套期保值的原理是什么?
21世纪以来，我国金融市场发展迅猛，虽然受到了国际金融危机的影响，但仍然保持了良好的增长势头。期货是金融市场中至关重要的实实在在的可交易商品，对金融投资与调控有重要影响。最小方差套期保值原理是通过构建收益率变化比较小的期现投资组合来避免或减少套期保值者面临的风险。
最佳的套期保值原理策略是在最大程度上使头寸组合变化在套保期间内最小。期货市场的套现保值按照买卖方向的不同可分为多头(买人)套期保值和空头(卖出)套期保值。多头套期保值指的是交易者预先买人期货，到期后卖出期货，利用期货市场的价差以减少交易成本的一种期货交易方式。空头套期保值原理则是交易者以保值为目的卖出期货，当现货价格下跌时则由期货市场收益来补偿现货市场损失的一种期货买卖方式。目前中国股票市场仅能实现多头交易，即只能先卖出股票然后平仓，因此股票市场的套期保值只有空头套期保值这一种方式。最小二乘回归模型主要是通过线性回归的方式对期货与现货价格进行差分并拟合其最小平方来估计套期保值比率。
国内外对于期货市场最优套期保值比率的研究较为全面，己成体系。尽管国内外学者普遍重视期货市场的套期保值原理，但针对套期保值功能的影响因素研究较少，仅是围绕如何选择误差最小的计量模型来预测套期保值效率展开，主要研究集中在计量模型的选择与对比分析上。此外，国外对于交易机制的影响研究从80年代开始，大多以成熟期货市场作为研究对象，几乎没有对新兴市场的研究，且主要考察交易机制调整对期货市场的流动性、波动性、交易量的变化影响。国内对于交易机制的影响研究则屈指可数，且找不到文献较全面的分析各类交易机制调整对沪深300股指期货的影响。
此外，股指期货市场在我国发展以来，逐渐累积增加的历史成交数据为研究提供了可行性，不少学者开始对我国沪深300指数期货合约进行多方面的研究，肯定了证监会下调商品期货市场交易手续费的政策，并通过进一步研究持仓限额调整对股指期货市场微观结构的影响，肯定了较宽松的持仓限额政策的合理性。总之，国内外虽然有较多对交易机制的设计研究和股指期货市场功能的研究，但鲜有直接研究交易机制调整对期货市场套期保值原理的效率影响研究。（文/墨白）
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一、国债期货套期保值概述
国债期货套期保值是国债期货实务中经常应用的策略。
然而国债期货的套保理论建立在诸多假设之上，这些假设在实务中往往不成立。因此，本篇报告将结合套期保值的具体案例，检验经典理论的实际应用效果，总结套保过程中的可能遇到的问题，然后针对这些问题试图提出可能的改进方向。
1.1 国债期货套保的原理
国债期货套期保值是指投资者根据现货头寸反向建立期货头寸，尽量使得投资组合呈现利率风险中性。利用期货为现货进行套保是因为期货和标的现货价格之间存在较强的相关性，并且随着期货合约到期日的临近，现货与期货的价格将趋向一致。
期货价格与现货价格之间的相关性是由国债期货的定价原理决定的。根据现货持有定价模型，国债期货的理论价格等于CTD券净价减去CTD券的持有期净收益再除以转换因子，因此国债期货价格的变化主要是由CTD券的价格变化引起的。
1.2 套期保值的方向：卖出套保和买入套保
根据套保方向的不同，国债期货套保可以分为买入套期保值和卖出套期保值。卖出套保（空头套保）是指投资者预期利率将要上行，担心债券价格下跌，于是在期货市场上建立空头头寸，对冲持有债券组合价格下跌导致的市值损失。 买入套保（多头套保）是指投资者预期利率将要下行，债券价格将上涨，于是在期货市场上建立多头头寸，以锁定未来买入现货的建仓成本。
一般来说，当投资者预计现货价格下跌时，除了以国债期货进行套保对冲利率风险，还可以直接卖出现券避免净价波动带来的损失。投资者以国债期货进行套保而非卖出现券主要有三方面原因：
1）卖出现券要求现券具有较好的流动性，某些流动性欠佳的现券可以通过国债期货对冲利率风险；
2）现券的持有人可能因为某些特殊原因不能卖出，或者担心卖出后难以再买回；
3）利用国债期货进行套保只是对冲掉了利率波动带来的净价变动，现券的票息收入仍然可以获得。
1.3 简单套期保值比率的计算
套期保值比率是指所需国债期货合约数量与套保的债券数量之比，常用的计算方法有基点价值法、久期中性法。其中基点价值是现券收益率变动一个基点（BP）时对应的价格变动，修正久期是现券收益率变动一个百分点对应价格变动的百分点数。两种方法的原理都是使现货与期货头寸的价值变动相互抵消，即使得套保组合的基点价值或修正久期为0。
根据国债期货的理论价格公式，如果忽略国债收益率的变动对资金成本的影响，我们可以得到以下两条经典推论（国债期货修正久期的结论还需忽略资金成本和持有期利息）：
国债期货基点价值≈（CTD券的基点价值/CTD券的转换因子）
国债期货的修正久期≈CTD券的修正久期
由此，我们可以得到国债期货的简单套期保值比率的计算公式：
简单套期保值比率=（债券组合的基点价值/CTD券的基点价值）×CTD券的转换因子
简单套期保值比率=（债券组合的修正久期×债券组合价值）/(CTD券的修正久期×期货合约价值)
基点价值法和久期法计算的套期保值比率的效果相近。
2016年4月，投资者A以5年期国债期货合约TF1609为所持有的100万面值的110015.IB做套保，日，T1609合约的结算价为100.63，对应的CTD券为110015.IB，修正久期为4.664。按基点价值法计算的简单套保比率为1.0435，久期法计算的简单套保比率为1.0656，二者对应的套保组合价值如下图所示，可以看到两种方法的套保效果相近。
1.4 β系数调整的套期保值比率：对不同期限的国债、信用债套保
简单套期保值比率的计算隐含了现货收益率变动和期货收益率变动相等的假设，仅适合对相同期限的现货进行套保，或者收益率曲线呈平行变动的情况。然而在实际的套保过程中，投资者所套保的现货很可能与国债期货的期限不完全匹配，另外收益率曲线也经常发生非平行变动（斜率和凸性变化），使得简单套期保值比率的效果大打折扣。
针对收益率曲线非平行变动的情况，常见的改进方法为β系数调整法，其主要思路是用β系数度量CTD券利率变动1BP时待套保现券的利率变动量，不仅可以解决不同期限下的收益率变动不相等的问题，还可以拓展至对国开债、信用债的套保。
β系数一般是使用近期的收益率变动日数据，将国债现券的收益率变动对CTD券的收益率变动数据进行线性回归得到，调整后的套保比率等于简单套期保值比率乘以β系数。
此外，β系数调整后的套保比率也正好是在理论上使得套保组合的方差最小的套保比率，具体论证过程可参见我们的报告《探究国内的利率风险管理工具——固定收益研究专题》。
下面是一个对不同期限的国债进行套保的具体案例。
2016年4月，投资者A以5年期国债期货合约TF1609为所持有的100万面值的10年期国债150016.IB做套保。由于是对不同期限的国债进行套保，投资者A按β系数调整法对简单套期保值比率进行调整。
日，T1609合约的结算价为100.63，对应的CTD券为110015.IB，CTD券的修正久期为4.664；待套保国债现货150016.IB的净价为105.2181，修正久期为7.8801。按久期法计算得到简单套期保值比率为1.7666，即需要空1.7666手T1609合约（在此先不考虑合约的整数效应）。
投资者A以2016年1月至3月、2016年2月至3月、2016年3月期间110015.IB与150016.IB的每日收益率变动数据为样本进行回归，得到的β调整系数分别为0.8、0.64、0.78。
按照历史β系数进行调整后的套期保值效果见下图，β等于1代表简单套期保值比率下的套保组合价值。
可以看到，β系数调整后的套期保值效果得到改善(相较简单套期保值比率)。如果不进行套保，国债现货的组合在4月的累计价值变动为-3712（净价计算）；按照简单套保比率进行套保（β系数等于1），套保组合在4月的累计价值变动为13336元，方差减小比例为-554%，反而加大了组合方差；若β系数取0.64，套保组合在4月的累计价值变动为7198元，方差减小比例为-101%；若β系数取0.8，套保组合在4月的累计价值变动为9926元，方差减小比例为-267%。
1.5 套保比率的动态调整
对套保比率进行动态调整可以改善套期保值的效果。随着时间的推移，现券和国债的修正久期、基点价值会发生动态变化，其次CTD券的切换、国债期货主力合约的切换等会影响CTD券的修正久期和转换因子，从而影响最优套期保值比率。因此，套期保值比率需要定期进行一定的调整，尤其是当CTD券切换、国债期货主力合约切换时，投资者更应该及时的对套期保值比率进行调整。
2016年4月，投资者A以TF1609合约为110015.IB进行套保，静态法指保持最初的套保比率不变，动态法指每隔一周对套保比率进行一次调整。 可以看到，动态法下套保组合价值的变化略小于静态法下的套保组合价值，说明动态法可以改善套保效果。
1.6 如何评价套期保值的效果
在检验套期保值效果之前，我们首先需要明确如何对不同的套期保值方案进行评价。
最为理想的套期保值应该使组合净价的每日变动为0，但是由于期货的实际价格与理论价格之间经常存在差异，套保误差是始终存在的。作为套保者，我们不仅希望套保期间组合价值变动的累计值尽量小，还希望套保期间组合价值的波动也尽量小。
对于不同的评价指标，投资者可以结合自身的套保特点（包括套保期限、对回撤的承受能力、是否可以到期交割等）进一步进行明确和侧重。 接下来我们将通过方差减小比例、组合价值累计变动两个指标描述不同方案下的套期保值效果。
方差减小比例=1-套保组合的方差/套保现券的方差
组合价值累计变动=套保期末套保组合的价值-套保前债券组合的价值
二.影响套保效果的两个干扰因素
2.1 套保效果干扰因素之一——基差风险
回顾国债期货的套保理论，我们发现无论是基点价值法还是久期中性法，或是建立在这两种方法之上的β系数调整法实际上都依赖于以下几点假设：
1）假设国债期货的价格符合理论定价公式，即期现变化非常一致；
2）假设国债收益率变动对资金成本的影响可以忽略，才能得到国债期货的两条经典推论（基点价值约等于CTD券的基点价值除以转换因子，国债期货的修正久期约等于CTD券的修正久期）。
这两点假设实际上相当于假设了基差不变，但实际上基差经常发生变动， 这给国债期货的套保带来了较大的基差风险。
根据国债期货的理论价格公式，CTD券的基差等于当前时点买入CTD券至交割日所获得的持有期间利息减去买入CTD券占用的资金成本。随着交割日的临近，持有期间利息和资金成本都逐渐减小至0，因此CTD券的基差具有随着交割日的临近而逐渐收敛至0的特性。
基差减小对空头套保者不利，基差扩大对空头套保者有利。由于空头套保是做多现货、做空期货，基差收敛时期货相对现货表现更好，因此基差减小对空头套保不利，基差扩大对空头套保有利。
当合约的基差处于高位时（或IRR处于深度负值），空头套保将面临较大的基差回落风险。
如果空头套保者选择持有套保合约至到期交割，套保组合的收益就等于期现套利所对应的收益。若目前CTD券的基差为负，投资者A做空期货对其所持有的CTD现券进行套保，最终选择合约到期交割，则他将面临确定性的基差收益（至交割日CTD券的基差最终收敛至0）。这一过程其实等价于目前CTD券的IRR为正，投资者A进行期现套利可以获得IRR的收益。
因此，空头套保方在选择套保合约时，除了考虑合约的流动性外，还需要考虑合约的基差收敛风险。对于规模适或期限较长的套期保值需求，其实也可以考虑采用流动性相对较弱的次主力合约进行套保。
以TF1606和TF1609合约为例，TF年4月开始进入基差收敛过程，TF1609的基差也有收敛但幅度相对较小。4月期间，投资者A分别以TF1606和TF1609合约对国债现货130015.IB做套保，可以看到TF1606合约的套保效果相对较差。
2.2 影响套保效果的干扰因素之二——β调整法诸多假设很难成立
β系数调整法为不同期限、不同品种的债券的套期保值提供了重要的解决思路，是套期保值经典理论中非常重要的内容。但β系数调整法建立在诸多假设条件上，对其有效性产生了很大的影响。
首先，β系数调整法计算的套期保值比率等于简单套期保值比率乘以β系数，简单套保比率存在的问题β系数法同样存在。此外，β系数法在推导过程中还包含了另外两条假设：
1）假设套保现券的收益率变动与CTD券收益率变动之间存在线性关系且线性相关系数β是稳定的，由此才能保证历史β系数的有效性；
2）若使用日度样本数据计算β系数，还需假设收益率变动即使在短期也是同步的，即收益率的日度变动关系与整个套保区间的整体变动关系一致。
接下来，我们将结合具体的案例进行分析，探讨实际套保过程中假设条件的偏离将导致怎样的后果，从而提出改进的思路。
2.2.1β系数不稳定会带来套保误差
下面我们分别列举了对不同期限的国债套保、对国开债套保、对信用债套保的案例，可以发现β系数并不稳定。β系数不稳定意味着选择不同的样本计算的β系数的套保效果存在较大的差异，同时还意味着历史β系数可能无法反映套保期间的收益率变动关系，从而产生套保误差。
（1）以TF1609为10Y国债150016.IB套保
我们继续来看以TF1609为10Y国债150016.IB套保的例子。
前面我们曾提到，投资者A以2016年3月期间的收益率变动数据为样本进行回归得到的β调整系数为0.78，β系数调整后的套保效果较简单套保比率得到改善（第一部分已做论述）。
如果以30个交易日的滚动数据计算CTD券110015.IB与150016.IB的线性回归系数β，可以看到β系数在3月中旬前基本保持在0.8左右，3月中旬后大幅下降至0.6左右，简言之β系数并不稳定。
以套保期间的数据计算的β系数的套保效果好于历史β系数，说明β系数不稳定确实会带来套保误差。我们以0015.IB与150016.IB的收益率日变动数据进行线性回归，得到β系数为0.28。若β系数取0.28，4月期间套保组合的累计价值变动将为1061元，对应的方差减小比例为67%，套期保值效果较历史β系数（0.78）得到改善。
（2）以TF1609为5Y国开150213.IB套保
2016年4月，投资者A以5年期国债期货合约TF1609为所持有的100万面值的5年期国开债150213.IB做套保。
日，T1609合约的结算价为100.63，对应的CTD券为110015.IB，CTD券的修正久期为4.664；待套保国开债150213.IB的净价为103.2913，修正久期为3.7682；按久期法计算得到简单套期保值比率为0.829，即需要空0.829手T1609合约（在此先不考虑合约的整数效应）。
投资者A以0015.IB与150213.IB的每日收益率变动数据为样本进行回归，得到的历史β调整系数为0.82。
首先，我们发现历史β系数调整后的套保效果反而变差（相较简单套保比率）。如果不进行套保，国开债现货在4月的累计价值变动为-11689（净价计算）；以简单套保比率进行套保（β系数为1），套保组合在4月的累计价值变动为-3522元，方差减小比例为80%；若β系数取0.82，套保组合在4月的累计价值变动为-4992元，方差减小比例为71.5%。
β系数不稳定带来的套保误差是β系数调整法失败的原因之一，以套保期间的数据计算的β系数的套保效果好于历史β系数。以2016年4月期间110015.IB与150213.IB的收益率变动数据进行回归的β系数（0.94，没有样本误差）对套保比率进行调整，得到的套保效果将好于历史β系数（0.82）对应的套保效果。
（3）以TF1609为AAA中票15华侨城MTN001套保
2016年4月，投资者A以5年期国债期货合约TF1609为所持有的100万面值的AAA中票15华侨城MTN001（.IB）做套保。
日，T1609合约的结算价为100.63，对应的CTD券为110015.IB，CTD券的修正久期为4.664；待套保中票15华侨城MTN001的净价为104.9847，修正久期为3.6088；按久期法计算得到简单套期保值比率为0.8072，即需要空0.8072手T1606合约（在此先不考虑合约的整数效应）。
投资者A以2016年3月的110015.IB与15华侨城MTN001的收益率日变动数据为样本进行回归，得到的β调整系数为0.11。
首先，我们发现历史β系数调整后的套保效果反而变差（相较简单套保比率）。如果不进行套保，15华侨城MTN001现货在4月的累计价值变动为-15112（净价计算）；若按照简单套保比率进行套保（β系数为1），套保组合在4月的累计价值变动为-7088元，方差减小比例为54%；若β系数取0.11，套保组合在4月的累计价值变动为-14232元，方差减小比例仅为8%。
β系数不稳定带来的套保误差是β系数调整法失败的原因之一，以套保期间的数据计算的β系数的套保效果好于历史β系数。以2016年4月期间110015.IB与与15华侨城MTN001的收益率日变动数据回归得到的β系数作为β调整系数（0.56，没有样本误差），调整后的套保效果好于历史β系数（0.11）对应的套保效果。
（4）β系数不稳定主要源自利差走势变化不稳定
实际上，我们可以将不同期限的国债利率可以拆分为CTD券的收益率加上二者的期限利差，将5Y国开债的收益率拆分为CTD券的收益率加国开-国债利差，将5Y信用债的收益率拆分为CTD券的收益率加信用利差。因此，有以下等式成立：
△套保现券的收益率=△CTD券的收益率+△利差=β*△CTD券的收益率
根据以上的等式可知，β系数实际上与利差走势有关。如果利差变化方向与CTD券收益率的变化方向一致，β系数应大于1，否则应小于1。利差变化相对CTD券收益率变化的弹性大小决定了β系数相对1的偏离程度。
如果套保前后利差与CTD券收益率的相关关系出现反转，β调整法反而会降低套保效果。
下面我们仍然以TF1606对10Y国债、5Y国开150213.IB、AAA中票15华侨城MTN001套保为例，论证利差走势对β调整法有效性的影响。
以TF1609为10Y国债150016.IB套保为例，2016年1月至4月，10Y国债150016.IB与110015.IB的期限利差与CTD券110015.IB的收益率始终呈负相关，以近期历史数据计算得到的β系数（0.78）和套保期间应有的β系数都小于1，因此β调整后的套保效果得到改善。
以TF1609为5Y国开债150213.IB套保为例，2016年1月至3月，150213.IB与CTD券110015.IB的利差与110015.IB的收益率走势负相关，以近期历史收益率数据计算得到的历史β系数小于1（0.82）；实际套保期间（2016年4月），150213.IB与CTD券110015.IB的利差与CTD券的收益率走势转为正相关，意味着套保期间实际应有的β系数应大于1，因此以历史β系数对套期保值比率进行调整反而会降低套保效果。
以TF1609为AAA中票15华侨城MTN001套保为例，2016年1月至3月，15华侨城MTN001与CTD券110015.IB的信用利差与110015.IB的收益率走势负相关，以近期历史收益率数据计算得到的历史β系数小于1（0.11）；实际套保期间（2016年4月），15华侨城MTN001与CTD券110015.IB的信用利差与CTD券110015.IB的收益率走势转为正相关，意味着套保期间实际应有的β系数应大于1，因此以历史β系数对套期保值比率进行调整反而会降低套保效果。
2.2.2现券收益率变动不完全同步也会带来套保误差
现券收益率变动不完全同步是指即使长期来看套保现券的收益率变动与CTD券收益率变动之间存在稳定的线性关系，短期中还是可能存在提前或滞后，因此以日度数据计算的线性回归系数可能无法准确反映整个套保期间现券收益率变动相对CTD券收益率变动的区间弹性。
此时，以区间弹性系数作为调整系数通常能取得更好的套保效果。
以TF1609为5Y国开债150213.IB套保为例，从事后的角度来看，4月套保期间β系数应该大于1，但是如果以4月的收益率数据进行线性回归将发现回归得到的β系数还是小于1（0.94），而以2016年4月期间国开债的收益率变动除以CTD券110015.IB的收益率变动得到收益率的区间弹性系数为1.18（大于1），对应的套保效果更好。
以TF1609为AAA中票15华侨城MTN001套保为例，从事后的角度来看，4月套保期间β系数应该大于1，但是如果以4月的收益率数据进行线性回归将发现回归得到的β系数还是小于1（0.56），但是以2016年4月期间中票的收益率变动除以CTD券110015.IB的收益率变动得到收益率的区间弹性系数为1.55（大于1），对应的套保效果更好。
三.对国债期货套期保值操作时的一些改进建议
如前所述，国债期货套保的经典理论建立在诸多假设之上，这些假设在现实中未必成立。主要体现在以下几个方面：
（1）基差风险
基点价值法、久期中性法以及建立在这两种方法之上的β系数调整法都基于基差不变的假设，但实际上基差经常发生变动，且存在随着交割日的临近而逐渐收敛的特性。
基差减小对空头套保者不利，因此当国债期货合约的基差处于高位或IRR处于深度负值时，空头套保者将面临较大的基差（回落）风险。
（2）β系数不稳定带来的套保误差
β系数调整后的套期保值比率看似“完美”，但实际上要求待套保现券与CTD券的收益率之间存在稳定的线性关系。如果套保现券收益率变动与CTD券收益率变动之间不存在线性关系或β系数不稳定，那么β系数调整法可能会带来较大的套保误差，甚至会降低套保效果。
我们通过实际案例发现，β系数通常都是不稳定的，而造成β系数不稳定的原因主要是利差走势变化的不稳定。当套保前后利差与CTD券收益率的相关关系出现反转时，使用历史β系数进行调整反而会降低套保效果。
（3）现券收益率变动不完全同步带来的套保误差
在估计线性回归β系数时，我们通常选用近期的收益率日度数据进行回归，但现券的收益率通常无法保证每天都同步变化，很可能存在提前或滞后关系。
我们通过实际案例发现，以日度数据计算的线性回归系数可能无法准确反映整个套保期间现券收益率变动相对CTD券收益率变动的区间弹性。但大多数情况下，我们所希望的是保证一段时间内的套保效果相对较好，以区间弹性系数作为调整系数通常能取得更好的套保效果。
针对以上问题，我们提出如下改进建议：
（1）空头套保方在选择套保合约时，需要充分考虑合约的基差收敛风险。当主力合约的基差处于高位（IRR深度负值）时，可以选择卖出现货或使用远季合约套保，避免承担较大的套保成本。尤其是对于规模适中的套保需求、或期限较长的套期保值，可以考虑采用流动性相对较差的次主力合约进行套保。
（2）β系数调整法计算的套期保值比率的实际应用效果较差，套保者需要根据对套保期间利差走势和CTD券收益率走势的主观判断，对β系数进行一定的调整。若预计套保期间被套保现券和CTD券的利差变动方向与CTD券的收益率变动方向相同，则β调整系数应大于1，否则应小于1。而对于β系数的具体取值区间，可以参考历史上相似的行情下待套保现券收益率与CTD券收益率变动的区间弹性系数，确定最终的调整系数。
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【摘要】：规避风险和价格发现是期货市场的两大基本功能,其中风险规避功能在现实中越来越得到投资者的认可,且运用越来越广泛,而这一功能是由套期保值来实现的。套期保值的核心问题是确定最优的套期保值比率,本文正是围绕最优套期保值比率而展开的。
本文共分为七个部分,第一章导论,该部分包含研究背景、研究意义、文献综述,以及本文的研究框架及研究方法。文献综述中本文根据国内外对套期保值理论研究的发展进行评述,这也是本文的理论基础：Keynes()和Hicks(1946)最早提出了套期保值理论,该时期的理论是根据实现套期保值的经济学原理,在期货市场上建立一个与现货交易方向相反、数量相等的交易头寸,也就是套期保值比率为1的套期保值策略。由于该理论没有考虑到期货价格与现货价格存在的基差风险,因而套期保值比率为1的套期保值策略难以实现一个市场的获利完全弥补另一个市场的亏损。Working(1960)继续发展了套期保值理论,提出了一种基于通过交易双方协商,由套期保值者确定协议基差的幅度和选择期货价格期限的基差逐利型套期保值理论,该理论思想是套期保值者通过交易基差风险,来将其转移给另一方,套保者以此来达到完全保值或盈利的目的,该理论实质是一种投机的行为。而现代的套期保值理论是于马科维茨的投资组合理论基础之上建立的。它主要包括两类：一是从投资组合收益风险最小化的角度来研究最小风险下的套期保值比率；二是权衡组合收益与组合收益的方差从效用最大化的角度来研究均值-方差套期保值比率。以往的套期保值模型所估计出来的套期保值比率为静态的,为了使套期保值达到更好的套期保值效果,在现代套期保值理论的基础上,研究者们又提出动态的套期保值比率,随着计量经济学的发展,在估计套期保值比率的模型上进行不断改进。
第二章是期货市场评述部分,该部分对期货的产生和发展以及功能和作用进行了分析,接着本文介绍了国际钢材期货合约的产生和发展,并重点对我国的钢材期货市场发展现状进行了分析。我国钢材期货市场的特点是产生时间较短,但交易量巨大,尤其是螺纹钢期货,交易十分活跃。
第三章对套期保值相关理论进行了分析,在现实经济活动中风险是一直存在的,投资者为了规避持有的现货价格所面对的波动风险,利用期货合约进行套期保值。本章首先对套期保值的经济学原理进行了分析；然后,分析了套期保值的策略,在现实操作中,套期保值分为空头套保和多头套保,本章分别列举了投资者运用多头和空头套保来锁定最终价格的例子来对投资者套期保值操作做一个说明；最后,本章分析了运用套期保值应遵循的原则,为投资者提供参考。
第四章内容是最优套期保值比率的确定和套期保值的绩效评价原则。由于套期保值实质上是用基差风险来代替现货价格的波动风险,本章先对基差和基差风险进行了分析；由于基差风险的存在,套期保值者需要调整其持有的期货头寸与现货头寸的比值,来达到套期保值风险最小或效用最大的目的,本章假定投资者进行套期保值的目的是为了最大化的规避风险而不考虑收益,本文采用了风险最小化下的最优套期保值比率,本章给出了该比率的计算过程和最终形式；对投资者而言,最关注的是套保策略的套期保值效果,本文采用风险最小原则,由于风险最小化原则只考虑了风险因素,忽略了被套期保值组合的收益情况,本文在比较各模型的套期保值绩效上,本文引入夏普比最大原则,来对各模型的套期保值效果进行综合比较。
第五章是套期保值方法模型的分析。本文套期保值模型分为传统的完全套期保值模型和基于马科维茨投资组合理论的现代套期保值模型,在现代套期保值模型中,本文根据估计出的套保比率是静态与动态之分,把模型分为静态套期保值模型和动态套期保值模型。静态套期保值模型中,首先介绍运用最广泛的OLS模型,由于该模型存在残差自相关及异方差等问题,我们引入VAR模型来消除自相关问题,但由于VAR模型没有考虑协整问题,为了消除期货与现货之间的协整性对模型估计的影响,本文加入了误差修正模型。在动态套期保值模型中,本文采用VECM-GARCH模型和状态空间模型(SSM),运用VECM-GARCH模型消除了残差异方差的问题,运用基于卡尔曼滤波算法的状态空间模型,是因为该模型有以下优点：(1)状态空间模型(SSM)可以将不可观测的状态变量并入可观测的量测变量模型并可以一起得到估计结果；(2)状态空间模型是利用具有强有力的迭代算法——卡尔曼滤波来估计的。因为我国钢材期货市场有螺纹钢期货合约和线材期货合约,为了更全面的对我国钢材期货市场套期保值进行研究,本文引入一个替补合约组建了一个基于J检验的组合套期保值模型,来与前面的单品种套保进行对比。
第六章是基于我国钢材期货市场的实证分析,在该部分我们估计出各模型的套保比率,并对各模型的套期保值效果进行了比较。通过绩效比较本文得到两个结论：(1)状态空间模型(SSM)的表现最优,优于基于残差分析的OLS、VAR等模型,可以看出卡尔曼滤波算法的优越性。(2)动态的套期保值模型的套期保值效果总体要优于静态的套期保值模型。
第七章对全文进行了总结,得出一些结论来为投资者提供一些有益参考,本文并给投资者提供一些建议。
本文的创新之处是：(1)本文在传统的套期保值模型基础上,引入了基于卡尔曼滤波算法的状态空间模型(SSM)和基于J检验的组合套期保值模型,将各模型估计出的套期保值比率分为静态的套期保值比率、动态的套期保值比率和组合套期保值比率,通过估计出的不同的套保比率来综合考察各类模型的套期保值效果。(2)本文在比较各模型套期保值绩效时,在两个绩效评价原则下,先是对传统静态套期保值模型中的各模型和动态套期保值模型中的各模型套期保值绩效进行比较；然后是静态套期保值模型与动态套期保值模型的套保绩效进行比较；最后在与引入线材期货合约的组合套期保值模型套保效果进行比较,通过多角度比较各模型的套期保值绩效来得出一些结论。
本文的不足之处是：(1)本文引入基于J检验的组合套期保值模型,没有通过检验,不能拒绝λ=0的假设,说明引入线材期货合约没能降低风险,没有得出组合套期保值比率。(2)本文重点是估计套期保值比率的方法模型,没有给出具体的套期保值操作方案。(3)在样本外绩效评价中,本文直接使用动态套期保值比率的平均值作为最优套期保值比率来对其进行绩效评价,没有使用预期动态的套保比率。
【学位授予单位】：西南财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F830;F224
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