沪深300股指期货与沪深300ETF套期保值效果的实证研究

孟妍 孙文军

【摘要】本文首先分别介绍沪深300股指期货、沪深300ETF及套期保值的相关理论，然后利用计量经济学软件EViews 5.0对沪深300股指期货、沪深300ETF序列进行单位根检验和协整检验，接着运用静态、动态两个模型比较套期保值的效果，最后得出相应结论。

【关键词】沪深300股指期货 沪深300ETF 单位根检验 协整检验 套期保值

一、引言

沪深300股指期货结束将近4年的仿真交易，于2010年4月16日在中国金融期货交易所上市交易。2012年3月26日华泰柏瑞沪深300ETF、嘉实沪深300ETF宣布正式获得证监会批准发行，标志着沪深300股指期货有对应的ETF现货。

我国股市从2007年10月16日的6124.04点最高点一直振荡到如今2012年8月24日的2085.08点，为使投资者通过套期保值规避股市的系统性风险，本文通过不同方法研究沪深300股指期货与沪深300ETF套期保值效果。

二、理论综述

（一）沪深300股指期货

股指期货是以股票价格指数作为标的物的金融期货合约，是指交易双方根据事先的约定，同意在未来某一个特定时间按事先约定的价格进行股票价格指数交易的一种标准化合约。

我国首个股指期货——沪深300股指期货合约条款如下表1。

表1沪深300股指期货合约

合约标的 沪深300指数

合约乘数 每点300元

报价单位 指数点

最小变动价位 0.2点

合约月份 当月、下月及随后两个季月

交易时间 上午：9：15-11：30；下午：13：00-15：15

最后交易日交易时间 上午：9：15-11：30；下午：13：00-15：00

每日价格最大波动限制 上一个交易日结算价的±10%

最低交易保证金 合约价值的12%

最后交易日 合约到期月份的第三个周五，遇国家法定假日顺延

交割日期 同最后交易日

交割方式 现金交割

交易代码 IF

上市交易所 中国金融期货交易所

资料来源：中国金融期货交易所网站

沪深300股指期货的推出不仅使市场交易方式多样化，满足不同风险偏好者的需求，还能与其他金融工具结合使用规避系统性风险。

（二）沪深300ETF

沪深300ETF是以沪深300指数为标的，既能在二级市场进行交易又能在一级市场进行申购、赎回的交易型开放式指数基金。

2012年5月28日沪深300 ETF正式上市交易，华泰柏瑞沪深300ETF与嘉实沪深300ETF的介绍如下表2。

表2华泰柏瑞沪深300ETF与嘉实沪深300ETF的介绍

基金名称 华泰柏瑞沪深300ETF 嘉实沪深300ETF

上市交易所 上海证券交易所 深圳证券交易所

（三）套期保值

套期保值是指把期货市场当作转移价格风险的场所，利用期货合约作为将来在现货市场上买卖商品的临时替代物，对其现在买进准备以后售出商品或对将来需要买进商品的价格进行保险的交易活动。

三、实证研究

（一）数据来源

本文选取IF1209的日收盘价作为沪深300股指期货的交易数据。由于嘉实沪深300ETF和柏瑞沪深300ETF的交易数据是从2012年5月28日开始的，本文选取自2012年5月28日至2012年8月24日，共64天的IF1209、嘉实沪深300ETF和柏瑞沪深300ETF的复权处理后的日收盘价进行实证研究，并将沪深300股指期货IF1209记为Y，嘉实沪深300ETF记为X1，柏瑞沪深300ETF记为X2。

（二）单位根检验

首先检验沪深300股指期货、嘉实沪深300ETF与柏瑞沪深300ETF的时间序列是否具有平稳性，本文运用EViews5.0 软件采用ADF检验判断其平稳性。

ADF检验设定原假设，备择假设 。若ADF检验统计量小于ADF分布的临界值，则拒绝原假设，接受备择假设，说明序列是平稳的；反之，则说明序列存在单位根。单位根ADF检验结果如下表3。

表3ADF检验结果

变量 ADF检验统计量 1%显著水平下的临界值 5%显著水平下的临界值 结论

Y（沪深300股指期货） -0.849012 -3.538362 -2.908420 不平稳

DY -9.375910 -3.540198 -2.909206 平稳

X1（嘉实沪深300ETF） -0.962086 -3.538362 -2.908420 不平稳

DX1 -9.740637 -3.540198 -2.909206 平稳

X2（柏瑞沪深300ETF） -0.872394 -3.538362 -2.908420 不平稳

DX2 -9.222207 -3.540198 -2.909206 平稳

由ADF 检验的结果可得：所有指标在5%的显著性水平上都是一阶单整的，即原始序列是不平稳的，而一阶差分后的序列是平稳的。

（三）协整检验

序列的单位根ADF检验的结果均为一阶单整，下面可以继续进行协整检验，本文采用EG法。

EG法设定H0：多元非平稳序列之间不存在协整关系；H1：多元非平稳序列之间存在协整关系。由于协整关系主要是通过考察回归残差的平稳定确定，所以上述假设等价于：H0：回归残差序列{}非平稳；H1：回归残差序列{}平稳。

对沪深300股指期货分别和嘉实沪深300ETF、柏瑞沪深300ETF的日收盘价序列进行普通最小二乘回归，分别得到残差估计值序列，然后对残差估计值序列进行单位根检验，其结果如表4、表5。

表4残差估计值序列的单位根检验结果

ADF检验统计量 1%显著水平下的临界值 5%显著水平下的临界值 10%显著水平下的临界值 结论

-2.881771 -3.540198 -2.909206 -2.592215 平稳

表5残差估计值序列的单位根检验结果

ADF检验统计量 1%显著水平下的临界值 5%显著水平下的临界值 结论

-3.005841 -3.538362 -2.908420 平稳

表4、表5协整检验的结果表明：模型中残差估计值序列通过ADF检验，即为单整序列，说明沪深300股指期货与嘉实沪深300ETF、柏瑞沪深300 ETF之间存在长期均衡关系，因此可以在此基础上建立静态、动态的模型，为进一步进行沪深300股指期货与沪深300ETF套期保值效果的实证研究。

（四）不同模型的套期保值效果的研究

1.静态的最小二乘法回归OLS模型

最小二乘法回归OLS是从静态的角度研究最优套期保值比率的模型，其回归方程是：

其中：St表示t时刻的现货价格，Ft表示t时刻的期货价格，β表示套期保值比率，为随机误差项。

2.动态的广义自回归条件异方差GARCH模型

广义自回归条件异方差GARCH是对ARCH模型进行推广得到的模型，该模型从动态的角度考虑时间序列的波动特征，其回归方程是：

其中：St表示t时刻的现货价格，Ft表示t时刻的期货价格，β表示套期保值比率，γt为随机误差项。

3.不同模型的套期保值效果的比较

本文利用EViews5.0软件，得到的静态和动态的回归如表6：

表6不同模型的回归比较

方法 套期保值比率 标准误差 T检验量 调整后的拟合优度

OLS 0.930469 0.004884 152.4973 0.988066

GARCH 0.943316 0.005831 185.7796 0.994406

观察表6的结果得到，两种方法估计的沪深300股指期货与沪深300ETF套期保值比率都小于1，说明套期保值存在一定的基差风险，而GARCH模型的套期保值比率0.943316高于OLS模型的套期保值比率0.930469。再观察调整后的拟合优度，OLS模型的0.988066要小于GARCH模型的0.994406，说明动态的GARCH的模型的回归结果要优于OLS模型的。

四、结论

（一）协整检验结论

沪深300股指期货与嘉实沪深300ETF、柏瑞沪深300 ETF的协整检验表明沪深300股指期货与沪深300ETF之间存在长期均衡关系，说明现货和期货的走势高度相关。

（二）套期保值效果结论

通过静态和动态两种方法进行套期保值效果的比较，得到GARCH模型优于OLS模型，因为动态GARCH模型考虑了时间序列的动态特征。

（三）风险相关的结论

鉴于两种模型的套期保值比率都小于1（即传统套期保值比率），说明套期保值存在一定的基差风险，可以进一步研究如何防范风险。

参考文献

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[3] 吴先智. 股指期货的最优套期保值率实证研究—基于沪深300指数期货仿真交易视角[J]. 上海立信会计学院学报，2008（04）.

[4] 潜力.股指期货套期保值策略的比较研究[J].商场现代化，2008（16）.

作者简介：孟妍（1988-），女，云南昆明人，云南财经大学金融学院金融学研究生，研究方向：证券市场；孙文军（1965-），男，四川荣县人，云南财经大学金融学院教授，经济学博士，硕士研究生导师。

（责任编辑：刘晶晶）