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    中國股指期貨套期保值效果的實證研究

    2015-11-15 07:59:26葉文博南京財經大學
    消費導刊 2015年11期
    關鍵詞:套期保值股指

    葉文博 南京財經大學

    中國股指期貨套期保值效果的實證研究

    葉文博 南京財經大學

    以滬深300股指期貨及滬深300指數(shù)的日收盤價格數(shù)據(jù)為研究對象,分別運用OLS模型、ECM模型以及GARCH模型等三種常用的套期保值模型計算最優(yōu)套期保值比率,并對各模型的套期保值效果進行了比較分析。

    股指期貨 套期保值 最優(yōu)套期保值比率

    一、引言

    多元化的投資可以降低非系統(tǒng)性風險,而系統(tǒng)性風險無法通過資產組合的多元化而消除,所以為了對沖系統(tǒng)性風險,套期保值在投資實踐中廣為應用。在實務中,套期保值比率的確定是一個重要問題,一個有效的套期保值比率可以使投資者規(guī)避較大比例的風險。為了更好地實現(xiàn)投資者追求風險最小化的目標,國外很多學者對最優(yōu)套期保值比率進行了很多研究。但其研究的期貨合約的類別以及相應的市場狀況與國內的情況有所差別,所以研究的結論未必適合我國的情況。

    二、最優(yōu)套期保值比率的實證模型

    (一)靜態(tài)套期保值模型

    1.OLS 模型。OLS模型假定期貨現(xiàn)貨的價格存在線性關系,可以利用回歸分析,估計出最優(yōu)套保比率。其中回歸方程的斜率就是所求的套期保值比率。由于金融資產價格時間序列并非平穩(wěn)序列,所以用現(xiàn)貨和期貨的對數(shù)收益率進行回歸?;貧w方程如下:

    其中,ΔlnSt 和 ΔlnFt 分別表示t時刻現(xiàn)貨價格和期貨價格的對數(shù)收益率,εt 是隨機誤差項,β是回歸方程的斜率,即最優(yōu)套期保值比率。

    但OLS沒有考慮數(shù)據(jù)序列的相關性和異方差性,并且假設誤差項獨立同分布于均值為零,方差為固定常數(shù)的正態(tài)分布,而這些條件對于一般的金融時間序列數(shù)據(jù)過于苛刻。

    2.最小二乘回歸誤差修正模型。運用 OLS模型研究時, 沒有考慮期貨和現(xiàn)貨之間可能存在的協(xié)整關系,使得得到的套期保值率是有偏的,所以本文在 OLS模型中加入誤差修正項,得到:

    (二)動態(tài)套期保值模型

    廣義自回歸條件異方差( GARCH )模型:

    Bollerslev 將 Engle 提出的自回歸條件異方差( ARCH )模型發(fā)展成為廣義自回歸條件異方差(GARCH )模型。GARCH(1,1)模型具體表示如下:

    殘差項:

    方差方程:

    三、實證研究

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文采用的樣本數(shù)據(jù)為滬深300股票指數(shù)和滬深300股票指數(shù)期貨的日收盤價,樣本期為2013年1月2號至2014年5月9號,共316個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于東方財富通交易軟件數(shù)據(jù)庫。

    (二)實證結果

    1.單位根檢驗和協(xié)整檢驗。下面我們通過Eviews7.2統(tǒng)計軟件對現(xiàn)貨對數(shù)價格和期貨對數(shù)價格序列進行平穩(wěn)性檢驗。

    股指現(xiàn)貨期貨原序列的ADF檢驗中,統(tǒng)計量的值大于臨界值,不能拒絕原假設,序列是不平穩(wěn)的,而一階差分序列是平穩(wěn)的,說明股指現(xiàn)貨序列和期貨序列都存在單位根,所以股指現(xiàn)貨和期貨之間可能存在長期均衡關系,進而對其進行協(xié)整檢驗。

    由于EG=-7.112,查協(xié)整檢驗臨界值表,N=2,a=0.05,T=83的臨界值為-3.92,而AEG=-7.112<-3.92,所以股指現(xiàn)貨與股指期貨存在協(xié)整關系。

    2.OLS模型實證結果

    3.誤差修正模型實證結果

    誤差修正模型:

    誤差修正模型的估計

    估計方程為:D(R S) = 0.9 9 2 1 4 6 5 7 2 8 7*D(R F) -1.32090298951*E1(-1)

    模型擬合優(yōu)度為0.9596,擬合優(yōu)度好,其系數(shù)都能通過顯著性檢驗,DW=2.108,接近2,可以認為不存在自相關性,最佳套期保值比率為0.992。

    4.GARCH模型實證結果。ARCH-LM檢驗統(tǒng)計不顯著,拒絕原假設,認為模型存在ARCH效應,因此可以建立GARCH模型

    GARCH模型:

    GARCH模型的估計

    模型擬合優(yōu)度為0.914,擬合優(yōu)度較好,其系數(shù)都能通過顯著性檢驗,由此得到的最佳套期保值比率為0.987.

    四、結論

    本文基于風險最小化原則,利用OLS,ECM,GARCH模型分別對最佳套期保值比率進行了估計,從估計結果來看,其最佳套期保值比率分別為1.006,0.992,和0.987.就模型估計效果來看,誤差修正模型擬合效果最好,OLS和GARCH模型擬合效果接近。OLS模型沒有考慮到異方差,因而得到的估計結果是有偏的,ECM模型揭示了股指現(xiàn)貨與期貨的長期均衡關系,GARCH模型考慮了股指現(xiàn)貨與期貨的波動性。從本文研究結論來看,用ECM模型得出的最佳套期保值比率是最優(yōu)的。

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