基于沪铜期货的套期保值比率与效率比较的实证分析
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作者: 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模型对一月期铜的套期保值效果要优于其他模型的保值效果,而ECM 模型和GARCH模型在三月期铜的套期保值方面显示的效果更好。这说明在一般情况下,具有动态特征的计量模型适合于较长的期货合约,其套期保值效果更好。
关键词:套期保值;套期保值比率;GARCH模型
Abstract:Based on Shanghai copper futures of bull hedging for research object, this paper studied the copper hedge ratio and hedging effectiveness of January and March period copper by using OLS model、ECM model and GARCH model,and found that in January the copper hedging effect estimated from the OLS model is superior to others models,while the ECM model and GARCH model are more appropriate on March copper hedging.Explain the futures contracts are longer ,the better the effect of hedging estimated from the dynamic econometric models.
Key Words:hedging,hedge ratio,GARCHmodel
中图分类号:F835.9文献标识码:B文章编号:1674-2265(2009)08-0062-03
一、引言
近年来,随着我国经济的快速发展,国内金属铜的价格不断上涨,且价格波动也越来越剧烈。受此次金融危机的影响,使得金属铜的价格由高位急剧下跌,由此,给很多与铜相关的企业的稳定经营带来了很大的风险。与此同时,伴随铜现货市场规模的扩大,中国内地铜期货交易也获得长足发展。充分利用铜品种期货市场来进行套期保值以规避价格风险已成为企业风险控制中不可或缺的手段。
二、文献回顾
理论方面,传统的套期保值理论,即Hicks(1939)等人的正常交割延期理论,强调在期货市场上建立与现货市场方向相反而数量相等的交易部位,以此来转移现货市场交易的价格波动风险。此时套期保值比率为1,即每一单位的现货商品可以用一单位的期货商品来进行套期保值。Ederington(1979)在对套期保值进行研究后,提出了以变量的差分形式,即收益进行回归的分析方法,也就是将现货的价格变化对期货的价格变化进行OLS回归,估计的期货收益系数即为套期保值比率。Ghosh(l993)针对传统方法中存在的不足,提出了误差修正模型ECM,很好地解决了OLS模型中的残差自相关性,以及现货收益率与期货收益率之间的协整关系对套期保值的影响。随后,学者们又提出其他理论模型,如B-VAR 、ARCH等模型,对套期保值的研究更进一步。实证方面,戴志敏(1997)通过分析期货市场最小风险套期保值量的确定,对铜期货进行了初步的研究。花俊洲(2003)等人分别在考虑套期成本和不考虑套期成本的条件下,采用OLS方法,对三月期铜的最小套期保值有效性进行了实证分析,发现上海期铜市场是有效的,进行套期保值后的风险要远小于不套期保值的风险。周颖(2008)等人采用基于DC-MSV的动态套期保值模型对铜期货进行研究,发现DC-MSV模型在样本期外和样本期内套期保值效果都明显优于Naive和OLS模型的套期保值策略。
以上实证研究大多是用一种模型方法研究一个合约序列或者是多个模型方法研究一个合约序列,横向比较不足,本文采用多个模型方法对不同的合约序列进行研究和横向比较,给出了不同时间合约序列下的最佳保值策略。
三、 理论模型和方法
(一)OLS 模型
Ederington(1979)提出了OLS模型,OLS模型也是计量经济学中最基础最简单的模型,套期保值研究中,用铜的现货收益率对期铜的期货收益率进行回归。其模型如下:
其中,代表时刻现货价格收益率,代表时刻期货价格收益率,为套期保值比例。OLS模型揭示的是现货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间存在一个协整关系。同理,对三月合约和现货进行检验,发现两者之间同样存在协整关系。
(三)套期保值比例估计
在进行模型估计时,把样本数据分为两部分,一部分是2006年5月30日―2008年9月16日,共559个数据,为样本内数据,这部分数据用于估计模型的参数;剩余部分共112个数据,为样本外数据,用于套期保值效果的检验。各个模型对套期保值比率进行分析的结果如表3所示:
可以看出, 合约期限越长,套期保值比例一般越大,各个模型的套期保值比例维持在0.5左右。在稳定的市场价格下,传统理论认为,套期保值的比率恒为1。随着市场的波动,现货交易的风险增加,套期保值比率不再恒定,为了更好地规避市场风险,应该根据现实的市场环境选择最佳套期保值比率。
(四)套期保值效果的比较
Ederington(1979)给出了套期保值效率的求法,认为经过套期保值之后,将套期保值效率即风险的降低程度定义为方差降低的百分比,其计算公式如下:
利用样本外数据,比较各个模型的套期保值效率,如表4。
从表4中看出,利用三个模型进行套期保值之后的收益率仍为负值,可能是由于本文的数据选的是近期的,受金融危机影响导致期货价格和现货价格下跌引起的。但是套期保值后的平均收益率绝对值要小于现货市场的平均收益率绝对值,说明进行套期保值策略能使投资者减少损失。其中,OSL模型对一月合约套期保值的效果要优于其他模型,而三月合约的GARCH模型套期保值效果较好。
五、结论
本文研究结果表明,进行套期保值在一定程度上能降低现货交易的风险。一般期货合约序列越长,套期保值的比例就越大。对一月期铜合约和三月期铜合约的套期保值有效性进行比较表明,具有动态特征的GARCH模型效果更好,而OLS模型更适合较短的稳定期的套期保值。
总体来看,随着我国期货市场的发展和商品流通体制的完善,我国期铜市场风险规避功能已经具备一定的有效性,这体现在套期保值功能的不断提高。但另一方面,由于制度和市场发展的局限性,我国期铜市场的套期保值交易还存在巨大的提升空间。因此,涉铜企业,特别是铜生产企业和加工企业,应该加大对期铜市场套期保值的重视度,促进期货市场风险规避功能的进一步有效发挥,从而提升期货市场为现货市场服务的能力。
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(特约编辑 齐稚平)
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