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。     

沪深300股指期货对A股市场波动性的影响分析

股指期货是一种重要的金融衍生品,虽然股指期货能够规避系统性风险,帮助市场投资者进行套期保值,具有价格发现等特殊功能,对市场有效运行发挥重要作用,但对于出台股指期货降低股票市场波动的效用仍然有待验证,通过分析沪深300股指期货对A股市场的波动性具体影响,为资本市场监管者提供建议。     

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。     

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。     

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。     

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。     

运用股指期货对ETF进行套期保值的实证研究

ETF,即交易所交易基金,它可以有效规避个股投资的非系统性风险,以求获得和指数相近的收益率,但股票市场巨大的系统性风险却给ETF的投资者带来难以回避的风险.股指期货是投资者进行套期保值的主要工具,通过做空股指期贷,可以达到规避系统性风险和锁定收益的目的.文章运用沪深300指数历史数据对上证180ETF和深证100ETF进行了套期保值实证研究.     

运用股指期货对ETF进行套期保值的实证研究

ETF，即交易所交易基金，它可以有效规避个股投资的非系统性风险，以求获得和指数相近的收益率，但股票市场巨大的系统性风险却给ETF的投资者带来难以回避的风险。股指期贷是投资者进行套期保值的主要工具，通过做空股指期贷，可以达到规避系统性风险和锁定收益的目的。文章运用沪深300指数历史数据对上证180ETF和深证100ETF进行了套期保值实证研究。     

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股指期货与标准普尔500指数套期保值效果的比较研究

采用OLS、ECM、GARCH模型分别对沪深300股指期货和标准普尔500股指期货的最优套期保值比率及其套期保值效果进行了对比分析,结果表明:无论是沪深300还是标准普尔500股指期货,如果不考虑期货与现货之间的协整关系,得出的最优套期保值比率均偏小,致使套期保值效果不能达到最佳;基于套期保值效果稳定性方面考虑,最优套期保值模型均是GARCH模型;不管是在样本内还是样本外沪深300股指期货的套期保值效果均比标准普尔500股指期货的套期保值效果差。我国政府应该采取相应措施,引导股指期货市场进一步完善和发展。     

基于VaR方法的沪深300股指期货套期保值基差风险分析

套期保值并没有将风险完全转移出去,而是用变化较小的基差风险来代替变化较大的价差风险.随着价差的变动,套期保值者仍然面临着风险.实践经验表明目前我国企业、投资机构对套期保值的风险并没有引起足够重视.本文以沪深300股指期货套期保值为倒,利用VaR方法对基差风险的大小进行分析.力求通过具数据让投资者对套期保值中的基差风险有更明确的认识从而引起重视.     

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。     

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.     

我国股指期货套期保值效果的实证分析——基于下侧风险框架的分析

基于下偏矩风险法(LPMS)的套期保值侧重规避实际收益率低于目标收益率的情形,更符合投资者真实心理感受,能够通过设定不同的目标收益率而满足投资者不同的需求。通过构建沪深300股指期货和上证50ETF基金的套期保值组合,分别计算了基于LPMS和最小方差法(MV)下的套保比率及套保有效性。结果显示随着投资者风险偏好增加、目标收益率增加以及套保期限增加,LPMS下的套期保值有效性递减。与MV方法相比,LPMS方法能适应不同风险偏好和不同目标收益率特征的套期保值者。     

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。     

GARCH模型的沪深300指数收盘价波动性

近年来,我国有不少股指挂钩的理财产品推出,但是,股指价格的波动性给投资者带来了较大的风险。该文着力研究我国沪深300指数的波动特征,了解波动的不对称性,掌握我国市场存在杠杆效应等等。该文基于2005～2013年的沪深300指数收盘价的日度数据．采用GARCH（1,1）、GARCH—M、TARCH、EGARCH模型对沪深300指数收盘价的波动性进行分析,对于投资者预测走势以及做出相关决策部具有重大的意义．     

基于Garch-M模型的我国沪深300指数研究

本文选取沪深300指数2014年1月2日至2014年12月31日的日收盘价作为研究对象,运用GARCH模型对其波动性进行实证分析,并且进一步引入GARCH-M模型研究我国沪深300指数收益率是否存在正风险溢价。研究表明:我国沪深300指数收益率时间序列存在着明显的ARCH效应,具有明显的异方差性和持续性;模型GARCH(1,1)对我国沪深300指数收益率波动性有较好的拟合性;同时研究发现我国沪深300指数存在一定的风险溢价现象,即预期风险越高,收益率越高。     

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。     

基于ARMA-GARCH模型的沪深300指数回报率波动性研究

收益率是衡量金融资产价格的一大重要指标,而其波动性能很好地对资产价格的波动进行描述。投资者通过对收益率及其波动性的研究,可以对未来资产价格波动情况进行预测,获得关于资产波动情况的有效信息。本文选取2012年～2021年沪深300指数的指数回报率序列,基于ARMA-GARCH模型对其波动性进行分析。实证结果表明：资产冲击虽对序列存在影响,但ARMA(2,2)-N-GARCH(1,1)模型仍是有效拟合沪深300指数回报率波动特征的最优模型。对收益率序列进行预测时,静态预测结果下,收益率的波动程度具有显著的过滤效果;动态预测结果表明沪深市场中收益率序列围绕正值（约5%）波动,投资者在整体情况下能得到正向反馈,沪深市场是非零和市场。     

关于股指期货价格发现功能的实证研究

作为期货市场的一大重要的功能和套期保值实现的条件,价格发现功能对于期货市场非常重要。价格发现功能的实现使得其发挥了股票市场乃至国民经济"晴雨表"的作用。本文主要通过对沪深300股指期货和指数现货的日价格数据进行平稳性检验、协整检验、建立误差修正模型和Granger因果检验,来研究两者之间的发现引导关系,从而揭示中国的股票指数期货市场价格的发现过程。