最优套期保值比率确定模型研究

期货最优套期保值比率估计模型探究

期货最优套期保值比率估计模型探究作者：付莎谢媛来源：《现代经济信息》2016年第27期摘要：期货一般指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。

运用期货的空头和多头两种套保方式。

交易者可以通过套期保值达到锁定资产出售价格的目的。

本文从理论角度出发，对于常见的套期保值比率模型进行了探究。

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。

期货最优套期保值比率的估计实验报告

期货最优套期保值比率的估计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。

最优套期保值比率确定模型研究的开题报告

最优套期保值比率确定模型研究的开题报告【摘要】套期保值是企业风险管理的一种重要工具，能够帮助企业有效地规避市场价格波动带来的风险。

但是在实践中，如何确定最优的套期保值比率一直是一个复杂而具有挑战性的问题。

本文将通过文献研究和实证分析，建立套期保值的数学模型，探讨如何确定最优套期保值比率的方法。

【关键词】套期保值；最优套期保值比率；数学模型一、研究背景随着市场竞争日趋激烈，企业面临着越来越多的风险和挑战。

套期保值作为一种有效的风险管理工具，成为越来越多企业的选择。

套期保值可以帮助企业规避市场价格波动带来的风险，降低经营成本，提高利润水平。

然而，在实践中，套期保值并不是一件容易的事情。

企业需要考虑到市场价格波动的预期、套期保值的成本、市场交易的流动性等多种因素，并在此基础上确定最优的套期保值比率。

因此，如何确定最优套期保值比率一直是一个复杂而具有挑战性的问题，也是当前套期保值研究的热点问题之一。

二、研究内容和方法本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 套期保值的理论基础和实践应用。

介绍套期保值的概念和基本原理，分析套期保值在实践中的应用范围和局限性。

2. 套期保值比率的确定方法。

综合运用文献研究和实证分析的方法，探讨套期保值比率的确定方法，包括基于期望收益最大化的方法、基于价值最小化的方法、基于风险最小化的方法等，并在实证分析中比较不同方法的优缺点。

3. 套期保值比率确定模型的建立。

建立数学模型，将不同的套期保值比率确定方法融合在一起，并考虑不同因素对套期保值的影响，以求得最优的套期保值比率。

三、研究意义和预期结果本研究的意义在于为企业提供一种可行的套期保值比率确定方法，并通过实证分析验证其有效性。

预期结果为建立一个完善的套期保值比率确定模型，能够帮助企业科学有效地进行套期保值，并降低市场价格波动带来的风险。

四、论文结构安排本论文共分为六个章节。

第一章为绪论，介绍研究背景、内容和方法等。

第二章为套期保值的理论基础和实践应用。

最优套期保值比率的研究报告

最优套期保值比率的研究报告所谓套期保值（hedge)就是指买入（卖出)与现货市场数量相当的期（future)合约，以期在未来某一时间通过卖出(买入）期货合约来补偿现货（spot）市场价格变动所带来的实际价格风险，简称套保。

套期保值是期货市场产生的原因和基础,是期货交易的主要类型之一,是实现期货市场功能之一——风险转移的重要手段，因而，对套期保值问题的研究具有重要的理论意义和现实意义。

在我国，由于期货市场建立时间较短,相应的体制建设和法制建设还不完善,研究如何充分利用期货市场进行套期保值活动就显得更为重要.其重要性不仅在于这种研究能够帮助套期保值者进行科学合理的套期保僚活动，有助于微观经济主体利用期货市场锁定成本，稳定利润；还在于能够为监管层的监管活动提供科学依据，有助于监管层更好的发挥“看得见的手”的作用，正确引导期货市场的健康发展。

虽然采用套期保值可以大体抵消现货市场中价格波动的风险，但不能使风险完全消失,因为还存在着基差风险。

为了使风险达到最小，套期保值者可以调整期货与现货数量比,即套期保值比率(亦称套头比）(hedge ratio）。

如何确定最优套期保值比率，正是我们研究的中心问题。

一、采用不同的方法计算最优套期保值比率.我们组以铜的套期保值为例,分别建立四种模型，目的是为了估计最优套保比率计算公式中的各组成要素，以此为依据确定最优套期保值比率.为检验由此得到的最优套保比率是否真的达到了降低风险的目的，以及哪种估计方法更有效，我们对比了按照不同计算公式对最优套期保值比率进行套保的效果进行研究。

一般情况下，套期保值确实可以达到减小现货市场风险的目的，但基差风险的存在导致套期保值不能完全消除风险。

因此,问题就在于如何调整某商品期货合约的数目与该商品所要进行套期保值的现货合约数目的比值，即套期保值比率（hedge ratio）使得套期保值的风险最小。

一般情况下，以未来收益的波动来测度风险，因此，风险最小化也就是未来收益的方差最小化。

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。

股指期货最优套期保值比率研究

商品期货套期保值进行研究．在固定收益的情况下研究方差最小化时的套期保值比率。１９７９年，Ｅｄｅｒｉｎｇｔｏｎ［３］
开始研究金融期货的套期保值比率。１９８９年，Ｈｅｒｂｓｔ、Ｋａｒｅ与Ｃａｐｌｅｓ［４］运用ＡＲＩＭＡ模型考虑了外汇期货市场上存在价格自相关情况下的套期保值效率和最小风险套期保值比率。Ｌｉｅｎ￣提出了现货和期货价格可能存 Байду номын сангаас协整关系．如果在模型中忽略了这种协整关系．那么所得到的套期保值比率会偏小。以上模型得到的结
第１３卷第３期２０１３年９月
南通纺织职业技术学院学报（综合版）
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＮａｎｔｏｎｇＴｅｘｔｉｌｅＶｏｃａｔｉｏｎａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ
１动态最优套期保值率
１．１最优套期保值率
套期保值的主要目的是控制总体风险，降低预期收益的波动性，因此，套期保值前后方差的减小程度
收稿日期：２０１３ — ０５ — ０２作者简介：胡修修（１９９０一），女，江苏淮安人，北京大学经济学院２０１２级金融学专业硕士研究生，研究方向为国际金融。
第３期
胡修修：股指期货最优套期保值比率研究

OLS和BVAR模型下最优套期保值比率的研究

比率。本文主要研究沪深３００股指期货分别与沪深３００指数及中小企业指
于ＢＶＡＲ模型最优套期保值比率的计算，最关键的是确定其滞后阶数，
本文采用了ＳＩＣ法则。
ＳＩＣ
ＹＸ１Ｘ２
１阶
２阶
３阶
４阶
５阶
ＯＬＳ和ＢＶＡＲ模型下最优套期保值比率的研究
田丽娅
摘要：以回避现货价格风险为目的进行的相反期货交易行为称为套期保值。套期保值的效果直接取决于股指期货头寸能否有效抵消现货头寸的风险。经过Ｅｖｉｅｗｓ分析得出考虑了残差自相关的ＢＶＡＲ和ＯＬＳ模型的最优套期保值比率相近。关键词：最优套期保值比率；ＯＬＳ模型；ＢＶＡＲ模型
０．０３５６７６
—８．９３４７７４
—４．４１６０６３
０
０
数在ＯＩＬＳ和ＢＶＡＲ模型下最优套期保值比率。沪深３００股指期货从２０１０年４月１９日起上市交易，故本文选取了从２０１０年４月１９Ｅｔ到２０１３年６月２８Ｅｔ的共７７６个日收益率数据进行模型分析。因为非平稳时间序列容易产生伪回归，所以必须先对数据进行平稳性检验（本文所采用的分析软件为Ｅｖｉｅｗｓ５．０）。
一Ｏ．６４５３８６
０．０３７Ｏ９５
０．０３６７３６
５．９９５９７４

基于Copula-GARCH模型最优套期保值比率

基于Copula-GARCH模型最优套期保值比率赵蕾;文忠桥;朱家明【摘要】考虑了现货价格上下波动的情况，用阿基米德Copula函数的上尾及下尾相关数的平均数作为相关系数，采用GARCH-M模型预测铝现货与期货收益率的标准差，结合最小方差套期保值比率来计算最优套期保值比率，最后对比分析Copula-GARCH模型与Copula模型的套期保值效果。

实证结果表明：Copula-GARCH模型的套期保值效果相对较好。

%Considering the fluctuations of the spot price, this article quoted upper and lower tail correlation coefficient of Archimedean Copula as correlation coefficient, used GARCH-M model to predict the standard deviation of aluminum spot and futures, combined with the minimum variance hedge ratio to calculate the best hedging ratio, and finally compared the ef⁃fect of hedging Copula-GARCH model and Copula model. The empirical results showed that the hedging effect of Copu⁃la-GARCH model is relatively better.【期刊名称】《海南师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P141-144)【关键词】Copula-GARCH;最优套期保值比率;阿基米德Copula;GARCH-M【作者】赵蕾;文忠桥;朱家明【作者单位】安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠 233030;安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠 233030;安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠 233030【正文语种】中文【中图分类】F830.9现货资产的价格受各因素的干扰会出现上下波动的情形，企业为了保护现货资产会选择用期货资产来转移风险.本文便介绍了基于最小方差套期保值模型的Copula-GARCH模型来对铝现货资产进行保护.GARCH-M模型[1]是从ARCH模型演变而来的，ARCH模型最早由恩格尔提出，金融学家常用此类模型分析金融时间序列的波动规律.但构建ARCH模型时需要估计很多的参数，由此产生了GARCH类模型，此类模型便用较少的参数来描述随机误差项的条件异方差特性.因为金融资产组合的收益率会受到风险大小的影响，因此本模型采用了GARCHM模型来预测铝现货与期货资产收益率序列的标准差，这样预测的结果更具符合实际.Copula函数的概念最早由Slkar提出，此函数用来描述变量间的相关结构.本文便采用了Copula函数来计算铝现货与期货收益率序列的相关系数.Copula函数在套期保值方面运用广泛.Lee[2]构建一个基于Copula的机制转换GARCH模型，结果发现引入Copula函数很大程度上提高了套期保值有效性.马超群等[3]分别用Copula-GARCH模型、CCCGARCH模型、ECM-GARCH模型对外汇期货套期保值的效果进行研究，结果表明Copula-GARCH模型套期保值效果最好.王玉刚等[4]用Copula模型与传统的方法计算的套期保值效果进行对比，结果表明Copula模型最优.Copula-GARCH模型的套期保值效果的研究是基于最小方差套期保值模型.本模型的特别之处在于：一方面，首先确定Gumbel Copula和Clayton Copu⁃la的Kendall秩相关系数，结合二元Copula函数的相关性计算出上尾相关数λu和下尾相关数λl，以此两者的平均数作为期货和现货的相关系数，其很好地描述了价格的波动情况.另一方面，本文用GARCH-M模型预测现货及期货收益率标准差，此模型将收益率的风险因素考虑进来，更具现实意义.本文首先介绍了Copula模型与Copula-GARCH模型的最优套期保值比率的确定，其次介绍了两模型的相关系数的确定，随后介绍了铝现货与期货收益率标准差的预测.通过实证分析来比较套期保值比率的大小与套期保值有效性，最终将两模型的效果进行对比，结果表明Copula-GARCH模型有效性较高.1.1 最优套期保值比率最优套期保值比率是指完全消除现货价格变动带来的风险的套期保值比率.通常用最小方差套期保值比率来估计最优套期保值比率，即套期保值收益的方差最小时的比率.基于Copula的最小方差套期保值模型[5]最优套期保值比率为：本文采用二元Copula-GARCH模型[6]，本模型的特点是结合阿基米德Copula函数来计算相关系数.基于Copula-GARCH最小方差套期保值模型的最优套期保值比率为：其中λu和λl分别为上尾及下尾相关数，σs，t和σf，t分别为现货和期货收益率序列的动态标准差.1.2 相关系数的确定Copula模型相关系数是运用Matlab计算出铝现货与期货收益率序列的Kendall秩相关系数并结合Copula函数的相关特性而求得.Gumbel Copula函数Kendall 秩相关系数τ与具有参数解析函数的Copula函数的未知参数θ两者的关系[7]为θ=1/（1-τ）.对上尾相关数进行估计的现货与期货收益率序列的二元Copula函数的表达式为：当u1=u2=α=50%时，此值为中位数Copula值.中位数相关系数[8]为ρ*=4C （50%，50%）-1.根据阿基米德Copula函数的重要特性可知，对于Gumbel Copula函数，Kendall秩相关系数τ、未知参数θ及上尾相关数λu三者的关系是θ=1/（1-τ），λu=2-21/θ.对于 Clayton Copula函数，Kendall秩相关系数τ、参数θ及下尾相关数λl三者的关系是θ=2τ/（1-τ），λl=2-1/θ.本模型的相关系数即为1.3 现货及期货收益率标准差的预测Copula模型的现货收益率标准差σs的计算采用了EWMA模型.EWMA模型[9]的具体形式如下：其中ΔRs，t为第t日相对于前一日的现货收益率的变动数值；Rs，t，Rs，t-1分别为第t，t-1 日的现货收益率；表示现货收益率的变动幅度；λ为衰减因子，通常取值0.97；n为数据数据长度.在套期保值研究中，由于GARCH-M模型能很好地解决收益率的波动性问题，因此用此模型来预测Copula模型的期货收益率标准差及Copula-GARCH模型期货和现货收益率标准差.2.1 数据来源及处理对从2013年1月1日到2015年3月10日之间的数据进行套期保值有效性研究，共667组有效数据.其中，用2013年1月1日到2014年12月31日之间的数据计算套期保值比率，用2015年1月1日到2015年3月10日之间的数据检验模型的有效性.本文用长江有色铝主力合约来对现货进行套期保值，现货数据和基差来源于生意社大宗商品价格，现货价格减去基差便得期货价格.首先对数据进行处理，分别计算出铝现货与期货套期保值前的历史期与套期保值时期的收益方差，处理结果见表1.统计结果显示：铝现货与期货收益率序列统计特征的峰度分别为6.816785、6.056206，而正态分布的峰度值为3，表明铝现货及期货收益率序列显著异于正态分布.结合J-B统计量的值可知铝现货与期货收益率序列服从尖峰厚尾的分布. 2.2 平稳性及协整检验对铝现货与期货收益率序列进行单位根检验时，根据AIC准则自动选择滞后阶数，选择带截距项而无趋势项的模型进行ADF检验，ADF统计量的值分别为-9.487891、-10.50247，说明现货与期货收益率序列拒绝存在一个单位根的原假设，即这两个序列平稳.其次进行协整检验，即对现货期货收益率序列的回归残差进行ADF检验.结果表明在1%显著性水平下，线性回归方程残差ADF统计量的值为-10.78396，说明残差平稳，即两者具有协整关系.2.3 Copula-GARCH模型估计运用GARCH-M模型对铝现货和期货收益率序列的估计结果见表3.从结果知，在5%显著性水平下，z统计量对应的p值均为0，说明GARCH-M模型的参数均是显著的.由表3可知，铝现货与期货收益率序列对应的GARCH-M模型检验结果中参数之和分别为0.750413、0.991962，即α+β＜1，说明GARCHM模型是宽平稳的.利用MATLAB软件编程，计算Gumbel Copula和Clayton Copula函数对应的Kendall秩相关系数，带入关系式分别计算出λu和λl.计算结果见表4.2.4 两种模型套期保值结果比较本文将上尾及下尾相关数的平均值，GARCH-M模型预测出的期货和现货收益率的标准差代入最优套期保值比率方程（2），从而求出Copula-GARCH模型的套期保值比率，并与Copula模型的套期保值比率相比较，计算结果见表5.其中，和分别表示进行套期保值和未进行套期保值的收益率的方差.2.5.2 套期保值组合收益率方差的计算套期保值组合的收益率是指根据套期保值比率来规避现货的风险后最终得到的收益率.套期保值组合收益率[11]的表达式为：其中，Rh为套期保值组合的收益率，Rs、Rf分别为套期保值期铝现货与期货收益率，h为套期保值比率.将Rs、Rf，表5中套期保值比率代入式（8）可得每天套期保值组合的收益率Rh，此时便可计算出套期保值组合收益率的方差.经计算知，Copula模型与Copula-GARCH模型套期保值组合收益率的方差分别为1.8935E-05、5.10244E-06.2.5.3 套期保值有效性的计算进行套期保值收益率的方差即为套期保值组合收益率的方差，未进行套期保值的收益率的方差即为由样本外数据得到的现货收益率的方差，由表1知其值为3.5021E-05.最终将计算出的套期保值组合收益率方差与现货收益率方差代入式（7）便可求出套期保值有效性，其结果见表5.2.5.4 不同模型套期保值效果比较由表5可知Copula-GARCH模型的套期保值比率高于Copula模型，说明Copula-GARCH模型在节省成本方面弱于Copula模型.2.5 套期保值效果比较2.5.1 套期保值有效性理论套期保值的有效性是用风险降低的百分比来衡量的.套期保值有效性Hec越大说明风险降低的百分比越高，即模型效果越好.套期保值有效性[10]为：从表5可知，Copula-GARCH模型与Copula模型套期保值比率分别为0.585778263、0.343316879，此处说明用Copula模型对铝现货进行套期保值可以适当节省成本.Copula-GARCH模型与Copula模型套期保值有效性分别为0.854303505、0.459323273，说明Copula-GARCH模型套期保值效果更为显著.本文运用Copula模型和Copula-GARCH模型首先对相关系数进行研究，其次用这两种模型来预测期货与现货收益率标准差的大小，求得最优套期保值比率，最终基于套期保值组合收益率的结果计算并分析了两种模型的套期保值有效性，通过实证分析可得结论如下：（1）铝现货与期货收益率序列为平稳时间序列且存在长期稳定的协整关系. （2）利用Copula-GARCH模型进行套期保值比Copula模型更有效地规避了现货价格风险.企业对现货资产进行保护时可以运用本模型.（3）本文未充分考虑现实中影响套期保值效果的其它因素，因此存在一些不足，企业进行套期保值时要充分考虑其它因素的影响.【相关文献】[1]赵卫亚,彭寿康,朱晋.计量经济学[M].北京:机械工业出版社,2008:158-180.[2]Lee H T.A copula-based regime-switching GARCH mod⁃el for optional futures hedging[J].Journal of Futures Mar⁃kets,2009,29(10):946-972.[3]马超群,王宝兵.基于Copula-GARCH模型的外汇期货最优套期保值比率研究[J].统计与决策,2011,331(12):124-128.[4]王玉刚,迟国泰,杨万武.基于Copula的最小方差套期保值比率[J].系统工程理论与实践,2009,29（8）:1-10.[5]Hull J C.Options,futures and other derevatives:8th Edition[M].New York:Prentice Education Inc,2012:39-43.[6]赵家敏,沈一.股指期货最优套期保值比率：基于Copula-GARCH模型的实证研究[J].武汉金融,2008（5）:21-24.[7]韦艳华,张世英,郭焱.金融市场相关程度与相关模式的研究[J].系统工程学报,2004,19（4）:355-362.[8]张尧庭.连接函数（copula）技术与金融风险分析[J].统计研究,2002,19（4）:48-51.[9]迟国泰,刘轶芳,冯敬海.基于牛顿插值原理的期货价格波动函数及保证金随动模型[J].数量经济技术经济研究,2005(3):150-160.[10]Satyanarayan S.A note no a risk-return measure of hedg⁃ing effectiveness[J].Journal of Futures Markets,1998,18(7):867-870.[11]Ederington L H.The hedging performance of the new fu⁃tures markets[J].Journal of Finance,1979(34):157-170.。

我国玉米期货最优套期保值比率研究

我国玉米期货最优套期保值比率研究玉米期货是一种重要的农产品期货合约，在中国农业市场具有较大的影响力。

为了降低农户和农产品生产企业面临的市场风险，套期保值成为一种重要的风险管理工具，尤其是对于农产品行业更是如此。

本文将通过分析我国玉米期货的最优套期保值比率，探讨如何利用套期保值来降低市场风险。

首先，我们需要了解玉米期货合约的基本情况。

我国的玉米期货合约是由中国金融期货交易所发行的，在交易所进行标准化的交易。

合约的交易品种包括玉米期货主力合约和玉米期货连续合约。

玉米期货合约的交易单位为10吨/手，最小变动价位为1元/吨。

合约的交易时间为每个工作日的上午9:30-11:30和下午1:30-3:30，每个交易日共进行两个交易时段的交易。

在了解了玉米期货合约的基本情况后，接下来我们来考察套期保值的基本原理。

套期保值是指投资者为了规避预期损失而进行反向交易，通过同时买进或卖出对冲产品来锁定收益或减少风险。

对于农产品行业，玉米期货合约可以作为保值工具，通过卖出期货合约来锁定卖出价格或通过买入期货合约来锁定购买价格，从而规避市场波动所带来的风险。

而保值比率则是指保值合约数量与实际农产品数量之间的比率。

在进行套期保值时，保值比率的选择将直接影响到套期保值的效果和成本。

选择最优的套期保值比率需要考虑到多个因素，如预期价格波动情况、合约的交易成本、保值政策等。

不同的保值比率会对套期保值策略的效果产生不同的影响。

过低的保值比率会导致无法完全对冲市场价格波动带来的风险，过高的保值比率则会增加交易成本，并且可能损害农户或企业的盈利能力。

因此，选择最优的套期保值比率是一项关键的研究任务。

在选择最优的套期保值比率时，我们可以采用多种方法进行研究。

一种常用的方法是使用统计模型来估计市场价格的波动性，从而确定最优的保值比率。

常用的统计模型包括ARCH模型、GARCH模型等。

这些模型可以通过对历史价格数据进行拟合，预测未来价格的波动性。

(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。

全时段最优套期保值模型及实证研究

套期保值期内不同期限的风险将投资者面临的风险在整个套期保值期内稳定保持在一个较低的水平，并更充分的利用了资产历史价格样本数据所提供的信息．本文基于沪深３００
指数及其仿真股指期货的历史价格数据，对传统形式的三种套期保值模型与本文提出的三种全时段套期保值模型的套期保值效果进行了实证分析和比较，并使用ＧＡＲＣＨ模型比较分析了这些模型套期保值的动态效果，结果表明三种全时段模型的套期保值效果都要优
于相应的传统模型，能有效地缓解提前终止套期保值时投资者所面临的风险．
关键词运筹学，套期保值，套期保值比率，全时段风险，ＧＡＲＣ曲线Ｈ学科分类号（ＧＢ／３４ —２１．４Ｔ１７５９）１０７
ＭｏｄｅｓｔｅｅＷｈｏｅＰｅｉｄＲｉｋｌｏＨｄｇｌｒｏｓｓａｎｄＥｍｐｉｉａｎａｙｓｓｒｃｌＡｌｉ
ａｅｍａｅｂｅｎＨＵ．ｈｎ３０ｉｄｘａｔＳｓｍｕａｅｔｃｎｄｘｆｔｒ．ＧＡＲＣＨｒｄａｄｏｓＳｅ０ｎｅｎｄｉ ’ ｉｌｔｄｓｏｋｉｅｕｕｅ
ｃｖｅｘｅｐｒｓｕｒｓａｅｅｎｔｄｏｓｗｈｅｄｙｎａｉｆｅｔｆｔｓｅｔｈｏｔｍｃｅｃｓｏｈｅｅｈｅｄｇｎｇｍｏｄｅｓＥｍｐｉｉｌａｉｌ．ｒｃａｎｄ
ＸｕＣｈｎｘａ１十ＷａｇＺａｅｇｉｎ，２ｎｈｏ

最优套期保值比率的研究报告

最优套期保值比率的研究报告所谓套期保值(hedge)就是指买入(卖出)与现货市场数量相当的期(future)合约，以期在未来某一时间通过卖出(买入)期货合约来补偿现货(spot)市场价格变动所带来的实际价格风险，简称套保。

套期保值是期货市场产生的原因和基础，是期货交易的主要类型之一，是实现期货市场功能之一——风险转移的重要手段，因而，对套期保值问题的研究具有重要的理论意义和现实意义。

在我国，由于期货市场建立时间较短，相应的体制建设和法制建设还不完善，研究如何充分利用期货市场进行套期保值活动就显得更为重要。

其重要性不仅在于这种研究能够帮助套期保值者进行科学合理的套期保僚活动，有助于微观经济主体利用期货市场锁定成本，稳定利润；还在于能够为监管层的监管活动提供科学依据，有助于监管层更好的发挥“看得见的手”的作用，正确引导期货市场的健康发展。

虽然采用套期保值可以大体抵消现货市场中价格波动的风险，但不能使风险完全消失，因为还存在着基差风险。

为了使风险达到最小，套期保值者可以调整期货与现货数量比，即套期保值比率(亦称套头比)(hedge ratio)。

如何确定最优套期保值比率，正是我们研究的中心问题。

一、采用不同的方法计算最优套期保值比率。

我们组以铜的套期保值为例，分别建立四种模型，目的是为了估计最优套保比率计算公式中的各组成要素，以此为依据确定最优套期保值比率。

为检验由此得到的最优套保比率是否真的达到了降低风险的目的，以及哪种估计方法更有效，我们对比了按照不同计算公式对最优套期保值比率进行套保的效果进行研究。

一般情况下，套期保值确实可以达到减小现货市场风险的目的，但基差风险的存在导致套期保值不能完全消除风险。

因此，问题就在于如何调整某商品期货合约的数目与该商品所要进行套期保值的现货合约数目的比值，即套期保值比率(hedge ratio)使得套期保值的风险最小。

一般情况下，以未来收益的波动来测度风险，因此，风险最小化也就是未来收益的方差最小化。

股指期货套期保值比率研究

股指期货套期保值比率研究摘要：本文以股指期货套期保值比率计算为研究重点，运用OLS、B-V AR、ARCH模型分析了沪深300股指期货和ETF50最优套期保值比率，同时对投资组合运用股指期货进行套期保值的交易策略进行了分析。

关键词：股指期货；套期保值比率；交易策略一、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。

基于ECM—GARCH模型对最优套期保值比的研究

基于ECM—GARCH模型对最优套期保值比的研究作者：陈晨来源：《成都工业学院学报》2016年第02期摘要：最优套期保值比率是套期保值的核心与关键所在，研究套期保值比率的方法也较为丰富。

立足于中国期货和现货市场的实际情况，将不同模型的效果进行对比，以期寻找中国黄金期货市场中动态最有套期保值比率。

实证研究证明基于ECM-GARCH模型的套期保值效果比简单OLS回归模型或ECM修正模型估计的套期保值效果更优。

关键词：套期保值比率；ECM-GARCH；黄金期货中图分类号：F832-48文献标志码：A 文章编号：2095-5383（2016）02-0093-03Abstract：The optimal hedge ratio is core and key hedging. Hedging ratio method is also abundant. Based on the actual situation of China’s futures and spot markets， the effects of different models were compared in order to locate the gold futures market，China’s most dynamic hedge ratio. Empirical study demonstrated that the effect of hedging on ECM-GARCH model was better than that of the simple OLS regression model or the estimated effect of ECM correction model.Key words：hedge ratio；ECM-GARCH；gold futures随着我国金融市场的不断发展，期货种类日益增加，期货市场日渐成熟。

计量经济学实验过程

实验过程(一）用OLS 模型估计最优套期保值比率1、调整样本期在EVIEWS 命令窗口中输入smpl 2 255 并按回车键执行命令将样本期调整到2 到255。

这里调整样本期的目的是为了对价格序列进行差分，差分要求后一个值减去前一个值，故原序列的第一个值只能作为差分的初值。

2、建立F 和S 的差分序列在EVIEWS 命令窗口中输入series if=f-f(-1) 并按回车键执行命令得到期货价格的差分序列if；在EVIEWS 命令窗口中输入series is=s-s(-1) 并按回车键执行命令得到现货价格的差分序列is，is 和if 以图标形式出现，如下图，这里的is 和if 即我们上面所说的价格变化序列△F 和△S。

F 和S 的差分序列生成3、建立△F 和△S 的OLS 简单回归模型在EVIEWS 命令窗口中输入ls is c if 并按回车键执行命令得到期货价格的差分序列if对现货价格的差分序列is 的回归方程，结果如图所示：写成方程式为：=0.59831 + 0.996155+t (0.82004) (40.85788)p (0.9347) (0.0000)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0.996155 单位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.996155。

（二）用ECM 模型估计最优套期保值比率1、期货价格序列即f 序列的平稳性检验点击打开f 序列，选择菜单View\correlogram，弹出correlogram specification 对话框，在对话框中选择Level 表明对原序列进行检验，因为样本期有数据254 个，在滞后期空格处填写26（用254 除以10，取近似值），点击OK，出现以下结果（见图）：期货价格的自相关及偏相关系数从序列的自相关系数（autocorrelation）没有很快的趋近与0，说明原序列是非平稳的序列。

不同估计模型最优套期保值比率绩效研究

二、论推导理
（二）双变量向量自回归模型（ｖａｙＢ— ｒ）
由于０Ｓ模型的一个重要缺陷是它忽略了残差Ｌ项的自相关，了消除残差项的序列相关．以用双为可值比率的计算。ＢＶＲ模型中，货价格和现货价在 —Ａ期格存在如下关系式：
关键词：最优套期保值率；差修正模型；变量自回归模型误双
中图分类号：８０９Ｆ３．文献标识码：Ａ文章编号：６２３０２１０ — ０３０１７ — ３９（００）１０７ — ３
一
、
弓言Ｉ
ＡＳ＝＋。￡ｃｈ △Ｆ＋ｔ
（）一简单回归模型（ＳＯＬ）
堕此处最优套期保值比率用Ｂｆ．表示．Ｖｒ￣ｈ，ａ（）ｅ格与现货价格之间的协整关系对套期保值比率的影多了个下标ｔ表明运用ＥＭ— ＡＣ法得到的最优．ＣＧＲＨ
ＬＬ
然后分析了４种理论模型在估算最优套期保值比率变量向量自回归模型（ — Ａ进行最小风险套期保ＢＶＲ）
考虑一个包含ＣＳ单位的现货多头头寸和Ｃ单ｆ位的期货空头头寸的组合．记Ｓ和Ｆ分别为ｔ刻ｔｔ时
收益率的方差为：ａＲ）Ｖｒ（，ｈｒ（ｆ除。令Ｖｒ：Ｖｒ６＝Ｃｖ（目ｔｌ，以得Ｖｒ（ｈａＲ）ＷａＲ）＝＋一ａ（盯，ａ（ｊ仃，ｏｒ，ｔＹ可８ｅｅ８￣ｆ）

股指期货最优套期保值比率——基于IF1011股指期货的实证研究

方向是一致的。因此，资者只要在股指期货市投场建立与股票现货市场相反的头寸，在市场价格
发生变化时，个市场的亏损可以用另一个市场一
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Ｒ为：
ｌ
、ＪＩ口
现货头寸和期货头寸组成的投资组合的利润变
动的方差最小。定义套期保值比ｈ为期货头寸与现货头寸之商，虑一个包含ｅ单位的现货多头考头寸和Ｃ单位的期货空头头寸的组合，Ｊ和记ｓ
型。本文仅采用一种较简单的价格比率方法。
按照Ｊｈｓｎ和Ｓｅｎ的观点，于旨在最大ｏｎｏｔｉ对
限度地降低风险的投资者来说，优套期保值策最略应采用证券组合观点来研究，即套期保值应使
（）一最佳套保比率的价格比率法计算模型
例，运用价格比率法对其与沪深３０指数样本股组合的最优套期保值比率进行了实证测０
算和绩效评估，并提出了相应的投资建议。
关键词：指期货市场风险股最优套期保值比率绩效评估中图分类号：８０文献标识码：文章编号：０９１４（０）１０３ — ４Ｆ３Ａ１０— ２６２１Ｏ — ０７０１
Ｒ＾一
ＣＡ，／／ｓｓ－ＣＡ，
一

沪铝期货最优套期保值比率估计及其比较研究

况。四、语结
（）二正确的选择软件。软件本身要适合自身公司特点，选择成熟的，市场上有一定声誉的软件；在目前国产软件应用较广的是用友和金碟。针对国有企业来讲，选择软件更要适合国有企业的财务制度和企业管理规则。在评价一种软件过程中，了要考虑前面提到的问题之外，除还应关注下述问题：．产品的核心技术是否能够满足用户当前１该和今后的需要；．电子商务日益重要，产品是否集成２随着该了Ｗｅ；．ｂ３该产品的会计数据类型是否适合用户的实际的需要；．４如果本企业涉及对外贸易，该产品能否处理外汇业务；．产品是否便于使用；．品价格如何。５该６该产选择会计软件不宜草率行事，结合自身的实际情况进
ｆ阙勇平．２］高职财会专业实训教学改革设想［．Ｊ现代商１ｌ
贸工业．０１３：１ — １．２１（）５２６２
『】任少波．Ｒ视角下的高职财会类专业会计电算化教３ＥＰ育实践探析Ｉ．Ｊ中国新技术新产品，０４：４ — ４．１２１（）６３７１３ｆ邵立萍．何利用财务软件填制会计凭证ＩＪ４］如Ｊ中国教．
●■●—ｔ经圈 ●■— ｊ篁Ｉ方ＥＩ２
定的操作系统不仅保证了财务软件的安全稳定运行，且而保证了数据的完整性。网络信息的传递与处理均要通过对计算机的操作来实现，这就要求会计人才既是一名出色的计算机操作员，又是一名高水准的会计师，能熟练掌握各种会计软件的操作维护和保养，又要熟悉国际会计及商务惯例。尤其近几年来，我国在税务管理上变化较快，郑州经济技术开发区又是郑州的经济先导区，多新的会计法规和财税政策都是在这里很试点运行，以需要不断的学习跟上时代的步伐，所更要不断跟踪了解本企业会计趋势的走向和财务软件的应用情