期货套期保值的头寸计算方法

发布时间:2021-01-20
摘要: 期货套期保值的头寸计算方法 套期保值成功与否取决于能否正确计算套期保值比率。因此,能否建立合适的股指期货头寸,以使现货头寸的风险能被期货头寸抵消是关键所在。期货套保
  期货套期保值的头寸计算方法
  
  套期保值成功与否取决于能否正确计算套期保值比率。因此,能否建立合适的股指期货头寸,以使现货头寸的风险能被期货头寸抵消是关键所在。期货套保头寸的计算是一个层次性概念,即投资者首先应明确自己的套期保值目标,然后根据自己的目标选择套期保值方案,进而计算出套期保值最优比率。
  
  一般来说,β套保策略是最为简单实用的方法,它也被称为常规套保模型,风险最优套保策略是一种更深入的套保策略,该策略更加注重将套期保值视为投资组合的一部分,在目标确定的前提下求解最优的风险收益状态,它也被称为套期保值的一般模型,效用最优套保策略是风险最优套保策略的深入形式,即在目标确定的前提下求解最高的效用状态,但由于效用函数确定的复杂性,该模型仅仅停留在理论层面,本书不作进一步介绍。
  
  1.β套保策略
  
  β操作策略在思想上来源于CAPM模型。具体来说,该策略又分为固定B操作策略和时变操作策略。在固定操作策略中,期货头寸的计算常常采用最简单的OLS估计法,举例说明如下:
  
  β系数就是该直线的斜率1.5,它表示了该股的涨跌是指数同方向涨跌的1.5倍,比如,指数上涨3%,这时该股票上涨4.5%,指数下跌2%,则该股下跌3%。如果系数等于1,则表明股票的涨跌与指数的涨跌保持一致。显然,当系数大于1时,说明股票的波动或风险程度高于以指数衡量的整个市场;而当系数小于1时,说明股票的波动或风险程度低于以指数衡量的整个市场。
  
  实际操作中,投资者拥有的股票往往不止一只,当拥有多只股票时,即拥有一个股票组合时,也面临着测度这个组合与指数的关系问题,其中最重要的就是计算这个组合的际系数,它表明了这个组合的涨跃是指数涨跌的β倍。
  
  假定一个组合P由n只股票组成,第i只股票的资金比例为x(X+X2+.x,=1), B为第识股票的系数(由前面的回归方程计算出)。则有:
  
  公式中的“期货指数点×每点乘数”实际上就是一张期货合约的价值。从公式中不难看出:当现货总价值和期货合约的价值确定下来后,所需买卖的期货合约数就与系数的大小有关, 系数越大,所需的期货合约数就越多,反之则越少。
  
  固定β系数法的优点在于计算简单,操作方便,比较迎合传统的套期保值实际操作。而时变尸操作策略关于套期保值比率的计算常常采取更为复杂的方式,如递归最小二乘法、滚动最小二乘法和ARCH族模型等,套期保值头寸将会随着时间的推移不断调整,但从本质思想上看也是基于通过确定P值而计算套保头寸。
  期货套期保值的头寸计算方法
  2.现代最优套期保值比率模型
  
  现代最优套期保值比率模型的演进主要是基于投资风险组合理论的发展,这也是股指期货套保头寸计算更一般性的模型,这类模型将套期保值视为一系列投资组合中的一部分。现代套期保值理论研究主要可分成3种不同类型:最小风险分析(risk minimization)、均值-方差分析(mean-varianceapproach)以及风险一报酬权衡(risk-return trade-off).
  
  最小方差模型是一种最为常用的静态套期保值模型,模型建立在最小风险分析的框架上,其主要思想是通过建立投资组合风险与套期保值比率的函数关系,求解目标函数一阶导数为0时的最优比率,根据最小方差模型的求解(中间推导省略),p是期货收益率和现货收益率的相关系数; 8,是现货收益率标准差; 6是期货收益率的标准差。
  
  最小方差模型中,套期保值比率的实质是对现货价格波动和期货价格波动进行匹配,通过期货价格收益弥补现货价格的损失,最终达到期货和现货投资组合收益波动最小的目标。该方法的主要优点是易于理解和计算,只需要根据历史数据估计p、 8,和5,即可,其缺点是在期货收益率和现货收益率相关系数的确定上通常只计算两者之间的线性相关系数,这就使得期货价格和现货价格发生较大变动时或存在基差风险时计算结果不够准确。
  
  其他较为常用的静态套保模型还有最优均方套保模型、夏普测度套保模型等,分别是建立在均值一方差分析和风险一报酬权衡的基础之上。
  
  以上3种静态的套期保值模型也可以进一步发展成为动态的最优套保模型,动态最优套保模型与静态最优套保模型的主要区别在于最优套保比率的动态化,相应的方差方程由非条件方差转变成为条件方差, ARCH族模型的出现为动态的最优套保模型的估计奠定了重要的计量基础,该模型能够更好地衡量金融序列的非条件方差。尽管从理论上讲,动态套期保值模型能够更好地达到风险收益的优化配置,但考虑到动态方程系数估计的复杂性(需要极其深厚的计量基础)和假设条件的苛刻性,在实际操作中,动态模型未必能够达到理想的效果,甚至出现不如静态模型套保效果的结局,因此,本书并不建议使用过于复杂的动态套期保值模型。
  
  以上介绍的两类套期保值头寸计算方法在思想上存在差异(B套保策略基于CAPM模型思想,现代最优套期保值比率模型基于投资组合理论思想),但却足以涵盖当前计算套期保值头寸主流方法的基本思想。
  
  3.最优套期保值比率的估计方法
  
  OLS估计方法是最优套期保值比率估计中最基本和最常用的方法,直到目前该模型仍然是应用最为广泛的方法之一。由于OLS估计方法是基于无条件方差估计的,没有考虑其他信息变量对收益率波动的影响,同时,随着研究的深入,人们在实证中发现金融时间序列往往存在时变性、序列相关性和协整关系,方差不变的假设进一步受到了质疑。
  
  误差修正模型的出现使得最优套期保值比率的估计能够同时考察到协整关系对于收益率的影响,向量自回归模型的出现使得最优套期保值比率的估计能够同时考察到滞后期收益率之间的相互影响,向量误差修正模型更是同时汇集了向量自回归模型与误差修正模型的优点,使得估计比率能够考察更多的因素; ARCH族模型的出现更为处理金融时间序列中方差的时变性提供了极大的方便,也促使最优套保比率估计的动态化;向量误差修正模型与ARCH族模型的结合在理论上更为完美,几乎可以同时考虑到以上提到的各项因素。尽管在估计方法上呈现出越来越复杂的趋势,但从本质上讲都是为了更加科学地计算出期现货市场收益率波动的互动关系。然而,由于复杂的计量方法往往令人难以驾驭,并且大量实证分析也证明,复杂的方法并不一定比简单的方法显著更好地拟合这种相关关系,因此,不再详细介绍这些复杂模型下的求解过程,也不推荐广大投资者在现阶段运用这些方法。此外,还有其他较为复杂的数理模型尝试估计最优套期保值比率,如小波分析、核函数分析和谱分析等。估计方法是否方便实际操作是最为重要的问题,随着计算机技术的发展和计量理论的不断成熟,复杂的方法在将来可能会通过程序化菜单操作形式走进投资者的视野,届时,套期保值头寸的控制才能够真正达到科学化。
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