滬深300期貨套期保值有效性分析

【摘要】系統性風險與非系統性風險伴隨著證券市場的發展長期存在，其中的非系統性風險投資者可以通過多樣性的組合投資得到分散，但是對系統性風險的降低卻只能通過期貨等金融衍生工具。為了更好地防范系統性風險對證券市場造成的影響，2010年4月16日，我國誕生了第一只股指期貨——滬深300股指期貨，這一金融工具的出現開啟了我國證券的雙邊市場。

本文利用2016年01月04日到2016年12月30日中滬深300和滬深300股指期貨的收盤價，計算得到現貨和期貨兩個市場的收益率，并且借助OLS模型、B-VAR模型、TGARCH模型，根據這三種模型的分析結果，2016年滬深300股指期貨的套期保值比率高于80%，其套期保值的績效也大于83%，并且依據TGARCH模型分析的績效是最高的，為88.54%。因而，本文認為滬深300股指期貨是種較為有效的金融衍生工具，可以協助投資者更好地進行風險管理。

【關鍵詞】滬深300股指期貨 套期保值 TGARCH模型

一、導論

（一）研究背景和研究意義

在二十世紀七八十年代之際，西方各國普遍面臨著石油危機，各國的經濟活動受到了嚴重影響，股市的價格開始大幅波動，股市風險也日益顯著。在這一背景下，為了滿足迫切需要保持資產價值的投資者的訴求，美國堪薩斯期貨交易所于1982年2月率先推出世界上第一份股票指數期貨合約——價值線綜合指數期貨合約。在2010年4月16日，證監會推出了我國真正意義上的第一只股指期貨——滬深300股指期。滬深300的推行，可以有效地應對由于證券市場的不完善所帶來的系統性風險較高的局面，為投資者在證券市場價格下跌的情況下提供了盈利的可能性，同時也為眾多投資者意圖規避由于股票市場的不完善所帶來的系統性風險提供了有效的手段。

本文從滬深300指數與滬深300股指期貨的相關數據出發，首先計算滬深300股指期貨套期保值的比率，其次計算其套期保值績效，試圖協助投資者在進行套期保值的時候進行有效的風險管理和規避。

（二）國內外研究現狀

1.國外研究現狀。Keynes和Hicks（1930）提出了傳統套期保值理論，其認為套期保值就是投資者以規避風險為目的從事的一系列金融活動，期貨市場最主要也是最重要的作用就是為投資者轉移系統性風險。Johnson和Ederington借鑒了馬可維茨的資產組合理論，提出了現代套期保值理論。他們認為投資者在交易中也仍會面對基差風險，所以它需要構造一個資產組合，包括期貨資產和現貨資產在內。Ederington（1970）提出OLS模型確定套期保值比率。Engle和Granger在ARCH模型（1987）的基礎上提出協整思想，為非平穩時間序列的提供建模方式？譹？訛。

2.國內研究現狀。學者們對我國套期保值的研究層出不窮。2012年，熊雷在《滬深300股指期貨最優套期套期保值的實證研究》中指出，期貨市場的確可以協助投資者規避現貨市場的系統性風險。當投資者期望風險收益最大化的時候可以用ECM模型或者ECM-GARCH模型。李由鑫（2012）在分析期貨和現貨兩市場數據之后，認為VAR-GARCH模型在各種模型中的套期保值效率最高。丁敬轉（2011）在分析了OLS模型，B-VAR模型，ECM模型，GARCH模型和ECM-GARCH五種模型之后，發現ECM-GARCH模型套期保值效果最佳，高達95.42%。梁權熙（2011）以白糖期貨為例，采用OLS模型、B-VAR模型和ECM模型，從組合投資方差最小化分析，得到期貨市場的確發揮轉移系統性風險的作用，并且認為ECM模型效果最佳。

（三）研究思路

本文基于股指期貨最為重要的功能之一——套期保值的基礎，結合2016年滬深300和滬深300股指期貨的相關數據，并且借助OLS模型、B-VAR模型和TGARCH三種模型，得出滬深300股指期貨套期保值比率和績效，最后并對所得出的套期保值比率和績效稍作分析和評價。所以本文研究總共可分為四個部分。第一部分是導論，包括研究背景、研究意義、國內外研究現狀和研究思路。第二部分是對套期保值進行闡述。第四部分是本文的重點，首先對本文所選用的三種模型和樣本數據的選擇進行簡要介紹，并且利用三種模型對滬深300股指期貨套期保值效果進行實證分析，得出2016年的套期保值比率。第四部分是對第三部分中所得出的滬深300股指期貨套期保值有效性進行相關分析，并分析本文所存在的不足性。

二、套期保值

所謂套期保值，就是對沖期貨和現貨兩個市場的風險水平，中和其盈虧程度，爭取最終達到總盈虧為0的狀態，從而有效地規避了市場系統性風險？譺？訛。

基差，簡言之就是現貨價格與期貨價格之間的差額。用公式表示就是：

基差=現貨價格-期貨價格

理論而言，隨著期貨交割月份的臨近，期貨的價格應該與現貨價格趨于一致，這就是期貨市場可以用來對現貨市場進行套期保值的理論依據。但是由于各種因素的存在，使得期貨價格和現貨價格并不能完全等同，這時候就會出現基差≠0的情況。這種基差的不確定性就會給投資者帶來相應的風險。這種風險其實就是基差風險。基差風險可以直接影響了投資者套期保值的最終效果。

對于買入套期保值者而言，他們希望的是用期貨市場的盈利來彌補現貨市場可能遇到的損失，所以基差的走弱，對于他們是喜聞樂見的。基差走弱代表期貨市場的價格上漲幅度大于現場市場價格上漲幅度，或者是期貨市場價格下跌幅度小于現貨市場價格下跌幅度，無論哪種情形下，買入套期保值者在期貨市場和現貨市場盈虧狀況總是盈利幅度大于虧損額度。

相反，如果基差走強，代表期貨市場上的價格增幅小于現貨市場的增幅，亦或是期貨市場價格的跌幅大于現貨市場。這時候的買入套期保值者就會面臨虧損額度大于其盈利水平，造成兩個市場相抵后仍有虧損的局面。

對于賣出套期保值者而言，其盈虧分析與買入套期保值者相反。在基差走弱的時候，他們的盈利能力小于其虧損狀態，在其結束套期保值行為后仍會遭受損失。如果基差持續走強，他們的盈利在抵補了虧損之后仍有剩余，在結束套期保值之后呈現的是盈利狀態。

套期保值績效的基本思路是將經過套期保值后的組合收益的方差與未經過套期保值的現貨收益方差進行對比，分析其降低程度，其降低的幅度越大，證明其套期保值績效越高？譻？訛。

我們將未經過套期保值的現貨組合對數收益率記為Rs，其方差記為Var（Rs）。我們將由期貨和現貨組合起來進行套期保值的組合記為Ht，Ht=Rs+βFt，β是套期保值比率。所以經過套期保值的產品組合Ht的方差可以記為Var（Ht），Var（Ht）=Var（Rs）+β2Var（Ft）+2βCov（Rs，Ft），由上述分析可以得到，套期保值績效■。

四、結論

本文利用OLS模型，B-VAR模型，TGARCH模型，分別研究2016年間滬深300股指期貨對滬深300指數的套期保值效果，最終得到以下結論：套期保值比率和套期保值績效從小到大為B-VAR模型、OLS模型和TGARCH模型。

因此，從套期保值比率方面講，所有這三種模型計算出來的值都在80%之上，繼而我們可以認為期貨和現貨的收益的相關性較高，投資者在投資時面臨的基差風險可以被認為是比較低的。單獨來看，在這三種模型的估計的套期保值比率中，B-VAR模型估計的值最低，而TGARCH模型估算出的最高。

從套期保值績效方面而言，該數值越接近1，我們可以認為其套期保值的有效性越強，如果套期保值績效為1，那就是完全的套期保值。從上述3個模型的套期保值績效而言，其套期保值的績效都大于80%，這表明投資者在進行套保之后，可以規避現貨市場上80%以上的風險，這也證明了期貨套期保值的功能。根據2016年期貨市場和現貨市場的數據，TGARCH模型的套期保值績效最高，為88.54%。

但是本文研究也存在著以下不足之處，首先由于本文所選取的樣本容量可能并不充分，由此計算的結果或許會與實際數值有偏差；其次是期貨套期保值行為需要較為充裕的資金。在實際的金融活動中，投資者會因為資金的集資成本、市場的流動性和其他機會成本而對套期保值策略有所改變，這樣的改變就會對套期保值效果產生影響，這一點是本文所沒有考慮到的因素。

注釋

？譹？訛參見Fractional Cointegration and Futures Hedging[J].The Journal of Futures Markets，1999（19）：457-474 by Lien，D.and Tse.Y.K.

？譺？訛來源于The theory of hedging and speculation in commodity futures by Leland L.Johnson.

？譻？訛來自于陳茜《股指期貨套期保值比率》（2013）.

？譼？訛來源于《金融計量學》張宗新（中國金融出版社）.

？譽？訛來源于《金融計量學》張宗新（中國金融出版社）.

？譾？訛來源于《金融計量學》張宗新（中國金融出版社）第214頁.

？譿？訛來源于《我國期貨市場套期保值有效性實證研究》梁權熙.

參考文獻

[1]Lien，D.and Tse.Y.K. Fractional Cointegration and Futures Hedging[J].The Journal of Futures Markets， 1999（19）： 457-474.

[2]Johnson L.The theory of hedging and speculation in commodity futures[J].Review of Economic Studies，1960 27（3）：139-151.

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[5]陳茜.股指期貨最優套期保值比率[J].觀察，2014（05）：36-37

[6]柴尚蕾.股指期貨與現貨市場的相關性及套期保值策略研究[D].大連：大連理工大學.2014：28-34.

作者簡介：邱琳怡（1993-），女，漢族，江蘇蘇州人，金融專碩，蘇州大學東吳商學院。