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股指期货套期保值范文1
一、套期保值相关概念
（一）股指期货套期保值
股指期货套期保值是指在股票期货市场和现货市场之间建立对冲交易机制，来实现现货市场价格风险转移的交易行为。在进行股指期货套期保值操作时，应遵循以下四个原则：品种相同或相近原则；月份相同或相近原则；方向相反原则；数量相当原则。
（二）基差
基差是指股指标的价格与股指期货合约价格之间的差值。一般而言，如果投资者在进行套期保值前后，基差不变，则有可能实现完全套期保值。但是由于股指期货标的指数价格与股指期货价格的变化幅度不完全相同，因此基差总是处于不断的变化中，并将直接影响到股指期货套期保值的效果。
根据基差变动情况的不同，应采取的套期保值策略也就不同，具体情况如表1所示：
（三）最优套期保值比率
1.完全套期保值模型
假设股价指数与股指期货价格变动方向相同且走势完全一致，而且不存在基差风险以及交易费用、税收费用等其他费用，则认为通过套期保值可以完全规避风险，此时将最优套期保值比率设为1。但是由于该方法的假设与现实情况存在较大出入，因此存在一定的缺陷。
2.利润最大化的套期保值模型
假设投资者在规避风险的同时又追求额外收益。此时，当持有现货多头，并预期基差变动为正时，投资者会选择以套期保值率1到期货市场上进行避险；当面对现货空头，并预期基差变动为负时，投资者将不会采取套期保值策略，此时最优套期保值率为0。但在该模型中，最优套期保值比率只有0或1两种情况，更倾向于套利策略。
3.风险最小化的套期保值模型
该方法强调在风险最小化的条件下获取收益，认为在实际操作中可以将期货和现货视为一个投资组合，以此来求得最优套期保值比率。通常可以通过OLS简单线性回归模型和GARCH模型来确定最小方差套期保值比率。
二、股指期货套期保值比率估计方法
（一）OLS简单线性回归模型
3、总结
不套期保值亏损5916910元，套期保值后盈利1754390元，套期保值的有效性指标HP=0.791192056。因此，投资者运用沪深300股指期货IF1511合约对基金现货资产进行套期保值，既成功的规避了系统性风险，同时又获得了有效收益，一举两得。
五、结论
风险管理是金融投资中所需要考虑的一个重要问题，而套期保值则刚好为解决这一问题提供了有效的方法，成为风险管理中的一个最主要的工具。对于股指期货而言，投资者可以通过套期保值实现规避股票市场系统性风险的目的。股指期货的套期保值在具体操作过程中主要包括以下几个步骤：对股票市场的走势进行大致的分析和判断；测量股票市场系统性风险的大小，确定是否有必要进行套期保值；根据股市走势预测确定套保方向；确定套保对象及套保目标，即完全套保或风险最小化套保或利润最大化套保；确定套保期限，选择合适的期货合约；计算最优套期保值比率以及有效性；根据套期保值比率确定最适宜的期货合约数量；执行套期保值交易策略并进行保证金管理和风险控制；结束套保。
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股指期货套期保值范文2
[关键词]股指期货套期保值投资组合保险
随着股指期货推出的临近，如何采用股指期货来进行套期保值是基金公司研究的重点。特别是上证综指在5个月的时间内大幅滑落，基金的净值也跟随大盘大幅缩水；机构投资者对于股指期货的推出越来越殷切期盼了。
股指期货作为一种风险管理工具，套期保值（也称作避险、对冲）是其基本功能之一，能满足投资者对股市风险对冲工具的需求。特别对于机构投资者来说，套期保值是主要运用的策略。投资者在进行套期保值时面临的一个关键问题就是对于每单位的标的资产需要确定持有多少期货合约；或者最优的套期保值比率应该如何决定。到目前为止，已经有许多学者提出了各种计算套期保值比率的方法和模型，但是采用哪种模型的估计结果对于套期保值具有比较高的有效性仍然是一个充满争议的议题。利用股指期货，有三种方法可以对冲掉股票市场基金的系统风险：第一种是完全套期保值策略，第二种是不完全套期保值策略，最后一种称为投资组合保险。
本文的第一部分将分别介绍这三种套期保值策略，第二部分，将通过实证数据比较这三种套保策略的优劣，第三部分为结论部分。
一、套期保值策略的介绍
1.完全套期保值策略
首先，介绍完全套期保值策略，该策略追求风险最小化，不考虑其它收益。认为期货价格变动与现货价格变动同步，即没有基差风险。这种策略的套保比率为1，即期货合约头寸恰好等于现货头寸，且避险者持有期货到现货头寸结束。在完全避险条件下，套保期货合约数量=
其中，“-”代表期、现反向操作，
VS为现货组合价值,VF为期货合约价值
2.不完全套期保值策略
Ederington（1979）提出投资者进行套期保值的目标是最小化所持有的资产组合的方差，因此能够产生最小组合方差的套期保值比率应该就是最优的套期保值比率，这一套期保值比率也被称为最小方差的套期保值比率。他同时论证了最小方差的套期保值比率可以被定义为期货和现货价格之间的协方差与期货价格方差的比率。然后他证明了最小方差的套期保值比率刚好是从普通最小二乘回归（OLS）得到的斜率系数，其中现货价格和期货价格分别为因变量和自变量。
(1)传统OLS模型。OLS（OrdinaryLeastSquaresRegression）模型实际上是对现货收益率和期货收益率作一个简单的线性回归，取其斜率为避险比率。
其中，St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率
α为模型的截距项；β为模型的斜率系数，即最优套保比率；εt为模型的残差项
对（1）式β取一阶微分，并令方程式为零，则得到最优套期保值比率，此套保比率不随时间改变。
(2)误差修正ECM套保模型。由于经济数据一般具有非定态、不稳定的特征，在实证分析时多采用差分后的定态序列进行分析，但一些长期重要信息有可能因此丢失。为解决这一问题，EngleandBollerslev(1986)提出了共整合概念，将长期均衡概念纳入考虑，构建利用股指期货避险的误差修正ECM模型，如下，
其中，St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率
μt-1为误差修正项；α0为截距项；α1为误差修正系数，α1=0
δi，θj为模型参数；εt为模型的残差项
b^估计系数即为最优套保比率
该模型实际上是将OLS模型中的残差序列εt纳入了考虑。
(3)广义自回归条件异方差GARCH套保模型。传统的OLS模型和ECM模型是建立在残差项变异数具有齐质性的条件下，即残差项的变异数(εt)符合正态分布，且残差项变异数固定不变，得出的最优套保比率也不随时间改变。但大量的实证数据显示，财务数据多为非正态分布，且残差项变异数会随着时间改变。在实践意义上，最优套保比率应随时间的变化做出调整，即所谓的动态套期保值观点。1982年Engle提出了自回归条件异方差ARCH模型，该模型考虑到了残差项变异数随时间而改变。1986年Bollersler又将ARCH模型改进为较弹性且一般化的构架，即现在广为使用的广义自回归条件异方差GARCH模型，表示如下：
其中，Ωt-1表示t-1期之前所有已知信息的集合；为残差项的方差p和q为阶数；St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率
a为截距项；b为斜率项，即为最优套保比率
3.投资组合保险
所谓投资组合保险就是用股指期货动态复制股票指数看跌期权。股票类基金一般都是由分散化的股票组合构成，可以类似的用买卖股票组合的办法动态复制该股票组合的看跌期权来规避下跌风险，但是，不断的买卖一篮子股票的交易成本是相当高的，使得这种方法很难得到实际应用。股指期货的推出能够解决这个问题，买卖股指期货的成本相对要小得多，能够使得动态调整的成本降低为原来的十分之一。基金可以利用股指期货与股票指数、股票指数与基金之间的价格联动关系，通过动态调整买卖股指期货的数量来构造股票指数看跌期权，为基金对冲掉下跌风险。不考虑股利，股指期货与股票指数的价格之间的关系为,因此，期初卖出e-rT[N(d1)一1]份股指期货，并不断的动态调整便可复制出股票指数看跌期权。如果基金收益率相对于股票指数收益率的敏感性为β，那么将原先买卖股指期货的数量乘以β即可。
二、三种套保策略的实证比较
1.完全套期保值策略
这种方法虽然规避了市场股票指数下跌的风险，但也使得投资者不能享受市场股票指数上升带来的好处。
2.不完全套期保值策略
相对完全套保策略，通过套保模型优化设计的套期保值操作比简单的完全套期保值更有优势，套保成本低且套保绩效好。
杨伟（2006）采用传统的回归模型、双变量向量自回归模型、双变量向量误差修正模型和具有误差修正的双变量GARCH模型对我国铜期货的最优套期保值比率进行了估计，实证结果如下：
表基于风险收益的套期保值有效性比较
资料来源：杨伟，2006
在以上四种套期保值策略中，OLS套期保值策略的表现最好，与其他三种套期保值策略相比，利用该策略不仅可以获得更高的收益率，而且承受的风险最小。
中信建投证券袁晓莉（2006）的报告得到了相似的结论，在考虑不同的套保频率和套保模型的基础上对香港恒生指数期货进行了实证研究：在模型选择方面，该报告比较了目前普遍使用的OLS、ECM、和GARCH模型。研究发现，复杂的并不一定是最好的，简单的OLS模型在月、周、日套保频率下都得出了良好的避险绩效。
3.投资保险组合
美国20世纪80年代早期和中期曾经非常成功。但是，这种避险策略自身也存在一定的风险。
股指期货套期保值范文3
[关键词] 股指期货 套期保值率 风险控制
一、股指期货套期保值比率计算的理论发展
股票价格指数期货一项最大的作用就是套期保值，规避股票市场系统风险。股指期货套期保值是指股票现货投资者通过在期货市场上持有与其现货市场相反的交易部位,由期货市场上的盈利(或亏损)抵消现货市场上的亏损(或盈利),从而达到保值的效果。在股指期货市场的第一个交易行为是买进还是卖出取决于投资者在股票现货市场上是打算卖出相关股票还是买进相关股票,据此,又将投资者分为买方保值者和卖方保值者。利用股票指数期货来对单个股票或股票组合进行套期保值,其关键问题是买卖多少数量的指数期货来对一定数量的股票资产进行套期保值,以使现货头寸和期货头寸组成的投资组合在持有期内价值波动的不确定性最小,即求最小风险的套期保值比率问题。
1982年,美国堪萨斯期货交易所推出了全球第一张股票价格指数期货――价值线综合指数期货合约,其后,美国的其他期货交易所及澳大利亚、英国、新加坡、日本、中国香港等国家和地区都陆续推出了各种股票价格指数期货合约。因此,西方国家尤其是美国对于股指期货套期保值问题的研究一直走在世界前列。
由于我国商品期货市场起步较晚,股票价格指数期货才刚刚开始模拟实验,国内对于股指期货套期保值问题的研究几乎可以说尚处于空白。然而还是有个别研究值得推介:李萌在“计算股指期货套期保值比率的新方法――LPM方法”一文中较早将股指期货套期保值问题引入,他在比较分析了传统MV法的缺陷和不足,介绍了哈罗LPM法在股指期货风险度量和股指期货套期保值方面的实证应用;王宏伟在“股指期货理论和实证研究方法初探”一文中针对国际上对股指期货的三大基本功能――发现价格、套期保值、投机获利的研究进行了总结和分析,介绍了计算套期保值比率的一些新方法,如广义最小二乘法、时间序列中的协整方法、纠偏模型等。
二、套期保值比率的计算
商品期货由于标的物与需要保值的现货一般具有同质性,因而套期保值比率的计算相对简单,在实际操作中往往采用1∶1的套期保值比率。金融期货中我们选择较简单的收益率方差最小化套期保值策略。
投资者实施了套期保值交易后，套期保值组合的收益Rp为：
Rp=Rs―H Rf
RS=（VT1-VT0+D）/VT0Rf=（FT1-FT0）/FT0
Rs和Rf为在单位时间内持有现货头寸和期货头寸的收益, H为套期保值比率，VT0为现货投资组合在期初的市场价值，VT1为现货投资组合在期末的市场价值，D为现货投资组合在T0和T1这段时间内收到的现金股利，FT0为期货合约的期初价值，FT1为期货合约的期末价值。
投资组合收益Rp用方差度量的风险为:
Var(Rp)=Var(Rs)―2H Cov(Rs,Rf)+H2Var(Rf)
让Var(Rp)对H的一阶导数等于0,得到方差最小化方式下最优套期保值比率:H=Cov(Rs, Rf)/Var (Rf)
在股指期货的套期保值中，投资者为了套期保值需要持有的期货合约数量：Q =(Ps/Pf)×H
Q为买卖期货合约的张数, Ps为股票现货或证券组合的总市值, Pf为一张股指期货合约的价值。
三、利用股指期货套期保值实例
若在5月1日，某投资者预计在7月1日可收到金额为150000美元的款项，他准备用这笔款项购买某公司股票。该公司股票的现在价格为15美元，若投资者现在用150000美元购买股票，则可购买10000股。为了防范股票价格在7月1日上涨造成损失，投资者以450的价格买进10份3月期S&P500股指期货进行多头套期保值。如果7月1日，公司股票价格上涨到20美元，该投资者收到150000美元只能购买7500股股票。若他想购买10000股，则还缺少50000美元的资。由于投资者买进了10份3月期S&P500股指期货，如果7月1日，S&P500股指期货的价格上涨到460，则投资者通过平仓即可获利50000美元，正好弥补购买10000股股票所缺少的资金。
四、股价指数发展与创新的启示
1.完善指数体系,强化指数功能。指数产品开发要求加快设计一系列兼顾基准指数和投资交易指数功能的统一指数,应综合考虑市值覆盖性、股票的成交金额、换手率、波动性和行业覆盖度等因素。尤其是在保证一定市值覆盖性的前提下,挑选成交活跃、波动性小的股票,并用尽可能少的股票数。同时,构成的指数又能满足一定的行业覆盖度和样本稳定性及抗操纵性。
2.培育指数化投资理念,支持指数行业发展。指数化投资方式也将成为我国未来金融市场发展的一个方向。要充分认识到指数类金融产品创新将在资本市场发展中的重要作用, 应该采取有力的政策措施,宣传和培育投资者的指数化投资理念,支持国内指数服务商及指数行业的整体发展,以应对国外即将进来的强大竞争。
3.加快交易机制创新,适时推出程序交易。股指期货和交易所交易基金均以指数为基础。所以,为了实现期货与现货间基金与股票间的对冲保值和价格套利,所有指数股票的交易都必须在瞬间同步完成而不能出现滞后,以避免价格突变而导致指数产品与股市现状的脱节。
4.大力推进各类指数产品的开发工作。我国指数基金,交易所交易基金已经推出,并且受到市场的广泛欢迎。下阶段应分阶段推出股指期货和股指期权,以完善市场产品结构,提高市场效率。
参考文献:
股指期货套期保值范文4
【摘要】本文首先对股指期货的套期保值功能进行了量化分析，股指期货选择沪深300 股指期货，现货数据选择了与其关联比较紧密的嘉实300ETF。为了使研究结果更加全面，分别选取了长期、中长期和短期三组数据，研究发现短期套期保值操作的效果最好。通过选择OLS、VAR、GARCH 三个不同的计量模型分析发现，对于短期操作投资者应选择OLS 模型确定套期保值率，而对于长期和中长期套期保值操作应选择动态的GARCH模型。
关键词 沪深300 股指期货；沪深300ETF；OLS 模型；VAR模型；GARCH模型
【作者简介】马淑娟，河北大学硕士研究生，研究方向：金融学。
一、引言
我国首个股指期货产品——沪深300 股指期货已经上市将近四年的时间，其上市以来一直受到投资者、学者以及监管者的关注。股指期货的推出改变了我国资本市场只能做多的单边格局，为投资者提供了规避风险的工具。目前，股指期货的日成交量已经超越了现货市场。
沪深300ETF产品作为典型的指数基金，是紧随沪深300指数上市的，沪深300ETF指数基金的投资标的是沪深300指数成分股，因此其与沪深300 指数有着很强的相关性。股指期货推出后，为沪深300ETF 产品的持有者提供了规避风险的工具，投资者可以根据对未来的走势判断选择买进或卖出股指期货从而达到套期保值的目的。本文选择了嘉实300ETF作为沪深300ETF产品的代表，同时将数据分为了长期、中长期和短期不同的时间区间，以期能够得到更全面的分析结论。
二、理论概述
（一） 沪深300股指期货
股指期货同其他期货产品类似，商品期货中的大豆期货、铜期货、黄金期货等的投资标的就是相对应的商品大豆、铜和黄金等，而股指期货的投资标的是股票指数，沪深300股指期货的投资标的就是沪深300 指数。我国沪深300 股指期货上市的时间较国外发达市场较晚，其交易规则设计也参考了国外发展相对完善的股指期货产品（表1）。
从合约内容可以看出，在参考国外股指期货产品的同时也考虑了我国资本市场的发展状况，如采取熔断价格机制，即在合约的价格未涨跌停前，当价格上涨或下降的幅度达到前一交易日收盘价的6%时，将启动熔断机制，在未来的10分钟之内超过6%的报价将不予接受。同时为了降低投资杠杆，最低交易保证金定为12%，相比国外市场这一值较高。
（二） 套期保值率
投资者进行套期保值操作，面对自己的风险敞口应该选择合适的股指期货合约的数量，否则将会面对额外的投资风险，这一确定的股指期货合约的价值与风险敞口之比就是套期保值率。根据股指期货与现货价格之间的联动关系，选取回归分析模型就可以确定出最优的套期保值率值。
三、实证研究
（一） 数据的选取与处理
本文分别选取了沪深300 股指期货和嘉实300ETF的日度收盘数据，由于本文的研究思路是针对长期、中长期和短期三个不同时期沪深300股指期货的套期保值效果进行研究，因此选择长期数据时间跨度为：2010年4月19日至2014年4月30日；中长期数据时间跨度为：2013年4月16日至2014年4月30日；短期数据的时间跨度为：2014年2月7日至2014年4月30日。考虑股指期货交易数据的非连续性，本文选取了通达信软件上的股指期货当月连续主力合约数据（代码为IFL8），从而保证了数据的连续性。
由于股指期货数据值较大，为了减小数据的波动性对数据进行取对数处理，长期、中长期和短期的数据分别记为：LFP1、LFP2、LFP3。嘉实300ETF 的长期、中长期和短期数据记为：JS1、JS2、JS3。
（二） 数据的平稳性检验
为了保证实证分析的准确性，首先需要对数据的平稳性进行检验。本文采取ADF检验方法。
利用Eviews6.0检验结果见表2。
由表2的数据可以看出，六组数据都是不平稳的，因此需要对数据进行差分处理，对一阶差分处理后的数据检验得到表3。
经过一阶差分处理后数据是平稳的，说明这几组数据是一阶单整序列，满足VAR、GARCH模型的建模条件。
（三） 不同模型确定的套期保值率
1. OLS 模型。OLS 模型是计量分析中最基本也是最常用的回归分析模型。其回归方程为：
DJS=βDLFP+α+ε
式中的α为截距项，ε为随机误差项，β即为套期保值率。利用Eviews6.0分析结果为表4。
2. VAR模型。VAR模型相比OLS模型做出了较大改进，将变量的历史信息对当前价格的影响考虑在内。其回归方程为：
ΔDJSt=c+βΔDLFP+Σi = 1pαiΔDJSt - i +Σj= 1qβjΔDLFPt - j +εt
该模型分析的关键就是确定最优的滞后阶数，本文根据AIC 和SIC 准则确定模型的最优滞后阶数为3。得到回归结果为表5。
3. GARCH模型。上述的两种模型都是静态模型，其基本的假定条件就是方差是固定不变的，而GARCH 模型是动态模型， 假定方差是变化的。其回归方程分为方差方程和均值方程两个：
yt=αxt+ut ut~N（0，σ2t） （1）
σ2t=α0+α1u2t-1+α2u2t-2+…+αpu2t-p （2）
（1） 式为均值方程，（2） 式为方差方程。在进行GARCH 模型分析之前还需对回归的残差进行ARCH效应检验，利用Eviews分析得到，残差存在ARCH效应（表6）。
（四） 套期保值效果分析
由以上分析可以看出各模型得到的套期保值率是不同的，为了分析套期保值效果，本文采用Lien(2012)提出的评价方法，该方法的思路是计算出套期保值后收益率的方差相比没有进行套期保值操作的收益率的方差减小的比率，以该比率值代表套期保值效果。
由表7 的数据可以看出，从长期、中长期、短期三组数据看，短期数据得到的套期保值效果最好。从不同的模型结果可以看出，对于短期套期保值操作选择OLS模型来确定股指期货合约的数量可以得到更好的效果，对于中长期套期保值操作应该选择GARCH 模型，对于长期套期保值操作也应该选择GARCH模型。
四、研究结论
通过以上的量化分析发现，沪深300 股指期货和嘉实300ETF 的长、中长、短期数据都是一阶单整序列。对于不同的套期保值操作三个不同时间跨度选择的效果也是不一样的，通过采用模型分析发现，进行短期套期保值操作得到的效果最好，长期操作的效果相对不理想，但总体上都能规避90%以上的风险。通过采用模型对比发现，对于不同的操作，也应该采取相对应的最优的模型来确定股指期货合约的数量，以进行套期保值操作。对于短期操作而言，应选择OLS 模型；对于长期和中长期操作，应选择GARCH 模型。
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股指期货套期保值范文5
2010年4月股指期货的推出为证券投资业务提供了规避系统性风险的工具，完善了证券市场的做空机制。证券公司可以通过股指期货套期保值业务主动调整证券投资组合的市场风险暴露程度，对平滑公司经营业绩、减少市场单边下跌带来的损失具有重要意义。为了提高套期保值业务的安全性与有效性，证券公司风险管理机构可在套期保值业务的事前、事中、事后环节积极主动管理风险，使业务风险处于可控、可测、可承受的范围之内。
【关键词】
股指期货；套期保值；风险管理
1 股指期货套期保值的基本原理和分类
股指期货套期保值，是一种利用股票现货与股指期货价格之间的同步和一致性，实现股指期货和股票现货之间盈亏相抵而规避现货价格波动风险的投资行为。投资者在股指期货市场和股票现货市场持有价值相等、方向相反的仓位，从而对冲系统性风险。
按照持有股指期货头寸的方向，套期保值可分为卖出保值和买入保值。卖出保值是指期货头寸为空头的套期保值，目的是对冲所持有的现货投资组合的系统性风险。当投资者预期股市将要下跌，而由于各种原因不能或者不愿卖出股票，就可以通过卖出股指期货合约对冲股市整体下跌的系统性风险。如果对股市下跌的预期改变，则对卖出的股指期货合约进行平仓。该期间内，股指期货市场空头仓位上赚取的利润能够补偿持仓股票价格下跌带来的损失。买入保值与卖出保值方向相反。
利用股指期货套期保值具有能够有效地对冲、管理与市场整体走势相关的系统性风险的特性，投资者发展出了以获利为目的的套期保值策略，例如：期现套利，获取股指期货和现货之间的价差利润；相对价值投资，即ALPHA投资，通过量化的方法寻找相对优秀的股票和相对劣势的股票，并配合股指期货对冲获得稳定的正收益；统计套期保值，投资利用数据挖掘获得的大概率事件来进行获利，包括事件套期保值、转债套期保值、新股套期保值等等。这些策略的核心都是通过在不同的市场、交易品种之间建立方向相反、价值相等的头寸，对冲指数方向性风险，获取与市场的短暂定价错误、选股能力相关的绝对收益。
2 股指期货套期保值业务风险分析
虽然股指期货套期保值是为了规避、转移和管理风险，但由于期货交易的特殊规则如实行保证金交易制度从而存在较大交易杠杆等原因，套期保值业务中也蕴含着一定的风险。
2.1 股指期货与股票现货不匹配风险
套期保值的核心是利用股票现货与股指期货价格之间的一致性，实现股指期货和股票现货之间盈亏相抵。因此套期保值的原则是在期货与现货市场的头寸应该是方向相反，价值相等的，如果二者在价值、方向上不能匹配就会出现风险暴露。如果二者匹配度很低，交易就变为方向性的投机。巴林银行、中信泰富、中航油等企业在套保交易中损失惨重，都是因为期货和现货两个组合不仅没有实现匹配对冲，而且还相互放大风险，导致巨额亏损。
2.2 跟踪误差风险
期货套期保值基础在于期货合约到期时期货价格与现货价格走势趋于一致，期货与现货之间的盈亏正好相抵，但在实际操作中，需要对冲价格风险的现货组合通常与股指期货标的指数的成分股构成并不完全一致，期货价格与现货价格就会出现一定程度的背离，从而形成一定的跟踪误差（tracking error）。跟踪误差会导致套期保值效果的下降。
2.3 模型风险
为保证套期保值效果，在套期保值之前往往会计算所持有的股票组合对于期货标的指数的敏感程度Beta、基差、套保比率等关键指标参数。在参数计算过程中，需要应用各种线性模型和拟合算法，以保证参数的准确性和稳定性。模型使用不当就会导致计算偏差带来风险。由于我国股指期货交易历史数据较少，也会对模型中重要参数值的计算产生较大的负面影响，导致模型风险。
2.4 资金配置和保证金风险
资金配置是指套期保值资金在现货证券账户和期货保证金账户的分配。股指期货交易采用保证金交易、每日无负债结算和强行平仓制度，如果股票指数持续出现与持有期货头寸方向相反的走势，期货账户就会不断出现亏损，需要不断追加保证金，由于保证金有限投资者可能会被迫终止套期保值。
2.5 强行平仓风险
强行平仓是期货市场独特的制度设计，也是期货市场控制风险的重要措施。目前中国金融期货交易确定了相对较高的保证金比率，并有权根据相关规定调整保证金比率，要求投资者按规定及时追加保证金，否则将对投资者部分或全部合约采取强行平仓。套保投资者如果不能在有效时间内及时追加资金，其持有的套保交易中的部分甚至全部合约可能被强制平仓，从而被迫终止套期保值。
2.6 强制减仓风险
当股指期货连续出现极端行情时，为稳定市场和控制风险交易所会对持仓赢利超过规则指标的部分进行强制减仓。即当日按涨跌停板价格申报却未成交的平仓报单，按比例自动撮合成交。对股指期货套期保值，如果期货价格出现同方向连续单边市时，交易所将启动强制减仓措施，此时在股指期货市场持有的套保头寸就有可能会被交易所强制减仓，这将导致股票现货头寸的风险暴露。
2.7 结算风险
套期保值过程中，如果不能及时收到期货公司提供的交易结算报告、追加保证金通知等文件，或收到追加保证金通知且确认追加保证金却未在约定时间内及时将保证金存入期货保证金账户将导致结算风险的发生。
2.8 其他风险
除上述各类风险之外，套期保值业务还可能面对流动性风险、操作风险等。
3 股指期货套期保值业务风险管理措施
股指期货套期保值业务风险管理工作应覆盖业务的全过程，在业务的事前、事中、事后环节，针对业务流程的特点，制订相应的风险管理措施，以期实现安全、有效的套期保值。
3.1 事前阶段：压力测试
在开展套期保值业务事前应过压力测试评估业务风险，理解自身风险承受能力，分析资产配置的合理性，并根据压力测试结果确定套期保值业务规模、风险预算限额。
压力测试主要测量在重大、意外风险事件（例如市场连续急跌、大幅加息、降息等）发生时套期保值投资组合可能出现的最大损失。分析最不利的市场情况发生时组合所受的影响，分析套期保值组合对于风险因素变化的敏感性。应从正向与逆向两个维度开展压力测试工作，正向测试假设轻度、中度、重度三种不利情形，分别模拟净资本等风控指标的承压情况，以及上述各种情形下对公司经营成果、财务状况的影响程度，考察套期保值业务对净资本合规性以及公司盈利的冲击；逆向测试则结合公司的财务预算设定的盈利目标与总体风险承受能力。通过压力测试更好地理解自己的风险承受特性，检验公司各投资组合所分配的资本是否充足以及相应的资本配置的限制是否合理。评估自身风险容忍度反推公司可开展套期保值业务的最大规模及其风险限额。
3.2 事中阶段：对业务风险进行分类管理
3.2.1期现匹配风险管理
建立对期现匹配的度量指标衡量套期保值组合的期现匹配情况，即：期现匹配差异度【|100%*（现货价值-期货价值）/现货价值|，其中|.|表示取绝对值】。期现匹配差异度越低，表示现货价值与期货价值对等程度越高，匹配差异度为0表示完全对等。开仓与持仓过程中期现匹配差异度不得高于10%。
3.2.2跟踪误差风险管理
针对跟踪误差风险，在套期保值之前应计算所持有的股票组合对于期货标的指数的敏感程度Beta，根据Beta确定合理的套期保值比率。在套期保值过程中对组合Beta值随时间的变化进行动态跟踪，及时调整套期保值比率；并尽量使保值期与期货合约到期日保持一致或接近的策略以控制跟踪误差风险。另一方面严格风险预算管理，当股指期货套期保值业务整体风险预算达到警示级别时，采取止损措施以控制业务风险。
3.2.3资金配置和保证金风险、强制平仓风险管理
根据套期保值模型量化分析，做出期现资金配置方案与阶段性套期保值头寸持仓计划时，应充分考量套期保值头寸随套期保值空间的扩大而增加、随套期保值空间的缩小而减少的操作原则。
期现资金配置方案应遵循审慎、优先考虑风险的原则，预留充足比例的保证金。从账户安全的角度出发，原则上应预留足以应对一个交易日指数涨停的保证金金额。
3.2.4强制减仓风险管理
在持仓合约价格出现较大幅度波动时，采取主动减仓或移仓来减少被强制减仓的可能。对被强制减仓而造成的现货头寸暴露，及时采取措施，避免风险进一步扩大。
3.2.5结算风险管理
每日应登陆中国期货保证金监控中心查询系统接收期货公司提供的交易结算报告、追加保证金通知等文件。在有持仓的情况下如未收到相关文件，需及时联系期货公司，请求补发。
3.2.6其他风险管理
对于套期保值业务的流动性风险，应在运用套保模型制定套保策略时，充分考虑相关期货品种的流动性因素；而对于业务流程中可能存在的操作风险，应通过建立健全完善的内部管理制度与操作细则并在业务流程的各个环节严格执行、加强人员管理与培训等措施，杜绝各类操作风险的发生。
3.3 事后阶段：绩效分析
风险管理机构应定期监测业务开展过程中各项关键指标变动状况，督促套期保值操作人员总结历次套期保值操作的经验教训、不断提高操作水平。
期现套期保值业务绩效分析主要包括以下方面的内容：账户总体盈亏状况、期现匹配情况、现金管理的安全性、期现相关性分析如现货组合Beta值、波动率、Var等指标。
3.4 风险应急措施
股指期货套期保值范文6
关键词：国内大豆期货；最优套保比率有效性；ECM-BGARCH模型
中图分类号：F323.22 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2014）02-0084-02
一、引言
作为农业大国，大豆是支撑我国农业命脉的主要产业之一，是国民经济的重要组成部分。但由于大豆供求关系、相关商品价格、国际市场价格等因素不断变化，导致国内大豆现货市场价格波动频繁且剧烈，大豆生产经营者面临着巨大的价格风险，而大豆期货市场套期保值功能可以有效管理和规避现货市场价格的系统风险。
在国内大豆套期保值操作过程中，套期保值比率的确定直接关系着大豆生产经营者套期保值实践的成败。所谓套期保值比率是指套期保值者在期货市场头寸和现货市场头寸的比率。其中最优套期保值比率就是使套期保值者进行套期保值后所面临的总体风险达到最小。因此，本文研究国内大豆期货最优套期保值比率，并对其有效性进行评价与比较，可以帮助提高套期保值效果，对国内大豆产业健康持续发展具有重要的理论价值和实践意义。
二、 文献综述
对于最优套期保值比率的计算，国内外学者提出了众多模型。其中，对于套期保值比率静态模型的研究较为成熟，Johnson（1960）最早提出，通过OLS法估计线性回归模型，得到风险最小化的静态最优套保比，但没有考虑数据序列的动态相关性、异方差性和金融时间序列数据存在的尖峰厚尾现象；[1]Ghosh（1993）在OLS模型的基础上考虑了期货、现货价格之间的协整关系，提出ECM模型，反映了变量之间的长期均衡关系和短期变化，具有更准确的估计结果；[2]史晋川、陈向明和汪炜（2006）利用Ghosh的误差修正模型（ECM）和简化的误差修正模型（S-ECM）估计我国铜期货合约的最小风险套期保值比率及其有效性，从而得到考虑协整关系有助于提高我国铜期货合约套期保值效果的基本结论。[3]
对于动态套期保值模型，Bollerslev（1986）考虑了金融时间序列的动态波动特征，提出GARCH套期保值模型，它能很好的捕捉金融时间序列的波动聚族特征。[4]Sultan（1993）将误差修正模型及BGARCH模型整合为协整BGARCH模型，研究了IMM市场外汇期货的动态套保绩效，结果表明动态套期保值比率要优于静态套期保值比率。[5]彭红枫、胡聪慧（2009）在Sultan研究的基础上，建立了修正的ECM-GARCH模型，并运用该模型对中国铜期货市场的动态套期保值率进行了研究，结果表明修正的ECM-GARCH模型的套期保值效果最好。[6]
综上所述，国内外研究者有关农产品的实证研究文献较少，在计算最优套期保值比率时，动态套期保值模型因其复杂性还需要进一步完善。因此，本论文基于静态OLS和ECM模型和动态ECM-BGARCH模型分别估算国内大豆套期保值最优套保比率，并对其有效性进行评价，有十分重要的研究意义。
三、实证分析
（一） 本数据选取
本文以大连商品交易所（DCE）大豆1号为研究对象，样本数据选取时间范围是2012年6月1日至2013年5月31日，数据经过整理，剔除不是同一天价格和法定假日，共得236个样本观察值。其中，期货日数据来源于和讯期货网站，选择不重叠的合约收盘价组成期货价格的连续时间序列。现货数据来源于中华粮网，采用每日大豆全国平均报价作为现货价格序列。
（二） 据检验
1.单位根检验
为了检验国内大豆现货价格与期货价格之间是否存在协整关系，需要分别检验、时间序列是否平稳。本文选择含常数项而不含趋势项的ADF检验对其平稳性进行检验。
检验结果表明，在5%的置信水平下，零假设不能被拒绝，说明国内大豆现、期货价格序列是非平稳的。进一步对其现、期货价格一阶差分St和Ft进行检验，ADF值都小于5%的临界值，说明国内大豆现、期货价格序列的一阶差分是平稳的。
2.协整检验
在满足同阶单整的前提下，用Engle-Granger两步法对国内大豆现、期货价格时间序列进行协整检验，并对残差做单位根检验。其ADF统计量值-3.750500小于置信度为5%的临界值-1.942182，即残差序列为平稳序列，说明国内大豆现、期货价格序列存在协整关系，残差序列e可以当做误差修正项建立误差修正模型。
（三）国内大豆期货最优套保比率的估算
1.利用简单回归模型（OLS）估算
因此，对于不同的最优套期保值比率，可以通过比较上式来检验其有效性。通过计算得出不同估算方法得出的国内大豆期货最优套期保值比率的有效性，如表2：
四、结论
本文基于静态OLS和ECM模型和动态ECM-BGARCH模型估算国内大豆最优套期保值比率，并对其有效性进行评价与比较，得到的主要结论如下。
一是国内大豆现、期货价格序列都是一阶平稳的，且存在协整关系，即国内大豆现货价格与期货价格存在显著的长期均衡关系。
二是经过套期保值的组合收益率方差都比未经过套期保值的收益率的方差少，说明这三种套期保值的方法是有效，能有效减小价格的波动。
三是运用OLS和ECM模型得出的套期保值比率是静态的，而运用ECM-BGARCH模型得出的是一个动态套期保值比率序列，其均值比OLS和ECM模型得出的套期保值比率要大，这体现了调整期货头寸要花费更大的成本。
四是从国内大豆不同估算方法下套期保值比率有效性比较来看，ECM-BGARCH模型估算的套保比率有效性最好，能使套期保值后的组合面临的总体风险达到最小，最大限度的降低价格风险。
参考文献：
[1] JOHNSONJ L.The theory of hedging and speculation in commodity futures [J].Review of Economic Studies，1960，27（3）：139-151.
[2] GHOSH. Hedging with stock index futures： estimation and forecasting with error correction model [J].Journal of Futures Markets，1993（13）：743-752.
[3] 史晋川，陈向明，汪 炜.基于协整关系的中国铜期货合约套期保值策略[J].财贸经济，2010（11）：37-40.
[4] YANG， J， BESSER， D.， LEAHAM. Asset storability and Price discovery in commodity futures markets： a new looks [J]. Futures Markets，2004（3）：279-300.