铝期货套期保值最佳比例的实证分析1 引言套期保值是指以回避现货价格风险为目的的期货交易行为。

企业为了回避价格波动所带来的不利影响而参与期货交易，在期货市场上买进（卖出）与其将要在现货市场上买进（卖出）的现货商品数量相当，期限相近的同种商品的期货合约。

希望在未来某一时间内，在现货市场上卖出（买进）原来买进（卖出）的期货合约，从而将价格波动的风险降到最小，是交易者将现货与期货结合运作的一种经营管理模式。

套期保值表明企业参与交易的目的和途径，保值是目的，即保住目前认为合理的价格和利润，回避以后价格不利带来的风险，套期是实现保值的途径，即套用期货合约，参与期货交易。

因此，我国铝期货套期保值绩效进行验证检验，分别采用OLS模型、ECM模型和B-VAM模型估计铝期货套期保值比率，并比较各种模型的优劣。

2 实证研究数据搜集与整理由于每个期货合约都将在一定时间到期，因此，期货价格具有不连续的特点，即对每一个期货合约，合约的时间跨度是有限，任一交割月份合约在合约到期以后，该合约将不复存在。

另外，在同一个交易日，同时有若干不同交割月份的期货合约在进行交易，因此，同一期货品种在同一交易日会有若干不同交割月份的期货数据存在。

为研究需要，克服期货价格不连续的缺点，必须产生连续的期货价格序列，为此，我们选取铝期货价格和现货价格（有色金属现货每日最高价格与最低价格的平均价）。

表一铝现货期货价2010年01月04日至2010年12月31日数据序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F 序号现货 S 期货 F运用单方程时间序列模型估计最优套期比2.2.1用OLS模型估计最优套期比建立S关于F的回归方程：Dependent Variable: SMethod: Least SquaresDate: 06/14/12 Time: 20:36Sample: 1 242Included observations: 242Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.FCR-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)图1 S关于F回归方程得回归方程：f系数的p值接近0，回归系数是显着的。

回归结果得到每单位现货用单位期货进t行空头保值，即最优套期比是。

结论1：由现货价S关于期货价F回归模型得到的套期比是。

R 离1较远，精度不太高。

评价：1）虽然模型系数显着，但是模型精度20.480612所以不能排除此模型是伪回归。

2）这一结论只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），模型在一定程度上是有效的，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效，所以使用这一结论进行套期保值需要注意到这些情况。

建立t s ∆关于t f ∆的回归方程：Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:02 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.DF CR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 3709033. Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)图2 t s ∆关于t f ∆的回归方程（含常数项）常数项概率很大，接受常数为0的假设，重新定义回归方程：Dependent Variable: DS Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 21:04 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.DFR-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 3709380. Schwarz criterionLog likelihoodDurbin-Watson stat图3 t s ∆关于t f ∆的回归方程（不含常数项）得回归结果：t f ∆系数的p 值小，回归系数是显着的，但每单位现货用单位期货进行空头保值，即最优套期比是。

可见，分别用套期比公式得到有结果k 是不同的：652882.0*1==f s sfk σσρ，053844.0*2-==∆∆∆∆fs f s k σσρ 结论2：由现货价差分t s ∆关于期货价差分t f ∆回归模型得到的套期比是。

评价：1）虽然这一模型系数显着，但模型精度20.006301R =，精度非常低。

而且也不能排除模型是伪回归。

2）结论2只能保证在保值策略实施前（建模的样本内），t s ∆与t f ∆在一定程度上满足此模型，不能保证在策略实施期（样本外）模型同样有效。

3）差分模型一般用于分析短期波动情况，所以此模型在不顾伪回归下，也只用于动态套期保值。

2.2.2用ECM 模型估计最优套期比（1）对F 和S 分别进行平衡性检验，如图：Date: 06/14/12 Time: 21:28 Sample: 1 242Included observations: 242Autocorrelation Partial Correlation ACPACQ-StatProb.|*******| .|*******| 1 .|*******| .|* | 2 .|*******| .|* | 3 .|*******| .|. | 4 .|*******| .|. | 5 .|****** | .|. | 6 .|****** | .|. | 7 .|****** | .|. | 8 .|****** |.|. |9.|****** | .|. | 10 .|****** | .|. | 11 .|***** | .|. | 12 .|***** | .|. | 13 .|***** | .|. | 14 .|***** | .|. | 15 .|***** | *|. | 16 .|***** | .|. | 17 .|***** | .|. | 18 .|**** | .|. | 19 .|**** | .|. | 20 .|**** | *|. | 21 .|**** | .|. | 22 .|**** | .|. | 23 .|**** | .|. | 24 .|**** |.|* |25图4 F 序列相关分析图从图4的F 序列自相关系数（AC ）没有很快趋近0，说明序列F 是非平稳的。

又因为期货价格往往有一定的趋势和截距，所以对ADF 单位根检验时，选择同时具有趋势项和常数项的模型。

滞后项p 要精确确定就是AIC 准则，粗略确定由系统默认。

由上面分析，选择模型进行单位检验，假设0:0=δH ；备择假设0:1<δH 。

ADF Test Statistic1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(F) Method: Least SquaresDate: 06/14/12 Time: 21:35 Sample(adjusted): 2 242Included observations: 241 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.F(-1)C@TREND(1)R-squared Mean dependent varAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid 8109351. Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)图5 F序列单位根检验期货价格F序列的ADF检验统计量观察值为 1.803424t=-，比概率1%、5%和10%对应的三个临界值都大。

所以这次ADF检验接受F非平稳的原假设，即认为F是非平稳的。

对F序列一次差分进行ADF检验：ADF Test Statistic 1% Critical Value*5% Critical Value10% Critical Value*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(F,2)Method: Least SquaresDate: 06/14/12 Time: 21:41Sample(adjusted): 3 242Included observations: 240 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.D(F(-1))C@TREND(1)R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterionSum squared resid 7944118. Schwarz criterionLog likelihood F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)图6 F 序列一次差分单位根检验从图6看到，期货价格F 一次差分序列的ADF 检验统计量观察值为17.92129t =-，比概率1%、5%和10%对应的三个临界值都小。