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股指期货作为20世纪80年代国际金融市场上最为重要的金融创新，目前已经成为世界上交易量最大、流动性最好的金融衍生品之一，且被公认为股市上最为有效的风险管理工具之一。但是，期货交易的高杠杆率意味着股指期货交易本身具有很高的风险。近年来，全球范围内发生了许多因股指期货市场风险带来惨重损失的事件，例如1995年的英国巴林银行投资日经225股指期货失利而破产、2008年的法国兴业银行投资欧洲股指期货失败而亏损49亿欧元。此外，由于股指期货市场与其股票现货市场的关系紧密，股指期货市场引入的边际风险可能经过这两个市场的联动作用而被不断放大，并最终引发金融系统风险，甚至金融灾难，例如1987年的美国股灾。这种发生概率小而破坏力巨大的极端风险呈现逐步加剧的趋势，这将极大地影响股指期货市场功能的有效发挥。因此，需要高度重视股指期货市场极端风险的防范。 随着金融市场实证证据的可获取性的增强和计算机计算性能的大幅提高，人们观测到许多不能用有效市场假说(EMH)解释的所谓的“典型事实”，例如，收益的尖峰厚尾、波动的时变性与聚集性;金融市场之间相依性结构的非对称性、非线性、尾部相关性等。这些不断呈现的典型事实不仅使得以EMH为基石的主流金融学遭受到质疑，而且使得根植于主流金融理论的现代金融风险管理方法面临严峻的挑战。因此，股指期货市场极端风险的防范管理必须基于这些典型事实特征进行展开。 2010年4月16日，沪深300股指期货的推出开启了我国金融期货市场的新篇章。2015年4月16日，上证50、中证500股指期货正式挂牌上市。但是，与境外发达成熟的股指期货市场相比，我国股指期货市场存在成立时间较短，市场深度不足、管理体制不完善等诸多问题。这使得我国股指期货市场可能具有与境外成熟的股指期货市场不同的风险结构特征。事实上，在2015年6月以来我国的股灾及救市过程中，股指期货是除股票现货以外的主战场。三大股指期货几次触及跌停板，并带动股票市场杀跌。因此，我国股指期货市场与其股票现货市场呈现哪些典型事实特征;基于这些典型事实，如何构建合适的模型来度量我国股指期货市场极端风险以及刻画我国股指期货市场与其现货市场之间的极端风险联动性;进而，应该采取哪些有效措施来防范我国股指期货市场极端风险。这些问题的研究目前已经成为我国股指期货市场极端风险防范的非常重要和紧迫的任务。然而，这些问题目前在理论层面和实证层面均却缺乏深入认识和研究。基于此，本文运用数理统计方法与计算机仿真技术，实证检验我国股指期货市场鞅式弱有效性，以及实证分析股指期货市场的收益率与波动率等方面呈现的典型事实特征;然后，以所呈现的典型事实为约束条件，运用动态极值理论(EVT)方法和实证对比技术，对我国新兴的沪深300股指期货市场与美国成熟的S&P500股指期货市场的动态极端风险进行度量研究;在实证检验并提取沪深300股指期货市场与其现货市场呈现的典型事实基础上，构建时变的条件Copula模型，对我国股指期货与其现货市场之间极端风险联动性进行深入研究;最后，提出一系列的对策建议来防范我国股指期货市场极端风险。研究内容具体如下: (1)我国股指期货市场特征研究。准确把握股指期货市场的统计特征是对其进行有效风险度量防范的基础和前提，因为如前文所述股指期货市场极端风险的防范管理应该基于该市场特征而进行。首先，股指期货市场弱有效性是否成立，学者们的观点不统一。而且，EMH不能解释股指期货市场呈现的众多典型事实特征。因此，运用金融时间序列方法和分形市场理论，先后对我国股指期货市场鞅式弱有效性以及该市场上呈现的典型事实特征进行实证分析。首先，在平稳性检验的基础上，运用在条件异方差和小样本条件下仍然具有较高检验功效的wildbootstrap自动方差比、广义谱和Dominguez-Lobato方法，发现沪深300股指期货市场收益序列不存在任何形式的线性相关或非线性相关，从而说明该市场呈现鞅式弱有效性。 然而，沪深300股指期货市场也具有尖峰厚尾分布、波动聚集性等典型事实特征。因此，在通过BDS检验、J-B混成检验等方法发现价格序列的非独立性和自相似性等特征基础上，采用R/S方法和GPH谱回归方法等检验，发现收益率序列具有显著的长期记忆性;运用FIGARCH模型和FIEGARCH模型发现波动率序列也具有显著的长期记忆性。此外，还根据分形市场假说(FMH)，阐述自相似性和长期记忆性等分形特征形成的可能原因及其对风险防范的政策启示。因此，这不仅有助于厘清我国股指期货市场鞅式弱有效性和分形特征的区别与联系，也可以为我国股指期货市场极端风险的度量与防范奠定基础。 (2)我国股指期货市场动态极端风险度量研究。股指期货市场风险防范管理，其前提和最关键的任务之一是要建立合适的模型来度量股指期货市场风险。极值理论方法(EVT)专注于处理分布尾部，能较好克服基于EMH的经典风险度量方法的缺陷。此外，不同的风险模型在不同市场上可能具有不同的偏好性。因此，本文对我国新兴的沪深300股指期货市场和美国成熟的S&P500股指期货市场动态极端风险VaR和ES进行实证对比，以这两个市场呈现的典型事实为约束条件，分别构建ARMA-GARCH模型，并通过“让数据自己说话”的QMLE方法进行估计，发现经过滤后的得到的标准化残差序列均近似服从独立同分布，但仍然呈现较显著超常峰度的非正态分布;在此基础上，运用EVT方法对标准化残差序列的尾部进行度量分析，并风险度量模型进行严格的统计检验。结果发现，与其他模型相比，所构建的ARMA-GARCH-GPD模型不仅在样本内具有较好的风险度量能力，在样本外也展现较高的可靠性。 (3)我国股指期货与其现货市场极端风险联动性研究。诱发股指期货市场极端风险不外乎两方面，即该市场本身风险的积聚以及外部作用，且多为两者共同作用的结果。股指期货的推出，使得股票与股指期货市场之间形成价格互动与风险传递关系。因此，把握股指期货市场与股票现货市场之间的内在关系，尤其是极端风险的联动性，是防范我国股指期货市场极端风险的必要前提。以沪深300股指期货及其现货市场呈现的典型事实为约束条件，分别建立四个模型对它们的边缘分布进行对比分析，发现假设条件收益服从skewed t分布的G JRGARCH模型比其他三个模型能充分地描述这两个市场的收益边缘分布;然后，通过建立静态和时变的正态Copula模型、t Copula模型和GJC Copula模型以及运用exceedance correlation、quantiledependence等方法，发现沪深300股指期货及其现货市场具有显著的、非对称的动态尾部相依性，即下尾的相依性系数和上尾的相依性系数均超过0.8，且前者整体上大于后者，从而说明这两个市场之间的极端风险联动性很显著。而且，通过理论推导证明，在非对称相依性存在的情况下，使用对称分布的正态Copula模型会低估资产投资组合的极端风险，因而不宜采用。 (4)我国股指期货市场极端风险防范的对策建议。为了有效防范我国股指期货市场极端风险，依据前文的实证结论及我国股指期货市场运行的实际情况，在借鉴境外发达市场先进经验的基础上，主要分别从以下三个方面提出若干的对策建议，即提高股指期货市场流动性、优化股指期货保证金制度和强化股指期货跨市场风险控制。 总之，本文对我国新兴的沪深300股指期货市场特征及极端风险度量与防范研究进行了非常有意义的尝试和探索。这无论是对于政府金融管理部门强化股指期货市场监管，还是对于投资者进行股指期货市场风险管理来规避投资风险，都具有非常重要的参考与借鉴意义。