我国股指期货套期保值效率分析

发布时间：2017-04-08 17:19

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【摘要】：2007年美国次贷危机发生后,全球金融市场遭受了重创,中国股市也从牛市中的6000点急转直下到了熊市的1600点,大多数机构和股民自然逃脱不了资产大幅缩水的厄运。2010年我国上证A股跌幅14.31%,2011年我国上证A股跌幅21.68%,投资者自然难逃其难。股票市场中的这种系统性风险很难通过股票市场自身来规避。 股指期货是一种以现货股票为标的物的金融衍生产品,相比股票市场来说,它具有一些自己优良的特质,如较高的杠杆性,较低的交易成本等。此外它还具有套期保值,资源配置,价格发现等功能。这种衍生金融工具运用得当可以有效的降低投资者所面临系统性风险,也因此在资本市场中具有举足轻重的地位。 随着我国资本市场在不断的扩大,股票市场的地位也越来越重要。在发达国家基本上都拥有自己股指期货的背景下,我国的股指期货的推出经历很长一段时间,股指期货的推出进一步完善了市场上的做空机制,此外股指期货具有双向操作模式,可以给投资者带来了多元化的投资方式。股指期货最主要的作用是套期保值,因此对我国股指期货上市2年左右的市场研究是必要的,尤其是套期保值效率研究。 本文依托于我国股指期货市场,通过两个核心来展开：一个是套期保值率的计算,另外一个则是套期保值效率的检验,其中套期保值的效率需要通过套期保值率来实现。通过将数据导入,发现在我国股指期货市场套期保值是有效率的。文章的思路安排如下： 第一部分引言部分是介绍了我国的股指期货的发展,2006年中金所成立,之后相继推出了配套的规则,方案等等,然后推出了仿真交易为正式交易奠定了一定的基础。2010年4月16日我国以沪深300指数为标的的股指期货终于开始正式交易。通过研究国内外的文献,一方面将套期保值率计算方法的模型进行了分析,另一方面针对研究套期保值的效率的研究进行了综述。于此同时指出了本文的创新和不足之处。 第二部分是文章的核心部分。首先是套期保值的原理以及类型等等,另外基差对套期保值的影响也是不可无视的。其次便是文章的两个核心套期保值率和套期保值效率。在套期保值的研究中,都必然涉及到套期保值的核心-套期保值率的研究,经过国内外学者的研究发现,在套期保值过程中也并不是越复杂的模型所带来的效果也就越好,因此本文想借助于传统的静态套期保值率模型(OLS, B-VAR, ECM)以及动态的GARCH模型通过最新的数据进行实证检验,计算我国市场上的套期保值率,依托于套期保值率的研究进行套期保值效率的检验。在以往的效率研究中基本上都借助于Ederington的效果模型分析,本文不仅通过以往的Ederington模型来检验我国市场上的套期保值效率,还创新性从效用最大化的角度的引进HKL模型来进行测量。通过实证发现在以Edertington作为标准的各个模型的套期保值的效率是大致相当的,而且OLS模型所获得效率甚至是最高的,这从一个侧面证明并不是越复杂的模型获得的效果越好。但在HKL模型中我们发现GARCH模型所获得的结果是最好的,这说明在考虑到效用后,GARCH模由于其克服一些传统模型的缺点,能够带来更好的效果。最后在效率进行检测后,认真分析了我国市场上可能对效率产生影响的投资者主观因素,其中包括自身的素质以及策略选择因素。另外还有客观因素,如风险因素(包括流动性风险,基差风险等等)以及市场因素(现实中的现货构建组合的困难,相应的套期保值配套设施的不完善等等),从而为最后的建议奠定了基础。 第三部分则是对前文进行了一定的总结,并有针对性的提出了一些建议。 文章的创新之处体现在： 第一文章对于我国沪深300股指期货上市交易2年左右以来的数据情况进行研究分析,计算套期保值率并分析其效率。国内虽然有一定的研究,但基本上属于仿真交易上的研究,仿真交易投资者一般不会考虑资金成本和资金风险,此外仿真交易与现货市场时割裂的,无法形成紧密的联系,投资者心理偏差问题也是仿真无法同真实交易相提并论。另外对股指期货上市以来研究的并不是很多,在这样的前提下,希望目前的个人投资者和机构投资者一个明确的套期保值的概念,在真正的股指期货交易市场上更好的运用套期保值以收事半功倍之效。 第二现阶段大部分的套期保值效率研究大都建立于Ederington模型基础上,只考虑风险的最小化,本文引入了效用最大化的HKL测度模型从另外一个角度去考虑套期保值的效率,从而为投资者引入了一个新的参考。 不足之处： 第一：样本选择的不足之处。由于股指期货上市正式上市交易的时间只有1年半的时间,机构投资者的介入也不是很深,还没有形成一个有效的市场。因此在这种情况下去研究套期保值的效率,会存在一定的问题。也正由于市场中处在初级阶段,市场中的投机氛围比较浓厚从而影响了套期保值的效率。 第二：在考虑股指期货和现货的时候,只考虑了他们之间是存在线性关系的,但是当他们的价格发生较大波动的时候,他们之间是呈非线性变化的,文章中以他们之间呈现线性关系作为基础来进行研究的。因此也会影响到套期保值的效率。 第三对于投资者的行为考虑的较少,例如投资者的预期等等,因此这也是应当完善的地方。
【关键词】：股指期货 套期保值 套期保值率 套期保值效率
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.5;F224
【目录】：

• 摘要4-7
• Abstract7-12
• 1. 导论12-27
• 1.1 论文研究背景12-17
• 1.1.1 我国股指期货的进程13-14
• 1.1.2 我国股指期货的特点和编制情况14-17
• 1.2 论文的研究目的和意义17-18
• 1.3 研究的方法和思路18-19
• 1.4 文献综述19-25
• 1.4.1 套期保值核心套期保值率的研究19-23
• 1.4.2 效率评价指标研究23-25
• 1.5 文章的创新点25-26
• 1.6 不足之处26-27
• 2. 套期保值以及套期保值理论发展27-36
• 2.1 套期保值的原理27-28
• 2.1.1 套期保值的定义和特征以及理论基础27
• 2.1.2 套期保值的交易类型27-28
• 2.2 基差28-31
• 2.2.1 基差的原理28-30
• 2.2.2 基差对套期保值的影响30-31
• 2.3 套期保值理论的发展31-36
• 2.3.1 简单套期保值理论31-33
• 2.3.2 选择性套期保值理论33-34
• 2.3.3 投资组合套期保值34-36
• 3. 股指期货套期保值率的模型分析36-42
• 3.1 静态套期保值率模型36-39
• 3.1.1 最小二乘法(OLS)36-37
• 3.1.2 双变量向量自回归模型(B-VAR)37
• 3.1.3 误差修正模型(ECM)37-39
• 3.2 动态套期保值率模型广义自回归条件异方差模型(GARCH)39
• 3.3 套期保值的效率测度39-42
• 3.3.1 Ederington模型下的分析39-40
• 3.3.2 HKL模型-效用最大化下的分析40-42
• 4. 我国股指期货套期保值的实证分析42-55
• 4.1 数据选取与数据处理42-48
• 4.1.1 数据选取42-44
• 4.1.2 数据的平稳性检验和协整检验44-48
• 4.2 套期保值模型的检验结果48-52
• 4.2.1 最小二乘法(OLS)48-49
• 4.2.2 双变量向量自回归模型(B-VAR)49-50
• 4.2.3 误差修正模型(ECM)50-51
• 4.2.4 广义自回归条件异方差(GARCH)模型检验51-52
• 4.3 效率检验52-55
• 4.3.1 基于风险角度Ederington模型下的比较52-54
• 4.3.2 基于效用最大化的HKL模型分析54-55
• 5. 影响套期保值效率因素55-60
• 5.1 主观因素55-56
• 5.2 客观因素56-60
• 5.2.1 影响套期保值效率的风险因素56-58
• 5.2.2 影响套期保值的效率市场因素58-60
• 6. 总结与建议60-65
• 6.1 总结60-61
• 6.2 建议61-65
• 6.2.1 对投资者的建议61-62
• 6.2.2 对监管运营层的建议62-65
• 参考文献65-68
• 后记68-69
• 致谢69-70
• 在读期间科研成果研究70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：293310