文档介绍：基于沪铜期货的套期保值比率与效率比较的实证分析
陈 青 夏佑涛 摘要:本文以沪铜期货的多头套期保值为研究对象,分别利用OLS模型、ECM 模型和GARCH模型对一月期铜和三月期铜的套期保值比例及保值效果进行了分析,发现OLS模型价格收益率与期货价格收益率之间的简单的平均联系,模型的回归系数就是套期保值比例。但是在实际中,现货价格的收益率与期货价格收益率之间的差值会大幅度远离其平均值;或者会出现收益率的聚集效应,就是说高收益率伴随着高收益率,而低收益率伴随着低收益率。这些现象以及复杂的关系是无法用OLS模型描述的,因此我们需要更好的模型来进行估计。
(二)ECM模型
为了解决OLS模型中现货收益率与期货收益率序列之间的协整关系对套期保值的影响,Ghosh提出了ECM模型。ECM模型即误差修正模型,其基本思路是:若变量之间存在协整关系,即表明变量间存在着长期稳定的关系,其实质就是在两数列之间的关系偏离其平衡状态时将其纠正过来。该模型如下:
其中, 是OLS模型中估计的残差序列项, 为套期保值比例。这一模型同时考虑了现货价格和期货价格的非平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。当现货价格与期货价格走势相反时,ECM模型会纠正现货价格与期货价格之间的联系,并反映在价格收益率的关系上。
(三)GARCH模型
GARCH模型即广义自回归条件异方差模型,是在ARCH模型基础上发展而来的,更好地解决了期货价格变动方差和现货价格变动方差之间的关系。在GARCH模型中,要考虑两个不同的假定,一是条件均值,二是条件方差。标准的GARCH(1,1)模型为:
其中,为条件方差,套期保值比 是随时间变动的,从而避开期货价格变动方差及期货价格与现货价格变动的条件协方差要为常数的假设前提。
四、实证分析
在对样本特征进行描述时,对铜期货和现货价格的收益率进行了对数处理,即。其中, 为铜期货(或现货)的收益率, 表示 时期的铜期货价格(或现货价格), 表示滞后一期的铜期货价格(或现货价格)。收益率的基本统计描述如表1所示:
从表1中我们可以看出:(1)期货价格收益率均值为正,而现货价格收益率均值为负,同时,期货收益率标准差小于现货的标准差,说明期货收益差异性较现货小,从而使得利用期货对现货进行套期保值成为可能。(2)从峰度和偏度来看,期货收益率分布接近正态分布,而现货收益率不服从正态分布,存在明显的厚尾现象,说明期货收益率存在聚集效应,这为GARCH模型的运用提供了事实基础。
(一)ADF 检验
对已经采取对数处理的期货收益率和现货收益率进行单位根检验。从一月期铜和现货收益的ADF检验结果来看,经过处理的期货和现货收益率序列不具有单位根,两个序列都是平稳的。对三月期货收益进行检验的结果表明,三月期货收益序列也是平稳的。
(二)协整检验
由ADF检验知,合约序列是平稳的,但是是否存在协整关系,需要进一步的检验,表2给出一月合约序列和现货协整关系检验的结果:
由协整检验结果看出,检验统计量大于临界值,拒绝原假设,表明一月期铜和现货之间存在协整关系;当原假设为存在一个协整关系时,检验统计量小于临界值,不能拒绝原假设,即一月期铜与现货价格之