国内大豆期货最优套期保值比率估算和比较

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1、国内大豆期货最优套期保值比率估算和比较　　摘要：着眼于国内大豆价格波动风险，利用2012年6月1日至2013年5月31日大连商品交易所大豆1号的交易数据，基于静态OLS和ECM模型和动态ECM-BGARCH模型分别估算国内大豆最优套期保值比率，并对其有效性进行评价与比较。结果发现：对于国内大豆期货市场而言，利用动态ECM-BGARCH模型估算的套期保值比率有效性最好，能更好地降低国内大豆现货市场价格风险。关键词：国内大豆期货；最优套保比率有效性；ECM-BGARCH模型中图分类号：F323.22文献标识码：A文章编号：1005-913X（2014）02-0084-0

2、2一、引言作为农业大国，大豆是支撑我国农业命脉的主要产业之一，是国民经济的重要组成部分。但由于大豆供求关系、相关商品价格、国际市场价格等因素不断变化，导致国内大豆现货市场价格波动频繁且剧烈，大豆生产经营者面临着巨大的价格风险，而大豆期货市场套期保值功能可以有效管理和规避现货市场价格的系统风险。6在国内大豆套期保值操作过程中，套期保值比率的确定直接关系着大豆生产经营者套期保值实践的成败。所谓套期保值比率是指套期保值者在期货市场头寸和现货市场头寸的比率。其中最优套期保值比率就是使套期保值者进行套期保值后所面临的总体风险达到最小。因此，本文研究国内大豆期货最优套期保值比率

3、，并对其有效性进行评价与比较，可以帮助提高套期保值效果，对国内大豆产业健康持续发展具有重要的理论价值和实践意义。二、文献综述对于最优套期保值比率的计算，国内外学者提出了众多模型。其中，对于套期保值比率静态模型的研究较为成熟，Johnson（1960）最早提出，通过OLS法估计线性回归模型，得到风险最小化的静态最优套保比，但没有考虑数据序列的动态相关性、异方差性和金融时间序列数据存在的尖峰厚尾现象；[1]Ghosh（1993）在OLS模型的基础上考虑了期货、现货价格之间的协整关系，提出ECM模型，反映了变量之间的长期均衡关系和短期变化，具有更准确的估计结果；[2]史晋

4、川、陈向明和汪炜（2006）利用Ghosh的误差修正模型（ECM）和简化的误差修正模型（S-ECM）估计我国铜期货合约的最小风险套期保值比率及其有效性，从而得到考虑协整关系有助于提高我国铜期货合约套期保值效果的基本结论。[3]6对于动态套期保值模型，Bollerslev（1986）考虑了金融时间序列的动态波动特征，提出GARCH套期保值模型，它能很好的捕捉金融时间序列的波动聚族特征。[4]Sultan（1993）将误差修正模型及BGARCH模型整合为协整BGARCH模型，研究了IMM市场外汇期货的动态套保绩效，结果表明动态套期保值比率要优于静态套期保值比率。[5]彭

5、红枫、胡聪慧（2009）在Sultan研究的基础上，建立了修正的ECM-GARCH模型，并运用该模型对中国铜期货市场的动态套期保值率进行了研究，结果表明修正的ECM-GARCH模型的套期保值效果最好。[6]综上所述，国内外研究者有关农产品的实证研究文献较少，在计算最优套期保值比率时，动态套期保值模型因其复杂性还需要进一步完善。因此，本论文基于静态OLS和ECM模型和动态ECM-BGARCH模型分别估算国内大豆套期保值最优套保比率，并对其有效性进行评价，有十分重要的研究意义。三、实证分析（一）本数据选取6本文以大连商品交易所（DCE）大豆1号为研究对象，样本数据选取时

6、间范围是2012年6月1日至2013年5月31日，数据经过整理，剔除不是同一天价格和法定假日，共得236个样本观察值。其中，期货日数据来源于和讯期货网站，选择不重叠的合约收盘价组成期货价格的连续时间序列。现货数据来源于中华粮网，采用每日大豆全国平均报价作为现货价格序列。（二）据检验1.单位根检验为了检验国内大豆现货价格与期货价格之间是否存在协整关系，需要分别检验、时间序列是否平稳。本文选择含常数项而不含趋势项的ADF检验对其平稳性进行检验。检验结果表明，在5%的置信水平下，零假设不能被拒绝，说明国内大豆现、期货价格序列是非平稳的。进一步对其现、期货价格一阶差分△St

7、和△Ft进行检验，ADF值都小于5%的临界值，说明国内大豆现、期货价格序列的一阶差分是平稳的。2.协整检验在满足同阶单整的前提下，用Engle-Granger两步法对国内大豆现、期货价格时间序列进行协整检验，并对残差做单位根检验。其ADF统计量值-3.750500小于置信度为5%的临界值-1.942182，即残差序列为平稳序列，说明国内大豆现、期货价格序列存在协整关系，残差序列e可以当做误差修正项建立误差修正模型。（三）国内大豆期货最优套保比率的估算1.利用简单回归模型（OLS）估算6因此，对于不同的最优套期保值比率，可以通过比较上式来检验其有效性。通过计算得出