股指期货套期保值策略比较研究.docVIP

股指期货套期保值策略比较研究 　　[摘要] 股指期货的即将推出，投资人如何运用它来进行套期保值。本文将介绍三种常用的股指期货的套期保值策略，即：完全套期保值策略；不完全套期保值策略；投资组合保险策略。接下来本文将采用实证数据分析和比较该三种策略的优劣，最后再加以总结。 　　[关键词] 股指期货 套期保值 投资组合保险 　　 　　随着股指期货推出的临近，如何采用股指期货来进行套期保值是基金公司研究的重点。特别是上证综指在5个月的时间内大幅滑落，基金的净值也跟随大盘大幅缩水；机构投资者对于股指期货的推出越来越殷切期盼了。 　　股指期货作为一种风险管理工具，套期保值（也称作避险、对冲）是其基本功能之一，能满足投资者对股市风险对冲工具的需求。特别对于机构投资者来说，套期保值是主要运用的策略。投资者在进行套期保值时面临的一个关键问题就是对于每单位的标的资产需要确定持有多少期货合约；或者最优的套期保值比率应该如何决定。到目前为止，已经有许多学者提出了各种计算套期保值比率的方法和模型，但是采用哪种模型的估计结果对于套期保值具有比较高的有效性仍然是一个充满争议的议题。利用股指期货，有三种方法可以对冲掉股票市场基金的系统风险：第一种是完全套期保值策略，第二种是不完全套期保值策略，最后一种称为投资组合保险。 　　本文的第一部分将分别介绍这三种套期保值策略，第二部分，将通过实证数据比较这三种套保策略的优劣，第三部分为结论部分。 　　一、套期保值策略的介绍 　　1.完全套期保值策略 　　首先，介绍完全套期保值策略，该策略追求风险最小化，不考虑其它收益。认为期货价格变动与现货价格变动同步，即没有基差风险。这种策略的套保比率为1，即期货合约头寸恰好等于现货头寸，且避险者持有期货到现货头寸结束。在完全避险条件下，套保期货合约数量= 　　其中，“-”代表期、现反向操作， 　　VS为现货组合价值,VF为期货合约价值 　　2.不完全套期保值策略 　　Ederington（1979）提出投资者进行套期保值的目标是最小化所持有的资产组合的方差，因此能够产生最小???合方差的套期保值比率应该就是最优的套期保值比率，这一套期保值比率也被称为最小方差的套期保值比率。他同时论证了最小方差的套期保值比率可以被定义为期货和现货价格之间的协方差与期货价格方差的比率。然后他证明了最小方差的套期保值比率刚好是从普通最小二乘回归（OLS）得到的斜率系数，其中现货价格和期货价格分别为因变量和自变量。 　　(1)传统OLS模型。OLS（Ordinary Least SquaresRegression）模型实际上是对现货收益率和期货收益率作一个简单的线性回归，取其斜率为避险比率。 　　 　　其中，St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率 　　α为模型的截距项；β为模型的斜率系数，即最优套保比率；εt为模型的残差项 　　对（1）式β取一阶微分，并令方程式为零，则得到最优套期保值比率，此套保比率不随时间改变。 　　 　　(2)误差修正ECM 套保模型。由于经济数据一般具有非定态、不稳定的特征，在实证分析时多采用差分后的定态序列进行分析，但一些长期重要信息有可能因此丢失。为解决这一问题，Engle and Bollerslev (1986)提出了共整合概念，将长期均衡概念纳入考虑，构建利用股指期货避险的误差修正ECM模型，如下， 　　 　　其中，St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率 　　μt-1为误差修正项；α0为截距项；α1为误差修正系数，α1=0 　　δi，θj为模型参数；εt为模型的残差项 　　b^估计系数即为最优套保比率 　　该模型实际上是将OLS模型中的残差序列εt纳入了考虑。 　　(3)广义自回归条件异方差GARCH 套保模型。传统的OLS模型和ECM 模型是建立在残差项变异数具有齐质性的条件下，即残差项的变异数(εt)符合正态分布，且残差项变异数固定不变，得出的最优套保比率也不随时间改变。但大量的实证数据显示，财务数据多为非正态分布，且残差项变异数会随着时间改变。在实践意义上，最优套保比率应随时间的变化做出调整，即所谓的动态套期保值观点。1982年Engle提出了自回归条件异方差ARCH模型，该模型考虑到了残差项变异数随时间而改变。1986 年Bollersler 又将ARCH模型改进为较弹性且一般化的构架，即现在广为使用的广义自回归条件异方差GARCH模型，表示如下： 　　 　　 　　其中，Ωt-1表示t-1期之前所有已知信息的集合；为残差项的方差p和q为阶数；St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率 　　a 为截距项；b 为斜率项，即为最优套保比率 　　3.投资组合保险