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套期保值不同模型下最小風(fēng)險比率分析與選擇

2019-09-06 15:08:17王紀(jì)強
山西農(nóng)經(jīng) 2019年9期

王紀(jì)強

摘 要:作為資本市場的風(fēng)險管理工具,股指期貨根據(jù)套期保值比率發(fā)揮作用,它為資本市場參與者管理風(fēng)險提供了新的選擇。主要在對投資組合最小風(fēng)險套期保值模型進行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,對比研究不同模型基礎(chǔ)上的套期保值效果。

關(guān)鍵詞:股指期貨;最小風(fēng)險;套期保值比率

文章編號:1004-7026(2019)09-0163-01? ? ? ? ?中國圖書分類號:F830.91;F224 ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼:A

現(xiàn)代期貨產(chǎn)品始于20世紀(jì)70年代。1972年,芝加哥商品交易所首次推出貨幣期貨。金融期貨產(chǎn)品長期以來一直是投資者避免金融風(fēng)險的最重要工具之一。2010年4月16日,中國金融期貨交易所正式公布了中國首個金融期貨產(chǎn)品——滬深300股指期貨合約。套期保值的主要任務(wù)是選擇套期保值比率,套期保值比率是對沖與單位現(xiàn)貨頭寸相關(guān)的風(fēng)險所需的期貨頭寸數(shù)量,這對套期保值比率起著決定性作用。

1? 套期保值的幾種模型

1.1? 天真模型

天真對沖模型的對沖因素是1,即期貨市場的交易數(shù)量與現(xiàn)貨市場的交易數(shù)量一樣多。然而,完全對沖的假設(shè)過于苛刻,并且在實際市場中不太可能存在相關(guān)系數(shù)為1并且不收取費用的假設(shè)[1]。所以這種套期保值方法并不實用。

1.2? 最小二乘法(OLS)

1979年,林頓首次提出了一種計算方法,包括一系列遠期價格和一系列現(xiàn)貨價格的單向回歸,得到的比率是期望的套期保值比率。這是靜態(tài)套期保值比率計算模型中最常用的模型。

1.3? 向量自回歸模型(B-VAR)

對于OLS來說,其最大的缺陷是零均值假設(shè)、同方差假設(shè)、物資相關(guān)假設(shè)、正態(tài)性假設(shè)、平穩(wěn)性假設(shè)等嚴(yán)格的假設(shè)條件。為了對這一缺陷進行彌補,出現(xiàn)了B-VAR模型。

得到的最優(yōu)套期保值比率為:

1.4? 誤差修正模型(VECM)

作為股指期貨的標(biāo)的資產(chǎn),股票指數(shù)往往具有價格序列之間的長期均衡關(guān)系。B-VAR模型未考慮此類長期穩(wěn)定關(guān)系對套期保值比率的影響。因此,當(dāng)出現(xiàn)協(xié)整的概念,Lien等人研究了VECM模型。

最優(yōu)套期保值比率為:

1.5? GARCH模型

GARCH是最佳套期保值比率,也是固定數(shù)量的行數(shù),這是一種靜態(tài)套期保值。但是,這偏離了實際情況,大多數(shù)金融時間序列的殘差數(shù)據(jù)序列的方差不是固定常數(shù),而是隨時間而變化,稱為“波動聚類”。

2? 最小風(fēng)險套期保值比率分析

根據(jù)套期保值理論的演變,可以分為簡單套期保值、選擇性套期保值和投資組合套期保值。簡單套期保值理論假設(shè)套期保值因子為1,而選擇性套期保值理論認為套期保值因子為1或0,因為潛在風(fēng)險會發(fā)生變化。顯然,這兩種對沖策略過于簡單,實際保值效果并不好。最優(yōu)的現(xiàn)代套期保值理論依靠Markowitz的投資組合理論來確定最優(yōu)套期保值比率,該套期保值比率主要分為兩類,即期望效用最大化模型和風(fēng)險最小化模型。

最小風(fēng)險套期保值模型主要由OLS、ECM和GARCH模型表示。OLS模型的主要思想是線性回歸期貨和現(xiàn)貨價格之間的差異,以實現(xiàn)最小二乘擬合。OLS模型簡單實用,但沒有考慮金融時間序列協(xié)整的影響,存在“偽回歸”問題。考慮價格之間的協(xié)整關(guān)系,ECM模型克服了OLS模型的缺點,并揭示了當(dāng)前價格的長期均衡。

3? 結(jié)束語

通過比較和研究不同模型對套期保值的影響,并確定可以適應(yīng)中國期貨市場的最優(yōu)套期保值模型。通過對比分析,認為GARCH模型在分析過程中更加科學(xué),可以以此計算出股指期貨最小風(fēng)險套期保值比率,從而推動我國股指期貨市場的發(fā)展。

參考文獻:

[1]王明國,余海琳.我國股指期貨存在的問題及對策研究[J].現(xiàn)代商業(yè),2018(22):74-75.

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