基本信息
- 项目名称：
- 基于多元GARCH模型的股指期货动态套期保值效果分析
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 经济
- 简介：
- 本文为了比较传统模型与动态模型对我国沪深300股指期货样本内和样本外套期保值的效果。首先对沪深300现货和期货进行了协整检验和Granger检验，发现其具有长期的协整关系。随后运用普通最小二乘法、滚动最小二乘法和多元GARCH模型估计和预测我国沪深300股指期货与现货样本内和样本外的条件协方差和方差。我们发现在样本外，动态对冲模型要优于传统的方法。
- 详细介绍：
- 股指期货与股票现货是资本市场中重要的两个市场，两者之间是相互影响的，这不仅为投资者提供了多层次的投资机会而且为投资的风险管理提供了套期保值交易工具。2010年4月，中国的沪深300股指期货推出。对于投资者而言，沪深300股指期货对股票指数的套期保值功能如何，是一个非常重要的问题。本作品以2010年4月16日至今的沪深300股指期货的15分钟高频数据为研究对象，采用多元动态GARCH模型分析股指期货动态套期保值效果。首先采用向量自回归下的协整检验和格兰杰因果检验分析股指期货与股票指数的关系；然后采用多元动态GARCH模型分析股指期货动态套期保值效果，并运用样本内估计和样本外预测检验套期保值效果。另外，为了考察套期保值效果，还采用滚动套期保值进行比较分析。 本作品通过采用滚动回归和动态GARCH模型估计两者的条件方差、协方差，比较分析两种方法的套期保值效果差异，一方面可以验证股指期货与股票指数之间关系的时变性（time-varying），另一方面采用动态套期保值发现动态套期保值方法优于传统的波动性套期保值。
作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 2010年4月，中国的沪深300股指期货推出。对于投资者而言，沪深300股指期货对股票指数的套期保值功能如何，是一个非常重要的问题。本作品以2010年4月16日至今的沪深300股指期货的15分钟高频数据为研究对象，采用多元GARCH模型分析股指期货动态套期保值效果，并运用样本内估计和样本外预测检验套期保值效果。另外还采用滚动套期保值进行比较分析。
科学性、先进性及独特之处
- 本作品分析股指期货对股票指数的动态套期保值效果，具有现实的数据支持；本文运用多元GARCH模型估计得到动态条件相关系数和动态条件方差，是动态套期保值提供分析基础；与一般研究采用静态套期保值效果不同的是，本项目采用动态的套期保值方法，这更贴近投资者交易状况；本作品进行样本外的预测分析，并同时采用滚动套期保值来进行比较，这将使得研究的结论更具有可靠性。
应用价值和现实意义
- 我国首次推出股指期货合约以来，股票现货市场生态环境将发生巨变，股指期货的套期保值功能将得到发挥。通过对我国股指期货动态套期保值效果的研究，一方面分析股指期货和股指的动态相关性，另一方面分析不同动态套期保值方法的效果差异，可以为投资者进行投资、套期保值等投资决策提供参考，有助于投资者进行风险管理；同时，也可以通过分析股指的期货市场与现货市场的关系，促进股指期货市场的规范健康发展。
作品摘要
- 本文为了比较传统模型与动态模型对我国沪深300股指期货样本内和样本外套期保值的效果。首先对沪深300现货和期货进行了协整检验和Granger检验，发现其具有长期的协整关系。随后运用普通最小二乘法（OLS）、滚动最小二乘法（Rolling-OLS）和多元GARCH模型（Diagonal-VECH GARCH，BEKK GARCH，CCC GARCH）估计和预测我国沪深300股指期货与现货样本内和样本外的条件协方差和方差。我们发现在样本外，动态对冲模型要优于传统的方法。特别的，滚动最小二乘法要优于其他多元GARCH模型。 关键词：沪深300现货、沪深300期货，Granger检验，滚动最小二乘，多元 GRACH
获奖情况及评定结果
- 尚未发表，获研究生院第十届“挑战杯”课外学术科技作品竞赛二等奖
参考文献
- 本文采用沪深300股指期货合约2010年5月10日至2011年3月7日的15分钟数据。又因当月合约交割日前一周数据波动很大，因此采用下月合约的数据代替当月合约交割前一周的数据。同时为了与沪深300现货指数保持一致，将剔除每日前后15分钟数据。这样共有3184个数据，数据来源于同花顺交易系统，采用eviews6.0软件分析。
调查方式
- 学术论文
同类课题研究水平概述
- 目前，关于股指期货的研究很多。在国外的研究中，股指期货的套期保值效果研究包含了指数复制、基金套期保值等多种静态套期保值方法，早期的常系数多元GARCH模型也被用来分析套期保值效果，而动态多元GARCH模型则正被广泛应用于两个市场的相关性分析和动态套期保值效果的分析。例如Working（1953），Johnson(1960), Stein(1961), Ederington(1979)和Figlewski(1984)研究了传统的套期保值模型。随后Baillie和Myers(1991), Myers(1991), Kroner和Sultan(1993), Ghosh(1993), Park和Switzer(1995)，Lee er al.(2006)通过研究动态最小方差比率模型，提高了套期保值的效果。 在Bollerslev对多元广义自回归条件异方差模型GARCH做出了巨大贡献之后，Engle和Wooldridge(1988)提出了一系列的多元GARCH扩展模型。GARCH模型可以很好的描述股票和期货收益率样本内分布。然而，很少提出基于样本外预测的多元GARCH扩展模型。 国内的研究一方面探讨中国现阶段发展股指期货的意义及推出股指期货可行性；二是分析仿真数据下的中国股指期货市场。由于股指期货推出时期不长，相关的实证研究不多。 本文利用几种多元GARCH模型对样本内和样本外的数据进行动态套期保值。利用几种多元GARCH模型估计和预测了沪深300指数和股指期货的方差和协方差。最后，本文还评估了预测这些模型的套期保值组合对于减小方差的效用。
