全文总字数：4622字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

按照以往的研究思路一般的风险度量都是在低频数据的基础上进行的，经典的garch模型可以对低频的波动率进行估计且效果良好，但是一旦遇到高频数据的时候，经典的模型的估计效果就与实际情况会差很多。当然这是因为相对于低频数据来说高频数据的信息含量是巨大，原有的理论基础不再使用。在成熟的金融市场上，尤其是在今天信息技术和计算机通讯技术十分发达的66情况下，每一分钟甚至每一秒种都发生着大量的交易，如果我们还是以低频数据进行研究波动会损失很多的重要信息，5分钟产生的数据是价格对5分钟所产生信息的反应，而且一天内就会产生很多数据，利用现有的统计方法以及计算机的技术我们能够发现许多以往低频数据不能发现的信息。在现在的交易中，很多投资者为了克服在交易中的人性弱点选择程序化的高频交易手段进行交易获利，在我国就出现过专门进日内高抛低吸的交易机构为一些套牢的投资者进行解套，所以我们从高频数据的角度去研究我们的股指期货的波动率是具有重要的实际意义的。从另外一个角度来看，我们这样的研究会挖掘其他多方面的金融信息，例如交易的时间间隔、交易量、买卖差价等等，这些不同的信息维度对于理解市场价格的形成、信息的传递机制等市场微结构方面的特征具有相当重要的作用。在高频数据的基础研究风险会比以往以低频数据为依据研究更为准确，尤其是在今日政府和监管机构在不断强调金融领域风险的情形下，深入高频波动率数据的研究然后选择合适的波动率预测模型去度量个股指期货的投资风险，这样更为科学的研究投资风险更加具有政策意义。

本文最主要的目的是通过对股指期货的5分钟高频数据进行研究，用已实现波动率衡量波动风险，然后进行合适的建模和在险价值的计算，最后我们希望可以看出我们股指波动的一些特性，作出风险管理和政策建议

2. 研究的基本内容

文主要是基于5分钟股指期货对数收益率的高频数据来研究股指期货的投资风险。我们预期采用已实现波动率这一指标来衡量股指期货的投资风险，预期已实现波动率会出现长记忆性，然后我们预期利用arfima模型对已实现波动率实施建模分析，并进行预测能力的测算，其后我们预期在此基础上进行var的测算，本文预期构建了一个arfima-ln(rv)-var的模型。最后结合定量和定性的分析后，预期发现我国股指期货的波动存在较为频繁的非连续点，且预期已实现波动率也存在着较高的自相关性，使得我国股指期货的投资面临较大的不确定性，而这些受到我国股指期货市场的微观机制影响，因此本文最后会提出一些政策建议。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本文采用理论分析和计量经济学实证研究相结合的方法研究基于高频数据的股指期货投资风险研究。由于本文的工作量很大，本文首先我们将查阅相关文献，对大量文献进行分析对比，了解研究对象股指期货和研究方法高频数据的具体内容，然后具体梳理相关理论，比较和研究相关理论和模型对于中国股指期货市场的适用性，最后我们将收集整理一些股指期货的高频数据进行波动性的度量以及投资风险研究.

本文的进度安排将是这样的：在4月前查阅文献，资料来源基本是硕士博士学位论文然后再是期刊论文以及一些相关的书籍，一边查阅文献一边进行笔记整理，整个4月将是对论文的整体构思的一个起步，从理论模型到实证分析。接着选好理论模型，进行数据收集和整理，尽心关键的实证分析和数据处理。5月初将是对整个论文根据指导老师的意见进行不断反复的修改，在5月中旬进行查重和再修改。

整个论文研究应该能取得预期的效果:预期发现股指期货的波动率具有波动聚集效应，即每一次价格的非正常波动之后一般都会出现一样程度的波动，和我们平时所说的大起大落差不多，同时我们预期发现已实现波动率存在着极强的自相关性，前期的波动对后期的波动具有重要的影响。这些都是我们研究投资风险的重要信息

4. 参考文献

[1]苏卫东.多元长记忆sv模型在沪深股市中的应用.管理科学学报[j].2004,7(1)：38-44.

[2]j.p. morgan. risk metrics technical manual [j]. new york: morgan bank, 1995.