系统风险危害着金融市场,在系统风险较大的时期,一个金融机构或者金融产品出现危机就可能危害到整个金融系统。这个风险的传导过程是复杂的,即有一定的内生性,也有一定的外生性。在期货市场中也是如此,这就需要对期货系统风险进行一定的研究。尽管“系统风险”这个词并不让我们感到新鲜,但在2008年金融危机之前学术界和商业界都没有对它给予足够的重视,到目前为止,对于期货市场系统风险的研究,研究者们大多数是对期货品种价格风险的两两之间传导关系进行研究,少数对期货市场整体进行研究,并且这些研究所使用的模型都是线性模型。本文的主要着重探讨期货市场的系统风险,并在方法上提出创新,使用非线性模型研究整个期货市场的风险传导规律,并探讨10年至18年以来多个政策或事件对中国期货市场的系统风险所产生的影响程度。中国的期货市场作为一个新的市场化改革产物已经经历了20多年的发展,并且在逐步地走向成熟。随着中国2001年12月11日正式成为了联合国世界贸易组织成员,我国也在逐步地融入世界金融市场,期货市场会随着世界复杂的经济形势而呈现出更复杂的反应,这就对市场上众多的市场参与者和政府的管理者带来了困扰。众多文献指出,商品期货具有价格发现,套期保值的作用。除此,金属类资产具备其独特的金融属性,商品期货本身与现货之间具有重要关系,商品期货还能够抵御通胀、分散投资风险。这种复杂的期货市场反应会让政府和市场参与者们因无法预计市场的未来变化而面临严重困扰。一方面,政府所要做的是稳定市场,防止市场出现大规模的经济波动;另一方面,市场的参与者们会根据不同的市场反应做出对应的风险管理决策。当发生金融风险的时候,找出这种期货市场的风险传导模式对于政府的管理、市场投资者的投资以及现货市场上厂商们的风险规避都能起到积极的作用。为了研究期货市场的系统风险,本文使用了多种金融计量模型:(1(1(1(1(1(1、(1(1(1(1(1(1、单指数模型、。在这四个模型中,(1(1(1(1(1(1是为了衡量各个期货自身的风险大小,这里对(1(1(1(1(1(1计算时不仅需要考虑其自身的价格信息,还要考虑宏观经济变量;(1(1(1(1(1(1是为了方便我们计算其它期货品种处于其风险状况下,对目标期货品种风险状况的影响,这个计算过程当然也考虑了宏观经济变量,同样,这个计量方法也让我们计算了系统风险对于每一个期货品种价格风险的影响;由于自变量个数的增长,本文的模型必然是一个高维度的模型,那么对于变量的选取就是一个必要的过程,因此本文接下来使用非线性的方法对估计系统风险的自变量进行筛选,这里的“非线性”是通过单指数模型达到的。为验证本文对于期货市场所建立模型的有效性,首先计算出2010至2018年期间中国期货市场系统风险大小的时间序列,并以自2010年以来在中国发生的多个重要事件和政策的颁布为切入点,说明这些重要事件和政策可能对中国期货市场系统风险及期货品种之间风险传导关系的影响,指出不同时期各个期货品种的价格风险对期货市场系统风险重要程度,并指出对期货市场系统风险产生主要影响的期货。本文共分为以下六个部分:第一部分详细阐述了本文的研究背景和研究意义。从最初时常出现期货市场违规交易丑闻到如今的期货市场系统逐渐完善,中国期货市场经历了一个曲折发展的过程,在这一部分里,本文主要讲述了中国期货市场的发展过程,以及2010年至2018年间发生的多件影响期货市场运行的重大事件和政策。第二部分阐述了本文所需要用到的重要数学概念和数学模型。在这一部分里,本文首先介绍了2008年金融危机后学界发展起来一个重要理论知识——(1(1(1(1(1(1,接着重点介绍了本文需要用的到(1(1(1(1(1(1计算方法。本文计算(1(1(1(1(1(1所采用的方法为分位数回归计算方法。第三部分介绍了让本文实现非线性参数估计的单指数模型,以及模型,其中,由于是非线性参数估计,这里的单指数模型实质上是通过数值运算估计模型的参数,尽管对本文研究的结果效果很有帮助,程序运算时间却相当长。模型让本文避免了线性估计中普遍存在的维度诅咒问题。第四部分详细介绍了本文所使用的期货品种样本、所选择的时间段所用数据和时间区间、以及本文研究的方法使用步骤。第五部分详细阐述了本文的研究结果。本文的研究结果表明,中国的期货市场系统风险长期处于较高的水平,中国的期货市场系统风险在本文提到的多次事件和政策附近前后变化较大。在不同的时间段内,本文找到了造成系统风险的主要期货品种,并发现不同的期货类在不同时间段内的系统风险值变化较大,其中农产品市场受影响程度更强而金属矿石类期货较弱,黄金期货和白银期货对除它两外的其它期货品种的风险溢价非常低。第六部分为本文的研究结论总结。