沪深300股指期货论文

沪深 300 股指期货套期保值分析 摘要 随着2010年4月16日沪深300股指期货的推出 资本市场的内容和结构将得到完善 对冲交易成为 现实 将深层次改变A股市场交易 文章将采取实证分析的方法 用最小方差套期保值策略对我国A股市场 上的股票投资组合进行套期保值 以研究沪深300股指期货的套期保值效果 同时针对我国市场给出了具 有实际操作性的套期保值交易策略 并就其风险控制提出了相应的建议 关键词 沪深 300 股指期货 套期保值 股指期货是从股市交易中衍生出来的一种新的交易品种 它是以股票价格指数为标的物的期货合约 属于金融衍生产品的范畴 2010年4月16日 伴随着以沪深300指数为标的物的股指期货合约在中国金融期 货交易所上市交易 我国资本市场的内容和结构得到进一步丰富 完善 投资者拥有了更加有弹性的投资 理财产品和风险管理工具 而套期保值是股指期货最重要的功能之一 利用股指期货和指数现货的反向操 作 使得股指期货的收益 损失 与指数现货的损失 收益 相互对冲 从而规避市场的系统波动风险 套期保值 套利和投机并称股指期货三大投资策略 投资者购买股票通常面临两种投资风险 系统 性风险和非系统性风险构成 通过分散投资 可以消除投资组合的非系统性风险 而系统性风险的规避必须 通过参与套期保值交易 在股票现货市场与期货市场上的反向对冲交易而实现 其中 股指期货套期保值 是指在持有现货股票组合之后 为防止现货股票组合价格下跌从而带来损失 在期货市场上建立一定数量的 与现货交易方向相反的股指期货头寸 以期望通过股指期货头寸盈亏来对冲现货股票头寸的盈亏 从而抵 消现货市场价格变动所带来的实际损益 有效地降低投资者的投资风险 套期保值是股指期货的一个最基 本的作用和功能 提纲 1 沪深300股指期货的诞生 2 沪深300股指期货的作用 3 套期保值的定义 4 套期保值的方法 5 沪深300套期保值的意义 沪深 300 股指期货套期保值分析 摘要 随着2010年4月16日沪深300股指期货的推出 资本市场的内容和结构将得到完善 对冲交易成为现实 将深层次改变A股市场交易 文章将采取实证分析的方法 用最小方差 套期保值策略对我国A股市场上的股票投资组合进行套期保值 以研究沪深300股指期货的套 期保值效果 同时针对我国市场给出了具有实际操作性的套期保值交易策略 并就其风险 控制提出了相应的建议 关键词 沪深 300 股指期货 套期保值 股市投资者在股票市场上面临的风险 一种是股市的整体风险 又称为系统风险 即 所有或大多数股票的价格一起波动的风险 另一种是个股风险 又称为非系统风险 即持 有单个股票所面临的市场价格波动风险 通过投资组合 即同时购买多种风险不同的股票 可以较好地规避非系统风险 但不能有效地规避整个股市下跌所带来的系统风险 而股票 指数基本上能代表整个市场股票价格变动的趋势和幅度 于是 人们开始尝试着将股票指 数改造成一种可交易的期货合约并利用它对所有股票进行套期保值 规避系统风险 于是 股指期货应运而生 股指期货的实质就是将对股票市场价格指数的预期风险转移到期货市场的过程 其风 险是通过对股市走势持不同判断的投资者的买卖操作相互抵消的 而本文所例举的沪深300 股指期货是以沪深300指数作为标的物 由中证指数公司编制的沪深300指数于2005年4月8 日正式发布 沪深300指数是指以在上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市的股票中选 取规模大和流动性强的最具有代表性的300种成分股作为编制对象 并以这些成分股的自由 流动量为权数 以2004年12月31日为基准日 基期点数为1000点的股价指数 调整投资组 合的 系数 沪深300股票指数是我国第一个在中国境内上市的股指期货标的 沪深 300 指数期货跟其他商品期货一样 带有一般期货品种的特性 但作为与商品期 货有着较大区别的金融期货 其又有着与之相区别的特殊性 因此其价格的影响因素也有 别于商品期货 一般来讲 影响股指期货走势的因素主要包括国家宏观经济状况 行业信 息及相关经济政策 成分股的分红派息以及权重 成分股的替换 上证指数 综合指数的 走势等 股指期货的交易包括投机交易 套利交易和套期保值三种 投机是指投资者根据自已的分析 通过持有单边头寸来获利的行为 而套利是指通过 持有风险对冲后的头寸来获取无风险收益 套期保值则是投资者在股票和股指期货上建立价值相等 方向相反的头寸 将盈亏相 抵 或大致相抵 来规避价格变动风险的行为 通过分散投资 可以消除投资组合的非系 统性风险 而系统性风险的规避必须通过参与套期保值交易 在股票现货市场与期货市场 上的反向对冲交易而实现 其中 股指期货套期保值是指在持有现货股票组合之后 为防止 现货股票组合价格下跌从而带来损失 在期货市场上建立一定数量的与现货交易方向相反的 股指期货头寸 以期望通过股指期货头寸盈亏来对冲现货股票头寸的盈亏 从而抵消现货市 场价格变动所带来的实际损益 有效地降低投资者的投资风险 套期保值是股指期货的一个 最基本的作用和功能 套期保值的分类套期保值的分类 按照操作方法不同 套期保值可以分为包括卖出套期保值和买入套期保值 如果按照 操作的目的 套期保值可以分为积极的套期保值和消极的套期保值 1 买入套期保值 指投资者预期未来证券价格上涨 买入一定数量的股指期货合约 以锁定买入股票组合的成本 在套保期结束时对冲掉的交易 2 卖出套期保值 如果投资者预计未来证券价格下跌 通过卖出股指期货合约 来对 其所持有的股票头寸进行套保 用期货市场中空头的利润来弥补现货证券头寸的损失 3 积极的套期保值 积极的股指期货套期保值是以收益最大化为目标 通过对股票现 货市场走势的预测 有选择的运用套期保值策略来规避系统风险 一些大型的投资基金管 理者在面对较大的系统风险时 会采取积极的套期保值对冲股票组合的系统风险 在系统 风险释放后即将期货头寸平仓 也就是说 积极的套期保值策略是在一段时间内对股票组 合进行套期保值 待系统风险释放后又恢复原来股票组合的系统风险暴露 4 消极的套期保值 消极的股指期货套期保值是以风险最小化为目标 这不涉及对股 票现货市场未来走势的预测 仅仅是通过在期货市场和现货市场同时进行反向操作 这种 套期保值者参与股指期货的目的在于减少甚至完全规避他们在股票现货市场中所面临的系 统风险 对他们而言 重要的不是在股指期货中获利 而是通过持有股票指数期货 以增 加对其股票现货仓位价格的确定性 套期保值的国内外研究状况套期保值的国内外研究状况 较早有美国学者Lindahl 1992 将OLS模型用于套期保值率的估计 误差修正模型也 被用于描述期货和现货之间的 协整关系 Chien Liang Chiu 等 2005等 由于期货 和现货之间的联动关系是随市场环境而变化的 静态模型得到的不变的套期保值率无法满 足长期 动态条件下套期保值实践的需要 于是研究者们开始将动态模型应用于套期保值 广义自回归条件异方差 GARCH 模型是最为广泛使用的动态套期保值模型 后续的研究也 大多支持基于GARCH的动态套期保值模型较之其他静态模型绩效更优 Christos Floros Dimitrios V Vougas 2004 Chien LiangChiu 等 2005 等 国内有关套期保值的研究 主要针对商品期货 自从2006年10月30 日我国沪深300股指期货仿真交易推出以来 得到 大批个人和机构投资者的积极参与 同时给研究者提供了利用模拟数据实证分析的条件 王春英 2006 采用沪深300股指期货 对构造的股票组合进行套期保值 发现OLS模型套 期保值效果明显 王晓琴 米红 2007 对20支沪深300股票指数样本股 运用仿真交易数 据进行套期保值 结果显示股票组合比单只股票的避险效果更明显 梁斌 2009 运用仿 真交易数据实证研究表明 动态套期保值模型在样本内优于静态模型 且动态模型参数化 形式对结果影响较大 沪深沪深300300套期保值的方法策略套期保值的方法策略 1 需要套期保值的场合 评判是否需要进行套期保值的标准主要有两个 一是股票头寸买卖的灵活性 二是股 票头寸受系统风险影响的程度 如果一个股票组合规模不大 股票数目也不多 并且愿意 持有的时间也很有弹性 那么可以考虑不进行套保 相反 如果持有的头寸较大 股票构 成复杂 而且需要持有较长时间 则可以考虑套期保值 2 确定采取空头套期保值还是多头套期保值 套期保值可分为空头套期保值和多头套期保值 多头套期保值适合那些需要在未来某 个时间买入股票组合的投资者 通过买入股指期货合约来规避股票组合买入成本的不确定 性 空头套期保值适合目前持有股票组合 但会在未来某个时间卖出组合或计算组合价值 的投资者 为防止股市下跌造成未来卖出股票的收入减少或股票组合账面损失 投资者可 以卖出股指期货合约 3 选择哪个合约进行套期保值 沪深300股指期货合约月份包括当月 下月和随后两个季月 因此在套期保值过程中有 一个合约选择的问题 选择合约首先应该遵循月份相同或相近的原则 当然 市场上不存 在与现货完全一致的期货合约 因此基差风险总是存在的 其次还要考虑期货合约的成交 活跃度 如果按第一个原则所选合约为成交十分清淡的远月合约 虽然基差风险较小 但 存在较大的流动性风险 其成交量可能无法满足保值的要求 从而导致套期保值失败 4 确定套期保值规模 在进行套期保值时 需要确定买入或卖出多少张期货合约 即要确定套期保值的规模 实际上 只要知道了一个单位的现货应该用多少张股指期货合约 即套期保值比率 就可 以确定套期保值的规模 5 入市建仓 在选择好期货月份合约 以及确定好用于套期保值的股指期货合约数量之后 就可以 进入市场买卖所需期货合约 建立期货头寸 按照中金所股指期货交易规则规定 投资者 在进行套期保值时 需申请套期保值额度 6 结束套期保值 如何结束套期保值涉及两个方面的问题 首先是选择保值结束的时间 一种方法是选 择与现货股票组合操作的实现一致 即在了结现货股票头寸的同时结束期货保值交易 另 一种方法则对结束时间进行策略性的选择 当投资者认为市场发展趋势比较明朗 而且是 朝着对他现货头寸有利的方向发展 此时虽然还不到了结股票组合的时间 但仍可以选择 结清期货头寸 提前结束套期保值 沪深沪深300300股指套期保值及投资组合实证研究股指套期保值及投资组合实证研究 Ederington 按照套期保值方法演进 将套期保值方法分为简单套期保值方法 选择性 套期保值方法和投资组合套期保值方法 投资组合套期保值方法将简单套期保值方法的风险规避和选择性套期保值方法的追求 利润最大化相结合 认为套期保值的功能是实现现货市场和期货市场组合投资部位的风险最 小化与收益最大化 避险者可以通过选择最佳套期保值比率的方法来实现这个目标 这样进 行投资组合套期保值的投资者可以根据需要选择这两个市场的头寸比例 其操作更加灵活 避险者可以随时根据市场状况及自己对风险的偏好程度调整头寸和出入市时间 实现动态保 值 在套期保值方法架构上 大多数研究专注于最优套期保值比率的确定 在不同的假设前 提及目标函数下 最优套期保值比率也会不同 下文将以简单的模型进行分析 假设投资者 持有Xs单位的股票现货 在t t 1期的价格分别为St St 1 同时投资者持有股指期货头寸 为Xf 其在第t t 1 期的价格分别为Ft Ft 1 投资者在第t t 1 期所持有的股指期货 价值分别为StFt St 1Ft 1 投资组合套期保值方法假设认为 风险最小与利润最大都应是套期保值决策时所必须考 虑的因素 强调套期保值者应将现货寸及股指期货头寸视为一个投资组合来进行操作 必须 以最优套期保值比率进行避险 则该投资组合的收益R的期望和方差分别是 其中 E R 表示期望报酬 表示股票现货价格的方差 表示股指期货价格的方差 Var R 表示股票现货价格和期货价格的协方差 为了使风险最小化 做该投资组合收益的 方差关于Xf 求一次偏导并令其等于零 可得到其风险最小化条件下的套期保值率h 该模型的特点一是以收益率的VaR形式为优化目标 综合了套期保值者期望收益率和风 险偏好 解决了现有研究忽略套期保值者期望收益率和风险偏好参数人为设定的不足 使 期货合约的选择直接反映了套期保值者的风险承受能力 二是在考虑现货和期货风险之间 的相关性基础上 任意一个决策者在一定置信水平下 用组合VaR的收益率最大损失来控制 风险限额 总能找到对应的风险最小的套期保值组合 从而求出VaR最优套期比 另外我们还可以通过最小二乘法来计算套期保值比率 回归模型对最小风险套期保值 比率的估计通过OLS 进行 该方法模型为 St 1 St Ft 1 Ft 整理得 S F 其中 S为现货价格 在t t 1期的价格分别为St St 1 F为期货价格 在第t t 1 期的 价格分别为Ft Ft 1 为回归函数的截距项 为回归函数的斜率 也就是最小风险套 期保值比率 为随机误差项 1 基于沪深300股指的套期保值比的模型分析 1 1 静态选择沪深300股指标的50只股票组合的套期保值比的计算分别采用OLS回归模型估 计法 双变量向量自回归模型 基于协整关系的误差修正模型 简化的误差修正模型方法 对静态选择的50只股票组合采用沪深300股指期货进行套期保值 套期保值比计算结果如下 OLS回归模型估计法结果为 lnS lnS 1 1 05 lnP lnP 1 0 00035 1 其中 lnS 为股票组合价格对数 lnS 1 为股票组合价格对数滞后一阶 lnP 1 为300 股指价格对数滞后一阶 基于VAR模型的套期比计算结果为 lnS lnS 1 0 07 lnS 1 lnS 2 0 01 lnS 2 lnS 3 1 04 lnP lnP 1 0 05 lnP 1 lnP 2 0 03 lnP 2 lnP 3 0 0003 15 基于协整关系的误差修正模型的估计结果为 D lnS lnS 1 0 33 lnS 1 lnS 2 1 56 lnP 1 lnP 2 3 847e 0 6 TREND 1 0 001 0 45D lnS 1 lnS 2 0 30D lnS 2 lnS 3 0 17D lnS 3 lnS 4 1 07D lnP lnP 1 0 37D lnP 1 lnP 2 0 23D lnP 2 lnP 3 0 13D lnP 3 lnP 4 1 484e 05 16 基于简化的误差修正模型方法计算的结果为 lnS lnS 1 1 05 lnP lnP 1 0 01P11 0 04 17 其中 P11 lnP lnS 1 2 静态50只股票组合选择的套期保值有效性评价 Ederington 给出了套期保值有效性的衡量指标 即与未参与套期保值时收益方差相比 参与 套期保值后收益方差的减少程度 未参与套期保值和参与套期保值收益方差可以分别表示为 Var U Var St 18 Var P Var St h2Var Ft 2hCov St Ft 0 1 19 于是 可以得到套期保值的有效性指标为 H Var U Var P Var U 20 计算结果如下 Var U 0 015 0 015 Var Ft 0 014 0 014 Cov St Ft 0 0002 当h 1 05 1 045 1 07 1 05 时 有效性分别为 0 905406 0 905411 0 904675 0 905409 通过以上分析可知 对50只股票投资组合进行风险规避 采用4种方法有效性基本是一 致的 说明投资组合选取的股票越多 利用沪深300股指期货进行套期保值的套期比越小 不同的套期保值比计算差别较小 1 3 模型动态选择沪深300股指标的17只股票的套期保值比的计算 分别采用OLS 回归模型估计法 双变量向量自回归模型 基于协整关系的误差修正模 型 简化的误差修正模型方法对模型动态选择的17只股票组合采用沪深300股指期货进行套 期保值 套期保值比计算如下 OLS回归模型估计法结果为 lnS lnS 1 1 07 lnP lnP 1 0 0009 21 基于VAR 模型的套期比计算结果为 lnS lnS 1 0 003 lnS 1 lnS 2 0 033 lnS 2 lnS 3 0 072 lnP lnP 1 0 002 lnP 1 lnP 2 0 051 lnP 2 lnP 3 0 001 22 基于协整关系的误差修正模型的估计结果为 D lnS lnS 1 0 272 lnS 1 lnS 2 1 995 lnP 1 lnP 2 3 708e 06 TREND 1 0 001 0 580D lnS 1 lnS 2 0 388D lnS 2 lnS 3 0 225D lnS 3 lnS 4 1 111D lnP lnP 1 0 446D lnP 1 lnP 2 0 258D lnP 2 lnP 3 0 163D lnP 3 lnP 4 1 335e 05 23 基于简化的误差修正模型方法计算的结果为 lnS lnS 1 1 069 lnP lnP 1 0 004P11 0 024 24 1 4 基于模型动态选择17只股票组合套期保值有效性评价 根据上述算法 对几种方法计算套期保值比进行分析 计算结果分别为 Var U 0 016 01016 Var Ft 0 014 0 014 Cov St Ft 0 0002 当h 1 072 1 072 1 111 1 069时 有效性分别为 0 828121 0 828121 0 826862 0 828126 通过以上分析可知 对17只股票投资组合进行风险规避 采用4种方法有效性基本是一 致的 说明投资组合选取的股票越多 利用沪深300股指期货进套期保值的套期比越小 不同 的套期保值比计算别较小 1 5基于单只股票套期保值比的计算及有效性评价 分别采用OLS 回归模型估计法 双变量向量自回归模型 基于协整关系的误差修正模型 简化的误差修正模型方法对个股采用沪深300股指期货进行套期保值 选择个股S深发展进行 计算 计算分别如下 OLS回归模型估计法结果为 lnS lnS 1 1 071 lnP lnP 1 0 0003 25 基于VAR 模型的套期比计算结果为 lnS lnS 1 0 059 lnS 1 lnS 2 0 004 lnS 2 lnS 3 0 077 lnP lnP 1 0 159 lnP 1 lnP 2 0 094 lnP 2 lnP 3 0 0003 26 基于协整关系的误差修正模型估计的结果为 D lnS lnS 1 0 95 lnS 1 lnS 2 1 76 lnP 1 lnP 2 6 573e 06 TREND 1 0 001 0 04D lnS 1 lnS 2 0 07D lnS 2 lnS 3 0 03D lnS 3 lnS 4 1 19D lnP lnP 1 0 58D lnP 1 lnP 2 0 38D lnP 2 lnP 3 0 28D lnP 3 lnP 4 3 906e 05 27 基于简化的误差修正模型方法计算的结果为 lnS lnS 1 1 069 lnP lnP 1 0 028P11 0 142 28 根据以上的算法 对几种套期保值比计算结果的有效性进行分析 Var U 0 025 0 025 Var Ft 0 014 0 014 Cov St Ft 0 0002 当h 1 071 1 077 1 189 1 069 时 有效性分别为 0 346225 0 346206 0 341806 0 346227 通过以上分析可知 对单个股票投资进行风险规避 采用4 种方法有效性基本是一致的 但 是有效性的值均较小 说明投资单个股票 利用沪深300 股指期货进行套期保值的效果较差 多个投资组合的套期保值效果较好 6 6 对沪深300300 股指标的股票组合投资选择的模型实证分析 6 6 1 1 沪深300300 股指期货标的股票5050 只组合的投资实证分析 6 1 1 沪深300 标的股票50 只组合与沪深300 股指走势对比选择的50 只股票组合和沪 深300 指数走势做对比 可以看到选取的组合和沪深300 股指的相关性比较好 见图3 6 1 2 50 只个股与沪深300 股指相关性 分别计算所选择的50 只股票价格与沪深300 股指间的相关系数 结果显示 50 只个股与沪 深300 股指的相关性差别较大 相关性最小的万科A 与沪深300 股指的相关系数仅为0 14 最大的晨鸣纸业与沪深300 股指的相关系数达到0 79 其他结果见表2 6 1 3 投资沪深300 股指标的股票50 只组合的风险分析 分析基于选择的50 只股票组合的投资收益及风险 分别计算出日 周平均收益率 结果为50 只股票组合日平均收益率 0 19沪深300 股指日平均收益率 0 09 图2 2 基于协整关系的沪深300300 股指的模拟值与实际值 残差值图 FigureFigure 2 2 S S imulaimula tiontion andand ReaRea l l andand ResiduaResidua l l VaVa lueslues ofof ShanghaShangha i i2ShenzhenShenzhen 300300 SharesShares IndexIndex BaBa sedsed onon ConCon inin tegrategra tedted RelaRela tiontion 图3 3 5050 只股票组合与沪深300300 股指走势对比图 FigureFigure 3 3 ConCon tratra stst PlotPlot betweenbetween PortfolioPortfolio ofof FiftyFifty StocksStocks andand ShanghaShangha i i2ShenzhenShenzhen 300300 SharesShares IndexIndex 表2 2 5050 只股票分别与沪深300300 股指的相关系数 TableTable 2 2 CorrelaCorrela tiontion betweenbetween FiftyFifty StocksStocks andand ShanghaShangha i i2ShenzhenShenzhen 300300 SharesShares IndexIndex 50 只股票组合周平均收益率 0 93沪深300 股指周平均收益率 0 45结果显示 选择的50 只股票投资组合的收益率大于标的指数收益率 通过VAR 分析计算50 只股票投资组合的 日 周的V aR 值及波动率值 V aR 日 205 162 8 V aR 周 1 101 965 5 波动率 日 1 4 波动率 周 3 4 结果显示 50 只股票的投资组合风险是比较小的 6 1 4 投资沪深300 股指标的股票50 只组合的动态收益情况对选择沪深300 股指标的的 50 只股票组合的动态收益情况计算如下 如果在2005 年1 月4 日进行上述50 只股票的建 仓 建仓投资2 606 886 71 元 持有到2006年10月10日 则组合市值为4 455 999 99 收益率达 到71 其他动态数据见表3 6 2 基于因果关系及协整关系的股票组合投资选择的模型实证分析 基于样本期间排名前50 只股票中对沪深300 股指产生双向引导作用的17 只股票进行动有 选择性的投资组合 以下具体分析建立在模型选择基础上的投资组合的结果 6 2 1 动态选择的17 只股票行业分布的情况从沪深300 股指标的排名前50 名的股票中进 行动态模型选股 选择的结果是17 只股票组成的投资组合 个股的具体情况见图4 及表4 6 2 2 动态选择的17 只股票组合特点如果大 中 小市值按总市值30 40 30 分 类 价值 混合 成长按市净率大小分类 市净率最小的股票其市值之和占所有A 股总市值 比例取整为30 的股票为价值型股票 40 为混合型股票 最后30 的个股为成长型股票 然后就能确定某个股的风格 分别确定属于大市值价值型 中市值价值型 小市值价值型 大市值混合型 中市值混合型 小市值混合型 大市值成长型 中市值成长型 小市值成 长型的股票 按照标准可以判断出模型动态选择的17 只股票组合的情况 见图5 6 2 3 动态选择的17 只股票组合与沪深300 股指走势对比图 从图6 看到 基于模型动态选择的17 只股票组合的走势在2006 年3 月以前与沪深300 股 指走势相关性较强 之后出现了较大的偏离 说明基于动态模型选择的17 只股票的收益超 过了大盘的走势 达到了较好的效果 6 2 4 动态选择的17 只股票组合收益及风险分析 分析基于模型选择的17 只股票组合的投资收益及风险 分别计算出日 周平均收益率 结果 分别为17 只股票组合日平均收益率 0 25沪深300 股指日平均收益率 0 0917 只股票 组合周平均收益率 1 25沪深300 股指周平均收益率 0 45结果显示 动态选择的17 只 股票投资组合的收益率远远大于静态选择50 只股票的收益率 并且远远大于沪深300 标的 指数平均收益率 然后对其风险进行分析 基于VAR 计算日 周波动率 V aR 日 81 546 2 V aR 周 460 297 3 波动率 日 1 6 波动率 周 3 9 已知17 只股 票的投资组合风险比较小 同50 只股票组合相比风险没有明显增大 图6 6 动态模型选择的1717 只股票组合与沪深300300 股指走势对比图 FigureFigure 6 6 ComparaCompara tivetive PlotPlot betweenbetween SevenSeven teenteen StocksStocks PortfolioPortfolio andand ShanghaShangha i i2ShenzhenShenzhen 300300 SharesShares IndexIndex 6 2 5 动态选择的17 只股票最终收益情况分析 如果在2005 年1 月4 日进行上述17 只股票的建仓 建仓投资783 574 04 元 持有到 2006 年10 月10日 则组合市值为1 721 299 99 元 收益率达到120 其他动态收益数据 见表4 结论 本文采用模型分析技术 对沪深300 股指标的进行投资组合的建模研究 创造性的给出了 动态投资组合的操作方法 同时对投资组合进行沪深300 股指期货套期保值比进行实证分析 最终对不同的套期保值比的计算方法在沪深300 股指套期保值实践中的应用给出评价 首 先对选择的样本数据进行平稳性的检验 结果认为选择的样本数据均是I 1 对样本股 与沪深300 股指之间的关系进行Granger 因果关系检验 认为沪深300 股指在样本期间 排名前50 只股票中对沪深300 股指产生双向引导作用的股票共有17 只 分别是S深发展 A S深宝安A 南玻A 招商地产 中金岭南 农产品 长城电脑 华侨城A 深圳机场 许 继电气 S阿胶 S徐工 S四环 美的电器 宏源证券 泸州老窖 吉林敖东 协整检验表 明基于Granger因果关系构造的协整系统有较好的均衡性 通过理论模型的动态选择 对沪 深300 股指标的排名前50 只股票进行动态选择 对构成的17 只股票的投资组合进行实证 分析 17 只组合比50 只组合在风险 收益等方面都有较大的改进 50 只股票投资组合的 收益率为71 动态模型选股的17 只股票的组合动态收益率达到120 收益率状况有了 极大的提高 说明基于模型的动态选股方法是有效的 最后 分别采用OLS回归模型估计法 双变量向量自回归模型 基于协整关系的误差修正模型 简化的误差修正模型方法对静态 选择的50 只股票组合及动态模型选择的17 只股票组合采用沪深300 股指期货进行套期保 值 模拟计算套期保值比发现 对50只股票或17 只股票投资组合进行风险规避 采用4种 方法有效性基本是一致的 说明投资组合选取的股票越多 利用沪深300 股指期货进行套期 保值的套期比趋于1 不同的套期保值比计算差别较小 对单个股票投资进行风险规避 采用4 种方法有效性基本是一致的 但是有效性的值均较小 投资单个股票利用沪深300 股 指期货进行套期保值的效果较差 多个投资组合的套期保值效果较好 沪深沪深300300股指期货套期保值效果分析股指期货套期保值效果分析 一 理论分析 套期保值效果要从两个方面来考虑 一是套期保值的效率 二是套期保值的成本 笔者准 备从经典的投资组合收益率最小方差模型 Figlewski 1984 来分析 保值资产组合收益 率的公式为 RS VT1 VT0 D Vt0 其中 T表示持有股票组合的时间 VT1和VT0分别表示所持有组合期末与期初的市场价值 D表示持有期间累计分配的红利 在T0 至T1 时间内 指数期货市场上的收益率RF 为 RF FT1 FT0 FT0 其中 FT1和FT0分别表示期货合约期末与期初的市场价值 如果进行了套期保值交易 那 么投资组合收益率RH 的计算公式为 RH VT1 VT0 D M FT1 FT0 VT0 VT1 VT0 D VT0 M FT0 VT0 FT1 FT0 FT0 RS h RF 1 其中 M指投资者为了对投资组合实施套期保值而购买的指数期货合约份数 h表示套期保 值比率 现在就可以很容易的看出来 好的套期保值策略就是选择恰当的h是股票组合和指 数期货的收益率尽量同比变动以减少投资组合的收益波动程度 即RH 的方差 下面就来看h 的确定方法 可以看出 如果将RS 和RF 看作两个不断变化取值的变量 移项 RH h RF RS 则使RH 方差最小的h就可以通过一元线性回归的最小二乘法来估计 得到最优套期保值比 率h为 h3 Cov RS RF Var RF 这时 RH最小方差为 Varmin RH Var RS 1 R2 其中 R为RF 和RS的相关系数 当RH 方差达到最小时 RF和RS 的相关系数平方R2 达到最 大 R2 1 Varmin RH Var RS 所以 最小二乘法估计得到的拟合优度就可以非常好的表示套期保值的效率 即R2 越大 套 期保值的效率就越高 而按照经典理论这时的保值比率h3 就可以表示套期保值成本 它是 按照期货合约价值和股票组合价值比例换算的合约份数 可以很好的说明一笔套期保值交易 的交易成本 资金占用和可能导致的追加保证金风险 二 实证分析 由于是前瞻性研究 没有可得的期货价格数据 笔者准备将理论的期货价格代替实际的期 货价格 这个假设的含义就是在指数期货市场完全跟据现货市场完美定价 这对只有一个 指数期货的前提下比较保值效果没有大的影响 在时段的摘取方面 选择2005年1月14日 2006年12月1日的最近期时段 一共93 个星期提取周收盘价进行计算 之所以选择 2005和2006两年期的原因是这两年大盘有大的上升也有大的下降 更能充分考察套期保值 的可靠性 关于RF 考虑沪深300期货的周收益率 期货理论价格可以表示为 Ft St3e r3t q3t 其中Ft为期货的理论价格 St为当天的现货价格 r为以连续复利计的无风险利率 q为现 金红利率 t为距到期日的时间 在r t相同 q为零不考虑红利发放 我国红利发放较少 本文假定为零以方便研究 的情况下 RF Ft F0 F0 St S0 S0 所以用沪深300现货周收益率代替即可 计算出92个收益率 收盘价来源 Wind资讯终端 一 基金重仓股的套期保值效果 笔者从大智慧internet终端遴选基金重仓股的投资组合 共选取招商银行 万科A 中信证 券 宝钢股份 民生银行 中国联通 中国石化 长江电力 贵州茅台 浦发银行 上海 机场 华侨城A 金融街 粤赣高速 宝钛股份等52个基金重仓股 按流通股份做权数构建 投资组合 计算出命题期间的92 个周的收益率 将基金重仓股组合收益率和沪深300收益 率代入公式 1 用Eviews统计软件求得h3 11198 R2 01627 这可以看出 代表性 基金或以基金重仓股为投资策略的投资者用沪深300 指数期货套期保值 要购买实际和约 份数为11198份的指数期货 按历史数据它将规避掉约63 的系统风险 下图为上述现货投 资组合和指数期货收益率波动的比较图 从图中可以看出波动曲线还是比较一致的 规避 风险的效率一般 短虚线代表股票组合收益率 长虚线代表沪深300指数期货收益率 纵轴 为周收益率 横轴为期间包括的92 个星期 以下图示均如此表示 二 券商重仓股的套期保值效果 从大智慧internet终端遴选券商重仓股的投资组合 共选取武钢股份 烟台万华 盐湖钾 肥 雅戈尔 宝钢股份 金发科技 首创股份 张裕A 贵州茅台 泛海建设 新世界 重 庆啤酒 哈飞股份 焦作万方 东方电机 中青旅 士兰微等66个券商重仓股 按流通股份 做权数构建投资组合 计算出命题期间的92个周的收益率 按上述方法求得h3 11065 R2 01876 这可以看出 代性券商或以券商重仓股为投资策略的投资者用沪深300指数期货 套期保值 要购买实际和约份数为11065份的指数期货 按历史数 据它将规避掉约88 的系统风险 下图为上述现货投资组合和指数期货收益率波动的比较图 从图中可以看出波动曲线 是相当一致的 规避风险的效率较高 三 社保重仓股的套期保值效果 从大智慧internet终端遴选社保重仓股的投资组合 共选取中信证券 航天机电 吉林敖 东 宝钛股份 上海汽车 长安汽车 中色股份 现代投资 南山铝业 深圳机场 辽宁 成大 福建高速 火箭股份 华联综超 中科三环 佛山照明 栖霞建设等92个社保重仓 股 按流通股份做权数构建投资组合 计算出命题期间的92个周的收益率 按上述方法求 得h3 0197 R2 0186 这可以看出 社保基金或以社保重仓股为投资策略的投资者用沪 深300指数期货套期保值 要购买实际和约份数为0197 份的指数期货 按历史数据它将规避 掉约86 的系统风险 下图为上述现货投资组合和指数期货收益率波动的比较图 从图中可以看出波动曲线 是相当一致的 规避风险的效率较高 四 QFII持股的套期保值效果 从大智慧internet终端遴选QFII持股的投资组合 共选取上港集团 宝钢股份 中集集团 中兴通讯 华能国际 鞍钢股份 中金黄金 紫江企业 太钢不锈 天津港 福耀玻璃 海螺水泥 深赤湾A 华菱管线 浙江龙盛 百联股份 哈空调等75个QFII持股 按流通股 份做权数构建投资组合 计算出命题期间的92个周的收益率 按上述方法求得h3 11002 R2 01918 这可以看出 QF II或以QFII持股为投资策略的投资者用沪深300指数期货套期 保值 要购买实际和约份数为11002份的指数期货 按历史数据它将规避掉约92 的系统风 险 下图为上述现货投资组合和指数期货收益率波动的比较图 从图中可以看出波动曲线 是相当一致的 规避风险的效率很高 三 综合比较分析 根据R2 越大 套期保值的效率就越高 保值比率h3越大 套期保值成本越高这两个条件进 行比较 表格第四列是风险规避程度比保值比率 含义是购买期货合约花费的单位成本可以带来的 保值效果 由此可见 基金重仓 券商重仓 社保重仓和QFII持股都用沪深300指数期货套 期保值时 效果是逐渐增大的 QF II再次通过实际测算结果表明其背后专业研究人员能力 的强大和选股的严谨 未来指数期货一推出QF II又将成为利用它来保值的赢家 即便除开 套期保值不说 QFII选股依然是紧跟大盘优质股相关性最强的 它的投资部门通过分析比 中国同行抛弃掉了更多的 怪涨怪跌 的迷惑性大的股票 社保基金出于稳健性的考虑 选股谨慎 股指期货推出后将大大提升社保基金保值的能力 相比之下 基金重仓股的投 资策略用股指期货来保值效果就差很多了 这也和它本身追求和风险匹配的收益有关 另 外 不同基金选股往往 独具慧眼 每个基金都有自己的一套 这就使基金选取的重仓 股与大盘结构有很大的差异 从而在用以沪深两市大盘为蓝本的指数期货来套期保值时效 果大打折扣 从以上分析我们可以推测三点 第一 未来沪深300指数期货的大的买家还是类似社保 和券商以及QFII等大机构投资者 他们利用指数期货保值的效果最好