一:交易基金产品的套期保值方案

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1、湘财祈年股指期货专题一:交易基金产品的套期保值方案湘财祈祷研究员:高亢载要:股指期货的推出为我们构造绝对收益型产品提供了有效手段,对投资回报中市场风险部分通过套期保值的方法加以覆盖,可以明显转嫁股票组合的部分风险,实现阿尔法收益的分离,从而实现绝对收益产品的构建。消除现货资产价格中与市场整体相关的波动性,实现有效套期保值的重点在于构建合理的套期保值组合以及在持有过程中的合理调整,其中主要包括对对象合约、beta系数以及套保比例的确定(OLS,VAR,ECM,GARCH),以及套保期间对仓位的调整策略。利

2、用ETF型产品作为实例测试该策略的实施过程及效用,结果显示该策略实施之后,在风险降低的同时效益得到明显改观。套期保值实施过程仍有其固有的风险,包括期货合约选择、保证金、基差及流动性在内的诸多不确定因素,需特别跟踪关注。l套期保值理论1、套期保值理论与策略套期保值就是通过持有与现货组合价格变动方向相反的期货或其他衍生品头寸,以消除投资者面临的价格风险问题,在股票市场中的应用即为购入与持有股票头寸总额相当的,方向相反的期货头寸并实时调整,以求消除系统性风险的操作。针对股市的套保的投资组合由两部分构成:一是持

3、有的现货部分,是现在持有或计划购入的股票组合的头寸,第二是期货部分,即现有或计划购入的,与持有股票变动方向相反的股指期货头寸。套期保值按照持有头寸可以分为空头套保和多头套保两种,持有现货多头和期货空头的策略成为空头套保,而持有现货空头和期货多头的策略为多头套保。由于当前我国股票市场融券业务尚未全面发展,众多机构投资者的仓位仍然是股票多头,因而空头套保成为我们分析的主要对象。当然,基于投资策略的调整情况也有积极型对冲策略和标准套保的分类方法,一般来说,为未来实际发生的投资组合设计的套保方案属于标准套保策略

4、,由于是针对实际交易设计策略对冲风险,期货交易和股票现货交易相匹配,因而有较强的系统性,大多数大型基金和福利性质的机构投资者采用这种方法对冲系统性风险。而另一种则是较为积极主动的对冲风险策略,主要针对未来可能发生的市场风险对敞口头寸进行暂时性的保护策略,因而套保过程一般较短,在可能的风险期过后,衍生品市场的对冲头寸就会被平仓从而恢复原有的策略。整体来看,无论采用哪种套保方式,其根本目的都是针对系统性风险做出部分或全部的对冲,以规避不必要的资产波动获得预期收益,即实现对阿尔法收益的分离,那么如何利用股指期

5、货实现套期保值的目的呢。l利用股指期货实现保值为了实现转移系统风险的目的,首先需要构建一个合理的投资组合,然后用不同的策略对该组合的结构进行实时调整。1.现货组合与期货合约选择市场中套保的进行首先需要明确现货组合的基本状况以及需要进行保值的那部分股票的份额、贝塔系数以及预计持有时间等信息。一般来说系统性风险较为显著的股票组合更适合进行保值,而对本身系统性风险很小的组合实行保值效果较差,时间问题也是期货合约选择的主要考量方面,期货合约时间成本因素表现的十分显著导致各个合约之间差别较大,由于当前仅有沪深30

6、0指数期货可供选择,操作中应考虑基差变动以及迁仓成本等问题,一般来说应遵守现货组合到期日与合约尽量趋近的原则来选择,例如某股票组合预计持有时间为2010年5月1日到2010年8月1日,应当选择最近的IF1009合约进行对冲操作,当然如果实际实施过程中相近合约存在流动性不足的问题,仍可以采用迁仓的方式进行交易。2.确定对冲比例及期货头寸确定具体的操作比例是整个套保过程十分关键的步骤,为了实现尽可能对冲系统风险的目的,我们采用市场应用较为广泛的风险最小化的原则来确定对冲系数。如果现在已知股票组合的收益率为R

7、1,相应的期货合约的收益为R2,二者之间的比例表示为I,则该组合的总收益可以表示为:为了实现风险最小化的目标,我们取出三者的方差并对i求一阶偏导求出上述i值即为最优的操作比率,由于现在缺少期货交易数据,而仿真数据由于缺乏套利机制导致定价扭曲,难以作为分析的依据,所以实际操作中更多采用沪深300指数本身进行分析,则最优操作比率变为股票组合与沪深300指数之间的β系数的问题,其中涉及到诸多模型分析:(其中表示现市场收益率,表示指数收益率,表示误差项)最小二乘法回归模型(OLS)最小二乘法回归模型是最为常用的

8、模型之一,由于其简单方便受到广泛应用,但其固有的假设(为残差,均值为0且独立同分布)与现实状况并不相符,由于相邻的残差经常有相关性,而且残差序列随时间有明显改变,该模型的作用受到局限。双向量自回归模型(BVAR)VAR模型消除了残差序列相关影响,增加了模型的信息量。向量误差修正模型(VECM)这一模型解决了现实中现货与期货价格存在协整关系时VAR模型所忽略的误差修正项,加入了上一期均衡误差的影响。自回归条件异方差模型(GARCH(1,1))

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