期货交易作为一种现代投资手段,对经济的发展日益起着重要的作用。随之产生的风险成为投资者不得不面临的问题。如何尽可能地降低期货交易产生的风险,以获取最大的利润,成为值得广泛关注的研究内容。文章的主要工作表现在以下几个方面:第一,以条件风险价值(CVaR)为风险计量指标,测定期货风险的价值。其一,根据CVaR风险评估对波动性的要求,采用GARCH模型,解决期货合约波动率的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,同时,通过加入GED分布,有效地提高了预测结果的准确度。其二,SV模型对金融市场收益率分布也有着较好的刻画能力,本研究采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟的极大似然法,估计SV模型的参数,并计算了沪铜的CVaR值,结果表明,SV模拟能够很好地反映沪铜的风险水平。第二,采用VaR技术计算保证金。所不同的是,用蒙特卡罗模拟解决传统VaR模型对价格波动极端状况时的低估问题,同时用EGARCH模型估计波动性和用t分布代替正态分布,提高蒙特卡洛模拟法计算VaR的准确性。根据对上海期货交易所铜期货保证金水平的实证结果,模拟的保证金算法能够适应铜期货合约风险管理的需求,保证金水平反映了市场风险状况,有效的降低了投资者交易成本。第三,分别构建了GARCH-X模型和DC-MSV模型来预测动态套期保值比率。GARCH-X套期保值模型在二元GARCH模型中添加了误差矫正项,考虑了短期收益率的波动对条件方差和协方差的影响,更好的预测了收益率波动的变化,提高了套期保值的准确性。DC-MSV模型反映了推动资产价格波动因素的有效信息,更加完整的估计资产收益的交叉相关性,得到的最小方差时变套期比更加精确的反映资产价格的波动变化。