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“收入保险+期货+银行”模式开启了“资金输入”和“收入保障”相结合的创新支农惠农模式,但是该模式下风险管理的闭环还未真正形成.探讨了如何利用在险值自回归条件异方差(Value at risk-autoregressive conditional heteroskedasticity, VaR-ARCH)模型对该模式下可能存在的信贷风险进行有效的度量;然后基于我国大连商品交易所2013-2020年豆粕期货的日度数据对该度量方法进行了实证检验.检验结果表明,在不同分布下ARCH族模型得到的VaR失败率存在着较大的差异,其中GARCH(1,1)模型结果精确度相对较高,能够很好的捕捉样本数据波动的风险特性.本研究可以为我国“收入保险+期货+银行”模式的可持续性发展以及其他形式的农业保单质押贷款模式的发展提供理论上的借鉴作用. 相似文献