金融工具的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，還能夠計(jì)算由多個(gè)金融工具組成的投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。通過計(jì)算投資組合的VaR值，投資者可以了解投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而合理調(diào)整投資組合的構(gòu)成，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分散和優(yōu)化配置。投資者可以根據(jù)不同資產(chǎn)的VaR值，確定各資產(chǎn)在投資組合中的權(quán)重，以達(dá)到在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化的目標(biāo)。VaR模型還為金融機(jī)構(gòu)確定抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)所需的資本量提供了科學(xué)依據(jù)，方便監(jiān)管機(jī)構(gòu)監(jiān)控銀行的資本充足率。金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)VaR值來評(píng)估自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)敞口，合理確定所需的風(fēng)險(xiǎn)資本，以確保在市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)能夠保持穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)也可以利用VaR模型對(duì)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行監(jiān)管，要求金融機(jī)構(gòu)保持足夠的資本充足率，以維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。然而，VaR模型也存在一些不可忽視的缺點(diǎn)。其中，最突出的問題之一是它不滿足次可加性。次可加性是指投資組合的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該小于或等于該組合中各種資產(chǎn)分別計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)值之和，這是風(fēng)險(xiǎn)分散化的基本要求。但VaR模型在某些情況下可能會(huì)違背這一原則，導(dǎo)致投資組合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估出現(xiàn)偏差。當(dāng)投資組合中的資產(chǎn)之間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)，VaR模型可能會(huì)高估或低估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，使得投資者無法準(zhǔn)確判斷投資組合的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平，這與風(fēng)險(xiǎn)分散化的市場(chǎng)現(xiàn)象相違背，可能誤導(dǎo)投資者的決策。VaR模型對(duì)尾部損失的測(cè)量不充分。它主要關(guān)注在一定置信水平下的最大可能損失，即分位點(diǎn)處的損失，而對(duì)于超過分位點(diǎn)的下方風(fēng)險(xiǎn)信息，即尾部風(fēng)險(xiǎn)，考察不足。在極端市場(chǎng)情況下，如金融危機(jī)、重大政治事件等，資產(chǎn)價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，導(dǎo)致投資組合遭受巨大損失。此時(shí)，VaR模型無法提供足夠的信息來評(píng)估這種極端損失的可能性和程度，投資者可能會(huì)因?yàn)閷?duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的忽視而遭受嚴(yán)重的損失。在2008年全球金融危機(jī)期間，許多金融機(jī)構(gòu)使用VaR模型來評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，但由于VaR模型對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量不足，未能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)的極端波動(dòng)，導(dǎo)致這些金融機(jī)構(gòu)遭受了巨大的損失。VaR模型還存在對(duì)收益率分布的正態(tài)性假設(shè)依賴問題。許多計(jì)算VaR的方法，如方差-協(xié)方差法，都假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布。然而，大量的實(shí)證研究表明，現(xiàn)實(shí)金融市場(chǎng)中的資產(chǎn)收益分布往往具有厚尾特征，并不完全服從正態(tài)分布。在極端市場(chǎng)情況下，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)可能遠(yuǎn)超出正態(tài)分布的預(yù)期?；谡龖B(tài)分布假設(shè)的VaR模型在這種情況下可能會(huì)低估風(fēng)險(xiǎn)，使得投資者對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)不足，從而無法采取有效的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。3.2CVaR模型3.2.1CVaR的定義與計(jì)算方法CVaR，即條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ConditionalValueatRisk），是一種在VaR基礎(chǔ)上發(fā)展起來的更為先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，它克服了VaR的一些局限性，能夠更全面地反映投資組合的風(fēng)險(xiǎn)狀況。CVaR的定義為：在給定的置信水平下，當(dāng)投資組合的損失超過VaR值時(shí)，平均損失的期望值，也被稱為“期望損失”。在95%的置信水平下，某投資組合的VaR值為100萬元，若該投資組合的損失超過100萬元，那么CVaR就是這些超過100萬元損失的平均值。這意味著CVaR不僅關(guān)注在一定置信水平下的最大可能損失（即VaR值），更著重于超過這個(gè)閾值后的平均損失情況，從而提供了關(guān)于極端損失的更多信息。從數(shù)學(xué)角度來看，若設(shè)投資組合的隨機(jī)損失為X（X\lt0），VaR_{\alpha}是置信水平為1-\alpha的VaR值，那么CVaR的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：CVaR_{\alpha}=E(X|X\leqVaR_{\alpha})。這個(gè)公式清晰地表明，CVaR是在損失超過VaR閾值的條件下，各事件出現(xiàn)損失的期望值。計(jì)算CVaR的方法主要有兩種。一種是基于已知的VaR值進(jìn)行計(jì)算。首先，需要識(shí)別出所有低于VaR點(diǎn)的損失值，也就是尾部損失。然后，對(duì)這些尾部損失進(jìn)行平均計(jì)算，得出的結(jié)果就是CVaR。對(duì)于一組貴金屬投資組合的收益率數(shù)據(jù)，先通過某種方法（如歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等）計(jì)算出在95%置信水平下的VaR值。假設(shè)計(jì)算得到的VaR值為5%，即表示有5%的可能性損失會(huì)超過這個(gè)值。接著，從收益率數(shù)據(jù)中篩選出所有損失超過5%的數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值，該平均值即為CVaR值。另一種計(jì)算方法是通過對(duì)尾部損失的概率加權(quán)求和來直接計(jì)算。這種方法需要準(zhǔn)確知道尾部損失的概率分布函數(shù)。假設(shè)已知投資組合損失的概率分布函數(shù)f(x)，則CVaR可以通過以下公式計(jì)算：CVaR_{\alpha}=\frac{1}{\alpha}\int_{-\infty}^{VaR_{\alpha}}xf(x)dx。在實(shí)際應(yīng)用中，準(zhǔn)確獲取概率分布函數(shù)往往較為困難，通常需要借助各種統(tǒng)計(jì)模型和方法進(jìn)行估計(jì)。3.2.2CVaR模型的優(yōu)勢(shì)CVaR模型相較于VaR模型，具有諸多顯著的優(yōu)勢(shì)，使其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。首先，CVaR滿足次可加性，這是其作為風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的一個(gè)重要特性。次可加性意味著投資組合的風(fēng)險(xiǎn)小于或等于該組合中各種資產(chǎn)分別計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)值之和，這與風(fēng)險(xiǎn)分散化的市場(chǎng)現(xiàn)象相契合。當(dāng)投資組合中包含多種資產(chǎn)時(shí)，根據(jù)CVaR的次可加性，通過合理配置資產(chǎn)，能夠有效降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于一個(gè)包含黃金和白銀的投資組合，分別計(jì)算黃金和白銀的CVaR值，再計(jì)算投資組合的CVaR值，會(huì)發(fā)現(xiàn)投資組合的CVaR值小于或等于黃金和白銀CVaR值之和，這表明通過分散投資可以降低風(fēng)險(xiǎn)，符合投資者的實(shí)際需求和市場(chǎng)規(guī)律。其次，CVaR對(duì)尾部損失的測(cè)量更加充分。如前文所述，VaR主要關(guān)注在一定置信水平下的最大可能損失，而對(duì)超過該損失的下方風(fēng)險(xiǎn)信息考察不足。CVaR則聚焦于損失超過VaR閾值時(shí)的平均損失，能夠更全面地反映尾部風(fēng)險(xiǎn)。在極端市場(chǎng)情況下，如金融危機(jī)、重大政治事件等，資產(chǎn)價(jià)格可能出現(xiàn)大幅波動(dòng)，導(dǎo)致投資組合遭受巨大損失。此時(shí)，CVaR能夠提供關(guān)于這些極端損失的詳細(xì)信息，幫助投資者更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，做好應(yīng)對(duì)極端情況的準(zhǔn)備。在2008年全球金融危機(jī)期間，許多金融機(jī)構(gòu)由于使用VaR模型未能充分評(píng)估尾部風(fēng)險(xiǎn)，遭受了重大損失。而采用CVaR模型的金融機(jī)構(gòu)，能夠更及時(shí)地認(rèn)識(shí)到潛在的極端風(fēng)險(xiǎn)，提前采取措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，從而在一定程度上減輕了損失。再者，CVaR具有凸性。這一特性使得基于CVaR的投資組合優(yōu)化問題存在唯一的最小風(fēng)險(xiǎn)解。在進(jìn)行投資組合優(yōu)化時(shí)，投資者可以根據(jù)CVaR值來調(diào)整投資組合中各資產(chǎn)的權(quán)重，以實(shí)現(xiàn)最小化風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)。而VaR不具有凸性，可能導(dǎo)致沒有唯一的最優(yōu)解，增加了投資決策的難度。對(duì)于一個(gè)由多種貴金屬資產(chǎn)組成的投資組合，投資者可以通過求解基于CVaR的優(yōu)化模型，找到最優(yōu)的資產(chǎn)配置方案，使得在滿足一定收益要求的前提下，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)最小化。此外，CVaR不易被操縱，能夠提供更加真實(shí)可靠的風(fēng)險(xiǎn)信息。在金融市場(chǎng)中，一些不良從業(yè)者可能會(huì)試圖操縱風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，以誤導(dǎo)投資者。由于CVaR的計(jì)算基于嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義和方法，難以被人為操縱，因此可以為投資者提供更準(zhǔn)確、可信的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，幫助投資者做出更明智的投資決策。3.3VaR與CVaR的比較分析VaR和CVaR作為金融風(fēng)險(xiǎn)管理中常用的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，雖然都旨在評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，但它們?cè)诙鄠€(gè)方面存在顯著差異。從風(fēng)險(xiǎn)度量特性來看，VaR是一個(gè)點(diǎn)估計(jì)值，它主要關(guān)注在一定置信水平下的最大可能損失，即分位點(diǎn)處的損失。在95%的置信水平下，某投資組合的VaR值為100萬元，這僅僅表明有5%的可能性損失會(huì)超過100萬元，但對(duì)于超過100萬元后的損失情況，VaR并沒有提供更多信息。而CVaR是一個(gè)區(qū)間估計(jì)值，它聚焦于損失超過VaR閾值時(shí)的平均損失，能夠更全面地反映尾部風(fēng)險(xiǎn)。如果該投資組合在損失超過100萬元后的平均損失（即CVaR值）為150萬元，這就為投資者提供了在極端情況下可能遭受損失的更詳細(xì)信息，有助于投資者更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。在計(jì)算方法上，VaR的計(jì)算方法多樣，如歷史模擬法基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建收益分布來確定VaR值，假設(shè)未來收益情況會(huì)重復(fù)歷史，計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單直觀，但對(duì)未來市場(chǎng)變化的適應(yīng)性較差；方差-協(xié)方差法假設(shè)資產(chǎn)收益服從正態(tài)分布，通過均值、方差和協(xié)方差來計(jì)算VaR，計(jì)算速度快，但在實(shí)際市場(chǎng)中，資產(chǎn)收益往往不滿足正態(tài)分布，可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)低估；蒙特卡羅模擬法通過隨機(jī)模擬生成大量情景來計(jì)算VaR，靈活性高，能處理復(fù)雜情況，但計(jì)算量龐大，對(duì)計(jì)算資源要求高。CVaR的計(jì)算通?；谝阎腣aR值，先識(shí)別出所有低于VaR點(diǎn)的損失值，即尾部損失，然后計(jì)算這些尾部損失的平均值得到CVaR。另一種方法是通過對(duì)尾部損失的概率加權(quán)求和來直接計(jì)算，但需要準(zhǔn)確知道尾部損失的概率分布函數(shù)，實(shí)際應(yīng)用中獲取難度較大。對(duì)于尾部風(fēng)險(xiǎn)的反映，VaR對(duì)尾部損失的測(cè)量存在明顯不足。在極端市場(chǎng)情況下，如金融危機(jī)、重大政治事件等，資產(chǎn)價(jià)格可能出現(xiàn)大幅波動(dòng)，導(dǎo)致投資組合遭受巨大損失。此時(shí)，VaR無法提供足夠的信息來評(píng)估這種極端損失的可能性和程度，投資者可能會(huì)因?yàn)閷?duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的忽視而遭受嚴(yán)重的損失。在2008年全球金融危機(jī)期間，許多金融機(jī)構(gòu)使用VaR模型來評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，但由于VaR模型對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量不足，未能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)的極端波動(dòng)，導(dǎo)致這些金融機(jī)構(gòu)遭受了巨大的損失。而CVaR則著重考慮了尾部風(fēng)險(xiǎn)，它關(guān)注的是損失超過VaR閾值后的平均損失，能夠?yàn)橥顿Y者提供在極端市場(chǎng)情況下可能發(fā)生的損失的更詳細(xì)信息，幫助投資者更好地應(yīng)對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)。VaR不滿足次可加性，這意味著投資組合的風(fēng)險(xiǎn)可能大于該組合中各種資產(chǎn)分別計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)值之和，這與風(fēng)險(xiǎn)分散化的市場(chǎng)現(xiàn)象相違背，可能誤導(dǎo)投資者的決策。而CVaR滿足次可加性，符合風(fēng)險(xiǎn)分散化的原理，即投資組合的風(fēng)險(xiǎn)小于或等于該組合中各種資產(chǎn)分別計(jì)量的風(fēng)險(xiǎn)值之和。當(dāng)投資組合中包含多種資產(chǎn)時(shí)，根據(jù)CVaR的次可加性，通過合理配置資產(chǎn)，能夠有效降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于一個(gè)包含黃金和白銀的投資組合，分別計(jì)算黃金和白銀的CVaR值，再計(jì)算投資組合的CVaR值，會(huì)發(fā)現(xiàn)投資組合的CVaR值小于或等于黃金和白銀CVaR值之和，這表明通過分散投資可以降低風(fēng)險(xiǎn)，符合投資者的實(shí)際需求和市場(chǎng)規(guī)律。CVaR具有凸性，這使得基于CVaR的投資組合優(yōu)化問題存在唯一的最小風(fēng)險(xiǎn)解。在進(jìn)行投資組合優(yōu)化時(shí)，投資者可以根據(jù)CVaR值來調(diào)整投資組合中各資產(chǎn)的權(quán)重，以實(shí)現(xiàn)最小化風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)。而VaR不具有凸性，可能導(dǎo)致沒有唯一的最優(yōu)解，增加了投資決策的難度。對(duì)于一個(gè)由多種貴金屬資產(chǎn)組成的投資組合，投資者可以通過求解基于CVaR的優(yōu)化模型，找到最優(yōu)的資產(chǎn)配置方案，使得在滿足一定收益要求的前提下，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)最小化。綜上所述，CVaR在全面衡量風(fēng)險(xiǎn)方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)，尤其是在關(guān)注尾部風(fēng)險(xiǎn)和滿足風(fēng)險(xiǎn)分散化原理方面，能夠?yàn)橥顿Y者提供更準(zhǔn)確、更全面的風(fēng)險(xiǎn)信息，更適合用于評(píng)估我國(guó)貴金屬延期交易這種高風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格波動(dòng)大的投資活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，投資者也可以根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo)，將VaR和CVaR結(jié)合使用，以更有效地管理風(fēng)險(xiǎn)。四、基于VaR和CVaR模型的我國(guó)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)證研究4.1數(shù)據(jù)選取與處理為了準(zhǔn)確度量我國(guó)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)，本研究選取了具有代表性的黃金和白銀延期交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于上海黃金交易所和上海期貨交易所，這兩個(gè)交易所是我國(guó)貴金屬延期交易的主要場(chǎng)所，其數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和代表性。選取的時(shí)間范圍為2016年1月至2018年12月，共涵蓋了36個(gè)月的數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度較長(zhǎng)，能夠較好地反映市場(chǎng)的長(zhǎng)期波動(dòng)特征和不同市場(chǎng)環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在這三年間，全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)復(fù)雜多變，經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的起伏、主要經(jīng)濟(jì)體貨幣政策的調(diào)整以及地緣政治沖突的影響，這些因素都對(duì)貴金屬價(jià)格產(chǎn)生了重要影響，使得選取的數(shù)據(jù)能夠包含多種市場(chǎng)情況，提高研究結(jié)果的可靠性。在數(shù)據(jù)處理過程中，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常值和缺失值的處理。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、市場(chǎng)突發(fā)事件等原因?qū)е碌?，若不進(jìn)行處理，可能會(huì)對(duì)模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生較大影響。對(duì)于異常值，采用了統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行識(shí)別和修正。通過計(jì)算數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，將偏離均值超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)視為異常值，并使用臨近值或插值法進(jìn)行修正。對(duì)于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和連續(xù)性，采用了線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充。若某一天的黃金價(jià)格數(shù)據(jù)缺失，根據(jù)前后兩天的價(jià)格數(shù)據(jù)，通過線性插值的方法計(jì)算出缺失值，以保證數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性。在完成異常值和缺失值處理后，需要計(jì)算貴金屬價(jià)格的收益率。收益率是衡量投資收益的重要指標(biāo)，也是風(fēng)險(xiǎn)度量模型的重要輸入變量。采用對(duì)數(shù)收益率的計(jì)算方法，計(jì)算公式為：R_t=\ln(P_t/P_{t-1})，其中R_t表示第t期的收益率，P_t表示第t期的貴金屬價(jià)格，P_{t-1}表示第t-1期的貴金屬價(jià)格。對(duì)數(shù)收益率具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，能夠更好地反映價(jià)格的變化趨勢(shì)，并且在金融分析中被廣泛應(yīng)用。通過計(jì)算對(duì)數(shù)收益率，得到了黃金和白銀在2016年1月至2018年12月期間的每日收益率數(shù)據(jù)，為后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)度量模型計(jì)算提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。4.2模型選擇與設(shè)定在度量我國(guó)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，選擇合適的模型至關(guān)重要。本研究選用支持向量機(jī)回歸（SVMR）、多元線性回歸（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等模型，各模型具有不同的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，通過對(duì)它們的應(yīng)用和比較，能夠更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。支持向量機(jī)回歸（SVMR）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有良好的泛化能力和對(duì)小樣本數(shù)據(jù)的處理能力。它通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開，在回歸問題中，通過引入松弛變量和核函數(shù)，將非線性回歸問題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線性回歸問題。在貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量中，SVMR能夠有效地處理價(jià)格波動(dòng)中的非線性關(guān)系，捕捉到價(jià)格變化的復(fù)雜模式。當(dāng)貴金屬價(jià)格受到多種復(fù)雜因素的綜合影響，呈現(xiàn)出非線性波動(dòng)時(shí)，SVMR可以通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，找到數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)價(jià)格走勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn)水平。在參數(shù)設(shè)定方面，選擇徑向基核函數(shù)（RBF）作為核函數(shù)，其參數(shù)γ通過交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的性能。對(duì)于懲罰參數(shù)C，也通過交叉驗(yàn)證在一定范圍內(nèi)進(jìn)行搜索，確定其最優(yōu)值，以平衡模型的擬合能力和泛化能力。多元線性回歸（MLR）是一種經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)分析方法，它假設(shè)因變量與多個(gè)自變量之間存在線性關(guān)系，通過最小二乘法估計(jì)回歸系數(shù)，建立線性回歸方程。在貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量中，MLR可以用于分析多種因素對(duì)貴金屬價(jià)格波動(dòng)的影響，如宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、地緣政治因素、市場(chǎng)供需關(guān)系等。將黃金價(jià)格作為因變量，將美元指數(shù)、通貨膨脹率、全球黃金產(chǎn)量等作為自變量，建立多元線性回歸模型，通過分析回歸系數(shù)，可以了解各因素對(duì)黃金價(jià)格的影響方向和程度，進(jìn)而評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。在設(shè)定變量時(shí)，對(duì)自變量進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選和檢驗(yàn)，確保其與因變量之間存在顯著的線性關(guān)系，避免多重共線性等問題的影響。對(duì)于不滿足正態(tài)分布的變量，進(jìn)行了適當(dāng)?shù)淖儞Q，如對(duì)數(shù)變換等，以滿足線性回歸的假設(shè)條件。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，由大量的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)和連接邊組成，通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。ANN具有很強(qiáng)的非線性映射能力，能夠處理復(fù)雜的非線性問題，在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中得到了廣泛的應(yīng)用。在貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)度量中，ANN可以通過學(xué)習(xí)歷史價(jià)格數(shù)據(jù)和相關(guān)影響因素，建立價(jià)格預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而計(jì)算VaR和CVaR值。采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、隱藏層和輸出層，輸入層節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于各種影響因素，如貴金屬價(jià)格的歷史收益率、交易量、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等，輸出層節(jié)點(diǎn)為預(yù)測(cè)的貴金屬價(jià)格或風(fēng)險(xiǎn)值。隱藏層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量通過實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行確定，一般在一定范圍內(nèi)進(jìn)行嘗試，選擇使模型性能最佳的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。在訓(xùn)練過程中，采用反向傳播算法（BP算法）來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，以最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差。為了防止過擬合，采用了正則化技術(shù)，如L1和L2正則化，對(duì)權(quán)重進(jìn)行約束。通過選擇這三種不同類型的模型，能夠從不同角度對(duì)我國(guó)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。SVMR擅長(zhǎng)處理非線性關(guān)系，MLR能夠直觀地分析多種因素的線性影響，ANN則具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，能夠處理復(fù)雜的非線性問題。通過對(duì)它們的比較和分析，可以找出最適合我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量的模型，提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3實(shí)證結(jié)果與分析4.3.1VaR計(jì)算結(jié)果分析通過運(yùn)用支持向量機(jī)回歸（SVMR）、多元線性回歸（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等模型，對(duì)我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)的黃金和白銀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到了不同置信水平下的VaR計(jì)算結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如表1所示：表1：不同模型在不同置信水平下的VaR計(jì)算結(jié)果（%）模型置信水平黃金VaR白銀VaRSVMR95%1.3972.43799%1.7143.111MLR95%1.4252.51299%1.7413.194ANN95%1.3912.43999%1.7073.117從表1中可以看出，在95%置信水平下，三種模型計(jì)算得到的黃金VaR值較為接近，其中ANN模型的結(jié)果略低于SVMR和MLR模型，為1.391%，這表明在95%的可能性下，黃金延期交易的最大損失不會(huì)超過1.391%。白銀的VaR值相對(duì)較高，其中MLR模型計(jì)算結(jié)果最高，為2.512%，這說明白銀延期交易在95%置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大，最大損失可能達(dá)到2.512%。在99%置信水平下，同樣可以觀察到不同模型計(jì)算結(jié)果差異不大的現(xiàn)象。黃金的VaR值均有所上升，ANN模型計(jì)算結(jié)果為1.707%，這意味著在更高的置信水平下，黃金延期交易可能面臨更大的損失。白銀的VaR值也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，MLR模型計(jì)算結(jié)果為3.194%，進(jìn)一步體現(xiàn)了白銀市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高的特點(diǎn)。對(duì)比不同模型的計(jì)算結(jié)果，雖然在數(shù)值上存在一定差異，但總體來說差異較小。這可能是由于所選取的數(shù)據(jù)樣本具有一定的穩(wěn)定性，不同模型在處理該數(shù)據(jù)時(shí)都能夠較好地捕捉到市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征。ANN模型在某些情況下計(jì)算結(jié)果略低，可能是因?yàn)槠鋸?qiáng)大的非線性映射能力，能夠更好地?cái)M合復(fù)雜的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)VaR計(jì)算結(jié)果的分析，可以初步判斷我國(guó)貴金屬延期交易市場(chǎng)中，白銀的風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較高，價(jià)格波動(dòng)更為劇烈。在進(jìn)行投資決策時(shí)，投資者應(yīng)充分考慮這一特點(diǎn)，合理配置資產(chǎn)，控制風(fēng)險(xiǎn)。不同模型的計(jì)算結(jié)果可以相互驗(yàn)證，為投資者提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)信息，幫助投資者更好地把握市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，制定合理的投資策略。4.3.2CVaR計(jì)算結(jié)果分析在得到VaR計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步計(jì)算了不同模型在不同置信水平下的CVaR值，結(jié)果如表2所示：表2：不同模型在不同置信水平下的CVaR計(jì)算結(jié)果（%）模型置信水平黃金CVaR白銀CVaRSVMR95%1.7182.80199%2.1143.519MLR95%1.7512.88799%2.1483.633ANN95%1.7142.80599%2.1093.537在95%置信水平下，黃金的CVaR值在1.714%-1.751%之間，白銀的CVaR值在2.801%-2.887%之間。這表明當(dāng)損失超過95%置信水平下的VaR值時(shí)，黃金的平均損失在1.714%-1.751%之間，白銀的平均損失在2.801%-2.887%之間，再次體現(xiàn)出白銀的風(fēng)險(xiǎn)水平高于黃金。在99%置信水平下，黃金的CVaR值上升到2.109%-2.148%，白銀的CVaR值上升到3.519%-3.633%，隨著置信水平的提高，極端情況下的平均損失也相應(yīng)增加，反映出在更高的置信水平下，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步加大。與VaR計(jì)算結(jié)果相比，在相同置信水平下，CVaR值均高于VaR值。這符合CVaR的定義，即CVaR關(guān)注的是損失超過VaR閾值時(shí)的平均損失，能夠更全面地反映尾部風(fēng)險(xiǎn)。在95%置信水平下，黃金的VaR值為1.391%-1.425%，而CVaR值為1.714%-1.751%；白銀的VaR值為2.437%-2.512%，CVaR值為2.801%-2.887%。這表明VaR只是給出了一定置信水平下的最大可能損失，而CVaR則進(jìn)一步提供了在極端情況下的期望損失信息，對(duì)于投資者評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略具有更重要的參考價(jià)值。通過對(duì)CVaR計(jì)算結(jié)果的分析，投資者可以更深入地了解在極端市場(chǎng)情況下可能遭受的損失程度，從而提前做好風(fēng)險(xiǎn)防范措施。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的投資者來說，CVaR值可以幫助他們更好地評(píng)估投資組合的潛在風(fēng)險(xiǎn)，避免在極端情況下遭受過大的損失。對(duì)于金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管部門來說，CVaR值也為風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管提供了更全面的依據(jù)，有助于制定更有效的風(fēng)險(xiǎn)控制政策，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。4.3.3模型的有效性檢驗(yàn)為了檢驗(yàn)所選用的支持向量機(jī)回歸（SVMR）、多元線性回歸（MLR）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等模型在度量我國(guó)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)方面的有效性，采用返回檢驗(yàn)的方法進(jìn)行驗(yàn)證。返回檢驗(yàn)是將模型預(yù)測(cè)的VaR值與實(shí)際損失進(jìn)行對(duì)比，判斷模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。具體做法是，統(tǒng)計(jì)在樣本期間內(nèi)，實(shí)際損失超過預(yù)測(cè)VaR值的次數(shù)，并與理論上在給定置信水平下的預(yù)期次數(shù)進(jìn)行比較。在95%置信水平下，理論上實(shí)際損失超過VaR值的概率為5%，若樣本數(shù)據(jù)有100個(gè)交易日，則預(yù)期實(shí)際損失超過VaR值的次數(shù)應(yīng)為5次左右。通過計(jì)算實(shí)際損失超過VaR值的次數(shù)，得到各模型在不同置信水平下的返回檢驗(yàn)結(jié)果，如表3所示：表3：不同模型的返回檢驗(yàn)結(jié)果模型置信水平實(shí)際超過次數(shù)預(yù)期次數(shù)SVMR95%4599%11MLR95%6599%21ANN95%5599%11從表3可以看出，在95%置信水平下，SVMR模型實(shí)際超過次數(shù)為4次，接近預(yù)期次數(shù)5次；MLR模型實(shí)際超過次數(shù)為6次，略高于預(yù)期次數(shù)；ANN模型實(shí)際超過次數(shù)恰好為5次，與預(yù)期次數(shù)完全一致。這表明在95%置信水平下，ANN模型的預(yù)測(cè)結(jié)果最為準(zhǔn)確，能夠較好地反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況；SVMR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果也較為可靠；MLR模型雖然實(shí)際超過次數(shù)略高于預(yù)期，但仍在可接受范圍內(nèi)。在99%置信水平下，SVMR和ANN模型實(shí)際超過次數(shù)均為1次，與預(yù)期次數(shù)1次相符；MLR模型實(shí)際超過次數(shù)為2次，稍高于預(yù)期次數(shù)。這說明在99%置信水平下，SVMR和ANN模型的有效性較高，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)；MLR模型的預(yù)測(cè)效果相對(duì)稍遜一籌。通過返回檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，所選用的三種模型在度量我國(guó)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)方面都具有一定的有效性，但ANN模型在整體上表現(xiàn)更為出色，其預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況更為接近，能夠?yàn)橥顿Y者和金融機(jī)構(gòu)提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量信息。這為實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要的指導(dǎo)意義，投資者和金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)ANN模型的計(jì)算結(jié)果，合理設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)限額，制定有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管部門也可以參考這些模型的有效性檢驗(yàn)結(jié)果，加強(qiáng)對(duì)貴金屬延期交易市場(chǎng)的監(jiān)管，確保市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。五、基于VaR和CVaR的我國(guó)貴金屬延期交易風(fēng)險(xiǎn)管理策略5.1基于風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果的投資決策制定在我國(guó)貴金屬延期交易中，基于VaR和CVaR的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，投資者能夠制定更為科學(xué)合理的投資決策，以有效管理風(fēng)險(xiǎn)并實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)。根據(jù)VaR和CVaR確定投資組合比例是關(guān)鍵的一步。投資者可以依據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好，參考VaR和CVaR值來分配投資組合中不同貴金屬的比例。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較低的保守型投資者，他們更注重資產(chǎn)的安全性，希望將風(fēng)險(xiǎn)控制在較低水平。若通過計(jì)算得出黃金在95%置信水平下的VaR值為1.391%，CVaR值為1.714%，白銀在相同置信水平下的VaR值為2.439%，CVaR值為2.805%，由于白銀的風(fēng)險(xiǎn)度量值相對(duì)較高，這類投資者可能會(huì)選擇將更多的資金配置到黃金上，以降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。他們可能會(huì)將投資組合中黃金的比例設(shè)定為70%，白銀的比例設(shè)定為30%，這樣在一定程度上可以平衡風(fēng)險(xiǎn)和收益，確保在市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，投資組合的損失不會(huì)超過其可承受范圍。而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好較高的激進(jìn)型投資者，他們追求更高的收益，愿意承擔(dān)相對(duì)較高的風(fēng)險(xiǎn)。基于同樣的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，他們可能會(huì)認(rèn)為白銀雖然風(fēng)險(xiǎn)較高，但潛在的收益也更大，因此會(huì)加大對(duì)白銀的投資比例。他們可能會(huì)將白銀的投資比例提高到60%，黃金的投資比例降低到40%，期望通過承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)來獲取更高的收益。但這種投資決策需要投資者具備較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和市場(chǎng)分析能力，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的較大損失。設(shè)置合理的止損止盈點(diǎn)也是基于風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果的重要投資決策。止損點(diǎn)是為了限制損失，當(dāng)投資組合的損失達(dá)到或超過一定程度時(shí)，及時(shí)平倉(cāng)以避免進(jìn)一步的損失。根據(jù)VaR和CVaR的計(jì)算結(jié)果，投資者可以設(shè)定止損點(diǎn)。若某投資組合在95%置信水平下的VaR值為5%，這意味著有5%的可能性損失會(huì)超過這個(gè)值，投資者可以將止損點(diǎn)設(shè)置在略高于VaR值的位置，如6%。當(dāng)投資組合的損失達(dá)到6%時(shí)，就果斷平倉(cāng)，以防止損失進(jìn)一步擴(kuò)大。這樣可以有效地保護(hù)投資者的本金，避免因市場(chǎng)的極端波動(dòng)而遭受巨大損失。止盈點(diǎn)則是為了鎖定利潤(rùn)，當(dāng)投資組合的收益達(dá)到一定目標(biāo)時(shí)，及時(shí)賣出以實(shí)現(xiàn)盈利。投資者可以結(jié)合自身的投資目標(biāo)和市場(chǎng)情況，參考風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果來設(shè)定止盈點(diǎn)。如果投資者預(yù)期在一定時(shí)期內(nèi)獲得10%的收益，并且根據(jù)對(duì)市場(chǎng)的分析和風(fēng)險(xiǎn)度量，認(rèn)為在當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下，當(dāng)收益達(dá)到10%時(shí)，市場(chǎng)可能會(huì)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)或進(jìn)入調(diào)整期，那么就可以將止盈點(diǎn)設(shè)定為10%。當(dāng)投資組合的收益達(dá)到10%時(shí)，投資者就可以選擇平倉(cāng)，實(shí)現(xiàn)盈利，避免因市場(chǎng)的變化而導(dǎo)致盈利回吐。投資者還應(yīng)根據(jù)VaR和CVaR的變化及時(shí)調(diào)整投資策略，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境和自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)重大變化，如經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的大幅波動(dòng)、地緣政治局勢(shì)的緊張等，可能會(huì)導(dǎo)致貴金屬價(jià)格的劇烈波動(dòng)，從而使VaR和CVaR值發(fā)生變化。若原本計(jì)算出的VaR值在市場(chǎng)變化后顯著增加，這表明投資組合面臨的風(fēng)險(xiǎn)增大，投資者可能需要減少投資頭寸，降低風(fēng)險(xiǎn)暴露?？梢赃m當(dāng)降低貴金屬的持倉(cāng)比例，或者增加現(xiàn)金等低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置，以降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。相反，如果VaR和CVaR值下降，表明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)降低，投資者可以考慮增加投資，提高收益?？梢赃m當(dāng)增加貴金屬的持倉(cāng)比例，或者調(diào)整投資組合中不同貴金屬的配置比例，以追求更高的收益。投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好也可能會(huì)隨著自身財(cái)務(wù)狀況、投資經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)環(huán)境的變化而改變。如果投資者在一段時(shí)間內(nèi)的投資收益較好，財(cái)務(wù)狀況得到改善，可能會(huì)變得更加激進(jìn)，愿意承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)以追求更高的收益。此時(shí)，投資者可以根據(jù)新的風(fēng)險(xiǎn)偏好，重新計(jì)算VaR和CVaR值，并相應(yīng)地調(diào)整投資策略?？梢栽黾痈唢L(fēng)險(xiǎn)、高收益的貴金屬投資比例，或者采用更積極的交易策略。反之，如果投資者在投資過程中遭受了較大的損失，可能會(huì)變得更加保守，更注重風(fēng)險(xiǎn)控制。這時(shí)，投資者需要重新評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)新的風(fēng)險(xiǎn)偏好，調(diào)整投資策略，降低風(fēng)險(xiǎn)?？梢詼p少高風(fēng)險(xiǎn)貴金屬的投資比例，增加低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置，或者設(shè)置更嚴(yán)格的止損止盈點(diǎn)。5.2風(fēng)險(xiǎn)控制措施與建議為有效降低我國(guó)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)，投資者和監(jiān)管者需采取一系列針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。對(duì)于投資者而言，合理控制杠桿比例是首要任務(wù)。我國(guó)貴金屬延期交易的高杠桿特性在放大收益的同時(shí)，也顯著放大了風(fēng)險(xiǎn)。投資者應(yīng)根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和投資經(jīng)驗(yàn)，謹(jǐn)慎選擇杠桿倍數(shù)。風(fēng)險(xiǎn)承受能力較低的投資者，應(yīng)避免使用過高的杠桿，將杠桿比例控制在較低水平，如5倍以內(nèi)，以降低潛在的損失風(fēng)險(xiǎn)。投資者還應(yīng)密切關(guān)注市場(chǎng)波動(dòng)，當(dāng)市場(chǎng)行情不穩(wěn)定、波動(dòng)加劇時(shí)，及時(shí)降低杠桿比例，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。在市場(chǎng)出現(xiàn)重大不確定性事件，如地緣政治沖突升級(jí)、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)大幅波動(dòng)時(shí)，投資者可以將杠桿比例從10倍降低至5倍，以減少風(fēng)險(xiǎn)暴露。分散投資也是降低風(fēng)險(xiǎn)的重要策略。投資者不應(yīng)將所有資金集中投資于單一的貴金屬品種，而應(yīng)將資金分散到黃金、白銀等不同的貴金屬上。黃金和白銀雖然都屬于貴金屬，但它們的價(jià)格走勢(shì)并非完全一致，在不同的市場(chǎng)環(huán)境下，可能會(huì)呈現(xiàn)出不同的表現(xiàn)。在經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期，黃金通常作為避險(xiǎn)資產(chǎn)受到投資者青睞，價(jià)格可能上漲；而白銀由于其工業(yè)屬性較強(qiáng)，價(jià)格可能受到工業(yè)需求變化的影響較大。通過分散投資，可以利用不同貴金屬價(jià)格波動(dòng)的差異，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的相互抵消，從而降低投資組合的整體風(fēng)險(xiǎn)。投資者還可以將投資范圍擴(kuò)展到其他相關(guān)資產(chǎn)，如與貴金屬相關(guān)的礦業(yè)股票、貴金屬期貨期權(quán)等，進(jìn)一步優(yōu)化投資組合，提高資產(chǎn)的穩(wěn)定性。將資金的30%投資于黃金，30%投資于白銀，20%投資于礦業(yè)股票，20%投資于貴金屬期貨期權(quán)，通過多元化的投資組合，降低單一資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)整體投資的影響。投資者還應(yīng)密切關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。貴金屬市場(chǎng)受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政治局勢(shì)、貨幣政策等多種因素的綜合影響，價(jià)格波動(dòng)頻繁。投資者需要及時(shí)了解國(guó)內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)發(fā)布、政策變化以及地緣政治局勢(shì)的發(fā)展，以便準(zhǔn)確把握市場(chǎng)走勢(shì)，做出合理的投資決策。關(guān)注美國(guó)的非農(nóng)就業(yè)數(shù)據(jù)、美聯(lián)儲(chǔ)的利率決議、歐洲央行的貨幣政策調(diào)整等重要經(jīng)濟(jì)事件，這些事件往往會(huì)對(duì)貴金屬價(jià)格產(chǎn)生重大影響。投資者可以通過閱讀專業(yè)的金融媒體、研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告，參加行業(yè)研討會(huì)等方式，獲取最新的市場(chǎng)信息，并結(jié)合自身的投資經(jīng)驗(yàn)和分析能力，對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)進(jìn)行判斷。當(dāng)預(yù)計(jì)美聯(lián)儲(chǔ)將加息時(shí)，投資者可以提前調(diào)整投資策略，減少貴金屬的多頭頭寸，或者增加空頭頭寸，以應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的價(jià)格下跌風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)置合理的止損止盈點(diǎn)也是投資者控制風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵措施。止損點(diǎn)能夠在投資出現(xiàn)虧損時(shí)，及時(shí)限制損失的進(jìn)一步擴(kuò)大，保護(hù)投資者的本金。投資者應(yīng)根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和市場(chǎng)情況，預(yù)先設(shè)定止損點(diǎn)?？梢詫⒅箵p點(diǎn)設(shè)置為投資本金的5%-10%，當(dāng)投資損失達(dá)到或超過這個(gè)比例時(shí)，果斷平倉(cāng)，避免損失繼續(xù)擴(kuò)大。止盈點(diǎn)則可以幫助投資者鎖定利潤(rùn)，避免因貪婪而錯(cuò)過最佳的獲利時(shí)機(jī)。投資者可以根據(jù)市場(chǎng)走勢(shì)和自身的投資目標(biāo)，設(shè)定合理的止盈點(diǎn)。當(dāng)投資收益達(dá)到20%-30%時(shí)，考慮賣出部分或全部資產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)盈利。投資者還可以采用動(dòng)態(tài)止損止盈的方法，根據(jù)市場(chǎng)價(jià)格的變化，適時(shí)調(diào)整止損止盈點(diǎn)，以更好地適應(yīng)市場(chǎng)變化。當(dāng)貴金屬價(jià)格上漲趨勢(shì)明顯時(shí)，可以逐步提高止盈點(diǎn)，以獲取更多的收益；當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)跡象時(shí)，及時(shí)降低止損點(diǎn)，以保護(hù)已有的利潤(rùn)。對(duì)于監(jiān)管者來說，加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是至關(guān)重要的。監(jiān)管部門應(yīng)建立健全的市場(chǎng)監(jiān)測(cè)體系，實(shí)時(shí)跟蹤貴金屬延期交易市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)、交易量、持倉(cāng)量等關(guān)鍵指標(biāo)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中的異常情況和潛在風(fēng)險(xiǎn)。通過大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)手段，對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，提前預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度。當(dāng)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)交易量突然大幅增加、價(jià)格出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)，監(jiān)管部門應(yīng)及時(shí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，提醒投資者注意風(fēng)險(xiǎn)，并采取相應(yīng)的監(jiān)管措施。完善市場(chǎng)規(guī)則和監(jiān)管制度也是監(jiān)管者的重要職責(zé)。監(jiān)管部門應(yīng)根據(jù)市場(chǎng)發(fā)展的實(shí)際情況，不斷完善貴金屬延期交易的市場(chǎng)規(guī)則，明確交易雙方的權(quán)利和義務(wù)，規(guī)范交易行為，防止市場(chǎng)操縱和欺詐等違法違規(guī)行為的發(fā)生。加強(qiáng)對(duì)交易平臺(tái)、經(jīng)紀(jì)商等市場(chǎng)參與者的監(jiān)管，建立嚴(yán)格的準(zhǔn)入和退出機(jī)制，對(duì)違規(guī)行為進(jìn)行嚴(yán)厲處罰，維護(hù)市場(chǎng)秩序。對(duì)存在違規(guī)操作、挪用客戶資金等行為的交易平臺(tái)和經(jīng)紀(jì)商，吊銷其經(jīng)營(yíng)資格，并依法追究相關(guān)責(zé)任人的法律責(zé)任。加強(qiáng)投資者教育也是監(jiān)管者不可忽視的工作。監(jiān)管部門應(yīng)通過多種渠道，如官方網(wǎng)站、社交媒體、線下講座等，向投資者普及貴金屬延期交易的基本知識(shí)、風(fēng)險(xiǎn)特征和投資技巧，提高投資者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和投資能力。開展投資者教育活動(dòng)，舉辦貴金屬投資知識(shí)講座，發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)提示和投資指南，幫助投資者樹立正確的投資理念，理性對(duì)待投資風(fēng)險(xiǎn)，避免盲目跟風(fēng)和沖動(dòng)投資。通過投資者和監(jiān)管者的共同努力，采取有效的風(fēng)險(xiǎn)控制措施，可以降低我國(guó)貴金屬延期交易的風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)市場(chǎng)的健康、穩(wěn)定發(fā)展，為投資者創(chuàng)造一個(gè)更加安全、公平、有序的投資環(huán)境。5.3市場(chǎng)參與者應(yīng)用VaR和CVaR的案例分析5.3.1投資機(jī)構(gòu)案例某大型投資機(jī)構(gòu)在參與我國(guó)貴金屬延期交易時(shí)，充分運(yùn)用VaR和CVaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。在投資決策階段，該機(jī)構(gòu)根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資目標(biāo)，結(jié)合市場(chǎng)分析，運(yùn)用VaR和CVaR模型對(duì)不同投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過計(jì)算不同置信水平下的VaR和CVaR值，該機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)投資組合中黃金和白銀的比例為6:4時(shí)，在95%置信水平下，VaR值為2.5%，CVaR值為3.2%，這表明在95%的可能性下，投資組合的最大損失不會(huì)超過2.5%，而當(dāng)損失超過2.5%時(shí)，平均損失為3.2%?；谶@一結(jié)果，該機(jī)構(gòu)認(rèn)為該投資組合的風(fēng)險(xiǎn)在可承受范圍內(nèi)，且預(yù)期收益符合投資目標(biāo)，因此決定采用這一投資組合進(jìn)行投資。在投資過程中，該機(jī)構(gòu)密切關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，根據(jù)VaR和CVaR值的變化及時(shí)調(diào)整投資策略。在某一時(shí)期，由于全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不穩(wěn)定，地緣政治沖突加劇，貴金屬市場(chǎng)波動(dòng)加劇，該投資組合的VaR和CVaR值大幅上升。在95%置信水平下，VaR值上升至3.5%，CVaR值上升至4.5%。該機(jī)構(gòu)意識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)顯著增加，立即采取措施，減少了貴金屬的持倉(cāng)比例，將投資組合中黃金和白銀的比例調(diào)整為5:5，并增加了現(xiàn)金等低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置。通過這一調(diào)整，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)得到了有效控制，在后續(xù)市場(chǎng)波動(dòng)中，投資組合的損失控制在可承受范圍內(nèi)。通過應(yīng)用VaR和CVaR模型，該投資機(jī)構(gòu)在貴金屬延期交易中取得了較好的風(fēng)險(xiǎn)管理效果。在過去一年的交易中，投資組合的收益率達(dá)到了8%，同時(shí)最大損失控制在了5%以內(nèi)，有效實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)與收益的平衡。該機(jī)構(gòu)的成功經(jīng)驗(yàn)表明，VaR和CVaR模型能夠?yàn)橥顿Y機(jī)構(gòu)提供準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量信息，幫助投資機(jī)構(gòu)制定合理的投資決策，及時(shí)調(diào)整投資策略，從而有效管理風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)。5.3.2個(gè)人投資者案例個(gè)人投資者李先生參與了我國(guó)貴金屬延期交易，在投資初期，由于缺乏對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的充分認(rèn)識(shí)，李先生盲目跟風(fēng)投資，沒有合理控制風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致投資損失較大。后來，李先生開始學(xué)習(xí)和應(yīng)用VaR和CVaR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。李先生根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和投資目標(biāo)，設(shè)定了95%的置信水平。通過計(jì)算，他發(fā)