我国股指期货动态套期保值策略实证研究

1、我国股指期货动态套期保值策略实证研究论文摘要：年4月16日，投资者期待已久的沪深300股指期货迎来上市交易，A股市场从此步入双边时代。本文拟通过在对国内外静、动态套期保值理论开展进行阐述的根底上，采用img1系数来动态估计股指期货套期保值比率，并利用封闭式基金基金鸿阳与沪深300股指期货市场数据进行实证研究，分析动态最优套期保值比率的估计和套期保值的有效性。论文关键词：沪深,股指期货,动态套期保值,最优套期保值比率一、引言股指期货StockIndexFutures的全称是股票价格指数期货，是指以股价指数为标的物的标准化期货合约，双方约定在未来的某个特定日期，可以按照事先确定的股价指数的大小，进

2、行期货合约的买卖。1982年2月，美国堪萨斯期货交易所(KCBT)推出价值线综合指数期货，成为世界上第一只股指期货。美国股指期货的推出，带动了英国、香港、日本、韩国、印度等国家和地区股指期货的相继诞生。自股指期货推出以来，其强大的价格发现和套期保值功能令市场趋之假设鹜，其成交也日益活泼，成为各国和地区金融市场上极为重要的金融衍生品。大量事实早已证明，运用股指期货进行有效的套期保值是推动衍生品市场正常运行的首要动力。2021年4月16日，我国的股指期货在经历了3年多的仿真交易后，终于迎来正式上市交易。股指期货的套期保值功能是其最主要的功能，而股指期货的动态套期保值完善了静态套期保值所存在的缺乏，

3、减少了静态套期保值不能躲避的基差变动风险，提高了套期保值的效果，有利于完善资本市场功能与体系，增强我国资本市场的国际竞争力，对我国证券市场的长远健康开展具有重要的现实意义。二、文献综述国外关于最优套期保值比率的研究历史悠久，并且经历了一个从静态到动态的变化过程。Johnson(1960)、Stein(1961)在方差最小化理论下，最早提出了商品期货最优套期保值比率，并给出了用最小二乘法回归模型估计最优套期保值比率的计算公式。Thompson和Bond(1985)研究认为，方差最小化套期保值比率应该根据现货和期货价格预期水平以及最终基差水平而进行相应调整。BollerSlev1986提出了GAR

4、CH模型，GARCH模型考虑了金融时间序列的动态波动特征，因而可以得出动态的最优套期保值比率。此后研究对套期保值比率大都使用GARCH模型来估计时变的套期保值比率。YangAllen2004利用静态和动态的四种不同的模型对澳大利亚所有的普通股票价格指数和相应的指数期货合约进行研究，然后基于两种不同的分析方法风险收益分析法和最大效用分析法，利用事后的样本内和事前的样本外数据样本对四种模型估计出来的套期保值比率的有效性进行比拟后发现，基于动态时变的多元变量GARCH模型的套期保值比率的有效性较高。国内方面，吴冲锋、钱宏伟等(1998)利用上海期货交易所期铜数据进行实证研究，通过对各个套期保值比率估

5、计模型以及套期保值效果的比拟，结论认为风险最小化条件下套期保值比率大于传统套期保值比率。梁朝晖(2006)运用上海期货交易所期铜合约数据，计算分析了普通最小二乘法回归模型、误差修正模型和多元GARCH模型在计算最优套期保值比率方面的效果，结果说明国内市场不能很好实现价格发现功能，套期保值效果有限。国外许多学者在经历了静态套期保值比率的研究后发现，静态套期保值由于不能躲避基差变动风险，故影响了其套期保值的有效性，此后基于GARCH模型或GARCH模型的拓展模型，许多学者提出了不同的估计动态时变的最优套期保值比率的策略，经过实证研究发现，动态套期保值策略显著提高了套期保值的有效性，而国内的相关研究

6、那么显得较为滞后，并且多以商品期货市场为研究对象。三、模型设计本文拟采用封闭式基金基金鸿阳184728与沪深300股指期货进行套期保值，并采取买入基金鸿阳、卖出沪深300股指期货的方式进行套期保值操作，为计算方便，忽略进行买卖操作时的手续费及冲击本钱等。1.选取一定交易区间的日收盘数据，分别计算出基金鸿阳和沪深300股指期货的日收益率，然后以基金鸿阳的日收益率数据序列为因变量，以沪深300股指期货的日收益率数据序列为自变量进行简单回归分析，并对残差项进行自相关性和异方差性检验。假设残差项不存在自相关和异方差性，那么采用OLS线性回归模型计算相应的、及对应的P值；假设残差项存在自相关或异方差性，

7、那么采用GARCH模型计算相应的、及对应的P值。2.根据动态计算沪深300股指期货合约的卖出张数，为计算方便，本文采用股指期货合约当月连续数据进行计算。式中为第i期股指期货合约的卖出张数，为所买入的基金鸿阳第i期的价值，为期货合约第i期的价值。3.当套期保值结束后计算动态套期保值的保值效果。0其中，表示基金鸿阳的收益率，表示基金鸿阳的方差，表示第i期最优套期保值比率，表示基金鸿阳与沪深300股指期货的相关系数，表示套期保值的收益率，表示沪深300股指期货的收益率，表示套期保值的方差。套期保值的有效性用HE表示如下：四、实证研究鉴于国内股指期货于2021年4月16日才正式上市交易，故本文截取20

8、21年4月16日-2021年6月11日的基金鸿阳与沪深300股指期货日收盘数据进行实证研究。 基金鸿阳 沪深300股指期货 基金鸿阳 1 沪深300股指期货 0.980796 1 表1：基金鸿阳与沪深300股指期货日收盘价相关系数 基金鸿阳 沪深300股指期货 基金鸿阳 1 沪深300股指期货 0.901111 1 表2：基金鸿阳与沪深300股指期货日收益率数据序列相关系数2.对基金鸿阳和沪深300股指期货的日收益率数据序列进行简单回归分析后结果为：(-0.0220)(12.6416)=0.812002F=159.8101p=0.0000D-W=2.506815(p=0.3021)由于模型的=

9、0.812002，F=159.8101，对应的P值小于0.0001.，可见模型参数检验显著性较高；模型残差项的D-W统计量为2.506815，对应的P值为0.3021，说明残差项不存在自相关性。3.为防止股指期货上市初期的影响，本文假设自2021年5月28日以收盘价买入1000万份基金鸿阳，并根据值计算和卖出对应张数的期货合约，自2021年5月31日至2021年6月11日期间每日进行套期保值操作，具体套期保值结果如下： 日期 N 未采取套期保值的基金持有价值 采取套期保值后的持仓价值 2021-5-28 0.451381 16 6120000 6120000 2021-5-31 0.45457

10、1 16 6030000 6381360 2021-6-1 0.454079 16 6010000 6505360 2021-6-2 0.454961 16 6030000 6456240 2021-6-3 0.455342 17 5990000 6561080 2021-6-4 0.453191 16 5980000 6488680 2021-6-7 0.454918 17 5910000 6698160 2021-6-8 0.453085 16 5910000 6610800 2021-6-9 0.482289 18 6080000 6433040 2021-6-10 0.482726 1

11、8 6030000 6486720 2021-6-11 0.483218 18 6040000 6517240 表3：套期保值具体结果套期保值效果如下表： 绝对收益 相对收益 套期保值效果 未套期保值 -90000 -1.47% 0 套期保值 397240 6.49% 81.2% 表4：套期保值效果结论：在未采取套期保值的情况下，所持有的基金仓位亏损90000元，对应的收益率为-1.47；而采取套期保值后，所持有的资产获得了397240元的绝对收益，收益率为6.49%，套期保值效果为81.2%，获得了较高的套期保值效果，但是由于本文未考虑采取动态套期保值所带来的手续费和冲击本钱等费用，故实际套

12、期保值效果将低于现有结论。参考文献1 Johnson,L.L. The Theory of Hedging and Speculation in Commodity Futures.Review of Economic Studies,1960(27):139-151.2 Stein,J.The Simultaneous Determination Of Spot and Futures Prices .American Economic Review,1961(51):1012-1025.3 Bond,G.E.,S.R.,Thompson J.A.,Geldard. Basis Risk and Hedging Strategies for Australian Wheat Exports.Australian Journa1 ofAgricultural Economics,1985(29):199-209.4 Bollerslev,Tim. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics,1986:307-327