学校代码：１００３６例矽｝芗雾ｆ节贸易声学Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ硕士学位论文沪深３００股指期货与沪深３００指数基金的套期保值研究培养单位：金融学院 专业名称：金融学 研究方向：金融工程 作 者：王燮指导教师：刘立新教授 论文日期：二。一。年五月
Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ Ｈｅｄｇｅ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｓｔｏｃｋｓ Ｉｎｄ６ｘ Ｆｕｔｕｒｅ ａｎｄ Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｎｄ
学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容 外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成 果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已 在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本 人承担。 特此声明学位论文作者签名：王受矽／０年州７日
学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位 论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的 印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版， 并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有 权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学 校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；在以不 以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的部分或全部内 容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名： 导师签名：蛔砂叫。年岁月节日纱ｐ年Ｄ，－－Ｊ寻；。日
摘要沪深３００指数基金与沪深３００股指期货有共同的标的，即沪深３００指数。沪 深３００指数作为跨市场指数，较全面地反映出整个Ａ股市场的特征，沪深３００ 指数皋金采用指数化投资方式复制沪深３００指数的业绩，其系统性风险较大。股 指期货的一个重要功能就是套期保值，通过用沪深３００股指期货对沪深３００指数 基金进行套期保值可以达到对冲系统性风险的目的。 本文主要研究沪深３００股指期货与沪深３００指数基金的套期保值问题，分别 选用ＯＬＳ、Ｂ―ＶＡＲ两种计算套期保值比率的模型，基于方差最小的准则，估计了 国内３支沪深３００指数基金与沪深３００股指期货的套期保值比率，并对套保效果 进行实证检验。另外，本文讨论了最优套期保值周期方案，以期对基金经理的实 际操作提供借鉴。 结果显示，两种模型估计的套期保值比率及效果类似。完全复制型沪深３００ 指数基金的套期保值比率接近于１。沪深３００指数基金的系统性风险很大，使用 沪深３００股指期货进行套期保值的效果良好。另外，据实证结果显示，在三种大 盘走势下，５天为期限的套期保值均为最优，在震荡和下降趋势下进行套期保值 非常有必要，在降低风险同时提高了平均收益率，而在上升趋势下则需承担较低 的收益率水平。本文的研究结果将为机构投资者如何利用沪深３００股指期货为沪 深３００指数基金进行套期保值提供理论上的参考。关键词：沪深３００指数基金，股指期货，套期保值，套期保值比率ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅ Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｎｄ ａｎｄ ｔｈｅ Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｓｔｏｃｋ Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｔｕｒｅ ｓｈａｒｅ ｔｈｅｓａｍｅｓｕｂｊｅｃｔｍａｔｔｅｒ，ｎａｍｅｄ Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｉｎｄｅｘ，ｗｈｉｃｈ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅｒｅｐｌｉｃａｔｅｓ ｔｈｅｗｈｏｌｅ Ａ ｓｈａｒｅ ｍａｒｋｅｔ．Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｉｎｄｅｘ ＦｕｎｄＨｕｓｈｅｎ ３００ Ｉｎｄｅｘ ｂｙ ｉｎｖｅｓｔｉｎｇｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆｔｈｅ ｉｎｄｅｘａｎｄｔｈｅｒｅ ｉｓ ｈｉｇｈ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｒｉｓｋ．‰ｕｇｈａｎｄｔｈｅ ｈｅｄｇｅ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｈｕｓｈｅｎ ３００ Ｓｔｏｃｋｓ Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｔｕｒｅ ａｎｄｃａｎＨｕｓｈｅｎ３００ ＩｎｄｅｘＦｕｎｄ，ｔｈｅ ｒｉｓｋｂｅ ｌａｒｇｅｌｙａｖｏｉｄｅｄ．ｏｎＴｈｉＳ ａｒｔｉｃｌｅ ｗｉｌｌ ｓｔｕｄｙｔｈｅ ｈｅｄｇｅｏｎｂｅｔｗｅｅｎＨｕｓｈｅｎ ３００ Ｓｔｏｃｋｓ Ｉｎｄｅｘ ＦｕｔｕｒｅＨｕｓｈｅｎ３００ ＩｎｄｅｘＦｕｎｄ．Ｂａｓｅｄｔｈｅ ｍｉｎｉｍｕｍｖａｒｉａｎｔｅ，ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅＵＳｅｓＯＬＳａｎｄＢ．ＢＡＲ ｍｏｄｅｌｓ ｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅ ｔｈｅｈｅｄｇｅ ｒａｔｉｏｓ，ａｎｄｅｓｔｉｍａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｄｇｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｔｈｅｆｕｎｄｏｐｔｉｍａｌ ｈｅｄｇｅ ｐｅｒｉｏｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｗｉｌｌ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒｍａｎａｇｅｒｓｉｎ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅｈｅｄｇｉｎｇｒａｔｉｏｓａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｂｙｔｗｏｍｏｄｅｌｓ．Ｔｈｅｈｅｄｇｉｎｇｒａｔｉｏ ｏｆ ＦｕｌｌｙＲｅｐｌｉｃａｔｉｎｇＨｕｓｈｅｎ ３００Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｎｄ ｉｓ ｃｌｏｓｅ ｔｏ１．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｕｓｉｎｇ Ｈｕｓｈｅｎ ｒｉｓｋ３００ Ｓｔｏｃｋｓ Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｔｕｒｅ ｗｉｌｌｄｅｃｒｅａｓｅ ｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｏｆ ｔｈｅ ｆｕｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔ ｔｈｅ ５ｄａｙｓ ｐｅｒｉｏｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｉＳ ｔｈｅ ｂｅｓｔ ｃｈｏｉｃｅ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｍａｒｋｅｔ ｔｒｅｎｄｓ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ ａｎｄｄｏｗｎｔｒｅｎｄｓ，ｈｅｄｇｉｎｇｉｓａｍｕｓｔ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｒｉｓｉｎｇ ｔｒｅｎｄ， ｏｆ ｒｅｔｕｒｎ．ｔｈｅ ｆｕｎｄｍａｎａｇｅｒ ｈａｓ ｔｏ ｕｎｄｅｒｔａｋｅ ａ ｌｏｗｅｒｒａｔｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：Ｈｕｓｈｃｎ ３００ ＩｎｄｅｘＦｕｎｄ，ＳｔｏｃｋｓＩｎｄｅｘＦｕｔｕｒｅ，Ｈｅｄｇｉｎｇ，ＨｅｄｇｉｎｇＲａｔｉｏｌＩ目录．第１章引言………………………………………．．１１．１研究背景……………………………………………………１ １．２研究意义……………………………………………………２ １．３关于沪深３００股指期货套期保值的研究进展……………………．．２ １．４研究内容……………………………………………………４第２章股指期货与套期保值理论………………………．６２．１沪深３００股指期货概述……………二。………………………．６ ２．２套期保值的概念……………………………………………．．７ ２．３套期保值理论的演变…………………………………………７ ２．３．１现代套期保值理念…………………………………………．８ ２．３．２套期保值比率模型…………………………………………．８第３章沪深３００股指期货与沪深３００指数基金的套期保值实证研１２３．１数据处理…………………………………………………．１２ ３．１．１国外成熟市场股指期货与现货的相关性………………………．．１２ ３．１．２沪深３００股指期货仿真交易数据及其现货指数的相关性……………．１３ ３．２沪深３００指数基金的套期保值效果……………………………１４ ３．２．１系统性风险测＋鼙…………………………………………．１４ ３．２．２收益率数据的统计特性和模型的选取…………………………．１６ ３．２．３套期保值比率的计算………………………………………１９ ３．２．４两种方法下的套期保值效果…………………………………２０ ３．２．５两阶段调整法后的套期保值比率及其效果………………………．２２ ３．２．６其他基金的套期保值效果…………………………………．．２３ ３．３最优套期保值期限的选择……………………………………．２４３．３．１震荡趋势下的套期保值期限…………………………………．２４３．３．２上升趋势下的套期保值时间…………………………………．２６ ３．３．３下跌趋势下的套期保值时间…………………………………．２８第４章结论与不足…………………………………３１４．１结论……………………………………………………．．３ｌ ４．２研究结果的不足……………………………………………３２致谢…………………………………………３３ＩＩＩ参考文献…………………………………………３４ 附录Ａ方程的ＥＶＩＥＷＳ估计过程………………………．３６ 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果……………．３９ＩＶ第１章引言１．１研究背景沪深３００股指期货正式推出同期迫近，目前己正式启动开户。股指期货是以 股票指数为标的物的金融期货品种，双方交易的是一定期限后的股票指数价格水 平，通过现金结算差价来进行交割。股指期货推出增加了一种风险工具。目前国 内证券市场还缺乏做空机制，期指的推出刚好填补了这个空白，使得股票持有者 可以通过股指期货转嫁手中股票的风险，锁定收益。或者可以在资本市场做多时， 做空期货市场，在市场非理性下跌时做多股指。从而增加市场平衡力量，有利于 整个市场的稳定，减缓股市的大起大落和单边市的状况。同时放大资金量，提高 资金使用效率，为投资者规避风险。 从发展路径而言，美国沿着外汇期货、利率期货再到股指期货、期权的路径 发展。而欧洲的衍生品发展思路与美国不同，主要根据欧洲各国自身发展需要， 选择以股指期货为突破点，利用后来优势再发展其他金融衍生品。中国的资本市 场经历了近２０年的积累，渐渐成熟，不过目前还缺乏衍生品对市场的平衡和调 节。除了外汇有远期和掉期交易，其他衍生产品十分缺乏，股指期货的推出将是 整个衍生品市场发展的里程碑，是资本市场真Ｊ下成熟的开始。 ２００９年掀起了沪深３００指数基金发行热潮，２００９年之前仅存在嘉实、国泰、 大成、广发、博时５支沪深３００指数基金，而２００９年内则新成立了９支，而且 其规模还有很大扩张空间。在海外市场指数基金已经成为一种很流行的投资工 具。指数基金（Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｎｄ），顾名思义就是以指数成份股为投资对象的基金，即通 过购买一部分或全部的某指数所包含的股票，来构建指数基金的投资组合，采用 被动化投资方式，通过简单便利的交易，获得同大盘指数相同的收益。一般来说， 指数基金的管理成本较低，因此，投资者将为投资指数基金支付相对较少的管理 费、托管费等费用。 目前国内指数基金大行其道的原因，和过去几年市场表现出的某些特点有 关。从２００６年开始，到２００９年９月份，Ａ股市场一直都表现出较强的趋势性 特征，在这样的市场环境下，在市场处于单边上涨趋势里的时候，很多主动型基 金都很难跑赢指数。投资者一旦发现，在这种趋势性的市场里，跟踪指数获得的 预期收益更高时，便会更倾向于选择费用更为低廉的指数型被动投资产品。另外， 随着国内市场的发展和成熟，机构投资者在市场中的占比正在提高，市场的效率也有所提升。在这种情况下，指数基金的地位也逐渐抬高。此外，随着市场的发 展和投资者对基金投资认可度的提高，单支基金的平均规模较之前些年有明显提 高，百亿基金也并不罕见。这样规模的基金想在长期的投资中战胜指数难度并不 低。这些基金的投资组合与指数成分股往往也具有相当的重合度，在此基础上， 再通过一些特定的行业或股票选择策略力求获得超越指数的收益，这从一个侧面 反映了指数化投资的重要性。 沪深３００股指期货和沪深３００指数基金拥有相同的标的，即沪深３００指数。 沪深３００指数作为一只跨越沪深两市的指数，是由上海和深圳证券市场中选取 ３００只Ａ股作为样本，其中沪市有２０８只，深市９２只。如同同经指数、标准普 尔指数一样，沪深３００指数是我国金融市场上一个很重要的指数，一方面具有较 高的市场代表性，另一方面该指数的编制方法决定了入选的成分股流动性较好， 整体质量较高，具有长期稳定、持续增长的潜力。 沪深３００指数作为跨市场指数，较全面地反映出整个Ａ股市场的特征，沪深３００指数基金采用指数化投资方 式复制沪深３００指数的业绩，其系统性风险较大。 研究沪深３００指数基金与沪深３００股指期货的套期保值问题具有一定的现实意义。１．２研究意义金融衍生产品的一个重要功能就是套期保值，刚刚推出的沪深３００股指期货 将会为中国证券市场提供重要的套期保值工具，对冲股票投资面临的系统性风 险，弥补股市不能做空的缺陷。２００９年沪深３００股指基金表现出的较高的收益率， 那是因为整个大盘走势良好，在市场处于单边上涨趋势里的时候，很多主动型基 金都很难跑赢指数。在大盘走软的时候，市场处于单边下跌趋势时沪深３００股指 基金的风险就会凸显出来，此时研究运用沪深３００股指期货对冲沪深３００股指基 金的风险具有一定的现实意义。 以往的文章多将研究研究重点放在上证５０ＥＴＦ、上证１８０ＥＴＦ和股票型基金 与股指期货的套期保值，基于近期火热发行的沪深３００指数基金，本文将探讨使 用股指期货对其进行套期保值降低系统性风险的可行性，期望研究结果会对机构 投资者以及中小投资者具有参考价值。１．３关于沪深３００股指期货套期保值的研究进展随着沪深３００股指期货仿真交易的推出，对沪深３００股指期货套期保值策略 及其效果进行科学的研究和分析，对于股指期货的投资者以及我国金融期货市场 今后的发展有着十分重要的作用。何飞（２００８）《沪深３００股指期货最小方差套２期和支问因效时同状Ｂ．重期样 套中指值算采了较值市占货１摘 ２摘 ３摘 ４摘我国股指期货推出之前，对运用仿真沪深股指期货合约与不同产品的交叉套期保 值效果进行了较为全面和系统的分析比较。通过实证结果分析，在产品的方差最 小化的套期保值策略构造中，沪深股指期货在含有对冲功能的风险规避方面的效 果显著，有效的实现了保值避险的目的。发现沪深两市的三只产品的套保效果在 不同套期保值模型及套期保值周期上表现不尽相同，这也为不同投资者的套期保 值操作提供了参考。１．４研究内容股指期货套期保值的研究一直是期货研究中的热点之～。本文将重点研究沪 深３００指数基金使用沪深３００股指期货的套期保值问题，比较各种方法下套期保 值比率和效果，并讨论了不同市场趋势下的最优套期保值周期。基于海外成熟市 场的经验，股指期货价格与现货价格存在高度的相关性，本文用现货价格代替了 期货价格，考虑到两者存在一定的差异，采用两阶段法对套期保值比率进行调整。 未来使用沪深３００股指期货进行对冲风险及套期保值的投资者绝大多数为机 构投资者，并且基会的投资理念多以稳健为主，于是本文选３支沪深３００指数基 金与沪深３００股指期货来做套期保值研究会有一定的现实意义。 本文的主要研究内容和思路： （１）以往的研究重点放在股票组合、上证５０ＥＴＦ、上证１８０ＥＴＦ、股票型基 金与股指期货的套期保值上，本文以沪深３００指数基金为研究对象，专门探讨使 用股指期货对其进行套期保值降低系统性风险的可行性和必要性。 （２）本文将采用ＯＬＳ、Ｂ．ＶＡＲ两种模型来计算基金组合与沪深３００股指期 货的套期保值比率，并对得到的结果做比较，评估在中国市场对于沪深３００指数 基金运用股指期货进行套期保值时这些模型的效果。Ⅳ ｈ（３）设计指标Ｘ＝生来衡量套期保值效果，该指标既考虑了进行套期保值后系统性风险减小的程度，又考虑到了套期保值的成本，综合二者探讨套期保值后的效果。与其他文献中提到的Ｘ＝＿的衡量指标相比，本文的指标更好的，ｚ．Ｒ２度量了套期保值后的效果。因为义中爿一的度量了套期保值后系统性风险减小 的程度，这与单纯衡量拟合方程优度的尺‘相比，其结果更具现实意义。 （４）模仿国外成熟股指期货市场，使用拟合指数代替股指期货，并对结果 采用两阶段套期保值比率调整的方法，即对投资组合使用拟合指数进行套期保值 求得比率之后，在根据实际中股指期货与现货的偏差，乘以调整系数。这种调整４的方法使得结果更贴近现实。 （５）设计了最优套期保值期限方案，由于无法直接比较不同期限的套期保 值比率、收益率及收益率方差，本文通过间接比较各不同期限的套期保值比率、 收益率及收益率方差的均值，得出最优套期保值期限方案。在选择最佳套期保值 期限时，权衡套期保值效果和收益率二者的表现，从而为基金经理调整仓位的操 作提供了更有价值的方案。５第２章股指期货与套期保值理论２．１沪深３００股指期货概述沪深３００股指期货（Ｈｕｓｈｅｎ３００ Ｓｔｏｃｋ ＩｎｄｅｘＦｕｔｕｒｅｓ）是指以沪深３００指数为标的物的标准化期货合约，双方约定在未来的某个特定日期，可以按照事先 确定的股价指数的大小，进行标的指数的买卖。表２．１沪深３００股指期货合约表５ 合约标的 合约乘数 报价单位 最小变动价位合约月份沪深３００指数 每点３００元指数点 Ｏ．２点 当月、下＿Ｈ及随后两个季月交易时间最后交易口交易时间上午：９：１５―１１：３０，下午：１３：００―１５：１５ 上午：９：１５一儿：３０，下午：１３：００―１５：００ 上一个交易日结算价的±１０％合约价值的１２％ 合约Ｎ ＪｔＪＪ月份的第二个周五，遇国家法定假日顺延每口价格最人波动限制 最低交易保证金最后交易日交剂口期交害０方式同最后交易日 现金交割ＩＦ交易代码 上市交易所中国金融期货交易所股指期货的价值＝合约乘数×指数点数×合约分数 投资者在进行期货交易时，必须按照其买卖期货合约价值的一定比例来缴纳 资金，作为履行期货合约的财力保证，然后才能参与期货合约的买卖。这笔资金 就是我们常说的保证金。例如：假设沪深３００股指期货的保证金为１２％，合约乘 数为３００，那么，当沪深３００指数为１３８０点时，投资者交易一张期货合约，需要 支付的保证金应该是１３８０×３００ｘ０．１２＝４９６８０元。 除了金融衍生产品的一般性风险（市场风险、操作风险等）外，由于标的物 自身的特点和合约设计过程中的特殊性，股指期货还具有一些特定的风险，包括 基差风险。理论上认为，期货价格是市场对未来现货市场价格的预估值，两者之 间存在密切的联系。由于影响因素的相近，期货价格与现货价格往往表现出同升 同降的关系；但影响因素又不完全相同，因而两者的变化幅度也不完全一致，现 货价格与期货价格之间的关系可以用基差来描述。基差就是某一特定地点某种商 品的现货价格与同种商品的某一特定期货合约价格间的价差，即，基差＝现货价５合约表摘自中国金融期货交易所网站６格一期货价格。基差有时为Ｊ下（此时称为反向市场），有时为负（此时称为正向市 场），因此，基差是期货价格与现货价格之间实际运行变化的动态指标。２．２套期保值的概念所谓套期保值，是指为了避免现货市场上的价格风险而在期货市场上采取与 现货市场上方向相反的买卖行为，就是在期货市场买入（卖出）和现货市场数量 相当、但交易方向相反的期货合约，以期在未来某一时间通过卖出（买入）期货 合约来补偿现货市场价格变动所带来的实际价格风险。即对同一种商品在现货市 场上卖出，同时在期货市场上买进；或者相反。 股指期货之所以具有套期保值的功能，其基本原理在于现货和期货市场的走 势趋同（在正常市场条件下），由于这两个市场受同一供求关系的影响，所以二 暂价格同涨同跌，因此只要在股指现货和股指期货上建立价值相等，方向相反的 头寸，不论现货价格如何变动，两种头寸都能够大致盈亏相抵，从而能够帮助投 资者很好地规避股指暴涨暴跌的系统性风险。 基差的变化对套期保值的效果有直接的影响。从套期保值的原理不难看出， 套期保值实际上是用基差风险替代了现货市场的价格波动风险，因此从理论上 讲，如果投资者在进行套期保值之初与结束套期保值之时基差没有发生变化，就 可能实现完全的套期保值。 套期保值分为空头套期保值和多头套期保值。空头套期保值为了防止现货价 格在交割时下跌的风险而先在期货市场卖出与现货数量相当的合约所进行的交 易方式。多头套期保值是指交易者先在期货市场买进期货，以便在将来现货市场 买进时不致于因价格上涨而给自己造成经济损失的一种期货交易方式。对于空头 套期保值者来讲，他愿意看到的是基差扩大。对于多头套期保值者来讲，他愿意 看到的是基差缩小。２．３套期保值理论的演变套期保值理论经历了以下三个阶段：早期套期保值理论、基差套期保值理论 和现代套期保值理论。早期套期保值理论来自凯恩斯、希克斯（１９２３）的观点， 们认为套期保值就是在期货市场上建立一个与现货市场相反、数量相等的交易头 寸的交易过程，提出了１：ｌ的套期保值比率。Ｗｏｒｋｉｎｇ（１９５３）提出了用基差逐利 型套期保值来回避基差风险，认为套期保值的核心不在于能否消除价格风险，而 在于能否通过寻找基差方面的变化或预期基差的变化来谋取利润，或者说通过发 现期货市场与现货市场之间的价格差距的变化来寻找套期保值的机会。７２．３．１现代套期保值理念 Ｊｏｈｎｓｏｎ（１９６０），Ｅｄｅｒｉｎｇｔｏｎ（１９７９）等较早提出用Ｍａｒｋｏｗｉ ｔｚ的组合投资理 论来解释套期保值，组合投资理论认为，交易者进行套期保值实际上是对现货市 场和期货市场的资产进行组合投资，套期保值者根据组合投资的预期收益和预期 收益的方差，确定现货市场和期货市场的交易头寸，以使收益风险最小化或者效 用函数最大化。组合投资理论认为，套期保值者在期货市场上保值的比例是可以 选择的，最佳套期保值的比例取决于套期保值的交易目的以及现货市场和期货市 场价格的相关性，而在传统套期保值交易中，套期保值的比例恒等于一。 自引入组合投资理论研究期货市场套期保值问题后，最佳套期保值比例以及 套期保值有效性问题成为期货市场研究的热门话题，由于风险度量方法和效用函 数选择的不一样，研究者提出了许多模型并进行了大量的实证研究。对期货市场 最佳套期保值比例的研究可分为两大类：一类是从组合收益风险最小化的角度， 研究最小风险套期保值比例（ｒｉｓｋ―ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｈｅｄｇｅｒａｔｉｏｓ）；另一类是统筹考虑组合收益和组合收益的方差，从效用最大化的角度研究均值一风险套期保值比例（ｍｅａｎｒｉ ｓｋｈｅｄｇｅｒａｔ ｉｏｓ）。其中，最小方差套期保值理论是目前经常被使用的一种确定套期保值比率的基础理论。 ２．３．２套期保值比率模型 Ｊｏｈｎｓｏｎ（１９６０）从组合资产收益方差最小化的角度研究最优套期保值比率 的确定问题，即将期货市场与现货市场的头寸看作一个投资组合，在组合资产收 益方差最小化的条件下，确定最优套期保值比率。令Ｓ、Ｃ分别为ｔ时刻的现货价格和期货价格，△Ｓ＝Ｓ―Ｓ一一，蚯＝Ｅ―只一，， 只＝蝇一矗蚯，ｈ表示套期保值比率。考虑套期保值组合收益的方差为： 砌厂（Ｐ）＝Ｖａｒ（ａＳ，）＋办２玩ｒ（够）一２ｈＣｏｖ（ＡＳ，，够）对Ｖａ，¨Ｊ关于ｈ求一阶偏导，得到：Ｄ咒（２．１）ａＶａ。ｒ，（Ｐｔ）．：０，注意到掣＞０，因此可以得到满足组合收益方差最小条件的套期保值比率为：ｈ?：鱼笔坠善会盟，ｇｅｅ ｈ?就是最优套期保值比率。 砌，．（觚）本文将以最小方差策略作为套期保值的基础，以此为目的计算套期保值比了ａＶａｒ（Ｐｒ）：２ｈＶａ，（蚯）一２Ｃｏ’，（蝇，蚯）（２．２）８率，简称ＭＶ套期保值比率（Ｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇ 种ＭＶ套期保值比率的计算模型： （１）传统回归模型ＯＬＳｖａｒｉａｎｃｅ ｈｅｄｇｅｒａｔｉｏｓ）。以下介绍几Ｊｏｈｎｓｏｎ（１９６０）提出ＯＬＳ避险模型，将期货与现货的价格差分以线性回归的 方法进行最小平方拟合，方程式如下：（２．３） Ａｓ，＝口＋＾嵋＋ｔ 其中，ａｓ，、蚯分别为ｔ时刻的现货价格收益和期货价格收益，Ｑ为截距项，，ｌｌ为斜率项，也就是Ｍｖ套期保值比率；ｑ为随机扰动项。 （２）双变量变量自回归模型Ｂ－ＶＡＲ 在Ｂ－ＶＡＲ模型中，现货价格与期货价格之间存在如下关系式：一‘七七．．△墨＝ｅ＋∑ａｓ，ＡＳ，一，＋∑尾讧一，＋毛 蚯＝Ｃ，＋∑％蟑一，＋∑鲧讧一，＋白ｉ＝１ ｉ＝ｌ（２．４）（２．５）其中ｅ、ｃ，为截距项，略、％、成和岛为滞后项回归系数，毛、％为白噪声过程，够一，和啦一，为ｔ―ｉ时刻的现货价格和期货价格的差分。在该模型中，我们可以通过确定最优滞后阶数ｋ来消除残差项的自相关性。令Ｖａ，．（气）２吒，Ｖａｒ（如）２％，ＣｏＶ（气，％）２％，可以得到套期保值比率为：见：竺丛堡耸盥＝！丝二！！：垒‘Ｖａｒ（ＡＦｔ―ｉｌ△‘巾甜■％（２．６）上述套期保值比率也可以通过下面回归模型估计得到：！．蝇＝口＋吃够＋∑ｒＡｓ，一，＋∑ｇ够一＿，＋ｔｉ＝ｌ（２．７）ｊ＝ｉ其中甜ｒ的回归系数％即为估计的Ｍｖ套期保值比率。ＯＬＳ模型忽略了历史信息对期货价格与现货价格变动的影响，也就是说，解 释变量与被解释变量的协方差以及解释变量的方差都应该是关于历史信息的条 件统计量。同时，回归残差项的序列相关性可能导致对ＭＶ套期保值比率的错误 估计。为消除残差项序列相关并增加模型的信息量，Ｈｅｒｂｓｔ、Ｋａｒｅ、Ｍａｒｓｈａｌｌ （１９８９）和Ｍｙｅｒｓ、Ｔｈｏｍｓｏｎ（１９８９）建议采用双变量向量自回归模型Ｂ―ｖＡＲ（Ｂｉｖａｒｉａｔｅ―ＶＡＲＭｏｄｅｌ）进行Ｍｖ套期保值比率的计算。９（３）误差修正套期保值模型（ＥＣＭ） Ｇｈｏｓｈ（１９９３）和Ｃｈｏｕ等（１９９６）在Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ的研究基础上，提出 估计Ｍｖ套期保值比率的误差修正模型，这一模型同时考虑了现货价格和期货价 格的非平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。表达式为：馘：口＋％够＋兰以蝇－ｉ＋窆够蚯一Ｊ＋腭－１＋岛ｉ＝ｌ（２?８）Ｊ＝ｌ其中，ｑ一一是误差修正项，在实际应用中，一般令乞一。＝Ｆｔ一。－Ｓｔ一，；ａ为截距项，乃、够为滞后项系数，ｐ为误差修正项系数。即呜为估计的Ｍｖ套期保值比率。Ｂ－ＶＡＲ模型和ＯＬＳ模型都忽略了期货价格与现货价格之问的协整关系对套期 保值比率的影响，也就是说，二者都没有考虑误差修正项，因此也就忽略了前期 均衡误差的影响。协整关系描述了经济系统的长期均衡关系。具体来说，它描述 了两个或多个非平稳时间序列的均衡关系，虽然每个时间序列的矩，如均值、方 差或协方差等随时间变化，但这些序列的某种线性组合（均衡关系）的矩具有时 不变的特征。误差修正模型是协整关系的一种重要表示形式，它克服了伪回归问 题，并有效的描述了经济变量序列之间的长期表现和短期特征。 （４）条件异方差模型（ＢＧＡＲＣＨ） 二元ＧＡＲＣＨ（亦记为ＢＧＡＲＣＨ）模型来估计最优套期保值比率，该模型可表示为：皿＝ｐ＋ｓｔｑｌｑ―ｌ～ＢＮ（０，ｑ）（２．９）其中，衅＝（蝇，钙）ｒ，∥＝（从，竹）７’，岛＝（ｇ，，，０．，）７’，ＢＮ是指二元正态分布，ｑ为随时间变化的（２×２）的正定条件协方差矩阵，ｖｅｃｈ（Ｈｔ）＝（ｈ＝，一，ｂＪ，ｈｙＹ，ｔ）ｒ。在ＢＧＡＲＣＨ（ｐ，ｑ）模型中， 只 的一般形式是：ｖｅｃｈ（Ｈｔ）＝ｖｅｃｈ（Ｃ）＋∑Ｆ，ｖｅｃｈ（Ｇ―ｌ簟１）＋∑Ｄ，ｖｅｃｈ（Ｈ，一１）ｔ＝ｌ ｔ＝ｌ（２．１０）其中，Ｃ为（２×２）对称正定矩阵，ｒ，和Ｄ，是（３×３）矩阵。ｑ可以表示Ｙａ．－ｌＯＥ＝眨纠＝（々击姬坝々击］ｏｋ。，＝ｃｌ＋ｑ《卜Ｉ＋２ｊｌ』ｊｌ站＇ｆ―ｌ其中，ｂ＇，＝乞＋口２吒一ｌ＋ｂ２ｈ肌－ｌｏ ｂ，＝乃√蚝，。ｂ一（２．１１）此时，最优套期保值比率可以表示为：帆－ｌ＿器＝石ｈｓｆ，ｔ。（２．１２）以上三个都是静态的套期保值比率模型，即计算出的套期保值比率为一个 数，但金融市场时间序列的一个重要特征是二阶矩存在条件异方差，即存在ＡＲＣＨ 效应。Ｐａｒｋ＆Ｂｅｒａ（１９８７）指出用简单的线性回归模型来估计最优套期保值比率 不是最合适的，因为这样的模型忽略了期货价格和现货价格序列中存在的异方差 性。 Ｍｙｅｒｓ＆Ｔｈｏｍｐｓｏｎ（１９８９）认为回归方程中的解释变量和被解释变量之间的协 方差及解释变量的方差均为条件矩，它们是由一定信息集决定的，会随着时间推 移和信息集的改变而改变，也就是说最优套期保值比率不是一个常数，而应该是 一变量，最优套期保值比率是动态的而不是静态的。Ｅｎｇｌｅ（１９８２）提出自回归条 件异方差（ＡＲＣＨ）模型及在此基础上发展出来的一般自回归条件异方差（ＧＡＲＣＨ）类 模型能很好捕捉期货价格和现货价格序列中普遍存在的异方差性。 Ｂａｉｌｌｉｅ＆Ｍｙｅｒｓ（１９９１）用ＧＡＲＣＨ类模型估计了最优套期保值比率。根据最小方差思想，动态的最小方差套期保值比率为：ｈ；－ｉ Ｉ随着现货市场和期货市场中新的信息的产生，信息集Ｑ将发生变化，引起最优套期保值比率变化。Ｑ纠＝里篆等捌，第３章沪深３００股指期货与沪深３００指数基金的 套期保值实证研究３．１数据处理本文选取了２００８年１２月３ｌ同至２００９年１２月３１日各种数据，共２４５个 交易日的数据，包括沪深３００指数、沪深３００股指期货仿真交易数据、嘉实、国 泰和大成３００指数基金每Ｒ行情和基金的每日累计净值６。其中沪深３００指数期货， 其合约于２００６年１０月３０日开始在中国金融期货交易所进行仿真交易，一般推 出当月、下月和随后两个季月的合约。为了避免研究过程中产生序列相关，选择 了不重叠的合约收盘价组成期货价格的连续时间序列，具体规则是选择剔除交割 月份的最近合约的收盘价作为期货价格，即选择离当前交易同所在月份最近的品 种合约，如果当月有合约到期，则选择下一个交割月份的交易合约的收盘价。 考虑到沪深３００股指期货并没有正式推出，基于期货的定价理论和国外成熟 股指期货市场的经验，本文选择使用沪深３００指数现货价格代替沪深３００股指期 货价格。 考虑我国期货市场与现货市场之间会出现的偏差，本文将运用两阶段调整 法，对计算出的套期保值比率加入股指现货与期货之问的回归系数进行调整，使 套期保值比率更加准确。 ３．１．１国外成熟市场股指期货与现货的相关性 目前沪深３００股指期货还没有推出，无法获得实际的股指期货价格，这给套 期保值比率的计算带来困难。但是股指期货具有与商品期货不同的特殊性，股指 期货采用现金结算而不是实物交割，因而没有运输和仓储成本。另外，股指期货 的基差从本质上看反映了货币的时间价值，一般应是维持在一定区间内的正值， 基差相对于实物期货要小很多。股指期货合约最后的交割价就是当时的现货价， 现货价格与期货价格具有很强的收敛性和相关性，因此股指期货和现货无论在价 格走势上，还是收益率变动上均呈现高度相关性。基于以上理论，本文首先探讨 在股指期货交易比较成熟的市场上，期货和现货之间是否存在一致性变动。 本文分别选取了１９９９年２月３日至２００９年３月２日１０年间的美国标准普 尔５００指数、日经２２５指数、香港恒生指数和台湾加权指数７。并分别对它们股指 现货和期货的价格序列和收益率序列进行相关性考察，结果如下表：６数据来源于和讯网，另，仿真交易数据来源于中国金融期货交易所仿真交易行情 ７数据来源于ｂｌｏｏｍｂｖｒｇ１２表３．１国外成熟资本市场上股指现货与期货之间的相关系数 现货价格与期货价格 现货收益率与期货收益率０．９７６０４４ ０．９５７８９０ ０．９６９３９９ ０．９３９０５９标准普尔５００指数０．９９９７２５ ０．９９９８８５ ０．９９９９０２ ０．９９９４０４香港恒生指数 日经２２５指数 台湾加权指数由表３．１可见，在美国、同本、香港和台湾的股指期货市场上，期货与现货 的价格序列呈高度相关性，平均相关系数达到０．９９９６，近似为１。而期货与现货 的收益率序列的平均相关系数也达到了Ｏ．９６。因此可以认为在这些市场上股指期 货与现货呈一致性变动。 ３．１．２沪深３００股指期货仿真交易数据及其现货指教的相关性 尽管沪深３００股指期货的仿真交易已经进行了两年之久，但是由于参与仿真 交易的投资者的投资行为和心理与实际有很大偏差，因此通过仿真交易得到的股 指期货的价格与真实的价格会有一定程度的偏差。 通过对２００８年１２月３１日至２００９年１２月３１日深３００股指期货与现货的价 格序列和收益率序列的分析，得到两者的相关性如下：表３．２沪深３００股指现货与期货之间的相关系数 现货价格与期货价格 沪深３００指数０．９８６９４０现货收益率与期货收益率０．７８２３６７Ｅ三匠三三圃Ｅ玉亟三圃图３．１沪深３００股指期货和现货价格走势图图８ ３．２沪深３００股指期货与现货收益率走势图’８ ９ＩＤＸＦ表示沪深３００股指期货仿真交易的价格序列，ＩＤＸＰ表示沪深３００指数的价格序列ＲＩＤＸＦ表示沪深３００股指期货仿真交易收益率序列，ＲＩＤＸＰ表示沪深３００指数现货收益率序列１３由表３．２数据可见，沪深３００股指现货与期货的价格序列相关性较高，相关 系数达到０．９８６，而两者的收益率序列的相关性仅为０．７８２，与表３．１显示的成 熟市场的平均相关系数０．９６相比，国内的股指期货与现货之间出现了较大的偏 离。究其原因，主要是因为我国的沪深３００股指期货还没有正式推出，本节采用 的股指期货的数据来自仿真交易的数据。仿真交易操作者的投资心理，与实际股 市参与者的投资心理不一样，他们的风险偏好更高。另外，由于股指期货交易的 进入门槛较高，参与者大多是资金雄厚的机构投资者，因此仿真交易的数据并不 能反映真实的市场走势，少数参与者操纵了股指期货的走势。 股指期货理论和成熟市场上的经验数据都告诉我们，股指期货与现货之间的 偏差应该很小，无论其价格序列还足收益率序列均应该呈现高度一致性。另外考 虑到国内市场与港台的股票市场存在着某些共同之处，如果国内推出股指期货； 预计期货与现货的相关程度应与香港或台湾的市场状况相当ｍ。因此，本文以下 对套期保值比率的分析中采用沪深３００现货价格来代替期货价格。３．２沪深３００指数基金的套期保值效果本文任意选取了了２００８年１２月３１日至２００９年１２月３１日间市场上的三支 沪深３００指数基金，分别为：嘉实沪深３００基金、国泰沪深３００基金和大成沪深 ３００指数基金。前两只基金都是完全复制型指数基金，这个是完全意义上的指数 基金，也就是说是完全复制跟踪指数走势的。这种指数基金只是根据标的指数成 份股及其权重来配置、调整，虽然会因为投入比例变化与实际指数走势有所偏离， 但差距是微小的，这种基金与指数的符合度是最高的，所以基金的走势应与指数 的走势有比较好的相关性。第三支基金是增强型指数基金，这个则是在跟踪标的 指数的同时，将一定比例的基金资产采取积极投资的方式，以此获得超越标的指 数的收益。注意到这种构建投资组合的策略也会使得基金的系统性风险较大，因 此进行套期保值操作是有意义的。 我们首先对嘉实沪深３００基金进行详细的套期保值研究，而后可类推其他两 支基金，进而比较和分析所得结果。 ３．２．１系统性风险测量 股票市场的风险可以分为系统性风险和非系统性风险，股价综合指数的暴涨 暴跌充分暴露了我国股票市场受国内外宏观经济影响的系统性风险在增大。对于 非系统性风险，投资者可以通过投资组合加以消除，而对于系统性风险却无法通１０胡浩，‘寻找最适避险比率的过程》，中信证券研究报告，２００６年８月１４过授资组合加以消除。利用股指期货的套期保值功能便是减小系统性风险的有效 方法。 本文所选取的股票型投资基金正是这样一种金融商品，“组合投资、分散风 险”是基金的一大特色。中小投资者由于资金量小，一般无法通过购买数量众多 的股票分散投资风险。而基金通常会购买几十种甚至上百种股票，在多数情况下， 某些股票下跌造成的损失可以用其他股票上涨的盈利来弥补，因此达到了分散风 险的目的。但是这只是分散了投资组合的非系统性性风险，对于系统性风险，通 过组合投资的形式还是无法消除，因此需要用股指期货对投资组合进行套期保 值，从而达到减少系统性风险的目的。 以下我们首先计算在一个投资组合中系统牲风险占总风险的百分比例，系统性风险高的投资组合Ａ‘有进行套期保值的必毙其次利用套期保值效果的衡量指数来分析投资组合在进行套期保值后减少了多少系统性风险。 （１）系统性风险模型的介绍 夏普等人在马克维茨组合理论的基础上导出了资本资产定价模型，解决了市 场处于均衡状态时风险资产收益率的决定问题。众所周之，ＣＡＰＭ理论是现代金融 理论的核心内容，模型论述了在有效市场上资产价值具有这样的特征： Ｒ＝ｑ＋屈心＋乞（３．１）其中Ｒ为第ｉ种资产的收益率，如为市场收益率，％与岛分别为截距项和误 差项，且％与见无关。Ｂ系数可表示为系统性风险的相对程度。由此可以得到方 差关系式：一＝群％２＋《（３．２）如果把方差看作风险的度量，那么印可以作为第ｉ种资产的总风险，这个风险被分解为两部分，群《与《。前者就是该资产的系统性风险的度量，后者就是与市场风险无关的、仅由该资产所决定的非系统性性风险的度量。因此系统性 风险在该资产的总风险中所占的比例谚为：包：缂２２（３．３）ｏ；又届＝等等＝虿Ｏ＇ｉｍ，所以可以得到：只＝譬＝（毒）２－矿１５（３．４）其中Ｐ为资产收益率与市场收益率的相关系数。因此可以用Ｐ２来表示投资组 合的系统性风险。 （２）沪深３００指数基金的系统性风险衡量 根据以上对系统性风险度量的模型可以得到嘉实沪深３００基金的系统性风险 为０．９０９１１３，可见在２００８年１２月至２００９年１２月这段期间内，该基金的系统性 风险占总风险的比例高达近９１％，因此非常有必要进行套期保值。 类似得到国泰沪深３００指数基金的系统性风险为０．９３８３９；大成沪深３００指 数基金的系统性风险为０．３９４７５３。表３．３三只基金与股指期货的相关性及系统性风险 嘉实３００基金 收益率相关系数系统性风险０．９５３５ ０．９０９１１３国泰３００基金０．９６８７ ０．９３８３９人成３００基金０．６２８３ ０．３９４７５３由表３．３可见，嘉实和国泰基金的系统性风险都达到了９０％以上，大成基金 则只有４０％，这是因为大成基金没有完全复制沪深３００指数，因此其系统性风险 明显低于前两者。 ３．２．２收益率数据的统计特性和模型的选取 （１）本文选取了沪深３００指数和三支沪深３００指数基金的对数收益率序列，从 图形直观看来，四者在走势上存在一定的相关性。四者均呈现尖峰厚尾现象，且 不符合『Ｆ念分布，存在一定程度的左偏态。ｌ――ＬｏＧＲＨＳ３００――ＬｏＧＲＧｌ３００ Ｉ Ｉ――ＬｏＧＲＪＳ３００――ＬｏＧＲＤＣ３００ ｌ图３．３沪深３００指数和沪深３００指数基金的对数收益率走势图１６表３．４对数收益率序列基本统计特征ＬｏＧＲＩｔＳ３００ＭｅａｎＬＯＧＲＪＳ３００ ０．２７００３４ ０．３７８０２３ １．９３８３０４ ―０．４１９８３ ３．６２３８５８ＬｏＧＲＧＴ３０００．２６２１３ＬＯＧＲＤＣ３００ ０．１０３４５３ Ｏ．１７８８０２ ０．８１８９７７ ―０．７２１２３ ４．２６０６４１０．２７７２８４ ０．４４００８８ ２．０６３７５４ －０．６０５６８ ４．１８６１１４Ｍｅｄｉａｎ Ｓｔｄ．ＤｅｖＳｋｅｗｎｅｓｓ ＫｕｒｔｏｓｉＳ０．４３６８２６ １．９３８８５６ －０．６０７９１４．１５７５５５（２）ＡＲＣＨ效应检验 由于金融市场收益率序列往往存在波动聚类现象，即收益率序列存在较弱的 序列相关性，而收益率平方序列存在较强的自相关性，需要建立ＡＲＣＨ模型甚至ＧＡＲＣＨ模型才能捕捉全部的波动聚类。建立ｙ。２ｃ＋毛１１列，对残差序列进行ＡＲｃＨ―ＬＭ检验。表３．５ ＡＲＣＨ效应检验结果Ｙｔ表示对数收益率序原假没：序列不存在ＡＲＣｔｌ效应ＬＯＧＲＩｌＳ３００ ＬＯＧＲＪＳ３００ ０．００９１５３ ０．９２３８５９ ＬＯＧＲＧＴ３００ ０．００９３１３ ０．９２３１９９ ＬＯＧＲＤＣ３００ ０．１３５１６９ Ｏ．７１３４５５Ｆ值ＰｒｏｂｉＩｉｔｙ０．０４０７５７ ０．８４０１７９从表３．５中看出，对数收益率序列不存在显著的ＡＲＣＨ效应，因此不必采用 ＧＡＲＣＨ模型。 （３）ＡＤＦ检验 如果时问序列是非平稳的，通过普通最小二乘法得到的模型估计结果表明， 会有很高的拟合度和显著的ｔ统计量，但ＤＷ检验值很低。根据这些统计量对模 型估计结果进行的推断往往是不正确的，回归可能是无意义的“伪回归＂。而金 融、经济时间序列常常是非平稳的，对它们的建模必须认真考虑模型的设定问题。表３．６对数收益率序列的平稳性检验结果 原价设：序列是非平稳的ＬｏＧＲＨＳ３００ ＬＯＧＲＪＳ３００ ―１４．０８０３９ ＬＯＧＲＧＴ３００ ―１４．７１０９２ ＬｏＧＲＤＣ３００ －１４．７０８３０ｔ值 ｌ％临界值 ５％临界值 １０％临界值 稳定性－１４．６５１７７－２．５７４５１３ －１．９４２１３６ 一１．６１５８２８平稳平稳平稳平稳１１方程见附录Ａ１．Ａ４１７从表３．６对收益率序列的ＡＤＦ检验结果看出，在ｌ％的置信水平下，现货与期 货指数的价格序列的ＡＤＦ值都大于１％的临界值，说明即使在１％的置信水平下都 应该拒绝原价设，所以序列不存在单位根，说明收益率序列是平稳序列。此时不 会存在“虚假回归”现象，但是是否存在协整关系需要进一步检验。表３．７价格的对数序列的平稳性检验结果 原价设：序列是１卜平稳的ＬＯＧＰＨＳ３００ ＬＯＧＰＪＳ３００ －２．２３８１９７ ＬＯＧＰＧＴ３００ －２．３０５６１７ ＬＯＧＰＤＣ３００ －２．１３４２８５ｔ值 １％１隘界值 ５％１临界值 １０％临界值 稳定性一２．３６１５５３一３．９９６１１３ 一３．４２８３４９ 一３．１３’’５７４非平稳非平稳非平稳非平稳从表３．７对价格序列的ＡＤＦ检验结果看出，在１０％的置信水平下，现货与期 货指数的价格序列的ＡＤＦ值都小于１０％的临界值，说明即使在１０％的置信水平下 都不能拒绝原价设，所以序列存在单位根，说明价格序列是非平稳序列。而价格 对数序列的～阶差分即对数收益率序列是平稳的，说明价格对数序列都是一阶单 整序列。 （４）协整检验 由于沪深３００股指期货和基金的价格对数序列均满足一阶单整，因此满足协 整检验的前提。表３．８三支基金的协整检验结果 特征根Ｏ．１１６００４迹检验统计ＨＯ５％１临界值量３３．７６２６５ ３．８００１３６ １０．３３５５４ ４．３３０６９８ １９．９１７０６ ２．６６７１６３ １５．４９４７１ ３．８４１４６６ １５．４９４７１ ３．８４１４６６ １５．４９４７１ ３．８４１４６６１％１１缶界值１９．９３７１１ ６．６３４８９７ １９．９３７１１ ６．６３４８９７ １９．９３７１１ ６．６３４８９７ｒ＝Ｏ嘉实３０００．０１５５１７ ０．０２４７１０ｒ≤１ｒ＝Ｏ国泰３０００．０１７８８３ ０．０６８５２６ｒ≤１ｒ＝Ｏ ｒ≤１大成３０００．０１０９１６从表３．８协整检验结果来看，嘉实３００与股指期货的价格对数序列均存在协 整关系，而在５％和１％临界下国泰３００与期货的价格对数序列均不存在协整关系， 在１％临界下大成３００与期货的价格对数序列之间不存在协整关系。１８综上所述，根据数据的统计特征，本文将采用ＯＬＳ和Ｂ－ＶＡＲ两种模型计算套 期保值比率。３．２．３套期保值比率的计算 （１）ＯＬＳ方法下的套期保值比率 根据最小二乘法回归模型对套期保值比率的估计，建立模型：ｈ㈥…五［１ｎ（耕‘沪深３００指数现货价格。口５，其中６ｒ代表嘉实沪深３００指数基金的每日价格，０表示用来代替期货价格的：￡用Ｅｖｉｅｗｓ拟合出的ｈ值为０．９０９１１３，模型的拟合效果比较好，达到了 ０．９３６９３１。因此ＯＬＳ法下嘉实沪深３００指数基金与沪深３００股指期货的套期保值 比率为０．９０９１１３１２。自相关检验：表３．９Ｆ――ｓｔａｔｉ ｓｔｉｅＢ＿Ｇ自相关ＬＭ检验Ｐｒｏｂ．Ｆ（Ｉ，２４１） Ｐｒｏｂ．Ｃｈｉ―Ｓｑｕａｒｅ（１）０．００８４６４ ０．００８４６２７．０４７９８７ ６．９３２９６９Ｏｂｓ＊Ｒ――ｓｑｕａｒｅｄ由表３．９残差的自相关检验结果看出，存在显著的一阶自相关。自回归方程为：‘专＝一０．１６９６１５考：，一Ｉ＋鸬，鸬服从独立同分布。当残差序列存在自相关时，用ＯＬＳ估计的套期保值比率ｈ仍然是无偏的，但 是却是无效的，不满足方差最小的要求。需要用ＧＬＳ重新估计，建立以下模型：ｍ㈥’甜卟鲫＋ｑ岔气ｒ∽，万砀ｐ为残差的自相关系数，ｐ一０．１６９６１５１２见附录Ａ５。石’其中，ｈ（鲁）．为ｈ（毒）＿加（善），［ｈ（惫）］．舻（丢卜ｈ（惫）１９该模型满足无偏性和最小方差性，估算出的』Ｉｌ’就是原始模型的＾，用ＧＬＳ修 正后的套期保值比率为０．９１７６１９１３。对比发现，修正Ｉｊ｛『后的套期保值比率变化不 大。异方差检验： 如果残差具有异方差性，仍用ＯＬＳ法进行参数估计，估计量不失线性和无偏 性，但已不具备最佳性。由于采用ＯＬＳ估计套保比率ｈ，所得的估计值方差并非 最小，在对ｈ进行显著性检验时将低估ｔ值，可能导致错误的统计判断。在对ｈ 进行区问估计时就会不必要的扩大置信区间。表３．１０怀特异方著检验结果Ｆ＿ｓｔａｔｉｓｔｉｅ０．４７９５３８ ０．９６７１６６Ｐｒｏｂ．Ｆ（２，２４１）Ｐｒｏｂ．Ｃｈ ｉ―Ｓｑｕａｒｅ（２）Ｏ．６１９６５９ ０．６１６５７０Ｏｂｓ＊Ｒ―＋ｓｑｕａｒｅｄ由表３．１０异方差检验结果可见残差不存在显著的异方差。 （２）双变量自回归法下的套期保值比率 根据信息准则法ＡＩＣ，Ｂ－ＶＡＲ模型的最优滞后阶数为１，因此建立模型为：ｈ（砉）＿汕（皂卜［１ｎ（丢）］＋山（乏卜Ｅｖｉｅ３刁ｅｗｓ回归出的结果显示，套期保值比率ｈ为０．９０９４８２Ｈ，拟合优度也达到了０．９３９８７８。３．２．４两种方法下的套期保值效果 Ｅｄｅｒｉｎｇｔｏｎ（１９７９）给出了套期保值绩效的衡量指标门ｅ，即与未参与套期 保值时收益方差相比，参与套期保值后收益方差的减少程度。日．：―Ｖａｒ（Ｕｔ）－―Ｐａｒ（Ｈ，）‘（３．８）砌，．（Ｕ，）其中，Ｖａｒ（Ｕｔ）＝Ｖａｒ（ＡｌｎＳ，）表示没有采用套期保值交易时收益的方差； ｒａｔ（Ｈ，）＝Ｖａｒ（ＡｌｎＳｔ）＋ｋ２ｒａｒ（ａｈＥ）一２ｈＣｏｖ（ＡＩｎＳｔ，ａｈＦ，）表示采用套期保值交 易时组合的收益的方差。该指标反映了进行套期保值相对于不进行套期保值风险’３见附录Ａ６ １４见附录Ａ７’降低的程度。 另外考虑到套期保值比率在另一方面也表示了投资组合进行套期保值的成 本，因此选取衡量套机保值效果的指标为：ｘ：丝ｈ（３．９）其中皿表示参与套期保值后收益率方差减小的程度，ｈ表示套期保值比率。指标爿即包含了对套保后风险减少的度量，又考虑了套期保值成本，因此更全 面的衡量了套期保值的效果。Ｈｅ值越大，ｈ值越小，Ｘ值越大，说明套期保值 的整体效果越好。 基于前述的统计结果，下表给出两种模型下套期保值的比率及效果：表３．１ｌ两种模犁下套期保值比率及效果■套保比率ｈＯＬＳＢ――ＶＡＲ套保绩效以０．９２９２５０ ０．９２９２４７套保效果Ｘ１．０２２１５１ １．０２１７３２０．９０９１１３ ０．９０９４８２表３．１２套期保值前后收益率和波动率变化 套保前收益率均 值％ 套保前收益 套保后组合 收益率均值％ ｏＬＳ Ｂ．ＶＡＲ ０．２７００３４ Ｏ．２７００３４ ３．７５７０２２ ３．７５７０２２ ０．１９７５２ Ｏ．１９７１９０ ０．２６５８０８ ０．２６５８２０套保后收益率方率方差‰差‰由表３．１１可见，两种模型得到的套期保值效果基本一致，没有发现明显的 差别，套期保值后新的组合的收益率方差与套期保值前的收益率方差相比，下降 了近９３％，这意味着组合的系统性风险明显减小。可见，进行套期保值后，确实 起到了规避系统性风险的作用。同时注意到套期保值比率处于一个较高的水平， 为０．９左右，这也说明套期保值存在着高成本的问题。 由表３．１２可以看出，套期保值后组合收益率由套保前现货收益率０．２７％变为 ０．１９７％，说明套期保值在有效降低系统性风险的同时，收益率也大幅下降，但是 套期保值是为了规避或转移现货价格涨跌带来风险的一种方式，目的是为了锁定２１利润和控制风险，并非追求收益最大化。总之，利用沪深３００股指期货为嘉实３００ 指数基金进行套期保值的效果是明显的。３．２．５两阶段调整法后的套期保值比率及其效果 以上的结果均假定期货指数与现货指数是完全相同的，但事实上两者之间会 有一定的差异。很多学者的实证分析结果也显示，现实中的股票指数与股指期货 之间并不是近似一致变动的。如果它们之间的回归系数偏离１比较大的话，那么 如果以持有投资组合与股票现货指数直接做套期保值的话，将会出现偏差。此时 合理且直接的做法是在持有投资组合与股指期货之间进行进行套期保值分析，以 获得最佳的套期保值比率。 但是因为我国的股指期货并没有正式推出，所以无法获得真实的股指期货变 动数据。考虑到国内市场与港台市场存在着某些共同之处，如果国内推出股指期 货，预期期货与现货之间也会出现较大的偏离。针对以上这种情况，在应用股指 期货对某特定投资组合进行套期保值时，应该采取两阶段估计法寻找套期保值比 率蝤：首先进行股指现货与股指期货之间的套期保值分析，得到庇；然后，进行 投资组合与股票现货指数之间的套期保值分析，得到反；最后将两个值相乘， 便得到最终所要的套期保值比率ｈ。表３．１３其他成熟市场的股指期货与现货套期保值比率 标准普尔５００日经２２５０．９１１７００恒生指数０．９０２１１９台湾加权指数０．８０４５６７盔０．９６８４２０而利用沪深３００仿真交易的股指期货数据进行回归的系数仅为０．７２５８，说明 我国股指期货与现货之间的偏差太大。但考虑到此结果是由仿真交易数据回归得 到，因此只能当作参考。 为了衡量我国推出股指期货后市场的套期保值效果，我们暂时采用台湾市场 股指期货和现货的套期保值比率来作为我国市场上的庞，由上节得到的套期保值比率作为吃，两者相乘得到套期保值比率ｈ，即ｈ＝鬼Ｘ见。评估套期保值后的效果如下：１５胡浩，中信证券研究报告，‘寻找最优避险比率》，表３．１４经调整后的套期保值比率及效果ＯＬＳＢ－ＶＡＲ套期保值比率 套保前现货收益率方差 套保后组合收益率方差 系统性风险减少比例 套期保值效果Ｏ．７３１４４２ ３．７５７０２２ ０．３６９８７７ ０．９０１５５ｌ １．２３２５６５０．７３１７３９ ３．７５７０２２ ０．３６９４３ ０．９０１６７ Ｉ．２３２２２８可见，由于期货市场与现货市场的偏差，经过两阶段调整法后的套期保值比 率变小了，但套期保值仍然可以明显减少投资组合的系统性风险，且其整体效果 要好于未经过调整的套期保值结果。因此对于期货市场与现货市场偏差较大的情 况，用两阶段调整法进行调整后的套期保值的效果较好。３．２．６其他基金的套期保值效果 以上我们具体讨论了一支基金的套期保值效果，下面继续将对另两支沪深 ３００指数基金进行套期保值并评估其效果。表３．１５三支基金的套期保值比率及效果 套期保值比率 套期保值效果ＯＬＳ对ｈ调整后的效果１．０２ １．０６Ｂ－ＶＡＲ ０．９０９４８２ ０．９３８２７３ ０．３９４７５３嘉实３００指数基金 国泰３００指数基金 大成３００指数基金０．９０９１１３ ０．９３８３９０ ０．３９４７５３１．２３ １．２７ ３．００２．５１可见对于这三支基金来说，套期保值对于减少系统性风险是有效的。尽管与 嘉实和国泰基金相比，大成基金的套期保值比率并不高，但是结果显示，进行套 期保值后，投资基金的系统性风险都减小了９５％以上，且通过调整后的套期保值 效果明显高于之前的效果。 上述结果为我国的证券投资基金套期保值行为提供了很好的实证支持，也充 分证明了我国证券市场的市场性风险很大，指数型基金基金运用股指期货进行套 期保值是有效的，因此推出沪深３００股指期货是非常有必要的。３．３最优套期保值期限的选择套期保值期限的选择会影响到套期保值效果１６，将套期保值期限分为５天、 １０天、２０天、４０天共四组，通过比较不同组所对应的套期保值效果，得出最优 的套期保值期限。 考虑到大盘走势会存在上升趋势、下跌趋势和震荡趋势，不同的趋势下可能 存在不同的最优套期保值期限，本节将以嘉实沪深３００基金为研究对象，从三种 趋势展开具体分析。由于ＯＬＳ和Ｂ－ＶＡＲ计算结果并无明显差异，为简化运算过程， 本文在接下来的研究中将直接采用最小二乘ＯＬＳ方法进行进一步的实证分析。３．３．１震荡趋势下的套期保值期限 观察数据可以看出，２００９年７月１日至８月２５日期间（共４０个交易日）大 盘波动比较剧烈。假设某机构在７月１日持有价值１亿元的嘉实沪深３００指数基 金，为了降低价格波动风险需要卖出股指期货合约进行套期保值，分别考虑５天、 ｌＯ天、２０天、４０天的套期保值方案。这里，５天为期限进行套期保值，即７月１ 日卖出股指期货，经过５个交易日，即在７月８日买入股指期货平仓，再在７月 ８日至７月１５目之间做出同样的操作，重复８次。实际操作中，基金交易员需要 预测未来５天的套期保值比率，每５天调整一次期货合约仓位，需要根据套期保 值率和现货及期货的价格计算出每次应该买入或卖出的合约分数，计算公式如 下：Ⅳ＝兰兰垒（３．１０）３００木Ｐ其中，Ｖ表示嘉实３００指数基金的现货价值；ｈ表示套期保值率；■表示期 货合约点数；３００为合约乘数；Ⅳ表示合约份数。 本文采用历史数据进行实证分析，因此隐含的前提假设为交易员的预测值是 准确无误的。 首先，以５天为期限进行套期保值为例，在总共４０天的整个套期保值期内， 用ＯＬＳ计算第１个５天的的套期保值率和套期保值后的收益率标准差，然后依次 计算第２、３、４、５、６、７、８个５天的套保比率和套保后收益率的方差，分别为：悔谷钧，‘基于沪深３００指数期货的酊下套期保值研究》２４表３．１６以５天为期限的套期保值石套保比 率０．９７８ ６５６ ０．６５４ ０１９互Ｉ．０６８８ ０３ －０．２８５ ５５３互０．７６８３ １３ ０．４７１３ ４２互０．８１９６ １３ ０．１０７５ ５６正０．９２９７ ９３ ０．１５２１０３毛Ｉ．０３０６６２五０．７９２２ ６６ ―０．２３２ ３７８五０．８３６７ ５７ －０．２３７ ０４７均值０．９０３１ ０８ ０．０２３８ ２４套保收 益率均 值％ 套保收益率方－０．２８７２０７０．００１ ４９８０．２１０３ １４０．０００６ ３５０．０３０Ｉ ７２０．２３８１ ４４０．１９８２ ０３０．１０８３ ７３０．２２５４ ３５０．０９２４ ７７差‰同样，计算出以１０天、２０天、４０天为期限进行套期保值的套保比率和套保 后收益率的方差：表３．１７以１０天为期限的套期保值互套保比率 套保收益率均值％１．１００６４２互０．６４３２８２互Ｉ．０６９４８３正０．７７４８２３均值０．８９７０５７５一０．０９９３２６０．３１８０８６－０．１４０３８０－０．１４０８９３－０．０１５６２８套保收益率方差‰０．６７１２５２０．０９６１Ｏ．２１１６０．２２２７８４０．２６５２２５表３．１８以２０天为期限的套期保值五套保比率 套保收益率均值％０．８９４５１８ ０．０６７７８３互０．８４９５３９ －０．１２８３５６均值０．８７２０２９ －０．０３０２９０套保收益率方差‰０．５６０４０２０．３２１０３６０．４３２４３８以４０天为期限套保比率ｈ为０．８６６６４６，套保收益率方差为０．６１７１６７，套期保值收益率的均值为－０．００８７６８。表３．１９不同期限的套期保值效果套保比率套保前现 货收益率 均值％套保后组 合收益率 均值％套保前现 货收益率套保后组合收益率 方差均值％ｏｏ套保后风 险降低的 套保效果均值ｈ方差‰４．８４６１４４ ０．０９２４７７程度皿０．９８０９１７Ｘ５０．９０３１００－０．０９８４４８０．０２３８２４１．０８６１天１０ ０．８９７０５７ －０．０９８４４８ ―０．０１５６２８４．８４６１４４０．２６５２２５０．９４５２７１１．０５３７天２０天４００．８７２０２９一Ｏ．０９８４４８－０．０３０２９０４．８４６１４４０．４３２４３８０．９１０７６７１．０４４４大０．８６６６４６－０．０９８４４８－０．００８７６８４．８４６１４４０．６１７１６７０．８７２６４８１．０８４９通过对比不同套期保值期限的套期保值效果，以５天和４０天为期限的套期 保值效果优于１０天和２０天为期限的套保效果，随着套期保值期限的加长，套期 保值比率均值越来越小，套保绩效即收益率方差的减少程度也越来越小，综合效 果为短期和长期的套期保值效果优于中期套期保值效果。交易员调整仓位的周期 越短，能更大程度的降低风险，但相应套期保值比率较高，即成本较高，而且频 繁的调整仓位还要付出额外的手续费，也增大了交易成本。 对比套期保值前后收益率均值，可见套期保值之后比套期保值之前的收益率 均有所增大，可见套期保值是有必要的。对比５天和４０天为周期的套期保值后 的组合收益率均值，发现５天比４０天的收益率表现更好，因此，综合考虑套期 保值效果和收益率表现，应采取５天为期限的套期保值方案。 ３．３．２上升趋势下的套期保值期限 观察数据可知，从２００９年５月４日只２００９年６月３０日，市场表现为上升 走势。同样的，假设某机构在５月４ Ｒ持有价值１亿元的嘉实沪深３００指数基金， 为了降低价格波动风险需要卖出股指期货合约进行套期保值，分别考虑５天、１０ 天、２０天、４０天的套期保值方案。表３．２０以５天为期限的套期保值互套保比 率 套保收Ｏ．１６６ ０．８０９互０．８３０８ １３Ｏ．１１０１互１．１３０９２６瓦０．９７６９ ７５ －０．１３９２４瓦０．５９３２瓦Ｏ．８５１６ ６１Ｚ０．６５５５ １４０．７２４ｌ磊０．３８６４５４均值０．７７９３ ９８ ０．１５２８ ７７６３８０．２１５４ ８３益率均０．１２７３ ７７０．００４５ ９９０．０１４２２２值％ 套保收益率方２６９８２３０．００４Ｏ．００１６０．０１２３０８０．００６７ ７８０．Ｏｌｌ９ ５４０．００００ １６Ｏ．７３１２０．３５０５ ４０．１３９８ ４５差‰９４４７７４表３．２ｌ以１０天为期限的套期保值互套保比率套保收益率 均值％０．９２４２１３正０．９８２５７３乃０．８４７０３１瓦０．５２８１２１均值０．８２０４８５０．０４５２６０．０３７１３４０．０４９０４０．３３８８６８Ｏ．１１７５７６套保收益率方著‰０．０１３７８８０．０５７０１３Ｏ．０１１４１８０．６５９７００４０．１８５４８表３．２２以２０天为期限的套期保值互套保比率 套保收益率均值％０．９５９８２ｌ Ｏ．０３１９４８五０．７８４３０４ ０．１３３０８３均值０，８７２０６３ ０．０８２５１６套保收益率方差‰０．０３５７１１０．３４１４９０．１８８６０１以４０天为期限套保比率ｈ为０．９０１５４１，套保收益率方差为０．１９３６１３，套期保值收益率的均值为０．０６６１２２。表３．２３不同期限的套期保值效果 套保比率 均值ｈ 套保前现 货收益率 均值％ 套保后组 合收益率 均值％ 套保前现 货收益率 套保后组 合收益率 方差均值％ｏｏ套保后风险 减小的程度Ｈｅ套保效果方差‰１．４６７７２０１ ０．１３９８４５Ｘ５０．７７９３９８０．４２２３０８０．１５２８７７０．９０４７２１．１６０７９３天１００．８２０４８５０．４２２３０８０．１１７５７６１．４６７７２０１０．１８５４８０．８７３６２７天２０ ０．８７２０６３ ０．４２２３０８ －０．０８２５１６ １．４６７７２０ｌ ０．１８８６０１ Ｏ．８７１５０１１．０６４７６９天４００．９９９３５５天Ｏ．９０１５４１０．４２２３０８０．０６６１２２１．４６７７２０１０．１９３６１３０．８６８０８６０．９６２８９１通过对比不同套期保值期限的套期保值效果，以５天为期限的套期保值效果 为最优。随着套期保值期限的加长，套期保值比率均值越来越大，表明套期保值 成本越来越大，套保绩效即收益率方差的减少程度越来越小，综合效果为短期的 套期保值效果优于中长期套期保值效果。交易员调整仓位的周期越短，能更大程 度的降低风险，且相应套期保值成本较小。 同时可以看到，套期保值后收益率的均值都减小了，其中５天为期限的套期 保值收益率表现是最优的，但也只相当于套期保值前的１／３左右。因此，权衡套 期保值效果和收益率表现，在上升趋势下采取５天为期限的套期保值方案可实现 最佳套期保值效果，但基金经理需要接受收益率降低的现实。３．３．３下跌趋势下的套期保值期限 观察数据可知，从２００９年５月５日只２００９年６月３０日，市场表现为下跌 走势。同样的，假设某机构在５月５日持有价值１亿元的嘉实沪深３００指数基金， 为了降低价格波动风险需要卖出股指期货合约进行套期保值，分别考虑５天、１０ 天、２０天、４０天的套期保值方案。表３．２４以５天为期限的套期保值互Ｏ．７２互Ｏ．９８ ９５７７ 一Ｏ．Ｏ ４６１３ Ｏ．０５ ６４７４五０．９０１ ３２９ －０．１４ ８６８ ０．４０２ ４２４瓦０．９６０５ １８ ０．０３７７ ２７ ０．００６７ １５乃０．４０４０ ０４ ―０．４９８ ９５０．０１０９瓦０．６６１１ ０８ ―０．３８０ ９８ ０．３８２８ｌ正０．８９７０ ５８ ―０．２０２ ４６ ０．０２９９ ５４磊０．９２２０ ３２ ０．０４２９ ７４ ０．０１４８ ７９均值０．８０７ ３４３ 一Ｏ．１６ ７５７ ０．１３１ ３１２套保比率 套保收益率均值％３１１８ 一０．１ ４４０９ ０．１４ ６３２６套保收益率方差‰１３表３．２５以１０天为期限的套期保值互套保比率 套保收益率 均值％ 套保收益率０．８２０２３２正０．９４２１０５互０．９７５２２６正０．９１４６８４均值Ｏ．９１３０６２０．０４１５５８－０．０３５４３０．１１６２２―０．０１５６２０．０２６６８１方差‰０．１９３８０２０．１９２９５３０．２８６００７０．０６６２６７０．１８４７５７表３．２６以２０天为期限的套期保值巧套保比率 套保收益率均值％０．８９０６７１互Ｏ．９３１３７５均值Ｏ．９１１０２３－０．０３９７９－０．０１０３９―０．０２５０９套保收益率方差‰０．２２５７２２０．１７７０３４Ｏ．２０１３７８以４０天为期限套保比率ｈ为０．９２０５０９，套保收益率方差为０．２０３６１６，套期 保值收益率的均值为－０．０１２７。表３．２７不同期限的套期保值效果 套保比率 均值ｈ５套保前现 货收益率 均值％套保后组 合收益率 均值％套保前现 货收益率套保后组合 收益率方差套保后风险减小的套保效果 Ｘ方差‰７．６６５９４３均值‰Ｏ．１３１３１２Ｈｅ０．９８２８７ｌ天ｌＯ０．８０７３４３―０．８９４１４３－０．１６７５７１．２１７４１４天２００．９１３０６２－０．８９４１４３０．０２６６８１７．６６５９４３０．１８４７５７０．９７５８９９１．０６８８２０天４０Ｏ．９１１０２３―０．８９４１４３－０．０２５０９７．６６５９４３０．２０１３７８０．９７３７３ｌ１．０６８８３２天０．９２０５０９－０．８９４１４３－０．０１２７７．６６５９４３０．２０３６１６０．９７３４３９１．０５７５０１通过对比不同套期保值期限的套期保值效果，以５天为期限的套期保值效果 是最优的。随着套期保值期限的加长，套期保值比率均值越来越大，套保绩效即 收益率方差的减少程度也越来越小，综合效果为短期的套期保值效果优于中长期 套期保值效果。交易员调整仓位的周期越短，能更大程度的降低风险，且相应套 期保值比率较低，即成本较低。 对比套期保值前后收益率的均值，套期保值后均比套期保值之前有很大提 高，因此套期保值非常必要。对比４种方案的套期保值后的组合收益率均值，发 现５天的收益率是最低的，而１０天的收益率最高。因此，综合考虑套期保值效 果和收益率表现，采取５天为期限的套期保值方案可以实现最佳的套期保值效果， 但不足之处在于收益率表现并不是最好的。第４章结论与不足４．１结论本文以沪深３００指数基金为研究对象，通过参考相关既有文献并以国际成熟 市场的数据特征为鉴，从实证角度对其套期保值方案作出了多方面的研究，得出 以下几点结论： １）基于国外成熟期货市场数据显示，指数期货和现货的价格序列及收益率 序列均存在高度的一致性，因此本文使用现货指数代替期货指数。 ２）本文选取的三支沪深３００指数基金均面临着很大的系统性风险，这使得 进行套期保值具有现实意义。嘉实和国泰基金作为完全复制型指数基金，它们的 系统性风险都达到９０％以上，大成基金作为加强型则只有４０％，其系统性风险明 显。ｊ焉于前两者，但仍不可忽视。 实证分析显示使用ＯＬＳ、Ｂ－ＶＡＲ两种模型计算的套期保值比率效果都很接近， 并且由于沪深３００指数基金与沪深３００股指期货具有相同的标的，套期保值比率 接近于１，类似于传统的套期保值。对指数基金进行套期保值后，其系统性风险 均减少了９０％以上，且通过爿指标度量的结果可见，套期保值效果很好。 ３）由于期货市场与现货市场的偏差，经过两阶段调整法后的套期保值比率 更能反映市场的真实状况。实证的结果表明，使用两阶段调整法后的套期保值效 果更加显著。这对我国沪深３００股指期货正式进行交易后观测市场动向有一定程 度的参考价值。 ４）最后以嘉实３００指数基金为研究对象，分别讨论了在市场震荡、上升和 下跌趋势下的最优套期保值期限问题。结果表明，如果单独考虑套期保值效果， 在三种趋势下，以５天为期限的套期保值效果均为最佳；但是综合考虑套期保值 效果与套期保值后的收益率水平后，发现震荡和下跌趋势下，套期保值后的收益 率水平均有所提高，而上升趋势下，套期保值后的收益率水平有所下降。因此， 在震荡和下跌趋势下，进行套期保值是非常有必要的，不仅能降低风险还能提高 收益率水平；在上升趋势下，进行套期保值需要承担较低的收益率水平。 总之，从本文的实证分析来看，股指期货在对冲沪深３００指数基金的系统性 风险方面将发挥重大作用，沪深３００股指期货的推出将将会为沪深３００指数基金 提供表现的机会，通过预测市场趋势能够对是否需要进行套期保值作出判断，从 而选择最佳套期保值期限。３ｌ４．２研究结果的不足１）在进行最优套期保值期限的选择时，考虑到计算量较大，只以嘉实沪深 ３００指数基金为研究进行了实证分析，没有用更多的沪深３００指数基金进行验证。 使用历史数据进行实证检验，前提假设是基金经理能够准确预测未来５天、１０ 天、２０天、４０天的现货和期货收益率的波动率，从而准确预测套期保值比率， 这个假设是很苛刻的，并不具有完全意义上的参考价值。此外，结论是根据选取 的一段历史数据得出的，选取不同的历史数据可能会得出不同的结论，而且历史 是不可以复制的，所以结论的推广意义并不大，但是这种研究方法是可以借鉴的。 考虑到计算量，以５天为最短周期，而没有考虑更短的周期，但是周期越短交易 成本越高，因此以５天为最短周期也不失为一个合理的设计。 ２）文章选择的套期保值策略是静态的，而动态套期保值策略是指在每一个 交易日，根据现货组合和期货合约的价格变动，重新计量投资组合相对于期货合 约标的的股票指数套期保值比率。使用动态套期保值策略得到的结果会相对更准 确，但考虑到动态套期保值的模型很复杂，且在实际操作中动念套期保值会带来 相当大的成本，只有投资规模较大、技术要求较高的投资机构才会选用。因此评 估动态套期保值的结果是本文可以继续改进的地方。３２致谢两年的研究生生涯即将结束，在此由衷感谢对外经济贸易大学对我的培养。 丰富的图书馆资源、老师们的孜孜不倦、同学和朋友的帮助，给我提供了良好的 学习环境，令我受益匪浅，在此我想向大家表达我的感激之情。 本文在筹备过程中，得到了对外经济贸易大学金融学院刘立新教授的悉心指 导，刘立新教授实践经验丰富，理论功底深厚，治学态度严谨，感谢老师在百忙 之中抽出时间为我解答疑难和指导。两年来刘老师无论在学习还是生活中都给予 我很大的帮助和支持，特此向刘老师表示诚挚的谢意。 同时，我要感谢我的同学、朋友。感谢我的室友李侃侃和谷培培同学，她们 总是在我困难的时候给我以最及时的帮助，和她们的讨论给予了我很大的启发。 特别感谢蔡薇同学对本文会融计量模型提供托所有建议和帮助，感谢黄欣婷同学 对本文数据搜集工作的大力相助。 最后，我要感谢我的家人。生活中父母给予我无微不至的关怀，学习上一直 教育我端正态度，在此表示深深的感谢。３３参考文献【１】何飞，沪深３００股指期货最小方差套期保值策略有效性研究，证券保险，２００８ 年１月，第４０页 【２】钱丽霞、黄运成，股指期货套期保值绩效的实证研究，统计观察，２００９年， 第５期，第８７页 【３】王敬、程显敏、宗乐新，股指期货在ＥＴＦ投资管理中的套期保值研究，大连 理工大学学报（社会科学版），２００７年３月，第一期，第２７页 ［４】谷钧，基于沪深３００指数期货的ＥＴＦ套期保值研究．硕士学位论文，中南大学，２００７，【５】朱歆字，利用股指期货为处于限售期的个股套期保值，浙江师范大学学报， ２００９年，第４期，第１００页 ［６】林潇，沪深３００指数套期保值效果的实证研究，硕士学位论文，西安电子科 技大学，２００７ 【７】王涛，指数基金依然有投资价值，基金投资，２００９年，第ｌＯ期，第２３页 ［８】刘振达，股指基金推出后的ＥＴＦ投资策略研究，硕士学位论文，天津财经大 学，２００９‘【９】方世建、桂玲、吴博，股指期货套期保值模型发展的比较评述，中国管理科 学，２００８年ｌＯ月，第２４１页 【１０］胡浩，寻找最适避险比率的过程，中信证券研究报告，２００６ ［１ｌ】杨梦琪，股指期货套期保值策略及效果分析，理财探讨，２００８年，第１２３ 页 【１２】刘冰，指数基金套期保值策略一基于股指期货的研究．，硕士学位论文，深圳 大学，２００８ 【１３】陈青、夏佑涛，基于沪铜期货的套期保值比率与效率比较的实证分析，金融 发展研究，２００９年，第８期，第６２页 ｆ１４】彭红枫、胡聪慧，中国大豆期货市场最优套期保值比率的实证研究，技术经 济，２００９年，第２８卷，第１期，第６２页 【１５】梁朝晖、张维、王志强，套期保值计算模型在中国市场的有效性，天津大 学学报，２００６年６月，增刊，第２８３页 【１６】陈敏、缪柏其、缪柏其、吴武清，我国股指期货的套期保值比率研究，数理统计与管理，２００９年１月，第１期，第１４３页【１ ７】ＪｏｈｎｓｏｎＬ．Ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｈｅｄｇｉｎｇ ａｎｄ ｓｐｅｃｕｌａｔｉｏｎ ｉｎ ｃｏｍｍｏｄｉｔｙ ｆｕｔｕｒｅｓ．ＲｅｖｉｅｗｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｏｆ Ｓｔｕｄｉｅｓ１ ９６０ ２７：ｌ ３乒一ｌ ５ ｌ ＪＥ Ａ ｔｉｍｅ【１ ８】Ｈｅｒｂｓｔ ＡＦ，Ｋａｒｅ Ｄ，Ｍａｒｓｈａｌｌｖａｒｙｉｎｇ，ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ａｄｊｕｓｔｅｄ， ａｎｄＯｐｔｉｏｎｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，１ ９９３，（６）：ｍｉｎｉｍｕｍ ｒｉｓｋ ｆｕｔｕｒｅｓ ｈｅｄｇｅ ｒａｔｉｏ．Ａｄｖａｎｃｅ ｉｎ Ｆｕｔｕｒｅｓ １３７－一１５５［１ ９】Ｆｉｇｌｅｗｓｋｉ Ｓ．Ｈｅｄｇｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｆｕｔｕｒｅｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ 【２０】Ｃｈｏｕ Ｗａｎｄｂａｓｉｓｒｉｓｋｉｎｓｔｏｃｋｉｎｄｅｘｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，１ ９８４，（３９）：６５７６６９Ｌ，Ｄｅｎｉｓ Ｋ Ｆ ａｎｄ Ｌｅｅ Ｃ ＥＨｅｄｇｉｎｇｗｉｔｈ ｔｈｅ Ｎｉｋｋｅｉ ｉｎｄｅｘｆｕｔｕｒｅｓ：ＴｈｅＲｅｖｉｅｗ ｏｆ。ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ａｐｐｒｏａｃｈ ＶｅｒＳＵＳ ｔｈｅｅｒｒｏｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．ＱｕａｒｔｅｒｌｙＥｃｏｎｏｌ：ｌｉｃｓ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｅ，１ ９９６（３６）．：。４９５５０５【２ １】ＫｅｎｏｕｒｇｉｏｓＤ，ＳａｍｉｔａｓＡ．ＨｅｄｇｅＲａｔｉｏ Ｅｓｔｉｍｍｉｏｎ ａｎｄＨｅｄｇｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ：Ｔｈｅ Ｃａｓｅ ｏｆ ｔｈｅ Ｓ＆Ｐ ５００ Ｓｔｏｃｋ Ｉｎｄｅｘ Ｆｕｔｕｒｅｓ Ｃｏｎｔｒａｃｔ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＲｉｓｋＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｆｏｒｔｈｃｏｍｉｎｇ．Ｃ，Ｂａｒｂｏｓａ Ａ．Ｉｓ Ｍｉｎｉｍｕｍ【２２】ＡｌｅｘａｎｄｅｒＶａｒｉａｎｃｅ Ｈｅｄｇｉｎｇ ＮｅｃｅｓｓａｒｙＦｏｒＥｑｕｉｔｙＩｎｄｉｃｅｓ？Ａ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｈｅｄｇｉｎｇ ＡｎｄＣｒｏｓｓ－Ｈｅｄｇｉｎｇ Ｅｘｃｈａｎｇｅ Ｔｒａｄｅｄ Ｆｕｎｄｓ．ＩＣＭＡＤＰ２００５．１ ６ＣｅｎｔｒｅＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ Ｐａｐｅｒｓ ｉｎＦｉｎａｎｃｅ附录Ａ方程的ＥＶ ｉ ｅｗｓ估计过程表Ａ１ 沪深３００指数现货对数收益率序列同！ｆ１方程Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ：ＬＯＧＲＨＳ３００ Ｍｅｔｈｏｄ：Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｄａｔｅ：０３１２３１１ ０ Ｔｉｍｅ：２０：３６１ ２／０８／２００９Ｓａｍｐｌｅ（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：Ｉ／０１／２００９＝；目＝目；＝；Ｉ＝＝目＝ｇ目目＝目；口＃＿＃；％＝目＝目＝ｊ目ｖａｒｌａｂＩｅ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ ｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｃ０．２７７２８４ ０．１ ３２１ １ ８ ２．０９８７５４Ｐｒｏｂ?Ｏ?０３６９＝＝：目目＝＝＝目目＝；目目＝目；＃＃；＃＝；目目＝目；目ｇ＝目表Ａ２嘉实３００基金对数收益率序列同归方程Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ：ＬＯＧＲＪＳ３００Ｍｅｔｈｏｄ：Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｄａｔｅ：０３／２３／１ ０ Ｔｉｍｅ：２０：２０１ ２／０８／２００９Ｓａｍｐｌｅ（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：Ｉ／０１／２００９一皇霉昌昌声篁冒昌毒昌冒车篁牟掣富皇攀蛊霉＝葛昌卓ｖａｒｉａｂＩｅ ｃ。ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ ｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｐｒｏｂ． ｃ０．２７００３４０．１ ２４０８７２．１ ７６１ ６２０－０３０５表Ａ３国泰３００基金对数收益率序列回归方程Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ：ＬＯＧＲＧＴ３００ Ｍｅｔｈｏｄ：Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ｄａｔｅ：０３／２３／１ ０ Ｔｉｍｅ：２０：４０１ ２／０８／２００９Ｓａｍｐｌｅ（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：１１０１１２００９ｖａｒｉａｂｌｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＳｔｄ．Ｅｒｒｏｒｔ－ＳｔａｔｉｓｔｉｃＰｒｏｂ?；＝目目＝目＝；；＝目目自目目目目ｊ口；，目ｊ口；∞＝目＃目Ｉ目目目∞≯＝目目＝Ｉ；ｊ；＝目＝＝目＝ｌ；＝４；目；＿＃＝目；；＝目ｃ ０．２６２１３０ ０．１２４１２３ ２．１１１８６４ ０．０３５７表Ａ４人成３００基金对数收益率序列同归方程Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ：ＬＯＧＲＤＣ３００Ｄａｔｅ：０３／２３／１ ０Ｔｉｍｅ：２０：４３１ ２，０８，２００９Ｓａｍｐｌｅ（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：Ｉ／０１／２００９Ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：２４４ ａｆｔｅｒ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓＶａｒｉａｂｌｅＣｏｅ侬ｃｉｅｎｔＳｔｄ．Ｅｒｒｏｒｔ－ＳｔａｔｉｓｔｉｃＰｒｏｂ．Ｃ０．１ ０３４５３０．０５２４３０１．９７３１ ８５０．０４９６ＶａｒｉａｂｌｅＣＯｅｆｎｃｉｅｎｔＳｔｄ．Ｅｒｒｏｒｔ－ＳｔａｔｉｓｔｉｃＰｒｏｂ．表Ａ６嘉实３００基金ＧＬＳ法计算的套期保值比率Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ：ＬＯＧＲｌ Ｄａｔｅ：０３／２３／１ ０ Ｔｉｍｅ：２１：１ ３ １２，０８／２００９Ｓａｍｐｌｅ（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：１１０２／２００９Ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：２４３ ａｆｔｅｒ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓ３７ＶａｒｉａｂｌｅＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＳｔｄ．Ｅｒｒｏｒｔ－ＳｔａｔｉｓｔｉｃＰｒｏｂ．Ｃ ＬＯＧＲ２０．０１ ８２９５ ０．９１ ７６１ ９０．０３１ ２２００．０１ ４７０７０．５８５９９６ ６２．３９４４００．５５８４０．００００Ｒ―ｓｑｕａｒｅｄ０．９４１ ７０４ ０．９４１４６２０．４８１ ４２６Ｍｅａｎ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ０．３０３４９９１．９８９８０５ １．３８４０６９ １．４１ ２８１ ８ ３８９３．０６２Ａｄｊｕｓｔｅｄ Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄＳ．Ｅ．ｏｆ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｓｕｍ ｓｑｕａｒｅｄ ｒｅｓｉｄ Ｌｏｇ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄＳ．Ｄ．ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒＡｋａｉｋｅ ｉｎｆｏ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ５５．８５６８４－１ ６６．１ ６４３Ｓｃｈｗａｒｚ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃＤｕｒｂｉｎ－Ｗａｔｓｏｎｓｔａｔ１．９９８４８０Ｐｒｏｂ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）０．００００００表Ａ７嘉实３００基金Ｂ．ＢＡＲ法计算的套期保值比率Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｖａｒｉａｂｌｅ：ＬＯＧＲＪＳ３００ Ｄａｔｅ：０３／２３／１ ０ Ｔｉｍｅ：２１：１ ５Ｓａｍｐｌｅ（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：Ｉ／０２／２００９ １ ２，０８，２００９Ｉｎｃｌｕｄｅｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：２４３ ａｆｔｅｒ ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓＶａｒｉａｂｌｅＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔＳｔｄ．Ｅｒｒｏｒｔ－ＳｔａｔｉｓｔｉｃＰｒｏｂ．Ｃ０．０１ ０２０３０．０３１ １ １ ４ ０．０６３２６８ ０．０１ ４９４３ ０．０５９３６００．３２７９３９－２．６７４１ ７９０．７４３２ ０．００８０ ０．００００ ０．００１４ＬＯＧＲＪＳ３００（－１）ＬＯＧＲＨＳ３００∞．１６９１ ８９０．９０９４８２ ０．１ ９２２６３６０．８６２９２ ３．２３８９５９ＬＯＧＲＨＳ３００（－１）Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ０．９３９８７８ ０．９３９１２３０．４７７１ ０２Ｍｅａｎ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｓ．Ｄ．ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒ０．２５８３５１ １．９３３６７７ １．３７４１ ５０Ａｄｊｕｓｔｅｄ Ｒ－ｓｑｕａｒｅｄ Ｓ．Ｅ．ｏｆ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎＳｕｍ ｓｑｕａｒｅｄ ｒｅｓｉｄ Ｌｏｇ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｖａｒＡｋａｉｋｅ ｉｎｆｏ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ Ｓｃｈｗａｒｚ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ５４．４０２６３－１ ６２．９５９２ １．９９１ ８７８１．４３１ ６４９１ ２４５．４０６Ｄｕｒｂｉｎ－Ｗａｔｓｏｎ ｓｔａｔＰｒｏｂ（Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）０．００００００３８个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果个人简历： 王燮，女，１９８５年１２月２４日生。 ２００８年７月毕业于北京第二外国语学院，获经济学学士学位。 ２００８年９月进入对外经济贸易大学攻读金融学专业硕士研究生。 已发表的学术论文与研究成果： ［１］王燮，《从交行管窥银行股投资》，证券市场周刊，２００９年，第４２期。３９
沪深300股指期货与沪深300指数基金的套期保值研究作者： 学位授予单位： 王燮 对外经济贸易大学本文链接：http://d..cn/Thesis_Y1715185.aspx}