期貨市場套期保值理論述評

一、傳統(tǒng)套期保值理論
　　傳統(tǒng)套期保值是指投資者在期貨交易中建立一個與現(xiàn)貨交易方向相反、數(shù)量相等的交易部位。由于在某一特定的社會經濟系統(tǒng)內，商品的期貨價格和現(xiàn)貨價格受大體相同的因素影響，兩種價格的走勢基本一致，在期貨合約到期時由于套利行為將使商品的期貨價格和現(xiàn)貨價格趨于一致，這樣就可以用一個市場的利潤來彌補另外一個市場的損失。凱恩斯、�？怂棺钤鐝慕洕鷮W的角度對傳統(tǒng)的套期保值理論進行了闡述，認為套期保值者參與期貨交易的目的不在于從期貨交易中獲取高額利潤，而是要用期貨交易中的獲利來補償在現(xiàn)貨市場上可能發(fā)生的損失。
　　　　二、基差逐利型套期保值理論
　　在完美的市場條件下，即如果期貨市場價格和現(xiàn)貨市場的價格波動完全一致，不存在交易費用和稅收，則可實現(xiàn)完全型的套期保值，即可用一個市場的利潤來完全彌補另外一個市場的損失。但在現(xiàn)實的期貨交易中，期貨價格和現(xiàn)貨價格的變動不完全一致，存在基差風險(Basis risk)，從而期貨市場的獲利不一定能完全彌補現(xiàn)貨市場上的損失。為克服基差風險，Working(1960)提出了用基差逐利型套期保值來回避基差風險，所謂基差逐利型套期保值是指買賣雙方通過協(xié)商，由套期保值者確定協(xié)議基差的幅度和確定選擇期貨價格的期限，由現(xiàn)貨市場的交易者在這個時期內選擇某日的商品期貨價格為計價基礎，在所確定的計價基礎上加上協(xié)議基差得到雙方交易現(xiàn)貨商品的協(xié)議價格，雙方以協(xié)議價格交割現(xiàn)貨，而不考慮現(xiàn)貨市場上該商品在交割時的實際價格�；�差交易的實質，是套期保值者通過基差交易，將套期保值者面臨的基差風險通過協(xié)議基差的方式轉移給現(xiàn)貨交易中的對手，套期保值者通過基差交易可以達到完全的或盈利的保值目的。
　　Working認為，套期保值的核心不在于能否消除價格風險，而在于能否通過尋找基差方面的變化或預期基差的變化來謀取利潤，或者說通過發(fā)現(xiàn)期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的價格變動來尋找套期保值的機會。在這種意義上，套期保值是一種套期圖利(Spreading)行為。套期保值者只有在他認為有獲利機會時，才會去進行套期保值，因此，套期保值是投機的一種，但它不是投機于價格，而是投機于基差。
　　　　三、現(xiàn)代套期保值理念
　　Johnson(1960),Ederington(1979)等較早提出用Markowitz的組合投資理論來解釋套期保值，組合投資理論認為，交易者進行套期保值實際上是對現(xiàn)貨市場和期貨市場的資產進行組合投資，套期保值者根據組合投資的預期收益和預期收益的方差，確定現(xiàn)貨市場和期貨市場的交易頭寸，以使收益風險最小化或者效用函數(shù)最大化。組合投資理論認為，套期保值者在期貨市場上保值的比例是可以選擇的，最佳套期保值的比例取決于套期保值的交易目的以及現(xiàn)貨市場和期貨市場價格的相關性，而在傳統(tǒng)套期保值交易中，套期保值的比例恒等于一。
　　自引入組合投資理論研究期貨市場套期保值問題后，最佳套期保值比例以及套期保值有效性問題成為期貨市場研究的熱門話題，由于風險度量方法和效用函數(shù)選擇的不一樣，研究者提出了許多模型并進行了大量的實證研究。對期貨市場最佳套期保值比例的研究可分為兩大類，一類是從組合收益風險最小化的角度，研究最小風險套期保值比例(risk-minimizing hedge ratios)，另一類是統(tǒng)籌考慮組合收益和組合收益的方差，從效用最大化的角度研究均值—風險套期保值比例(meanrisk hedge ratios)。
　　　�。ㄒ唬�從組合收益風險最小化的角度研究期貨市場最佳套期比
　　從組合收益風險最小化的角度，研究期貨市場套期保值問題，是將在現(xiàn)貨市場和期貨市場所做交易當作一個投資組合，在組合收益風險最小化的條件下，確定最佳套期保值比例。我們考慮一個套期保值組合，這個組合中包括一個單位的現(xiàn)貨部位和h個單位的期貨部位，用S[,t]、F[,t]分別表示t時刻的現(xiàn)貨價格和期貨價格，則該組合的收益為R[,t]=△S[,t] h△F[,t]，其中△S[,t]=S[,t]-S[,t-1],△F[,t]=F[,t]-F[,t-1]，R[,t]為組合投資的收益。
　　Johnson(1960)在收益R[,t]方差最小化的條件下，最早提出了商品期貨最佳套期保值比例的概念，并給出了最佳套期保值比例h的計算公式，即，簡稱為MV套期比(Minimizing variance hedge ratios)，該數(shù)值可以看成是回歸方程△S[,t]=α h△F[,t] ε[,t]中系數(shù)h的最小二乘估計量。Ederington(1979)將上述方法應用到了金融期貨，并設計出了測量期貨市場套期保值有效程度的量化指標e，即
　　附圖
　　該指標反映了進行套期保值交易相對于不進行套期保值交易的風險回避程度。
　　Ghosh(1993)等指出通過最小二乘法計算最佳套期保值比例的方法沒有利用過去歷史信息以及期貨價格與現(xiàn)貨價格之間可能存在的協(xié)整關系，因此提出利用向量自回歸模型(VAR)、誤差修正模型(EC)以及分數(shù)協(xié)整模型(FIEC)計算最佳套期比，這樣做可以充分利用已有的信息，提高套期保值的效果。
　　由于上述討論中假定了殘差服從正態(tài)分布或聯(lián)合正態(tài)分布，具有固定的方差和協(xié)方差，因而計算得出的最佳套期比為一常數(shù)，不隨時間改變，而實際情況并非如此，大量的事實說明：由于未來經濟條件的不確定性，導致商品期貨價格波動呈現(xiàn)出異方差的特征，這意味著期貨價格與現(xiàn)貨價格的條件協(xié)方差將隨著時間的變化而變化，這時再用固定的最佳套期比將不再合適，故提出了動態(tài)套期保值(Dynamic hedging)的概念。1988年Cecchetti等利用自回歸條件異方差模型(ARCH)對美國國債期貨計算了最佳動態(tài)套期比，結果發(fā)現(xiàn)最佳套期比隨時間變化而呈現(xiàn)出相當大的變化。Baillie和Myers(1991)提出利用兩參數(shù)GARCH模型計算最佳動態(tài)套期比，并對美國期貨市場大豆、玉米、棉花、咖啡、黃金等品種進行了實證研究。Lien和Tse(1999)更進一步提出借助VAR-GARCH、EC-GARCH和FIEC-GARCH模型計算最佳動態(tài)套期比，Lien和Tse的研究結論表明：對于NSA期貨指數(shù)而言，當考慮條件異方差時，套期保值的效果將得到改進；用EC模型計算得出的最佳套期比大于用FIEC模型計算得出的最佳套期比，EC模型是所討論的幾個模型中最優(yōu)的；當套期的時間跨度等于或大于5天時，用傳統(tǒng)的最小二乘法確定最佳套期比的套期保值的效果最差。
　　另外，在MV套期比的研究中，隱含地假定了期貨價格變動服從正態(tài)分布或投資者的效用函數(shù)是二次曲線，而大量的實證研究表明期貨價格變動并不服從正態(tài)分布，二次效用曲線的假定又過于苛刻，這時如果繼續(xù)使用最小二乘法進行參數(shù)估計，參數(shù)估計值將會出現(xiàn)偏差，不再有效。為克服上述缺陷，Cheung、Kwan和Yip(1990)等提出用增廣的均值基尼系數(shù)(Extended Mean-Gini Coefficient)Γ[,λ](R[,t])=-λCOV(R[,t],(1-F(R[,t]))[λ-1])作為風險的度量方法，其中λ是風險厭惡系數(shù)，F(xiàn)(R[,t])表示收益R[,t]的分

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