完整版期货套期保值比率绩效评估
生产企业的期货套期保值策略及绩效评估
略二” 已作 了价值评估， 平仓效益 ＋ 结算价差Ｉ０ 其 ＞ ， 实质就是要追求高于现货平均价的溢价部分 ， 因为平 仓后增加的就是现货销售 ， 这样加上“ 看多” 的现货销 售部分就是全年的了。因此“ 保全年现货销售价不低 于上交所全年现货平均价 ＋（ 平仓效益 ＋ 结算价差 ） 保全年均价高于上交所现货平均价” 。
实 现平 仓盈 利 ５０元／ ＋结算 价差 １０ ０ ｔ ００元／（９０ ｔ１５０
块 利 润。
“ 策略二” 实现了企业保值价 ， 但保值策略是否 成功决定于交仓实物量的结算价差。结算价差 ｉ ， ＞ ０ 说 明 当时的保值 价 高 于 现 在 的 现货 价 ， 业 因此 而 企
多得 了一 块利 润 ， 值策 略是 成功 的 ， 则相 反 。实 保 否 践 中， 企业 真正 进行 实物交 割 的并不 多 。时 势 多变 ，
“ 策略三 ” 目前 最 现 实 的 运 作 方 式 。无 论 是 是 “ 长期看多 、 目前看空 ” 是 “ 还 长期 看空 、 目前看 多 ” 其
图 ２ 自产原料套保 示意图 ２
但是 ， 如果对大势判断失误 ， 其保值策略又如何 判定 ， 请看下例（ 见图 ３ ： ）
都 要进行“ ” 空 的运作 。进 行 “ ” 空 的运 作 ， 们在 “ 我 策
货平均价； 策略二 ： 绝对看空市场 ， 全部按月套期保 值， 实现保值价 ， 保企业 目标利润 ； 策略三： 长期 看
多、 目前 看 空 ， 长期 看 空 、 目前看 多 ， 全年 均价 高 于 保 上 交所 现货平 均价 。
图 １ 目产 原 料 套 保 示 意 图 １
图 １所 示 是个 比较 规 矩运 作 的例子 ： 交 割 月 在 实 现平 仓 盈 利 １０ ００ ｔ ＋结 算 价 差 １０ ｔ ００ ＝ ２０ ｔ ， ００ ≥０保值策略是成功的。但实践中毕竟开 仓 后一 直死 守 到交 仓 的不 多 ， 图 ２在 ３月 份 进行 如
(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序列的平稳性检验从序列的自相关系数没有很快的趋近与0，说明原序列是非平稳的序列。
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：∑∑=--=--+∆+∆+∆+-=∆nj t j t j i t m i i t t t t e S F F F S S 1111)(θδβα式中β的OLS 估计量βˆ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,111,1111ˆˆ()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*2F S Cov h F Var h S Var C V Var sH ∆∆-∆+∆=∆ (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。
沪深300股指期货套期保值比率的实证分析与绩效评价
GAN SHANG22一、 研究综述学者杨招军和贺鹏在研究沪深300股指期货的套期保值绩效时，考虑了投资者风险厌恶系数对模型选取的影响。
学者周士俊发现，使用高频的已实现波动率并把隔夜收益的影响考虑在内构建的Copula-Realized-GARCH 模型可以用更少的期货合约达到与二元GARCH 模型和Copula-GARCH 族模型相同的套保效果。
学者程鑫在计算沪深300股指期货套期保值比率时，构建了OLS、VAR、VECM 和DCC-GARCH 四种模型，Ederington 法计算的风险最小化模型是DCC-GARCH 模型，隔月合约的套期保值效果要优于其余几种。
学者周慧在研究沪深300股指期货套期保值策略时，考虑了多种跳跃信息对指数已实现波动率的影响，使用多元VecHAR 模型进行研究，结果显示VecHAR-RVRCOV-CJICJ 模型更优越。
文章总结了较为常见的模型并沿用较成熟的理论结合实证分析对不同模型估计的套期保值比率进行研究，讨论如何确定最优的套期保值比率，即一单位现货资产需要匹配多少单位期货合约才能达到最佳的效果。
二、 套期保值模型分析(一) 普通最小二乘法模型（OLS）最小二乘法是单一方程线性回归模型中最基本的估计方法，由于其优良的线性无偏特性，被广泛应用于诸多学科领域。
与其他方法相比，普通最小二乘法求得的线性无偏估计量是最佳的。
沪深300指数期货于2010年4月16日正式上市，为证券市场提供了更为丰富的投资策略，投资者可利用股指期货与股票现货之间的走势基本一致这一特点，通过在期货市场建立相反的头寸来管理现货市场的价格风险，该操作最关键的是确定合理的套保比率。
文章从实证分析的角度出发，选取了OLS、VAR、ECM 和GARCH 四个模型对套期保值比率进行计算，并使用绩效评价指标对模型效果进行评估。
选取了2020年2月7日至2023年2月7日间的沪深300指数收盘价作为现货价格，同时间段内的沪深300股指期货当月连续（IF00）作为对应的期货价格。
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：∑∑=--=--+∆+∆+∆+-=∆nj t j t j i t m i i t t t t e S F F F S S 1111)(θδβα式中β的OLS 估计量βˆ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,111,1111ˆˆ()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*2F S Cov h F Var h S Var C V Var sH ∆∆-∆+∆=∆ (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。
“保险+期货”的套期保值比率和绩效评估研究--以黄玉米为例
“保险+期货”的套期保值比率和绩效评估研究--以黄玉米为
例
姚定俊;张路;程恭品
【期刊名称】《金融理论与实践》
【年(卷),期】2022()5
【摘要】以2015年1月5日至2020年2月28日大连商品交易所黄玉米期货合约和三级黄玉米现货为样本,使用OLS、B-VAR、GARCH等模型计算套期保值绩效,确定最优套期保值比率。
研究发现:保险公司只要参加套期保值,皆可降低风险;OLS模型确定的套期保值比率具备最佳的套期保值效果;延长套期保值期限可获得更强的套期保值效果;农业保险对应“保险+期货”的套期保值期限远长于经销商等主体时,风险降低效果显著;我国期货市场的有效性还有待提高,保险公司在参与“保险+期货”时须保持谨慎。
【总页数】9页(P10-18)
【作者】姚定俊;张路;程恭品
【作者单位】南京财经大学金融学院;南京财经大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F840.66
【相关文献】
1.石油期货最优套期保值比率及套期保值绩效的实证研究
2.股指期货最优套期保值比率的测算与绩效评价——基于沪深300股指期货的实证研究
3.豆粕期货最优套
期保值比率估计及绩效研究4.套期保值期限、期货合约选择与最优套期保值比率--基于中国铜、铝期货市场的实证研究5.人民币期货套期保值比率及有效性测度研究——以HKE人民币期货为例
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股指期货套期保值模型选择和绩效评价课件
02
股指期货套期保值模型的选择
简单套期保值模型
简单明了，易于理解
简单套期保值模型是最基本的套期保值方法，它基于一个简单的规则，即用期货 来抵消现货市场的风险。该模型假设期货和现货市场的价格变动是一致的，因此 可以通过在两个市场进行相反的操作来锁定未来价格。
统计套期保值模型
基于历史数据，预测未来价格变动
THANKS
感谢观看
具体而言，投资者在股票现货市场持 有股票，同时在股指期货市场进行反 向操作，通过两个市场的盈亏相抵消 ，达到降低风险的目的。
股指期货套期保值的作用
降低股票价格波动风险
通过套期保值操作，投资者可以将股 票现货市场的风险转移到股指期货市 场，从而降低投资组合的整体风险。
锁定投资收益
在股票现货市场，由于价格波动可能 导致投资者收益的不确定性。通过套 期保值操作，投资者可以锁定投资收 益，避免因价格波动而产生的损失。
投资组合优化评价主要关注套期保值 策略在实现风险对冲的同时，如何优 化投资组合的配置，以获得更好的收 益。可以通过比较不同投资组合在不 同市场环境下的收益率、波动率和夏 普比率等指标来进行评估。
04
股指期货套期保值案例分析
案例一：某证券公司的套期保值策略
背景介绍
套期保值策略
某证券公司面临股市波动的风险，需要通 过股指期货进行套期保值。
风险控制能力是指套期保值策略在面对市场波动时，能够有 效地控制风险的能力。
风险控制能力越强，意味着套期保值策略在市场波动时能够 更好地控制风险，减少损失。可以通过计算不同市场环境下 套期保值策略的收益率和波动率，以及最大回撤等指标来评 估风险控制能力。
投资组合优化评价
投资组合优化是指通过调整投资组合 的配置，以实现最优的风险收益比。
中国期货市场套期保值比率及其绩效的实证研究
中国期货市场套期保值比率及其绩效的实证研究摘要：本文介绍了国内外期货市场套期保值模型基本思想，以中国期货市场的燃油、铜、铝和白糖期货品种为例，用OLS、ECM和CCC-BGARCH模型分别计算套期保值比率，并对不同模型下的套期保值绩效进行比较。
结果表明，石油化工类期货的套期保值比率和绩效都较大，而农产品期货套期保值比率和绩效都较小。
关键词：套期保值比率；绩效；OLS；ECM；CCC-BGARCHEmpirical Study about Hedging Ratios and Performance ofChinese Futures MarketAbstract：This paper introduces the basic ideas of hedging model of futures market. Taking the example of oil, copper, aluminum and sugar futures in futures market of China , this paper calculates the hedge ratios though the models of OLS, ECM and CCC-BGARCH and compares the hedging performance of different model. The results show that hedging ratios and performance of petrochemical futures are great, and hedge ratios and performance of agricultural futures are relatively small.Key words：Hedging Ratios；Hedging Performance；OLS；ECM；CCC-BGARCH一、引言期货套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
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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
数据的搜集（一）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。
模型估计最优套期保值比率OLS用（二）．
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。
，）p值为0结果显示该方程整体上显著的且解释变量系数很显著（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位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.9316270.931627。
模型估计最优套期保值比率用ECM（三）序列的平稳性检验f期货价格序列即、1．
，说明原序列是非平稳的序列。
下面对其0从序列的自相关系数没有很快的趋近与进行进一步的单位根检验。
由于资产价格序列往往具有一定的趋势和截距，因此在得：，Trend and intercept 即中我们选择同时具有趋势项和常数项，include in test equation
检验值大于各显著水平临界值，且犯第一类错误的概率大于从结果可以看出ADF，说明我们不能拒绝原序列存在一个单位根的假设。
接着我们对其一阶差分序列进0.1 行检验：
，说明一阶0统计量小于临界值，犯第一类错误概率接近为从结果中可以看出ADF f差分序列不存在单位根。
综上两次检验我们可以肯定期货序列是一阶单整的。
序列的平稳性检验s现货价格序列即、2．
，说明原序列是非平稳的序列。
下面对其0从序列的自相关系数没有很快的趋近与进行进一步的单位根检验。
由于资产价格序列往往具有一定的趋势和截距，因此在Trend and 中我们选择同时具有趋势项和常数项，即include in test equation ，得：intercept
检验值大于各显著水平临界值，且犯第一类错误的概率大于ADF从结果可以看出，说明我们不能拒绝原序列存在一个单位根的假设。
接着我们对其一阶差分序列进0.1 行检验：
，说明一阶0从结果中可以看出ADF统计量小于临界值，犯第一类错误概率接近为也不平稳，它与期差分序列不存在单位根。
综上两次检验我们可以肯定现货价格序列s 货价格一样也是一阶单整的。
和期货价格序列f的协整检验s3、对现货价格序列故满足协整检验前提。
接下来我由于期货价格序列与现货价格序列是同阶单整的，用其残差来检验期货价格序列与现货价格序列是否存在们用现价格对期货价格做回归，协整关系。
现货价格对期货价格的回归结果：
序列进行单位根检验：e再对残差
不含单位根的假设。
这说明两序的置信区间内可以接受残差序列 e结果显示在5% 可以当作误差修正项用作建立误差修正模型。
列协整关系存在，因此这里的残差项e
间的误差修正模型S 和△F 建立含有误差修正项的△、
4．
t统计量看出该方程整体上是系数显著的，自变量系数和误差修正项系数的F从统计量都很显著，故该回归模型拟合的较好。
回归结果表明每一单位的现货头寸要用。
单位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.9248490.924849
模型估计最优套期保值比率ECM-BGARCH用（四）效应检验A、1RCH
从图中可以看出，F统计量和LM统计量都是显著的，说明方程残差项具有ARCH效应。
2、对△S做单方程的GARCH估计
估计GARCH做单方程的F△对、
3．
计算动态最优套期保值比率、4 GARCH对两个模型的残差进行比较
得到动态最优套期保值比率，具体数据见附录2
还可得最优套期保值序列的均值和标准差
对利用最小方差套期比的套保组合进行绩效评估（五），0.924849模型
估计出的最优套期保值比分别为OLS ，ECM0.931627 ，通过。
现在我们用上述ECM-BGARCH模型计算出的最优套期保值比率均值为0.912039三个套期保值比套期保值的组合和没有经过套期保值的现货收益率进行方差比较，这里收益用价格相对变化表示。
下套期保值效果的统计性描述：
OLS．
=0.039302 标准差，说明序列P10.039302由Std.Dev.后面的数据 ECM下套期保值效果的统计性描述：
=0.088666 P20.088666Std.Dev.由后面的数据，说明序列标准差无保值组合的统计性描述：
=0.010985 标准差，说明序列P3由Std.Dev.后面的数据0.010985将上述所得
值的收益率，说明用期货套期保值是有效的；（2）利用ECM-BGARCH模型进行套期保值的组合收益率的方差最小，能最大限度的降低价格风险，在用于测算最优套期保值比时更精确。
四、实验总结
上机让我更深入的想去理解套期保值，如果进行套期保值，可以在期货市场上做一定比例的反向操作，期货市场上价格波动带来的收益用以弥补现货市场上由于价格波动所造长的亏损，从而达到控制成本、锁定利润的效果。
五、附录
附录1
s
附录2：。