股指期貨套期保值實例分析

股指期貨交易策略之套期保值實例分析合約簡介股指期貨是金融期貨的一種，是以某種股票價格指數(shù)為標的資產(chǎn)的標準化的期貨合約。買賣雙方報出的價格是一定時期后的股票指數(shù)價格水平，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指數(shù)，而是代表一定價值的股價指數(shù)期貨合約，其價格的高低以股價指數(shù)的變化為基礎，并且到期時以現(xiàn)金進行結(jié)算。所以有人些特點是：(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)指期貨實行T+0交易，而股票實行T+1交易。管理，即防范系統(tǒng)性風險(即我們平常所說的大盤風票投資風險。二是利用股指期貨進行套利。所謂套利，就是利用股指期貨定價偏差，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)所面臨的未來價格變動所帶來的風險，利用期貨價格和現(xiàn)貨價格受相同經(jīng)濟因素影響，具有相似發(fā)展趨勢的特點，在現(xiàn)貨市場和股指期貨市場進行反向操作，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行套期保值操作時，所選擇的期貨品種與要進行套期保值的市價格走勢的一致性。(2)月份相同或相近原則該原則要求投資者在進行套期保值操作時，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)風險。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行多頭交易，即買進股指期貨合約對投資者在股票市場已持有的股票資產(chǎn)或預期將要持有的股票資產(chǎn)進行對沖的交易策略。一個投資者預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。由于股指期貨的套利操作，股指期貨的價格和股票現(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期股票現(xiàn)貨市場在未來一段時間內(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，又擔心因股市上漲會造成損失；在一段時間后將擁有一筆資金可用于股票市場的投資，又擔心股市上漲到時再投資不劃算。(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)或預期將要持有的股票資產(chǎn)進行對沖的交易策略。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)下跌的時候，股指期貨可以獲利，以此可以彌補股票出現(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期股票現(xiàn)貨市場在一段時間內(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，又擔心因股價下跌造成損失；在一定時間后將擁有一定數(shù)量的股票組合，擔心股價下跌，到時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)進行套期保值時用同品種現(xiàn)貨資產(chǎn)的期貨進行套期(2)交叉套期保值的物之間存在差異時，選擇已現(xiàn)貨資產(chǎn)具有相似價格變化現(xiàn)貨資產(chǎn)進行套期保值，這樣首先就有一個選擇什么資產(chǎn)題。原則上應該是選擇同已持有或?qū)⒁钟械馁Y產(chǎn)的價格(二)套期保值的數(shù)學分析基差是指某一特定點、某種商品的現(xiàn)貨價格與該種商品的期貨合約之間的價差，即基差=現(xiàn)貨價格-期貨價格，其中期貨價格是與現(xiàn)貨同品種且即將到期的期貨合約的價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)貨市場上的價格格波動風險。基差的變化對套期保值的效果有直接的影響。從理論上講，如果投資者在進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現(xiàn)套保目的，并有虧損多頭不能完全實現(xiàn)套保目的，并有虧損完全實現(xiàn)套保目的，并有盈利率套此時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格變化與其已持有或?qū)⒁钟械墓善苯M合價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)貨價格差分(即收益率之間)進行線性回歸以達到最小平方擬合。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的自相關性的影響，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系。相應地,市場Ghosh最小風(4)ECM-GARCH模型時，其殘差項往往不具備同方差性，殘差項方差與其前期方差存在一定的關系，一般常4.衡量股指期貨套期保值效果——有效性指標對于選擇的套期保值策略究竟能避免或減少多少風險，是每個套期保值者關心的問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：對回歸殘差序列進行單位根檢驗。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)計量(對線性回歸的殘差序列進行平穩(wěn)性檢驗)為-4.521468，與不同顯著性水平(1%，5%，10%)的臨界值(-4.273277，-3.557759，-3.212361)進行比較，都小于三個臨界值，說明都拒絕原假設。2.滬深300指數(shù)與股指期貨合約指數(shù)的協(xié)整關系(1)第一步：進行線性回歸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：對回歸殘差序列進行單位根檢驗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