股指期貨保證金調(diào)整對套期保值影響研究

西安郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 郭建峰 翟恒超 胡滋穎 西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 李玉

股指期貨保證金調(diào)整對套期保值影響研究

西安郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 郭建峰 翟恒超 胡滋穎 西安郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 李玉

本文以2013年8月30至2016年1月31日（共計(jì)629日）的滬深300股指期貨與滬深300指數(shù)的數(shù)據(jù)為樣本，主要利用Copula-GARCH模型來估計(jì)股指期貨套期保值效率，結(jié)合保證金的調(diào)整方向，研究在滬深300股指期貨交易保證金改變的情況下，不同保證金水平對滬深300股指期貨套期保值的影響。

股指期貨新規(guī) 期現(xiàn)市場 Copula-GARCH 套期保值

一、引言

滬深300指數(shù)自推出以來，中國金融期貨交易所通過不斷調(diào)整保證金水平來管理市場風(fēng)險(xiǎn)，調(diào)控指數(shù)平穩(wěn)運(yùn)行。保證金制度作為股指期貨交易系統(tǒng)中的重要組成部分，制約市場中的違約風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)交易中的信用問題，因此中國金融期貨交易所在市場波動(dòng)加大、整個(gè)金融市場面臨風(fēng)險(xiǎn)劇烈增加的情況下，通過改變保證金水平等手段抑制市場風(fēng)險(xiǎn)，以期抑制市場投機(jī)活動(dòng)，穩(wěn)定股指期貨市場。但在實(shí)際運(yùn)行過程中，不同的交易保證金水平影響了資金使用效率，更是決定了市場容量，交易保證金的高低直接決定投資者成本，對套期保值效率有突出影響。其中2015年9 月7日保證金水平從10%調(diào)升至20%,當(dāng)日股指期貨主力合約價(jià)格暴漲130.4點(diǎn)，次日股指期貨主力合約更是暴漲了241.8；當(dāng)日股指期貨價(jià)指數(shù)暴跌115.34點(diǎn)，由此可以觀之，調(diào)整保證金對滬深300股指期貨價(jià)格和相關(guān)指數(shù)水平都會(huì)產(chǎn)生顯著影響。股指期貨套期保值作為連接股票市場和期貨市場的有效工具，研究保證金對于股票套期保值效果進(jìn)行分析可以更深入理解股指期貨市場，幫助期貨交易所更好地完善規(guī)則，為眾多金融機(jī)構(gòu)在選擇套期保值時(shí)提供必要參考，同時(shí)拓展套期保值理論。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著金融和商品期貨等金融衍生產(chǎn)品不斷出現(xiàn)，股指期貨為市場提供了一個(gè)避險(xiǎn)渠道，股票投資組合持有人可以通過潛在風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移，支付風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)去尋找愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的投資者，然而這樣對沖，其策略有效性在很大程度上依賴于保值率估計(jì)精度，于是確定最優(yōu)套期保值效果已經(jīng)成為風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的一個(gè)重要課題。進(jìn)行最優(yōu)套期保值比率計(jì)算上有許多方法，在早期研究中主要有普通最小二乘法（OLS）等靜態(tài)估算方法，隨著研究深入發(fā)現(xiàn)采用二元條件波動(dòng)模型（GARCH）估計(jì)隨時(shí)間變化的套期保值比率可以減少投資組合風(fēng)險(xiǎn),尤其是將數(shù)學(xué)函數(shù)（Copula）與模型（GARCH）相結(jié)合后進(jìn)行套期保值研究，更進(jìn)一步證實(shí)了動(dòng)態(tài)套期保值效果更優(yōu)。

Engle（1982）提出動(dòng)態(tài)自回歸條件異方差（ARCH）模型框架，該模型考慮現(xiàn)貨和期貨價(jià)格的時(shí)間因素，消除了模型回歸中序列的異方差性。Bollerslev（1986）在Engle研究的基礎(chǔ)上對ARCH模型進(jìn)行改進(jìn)，提出時(shí)間變化波動(dòng)率結(jié)構(gòu)的GARCH模型，解決了ARCH模型滯后期過長的缺陷。之后學(xué)者們將數(shù)學(xué)函數(shù)與模型相結(jié)合進(jìn)行套期保值研究，Copula函數(shù)與GARCH模型的結(jié)合的相關(guān)理論與方法得到迅速發(fā)展。Patton（2006）擴(kuò)展了標(biāo)準(zhǔn)Copula函數(shù)的概念，使用Copula-GARCH模型聯(lián)合條件密度函數(shù)，為現(xiàn)貨和期貨收益指定邊緣條件密度，指定TGARCH模型具有可能不同的參數(shù)和誤差分布。Hsu、Tseng和Wang（2008）認(rèn)為動(dòng)態(tài)Copula-GARCH模型估計(jì)的最優(yōu)套期保值比率效果較傳統(tǒng)的靜態(tài)模型和其他GARCH模型更優(yōu)。Beare（2011）實(shí)證了Copula-GARCH模型更適用于套期保值比率的確定研究。Silvo Dajcman（2014）利用Copula-GARCH模型分析兩個(gè)市場之間的關(guān)系。Yih-Wenn Laih（2014）研究了Copula-GARCH模型中金融數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系。Acatrinei（2015）實(shí)證檢驗(yàn)了Copula-GARCH模型在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。我國學(xué)者對股指期貨套期保值比率的研究開始于滬深300推出之后，研究方法大多借鑒國外研究比較成熟的模型，并在此基礎(chǔ)上加以改進(jìn)和創(chuàng)新。張高勵(lì)（2011）的研究結(jié)果顯示Copula-GARCH模型確定的套期保值比率優(yōu)于傳統(tǒng)套保模型。俞維思（2012）研究Copula-GARCH模型的套期保值效果，同樣得出了最優(yōu)的套期保值效果。張強(qiáng)（2014）用DCCGARCH模型研究發(fā)現(xiàn)，滬深300股指期貨與大盤股有高度的相關(guān)性。王繼瑩（2014）也認(rèn)為Copula-GARCH模型是套期保值策略中最優(yōu)的。

Derming L等（2013）系統(tǒng)分析保證金的設(shè)置水平對金融衍生品的影響。王宣承等（2014）研究在股指期貨市場保證金水平偏高的情況下，空頭和多頭頭寸面臨不同價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。龐素琳等（2014）研究滬深300股指期貨保證金水平的設(shè)置及違約率的確定問題。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）套期保值模型構(gòu)建最優(yōu)套期保值比率是指對于一份現(xiàn)貨組合合約，需要購買多少數(shù)量的期貨合約來進(jìn)行套期保值，該比率可以最小化對沖投資組合風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)套期保值理論中假設(shè)基差不存在，商品交易者可以通過套期保值完全規(guī)避市場風(fēng)險(xiǎn)，其套期保值比率為1；但由于影響同一標(biāo)的資產(chǎn)因素不一致，造成在某一特定時(shí)間點(diǎn)上現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格不相同，產(chǎn)生價(jià)格差異（基差），基差的存在使套期保值不能完全規(guī)避市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此需要通過確定最優(yōu)套期保值比率來獲得最大收益或者最小損失。根據(jù)這一理論，對股指期貨最優(yōu)套期保值比率的研究可以分為兩個(gè)方面：從效用最大化角度,研究均值—方差套期保值比率；基于組合收益風(fēng)險(xiǎn)最小化角度,研究最優(yōu)套期保值比率。由于在實(shí)際運(yùn)算過程中很難針對各類投資組合構(gòu)造出一個(gè)合適的效用函數(shù)，故本文在研究股指期貨最優(yōu)套期保值比率時(shí),從組合收益風(fēng)險(xiǎn)最小化角度構(gòu)建模型。

（1）套期保值模型。假設(shè)RP、RS、RF分別為套期保值組合、現(xiàn)貨頭寸和期貨頭寸收益率，H為套期保值比率，則：

投資組合收益變化方差均值為：

要求Var（RP）達(dá)到最小,為此對Var（RP）關(guān)于H求一階導(dǎo)數(shù),得：

由上述關(guān)于H的自回歸異方差模型（GARCH）可以計(jì)算出最優(yōu)套期保值比率，其通過對期貨和現(xiàn)貨不同的價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行選擇,進(jìn)而依靠期貨組合之間收益彌補(bǔ)現(xiàn)貨組合損失,最終使得套期保值組合之間收益率波動(dòng)最小。

（2）Copula-GARCH模型。本文將GARCH模型和Copula理論相結(jié)合得到Copula-GARCH模型，用該模型估計(jì)期貨和現(xiàn)貨之間關(guān)系，計(jì)算最優(yōu)套期保值比率。假設(shè)現(xiàn)貨收益率RS和期貨收益率RF的聯(lián)合分布函數(shù)為FS，F(xiàn)（x，y），各自邊緣分布為FS（x）和FF（y）。根據(jù)copula理論，存在二元copula函數(shù)C（u，v）使FS，F(xiàn)（x，y）=C（FS（x），F(xiàn)F（y））。Copula運(yùn)用聯(lián)合分布函數(shù)將RS和RF的邊緣分布組合在一起，準(zhǔn)確反應(yīng)了變量RS和RF之間的相關(guān)關(guān)系，同時(shí)可以由Copula函數(shù)推導(dǎo)得出相關(guān)系數(shù)ρS，F(xiàn)，λU和λV分別為上尾及下尾相關(guān)數(shù)。同時(shí)Copula-GARCH模型在運(yùn)用的過程中，需要對變量的全局相關(guān)性進(jìn)行度量，所以在典型的金融資產(chǎn)研究結(jié)果中要更多地考慮極端事件發(fā)生時(shí)，一個(gè)金融市場的變化對另一個(gè)金融市場趨勢的影響，即二者尾部相關(guān)性的度量。為更好地描述滬深300指數(shù)和股指期貨的相關(guān)性，在構(gòu)建模型中利用了上尾與下尾的相依對稱性，所以利用了函數(shù)尾部具有對稱性且上下尾相關(guān)系數(shù)均為0。

σS和σF分別為現(xiàn)貨和期貨收益率序列的動(dòng)態(tài)標(biāo)準(zhǔn)差,此時(shí)基于Copula-GARCH最小方差套期保值模型的最優(yōu)套期保值比率為：

（3）套期保值比率的評價(jià)。投資者市場行為的目的是效益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化，本文將運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)最小化來分析評價(jià)套期保值效果。套期保值前后風(fēng)險(xiǎn)降低的程度用HE指標(biāo)來衡量，△S表示套期保值前的現(xiàn)貨價(jià)格收益率；H表示套期保值組合價(jià)格收益率的線性組合。套期保值績效的指標(biāo)表示如下：

（二）事件分析法

（1）確定事件窗口期。為考察保證金水平對套期保值效率的影響，本文運(yùn)用事件研究法對該影響進(jìn)行研究。事件研究法就是通過套期保值效率進(jìn)行定義，然后確定事件發(fā)生的窗口期，在確定的時(shí)間段內(nèi)研究不同保證金水平下套期保值地效率。結(jié)合保證金調(diào)整方案，本文將保證金調(diào)整分為調(diào)降和調(diào)升兩個(gè)事件，其中調(diào)升事件為在2014年9 月1日將期貨保證金從15%調(diào)整到10%，調(diào)降事件為2015年9 月7日將期貨保證金從10%調(diào)整到20%。于是本文選定保證金調(diào)整前的日期為事件日（時(shí)窗0），然后向前和向后分別追溯十個(gè)交易日期作為事件時(shí)間窗口，共計(jì)20個(gè)交易日（-10，10），為更全面分析，本文分別采用（-1，1）、（-3，3）、（-5，5）、（-30，30）時(shí)間窗口期進(jìn)行分析。同時(shí)為更好衡量事件窗口期的套期保值效率情況，需要對事件向前追溯90個(gè)交易日研究在保證金水平穩(wěn)定情況下的市場狀況，因此選?。?90，-30）和（30，90）研究長期套期保值效率。

（2）選取時(shí)間數(shù)據(jù)。金融數(shù)據(jù)具有尖峰肥尾的特性，更為接近事件發(fā)生的交易數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含更多事件信息，可以更好地考察事件對市場產(chǎn)生的真實(shí)影響。為此選取滬深300指數(shù)日收盤價(jià)為樣本數(shù)據(jù)；同樣分別選取滬深300股指期貨中交易量占絕大多數(shù)的當(dāng)月股指期貨IF00日收盤價(jià)為樣本數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)主要通過wind資訊金融終端獲得，采用EViews和matlab進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)和回歸建模。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)首先，使用EViews對數(shù)據(jù)中的日收益率走勢圖進(jìn)行分析，以滬深300股指（CSI300）和滬深300股指期貨（IF00）日收益率作為兩個(gè)基本序列進(jìn)行描述。股指和股指期貨日收益率的偏度均接近于0，峰度大于于3（平峰），與正態(tài)分布（S=0，K=3）形態(tài)差別比較大。從JB檢驗(yàn)來看，滬深300股指和股指期貨的伴隨概率P值小于0.5,表明不拒絕零假設(shè)，不服從正態(tài)分布。傳統(tǒng)金融市場數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)尖峰厚尾狀態(tài)。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

同時(shí)以時(shí)間作為橫坐標(biāo)，用RS和RF分別表示滬深300指數(shù)和股指期貨日收益率，建立坐標(biāo)圖，圖1和圖2分別為期貨保證金調(diào)降和調(diào)升前后市場日收益率圖。從圖中可以看出，滬深300股指與股指期貨日收益率走勢基本一致。

表1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)表

圖1 期貨保證金調(diào)降前后市場日收益率

圖2 期貨保證金調(diào)升前后市場日收益率

（二）套期保值比率確定及評價(jià)用matlab軟件求得基于原數(shù)據(jù)的滬深指數(shù)與股指期貨在各個(gè)時(shí)間段的相關(guān)數(shù)據(jù)見表2。由表2可以得出如下結(jié)論：

（1）在保證金調(diào)整前后較短的時(shí)間內(nèi)，股票市場和股指期貨市場的Kendall相關(guān)系數(shù)處于一個(gè)相對較低的水平，其正向相依系數(shù)非常低說明由于保證金的調(diào)整，導(dǎo)致市場非正向相關(guān)大幅度波動(dòng)情況，并且造成股票市場和股指期貨市場的運(yùn)行的偏離，尤其保證金調(diào)升對于市場的影響更是非常顯著。隨著時(shí)間的增加，滬深300股指和期指Kendall相關(guān)系數(shù)也不斷調(diào)升到一個(gè)穩(wěn)定的關(guān)系，這說明滬深300股指和期指收益率之間存在非常顯著的同方向的相依關(guān)系，并且隨時(shí)間增加，金融市場自身的調(diào)整清潔功能也會(huì)發(fā)揮作用，使市場處于一個(gè)相對穩(wěn)定狀態(tài)。

表2 滬深300股指期貨與期指收益率套期保值

（2）滬深300股指與期指相關(guān)系數(shù)非常高，由于滬深300期貨指數(shù)是以滬深300股指為基礎(chǔ)開發(fā)出來的指數(shù)，其交割價(jià)格由股指作為確定標(biāo)準(zhǔn)，這也意味著滬深300期貨指數(shù)會(huì)圍繞滬深300指數(shù)不斷上下波動(dòng)，很明顯二者相關(guān)度非常高，基本維持在0.8以上。

（3）由于事件影響，最優(yōu)套期保值比例在短期的市場走勢不明確、風(fēng)險(xiǎn)程度非常高。最優(yōu)套期保值比率一般應(yīng)維持在相對較低水平，以免市場出現(xiàn)與預(yù)期不相符的走勢而增加套期保值損失。調(diào)降保證金對于最優(yōu)套期保值的影響在短期較大，在中期和長期基本處于一個(gè)相對穩(wěn)定狀態(tài)，其影響非常??；調(diào)升保證金在短期和中期影響都非常大，在長期都會(huì)存在影響，其最優(yōu)套期保值比例在短期處于非常低的水平，并且會(huì)隨著時(shí)間增加不斷提高。

（4）通過對短期內(nèi)套期保值效果的評價(jià)，可以很清晰看到套期保值效果不好，在保證金進(jìn)行調(diào)整的時(shí)間段內(nèi)要慎用套期保值工具，因?yàn)楸ＷC金調(diào)整對于套期保值影響非常大，套期保值效果會(huì)變得非常差。在中長期套期保值效果相對比較穩(wěn)定，保證金調(diào)降在長期內(nèi)對套期保值效果是一個(gè)積極提升的過程，在此時(shí)套期保值會(huì)真正起到套期保值效果，實(shí)現(xiàn)期貨作為避險(xiǎn)工具的作用；保證金調(diào)升后套期保值在長期也會(huì)變得相對穩(wěn)定，套期保值效果一樣可以部分實(shí)現(xiàn)，但對于整個(gè)市場來說會(huì)稍有削弱。

五、結(jié)論

市場監(jiān)管者通過對保證金比例進(jìn)行調(diào)整、控制市場交易風(fēng)險(xiǎn)，是進(jìn)行市場管理的重要舉措；套期保值交易者通過股指期貨市場進(jìn)行套期保值，規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移，完成金融市場穩(wěn)定與調(diào)節(jié)的功能。本文定量研究了期貨保證金比例調(diào)整對通過Copula-GARCH模型找出收益序列數(shù)據(jù)分布狀況，并對該收益率序列數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，對保證金調(diào)整前后市場狀況進(jìn)行分析，計(jì)算出最優(yōu)套期保值比率，并對套期保值效果進(jìn)行評價(jià)，從而分析出保證金對股指期貨市場進(jìn)行套期保值的影響。所得主要結(jié)論如下：

第一，中國金融期貨交易所于2014年9月1日下調(diào)保證金比例的舉措，給市場釋放積極、穩(wěn)定信號，使整個(gè)期貨市場變得更加活躍，增加了市場的流動(dòng)性，對于股指期貨價(jià)格套期保值來說，有效了提高套期保值效率，更大程度上發(fā)揮股指期貨市場避險(xiǎn)功能，因此在市場穩(wěn)定階段采取降低保證金的舉措更加有利于股指期貨市場各項(xiàng)功能的發(fā)揮，整個(gè)市場會(huì)變得更加繁榮。

第二，中國金融期貨交易所于2015年9月7日上調(diào)保證金比例的舉措，降低了市場流動(dòng)性，增加了交易成本，在中短期抑制了市場投資，降低了套期保值效果，事實(shí)上傷害了股指期貨交易市場，在長期雖然穩(wěn)定了套期保值效果，但是實(shí)質(zhì)上仍未恢復(fù)到上調(diào)前的水平。為此監(jiān)管部門需要慎用上調(diào)保證金這一政策工具，因?yàn)樯险{(diào)保證金會(huì)損害到整個(gè)市場，更要注意短期影響，因?yàn)槎唐趦?nèi)幾乎抑制了整個(gè)市場套期保值等功能的發(fā)揮。

第三，大幅度上調(diào)保證金將會(huì)對整個(gè)市場產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，其聯(lián)動(dòng)作用甚至可以讓整個(gè)股票市場上演千股漲停、千股跌停的罕見局面，將股指期貨套期保值這一作用發(fā)揮到相當(dāng)高的水平，或者讓其基本失去效果。在未來出臺調(diào)整保證金政策時(shí)需更加謹(jǐn)慎，在充分預(yù)見市場方向的前提下，經(jīng)過反復(fù)論證才可以最終確定新的標(biāo)準(zhǔn)。

［1］王宣承、陳艷：《典型事實(shí)約束下的滬深300股指期貨動(dòng)態(tài)保證金設(shè)定研究》，《投資研究》2014年第1期。

［2］龐素琳、吳曼琪：《股指期貨保證金水平設(shè)置比較研究》，《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》2014年第6期。

［3］俞維思：《基于Copula-ECM-GARCH的滬深300股指期貨套期保值比率研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第9期。

［4］張強(qiáng)、楊華青：《基于時(shí)變Copula的股指期貨與金融市場相關(guān)性研究》，《東南學(xué)術(shù)》2014年第4期。

［5］王繼瑩、鄭耀威：《滬深300股指期貨套期保值效率度量研究———基于滬深300ETF的實(shí)證分析》，《成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版》2014年第6期。

［6］T.Bollerslev.GeneralizedAutoregressiveConditional Heteroscedasticity，Journal of Econometrics.1986，（31）.

［7］A.J.Patton.Modelling Asymmetric Exchange Rate Dependence，International Economic Review.2006，（47）.

［8］Beare.Thehe dging performance of Copula-GARCH［J］. Journal of applied Econometrics，2011（8）∶12-17.

（編輯 朱珊珊）