股指期货套期保值精选(九篇)
前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的股指期货套期保值主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。
第1篇：股指期货套期保值范文
中图分类号：F830.91 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.11.34 文章编号：1672-3309（2011）11-74-03
一、引言
股指期货是以股票指数作为标的资产，交易双方约定在将来某一特定时刻交收“一定点数的股价指数”的标准化合约。由于其以股价指数为标的资产，其交易存在一些特殊性质：合约到期时，股指期货采用现金结算交割而非实物交割；股指期货合约规模不是固定的，而是按照开立股指期货头寸时的价格点数乘指数点所代表的金额确定。沪深300股指期货合约自2010年4月16日起正式上市交易。股指期货的推出意味着单边市的终结,投资者(特别是机构投资者) 从此便有了真正意义上的做空工具。投资者除了“做空”以外, 还可以利用股指期货实现“套利”、“套期保值”等多种投资策略。它的推出不仅会对股票、基金和权证等金融工具产生重要的影响,而且还将能改变投资者的投资管理模式。
二、套期保值理论
金融市场主要有套期保值者、套利者和投机者三类交易者，其中，套期保值功能是远期和期货产生的根源，也是期货最重要、最应发展的领域。运用期货进行套期保值就是指投资者由于在现货市场存在一定的头寸和风险暴露，运用期货对现有的风险进行对冲的风险管理行为。运用期货进行套期保值主要有两种类型：多头套期保值和空头套期保值。多头套期保值即通过远期的多头对现货的空头进行套保，这类投资者主要是担心资产价格的上涨风险，其主要目的是锁定未来的买入价格。空头套期保值即通过期货市场的空头对现货市场的多头进行套期保值，这类投资者主要是考虑到资产价格下跌的风险，其主要目的是锁定未来卖出价格。
在具体运用套期保值策略的时候，主要考虑以下四方面的问题：⑴选择合约的种类；⑵选择合约的到期日；⑶选择合约的头寸方向；⑷选择合约的交易数量。在合约的选择中，同期保值者主要应选择具有足够流动性且与被套期保值资产的现货资产高度相关的合约品种，以尽量减少基差风险。在合约到期日的选择上，一般的操作原则是尽量避免在期货到期的月份中持有期货头寸，因为期货价格在到期月中常常出现异常波动，可能给套期保值者带来额外的风险。因此，在期货到期日与套期保值时间无法完全吻合的情况下，投资者通常会选择比套期保值月份略晚但尽量接近的期货品种。如果出现套期保值的到期时间超过市场上所有可得的期货合约到期时间的情况下，套期保值者可以使用较短期限的期货合约，到期后再开立下一到期月份的合约，这个过程被称为“套期保值展期”，但可能给套期保值带来额外的风险。
三、最优套期保值比率和相关研究回顾
自从Johnson 和Stein 开始引入Markowitz资产组合理论解释套期保值问题后,最佳套期保值比率以及套期保值有效性问题逐渐成为期货市场研究的热点。他们认为交易者进行套期保值实际上是对现货市场和期货市场的资产进行组合投资, 套期保值者根据资产组合的预期收益和预期收益方差确定现货市场和期货市场的交易头寸, 以使收益风险最小化或效用最大化。到目前为止，在学术界和实务界最常见也是最一般性的是“最小方差套期保值比率”。所谓最小方差套期保值比率就是使得整个套期保值组合收益的波动性最小化的比率，具体是指套期保值收益的方差最小化，其基本的计算公式是h=，在得到h之后，实际需要的期货合约数N=h×。最后，最小套期保值比率的方差有效性可以通过检验风险降低的百分比来确定，公式为e=，其中?滓2为现货收益率的方差，?滓2为套期保值收益的方差。
随着时间序列计量经济学的发展, 很多学者开始批评运用最小二乘法(OLS) 计算最小风险套期保值比率的缺点, 即残差无效性问题。如Bell和Krasker证明了如果期货价格的变化依赖于前期的信息, 那么这种传统的计算方法将会错误地估计最小风险套期保值比率; Park和Bera指出,由于这种简单的回归模型会忽略现货价格和期货价格序列的异方差性, 因此传统的OLS不适合最小风险套期保值比率的估计; Herbst、Kare和Caples以及Myers和Thompson也发现利用OLS进行最小风险套期保值比率的计算会受到残差项序列相关的影响, 同时解释变量与被解释变量的协方差以及解释变量的方差也应该是考虑信息的条件统计量,为了消除残差项的序列相关和增加模型的信息量,可以利用双变量向量自回归模型(B-VAR) 进行最小风险套期保值比率的计算,而且这种模型可以更广泛应用于各种期货价格与现货价格模式, 改善传统模型受制于诸多前提假定的情况。
随着20世纪80年代以后自回归条件异方差模型（ARCH) 的发展和广泛应用,学者们开始从动态的角度研究最佳套期保值比率问题, 并且提出了一些基于条件方差的动态套期保值比率计算方法。另一个被更广泛关注的问题是现货价格和期货价格之间的协整关系对最小风险套期保值比率的影响。金融时间序列数据往往是非平稳的, 为了得到平稳的时间序列数据, 研究者往往利用数据的变化量进行研究。协整理论同时考虑了金融时间序列的长期均衡关系和短期动态关系。他们认为,对于两组非平稳的时间序列数据,如果存在一个平稳的线性组合, 那么这两组时间序列数据就存在协整关系, 同时也就一定存在一个误差修正表达式(ECM)。误差修正模型（ECM）同时考虑了现货价格和期货价格的不平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。
四、股指期货套期保值比率的实证分析
（一）数据的选取和处理
本文选择的数据为2010年4月19日至2011年10月19日沪深300股指期货连续合约IF300和指数型基金ETF50日净值日收盘价作为研究对象，数据来源于新浪通达信客户端。Ft表示沪深300股指期货连续合约日收盘价，St表示ETF50日单位净值。LnFt和LnSt分别表示其对数序列。沪深300股指期货连续合约日收益率Rft=?驻lnFt，ETF单位净值日收益率RSt=?驻lnSt。
首先，进行价格序列的描述性统计和单位根检验。
从表1可以看出，沪深300股指期货日收益率均值大于ETF50单位净值日收益率，其方差也大于ETF50，说明其市场波动风险也稍大。从偏度和峰度分析，两收益率序列都是左偏的尖锋分布，从J-Q统计看，两收益率序列都足够大，不能认为两收益率序列服从正态分布。
从表2中得出两收益率序列的相关系数为0.91，两者的相关性较高，可以利用IF300股指期货对ETF进行套期保值。
其次，检验两序列的平稳性，对ETF50和IF300的对数序列和收益率序列进行单位根检验和PP检验，在分析它们平稳性的同时以确定它们的单整阶数，进而判断两者是否存在协整关系。
从表3中可以得出，ETF50的对数序列和收益率序列都是平稳的，而IF300的对数序列是非平稳的，一阶差分后变为平稳，说明对数序列存在一阶单整。协整关系首先要求两变量是相同的单整阶数，由于lnSt的平稳性和lnFt的一阶单整，所以lnSt和lnFt不存在协整关系，由此基于协整关系的误差修正模型（ECM）在此并不适用。
（二）套期保值比率的计算
由以上分析可以得出沪深300股指期货日收益率序列和ETF50收益率序列都是平稳的，但都不服从正态分布。同时由于LnFt和LnSt不存在协整关系，所以以下主要基于OLS模型、B-VAR模型和ARCH模型对套期保值比率进行估计。
1. OLS模型估计
回归方程为
R-squared=0.831554
最优套期保值比率h=0.892973。
2. B-VAR双变量向量自回归模型
其中 St、 Ft，分别为现货和期货的对数收益率，Cs、Cf为常数项， ?着ft、?着st为服从独立分布的随机误差项，最优套期保值比率为h= ，上述最优套期保值比率也可通过下列回归方程给出:
经过回归后得到回归方程为
Rts=0.876557Rtf-0.107550RtS(-1)+0.100912Rtf(-1)
R-squared=0.834421 Durbin-Watsonstat=1.984269
最优套期保值比率h=0.876557。
3.GARCH模型套期保值研究
OSL简单线性回归方程要求模型的残差项是独立同分布的, 而金融时间序列的扰动方差稳定性通常比假设的要差。Engle(1982)发现大的及小的预测误差常常会成群出现，变现存在一种异方差，其中预测误差的大小取决于后续扰动下的大小。因此Engle提出了ARCH模型，并由Bollerslev,T(1986)发展为GARCH模型。应用于金融时间序列套期保值的静态模型一般为：
均值方差:
方差方程:
其中it-1为t-1时刻的信息集， ?滋t的条件方差?滓2t由三部分组成，即常数项?棕、前i期的残差平方项?滋2t-i和前j期预测方差?滓2t-1。首先对模型中的回归残差项?滋t进行ARCH检验，在滞后阶数为p=4时其结果如下：
(下转87页)
(上接75页)此处的P值为0，说明残差项?滋t存在ARCH效应。回归结果为均值方程 Rst=0.866032Rft
方差?滓2t=2.21E-05+0.193263?滋2t-1-0.037086?滋2t-2+0.090529?滋2t-3+0.068505?滋2t-4 R-squared=0.831501
再对这个方程的异方差进行ARCH LM检验，得到均值方程的残差序列在滞后阶数p=4时统计结果：
此时的P值概率为96.8%，可以认为该残差序列不存在ARCH效应，说明此模型消除了最小二乘法(OLS)残差序列的条件异方差。此模型的最优套期保值比率h=0.866032。
五、运用股指期货套期保值交易策略
第一，对已有的投资组合进行系统性风险性测定。系统性风险是总收益变动中由影响所有股票价格的宏观性因素造成的那一部分。它源于公司之外,由政治、经济、社会、心理等因素引起,而且作用时间长,涉及面广,这类风险无论购买何种股票都无法避免,不能用多元化投资来规避。一般用β系数表示股票的系统性风险的相对程度,用R2表示股票系统风险绝对大小。系统性风险越大，说明投资组合运用股指期货进行套期保值的有效性更高。 第二，从投资组合中剔出系统性风险较低的股票，保留系统性风险较高的股票。此步骤是为了更好地消除非系统性风险对套期保值效果的影响。
第三，对市场行情做好研判的前提下，确定套期保值的期限和合约数。本文中分别以OLS、B-VAR、ARCH模型说明了合约数的计算方法，具体情况下，可以考虑期货合约收益率与组合收益率的协整关系，误差修正关系以及收益率波动的集聚性等特征，确定最佳的套期保值比率，然后计算出所需的合约数。
第四，建仓后持续评估组合风险性大小，动态评估套期保值组合的有效性，一旦风险性超出可以承受的比率，套保的有效性大大降低，则考虑在一定的条件下结束套期保值策略或者对期货合约数重新进行调整，对期货合约进行加仓或减仓处理。
参考文献：
[1] 高辉、赵近文.沪深300股指套期保值及投资组合实证研究[J].管理科学,2007,(04).
[2]冯春山、吴家春等.国际石油市场的ARCH效应分析[J].石油大学学报,2003,(02):18-20.
[3]付胜华、檀向球.股指期货套期保值研究及其实证分析[J].金融研究,2009,(04).
第2篇：股指期货套期保值范文
关键词:套期保值率;股指期货;极大交迭离散小波变换;半方差;小波方差
中图分类号:F830.9 文献标识码:A 文章编号:1003-5192(2009)06-0060-05
Hedge Ratio of Stock Index Futures Using Wavelet Analysis
WANG Xin, LIU Yan-chu, FANG Zhao-ben
(School of Management, University of Science & Technology of China, Hefei 230026, China)
Abstract:This paper decomposes original data involved in Singapore Xinhua/FTSE A50 stock index futures contract on scale-by-scale basis with maximum overlap discrete wavelet transformation. Optimal hedge ratio is estimated under different time scales by taking minimum semivariance as hedge target. In comparison with minimum wavelet variance hedge ratio under each scale, the empirical result indicates that hedge ratio and correlation of the rate of return between futures and spot go higher along with time scale. Taking semivariance as hedge target can lead to a better excess return on hedge portfolio. The longer the length of time horizon is, the more excellently the excess return performs.
Key words:hedge ratio; stock index futures; maximal overlap discrete wavelet transform; semivariance; wavelet variance
1 引言
众所周知,在股票市场中存在两种风险:系统性和非系统性风险。通过组合投资可以降低非系统性风险但无法规避系统性风险,随着投资者规避系统性风险的要求越来越强烈,股指期货应运而生。显然从股指期货的产生可以看出在其套期保值、套利和投机三大基本功能中,套期保值是最基本的功能,而套期保值率的估计,即套期保值模型的最优化,又是套期保值研究的核心。2006年9月中国金融期货交易所在上海正式挂牌成立,中国证券市场首个股票指数期货合约――沪深300股指期货合约也即将推出,因此如何根据国外股指期货的发展经验及中国资本市场现状,有效地实现套期保值是理论与实务界共同关心的课题。
上世纪30年代凯恩斯等人首先提出等额套保模型(Nave Hegde),即建立一个与现货头寸等额但方向相反的期货头寸。然而在股票市场中,需套保的风险资产与股指期货合约的标的资产通常不一致,持有期的不确定等都会使期现货价格间存在基差而不完全相关,可以说等额模型实际上是把系统性风险转化为基差风险,故它只在基差风险为零时才是最优的,这与实际的情况显然有悖。因此Edrinton[1]基于Markowitz的投资组合理论以方差做为风险控制目标,提出最小风险模型,即以使套期保值组合收益率方差最小的套期保值率做为最优解。在方差时不变假设下,可以通过估计OLS模型的回归系数β计算套期保值率h1,通常表示为h1=β=Cov(RS,RF)/Var(RF),RF、RS分别表示期现货收益率。之后Myers & Thompson、Fama & French、Garbade & Silber等又通过引入滞后信息变量或基差对OLS模型进行了一系列扩展。随着研究的深入,人们发现金融数据往往存在协整关系或异方差现象,因此用ECM[2](误差修正模型),和GARCH模型估计套期保值率逐渐成为主流的方法,但是从实证研究看上述模型都没有获得一致的认同,甚至有学者认为应用复杂估计技术计算套期保值率所能够带来的改善是很小的,套保者最好采用较为简单和直观的套期保值模型。In & Kim[3,4] 、Lien & Shrestha[5]等运用小波多分辨分析在小波方差最小化的框架下对套期保值率进行了相关研究,实证结果表明随着套期保值期限(Hedging Horizon)长度的增加,小波方差套期保值率和套期保值有效性均相应提高,仅在较短的时间尺度下劣于ECM模型。
在最小风险模型下,套期保值率的估计没有考虑套保者的期望收益,因此更一般的权衡风险和收益的期望效用模型被Benninga et al.、Hsin et al.等人提出,该模型一般假定套保者期望效用函数为EU(Rh)=E(Rh)-αVar(Rh),这里α表示风险厌恶系数。由最优化一阶条件,最优套保比h2可表示为(1)式,显然当E(RF)=0,即期货价格无偏时,h2=h1。由于模型里出现的风险厌恶系数α难以准确设定,因此多数学者采用期望效用模型的简化形式,最小风险模型进行相关的实证研究。
h2=2αCov(RS,RF)-E(RF)2αVar(RF)(1)
上面介绍的模型都是以方差作为风险度量的准则,但是近年来有学者对此提出质疑,相关的研究[6~8]认为投资者在进行套期保值时更为关注的是组合目标收益的下侧风险,套期保值者的风险态度通常是风险厌恶的,因此以下偏矩(Lower Partial Moments,或称广义半方差Generalized Semivariance)作为风险度量的标准更为合理。这与行为金融学中前景理论的观点也是一致的,前景理论认为投资者对于财富的减少比财富的增加更为敏感。此外,采用(2)式表示的下偏矩进行风险度量可以将收益率分布的非对称性纳入到模型中而无需正态分布假设。这里t、G、α分别表示目标收益、套保组合收益率的分布函数和风险厌恶系数。当α=2时就是目标半方差,第4节在估计最小半方差套期保值率时即以此计算。
Vt,α(Rh)=∫t-∞(t-Rh)αdG(Rh), α>0(2)
国内一些学者马永开[9]研究了组合套期保值策略、黄[10]提出非线性均值―方差模型、吴冲锋分析了在考虑交易费用下套期保值策略的变化并进行了相关实证研究、梁朝晖对期货套期保值理论进行了较为系统的回顾。
王欣,等:股指期货套期保值率的小波分析方法
Vol.28, No.6预测2009年第6期
2 小波理论
2.1 小波变换
由于传统的傅立叶变换是将原始时间序列数据分解为具有简单参数的正余弦序列之和,因此只能描述序列的全部特征,而现实中很多数据是非平稳的,其频率具有时变性,此时传统的傅立叶分析就无法精确刻画局部特征。窗口傅立叶变换虽然通过加窗处理对这一缺陷加以改进,但由于其窗宽不能随时频域的位移而变化,故在应用中这种固定的窗结构往往不能适应数据而不是最优的。因此Morlet首先提出小波变换,即在分析信号的局部特征时,采用能够随数据自适应变换的时频窗宽。小波变换一般可分为连续和离散小波变换,出于计算和分析的方便在金融时间序列分析中通常采用二进离散小波变换的形式(如无特别说明,后文均采用这一形式和Daubechies[11]的表示记号,这些记号在小波变换中较为常用)。与傅立叶变换基于正余弦函数构造不同,小波变换是基于小波函数(Wavelet Function)和尺度函数(Scale Function)构造的。依小波定义如果存在平滑函数φ(t)、ψ(t),它们在不同时间尺度j下
的整数平移集合spank{φjk(t)}=spank{2-j/2φ(t/2j-k)}、spank{ψjk(t)}=spank{2-j/2ψ(t/2j-k)}分别张成L2(R)的闭子空间Vj和Vj在Vj-1中的正交补空间Vj=Wj,平滑函数φ(t)、ψ(t)即为尺度函数、小波函数。给定φ(t)、ψ(t),φjk(t)、ψjk(t)可以由多分辨分析方程(3)、(4)式逐次逼近迭代计算得到,gk、hk分别表示小波、尺度函数系数,这里gk=(-1)kh1-k。
φ(t)∑k∈Zhkφjk(t)=2-j/2∑k∈Zhkφ(t2j-k), ∫Rφ(t)dt=1(3)
ψ(t)∑k∈Zgkφjk(t)=2-j/2∑k∈Zgkφ(t2j-k), ∫Rψ(t)dt=0(4)
在小波分析中Vj满足…Vj+1VjVj-1…且∪j∈ZVj=L2(R),∩j∈ZVj={0},因此对X(•)∈L2(R),它在Vj上的投影就可以给出X(•)的逐次逼近;当j-∞时,它在Vj上的投影就等于X(•)。由多分辨分析方程Vj=Vj+1Wj+1,L2(R)可以表示为各闭子空间的直和L2=VjWjWj-1…。
(5)式运用离散小波变换(DWT)对时间序列原始数据X(t)进行小波分解正是基于小波的上述特性,这相当于在某个固定的刻度截断,用X在该L2(R)子空间上的正交投影逼近原始数据X(t)。与傅立叶变换类似小波变换也是对原始数据进行正交分解,所不同的是,小波变换能够通过尺度、小波函数的伸缩与平移对非平稳的原始数据按不同的时间刻度进行分解并自适应地调整时频窗宽,分析数据在各时频域的局部细节特征。这里cJk=∫RX(t)φJkdt、djk=∫RX(t)ψjkdt分别表示尺度系数和小波系数;J是DWT分解的层数,k为位移因子表示每一层系数的个数;sJ=∑kcJkφJk(t)表示原始数据中的低频平滑部分,可以用来刻画数据的长期趋势;Dj=∑kdjkψjk(t)表示原始数据各时间尺度下的细节部分,代表原始数据中与平滑趋势偏离的高频振荡。
X(t)≈∑kcJkφJk(t)+∑Jj=1∑kdjkψjk(t)=SJ+∑Jj=1Dj(5)
对于分解到J0层的离散小波变换,由其构造数据的长度需为N=2J0的整数倍。为克服DWT对数据长度的限制,简便的方法是对原始数据进行均值延拓或者序列截断,但是这些方法不能得到精确的小波方差分析,因此本文采用极大重叠离散小波变换(MODWT)[12]加以解决。在DWT中时间窗的起点位置是先验固定的,因此起点的不同会导致不同的小波分解。为了消除DWT对起点选择的灵敏性,MODWT平均考虑了所有可能的起点,消除了对数据长度的限制;同时仍然保留了可以用来进行小波方差分析和多分辨分析的性质。另一方面,MODWT的多分辨分析可以保证细节和平滑部分与原始数据在时间上是对齐的,这为后文分析对应尺度下期现货收益率的半方差最小化套期保值率提供了良好的性质。
与DWT相同,MODWT也做出了周期性假设,即把样本量为N的原始数据当作周期为N的序列来处理,这样当序列两端值差异很大时,小波变换系数的前后两端都会受到周期循环的影响,为了减少这种影响通常采取对称延拓、多项式外推等方法,本文采用对称延拓,即将X(t)和一个反序的X(t)连接起来合并分析。
2.2 小波方差
小波方差是小波分析的另一个重要的领域,通过小波变换可以对原始数据的方差进行逐尺度的分解((6)式),用分解得到的小波方差度量特定尺度下数据的离散程度,这里实质上隐含了样本方差时不变的假设。小波方差σ2X(λj)、σ2X(λs)分别表示时间尺度j(j=1,…,J)和比J更长的所有尺度对X(t)总体方差的贡献程度,在股指期货套期保值研究中假定原始数据样本方差对应的套保期限长度为Δ(t),则σ2X(λj)对应的套保期限长度即为λj2j-1Δ(t),同理λs表示了比λJ更长的所有套保期限长度。在MODWT中小波方差估计量可由(7)式得到,Percival & Mofjeld[13]证明与DWT相比,由MODWT得到的小波方差估计量在统计上更为有效。X(t)是X(t)的样本均值,Xjt、XJt分别为MODWT的小波、尺度系数,
Var(X)=σ2X(λs)+∑Jj=1σ2X(λj)(6)
2X(λj)=1N~j∑N-1t=Lj-1(Xjt)2, 2X(λs)=1N~j∑N-1t=Lj-1(XJt)2-X(t)2(7)
N~j=N-Lj+1系未受边界影响的系数个数,这里Lj=(2j-1)(L-1)+1表示尺度j下小波滤波器的长度,L是起始层小波滤波器的长度。类似地,我们也可以得到两个随机变量间的小波协方差、相关系数估计量,可参见Percival & Walden[14]。
3 实证分析
3.1 数据分析
在不同市场中投资者的偏好与行为存在差异,如何根据中国证券市场的特点制定合适的套期保值策略需要相关的实证支持,然而国内的股指期货合约尚未正式推出,这给实证研究带来了一定的难度。目前在海外上市以沪深A股指数为标的的股指期货合约只有新加坡交易所的新华富时中国A50指数期货一种,因此本文以该指数期货最邻近到期的合约及相应的指数现货数据作为研究对象(样本期取2006年9月5日至2008年4月15日),对原始数据进行小波分解,分析在不同时间尺度下最小方差、半方差套期保值率及其套保有效性的差异,为未来股指期货在投资组合风险管理中的应用做一些探索性研究。近年来国内一些学者王哲[15]、宿成建[16]、邓凯旭[17]等应用小波方法于金融数据的分析处理,本文则尝试用于股指期货研究中。
对期现货对数收益率序列分别做平稳性、正态性、异方差性检验,结果(表1)表明各类检验在0.05置信水平下均拒绝了原假设,可以认为两序列是平稳不服从正态分布的。文中所有计算均采用R软件实现。
表1 期现货收益率序列检验结果
期货收益率序列现货收益率序列
Test检验值P值滞后阶Test检验值P值滞后阶
ADF-7.1211
PP-355.41
KPSS1.0846
Jarque-Bera100.31
Shapiro-Wilk0.9511
White4.44510.0124White8.1506
注:文中所有期、现货数据分别取自文华财经和wind金融数据库。
3.2 期现货收益率序列的小波分解
由于最小非对称(Least Asymmetric)小波具有保证小波系数在时间上对齐的性质,根据Percival & Walden的研究,这里选取LA(8)小波进行小波分解。图1是分解后得到的各细节层(D1-5)和平滑层(S5)序列。运用小波方法对原始数据进行逐尺度的分解,使我们可以分析不同套保期限长度下的套期保值率,研究投资者在不同套保期限下投资行为的差异,同时可以解决尤其是在较长套保期限下样本量不足的问题。
图1 期(上)、现(下)货收益率序列小波分解
在小波分析中细节层表示原始数据中与平滑趋势偏离的高频部分,越小的时间尺度代表更高频的振荡,因此表2的计算结果表明大部分的方差是由较高频的细节层提供的。随着频率的降低,小波方差逐渐衰减,而各层之间的相关性却逐渐增强。尤其在代表数据长期趋势的平滑层(S5),两序列间相关系数达到0.9948,接近于1的相关性表明期现货收益率序列在长期趋势下是接近完全相关的,在样本期内新华A50股指期货合约反映了标的指数的长期变动趋势。
表2 各分解层小波方差贡献度和相关系数
分解层时间尺度现货各层小波方差占总体方差的比重(%)期货各层小波方差占总体方差的比重(%)期现货各层间
Pearson相关系数
D1j=150.9355.580.6842
D2j=223.6123.540.8510
D3j=314.3712.340.9473
D4j=44.763.890.9648
D5j=52.091.520.9773
S5j>54.253.140.9948
原始数据0.7914
3.3 最小半方差套期保值率及其有效性
股指期货套保组合的收益率一般由Rh=Rs-hRf计算,根据(2)式易导出目标半方差表达式(8)式,假定目标收益率t=0,f表示期现货收益率的联合密度。下文据此对原始和各分解层数据分别迭代计算目标半方差最小化的最优套期保值率。对于期现货收益率联合分布的估计,笔者用金融数据分析中较为常见的几种阿基米德型Copula,如:Clayton、Joe、Gumbel、Frank Copula等分别进行了拟合,但均未能通过拟合优度检验,因此本文采用非参数正态核Copula[18]拟合收益率的联合分布。
V0,2(Rh)=∫0-∞x2[∫+∞-∞f(x+hRf,Rf)dRf]dx(8)
套期保值有效性的测量较为常用的有两种标准:准则1一般指由套期保值而消除的风险(Г2,这里即指方差或半方差)的比例;准则2则综合考虑风险收益,多用Sharpe比率来衡量,i为无风险利率。
准则1:HF1=1-Γ2h/Γ2s, 准则2:HF2=(E(Rh)-i)/σh(9)
在最小方差法下,按小波方差计算的最优套期保值率和有效性(准则1)都会随套保期限长度的增加而递增,但有效性(准则2)则与期限长度反向变化;类似地,在最小半方差法下,也表现出大体相同的变化规律。因为两种方法在准则1下所采用的风险度量标准不同,所以采用准则2对两者进行比较更为适当。依表3,半方差法的有效性(准则2)在所有期限长度下均优于方差法,运用半方差法可以获得更高的超额收益;同时两者有效性之差是随套保期限长度的增加而递增的,即相对于方差法,套保期限越长半方差法有效性更高。
表3 原始数据及各分解层套期保值率和套保有效性
分解层套保期限长度最小方差法最优套期保值率套期保值有效性度量准则1套期保值有效性度量准则2最小半方差法最优套期保值率套期保值有效性度量准则1套期保值有效性度量准则2基于准则2的有效性差异D11天0.5840.46810.065400.5230.38580.073800.0084
D22天0.7600.72430.035620.7020.62590.046100.0105
D34天0.9110.89740.008140.8370.77920.021440.0133
D48天0.9520.93080.001290.8710.79800.015270.0140
D516天1.0200.9551-0.009560.9010.82800.009940.0195
S532天以上1.0320.9896-0.011300.7700.76950.033790.0451
4 结论
运用小波方法对期现货收益率数据在各时间尺度下进行分解,可以用来分析不同套期保值期限长度下套期保值率及其有效性的变化。本文的实证分析表明随着套保期限长度的增加,期现货收益率间的相关性增强,长期套期保值者应当采用更大的套期保值率以对冲投资组合面临的系统性风险。
对于仅关注下侧风险的套期保值者,选择最小半方差法可以获得更高的超额收益;关注收益率整体风险的套期保值者,则需为更全面地对冲风险付出损失套期保值组合超额收益的代价。与最小方差法相比,随着套保期限长度的增加,最小半方差法的相对表现更优,长期套保组合的超额收益可以获得更多的改善。在实务界,投资者通常更为关注资产损失所带来的风险,因此以半方差作为套期保值目标与现实情况更为吻合。
另一方面,在分析较长期限的套期保值或其他经济金融问题时,常常会面临样本数据不足的情况,尤其在中国这样的新兴市场中,经济金融历史数据相对缺乏,这会提高实证研究的分析误差。小波方法可以在一定程度上克服这一难题,为套保期限较长的投资者提供了一种分析计算套期保值率的有力工具,并可以将之扩展到其他相类似的经济金融领域。
本文的研究结果为国内投资者利用即将推出的沪深300股指期货合约制定投资组合的套期保值策略提供了一种现实可行的参考。投资者可以根据自身套保期限、套保目标的不同选择适当的避险对冲策略。
参 考 文 献:
[1]Edrinton L H. The hedging performance of the new futures markets[J]. Journal of Finance, 1979, 34: 157-170.
[2]Chen S S, et al.. An empirical analysis of the relationship between the hedge ratio and hedging horizon: a simultaneous estimation of the short-and long-run hedge ratios[J]. Journal of Futures Maekets, 2004, 24: 359-386.
[3]In F, Kim S. Multiscale hedge ratio between the Australian stock and futures markets: evidence from wavelet analysis[J]. Journal of Multinational Financial Management, 2006, 16: 411-423.
[4]In F, Kim S. The hedge ratio and the empirical relationship between the stock and futures markets: a new approach using wavelet analysis[J]. Journal of Business, 2006, 79: 799-820.
[5]Lien D, Shrestha K. An empirical analysis of the relationship between hedge ratio and hedging horizon using wavelet analysis[J]. Journal of Futures Markets, 2007, 27: 127-150.
[6]Lien D, Tse Y K. Hedging time-varying downside risk[J]. Journal of Futures Markets, 1998, 18: 705-722.
[7]Lien D, Tse Y K. Hedging downside risk with futures contracts[J]. Applied Financial Economics, 2000, 10: 163-170.
[8]Chen S S, et al.. On a mean-generalized semivariance approach to determining the hedge ratio[J]. Journal of Futures Markets, 2001, 21: 581-598.
[9]马永开,唐小我.组合套期保值策略及其理论研究[J].预测,1999,18(4):48-51.
[10]黄.期货套期保值决策模型研究[J].数量经济技术经济研究,2004,(7):96-102.
[11]Daubechies I. Ten lectures on wavelets[M]. Philadelphia, PA, USA: SIAM, 1992.
[12]Greenhall C A. Recipes for degrees of freedom of frequency stability estimators[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 1991, 40: 994-999.
[13]Percival D B, Mofjeld H. Analysis of subtidal coastal sea level fluctuations using wavelets[J]. Journal of the American Statistical Association, 1997, 92: 868-880.
[14]Percival D B, Walden A T. Wavelet methods for time series analysis[M]. Cambridge, ENGLAND: Cambridge University Press, 2000.
[15]王哲,等.小波分析在股市数据分析中的应用[J].系统工程学报,1999,(9):286-295.
[16]宿成建,等.应用小波分析方法研究沪深股市的溢出效应[J].系统工程学报,2004,(2):99-103.
第3篇：股指期货套期保值范文
关键词：机构 股指期货 回归分析 套期保值
一、我国股指期货运行情况介绍
自4月16日推出股指期货以来， 市场规模日益扩大、流动性充足、合约交割平稳，市场普遍担忧的流动性不足问题并没有出现。具体表现在以下三方面：
1、股指期货市场规模逐渐扩大
随着投资者对股指期货热情的提高，股指期货市场规模在最近几个月不断壮大：上市首日，四份合约总持仓量3590手，成交量58457手，随着投资主体的不断增加，股指期货的成交规模不断攀升，一个月后日持仓量达到了15146手，成交量也上升到了221841手。最近几个月，股指期货规模继续不断壮大，截止10月29号，股指期货的持仓已经达到了41707手，成交量也攀升289180手。
此外，市场的投资主体也在不断壮大。从上市首月股指期货开户数为2.9万户，截止到10月底，股指期货开户数已经达到了5万余户。但是我国股指期货的投资主体中，自然人占到了98%，而美国的自然人参与股指期货只占到市场参与者总数的30%。
2、成交持仓比呈逐渐下降趋势
股指期货成交持仓比在上市首日达到了16，一个月后的成交持仓比下降到了14，到9月底成交持仓比已经降至到8的水平。这一数字说明随着我国股指期货市场逐渐走向成熟，股指期货投资主体操作方式渐趋理性，投机交易频率明显下降。但是从海外股指期货的运行状况来看，像美国这类的成熟市场，成交持仓比都小于1的水平，中国台湾、日本的成交量也小于持仓量，香港、韩国的成交量均大于持仓量。中国目前的成交持仓比虽然已经由市场初期16下降至了目前8的水平，但是这样的数字仍然是较高的水平。
3、主力合约交割平稳
自股指期货推出以来，已经进行了六次主力合约的交割，总体来看，主力合约交割当日和前几日未出现交割日效应，交割合约与现货指数粘合度非常好，不存在无风险套利空间，投资者移仓比较均匀，交割率较低。
4、存在的不足
当然，市场中还存在一些不足的方面。目前，虽然我国股指期货投资主体在不断增加，但是市场的主要参与者仍然自然人，据统计，截止10月底，自然人占到股指期货投资主体总量的98%，而美国这样的成熟市场这一数据仅仅为30%。自然人在股指期货市场中比例过大将会使该市场波动率居高不下，成交持仓比也会处于一个较高的水平，自然人过度的投机交易不但不能为现货市场减震，而且还可能为现货市场助长助跌，这样的话将有悖于推出股指期货的初衷――减小现货市场波动和为投资者提供一个股票交易避险场所。
二、机构参与股指期货套期保值的作用
积极引导机构投资者参与到股指期货的套期保值中来，对解决以上问题具有重要意义。目前中金所明确规定了股票型基金、混合型基金及保本基金，以及证券公司证券自营业务可以以套期保值为目的参与到股指期货中来。机构参与股指期货套期保值的作用主要有两个方面，首先，有助于市场的稳定，减少现货市场与期货市场的波动。此外，对于机构来说，股指期货市场为机构投资者也提供了一个很好的避险场所。一般机构都是投资组合持有者，他们可以通过资产的多元化配置来降低非系统性风险，但是市场的系统性风险却不能通过这个办法降低，股指期货市场的建立改变了我国之前“单边市”的状况，“双边市”可以让机构投资者实现现货市场的亏损由期货市场的盈利来抵消，这样一来，机构投资者就不会遭遇4.19市场暴跌的严重亏损了。因此中国的股指期货市场要向成熟方向发展，还需要积极引导机构投资者进行套期保值操作。
三、机构参与股指期货套期保值的效果分析
对股指期货进行套期保值效果的实证分析已经有了很多，本文将利用股指期货推出以来的主力连续合约的日收益率以及上证50ETF基金自股指期货推出以来的收益率为样本计算套期保值比率，再按照这一比率得出套期保值后上证50ETF的收益率，比较套保前和套保后收益率的方差大小。
1、最优套期保值比率模型
计算套期保值比率的模型很多，大致可以分为两大类：一类是效用最大化前提下的套期保值模型，另一类是方差最小化的套期保值模型。由于机构参与股指期货套期保值主要是为了规避系统性风险，本文将采用方差最小化套期保值理论中的最小二乘法模型来对套期保值比率进行估计。该模型是Ederington于1970年提出，是目前应用最广泛的确定套期保值比率的模型之一。该模型考虑了期货和现货并非永远同幅度、同方向波动，以及期货和现货数据可能存在非平稳的情况，因此决定采用该模型进行实证分析。
首先在实证之前提出假设：
(1)数据仅选取期货和现货的每日收盘价，不考虑盘中价格的波动；
(2)不考虑套期保值成本，包括手续费、冲击成本、佣金等；
(3)采用静态回归模型，不考市场环境变动对套保比率的影响，套保期间期货持仓数量保持不变，不进行调仓操作。
其回归方程如下：
其中的估计值给出了套期保值比率，即：
=h
其中和分别为现货和期货取对数的收益率，为回归函数的截距项，为随机误差项。
2、实证分析
由于我国目前还没有沪深300ETF基金，因此本文选用上证50ETF基金自股指期货推出以来的单位净值和沪深300主力连续合约收盘价作为分析样本数据，分别对两组数据取对数收益率。在进行回归分析之前，首先取对数后的收益率的相关性进行分析。
表一：上证50ETF与股指期货合约对数收益率的相关性分析结果
从表中可以看出，两组数据的Pearson相关系数达到了0.927174，呈高度相关。由于两组数据趋势一致，符合套期保值期现市场走势一致的要求，因此，接下来可以运用最小二乘法进行简单回归分析得出套期保值比率，在回归之前，需要对数据的平稳性进行检验。
图一：上证50ETF基金与期货合约对数收益率的ADF检验结果
注：S为上证50ETF基金的对数收益率，F为股指期货主力合约的对数收益率
通过对两组数据的ADF检验，S和F仅在纵向方向波动，横向不存在扩大或缩小或者周期性的变动规律。且发现两组数据的P值全部小于95%置信水平下的T临界值。由此可以得出两组数据不存在单位根，数据具有是平稳性。因此可以对两个变量进行OLS回归分析。
表二：OLS回归分析结果
从表中可以知道，模型的系数即套保比率值为0.826866，可绝系数达到了0.86，方程的总体拟合度较好。对值进行假设检验：虚拟假设为：=0；备择假设 0；查表可知在置信度为95%的水平下=6.3138。的t值明显大于临界值，应当拒绝虚拟假设，由此得出估计值显著有效。
可以写出OLS回归分析模型为：=-0.000368+0.826866,利用该模型可以计算出套保后基金的收益率，对套保前和套保后基金收益率求标准差，对比套保前后上证50ETF收益率及其方差，结果如下：
表三：实证效果分析表
从表中可以看出,上证50ETF基金利用股指期货进行套期保值，能在保证收益率的前提下，减小收益率的波动幅度达到7.3%。
四、结论与建议
由于基于沪深300指数的ETF基金目前还未推出，本文选取的上证50ETF与沪深300指数具有很强的相关性，同时该基金与股指期货连续合约的相关性也达到了0.927的水平，对这样的投资组合利用股指期货进行套期保值结果显示在保证收益率的前提下，上证50ETF基金收益率的波动性能有效的降低。
目前，中金所对机构参与股指期货套期保值已经出台了细则，随着股指期货市场的不断壮大成熟，机构在这个市场中扮演的角色将会越来越重要。以下对机构参与股指期货套期保值做一些建议：
首先，机构对资产组合进行套期保值时，应尽量保证该组合收益率与股指期货合约的收益率呈高度相关，现货与期货的高度相关是保证套期保值成功的前提，相关性越大对系统性风险规避的程度也越大。
其次，机构采取静态套期保值虽然可以避免动态套保引起的频繁调仓增加的成本和风险，但是静态套保过于被动，不能随着市场环境的变化及时更改套保策略。
第三，机构进行套保操作过程中，应该严格按照套保比率来控制仓位，防止过度套保给投资组合带来的额外风险。
最后，除了机构在进行套期保值过程中风险自控以外，监管机构也要参考国外成熟股指期货市场关于套期保值认证的标准制定出国内套期保值的监管细则，这样能有效的防止套期保值者因为过度套保导致暴露的风险头寸增加。
参考文献：
[1]许志坚，史本山.基于沪深300股指期货的动态套期保值实证研究.现代管理科学,2009;12
[2]吴博.股指期货套期保值模型选择和绩效分析.NEW FINANCE,2010;33
[3]李婧媛.股指期货套期保值文献综述.科技情报开发与经济,2010;7
第4篇：股指期货套期保值范文
一、沪深300股指期货的传统套期保值及其局限性
沪深300股指期货是一类期货品种，以沪深300指数为标的物，于2010年4月推出（中国金融期货交易所）。如道富投资，作为行业领军者，率先开发出沪深300股指期货产品，资金杠杆比例可由客户在50到300倍之间任意选择，交易数量至少0.1手，且确立日内双向交易制度。交易时间上午09：15至11：30，下午13：00到15：15。
传统的套期保值（Naive strategy即幼稚型策略）认为套期保值的功能是减少和转移价格风险，需要“数量相等、方向相反”这两个先决条件。然而传统套期保值却没有对如何进行有效操作进行充分的界定，使得交易手法比较机械，不够灵活，错过了许多可以利用的期货市场管理价格风险机会，难以有效发挥套期保值的功能。
风险转移是金融期货的主要经济功能之一。期货市场存在使得价格变化的风险与经济运营中的风险分离开。价格变动风险是难以避免的，这种风险的存在就给套期保值提供了需要。传统的套期保值就是强调期货市场的风险规避。传统套期保值认为现货价格在期货市场上的价格大致同步，现货市场的盈亏可冲抵期货市场上的盈亏。
现货与期货价格间的差额（基差）是传统套期保值理论当中最重要的概念，若基差变动为零，或现实与预期基差一致，则出现完全的套期保值。然而，这种情况几乎只存在于理论之中，现实中很难出现。而且依据适应性预期理论，假如市场的预期被期货价格所反映，那么通常期货与现货的价格变动不会一致，这种情况下，基差风险是难以避免的，实际表明基差一直都在不停变化，可以说传统套期保值是不完全的。通常这种套期保值会以假定的例子进行说明，这些例子中买进、卖出的期货合约的价格与现货价格的变动振幅相一致，这就带来了一个概念套保比率为1，较为理想化，会给人错误的认识。而套保比率在套期保值中是十分关键的，影响着套期保值者的占用资金量以及套期保值效果。为了回避传统套期保值中基差的风险，1960年Working提出基差逐利套期保值，该理论核心在于寻找基差方面的变化获取利润。
期货市场上用于研究套期保值的方法模型主要有1960～1961年的最小方差模型（MV模型，Minimum-VARiance），以该模型为基础发展起来的最小二乘法（OLS），误差修正模型（ECM），异方差模型（GARCH），以及考虑协整关系加入误差修正的异方差模型（ECM-GARCH），主要用于确定最优套保比率。
二、沪深300股指期货三种套期保值方法实证研究
期货市场的一大重要功能――套期保值一直是业界关注的热点，而核心问题就在于确定套保比率。对于该方面的研究主要集中于国际资本市场。国外这些确定套保比率的方法模型是否适用于国内的资本环境，也是业界关注的焦点。
套保比率是为了要得到最佳的保值效果，套期保值者在交易时确定的期货合约与现货合同总值之间的比率。本文通过沪深300股指期货的数据，分别采用OLS与ECM-GARCH，进行实证研究。
（一）OLS
OLS模型相对来说是比较简单的，主要通过现货与期货市场收益率进行线性回归，得出期货价格变化量系数，该系数便是最优套期保值比率。
OLS的优点就在于简单、易操作。但缺点也比较明显，主要表现在残差项序列会影响最优套保比率，比如序列中有条件异方差（ARCH）存在，套保效果就会出现失真现象。
（二）ECM-GARCH
ECM-GARCH由Kroner和Sultan于1993年提出。运用该模型需检验现货与期货价格序列间的协整关系，若有协整关系存在，则需要协整模型，获得误差修正项（ECM），再以ECM为均值方程确定ECM-GARCH模型。
该模型在确定套期保值有效性时，套保期限会对套期保值有效性和最优套期保值比率产生影响。因此要确保套期保值的有效性还需确定套保期限。
三、不同套期保值法的比较与建议
本文以20D，40D，60D进行考虑，截取国泰安CSMAR数据库中的数据进行研究，由于交割日的存在，每月合约在交割日后就会结束，因此需要建立以连续合约为基础的期货价格序列。由于期货市场的套期保值者多数为基金，因此可利用基金重仓股构建股票现货组合，研究不同的套期保值法。
第一，通过试验分析，20D套保期限的传统套期保值法有效性是负数，这表明，用该方法分析套保有效性不仅降低不了风险，还额外增加了风险。另外两种方法所得结果均为正数，表明沪深300股指期货具备一定程度上的规避风险能力。
第二，在选取的样本区间内，OLS与ECM-GARCH所得出的套保期限内的有效性均高于传统套期保值。能够有效冲抵大部分风险。在20D、40D区间内，ECM-GARCH明显优于OLS，而到了60D区间，两者已经十分接近，可有效减低系统性风险。
第三，根据最优套期保值比率来看，OLS与ECM-GARCH模型方法推算出的比率均小于1，各期限内的比率略高于0.7。而且在相同的套期保值期限内，两者的比率值相当，随着期限的增长，OLS与ECM-GARCH推算出的套保比率趋于重合。相比传统套期保值法，更能有效降低套期保值的资金占用成本。
第四，从套期保值期限和有效性的关系来看，套保效果好，套保期限就会加长，60D时OLS与ECM-GARCH两者所确定的有效性均比20D时要大。这就意味着期限越短，沪深300股指期货与股票组合的走势有极大的可能不趋同，而套保期限越长，两者走势趋同的可能性就会加强。
由此分析得出，套期保值策略的选择对套期保值效果有着重要影响。基于上文的研究，对套期保值有如下建议以供参考。
一是必须要对股指期货与股票组合的相关性进行分析。这是套期保值的基础，若是套期保值者所持有的股票组合存在较大的系统性风险比例，则在股指期货中的套期保值就会取得较好的效果。
二是总体来说，ECM-GARCH套期保值法要比OLS法优越，特别是在波动性较大的市场，期货与现货之间的联动变化就会随之变得复杂。OLS的核心是基于现货与期货市场不变联合分布的假设，在波动大的市场中，推算出来的套保比率与实际有一定偏差，不具备最小风险性。然而，以动态模型为基础的套保法在交易中需要套期保值者根据最优套保比率调整策略，不断对期货合约进行调仓，这会加大交易成本。因此在实际操作中，需要根据自身风险偏好以及市场条件，根据准确的套期保值比率与合理的交易成本，合理选择保期保值策略，
三是套保期限的选择需要合理。套期保值期限越长，有效性就越高，但期限增加的同时，成本也会随着增加，根据分析，最佳的套保期限应选择40到60个交易日。
四、结束语
第5篇：股指期货套期保值范文
关键词：期货;套期保值模型;比率模型
中图分类号：F83 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）027-000-01
一、引言
期货，一般指期货合约，由期货交易所统一制定、规定在未来某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约。它被作为一种套期保值工具广泛使用，企业使用套期保值交易锁定生产成本或销售收入以获得稳定的利润，证券投资者利用股指期货对自己的股票进行套期保值。本文从理论角度对于可能的可用模型进行探究。
二、套期保值比率估计模型
1.最小方差法确定套期保值比率
套期保值比率，定义为期货头寸和现货头寸的商，表示为了进行套期保值，单位现货需要的期货合约数量，用h表示。以下给出套期保值比率的推导过程。
首先，以多头现货和空头期货为例组成期货―现货套期保值组合。每个时期套期保值组合的价值变化为：
其中Vt表示t时期现货和期货组成的套期保值投资组合价值的变化，St表示t期现货价格的变化，Ft表示t时期期货价格的变化，ht表示t期套保比率。
对h求一阶导并令其为0，得到最小方差套保比率为：
2.静态套保比率
认为套保比率在投资期保持不变，得到常数的套保比率，即不考虑ht小标t。该比率称为静态套保比率。
（1）简单回归模型（OLS）
运用OLS技术对期货价格的变化量和现货价格的变化量之间进行线性拟合，可以得到静态套保比率。
St=c+h*Ft+εt
其中，St是现货价格变化，Ft是期货价格变化，c为常数项，εt为回归方程的残差。
在残差序列满足经典线性回归模型（CLAM）的基本假设下，方程回归结果h就是最优套保比率。但是由于现实中的OLS模型估计残差往往并不恰好满足古典假设，得到的最优套保比率也不是最优的。
（2）误差修正模型（ECM）
现实中，期货价格和现货价格序列数据经常是不平稳的，并且，期货定价理论表明期货和现货价格存在相同趋势，即协整关系。有学者对此进行了论证。从计量学分析的角度，存在协整关系的传统OLS估计量有偏的。由此建立误差修正模型求解最优套保比率。
3.动态套保比率
金融时间序列往往存在波动聚集性，即异方差性，这意味着未考虑残差异方差性的模型估计的最优套保比率可能是错误的。考虑建立GARCH模型。
（1）常数相关系数二元GARCH模型（CCC-BGARCH模型）
为了简化参数估计，假设残差项间相关系数为常数，即不是根据时间时变的，建立常数相关系数二元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）误差修正-二元GARCH模型（ECM-BGARCH模型）
在二元garch的均值方程中考虑到价格之间可能存在的长期均衡关系，改变相应的均值方程，得到误差修正二元GARCH模型，即ECM-BGARCH模型。
均值方程为
条件方差方程，以GARCH（1，1）为例：
假设为常数，建立常数相关系数二元GARCH模型。计算出时变的套保比率为。
4.套期保值效果评价
选择运用绝对水平来对保值绩效进行评价。
套期保值投资组合的价值绝对变化水平：
该组合头寸的风险：
使组合具有最小方差的套保比率认为最优。
三、建议
根据理论可以运用以上几个模型对期货与现货的套期保值比率进行研究。可通过实证对不同品种、不同时间的期货合约与现货数据间的可能关系进行建模分析，选取最佳的估值模型，同时建模时需注意金融时间序列往往具有异方差性。
参考文献：
[1]Ghosh， A1 Hedging with stock index futures： Estimation and forecasting with error correction model1[J]Journal of Futures Markets， 1993，（13）：743-7521.
[2]Kroner， K1F1， & Sultan， J1Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency futures[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，1993，（28）： 535-5511.
[3]付胜华，檀向球.股指期货套期保值研究及其实证分析[J].金融研究，2009，4.
[4]高扬，郭晨凯.不同策略下沪深300股指期货套期保值有效性研究[J].证券市场导报，2011（08）.
第6篇：股指期货套期保值范文
摘 要 本文通过运用基于 OLS 估计模型、BGARCH模型和ECM 模型，对中国铅期货市场的最优套期保值比率进行估计，并对以上各种方法的套期保值效果进行了比较分析，经过套期保值的组合收益率方差都比没经过套期保值的组合收益率方差小，说明用套期保值是有效的。且基于BGARCH的动态套期保值比基于OLS的静态套期保值有更好的保值效果。
关键词 套期保值 OLS ECM BGARCH模型 绩效评估
现货市场中的现货价格每日波动，会对生产企业的成本带来影响，从而带来了企业的成本风险。中国商品期货市场的出现使得企业可以运用套期保值的思想来规避价格波动的风险。所谓套期保值即在期货市场中多头（或空头）与现货数量相等但交易方向相反的期货合约来实现套期保值的效果。由于现货市场和期货市场价格变动不一致，所以要最优地实现套期保值的策略，就要对期货头寸进行调整，即改变套期保值比率。
一、有关模型
本文以上海期货交易所的铅期货为研究对象，运用2011年5月4日至2012年4月17日的铅现货数据。而期货数据采用了期货合约到期前倒数第二个月的数据，现货时间与期货时间对应，分别用基于OLS 的动态估计模型、ECM模型、BGARCH模型，对最优套期保值比率进行估计，最后对以上方法的套期保值效果进行简要的比较分析。
（一）OLS模型估计最优套期保值比率
首先对S、F序列分别进行单位根检验，结果表明，四个序列在显著性水平为0.01的水平上均可拒绝原假设，从而认为四个序列均不存在单位根，为平稳的时间序列。再次基础上运用OLS模型进行回归得到的拟合方程结果如下：
t(0.063404) (27.59930)
P(0.9495) (0.0000)
结果显示该方程整体上是显著的且解释变量很显著，P值为0，固基本认可该回归模型。回归结果表明每一单位的现货头寸要用0.597020单位的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比率为0.597020。
（二）ECM模型估计最优套期保值比率
采用误差修正模型进行回归得到的协整回归方程如下：
t(0.035553) (27.68507)
P(0.9717) (0.0000)
从F统计量来看该方程整体上是显著的，自变量系数和误差修正项系数的t统计量都很显著，故该回归模型拟合的较好。回归结果表明每一单位的现货头寸要用0.584110单位的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比率为0.584110，比OLS模型估计的要稍小。
（三）BGARCH模型估计最优套期保值比率
虽然误差修正模型改进了O L S模型，但是如果残差序列不是同方差的，即误差的方差随时间的变化而变化，因此要通过二元G A R C H模型来估计动态的套期保值比率。首先分别对S和F做单方程的GARCH估计，再通过两个方程的残差项和方差计算出动态的套期保值比率。得出均值为0.605010的动态套期保值比率。
（四）绩效评估
对各模型估计的套期保值比率套期保值效果的绩效评估，这里采用套期保值后组合的价格波动的方差即Var(is-h*if)来对套期保值效果的绩效进行评估。结果如下表所示，从图中可知：基于OLS的套期保值及基于BGARCH模型的套期保值均能有效地对冲现货的价格风险，而其中基于BGARcH的动态套期保值比基于OLS的静态套期保值有更好的保值效果。
OLS模型
套保组合 ECM模型
套保组合 BGARCH模型
套保组合 未经过套保组合
套期保值比率 0.597020 0.584110 0.605010 0
组合收益率标准差 67.30032 67.33231 67.28046 139.4751
二、结论
由此可以的出一下结论：
1．基于OLS的套期保值及基于BGARCH模型的套期保值均能有效地对冲现货的价格风险，这完全符合套期保值理论。
2. 经过套期保值的组合收益率方差都比没经过套期保值的组合收益率方差小，说明用套期保值是有效的。且基于BGARCH的动态套期保值比基于OLS的静态套期保值有更好的保值效果。
3．中国与铅相关的现货企业，在对铜现货价格进行风险管理时，可优先考虑使用BGARCH模型计算动态套期保值比率，并据此设计套期保值策略。但是由于动态套保要求每天调整期货的头寸，需要频繁的交易，从而带来较多的交易成本和操作成本。因此对于以铅为原料的企业来说，只需要按照误差修正模型计算得到的套期保值比率来进行套期保值就足以降低价格波动的风险，即按1：0.584110的比例构建期货头寸，从而降低价格波动的风险，降低成本的风险。
参考文献：
[1]Chris Brooks,ólan T.Henry,Gita Persand.The Effect of Asymme-tries on Optimal Hedge Ratios.The Journal of Business,Vol.75,No.2,(Apr.,2002),pp.333-352
第7篇：股指期货套期保值范文
与进行股指所包含的股票的交易相比，股票指数期货交易具有一些重要的特征，主要表现在以下几个方面：
一、提供较方便的卖空交易条件。
二、交易成本较低。股指期货交易的成本包括：交易佣金、买卖价差、用于支付保证金的机会成本和可能支付的税项。相对来说，其交易成本是比较低的。
三、杠杆比率较高。股指期货交易中可以用少量的保证金就可以进行大量数额的交易。
四、市场的流动性较高。股指期货市场的流动性明显高于股票现货市场。
推出股指期货的基本条件是什么？
证券市场的规模、投资者的构成和价格的有效性是判断金融市场成熟与否的依据，也是各国推出股指期货的基本条件。
从我国目前的情况来看，推出股指期货的证券市场规模和投资者构成条件初步具备，价格有效性方面也正在完善，以前明显的"政策市"特性，已经在近年有所改变，市场价格波动受非市场因素影响的情况开始减弱。总体上看，目前我国的证券市场已经具备推出股指期货的基本条件。
股指期货的基本功能有哪些？
从整个资本市场或社会经济体系来讲，股指期货有三个的经济功能：
一、价格发现功能；二、稳定市场和增强流动性的功能；三、促进资本形成的作用。
但对大多数投资者来说，股指期货的最重要功能是：投资者可以利用股指期货更有效地进行投资和资产管理。
众所周知，炒股就离不开选股，而退出股指期货之后，投资者就可以利用股指期货间接投资股票市场，使自己专注于分析宏观经济景气状况和股票市场大势，免除从繁多的股票中挑选可投资股票的麻烦，以及减少投资股票市场的信息搜集、加工、处理成本。
此外，投资者可以利用股指期货市场进行套期保值和套利交易。香港恒生指数期货市场，以对冲风险为目的的交易约占总交易量的20％，充分反映了恒指期货对套期保值的巨大存在价值。而机构投资者，尤其是指数投资基金可以利用股指期货进行套利交易以获取无风险收益。
股指期货的投资者有几类？
股指期货的投资者范围很广，通常可以将投资者分为套期保值者、套利者和投机者。
1、套期保值者套期保值者是通过股指期货交易来规避股票交易中系统风险的交易者，它们是股指期货市场的主要参与者。股指期货的套期保值者主要包括证券发行商、基金管理公司、保险公司、证券公司等证券市场的机构投资者。
2、套利者套利者是指利用股指期货市场和股票现货市场，以及不同股指期货市场，不同股指期货合约之间出现的价格不合理关系，通过同时买进卖出以赚取价差收益的交易者。股指期货的套利最常采用的是指数套利，当实际期货价格偏离理论期货价格时，可能通过同时买卖赚取无风险收益。
3、投机者投机者是根据他们对股票价格指数走势的预测通过低买高卖，或高卖低买以获取利润的交易者。对股指期货的投机者而言，并不完全相同于商品期货或其它金融期货，因为投资者根据对股票市场走势的判断，通过股指期货市场低成本、高效率地间接投资股票市场。
股指期货交易策略：跨市套利和跨品种套利
跨市套利是在不同的市场之间的套利交易行为。尤其是当同一股指期货合约在两个或更多的交易所进行交易时，由于区域间的时区差别和地理差别，各合约间存在一定的价差关系。
例如日经225指数期货合约分别在大阪证券交易所（OSE）、新加坡交易所（SGX）和芝加哥商业交易所（CME）上市交易。三种期货合约的标的资产都是日经225指数，但合约乘数、报价单位及交易时间不尽相同。其中，大阪证券交易所上市的日经225指数期货合约，以日元报价，合约乘数为1000日元/指数点。新加坡交易所和芝加哥商业交易所则既有日元报价的日经225指数期货合约，又有美元报价的日经225指数期货合约；日元报价的期指合约，合约乘数为500日元/指数点，美元报价的期指合约，合约乘数为5美元/指数点。而且在芝加哥商业交易所开仓买卖的日经225指数期货合约，可以在新加坡交易所对冲平仓，而新加坡交易所的开始交易时间比大阪证券交易所开市时间长，这就为三个交易所的日经225指数期货合约的套利提供了机会和方便、快捷的交易通道。
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时或几乎同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。例如道琼斯指数期货与标准普尔指数期货、迷你标准普尔指数期货与迷你纳斯达克指数期货之间等都可以进行套利交易。
由于股票指数是一国经济的晴雨表，是判断经济周期波动的领先指标，因此，以股票指数为标的物的股指期货在某种程度上可以作为投资者规避经济周期波动的工具，尤其在世界上两个主要经济体的经济周期不甚同步时，股指期货的跨市套利就有了极大的用武之地。
例如，1987年全球股灾时，标准普尔指数与日经225指数的走势就不尽相同。
如图所示，日经225指数在1987年10月初创出新高时，标准普尔指数已见顶回落，而在10月19日黑色星期一的股灾中，前者由于日本政府的大举入市，跌幅轻微；而后者则大跌超过20%。
再如，1995年日本阪神大地震前后，标准普尔指数与日经225指数竟然出现了相反的走势。
二者相背离的走势，其实早在1994年下半年就已出现，这是世界两大经济体宏观经济处于不同经济周期在股市上的典型表现。阪神大地震不过加剧了标准普尔指数与日经225指数的背离趋势。因此，当我们发现这种套利机会时，采用低成本、高效率的股指期货工具，买入标准普尔指数期货，并卖出日经225指数期货就可以获得非常好的收益。
股指期货交易的多头和空头
在股指期货交易中，投资者买入股指期货合约后所持有的持仓叫多头持仓，简称多头；卖出股指期货合约后所持有的持仓叫空头持仓，简称空头。持有多头的投资者认为股指期货合约价格会涨，所以会买进；相反，持有空头的投资者认为股指期货合约价格以后会下跌，所以才卖出。
比如，某投资者在12月17日开仓买进0701沪深300指数期货10手(张)，成交价为1400点，这时，他就有了10手多头持仓。到12月18日，该投资者见期货价格上涨了，于是在1415点的价格卖出平仓6手0701股指期货合约，成交之后，该投资者的实际持仓就只有4手多头持仓了。
需要提醒的是，投资者下达买卖指令时一定要注明是开仓还是平仓。如果12月19日该投资者在下单时报的是卖出开仓6手0701股指期货合约，成交之后，该投资者的实际持仓就不是原来的4手多头持仓，而是10手多头持仓和6手空头持仓了。
什么是股指期货交易中的开仓、平仓和持仓
开仓也叫建仓，是指投资者新买入或新卖出一定数量的股指期货合约。如果投资者将这份股指期货合约保留到最后交易日，他就必须通过现金交割来了结这笔期货交易。
平仓，是指期货投资者买入或者卖出与其所持仓股指期货合约的品种、数量及交割月份相同但交易方向相反的股指期货合约，以了结股指期货交易的行为。
股指期货投资者在开仓之后尚没有平仓的合约，叫做未平仓合约，也叫持仓。开仓之后股指期货投资者有两种方式了结股指期货合约：或者择机平仓，或者持有至最后交易日并进行现金交割。
股指期货理论价格的确定方式、影响因素
股指期货的理论价格可以借助基差的定义进行推导。根据定义，基差=现货价格-期货价格，也即：基差=(现货价格-期货理论价格)-(期货价格-期货理论价格)。前一部分可以称为理论基差，主要来源于持有成本(不考虑交易成本等)；后一部分可以称为价值基差，主要来源于投资者对股指期货价格的高估或低估。因此，在正常情况下，在合约到期前理论基差必然存在，而价值基差不一定存在；事实上，在市场均衡的情况下，价值基差为零。
所谓持有成本是指投资者持有现货资产至期货合约到期日必须支付的净成本，即因融资购买现货资产而支付的融资成本减去持有现货资产而取得的收益。以F表示股指期货的理论价格，S表示现货资产的市场价格，r表示融资年利率，y表示持有现货资产而取得的年收益率，t表示距合约到期的天数，在单利计息的情况下股指期货的理论价格可以表示为：
F=S*[1+(r-y)*t/360]
举例说明。假设目前沪深300股票指数为1800点，一年期融资利率5%，持有现货的年收益率2%，以沪深300指数为标的物的某股指期货合约距离到期日的天数为90天，则该合约的理论价格为：1800*[1+(5%-2%)*90/360]=1813.5点。
影响股指期货价格的因素有哪些？
股指期货的价格主要由股票指数决定。由于股票指数要受到很多因素的影响，因此，股指期货的价格走势同样也会受到这些因素的作用。这些因素至少包括：
(1)宏观经济数据，例如GDP、工业指数、通货膨胀率等；
(2)宏观经济政策，例如加息、汇率改革等；
(3)与成份股企业相关的各种信息，例如权重较大的成份股上市、增发、派息分红等；
(4)国际金融市场走势，例如NYSE的道琼斯指数价格的变动、国际原油期货市场价格变动等。
另外，和股票指数不同，股指期货有到期日，因此股指期货价格还要受到到期时间长短的影响。
股指期货套期保值的原理是什么？
股指期货之所以具有套期保值的功能，是因为在一般情况下，股指期货的价格与股票现货的价格受相近因素的影响，从而它们的变动方向是一致的。因此，投资者只要在股指期货市场建立与股票现货市场相反的持仓，则在市场价格发生变化时，他必然会在一个市场上获利而在另一个市场上亏损。通过计算适当的套期保值比率可以达到亏损与获利的大致平衡，从而实现保值的目的。
例如，在2006年11月29日，某投资者所持有的股票组合(贝塔系数为1)总价值为500万元，当时的沪深300指数为1650点。该投资者预计未来3个月内股票市场会出现下跌，但是由于其股票组合在年末具有较强的分红和送股潜力，于是该投资者决定用2007年3月份到期的沪深300指数期货合约(假定合约乘数为300元/点)来对其股票组合实施空头套期保值。
假设11月29日0703沪深300指数期货的价格为1670点，则该投资者需要卖出10张(即500万元/(1670点*300元/点))0703合约。如果至2007年3月1日沪深300指数下跌至1485点，该投资者的股票组合总市值也跌至450万元，损失50万元。但此时0703沪深300指数期货价格相应下跌至1503点，于是该投资者平仓其期货合约，将获利(1670-1503)点*300元/点*10=50.1万元，基本弥补在股票市场的损失，从而实现套期保值。相反，如果股票市场上涨，股票组合总市值也将增加，但是随着股指期货价格的相应上涨，该投资者在股指期货市场的空头持仓将出现损失，也将基本抵消在股票市场的盈利。
需要提醒投资者注意的是，在实际交易中，盈亏正好相等的完全套期保值往往难以实现，一是因为期货合约的标准化使套期保值者难以根据实际需要选择合意的数量和交割日；二是由于受基差风险的影响。
何谓基差？它对套期保值有何影响？
理论上认为，期货价格是市场对未来现货市场价格的预估值，两者之间存在密切的联系。由于影响因素的相近，期货价格与现货价格往往表现出同升同降的关系；但影响因素又不完全相同，因而两者的变化幅度也不完全一致，现货价格与期货价格之间的关系可以用基差来描述。基差就是某一特定地点某种商品的现货价格与同种商品的某一特定期货合约价格间的价差，即，基差=现货价格-期货价格。基差有时为正(此时称为反向市场)，有时为负(此时称为正向市场)，因此，基差是期货价格与现货价格之间实际运行变化的动态指标。
基差的变化对套期保值的效果有直接的影响。从套期保值的原理不难看出，套期保值实际上是用基差风险替代了现货市场的价格波动风险，因此从理论上讲，如果投资者在进行套期保值之初与结束套期保值之时基差没有发生变化，就可能实现完全的套期保值。因此，套期保值者在交易的过程中应密切关注基差的变化，并选择有利的时机完成交易。
同时，由于基差的变动比期货价格和现货价格各自本身的波动要相对稳定一些，这就为套期保值交易提供了有利的条件；而且，基差的变化主要受制于持有成本，这也比直接观察期货价格或现货价格的变化方便得多。
股指期货套期保值一般应遵循什么原则？
(1)品种相同或相近原则
该原则要求投资者在进行套期保值操作时，所选择的期货品种与要进行套期保值的现货品种相同或尽可能相近；只有如此，才能最大程度地保证两者在现货市场和期货市场上价格走势的一致性。
(2)月份相同或相近原则
该原则要求投资者在进行套期保值操作时，所选用期货合约的交割月份与现货市场的拟交易时间尽可能一致或接近。
(3)方向相反原则
该原则要求投资者在实施套期保值操作时，在现货市场和期货市场的买卖方向必须相反。由于同种(相近)商品在两个市场上的价格走势方向一致，因此必然会在一个市场盈利而在另外一个市场上亏损，盈亏相抵从而达到保值的目的。
(4)数量相当原则
该原则要求投资者在进行套期保值操作时，所选用的期货品种其合约上所载明的商品数量必须与现货市场上要保值的商品数量相当；只有如此，才能使一个市场上的盈利(亏损)与另一市场的亏损(盈利)相等或接近，从而提高套期保值的效果。
股指期货的期现套利及其作用？
股指期货的理论价格可由无套利模型决定，一旦市场价格偏离了这个理论价格的某个价格区间(即考虑交易成本时的无套利区间)，投资者就可以在期货市场与现货市场上通过低买高卖获得利润，这就是股指期货的期现套利。也即，在股票市场和股指期货市场中，两者价格的不一致达到一定的程度时，就可能在两个市场同时交易获得利润。
举例来说。如果股指期货价格被大大高估，比如5月8日某时某股票指数为1200点，而对应的5月末到期的股指期货价格是1250点，那么套利者可以借钱120万元，买入现货指数对应的一篮子股票，同时以1250点的价格卖出3张股指期货(假设每张合约乘数为300元/点)。到5月末股指期货合约到期的时候，股票指数跌至1100点，那么该套利者现货股票亏损为：120万*(1100/1200)-120万=-10万元。假设股指期货的交割结算价采用现货指数价格，即1100点，那么3张股指期货合约可以获利(1250-1100)*3*300=13.5万元。如果借款利息为5000元，那么套利者就可以获利3万元。
期现套利对于股指期货市场非常重要。一方面，正因为股指期货和股票市场之间可以套利，股指期货的价格才不会脱离股票指数的现货价格而出现离谱的价格。期现套利使股指价格更合理，更能反映股票市场的走势。另一方面，套利行为有助于股指期货市场流动性的提高。套利行为的存在不仅增加了股指期货市场的交易量，也增加了股票市场的交易量。市场流动性的提高，有利于投资者交易和套期保值操作的顺利进行。
股指期货投机交易的风险管理有哪些基本要求？
所谓投机，是指投资者根据自己对股指期货市场价格变动趋势的预测，通过“在看涨时买进、看跌时卖出”而获利的交易行为。投机者在股指期货交易中承担了套期保值者转移出去的风险，投机交易增强了市场的流动性。投机者在风险管理中应高度重视至少以下五点：
(1)准确预测股指期货价格的变动，把握趋势；
(2)根据自身的风险承受能力确定止损点并严格执行；
(3)对获利目标的期望应适可而止，切忌贪得无厌；
(4)尽可能选择近月合约交易，规避流动性风险；
第8篇：股指期货套期保值范文
【关键词】 股指期货 相关分析 回归分析 显著性检验
1 引言
中国股市近年来的发展过程是市场的粗放型增长阶段，在市价总值、上市公司数、运作基础设施等方面都已初具规模，形成了现代证券市场的基本运作架构。而中国证券市场以后的发展目标应该是功能性拓展，健全市场各项功能，拓展市场的深度和广度，即股价运行的市场化和交易品种的多元化，最终目标是建立一个有效的证券市场。而股指期货在这个市场中占据着重要的地位。2010年4月16日我国推出了属于自己的股指期货：沪深300指数期货。但是对于中国，股指衍生品只有沪深300股指期货，并且其推出与运行至今还未到4年，可以说是我国金融市场的新兴金融衍生产品。因此，如何让股指期货在我国更好地发展，让广泛的投资者认可并积极地运用这一金融衍生品是一项重要的课题。
对于投资者来说，正确认识股指期货的套期保值功能对于其接受认可股指期货具有重要意义。此外对于投资者来说，正确估计其在期货、现货市场的收益尤为重要。通过建立投资者在现货市场的投资组合与其在期货市场所购头寸的回归方程，并以此为基础，利用股指期货波动率先行于股指波动率这一事实，投资者可以对股指现货市场收益率进行预测。
2 样本选取
IF1406：是股指期货合约代码，代表2014年6月份到期的股指期货合约。其起始交易是2013年10月21日，终止日期为2014年06月20日，在中国金融期货交易所上市。本文选取2013年10月21日至2014年5月16日的沪深300股指期货合约IF1406的日收盘价格，以及比重前二十只股票的日收盘值（调整后）作为分析基础数据，共141个交易日。分别求期货市场日收益率、成分股日收益率，并由成分股日收益率及其权重算的现货市场日加权收益率。其中收益率采用对数差分计算：
然后，利用SPSS软件对期货市场日收益率和现货市场日加权收益率的数据进行相关分析和线性回归分析。
3 软件分析及结果
利用SPSS进行回归分析。先进行残差统计，筛选出数据中存在的异常值并予以剔除，在不存在异常值的情况下，进行回归分析。我们得到修正后的两组数据的相关系数为0.87，且P值近似为0，是显著的。由此可以证明，沪深300股指期货与现货市场具有高度的相关性，初步证明了在两市场上进行套期保值的可行性。
最后，我们根据SPSS得到的回归系数表格，得到一元线性回归模型：
其中，x表示期货市场的日收益率，y表示现货市场的日收益率。检验结果如下表：
综上可得：通过相关分析和回归分析，较好地验证了现货市场与沪深300股指期货市场的高度相关性，成功地建立了两市场日收益率的回归方程，并且通过检验证明了残差与总变量互为独立，回归方程的拟合度较好。
4 比较分析
现将所选股成份股数降为7只股票，研究样本数目较少的情况下回归效果。剔除异常值后的相关系数矩阵如下所示。且由表可知，剔除了异常值后的Pearson相关系数为0.808，显著性检验P=0。
说明在样本数目较少的情况上，两市场的相关性仍然较高。
通过对方程的系数以及方程总体的显著性检验，得出被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型。且根据下表可知，模型为：
由比较分析可知，在成份股数是原来的三分之一的情况下，期现两市相关系数没有明显差距，对回归系数（套期保值比率）影响不大，可得到比较理想的回归方程。初步断定投资者可以获得较好的套期保值效果，可以较好的规避系统风险。说明了投资组合中，股票数目的多少，对于股指期货套期保值无明显影响。
第9篇：股指期货套期保值范文
关键词：金融市场； 股指期货； 股票市场
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1672-3198（2007）12-0103-02
1 股指期货概述
股票指数期货(Stock Index Futures)是指在交易所进行的以某一股票价格指数作为标的物，由交易双方订立的，约定在未来某一特定时间以约定价格进行股价指数交割结算的标准化合约的交易。1982年2月24日，价值线指数在美国堪萨斯农产品交易所推出，它标志着股票指数期货的诞生。
股指期货交易的特征与流程与普通商品的期货交易基本相同，但由于股指期货买卖的标的是经过统计处理的股票价格指数，因此它又与股票市场有关。股指期货具有以下基本特征：股指期货的交割方式采用现金结算，而不是实物交割；股指期货合约的价格是人主观赋予的；股指期货既有利于防范系统性风险，又有利于防范非系统性风险。
2 中国概念股指期货
2.1 国外推出的中国概念股指期货
随着2006年9月5日新加坡交易所(SGX)强行率先推出全球第一个以中国内地股票指数为标的的股指期货――新加坡新华富时中国A50股票指数期货，在国内市场对股指期货的需求迫切，国外对股指期货竞争式的“抢跑道”，迫使我国加快金融期货的发展。
其实不只有新加坡提前推出了以中国股市为标的的期货，很多国家和地区已经有过尝试，推出了以中国公司在香港以及国外所发行的股票和其他权益类证券（如 ADR 等）为标的的股指期货。
2.2 国内即将推出的沪深300股指期货
2006年9月8日中国金融期货交易所成立后，以沪深300指数为标的的股指期货将成为在该交易所挂牌的首只交易品种。从理论上讲，股指期货标的指数应从交易型指数中选取，但是由于历史原因，一些基准指数已有很好的知名度和市场认可度，便于市场推广，所以此类指数大多成了较有影响力的股指期货品种的标的指数。中国金融期货交易所首只股指期货的交易品种，以沪深300指数为标的是因为沪深300指数较其他指数更具权威性和先进性，这是由沪深300指数的标的成份决定的。从沪深300指数的编制方法和实际研究分析中可以看出，沪深300指数在规模性、交易性、代表性、投资性等方面具有较明显的优势。
2.3 境外抢先推出中国概念股指期货对我国的影响
首先我们来看看其他国家的经验。新加坡交易所抢先推出日经 225 股指期货对日本股票市场产生了很大影响。虽然日本于1987年6月9日推出了本国第一支股票指数期货合约――大阪50种股票期货合约，但不久后就停止交易，受制于新加坡交易所期货交易的局面在很长时间里没有扭转。在新加坡交易所刚推出日经225指数期货时，日本管理部门不允许本国基金经理利用SIMEX的日经225指数期货从事股指期货交易，只有美国和欧洲的机构投资者利用SIMEX的日经225股指期货合约对其投资于日本的股票进行套期保值，这样日本金融机构相对来讲处于不利位置。这些外国机构投资者在外国交易所利用外国的合约买卖日本股票市场的资产，完全摆脱了日本大藏省的管理。
而对我国股市可能有较大影响的是新加坡交易所推出的新华富时中国A50股指期货。新加坡先于我国推出股指期货，虽然对我国的股市有一定的影响，但笔者并不认为会出现类似日本那样的被动局面。首先，日本和新加坡都是资本开放度比较高的国家，资金进出并没有太大的限制，国际游资可以通过新加坡日经225指数期货和日本股市两边进行炒作，达到获利的目的。而中国的资本市场基本还是关闭的，尽管QFII可以进来，但其力量相对国内资本来说，控制权还是掌握在国内机构手中。对于无法统计的地下热钱，由于受到较大的限制，大规模进出也并非易事，很难通过新华富时中国A50股指期货来控制国内A股市场。其次，国内资金也受到资本管制，很难大量投资国外市场。尽管QDII能投资国外市场，但在自己家中呆久的国内机构出去，也势必会小心谨慎，相对于国外的大资金，国内的机构还不够成熟。综合内外两面方的资金，都由于受到资本管制，新加坡推出的新华富时中国 A50 股指期货对我国股指期货的影响还是比较小的。
3 股指期货对股票市场的影响
3.1 股指期货对股票市场波动性的影响
我国推出股指期货将有助于降低市场换手率，鼓励中长期投资，延长市场波动周期，收敛波幅，从而促使中国股票市场走向成熟。但是仍有不少观点认为股指期货的推出会加剧股票市场的波动。究其原因，有以下两个方面：
（1）股票市场的波动性恰恰是股指期货产生的前提，而非结果。从各个市场股指期货的推出时间看，往往是股票市场波动频繁、风险积聚的时候。
（2）股指期货的价格变化恰恰是对股票现货远期市场波动的反映，而不是波动的根源。股指期货对宏观经济等各种新信息的敏感度高于现货市场，它可以通过价格发现功能，使期现货市场产生联动作用，加快股票市场对宏观经济的反应速度，引导股市走势，长期来看这有助于提高现货市场资源配置的效率。1990年日本股市向下调整，股指期货交易量一度达到股市交易量的10倍。1992年日本股市达到历史低点时，大藏省企图通过限制股指交易来降低市场波动性，因此采取了大幅提高股指期货保证金和佣金、扩大涨跌停板等措施。但股票现货市场未有根本好转，期货市场交易量也不断萎缩。
3.2 股指期货对股票市场交易量的影响
股指期货推出后会不会造成股票现货交易清淡、行情低迷?笔者认为不会。开展股指期货交易后，由于吸引了大批套利者和套期保值者的加入，股市的规模和流动性都有较大的提高，且股市和期市交易量呈双向推动的态势。股指期货推出会加大股票现货市场规模、增加市场流动性，是更好地繁荣和推动股票现货市场发展的有效手段。
（1）股指期货的推出会增强投资者更广泛参与股票现货市场的信心。股指期货推出后，投资者有了管理风险的有效手段，特别是一些大的机构投资者，可以更积极地进入股票现货市场，市场总体资金量会大大增加，同时这些投资者也会在股指期货市场进行套期保值。推出股指期货，对期现货市场来说是一个“双赢”。这样，各种闲散资金、机构资金不仅会以更积极的态度参与这个市场，而且还会从战略上考虑在这个市场配套长期投资。
（2）推出股指期货会使股票现货市场更加活跃。因为期市多空双方为影响股指期货价格而大量交易股票会提升股市交易量，这一点在期货到期日会表现得尤为明显。如1997年12月19日，纽约证券交易所股指期货、股指期权和股指期货期权的到期日，大量套利者将股票交易量推高并创出天量。
（3）推出股指期货给投资者提供了熊、牛两种市况下均能盈利的机会。由于我国股市目前暂无做空机制，股票投资者只能在牛市状况下才能盈利。而上市股指期货等衍生品可使投资者无论在牛市还是熊市都有机会获利，这无疑有利于激发投资者的投资积极性，从而活跃股票市场，尤其在股市低迷时期这种作用更为明显。
3.3 股指期货对股票市场投资思维方式的影响
股指期货的推出增加了市场博弈的复杂性。股指期货推出之前，市场呈现单边特征，投资者只能通过股市的上涨赚取利润，在下跌的时候只能承受损失或不作为，因此，博弈的双方都只能造成一种市场表现，即股市上涨，只是上涨的幅度、时间有所差异。而股指期货推出后，市场呈现双边特征，不但市场上涨可以赚钱，而且在下跌的时候可以通过期货市场的超额收益来获得利润。同时，我国正在推出融资融券制度，若和股指期货结合起来，则市场形成真正意义上的多空双方对峙局面。股指期货推出后，期货市场会出现三类投资者，他们各自的投资思维方式和操作策略有所不同：
（1）套期保值者，以实现现货的套期保值为主要目的，规避市场系统性风险。套期保值包括多头套期保值和空头套期保值：多头套期保值是看涨型投资者以规避市场下跌的风险而采取的措施，而空头套期保值则是看跌型投资者以规避市场上升的风险而采取的措施。
（2）投机者，直接入市买卖股指期货。这种将交易策略建立在大势研判和仓位控制的基础上，以获取暴利为目的的投资方法，这类投资者面临极大的风险，但是也具有潜在的高额收益，它们是市场主要流动性提供者，也承担了风险转嫁的功能。
（3）套利者，这些套利方法主要包括同指数期现套利、跨市套利以及跨期套利等等。相对来讲，套利风险较小同时收益也较小，套利者可以消除市场失效的现象。
4 结语
有些人把股指期货的推出看作是一种利空，认为股指期货的面世，股票市场就要下跌，但是他们忘记了在期货市场不仅能做空，同样也能做多，结合国外已经推出过股指期货的国家，都并没有因为股指期货的推出而彻底改变先前的趋势。尽管股指期货对股票市场有助涨助跌的效果，但上文已经提过，我国推出股指期货将更有助于降低市场换手率，鼓励中长期投资，延长市场波动周期，收敛波幅，从而促使中国股票市场走向成熟。股指期货的推出对我国的金融市场来说既是机遇也是挑战，应当在控制风险的前提下积极从事股指期货交易，但是如果风险控制不当、管理不当，公司会出现巨额亏损，巴林银行的倒闭就是前车之鉴。只有在不断研究那些比较成熟的金融市场基础上，结合我国自身的金融生态环境，设计出一套适合我们自己的股指期货规则，才能更好地促进我国证券市场的发展。
参考文献
［1］章晟，谭显荣.股指期货实务［M］.武汉：湖北科学技术出版社，2006.
［2］叶永刚，黄河.股票价格指数期货［M］.武汉：武汉大学出版社，2004.
［3］叶永刚.衍生金融工具及其风险管理［M］.武汉：武汉大学出版社，2000.