沪深300指数期货套期保值功能实证研究.docx

沪深300指数期货套期保值功能实证研究沪深300指数期货套期保值功能实证研究本文的实证研究主要基于最小方差模型展开对于基于方差最小的风险最小化套期保值比率基于最小二乘法回归模型。沪深300指数期货合约于2010年4月16日开始在中国金融期货交易所进行正式交易一般推出当月、次月和随后两个季月的合约。和股票不同每个期货合约都有到期日因此期货价格是不连续的时候序列。为了克服期货价格的不连续性本文把每一天离到期日最近的合约品种的收盘价格连接起来用这个新的价格数据序列进行分析。本文选取了2010年4月16日到10月30日期间沪深300指数现货和期货收盘价作为分析对象其中排除周末和节假日共128组数据。上图是2010年4月16日到10月30日期间沪深300指数现货和期货收盘价的走势图。从图中可以看出股指期货和现货指数并没有太大的波动走势基本一致其相关系数为0.9798呈现出较好的相关性。下图是沪深300指数期货和现货的基差走势图呈现出期货和现货指数波动的情况从2010年4月16日到10月份两者呈现出较大的基差风险。下面对数据进行单根检验。为了检验所选取的数据序列的平稳性首先采用扩展的Dickey-Fuller（ADF）检验对数据序列进行单位根检验结论如表1。其中LF、LS分别表示对数化后期货、现货数据序列DLF、DLS分别为一阶差分后的对数化数据（即对数收益率）序列。从表1单根检验中可以看出沪深300指数期、现货序列的ADF统计量都大于1%的临界值说明在1%的置信度水平下不能拒绝原假设指数序列是非平稳的。再对其相应的一阶差分进行检验其ADF统计量小于1%的临界值说明现货指数和期货指数的一阶差分均是一阶平稳过程。由于现货和期货指数一阶差分满足一阶平稳过程可以用协整检验来测试现货指数和期货指数两个变量之间是否存在长期均衡的关系。由于两者是一阶单整即（I1）序列再应用Engle-Granger两步法进行协整检验结果残差序列e在1%的显著性水平下是平稳的因而现货与期货的对数收益率序列有长期稳定的协整关系。在此条件下进行最优套期保值比率的估计。上图为通过软件进行回归分析得出了此四种方法计算出来的最优套期保值比率。基于“风险最小化”原则比较发现样本内套期保值基于GARCH的动态模型能够最大程度地降低组合风险进行套期保值能最有效的减少资产组合收益率的波动风险。研究结果表明现阶段沪深300指数现货和期货的走势相关性较强为套期保值策略的实施提供了良好的基础。但目前沪深300股指期货的基差风险还是比较大整个市场的系统性风险程度也比较高要考虑其相关性和其他综合因素。投资策略建议目前沪深300股指期货在发展的初始阶段操作的建议应该是理性的。投资者持有的现货组合面临的系统性风险的比例越大则套期保值效果越好。所以一般而言对大盘成分股构成的现货组合比对中小盘非成分股的组合套期保值绩效要好。就套期保值策略的投资者来看股指期货推出后还是以机构投资者为主。比如跟踪上证50、上证180和沪深300等指数的ETF和LOF基金。这些投资机构的标的资产与沪深300指数的相关性较好运用沪深300股指期货的套期保值效果也会比较理想。而对于一些采取积极配置和具有偏向性的投资者来说在确定投资策略和计算最优套保比率时要进行个性化的调整。（作者单位：江西财经大学金融学院）