一、文献综述
（一）国内外研究现状
期货的最优套期保值比率最先由 Working(1953) 、Johnson(1960) 和 Stein( 1961)提出，他们的分析以 Markowitz 的均值方差框架为基础，即交易者进行套期保值实际上是对现货市场和期货市场的资产进行组合投资，套期保值者根据组合投资的预期收益及其方差来确定现货和期货市场的交易头寸，以使风险最小或效用函数最大。目前国外文献中估计最优套期保值比率的方法主要分为静态和动态两大类。Johsnon(1960)和stein(1961)采用oLs法对商品期货套期保值研究,,Ederington (1979)首先开始研究金融期货的套期保值率,他在Makowitz的投资组合理论框架下研究了美国国债期货的套期保值效果,并且认为套期保值理论只是投资组合理论的一个特例, Edeirngton发现计算出来的最优套期保值比率要优于 1 的套期保值比率。Herbst 等(1989)的研究发现 OLS 回归方程中残差项具有序列相关性，并提出了双变量向量自回归(Biva-riate Vector Autoregression，BVAR) 模型以消除 OLS 回归方程中存在的残差序列自相关问题。Kroner 和 Sultan( 1993) 指出如果期现货价格之间存在协整关系，则通过 OLS 得到的最优套期保值比率是有偏的，并且会导致套期保值不足，即套期保值比率过低而不能充分转移现货头寸的风险。Ghosh( 1993) 以及 Sim 和 Zurbruegg( 2001) 的研究表明，误差修正模型( Error Correction Model，ECM) 方法可以较好地解决该问题。在 ECM基础上为了进一步刻画期现货价格调整的非线性性，即不同体制下期现货价格对误差修正项的反应不同，Balke 和 Fomby( 1997) 引入了门限 ECM 模型来研究期货的最优套期保值比率，Yuan 和 Li( 2008) 在该方面也做了有价值的研究。但 ECM 方法不能处理平稳的时间序列数据，且同样假定套期保值比率不随时间变化。Bollerslev 等( 1988) 提出的多元 GARCH( Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity) 模型，以及后来出现 的 CCC － GARCH ( Constant Conditional Correlation GARCH) 模 型、BEKK － GARCH( Baba Engle Kraft Kroner GARCH) 模型、DCC － GARCH( Dynamic Conditional Correlation GARCH) 模型等都较好地解决了条件异方差和时变的问题，被广泛地应用于期货最优套期保值比率的计算中( Chou 等，1996; Kenaurgios 等，2008) 。为了同时考虑套期保值比率的时变性以及期现货价格之间的协整关系对套期保值比率的影响， Kroner 和 Sultan( 1993) 将 ECM 与 GARCH 类模型结合在一起提出了 ECM － GARCH模型，之后学者们对 ECM － GARCH 模型包括 GARCH 模型本身进行了拓展。例如， Brooks 等( 2002) 在 BEKK 模型中引入非对称效应并结合 ECM 模型来计算期货的最优套期保值比率; Chan 和 Young ( 2006) 讨论期货最优套期保值比率的计算时在二元GARCH 模型中引入跳跃因素; Lien 和 Yang( 2006、2008) 在研究商品期货最优套期保值比率时将基差效应引入 DCC － GARCH 模型并且考虑了基差的非对称效应，提出了ADDC － GARCH( Asymmetric DCC － GARCH) 模型。此外，引入 Copula 方法也是最近套期保值比率研究的热点。多元 GARCH 类模型假定条件分布是多元正态分布，而 Copula 方法则可以放宽该假定，通过不同的 Copula 函数可以得到不同的联合分布以更加接近实际( Hsu 等，2008; Lee 等，2009)
（二）研究主要成果
Bell and Krasker (1986)证明假如期货的期望价格变化依赖于新的信息集 ,那么传统的回归
方法将会产生一个最优套期保值比率的 有偏估计量;Lien amp;Luo(1993)、Ghosh(1993) 与 Chou 、Fan amp;Lee (1996)均发现期货价格序列与现货价格序列之间存在协整关系。Ghosh(1993)通过实证发现 :当不恰当地忽 略协整关系时,所计算出的套期保值比率将小于最 优值;Chou 、 Fan amp; Lee (1996)用类似的方法对日 经指数的最优套期保值比率进行了估计并与基于 OLS 的最优套期保值比率进行了比较 , 结果发现, 误差修正模型(ECM)比 OLS 方法能更有效地对冲现货头寸的风险。研究认为复杂的动态计量经济模型(ECM模型、GARCH 类模型，Copula － GARCH 类模型) 比 OLS 更有效( Yang 和 Allen，2005; Lee，2009) ，Floros 和 Vougas( 2004) 的研究表明 GARCH 类模型优于 ECM 模 型，而Thomas和Brooks( 2001) 的研究认为由GARCH 模型门限GARCH 模型以及 OLS 方法得到的最优套期保值比率之间没有太大区别，Alexander 和 Barbosa( 2007) 的研究则表明 OLS 方法比 ECM 模型和 GARCH 模型更为有效。总的来说,国外学者对套期保值比率的研究结果表明,动态套期保值模型优于静态套期保值模型 。王骏等( 2005) 在研究中国硬麦和大豆期货的套期保值时认为 ECM 模型和 ECM － GARCH 模型的套期保值比率和绩效要比 OLS 模型和 BVAR模型高，王骏和张宗成( 2006) 以及彭红枫和叶永刚( 2007a、b) 对中国铜期货市场套期保值的研究得出了相同的结论。但邵永同( 2011) 对中花期货市场套期保值比率的分析却得出了相反的结论，即 OLS 和 BVAR 模型的套期保值绩效优于 ECM 模型和GARCH 模型。另一类研究在刻画期现货波动率及相关关系时考虑了基差因素的影响。刘雪峰和熊熊( 2008) 研究了基差及其非对称效应对强麦期现货波动率的影响，结果表明基差对强麦期货收益率及其波动率存在显著的非对称影响。梁春早( 2009)利用对称基差效应 DCC － GARCH 模型研究了中国铜期货的套期保值效果，发现该模型稍微优于 OLS 模型，但改进程度有限。华仁海和谭之科( 2010) 则研究了大豆期货市场考虑基差非对称效应的动态期货套期保值策略，结果表明忽略基差非对称效应会影响套期保值的效果。
- 发展趋势
近年来,随着中国期货市场的不断发展和完善,中国学者也逐渐开始关注对中国商品期货市场最佳 套期保值策略的研究。但到目前为止,国内的研究文献在统计技术上几乎均是采 用了以 OLS为基础的传统估计模型。随着时间序列计量经济学的发展以及近代数理统计和其他数学分支的研究成果更 地应用到金融领域 ,传统回归模型的种种缺陷不断显现出来 ,同时金融时间序列的 诸多复杂特征也通过新的统计分析技术得以揭示。Granger提出的协整论,因其在处理时间序列数据非平稳性方面的杰出贡献而获得2003年度诺贝尔经济学奖,被广泛应用于汇率与物价水平、资 产短期 价格与长期价格之间关系等诸多经济、金融研究领域。尤其是协整技术在期货市场经验研究中的运用成果显示,现货价格和期货价格均包含随机变动的趋势,而且在有效市场的假定下,期货与现货价格存在协整关系。因此在统计模型中忽略协整关系会使套期保值比率和套期保值有效性发生变化,影响套期保值交易的效果,甚至使套期保值者遭受严重的损失。对各种检验股指期货套期保值模型和估计方法进行分析,然后根据股票市场不完善的特点,检验指数存在异方差以及信息对股票市场存在巨大影响的基础上, 建立模型,对股指期货动态最优套期保值率进行研究。
（四）存在的问题
①利用仿真模拟交易数据不仅忽略了仿真交易与实盘交易在期现联动性、交易策略等方面存在较大差异,而且忽略了交易者在交易心理上也存在根本性的区别,使得利用仿真交易数据所得结论不具有可信性和说服力;②在 BGARCH 类动态套期保值模型中大多没有考虑所用数据分布不满足正态性的条件。到目前为止,利用实盘交易得到的真实数据,对沪深 300 股指期货的套期保值率
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