摘要：
本文采用系统工程的思想，把影响期货市场的风险因素看成一个有机系统，运用解析结构模型法（ISM）对指标进行结构分析，理清各指标之间的相互关系，利用层次分析法（AHP）对指标在系统中的权重进行识别，最后建立了商品期货市场风险预警系统。
关键词：商品期货；风险预警；解析结构模型；层次分析模型
一、引言。
期货市场产生的直接原因是回避风险，然而实践表明期货市场的历史就是在不断分散和化解现货市场风险的同时，也不断发生风险和不断控制风险的历史。我国期货市场发展的历史较短，但发生了多起风险事件。例如：1995年上海国债期货事件，1996年上海胶合板事件，1997年海南天然橡胶风波等，特别是上海国债期货事件，造成了较大的负面影响。对风险事件发生后的调查发现，风险事件的发生均是由于当时的期货交易所风险控制体系不完善或者没有严格执行风险控制制度造成的。
中国证监会期货部（1999）对中国期货市场风险预警做了相关规定，设计了四大方面13个指标的预警体系，初步建立我国期货市场风险预警系统。楼迎军（2005）在其博士论文中将影响期货市场风险的13个指标分成四组：价格风险、信用风险、流动性风险、法律风险，利用系统工程中的ISM—AHP思想，建立了我国商品期货的预警机制。韩德宗（2008）以硬麦期货和铜期货为例，度量连续期货合约收益率的值，对预测结果的有效性进行了检验，并提出了将曲线和保证金水平相结合的方法，对商品期货市场风险进行单指标预警。上述研究的缺陷在于在风险预警系统设计中没有考虑国际市场价格冲击的影响，本文则较全面地考虑了国内外相关市场对期货市场风险的影响，把所有的影响因素看成是一个系统，利用ISM—AHP模型建立期货市场整体风险预警系统。
二、我国商品期货市场风险预警指标体系。
本文参考中国证监会（2000）及楼迎军（2005）等人提出的期货风险衡量指标体系，并加入国际相关市场的影响因素，归纳得到反应期货市场风险的12项主要指标，构成了我国商品期货市场风险预警指标体系。本文以上海期铜为例，说明我国商品期货市场风险预警指标体系的构建过程。国内铜期货数据来源于上海期货交易所，国外铜期货数据来源于富远期货软件，LME库存的数据来自彭博数据库，国际铜现货数据采用LME铜现货数据，来自富远期货软件。由于国内、外期货市场上相关品种在期货合约月份的设计上存在着一定差异，为研究需要，我们按照华仁海等（2007）的研究方法，产生研究所需要的连续期货数据，数据时间跨度从2007年1月1日至2010年6月30日。由于LME铜期货价格的报价单位为美元/吨，国内期货市场铜为人民币元/吨，为保持一致，统一将国际市场上的期货报价折算成按人民币元/吨报价。美元兑对人民币的汇率采用国家外汇管理局网站统计数据库中提供的人民币每日基准价格。
三、我国商品期货市场预警系统的建立。
商品期货预警系统是一个规模大、复杂程度高的系统，如何确定系统的构成要素，认识系统的层次结构，掌握系统各要素之间的运动状态，都是比较困难。由于系统因素结构复杂，目标多样，功能综合，因此需要明确系统的总目标、分目标，以及相应系统的结构层次。为实现这个目标，本文采用结构分析法（ISM）对各指标间的结构进行分析，理清各指标之间的相互关系，随后采用层次分析法（AHP）对指标在系统中的权重进行识别，最终得到期货市场整体风险值，建立一个实时监控期货市场整体风险的预警系统。
（一）系统解析模型在商品期货市场预警系统中的运用。
ISM方法的作用是把任意包含许多离散的，无序的静态的系统，利用系统要素之间已知的、但凌乱的关系，揭示出系统的内部结构。其基本方法是先用图形和矩阵描述各种已知的关系，在矩阵的基础上再进一步运算、推导来解释系统结构的特点。其基本步骤如下：
1、根据系统要素关系表，画出相应的有向图形，并建立邻接矩阵A。
2、通过矩阵运算求出该系统的可达矩阵M。
3、在得到可达矩阵M后进行矩阵阶层划分。矩阵阶层划分需要求解可达集合R（Ti）和先行集A（Ti）。可达集合是指“行”中互相有影响的因素所占的列数，即行中得点为“1”的列数；先行集合A（Ti）是指“列”中互相有影响的因素所占的行数，即列中得点为“1”的行数。
4、建立系统结构模型。
为了得到邻接矩阵，我们采用如下步骤：第一就是铜期货按照一定规则产生铜期货价格的连续数据，并且利用这些连续数据建立适合的ARMA—GARCH（t）模型，并由此产生波动率；第二步则是按照相同的规则，产生12个指标的连续数据；第三步就是把这些12个指标的连续数据分别与波动率进行Granger因果检验。在99%的置信度下，如果选取指标是波动率的.Granger因果关系，则我们认为该指标与波动有直接关系。最后我们得到如下的邻接矩阵：矩阵A是定量方式表示出本文所选择期货市场风险预警指标之间的影响关系，为下面进一步求解模型提供了基础。
矩阵A按照布尔代数的规则进行运算，得到了可达矩阵R：在建立可达矩阵R后，接下来我们进行矩阵阶层的划分。从表1可以看出，满足1式的元素只有一个S，表达式为Z1=（S）。在确定第一阶层的因素之后，我们可以把元素S剔除，重新排列商品期货风险指标体系的可达集合和先行集合。从表2我们得出，满足1式的元素有四个，表示为Z2=（B，H，I，J）。同样，在确定第二阶层元素之后，把元素B、H、I、J消去，再进行可达集合和先行集合的计算。表3可知，商品期货风险预警最后一层的元素由8个，表示为Z3=（A，C，D，E，F，G，K，L）。
由上面确定的阶层关系，我们可以把矩阵R按照层次进行排列，得到矩阵M。在完成矩阵阶层划分后，我们开始建立结构模型。由ISM模型的求解，我们可以将阶层构造为三个阶层。同时根据矩M阵确定各阶层要素之间的关系，例如a21=1说明B到S有箭头连接。同理可以得到其他的关系图。
（二）层次分析方法在商品期货预警系统中的运用。
由ISM分析我们得到了一个复杂的三级结构模型，在此基础上我们就可以运用层次分析方法（AHP法），对各级指标进行定量分析，将原先以主观判断进行量化，用具体数值来显示各级指标的重要程度。AHP方法最主要是确定ISM方法确定的结构中相邻层次元素间相关程度，通过构造两两比较判断矩阵及矩阵运算的数学方法，确定对于上一层次的某个元素而言，本层次中与其相关元素的重要性排序—相对权值。AHP方法最后计算各层元素对系统目标的合成权重，进行总排序，以确定结构图中最底层各个元素在总目标中的重要程度。层次总排序一致性检验的结果为：CR（B）=0.0674.CR（B）小于0.1，因此，层次具有满意的一致性。
四、期货市场整体风险值计算及检验。
AHP分析最终结果得到了12个指标对目标层的合成权重值，每一层的权重值相加等于1。只要将商品期货市场风险因素指标的取值分别乘以相对应的权重，就可以得到我国期货商品市场整体风险值。
对于所选择的风险因素，必须进行进一步归一化处理。设第p个指标Xp的取值区间为[c1k，c2k]，则每个风险因素在预警系统中取值步骤如下：
第一，定义Dp，i=cp，i—cp，i为单个指标相对于样本数据中的偏差；
第二，定义该指标在预警系统的取值为：rp，i=Dp，i—min（Dp，i）max（Dp，i）—min（Dp，i）在实际的计算过程中，cp，i为第p个指标在所取样本时间段内的平均值。
由此我们可以知道，所有的rp，i取值范围是[0，1]，而相对应权重值之和也是1。所以我国商品期货整体风险值的取值范围也将是[0，1]。下面是利用本文所选取的样本数据计算出来的我国期货市场整体风险值。
铜期货整体风险值一般处于0.1——0.2左右，只有在第350个数据后风险值急剧上升，此后到400个出现多次风险值超过了0.3。与此相对应的是2008年9月底到2008年12月，这段时间是百年不遇的金融危机。由于遭遇百年一遇的金融危机，加上国庆长假，在长假结束后，商品期货市场上演了大面积跌停的残酷场面，橡胶、豆粕、大豆、豆油、沪铜5个主流品种出现了“三板跌停”。预警系统显示的风险值也比较大，多次高于0.3的值，这表明预警系统和现实的市场运行状况一致。
同时，在2008年9月底的几个交易日，风险值就显示上升状态，在国庆期间计算出的风险值已经上升到将近0.7。这一切都表明在国庆期间这段时间，铜期货市场已经积聚了相当大的风险，交易所可以在交易开盘前利用预警系统中那些显著上升的因素，采取相对应的措施，降低市场的风险。同时，国庆期间由于国内的期货市场处于休市阶段，而国外相关市场正常进行交易，所以在这期间风险值的急剧上升是由于国外的风险因素造成的。管层应针对国外市场出现的情况采取相应的应对措施，这也表明该预警系统可以给监管层监管给出一定的指向性。由于在数据处理过程中进行了归一化处理，预警系统最后给出的风险值落在[0，1]区间。
本文采用[0，1]区间的四段来确定预警准则，如表5所示，可根据风险值的大小给出相应的警报等级。当然在具体实践过程中，预警准则的区间设定可以根据实际的情况作相应的调整。
五、结论。
在后金融危机的时代，在大力发展期货市场的同时，如何有效控制市场风险成为非常紧迫的问题。本文在预警系统设计时，加入国外相关市场的因素，考虑的风险因素比较全面。同时利用系统工程的思想，建立了能给出商品期货某一品种整体风险值的期货市场风险预警系统。通过本系统可以对期货市场上的风险进行实时监控，同时还可以给监管层指提供是哪些因素提高了期货市场的整体风险值，这对期货市场的风险控制具有积极的指导意义。
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