付莎+謝媛
摘要:期貨一般指由期貨交易所統(tǒng)一制定、規(guī)定在未來某一特定的時間和地點交割一定數(shù)量標的物的標準化合約。運用期貨的空頭和多頭兩種套保方式。交易者可以通過套期保值達到鎖定資產出售價格的目的。本文從理論角度出發(fā),對于常見的套期保值比率模型進行了探究。
關鍵詞:期貨;套期保值模型;比率模型
中圖分類號:F83 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2016)027-000-01
一、引言
期貨,一般指期貨合約,由期貨交易所統(tǒng)一制定、規(guī)定在未來某一特定的時間和地點交割一定數(shù)量標的物的標準化合約。它被作為一種套期保值工具廣泛使用,企業(yè)使用套期保值交易鎖定生產成本或銷售收入以獲得穩(wěn)定的利潤,證券投資者利用股指期貨對自己的股票進行套期保值。本文從理論角度對于可能的可用模型進行探究。
二、套期保值比率估計模型
1.最小方差法確定套期保值比率
套期保值比率,定義為期貨頭寸和現(xiàn)貨頭寸的商,表示為了進行套期保值,單位現(xiàn)貨需要的期貨合約數(shù)量,用h表示。以下給出套期保值比率的推導過程。
首先,以多頭現(xiàn)貨和空頭期貨為例組成期貨—現(xiàn)貨套期保值組合。每個時期套期保值組合的價值變化為:
其中△Vt表示t時期現(xiàn)貨和期貨組成的套期保值投資組合價值的變化,△St表示t期現(xiàn)貨價格的變化,△Ft表示t時期期貨價格的變化,ht表示t期套保比率。
對h求一階導并令其為0,得到最小方差套保比率為:
2.靜態(tài)套保比率
認為套保比率在投資期保持不變,得到常數(shù)的套保比率,即不考慮ht小標t。該比率稱為靜態(tài)套保比率。
(1)簡單回歸模型(OLS)
運用OLS技術對期貨價格的變化量和現(xiàn)貨價格的變化量之間進行線性擬合,可以得到靜態(tài)套保比率。
△St=c+h*△Ft+εt
其中,△St是現(xiàn)貨價格變化,△Ft是期貨價格變化,c為常數(shù)項,εt為回歸方程的殘差。
在殘差序列滿足經典線性回歸模型(CLAM)的基本假設下,方程回歸結果h就是最優(yōu)套保比率。但是由于現(xiàn)實中的OLS模型估計殘差往往并不恰好滿足古典假設,得到的最優(yōu)套保比率也不是最優(yōu)的。
(2)誤差修正模型(ECM)
現(xiàn)實中,期貨價格和現(xiàn)貨價格序列數(shù)據(jù)經常是不平穩(wěn)的,并且,期貨定價理論表明期貨和現(xiàn)貨價格存在相同趨勢,即協(xié)整關系。有學者對此進行了論證。從計量學分析的角度,存在協(xié)整關系的傳統(tǒng)OLS估計量有偏的。由此建立誤差修正模型求解最優(yōu)套保比率。
3.動態(tài)套保比率
金融時間序列往往存在波動聚集性,即異方差性,這意味著未考慮殘差異方差性的模型估計的最優(yōu)套保比率可能是錯誤的??紤]建立GARCH模型。
(1)常數(shù)相關系數(shù)二元GARCH模型(CCC-BGARCH模型)
為了簡化參數(shù)估計,假設殘差項間相關系數(shù)為常數(shù),即不是根據(jù)時間時變的,建立常數(shù)相關系數(shù)二元GARCH模型,即CCC-BGARCH模型。
模型均值方程
△St=μ+εt
△Ft=μ+εt
方差方程
(2)誤差修正-二元GARCH模型(ECM-BGARCH模型)
在二元garch的均值方程中考慮到價格之間可能存在的長期均衡關系,改變相應的均值方程,得到誤差修正二元GARCH模型,即ECM-BGARCH模型。
均值方程為
條件方差方程,以GARCH(1,1)為例:
假設為常數(shù),建立常數(shù)相關系數(shù)二元GARCH模型。計算出時變的套保比率為。
4.套期保值效果評價
選擇運用絕對水平來對保值績效進行評價。
套期保值投資組合的價值絕對變化水平:
該組合頭寸的風險:
使組合具有最小方差的套保比率認為最優(yōu)。
三、建議
根據(jù)理論可以運用以上幾個模型對期貨與現(xiàn)貨的套期保值比率進行研究??赏ㄟ^實證對不同品種、不同時間的期貨合約與現(xiàn)貨數(shù)據(jù)間的可能關系進行建模分析,選取最佳的估值模型,同時建模時需注意金融時間序列往往具有異方差性。
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作者簡介:付 莎(1986-),女,四川綿竹人,碩士研究生,研究方向:國際會計與金融。
謝 媛(1990-),女,湖北十堰人,碩士研究生,研究方向:金融工程。