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        股指期貨最優(yōu)套保比率的估計與套??冃Х治?/h1>
        2015-12-30 08:19:16西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院成都611130
        商業(yè)經(jīng)濟研究 2015年23期
        關(guān)鍵詞:股票指數(shù)套期保值

        ■ 林 睿(西南財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院 成都 611130)

        引言

        上世紀70年代的布雷頓森林體系的崩潰和石油危機的爆發(fā)使得國際金融市場交易變得頻繁起來,國際間的金融貿(mào)易交易趨于自由化,國與國之間的金融貿(mào)易管制不再那么嚴格,資本的流動也變得寬松起來,在這種大環(huán)境下,各國的金融市場飛速發(fā)展。但是相對于金融市場的迅速發(fā)展,相對的金融管制制度并不健全,導(dǎo)致在最近幾十年間,國際金融市場中經(jīng)常出現(xiàn)匯率、利率波動劇烈的情況。金融機構(gòu)投資者迫切需要管理系統(tǒng)性風(fēng)險。衍生金融工具在這個時機下應(yīng)運而生。

        1972年美國芝加哥商品交易所(CME)率先推出了貨幣期貨合約,標志著世界上第一只衍生品的誕生。隨后,美國堪薩斯期貨交易所推出了價值線綜合指數(shù)期貨,標志著世界上第一只股指期貨的誕生。隨后的幾十年間,在歐美國家的帶動下,國際金融衍生品市場不斷創(chuàng)新發(fā)展。1992年,韓國推出了KOSPI200股指期貨,該期貨合約是世界上交易量第二大的期貨合約。香港期貨交易所推出了香港恒生股指期貨合約,該合約對于亞太地區(qū)有不可忽視的影響作用。

        我國的證券市場近年來飛速發(fā)展,機構(gòu)投資者不斷涌入中國市場,ETF、保險公司、長期資本管理公司等機構(gòu)投資者壯大了機構(gòu)投資者的隊伍。但是與國外相比,我國的金融市場發(fā)展還是很不成熟。我國二級市場上的系統(tǒng)風(fēng)險遠遠高于歐美國家,漲停跌停的狀況經(jīng)常發(fā)生。機構(gòu)投資者們迫切的需要衍生金融工具來規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險。在這種大環(huán)境下,股指期貨的誕生符合廣大投資者的需求,同時也契合時代需要,市場潛力巨大。

        2010年4月,首批掛牌交易的四個滬深300股票指數(shù)合約推出,終結(jié)了我國金融市場上單邊做多的局面,A股市場步入一個全新的做空時代。對于股指期貨套期保值比率問題的研究,對恢復(fù)扭曲的市場價格、一直投機過度和增強市場流動性等方面具有重要的理論價值,并對機構(gòu)投資者實現(xiàn)低風(fēng)險利率具有現(xiàn)實意義,所以本文選擇股指期貨來進行套期保值的實證研究。

        本文采用了2014年5月到11月的滬深300股指期貨和現(xiàn)貨的日真實交易數(shù)據(jù),突破了以前常使用的仿真交易數(shù)據(jù)方法,以風(fēng)險最小化套保思想為理論基礎(chǔ),運用OLS、雙變量自回歸、ECM、GARCH模型進行套保比率估計和套期保值績效比較。為投資者能夠合理的利用滬深300股指期貨對沖風(fēng)險,進行套期保值規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險提供理論性指導(dǎo)建議,使得我國的金融市場更加有效。

        數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析

        本文選取了滬深300股票指數(shù)和滬深300股指期貨的日交易數(shù)據(jù)進行期貨套期保值實證分析。St表示滬深300股票指數(shù)的收盤價,F(xiàn)t表示滬深300股指期貨的收盤價。本文對他們的收盤價取對數(shù),得到他們價格的相對變化率,即lnSt、lnFt。因為最終的目的是讓收益率之差波動最小,所以需要差分處理,即:

        根據(jù)RS、RF,可以得到滬深300股票指數(shù)收益率的峰度為3.9288,同時偏度為-0.4248,JB統(tǒng)計量為3.0367;滬深300股指期貨收益率的峰度為3.6883,偏度為-0.5459,JB統(tǒng)計量為3.1929;期貨收益率和現(xiàn)貨收益率的相關(guān)系數(shù)為0.9732。說明了期貨收益率和現(xiàn)貨收益率都不太符合正態(tài)分布,呈現(xiàn)尖峰厚尾的現(xiàn)象,期貨和現(xiàn)貨之間存在高度相關(guān)。

        為防止“偽回歸”,首先對滬深300股指期貨(Ft)、滬深300股票指數(shù)(St)的對數(shù)收盤價序列和收益率序列進行ADF單位根檢驗,以檢驗變量的水平值和差分項是否為平穩(wěn)序列,并確定其單整階數(shù)。

        從檢驗結(jié)果中可以看出,滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)對數(shù)收盤價ADF檢驗值均大于1%、5%和10%顯著性水平的臨界值,所以滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)對數(shù)收盤價序列存在單位根。而滬深300股指期貨與鵬華滬深300ETF對數(shù)收盤價的一階差分序列的ADF檢驗值均小于1%、5%和10%顯著性水平的臨界值,所以滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)對 數(shù)收盤價的一階差分序列是平穩(wěn)序列,從而滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)對數(shù)收盤價均是一階單整序列。

        經(jīng)過ADF單位根檢驗,得到滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)對數(shù)收盤價均是一階單整序列。下面進行協(xié)整性檢驗,采用EG兩步法:首先,用 OLS 方法對 Lns和 Lnf進行協(xié)整回歸或靜態(tài)回歸。其次,對殘差(et)進行ADF檢驗,由于殘差序列的均值為0,所以選擇無截距項、無趨勢項的檢驗。

        表1 殘差序列ARCH—LM檢驗結(jié)果

        由Eviews輸出結(jié)果有:在5%的顯著性水平下,殘差序列的t檢驗統(tǒng)計量達到了-2.5444,小于相應(yīng)臨界值,從而認為殘差序列不存在單位根,是平穩(wěn)序列,說明滬深300股指期貨與滬深300股票指數(shù)對數(shù)收盤價之間存在協(xié)整關(guān)系,二者之間具有長期均衡關(guān)系。

        最佳套保比率估計和套??冃Х治?/h2>

        (一)OLS套期保值模型計算

        根據(jù)通過最小二乘法(OLS)對計算最優(yōu)套保比率估計方法,建立如下的模型:

        其中,斜率系數(shù)β1的估計值給出了套期保值比率的值。

        用Eviews得出估計結(jié)果:

        回歸系數(shù)為0.9189,即最優(yōu)的套保比率,而且在1%的顯著性水平下是顯著的。

        (二)B-VAR套期保值模型計算

        運用AIC原則對序列l(wèi)nSt、lnFt的ADF多次檢驗,發(fā)現(xiàn)雙變量向量自回歸模型的滯后階數(shù)為2時AIC、SC統(tǒng)計量最小,于是選用滬深300股指期貨與鵬華滬深300ETF收益率建立B-VAR(2)模型:

        用Eviews進行OLS估計,得到估計式:

        從中可以看出h=0.923202

        (三)ECM套期保值模型計算

        誤差修正模型(ECM)可以消除殘差項的序列相關(guān)性和增加模型的信息量,誤差修正項表示了現(xiàn)貨價格和期貨價格之間長期均衡偏差的影響。同時考慮期貨和現(xiàn)貨的VECM模型可表示為:

        建立二階滯后VECM模型,估計結(jié)果如下:

        建立模型:

        表2 不同模型套期保值績效比較

        (四)GARCH套期保值模型計算

        用EViwes進行OLS估計,得到估計式:

        根據(jù)最佳套期保值比率公式得出最佳套期保值比率為h=0.9231。

        對最初得到的OLS估計進行ARCHLM檢驗,結(jié)果見表1,發(fā)現(xiàn)p值小于0.05,拒絕無異方差假設(shè),說明原模型存在ARCH效應(yīng)。

        通過Eviews對GARCH(1,1)模型進行參數(shù)估計,得到GARCH模型:

        從上述模型中可以看出最佳套期保值比率為0.9432。

        為了檢查單元 GARCH模型是否消除了殘差序列的ARCH效應(yīng),進行ARCHLM檢驗,檢驗發(fā)現(xiàn)p值為0.581,數(shù)值大于0.05,接受原假設(shè),說明已經(jīng)成功消除了原來金融時間序列中的ARCH效用。

        (五)股指期貨套期保值績效比較

        根據(jù)上面定義套期保值績效的指標:

        HE指標反映了進行套期保值相對于不進行套期保值風(fēng)險降低的程度。本文可以該指標綜合五種模型對滬深 300 股指期貨與滬深300股指現(xiàn)貨進行套保得到的套期保值比率得出套期保值效果,見表2。

        由表2的效果比較得出:利用四種模型計算的套期保值率差別很小,通過觀察,其中運用GARCH(1,1)模型計算套期保值率 0.9432最高,運用OLS模型計算套期保值率0.9189最低。利用四種模型觀察到的套期保值效果中運用GARCH(1,1)模型進行套期保值的效果0.903534最好,運用B-VAR模型進行套期保值的效果0.903506在四種模型中最低,四種模型觀察到的套期保值效果相差也不大,說明不管是 OLS、VAR、ECM還是GARCH(1,1)模型,都能有效降低滬深300股指現(xiàn)貨的系統(tǒng)性風(fēng)險。

        其中單元GARCH的套期保值績效最好,說明了從近段時間來說,滬深300股指期貨收益率和滬深300股指現(xiàn)貨的收益率所具有的時間序列的波動聚集性(ARCH效應(yīng))對進行OLS估計的影響比較大??赡苁鞘艿阶罱康禺a(chǎn)低迷市場刺激、滬港通等一系列重大政策變更的影響,使得最近的期貨和現(xiàn)貨市場受到重大利好消息的刺激,波動性比較大。

        從四種套期保值模型的整體套保績效來看,套保效果都超過了90%,說明滬深300股指現(xiàn)貨的推出能夠有力的規(guī)避現(xiàn)如今金融市場上的系統(tǒng)性風(fēng)險,雖然滬深300股指期貨推出時間不是很長,但是他的發(fā)展非常迅速,并且他的套??冃б矁?yōu)于一般的股指期貨合約,能夠滿足現(xiàn)如今機構(gòu)投資者規(guī)避風(fēng)險的愿望。

        結(jié)論

        本文得到以下基本結(jié)論:第一,BVAR套期保值模型、ECM模型、GARCH模型都能降低系統(tǒng)風(fēng)險,對現(xiàn)貨進行套期保值。第二,OLS與B-VAR模型比較,OLS模型的績效指標更大,說明OLS模型比BVAR模型更好。第三,ECM與GARCH模型進行比較,GARCH模型的績效指標更大,說明GARCH模型更好。第四,綜合來說對于滬深300股指現(xiàn)貨與滬深股指期貨,GARCH模型優(yōu)于其他驗證的模型。說明金融時間序列的波動性在最近一段時間中對傳統(tǒng)OLS估計的影響較大,可能是因為最近出臺的房地產(chǎn)市場刺激政策、滬港通等重大政策變更對于股市的影響較大,使得最近股市價格波動比較劇烈。

        綜上所述,本文建議,投資者選取滬深股指期貨進行套期保值時,可以用GARCH模型來降低系統(tǒng)風(fēng)險。投資者進行套期保值,大大降低了金融市場上的風(fēng)險,讓市場更為活躍,實現(xiàn)企業(yè)資金的合理利用和投資者收益的穩(wěn)定性。

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