玉米期貨最優(yōu)套期保值比率探析

滕永平,馮　冰

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué),遼寧　沈陽(yáng)　110870)

玉米期貨最優(yōu)套期保值比率探析

滕永平,馮冰

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué),遼寧沈陽(yáng)110870)

[摘要]套期保值一直是規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的重要手段,也是投資者進(jìn)行套利的主要工具。近幾年來(lái),套期保值比率模型的研究日趨成熟,文章首先回顧了套期保值理論的發(fā)展,對(duì)套期保值比率模型進(jìn)行分類研究,并通過(guò)2014年5月26日至2015年10月15日的玉米期貨和現(xiàn)貨價(jià)格計(jì)算出最優(yōu)套期保值比率,期望對(duì)套期保值者及套利者有一定的啟發(fā)。

[關(guān)鍵詞]套期保值；套期保值比率；套期保值模型

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.03.083

1套期保值理論回顧

套期保值理論在經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展,大致總結(jié)為三個(gè)主要階段：分別是傳統(tǒng)套期保值理論時(shí)期、基差逐利套期保值理論時(shí)期以及現(xiàn)代組合投資套期保值理論時(shí)期。

在現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)上進(jìn)行“數(shù)量相等,方向相反”的均衡交易,這是傳統(tǒng)套期保值的思想。

基差逐利型套期保值理論的產(chǎn)生突破了基差方面的局限性。具有代表性的是歐文定律認(rèn)為套期保值的核心不是要消除風(fēng)險(xiǎn),而是 “套期套利”(ArbitrageHedging)。[1]

20世紀(jì)60 年代初,Johnson和Stein提出用馬柯維茨的組合理論來(lái)解釋套期保值。該理論成功解釋了套期保值者個(gè)人偏好的問(wèn)題,[2]交易者可以選擇在期貨市場(chǎng)上保值的比例,進(jìn)行有效的投資。

2套期保值比率模型回顧

套期保值比率是指,在現(xiàn)貨市場(chǎng)中,為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)保值的現(xiàn)貨頭寸所對(duì)應(yīng)期貨頭寸占現(xiàn)貨頭寸的比例。

2.1套期保值比率模型確定方法

2.1.1風(fēng)險(xiǎn)最小化的最小方差套期保值比率

期貨投資中,用方差來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)的大小,投資者想要規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),就是在方差最小的前提下計(jì)算收益:

(1)

(2)

上述公式就是投資組合預(yù)期收益。[3]

2.1.2效用最大化套期保值比率

效用最大化的套期保值則是把套期保值的收益放在了首要位置。這是一般情況下期貨市場(chǎng)上套利者所選擇的投資方式。Hsin和Kuo(1994)在套期保值的效用函數(shù)最大化前提下,利用期貨與現(xiàn)貨組合的期望收益率和方差來(lái)求得效用最大化的套期保值比率。[4]

套期保值理論的核心問(wèn)題是最優(yōu)套期保值比率的確定。效用最大化的套期保值比率計(jì)算需要得知每一個(gè)投資者的效用函數(shù),也就是每一個(gè)投資者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡指數(shù),不同的效用函數(shù)決定了套期保值的相應(yīng)策略,這對(duì)模型研究來(lái)說(shuō)缺乏執(zhí)行性。

2.2國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)

2.2.1國(guó)外研究文獻(xiàn)

國(guó)外對(duì)于最優(yōu)保值率的研究起步較早,據(jù)以參考的文獻(xiàn)也比較多。研究者提出了許多模型并進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。

套期保值率最早是由Ederington(1979)利用最小二乘法(OLS)計(jì)算得到的。Engle和Bollerslev分別在1982年和1986年提出了ARCH模型和GARCH模型,套期保值比率自此有了動(dòng)態(tài)性的變化。隨后Baillie和Myers(1991)將GARCH模型應(yīng)用于商品期貨市場(chǎng)的套期保值比率計(jì)算,得出了動(dòng)態(tài)要明顯高于靜態(tài)套期保值策略。

2.2.2國(guó)內(nèi)研究文獻(xiàn)

近年來(lái),越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)學(xué)者著手研究開(kāi)始對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)套期保值功能,主要從理論和實(shí)證兩方面分析驗(yàn)證。

對(duì)于模型最初的研究是OLS模型,具有普遍意義。如齊明亮(2004)通過(guò)對(duì)上海銅期貨數(shù)據(jù)的研究,發(fā)現(xiàn)最小方差的套期保值策略套期保值效果最好。[5]隨著時(shí)間的推移OLS模型受存在的缺陷,使得套期保值比率的估計(jì)受到影響。高勇(2008)利用多元協(xié)整序列共同趨勢(shì)模型比較研究,認(rèn)為中國(guó)期貨市場(chǎng)套期保值績(jī)效比美國(guó)期貨市場(chǎng)要差。[6]彭紅楓,胡聰慧(2009)以Lien提出的套期保值績(jī)效衡量指標(biāo)為切入點(diǎn),揭示了中國(guó)大豆期貨市場(chǎng)中OLS模型最優(yōu)套期保值比率進(jìn)行的動(dòng)態(tài)套期保值能最大程度地降低風(fēng)險(xiǎn)。[7]我國(guó)股指期貨是2010年4月上市,此后便展開(kāi)了股指期貨研究的熱潮。舒健(2012)研究發(fā)現(xiàn)：動(dòng)態(tài)模型套期保值效果相對(duì)于靜態(tài)套期保值模型效果更佳。劉峰(2013)采用了小波分析的方法對(duì)滬深300股指期貨和銅期貨合約的最優(yōu)套期保值比率及其保值效果在不同時(shí)間尺度上進(jìn)行了對(duì)比性的研究與驗(yàn)證。[8]

以往的文獻(xiàn)總結(jié)了計(jì)量模型的發(fā)展,并分析了不同時(shí)期數(shù)據(jù)在不同模型下所得到的比率以及績(jī)效,與成熟的套期保值理論共同促進(jìn)期貨市場(chǎng)的發(fā)展。正確地選擇所適用模型,計(jì)算最優(yōu)套期保值比率的對(duì)投資者套期保值的應(yīng)用,規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)于期貨市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展和完善有重大意義。

3實(shí)證結(jié)果分析

3.1數(shù)據(jù)的選取

期貨數(shù)據(jù)選自大連商品交易所玉米期貨每日收盤(pán)價(jià),區(qū)間為2014年5月26日至2015年9月1日,選擇最近到期的期貨合約價(jià)格,得到連續(xù)的玉米期貨價(jià)格數(shù)據(jù)。現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)選自大連港玉米每日平艙價(jià)格,對(duì)于節(jié)假日及個(gè)別缺少的數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除。由于大連港是比較重要的港口之一,平艙價(jià)格也使得現(xiàn)貨和期貨玉米質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)保持一致,因此更具合理性。以下用Eviews6.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

3.2ADF檢驗(yàn)

ADF檢驗(yàn)是對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),對(duì)于給定的顯著性水平,如果T統(tǒng)計(jì)量實(shí)際值大于ADF臨界值則接受原假設(shè),認(rèn)為變量序列具有單位根是非平穩(wěn)的序列,反之則拒絕原假設(shè),變量序列是平穩(wěn)的。下列結(jié)果是基于樣本數(shù)據(jù)2014.5.26.到2015.10.15.檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。現(xiàn)貨價(jià)格為S,期貨價(jià)格為F。

表1　時(shí)間序列的 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

現(xiàn)貨價(jià)格序列T=0.626352統(tǒng)計(jì)量大于-0.2869927,存在單位根,同理期貨價(jià)格存在單位根,是非平穩(wěn)序列。[9]對(duì)玉米現(xiàn)貨和玉米期貨價(jià)格序列分別進(jìn)行一階差分,現(xiàn)貨價(jià)格一階差分后用D(S)表示,期貨價(jià)格一階差分后用D(F)表示.檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2　一階差分后時(shí)間序列ADF根檢驗(yàn)結(jié)果

從以上結(jié)果中可以看出,玉米期貨和現(xiàn)貨數(shù)據(jù)一階差分后的T統(tǒng)計(jì)量均小于臨界值。則拒絕原假設(shè),一階差分后的玉米期貨和玉米現(xiàn)貨價(jià)格序列均是一階單整序。

3.3協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)是對(duì)回歸方程的殘差序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果T=-19.99933小于臨界值即玉米期貨和玉米現(xiàn)貨序列之間存在協(xié)整關(guān)系,驗(yàn)證了玉米期貨和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期均衡的關(guān)系。[10]

3.4模型參數(shù)估計(jì)

3.4.1模型的建立

由于GARCH是動(dòng)態(tài)模型,要不斷地調(diào)整套期保值的期貨頭寸,導(dǎo)致交易成本的上升,對(duì)于實(shí)際操作很不方便,于是將建立VEC模型計(jì)算最優(yōu)套期保值比率。VEC模型為：

上述方程中，ΔSt，ΔFt是現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格一階差分項(xiàng)，μt是隨機(jī)誤差項(xiàng)，εs為調(diào)整因子，h為所求套期保值比率。

3.4.2套期保值比率的估計(jì)

由Eviews6.0模型估算得出套期保值比率為1.137,也就是說(shuō)在持有一單位玉米現(xiàn)貨,需要在期貨市場(chǎng)建立1.137單位的玉米期貨進(jìn)行套期保值。

4結(jié)論

文章通過(guò)回顧套期保值理論的發(fā)展以及套期保值比率模型的改進(jìn),總結(jié)國(guó)內(nèi)外研究成果,通過(guò)2014年5月26日至2015年10月15日的玉米期貨和現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)分析,實(shí)證結(jié)果為：玉米最優(yōu)套期保值比率是1.137。玉米期貨風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,可以參考該比例進(jìn)行套期保值操作。

參考文獻(xiàn)：

[1]JohsonL..TheTheoryofHedgingandSpeculationinCommodityFutures[J].ReviewofEconomicStudies,1960(27).

[2]SteinJ..TheSimultaneousDeterminationofSpotandFuturesPrices[J].AmericanEconomicReview,1961(51).

[3] 楊婷.套期保值比率模型選擇研究[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué),2013.

[4]HsinC.W.,KuoJ..ANewMeasuretoComparetheHedgingEffectivenessofForeignCurrencyFuturesversusOptions[J].JournalofFuturesMarkets,1994,14(6)：685-707.

[5] 齊明亮.套期保值比率與套期保值的績(jī)效——上海期銅合約的套期保值實(shí)證分析[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2004(2)：51-54.

[6] 高勇.基于中國(guó)期貨市場(chǎng)的加工企業(yè)套期保值策略研究[D].成都：西南交通大學(xué),2008.

[7] 彭紅楓,胡聰慧.中國(guó)大豆期貨市場(chǎng)最優(yōu)套期保值比率的實(shí)證研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2009(1)：62-66.

[8] 劉峰.期貨套期保值比率與保值期限的研究[D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2013.

[9] 馬元元.魏瑤.我國(guó)玉米期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的實(shí)證研究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2012(26):37-38

[10] 謝赤,屈敏,王綱金.基于M-Copula-GJR-VaR模型的黃金市場(chǎng)最優(yōu)套期保值比率研究[J].管理科學(xué),2013(2):90-99.

[作者簡(jiǎn)介]滕永平(1962—),男,山東人,碩士研究生,教授。研究方向：金融市場(chǎng)學(xué)；馮冰(1990—),女,遼寧人,沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)碩士研究生,應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)。研究方向：金融市場(chǎng)學(xué)。