最优套期保值比率VAR-GARCH

期货最优套期保值比率地估计

一、实验名称：期货最优套期保值比率的估计 二、理论基础 1. 期货套期保值比率概述 期货，一般指期货合约，作为一种套期保值工具被广泛使用。进行期货套期保值交易过程中面临许多选择，如合约的选取，合约数量的确定。如果定义套期保值比h 为期货头寸与现货头寸之商的话，在上面的讨论中一直假设期货头寸和现货头寸相同，即套期保值比h 为1，但这不一定是最优的套期保值策略。如果保值者的目的是最大限度的降低风险，那么最优套期保值策略就应该是让套保者在套保期间内的头寸价值变化最小，也就是利用我们如下所说的头寸组合最小方差策略。 考虑一包含s C 单位的现货多头头寸和f C 单位的期货空头头寸的组合，记t S 和t F 分别为t 时刻现货和期货的价格，该套期保值组合的收益率h R 为： f s t s t f t s h hR R S C F C S C R -=?-?= （2-1） 式中： s f C C h =为套期保值比率，t t s S S R ?=，t t f F F R ?=,1--=?t t t S S S ，1--=?t t t F F F 。 收益率的方差为：),(2)()()(2 f s f s h R R hCov R Var h R Var R Var -+= （2-2） （2）式对h 求一阶导数并令其等于零，可得最小方差套期保值比率为： f s f f s R Var R R Cov h σσρ==)() ,(* （2-3） 其中：ρ为s R 与f R 的相关系数，s σ和f σ分别为s R 与f R 的标准差。 2. 计算期货套期保值比率的相关模型 虽然上述的介绍中的*s f h σρσ=可以求解最优套期保值比，但其操作性不强， 其先要分别求三个量然后再计算* h ，显然误差较大 ，下面为几种常见的关于求解最优套期保值比率的时间序列模型。 1) 简单回归模型（OLS ） 考虑现货价格的变动（△S ）和期货价格变动（△F ）的线性回归关系，即建立： t t t F h c S ε+?+=?* （2-4）

国内大豆期货最优套期保值比率估算及比较-精品文档

国内大豆期货最优套期保值比率估算及比较 、引言 作为农业大国，大豆是支撑我国农业命脉的主要产业之一，是国民经济的重要组成部分。但由于大豆供求关系、相关商品价格、国际市场价格等因素不断变化，导致国内大豆现货市场价格波动频繁且剧烈，大豆生产经营者面临着巨大的价格风险，而大豆期货市场套期保值功能可以有效管理和规避现货市场价格的系统风险。 在国内大豆套期保值操作过程中，套期保值比率的确定直接关系着大豆生产经营者套期保值实践的成败。所谓套期保值比率是指套期保值者在期货市场头寸和现货市场头寸的比率。其中最优套期保值比率就是使套期保值者进行套期保值后所面临的总体风险达到最小。因此，本文研究国内大豆期货最优套期保值比率，并对其有效性进行评价与比较，可以帮助提高套期保值效果，对国内大豆产业健康持续发展具有重要的理论价值和实践意义。 文献综述 对于最优套期保值比率的计算，国内外学者提出了众多模型。其中，对于套期保值比率静态模型的研究较为成熟， Johnson (I960)最早提出，通过OLS法估计线性回归模型，得到风险最 小化的静态最优套保比，但没有考虑数据序列的动态相关性、 方差性和金融时间序列数据存在的尖峰厚尾现象；[1]Ghosh （1993）在OLS模型的基础上考虑了期货、现货价格之间的协整关系，提出ECM莫型，反映了变量之间的长期均衡关系和短期变化，具有更准确的估计结果；[2] 史晋川、陈向明和汪炜（2006） 利用Ghosh的误差修正模型（ECM和简化的误差修正模型 （S-ECM估计我国铜期货合约的最小风险套期保值比率及其有 效性，从而得到考虑协整关系有助于提高我国铜期货合约套期保值效果的基本结论。[3]

2、套期保值和套利知识介绍.

2、套期保值和套利知识介绍 2.1股指期货套保研究 2.1.1套期保值类型 按操作方式可以划分为空头套期保值和多头套期保值两种基本形式： （1）空头套期保值 空头套期保值是指投资者将要在未来某个时间卖出股票组合，为避免在实际卖出时价格下跌减少收入，而在期货市场上卖出一定数量的沪深300指数期货合约，以锁定实际出售收入的期货交易方式。如果到执行卖出操作时，股市价格下跌，现货交易的收入将减少，但在股指期货的交易上有盈利，从而弥补现货交易收入，使现货交易的实际收入保持在期初价格水平；相反如果到执行卖出操作时，股市价格上涨，股票组合的卖出收入将增加，但期货交易会产生亏损，从而抵消掉现货上增加的收益，使现货组合的实际出售收入仍处于期初的水平。 （2）多头套期保值 多头套期保值是指投资者将要在未来某个时间买入一个股票组合，为防止在实际购进时价格上涨多支付购买成本，而在期货市场上买入一定数量的股指期货合约，以锁定实际购买成本的期货交易方式。如果到执行买入操作时，股市价格上涨，现货交易将会比按期初价格支付更多成本，但是在期货市场上的交易会获得盈利，从而对冲掉多支付的购买成本，使现货组合的实际购买成本锁定在期初价格水平；相反如果到执行买入操作时，股市价格下跌，现货交易支付的价格会比期初价格低，但在期货交易上出现亏损，从而抵消股市价格下跌给现货交易带来的好处，使实际购买成本仍处于期初的水平。 2.1.2套期保值的意义及流程 在面临巨大的市场系统性风险时，投资管理人传统的作法是迅速减少受险资产的仓位。但是集中卖出组合资产的行为可能并不理性，主要的理由有：第一，在流动性缺乏的情况下，集中出售资产将使资产加速贬值；第二，组合资产可能是经过分散化后的良好的选择性个股，具有正的α，一旦系统性风险面临减弱或消失后，组合管理人需要重新将股票买回来，增大交易成本。 一般来说，利用股指期货进行套期保值的成本只相当于集中出售资产的1/30，而且对所持有的资产组合没有构成任何流动性冲击，股指期货对于机构投资者在规避系统性风险方面具有无与伦比的优势。

期货最优套期保值比率估计

期货最优套期保值比率的估计 一、理论基础 （一）简单回归模型(OLS)：考虑现货价格的变动（△S ）和期货价格变动（△F ）的线性回归关系，即建立： t t t F h c S ε+?+=?* 其中C 为常数项，t ε为回归方程的残差。 上述线性回归模型常常会遇到残差项序列相关和异方差性的问题，从而降低参数估计的有效性。 （二）误差修正模型(ECM)：Lien & Luo （1993）认为，若现货和期货价格序列之间存在协整关系，那么，最优套期保值比率可以根据以下两步来估计。第一步，对下式进行协整回归： t t t bF a S ε++= 第二步，估计以下误差修正模型： ∑∑=--=--+?+?+?+-=?n j t j t j i t m i i t t t t e S F F F S S 1 1 11)(θδβα 式中β的OLS 估计量β ?即为最优套期保值比率*h 。 （三）ECM-BGARCH 模型：分为常数二元GARCH 模型和D-BEKKGARCH 模型。其均值方程相同，为 ,111,1111 ??()s t s S t t f f t f t t t t t C z S C z F z S F εδδεαβ-------?? ???????=++?? ?????????????????=-+ (2-8)（其中即上文提到的误差修正项） 1~(0,)t t t N H ε-Ω （四）期货套期保值比率绩效的估计 我们考虑一包含1单位的现货多头头寸和h 单位的期货空头头寸的组合。组

合的利润H V ?为： t f t s H F C S C V ?-?=? (2-10) 套期保值组合的风险为： ),(2)()()(22F S Cov C C F Var C S Var C V Var f s f s H ??-?+?=?(2-11) 由于现货的持有头寸在期初即为已知，因此，可以视之为常数，等式两边同除2s C ，得： ),(2)()()()(* 2*2 F S Cov h F Var h S Var C V Var s H ??-?+?=? (2-12) 对于不同方法计算出的最优套期保值比率*h ，我们可以通过比较（2-12）来对它们各自套期保值的保值效果进行分析。 二、实验目的 利用上述理论模型估计中国期货交易所交易的期货合约的最优套期保值比率并对保值效果进行绩效评估，说明期货套期保值在经济生活中的重要作用，并找出绩效评估最佳的套期保值比率模型。 三、实验过程 （一）数据的搜集、整理 实验所用的期货数据均来自上海期货交易所，现货数据（Au9995）为均来自上海黄金交易所。由于期货合约在交割前两个月最活跃，所以每次取期货合约时都只用它到期前倒数第二个月的数据，现货数据与期货数据按时间对应。

最优套期保值比率的研究报告

最优套期保值比率的研究报告 所谓套期保值(hedge)就是指买入(卖出)与现货市场数量相当的期(future)合约，以期在未来某一时间通过卖出(买入)期货合约来补偿现货(spot)市场价格变动所带来的实际价格风险，简称套保。套期保值是期货市场产生的原因和基础，是期货交易的主要类型之一，是实现期货市场功能之一——风险转移的重要手段，因而，对套期保值问题的研究具有重要的理论意义和现实意义。在我国，由于期货市场建立时间较短，相应的体制建设和法制建设还不完善，研究如何充分利用期货市场进行套期保值活动就显得更为重要。其重要性不仅在于这种研究能够帮助套期保值者进行科学合理的套期保僚活动，有助于微观经济主体利用期货市场锁定成本，稳定利润；还在于能够为监管层的监管活动提供科学依据，有助于监管层更好的发挥“看得见的手”的作用，正确引导期货市场的健康发展。 虽然采用套期保值可以大体抵消现货市场中价格波动的风险，但不能使风险完全消失，因为还存在着基差风险。为了使风险达到最小，套期保值者可以调整期货与现货数量比，即套期保值比率(亦称套头比)(hedge ratio)。如何确定最优套期保值比率，正是我们研究的中心问题。 一、采用不同的方法计算最优套期保值比率。 我们组以铜的套期保值为例，分别建立四种模型，目的是为了估计最优套保比率计算公式中的各组成要素，以此为依据确定最优套期保值比率。为检验由此得到的最优套保比率是否真的达到了降低风险的目的，以及哪种估计方法更有效，我们对比了按照不同计算公式对最优套期保值比率进行套保的效果进行研

究。 一般情况下，套期保值确实可以达到减小现货市场风险的目的，但基差风险的存在导致套期保值不能完全消除风险。因此，问题就在于如何调整某商品期货合约的数目与该商品所要进行套期保值的现货合约数目的比值，即套期保值比率(hedge ratio)使得套期保值的风险最小。一般情况下，以未来收益的波动来测度风险，因此，风险最小化也就是未来收益的方差最小化。由此推导出最优套保比率的计算公式为： 我们小组以铜的套期保值为例，确定其最优套保比率。这是因为铜是与人类关系非常密切的有色金属，被广泛应用于电气、轻工、机械制造、建筑工业、通讯行业、国防工业等领域，在我国有色金属材料的消费中仅次于铝。而且我国的期货铜交易自t991年推出，至今已有十几年历史，是国内唯一的历经风雨而交易规模稳步扩大的期货品种；未曾发生重大风险，履约率100％，充分发挥了期货市场的功能；铜的期货价格成为国内有色行业的权威报价，成为企业销售产品、采购原料及签订进出口贸易合同的定价依据。 现货铜的价格q采用上海地区现货电解铜的每日最高报价。期货铜的价格采

(完整版)期货套期保值比率绩效评估

期货套期保值比率绩效的评估 金融工程一班 2012312570014 毛钰婷 一、实验目的 利用简单回归模型（OLS）模型、误差修正模型（ECM）模型和ECM-BGARCH 模型估计中国期货交易所交易的期货合约的最优套期保值比 率并对保值效果进行绩效评估，说明期货套期保值在经济生活中的重要作用，并找出绩效评估最佳的套期保值比率模型。 二、实验内容 在实验过程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理论基础模型进行建立模型以得到最优套期保值比率系数，其中涉及时间序列分析中的方法有：模型参数估计，参数的显著性检验，变量平稳性检验（含单位根检验），回归残差项的ARCH效应检验等，这些过 程都将在EVIEWS软件中进行。 三、实验步骤 （一）数据的搜集 由于期货合约在交割前两个月最活跃，使得其价格信息释放较为充分，更能反映期货合约的真实价值，所以中国企业多用距离交 割月份较近的期货合约进行保值，因此我们选择了在任何一个时点 的后一个月进入交割月的期货合约的中间价格作为分析对象。所以 每次取期货合约时都只用它到期前倒数第二个月的数据，现货数据 与期货数据按时间对应。若哪一天现货或期货有其中一数据缺失， 则去掉该数据以达到一一对应。本实验从上海金属网上把AL的11 年4月18号到13年4月18号的现货数据截取下来，按上段的方 法在同花顺平台上得到相应的期货数据并在EXCEL中进行整理，整 理后我们得到含有488对期货（f）、现货（s）数据的EXCEL文件， 并命名为FS. 由于数据量较多，具体数据见附录1。 （二）用OLS模型估计最优套期保值比率

先调整样本期以便建立F和S的差分序列，再建立F和S的差分序列的回归方程。 结果显示该方程整体上显著的且解释变量系数很显著（p值为0）， 故基本认可该回归模型。回归结果表明每一单位的现货头寸要用 0.931627位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为 0.931627。 （三）用ECM模型估计最优套期保值比率 1、期货价格序列即f序列的平稳性检验

套期保值比率研究

套期保值比率 (重定向自Hedge Ratio) 套期保值比率(Hedge Ratio) [编辑] 套期保值比率的概念[1] 套期保值比率是指为规避固定收益债券现货市场风险，套期保值者在建立交易头寸时所确定的期货合约的总价值与所保值的现货合同总价值之间的比率。确定合适的套期保值比率是减少交叉套期保值风险，达到最佳套期保值效果的关键。 [编辑]

套期保值比率计算公式[1] 由于固定收益债券的票面利率有许多种，且大都不等于利率期货合约的标的资产(一般都是虚拟券)规定的利率。因此，在运用利率期货对固定收益债券进行套期保值时，固定收益债券现货的价值与所需利率期货合约的价值之间并不是1：1的关系，规避等量不同品种债券的利率风险时，在利率期货市场上需要不同面值的期货头寸。而且基差风险的存在，会使套朗保值的效果受到很大影响，运用套期比率的概念，套期保值者能够尽可能地降低基差风险的影响。 用利率期货进行套期保值的目的是降低利率变动对固定收益债券资产价格的影响，降低利率风险。因此在完美套期保值下，现货头寸价格波动的损失应正好为期货头寸的盈利冲抵，即： 套期保值债券价格波动＝期货合约价格波动×套期保值比率 由此可得套期保值比率的计算公式： 套期保值债券价格波动 流动资产周转率＝ 期货合约价格波动 因此，套期保值比率应该等于现货价格变动程度与期货标的价格

变动程度的比。如果套期保值债券的波动大于所用来进行套期保值期货合约的波动，那么套期保值比率应大于1。 譬如，假定长期国债期货合约的标的债券是票面利率为3％的7年期虚拟国债，如果我们持有的债券票面利率为2.5%，期限是10年，那么同国债期货标的相比，该债券票面利率更高，期限更长，因此该债券价格受利率变化影响的程度更大，套期保值比率应大于1，即能够用较少数量的国债期货合约进行套期保值。如果债券价格波动性是期货标的波动性的两倍，那么每一单位的现货债券需要两倍金额的国债期货合约来为其保值。 [编辑] 套期保值比率的计算[1] 确定利率期货套期保值比率最重要的因素是套期保值债券与利率期货合约波动的计算。在债券分析中，衡量债券波动性的指标主要有久期和基点价值，相应地，利率期货套期保值比率的计算方法有修正久期(duration)法、基点价值法等。 (一)修正久期法 1.久期 久期是衡量债券持有者收到全部现金付款的平均等待时间，反映了债券价格与市场利率变动的关系，是衡量债券对利率敏感性的重要

股指期货套期保值方案

股指期货套期保值方案 股指期货套期保值原理 股指期货套期保值和商品期货套期保值一样，其基本原理是利用股指期货与股票现货之间的类似走势，通过在期货市场进行相应的操作来管理现货市场的头寸风险。由于股指期货的套利操作，股指期货的价格和股票现货（股票指数）之间的走势是基本一致的，如果两者步调不一致到足够程度，就会引发套利盘入市。这种情况下，如果保值者持有一篮子股票现货，他认为目前股票市场可能会出现下跌，于是他可以在股指期货市场建立空头，在股票市场出现下跌的时候，股指期货可以获利，以此可以弥补股票出现的损失。这就是所谓的卖出保值。另一个基本的套期保值策略是所谓的买入保值。一个投资者预期要几个月后有一笔资金投资股票市场，但他觉得目前的股票市场很有吸引力，要等上几个月的话，可能会错失建仓良机，于是他可以在股指期货上先建立多头头寸，等到未来资金到位后，股票市场确实上涨了，建仓成本提高了，但股指期货平仓获得的盈利可以弥补现货成本的提高，于是该投资者通过股指期货锁定了现货市场的成本。 利用股值期货进行套期保值的步骤如下： 第一、算持有股票的市值总和。 第二、到期月份的期货价格为依据算出进行套期保值所需的和约个数。 第三、在到期日同时实行平仓，并进行结算，实现套期保值。 在利用股指期货对股票进行套期保值的过程中，两者的交易对象是不一致的，但它们之间存在某种联系。这就需要引入β系数，即股票和指数之间相关系数的概念。通过计算某种股票与指数之间的β系数，就能够揭示两者之间的趋势相关程度。 卖出套期保值 我们以某投资者持有某一投资组合为例来说明卖出套保的实际操作。这位投资者在2月26日时持有这一投资组合收益率达到10%，鉴于后市不明朗，下跌的可能性很大，决定利用沪深300股指期货进行套期保值。假定其持有的组合现值为200万元，经过测算，该组合与沪深300指数的β系数为1.33。2月26日现货指数为2707点，3月份到期的期指为2894 点。那么该投资者卖出期货和约数量：2000000÷（2894×300）×1。33＝3。06，即3张合约。3月5日，现指跌到2475点，而期指跌到2550点，两者都跌了约10%，但该股票价格却跌了10%×1.33=13.3%，这时候该投资者对买进的3张股指期货合约平仓，期指盈利（2894-2550）×300×3=309600元；股票亏损2000000×13.3%=266000元，两者相抵后还

浅析基于最小方差的天然橡胶期货套期保值比率研究

浅析基于最小方差的天然橡胶期货套期保值比率研究 基于传统理论的套期保值遵循着期现头寸比率为1的特殊交易，而这在现实中往往因为基差风险而难以实现良好的效果。所以应当引入对套期保值比率的分析工作，这样能够有效地降低期现价差变动所引起的亏损风险。在对套期保值比率的分析中，采用市场公开数据计算出期现货价格的协方差，在此基础上得出期现价格相关系数，同时引入最小方差分析模型，计算出分析期内的套期保值比率，并通过后续的数据维护达到动态套期保值的要求。由此得出的结果将优于传统套期保值。 标签：套期保值；最小方差模型；套期保值比率 一、套期保值理论简介 （一）传统理论 传统理论认为套期保值者参与期货交易的目的不在于从期货交易中获取高额利润，而是要用期货交易中的获利来补偿在现货市场上可能发生的损失。目标是为经营效益提供保证。由此产生了四项基本原则：1.商品种类相同；2.商品数量相等；3.时间相同或相近；4.交易方向相反。 （二）组合投资理论 组合投资理论是将现货头寸和期货头寸作为组合投资，采用Markowitz的组合投资理论来解释套期保值。该理论对套期保值比例的限制不再像传统理论那样严格，而是要按照预期效用最大化的原则确定最优套保比例。他们提出的基于组合的方差最小化的套保方法，后来成为应用最为广泛的套保技术。 二、最小方差套期保值比率分析 该分析方法确定套期保值比率的公式为： 式中，S?为在套期保值期限内，现货价格S的变化；F?是在对冲期限内，期货价格F的变化；r表示最小方差比率，即最优套期保值比率。S?σ是S?的标准差；F?σ是F?的标准差，ρ是S和F的相关系数。 以下我們根据2016年5月24日至6月24日的行情来分析应采取的套期保值比率。

基于修正的ECM_GARCH模型的动态最优套期保值比率估计及(精)

第 15卷第 5期中国管理科学 Vol. 15, No. 5 文章编号 :1003-207(2007 05-0029-07 基于修正的 ECM 2GA RC H 模型的动态最优 套期保值比率估计及比较研究 彭红枫 , 叶永刚 (武汉大学经济与管理学院 , 湖北武汉 430072 摘要 :在套期保值的理论和实务中 , 最优套期保值比率的估计其核心问 题。在估计最优套期保值比率的众多方法中 , Kroner and Sultan (1993 的 ECM 2GARCH 模型将协整关系和时变方差结合起来 , 果。本文结合中国期货及现货市场的特点 , 在 Kroner and Sultan 1993 ECM 2 GARCH 模型 , 并运用该模型、 Bivariate GARCH 及 Kroner and 的的动态最优套期保值比率进行了对比研究 , 结果表明 :, 2GARCH 模型的套期保值效果比基于B GARCH 模型及 (的模型套期保值效果好得多 , 相对于 B GARCH 模型和 Kroner 2,Modified ECM 2GARCH 模型套期保值的风险 分别减少 93. 6关键词 :; B ; ECM 2GARCH ; Modified ECM 2GARCH 中图分类号 :文献标识码 :A 收稿日期 :2006-10-23; 修订日期 :2007-08-06 作者简介 :彭红枫 (1976- , 男 (汉族 , 江西奉新人 , 武汉大学经 济与管理学院金融系讲师 , 金融学博士 , 研究方向 :金融工程、金融计量分 析 .

1引言 在套期保值的理论和实务中 , 最优套期保值比率的确定其核心问题。最优套期保值比率的估计较早可追溯到二十世纪七十年代 , Ederington (1979 [1]用最小方差模型研究了投资者的最优套期 保值比率 , 他通过量化投资者持有投资组合的方差 , 并使得该方差最小得出最优套期保值比率。在具体计算中 , 该方法使用 OL S 技术对期货价格的变化量和现货价格的变化量之间进行线性拟合 , 由于该值在整个套期保值过程中是一个常数 , 因此 , 我们称之为静态最优套期保值比率。 这种所谓的最小方差 (MV 套期保值比率的优点在于其直观性和易操作性。然而 , 随着计量经济学中时间序列分析方法的发展 , 该模型受到越来越多的批评 , 这些批评一方面集中在使用 OL S 技术进行回归中所得到的残差并不满足经典线性回归模型 (CL AM 的基本假设 ,Bell and Krasker (1986 证明 假如期货的期望价格变化依赖于新的信息集 , 那么 传统的回归方法将会产生一个最优套期保值比率的有偏估计量 ;Lien &L uo (1993 [2]、 Ghosh (1993 [3]与 Chou 、 Fan &Lee (1996 [4]均发现期货价格序列与现货价格序列之间存在协整关系。而在计量分析中 , 若两个时间序列之间存在协整关系 , 那么传统的 OL S 的估计量将是有偏的 , 换句话说 , 在期货价格 和现货价格序列之间存在协整关系的条件下得到的 “ 最优” 套期保值比率将不是最优的 , 而存在一定的偏误。 Gho sh (1993 通过实证发现 :当不恰当地忽略协整关系时 , 所计算出的套期保值比率将小于最优 值 ;Chou 、 Fan &Lee (1996 用类似的方法对日经指数的最优套期保值比率进行了估计并与基于 OL S 的最优套期保值比率进行了比较 , 结果发现 , 误差修正模型 (ECM 比 OL S 方法能更有效地对冲现货头寸的风险。

套期保值比率计算综述

套期保值比率的计算方法： 国外： 一、Johnson提出运用最小二乘法(OLS)将期货与现货价格的差分进 行线性回归以达到最小方差拟合。 二、Ederington在此基础上对小麦、玉米、债券等期货合约运用OLS 法估计套期保值比率,得出套期保值比率和套期保值绩效随套 期保值期限的延长而增加的结论。 三、Ghosh在对利用标准普尔500指数期货为几种股票组合进行套 期保值的实证研究中发现,由于忽略了期货和现货价格之间可能存在的协整关系,从传统的OLS模型中获得的套期保值比率将被低估,提出运用误差修正模型(ECM)估计最优套期保值比率。 四、Cecchetti利用ARCH模型对美国国债期货合约的效用最大动态 套期保值比率进行估计,发现套期保值比率随着合约持有时间的变长而变得更高。 五、Baillie和Myers通过考察商品期货市场,发现与传统的常数静态 套期保值策略相比,基于GARCH模型的动态套期保值策略能够改善套期保值的效果。 六、Lien和Tse更进一步提出借助V AR-GARCH、EC-GARCH和 FIEC- GARCH模型计算最佳动态套期比 国内： 七、吴冲锋等人利用上海金属交易所期铜数据比较了经典套期比、

最小方差套期比及最大效用套期比间的关系。 八、花俊洲等人通过对铜的期货价格和现货价格数据进行了最小风 险套期保值的实证研究,通过分析得出:上海期铜市场套期保值 是有效的,进行套期保值后的风险远远小于不进行套期保值的 风险 九、王骏等人运用OLS、B-V AR、ECM和EC- GARCH四个模型和 套期保值绩效的衡量指标,对中国硬麦和大豆期货市场的套期 保值功能进行了实证研究,得出大豆期货市场套期保值比率与 绩效要优于硬麦期货市场,样本区间外的套期保值绩效要优于 样本区间内的绩效。 十、（吴冲锋、钱宏伟、吴文锋，）。华仁海和陈百助利用静态与动 态的四种套期保值模型对上海期货交易所金属铜套期保值问题 进行了研究。 《基于中国市场的最优套期保值比率模型绩效实证检验》在过去四十多年的时间里，随着金融市场和理论研究的不断发展，传统OLS最优套期保值比率确定模型越来越不符合金融市场的实际情况，随着金融市场的复杂化和波动加剧，其套期保值绩效日趋下降。因此，后续的研究者不断地对其进行改进，并且不断提出新的模型用于最优套期保值比率的研究。这一问题的研究发展过程有两条主线：(1)在传统OLS模型的框架内继续研究并提出改进，主要有B一V AR 模型、OLS一CI模型、ECM模型等，这类模型可以通过估计模型参

套期保值在企业中的应用

套期保值在企业中的应用 文/一德期货黑色事业部总经理彭刚 一、对套期保值的认识 套期与保值行为不是衍生品市场的专利 从更广义的范围看，套期保值行为存在于经济活动的各个层面，是国家、企业、个人从事经济活动的必然选项。 ?中国购买与抛售美国国债； ?央行对货币投放量的调整； ?企业就自身与市场情况，对原料和成材库存的调； ?个人购买商业保险、国债、理财产品。因为听说要涨价多买一桶食用油。 套期保值、套利交易和对冲交易的适用范围 ?套期保值更加适用于生产企业，套期保值更能够保障企业生产经营目标的实现。?套利交易更加适用于贸易企业，贸易企业的经营行为本身就是一种套利行为。?对冲交易更加适用于投资机构，具有对冲交易需求的企业，其资产规模大、涉及行业多、交易模式。 ?交易行为需要和企业的经营行为相匹配 套期保值应用的起因 ?金融属性的虚拟经济对实体经济的影响越来越大；虚拟经济在两者互动中的主导地位越来越明显。 ?就期货市场，投机性金融资本的规模远远大于以套期保值为目的的产业资本，导致价格决定权更多的掌握在金融资本手中。 ?金融资本逐利本质，导致期货价格的波动范围扩大，从而影响到现货价格，使得产业资本必须使用套期保值来回避价格风险。 套期保值者在期货市场的位置 就期货市场而言，买方和卖方总有一方处于盈利，另一方处于亏损。期货市场上期货头寸的持有者，无论期货头寸来自对冲现货风险的套期保值，还是现货背景

的单纯以追逐价差为目标的投机，以及无现货背景的投机资金，期货头寸出现盈亏都是很正常的，并不会因为是套期保值头寸就不会在期货市场上产生亏损。套期保值的亏损是必然选项之一。 套期保值工具的功能 防范价格波动风险对企业经营所带来的不可承受的损失。这里需要说明：价格波动风险同样存在于衍生品市场，不会因为从事了套期保值就可以消灭价格波动风险，而是采用了套期保值可以将价格波动风险控制在企业经营可以承受的范围之内。期权的主要功能之一防范期货价格的波动风险。 对套期保值行为和应用的认识 ?所有的套期保值行为和应用的目的是为了对冲和防范风险； ?所有的套期保值行为和应用的结果亏损是必然的选项之一； ?所有的套期保值行为和应用都是在自身能承受的范围之内； ?所有的套期保值行为和应用在不同阶段、标的物和时间周期中，采用的方式是不同的； ?所有的套期保值行为和应用在不同阶段、标的物和时间周期 ?中，采用的评价体系和衡量标准也不同。 二、传统套期保值和现代套期保值 传统套期保值的四大原则 种类相同、数量相等、月份相同或相近、交易方向相反。 传统套期保值应用中的弊端 ?期货市场交易品种相对有限； ?由于期货市场与现货市场的价格波动不同，很难做到数量相等； ?中国期货市场合约较远，活跃合约多为1、5、9合约。 ?企业是套期保值行为的主体，套期保值是企业众多经营工具中的一种，企业使用套期保值工具必然是出于更好的实现企业整体经营目标考虑。 ?企业的经营过程是一个持续的、动态变化的过程，企业必须灵活地应对企业自身和外部市场的变化来控制风险，以实现企业经营目标。 ?企业在实际的套期保值操作中必然是根据自己的实际需要选择灵活的套期保值策略，而不是僵化的依据经典套期保值理论的指导进行套期保值操作。

股指期货动态套期保值率研究_基于DCC_MVGARCH模型_邓鸣茂

股指期货动态套期保值率研究 ——基于DCC-MVGARCH模型 邓鸣茂 摘 要: 本文利用传统的回归模型(OLS)、双变量向量自回归模型(VAR)、双变量向 量误差修正模型(V E C M)和动态条件自相关双变量G A R C H模型(D C C-M V G A R C H) 对恒生指数期货、标准普尔500指数期货、日经225指数期货、我国的沪深300指数 期货的最优套期保值比率进行了估计，并采用基于风险最小化的方法对4种模型的 套期保值有效性进行了比较。结果双变量向量误差修正模型估计出的最优套期保值 比率更大，对4种模型的套期保值有效性的检验表明，采用动态条件自相关双变量 G A R C H模型(D C C-M V G A R C H)估计得到的最优套期保值比率进行套期保值的效果, 并非优于采用传统回归模型、双变量向量自回归模型、双变量向量误差修正模型估 计得到的套期保值比率进行套期保值的效果。 关键词：最小方差；套期保值比率；DCC-MVGARCH；套保绩效 中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1006-1894(2011)03-0052-06 从国外成熟市场的经验来看,套期保值是各个国家推出股指期货的初衷,对大型的机构投资者来说，运用股指期货对现货资产进行套期保值已经成为风险管理中的重要手段。①2010年4月16日我国推出沪深300股指期货合约，上市初期的保证金比率为18%，推出100天的时间里，日均成交量达到30万手，随着具有套保需求的机构投资者进入市场成为股指期货的主力军，沪深300股指期货的套期保值功能将逐渐显现出来。 股票指数期货套期保值交易策略的基本思路是投资者持有期货与现货的相反头寸，分配适当投资权重，来规避和降低现货市场的系统风险。而套期保值的核心问题就是怎样确定最优套期保值率，大多文献采用的是风险最小化套期保值，是以投资组合理论为基础。②发达国家的股指期货市场发展时间较长，对股指期货套期保值率的研究文献也比较多。Holmes （1996）对于同样的期货合约考察了事后的套期保值有效性。他发现从风险降低的角度，采用基于OLS估计得到的最小方差套期保值比率的套期保值策略不仅优于没有进行套期保值的组合的表现，也略微优于使用基于像ECM和GARCH方法这些更加先进的技术估计得到的最小方差套期保值比率的套期保值策略的表现。Christos Floros 和 Dimitrios V. V ougas（2004）利用希腊期货市场FTSE/ASE-20 指数和FTSE/ASE Mid 40 指数的数据，比较了传统的OLS、向量误差修正模型（VECM）以及M-GARCH 方法在对套期保值率进行估计时的表现差异，结果显示M-GARCH 方法得到的随时间波动的最优套期保值率规避风险的效果最好，VECM 收稿日期：2010-12-06。

对四种套期保值方法进行经济效益分析如下

对四种套期保值方法进行经济效益分析如下： (1)远期合同套期保值。公司买入180天远期英镑，金额为200 000英镑；180天后需要支付294 000美元。 180天后需支付的美元＝英镑应付账款X英镑的远期汇率＝200 000X1．47＝294 000(美元) (2)货币市场套期保值。公司目前借入287 082美元，立即兑换成191 388英镑，将英镑存入银行，180天后取出英镑存款，用得到的200 000英镑支付货款，归还美元贷款本息301 436美元。180天后所需英镑的现值＝200 000÷(1+0．045)＝191 388(英镑)兑换该英镑现值需要的美元＝191 388X1．50＝287 082(美元) 180天后美元贷款本息＝287 082X(1+0．05)＝301 436(美元) (3)买入期权套期保值。公司购买一份买入期权，成本收益结果见表： (4)不套期保值。180天后公司在即期外汇市场买入200 000英镑，根据对未来即期汇率的预测，公司所需支付的美元见表： (5)结论。通过对上述四种风险管理方法的名义美元成本进行分析，我们不难发现哪一种方法公司支出的美元名义成本最低。远期和货币市场方法的成本一目了然，期权和不保值方法的成本则要取决于180天后的市场即期汇率。 下图对四种方法下公司支付的美元名义成本的概率分布进行了比较：

通过比较可以得出这样的结论： 1)远期套期保值优于货币市场套期保值，因为远期套期保值的名义成本低，显然要低7436美元(294 000—301436)。 2)远期套期保值的成本有80％的概率低于买入期权，因此，远期套期保值优于期权套期保值。 3)不套期保值的成本有90％的概率低于远期套期保值，因此，公司不进行套期保值时支付的美元成本最低。 如果公司决定进行套期保值，那么应该选择远期套期保值方法。 当然，做出不套期保值的决定是基于对180天未来即期汇率波动的预测，由于预测有可能不准确，导致公司的决策失误，因此，公司最好定期重新评价套期保值决策。例如，每隔60天进行一次上述分析，并根据评价结果对下一期应该使用的套期保值方法重新进行选择，企业套期保值时间越长，越需要这种动态调整。

最优套期保值比率确定模型研究

概念: 1.期货的功能 2.期货套期保值的定义、原理 3.期货套期保值的种类：买入套期保值---卖出套期保值 直接套期保值—交叉套期保值 4.期货套期保值的本质：基差代替现货市场的价格风险 5.套期保值策略（理论）：（套期保值的比率为一）。 （1）传统的套期保值策略：在期货交易中建立一个与现货交易方向相反、数量 相等的交易头寸。 （2）基差逐利型套期保值理论： 基差风险：期货价格和现货价格的变动不完全一致，存在基差风险，从而期货市场的获利不一定能完全弥补现货市场上的损失。 Workings提出的基差逐利型套期保值理论 （3）现代套期保值理论：（套期保值比率的确定） ①从组合收益风险最小化的角度研究期货市场最优套期比率 Johnson：最早提出商品的最优套期保值率并给出公式。Ederington ：将Johnson提出的方法应用到金融期货。Ghosh：利用向量自回归模型（VAR）、误差修正模型（ECM）以及分数协整模型（FIEC）计算最优套期保值比率。

Cecchetti：利用自回归条件异方差模型（ARCH）计算了最优动态套期保值比率 Baillie和Myers：利用广义自回归条件异方差模型（GARCH）计算最优动态套期保值比率 ②从均值—风险的角度研究期货市场最优套期比率Cheung、Kwan和Yip：增广的均值基尼系数作为风险的度量方法。(MEG套期保值比率) DeJong：用半方差作为风险的度量工具。（GSV套期保值比率） ③从持有期和到期日角度来研究期货市场最优套期比率Malliaris和Urruti a：持有期效应到期效应 6.套期保值的有效性评估

最小方差套期保值比率

附录：最小方差套期保值比率（对冲率） 可以通过股票指数期货演示如何得到对冲现货头寸的最优期货合约数量。假设A 持有充分分散化的股票组合现货头寸，并且完全模拟市场指数（如S&P500），但是担心价格下跌，希望使用期货合约对持有的头寸对冲。已知： S=S&P500指数现价 TVS 0=初始持有现货总值（就是150万美元） F=期货价格（S&P500指数期货） FVF 0=一份期货合约的账面价值 N S,0=现货持有的指数单位数量 N f =持有的期货合约数量 S 0=1500 F 0= “合约乘数”或者S&P500指数每点价值z=250美元。因此 FVF 0=F 0z （） 如果现货头寸是TVS0美元，投资者初始持有NS,0单位指数，则 N S,0=TVS 0/S 0=1500000/1500=1000单位指数 （） t=0时，对冲者在现货市场上为多头，因此在期货市场上空头卖出N f 份合约。在t=1时刻，结清持有的头寸，对冲的组合价值变化如下： z F N S N z F F N S S N A V f S f S )()()() 3.3(0,01010,?-?=---=+=?期货头寸的变化 即期市场头寸的变化 。其中，0101,F F F S S S -=?-=? 对冲组合的方差是 )4.3(2)()(,2 2222A z N N z N N F S f S F f S S V ????-+=σσσσ 其中，2 V ?σ是S 的变化的方差。对公式（）的Nf 微分，并使之为零（来得到最小值），也就 是0 2 =??f V N σ，得到最优值： )5.3(,0,2 2A z N z N F S S F f ???=σσ )6.3()( 2,0,A z N N F F S S f ???=σσ 代替公式（）中的0,S N ，得到最小方差对冲率 )7.3(0)(,2,00A t zS TVS N F S F F S f ???????? ??===βσσ时现货指数的价值现货头寸的总价值 其中，“beta ”为现货资产绝对变化量△S 对期货价格绝对变化量△F 回归得到的回归系数： )8.3()(,0A F S t F S εβα+?+=???

_现券+IRS_动态对冲策略研究

"现券+IRS"动态对冲策略研究 2015-06-10闫昌荣华泰固收研究 “现券+IRS”动态对冲策略浅析 在债券投资过程中，当市场出现不利情况或面临不确定性时，我们可能需要对持有的现券敞口进行对冲（如果现券持仓无法或者决策者不愿调整）。从这个角度上来说，对冲的最终目的不在于组合收益的绝对量大小，而是要尽可能的减小风险，保证收益的稳定性。本文以IRS作为对冲工具，来阐述“现券+IRS”动态对冲策略及其在实际操作中的优势。 一、对冲逻辑 我们通常用DVBP作为利率产品（包括债券、利率互换等）风险敞口的度量指标，其反映了资产收益率变动1BP所导致的资产价格的变化（以一定的资产规模为基础来计算）。在现券敞口既定的情况下，通过调整卖出IRS（收浮付固）敞口大小，使得“现券+IRS”组合的DVBP=0，来实现利率风险的对冲。之所以卖出IRS（收浮付固）能够对冲持有现券的利率风险敞口，是因为IRS的DVBP敞口主要来自于固定端。这就是IRS对冲现券利率风险背后的逻辑。 实际上，IRS可以看成是一个固息债和浮息债的组合。买入IRS（收固付浮）的现金流等同于买入一个固息债，并同时卖出等面额的浮息债；反之亦然。因此， IRS的DVBP=固定端DVBP-浮动端DVBP， 固定端DVBP的计算方式完全类似于现券，但浮动端DVBP的计算较为复杂。按照浮息债定价

公式： 其中，R是基准利率，S是贴现利差，r为固定利差（IRS中为零），M为本金，f为每年付息次数（IRS中为4），N为付息总次数，为距离第i次付息的时间。按照上式，IRS浮动端久期将同时受到基准利率R和贴现利差S变动的影响（固息债久期只受贴现利率R+S的影响），因此，浮动端的久期其实有两种：一是利率久期，另一是利差久期。前者反映基准利率R变动对价格P的影响程度，后者反映贴现利差S变动对价格P的影响程度。对应浮动端的DVBP也有两种：一是利率DVBP，另一是利差DVBP。 如果我们假设市场利率变动是整体一致性的（所有利差保持稳定），或者我们所关心的只是利率变动，那么我们可以简单的以利率久期作为浮动端久期的代表，以及利率DVBP作为相应的DVBP代表。一般来说，浮动端的利率久期较利差久期或同期限现券久期要小很多，且大致在付息周期（例如，IRS为0.25年）附近呈现锯齿状周期性变化，对应的DVBP也呈现类似规律。以付息周期为3个月的5年期FR007-IRS为例，其浮动端DVBP（以1万元名义本金计算）大致在0-0.3之间波动，远小于固定端DVBP（见图1）。 如上分析，尽管IRS未来的现金流是双向的，但由于浮动端的现金流天生具备自动调整的优势（随基准利率周期性调整），因此，IRS的利率风险敞口主要来自于固定端（浮动端的DVBP通常远小于固定端）。因此，卖出IRS（收浮付固）实际上是持有一个负的DVBP敞口，可以用于对冲持有现券的正的DVBP敞口。 二、为什么要动态对冲？ 尽管我们在期初通过卖出适当规模的IRS能够保证“现券+IRS”组合期初DVBP=0，但由于现

基于VAR的股指期货套期保值比率研究

基于V AR的股指期货套期保值比率研究 【摘要】：众所周知，股票市场是一个风险聚集的市场，因此投资者非常需要有避险工具对其资产保值。套期保值是很重要的规避风险的方法之一，投资者在进行套期保值操作时，套期保值比率的确定是影响套期保值绩效的关键因素，因此关于套期保值比率确定的研究，是当前学者研究的重点和热点。为此，本文重点研究套期保值比率的确定，进而对其绩效进行检验，以期对投资者的套期保值决策提供理论依据。论文给出了套期保值比率的相关理论，对套期保值以及套期保值比率的概念进行了界定。系统总结了最优套期保值比率确定的一般原理，运用比较分析法对最优套期保值比率确定的技术方法进行比较分析，并且在此基础上重点对V AR模型的优势进行分析，确定了本文采用V AR模型进行实证研究。选取了模型之后，论文将对套期保值比率进行估计，分别选取沪深300指数、中小板指数以及创业板指数作为套期保值对象，对不同套期保值期限的样本数据分别确定其套期保值比率，并且在此基础上运用比较分析法和模型检验法对套期保值绩效进行检验。研究结果显示，与股指期货相关性越高，套期保值绩效越好。在对不同市场、不同周期的套期保值绩效进行比较之后，文章还进一步检验了模型的预测功能，检验结果表明，样本外数据的套期保值绩效要优于样本内数据的绩效，证明了该模型有很强的预测功能。本文具体实证了V AR模型在不同市场的表现情况，分析得出了V AR模型的适用范围，并且提出了使用该模型的相关注意事项，

对投资者的套期保值决策提供理论依据，对提高我国资本市场的效率起到了积极的作用。【关键词】：股指期货套期保值比率V AR模型套期保值绩效 【学位授予单位】：山西财经大学 【学位级别】：硕士 【学位授予年份】：2013 【分类号】：F832.51;F224 【目录】：摘要6-8Abstract8-10目录10-121导言12-181.1研究背景121.2国内外文献综述12-151.2.1国外文献综述12-141.2.2国内文献综述14-151.3主要研究方法15-161.4研究思路及结构安排16-182套期保值比率概述18-272.1套期保值比率18-202.1.1套期保值18-192.1.2套期保值比率19-202.1.3最优套期保值比率202.2最优套期保值比率确定的一般原理20-232.3最优套期保值比率确定的技术方法23-262.3.1最小二乘回归模型（OLS）23-242.3.2向量自回归模型（V AR模型）24-252.3.3误差修正模型（ECM模型）252.3.4广义自回归条件异方差模型（GARCH模型）25-262.4论文的模型选择26-273基于V AR模型的套期保值比率确定27-393.1数据分析27-333.1.1数据的描述性分析27-283.1.2数据的统计性检验28-333.2套期保值比率的确定33-393.2.1模型稳定性检验33-353.2.2套期保值