我国燃料油期货套期保值比率分析

我国燃料油期货套期保值比率分析

中图分类号：f830 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2010）12-072-01

摘要套期保值绩效评价的核心问题是确定套期保值比率。本文运用最小二乘法模型、双变量自回归模型估计了最小方差思想下我国燃料油期货套期保值比率，并对两种方法进行了比较分析，为我国企业运用燃料油期货进行套期保值提供了借鉴和思路。

关键词套期保值比率误差修正模型

一、引言

石油在当代金融界素有“准金融产品”的称号。进入21世纪后，石油的价格与金融市场之间的联系更加紧密并且有一体化趋势。中国目前正处于工业化的发展阶段，对石油的需求随着经济的不断增长而增长。经济的连续运行导致石油的需求呈现刚性，在新能源还没有开发出来以前，无论油价如何波动也无法实现能源的替代计划和石油的节约计划。因此油价波动是现阶段我国政府和企业面临的大问题。为了稳定企业的价值，部分企业已经通过开展套期保值业务来规避现货的风险。企业进行套期保值操作时，面临的核心问题就是确定套期保值比率，以期达到最好的套期保值效果。

二、文献综述

keynes（1930）认为，套期保值比率应当为1，但这个理论有一个相当苛刻的假设，即期货价格和现货价格的相关系数为1，这样的假设显然不符合实际情况。ederington（1979）认为可以将最小

方差套期保值比率定义为期货价格序列和现货价格序列之间的协方差与期货价格序列方差的比率，并提出使用期货价格序列和现货价格序列作为自变量和因变量进行普通最小二乘回归估计所获得的斜率系数就是最小方差套期保值比率。近几年的研究主要集中在采用复杂的模型上面，主要有：包括lypny and powalla（1998）基于garch（1，1）协方差结构模型，结合误差修正模型研究了德国股价指数dax期货，他们认为采用这种模型能够得到比简单的静态模型更好地套期保值比率。董坤（2006）通过对我国上海期货交易所燃油期货进行定量实证研究，得出我国燃油期货套期保值比率及套期保值绩效。这是对我国能源期货从定量研究到定性研究的一个进步。但由于期货价格和现货价格是时间序列数据，具有群集波动的特性，由此带来了很强的序列自相关等问题。王骏、张宗成（2006）等引用garch模型，对我国小麦以及外汇期货的套期保值比率及套期保值绩效问题进行了研究，并与ols模型做了对比，结果表明套期保值绩效有明显的提高。

三、模型及样本说明

简单的ols模型为：

由于ols模型忽略了残差项的序列相关，本文用b-var模型进行最小风险套期保值比率的计算，其回归模型为：其中，var（ut）表示没有采用套期保值交易时收益的方差，var（ht）表示采用套期保值交易时收益的方差。该指标反映了进行套期保值相对于不进行套期保值风险降低的程度。

样本的选取期间是2009年9月1日至2010年8月31日所有交易日，数据来源于上海期货交易所最近交割月份的180sct燃料油期货的日结算价，为了克服交割月期货价格变动的异常性，当合约进入交割月之后，选择下一个最近月份的期货合约。现货价格来源于黑龙江天琪期货网提供的每日180sct华南接驳价。经过配对和整理，样本总量为206。

四、实证结果分析

（一）简单ols估计

利用eviews软件对上述模型进行回归，得，其中h的t值为61.399994，其对应的p值是0.00，小于0.05。r2=0.95，说明模型整体拟合较好。h等于0.693991，表示期货价格变动1，现货价格变动0.693991，即最佳套期保值比率为0.693991。经计算，套期保值效率为10%。

（二）b-var模型估计

最小二乘回归法方法虽然简单，但由于该模型存在残差自相关和异方差的问题，不少学者在此基础上进行了改进，比较有代表性的方法有：二元向量自回归模型、误差修正模型和误差修正-广义自回归条件异方差模型。本文通过应用多元版本的aic信息准则和sbic信息准则，最终选择最优的滞后阶数为3。得到的最优套期保值比率为0.699924，r2=0.95666。套期保值效率为9.6592%，略小于ols模型下的套期保值效率。

以上分析表明，考虑序列自相关的b-var模型所得出的套期保值

比率大于简单的ols模型所得出的套期保值比率，且拟合优度也有所提高，但其套期保值效率却略低于ols模型下的套期保值效率。所以在计算我国燃料油期货套期保值比率模型时，既要考察模型在计量方面的合理性，又要结合实际，同时从模型拟合效果和保值绩效两方面分析。

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