完整版期货套期保值比率绩效评估.docx
《完整版期货套期保值比率绩效评估.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《完整版期货套期保值比率绩效评估.docx(29页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
![完整版期货套期保值比率绩效评估.docx](https://file1.bdocx.com/fileroot1/2022-11/22/7dcecfea-f7c0-4f7c-a683-d70e99b2b53b/7dcecfea-f7c0-4f7c-a683-d70e99b2b53b1.gif)
完整版期货套期保值比率绩效评估
期货套期保值比率绩效的评估
金融工程一班2012312570014毛钰婷
一、实验目的
利用简单回归模型(OLS)模型、误差修正模型(ECM)模型和
ECM-BGARCH模型估计中国期货交易所交易的期货合约的最优套期保值比率并对保值效果进行绩效评估,说明期货套期保值在经济生活中的重要作用,并找出绩效评估最佳的套期保值比率模型。
二、实验内容
在实验过程中使用时间序列分析的方法对整理后的价格时间序列按照上面的理论基础模型进行建立模型以得到最优套期保值比率系数,其中涉及时间序列分析中的方法有:
模型参数估计,参数的显著性检验,变量平稳性检验(含单位根检验),回归残差项的ARCH效应检验等,这些过程都将在EVIEWS软件中进行。
三、实验步骤
数据的搜集
(一)由于期货合约在交割前两个月最活跃,使得其价格信息释放较为充分,更能反映期货合约的真实价值,所以中国企业多用距离交割月份较近的期货合约进行保值,因此我们选择了在任何一个时点的后一个月进入交割月的期货合约的中间价格作为分析对象。
所以每次取期货合约时都只用它到期前倒数第二个月的数据,现货数据与期货数据按时间对应。
若哪一天现货或期货有其中一数据缺失,则去掉该数据以达到一一对应。
本实验从上海金属网上把AL的11年4月18号到13年4月18号的现货数据截取下来,按上段的方法在同花顺平台上得到相应的期货数据并在EXCEL中进行整理,整理后我们得到含有488对期货(f)、现货(s)数据的EXCEL文件,并命名为FS.由于数据量较多,具体数据见附录1。
模型估计最优套期保值比率OLS用
(二).
先调整样本期以便建立F和S的差分序列,再建立F和S的差分序列的回归方程。
,)p值为0结果显示该方程整体上显著的且解释变量系数很显著(故基本认可该回归模型。
回归结果表明每一单位的现货头寸要用位相反的期货头寸进行对冲,即最优套期保值比为0.9316270.931627。
模型估计最优套期保值比率用ECM(三)序列的平稳性检验f期货价格序列即、1.
,说明原序列是非平稳的序列。
下面对其0从序列的自相关系数没有很快的趋近与进行进一步的单位根检验。
由于资产价格序列往往具有一定的趋势和截距,因此在得:
,Trendandintercept即中我们选择同时具有趋势项和常数项,includeintestequation
检验值大于各显著水平临界值,且犯第一类错误的概率大于从结果可以看出ADF,说明我们不能拒绝原序列存在一个单位根的假设。
接着我们对其一阶差分序列进0.1行检验:
,说明一阶0统计量小于临界值,犯第一类错误概率接近为从结果中可以看出ADFf差分序列不存在单位根。
综上两次检验我们可以肯定期货序列是一阶单整的。
序列的平稳性检验s现货价格序列即、2.
,说明原序列是非平稳的序列。
下面对其0从序列的自相关系数没有很快的趋近与进行进一步的单位根检验。
由于资产价格序列往往具有一定的趋势和截距,因此在Trendand中我们选择同时具有趋势项和常数项,即includeintestequation,得:
intercept
检验值大于各显著水平临界值,且犯第一类错误的概率大于ADF从结果可以看出,说明我们不能拒绝原序列存在一个单位根的假设。
接着我们对其一阶差分序列进0.1行检验:
,说明一阶0从结果中可以看出ADF统计量小于临界值,犯第一类错误概率接近为也不平稳,它与期差分序列不存在单位根。
综上两次检验我们可以肯定现货价格序列s货价格一样也是一阶单整的。
和期货价格序列f的协整检验s3、对现货价格序列故满足协整检验前提。
接下来我由于期货价格序列与现货价格序列是同阶单整的,用其残差来检验期货价格序列与现货价格序列是否存在们用现价格对期货价格做回归,协整关系。
现货价格对期货价格的回归结果:
序列进行单位根检验:
e再对残差
不含单位根的假设。
这说明两序的置信区间内可以接受残差序列e结果显示在5%可以当作误差修正项用作建立误差修正模型。
列协整关系存在,因此这里的残差项e
间的误差修正模型S和△F建立含有误差修正项的△、4.
t统计量看出该方程整体上是系数显著的,自变量系数和误差修正项系数的F从统计量都很显著,故该回归模型拟合的较好。
回归结果表明每一单位的现货头寸要用。
单位相反的期货头寸进行对冲,即最优套期保值比为0.9248490.924849
模型估计最优套期保值比率ECM-BGARCH用(四)效应检验A、1RCH
从图中可以看出,F统计量和LM统计量都是显著的,说明方程残差项具有ARCH效应。
2、对△S做单方程的GARCH估计
估计GARCH做单方程的F△对、3.
计算动态最优套期保值比率、4GARCH对两个模型的残差进行比较
得到动态最优套期保值比率,具体数据见附录2
还可得最优套期保值序列的均值和标准差
对利用最小方差套期比的套保组合进行绩效评估(五),0.924849模型估计出的最优套期保值比分别为OLS,ECM0.931627,通过。
现在我们用上述ECM-BGARCH模型计算出的最优套期保值比率均值为0.912039三个套期保值比套期保值的组合和没有经过套期保值的现货收益率进行方差比较,这里收益用价格相对变化表示。
下套期保值效果的统计性描述:
OLS.
=0.039302标准差,说明序列P10.039302由Std.Dev.后面的数据ECM下套期保值效果的统计性描述:
=0.088666P20.088666Std.Dev.由后面的数据,说明序列标准差无保值组合的统计性描述:
=0.010985标准差,说明序列P3由Std.Dev.后面的数据0.010985将上述所得结果列入下表中进行比较,如下所示:
不同方法下套期保值效果比较表2-1
ECM模型ECM-BGARCH模型未经过套保模型OLS
套保组合套保组合套保组合套保组合00.931627套期保值比率0.010985
0.039302组合收益率标准差
0.924849)0.912039(均值0.088666
0.065131
从表2-1中可以看出,
(1)经过套期保值的组合收益率方差都比未经过套期保值的收益率,说明用期货套期保值是有效的;
(2)利用ECM-BGARCH模型进行套期保值的组合收益率的方差最小,能最大限度的降低价格风险,在用于测算最优套期保值比时更精确。
四、实验总结
上机让我更深入的想去理解套期保值,如果进行套期保值,可以在期货市场上做一定比例的反向操作,期货市场上价格波动带来的收益用以弥补现货市场上由于价格波动所造长的亏损,从而达到控制成本、锁定利润的效果。
五、附录
附录1
日期期货f价格711602011/4/18
现货日期期货现货s
价格f价格s
价格564102011/10/177137556425
日期期货现货日期价格价格fs57370571752012/4/182012/10/17
期货现价格价格f
5861558740
590255914058800587505792057950
5776057720
703402011/4/19711502011/4/20
7060055100547802011/10/187140055450549002011/10/19
574702012/4/19574252012/10/182012/10/1957720575702012/4/20
716802011/4/21
52475519302011/10/2071825
2012/10/22576402012/4/2357630
2012/10/232012/4/24531502011/4/225754057530523802011/10/2171825716802011/4/252011/10/2471525712702011/10/25703202011/4/26706502011/10/2670950705502011/4/272011/10/2771175707302011/4/28705502011/4/29700602011/10/282011/10/3170475700702011/5/32011/11/1701002011/5/46946069000684202011/5/52011/11/22011/5/667240675352011/11/32011/11/4680502011/5/9677902011/11/767740680752011/5/102011/11/8679002011/5/11678702011/5/1266500661002011/11/92011/11/10667102011/5/13666002011/11/1166900667902011/5/162011/11/14663502011/5/17666252011/5/1867210675502011/11/152011/11/16679902011/5/19684252011/11/17680752011/5/20676202011/11/18672102011/5/2368150671502011/5/24677002011/11/21676802011/5/252011/11/2268350690002011/5/26685302011/11/23690252011/5/27687002011/11/242011/11/25688602011/5/30694002011/5/3168950694102011/11/282011/6/169425691202011/11/2968775683902011/6/22011/11/30693502011/6/3689402011/12/12011/12/2690002011/6/7695502011/6/868650690002011/12/5690252011/6/9686002011/12/669100686002011/6/102011/12/72011/12/8
68500
68170
2011/6/13
5453057590576002012/4/255445056790578902012/4/2657200577752012/4/275732557160583605827558500578602012/5/25858058075583402012/5/36017560280582702012/5/458980593505818058235577502012/5/75766058930595255794058325583102012/5/8580302012/5/957980582505753057640577505907559230577505780058625586205832558350571505620058840587505600055975557905634056450558355873058700560505665058280582505674058050575005747556075570805692556190558405604056775559005663555850566005662555800565255540054770561255491055575554255614056875554755435056160566005462556275557605840058340547755509058170583505837058525544505801057940553505474058250584005484058035
58160
577602012/10/245739057225574002012/10/2557025570702012/10/26568502012/10/2956880563502012/10/3056410
56600567202012/10/3156620568602012/11/156700567502012/11/2
55800557702012/11/555920559602012/11/656200562702012/11/7557052012/11/855630560352012/11/955980
55425554602012/11/1255575554602012/11/1355710556502012/11/1455650556102012/11/15558502012/11/1655800
559752012/11/195598056285563102012/11/20560502012/11/215600055975559902012/11/22557002012/11/2355710560402012/11/2656090
561552012/11/2756260561352012/11/2856200560752012/11/2956220565102012/11/3056750571252012/12/357310
570002012/12/457110
571752012/12/557330
573002012/12/657280
57035570302012/12/7
57300
57420
2012/12/10
2012/5/102012/5/112012/5/142012/5/152012/5/162012/5/172012/5/182012/5/212012/5/222012/5/232012/5/242012/5/252012/5/282012/5/292012/5/302012/5/312012/6/12012/6/42012/6/52012/6/62012/6/72012/6/82012/6/112012/6/122012/6/13
577205711056060556605584055730564105648055680555305575056540565005596055180551705385054260544505473054110551705454054760
s
2011/6/142011/6/15
6838069370
6855069325
2011/12/92011/12/12
5779057480
5780057475
2012/6/142012/6/15
5485055440
5490055400
2012/12/112012/12/12
5747057400
57490
57430
2011/6/16
68680
69150
2011/12/13
56700
56550
2012/6/18
55620
55750
2012/12/13
57140
57190
2011/6/17
68770
69075
2011/12/14
56370
56550
2012/6/19
55570
55890
2012/12/14
57170
57280
2011/6/20
68280
68800
2011/12/15
54850
54550
2012/6/20
55710
55990
2012/12/17
57350
57425
2011/6/21
68380
68600
2011/12/16
54450
54550
2012/6/21
55020
55420
2012/12/18
57700
57580
2011/6/22
68340
68775
2011/12/19
54270
54375
2012/6/25
54880
55250
2012/12/19
57400
57185
2011/6/23
67920
68350
2011/12/20
54340
54420
2012/6/26
54720
55250
2012/12/20
56750
56450
2011/6/24
68640
68675
2011/12/21
55130
55150
2012/6/27
54370
54590
2012/12/21
56480
56125
2011/6/27
68000
68375
2011/12/22
55110
55000
2012/6/28
54780
54800
2012/12/24
56750
56485
2011/6/28
68260
68350
2011/12/23
55940
55575
2012/6/29
55250
54950
2012/12/25
56690
56380
2011/6/29
68710
68525
2011/12/26
55750
55450
2012/7/2
55830
55825
2012/12/26
56830
56525
2011/6/30
69770
69425
2011/12/27
55550
55140
2012/7/3
56160
56050
2012/12/27
57120
56750
2011/7/1
70080
69825
2011/12/28
55710
55225
2012/7/4
56290
56290
2012/12/28
57170
56790
2011/7/4
70780
70650
2011/12/29
54860
54625
2012/7/5
56210
56250
2012/12/31
57200
57100
2011/7/5
70480
70475
2011/12/30
55460
55250
2012/7/6
56050
56050
2013/1/4
57710
57525
2011/7/6
70780
70700
2012/1/4
56580
56300
2012/7/9
55550
55600
2013/1/7
57640
57560
2011/7/7
70980
70875
2012/1/5
56110
55875
2012/7/10
55600
55730
2013/1/8
57710
57580
2011/7/8
71960
71850
2012/1/6
55940
55900
2012/7/11
55450
55565
2013/1/9
57640
57540
2011/7/11
71640
71710
2012/1/9
55440
55325
2012/7/12
55440
55475
2013/1/10
57760
57670
2011/7/12
71130
71135
2012/1/10
55480
55225
2012/7/13
55720
55675
2013/1/11
57940
57970
2011/7/13
71790
71600
2012/1/11
55990
55825
2012/7/16
56100
56075
2013/1/14
57730
57725
2011/7/14
71750
71680
2012/1/12
56450
56300
2012/7/17
56070
56265
2013/1/15
57350
57550
2011/7/15
71570
71625
2012/1/13
57080
57050
2012/7/18
55790
55900
2013/1/16
57630
57500
2011/7/18
71900
71880
2012/1/16
57460
57125
2012/7/19
56030
56025
2013/1/17
57430
57300
2011/7/19
72090
71825
2012/1/17
58920
58175
2012/7/20
56120
56280
2013/1/18
57860
57650
2011/7/20
72340
72050
2012/1/18
59090
58550
2012/7/23
55110
55320
2013/1/21
57840
57710
2011/7/21
72040
71900
2012/1/19
59760
59425
2012/7/24
54910
55035
2013/1/22
58130
57950
2011/7/22
71660
71520
2012/1/20
60290
59900
2012/7/25
54610
54925
2013/1/23
58150
57975
2011/7/25
71500
71410
2012/1/30
60