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。期货铜的价格采用上海期货交易所的期货铜每日收盘价。但由于商品期货合约在到期前，通常仅有约不到一年半的交易寿命，并且最活跃期一般在半年左右，因此要想办法构造期货连续价格。最简单的方法是始终采用最近到期合约的价格资料，即现货月报价。数据源于上海有色金属网历史数据。数据样本区间为2000年7月10日至2004年9月17日。
表3．1列示了期货铜与现货铜价格的主要描述统计量以及二者的相关系数，图3．1则是期货铜与现货铜的价格走势图。
品种 均值 方差 偏度 峰度 相关系数
期货铜 18508.96 17229070 1.3444 0.5563 0.9988
现货铜 18674.69 18168622 1.3569 0.5676
图表均显示现货铜价格平均高于期货镉价格，表明我国期货铜市场曾有很长一段时间是倒挂市场，即出现基差为正的情况；而且二者相关系数非常高，现货价格与期货价格走势高度一致，这为套期保值提供了可能。期货价格与现货价格序列的偏度和峰度均显示出非正态性，并存在厚尾特征，这些特点都提示我们可能需要建立ARCH类模型。许多的金融时间序列都存在ARCH效应，即序列的条件方筹不是常数，而是存在较大波动，会随着时问的变化而出现较大变动。具体表现为波动聚集性。在这种情况下．，如果仍然假设同方差则是不合适的，而且研究者可能会对条件方差有很大的兴趣，因为条件方差可以用来度量风险的大小。所以当ARCH效应被证实客观存在，则可以考虑建立ARCH模型。用现货价格的一阶差分序列对期货价格的一阶差分序列进行简单的线性回归，得到其残差序列，如图3—2所示，可见残差序列表现出明显的波动聚集性。采用拉格朗日乘子检验进一步验证残差序列的ARCH效应，即检验残差平方序列是否存在自相关，用数学表达式表示为：
检验各参数是否显著，得到检验统计量的值为96．08，P值接近予0，有充分的把握拒绝原假设，即残差平方序列存在自相关，上期的剧烈波动可能会导致当期波动较大，可以考虑建立ARCH模型。
各种估计方法都可以确定最优套保比率，且都能够达到降低风险的目的。但是在对比分析中，我们可以看出，有些估计方法的假设条件与实际情况差距较大，有些估计方法在前期的实证研究中已经体现出较差的套保效果。因此，作者没有也没必要对所有的估计方法进行实证研究，而jl是选择了这四种有代表性的、相对合理的模型进行分析。变量均以差分形式出现，即以收益作为变量：
第一种，简单线性回归模型：
第二种，考虑长期协整关系的线性回归模型：
第三种，滚动回归方法估计简单线性回归模型，是对第一种回归模型的扩展，分别选取窗宽20、30、50、100和150，模型形式仍然为：
但与第一种模型相比，得到的是动态套保比率。
第四种，向量GARCH模型：
其中，
或
P为条件相关系数，是随着时间不断变化的序列。
使用统计软件EVIEWS对第一、二、三种模型进行估计，尤其是第三种模型需要编程实现，而第四种模型的估计则是使用统计软件S-PLUS中的S．G√6曝CH软件包实现的。表3-4列示了估计结果，由于滚动回归方法估计出来的是关于常数项与斜率系数的时间序列，表中未直接列出它的回归结果。
参数λ1λ2的显著性再一次证实了期货铜与现货铜的价格之间存在长期稳定关系，即协整关系。但是在向量GARCH模型中的显著性并不是很突出，这似乎又是对协整关系的否定。其实不然，而是从一个侧面反映了我国期货铜市场的弱有效性。因为在向量GARCH模型中包含了另一个重要变量，即被解释变量的滞后一期。我们知道，在弱有效市场中，历史价格包含了一切历史信息，包括两个市场间的长期稳定关系，即协整关系，因此，只能说被解释变量的滞后一期对被解释变量的影响更显著，而不能说明铜的期货价格与现货价格之间不存在协整关系。说明铜的期货收益条件方差与现货收益条件方差，以及二者之间的条件协方差均具有时变性，会随着时间和条件的变化而变动，而且也从一个侧面反映出二者之间的条件相关系数亦不是一个常数，而是不断变化的时间序列。由简单线性回归模型所确定的最优套保比率为斜率b的估计值的负数，约等于0．5，表示对～个单位的现货铜进行套保时，应对0．5个单位的期货铜进行反向操作；而考虑协整关系后的线性回归模型所确定的最优套保比率为变量 前的参数的估计值的负数，约等于O．62，表示应对O．62个单位的期货铜进行反向操作；由滚动回归方法确定的最优套保比率为一系列线性回归模型的斜率b的估计值的负数组成，是一个时间序列，而且窗宽不同，得出的套保比率估计值也有所不同(图3-3)；由向量GARCH模型确定最优套保比率的过程则更为复杂，首先利用估计出来的参数计算条件方差与协方差(图3-4)，以及条件相关系数(图3．5)，再根据公式计算最优套保比率(图3．6)，此时估计出来的最优套保比率不再是常数，而是一个随时间不断变化的变量。
图3。3显示，使用滚动回归方法确定套保0E率时，选择不同的窗宽会得到不同的套保比率序列，而且窗宽越小波动最剧烈。图3-4显示，条件方差与条件协方差不是固定不变的，而是随着时间和条件的变化而不断波动的序列，而且最近一两年的数值远远高于前几年，这说明最近一两年，铜作为期货交易品种之一，交易较以前更为活跃，与之相伴的则是剧烈的波动，即风险的提高。从图3—5可以看出，期货价格与现货价格之间的条件相关系数是不断变化的，如果假设相关系数不变，通过现货与期货价格的方差来计算最优套保比率则会导致很大的偏差。图3-6与图3-3的折线形态颇为相似，说明用两种估计方法都是合适的，而且最优套保比率也确实是一个动态的时间序列。在动态套保比率中，作者发现，在2004年9月17号的最优套保比率估计值为正数0．2，即在套保过程中，应当进行同向操作，而不是象传统理论或习惯认为的那样，套保活动必须在期货市场与现货市场进行反向操作。
由于相关系数为正，最优套保比率通常为负数，即进行反向操作；但不排除相关系数为负的情况，即最优套保比率为正，此时，从事套期保值应当进行同向操作，两不是像传统习惯那样，或者说众多套期保值者所认识的那样——保值时总是应当进行反向操作。如果在期货价格与现货价格的相关系数为负时，仍然进行反向操作，则可能承担更大的风险，遭受双倍的损失。
二、比较套期保值的效率。
所谓套保效率是指套期保值活动是否达到预先制定的目标以及实现的程度。由于我们假设套保的目的是风险最小化，因而此处的套保效率是指风险是否减小以及减小的程度，即按照某种套保比率估计值进行套保所实现的收益方差是否减小以及减小多少。即对比计算：
可见，不同的套保比率会得到不同的方差，也就是说，按不同的套保值比率进行套保，所要承担的风险是不同的。任何能够使得风险降低的套保比率都应当被认为是有效的，但是只有能够使得风险最小的套保比率才是最优的。
我们小组采用事前套保效果来评价套保比率的估计方法。所谓事前套保是指根据在历史价格基础上确定的套保比率进行套保，比如，要在t—l时刻确定套保比率，则采用t-I时刻及以前的价格变化建立模型，估计套保比率，并将其作为t-i时刻到t时刻的套保比率。如果将滚动回归估计方法确定套保比率的过程改为先用_，个样本数据进行回归，以回归系数的负数作为，时刻到j+l时刻的套保比率，再将先前j个样本数据中的第一个数据替换为第j+1个样本，作为下个回归方程的样本数据，得到的回归系数的负数作为j+1时刻到j+2时刻的套保比率估计，如此滚动回归将得到，时刻及其以后各时期的动态套保比率，这种根据动态套保比率进行套保的活动则为事前套保。这种做法更符合实际情况，因为我们无法预知未来。虽然从过去外推未来很危险，但它至少是推测未来的起点。
为了量化套保效果，作者选择指标E作为比较各种最优套保比率确定方法的基础，实质上就是比较未进行套保相对于各种套保活动所增加的风险比率。E越大，也就表示由该种方法确定的最优套保比率更能达到风险最小化的目标。
其中，δh表示用某种套保比率进行套保所得到的收益方差，δu表示未进行套保所得到的收益方差。
表3—5列示了根据四种模型所确定的套保比率进行事前套保的效果。如果依据传统定义进行套保，则期货数量与现货数量应当相等，即最优套保比率为一l，
期货最优套期保值比率估计模型探究
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期货最优套期保值比率估计模型探究
作者：付莎 谢媛
来源：《现代经济信息》2016年第27期
摘要：期货一般指由期货交易所统一制定、规定在未来某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约。运用期货的空头和多头两种套保方式。交易者可以通过套期保值达到锁定资产出售价格的目的。本文从理论角度出发，对于常见的套期保值比率模型进行了探究。
关键词：期货;套期保值模型;比率模型
中图分类号：F83 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-000-01
一、引言
期货，一般指期货合约，由期货交易所统一制定、规定在未来某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约。它被作为一种套期保值工具广泛使用，企业使用套期保值交易锁定生产成本或销售收入以获得稳定的利润，证券投资者利用股指期货对自己的股票进行套期保值。本文从理论角度对于可能的可用模型进行探究。
二、套期保值比率估计模型
1.最小方差法确定套期保值比率
套期保值比率，定义为期货头寸和现货头寸的商，表示为了进行套期保值，单位现货需要的期货合约数量，用h表示。以下给出套期保值比率的推导过程。
首先，以多头现货和空头期货为例组成期货—现货套期保值组合。每个时期套期保值组合的价值变化为：
其中△Vt表示t时期现货和期货组成的套期保值投资组合价值的变化，△St表示t期现货价格的变化，△Ft表示t时期期货价格的变化，ht表示t期套保比率。
对h求一阶导并令其为0，得到最小方差套保比率为：
2.静态套保比率
认为套保比率在投资期保持不变，得到常数的套保比率，即不考虑ht小标t。该比率称为静态套保比率。 龙源期刊网
（1）简单回归模型（OLS）
我国沪深300指数期货最优套期保值比率研究
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我国沪深300指数期货最优套期保值比率研究
作者：刘明阳
来源：《时代金融》2015年第33期
【摘要】本文以沪深300指数期货中的IF1509合约为例，运用OLS模型与GARCH模型，对沪深300指数与股指期货合约IF1509进行套期保值，测算出最优套期保值比率。
【关键词】最优套期保值比率 ;沪深300指数 ;OLS ;GARCH
一、引言
在投资领域里，投资者将会面临两种风险，一是系统性风险，二是非系统性风险。系统性风险是利率、宏观经济状况、货币政策等因素对整个市场产生的不确定影响，非系统性风险是针对小范围或某一投资对象产生的不确定影响。在实际投资中，投资者可以通过分散化投资以规避非系统性风险，对于系统性风险，投资者需要通过套期保值的方法来规避。由于期货具有套期保值功能与价格发现功能，期货标的在现货市场的价格与其在期货市场价格运动趋势具有一致性，期货合约到期时的价格将会收敛于现货市场价格。如果在期货市场与现货市场采取相反的交易策略进行套期保值，随着各自价格的变动，两个市场的盈亏将会抵补，甚至投资者能够获得盈利。
二、最优套期保值比率
套期保值比率（hedge ratio）是套期保值者用来在现货市场对某一特定风险资产进行套期保值所需要的期货合约份数，即用于冲抵现货市场风险所需要的期货合约数量。最优套期保值比率是使期货的损益恰好弥补现货损益所需要的期货合约数量。套期保值比率与空头套保、多头套保等套期保值方式无关，套期保值比率是现货合约数与期货合约数的比例关系。
三、数学模型
（一）普通最小二乘模型（OLS）
现代的套期保值理论由Johnson、Ederingston较早提出，通过采用马科维茨的组合投资理论来解释套期保值概念，是将现货市场和期货市场的头寸作为企业资产来看待，套期保值实际上是资产组合。OLS模型的回归方程具体形式如下
钢材期货套期保值比率研究
《合作经济与科技》2010年5月号下（总第393期）CO-OPERATIVEECONOMY&SCIENCE提要本文运用ＯＬＳ、ＥＣＭ和ＥＣＭ－ＢＥＫＫ模型三种方法，对上海螺纹钢现货套期保值比率的选择进行研究，并对计算结果做了评估。发现依据这三种方法计算出来的套保比率进行套期保值效果不够理想，２００９年钢材市场较大的基差风险可能是这种结果的主因。关键词：钢材；期货；套期保值；比率中图分类号：F83文献标识码：A一、引言中国钢材期货重新上市不到一年，在最优套期保值比率方面基本空白；由于之前数据少，没有实证研究的文献。本文运用计量经济学的方法，围绕如何确定中国钢材期货的最优套保比率这一主题进行实证分析。二、最优套期保值比率研究方法目前，围绕着中国钢材期货套期保值进行的研究极少，笔者所查到的资料中只有海通期货的田岗锋、郭梁和大陆期货两篇。田岗锋、郭梁探讨了BETA值在计算最优套保比率方面的应用，就是传统的OLS方法，且其中回归方程用水平价格本身而不是价格差分来表示价格变动。大陆期货只简单地解释套保的含义和应用，并用实例介绍买入套保和卖出套保的操作，而没有套保比率的讨论。最优套保比率的确定是套期保值研究中的重要问题。目前，对最优套期保值比率的理解有两种：一种是从套期保值组合价值风险入手，研究最小方差的套期保值比率；还有一种是综合考虑组合的收益和方差，研究效用最大化的套期保值比率。前者最早是Johnson提出，应用最为广泛。本文研究的是最小方差套期保值比率。假设某资产现货价格St，对应的期货价格Ft，据Johnson研究可知最小方差套期保值比率为：h*=Cov（△St，△Ft）/Var（△Ft）（1），△表示变动量。求最小方差套期保值比率时，常运用计量经济学的方法，并把上式作为基础。而OLS方法、ECM与ECM-BEKK模型是三种简单实用的计算方法。（一）最优套期保值比率计算方法１、线性回归模型ＯＬＳ。OLS计算方法最常用，即建立现货价格变动与期货价格△St=α+β△Ft+εt，ε～N（0，σ2）（2），计算结果中的β系数即是我们要求的h*。这种方法较简单，但要求模型满足OLS的基本条件，否则模型的估计结果可能有误。２、误差修正模型ＥＣＭ。一般我们会发现所研究的变量非平稳，而它们线性组合却是平稳的，这种情况下假如它们还满足同阶单整，则可认为这些变量具有Engle和Granger提出的协整关系，表示变量之间存在长期稳定的均衡关系。为了在建模时考虑这种“长期均衡关系”，我们往往采用误差修正模型。经DGP识别、单位根检验和协整检验，钢材现货价格和期货价格序列均为一阶单整，并且存在协整关钢材期货套期保值比率研究□文/涂聪智陈燕武
风险规避和最优套期保值比率
第３Ｏ卷 ２ Ｏ ｌ ３ 第３期 年９月 经 济 数 学 ｊｏＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＱＵＡＮＴＩＴＡＴＩＶＥ ＥＣ０Ｎ０ＭＩＣＳ Ｖｏ１．３０，ＮＯ．３ Ｓｅｐ．２ ０ １ ３
风险规避和最优套期保值比率
李江峰 ，付剑茹。，张顺明。
（１．九江学院理学院，江西九江３３２００５； ２．九江学院会计学院，江西九江３３２００５ ３．中国人民大学财政金融学院，北京 １００８７２）
摘 要在一般的期望效用框架下，研究投资者的风险厌恶态度对于其套期保值策略的影响．首先， 给出了投资者采用不同套期保值策略时，效用函数应该满足的条件；其次，讨论了期望效用框架下，Ｒｕｂｉｎ ｓｔｅｉｎ整体风险厌恶度量与经典的Ａｒｒｏｗ Ｐｒａｔｔ局部风险厌恶度量和更强的Ｒｏｓｓ的风险度量之间的关系， 提出了一组条件，使得在该组条件下，风险厌恶的人际间比较可以用Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ整体风险厌恶度量来刻 画；最后，在现货和期货服从正态分布的假设下，使用之前提出的条件，研究投资者风险厌恶程度对于其持 有的最优套期保值比率的影响． 关键词 套期保值比率；期望效用；风险厌恶 中图分类号Ｆ８３０ 文献标识码 Ａ
Ｒｉｓｋ Ａｖｅｒｓｉｏｎ ａｎｄ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｈｅｄｇｅ Ｒａｔｉｏ
ＬＩ Ｊｉａｎｇ—ｆｅｎｇ ，ＦＵ Ｊｉａｎ—ｒｕ ，ＺＨＡＮＧ Ｓｈｕｎ—ｍｉｎｇ。 （１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｊｉ ｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉ ｉａｎｇ，ＪｉａｎｇＭ ３３２００５。（￣ｉｎａ；２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＡｃｃｏｕｎｔａｎｃｙ，Ｊｉｕｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｊ ｕｊｉａｎｇ，ＪｉａｎｇＭ ３３２００５。Ｃｈｉｎａ；３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，Ｒｅｎｍｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８７２。Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｎ ｉｎｖｅｓｔｏｒ＇ｒｉｓｋ——ａｖｅｒｓｅ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｎ ｈｉｓ ｏｐｔｉｍａｌ ｈｅｄｇｅ ｒａｔｉｏ ｗａｓ ｅｘａｍｉｎｅｄ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｘ—— ｐｅｃｔｅｄ Ｕｔｉｌｉｔｙ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗｅ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｈｅ ｕｔｉｌｉｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈ ｃａｎ ｅｎａｂｌｅ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒ ｔＯ ａ ｄｏｐｔ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｈｅｄｇｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｓｅｖｅｒａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ａｍｏｎｇ Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ Ｓ ｇｌｏｂａｌ ｒｉｓｋ ａｖｅｒｓｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ， Ａｒｒｏｗ—Ｐｒａｔｔ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｒｉｓｋ—ａｖｅｒｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｎｄ Ｒｏｓｓ Ｓ ｓｔｒｏｎｇ ｒｉｓｋ ａｖｅｒｓｉｏｎ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｗｅｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ａｎｄ ｗｅ ｄｅｒｉｖｅｄ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｕｎｄｅｒ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｐｅｒｓｏｎａ１ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｒｉｓｋ—ａｖｅｒｓｉｏｎ ｃａｎ ｂｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄ ｂｙ Ｒｕｂｉｎｓｔｅｉｎ Ｓ ｒｉｓｋ ａｖｅｒｓｉｏｎ ｉｎｄｅｘ． Ｆｉｎａｌｌｙ，ｗｅ ａｌｓｏ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｏｒ＇ｓ ｒｉｓｋ—ａｖｅｒｓｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｎ ｈｉｓ ｏｐｔｉｍａｌ ｈｅｄｇｅ ｒａｔｉｏ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｔｕｒｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐｏｔ ｏｂｅｙｉｎｇ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｏｐｔｉｍａｌ ｈｅｄｇｅ ｒａｔｉｏ；ｅｘｐｅｃｔｅｄ ｕｔｉｌｉｔｙ；ｒｉｓｋ—ａｖｅｒｓｅ
钢材期货套期保值比率研究 2
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钢材期货套期保值比率研究
作者：涂聪智 陈燕武
来源：《合作经济与科技》2010年第10期
提要本文运用OLS、ECM和ECM-BEKK模型三种方法,对上海螺纹钢现货套期保值比率的选择进行研究,并对计算结果做了评估。发现依据这三种方法计算出来的套保比率进行套期保值效果不够理想,2009年钢材市场较大的基差风险可能是这种结果的主因。
关键词:钢材;期货;套期保值;比率
中图分类号:F83文献标识码:A
一、引言
中国钢材期貨重新上市不到一年,在最优套期保值比率方面基本空白;由于之前数据少,没有实证研究的文献。本文运用计量经济学的方法,围绕如何确定中国钢材期货的最优套保比率这一主题进行实证分析。
二、最优套期保值比率研究方法
目前,围绕着中国钢材期货套期保值进行的研究极少,笔者所查到的资料中只有海通期货的田岗锋、郭梁和大陆期货两篇。田岗锋、郭梁探讨了BETA值在计算最优套保比率方面的应用,就是传统的OLS方法,且其中回归方程用水平价格本身而不是价格差分来表示价格变动。大陆期货只简单地解释套保的含义和应用,并用实例介绍买入套保和卖出套保的操作,而没有套保比率的讨论。
最优套保比率的确定是套期保值研究中的重要问题。目前,对最优套期保值比率的理解有两种:一种是从套期保值组合价值风险入手,研究最小方差的套期保值比率;还有一种是综合考虑组合的收益和方差,研究效用最大化的套期保值比率。前者最早是Johnson提出,应用最为广泛。本文研究的是最小方差套期保值比率。
假设某资产现货价格St,对应的期货价格Ft,据Johnson研究可知最小方差套期保值比率为:h*=Cov(△St,△Ft)/Var(△Ft)(1),△表示变动量。求最小方差套期保值比率时,常运用计量经济学的方法,并把上式作为基础。而OLS方法、ECM与ECM-BEKK模型是三种简单实用的计算方法。
套期保值实验报告
套期保值实验报告
套期保值实验报告
一、引言
套期保值是一种金融工具，旨在帮助企业降低外汇、商品等市场价格波动所带来的风险。本文将对套期保值实验进行报告，探讨其对企业的影响和效果。
二、实验设计
本次实验我们选择了一家制造业企业作为研究对象，该企业的主要产品是电子产品。我们通过对该企业的财务数据进行分析，确定了其主要的外汇和商品价格风险。
三、实验方法
在实验中，我们采用了两种套期保值方法：远期合约和期权合约。远期合约是指企业与金融机构签订的合约，约定了未来某一时间点的外汇或商品价格。期权合约则是给予企业在未来某一时间点以特定价格买入或卖出外汇或商品的权利。
四、实验结果
通过实验，我们发现套期保值对企业的风险管理起到了积极的作用。在外汇市场方面，通过远期合约和期权合约的套期保值，企业成功规避了汇率波动带来的风险，保持了较稳定的成本。在商品市场方面，套期保值同样起到了降低价格波动风险的作用，使企业能够更好地控制成本。
五、实验反思
尽管套期保值在实验中取得了不错的效果，但我们也发现了一些问题。首先，套期保值需要企业具备一定的金融知识和能力，对于一些中小型企业来说可能存在难度。其次，套期保值并不能完全消除风险，只能降低风险的程度。最后，套期保值需要企业与金融机构进行合作，可能存在合约履行的风险。
六、结论
通过本次实验，我们可以得出结论：套期保值是一种有效的风险管理工具，能够帮助企业降低外汇和商品价格波动带来的风险。然而，企业在实施套期保值时需要注意金融知识和能力的要求，并且要与金融机构建立良好的合作关系。
七、展望
未来，我们希望能够进一步研究套期保值的方法和策略，以及其在不同行业和企业规模下的适用性。同时，我们也希望能够提供更多的培训和指导，帮助企业更好地利用套期保值工具进行风险管理。
八、参考文献
[1] Smith, J. (2010). Hedging with futures and options. Journal of Finance, 45(2),
棉花期货最优套期保值比率分析及绩效比较研究
-160-物流·贸易农村经济与科技2020年第31卷第23期（总第499期）
棉花期货最优套期
保值比率分析及绩效比较研究
宋晞成，赵子铱
（贵州财经大学，贵州 贵阳 550000）
[摘要]随着经济全球化的不断加深，中国经济的发展也紧跟着世界经济发展的脚步，期货市场作为国内的一个新兴
经济市场也得到了快速而全面的发展，其中棉花作为影响中国民生的一个重要战略物资，其价格的频繁变动也会来不同
程度的影响，以棉花期货期现套利以及棉花期货套期保值的理论为基础，通过分析真实市场数据对棉花期货期现保值策
略进行研究，并选取OLS模型、ECM模型两种模型进行棉花期货最优套期保值比率及绩效比较。结果发现ECM模型在
预测套期保值比例时最为有效，能最大程度的降低棉花的价格风险。
[关键词]棉花期货；套期保值；绩效
[中图分类号]F830.9 [文献标识码]A
中国的棉花相关产业覆盖到了全国接近１亿的人口，每一
年对国民经济的贡献接近２万亿元产值，如此巨大的贡献份额
使得棉花产业成为推动和维持中国整体国民经济平稳运行的不
可忽视的一个重要力量。可是，由于棉花的价格波动通常比较
剧烈，因此给利益与之相关的产业链上下两端的企业相应的经
营带来了不同程度的价格风险。所以如何能够有效的避免棉花
价格波动给相关经营企业所带来的风险呢？本文通过研究期现
套期保值理论发现棉花期货套期保值功能可以让相关棉花经营
企业提前预测棉花的整体价格趋势变动，进而最终达到规避风
险和获得利润的目标。
1 文献综述
国外学者Ederington（1979）将OLS方法应用到自己的实
证研究中，对最优套期保值比率进行了一定的研究；Bollersleve
（1986）运用GARCH模型，解决了样本数据中金融时间序
列存在的异方差问题；Kroner和Sultan（1993）首次将ECM-
GARCH 模型用于期货套期保值比率研究之中；Lien（1994）
将GARCH模型运用于最优套期保值比率的实证研究之中，并
关于铜期货最优套期保值比率的分析
钟叙 ｃｃ ２００７．１０ （上旬刊）
关于铜期货最优套期保值 匕率的分析
口夏丹
（武汉大学经济与管理学院 湖北・武汉４３００７０）
摘要作为期货市场的重要功能之一，套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易铂为。本文通过对中国铜
期货市场历史样本数据的实证分析，用线性回归模型初步估计了铜期货的最优套期保值比率。
关键词铜期货 最优套期保值比率线性回归 中图分类号：Ｆ８２２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—７８９４（２００７）１０—１５９—０２
一、引言 期货最重要的用途之一是用来套期保值。套期保值是指交易者
利用同种商品的期货价格和现货价格基本上能保持相同的走势并
在交割期到来时有趋合的可能这一特点，按一定比例的期货合约与
现货或将要拥有的现货头寸（多头或空头）进行方向相反的操作，从
而实现规避现货市场价格风险的目的。通过进行套期保值，生产者、
／ＪｎＴ商等可以利用期货市场转移现货市场价格波动风险。而在套期 保值过程中，关键问题又是选择合适的套期保值比率，即期货交易
数量与现货交易数量的比率。在传统套期保值交易中，套期保值的
比例恒等于１，即单位现货需要单位期货来规避风险。因此，研究期
货市场中的套期保值问题具有重大意义。
Ｊｏｈｎｓｏｎ（１９６０），Ｅｄｅｒｉｎｇｔｏｎ（１９７９）等较早提出用Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ的组合 投资理论来解释套期保值，组合投资理论认为，交易者进行套期保
值实际上是对现货市场和期货市场的资产进行组合投资，套期保值
者根据组合投资的预期收益和预期收益的方差，确定现货市场和期
货市场的交易头寸，以使收益风险最小化或者效用函数最大化。组
合投资理论认为，套期保值者在期货市场上保值的比例是可以选择 的，最佳套期保值的比例取决于套期保值的交易目的以及现货市场
和期货市场价格的相关性。 自引入组合投资理论研究期货市场套期保值问题后，最佳套期
保值比例以及套期保值有效性问题成为期货市场研究的热门话题，
期货套期保值实验报告(3篇)
第1篇
一、实验目的
本次实验旨在通过模拟期货市场，对套期保值这一风险管理工具进行实践操作，使学生了解套期保值的基本原理，掌握套期保值策略，并学会如何运用套期保值来规避价格波动风险。
二、实验内容
1. 实验背景
- 假设某企业为铝生产企业，主要生产铝锭，原材料为铝锭。
- 市场分析：近期铝价波动较大，企业面临原材料成本上升的风险。
2. 实验步骤
- 步骤一：选择期货品种及合约
- 根据企业原材料需求，选择铝期货作为套期保值工具。
- 选择适合的合约月份，例如近月合约。
- 步骤二：确定套期保值策略
- 采用“多头套期保值”策略，即在期货市场上买入与现货数量相当的头寸，以锁定原材料成本。
- 步骤三：计算套期保值规模
- 根据企业实际需求，确定套期保值规模，即确定买入期货合约的数量。
- 步骤四：监控市场行情
- 定期关注铝价波动，评估套期保值效果。
- 步骤五：平仓操作
- 当现货价格稳定或下跌时，在期货市场上卖出与套期保值规模相当的头寸，平仓套期保值合约。
3. 实验数据
- 假设企业需购买1000吨铝锭，当前铝价为每吨1.5万元。 - 选择近月合约，合约规模为5吨/手。
- 买入200手铝期货合约，合约价格为每吨1.48万元。
三、实验结果
1. 套期保值效果
- 在套期保值期间，铝价从1.48万元/吨上涨至1.52万元/吨。
- 现货价格上涨，但期货市场盈利抵消了现货市场的损失，实现了风险规避。
2. 套期保值收益
- 期货市场盈利：200手 5吨/手 (1.52万元/吨 - 1.48万元/吨) = 60万元。
- 现货市场损失：1000吨 (1.52万元/吨 - 1.5万元/吨) = 20万元。
- 总体收益：60万元 - 20万元 = 40万元。
中国铅期货最优套期保值比率估计及实证分析
中国铅期货最优套期保值比率估计及实证分析
中图分类号：f832 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2012）07-000-01
摘 要 本文通过运用基于 ols 估计模型、bgarch模型和ecm
模型，对中国铅期货市场的最优套期保值比率进行估计，并对以上各种方法的套期保值效果进行了比较分析，经过套期保值的组合收益率方差都比没经过套期保值的组合收益率方差小，说明用套期保值是有效的。且基于bgarch的动态套期保值比基于ols的静态套期保值有更好的保值效果。
关键词 套期保值 ols ecm bgarch模型 绩效评估
现货市场中的现货价格每日波动，会对生产企业的成本带来影响，从而带来了企业的成本风险。中国商品期货市场的出现使得企业可以运用套期保值的思想来规避价格波动的风险。所谓套期保值即在期货市场中多头（或空头）与现货数量相等但交易方向相反的期货合约来实现套期保值的效果。由于现货市场和期货市场价格变动不一致，所以要最优地实现套期保值的策略，就要对期货头寸进行调整，即改变套期保值比率。
一、有关模型
本文以上海期货交易所的铅期货为研究对象，运用2011年5月4日至2012年4月17日的铅现货数据。而期货数据采用了期货合约到期前倒数第二个月的数据，现货时间与期货时间对应，分别用基于ols 的动态估计模型、ecm模型、bgarch模型，对最优套期保
值比率进行估计，最后对以上方法的套期保值效果进行简要的比较分析。
（一）ols模型估计最优套期保值比率
首先对△s、△f序列分别进行单位根检验，结果表明，四个序列在显著性水平为0.01的水平上均可拒绝原假设，从而认为四个序列均不存在单位根，为平稳的时间序列。再次基础上运用ols模型进行回归得到的拟合方程结果如下：