期货套期保值比率绩效评估 - 图文

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。下面对其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include in test equation中我们选择同时具有趋势项和常数项，即Trend and intercept，得：

从结果可以看出ADF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0.1，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行检验：

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0，说明一阶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f是一阶单整的。

2、 现货价格序列即s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。下面对其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include in test equation中我们选择同时具有趋势项和常数项，即Trend and intercept，得：

从结果可以看出ADF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0.1，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行检验：

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0，说明一阶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也不平稳，它与期货价格一样也是一阶单整的。

3、

对现货价格序列s和期货价格序列f的协整检验

由于期货价格序列与现货价格序列是同阶单整的，故满足协整检验前提。接下来我们用现价格对期货价格做回归，用其残差来检验期货价格序列与现货价格序列是否存在协整关系。现货价格对期货价格的回归结果：

再对残差e序列进行单位根检验：

结果显示在5%的置信区间内可以接受残差序列 e不含单位根的假设。这说明两序列协整关系存在，因此这里的残差项e可以当作误差修正项用作建立误差修正模型。

4、 建立含有误差修正项的△F 和△S 间的误差修正模型

从F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 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0.924849单位相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比为0.924849。

（四）用ECM-BGARCH模型估计最优套期保值比率 1、 ARCH效应检验

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

3、 对△F做单方程的GARCH估计

4、 计算动态最优套期保值比率

对两个GARCH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

（五）对利用最小方差套期比的套保组合进行绩效评估 通过OLS ，ECM模型估计出的最优套期保值比分别为0.931627 ，0.924849，ECM-BGARCH模型计算出的最优套期保值比率均值为0.912039。现在我们用上述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。

OLS下套期保值效果的统计性描述：

由Std.Dev.后面的数据0.039302，说明序列P1标准差=0.039302 ECM下套期保值效果的统计性描述：

由Std.Dev.后面的数据0.088666，说明序列P2标准差=0.088666 无保值组合的统计性描述：

由Std.Dev.后面的数据0.010985，说明序列P3标准差=0.010985 将上述所得结果列入下表中进行比较，如下所示：

表2-1 不同方法下套期保值效果比较

OLS模型 套保组合 套期保值比率 组合收益率标准差 0.931627 0.039302 套保组合 0.924849 0.088666 套保组合 0.912039(均值) 0.065131 套保组合 0 0.010985 ECM模型 ECM-BGARCH模型未经过套保 从表2-1中可以看出，（1）经过套期保值的组合收益率方差都比未经过套期保值的收益率，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

日期 期货现货日期 期货现货日期 期货价格f 2012/4/18 2012/4/19 2012/4/20 2012/4/23 2012/4/24 2012/4/25 2012/4/26 2012/4/27 2012/5/2 2012/5/3 2012/5/4 2012/5/7 2012/5/8 2012/5/9 2012/5/10 2012/5/11 2012/5/14 2012/5/15 2012/5/16 2012/5/17 2012/5/18 2012/5/21 2012/5/22 2012/5/23 2012/5/24 2012/5/25 2012/5/28 2012/5/29 2012/5/30 2012/5/31 2012/6/1 2012/6/4 2012/6/5 2012/6/6 2012/6/7 2012/6/8 2012/6/11 2012/6/12 2012/6/13 57370 57470 57720 57640 57540 57600 57890 58360 58580 58270 58180 57660 57940 57530 57750 57720 57110 56060 55660 55840 55730 56410 56480 55680 55530 55750 56540 56500 55960 55180 55170 53850 54260 54450 54730 54110 55170 54540 54760 现货价格s 57175 57425 57570 57630 57530 57590 57775 58275 58500 58340 58235 57750 58030 57640 57750 57800 57150 56200 56000 55835 56050 56650 56740 56075 55840 55900 56635 56625 56125 55425 55475 54350 54625 54775 55090 54450 55350 54740 54840 2012/10/17 2012/10/18 2012/10/19 2012/10/22 2012/10/23 2012/10/24 2012/10/25 2012/10/26 2012/10/29 2012/10/30 2012/10/31 2012/11/1 2012/11/2 2012/11/5 2012/11/6 2012/11/7 2012/11/8 2012/11/9 2012/11/12 2012/11/13 2012/11/14 2012/11/15 2012/11/16 2012/11/19 2012/11/20 2012/11/21 2012/11/22 2012/11/23 2012/11/26 2012/11/27 2012/11/28 2012/11/29 2012/11/30 2012/12/3 2012/12/4 2012/12/5 2012/12/6 2012/12/7 2012/12/10 日期 期货价格f 58740 59140 58750 57950 57720 57390 57400 57070 56880 56410 56720 56860 56750 55770 55960 56270 55630 55980 55460 55460 55650 55610 55800 55980 56310 56000 55990 55710 56090 56260 56200 56220 56750 57310 57110 57330 57280 57030 57420 现货价格s 58615 59025 58800 57920 57760 57760 57225 57025 56850 56350 56600 56620 56700 55800 55920 56200 55705 56035 55425 55575 55710 55650 55850 55975 56285 56050 55975 55700 56040 56155 56135 56075 56510 57125 57000 57175 57300 57035 57300 价格f 价格s 2011/4/18 2011/4/19 2011/4/20 2011/4/21 2011/4/22 2011/4/25 2011/4/26 2011/4/27 2011/4/28 2011/4/29 2011/5/3 2011/5/4 2011/5/5 2011/5/6 2011/5/9 2011/5/10 2011/5/11 2011/5/12 2011/5/13 2011/5/16 2011/5/17 2011/5/18 2011/5/19 2011/5/20 2011/5/23 2011/5/24 2011/5/25 2011/5/26 2011/5/27 2011/5/30 2011/5/31 2011/6/1 2011/6/2 2011/6/3 2011/6/7 2011/6/8 2011/6/9 2011/6/10 2011/6/13 71160 70340 71150 71680 71680 71270 70320 70550 70730 70060 70070 69460 68420 67240 67790 67740 67870 66100 66710 66790 66350 67210 67990 67620 67210 67150 67680 68530 68700 68860 68950 69120 68390 68940 69000 68650 68600 68600 68170 71375 70600 71400 71825 71825 71525 70650 70950 71175 70550 70475 70100 69000 67535 68050 68075 67900 66500 66600 66900 66625 67550 68425 68075 68150 67700 68350 69000 69025 69400 69410 69425 68775 69350 69550 69000 69025 69100 68500 2011/10/17 2011/10/18 2011/10/19 2011/10/20 2011/10/21 2011/10/24 2011/10/25 2011/10/26 2011/10/27 2011/10/28 2011/10/31 2011/11/1 2011/11/2 2011/11/3 2011/11/4 2011/11/7 2011/11/8 2011/11/9 2011/11/10 2011/11/11 2011/11/14 2011/11/15 2011/11/16 2011/11/17 2011/11/18 2011/11/21 2011/11/22 2011/11/23 2011/11/24 2011/11/25 2011/11/28 2011/11/29 2011/11/30 2011/12/1 2011/12/2 2011/12/5 2011/12/6 2011/12/7 2011/12/8 价格f 价格s 56410 54780 54900 51930 52380 54530 56790 57160 57860 60280 58980 58930 58310 57980 59230 58620 58350 58840 55790 56340 58730 58280 57500 57080 56190 56040 55850 55800 54770 54910 56140 56160 55760 58340 58170 58370 57940 58400 58160 56425 55100 55450 52475 53150 54450 57200 57325 58075 60175 59350 59525 58325 58250 59075 58625 58325 58750 55975 56450 58700 58250 58050 57475 56925 56775 56600 56525 55400 55575 56875 56600 56275 58400 58350 58525 58010 58250 58035 2011/6/14 2011/6/15 2011/6/16 2011/6/17 2011/6/20 2011/6/21 2011/6/22 2011/6/23 2011/6/24 2011/6/27 2011/6/28 2011/6/29 2011/6/30 2011/7/1 2011/7/4 2011/7/5 2011/7/6 2011/7/7 2011/7/8 2011/7/11 2011/7/12 2011/7/13 2011/7/14 2011/7/15 2011/7/18 2011/7/19 2011/7/20 2011/7/21 2011/7/22 2011/7/25 2011/7/26 2011/7/27 2011/7/28 2011/7/29 2011/8/1 2011/8/2 2011/8/3 2011/8/4 2011/8/5 2011/8/8 2011/8/9 2011/8/10 68380 69370 68680 68770 68280 68380 68340 67920 68640 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