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霍金的故事范文1
2005年底，券商开始推出“十大金股”。由于正逢牛市，“十大金股” 也曾一度风光无限，受到市场追捧。“十大金股”将研究工作简单化和娱乐化，会吸引一部分投资者，尤其是散户的眼球，成为了券商的一种营销手段。
随着牛市的结束，“十大金股”成为了“坠落的天使”。投资者对“十大金股”的质疑、媒体对“十大金股”的口诛笔伐就没有停止过。
“券商研报已成了机构的反向操作指标，而券商推荐的金股含金量更是严重不足。今年年初券商重磅推荐的十大“金股”近九成出现不同程度的下跌，其中五成个股跑输沪深300指数。”
“十大金股含金量值得考究……。2010年版“乌鸦嘴”居然会从中金和高盛高华这两大腕间产生；最后，高盛高华以60%的失误率侥幸“战胜”失误率达53.85%的中金公司，成为2010年荐股最不靠谱的券商。”
类似报道不胜枚举。
于是乎，“十大金股”成为了勇敢者的游戏，很多券商开始回避推出“十大金股”。在2010年底的策略报告中，有些券商只推荐行业不推荐公司，有些券商推荐则是广撒网，荐股数量高达三五十只，甚至更多。35家A级以上券商中，推出真正意义上“十大金股”的仅有12家。
俗话说得好，“外行看热闹，内行看门道”。大家听完了对“十大金股”的叫骂声，看完了痛打“落水狗”的热闹，我们是不是该认真地想一想：券商的“十大金股”真的那么不堪吗？券商的那一帮高学历的硕士博士完全是“高分低能”，都是些混饭吃的？券商推出“十大金股”仅仅是为了打自己的耳光？
我们首先从“十大金股”上半年的市场表现入手看个究竟。
市场篇：十大金股到底多不靠谱
十大金股市场表现
在正式公布“十大金股”上半年成绩单之前，我们需要先明确一下统计范围。什么样的股票推荐组合“十大金股”的范畴？目前流行的榜单基本上是大大拓宽了“十大金股”的计入范围。对于回避推荐“十大金股”，转而推荐三五十只股票的券商，我们显然不应该将其荐股纳入“十大金股”范畴。我们统计的“十大金股”，数量上以十只为准，出入不超过两只。另外，有的券商推出了不同类型的“十大金股”。如中金公司和光大证券等既有综合类的“十大金股”，又有小盘股的“十大金股”。我们仅统计综合类的“十大金股”。表1列出了35家A级以上券商中推出了“十大金股”的12家券商其“十大金股”上半年的市场表现。
12家券商“十大金股”整体表现为上半年下跌了-11.69%。其中仅有平安证券的“十大金股”获得了正收益。平安证券、高华证券、广发证券分别以“十大金股”上半年收益率5.84%、-2.89%、-6.19%的成绩位列三甲。与去年最后一名的成绩相比，高华证券总算是长长的松了一口气。而国都证券、长城证券、国元证券则运气较差，“十大金股”跌幅接近20%，排位靠后。
看完了“十大金股”上半年的表现之后，我们将其与A股市场整体表现做个比较。
与A股市场比较
2011年上半年A股市场整体走弱，沪深300指数下跌-2.69%，中小板指数下挫-14.83%，创业板指数跌幅高达25.64%。
如果仅仅与沪深300指数比较，我们看到“十大金股”是远远落后了。上半年，沪深300仅下挫2.69%，“十大金股”整体跌幅11.69%，落后市场达9个百分点。但看看中小板和创业板的市场表现我们就能发现市场的结构性分化非常明显，仅仅用沪深300指数来评估“十大金股”显然有所偏颇。统计上市时间超过半年以上时间的2003只A股，上半年简均值为-4.53%，中位数为-8.05%。2003只股票中，仅有640只股票录得正收益，占比约为32%。将沪深300指数、中小板指数、创业板指数简均，上半年升幅为-14.39%。如果以这个平均指数作为市场表现的指标，则“十大金股”战胜了市场。
与共同基金、私募比较
据中国银河证券基金研究中心统计，除货币基金之外的各类基金上半年均为负收益。最受关注的股票型基金方面，参与排名的217只主动型股票基金上半年单位净值平均下跌8.03%，远远超过同期沪深300指数2.69%的跌幅，取得正收益的股票基金只有11只，深圳基金公司集体表现突出，包揽股票基金前三名，其中，南方隆元产业主题和鹏华价值优势排名前两位，收益率分别达到6.89%和6.58%，博时主题以4%的收益率位居第三。股票型基金前10名中，指数型基金占据了前十名基金的半壁江山。而表现落后的股票型基金中，后10名的跌幅均超过了15%。后10名基金中，名称里包含“中小盘”、“小盘”的就超过了4只。
分析人士表示，股票型基金大幅跑输沪深300指数的主要原因是，基金整体上延续了去年对于中小盘股和成长股的重点配置，而这些股票今年跌幅较大。这也是“十大金股”表现不佳的原因之一。
同时，基金在上半年整体上保持了较高的仓位，这也被认为是净值跌幅较大的重要原因。但是与“十大金股”相比，基金的仓位显然是占了便宜。如果我们按照上半年平均仓位85%进行折算，“十大金股”上半年的跌幅可调整为9.94%。与股票型基金8.03%的平均跌幅相比，差别并不算太大。
号称下跌市场更具优势的私募基金表现也很一般。具有半年以上业绩记录、6月20日以后公布了净值的529只阳光私募基金，半年平均收益率为-6.86%，中位数为-5.90%。根据好买基金研究中心的调查数据计算，上半年私募基金的平均仓位在60%左右。“十大金股”如果按60%的仓位进行折算，上半年跌幅为7.01%，与私募基金的-6.86%的均值几乎没有区别。
通过与整体市场、基金、私募上半年表现的比较，我们发现“十大金股”上半年也不算太离谱。尽管如此，“十大金股”上半年表现不尽人意的事实还是不容置疑的。“十大金股”上半年表现不佳的主要原因是什么？“十大金股”还有必要存在下去吗？
方法篇：十大金股路在何方？
“十大金股”上半年表现一般，既有市场方面的原因，更有其深层次的原因。
表现平庸的直接原因
我们认为，“十大金股”今年上半年表现不理想的直接原因有两个方面。
第一， 风格转换
我国股市长期以来一直对中小市值股票青睐有加。券商推荐金股时，正值去年年末，创业板与中小板两大指数均在12月左右创出历史新高，几乎所有券商都看得如痴如醉。因此，多数机构继续看好创业板与中小板。而今年上半年，二级市场上一直受主力资金关注的中小市值股票风光不再，创业板股指连创新低。
回顾一下上半年最牛的股票和最熊的股票，我们也能够看到市场风格发生的明显转变。
上半年A股市场仅有8只股票成功翻番。涨幅前10名均为主板股票，没有1只属于创业板或中小板。
而上半年跌幅前10名中，没有1只主板股票，3只中小板，7只创业板。
第二， 时滞效应
券商是基于11月底12月初的市场环境来制订第二年的金股名单，只是大致趋势的判断，券商金股的前前后后，市场环境变化一日千里，这种判断存在一定的风险。
“十大金股”：Mission Impossible
上面我们分析了“十大金股”上半年“失手”的直接原因。但实际上，如果将“十大金股”年度市场表现作为券商研究能力的试金石，“十大金股”承担了一个几乎不可能完成的任务。“十大金股”被要求在1年内表现突出，而1年时间对于持股待涨策略来说是远远不够的。彼得•林奇在接受美国公共广播电台 (PBS) 的一次采访中表示：“在我的记忆中，没有人能够超过一次对市场做出准确预测，尽管他们做出过很多预测。”他还将投资一年或两年期股票比作“在赌场中下赌注”。他补充说：“市场在未来一两年内会怎样，你无从知晓。但投资股市的时机和投资时间的长短却取决于你。”
投资是马拉松
中国股票市场还是比较急功近利的，投资者更加关注短期的得失。基金经理往往被短期的排名折腾得烦不胜烦。阳光私募发行能否成功主要看其业绩短期的爆发力，只要3-6个月净值出现一波突出表现，该私募就会受到投资者追捧。媒体往往也喜欢盯住短期的东西，因为这样就能有更多的题材可写。
而实际情况是，投资更多比的是长期功夫。投资是马拉松，而不是短跑。我们都知道长期里，投资股票比投资债券更赚钱的机会是比较高的，但今年上半年显然不是这样。American Association of Independent Investors 研究发现，在截至2004年年底的10年内，标准普尔的年均回报率为12.1%，高于长期企业债券（9.5%）、长期政府债券（9.8%）和国库券（3.9%）。当你将时间段延长至2004之前的20年、30年、40年或50年，股票和其它投资之间的差距通常就会拉大。
通过引用 Roger Ibbotson、Rex Sinquefield 和 Ibbotson Associates 开展的一项研究，AAII 指出，如果你在1926年至2004年期间的每年年初买入标准普尔500指数的成分股，在每年年底售出，那么在这些年，你有29%的时候都在亏钱。但是如果你在每年年初买入，在两年后售出，那么你出现亏损的几率将会降至16%。如果你持有的时间长达10年，那么你只有3%的时间在亏钱。
对冲基金界泰斗、《The Little Book That Beats The Market》作者 Joel Greenblatt 也对涉及风险和投资时限的数据进行了汇总。Greenblatt 制定了一种着眼于高回报和高收益股票的简单而直观的战略。经过 Greenblatt 17年的反复测试，这种方法可以带来异常优秀的股市表现（每年回报率达30.8%），但是它不能每年都跑赢大市。事实上，他指出，当他的股票投资组合投资期为一年时，该组合有25%的时候表现逊于股市平均表现，但是，当投资期为两年时，该组合仅有 17%的时候表现逊于股市平均表现。但当投资期为三年或五年时，该战略就有95%的机会跑赢大市。这里需要指出的一点是，即便是最好的战略也不能总是在短时间内奏效，而大多数投资者都没有给予充分的时间去证明一种投资方法的价值。
投资组合的调整
对于非持股待涨策略，并不排斥1年的投资考察期。但是，简单以“十大金股”做投资指南还是不切实际的。因为它们反映的是当时市场条件下，研究人员根据当时的信息和市场结构做出的判断。事实上，真实的投资组合都是根据市场以及上市公司的最新信息，不断调整得出的。
“十大金股”实际上是利用券商研究的一种方法。也就是将券商研究成果以浅显的形式呈现给不系统使用研究报告的投资者。
为什么要推出十大金股？
由于现实中的企业活动日益复杂化，证券发行者所提供的各种信息并不一定是投资者容易理解的。即使是具有分析能力的投资者也由于受成本费用的限制而很难全面地收集和分析信息，因而调查分析的专业化和规模化更有利于提高投资利润和投资经济效益。这样，就需要一种专业人员持续地收集发行者提供的信息，把信息加工为符合投资者投资目的且易于理解的形式并加以评价，再提供给投资者。券商研究首先从事的，就是这种工作。即在产业调查和企业调查的基础上，对股票、债券等个别证券进行分析和评估，然后，通过向投资者提供调查报告等方法，来提供投资信息。
券商研究给投资者带来了方便，为各种类型的投资者提供了不同种类的海量信息。接踵而来的问题是，信息太多了。根据今日投资对其券商研究数据库的统计，仅2010年数据就与近百家研究所、4000多名研究员相关，研究报告多达10万份。研究表明，接触信息太多使人注意力不够集中，深度思考能力受到影响。
“十大金股”的推出正是为了解决信息太多地问题。“十大金股”可以方便普通投资者将其思路和精力聚焦到较小的范围。“十大金股”的推出其实也各种层面研究的综合。“十大金股”推出的基本程序是：先进行宏观经济方面的研究，预测下年度的投资环境，然后从行业层面进行比较，完成行业配置后，行业研究员挑选出行业中最具投资价值的公司。对于一个具备一定投资鉴别能力的投资者，“十大金股”为其进一步深入研究节省了大量的时间。
对券商研究机构而言，“十大金股”的危险在于可能丧失投资者的信任；另一方面，如果有投资者照单全收，恰好说明它基本面研究的时效性和严肃性。
更多方法
既然“十大金股”只是是利用券商研究的一种方法。还有其他更好的方法吗？目前市场上有很多专业机构在寻找更有效的方法，并提供相关服务。以基金为主的“买方”大量的研究工作就是用在如何有效利用券商研究之上。我们简单归纳三种方法供投资者参考。
第一，分析师排名
分析师肩负着为投资者拨开迷雾、挖掘投资机会的重任。然而，分析师研究报告每天更新多达数百篇、一年十余万份，浩如烟海的报告让投资者很难选择。那么在众多的分析师中，哪些才是真正高水平的分析师？哪些分析师值得我们投资者重点关注呢？为了解决这个问题，分析师排名应运而生。
对于分析师的评价，目前国际上通行两种方式，一种是“主观评选”，一种是“客观评选”。前者“主观评选”是由机构投资者投票评选优秀的分析师。后者即“客观评选”，是运用客观的数据对分析师进行评价。例如美国《华尔街日报》与汤姆森公司联合开展的“华尔街最佳分析师”调查，就是此类评选的典型代表。
在国内，“主观评选”的代表是新财富的分析师评选，而“客观评选”则首推“天眼中国证券分析师”评比。2011年6月，深圳今日投资财经资讯公司联合《经济观察报》推出了2010年度天眼中国证券分析师排行榜。这是国内最具公信力、最客观的分析师排名。
目前的分析师评比活动基本上是一年一次，而投资活动是需要随时调整的。为了让投资者获得更及时的信息， 2009年下半年开始，今日投资在国内首创每日更新的“分析师实时排名”。这样，投资者就可以随时跟踪分析师的表现，根据分析师的“竞技状态”调整自己的“御用分析师”。
一个日本基金经理的成功经验也许能对投资者有所启示。彭博通讯社AsiaHedge的资料显示，向井忠志管理的总值2100万美元的UMJ Neutro Fund 2009获得十三个市场中立基金的年度第一名。与其他基金经理不同之处在于，向井忠志利用自己制作的分析师资料库，把分析师的建议与三年间的股票表现进行比较，然后只跟随排名第一和第二的分析师建议，而非根据所有基金经理投票取向的做法。他在接受彭博社采访时表示，他会定期检查分析师的表现，最重要的是结合数量分析和基本分析。
存在的问题：就像过去的好股票将来未必就是好股票一样，过去好的研究员未来未必就能成功。
第二，综合分析
一般来说，投资者在分析一个公司的时候不会只看某一家券商的报告。她会阅读多家券商报告，进行必要的比较。综合计算的各券商分析师的盈利预测和投资评级数据往往被看作市场预期的代名词。
在海外，基于各券商分析师的调查（研究报告，电话，Email等等）的上市公司盈利预期数据平均值，称之为一致预期。该项服务的核心目标是力图权威性地反映市场对公司未来盈利的预期水平。它可能构成投资者在年报前后的重要投资参考依据。
如果能够发现上市公司将要公布的数据和市场预期的的差距，我们就能够捕捉到战机。《投资者的未来》中有一句话：股票的长期收益并不依赖于实际的利润增长情况，而是取决于实际的利润增长与投资者预期的利润增长之间的差异。持续的成长性可以消弭估值的泡沫，然而，只有超预期的成长性才能带来价值重估的机会，才可能获得更高的估值水平，从而带来更多的投资收益。
许多研究都表明分析师的盈利预测和股票推荐以及目标价设定都显著影响了股票价格。从理论上讲，由于对信息的占有和处理能力上的优势，卖方一致预期盈利预测变动，能够用于指导行业配置。分析师综合数据不能仅仅从静态指标出发，动态使用更具优势。例如，盈利预测动能，该指标反映分析师对盈利预测的调整速度，并不代表盈利的绝对调整幅度。根据华泰联合证券的一项研究，“按照只投资具有盈利预测动量的行业的策略，发现除了2007年外，具有盈利预测动量的行业能获得较好的投资回报，平均来看超越了不具有盈利预测动量的行业。因此，利用盈利预测动量引导行业配置具有相当的实践意义。”
目前国内有多家机构综合提供券商的研究成果，包括综合的盈利预测和投资评级数据。今日投资以其数据覆盖面广、覆盖历史长、数据准确度高而受到业界认同。
霍金的故事范文2
自1975年以来，在美元主导的世界，大部分的商品期货价格趋势都与美元走势相关，也就是说若美元升值则会使商品的期货价格下跌，反之，美元贬值则会使商品的期货价格上涨。商品期货是对现货价格未来预期值，商品期货价格的上涨会使人们不断提高相关公司未来业绩的预期，因此，从这个逻辑上来说，商品期货市场与股票市场，特别是其品种相关的行业如农业板块、有色金属板块有着很大的联系。代表整个外汇市场汇率变化的美元指数（USD）从2000年的101点左右上涨到2001年7月的121.02最高点。之后开始下跌至2008年3月的70.70点，跌幅之大为历史罕见。到目前为止，美元指数在70~90之间徘徊。值得注意的是，我国人民币的汇率自汇率改革以来变化也比较大，从2005年7月的8.2765一直下跌至2008年7月的6.8237，在6.8237徘徊两年后再次下跌至目前的6.397。与此同时，代表期货市场大宗商品变化的CRB指数2000~2008年期间，CRB指数从200点左右上涨至460点左右，之后下跌至2008年12月的322点，2009年至今，上涨至历史最高690点。黄金持续了近十年的牛市，从2000年的300美元/盎司一直上涨至目前的逼近1900美元/盎司的历史高位。代表中国股票市场变动的上证综合指数(SZZH)从2000~2005年都徘徊在1000点至2000点的范围，从2005年最低998点一直上涨至2007年10月的6124点，升幅之大，速度之快在全球范围内是罕见的。从2007年10月至2008年11月下跌至1680点。到目前徘徊在2600点左右。所以，本文旨在对这三大金融市场的相关性进行研究，以解析外汇市场与期货市场、期货市场与股票市场之间存在的相关关系，同时全面深入地了解这三大金融市场之间的相关互动关系，为管理者和投资者提供一些参考。
二、国内外研究现状
在过去，绝大多数的商品价格是由供求关系的基本因素决定的，但自1975年以来商品期货的价格一直用美元来作为标价货币，美元价值的变化必然会引起商品价格的变化，Nikoskavalis采用静态分析法对美元指数和CRB指数之间的相关性做过实证研究，研究的结果表明美元指数（USD）和CRB指数存在一定的负相关性，随着美元的贬值，这种负相关性呈增强的趋势。中国商品期货市场与股票市场的相关性研究在国内学者的研究中比较少，主要是因为中国这两个市场的发展历史不长，发展不完善，但是随着2003年中国期货市场的恢复发展和2006年中国股票市场牛市的开始，两个市场的资金流入明显加大，两个市场间的相关性也加强。国内学者吴冲锋、姜洋、唐英、温涛等采用计量的方法对伦敦金属交易所铜期货价格对我国A股上市公司如江西铜业、云南铜业的股票价格变动关系进行过研究；国内学者刘文财、余书炜、肖辉从经济学的角度总结了商品期货市场对股票市场的作用，他们认为，商品期货市场由于特殊的制度安排，如保证金制度、每日无负债结算制度、交割保障制度及品牌升贴水等制度安排，使我国商品期货市场对于提升股票市场上市公司质量，稳定公司业绩，增强投资者信心，稳定市场，提高市场效率，提供宏观预测信息等方面具有重要作用，但是该论文没有定量分析商品期货市场和股票市场之间的关系。
三、指标的选择及样本数据来源
（一）指标的选择
1.外汇市场的指标选择
美元是外汇交换中的基础货币，也是国际支付和外汇交易中的主要货币，在国际外汇市场中占有非常重要的地位，因此，选择美元指数作为外汇市场整体变动情况的代表。
2.商品期货市场的指标选择
CRB指数包括了核心商品的价格波动，因此，总体反映世界主要商品价格的动态信息，广泛用于观察和分析商品市场的价格波动与宏观经济波动，并能在一定程度上揭示宏观经济的未来走向。因此本文采用历史悠久、影响最广的CRB指数作为整个期货市场变动情况的代表。
3.股票市场的指标选择
中国股票市场大盘指数主要有上证综合指数（SZZH）、深证成分指数（SZCF）及沪深300，上证综合指数可以比较好代表中国股市的整体走势，因此股票市场选择上证综合指数（SZZH）为代表，同时与商品期货关系最密切的有色金属指数（YSJS）和农林牧渔指数（NLMY）也纳入研究范围，以考察商品期货对相关行业公司的影响程度。
（二）样本数据的来源
美元指数（USD）、CRB指数、上证综合指数（SZ-ZH）、农林牧渔指数（NLMY）的样本区间为2000年1月至2011年3月之间的月数据，而由于我国股票市场有色金属指数（YSJS）出现较晚，因此其样本区间为2006年8月至2011年3月月数据。CRB指数、美元指数（USD）的数据来自银河期货富远行情分析系统。上证综合指数（SZZH）、农历牧渔指数（NLMY）、有色金属指数（YSJS）的数据来自中信建投证券网上交易行情软件。四、外汇市场、期货市场、股票市场相关性的实证分析
（一）外汇市场与商品期货市场相关性实证分析
1.外汇市场与商品期货市场走势比较
从美元指数（USD）和商品期货指数（CRB）的走势图比较上看，两者之间存在一定的反向关系，但相关到何种程度很难直接看出，因此将样本数据进行相关性检验，以期找到他们之间的数量规律。
2.Granger因果检验
在图形上观察了商品期货指数（CRB）和美元指数（USD）存在负相关关系后，接下来用Granger因果检验在此用来分析CRB和USD的因果关系，以确定CRB指数与美元指数（USD）之间是否存在真正相关性。
（1）单位根检验
单位根检验（UnitRootTest）主要用来判定时间序列的平稳性。商品期货指数（CRB）与美元指数（USD）的ADF检验结果如下：从上表中检验结果可以看出，CRB指数、美元指数（USD）的ADF值（T统计值）分别大于不同检验水平的三个临界值，各序列存在单位根，所以是非平稳序列，对它们作差分检验后得到CRB（1st）和USD（1st），各序列一阶差分的ADF分别小于不同检验水平的临界值，所以CRB指数、美元指数的一阶差分序列是平稳序列。
（2）Granger因果检验
从表1结果可以看出，在样本区内，滞后期为4的情况下，美元指数（USD）是CRB指数的Granger因。因此可以得出美元指数与商品指数之间存在引导关系，美元指数（USD）的变化会引起商品期货指数（CRB）的变化。
3.CRB指数和美元指数(USD)的相关系数
通过EVIEWS软件得出商品期货指数（CRB）和美元指数（USD）的相关系数如上表所示，两者呈现出紧密的负相关关系，相关系数为-0.764292。在样本区间内，美元指数(USD)对商品期货指数(CRB)的影响比较大。
（二）商品期货市场与股票市场的相关性研究
1.CRB指数与上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)走势比较
从上图可以看出，上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)的波动方向比较一致，但有色金属指数（YSJS）的波动幅度比上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)要大。CRB指数与上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)在考察时间都趋于上升的趋势。
2.Granger因果检验
在图形上观察了商品期货指数（CRB）和上证综合指数（SZZH）、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)的相关关系后，接下来用Granger因果检验在此用来分析它们的因果关系，以确定商品期货市场与股票市场之间是否存在真正相关性。
（1）单位根检验
CRB指数、上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)的ADF检验结果如下：SZZH(level1)、NLMY(level1)YSJS(level1)的ADF值（T统计量）分别大于不同检验水平的临界值，各序列存在单位根，所以是非平稳序列，对它们作差分检验后得到SZZH(1st)、NLMY(1st)、YSJS(1st)，各序列一阶差分的ADF分别小于不同检验水平的临界值，所以上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)的一阶差分序列是平稳序列。
（2）CRB指数与上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)的Granger因果检验。
CRB和SZZH的Granger检验结果如表2所示，在样本区间内，滞后期为3的情况下，上证综合指数(SZZH)不是CRB指数的Granger原因（0.74117＞0.05,即P＞0.05），CRB指数是上证综合指数(SZZH)的Granger原因（0.00822＜0.05,即P＜0.05），即商品期货指数(CRB)的变化会引起上证综合指数(SZZH)的变化，但商品期货指数(CRB)的变化不是上证指数(SZZH)变化引起的。CRB指数和农林牧渔指数（NLMY）的Granger因果检验结果如表3所示，在样本区间内，滞后期为3的情况下，农林牧渔指数（NLMY）的变化不是CRB指数的Granger原因（0.74375＞0.05,即P＞0.05），CRB指数是农林牧渔指数(NLMY)的Granger原因（5.3E-06＜0.05,即P＜0.05），即商品期货指数(CRB)的变化会引起农林牧渔指数(NLMY)的变化，但商品期货指数(CRB)的变化不是农林牧渔指数(NLMY)引起的。CRB指数和YSJS的Granger因果检验结果如表4中所示，从中可以看出，在样本区间内，滞后期为2的情况下，有色金属指数（YSJS）不是CRB指数的Granger原因（0.19375＞0.05,即P＞0.05），CRB指数是有色金属指数（YSJS）的Granger原因（0.03778＜0.05,即P＜0.05），即商品期货指数（CRB）的变动会引起有色金属指数（YSJS）的变动，但商品期货指数（CRB）的变化不是有色金属指数（YSJS）变动引起的。
3.CRB指数与上证综合指数(SZZH)、农林牧渔指数(NLMY)、有色金属指数(YSJS)的相关系数
通过EVIEWS软件计算得到上表，商品期货指数(CRB)与上证综合指数(SZZH)的相关关系为0.448525，相关性较弱，商品期货指数(CRB)与农林牧渔指数(NLMY)的相关系数为0.652865，相关性一般，商品期货指数(CRB)与有色金属指数（YSJS）的相关系数为0.723045，相关性较强。因此，商品期货指数（CRB）对股票市场中影响最大的是有色金属指数（YSJS）。
五、结论
从以上实证结果可以得到以下三大结论：第一，在样本区间内，商品期货市场与外汇市场市场间存在较强的负相关关系（相关系数-0.764292），并且是外汇市场对商品期货市场影响显著，而商品期货市场对外汇市场影响不显著；虽然绝大部分商品期货价格受世界供求关系的影响，但美元作为大宗商品的标价货币，在其它因素不变的情况下，美元价值的变化必然会引起大宗商品价格的变化，并且随着金融市场的不断发展，大宗商品的价格已不完全受制于品种自身基本供求关系的影响，由于商品期货与其所反映的商品现货之间的关联性，可以通过实物交割或仓单流通的方式将金融资产实物化，具有与股票、债券等资产相对应的硬资产的特有功能，商品期货的金融属性不断增强。在美元不断贬值的背景下，美元指数和商品期货指数的这种负相关关系可以让相关投资者把大宗商品可以作为对冲美元贬值的风险。
霍金的故事范文3
一、火灾事故调查的法律依据
目前，我国对火灾事故调查作出有关规定的现有法律法规主要包括：《消防法》（第三十九条、第四十七条以及第五十条规定）和《火灾事故调查规定》。《消防法》第三十九条规定明确了公安消防机构在火灾事故调查工作中的权限和职责，《火灾事故调查规定》对火灾事故调查工作的程序和组织、实施进行了进一步明确。《消防法》和《火灾事故调查规定》对规范和加强公安消防部门的火灾事故调查工作，确保有法可依、依法执法具有十分积极的作用。
二、当前火灾事故调查工作的现状
1、开展火灾事故调查工作与消防部队警力不足、防灭火工作任务繁重的矛盾十分突出。据统计，我国有相当一部分消防大队辖区每年发生火灾事故都达百起以上，一些经济比较发达的地区甚至数百起，根据《火灾事故调查规定》：“一般火灾事故的调查由火灾事故发生地的县（市、区、旗）公安消防机构进行”，也就是说，消防大队一级基本承担着本辖区所有火灾事故的调查工作，消防部门特别是消防大队一级在警力不足、防灭火工作任务繁重的情况下还要承担起繁重火灾事故调查工作，即便要履行好《消防法》赋予的火灾事故调查职责，保证和提高火灾事故调查立案率、查清率，也是显得有心无力，甚至不切实际。
2、火灾事故调查机构不健全，火灾事故调查队伍少且业务水平不高，严重影响着火灾事故调查工作的正常开展。目前，各级公安消防机构缺少负责火灾事故调查的专门机构 ，全国从事火灾事故调查工作的专、兼职人员所占比例相当少，取得火灾事故调查岗位资格证的工作人员也相当有限。
3、火灾调查技术装备欠缺、火灾物证技术鉴定难，影响了火灾事故调查工作的科学性、准确性。充分利用火灾调查技术装备，对火灾现场进行勘查，收集和提取火场中痕迹物证进行专门的技术鉴定，可以为火灾事故调查提供科学公正的技术依据。但是，目前一些单位受技术装备条件和技术水平限制，不少火调人员在调查火灾时仍习惯于眼看、鼻闻、手摸，只凭经验、凭主观意愿办事，致使火灾原因认定缺乏有力证据，经不起推敲、立不住脚。此外，我国缺少火灾调查技术鉴定机构，公安部消防局授权的具有法律效力的专门鉴定部门只有天津、沈阳消防科研所2家，各省由消防局授权的也十分有限，且送检工作周期长、费用高，极大影响了基层火灾事故原因调查工作的开展。
4、火灾事故调查立案低、查清率低，火灾档案质量不高。火灾事故调查工作是一项艰苦、细致的工作，是一项技术强、责任大的工作，而当前消防部队警力不足、防灭火工作任务繁重，各级领导重视和制度保障不够，火灾事故调查机构不健全，火调从业人员业务素质不高，火调技术装备条件和技术水平落后等都不同程度地阻碍火灾事故调查工作的正常开展，是导致火灾事故调查立案低、查清率低、火灾档案质量不高的主要因素。
三、加强火灾事故调查工作的几点对策
1、创新火灾调查机制，提高工作效率。建议火灾事故调查设定不同标准的调查程序，结合2007年6月1日起执行的新的火灾等级标准，将火灾事故调查程序设定为一般程序和简易程序。如福建总队试行了火灾调查简易程序，并且明确了火灾调查简易程序适用范围。福建总队试行了火灾调查简易程序，是改革和创新火灾事故调查机制上跨出的具有实质性的重要一步，是减轻火调人员工作负荷、提高工作效率的一项重要举措，对加强火灾事故调查工作必将起到积极的推动作用。
霍金的故事范文4
关键词：无风险套利；股指期货；ETF基金
引言：在2010年4月16日，沪深300股指期货在经历了3年的仿真交易后，终于开始正式上市交易 。套期保值功能是股指期货的最主要的功能，股指期货市场的推出，有利于完善资本市场的功能与体系，增强我国资本市场的国际竞争力，对我国证券市场的长远健康发展具有重要的现实意义。股指期货市场的不断发展完善，其在我国金融衍生品市场中发挥的作用也将越来越重大。
一般情况下，期货市场的价格走势与现货市场价格走势保持着高度的同步性，期货价格与现货价之间具有高度的相关性。但是在两个市场之间，有时也会产生一些价格偏差，这就给两个市场之间的套利交易提供了条件。由此股指期货不仅是套期保值的主要工具，同时也成为一种理想的套利工具。股票指数期货套利根据套利的手段不同分为期现套利、跨期套利、跨市场套利以及跨品种套利。本文主要讨论的是股指期货的期现套利，即在股指期货市场和证券市场之间套利。
现在我国A股市场上还不存在可以直接交易的指数现货。因此在发现套利机会以后，如何利用市场上存在的股票构建一个投资组合来复制沪深300指数的表现就成了关键性问题 。
一．投资组合模型建立
我们建立模型的目标是：建立一个投资组合，将其收益与实际的沪深300指数收益拟和，使得该组合相对标的指数追踪误差最小化 。
我们定义误差（Track Error） 其中 是资产组合的收益率，是股指期货指数的收益率。求现货投资组合，使其对沪深300指数进行拟和，目标是TE最小化，建立下面的联立方程为现货组合， 为常数为某种股票的系数为残差
显然回归分析的结果正是上面方程的解。
二．选择ETF基金作为现货池
指数基金是按照指数化投资理念而设立运作的一种证券投资基金。ETF(Exchange TradeFunds)是开放式基金、封闭式基金以及指数基金的结合。它代表一篮子股票的所有权，以完全拟合某一指数为目标，每一基金单位都可以实现多样化的股票投资组合，降低投资风险，兼具股票和指数基金的特点。它具备了基金分散投资和股票市场即时交易的优点， 所以被称为交易型开放式指数基金。
ETF基金非常适合作为现货池，是因为一下特点： 首先，ETF基金相对于其他股票,具有交易成本低、交易效率高的特点。ETF一般采取完全被动的指数化投资策略,跟踪、拟合某一具有代表性的标的指数, 基金经理人按照指数成分股的权重建立投资组合， 只有当指数成分股或权重发生变动时，基金经理才需要调整，这样大大降低了管理成本，因此管理费非常低,操作透明度非常高。 其次， 分散投资风险。 ETF 的构建是建立在股票组合之上的， 投资者购买一个基金单位的指数ETF基金 ，等于按权重购买了该指数的所有股票，这样可以为投资者进行一定程度的风险分散， 能够规避、分散单一企业的风险。第三、交易方便,买卖便利， ETF 可以像股票一样在交易时间内持续交易，投资者可根据交易价格随时进行买卖， 从而很好地把握成交价格， 同时也增加了 ETF 的流动性。普通股票会出现停牌的状况，并且涨停时无法购买，跌停时无法卖出。而ETF基金任何时候都可以购买和赎回，不会出现这些问题导致套利无法进行。
三．对不同组合进行回归分析计算：
选取数据为2010.4.19-2011.3.19的实际沪深300指数以及易方达100ETF，上证180ETF，上证50ETF以及沪深300ETF四支ETF指数基金的收盘数据作回归分析。基金原始数据和沪深300指数数据来源于国泰安金融数据库。
由以上数据分析TE值，显然可以得知最后一种资产组合对指数的拟和程度最好，TE值最小。根据计算结果，四种ETF基金其各自金额在资产组合中份额分别是易方达100ETF资金占14.1107%, 上证180ETF占总资金比例的%10.8536,上证50ETF和沪深300ETF分别占7.6035%和67.4322%：
研究残值序列，可以看出残值的最大绝对值不超过0.2。
由上所述，可见最后一种资产组合对沪深300指数的拟合接近完美。
四．无风险套利模型
实际市场中往往不是完美的，因此我们需要考虑不完美市场运行情况。国外研究不完美市场研究成果已有不少，这里我们在参考Modest&Sundaresan(1983)和Klemkosky&Lee(1991)等人无套利定价区间的基础之上，根据无套利定价的原理，考虑建立套利组合时现货与期货的交易成本、冲击成本、借贷利率不等以及间断型股利发放等因素的影响，在多头套利与空头套利的策略下，分别推导出股指期货的定价上、下限。在此区间之内，期货的定价是合理的，没有任何套利的收益。
股指期货的无套利定价区间公式为：
其中 为反向套利的成本， 为正向套利成本，TE为跟踪误差，M为保证金比例，t时刻现货的价格， 为t时刻期货价格，r是贷款利率。
正向和反向套利操作触发流程：
当期货的价格超过无套利定价区间的上限时，买进现货的同时卖出期货。
合约到期日通过反向操作，从而获得无风险的套利收益。
当期货的价格低于无套利定价区间的下限时，卖出现货的同时买进期货。
在期货合约到期日，买进现货卖出期货平仓，从而获得无风险的套利收益。
因此只要确定期货合约价格上下限，就可以很容易根据实际期货合约的运行情况进行套利操作。
五．实际市场数据分析：
下面我们根据实际股指期货市场的运行状况来估计相关参数并实际运算，并对一些情况作出简化，不考虑中间保证金不足导致追加问题和股票组合在持有期间分红问题。
1.交易成本
假设持有现货间无分红，即股息为0，现货交易成本买入成本定为 0.6% 卖出成本为 0，沪深300股指期货合约交易手续费为成交金额的万分之零点五，交割手续费标准为交割金额的万分之一，双边为万分之三，考虑到期货流动性较差，将期货交易成本定为0.2%应该比较合适
2.保证金比例
沪深300股指期货保证金为交易额的M=15%，中间假定不再追加保证金
3.无风险利率
一年贷款利率为 6.31%
4.跟踪误差
跟踪误差我们取回归分析中残值的最大值，看图显然为应该不超过 0.2%
下面考察期货IF1104合约在2011年3月21 -2011年4月15日间运行的情况（IF1104数据来源国泰安金融数据库）：
IF1104 = 3230.0 3231.6 3269.2 3267.0 3298.4 3296.6 3273.8 3263.6 3244.0 3276.4 3308.0 3323.8 3366.0 3344.6 3326.0 3374.8 3347.2 3340.6
下限值 = 3175.0 3190.7 3232.3 3218.8 3261.5 3257.7 3225.4 3223.5 3191.1 3240.0 3278.0 3291.2 3319.8 3300.1 3293.5 3338.3 3320.0 3325.4
上限值 = 3239.2 3255.2 3297.6 3283.9 3327.4 3323.5 3290.6 3288.6 3255.5 3305.5 3344.2 3357.7 3386.9 3366.8 3360.0 3405.8 3387.1 3392.5
可以看出IF1104合约在3.22至4.15日期间都完全运行在无套利区间内。说明实际沪深300股指期货在实际运行中，随着参与的人数不断增多，市场就越理性和成熟，其能够出现无风险套利的机会也就越少。
六．总结
我们可以使用ETF基金组合来模拟股指期货的现货市场，使用四支基金：易方达100ETF，上证180ETF，上证50ETF以及沪深300ETF，他们组合的收益率完美拟合了沪深300指数的收益率，整体追踪误差最大不超过0.2%。
我们还根据不完美市场的套利理论，考虑交易成本和追踪误差，保证金比率等因素，得到了一个简化的股指期货的无套利定价区间公式
在实际套利中，我们还面临着很多其他风险，它们同样影响着实际套利的可操作性。虽然在上面论述中我们将其忽略，但是实际操作中必须要考虑以下问题。
1. 保证金的风险，市场价格剧烈变动时我们需要面对保证金追缴的风险。股指期货合约每日进行结算，在期货指数朝期货操作的相反方向变动时，如果不及时交足保证金， 期货合约就会因为保证金不足而被强行平仓，导致套利失败。实际操作中应该在帐户中保持一定的现金比例。
2. 现货分红的风险，ETF基金如同股票一样也会有分红的时候，因此实际操作中套利的时间段不宜过长，最多一个月。
3. 沪深 300 股指期货的交割结算价为最后交易日标的，指数最后 2 小时的算术平均价。 当交割日如果最后价格变化非常剧烈时，最后的交割价未必会收敛于现货价格。由于我们的套利模型是假定期货价格在到期日应该完全收敛于现货价格，所以到期日不完全收敛会对套利的结果产生一些影响。
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霍金的故事范文5
尚思小学五年（2）班 苏晓薇
指导老师 林云英
妈妈常常教育我：“诚信是人一生中最重要的东西，一个人可以什么都没有，就是不能没有诚信。”
对于我来说，诚信就是一轮太阳，要是没有了诚信，就等于地球没有了太阳，整天生活在黑暗里，得不到光明，也得不到温暖。
记得有一次，我不小心将妈妈心爱的大花瓶打碎了，我慌慌张张地冲进自己的房间，心想：惨啦，妈妈回来一定大发雷霆，我的屁股一定得开花。不一会儿，弟弟从房间里走了出来，看到破碎的花瓶，吓了一跳。这时，妈妈将房门打开，高高兴兴地回来了，看到碎了的花瓶，大声质问：“是谁打碎的？”我听了，装做若无其事的样子，不紧不慢地从房间里走了出来，问妈妈：“怎么了？”妈妈指着已被“五马分尸”的花瓶，愁眉苦脸地说：“我心爱的花瓶被打碎了，是谁干的？”这时，我开始心虚了，我指着弟弟，火冒三丈地说：“我知道了，是你干的。”弟弟冲着我吼：“我没有！你为什么要冤枉我！哦，莫非是你干的。”我听了，立刻反驳：“才不是我呢！你是想栽脏陷害我。”“我没有。”弟弟一边抽泣一边说，“我真的没有，不是的。”在一旁的妈妈见了，大声地吼道：“你们俩别再吵了，天花板都要被你们震下来了!不就是一个花瓶吗，没有了可以再买，不过，诚信没有了，可没地方买了。”听了他*的话， 我的怀里就像有一只小兔子似的，忐忑不安，好几次都要说出来了。
吃完晚饭，我回到了自己的房间，想看书却一点心情都没有，怎么也安不下心来。怎么办呢？这样老是不说也不是个办法啊，就像热锅上的蚂蚁，急得团团转。可是一想，我是不小心才把花瓶打破的，又不是故意的。要不然我去向妈妈说明白了，认个错吧。做个诚实的孩子，妈妈不一定会打我的，即使是打我，也是对我好，我怕什么呢？她也经常教育我，诚实最重要，做错了事，就一定要承担责任，这才是个好孩子。虽然这么想了，但我还是不敢去，还是没有勇气去承认错误。
霍金的故事范文6
关键词：沪深300股指期货；最优套期保值比率；套期保值；ECM
2010 年4 月16 日，伴随着以沪深300 指数为标的物的股指期货合约在中国金融期货交易所上市交易，中国资本市场的内容和结构得到进一步丰富、完善，投资者拥有了更加有弹性的投资理财产品和风险管理工具。樊元、李雪波（2010）运用OLS、VAR、GARCH模型，选取了20支沪深300指数的样本股进行计算得出了股票价格变动与沪深300股价指数期货相关系数越大，套期保值效果越明显。张建亮（2007）对股指期货相关理论和模型进行了综述，但是缺少数据的实证分析。吴博（2010）比较全面的运用了各种模型进行实证的检验，但是选取的数据时沪深300股指期货推出前的仿真数据，不能代表推出后的真实情况。本文在现有研究的基础上对套期保值的相关理论进行了简要的综述并运用了股指期货推出后的真实数据进行实证的检验，弥补了现有研究的不足，分析比较得出了计算套期保值率最好的方法。
一、套期保值相关理论概述
Ederington按照参与者采取的套期保值的方法的不同将套期保值分为简单套期保值、选择性套期保值和现代套期保值。在期货和现货市场存在以下两条规律，所以才使套期保值能够具有规避股市价格风险的功能。第一，期货市场和股票现货市场的价格走势是一致的；第二，随着合约到期日的临近，两者的价格趋于一致。为了规避系统性风险、实现保值的目的，在进行套期保值交易时必须遵循以下几项基本的交易原则：种类相同或相关原则；数量相等或者相当的原则；月份相同或者相近原则；交易方向相反的原则。按照进行套期保值的方向不同，套期保值可以分为包括卖出套期保值和买入套期保值；按照操作的目的，套期保值可以分为积极的套期保值和消极的套期保值。在进行股指期货套期保值时存在着以下两个方面的风险：交叉套期保值风险和基差风险；（1）在套期保值过程中，所要保值的资产不会和指数成分股及数量完全一致，存在着种类相关和数量大体一致的可能，这就存在交叉保值的风险。（2）即使投资者要保值的资产与股指期货的标的资产一致，但是保值资产的价值与股指期货价格的走势也很可能出现不一致的情况，定义为基差风险。
二、套期保值模型的演进
股指期货的作用中最重要的是套期保值，这其中最关键的就是要确定套期保值比率，即为了达到理想的保值效果，套期保值者在建立交易头寸时所确定的期货合约的总值与所保值的现货合同总价值之间的比率关系。确定套期保值率的方法有静态和动态之分。静态的套期保值比率是假设市场条件不变而得出的，其值是固定的。
1.最小二乘法回归模型（OLS）。假设现货收益率和期货收益率呈线性关系，ΔSt、ΔF t分别表示现货市场和期货市场的对数收益率。则 ΔSt=LSt- LSt-1，ΔF t=LF t- LF t-1，ΔSt=α + ΔβF t+ε t
通过最小二乘法估计线性回归模型的斜率β，该斜率就是最优套期保值率h，但是数据序列残差项有可能存在着自相关性和条件异方差的情况，此方法没有考虑这方面的影响，这也是它的缺陷所在。
2.向量自回归模型（VAR）。最小二乘法估计受到残差项的自相关性的影响，而向量自回归模型可以克服OLS模型残差序列自相关的缺点。在VAR中期货价格和现货价格存在如下的关系。
ΔS t=αS+βsiΔS t-i+λsiΔF t-i+εst
ΔF t=αf+βfiΔS f-i+λfiΔF f-i+εft
得到 H*=cov（εst，εft）/var（εft）。其中εst、εft为误差项，两者独立同分布。
3.向量误差修正模型。误差修正模型可以消除残差项的序列相关性，不仅如此还可以增加模型的信息量。Ghosh 根据期货与现货价格大部分时间是协整的，他们之间具有一种长期均衡的关系，他认为标准的VAR方程忽略了误差修正项，为此建立了误差修正模型。
ΔSt=α S +β si ΔS t-i+λ s i ΔF t-i+KsU t-1+εs t
ΔFt=α f +β fi ΔS f-i+λfi+ΔF f-i+K f U t-1+ε f t
其中Ut-1=S t-1- （a+b F t-1）表示期货与现货之间的长期均衡偏差，m、n为滞后阶数。
得到H*=cov(εst，εft)/var(εft)
以上三个模型都属于静态模型，隐含着现货和期货的风险不会随着时间变化，从而得到的是恒定不变的H，但是大量的实证研究表明，资产期货价格波动呈现出异方差的时变特征，因此最优套期保值率是时变的，由此产生动态套期保值理论。
4.广义自回归条件异方差（GARCH）模型。Engle（1982）提出自回归条件异方差模型（ARCH），Bollerslev（1986）发展成为广义自回归条件异方差模型（GARCH）。该模型考虑了金融时间序列的动态波动特征，因而可以得出动态的最优套期保值比率。GARCH（p，q）中的套期保值比例可以通过下面的回归方程得出：
ΔSt=α+βΔFt+εt
残差项：εt|Ωt-1:N（0，σ2t）
条件方差方程： σ2t=ω+μiε2t-iρjσ2t-j
β==
其中，Ωt-1是t-1期的信息集，σ2t为t期的条件方差，p、q分别为自回归项和移动平均项阶数，β为计算得出的套期保值比率。广义自回归条件异方差模型克服了以上模型的缺陷，同时给出了动态套期保值率的计算方法。
三、套期保值的绩效评估
从上面介绍的套期保值模型来看，我们需要一个可以用来对比的标准，即套保绩效的评估标准。
1.判定系数R2法。最小二乘估计中，判定系数R2可以用来度量套期保值效率。求最优套期保值比率所用的最小二乘法中，回归方程的判定系数R2的值解释了回归方程的拟合优度，判定系数R2的值越大，表示套期保值效率越高。
2.收益方差法。计算套期比率时是在方差最小化的前提下进行的，所以在评估套期保值的效果时主要是比较进行套期保值后组合回报方差的降低比例，其中，Ut表示未参与套期保值前的现货价格收益率；Ht是现货与期货价格收益率的线性组合，于是可以得到套期保值绩效的指标：
He=
He指标反映了进行套期保值相对于不进行套期保值风险降低的程度。本文将运用He对风险最小化套期保值的四种方法进行绩效考察，以确定最小风险下的最优套期保值模型。
四、实证检验
1.数据的选取：以沪深300IF1103为期货，以沪深300指数为现货。本文选取了2010年7月19日至2011年1月16日，股票和沪深300股指期货的日收盘价作为原始样本数据，同时剔除节假日和非交易时间的数据以及样本股缺失数据，共形成121组数据。
2.平稳性检验和协整检验。从表1中看出，股票组合和股指期货收盘价对数序列的t统计量分别为-2.295759和-1.800105，均大于1%显著水平的临界值-3.458973，不能拒绝原假设，所以对数序列均存在单位根，为非平稳序列。而从表2中看出，股票组合与股指期货对数价格一阶差分序列即日收益率序列的t统计量分别为-15.11051和-13.75522，均小于1%显著水平的临界值-3.459101，可以拒绝原假设。所以在99%置信水平下，日收益率序列是平稳的，也就是说股票组合和股指期货收盘价对数序列是一阶单整的，即I（1）。
3.各个模型的实证结果。应用Eviews6.0 软件，根据上述的模型进行计算，得到的各个模型的估计结果（如表3所示）：
从上述模型估计的结果来看，四个模型计算得出的套期比率都小于1，都比简单套期保值中的比率恒为1的效果要好，这充分说明在股票现货组合套期保值交易中的套期保值的成本要低，因为买卖期货合约的价值要低于现货价值。我们可以看出VAR、ECM、GARCH模型所计算得出的套期保值比率均大于传统OLS模型，其中ECM模型计算得出的套期保值率是最大的。几种模型的套期保值的绩效评估中我们可以看出，其判定系数均大于0.9，表明回归方程拟合效果不错，其中ECM模型的判定系数最大，所以其套期保值效率最高。
五、结论
本文通过对套期保值理论及模型的演进进行研究，并用沪深300股指期货推出以后的真实数据进行实证研究，研究表明通过不同的模型得到的套期保值的效果各不相同，得出了ECM计算得出的套期保值率即为风险最小化的最优套期保值比率。
参考文献
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The Evolution of Stock Index Futures Hedging Theory and Empirical Research Model
WANG Yong-jie1，ZHANG Bin2
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