股指期货最优套期保值比率的实证研究

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1、股指期货最优套期保值比率的实证研究【摘要】我国资本市场一直迅速发展，不断完善，但是我国股票市场仍然没有解决波动性较大的问题，2010年4月16日我国推出沪深300股指期货合约，股指期货的推出不仅丰富了我国证券市场的交易形式，还为投资者规避风险提供了渠道，如何更好地将这一工具运用到套期保值上以及套期保值比率的确定，还需要更深入的研究。本文介绍了现阶段几种确定套期保值比率的方法，并在此基础上，以沪深300股指现货和期货近三年的收盘价为数据，通过建立OLS模型、B-VAR模型以及ECM模型进行套期保值比率的实证分析，通过比较得出最小风险下的

2、最优套期保值比率。中国3/vie　　【关键词】沪深300股指期货B-VAR模型ECM模型最优套期保值比率　　一、引言　　2015年上半年以来，我国股票市场经历了大牛市，上证指数一度到达5717.18点，而之后又一路下降，股市的剧烈波动对投资者的利益影响巨大。而股指期货的出现不仅丰富了投资者的投资形式，更重要的是投资者可以通过建立投资组合，选择合适的投资策略，从而在一定程度上规避系统性风险，降低损失。因此对于股指期货的套期保值策略及估算最优套期保值比率的研究十分重要。国内有关学者对金融期货的研究综述如下：　　王敬，程显敏，宗乐新以上证5

3、0ETF和深证100ETF为现货头寸，运用股指期货进行套期保值研究，得出简单套期保值和风险最小化套期保值理论计算出的套期保值比率相差并不大，可以利用简单套期保值计算套期保值比率的结论。　　贺鹏，杨招军介绍了OLS模型、ECM模型及ECM-GARCH模型，并利用这三种模型对沪深300股票指数期货和恒生指数期货进行套期保值实证研究，通过对比套保效果，指出最适合两种指数期货套期保值模型，并且得出�Y论：不管利用哪种模型，如果不考虑股指现货和期货间存在的协整关系，得出的结果会偏高，从而影响套期保值效果。　　李由鑫（2012）通过对沪深300现

4、货与期货的拟合，利用OLS模型、VAR模型、ECM模型及GARCH模型，对沪深300股指期货的套期保值做了实证研究，得到基于收益风险最小化理论下，最小二乘法回归模型和B-VAR模型的套期保值是有效的。　　现阶段，已经有大量的关于股指期货套期保值研究，模型以及理论也发展的比较完善，但是金融市场本身就具有极大的不确定性和随机性，与国外较成熟的期货市场不同，我国沪深300股指期货于2010年4月16日才开始正式上市交易，期货市场运作时间还不长，仍然处于发展初期，因此结合我国期货市场的特点，研究并分析出最适合的套期保值模型显得尤为重要。　　本

5、文在国内有关股指期货研究的基础上，以沪深300股指现货及期货为研究对象，研究对比OLS模型、B-VAR模型和ECM模型三种模型所得到的最优套期保值比率，并对三种模型进行优缺点分析，得到我国沪深300股指期货最佳套期保值策略。　　二、沪深300股指期货最优套期保值比率研究　　（一）数据的选取　　本文采用了自2013年10月8日到2016年9月1日沪深300股指现货的每日收盘价以及与之对应的个交易日沪深300股指期货主力合约的收盘价格，共715组数据。下图是根据所选数据绘制的沪深300指数现货和期货走势图。　　由图可以看出，总体上两时间序

6、列走势趋于一致，可以认为相关性较强，符合套期保值的基本要求。但在2015年之后出现了非常明显的偏离。较大的偏差主要原因是股市的异常波动。接下来继续对数据进行处理和检验，进一步判断沪深300股指现货与期货的相关关系。　　（二）数据的检验　　1.描述性统计分析。由下表1可知，沪深300指数现货和沪深300指数期货对数收益率序列偏度（Skewness）均小于0，说明两序列分布均有长的左拖尾。峰度（Kurtosis）均高于于正态分布的峰度值3。Jarque-Bera统计量分别为773.4480、904.9322，P值几乎为0，拒绝该对数收益率

7、序列服从正态分布的假设。　　2.平稳性检验。经典时间序列分析和回归分析有许多假定前提，如序列的平稳性和正态性，在这些假定成立的条件下，进行的t、F、χ2等检验才具有较高的可信度，但是为了防止经济问题分析中常见的伪回归现象，我们在具体实证分析前对数据的平稳性进行检验，结果如表2。　　由上表结果可知，lnSt与lnFt的t检验统计值均大于三个显著水平下的临界值，dlnSt与dlnFt的t检验统计值均小于三个显著水平下的临界值。该结果表明沪深300股指现货和期货时间序列存在单位根，两者不是平稳序列；而沪深300股指现货和期货收益率时间序列不

8、存在单位根，两者是平稳序列。　　3.协整性检验。由平稳性检验可知，沪深300股指现货和期货时间序列本身是不平稳的，但是它们经一阶差分后的收益率序列是平稳的，因此我们可以考虑沪深300股指现货和期货可能存在协整关系，下面我