沪深300股指期货动态套期保值率研究——基于mvgarch模型

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1、沪深300股指期货动态套期保值率研究——基于MVGARCH模型//.paper.edu.cn-1-沪深300股指期货动态套期保值率研究——基于MVGARCH模型王吉培1，王开业21西南财经大学统计学院，成都（610074）2西南财经大学模拟银行中心，成都（610074）摘要：本文对股指期货的动态最优套期保值率和效率评价进行了探索性的研究。在引入多元ScalarBEKK模型、DiagonalBEKK模型、CCC模型和DCC模型的基础之上，得出了最优套期保值率，并利用参数法测算VaR后的bootrap抽样对套期保值前后的收益率风险值进行测算。最终得出基于描述动态相关的DCC模型套期保值后的

2、效率最高，而基于CCC模型套期保值后的风险值最小。关键词：动态最优套期保值率,Scalar-BEKK,Diagonal-BEKK,CCC,DCC1．引言股指期货是一种基于股票指数的金融衍生产品，投资者既能够通过其对现货资产进行风险对冲，降低资本市场的系统性风险；又能够将其作为一种具有杠杆倍数的投机套利工具，丰富资产组合的结构，以期获得良好的收益。从国外成熟市场的经验来看，在股指期货的众多功能中，套期保值仍是多数投资者进行交易的主要目的，尤其是对大型的机构投资者来说，运用股指期货对现货资产进行套期保值已经成为风险管理中的重要手段[1]。股票指数期货套期保值交易策略的基本思路是在投资者的资

3、产配置中同时拥有股票组合和股指期货的相反头寸,按照适当比例配置后,将其中一方所产生的盈利与另一方所产生的亏损全部或者部分抵消,从而化解和降低市场的系统性风险[2]。套期保值策略最关键的问题是怎样确定套期保值率,使投资者的资产在面临波动时能够获得最大收益或最小损失。最优套期保值率以投资组合理论为基础[3][4]，其计算模型主要有三种:风险最小化套期保值、给定风险水平下收益最大化套期保值和目标收益下风险最小化套期保值。Johnson在收益方差最小化的条件下,最早提出了期货最优套期保值比率的概念,即最优套期保值比率应使现货头寸和期货头寸的投资组合收益变动的方差最小。对于基于方差最小的风险最小

4、化套期保值比率主要有以下常用方法:简单最小二乘法回归模型(OLS),向量自回归模型(VAR)误差修正模型,广义自回归条件异方差模型(GARCH)[<5]。目前，对套期保值现有研究成果大多建立的是静态模型，关于动态最优套期保值率的研究多局限于正态分布BGARCH模型，而事实上金融时间序列存在着“峰尖厚尾”现象，收益率并不服从正态分布，并且受极端事件的影响，现货和期货收益率序列之间的相关关系常常发生结构性变化。MVGARCH模型在描述多元资产之间关系时有诸多优异性质，对多变量GRACH模型的研究也取得了很大进展：Engle（199<5）提出了BEEK模型，它的优点是能够保证条件协方差矩阵的

5、正定性，但该模型参数的经济意义不如VECH形式明确；Bol1erslev（1990）提出CCC－MVGRACH，该模型的优点是参数估计方便，经济意义明确，但有很大的局限性――它假设任意两个或多个资产之间的相关性不变；Engle和Sheppard（2002）提出了DCC-GARCH模型，它不仅具有良好的计算优势，可以用来估计大规模的相关系数矩阵，而且还能够很好的研究在不同时期的市场信息，政策导向等因素的影响下，多个市场之间或同一市场多个资产之间的动态相关关系。//.paper.edu.cn-2-本文在详尽的阐述了套期保值的思想之后，引入了四种MVGARCH模型，在t分布下得出了股指现货和

6、期货的最优套期保值比率，比较其效率，并利用bootrap的VaR对套期保值后的风险计量，并以此作为评价套期保值效果的一个方面，突破了传统的只依赖于套期保值其后方差的变化来判别优劣的局限。2．静态和动态套期保值模型期货套期保值，是指为锁定现货购买成本或利润而在期货市场上建立一定数量的与现货头寸方向相反的期货头寸，利用期货交易的盈亏来弥补或抵消现货交易上的盈亏，从有效的化解和降低市场的系统性风险。在制定套期保值交易策略时，核心问题是确定最优套期保值比率，使投资者的资产头寸在面对基差波动风险的情况下能够获得最大化的收益或者最小化的损失。2.1静态的套期保值比率模型套期保值组合的收益与风险考虑

7、一包sQ含单位的现货多头头寸和fQ单位的期货空头头寸的组合，记tLnS和tLnF分别为t时刻现货和期货的对数收盘价，则投资组合HR为：HstftRQLnSQLnF??=??????(1)套期保值组合的风险为：22()()()2(,)HsfsfVarRQVarLnSQVarLnFQQCovLnSLnF??=??+????????(2)Johnson(1960)通过最小化套期保值组合的风险得到了最小方差套期保率：*(,)()fsQCovLnSLnF