完整版期货套期保值比率绩效评估
生产企业的期货套期保值策略及绩效评估
略二” 已作 了价值评估， 平仓效益 ＋ 结算价差Ｉ０ 其 ＞ ， 实质就是要追求高于现货平均价的溢价部分 ， 因为平 仓后增加的就是现货销售 ， 这样加上“ 看多” 的现货销 售部分就是全年的了。因此“ 保全年现货销售价不低 于上交所全年现货平均价 ＋（ 平仓效益 ＋ 结算价差 ） 保全年均价高于上交所现货平均价” 。
实 现平 仓盈 利 ５０元／ ＋结算 价差 １０ ０ ｔ ００元／（９０ ｔ１５０
块 利 润。
“ 策略二” 实现了企业保值价 ， 但保值策略是否 成功决定于交仓实物量的结算价差。结算价差 ｉ ， ＞ ０ 说 明 当时的保值 价 高 于 现 在 的 现货 价 ， 业 因此 而 企
多得 了一 块利 润 ， 值策 略是 成功 的 ， 则相 反 。实 保 否 践 中， 企业 真正 进行 实物交 割 的并不 多 。时 势 多变 ，
“ 策略三 ” 目前 最 现 实 的 运 作 方 式 。无 论 是 是 “ 长期看多 、 目前看空 ” 是 “ 还 长期 看空 、 目前看 多 ” 其
图 ２ 自产原料套保 示意图 ２
但是 ， 如果对大势判断失误 ， 其保值策略又如何 判定 ， 请看下例（ 见图 ３ ： ）
都 要进行“ ” 空 的运作 。进 行 “ ” 空 的运 作 ， 们在 “ 我 策
货平均价； 策略二 ： 绝对看空市场 ， 全部按月套期保 值， 实现保值价 ， 保企业 目标利润 ； 策略三： 长期 看
多、 目前 看 空 ， 长期 看 空 、 目前看 多 ， 全年 均价 高 于 保 上 交所 现货平 均价 。
图 １ 目产 原 料 套 保 示 意 图 １
图 １所 示 是个 比较 规 矩运 作 的例子 ： 交 割 月 在 实 现平 仓 盈 利 １０ ００ ｔ ＋结 算 价 差 １０ ｔ ００ ＝ ２０ ｔ ， ００ ≥０保值策略是成功的。但实践中毕竟开 仓 后一 直死 守 到交 仓 的不 多 ， 图 ２在 ３月 份 进行 如
(完整版)期货套期保值比率绩效评估
期货套期保值比率绩效的评估金融工程一班 2012312570014 毛钰婷一、实验目的利用简单回归模型（OLS）模型、误差修正模型（ECM）模型和ECM-BGARCH 模型估计中国期货交易所交易的期货合约的最优套期保值比率并对保值效果进行绩效评估，说明期货套期保值在经济生活中的重要作用，并找出绩效评估最佳的套期保值比率模型。
二、实验内容在实验过程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理论基础模型进行建立模型以得到最优套期保值比率系数，其中涉及时间序列分析中的方法有：模型参数估计，参数的显著性检验，变量平稳性检验（含单位根检验），回归残差项的ARCH效应检验等，这些过程都将在EVIEWS软件中进行。
三、实验步骤（一）数据的搜集由于期货合约在交割前两个月最活跃，使得其价格信息释放较为充分，更能反映期货合约的真实价值，所以中国企业多用距离交割月份较近的期货合约进行保值，因此我们选择了在任何一个时点的后一个月进入交割月的期货合约的中间价格作为分析对象。
所以每次取期货合约时都只用它到期前倒数第二个月的数据，现货数据与期货数据按时间对应。
若哪一天现货或期货有其中一数据缺失，则去掉该数据以达到一一对应。
本实验从上海金属网上把AL的11年4月18号到13年4月18号的现货数据截取下来，按上段的方法在同花顺平台上得到相应的期货数据并在EXCEL中进行整理，整理后我们得到含有488对期货（f）、现货（s）数据的EXCEL文件，并命名为FS. 由于数据量较多，具体数据见附录1。
（二）用OLS模型估计最优套期保值比率先调整样本期以便建立F和S的差分序列，再建立F和S的差分序列的回归方程。
结果显示该方程整体上显著的且解释变量系数很显著（p值为0），故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0.931627位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.931627。
（三）用ECM模型估计最优套期保值比率1、期货价格序列即f序列的平稳性检验从序列的自相关系数没有很快的趋近与0，说明原序列是非平稳的序列。
期货最优套期保值比率估计
期货最优套期保值比率的估计一、理论基础（一）简单回归模型(OLS)：考虑现货价格的变动（△S ）和期货价格变动（△F ）的线性回归关系，即建立：t t t F h c S ε+∆+=∆*其中C 为常数项，t ε为回归方程的残差。
上述线性回归模型常常会遇到残差项序列相关和异方差性的问题，从而降低参数估计的有效性。
（二）误差修正模型(ECM)：Lien & Luo （1993）认为，若现货和期货价格序列之间存在协整关系，那么，最优套期保值比率可以根据以下两步来估计。
第一步，对下式进行协整回归：t t t bF a S ε++=第二步，估计以下误差修正模型：∑∑=--=--+∆+∆+∆+-=∆nj t j t j i t m i i t t t t e S F F F S S 1111)(θδβα式中β的OLS 估计量βˆ即为最优套期保值比率*h 。
（三）ECM-BGARCH 模型：分为常数二元GARCH 模型和D-BEKKGARCH 模型。
其均值方程相同，为,111,1111ˆˆ()s t s S t t f f t f t t t t t C z S C z F z S F εδδεαβ-------⎡⎤∆⎡⎤⎡⎤⎡⎤=++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∆⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦=-+(2-8)（其中即上文提到的误差修正项）1~(0,)t t t N H ε-Ω（四）期货套期保值比率绩效的估计我们考虑一包含1 单位的现货多头头寸和h 单位的期货空头头寸的组合。
组合的利润H V ∆为：t f t s H F C S C V ∆-∆=∆ (2-10)套期保值组合的风险为：),(2)()()(22F S Cov C C F Var C S Var C V Var f s f s H ∆∆-∆+∆=∆ (2-11)由于现货的持有头寸在期初即为已知，因此，可以视之为常数，等式两边同除2s C ，得：),(2)()()()(*2*2F S Cov h F Var h S Var C V Var sH ∆∆-∆+∆=∆ (2-12) 对于不同方法计算出的最优套期保值比率*h ，我们可以通过比较（2-12）来对它们各自套期保值的保值效果进行分析。
沪深300股指期货套期保值比率的实证分析与绩效评价
GAN SHANG22一、 研究综述学者杨招军和贺鹏在研究沪深300股指期货的套期保值绩效时，考虑了投资者风险厌恶系数对模型选取的影响。
学者周士俊发现，使用高频的已实现波动率并把隔夜收益的影响考虑在内构建的Copula-Realized-GARCH 模型可以用更少的期货合约达到与二元GARCH 模型和Copula-GARCH 族模型相同的套保效果。
学者程鑫在计算沪深300股指期货套期保值比率时，构建了OLS、VAR、VECM 和DCC-GARCH 四种模型，Ederington 法计算的风险最小化模型是DCC-GARCH 模型，隔月合约的套期保值效果要优于其余几种。
学者周慧在研究沪深300股指期货套期保值策略时，考虑了多种跳跃信息对指数已实现波动率的影响，使用多元VecHAR 模型进行研究，结果显示VecHAR-RVRCOV-CJICJ 模型更优越。
文章总结了较为常见的模型并沿用较成熟的理论结合实证分析对不同模型估计的套期保值比率进行研究，讨论如何确定最优的套期保值比率，即一单位现货资产需要匹配多少单位期货合约才能达到最佳的效果。
二、 套期保值模型分析(一) 普通最小二乘法模型（OLS）最小二乘法是单一方程线性回归模型中最基本的估计方法，由于其优良的线性无偏特性，被广泛应用于诸多学科领域。
与其他方法相比，普通最小二乘法求得的线性无偏估计量是最佳的。
沪深300指数期货于2010年4月16日正式上市，为证券市场提供了更为丰富的投资策略，投资者可利用股指期货与股票现货之间的走势基本一致这一特点，通过在期货市场建立相反的头寸来管理现货市场的价格风险，该操作最关键的是确定合理的套保比率。
文章从实证分析的角度出发，选取了OLS、VAR、ECM 和GARCH 四个模型对套期保值比率进行计算，并使用绩效评价指标对模型效果进行评估。
选取了2020年2月7日至2023年2月7日间的沪深300指数收盘价作为现货价格，同时间段内的沪深300股指期货当月连续（IF00）作为对应的期货价格。
期货最优套期保值比率估计
期货最优套期保值比率的估计一、理论基础（一）简单回归模型(OLS)：考虑现货价格的变动（△S ）和期货价格变动（△F ）的线性回归关系，即建立：t t t F h c S ε+∆+=∆*其中C 为常数项，t ε为回归方程的残差。
上述线性回归模型常常会遇到残差项序列相关和异方差性的问题，从而降低参数估计的有效性。
（二）误差修正模型(ECM)：Lien & Luo （1993）认为，若现货和期货价格序列之间存在协整关系，那么，最优套期保值比率可以根据以下两步来估计。
第一步，对下式进行协整回归：t t t bF a S ε++=第二步，估计以下误差修正模型：∑∑=--=--+∆+∆+∆+-=∆nj t j t j i t m i i t t t t e S F F F S S 1111)(θδβα式中β的OLS 估计量βˆ即为最优套期保值比率*h 。
（三）ECM-BGARCH 模型：分为常数二元GARCH 模型和D-BEKKGARCH 模型。
其均值方程相同，为,111,1111ˆˆ()s t s S t t f f t f t t t t t C z S C z F z S F εδδεαβ-------⎡⎤∆⎡⎤⎡⎤⎡⎤=++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥∆⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦=-+(2-8)（其中即上文提到的误差修正项）1~(0,)t t t N H ε-Ω（四）期货套期保值比率绩效的估计我们考虑一包含1单位的现货多头头寸和h 单位的期货空头头寸的组合。
组合的利润H V ∆为：t f t s H F C S C V ∆-∆=∆ (2-10)套期保值组合的风险为：),(2)()()(22F S Cov C C F Var C S Var C V Var f s f s H ∆∆-∆+∆=∆(2-11)由于现货的持有头寸在期初即为已知，因此，可以视之为常数，等式两边同除2s C ，得：),(2)()()()(*2*2F S Cov h F Var h S Var C V Var sH ∆∆-∆+∆=∆ (2-12) 对于不同方法计算出的最优套期保值比率*h ，我们可以通过比较（2-12）来对它们各自套期保值的保值效果进行分析。
“保险+期货”的套期保值比率和绩效评估研究--以黄玉米为例
“保险+期货”的套期保值比率和绩效评估研究--以黄玉米为
例
姚定俊;张路;程恭品
【期刊名称】《金融理论与实践》
【年(卷),期】2022()5
【摘要】以2015年1月5日至2020年2月28日大连商品交易所黄玉米期货合约和三级黄玉米现货为样本,使用OLS、B-VAR、GARCH等模型计算套期保值绩效,确定最优套期保值比率。
研究发现:保险公司只要参加套期保值,皆可降低风险;OLS模型确定的套期保值比率具备最佳的套期保值效果;延长套期保值期限可获得更强的套期保值效果;农业保险对应“保险+期货”的套期保值期限远长于经销商等主体时,风险降低效果显著;我国期货市场的有效性还有待提高,保险公司在参与“保险+期货”时须保持谨慎。
【总页数】9页(P10-18)
【作者】姚定俊;张路;程恭品
【作者单位】南京财经大学金融学院;南京财经大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F840.66
【相关文献】
1.石油期货最优套期保值比率及套期保值绩效的实证研究
2.股指期货最优套期保值比率的测算与绩效评价——基于沪深300股指期货的实证研究
3.豆粕期货最优套
期保值比率估计及绩效研究4.套期保值期限、期货合约选择与最优套期保值比率--基于中国铜、铝期货市场的实证研究5.人民币期货套期保值比率及有效性测度研究——以HKE人民币期货为例
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股指期货套期保值模型选择和绩效评价课件
02
股指期货套期保值模型的选择
简单套期保值模型
简单明了，易于理解
简单套期保值模型是最基本的套期保值方法，它基于一个简单的规则，即用期货 来抵消现货市场的风险。该模型假设期货和现货市场的价格变动是一致的，因此 可以通过在两个市场进行相反的操作来锁定未来价格。
统计套期保值模型
基于历史数据，预测未来价格变动
THANKS
感谢观看
具体而言，投资者在股票现货市场持 有股票，同时在股指期货市场进行反 向操作，通过两个市场的盈亏相抵消 ，达到降低风险的目的。
股指期货套期保值的作用
降低股票价格波动风险
通过套期保值操作，投资者可以将股 票现货市场的风险转移到股指期货市 场，从而降低投资组合的整体风险。
锁定投资收益
在股票现货市场，由于价格波动可能 导致投资者收益的不确定性。通过套 期保值操作，投资者可以锁定投资收 益，避免因价格波动而产生的损失。
投资组合优化评价主要关注套期保值 策略在实现风险对冲的同时，如何优 化投资组合的配置，以获得更好的收 益。可以通过比较不同投资组合在不 同市场环境下的收益率、波动率和夏 普比率等指标来进行评估。
04
股指期货套期保值案例分析
案例一：某证券公司的套期保值策略
背景介绍
套期保值策略
某证券公司面临股市波动的风险，需要通 过股指期货进行套期保值。
风险控制能力是指套期保值策略在面对市场波动时，能够有 效地控制风险的能力。
风险控制能力越强，意味着套期保值策略在市场波动时能够 更好地控制风险，减少损失。可以通过计算不同市场环境下 套期保值策略的收益率和波动率，以及最大回撤等指标来评 估风险控制能力。
投资组合优化评价
投资组合优化是指通过调整投资组合 的配置，以实现最优的风险收益比。
中国期货市场套期保值比率及其绩效的实证研究
中国期货市场套期保值比率及其绩效的实证研究摘要：本文介绍了国内外期货市场套期保值模型基本思想，以中国期货市场的燃油、铜、铝和白糖期货品种为例，用OLS、ECM和CCC-BGARCH模型分别计算套期保值比率，并对不同模型下的套期保值绩效进行比较。
结果表明，石油化工类期货的套期保值比率和绩效都较大，而农产品期货套期保值比率和绩效都较小。
关键词：套期保值比率；绩效；OLS；ECM；CCC-BGARCHEmpirical Study about Hedging Ratios and Performance ofChinese Futures MarketAbstract：This paper introduces the basic ideas of hedging model of futures market. Taking the example of oil, copper, aluminum and sugar futures in futures market of China , this paper calculates the hedge ratios though the models of OLS, ECM and CCC-BGARCH and compares the hedging performance of different model. The results show that hedging ratios and performance of petrochemical futures are great, and hedge ratios and performance of agricultural futures are relatively small.Key words：Hedging Ratios；Hedging Performance；OLS；ECM；CCC-BGARCH一、引言期货套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。
(完整版)期货最优套期保值比率的估计
一、实验名称：期货最优套期保值比率的估计二、理论基础1. 期货套期保值比率概述期货，一般指期货合约，作为一种套期保值工具被广泛使用。
进行期货套期保值交易过程中面临许多选择，如合约的选取，合约数量的确定。
如果定义套期保值比h 为期货头寸与现货头寸之商的话，在上面的讨论中一直假设期货头寸和现货头寸相同，即套期保值比h 为1，但这不一定是最优的套期保值策略。
如果保值者的目的是最大限度的降低风险，那么最优套期保值策略就应该是让套保者在套保期间内的头寸价值变化最小，也就是利用我们如下所说的头寸组合最小方差策略。
考虑一包含s C 单位的现货多头头寸和f C 单位的期货空头头寸的组合，记t S 和t F 分别为t 时刻现货和期货的价格，该套期保值组合的收益率h R 为：f s t s t f t s h hR R S C F C S C R -=∆-∆=（2-1） 式中： s f C C h =为套期保值比率，t t s S S R ∆=，t t f F F R ∆= 1--=∆t t t S S S ，1--=∆t t t F F F 。
收益率的方差为：),(2)()()(2f s f s h R R hCov R Var h R Var R Var -+= （2-2）（2）式对h 求一阶导数并令其等于零，可得最小方差套期保值比率为： fs f f s R Var R R Cov h σσρ==)(),(* （2-3） 其中：ρ为s R 与f R 的相关系数，s σ和f σ分别为s R 与f R 的标准差。
2. 计算期货套期保值比率的相关模型 虽然上述的介绍中的*s f h σρσ=可以求解最优套期保值比，但其操作性不强，其先要分别求三个量然后再计算*h ，显然误差较大 ，下面为几种常见的关于求解最优套期保值比率的时间序列模型。
1) 简单回归模型（OLS ）考虑现货价格的变动（△S ）和期货价格变动（△F ）的线性回归关系，即建立： t t t F h c S ε+∆+=∆* （2-4）其中C 为常数项，t ε为回归方程的残差。
专题报告（量化）：套期保值绩效评估方法介绍
目录内容摘要 (1)一、套期保值的目标 (3)二、套期保值的绩效评估 (3)2.1考核项目及权重 (3)2.2套期保值效果评价 (5)三、案例分析 (8)免责声明 (11)图表目录图1：铜现货、期货价格和基差走势（20172123至201726-30） (8)表】套期保值绩效评估考核项目及权重 (4)表2经营评价的绩效等级 (6)表3市场评价的卖出套保绩效等级 (7)表4市场评价的买入套保绩效等级 (7)表5套期保值的效果评价测算 (9)一、套期保值的目标套期保值是指企业为规避风险，利用套期工具预期抵消被套期项目的全部或部分公允价值或现金流量变动的操作，其中期货套期保值是最常用的方式。
现代企业进行套期保值的目的是多样化的。
根据企业风险承受能力和市场行情的不同，企业对套期保值的要求也不尽相同。
一般来说，利润率较高、风险承受能力较强的企业对其利润波动的容忍度会相对高一些，因为相对低一点的利润也不至于导致亏损，这些企业进行套期保值的目标更多在于利用期货对冲现货的价格风险，关注点更多在于价格；而利润率较低、风险承受能力较低的企业则更关注于企业利润，进行套期保值的目的更多是为了锁定利润。
从市场行情方面来看，在市场的趋势较明显的时期，企业利用套期保值更多以获得现货更有利的价格为目标；而在市场行情不明朗时期，企业利用套期保值则主要以保持资产价值或锁定盈亏为方向；极端行情下，企业通常会希望利用套期保值来降低可能发生的最大损失，以避免停产或者破产。
以上来看，套期保值的根本目标在于控制企业生产经营中所面临的价格风险，即利用套期工具预期抵消被套期项目的价值或现金流量变动，将风险控制在企业自身可以承受的范围之内，以服务于企业经营目标。
二、套期保值的绩效评估对企业套期保值绩效的评价，是企业整体绩效评价的一部分，也是对套期保值相关部门和人员进行业绩考核的关键指标。
2.1考核项目及权重对套期保值的绩效评估可分为套保制度、计划执行和套保效果等部分。
(完整word版)实验五 期货最优套期保值率估计
实验五 期货套期保值模型一、实验项目：期货套期保值模型 二、实验目的1、掌握运用时间序列模型估计中国期货交易的最优套期保值比率的方法；2、掌握评估期货套期比效果的方法；3、找到最佳的套期保值比模型。
三、预备知识：（一）、关于最优套期比确定方法 以空头期货保值为例1．由套期保值收益方差风险达最小得到 （1）用价格标准差表示风险最小套期比 单位现货相应的空头保值收益：Δb （k ）=b(k)-b0(k)（两边求方差解出k ）fssfk σσρ=*1 （2）用改变量标准差表示风险最小套期比 单位现货相应的空头保值收益:Δb （k ）=Δs-k Δf （两边求方差解出k ）fsfs k ∆∆∆∆=σσρ*2 注意到（1）与（2）两种最优化方式得到有套期比k 是不同的。
2．用收益率表示套期保值比率。
空头保值收益率（V 为现货市值） RH=[(V-V0+D)-NF(F-F0)]/V0 = (V-V0+D)/V0-(NFF0/V0)[(F-F0)/F0] =RS-h*RF由收益率风险达最小求出套期比 3 ．由对冲原理得到要实现期货与现货完全对冲，必须满足以下风险中性原理(现货与期货组合风险为0)Q*Δf +Q0*Δs=0 k Δf +Δs=0k=Q/Q0=-ΔS/ΔF ≈-ds/df<0(因同方向变化) 上式表明，每单位现货需要k 单位期货对冲其风险，负号表示交易方向要相反。
ΔS/ΔF 或ds/df 可通过久期求出。
（二）计算期货套期保值比率的相关模型虽然上述介绍的h=ρσs/σf 可以求最优套期比，但是其操作性不强。
首先要求出三个量，然后再计算h ，显然误差很大。
为了减小误差，使用时间序列模型。
1、简单回归模型（OLS ）上述使方差风险最小求套期比的三种方法对应的三个OLS 模型tft st t t t t t t hR c R f h c s hf c s εεε++=+∆+=∆++= OLS 不足：上述三个模型假设条件是残差“独立同方差”，即在残差项具有同方差性的假设下，其回归系数即是要求的最优套期比，但是这一条件太强，在金融市场上难以满足。
棉花期货最优套期保值比率分析及绩效比较研究
物流·贸易农村经济与科技2020年第31卷第23期（总第499期）棉花期货最优套期保值比率分析及绩效比较研究宋晞成，赵子铱（贵州财经大学，贵州 贵阳 550000）[摘要]随着经济全球化的不断加深，中国经济的发展也紧跟着世界经济发展的脚步，期货市场作为国内的一个新兴经济市场也得到了快速而全面的发展，其中棉花作为影响中国民生的一个重要战略物资，其价格的频繁变动也会来不同程度的影响，以棉花期货期现套利以及棉花期货套期保值的理论为基础，通过分析真实市场数据对棉花期货期现保值策略进行研究，并选取OLS模型、ECM模型两种模型进行棉花期货最优套期保值比率及绩效比较。
结果发现ECM模型在预测套期保值比例时最为有效，能最大程度的降低棉花的价格风险。
[关键词]棉花期货；套期保值；绩效[中图分类号]F830.9 [文献标识码]A中国的棉花相关产业覆盖到了全国接近１亿的人口，每一年对国民经济的贡献接近２万亿元产值，如此巨大的贡献份额使得棉花产业成为推动和维持中国整体国民经济平稳运行的不可忽视的一个重要力量。
可是，由于棉花的价格波动通常比较剧烈，因此给利益与之相关的产业链上下两端的企业相应的经营带来了不同程度的价格风险。
所以如何能够有效的避免棉花价格波动给相关经营企业所带来的风险呢？本文通过研究期现套期保值理论发现棉花期货套期保值功能可以让相关棉花经营企业提前预测棉花的整体价格趋势变动，进而最终达到规避风险和获得利润的目标。
1 文献综述国外学者Ederington（1979）将OLS方法应用到自己的实证研究中，对最优套期保值比率进行了一定的研究；Bollersleve （1986）运用GARCH模型，解决了样本数据中金融时间序列存在的异方差问题；Kroner和Sultan（1993）首次将ECM-GARCH 模型用于期货套期保值比率研究之中；Lien（1994）将GARCH模型运用于最优套期保值比率的实证研究之中，并最终得出了一定条件下最优动态的套期保值比率。
套期保值的比率和套期保值的绩效
套期保值的比率和套期保值的绩效套期保值的比率和套期保值的绩效摘要：套期保值是期货合约产生和发展的主要原因和动力。
我国燃料油期货合约上市已逾4年，其套期保值功能实现的效果如何？本文利用OLS和GARCH模型，通过比较中国与美国、新加坡市场上套期保值比率的差别，找出我国与其他两个市场的差距，同时可以为政府制定规范发展期货市场的政策提供实证依据。
关键词：燃料油期货；套期保值比率；套期保值绩效一、引言现阶段讨论期货合约的套期保值功能具有重要的意义。
Silber［1］认为期货市场的两个主要功能是风险转移和价格发现。
从期货合约的产生的原因和发展的成功经验来看，套期保值是期货市场生存与发展的基础，期货合约的设计首先应最大限度地满足潜在套期保值的交易需求。
但是，一些研究表明我国期货市场中真正的套期保值者数量少、规模小，期货市场的套期保值功能发育不足。
目前，我国期货市场正处于重要的发展时期，自从恢复了对新品种的上市审批制以来，新的合约陆续挂牌交易，并且期货合约的一些大品种也呼之欲出。
在这关键时刻，期货合约的功能备受政府、交易所和投资者的关注。
政府希望建设一个效率高、风险小的期货市场，交易所期望能够经营成功的期货交易品种，期货合约的使用者则指望期货交易能够真正改善自身的效用。
期货市场的发展必然要求期货交易能够发挥应有的套期保值功能。
但是，现有的套期保值分析大多偏重于套期保值理论方面的阐述，缺乏相关的实证分析，已不能满足理论与实践发展的需要。
期货市场风险转移的功能主要通过套期保值策略实现。
套期保值策略主要有三个：传统的套期保值策略、beta套期保值策略和最小方差套期保值策略。
传统的套期保值理论假定套期保值的数量与标的资产的数量是相等的，即套期保值比率为1。
由于期货价格与现货价格的变动并不完全一致，所以传统的套期保值策略隐含着很大的基差风险。
因此，套期保值比例为1就极有可能不是最优的。
Ederington［2］根据组合理论首次提出了最小方差套期保值策略，该策略在一定程度上弥补了传统套期保值策略的不足。
中国黄金期货套期保值绩效实证分析
中国黄金期货套期保值绩效实证分析作者：孙哲斌来源：《中国集体经济·上》2010年第09期摘要:为了验证中国黄金期货套期保值绩效,文章利用协整检验分析黄金期货和现货价格之间的均衡关系,应用GARCH模型估算了黄金期货的最优套期保值比率;结果显示,当前中国黄金期货和现货存在长期均衡关系,市场的套期保值功能已经基本得到发挥;最后,根据实证结果提出了进一步改进的政策建议。
关键词:黄金期货;套期保值绩效;套期保值比率2008年1月9日,黄金期货在上海期货交易所正式挂牌上市,国内第一个具有金融属性的期货品种就此推出。
至此,央行行长周小川关于中国黄金市场“三个转变”的第二步已经成为现实,即从现货交易为主向期货交易为主转变。
黄金期货的推出不但为投资者提供了全新的投资品种,而且也为黄金生产、经营和加工企业带来了最佳的黄金套期保值工具。
一方面,黄金期货推出已满两年,市场套保功能是否得到有效发挥是一个值得研究的课题;另一方面,受市场发育程度制约,国内对于黄金期货的研究主要是定性研究,实证研究文献较少。
因此,鉴于黄金期货居于商品期货向金融期货过渡的关键地位,分析黄金期货套期保值功能对期货市场的发展有着一定的现实意义。
一、文献综述为了反映套期保值功能绩效,国外学者提出了多种套期保值比率的计算方法:Johnson运用最小二乘法(OLS)将期货与现货价格差分数据作线性回归分析实现最小方差拟合;Ederington运用OLS法估算小麦等期货作了实证研究,认为套期比和套保绩效随套保期限的延长而增加的结论;Ghosh认为期现价格的协整关系如果被忽略,OLS法估计的套期保值比率将被低估,因此他根据协整理论提出了基于ECM的最优套期保值比率估算方法。
上述研究对套期保值理论的发展做出了贡献,开辟了套期保值绩效的实证研究之路。
国内学者对套期保值绩效的研究主要有:花俊洲等人对期铜作了实证分析,认为上海期铜套保是有效的;王骏等人运用OLS、B-VAR、ECM和EC-GARCH模型对硬麦和大豆套保作实证分析,结果显示大豆套保优于硬麦套保;马超群等人以恒生指数期货(HIS)为样本检验了OLS、OLS-CI、B-VAR等六种不同方法在香港市场上的应用效果。
豆粕期货最优套期保值比率估计及绩效研究
豆粕期货最优套期保值比率估计及绩效研究作者：***来源：《现代盐化工》2020年第03期摘要：以豆粕期货为研究对象，进行理论和实证研究。
在简单介绍了相关的期货套期保值理论后，选取了从2018年6月1日到2019年11月29日由大连商品交易所提供的豆粕期货数据，运用误差修正模型估算最优套期比率，通过收益方差法计算其套期保值的绩效，分析结果并得出结论。
关键词：豆粕期货;最佳对冲比;风险随着现代社会的高速发展，中国企业面临着越来越多的挑战。
豆类加工企业对人们的日常生活影响重大，如果他们可以利用期货市场来对冲和转移价格风险，这将有利于豆类加工公司的发展和人民生活水平的稳定。
然而，套期保值的核心问题是确定套期保值比率[1]，这对最终套期保值的成功或失败有决定性的影响。
因此，研究期货市场的保值功能和套期保值比率的确定具有十分重要的意义。
此外，本研究还期望通过引入相关理论，为企业更好地进行对冲操作、锁定或转移风险进而平稳运营提供理论依据。
1 套期保值理论套期保值的理论依据为：在完美条件下，现货和期货两个市场受相同供求关系的影响，两个市场的价格同涨或同跌，由于套期保值者在这两个市场的操作完全相反，最终现货市场上的盈余或亏损可以通过期货市场的损失或盈利来抵消。
然而，由于实践中基差风险的存在，完美的套期保值几乎不存在，基础理论和动态对冲理论应运而生。
将投资组合理论引入套期保值后，有学者首次提出了套期保值比率的定义[2]。
因为衡量风险的方法迥异，效用函数也各不相同，所以确定对冲比率的方法主要有两种：（1）最小方差套期比率。
（2）最大效益套期比率，前者是基于收益风险最小化推算，后者是基于收益率推算。
1.1 最小方差思想下的套期保值比率1.2 效用最大化思想下的套期保值比率组合收益方差最小化的套期比率只考虑将收益的风险降到最低，忽略了回报，只适用于目标为规避风险的部分套期保值者，但一些投资者希望在追求规避风险的同时也获得收益。
中国天然橡胶期货的套期保值比率与绩效研究
高百余公斤 ） ，每年受 自然灾害袭击 ，天然橡胶的提取加 工技 术也 比较 复杂 ，产生 的橡胶 质量变化很 大 ，性能 很
不均匀 ，产量极不稳定 等 自身 的特 点 ，产品价格 极度 波 动 ；同时 ， 由于 合 成 橡 胶 对 天 然 橡 胶 具 有 替 代 效 应 ，合
在期货市 场平 仓 ，得 到一 个 稳定 收益 ，通 过这 种 方式 ， 天然橡胶企业 就能保证其 中 的一部分 生产收益 ，把 价 格 波动 造成 的生产收益风险缩 小在一定的范围之内 。 确定正确 的套期保 值 比率 是取 得好 的套期保值 效 果 的关键 因素 ，而不 同期 限合 约 、据 到期 日远 近不 同 的合 约 以及 套期保值 时期的长短 都对套 期保值 比率 和效果有 很大影响 ＿ ，因此 ，最优 套期保 值 比率 的确定一直 是 研 ｌ Ｊ 究的热点 ，受到期货 市场 研究 者 的不 断关 注。Ｅ ｅ ｎｔ ｄｒ ｇ ｎ ｉ ｏ 首 先 在 风 险 最 小 化 的 框 架 下 给 出 了 确 定 最 优 套 期 保 值 比 率 的 Ｏ￣ 方 法 ｌ ，不 少 学 者 在 此 基 础 上 进 行 了 改 进 ｊ １ ２ ３ ，
使企业陷入危机，严 重时整个行业 出现危 机 ，对 国家的
经济安全造成威胁 。
图 １ 中国历年天然橡胶产量 、进 口量、消费量 天然橡胶历来 被视 为最重 要 的 国际战 略物 资之一 ，
由于同国防军工军需 的关 系极为密 切，因此 橡胶工 业被 视为准军事 工业。 目前世界天然橡 胶工业 由于具有种 植 受地理条件限制较大 ，从种植采集 到加工生 产制约 因素
基金项目：国家 自然科学基金项 目 （ 目编号 ：７ ５１２ ） 项 ０００５
10套期保值比率HedgeRatio
套期保值比率套期保值比率(Hedge Ratio)套期保值比率的概念[1]套期保值比率是指为规避固定收益债券现货市场风险，套期保值者在建立交易头寸时所确定的期货合约的总价值与所保值的现货合同总价值之间的比率。
确定合适的套期保值比率是减少交叉套期保值风险，达到最佳套期保值效果的关键。
[编辑]套期保值比率计算公式[1]由于固定收益债券的票面利率有许多种，且大都不等于利率期货合约的标的资产(一般都是虚拟券)规定的利率。
因此，在运用利率期货对固定收益债券进行套期保值时，固定收益债券现货的价值与所需利率期货合约的价值之间并不是1：1的关系，规避等量不同品种债券的利率风险时，在利率期货市场上需要不同面值的期货头寸。
而且基差风险的存在，会使套朗保值的效果受到很大影响，运用套期比率的概念，套期保值者能够尽可能地降低基差风险的影响。
用利率期货进行套期保值的目的是降低利率变动对固定收益债券资产价格的影响，降低利率风险。
因此在完美套期保值下，现货头寸价格波动的损失应正好为期货头寸的盈利冲抵，即： 套期保值债券价格波动＝期货合约价格波动×套期保值比率由此可得套期保值比率的计算公式：流动资产周转率＝ 套期保值债券价格波动 期货合约价格波动因此，套期保值比率应该等于现货价格变动程度与期货标的价格变动程度的比。
如果套期保值债券的波动大于所用来进行套期保值期货合约的波动，那么套期保值比率应大于1。
譬如，假定长期国债期货合约的标的债券是票面利率为3％的7年期虚拟国债，如果我们持有的债券票面利率为2.5%，期限是10年，那么同国债期货标的相比，该债券票面利率更高，期限更长，因此该债券价格受利率变化影响的程度更大，套期保值比率应大于1，即能够用较少数量的国债期货合约进行套期保值。
如果债券价格波动性是期货标的波动性的两倍，那么每一单位的现货债券需要两倍金额的国债期货合约来为其保值。
[编辑]套期保值比率的计算[1]确定利率期货套期保值比率最重要的因素是套期保值债券与利率期货合约波动的计算。
完整版期货最优套期保值比率的估计
、实验名称：期货最优套期保值比率的估计 二、理论基础1.期货套期保值比率概述期货，一般指期货合约，作为一种套期保值工具被广泛使用。
进行期货套期保值交易过程中面临许多选择，如合约的选取，合约数量的确定。
如果定义套期保值比h 为期货头寸与 现货头寸之商的话，在上面的讨论中一直假设期货头寸和现货头寸相同,1，但这不一定是最优的套期保值策略。
如果保值者的目的是最大限度的降低风险，那么最 优套期保值策略就应该是让套保者在套保期间内的头寸价值变化最小, 所说的头寸组合最小方差策略。
考虑一包含C s 单位的现货多头头寸和 C f 单位的期货空头头寸的组合， 记S t 和F t 分别(2)式对h 求一阶导数并令其等于零，可得最小方差套期保值比率为:*Cov(R s , R f ) h -Var(R f )即套期保值比h 为也就是利用我们如下为t 时刻现货和期货的价格，该套期保值组合的收益率R h 为:C s StCf FtRhC s S tR s hR f(2-1)R s，Rf %S tStSt 1 ，收益率的方差为：Var(R h ) Var(R s )2hVar(R f ) 2hCov(R s ，R f )(2-2)(2-3)其中： 为R s 与R f 的相关系数,f 分别为R s 与R f 的标准差。
2.计算期货套期保值比率的相关模型虽然上述的介绍中的 h可以求解最优套期保值比，但其操作性不强，其先要f分别求三个量然后再计算 h ， 显然误差较大，下面为几种常见的关于求解最优套期保值比率的时间序列模型。
1) 简单回归模型(OLS考虑现货价格的变动(△ S )和期货价格变动㈡ F )的线性回归关系，即建立:S t c h F tt(2-4)为套期保值比率,式中： h其中 C 为常数项， t 为回归方程的残差。
但是上述线性回归模型常常会遇到残差项序列相 关和异方差性的问题，从而降低参数估计的有效性。
2) 误差修正模型( ECM )现实中的期货价格和现货价格序列往往是非平稳的， 期货合约定价理论决定了期货价格在协整关系。
股指期货最优套期保值与绩效评价_基于分位数回归的实证研究
第12卷第3期辽宁工程技术大学学报(社会科学版)Vo l.12,N o.32010年5月Journal of Liaoning T echnical U niversity(Social Science Edition)M ay 2010股指期货最优套期保值与绩效评价基于分位数回归的实证研究佟孟华1,陈喻喆2(1.东北财经大学经济计量分析与预测研究中心,辽宁大连116025;2.东北财经大学研究生院,辽宁大连116025)摘要:针对股指期货套期保值的问题,利用分位数回归方法对沪深300指数中权重占前两位的股票的最优套期保值比率进行了实证测算和绩效评价,实证结果表明:运用分位数回归计算得到的最优套期保值比率都大于0.99,在不同分位点上,期货收益对现货收益的影响大小及变动情况存在明显差异。
关键词:股指期货;最优套期保值率;分位数回归中图分类号:F 832.5 文献标识码:A 文章编号:1008-391X(2010)03-0236-03Optimal hedge ratio of stock index futures andthe performance evaluationT ONG M enghua,CHEN Yuzhe(1.Eco nom etric Analysis &Fo recast Center,Dongbei University of Finance &Economics,Dalian 116025,China;2.Gr aduate Schoo l,Dongbei U niv er sity o f Finance &Econo mics ,Dalian 116025,China)Abstract :In view of the sto ck index futures heg ing problem,this paper uses quantile reg ressio n o n the to p tw o stocks w hose w eights are the larg est o f the Shang hai and Shenzhen 300index to estimate the o p timal hedg e ratio for the empirical measurement and make the performance evaluation.The em perical re sults show that the optimal hedge ratio calculated by the quantile regression is gr eater than 0.99,and the size and the changes of the effect of future returns on the spot retur ns vary sig nificantly at different quantile po ints.Key words :stock index futures;optimal hedging rate;quantile regression收稿日期:2010-02-25基金项目:国家社会科学基金资助项目(07BJY159);辽宁省教育厅创新团队基金资助项目(20097028) 作者简介:佟孟华(1965-),女,吉林白城人,博士,教授,主要从事数理金融与实证金融方面的研究。
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期货套期保值比率绩效的评估
金融工程一班 2012312570014 毛钰婷
一、实验目的
利用简单回归模型（OLS）模型、误差修正模型（ECM）模型和
ECM-BGARCH 模型估计中国期货交易所交易的期货合约的最优套期保值比率并对保值效果进行绩效评估，说明期货套期保值在经济生活中的重要作用，并找出绩效评估最佳的套期保值比率模型。
二、实验内容
在实验过程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理
论基础模型进行建立模型以得到最优套期保值比率系数，其中涉及时间序列分析中的方法有：模型参数估计，参数的显著性检验，变量平稳性检验（含单位根检验），回归残差项的ARCH效应检验等，这些过程都将在EVIEWS软件中进行。
三、实验步骤
数据的搜集（一）由于期货合约在交割前两个月最活跃，使得其价格信息释
放较为充分，更能反映期货合约的真实价值，所以中国企业多用距离交割月份较近的期货合约进行保值，因此我们选择了在任何一个时点的后一个月进入交割月的期货合约的中间价格作为分析对象。
所以每次取期货合约时都只用它到期前倒数第二个月的数据，现货数据与期货数据按时间对应。
若哪一天现货或期货有其中一数据缺失，则去掉该数据以达到一一对应。
本实验从上海金属网上把AL的11年4月18号到13年4月18号的现货数据截取下来，按上段的方法在同花顺平台上得到相应的期货数据并在EXCEL中进行整理，整理后我们得到含有488
对期货（f）、现货（s）数据的EXCEL文件，并命名为FS. 由于数据量较多，具体数据见附录1。
模型估计最优套期保值比率OLS用（二）．
先调整样本期以便建立F和S的差分序列，再建立F和S的差分序列的回归方程。
，）p值为0结果显示该方程整体上显著的且解释变量系数很显著（故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位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.9316270.931627。
模型估计最优套期保值比率用ECM（三）序列的平稳性检验f期货价格序列即、1．
，说明原序列是非平稳的序列。
下面对其0从序列的自相关系数没有很快的趋近与进行进一步的单位根检验。
由于资产价格序列往往具有一定的趋势和截距，因此在得：，Trend and intercept 即中我们选择同时具有趋势项和常数项，include in test equation
检验值大于各显著水平临界值，且犯第一类错误的概率大于从结果可以看出ADF，说明我们不能拒绝原序列存在一个单位根的假设。
接着我们对其一阶差分序列进0.1 行检验：
，说明一阶0统计量小于临界值，犯第一类错误概率接近为从结果中可以看出ADF f差分序列不存在单位根。
综上两次检验我们可以肯定期货序列是一阶单整的。
序列的平稳性检验s现货价格序列即、2．
，说明原序列是非平稳的序列。
下面对其0从序列的自相关系数没有很快的趋近与进行进一步的单位根检验。
由于资产价格序列往往具有一定的趋势和截距，因此在Trend and 中我们选择同时具有趋势项和常数项，即include in test equation ，得：intercept
检验值大于各显著水平临界值，且犯第一类错误的概率大于ADF从结果可以看出，说明我们不能拒绝原序列存在一个单位根的假设。
接着我们对其一阶差分序列进0.1 行检验：
，说明一阶0从结果中可以看出ADF统计量小于临界值，犯第一类错误概率接近为也不平稳，它与期差分序列不存在单位根。
综上两次检验我们可以肯定现货价格序列s 货价格一样也是一阶单整的。
和期货价格序列f的协整检验s3、对现货价格序列故满足协整检验前提。
接下来我由于期货价格序列与现货价格序列是同阶单整的，用其残差来检验期货价格序列与现货价格序列是否存在们用现价格对期货价格做回归，协整关系。
现货价格对期货价格的回归结果：
序列进行单位根检验：e再对残差
不含单位根的假设。
这说明两序的置信区间内可以接受残差序列 e结果显示在5% 可以当作误差修正项用作建立误差修正模型。
列协整关系存在，因此这里的残差项e
间的误差修正模型S 和△F 建立含有误差修正项的△、
4．
t统计量看出该方程整体上是系数显著的，自变量系数和误差修正项系数的F从统计量都很显著，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。
单位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.9248490.924849
模型估计最优套期保值比率ECM-BGARCH用（四）效应检验A、1RCH
从图中可以看出，F统计量和LM统计量都是显著的，说明方程残差项具有ARCH效应。
2、对△S做单方程的GARCH估计
估计GARCH做单方程的F△对、
3．
计算动态最优套期保值比率、4 GARCH对两个模型的残差进行比较
得到动态最优套期保值比率，具体数据见附录2
还可得最优套期保值序列的均值和标准差
对利用最小方差套期比的套保组合进行绩效评估（五），0.924849模型
估计出的最优套期保值比分别为OLS ，ECM0.931627 ，通过。
现在我们用上述ECM-BGARCH模型计算出的最优套期保值比率均值为0.912039三个套期保值比套期保值的组合和没有经过套期保值的现货收益率进行方差比较，这里收益用价格相对变化表示。
下套期保值效果的统计性描述：
OLS．
=0.039302 标准差，说明序列P10.039302由Std.Dev.后面的数据 ECM下套期保值效果的统计性描述：
=0.088666 P20.088666Std.Dev.由后面的数据，说明序列标准差无保值组合的统计性描述：
=0.010985 标准差，说明序列P3由Std.Dev.后面的数据0.010985将上述所得
值的收益率，说明用期货套期保值是有效的；（2）利用ECM-BGARCH模型进行套期保值的组合收益率的方差最小，能最大限度的降低价格风险，在用于测算最优套期保值比时更精确。
四、实验总结
上机让我更深入的想去理解套期保值，如果进行套期保值，可以在期货市场上做一定比例的反向操作，期货市场上价格波动带来的收益用以弥补现货市场上由于价格波动所造长的亏损，从而达到控制成本、锁定利润的效果。
五、附录
附录1
s
附录2：。