基于DCC模型的螺纹钢期货套期保值研究

摘 要：本文基于江苏省无锡市螺纹钢现货数据和上海期货交易所螺纹钢期货数据建立普通最小二乘模型（OLS）、误差修正模型（ECM）、动态相关系数模型（DCC）。通过这三类模型求得最小方差套期保值比并计算方差减小比例发现：动态相关系数模型效果最佳为81.21%，普通最小二乘模型效果最差为34.58%。因此建议企业采用动态相关系数模型（DCC）构建螺纹钢期货套期保值组合以应对钢材市场价格的波动风险。

关键词：螺纹钢期货;套期保值;DCC

中图分类号：F724.5文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）06-0021-02

一、 前言

江苏历来就是富饶的鱼米之乡，既是经济大省、人口大省、更是水利大省，水利工作历来都走在全国的前列。而水利工程建设是水利工作中的重要一环，如何在习近平新时代治水思想的引领下做好水利工程中的钢材供应、使其更好地为水利服务，更好地为经济发展、民生建设、环境保护提供强有力的保障是每一个水利物资工作者的奋斗方向。

当前水利工程材料定价都是在招标时采用固定价格加浮动模式，即供应和采购双方签订一个目标固定的材料到工价格，并相互约定如价格浮动不超过一定区间（如5%或10%）则价格不变，如价格浮动超过区间则双方各自承担一定的比例。这种定价模式基本等同于固定定价，其特点是对于购买双方来说发票价格往往变化不大，有利于采购方不突破工程的预算价格，对于供应方来说，由于水利工程整个供应期很长（一般会有几年的时间），而供应量通常也很大，一个水利项目20000吨的钢材量也是很正常的，所以面临的价格风险极大。

近几年国际市场大宗商品的价格和国内市场钢材的价格受供求关系、货币政策及地缘政治等多种因素影响呈现出过山车一般的走势，如钢材从2012开始下跌一直跌到2015年底（从4000多元/吨跌到2000元/吨左右），再开始不断上涨到2018年初最高到5000元/吨，然后2018年全年出现了震荡走势，区间在3300元/吨到4600元/吨左右，其间影响价格的因素非常多，有时一个政策如去产能、国内大基建工程的上马或领导人的一个讲话都有可能引起价格的波动。

因此，从微观角度的采购方与供应商的定价方式和宏观角度的国际大宗商品市场钢材的价格波动看，利用合适的金融工具进行套期保值，锁定价格风险就显得尤为重要。本文以螺纹钢期货作为套期保值工具研究江苏省无锡市螺纹钢现货的套期保值，通过普通最小二乘模型、误差修正模型和动态相关系数模型锁定最小方差套期保值比并比较相应的套期保值绩效（方差减小比率），以确定实务操作中最优的螺纹钢期货套期保值比。

二、 模型原理

（一）普通最小二乘模型（OLS）

在期货套期保值中，普通最小二乘模型的公式如下所示：

其中，β为套期保值比，即拥有一单位现货需要在期货市场卖空，β单位期货。

（二）误差修正模型（ECM）

误差修正模型（ECM）在普通最小二乘模型（OLS）的基础上加入了误差修正项（error correction term）。在本文中误差修正项定义为，St-1-αFt-1-b，其中St和Ft分别是t期的现货价格和期货价格。参考Chou WL ， Denis KKF ， Lee CF（1996），ECM模型表达式定义如下：

（三）动态相关系數模型（DCC）

参考Kroner KF ， Sultan J（1991）的动态相关系数模型形式定义如下：

三、 实证分析

以上海期货交易所的螺纹钢期货日度数据和江苏省无锡市螺纹钢现货数据为研究对象，现货和期货的数据均来自wind数据库。由于期货合约有固定到期日的特点，本文采用主力合约报价构成连续的期货价格时间序列。现货和期货的数据均从2012年2月8日到2014年12月31日。

表1给出了螺纹钢现货及期货的价格和收益率序列的描述性统计。由表1可知：螺纹钢价格数据呈现出左偏的非正态分布，收益率序列（对数价格差）呈现出尖峰厚尾的非正态分布。螺纹钢现货和期货价格序列均不平稳，收益率序列平稳且均在1%的显著性水平下拒绝不平稳的原假设。价格数据呈现出高度的序列相关，对数收益率下序列相关性明显减弱。对螺纹钢期货价格序列的最小二乘回归残差做单位根检验，结果为拒绝不平稳的原假设，残差序列平稳，因此可判定序列之间存在协整关系，故在普通最小二乘模型（OLS）后引入误差修正模型（ECM）。

在对螺纹钢日收益率序列拟合前画出其期货和现货日收益率的时序如图1所示：

观察螺纹钢现货日收益率（灰色线）和期货日收益率（黑色线）的时间序列图谱可以发现，螺纹钢2012—2014年的期货和现货日收益率序列走势基本一致，因此可以建立合适的模型寻找最小方差套期保值比以规避价格风险。

本文采用了普通最小二乘模型（OLS）、误差修正模型（ECM）、动态相关系数模型（DCC）对螺纹钢日收益率序列进行建模回归，数据区间为2012年2月8日到2014年12月31日一共629个交易日，参数估计结果如表2所示：

其中，套期保值绩效HE即套期保值后的组合收益方差相较于原始现货收益方差的减小比率。由表2可知，运用普通最小二乘模型（OLS）得到的套期保值绩效为34.58%，误差修正模型（ECM）的套期保值绩效为39.66%，有了一定改进，动态相关系数模型（DCC）的套期保值绩效为81.21%，即减少了81.21%的风险，此时的套期保值比β=0.5272，即为每一单位的螺纹钢现货配置0.5272单位的螺纹钢期货以进行套期保值。

四、 结论与建议

通过对江苏无锡市螺纹钢现货报价进行期货的套期保值研究发现：在应对钢材市场价格波动时，传统简单的基于普通最小二乘模型的套期保值并不是最佳选择。普通最小二乘模型（OLS）得出的套期保值比为0.1650，即一单位现货配置0.1650单位的螺纹钢期货;误差修正模型（ECM）得出的套期保值比为0.1932，即一单位现货配置0.1932单位的螺纹钢期货;动态相关系数模型（DCC）得出的套期保值比为0.5272，即一单位现货配置0.5272单位的螺纹钢期货。从套期保值绩效看，动态相关系数模型效果最佳为81.21%，普通最小二乘模型最差为34.58%。因此，建议企业采用动态相关系数模型（DCC）构建螺纹钢套期保值组合以应对钢材市场价格的波动风险，此时螺纹钢现货和期货的套期保值比为1：0.5272。

参考文献：

[1]Ederington L H. The Hedging Performance of the New Futures Markets[J]. Journal of Finance， 1980， 35（5）：157-170.

[2]Chou W L ， Denis K K F ， Lee C F . Hedging with the Nikkei index futures： The convential model ver sus the error correction model[J]. 1996， 36（4）：1-505.

[3]Kroner K F ， Sultan J . Time-Varying Distributions and Dynamic Hedging With Foreign Currency Futures[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis， 1991， 28（4）：535-551.

作者简介：

武东，男，陕西岐山人，中级经济师，江苏省水利防汛储备中心，研究方向：水利物资供应。