在市场活动中,经营者和生产者对价格的波动都非常关注,不管价格怎么变动,都会引起商品经营者和生产者的注意并且这种变动会给商品经营者或生产者带来一定程度的经济损失.比如,任何想要出售商品的企业都有可能面临因商品价格下跌而亏本的风险,即在出售期间,一旦商品价格下跌到比预期售价还低,利润为负,就会亏本.相反,对于购买原材料的商家而言,也都有可能因商品价格上涨而面临亏本的风险,即在购买期间,一旦原材料价格上涨到商家无法承受的能力时就面临着亏本.商品能否以各自认为理想的价格出售或购买成为前期商品购买者和出售者困扰的主要问题.困扰出现总会想办法去解决,这样渐渐地就发明了期货市场,由于期货市场有规避价格风险的功能,使得人们受益匪浅.但是有利就有弊,长久以来,高风险、高收益是人们一致对期货市场的评价.在期货市场运营中影响期货市场的风险很多,大致归为两类:一类是以流动性风险、法律风险、政治风险为主的系统性风险,另一类是以管理风险、价格风险等为主的非系统风险.在这众多风险中,价格风险是人们最为关注、最为重视的风险,所以研究期货市场上由价格风险引起的违约模型成为人们关注的热点问题.在众多违约模型中,通常采用固定违约点建立违约概率模型[ 2][4][7],而将违约点模糊化之后来建立违约概率模型的方法却不多见[1 ],之所以难以推广到其他领域,是因为这样的方法有其特殊的前提条件,这个条件就是影响违约的因素众多,单凭其中的一部分因素来构造固定违约点,势必会带来不小的偏差和风险.本文将模糊统计概率知识应用到期货市场领域建立基于模糊统计概率的多头违约模型,并通过实例来验证此方法的可行性和优越性.