文/胡澤岸(上海大學(xué))
近年來(lái),國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)股指、匯率和大宗商品價(jià)格均有劇烈且頻繁的波動(dòng),其中大宗商品周期性更為強(qiáng)烈,對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)依賴性更高,因此大宗商品投資者風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)沖的需要越來(lái)越迫切。本文主要的討論內(nèi)容就是利用不同估計(jì)方法獲取最優(yōu)套期保值比率并比較,探討更適合目前國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)的套期保值模型。
CVaR是指在特定時(shí)期內(nèi)和確定的顯著性水平下投資組合的損失超過(guò)VaR的條件均值。根據(jù)定義不難看出,CVaR天然具備絕對(duì)值必然大于VaR的特性,故其對(duì)極端損失考慮的充分性也必然是高于VaR的。而且CVaR作為一致性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)還具有次可加性,從多方面彌補(bǔ)了VaR方法的固有缺陷,又沒(méi)有改變VaR簡(jiǎn)單有效的優(yōu)勢(shì)。在置信水平1-α下,以下公式可以簡(jiǎn)單清晰地表達(dá)CVaR的定義:
基于CVaR的套期保值模型原理與傳統(tǒng)方差最小化基本一致,關(guān)鍵區(qū)別在于目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化選取。CVaR模型需要在套保者指定的顯著性水平下,構(gòu)建現(xiàn)貨與期貨的投資組合,每個(gè)組合都有各自特有的CVaR值。將CVaR作為目標(biāo)函數(shù),通過(guò)目標(biāo)函數(shù)的最小化確認(rèn)組合中的最優(yōu)套期保值比率在置信水平1-α一定的前提下,套期保值組合的目標(biāo)函數(shù)CVaR表達(dá)式如下:
假設(shè)Rh服從正態(tài)分布,對(duì)上式進(jìn)行轉(zhuǎn)化得——
其中, )(1αφ-為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分位數(shù),則上式可轉(zhuǎn)換為:
通過(guò)對(duì)公式5求偏導(dǎo)來(lái)獲得CVaR最小條件下的套期保值比率——
對(duì)上述等式求解能夠獲得兩個(gè)不同的根式h1,h2,由下式表達(dá)——
得到上述兩個(gè)解后,通過(guò)求二階偏導(dǎo)進(jìn)行檢驗(yàn),二階偏導(dǎo)恒大于0,因此要求的套期比必然在兩根之中,且CVaR(h1)≧CVaR(h2)恒成立,故h1對(duì)應(yīng)的CVaR最小,故最優(yōu)套期保值比率即為h1。在此基礎(chǔ)上,再將協(xié)方差公式代入,可將其轉(zhuǎn)換成以下表達(dá)式——
將套期保值模型進(jìn)一步從靜態(tài)模型向動(dòng)態(tài)模型演進(jìn),對(duì)其進(jìn)行收益率分布的修正并動(dòng)態(tài)化,可得到下式——
除了運(yùn)用傳統(tǒng)GARCH模型獲取波動(dòng)率,還需要將日內(nèi)波動(dòng)信息在模型中予以體現(xiàn),主要通過(guò)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率即日內(nèi)等時(shí)間間隔的收益率平方和來(lái)實(shí)現(xiàn),其表達(dá)式如下:
在傳統(tǒng)GARCH模型和已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率數(shù)據(jù)可獲得的基礎(chǔ)上,Realized-GARCH模型通過(guò)觀測(cè)方程將已實(shí)現(xiàn)測(cè)度與條件方差相聯(lián)系,形成一個(gè)封閉模型,從而實(shí)現(xiàn)GARCH族模型預(yù)測(cè)能力的較大提升。
Realized-GARCH(1,1)模型基本設(shè)定如下,其中xt即為高頻已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率估計(jì)量,本文選取RVt:
本文選取銅現(xiàn)貨及期貨日交易價(jià)格構(gòu)建套期保值組合進(jìn)行研究,對(duì)每日存在不同交割日期的期貨價(jià)格數(shù)據(jù)采用日均交易價(jià)。本文選取2019-2020兩年的年度日收盤價(jià)數(shù)據(jù),即將2019年1月2日到2020年12月31日作為樣本期。
在選定的樣本期內(nèi),通過(guò)構(gòu)建兩大類套期保值模型,即傳統(tǒng)方差最小化模型、VaR族模型,從而獲取相應(yīng)的最優(yōu)套保比。為確認(rèn)模型效果,還需在樣本期外增設(shè)檢驗(yàn)期,進(jìn)一步確認(rèn)套保是否有效。選取方差減少比率He這一指標(biāo)進(jìn)一步比較不同模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的有效性:方差較少比率越高,則套保的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果越優(yōu)異。具體公式見(jiàn)下式——
分別計(jì)算得出不同模型在樣本期和檢驗(yàn)期的檢驗(yàn)效果指標(biāo)He——
從表1樣本期He指標(biāo)數(shù)值可以看出,以VaR最小化為目標(biāo)函數(shù)計(jì)算得出的最優(yōu)套期保值模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖程度更高,OLS、B-VAR、ECM模型的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果稍差一些。為了進(jìn)一步驗(yàn)證有效性,選取2021年1月2日至2021年2月28日兩個(gè)月作為檢驗(yàn)期。從結(jié)果來(lái)看,同一模型獲取的最優(yōu)套期比在檢驗(yàn)期的套期保值有效性低于樣本期,這是符合一般邏輯及正常預(yù)期的。不過(guò)模型效果仍然保持較好,仍能對(duì)沖60%以上的風(fēng)險(xiǎn)。套期保值效果從高到低的順序仍與樣本期保持一致。其中,CVaR、VaR模型檢驗(yàn)期套期保值效果甚至優(yōu)于樣本期。
表1 不同模型套期保值效果檢驗(yàn)
進(jìn)一步采用Realized GARCH模型結(jié)合CVaR模型來(lái)進(jìn)行套期保值,選取采樣頻率為5分鐘的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率RV,從而更好反映日內(nèi)波動(dòng)信息。銅現(xiàn)貨用極差收益率代替已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率RV,仍能夠反映現(xiàn)貨價(jià)格的日內(nèi)波動(dòng)。
仍然選取方差減少比率作為有效性指標(biāo)來(lái)衡量模型的套期保值績(jī)效。另外,由于方差減少比率單純從風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖角度來(lái)考慮,而VaR族模型由于其特有的模型性質(zhì)能夠進(jìn)一步拆分風(fēng)險(xiǎn)和收益。因而,增加另一個(gè)績(jī)效指標(biāo)單位風(fēng)險(xiǎn)收益來(lái)綜合考慮風(fēng)險(xiǎn)和收益。具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。
從表2的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,兩類GARCH-VaR模型的套期保值效果均良好,且模型自身檢驗(yàn)期效果基本都優(yōu)于樣本期;但樣本期效果略差于上文其他靜態(tài)模型,檢驗(yàn)期模型效果則明顯優(yōu)于各靜態(tài)模型。相比較而言,在動(dòng)態(tài)框架下Realized-GARCH-CVaR模型效果更優(yōu),更能夠綜合考慮風(fēng)險(xiǎn)和收益。
表2 BGARCH-CVaR/Realized-GARCH-CVaR模型套期保值效果檢驗(yàn)
第一,在靜態(tài)套期保值的框架下,樣本期內(nèi)CVaR及VaR最小化的最優(yōu)期貨套期保值比率小于傳統(tǒng)方差最小化,且方差減少比率在樣本期及檢驗(yàn)期均高于其他模型。而CVaR又進(jìn)一步克服了VaR的非一致性、非次可加性及極端情形失效的固有缺陷。一方面,CVaR最小化套期保值以更低的成本實(shí)現(xiàn)了更有效的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖,提高了資本的利用效率。另一方面,CVaR模型特有的靈活性,可以適應(yīng)不同投資者的收益需求和風(fēng)險(xiǎn)偏好。
第二,在動(dòng)態(tài)套期保值的框架下,檢驗(yàn)結(jié)果表明:一方面,兩種GARCH模型效果良好,Realized-GARCHCVaR模型能夠更好地?cái)M合樣本期和檢驗(yàn)期套期組合的收益率分布;另一方面,就實(shí)際套保模型運(yùn)用效果來(lái)看,Realized-GARCH-CVaR套期保值模型不僅能每日滾動(dòng)對(duì)沖,具有較強(qiáng)的時(shí)變性,更包含了更多的日內(nèi)波動(dòng)信息,同時(shí)也保留了CVaR模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益的兼顧和自主選擇。
總體而言,以CVaR最小化為目標(biāo)函數(shù)的動(dòng)態(tài)套期保值模型為我國(guó)期貨市場(chǎng)參與者的非金融企業(yè)、機(jī)構(gòu)運(yùn)用期貨進(jìn)行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和投機(jī)獲益提供借鑒的經(jīng)驗(yàn),具有重大意義。