..滬深300股指期貨套期保值分析摘要：隨著20XX4月16日滬深300股指期貨的推出,資本市場的內容和結構將得到完善,對沖交易成為現實,將深層次改變A股市場交易。文章將采取實證分析的方法,用最小方差套期保值策略對我國A股市場上的股票投資組合進行套期保值,以研究滬深300股指期貨的套期保值效果,同時針對我國市場給出了具有實際操作性的套期保值交易策略,并就其風險控制提出了相應的建議。關鍵詞：滬深300股指期貨套期保值股指期貨是從股市交易中衍生出來的一種新的交易品種,它是以股票價格指數為標的物的期貨合約,屬于金融衍生產品的范疇。20XX4月16日,伴隨著以滬深300指數為標的物的股指期貨合約在中國金融期貨交易所上市交易,我國資本市場的內容和結構得到進一步豐富、完善,投資者擁有了更加有彈性的投資理財產品和風險管理工具。而套期保值是股指期貨最重要的功能之一,利用股指期貨和指數現貨的反向操作,使得股指期貨的收益〔損失與指數現貨的損失〔收益相互對沖,從而規避市場的系統波動風險。套期保值,套利和投機并稱股指期貨三大投資策略。投資者購買股票通常面臨兩種投資風險——系統性風險和非系統性風險構成。通過分散投資,可以消除投資組合的非系統性風險,而系統性風險的規避必須通過參與套期保值交易,在股票現貨市場與期貨市場上的反向對沖交易而實現。其中,股指期貨套期保值是指在持有現貨股票組合之后,為防止現貨股票組合價格下跌從而帶來損失,在期貨市場上建立一定數量的與現貨交易方向相反的股指期貨頭寸,以期望通過股指期貨頭寸盈虧來對沖現貨股票頭寸的盈虧,從而抵消現貨市場價格變動所帶來的實際損益,有效地降低投資者的投資風險。套期保值是股指期貨的一個最基本的作用和功能。提綱滬深300股指期貨的誕生滬深300股指期貨的作用套期保值的定義套期保值的方法滬深300套期保值的意義滬深300股指期貨套期保值分析摘要：隨著20XX4月16日滬深300股指期貨的推出,資本市場的內容和結構將得到完善,對沖交易成為現實,將深層次改變A股市場交易。文章將采取實證分析的方法,用最小方差套期保值策略對我國A股市場上的股票投資組合進行套期保值,以研究滬深300股指期貨的套期保值效果,同時針對我國市場給出了具有實際操作性的套期保值交易策略,并就其風險控制提出了相應的建議。關鍵詞：滬深300股指期貨套期保值股市投資者在股票市場上面臨的風險：一種是股市的整體風險,又稱為系統風險,即所有或大多數股票的價格一起波動的風險；另一種是個股風險,又稱為非系統風險,即持有單個股票所面臨的市場價格波動風險。通過投資組合,即同時購買多種風險不同的股票,可以較好地規避非系統風險,但不能有效地規避整個股市下跌所帶來的系統風險。而股票指數基本上能代表整個市場股票價格變動的趨勢和幅度,于是,人們開始嘗試著將股票指數改造成一種可交易的期貨合約并利用它對所有股票進行套期保值,規避系統風險,于是股指期貨應運而生。股指期貨的實質就是將對股票市場價格指數的預期風險轉移到期貨市場的過程,其風險是通過對股市走勢持不同判斷的投資者的買賣操作相互抵消的。而本文所例舉的滬深300股指期貨是以滬深300指數作為標的物,由中證指數公司編制的滬深300指數于20XX4月8日正式發布。滬深300指數是指以在上海證券交易所和XX證券交易所所有上市的股票中選取規模大和流動性強的最具有代表性的300種成分股作為編制對象,并以這些成分股的自由流動量為權數,以20XX12月31日為基準日,基期點數為1000點的股價指數,調整投資組合的β系數。滬深300股票指數是我國第一個在中國境內上市的股指期貨標的。滬深300指數期貨跟其他商品期貨一樣,帶有一般期貨品種的特性,但作為與商品期貨有著較大區別的金融期貨,其又有著與之相區別的特殊性,因此其價格的影響因素也有別于商品期貨。一般來講,影響股指期貨走勢的因素主要包括國家宏觀經濟狀況、行業信息及相關經濟政策、成分股的分紅派息以及權重、成分股的替換、上證指數、綜合指數的走勢等。股指期貨的交易包括投機交易、套利交易和套期保值三種。投機是指投資者根據自已的分析,通過持有單邊頭寸來獲利的行為。而套利是指通過持有風險對沖后的頭寸來獲取無風險收益。套期保值則是投資者在股票和股指期貨上建立價值相等、方向相反的頭寸,將盈虧相抵,或大致相抵,來規避價格變動風險的行為。通過分散投資,可以消除投資組合的非系統性風險,而系統性風險的規避必須通過參與套期保值交易,在股票現貨市場與期貨市場上的反向對沖交易而實現。其中,股指期貨套期保值是指在持有現貨股票組合之后,為防止現貨股票組合價格下跌從而帶來損失,在期貨市場上建立一定數量的與現貨交易方向相反的股指期貨頭寸,以期望通過股指期貨頭寸盈虧來對沖現貨股票頭寸的盈虧,從而抵消現貨市場價格變動所帶來的實際損益,有效地降低投資者的投資風險。套期保值是股指期貨的一個最基本的作用和功能。套期保值的分類按照操作方法不同,套期保值可以分為包括賣出套期保值和買入套期保值。如果按照操作的目的,套期保值可以分為積極的套期保值和消極的套期保值。1、買入套期保值。指投資者預期未來證券價格上漲,買入一定數量的股指期貨合約,以鎖定買入股票組合的成本,在套保期結束時對沖掉的交易。2、賣出套期保值。如果投資者預計未來證券價格下跌,通過賣出股指期貨合約,來對其所持有的股票頭寸進行套保,用期貨市場中空頭的利潤來彌補現貨證券頭寸的損失。3、積極的套期保值。積極的股指期貨套期保值是以收益最大化為目標,通過對股票現貨市場走勢的預測,有選擇的運用套期保值策略來規避系統風險。一些大型的投資基金管理者在面對較大的系統風險時,會采取積極的套期保值對沖股票組合的系統風險,在系統風險釋放后即將期貨頭寸平倉。也就是說,積極的套期保值策略是在一段時間內對股票組合進行套期保值,待系統風險釋放后又恢復原來股票組合的系統風險暴露。4、消極的套期保值。消極的股指期貨套期保值是以風險最小化為目標。這不涉及對股票現貨市場未來走勢的預測,僅僅是通過在期貨市場和現貨市場同時進行反向操作。這種套期保值者參與股指期貨的目的在于減少甚至完全規避他們在股票現貨市場中所面臨的系統風險,對他們而言,重要的不是在股指期貨中獲利,而是通過持有股票指數期貨,以增加對其股票現貨倉位價格的確定性。套期保值的國內外研究狀況較早有美國學者Lindahl〔1992將OLS模型用于套期保值率的估計。誤差修正模型也被用于描述期貨和現貨之間的"協整關系"〔Chien-LiangChiu等,2005等。由于期貨和現貨之間的聯動關系是隨市場環境而變化的,靜態模型得到的不變的套期保值率無法滿足長期、動態條件下套期保值實踐的需要。于是研究者們開始將動態模型應用于套期保值,廣義自回歸條件異方差〔GARCH模型是最為廣泛使用的動態套期保值模型。后續的研究也大多支持基于GARCH的動態套期保值模型較之其他靜態模型績效更優〔ChristosFlorosDimitriosV.Vougas,2004Chien-LiangChiu等,2005等。國內有關套期保值的研究主要針對商品期貨。自從2006年10月30日我國滬深300股指期貨仿真交易推出以來,得到大批個人和機構投資者的積極參與,同時給研究者提供了利用模擬數據實證分析的條件。王春英〔2006采用滬深300股指期貨,對構造的股票組合進行套期保值,發現OLS模型套期保值效果明顯。王曉琴,米紅〔2007對20支滬深300股票指數樣本股,運用仿真交易數據進行套期保值,結果顯示股票組合比單只股票的避險效果更明顯。梁斌〔2009運用仿真交易數據實證研究表明,動態套期保值模型在樣本內優于靜態模型,且動態模型參數化形式對結果影響較大。滬深300套期保值的方法策略1、需要套期保值的場合評判是否需要進行套期保值的標準主要有兩個：一是股票頭寸買賣的靈活性；二是股票頭寸受系統風險影響的程度。如果一個股票組合規模不大,股票數目也不多,并且愿意持有的時間也很有彈性,那么可以考慮不進行套保；相反,如果持有的頭寸較大,股票構成復雜,而且需要持有較長時間,則可以考慮套期保值。2、確定采取空頭套期保值還是多頭套期保值套期保值可分為空頭套期保值和多頭套期保值,多頭套期保值適合那些需要在未來某個時間買入股票組合的投資者,通過買入股指期貨合約來規避股票組合買入成本的不確定性。空頭套期保值適合目前持有股票組合,但會在未來某個時間賣出組合或計算組合價值的投資者。為防止股市下跌造成未來賣出股票的收入減少或股票組合賬面損失,投資者可以賣出股指期貨合約。3、選擇哪個合約進行套期保值滬深300股指期貨合約月份包括當月、下月和隨后兩個季月,因此在套期保值過程中有一個合約選擇的問題。選擇合約首先應該遵循月份相同或相近的原則。當然,市場上不存在與現貨完全一致的期貨合約,因此基差風險總是存在的。其次還要考慮期貨合約的成交活躍度,如果按第一個原則所選合約為成交十分清淡的遠月合約,雖然基差風險較小,但存在較大的流動性風險,其成交量可能無法滿足保值的要求,從而導致套期保值失敗。4、確定套期保值規模在進行套期保值時,需要確定買入或賣出多少張期貨合約,即要確定套期保值的規模。實際上,只要知道了一個單位的現貨應該用多少張股指期貨合約,即套期保值比率,就可以確定套期保值的規模。5、入市建倉在選擇好期貨月份合約,以及確定好用于套期保值的股指期貨合約數量之后,就可以進入市場買賣所需期貨合約。建立期貨頭寸,按照中金所股指期貨交易規則規定,投資者在進行套期保值時,需申請套期保值額度。6、結束套期保值如何結束套期保值涉及兩個方面的問題：首先是選擇保值結束的時間。一種方法是選擇與現貨股票組合操作的實現一致,即在了結現貨股票頭寸的同時結束期貨保值交易。另一種方法則對結束時間進行策略性的選擇,當投資者認為市場發展趨勢比較明朗,而且是朝著對他現貨頭寸有利的方向發展,此時雖然還不到了結股票組合的時間,但仍可以選擇結清期貨頭寸,提前結束套期保值。滬深300股指套期保值及投資組合實證研究Ederington按照套期保值方法演進,將套期保值方法分為簡單套期保值方法、選擇性套期保值方法和投資組合套期保值方法。投資組合套期保值方法將簡單套期保值方法的風險規避和選擇性套期保值方法的追求利潤最大化相結合,認為套期保值的功能是實現現貨市場和期貨市場組合投資部位的風險最小化與收益最大化,避險者可以通過選擇最佳套期保值比率的方法來實現這個目標。這樣進行投資組合套期保值的投資者可以根據需要選擇這兩個市場的頭寸比例,其操作更加靈活,避險者可以隨時根據市場狀況及自己對風險的偏好程度調整頭寸和出入市時間,實現動態保值。在套期保值方法架構上,大多數研究專注于最優套期保值比率的確定,在不同的假設前提及目標函數下,最優套期保值比率也會不同,下文將以簡單的模型進行分析。假設投資者持有Xs單位的股票現貨,在t、t+1期的價格分別為St、St+1,同時投資者持有股指期貨頭寸為Xf,其在第t、t+1期的價格分別為Ft、Ft+1。投資者在第t、t+1期所持有的股指期貨價值分別為StFt、St+1Ft+1。投資組合套期保值方法假設認為,風險最小與利潤最大都應是套期保值決策時所必須考慮的因素,強調套期保值者應將現貨寸及股指期貨頭寸視為一個投資組合來進行操作,必須以最優套期保值比率進行避險。則該投資組合的收益R的期望和方差分別是：其中,E<R>表示期望報酬,表示股票現貨價格的方差,表示股指期貨價格的方差,Var<R>表示股票現貨價格和期貨價格的協方差。為了使風險最小化,做該投資組合收益的方差關于Xf求一次偏導并令其等于零,可得到其風險最小化條件下的套期保值率h=。該模型的特點一是以收益率的VaR形式為優化目標,綜合了套期保值者期望收益率和風險偏好,解決了現有研究忽略套期保值者期望收益率和風險偏好參數人為設定的不足,使期貨合約的選擇直接反映了套期保值者的風險承受能力。二是在考慮現貨和期貨風險之間的相關性基礎上,任意一個決策者在一定置信水平下,用組合VaR的收益率最大損失來控制風險限額,總能找到對應的風險最小的套期保值組合,從而求出VaR最優套期比。另外我們還可以通過最小二乘法來計算套期保值比率。回歸模型對最小風險套期保值比率的估計通過OLS進行,該方法模型為：St+1-St=α+β<Ft+1-Ft>+μ,整理得△S=α+β△F+μ；其中,S為現貨價格,在t、t+1期的價格分別為St、St+1；F為期貨價格,在第t、t+1期的價格分別為Ft、Ft+1；α為回歸函數的截距項,β為回歸函數的斜率,也就是最小風險套期保值比率,μ為隨機誤差項。1.基于滬深300股指的套期保值比的模型分析1.1靜態選擇滬深300股指標的50只股票組合的套期保值比的計算分別采用OLS回歸模型估計法、雙變量向量自回歸模型、基于協整關系的誤差修正模型、簡化的誤差修正模型方法對靜態選擇的50只股票組合采用滬深300股指期貨進行套期保值,套期保值比計算結果如下。OLS回歸模型估計法結果為lnS-lnS<-1>=1.05[lnP-lnP<-1>]+0.00035<1>其中,lnS為股票組合價格對數,lnS<-1>為股票組合價格對數滯后一階,lnP<-1>為300股指價格對數滯后一階。基于VAR模型的套期比計算結果為lnS-lnS<-1>=0.07[lnS<-1>-lnS<-2>]+0.01[lnS<-2>-lnS<-3>]+1.04[lnP-lnP<-1>]-0.05[lnP<-1>-lnP<-2>]-0.03[lnP<-2>-lnP<-3>]+0.0003<15>基于協整關系的誤差修正模型的估計結果為D[lnS-lnS<-1>]=-0.33{[lnS<-1>-lnS<-2>]-1.56[lnP<-1>-lnP<-2>]+<3.847e–0.6>[TREND<1>]-0.001}-0.45D[lnS<-1>-lnS<-2>]-0.30D[lnS<-2>-lnS<-3>]-0.17D[lnS<-3>-lnS<-4>]+1.07D[lnP-lnP<-1>]+0.37D[lnP<-1>-lnP<-2>]+0.23D[lnP<-2>-lnP<-3>]+0.13D[lnP<-3>-lnP<-4>]+<1.484e-05><16>基于簡化的誤差修正模型方法計算的結果為lnS-lnS<-1>=1.05[lnP-lnP<-1>]-0.01P11+0.04<17>其中,P11=lnP-lnS。1.2靜態50只股票組合選擇的套期保值有效性評價Ederington給出了套期保值有效性的衡量指標,即與未參與套期保值時收益方差相比,參與套期保值后收益方差的減少程度。未參與套期保值和參與套期保值收益方差可以分別表示為Var<U>=Var<ΔSt><18>Var<P>=Var<ΔSt>+h2Var<ΔFt>-2hCov<ΔSt,ΔFt>[0,1]<19>于是,可以得到套期保值的有效性指標為H=Var<U>-Var<P>Var<U><20>計算結果如下。Var<U>=0.015×0.015,Var<ΔFt>=0.014×0.014,Cov<ΔSt,ΔFt>=0.0002;當h=1.05、1.045、1.07、1.05時,有效性分別為0.905406、0.905411、0.904675、0.905409。通過以上分析可知,對50只股票投資組合進行風險規避,采用4種方法有效性基本是一致的,說明投資組合選取的股票越多,利用滬深300股指期貨進行套期保值的套期比越小,不同的套期保值比計算差別較小。1.3模型動態選擇滬深300股指標的17只股票的套期保值比的計算分別采用OLS回歸模型估計法、雙變量向量自回歸模型、基于協整關系的誤差修正模型、簡化的誤差修正模型方法對模型動態選擇的17只股票組合采用滬深300股指期貨進行套期保值,套期保值比計算如下。OLS回歸模型估計法結果為lnS-lnS<-1>=1.07[lnP-lnP<-1>]+0.0009<21>基于VAR模型的套期比計算結果為lnS-lnS<-1>=0.003[lnS<-1>-lnS<-2>]+0.033[lnS<-2>-lnS<-3>]+0.072[lnP-lnP<-1>]-0.002[lnP<-1>-lnP<-2>]-0.051[lnP<-2>-lnP<-3>]+0.001<22>基于協整關系的誤差修正模型的估計結果為D[lnS-lnS<-1>]=-0.272{[lnS<-1>-lnS<-2>]-1.995[lnP<-1>-lnP<-2>]+<3.708e-06>[TREND<1>]-0.001}-0.580D[lnS<-1>-lnS<-2>]-0.388D[lnS<-2>-lnS<-3>]-0.225D[lnS<-3>-lnS<-4>]+1.111D[lnP-lnP<-1>]+0.446D[<lnP<-1>-lnP<-2>]+0.258D[lnP<-2>-lnP<-3>]+0.163D[lnP<-3>-lnP<-4>]-<1.335e-05><23>基于簡化的誤差修正模型方法計算的結果為lnS-lnS<-1>=1.069[lnP-lnP<-1>]-0.004P11+0.024<24>1.4基于模型動態選擇17只股票組合套期保值有效性評價根據上述算法,對幾種方法計算套期保值比進行分析,計算結果分別為Var<U>=0.016×01016,Var<ΔFt>=0.014×0.014,Cov<ΔSt,ΔFt>=0.0002;當h=1.072、1.072、1.111、1.069時,有效性分別為0.828121、0.828121、0.826862、0.828126。通過以上分析可知,對17只股票投資組合進行風險規避,采用4種方法有效性基本是一致的,說明投資組合選取的股票越多,利用滬深300股指期貨進套期保值的套期比越小,不同的套期保值比計算別較小。1.5基于單只股票套期保值比的計算及有效性評價分別采用OLS回歸模型估計法、雙變量向量自回歸模型、基于協整關系的誤差修正模型、簡化的誤差修正模型方法對個股采用滬深300股指期貨進行套期保值,選擇個股S深發展進行計算,計算分別如下:OLS回歸模型估計法結果為lnS-lnS<-1>=1.071[lnP-lnP<-1>]-0.0003<25>基于VAR模型的套期比計算結果為lnS-lnS<-1>=0.059[lnS<-1>-lnS<-2>]+0.004[lnS<-2>-lnS<-3>]+0.077[lnP-lnP<-1>]-0.159[lnP<-1>-lnP<-2>]+0.094[lnP<-2>-lnP<-3>]-0.0003<26>基于協整關系的誤差修正模型估計的結果為D[lnS-lnS<-1>]=-0.95{[lnS<-1>-lnS<-2>]-1.76[lnP<-1>-lnP<-2>]+<6.573e-06>[TREND<1>]-0.001}+0.04D[lnS<-1>-lnS<-2>]+0.07D[lnS<-2>-lnS<-3>]+0.03D[lnS<-3>-lnS<-4>]+1.19D[lnP-lnP<-1>]-0.58D[lnP<-1>-lnP<-2>]-0.38D[lnP<-2>-lnP<-3>]-0.28D[lnP<-3>-lnP<-4>]+<3.906e-05><27>基于簡化的誤差修正模型方法計算的結果為lnS-lnS<-1>=1.069[lnP-lnP<-1>]-0.028P11+0.142<28>根據以上的算法,對幾種套期保值比計算結果的有效性進行分析。Var<U>=0.025×0.025,Var<ΔFt>=0.014×0.014,Cov<ΔSt,ΔFt>=0.0002;當h=1.071、1.077、1.189、1.069時,有效性分別為0.346225、0.346206、0.341806、0.346227。通過以上分析可知,對單個股票投資進行風險規避,采用4種方法有效性基本是一致的,但是有效性的值均較小,說明投資單個股票,利用滬深300股指期貨進行套期保值的效果較差,多個投資組合的套期保值效果較好。6對滬深300股指標的股票組合投資選擇的模型實證分析6.1滬深300股指期貨標的股票50只組合的投資實證分析6.1.1滬深300標的股票50只組合與滬深300股指走勢對比選擇的50只股票組合和滬深300指數走勢做對比,可以看到選取的組合和滬深300股指的相關性比較好<見圖3>。6.1.250只個股與滬深300股指相關性分別計算所選擇的50只股票價格與滬深300股指間的相關系數,結果顯示,50只個股與滬深300股指的相關性差別較大,相關性最小的萬科A與滬深300股指的相關系數僅為0.14,最大的晨鳴紙業與滬深300股指的相關系數達到0.79。其他結果見表2。6.1.3投資滬深300股指標的股票50只組合的風險分析分析基于選擇的50只股票組合的投資收益及風險,分別計算出日、周平均收益率,結果為50只股票組合日平均收益率=0.19滬深300股指日平均收益率=0.09圖2基于協整關系的滬深300股指的模擬值與實際值、殘差值圖Figure2SimulationandRealandResidualValuesofShanghai2Shenzhen300SharesIndexBasedonConintegratedRelation圖350只股票組合與滬深300股指走勢對比圖Figure3ContrastPlotbetweenPortfolioofFiftyStocksandShanghai2Shenzhen300SharesIndex表250只股票分別與滬深300股指的相關系數Table2CorrelationbetweenFiftyStocksandShanghai2Shenzhen300SharesIndex50只股票組合周平均收益率=0.93滬深300股指周平均收益率=0.45結果顯示,選擇的50只股票投資組合的收益率大于標的指數收益率。通過VAR分析計算50只股票投資組合的日、周的VaR值及波動率值,VaR<日>=205162.8;VaR<周>=1101965.5;波動率<日>=1.4;波動率<周>=3.4,結果顯示,50只股票的投資組合風險是比較小的。6.1.4投資滬深300股指標的股票50只組合的動態收益情況對選擇滬深300股指標的的50只股票組合的動態收益情況計算如下。如果在2005年1月4日進行上述50只股票的建倉,建倉投資2606886.71元,持有到20XX10月10日,則組合市值為4455999.99,收益率達到71%。其他動態數據見表3。6.2基于因果關系及協整關系的股票組合投資選擇的模型實證分析基于樣本期間排名前50只股票中對滬深300股指產生雙向引導作用的17只股票進行動有選擇性的投資組合,以下具體分析建立在模型選擇基礎上的投資組合的結果。6.2.1動態選擇的17只股票行業分布的情況從滬深300股指標的排名前50名的股票中進行動態模型選股,選擇的結果是17只股票組成的投資組合,個股的具體情況見圖4及表4。6.2.2動態選擇的17只股票組合特點如果大、中、小市值按總市值30%、40%、30%分類,價值、混合、成長按市凈率大小分類,市凈率最小的股票其市值之和占所有A股總市值比例取整為30%的股票為價值型股票,40%為混合型股票,最后30%的個股為成長型股票。然后就能確定某個股的風格,分別確定屬于大市值價值型、中市值價值型、小市值價值型、大市值混合型、中市值混合型、小市值混合型、大市值成長型、中市值成長型、小市值成長型的股票。按照標準可以判斷出模型動態選擇的17只股票組合的情況,見圖5。6.2.3動態選擇的17只股票組合與滬深300股指走勢對比圖從圖6看到,基于模型動態選擇的17只股票組合的走勢在2006年3月以前與滬深300股指走勢相關性較強,之后出現了較大的偏離,說明基于動態模型選擇的17只股票的收益超過了大盤的走勢,達到了較好的效果。6.2.4動態選擇的17只股票組合收益及風險分析分析基于模型選擇的17只股票組合的投資收益及風險,分別計算出日、周平均收益率,結果分別為17只股票組合日平均收益率=0.25滬深300股指日平均收益率=0.0917只股票組合周平均收益率=1.25滬深300股指周平均收益率=0.45結果顯示,動態選擇的17只股票投資組合的收益率遠遠大于靜態選擇50只股票的收益率,并且遠遠大于滬深300標的指數平均收益率。然后對其風險進行分析,基于VAR計算日、周波動率,VaR<日>=81546.2,VaR<周>=460297.3,波動率<日>=1.6,波動率<周>=3.9,已知17只股票的投資組合風險比較小,同50只股票組合相比風險沒有明顯增大。圖6動態模型選擇的17只股票組合與滬深300股指走勢對比圖Figure6ComparativePlotbetweenSeventeenStocksPortfolioandShanghai2Shenzhen300SharesIndex6.2.5動態選擇的17只股票最終收益情況分析如果在2005年1月4日進行上述17只股票的建倉,建倉投資783574.04元,持有到2006年10月10日,則組合市值為1721299.99元,收益率達到120%。其他動態收益數據見表4。結論本文采用模型分析技術,對滬深300股指標的進行投資組合的建模研究,創造性的給出了動態投資組合的操作方法,同時對投資組合進行滬深300股指期貨套期保值比進行實證分析,最終對不同的套期保值比的計算方法在滬深300股指套期保值實踐中的應用給出評價。首先對選擇的樣本數據進行平穩性的檢驗,結果認為選擇的樣本數據均是I<1>;對樣本股與滬深300股指之間的關系進行Granger因果關系檢驗,認為滬深300股指在樣本期間,排名前50只股票中對滬深300股指產生雙向引導作用的股票共有17只,分別是S深發展A、S深寶安A、南玻A、招商地產、中金嶺南、農產品、長城電腦、華僑城A、XX機場、許繼電氣、S阿膠、S徐工、S四環、美的電器、宏源證券、XX老窖、XX敖東,協整檢驗表明基于Granger因果關系構造的協整系統有較好的均衡性。通過理論模型的動態選擇,對滬深300股指標的排名前50只股票進行動態選擇,對構成的17只股票的投資組合進行實證分析,17只組合比50只組合在風險、收益等方面都有較大的改進,50只股票投資組合的收益率為71%,動態模型選股的17只股票的組合動態收益率達到120%,收益率狀況有了極大的提高,說明基于模型的動態選股方法是有效的。最后,分別采用OLS回歸模型估計法、雙變量向量自回歸模型、基于協整關系的誤差修正模型、簡化的誤差修正模型方法對靜態選擇的50只股票組合及動態模型選擇的17只股票組合采用滬深300股指期貨進行套期保值,模擬計算套期保值比發現,對50只股票或17只股票投資組合進行風險規避,采用4種方法有效性基本是一致的,說明投資組合選取的股票越多,利用滬深300股指期貨進行套期保值的套期比趨于1,不同的套期保值比計算差別較小。對單個股票投資進行風險規避,采用4種方法有效性基本是一致的,但是有效性的值均較小,投資單個股票利用滬深300股指期貨進行套期保值的效果較差,多個投資組合的套期保值效果較好。滬深300股指期貨套期保值效果分析一、理論分析套期保值效果要從兩個方面來考慮,一是套期保值的效率,二是套期保值的成本。筆者準備從經典的投資組合收益率最小方差模型<Figlewski,1984>來分析:保值資產組合收益率的公式為:RS=<VT1-VT0+D>/Vt0其中,T表示持有股票組合的時間,VT1和VT0分別表示所持有組合期末與期初的市場價值,D表示持有期間累計分配的紅利。在T0至T1時間內,指數期貨市場上的收益率RF為:RF=<FT1-FT0>/FT0其中,FT1和FT0分別表示期貨合約期末與期初的市場價值。如果進行了套期保值交易,那么投資組合收益率RH的計算公式為:RH=[<VT1-VT0+D>-M<FT1-FT0>]/VT0=<VT1-VT0+D>/VT0-M<FT0/VT0>×[<FT1-FT0>/FT0]=RS-h×RF<1>其中,M指投資者為了對投資組合實施套期保值而購買的指數期貨合約份數,h表示套期保值比率。現在就可以很容易的看出來,好的套期保值策略就是選擇恰當的h是股票組合和指數期貨的收益率盡量同比變動以減少投資組合的收益波動程度,即RH的方差,下面就來看h的確定方法。可以看出,如果將RS和RF看作兩個不斷變化取值的變量,移項:RH+h×RF=RS則使RH方差最小的h就可以通過一元線性回歸的最小二乘法來估計,得到最優套期保值比率h為:h3=Cov<RS,RF>/Var<RF>這時,RH最小方差為:Varmin<RH>=Var<RS><1-R2>其中,R為RF和RS的相關系數,當RH方差達到最小時,RF和RS的相關系數平方R2達到最大:R2=1-[Varmin<RH>/Var<RS>]所以,最小二乘法估計得到的擬合優度就可以非常好的表示套期保值的效率,即R2越大,套期保值的效率就越高。而按照經典理論這時的保值比率h3就可以表示套期保值成本,它是按照期貨合約價值和股票組合價值比例換算的合約份數,可以很好的說明一筆套期保值交易的交易成本、資金占用和可能導致的追加保證金風險。二、實證分析由于是前瞻性研究,沒有可得的期貨價格數據,筆者準備將理論的期貨價格代替實際的期貨價格,這個假設的含義就是在指數期貨市場完全跟據現貨市場完美定價,這對只有一個指數期貨的前提下比較保值效果沒有大的影響。在時段的摘取方面,選擇20XX1月14日———20XX12月1日的最近期時段,一共93個星期提取周收盤價進行計算。之所以選擇2005和2006兩年期的原因是這兩年大盤有大的上升也有大的下降,更能充分考察套期保值的可靠性。關于RF,考慮滬深300期貨的周收益率,期貨理論價格可以表示為:Ft=St3e^<r3t-q3t>其中Ft為期貨的理論價格,St為當天的現貨價格,r為以連續復利計的無風險利率,q為現金紅利率,t為距到期日的時間。在r、t相同,q為零不考慮紅利發放<我國紅利發放較少,本文假定為零以方便研究>的情況下:RF=<Ft-F0>/F0=<St-S0>/S0所以用滬深300現貨周收益率代替即可,計算出92個收益率。<收盤價來源:Wind資訊終端><一>基金重倉股的套期保值效果筆者從大智慧internet終端遴選基金重倉股的投資組合,共選取招商銀行、萬科A、中信證券、寶鋼股份、民生銀行、中國聯通、中國石化、長江電力、XX茅臺、浦發銀行、上海機場、華僑城A、金融街、粵贛高速、寶鈦股份等52個基金重倉股,按流通股份做權數構建投資組合,計算出命題期間的92個周的收益率。將基金重倉股組合收益率和滬深300收益率代入公式<1>,用Eviews統計軟件求得h3=11198,R2=01627。這可以看出,代表性基金或以基金重倉股為投資策略的投資者用滬深300指數期貨套期保值,要購買實際和約份數為11198份的指數期貨,按歷史數據它將規避掉約63%的系統風險。下圖為上述現貨投資組合和指數期貨收益率波動的比較圖,從圖中可以看出波動曲線還是比較一致的,規避風險的效率一般。短虛線代表股票組合收益率,長虛線代表滬深300指數期貨收益率,縱軸為周收益率,橫軸為期間包括的92個星期,以下圖示均如此表示<二>券商重倉股的套期保值效果從大智慧internet終端遴選券商重倉股的投資組合,共選取武鋼股份、XX萬華、鹽湖鉀肥、雅戈爾、寶鋼股份、金發科技、首創股份、張裕A、XX茅臺、泛海建設、新世界、XX啤酒、哈飛股份、XX萬方、東方電機、中青旅、士蘭微等66個券商重倉股,按流通股份做權數構建投資組合,計算出命題期間的92個周的收益率。按上述方法求得h3=11065,R2=01876。這可以看出,代性券商或以券商重倉股為投資策略的投資者用滬深300指數期貨套期保值,要購買實際和約份數為11065份的指數期貨,按歷史數據它將規避掉約88%的系統風險。下圖為上述現貨投資組合和指數期貨收益率波動的比較圖,從圖中可以看出波動曲線是相當一致的,規避風險的效率較高。〔三>社保重倉股的套期保值效果從大智慧internet終端遴選社保重倉股的投資組合,共選取中信證券、航天機電、XX敖東、寶鈦股份、上海汽車、長安汽車、中色股份、現代投資、南山鋁業、XX機場、XX成大、XX高速、火箭股份、華聯綜超、中科三環、XX照明、棲霞建設等92個社保重倉股,按流通股份做權數構建投資組合,計算出命題期間的92個周的收益率。按上述方法求得h3=0197,R2=0186。這可以看出,社保基金或以社保重倉股為投資策略的投資者用滬深300指數期貨套期保值,要購買實際和約份數為0197份的指數期貨,按歷史數據它將規避掉約86%的系統風險。下圖為上述現貨投資組合和指數期貨收益率波動的比較圖,從圖中可以看出波動曲線是相當一致的,規避風險的效率較高。<四>QFII持股的套期保值效果從大智慧internet終端遴選QFII持股的投資組合,共選取上港集團、寶鋼股份、中集集團、中興通訊、華能國際、鞍鋼股份、中金黃金、紫江企業、太鋼不銹、天津港、福耀玻璃、海螺水泥、深赤灣A、華菱管線、XX龍盛、百聯股份、哈空調等75個QFII持股,按流通股份做權數構建投資組合,計算出命題期間的92個周的收益率。按上述方法求得h3=11002,R2=01918。這可以看出,QFII或以QFII持股為投資策略的投資者用滬深300指數期貨套期保值,要購買實際和約份數為11002份的指數期貨,按歷史數據它將規避掉約92%的系統風險。下圖為上述現貨投資組合和指數期貨收益率波動的比較圖,從圖中可以看出波動曲線是相當一致的,規避風險的效率很高。三、綜合比較分析根據R2越大,套期保值的效率就越高;保值比率h3越大,套期保值成本越高這兩個條件進行比較:表格第四列是風險規避程度比保值比率,含義是購買期貨合約花費的單位成本可以帶來的保值效果,由此可見,基金重倉、券商重倉、社保重倉和QFII持股都用滬深300指數期貨套期保值時,效果是逐漸增大的。QFII再次通過實際測算結果表明其背后專業研究人員能力的強大和選股的嚴謹,未來指數期貨一推出QFII又將成為利用它來保值的贏家,即便除開套期保值不說,QFII選股依然是緊跟大盤優質股相關性最強的,它的投資部門通過分析比中國同行拋棄掉了更多的"怪漲怪跌"的迷惑性大的股票;社保基金出于穩健性的考慮,選股謹慎,股指期貨推出后將大大提升社保基金保值的能力;相比之下,基金重倉股的投資策略用股指期貨來保值效果就差很多了,這也和它本身追求和風險匹配的收益有關,另外,不同基金選股往往"獨具慧眼",每個基金都有自己的一套,這就使基金選取的重倉股與大盤結構有很