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金融工程课程设计论文

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2.1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 F2.2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: S Method: Least Squares Date: 06/14/12 Time: 20:36 Sample: 1 242Included observations: 242VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. F 0.652882 0.043810 14.90241 0.0000 C5358.104695.84237.7001700.0000 R-squared0.480612 Mean dependent var 15715.37 Adjusted R-squared 0.478448 S.D. dependent var 734.6375 S.E. of regression 530.5448 Akaike info criterion 15.39392 Sum squared resid 67554674 Schwarz criterion 15.42275 Log likelihood -1860.664 F-statistic 222.0820 Durbin-Watson stat0.115910 Prob(F-statistic)0.000000得回归方程:5358.1040.652882(7.700170)(14.90241)(0.0004)(0.0000)t t ts f p ε=++=t f 系数的p 值接近0,回归系数是显著的。

回归结果得到每单位现货用0.652882单位期货进行空头保值,即最优套期比是0.652882。

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0.652882。

评价:1)虽然模型系数显著,但是模型精度20.480612R =离1较远,精度不太高。

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 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF -0.053788 0.043371 -1.240160 0.2161 C1.1992658.0248980.1494430.8813 R-squared0.006394 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.002237 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression 124.5751 Akaike info criterion 12.49596 Sum squared resid 3709033. Schwarz criterion 12.52488 Log likelihood -1503.763 F-statistic 1.537998 Durbin-Watson stat1.683643 Prob(F-statistic)0.216132t 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 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DF-0.0538440.043281-1.2440510.2147 R-squared0.006301 Mean dependent var 1.286307 Adjusted R-squared 0.006301 S.D. dependent var 124.7147 S.E. of regression124.3212 Akaike info criterion12.48775Sum squared resid 3709380. Schwarz criterion 12.50221 Log likelihood-1503.774 Durbin-Watson stat1.683486t 关于t 的回归方程(不含常数项)得回归结果:0.053844( 1.244051)(0.2147)t t ts f p ε=-+-=t f ∆系数的p 值小,回归系数是显著的,但每单位现货用-0.053844单位期货进行空头保值,即最优套期比是-0.053844。

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-0.053844。

评价:1)虽然这一模型系数显著,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 AC PAC Q-Stat Prob .|*******| .|*******| 1 0.968 0.968 229.37 0.000 .|*******| .|* | 2 0.941 0.076 447.25 0.000 .|*******| .|* | 3 0.9190.066655.94 0.000 .|*******| .|. | 4 0.894 -0.045 854.27 0.000 .|*******|.|. |50.869 -0.0211042.30.000.|****** | .|. | 6 0.841 -0.054 1219.4 0.000 .|****** | .|. | 7 0.815 -0.006 1386.2 0.000 .|****** | .|. | 8 0.790 0.011 1543.7 0.000 .|****** | .|. | 9 0.7680.0351693.1 0.000 .|****** | .|. | 10 0.744 -0.025 1833.9 0.000 .|****** | .|. | 11 0.7210.0051966.9 0.000 .|***** | .|. | 12 0.698 -0.025 2092.0 0.000 .|***** | .|. | 13 0.676 0.009 2209.9 0.000 .|***** | .|. | 14 0.658 0.045 2322.0 0.000 .|***** | .|. | 15 0.6430.0492429.5 0.000 .|***** | *|. | 16 0.622 -0.082 2530.4 0.000 .|***** | .|. | 17 0.606 0.059 2626.8 0.000 .|***** | .|. | 18 0.594 0.050 2719.9 0.000 .|**** | .|. | 19 0.5850.0612810.6 0.000 .|**** | .|. | 20 0.573 -0.048 2897.9 0.000 .|**** | *|. | 21 0.557 -0.070 2980.7 0.000 .|**** | .|. | 22 0.540 -0.045 3058.9 0.000 .|**** | .|. | 23 0.522 -0.043 3132.4 0.000 .|**** | .|. | 24 0.507 0.040 3202.1 0.000 .|**** |.|* |250.4960.0763269.20.000图4 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。

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