股指期货套期保值模型选择和绩效评价.ppt

股指期货套期保值模型选择和绩效评价 华中师范大学 经济与工商管理学院 最小风险套期保值比率的计量模型 进行套期保值时，在确定何种期货合约后，还要确定用多少份合约才能达到套期保值的目标 如果用Rs表示现货市场的收益率，Rf表示期货市场的收益率，H表示套期保值比率，则期货和现货投资组合的收益率Rh： 最小风险套期保值比率的计量模型 对Rh求方差： 最优套期保值比率： 样本选择 期货数据选用沪深300股指期货的下月连续数据 现货数据选用交易型开放式指数基金(ETF)的三种：50ETF、深100ETF和180ETF 三种基金中的股票都包含深沪300中的股票且交易总金额过亿元 时间：2010-04-16~2013-04-16，共720个日收盘价格 数据来源：通达信 数据处理 相关性分析 单位根检验 对LnF和LnS直接进行ADF单位根检验，结果都是序列非平稳的 单位根检验 一阶差分后，ADF检验结果表明序列RF和RS都是平稳的，说明原序列是一阶单整的。 协整检验 最小二乘法(OLS) 以现货的对数收益率RS为被解释变量，以股指期货的对数收益率RF为解释变量，有： 双变量向量自回归模型(B-VAR) 利用OLS法进行最小风险套期保值率的计算会受到残差项序列相关的影响，为了消除残差项的序列相关和增加模型的信息量，利用双变量向量自回归模型B-VAR进行套期保值比率的计算。模型公式如下： 双变量向量自回归模型(B-VAR) 由于AIC和SC准则一致支持二阶滞后的VAR模型，建立二元VAR(2)模型，估计结果如下表所示： 误差修正模型(ECM) B-VAR模型虽然解决了OLS模型中的残差项自相关问题，但它忽略了期货价格和现货价格之间的协整关系对套期保值率的影响。 估计套期保值比率的误差修正模型ECM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。其形式如下： 误差修正模型(ECM) 广义自回归条件异方差模型(GARCH) 广义自回归条件异方差模型不仅考虑了二阶矩期货价格与现货价格之间的协整关系，同时考虑了二阶矩期货价格变动的方差以及现货价格变动方差之间的相互影响，并且不再限制期货价格变动的条件方差以及期货价格变动与现货价格变动的条件方差为一常数。 套期保值绩效研究 未参与套期保值和参与套期保值收益方差可以分别表示为： 套期保值绩效研究 * * RFt表示期货的对数收益率，RSt表示现货的对数收益率，用公式表示如下： 0.906497 0.045290 0.859754 R2 180ETF与股指期货 深100ETF与股指期货 50ETF与股指期货 由于180ETF与股指期货的相关系数最大，选择上证180ETF与股指期货做实证分析 下面用E-G两步法检验LnS与LnF的协整关系，先做如下回归： 用上式的 做E-G协整检验： 查表得到协整检验临界值： 结论为LnS和LnF序列存在协整关系。 得到回归系数β=0.916074，也即套期保值率h* 其中，C为截距项，α、β为回归系数，ε为服从独立同分布的随机误差项。在这一模型中，我们要寻找最佳滞后值L，从而使残差项的自相关消除。可以得到套期保值比率： 0.18939 0.024795 0.81792 0.103584 RF(-2) -2.18703 -0.286979 1.00230 0.127225 RF(-1) -0.31824 -0.042818 -0.93897 -0.122209 RS(-2) 1.82348 0.247263 -1.17618 -0.154281 RS(-1) -0.77716 -0.000420 -0.66172 -0.000346 C T-统计量 系数 T-统计量 系数 RF RS 根据回归结果和B-VAR公式可以计算出最优套期保值比率h*=0.92765 0.000115 0.000000636 -1.316261 -0.070406 Zt-1 -0.188543 0.024796 0.700126 0.088961 RF(-2) -2.149905 -0.286976 0.750005 0.096726 RF(-1) -0.315578 -0.042820 -0.769009 -0.100814 RS(-2) 1.780204 0.247260 -0.868801 -0.116589 RS(-1) -0.776612 -0.000420 -0.665165 -0.000348 C T-统计量 系数 T-统计量 系数 RF RS 前面已经验证了期货和现货的价格存在长期的协整关系，所以建立二阶滞后的VEM模型，估计结果如下表所示： 根据套期保值率的公式可以计算出，h*=0.92765，几乎与b-var相等。 其中β就是要估计