期貨最優(yōu)套期保值比率估計

./期貨最優(yōu)套期保值比率的估計一、理論基礎〔一簡單回歸模型<OLS>：考慮現(xiàn)貨價格的變動〔△S和期貨價格變動〔△F的線性回歸關系,即建立：其中C為常數(shù)項,為回歸方程的殘差。上述線性回歸模型常常會遇到殘差項序列相關和異方差性的問題,從而降低參數(shù)估計的有效性?！捕`差修正模型<ECM>：Lien&Luo〔1993認為,若現(xiàn)貨和期貨價格序列之間存在協(xié)整關系,那么,最優(yōu)套期保值比率可以根據(jù)以下兩步來估計。第一步,對下式進行協(xié)整回歸：第二步,估計以下誤差修正模型：式中的OLS估計量即為最優(yōu)套期保值比率?！踩鼸CM-BGARCH模型：分為常數(shù)二元GARCH模型和D-BEKKGARCH模型。其均值方程相同,為〔四期貨套期保值比率績效的估計我們考慮一包含1單位的現(xiàn)貨多頭頭寸和h單位的期貨空頭頭寸的組合。組合的利潤為：<2-10>套期保值組合的風險為：<2-11>由于現(xiàn)貨的持有頭寸在期初即為已知,因此,可以視之為常數(shù),等式兩邊同除,得：<2-12>對于不同方法計算出的最優(yōu)套期保值比率,我們可以通過比較〔2-12來對它們各自套期保值的保值效果進行分析。二、實驗目的利用上述理論模型估計中國期貨交易所交易的期貨合約的最優(yōu)套期保值比率并對保值效果進行績效評估,說明期貨套期保值在經(jīng)濟生活中的重要作用,并找出績效評估最佳的套期保值比率模型。三、實驗過程〔一數(shù)據(jù)的搜集、整理實驗所用的期貨數(shù)據(jù)均來自期貨交易所,現(xiàn)貨數(shù)據(jù)〔Au9995為均來自黃金交易所。由于期貨合約在交割前兩個月最活躍,所以每次取期貨合約時都只用它到期前倒數(shù)第二個月的數(shù)據(jù),現(xiàn)貨數(shù)據(jù)與期貨數(shù)據(jù)按時間對應?！捕肙LS模型估計最優(yōu)套期保值比率1.調(diào)整樣本期2.建立F和S的差分序列3.建立ΔF和ΔS的OLS簡單回歸模型上述結果寫成方程式為：ΔSt=0.001280+0.862035ΔFt+μtt<0.017991><39.10821>P<0.9857><0.0000>該結果顯示方程整體上是顯著的,而且解釋變量的系數(shù)很顯著〔P值為0,故基本上認可該回歸模型。回歸結果表示每一單位的現(xiàn)貨頭寸要用0.862035單位相反的期貨頭寸進行對沖,即最優(yōu)套期保值比率為0.862035?！踩肊CM模型估計最優(yōu)套期保值比率1.期貨價格序列的平穩(wěn)性檢驗序列的自相關系數(shù)〔AC沒有很快趨近于0,說明原序列是非平穩(wěn)的序列。以下進行單位根檢驗。從結果可以看出ADF檢驗值大于各顯著水平臨界值,且犯第一類錯誤的概率大于0.1,說明我們不能拒絕原序列存在一個單位根的假設。接下來對原序列的一階差分序列進行檢驗。從該結果看出ADF統(tǒng)計量小于臨界值,犯第一類錯誤的概率接近為0,說明一階差分序列不存在單位根。綜上,我們可以肯定期貨序列F是一階單整的。2.現(xiàn)貨價格序列的平穩(wěn)性檢驗可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)貨價格序列也不平穩(wěn),它與期貨價格一樣也是一階單整的。由于S和F都是同階單整的,所以滿足協(xié)整檢驗的前提。3.對現(xiàn)貨價格序列S和期貨價格序列F的協(xié)整檢驗用現(xiàn)價對期價做回歸,用其殘差來檢驗期貨價格序列與現(xiàn)貨價格序列是否存在協(xié)整關系。以上的t、F統(tǒng)計量都可以認為模型是顯著的。保存該模型,再進一步對其殘差進行單位根檢驗。將殘差保存到新序列e中。結果顯示,在1%的置信區(qū)間可以接受殘差序列e不含單位根的假設。這說明兩序列協(xié)整關系存在,因此這里的殘差項e可以當做誤差修正用作建立誤差修正模型。4.建立含有誤差修正項的ΔF和ΔS之間的誤差修正模型故協(xié)整回歸方程式為：ΔSt=-0.000584+0.892353ΔFt-0.469180ECMt-1+μt<-0.009314><45.19891><-8.397263>P<0.9926><0.0000><0.0000>從F統(tǒng)計量看出該方程整體上是系數(shù)顯著的,自變量系數(shù)和誤差修正項系數(shù)的t統(tǒng)計量都很顯著,故該回歸模型擬合得較好?；貧w結果表明每一單位的現(xiàn)貨頭寸要用0.892353單位相反的期貨頭寸進行對沖,即最優(yōu)套期保值比率為0.892353,這比簡單的OLS模型估計出的結果0.862035稍大。〔四用ECM-BGARCH模型估計最優(yōu)套期保值比率1.ARCH效應檢驗可以看出,F統(tǒng)計量和LM統(tǒng)計量〔Obs*R-squared都是顯著的,這說明方程殘差項具有ARCH效應,故可以建立ECM-BGARCH模型。鑒于我編程基礎較為薄弱,以下只建立常數(shù)相關系數(shù)二元GARCH模型,而D-BEKK模型則不予考慮。2.常數(shù)相關系數(shù)二元GARCH模型①對ΔS做單方程的GARCH估計②對ΔF做單方程的GARCH估計③計算動態(tài)最優(yōu)套期保值比率由結果可得,動態(tài)最優(yōu)套期保值比率的均值和標準差分別為0.944143和0.041118?！参鍖米钚》讲钐灼诒鹊奶妆＝M合進行績效評估OLS模型套保組合ECM模型套保組合ECM-BGARCH模型套保組合未經(jīng)過套保的組合套期保值比率0.8620350.8923530.9441430組合收益率標準差0.0243360.0316670.06596