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基于ECM-BGARCH模型对中国黄金期货套期保值比率的研究

作　者: 王超
导　师: 杨韧
学　校: 西南财经大学
专　业: 金融工程
关键词: 套期保值套期保值比率 OLS模型 ECM模型 ECM-BGARCH模型
分类号: F724.5;F832.54
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

黄金作为商品、金属、资产的统一体有着广泛的用途。由于具有良好的物理性质和化学性质,黄金在历史上充当过货币的职能,现在虽然黄金退出了流通领域,但作为国际货币储备,仍被广泛应用；另外由于具有良好的特性黄金在工业和科学技术上也用途广泛；此外黄金被加工为珠宝装饰品颇受人们喜爱；黄金作为一种资产,具有重要的投资价值。近期美元不断贬值,人民币兑美元的汇率不断攀升；由于利比亚政治事件,国际石油价格不断攀升；国内有通货膨胀压力,种种因素引起作为抗通胀投资品种黄金受到越来越多的投资者青睐,黄金价格不断上升。由于受到供求关系、国际经济运行情况、政治因素、汇率因素和货币政策的影响黄金价格波动剧烈,黄金加工商往往面临价格波动风险,黄金期货的存在给黄金加工商一个较好的避险工具。通过在期货市场上做多或做空一定量的黄金期货合约,可以锁定成本,避免黄金价格波动带来的风险。套期保值是指为了规避在现货市场暴露出的风险头寸,在期货市场买进或卖出与现货同种交易品种、相同数量的期货合约,在期货到期时通过期货合约来补偿现货市场价格变动带来的风险。套期保值比率是期货套期保值的核心,确定了套期保值比率也就确定了为现货套期保值所需的期货合约数,套期保值比率的确定既反映了套期保值的成本又反映了套期保值的效率。所以本文从套期保值比率入手,在以往研究成果、研究方法的基础上研究套期保值比率的计算方法,通过与以往方法进行套期保值绩效比较确定对于我国黄金期货套期保值的最优方法。由于我国期货市场尚处于发展初期,许多期货品种上市交易时间不长,样本容量比较小,所以对套期保值问题的研究大多集中于国外期货市场。国内对套期保值比率的研究大体上处于运用国外的模型对中国的期货市场期货品种进行研究的阶段。以往对于套期保值的研究多集中于黄铜,玉米等期货产品,而对于黄金这种特殊商品却鲜有研究,我曾在期货公司实习,实习期间计算套期保值比率往往都是通过简单的方法得到,如何加入约束条件使套期保值比率的计算方法更接近现实,能更有效的实现套期保值是我写这篇文章的出发点。希望通过论文的书写,梳理自己的知识体系,强化自己的实践能力,实现学以致用的思想理念!过去对套期保值比率的研究主要可以归结为三大类：简单的回归模型(OLS)、误差修正模型(ECM)和ECM-GARCH模型。由于期货价格和现货价格的波动,二者之间可能不存在协整关系,所以简单的运用OLS模型可能存在伪回归。ECM模型将差分和误差修正项作为解释变量,既考虑了期货价格与现货价格之间的长期关系也考虑了他们之间的短期关系。ECM-GARCH在ECM基础上运用GARCH模型考虑了残差项方差间的关系。金融资产价格往往具有“波动聚集”的特性,即金融资产价格大变化后面往往伴随着大的变化,小的变化后有小的变化。所以用对金融价格序列进行计量处理得到的残差序列往往不具有同方差性。计量经济模型中常用ARCH过程或GARCH来描述残差项方差和其前期方差的关系,一元GARCH模型只能反映方差间的相互关系,而在期货套期保值比率的研究中,我们知道最优套期保值比率h=Cov(△S,△F)／Var(△F),除了现货价格序列与期货价格序列方差间的关系外,还存在现货价格与期货价格之间的协方差关系,而-元GARCH模型无法描述这种关系,所以我们用ECM-BGARCH模型即二元GARCH模型来对套期保值比率进行研究。在ECM-BGARCH模型下,分别对现货价格序列与期货价格序列进行基于各自均值方程的GARCH估计,我们把GARCH后残差序列的相关系数定义为ρsf，我们把GARCH估计后残差的条件方差分别记为Var(△St)和Var(△Ft)代入h*(t-1)=hsf,t/hff,t=Cov(△St,△Ft|Z(t-1))/Var(△F(t-1)|Z(t-1))=ρst(?)Var(△St)/Var(△Ft)就可以得到基于ECM-BGARCH的动态套期保值比率。本文把与未参与套期保值时资产的方差相比,参与套期保值后资产组合的方差减少程度作为套期保值绩效评估指标,减少的越多,套期保值效果越佳。本文选取2010年1月5日至2011年1月29日期间的上海金属网的黄金现货价格与上海期货交易所的黄金期货价格,剔除缺失数据共计236组,在Eviews计量软件上运用上述方法和模型计算我国黄金期货的套期保值比率和进行套期保值绩效评估。通过实证发现：1、我国黄金现货价格序列和黄金期货价格序列都是非平稳序列,但是他们的一阶差分序列都是平稳的,二者之间存在长期协整关系；2、运用OLS和ECM模型得出的套期保值比率是一个静态数值的,而运用ECM-BGARCH模型得到的套期保值比率是一个动态序列,考虑到基差的波动我们要不断变化期货合约的头寸,也即不断改变套期保值比率,套期保值比率是一个序列更能放映出基差对套期保值比率的影响,是提高套期保值效果的表现；3、三种模型得到的套期保值比率均小于1,运用ECM-BGARCH模型计算出的套期保值比率最大,ECM模型计算出的次之,OLS模型计算出的最小与传统的套期保值1：1的方法相比所需期货合约的数量减少了,也就是说套期保值的成本减少了,但三种方法中ECM-BGARCH的套期保值比率最大,所需成本也最大,因为这种方法考虑了基差对套期保值的影响,由于基差的波动需不断变换期货合约的头寸,从而增加了套期保值的成本；4、套期保值后收益的方差Var(Ht)都远小于套期保值前的方差Var(Ut),所以这三种套期保值的方法都是有效的,能有效减小价格的波动,利用ECM-BGARCH模型进行套期保值后的方差最小,效果最明显；5、进行套期保值绩效的比较发现ECM-BGARCH模型套期保值效果最好,方法最好,OLS模型套期保值效果最差。由于时间紧促和作者知识结构所限,本文存在一定的不足,对于套期保值的研究有以下方面值得深入思考：本文在使用模型确定套期保值比率的-个隐含假设条件认为市场是完美的。但在实际操作中,这些摩擦费用确实存在,这势必会对套期保值比率存在一定的影响,但影响大小还有待研究；主力合约的价格在反映期货价格具有一定的代表性,本文为方便数据处理粗略的以任何时点的后两个月进入交割月的期货合约的收盘价格作为期货价格,存在一定的偏差,主力合约的确定应以成交量的大小来选取；本文从套期保值对于资产价格的方差减少程度来衡量套期保值的绩效,这种方法比较直观明了,方便理解,结合套期保值的目的,从套期保值后资产组合的收益风险最小化和效用最大化两个方面出发全面反应套期保值的效果,更贴切套期保值的初衷；本文通过三种方法得出套期保值比率并进行套期保值绩效评估得出ECM-BGARCH模型更适合我国黄金期货的套期保值,但这只是对于我国黄金期货而言,可能因为地域和期货品种的不同ECM-BGARCH模型不一定是最佳的方法,因为这种模型下得出的套期保值比率是一个动态的序列,需要不断调整期货合约的头寸,需要较多的成本投入。具体使用何种方法进行套期保值需要具体分析,切不可生搬硬套!最后从政府、证监会、期货交易所、期货经纪公司和投资者五个角度,结合本文的套期保值理论给出政策建议：政府应进一步完善法律法规建设,为期货市场的发展提供良好的法律环境；证监会应加强监督管理,建立完善分层次的风险监控体系；期货交易所应完善上市交易制度,合理有效地推出新期货品种；期货经纪公司应加强自身合规建设,为客户提供高质量的服务；投资者应加强自身素质建设,强化实践能力。

全文目录

摘要  4-8
Abstract  8-12
1. 前言  12-24
  1.1 论文的的写作背景  12-16
  1.2 论文研究目的、意义  16-17
  1.3 论文的内容及框架  17-19
  1.4 文献综述  19-24
2. 套期保值理论  24-32
  2.1 套期保值的概念  24-25
  2.2 套期保值的原理  25-26
  2.3 套期保值的操作原则  26-27
  2.4 套期保值理论的发展  27-29
    2.4.1 传统套期保值理论  27-28
    2.4.2 基差逐利型套期保值理论  28
    2.4.3 现代组合套期保值理论  28-29
  2.5 基差对套期保值的影响  29-32
3. 协整理论与GARCH模型  32-39
  3.1 协整理论  32-35
    3.1.1 平稳过程  32-33
    3.1.2 单整过程  33
    3.1.3 单位根检验  33-34
    3.1.4 协整过程  34-35
  3.2 误差修正模型ECM  35-36
  3.3 GARCH模型  36-39
    3.3.1 ARCH模型  37
    3.3.2 GARCH模型  37-39
4. 套期保值比率的确定方法  39-44
  4.1 历史研究方法  39-41
    4.1.1 简单回归模型(OLS)  39-40
    4.1.2 误差修正模型法(ECM)  40-41
    4.1.3 ECM-GARCH模型  41
  4.2 ECM-BGARCH模型方法  41-44
5. 实证分析  44-55
  5.1 数据采集及统计分析  44-47
  5.2 OLS简单回归模型的实证分析  47-48
  5.3 ECM模型的实证分析  48-50
  5.4 ECM-BGARCH模型的实证分析  50-55
6. 套期保值绩效评估及结论建议  55-62
  6.1 套期保值绩效评估模型  55
  6.2 套期保值绩效实证分析  55-57
  6.3 结论及政策建议  57-62
    6.3.1 结论  57-59
    6.3.2 政策建议  59-62
参考文献  62-64
后记  64-65
致谢  65

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