發(fā)布時間：2017-05-04 01:00

  本文關鍵詞：我國股指期貨對上證180ETF套期保值績效研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：證券市場是一個風險與收益并存的投資市場,按照風險性質的不同,證券價格波動風險分為系統(tǒng)性風險和非系統(tǒng)性風險。非系統(tǒng)性風險可以通過充分分散化投資加以消除,而系統(tǒng)性風險對整個證券市場產生影響,不能通過分散化投資消除。自2007年爆發(fā)次貸危機以來,全球證券市場遭受重挫,為了規(guī)避這種系統(tǒng)性風險,需要借助金融衍生工具對其進行套期保值。ETF作為一種跟蹤指數的基金可以充分消除非系統(tǒng)性風險,但對系統(tǒng)性風險無能為力�，F(xiàn)如今我國ETF市場規(guī)模日益龐大,自2010年4月16日股指期貨推出后,為ETF投資者規(guī)避系統(tǒng)性風險提供了極佳的套期保值工具。 論文主要研究我國股指期貨對上證180ETF套期保值績效,共五個部分。 第一部分,以股指期貨和ETF產生的歷史及現(xiàn)狀作為研究起點,接著闡述了本文的研究意義,據有關研究,中國股票市場系統(tǒng)性風險占到總風險的40%,這一比例大大高于歐美發(fā)達國家股票市場所占25%的平均水平,由于我國ETF跟股票一樣不能“賣空”交易,所以ETF不能規(guī)避證券市場系統(tǒng)性風險,但股指期貨推出后,對ETF市場具有重要影響,第一,為投資者提供了利用股指期貨與ETF進行套利的機會；第二,為ETF現(xiàn)貨持有者提供了套期保值規(guī)避系統(tǒng)性風險的對沖工具。然后對國內外套期保值理論的發(fā)展過程及重要研究成果進行歸納總結,為本文奠定研究的理論基礎。 第二部分,首先介紹了股指期貨合約特點及基本交易制度,重點闡述了我國剛推出不久的滬深300股指期貨合約特點,介紹了股指期期貨具有價格發(fā)現(xiàn)、套期保值、風險管理與風險轉移及資產配置四大功能。其次,介紹了ETF產生的過程、特點及功能。最后,對比分析了ETF與股指期貨相同點和不同點,闡述了ETF與股指期貨兩者的相互影響：ETF的出現(xiàn)有助于提高股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能和定價效率,而股指期貨又可以對ETF進行套期保值規(guī)避系統(tǒng)性風險。 第三部分,股指期貨套期保值理論回顧。首先,介紹了套期保值經濟學原理及舉例闡述何為多頭套期保值、空頭套期保值和交叉套期保值。根據套期保值理論的發(fā)展過程,先后介紹了傳統(tǒng)的“幼稚”套期保值理論、基差逐利型套期保值理論、組合投資理論、流動性理論和長期合約關系理論。從這些理論產生的歷程可以看出人們對套期保值理論的認識更加深入。其次,介紹了簡單線性回歸模型(OLS)進行套期保值原理,由于OLS模型未考慮期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的自相關性、協(xié)整關系以及殘差序列的異方差性,因此利用該模型進行套期保值研究存在一定缺陷。隨后引入了考慮變量之間自相關性的雙變量自回歸模型(B-VAR);考慮期貨價格與現(xiàn)貨價格存在協(xié)整關系的事實,引入了誤差修正模型(ECM)。前三種套期保值模型為靜態(tài)套期保值模型,即套期保值比率在套保期間不變。但現(xiàn)實中證券市場環(huán)境是會發(fā)生變化的,因此最優(yōu)套期保值比率會隨時間而發(fā)生變化,而且考慮金融時間序列波動率聚集現(xiàn)象,即殘差序列存在異方差,本文引入Modified ECM-GARCH模型和D-BEKK二元GARCH模型。針對我國滬深300股指期貨剛推出不久,許多投資者對期貨套期保值還不很了解,介紹了股指期貨合約套期保值流程的設計問題。最后,從理論上推導出最小方差最優(yōu)套期保值率的計算公式及本文所采用的套期保值績效評價方法。第一種方法：風險最小化,通過對比套期保值組合收益率的方差與未經過套期保值收益率的方差的減少程度評價套期保值績效。第二種方法：效用最大化,假設投資者效用函數為均值方差形式,同時考慮投資者風險偏好水平,投資者獲得的效用與資產組合收益率成正比,與組合方差成反比。使用效用增量衡量經過套期保值與未經過套期保值資產組合時,投資者獲得效用水平的增加。 第四部分,為本文股指期貨與上證180ETF套期保值績效研究實證部分。數據樣本為2010年4月19日至2012年2月1日的華安上證180ETF收盤價與滬深300股指期貨當月連續(xù)(2012年2月)的期貨價格收盤價,共430個日數據。同時對原始數據進行了相關處理,最后以對數收益率數據進行最優(yōu)套期保值比率的模型估計。首先,統(tǒng)計性描述表明期貨市場波動率大于現(xiàn)貨市場,期貨與現(xiàn)貨收益率序列都不服從正態(tài)分布,兩序列存在異方差性。平穩(wěn)性檢驗結果表明期貨與現(xiàn)貨收益率原序列為非平穩(wěn)序列,經過一階差分后的序列為平穩(wěn)序列,即現(xiàn)貨與期貨收益率序列為一階單整序列。使用Engle-Granger兩步法進行協(xié)整檢驗表明現(xiàn)貨與期貨收益率存在協(xié)整關系,現(xiàn)貨收益率對期貨收益率做簡單線性回歸后的殘差即為誤差修正項。ARCH檢驗表明一階差分后的現(xiàn)貨與期貨收益率序列線性回歸殘差項存在顯著的ARCH效應,序列存在明顯的波動率聚集現(xiàn)象。其次,利用EVIEWS6.0軟件對OLS模型、ECM模型、Modified ECM-GARCH模型估計最優(yōu)套期保值比率。OLS模型結果顯示：最優(yōu)套期保值比率為0.906328。估計得到最優(yōu)套期保值比率t值很大,P值接近0,參數估計顯著。R-squared為0.886742,表明方程整體擬合較好,回歸方程能較好得描述現(xiàn)貨與期貨收益率一階差分序列走勢。ECM模型結果顯示：變量ECM、DF參數估計非常顯著,而R-squared為0.895955比簡單線性回歸方程R-squared稍大,回歸方程擬合得很好。最優(yōu)套期保值比率為0.911552,表明每一單位現(xiàn)貨資產需要用0.911552單位相反的期貨頭寸進行對沖。此結果比OLS模型估計的最優(yōu)套期保值比率稍大。Modified ECM-GARCH模型估計結果顯示：均值方程及波動率方程各變量的估計參數都很顯著,R-squared為0.91022,比OLS模型和ECM模型擬合效果都好；從動態(tài)套期保值比率時序圖可以看出動態(tài)套期保值比率序列為明顯的平穩(wěn)序列,動態(tài)套保比ADF檢驗結果也說明動態(tài)保值保值比率序列不含有單位根,序列為平穩(wěn)時間序列。而Baillie和Myers (1991)在其論文商品期貨套期保值的BGARCH估計中得到的動態(tài)套期保值序列為非平穩(wěn)序列,表現(xiàn)出很大的波動性,本文對股指期貨市場的動態(tài)最優(yōu)套期保值率研究結論恰好相反。動態(tài)套保比的描述性統(tǒng)計顯示動態(tài)套期保值比率的均值為0.941811,標準差為0.077261,序列分布為非正態(tài)分布。最后,對上述三種模型套期保值績效進行對比分析,結論如下：(1)由未套期保值、OLS模型、ECM模型、Modified ECM-GARCH模型計算出的組合的方差分別為0.000219129、0.0000248203、0.0000248303、0.0000242458, Modified ECM-GARCH模型計算的組合方差最小。(2)OLS模型計算的投資者效用水平為：-0.0000335-λ*0.0000248203；ECM模型計算的投資者效用水平為：-0.0000304-λ*0.0000248303；Modified ECM-GARCH模型計算的投資者效用水平為：-0.0000108-λ*0.0000242458；未進行套期保值的投資者效用水平為：-0.000574-λ*0.000219129。λ為投資者風險厭惡系數。(3)從三種套期保值模型計算的收益率序列均值方差來看,在未考慮投資者調整股指期貨合約頭寸所產生的交易成本的情況下,Modified ECM-GARCH模型的收益率均值最大,而方差最小,即對于任意兄,投資者用Modified ECM-GARCH模型套期保值得到的效用水平都比OLS模型和ECM模型得到的效用水平高。(4)取λ=1,由均值方差效用函數計算出上述四種模型的效用水平分別為-0.00079313、-0.00005832、-0.00005523、-0.00003505,ModifiedECM-GARCH模型計算的投資者效用水平最高；三種套期保值模型相對于未進行套期保值計算出的效用增量分別為0.00073481、0.00073790、0.00075808。 (5)考慮到Modified ECM-GARCH模型需要改變股指期貨合約交易頭寸產生手續(xù)費,當手續(xù)費率小于萬分之0.2,投資者會選擇Modified ECM-GARCH模型進行套期保值；當手續(xù)費率大于萬分之0.2小于萬分之0.23,投資者會選擇ECM模型進行套期保值；當手續(xù)費率大于萬分之0.23,投資者會選擇OLS模型或ECM模型進行套期保值。 第五部分,對實證部分進行總結及進一步研究的方向進行展望。 本文可能的創(chuàng)新之處有： 一、引入Modified ECM-GARCH模型,解決了金融時間序列存在協(xié)整關系和殘差異方差性的問題。采用動態(tài)套期保值與靜態(tài)套期保值方法進行套保效果比較分析。 二、構造均值方差效用函數衡量投資者采用不同套期保值模型所得到效用水平。 三、考慮動態(tài)套期保值產生的交易成本,解決了在不同的手續(xù)費率下投資者對套期保值模型的選擇問題。
【關鍵詞】：股指期貨 ETF 套期保值率
【學位授予單位】：西南財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F832.5;F224
【目錄】：

• 摘要4-8
• Abstract8-13
• 1. 緒論13-24
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 研究意義15-16
• 1.3 文獻綜述16-22
• 1.3.1 國外文獻綜述16-18
• 1.3.2 國內文獻綜述18-22
• 1.4 論文主要研究內容及研究方法22-24
• 1.4.1 論文主要內容22-23
• 1.4.2 研究方法23-24
• 2. 股指期貨與ETF24-35
• 2.1 股指期貨簡介24-26
• 2.1.1 股指期貨定義及特點24-25
• 2.1.2 滬深300股指期貨簡介25-26
• 2.2 股指期貨的功能26-28
• 2.3 ETF簡介28-32
• 2.3.1 ETF的產生與發(fā)展28-30
• 2.3.2 ETF的功能30-32
• 2.4 ETF與股指期貨比較32-35
• 2.4.1 ETF與股指期貨相同點32-33
• 2.4.2 ETF與股指期貨不同點33-34
• 2.4.3 ETF與股指期貨相互影響分析34-35
• 3. 股指期貨套期保值相關理論回顧35-51
• 3.1 套期保值基本原理35-36
• 3.2 股指期貨套期保值種類36-38
• 3.2.1 多頭套期保值36-37
• 3.2.2 空頭套期保值37
• 3.2.3 交叉套期保值37-38
• 3.3 股指期貨套期保值理論的發(fā)展38-42
• 3.3.1 傳統(tǒng)套期保值理論39
• 3.3.2 基差逐利型套期保值理論39-40
• 3.3.3 組合投資理論40-41
• 3.3.4 流動性理論41
• 3.3.5 長期合約關系理論41-42
• 3.4 靜態(tài)套期保值模型42-44
• 3.4.1 簡單線性回歸模型(OLS)42
• 3.4.2 雙變量自回歸模型(B-VAR)42-43
• 3.4.3 誤差修正模型(ECM)43-44
• 3.5 動態(tài)套期保值模型44-46
• 3.5.1 Modified ECM-GARCH模型44-45
• 3.5.2 D-BEKK二元GARCH模型45-46
• 3.6 套期保值流程設計46-48
• 3.7 股指期貨套期保值績效評價48-51
• 3.7.1 最小方差最優(yōu)套期保值率的計算48-49
• 3.7.2 套期保值績效評價方法49-51
• 4. 股指期貨套期保值績效實證研究51-60
• 4.1 數據的選擇及處理51
• 4.2 描述性統(tǒng)計51-53
• 4.3 單位根及平穩(wěn)性檢驗53
• 4.4 ARCH效應檢驗53-54
• 4.5 簡單回歸模型(OLS)結果54
• 4.6 誤差修正模型(ECM)結果54-55
• 4.7 動態(tài)套期保值模型(Modified ECM-GARCH模型)55-58
• 4.8 套期保值績效分析58-60
• 5. 論文總結及展望60-62
• 5.1 本文主要工作和結論60-61
• 5.2 下一步工作展望61-62
• 參考文獻62-65
• 附錄65-68
• 后記68-69
• 致謝69-70
• 在讀期間科研成果目錄70

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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  本文關鍵詞：我國股指期貨對上證180ETF套期保值績效研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：344046