【摘要】本文選取的樣本是上證50、中證500期現(xiàn)數(shù)據(jù),從而得到兩個上市品種的基差序列,對基差序列進(jìn)行正態(tài)性檢驗,平穩(wěn)性檢驗,ARCH效應(yīng)檢驗,發(fā)現(xiàn)基差序列平穩(wěn),不存在ARCH效應(yīng)。可以運用靜態(tài)套期保值模型OLS、B-VAR、VEC估計最優(yōu)套期保值率,根據(jù)收益率最小方差原則,上證50選用B-VAR模型估計效果最好;中證500選用VEC模型估計效果最好。對于上證50、中證500期現(xiàn)市場,三個模型給出的最優(yōu)套期保值比率均為0.88-0.9水平,在粗略估計中,可以選取OLS模型。
【關(guān)鍵詞】基差序列 OLS B-VAR VEC 最優(yōu)套期保值率
一、數(shù)據(jù)選取
本文選取了中證500、上證50從2016年12月27日到2017年12月29日共248天的現(xiàn)貨價格日收盤價,主力合約期貨價格日收盤價,從而得到基差序列。期貨、現(xiàn)貨收益率均采用對數(shù)收益率。數(shù)據(jù)來源于Wind和金融期貨交易所。
二、基差序列檢驗
一是正態(tài)性。檢驗基差序列是否滿足正態(tài)分布,運用的統(tǒng)計量為JB統(tǒng)計量,工具為Eviews8.0。從表1,2看出,兩個市場JB統(tǒng)計量十分顯著,不滿足正態(tài)分布。峰度大于3,偏態(tài)為左偏,基差分布呈現(xiàn)典型的“尖峰肥尾”。
二是平穩(wěn)性檢驗。下面用ADF檢驗基差序列的平穩(wěn)性。由表3看出,上證50基差A(yù)DF值大于置信水平為1%時的臨界值,P值顯著,因此上證50基差序列平穩(wěn)。中證500基差A(yù)DF值也小于1%的臨界值,P值顯著,也為平穩(wěn)序列。
三是自相關(guān)性。對樣本進(jìn)行ACF、PACF檢驗,得到兩個市場基差的自相關(guān)階數(shù)。原假設(shè)為自相關(guān)系數(shù)全為0。根據(jù)檢驗結(jié)果,上證50基差滯后3階Q統(tǒng)計量P值全為0,十分顯著。中證500基差滯后2階Q統(tǒng)計量十分顯著。
四是基差A(yù)RCH效應(yīng)檢驗。上證50基差序列3階自相關(guān),設(shè)定滯后3期回歸均值模型,Bt=α+βBt-1+γBt-2+δBt-3+εt。中證500基差序列2階自相關(guān),設(shè)定滯后2期回歸均值模型,Bt=α+βBt-1+γBt-2++εt。
中證500均值方程:Bt=8.264785+0.561054Bt-1+0.203382Bt-2
上證50均值方程:Bt=0.173258+0.542722Bt-1+0.050706Bt-2+ 0.312348Bt-3。其中,上證50Adjusted R-squared=0.746299,中證500Adjusted R-squared=0.679874。兩者均大于0.6,擬合效果較好。下面給出各個系數(shù)的顯著性檢驗圖表。
從圖1可以看出,兩個市場基差序列波動聚集效應(yīng)不明顯,可能不存在ARCH效應(yīng)。下面用滯后1階,2階的ARCH檢驗,結(jié)果見表5,表6:
基差序列滯后回歸所得的殘差序列不能拒絕序列同方差的原假設(shè),所以沒有顯著的時間序列異方差效應(yīng)。
三、最優(yōu)套期保值比率的估計
OLS模型:根據(jù)Rst=c+hRft+εt。Rst是現(xiàn)貨對數(shù)收益率,Rft是期貨對數(shù)收益率。εt是隨機(jī)誤差項,h是套期保值比率。
上證50 OLS模型:Rst=0.0000692+0.890544Rft
由圖中可以看出,模型調(diào)整R為0.933549,截距項系數(shù)趨近于0,擬合較好。套期保值比率為0.890544,顯著性較好。F統(tǒng)計量比較顯著。
中證500 OLS模型:Rst=-0.0000616+0.881548Rft
由圖中可以看出,模型調(diào)整R為0.925481,截距項系數(shù)趨近于0,擬合較好。套期保值比率為0.881548,顯著性較好。F統(tǒng)計量比較顯著。
B-VAR模型:運用AIC,SC準(zhǔn)則對最大滯后階數(shù)進(jìn)行篩選,發(fā)現(xiàn)當(dāng)現(xiàn)貨對數(shù)收益率和期貨對數(shù)收益率均為滯后一階時,AIC,SC達(dá)到最大值。兩者均選擇滯后一階構(gòu)建B-VAR模型:
Rst=θ+αRft+βRs,t-1+γRf,t-1+εt
中證500B-VAR模型:Rst=-0.0000604+0.888703Rft-0.239538Rs,t-1+0.262611Rf,t-1
上證50B-VAR模型:Rst=-0.0000344+0.891808Rft-0.252418Rs,t-1+0.286548Rf,t-1
由圖6可以看出,除了截距項θ不是很顯著外,其他滯后項系數(shù)均在1%水平下顯著。截距項我們不是很關(guān)心,所以其顯著性與否意義不大。另一方面,兩個市場B-VAR模型調(diào)整R^2都比OLS的要大,說明擬合效果較OLS計算的套期保值率要好。中證500套期保值率為0.8887,上證50套期保值率為0.8918。同時,兩者都比OLS估計的套期保值率大。
VEC模型:在B-VAR模型基礎(chǔ)上,引入誤差修正項ECMt-1,模型建立形式如下:
Rst=θ+αRft+βRs,t-1+γRf,t-1+ωECMt-1+εt
Rst、Rft平穩(wěn)性檢驗
結(jié)果顯示,兩條收益率序列的ADF值都明顯低于各顯著水平下的臨界值,因而拒絕了存在單位根的假設(shè),即收益率序列平穩(wěn)。
Rst、Rft協(xié)整檢驗
為了檢驗收益率之間的長期均衡關(guān)系,由于現(xiàn)貨價格和期貨價格均是一階單整,可以進(jìn)行一元線性回歸,檢驗其殘差是否平穩(wěn)。若平穩(wěn),則具有協(xié)整關(guān)系。建立的協(xié)整關(guān)系式為:
Rst=c+hRft+εt
中證500協(xié)整關(guān)系式為:Rst=0.00000073+1.017915Rft,ECMt-1 =Rst-(0.00000073+1.017915Rft)。
上證50協(xié)整關(guān)系式為:Rst=0.0000000534+0.865803Rft,ECMt-1 =Rst-(0.0000000534+0.865803Rft)
上證50ECMt-1ADF值大于1%臨界值,不平穩(wěn)。中證500ECMt-1 ADF值小于1%臨界值,是平穩(wěn)序列。由此,我們針對中證500建立VEC:Rst=-0.000003+0.89194Rft-0.37845Rs,t-1+ 0.29961Rf,t-1-0.23441 ECMt-1。誤差修正項系數(shù)統(tǒng)計意義顯著,所以模型是在自相關(guān)方面具有修正意義的。同時套保比率估計值為0.88134,相比于前兩種方法更低。
四、套期保值模型效果評價
Ederington(1979)認(rèn)為,應(yīng)建立在最小方差的基礎(chǔ)上進(jìn)行評估,并以收益率的方差作為基礎(chǔ),衡量是否進(jìn)行套期保值之間存在差異。記未套保收益率方差為Var(U)=Var(Rst),套保收益率Var(H)=Var(Rst-hRft),則度量指標(biāo)為:
根據(jù)該指標(biāo)的定義,指標(biāo)越高,偏離原收益率方差的程度越小,則套保比率的績效更好。通過計算得出中證500ρRsRf=0.962176,ρRs=0.009304,ρRf=0.010155;上證50ρRsRf=0.966338,ρRs= 0.007001,ρRf=0.007597?;喩鲜?,得到上證50He、中證500He。
上證50He=1.781088h-0.849283h2
中證500He=1.763096h-0.839426h2
對于上證50期現(xiàn)套保,OLS套期保值效果不如B-VAR,估計出的套期保值率也是OLS小于B-VAR。對于中證500期現(xiàn)套保,效果最好的是VEC模型,其次是B-VAR,效果最差的是OLS。因此在實際運用中,選擇VEC和B-VAR。
五、結(jié)論與建議
一是上證50、中證500期貨與現(xiàn)貨收益序列在期貨、現(xiàn)貨對數(shù)價格序列上差分獲得,并且是弱相關(guān)序列,所以期貨、現(xiàn)貨對數(shù)價格序列為一階單整。
二是上證50、中證500期現(xiàn)價格存在長期協(xié)整關(guān)系,并且均通過了協(xié)整檢驗。只是上證50ECMt-1序列非平穩(wěn),無法建立VEC模型估計套期保值比率。
三是三種模型套期保值比率在0.88-0.9水平,這樣節(jié)省了現(xiàn)貨成本,增加了套期保值效率。
四是三種模型中,中證500套期保值比率比上證50套期保值比率要低,因此中證500套保效果好于上證50。另一方面,通過OLS計算出的套期保值率和其他兩個模型差別不大,在粗略估計中,我們可以選用OLS法估計最優(yōu)套期保值率。
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作者簡介:龔誼洲(1995-),男,漢族,湖南長沙人,單位:華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,學(xué)歷:碩士,研究方面:金融衍生工具定價。