沪深300股指期货套期保值效率度量研究——基于沪深300ETF的实证分析

基于沪深300股指期货真实交易数据,选取对指数拟合程度高且可交易的沪深300ETF为现货研究对象,运用静态套期保值比率估计模型（OLS、B-VAR、VECM）和动态套期保值比率估计模型（VECMBGARCH、DBEKK-GARCH、DCC-GARCH、NormCopula-GARCH、tCopula-GARCH）对最优套期保值比率进行估计,并对规避风险效果进行比较。结果表明：无论在样本内期间和样本外期间中,各模型反映出的沪深300股指期货套期保值效率都较高,考虑期货与现货市场动态相关性的NormCopula-GARCH模型套期保值效果最优。     

沪深300股指期货套期保值的实证研究

股指期货作为金融衍生产品的一个重要用途是套期保值,沪深300股指期货是我国推出的第一只股指期货,具有较强的开拓性和代表性。本文在基差风险不为零的前提下,运用GARCH模型研究沪深300股指期货的套期保值的可行性,以及最优套期保值比率,为风险厌恶型投资者提供有效规避现货市场系统性风险和非系统性风险的投资决策建议。     

股指期货动态套期保值率研究——基于DCC-MVGARCH模型

本文利用传统的回归模型(OLS)、双变量向量自回归模型(VAR)、双变量向量误差修正模型(VECM)和动态条件自相关双变量GARCH模型(DCC-MVGARCH)对恒生指数期货、标准普尔500指数期货、日经225指数期货、我国的沪深300指数期货的最优套期保值比率进行了估计,并采用基于风险最小化的方法对4种模型的套期保值有效性进行了比较。结果双变量向量误差修正模型估计出的最优套期保值比率更大,对4种模型的套期保值有效性的检验表明,采用动态条件自相关双变量GARCH模型(DCC-MVGARCH)估计得到的最优套期保值比率进行套期保值的效果,并非优于采用传统回归模型、双变量向量自回归模型、双变量向量误差修正模型估计得到的套期保值比率进行套期保值的效果。     

沪深300股指期货套期保值实证分析

要对沪深300股指期货进行套期保值关键在于确定进行套期保值的现货和计算套期保值比率。当期货价格与现货价格高度相关时,套期保值效果就好。套期保值比率的大小影响参与套期保值的沪深300股指期货合约的数量,进而影响套期保值的成本,从而影响套期保值的效果。本文以沪深300股指期货及上证180ETF、上证50ETF、深圳100ETF进行套期保值,从套期保值现货及套期保值效果两个方面来分析其套期保值效果。     

我国股指期货动态套期保值策略实证研究

2010年4月16日,投资者期待已久的沪深300股指期货迎来上市交易,A股市场从此步入双边时代。采用系数动态估计股指期货套期保值比率,并利用封闭式基金——基金鸿阳与沪深300股指期货市场数据进行实证研究,可以分析动态最优套期保值比率的估计和套期保值的有效性。     

股指期货套期保值的实证研究

运用2010年实际交易数据,对沪深300股指期货套期保值进行实证研究。采用OLS模型、ECM模型以及GARCH模型,分别估计出最优套期保值比率,并利用套保效率较高的ECM模型对所构造的股票组合进行实证分析发现,期货市场的盈利能在较大程度上弥补现货市场的亏损,套期保值效果较为显著。我国应构建相应的期货市场监管模式,加快推进股指期货的发展与应用,更好地发挥股指期货对冲风险的功能以及价格发现和资配量功能,进一步促进我国经济健康持续、快速发展。     

沪深300股指期货在套期保值中的实证研究

本文介绍了沪深300股指期货在证券市场中的作用以及利用股指期货进行套期保值的两类方法,详细阐述了利用股指期货组建最小方差投资组合并得出了最小方差套期保值比率的计算公式。使用沪深300股指期货IF1012合约交易数据和上证50ETF交易数据,应用OLS模型估计套期保值比率进行实证研究,并将测算出的套期保值比率用于市场模拟的现货组合,测算了实际的套期保值效果。     

沪深300股指期货套期保值比率实证研究——风险最小化下

股指期货作为新兴金融衍生产品,近两年在中国发展迅速。股指期货虽然可以在一定程度上规避标的产品的风险,但投资者往往无法实现完全的套保,因为现实中的套期保值受到许多因素的影响。利用OLS、ECM模型对沪深300股指期货的最优套期保值率进行了研究,对其最优套期保值比率进行实证测算和绩效分析。     

沪深300股指期货套期保值策略简单研究

本文以沪深300股指期货运行数据为基础,分析沪深300股指期货套期保值策略,研究合理的套期保值率。先定性分析投资者如何运用股指期货进行套期保值操作,理论探讨套期保值率的确定,再通过对沪深300股指期货运行数据的分析,定量地讨论运用沪深300期指进行套期保值时套期保值率的确定,为投资者运用期指进行套期保值提供参考。     

中国期货市场套期保值功能的实证研究

期货市场的风险管理功能,即套期保值功能,对于国民经济的稳定发展有着重要的意义。本文介绍了目前主流的最优套期保值比率确定方法,并通过对我国期货市场中沪深300股指期货套期保值与农产品套期保值效果的实证研究与绩效对比,发现由于缺乏规范发达的现货交易市场提供准确的现货价格,大宗商品的期现价格联动效应不佳,导致商品期货套期保值比率的确定不能像股指期货一样使用科学的计量方法,套期保值效果远不能与股指期货相提并论。最后结论是要想充分发挥商品期货市场套期保值功能为实体经济保驾护航就必须解决大宗商品期现价格联动不佳的问题,在全国范围内建立和期货类似的规范的现货交易体系以此来提供与期货价格有着良好联动关系的现货价格是一条可走之路。     

股指期货套期保值比率的计算及实证研究

股指期赁的一个基本功能是套期保值.本文基于风险最小化模型,利用沪深300指数及股票组合,介绍最小二乘回归模型、向量自回归模型、广义自回归条件异方差模型三种估计方法,并对最优套期保值比率进行了实证分析.     

股指期货模糊性测度及其对套期保值的影响研究——以沪深300股指期货为例

近年来,全球范围内的贸易摩擦使得资本市场的不确定性进一步增加,而期货具有对冲不确定性的重要功能,投资者可以通过套期保值来规避风险。为了研究股指期货的模糊性变化对套期保值的影响,本文基于不确定概率下的期望效用理论框架(EUUP),利用沪深300股指期货日内高频数据测度股指期货的模糊性,发现中国股指期货存在时变和持续的模糊性特征;进一步研究模糊性对股指期货套期保值功能发挥的影响,结果表明：模糊性对动态套期保值比率的影响显著为负,对两种套期保值绩效的影响方式不同,其中模糊性对动态对冲效率的影响显著为负,模糊性对动态夏普比率的波动程度影响显著为负。基于此,应完善股指期货交易环境,优化股指期货投资者结构,加强风险监管力度。     

50ETF套期保值实证研究——基于沪深300股指期货数据比较

沪深300股票指数期货已于2010年4月16日正式推出,针对我国现在的特殊时期,运用BGARCH,ECM-BGARDCH和修正的ECM-BGARCH模型对套期保值比率进行测算,并利用推出初期的期货数据对套保效果进行检验。结果发现:各方法的套期保值效率相差不大,都可以对上证50ETF进行有效的套期保值。     

沪深300股指期货规避基金价格风险策略研究

本文使用计量经济学模型对基金净值进行套期保值,规避其价格风险。并且选取沪深300股指期货对广发沪深300指数基金进行套期保值,得到套期保值后的基金价格波动性比不进行套期保值的基金价格收益率得到了提高,波动性降低了39.6%,有效降低了价格波动风险。     

OLS和BVAR模型下最优套期保值比率的研究

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。     

股指期货的套期保值功能在保险资金投资中的运用

本文通过论述保险资金投资现状及投资中遇到的问题,运用股指期货可以解决这些问题,说明股指期货在保险资金投资中运用的必要性;结合即将推出的沪深300股指期货举实例着重论述了股指期货套期保值在保险资金投资中的应用;最后指出了保险资金运用股指期货必须考虑的因素,提高投资的安全性。     

基于GARCH与GARCH-X的沪铜期货套期保值绩效研究

文章运用双变量GARCH模型以及双变量GARCH-X模型对沪铜期货动态套期保值比率的估计进行了研究。实证结果表明,基于双变量GARCH模型的时变套期保值效果比基于静态模型的套期保值效果好,并且双变量GARCH-X模型较双变量GARCH模型有更好的套期保值效果。     

股指期货套期保值比率计算的实证研究

股票投资风险较大,股指期货能够通过反向操作进行套期保值,文章选取浦发银行等9只股票对股指期货的套期保值进行实证分析,通过对每个单只股票和两个不同形式股票组合相对于沪深300做回归拟合,并对这11种情形下的拟合效果进行统计分析,得出股票组合的追踪效果优于单只股票,且通过不同股票的权重配比能达到更优效果,从而为实际操作提供依据。     

玉米期货最优套期保值比率探析

套期保值一直是规避风险的重要手段,也是投资者进行套利的主要工具。近几年来,套期保值比率模型的研究日趋成熟,文章首先回顾了套期保值理论的发展,对套期保值比率模型进行分类研究,并通过2014年5月26日至2015年10月15日的玉米期货和现货价格计算出最优套期保值比率,期望对套期保值者及套利者有一定的启发。     

沪深300股指期货与现货市场的尾部相关性分析

本文采用基于SCAD惩罚似然函数的Coptda函数筛选方法,建立了针对股指期货四种合约的混合Copula模型,对沪深300股指期货四种合约与现货市场的尾部相关结构进行了实证分析。研究发现,沪深300股指期货和现货市场的相关结构具有明显的不对称性,上尾相关性明显大于下尾相关性,且四种期货舍约与现货市场的相关性存在较大差异。鉴于这种复杂的期现相关结构,对利用股指期货进行的套期保值给出了操作建议。