沪深300股指期货最优套期保值比率的实证研究
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【摘要】:股指期货是金融市场上一个重要的金融衍生品,投资者利用股指期货可以实现规避风险、锁定利润的目的。自1982年,美国堪萨斯市交易所推出了全球第一份股指期货合约—价值线指数(Value Line Index)期货合约以来,股指期货受到很多国家投资者的关注,随着股指期货合约交易规模的不断扩大,日本、新加坡、英国、中国香港等国家和地区先后推出了自己的股指期货。股指期货合约自推出以来,其发展速度是十分迅速的。在2011年金融类衍生产品的交易量占全球衍生品交易量的88.7%,其中股票指数类衍生品的交易量在金融类衍生品的交易量中占据首位。就我国资本市场而言,虽然经过20多年的发展,资本市场的结构不断完善,供投资者交易的金融品种日益丰富,但是作为我国资本市场重要组成部分的股票市场,其存在的波动性较大的问题并未得到解决。自2005年至2008年,我国的股票市场经历了从暴涨到剧跌的转变,在2007年上证指数一度高达6124.04点,而在2008年上证指数最低下探至1664.93点。上证指数在一年多的时间内下跌幅度超过了70%。股市的剧烈波动,使投资者迫切需要一种投资工具来规避市场中的风险。我国股指期货的推出历经了近三年半的时间,在2010年4月16日,沪深300股指期货的四份合约开始正式交易。它的产生对于投资者,尤其是机构投资者而言具有重要的意义,它将成为投资者对冲系统风险的重要工具。 在股指期货众多的功能中,套期保值是其中重要的一项。通过套期保值的操作可以规避系统性风险,这一作用是股指期货产生和发展的基础。当投资者利用股指期货来规避风险时,套期保值时采用的套期保值比率会影响套保的效果。因而,套期保值研究的重点是最优套保比率的确定,这也是本文研究的重点。本文分别利用五种套保模型估计出最优套期保值比率,并对利用该比率值进行套期保值操作的效果进行衡量。试图选取出能够在我国股指期货市场中取得较好套保效果的估值模型,为投资者尤其是机构投资者的套期保值操作提供建议。 本文以沪深300股指期货及沪深300现货指数为研究对象,选取了自股指期货合约正式挂牌交易以来446个交易日的数据。为保持股指期货交易数据的连续性,文章选取的数据是各时期主力合约的交易数据。在收益风险最小化的条件下,利用最小二乘法回归模型、双变量向量自回归模型、误差修正模型及广义自回归条件异方差模型估计套期保值比率,并对各模型的套期保值效果进行测算。在进行实证研究之前,本文首先对相关文献进行分析研究,对国内外学者的研究成果及不足进行总结。在本文的研究之前,国外一些学者对套期保值比率及套期保值相关问题进行了很多研究并得出了一些有意义的结论,但是,由于经济运行状况、市场完善程度、投资者的成熟度等因素的不同,使得其研究的结论未必适合我国国情,而且国外学者的研究结论也不尽相同。例如,有的学者以ARCH模型及GARCH模型估计的套期保值比率与使用OLS方法估计的套期保值比率进行比较,研究发现GARCH模型的效率表现最好,但是彼此之间的差异并不是太大,综合考虑估计套期保值比率时的计算成本及复杂程度等因素,因而建议估计套保比率时采用OLS方法。有学者对外汇期货进行现货套期保值研究,运用普通OLS模型、OLS协整模型及二元GARCH模型考察避险效果,结果表明无论在风险最小化还是效用最大化条件下,二元GARCH模型的套期保值效果要优于其它模型。有的学者的研究结论与前者不同,该学者将FTSE-100股价指数期货作为研究对象,分别利用普通OLS模型、ECM模型及GARCH模型,考察各模型的套期保值效果。他发现从降低风险的角度来看,基于最小方差的普通OLS套期保值,其表现比没进行套期保值的组合要好,而且与其他套保模型相比,它的套期保值效果最好。 国内一些学者在我国股指期货合约产生之前,利用金属期货市场或农产品期货市场中的某些品种进行相关研究。有学者利用上期所期铜合约的交易数据,对OLS模型、ECM模型和多元GARCH模型估计的最优套期保值率及其效果进行研究.通过对不同的套期保值周期进行事前及事后检验,发现动态调整套期保值比率能够有效降低组合风险,当套保周期较短或市场波动剧烈时,多元GARCH模型的套保效果较好。而套保周期较长或市场波动小时,选用OLS模型套保效果更好。在中金所推出沪深300股指期货仿真交易后,有学者利用仿真交易的数据对套期保值的相关问题进行研究,所得结论也不尽相同。由于仿真交易与真实交易之间的差别,利用这些结论指导实践或许不太恰当。 本文在对国内外学者的研究进行总结后,又对股指期货及套期保值理论的有关问题进行了回顾和分析。股指期货的功能除了规避风险以外,还具有价格发现、资产配置等功能。影响套期保值效果的因素包括基差风险、流动性风险等。本文梳理了套期保值理论的发展历程,从最初的传统套期保值理论到基差逐利性套期保值理论,再到现代组合投资套期保值理论,依次分析了各套期保值理论的主要内涵,传统套期保值理论将套保比率设定为1,这一假设并不恰当,但是它简单、明了的概括了套期保值的本质。基差逐利型套保理论对套期保值就是规避风险的观点提出了异议,该理论认为套保者的目标是追求利润最大化。组合投资套期保值理论将现货市场及期货市场的投资视作一个组合,并且提出投资者可以根据自身的风险偏好程度以及市场价格的变化调整交易头寸,这更符合市场的真实情况,正是组合投资套期保值理论产生后,最优套期保值比率及套保的绩效问题才成为研究的热点。 在组合投资套期保值理论下,有几种计算套保比率的套期保值策略,收益风险最小化套期保值策略是其中一种,本文是依据该策略进行套期保值比率的估计。利用普通最小二乘法回归模型、双变量向量自回归模型、误差修正模型及广义自回归条件异方差模型,对沪深300股指期货的套期保值进行实证研究。得出结论如下: 通过对沪深300股指期货及现货指数时间序列的平稳性检验,得知两时间序列都是非平稳的。利用E-G两步法对现货指数及期货指数的对数形式构成的时间序列进行协整检验,检验结果表明现货指数与指数期货存在长期均衡关系。对两时间序列的残差进行ARCH检验,结果表明残差具有异方差,残差序列存在ARCH效应。 在五种模型估计的套期保值比率中,普通最小二乘法回归模型估计的值最低,但是彼此之间的差别较小,所有值都在0.90之上,表明现货指数与期货指数的走势是高度相关的,投资者进行套期保值时面临的基差风险比较小。套期保值比率小于1,表明由现货头寸和期货头寸共同构成的投资组合中,期货头寸低于现货头寸,这意味着投资者进行套期保值时付出的成本相对较小。 反映各模型套期保值绩效的指标值均较高,都在0.90之上,彼此之间差别并不大。较高的绩效值表明,对沪深300现货指数来说,基于收益风险最小化套期保值理论的各模型的套期保值是有效的,根据其估计套期保值比率确定的套期保值组合的风险很小,可以有效的规避系统风险。相较而言,OLS模型与B-VAR模型的套期保值效果最好。但是,在综合考虑投资组合的收益以及风险的基础上,考虑了现货与期货间长期均衡关系的ECM-GARCH模型与误差修正模型的套期保值效果较好。这一结论与仅考虑降低风险时得出的结论有所区别。投资者可以根据自身的特点,有针对性的选择估计套保比率的模型。当考虑降低风险时,可以采用普通最小二乘法回归模型或是双变量向量自回归模型。当既考虑风险又考虑收益时可以采用ECM-GARCH模型或误差修正模型。 此外,通过统计分析得知,在样本期内,股指期货收益率时间序列的最大值、最小值及标准差均大于现货指数收益率序列对应的值,表明股指期货市场的波动性比现货市场的波动性大。沪深300指数期货和沪深300现货指数的平均收益为负值,沪深300指数期货收益率序列偏向负值,该序列是左偏的,沪深300现货指数收益率序列也是左偏的。两收益率序列的峰度值都较大,表示其收益率分布的尾部比正态分布的尾部厚。沪深300指数期货与现货的收益率分布具有左偏肥尾的特征。
【关键词】:股指期货 最小方差 最优套期保值比率
【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4-8
- Abstract8-12
- 1. 导论12-21
- 1.1 选题背景和研究意义12-14
- 1.1.1 选题背景12-13
- 1.1.2 研究目的和意义13-14
- 1.2 国内外研究文献综述14-19
- 1.2.1 国外研究文献综述14-17
- 1.2.2 国内研究文献综述17-19
- 1.3 研究方法和思路19-21
- 2. 股指期货概述21-26
- 2.1 股指期货21-25
- 2.1.1 定义及特征21-22
- 2.1.2 股指期货的功能22-24
- 2.1.3 股指期货市场的产生与发展24-25
- 2.2 沪深300股指期货25-26
- 3. 套期保值及其理论发展26-42
- 3.1 套期保值概述26-34
- 3.1.1 含义及基本方法26-27
- 3.1.2 套期保值的具体流程27-30
- 3.1.3 影响套期保值效果的风险30-34
- 3.2 套期保值理论的发展34-37
- 3.2.1 传统套期保值理论34-35
- 3.2.2 基差逐利型套期保值理论35-36
- 3.2.3 现代组合投资套期保值理论36
- 3.2.4 套期保值理论的选择36-37
- 3.3 确定最优套保比率的套期保值策略37-40
- 3.3.1 收益风险最小化套期保值策略37-38
- 3.3.2 效用最大化套期保值策略38-39
- 3.3.3 单位风险补偿最大化套期保值策略39-40
- 3.4 股指期货套期保值效果的衡量指标40-42
- 4. 沪深300股指期货套期保值比率实证分析42-61
- 4.1 数据的选取42-44
- 4.2 数据的检验44-47
- 4.2.1 描述性统计分析44-45
- 4.2.2 平稳性检验和协整检验45-47
- 4.3 最优套期保值比率的实证研究47-58
- 4.3.1 普通最小二乘法回归模型实证分析47-48
- 4.3.2 B-VAR模型实证分析48-51
- 4.3.3 误差修正模型实证分析51-53
- 4.3.4 广义自回归条件异方差模型实证分析53-58
- 4.4 实证结果分析58-61
- 4.4.1 最优套期保值比率和绩效的比较58-61
- 5. 结论61-63
- 参考文献63-66
- 后记66-67
- 致谢67
【参考文献】
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,本文编号:323419
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