資金管理就是在期貨交易中，為了防止保證金交易、每日結算等特點所帶來的風險，對交易資金和頭寸進行管理的風險控制手段。有效的資金管理能夠幫助投資者減少大筆虧損或極端事件對資金的侵蝕，提高盈利的穩定性。

　　眾所周知，風險控制和資金的充分利用是投資者在期貨投資現金管理中主要兼顧的兩個方面，但這兩者卻又相互矛盾。因為資金利用越充分，倉單量越大，一旦投資失敗，風險也就越大，越難以控制；資金使用比例越低，整體風險也越低，但整體資金的盈利能力也越低。因此，期貨投資資金管理中的關鍵問題就是如何確定期貨賬戶中用以支付追加準備金的預留現金與初始保證金比例，這就需要衡量資產市場風險。

　　衡量資產市場風險的方法很多，目前業內運用最多的是VaR方法，在VaR計算中，對資產收益率波動率σt的估計是核心和難點，不同的波動率估計模型構成了VaR計算的不同方法。

　　一般VaR估計模型可分為兩大類：參數模型和非參數模型。參數模型通過假定資產收益率服從一定的分布從而估計出VaR值，如Riskmetrics、GARCH族模型等；非參數模型則不需要對資產收益率分布做任何假定，它通過對歷史數據分析模擬來估計VaR值，如歷史模擬法、蒙特卡洛(MC)模擬法、非參數GARCH(1,1)方法等。其中非參數GARCH(1,1)方法業內還很少運用，這種方法是讓數據自身搜索更適合自己的非線性形式，因此可以更好地描述數據，避免模型形式及對資產收益分布的誤設，從而能夠更精確地擬合資產價格的波動率。

　　由于股指期貨日數據較少，而滬深300指數跟期指相關系數高達99.58%，故在實證中選用現指數據代替期指，我們通過對現指收盤價數據運用上述方法進行實證分析得到以下結論：

　　1.參數模型中資產收益率正態分布的假設雖使得VaR計算相對簡單，但不能很好地解決收益率的厚尾問題。特別是在極端事件風險管理中，所得風險值大大偏離了真實風險值，從而會低估保證金水平，EWMA方法中由于采用固定的衰減因子會低估風險，造成違約事件的發生。

　　2.非參數GARCH(1,1)和MC是計算VaR是比較有效的方法，能夠說明包括非線性價格風險、波動性風險、模型風險在內的大量風險，還可以處理大幅波動、肥尾和極端事件等。

　　3.對于不同投資策略下的現金管理可以進行如下解決：

　　首先，股指期貨投機者的目標是為了獲取高額收益率，因此預留資金的使用效率越高越好。綜合考慮風險與收益，對于空頭單邊投機選擇RiskMetrics方法確定VaR，而多頭單邊投機選擇非參數GARCH(1,1)確定VaR。

　　其次，鑒于股指期貨空頭期現套利交易目的是為了獲取一定基差的穩定收益，綜合考慮風險與資金使用率的表現可采用非參數GARCH(1,1)或MC方法確定VaR。

　　再次，空頭套保時現金管理是為防止因指數上漲造成的平倉風險，采用風險與資金使用率表現均良好的非參數GARCH(1,1)或MC方法確定VaR。多頭套保時現金管理則是為防止因指數下跌造成的平倉風險，多頭套保的目的大多是提前建倉鎖定成本或是為了加重投資組合的β而提高收益，故主要考慮資金使用效率應。因此風險承受能力較高的投資者選擇RiskMetrics方法確定VaR，而承受能力較低的投資者選擇非參數GARCH(1,1)或MC方法確定VaR。（浙江新世紀期貨 陳浩）