沪深300股指期货套期保值比率的实证研究 ——基于多种模型的比较分析

发布时间：2022-01-14 09:07

　　2010年6月1日,我国沪深300股指期货在证券市场正式上市,在股指期货出现之前,投资者普遍对于市场上系统性风险无能为力。但是股指期货的出现,通过期现货间的套期保值大大降低了股票市场上系统性风险,该操作最关键的是确定套期保值比率。因此,如何得到最优的套期保值比率是学者们关注的重点。沪深300股指期货的标的是沪深300指数,它的出现是我国金融史上的伟大壮举。因此,研究沪深300指数期货对于研究最佳对冲比率有重大的现实意义。有很多模型可以确定最佳的对冲比率,包括之前的静态避险模型和后期的动态避险模型,常见的计算套期保值比率的模型有最小二乘回归模型（OLS）、贝叶斯向量自回归模型（BVAR）、误差修正模型（ECM）、ECM-GARCH模型和Copula-GARCH模型。其中OLS模型仅仅简单地线性回归解释变量和被解释变量,其最大缺点是忽略了残差自相关。但是BVAR模型则考虑了残差自相关,计算结果更加准确。ECM模型将变量间回归的残差作为误差修正项代入方程中,该模型考虑了变量间的长期平稳关系。ECM-GARCH模型比前三种模型进步的是考虑了残差的异方差,进一步降低了计算的误差。最后一个Copu... 

【文章来源】：首都经济贸易大学北京市

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

沪深300指数与股指期货收盘价折线图

第 3 章 沪深 300 股指期货套期保值比率货收盘价的折线图，创业板指数和指数期货收盘价的折线图：图 3.1 沪深 300 指数与股指期货收盘价折线图

图 3.3 创业板指数和股指期货日收盘价折线图从图 3.1 到 3.3 可以看出，指数期货与沪深 300 指数同涨同跌趋势一致；而创和股指期货的走势基本相同，中小企业指数和股指期货的收盘价走势差距较大要对四组数据进行进一步的统计检验。（2）平稳性检验笔者使用的样本数据都为时间序列，我们都知道时间序列大多都存在单位根，位根的样本数据直接建模，会造成“伪回归”的问题⑤。因此在后面建立模型先对样本数据做单位根相关检验，笔者进行单位根检验的方法是常用的 ADF这该检验法的原理是：计算出样本数据的 ADF 值，并和 5%置信水平下 t 检验⑥作比较，如果其 ADF 检验值大于 t 检验值，那么该序列不平稳，ADF 值比平下 t 检验值小为平稳时间序列。运用 eviews7 进行检验，输出结果如下：表 3.1 样本数据 ADF 检验结果表ADF 值股指期货 沪深300指数 中小企业指数 创业板指数-1.8871 -1.6589 -1.2983 -1.7991

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Copula-GARCH模型最优套期保值比率[J]. 赵蕾,文忠桥,朱家明.  海南师范大学学报(自然科学版). 2015(02)
[2]沪深300股指期货最优套期保值比率研究[J]. 鄢仁智.  时代金融. 2013(33)
[3]沪深300股指期货套期保值的实证研究[J]. 甄晗蕾.  中国物价. 2012(08)
[4]股指期货套期保值的实证研究[J]. 朱志红,王向荣.  商业经济. 2011(22)
[5]中国股指期货套期保值绩效的实证研究[J]. 杨招军,贺鹏.  华东师范大学学报(哲学社会科学版). 2011(03)
[6]股指期货的套期保值问题[J]. 周好文,郭洪钧.  数量经济技术经济研究. 2008(02)
[7]期货套期保值最大概率与最小风险分析[J]. 林孝贵.  数学的实践与认识. 2004(05)
[8]浅析股票指数期货的套期保值[J]. 朱莉.  新疆石油教育学院学报. 2003(04)

硕士论文
[1]我国股指期货最优套期保值比率的研究[D]. 田丽娅.山西财经大学 2014
[2]沪深300股指期货最优套期保值比率研究[D]. 沈亚飞.西安电子科技大学 2014
[3]基于GARCH模型对中国股指期货套期保值研究[D]. 郑帅.西安建筑科技大学 2013
[4]基于中国市场的最优套期保值比率模型绩效实证检验[D]. 叶蜜冬.厦门大学 2009



本文编号：3588225