股指期貨套期保值實(shí)例分析

股指期貨交易策略之套期保值實(shí)例分析合約簡介股指期貨是金融期貨的一種，是以某種股票價(jià)格指數(shù)為標(biāo)的資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化的期貨合約。買賣雙方報(bào)出的價(jià)格是一定時(shí)期后的股票指數(shù)價(jià)格水平，在合約到期后，股指期貨股指期貨買賣雙方交易的不是抽象的股價(jià)指數(shù)，而是代表一定價(jià)值的股價(jià)指數(shù)期貨合約，其價(jià)格的高低以股價(jià)指數(shù)的變化為基礎(chǔ)，并且到期時(shí)以現(xiàn)金進(jìn)行結(jié)算。所以有人些特點(diǎn)是：(1)股指期貨合約有到期日，不能無限期持有；(2)股指期貨合約是保證金交易，必須每天結(jié)算；(3)股指期貨合約可以賣空；(4)市場的流動性較高；(5)指期貨實(shí)行T+0交易，而股票實(shí)行T+1交易。管理，即防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(即我們平常所說的大盤風(fēng)票投資風(fēng)險(xiǎn)。二是利用股指期貨進(jìn)行套利。所謂套利，就是利用股指期貨定價(jià)偏差，通過買入股之套期保值分析原理套期保值又稱為對沖，是交易者為了防范金融市場上其持有的或?qū)⒁钟械默F(xiàn)貨金融資產(chǎn)頭寸(多頭或空頭)所面臨的未來價(jià)格變動所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，利用期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格受相同經(jīng)濟(jì)因素影響，具有相似發(fā)展趨勢的特點(diǎn)，在現(xiàn)貨市場和股指期貨市場進(jìn)行反向操作，使現(xiàn)貨市場的損失(或收益)同股指期貨市場的收益(或損失)相互抵消，規(guī)避保值的前提原則(1)品種相同或相近原則該原則要求投資者在進(jìn)行套期保值操作時(shí)，所選擇的期貨品種與要進(jìn)行套期保值的市價(jià)格走勢的一致性。(2)月份相同或相近原則該原則要求投資者在進(jìn)行套期保值操作時(shí)，所選用期貨合約的交割月份與現(xiàn)貨市場。(3)方向相反原則現(xiàn)貨市場和期貨市場的買賣方向必須(4)數(shù)量相當(dāng)原則選用的期貨品種其合約上所載明的商如此，才能使一個市場上的盈利(虧損)與另一市場的虧損(盈利)相等或接近，從而提高套期保值的效果。保值一樣，其基本原理是利用股指期貨與股票現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)。保值的一般分類一般，我們根據(jù)買賣的頭寸，對套期保值的操作進(jìn)行這樣的分類：多頭套期保值與(1)多頭套期保值多頭套期保值是指在股指期貨市場進(jìn)行多頭交易，即買進(jìn)股指期貨合約對投資者在股票市場已持有的股票資產(chǎn)或預(yù)期將要持有的股票資產(chǎn)進(jìn)行對沖的交易策略。一個投資者預(yù)期要幾個月后有一筆資金投資股票市場，但他覺得目前的股票市場很有吸引力，要等上幾個月的話，可能會錯失建倉良機(jī)。由于股指期貨的套利操作，股指期貨的價(jià)格和股票現(xiàn)貨(股票指數(shù))之間的走勢是基本一致的，如果兩者步調(diào)不一致到足夠程度，就會引發(fā)套利盤入這種情況。于是他可以在股指期貨上先建立多頭頭寸，等到未來資金到位后，股票市場確實(shí)上漲了，建倉成本提高了，但股指期貨平倉獲得的的盈利可以彌補(bǔ)現(xiàn)貨成本的提高，于是該投資者通過股指期貨鎖定了現(xiàn)貨市場的成本。采用多頭套期保值的交易者一般預(yù)期股票現(xiàn)貨市場在未來一段時(shí)間內(nèi)會看漲，而在股票現(xiàn)貨市場有下列情形之一：賣出持有的一定數(shù)量的股票組合，又擔(dān)心因股市上漲會造成損失；在一段時(shí)間后將擁有一筆資金可用于股票市場的投資，又擔(dān)心股市上漲到時(shí)再投資不劃算。(2)空頭套期保值空頭套期保值是指在股指期貨市場進(jìn)行空頭交易，即賣出股指期貨合約對投資者在股票市場已持有的股票資產(chǎn)或預(yù)期將要持有的股票資產(chǎn)進(jìn)行對沖的交易策略。如果保值者持有一籃子股票現(xiàn)貨，他認(rèn)為目前股票市場可能會出現(xiàn)下跌，但如果直接賣出股票，他的成本會很高，于是他可以在股指期貨市場建立空頭，在股票市場出現(xiàn)下跌的時(shí)候，股指期貨可以獲利，以此可以彌補(bǔ)股票出現(xiàn)的損失。這就是所謂的空頭保采用空頭套期保值的交易者一般預(yù)期股票現(xiàn)貨市場在一段時(shí)間內(nèi)會下跌，而在股票現(xiàn)貨市場有下列兩種情形之一：已持有一定數(shù)量的股票組合，又擔(dān)心因股價(jià)下跌造成損失；在一定時(shí)間后將擁有一定數(shù)量的股票組合，擔(dān)心股價(jià)下跌，到時(shí)所獲得的股票組合將沒有現(xiàn)在值錢。4.套期保值的方式(1)直接套期保值直接套期保值是對某種現(xiàn)貨資產(chǎn)進(jìn)行套期保值時(shí)用同品種現(xiàn)貨資產(chǎn)的期貨進(jìn)行套期(2)交叉套期保值的物之間存在差異時(shí)，選擇已現(xiàn)貨資產(chǎn)具有相似價(jià)格變化現(xiàn)貨資產(chǎn)進(jìn)行套期保值，這樣首先就有一個選擇什么資產(chǎn)題。原則上應(yīng)該是選擇同已持有或?qū)⒁钟械馁Y產(chǎn)的價(jià)格(二)套期保值的數(shù)學(xué)分析基差是指某一特定點(diǎn)、某種商品的現(xiàn)貨價(jià)格與該種商品的期貨合約之間的價(jià)差，即基差=現(xiàn)貨價(jià)格-期貨價(jià)格，其中期貨價(jià)格是與現(xiàn)貨同品種且即將到期的期貨合約的價(jià)套期保值是通過在期貨市場上做與現(xiàn)貨市場上反向的操作，規(guī)避現(xiàn)貨市場上的價(jià)格格波動風(fēng)險(xiǎn)?；畹淖兓瘜μ灼诒Ｖ档男Ч兄苯拥挠绊?。從理論上講，如果投資者在進(jìn)行套期影響套期保值交易效果的主要因素。值策略值效果套保目的，并有盈利不能完全實(shí)現(xiàn)套保目的，并有虧損多頭不能完全實(shí)現(xiàn)套保目的，并有虧損完全實(shí)現(xiàn)套保目的，并有盈利率套此時(shí)我們可以引入套期保值比率(套頭比)的概念。之間的比，即套頭比h=Qf。套頭比h也就是對一個單位的現(xiàn)貨頭寸，用h個單位的期投資者需要選擇價(jià)格變化與其已持有或?qū)⒁钟械墓善苯M合價(jià)值變化趨勢基本一致的最優(yōu)套期保值策略比率模型(1)最小二乘法(OLS)貨價(jià)格差分(即收益率之間)進(jìn)行線性回歸以達(dá)到最小平方擬合。OLS方法簡單、直觀、易操作，其方程為:(2)誤差修正模型(VCM)最小二乘法會受到殘差項(xiàng)的自相關(guān)性的影響，而向量自回歸模型(VAR)能夠克服這(3)GARCH模型的,它們之間具有一種長期均衡關(guān)系。相應(yīng)地,市場Ghosh最小風(fēng)(4)ECM-GARCH模型時(shí)，其殘差項(xiàng)往往不具備同方差性，殘差項(xiàng)方差與其前期方差存在一定的關(guān)系，一般常4.衡量股指期貨套期保值效果——有效性指標(biāo)對于選擇的套期保值策略究竟能避免或減少多少風(fēng)險(xiǎn)，是每個套期保值者關(guān)心的問Var(U)=Var(R)為未經(jīng)過套期保值股票組合收益率方差；ssff)3、選擇進(jìn)行套期保值的期貨合約(月份相近)效果合與股指期貨合約的協(xié)整關(guān)系根據(jù)2011年5月23日開始到2011年7月8日之間的數(shù)據(jù)，先確定基金組合的收益率與(1)第一步：進(jìn)行線性回歸DependentDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:07/11/11Time:14:56Sample:133Includedobservations:33VariableXCR-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??0.7347100.06983210.521070.0000-0.0001600.000676-0.2363890.81470.781217????Meandependentvar0.0004730.774160????S.D.dependentvar0.0081410.003869????Akaikeinfocriterion-8.2130500.000464????Schwarzcriterion-8.122353137.5153????F-statistic110.69292.471718????Prob(F-statistic)0.000000X(2)第二步：對回歸殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。NullNullHypothesis:XhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=8)t-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-4.521468?0.0055Testcriticalvalues:1%level-4.2732775%level-3.55775910%level-3.212361*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(X)Method:LeastSquaresDate:07/11/11Time:15:07Sample(adjusted):233Includedobservations:32afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??-0.825324-0.8253240.182535-4.5214680.0001-0.0032410.003596-0.9011560.37490.0002400.0001941.2416260.22430.413491????Meandependentvar4.96E-050.373043????S.D.dependentvar0.0123060.009744????Akaikeinfocriterion-6.3352690.002753????Schwarzcriterion-6.197856104.3643????F-statistic10.222571.941175????Prob(F-statistic)0.000436X(-1)C@TREND(1)R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-Watsonstatt-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-FullerAugmentedDickey-FullerteststatisticTestcriticalvalues:1%level從上表可以看出：ADF統(tǒng)計(jì)量(對線性回歸的殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn))為-4.521468，與不同顯著性水平(1%，5%，10%)的臨界值(-4.273277，-3.557759，-3.212361)進(jìn)行比較，都小于三個臨界值，說明都拒絕原假設(shè)。2.滬深300指數(shù)與股指期貨合約指數(shù)的協(xié)整關(guān)系(1)第一步：進(jìn)行線性回歸DependentDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:07/11/11Time:15:18Sample:134Includedobservations:34VariableCXR-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??33.9115695.506360.3550710.72490.9860950.03176131.046880.00000.967869????Meandependentvar2998.4100.966864????S.D.dependentvar65.3232611.89091????Akaikeinfocriterion7.8464484524.598????Schwarzcriterion7.936233-131.3896-131.3896????F-statistic1.224749????Prob(F-statistic)LoglikelihoodDurbin-Watsonstat963.90910.000000(2)第二步：對回歸殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)NullNullHypothesis:XhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0(AutomaticbasedonSIC,MAXLAG=8)t-Statistic??Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-1.271828?0.8775Testcriticalvalues:1%level-4.2627355%level-3.55297310%level-3.209642*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(X)Method:LeastSquaresDate:07/11/11Time:15:23Sample(adjusted):234Includedobservations:33afteradjustmentsVariableX(-1)C@TREND(1)R-squaredAdjustedR-squaredS.E.ofregressionSumsquaredresidLoglikelihoodDurbin-WatsonstatCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??-0.1069090.084059-1.2718280.2132306.3717249.73781.2267730.22941.0180780.5470101.8611670.07250.117585????Meandependentvar2.6484850.058758????S.D.dependentvar29.3194928.44508????Akaikeinfocriterion9.62033524273.67????Schwarzcriterion9.756382-155.7355????F-statistic1.9988121.572551????Prob(F-statistic)0.153141AugmentedAugmentedDickey-Fullertes