我国股指期货对180ETF基金套期保值研究

发布时间：2016-07-11 08:48

1  导  论  

1.1  研究背景和意义
至美国次贷危机和欧洲债务危机爆发以来，中国进出口持续萎靡，再加上国内严重产能过剩和地方政府融资平台两大顽疾，中国经济下行压力巨大，投资者信心大为受挫，资本市场动荡不安。此外，A 股市场制度建设不完善，市场投机氛围较为浓厚，股市系统性风险比其他国家高很多。以我国上证指数和沪深 300 指数为例，从 2010 年 4 月 16 日股指期货推出以来，上证指数从 2010 年 11 月的高位 3186.72 点，一路狂跌到 2013 年 6 月的历史低位 1849.65 点，跌幅达 42%；同期，沪深 300 指数从最高点 3557.99 点一路狂泄到历史低位 2023.17 点，跌幅达43%。在此背景下，众多投资者迫切需要利用股指期货来对冲股票市场巨大的系统性风险，锁定成本，实现预期利润。 20 世纪 70 年代，欧美国家经济出现“滞涨”局面，股票市场也频繁出现“暴涨暴跌”现象，面对风险如此巨大的金融市场，投资者迫切需要一种能有效规避市场系统性风险的金融产品。在此背景下，世界上第一张股指期货合在 1982 年的美国堪萨斯交易所问世，它能规避股市的绝大部分系统风险，一经问世，大量的机构投资者使用它。股指期货合约的成功推出，增强了股市的抗风险能力和运行效率。 随着中国资本市场的发展与壮大，股指期货在资本市场的作用日益突出，对它的研究需要跟上时代步伐。一方面，伴随经济全球化进程的推进和国际资本流动的增加，中国经济早就融合于世界经济。目前国际汇率大战仍在继续，石油等大宗商品价格剧烈的波动，面对如此动荡的全球资本市场，中国经济和资本市场正在受到国际市场的巨大影响。另一方面，A 股市场制度建设很不完善，市场投机氛围较为浓厚，股市系统性风险比其他国家（地区）高很多。刘景德（ 2009）在对中国 A股市场的系统性风险研究时发现，中国股票市场系统性风险的平均比例达 43.82%，远大于 11.86%的香港市场和 6.8%的欧美发达国家市场。上证指数和深证成指日收益率的平均波动幅度高达 2.33%和 2.12%，而美国三大股指只有 0.95%、0.98%和1.41%，其值远大于成熟的美国市场。  
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1.2  文献综述 
无论是理论界还是实务界，对最优套期保值比率和套保效率的研究一直都非常关切。套保效果的好坏关键取决于，能否建立恰当的套保模型以及利用恰当的估计方法精确地估计套保比率。通过梳理套期保值研究的相关文献，发现最优套保比率的估计模型主要分为静态套保比率估计模型和动态套保比率估计模型两大类。套期保值模型按历史发展阶段划分为，简单套期保值模型、选择性套期保值模型和投资组合套期保值模型三个阶段。图 1.1 展示了套期保值模型的发展历程。 简单套期保值理论，指套期保值者对照现货市场，在期货市场上建立相同品种或相关性极强的品种、合约价值相同、期限相同的反头寸（即套保比率恒为 1），在未来某个时刻将期货合约进行对冲平仓，以一个市场的获利来弥补另一个市场的亏损，从而实现锁定成本和预期利润的目的。这种套期保值理论也称为“幼稚”或者“完美”的套期保值理论。虽然期现货价格所面临的风险因素大体相同，而且价格变动方向具有高度的正相关性，但是二者变动的幅度往往不相同，，即存在基差风险。因此，若套期保值者按简单套期保值理论将套期保值比率固定为 1，实际上套保操作并不能完全消除现货市场的风险。为了消除基差风险，Working(1953)提出了基于基差预测的选择性套期保值理论，该理论认为套保者的目标函数是套保组合利润的最大化，而不是简单套保理论认为的规避现货价格的市场风险。选择性套期保值理论建议套保者需要与交易对手签订基差协议，从而实现把基差风险转移给交易对手。Johnson(1960)在 Markowitz(1952)资产组合理论的研究方法上，首次提出了以套保组合收益率方差最小化为优化目标的现代套期保值理论。该理论认为，将套保者的期货和现货资产看成一个资产组合，使套保组合收益率方差最小的套保比率就是最优套保比率。 
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2  套期保值研究的理论基础

本章介绍了股指期货套期保值研究的基础理论，为套保模型的构建和实证研究奠定基础。本章第一部分介绍股指期货套保理论；第二部分在最小化套保组合VaR 风险的研究框架下，推导出基于 Cornish-Fisher 方法的股指期货市场最优套保比率公式；第三部分介绍衡量套期保值效果的方法。

2.1  股指期货的套保理论 
股指期货，是指由期货交易所制定的，明确规定合约标的物、最小变动价位、最后交易日及交割日、交割方式、合约乘数和最小变动点数等要素，通过集合竞价方式形成交割价格的标准化合约。交易双方通过结合竞价，约定在未来某个时刻，按双方达成协议的价格，买卖未来某个股票价格指数的标准化合约。卖出股指期货合约的一方，叫股指期货合约的空头方，该方有义务在交割日时按约定好的股票价格水平卖出股票价格指数。买入股指期货合约的一方，叫股指期货合约的多头方，该方有义务在交割日时按约定好的股票价格水平买入股票价格指数。股指期货的交割方式通常是现金差额，交易双方经常采取对冲平仓的方式完成交割，这种现金交割方式提高了资金的使用效率。股指期货的推出减弱了股票市场的波动幅度，但股指期货采用保证金和日结算交易制度，这种制度一方面提高了资金的使用效率，但另一方面带来了较大的市场风险。在经过两年的模拟交易，中国期货交易所在 2010 年 4 月 16 日成功推出了沪深 300 股指期货合约，该合约的推出结束了我国股市只能单边做多的问题，也为广大金融机构和投资者提供了管理资产配置的途径。该合约一经问世，受到市场的极大青睐，年均成交量达 5亿手。沪深 300 股指期货合约的基本要素见表 2.1。 股票价格指数，简称股价指数，是市场上大的券商提供的，它是将某个板块或某个地域的一揽子股票，以每个股票的市值占总市值的比率为权重的平均价格水平。它对市场总体走势的研判有一定的作用，当股价指数出现上涨时，可以说明当天市场上绝大多数股票是上涨的，同理当股价指数出现下跌时，可以说明当天市场上绝大多数股票是下跌的。这个指标在技术分析领域应用的比较多，利用日级别的股价指数可以形成均线之类的技术指标。标准普尔 500 指数、NASDAQ指数、道琼斯工业指数和日经 225 指数是世界著名的股价指数。中国的股票指数指数有上证综合指数、中小板综合指数以及创业板指数等。 
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2.2  最优套期保值比率模型及其比较

在投资者套期保值理论研究和实际交易中，套保效果的好坏关键取决于，能否建立恰当的套保模型以及利用恰当的估计方法精确地估计套保比率。以 Johnson把套期保值研究看成期货和现货组成的资产的研究开始，套期保值研究进入了现代投资组合模型研究时期。学者们对套保模型提出了很多理论模型，按套保组合风险的度量方法可分为：方差风险模型，下偏风险模型，其中下偏风险模型又可分为 VaR 套保模型，CVaR 套保模型和下偏矩模型。图 2.3 揭示了现代投资组合套期保值模型的分类。通过梳理国内外关于套期保值研究的文献可知，静态的套期保值模型的套保效果不如动态套保模型的效果。并且我国股票市场系统性风险极大，常常出现暴涨暴跌的，因此本文将在最小化 VaR 风险的条件下，建立动态的套保模型来推导我国沪深 300 股指期货对上证 180ETF 基金的最优套期保值比率。 

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3  股指期货套期保值模型的构建 ......... 31 
3.1 EGRCH 边缘分布模型的构建与检验 ..... 31 
3.2  混合 Copula 联合分布模型的构建 .......... 33 
3.2.1  基本 Copula 函数的选取 ..... 33 
3.2.2 Copula 函数的拟合优度检验 .......... 36 
3.2.3  混合 Copula 函数的构建及参数估计 ........ 36 
3.3  混合 Copula-EGARCH-VaR 套期保值模型 ........ 37 
4  股指期货市场套期保值比率实证分析........ 38 
4.1  样本来源与数据处理 .... 38 
4.1.1  样本选取与说明 ....... 38 
4.1.2  数据的描述性统计分析 ...... 38 
4.2  混合 Copula-修正 EGRCH 模型套保比的估计与分析 ..... 41
4.3  混合 Copula-修正 EGRCH-VaR 模型的最优套保比估计 .......... 44 
4.4  不同套期保值模型的效果评价 ..... 46
5  研究结论与政策建议 ........ 54 
5.1  研究结论 ........ 54 
5.2  政策建议 ........ 55 

4  股指期货市场套期保值比率实证分析

根据上一节构建的混合 Copula-修正 EGARCH-VaR 模型，首先对指数现货收益率和期货收益率边缘分布的模型参数、混合 Copula 函数参数进行估计，然后得到我国股指期货市场最优套期保值比率。最后从组合收益最大化和风险规避程度两个维度，对混合 Copula-修正 EGARCH-VaR 模型、CCC-GARCH-VaR 模型、DCC-GARCH-VaR 模型、Clayton-Copula-修正 EGARCH-VaR 模型、Gumbel-Copula-修正 EGARCH-VaR 模型的套期保值效果进行对比分析。  

4.1  样本来源与数据处理 
本文以沪深 300 股指期货和华安上证 180ETF 基金作为研究对象，数据来源于Wind 金融资讯。股指期货合约按到期月份分为当月合约、下月合约、下季合约和隔季合约，因为当月合约的持仓量和成交量最大，市场交易活跃，价格最能反应市场预期，故称其为主力合约。图 4.1 是样本期内指数现货和指数期货对数价格趋势图。从图上可以发现，股票指数现货与指数期货价格运行趋势高度的吻合，呈现“同涨同跌”的运行态势。对二者进行相关性检验，发现指数现货和期货价格相关性高达 98.62%；在 5%的显著性水平下，格兰杰因果检验显示，股指期货价格变动是引起股指现货价格波动的原因，现货价格波动却不是期货价格波动的原因，这说明股指期货市场价格发现功能良好。指数现货和期货市场如此高的正相关性，是研究我国股指期货市场套期保值交易的理论基础。
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结论 

本文以上证180ETF基金与沪深300股指期货主力合约构成的套保组合为实证对象，在最小化套保组合 VaR 风险的研究框架下，考虑到期货和现货收益率分布的非正态特性，推导出基于 Cornish-Fisher 方法的股指期货市场最优套保比率公式。结合期货和现货价格序列之间的协整关系及其收益率波动的强记忆性、条件异方差性、非对称性和非线性相关等特性，建立混合 Copula-修正 EGARCH-VaR 动态套期保值比率模型，研究了我国股指期货市场套保交易的规律。文章最后把本文模型的最优套保比率和套保效率与对比模型做了深入的比较分析，得出以下研究结论。
第一，在拟合收益率边缘分布时发现：?修正 EGARCH(1,  1)-Normal 能够很好地刻画期货和现货价格序列间的协整关系，以及收益率波动的强记忆性、自相关性和非对称性等特征，能够较精确的估计期货和现货收益率的条件波动率。?期货和现货市场收益率的波动都具有较强的持续性。这意味着当某个行业出现一个国家层面的利好时，行业炒作与赚钱效应将会持续延续，从侧面揭示了 2013 年的“手游和传媒概念”、2014 年的“国产软件概念”和 2015 年的“‘互联网+’概念”市场疯狂炒作的原理，这为投资者配置资产提供了一个资产配置策略。指数现货和期货收益率的波动都存在着明显的非对称效应，利空消息引起的市场冲击比利好消息对市场影响更大。
第二，在估计不同套保模型的最优套保比率时发现：?混合 Copula 模型的平均套保成本最低，而且效果最稳定。单一静态 Copula 模型的平均套保成本和稳定性都优于以线性关系度量收益率间结构的CCC-GARCH模型和DCC-GARCH模型。可能因为我国股市容易出现暴涨暴跌现象，假定收益率成线性相关的套保模型的 最优套 保比率有偏 误并且稳定性不好。 ?Gumbel-Copula 模型优于Clayton-Copula 模型，CCC-GARCH 模型的平均套保成本比 DCC-GARCH-VaR 模型小，但稳定性较差。 
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参考文献(略)

本文编号：68786