时间：2022-09-24 06:54:04
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇股指期货套期保值，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
一、套期保值相关概念
（一）股指期货套期保值
股指期货套期保值是指在股票期货市场和现货市场之间建立对冲交易机制，来实现现货市场价格风险转移的交易行为。在进行股指期货套期保值操作时，应遵循以下四个原则：品种相同或相近原则；月份相同或相近原则；方向相反原则；数量相当原则。
（二）基差
基差是指股指标的价格与股指期货合约价格之间的差值。一般而言，如果投资者在进行套期保值前后，基差不变，则有可能实现完全套期保值。但是由于股指期货标的指数价格与股指期货价格的变化幅度不完全相同，因此基差总是处于不断的变化中，并将直接影响到股指期货套期保值的效果。
根据基差变动情况的不同，应采取的套期保值策略也就不同，具体情况如表1所示：
（三）最优套期保值比率
1.完全套期保值模型
假设股价指数与股指期货价格变动方向相同且走势完全一致，而且不存在基差风险以及交易费用、税收费用等其他费用，则认为通过套期保值可以完全规避风险，此时将最优套期保值比率设为1。但是由于该方法的假设与现实情况存在较大出入，因此存在一定的缺陷。
2.利润最大化的套期保值模型
假设投资者在规避风险的同时又追求额外收益。此时，当持有现货多头，并预期基差变动为正时，投资者会选择以套期保值率1到期货市场上进行避险；当面对现货空头，并预期基差变动为负时，投资者将不会采取套期保值策略，此时最优套期保值率为0。但在该模型中，最优套期保值比率只有0或1两种情况，更倾向于套利策略。
3.风险最小化的套期保值模型
该方法强调在风险最小化的条件下获取收益，认为在实际操作中可以将期货和现货视为一个投资组合，以此来求得最优套期保值比率。通常可以通过OLS简单线性回归模型和GARCH模型来确定最小方差套期保值比率。
二、股指期货套期保值比率估计方法
（一）OLS简单线性回归模型
3、总结
不套期保值亏损5916910元，套期保值后盈利1754390元，套期保值的有效性指标HP=0.791192056。因此，投资者运用沪深300股指期货IF1511合约对基金现货资产进行套期保值，既成功的规避了系统性风险，同时又获得了有效收益，一举两得。
五、结论
风险管理是金融投资中所需要考虑的一个重要问题，而套期保值则刚好为解决这一问题提供了有效的方法，成为风险管理中的一个最主要的工具。对于股指期货而言，投资者可以通过套期保值实现规避股票市场系统性风险的目的。股指期货的套期保值在具体操作过程中主要包括以下几个步骤：对股票市场的走势进行大致的分析和判断；测量股票市场系统性风险的大小，确定是否有必要进行套期保值；根据股市走势预测确定套保方向；确定套保对象及套保目标，即完全套保或风险最小化套保或利润最大化套保；确定套保期限，选择合适的期货合约；计算最优套期保值比率以及有效性；根据套期保值比率确定最适宜的期货合约数量；执行套期保值交易策略并进行保证金管理和风险控制；结束套保。
参考文献：
[1]何晓彬.股指期货套期保值策略理论与应用研究[D].厦门大学，2008.
[2]陈暑楠.股指期货套期保值交易策略研究[D].江苏科技大学，2011.
[3]罗思远.股指期货风险管理研究[D].复旦大学.2009.
[4]王宏伟.股指期货套期保值和套利策略分析[D].中国社会科学院，2013.
[5]梁斌.股指期货套期保值和套利策略研究[D].中国科技大学，2010.
[6]赵汕.规避股市系统性风险[J].特区经济，2008（11）：113-115.
[关键词] 股指期货 套期保值 投资组合保险
随着股指期货推出的临近，如何采用股指期货来进行套期保值是基金公司研究的重点。特别是上证综指在5个月的时间内大幅滑落，基金的净值也跟随大盘大幅缩水；机构投资者对于股指期货的推出越来越殷切期盼了。
股指期货作为一种风险管理工具，套期保值（也称作避险、对冲）是其基本功能之一，能满足投资者对股市风险对冲工具的需求。特别对于机构投资者来说，套期保值是主要运用的策略。投资者在进行套期保值时面临的一个关键问题就是对于每单位的标的资产需要确定持有多少期货合约；或者最优的套期保值比率应该如何决定。到目前为止，已经有许多学者提出了各种计算套期保值比率的方法和模型，但是采用哪种模型的估计结果对于套期保值具有比较高的有效性仍然是一个充满争议的议题。利用股指期货，有三种方法可以对冲掉股票市场基金的系统风险：第一种是完全套期保值策略，第二种是不完全套期保值策略，最后一种称为投资组合保险。
本文的第一部分将分别介绍这三种套期保值策略，第二部分，将通过实证数据比较这三种套保策略的优劣，第三部分为结论部分。
一、套期保值策略的介绍
1.完全套期保值策略
首先，介绍完全套期保值策略，该策略追求风险最小化，不考虑其它收益。认为期货价格变动与现货价格变动同步，即没有基差风险。这种策略的套保比率为1，即期货合约头寸恰好等于现货头寸，且避险者持有期货到现货头寸结束。在完全避险条件下，套保期货合约数量=
其中，“-”代表期、现反向操作，
VS为现货组合价值,VF为期货合约价值
2.不完全套期保值策略
Ederington（1979）提出投资者进行套期保值的目标是最小化所持有的资产组合的方差，因此能够产生最小组合方差的套期保值比率应该就是最优的套期保值比率，这一套期保值比率也被称为最小方差的套期保值比率。他同时论证了最小方差的套期保值比率可以被定义为期货和现货价格之间的协方差与期货价格方差的比率。然后他证明了最小方差的套期保值比率刚好是从普通最小二乘回归（OLS）得到的斜率系数，其中现货价格和期货价格分别为因变量和自变量。
(1)传统OLS模型。OLS（Ordinary Least SquaresRegression）模型实际上是对现货收益率和期货收益率作一个简单的线性回归，取其斜率为避险比率。
其中，St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率
α为模型的截距项；β为模型的斜率系数，即最优套保比率；εt为模型的残差项
对（1）式β取一阶微分，并令方程式为零，则得到最优套期保值比率，此套保比率不随时间改变。
(2)误差修正ECM 套保模型。由于经济数据一般具有非定态、不稳定的特征，在实证分析时多采用差分后的定态序列进行分析，但一些长期重要信息有可能因此丢失。为解决这一问题，Engle and Bollerslev (1986)提出了共整合概念，将长期均衡概念纳入考虑，构建利用股指期货避险的误差修正ECM模型，如下，
其中，St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率
μt-1为误差修正项；α0为截距项；α1为误差修正系数，α1=0
δi，θj为模型参数；εt为模型的残差项
b^估计系数即为最优套保比率
该模型实际上是将OLS模型中的残差序列εt纳入了考虑。
(3)广义自回归条件异方差GARCH 套保模型。传统的OLS模型和ECM 模型是建立在残差项变异数具有齐质性的条件下，即残差项的变异数(εt)符合正态分布，且残差项变异数固定不变，得出的最优套保比率也不随时间改变。但大量的实证数据显示，财务数据多为非正态分布，且残差项变异数会随着时间改变。在实践意义上，最优套保比率应随时间的变化做出调整，即所谓的动态套期保值观点。1982年Engle提出了自回归条件异方差ARCH模型，该模型考虑到了残差项变异数随时间而改变。1986 年Bollersler 又将ARCH模型改进为较弹性且一般化的构架，即现在广为使用的广义自回归条件异方差GARCH模型，表示如下：
其中，Ωt-1表示t-1期之前所有已知信息的集合；为残差项的方差p和q为阶数；St、Ft为现货和期货价格取对数；为现货和期货的报酬率
a 为截距项；b 为斜率项，即为最优套保比率
3.投资组合保险
所谓投资组合保险就是用股指期货动态复制股票指数看跌期权。股票类基金一般都是由分散化的股票组合构成，可以类似的用买卖股票组合的办法动态复制该股票组合的看跌期权来规避下跌风险，但是，不断的买卖一篮子股票的交易成本是相当高的，使得这种方法很难得到实际应用。股指期货的推出能够解决这个问题，买卖股指期货的成本相对要小得多，能够使得动态调整的成本降低为原来的十分之一。基金可以利用股指期货与股票指数、股票指数与基金之间的价格联动关系，通过动态调整买卖股指期货的数量来构造股票指数看跌期权，为基金对冲掉下跌风险。不考虑股利，股指期货与股票指数的价格之间的关系为,因此，期初卖出e-rT[N(d1)一1]份股指期货，并不断的动态调整便可复制出股票指数看跌期权。如果基金收益率相对于股票指数收益率的敏感性为β，那么将原先买卖股指期货的数量乘以β即可。
二、三种套保策略的实证比较
1.完全套期保值策略
这种方法虽然规避了市场股票指数下跌的风险，但也使得投资者不能享受市场股票指数上升带来的好处。
2.不完全套期保值策略
相对完全套保策略，通过套保模型优化设计的套期保值操作比简单的完全套期保值更有优势，套保成本低且套保绩效好。
杨伟（2006）采用传统的回归模型、双变量向量自回归模型、双变量向量误差修正模型和具有误差修正的双变量GARCH模型对我国铜期货的最优套期保值比率进行了估计，实证结果如下：
表 基于风险收益的套期保值有效性比较
资料来源：杨伟，2006
在以上四种套期保值策略中，OLS套期保值策略的表现最好，与其他三种套期保值策略相比，利用该策略不仅可以获得更高的收益率，而且承受的风险最小。
中信建投证券袁晓莉（2006）的报告得到了相似的结论，在考虑不同的套保频率和套保模型的基础上对香港恒生指数期货进行了实证研究：在模型选择方面，该报告比较了目前普遍使用的OLS、ECM、和GARCH模型。研究发现，复杂的并不一定是最好的，简单的OLS 模型在月、周、日套保频率下都得出了良好的避险绩效。
3.投资保险组合
美国20世纪80年代早期和中期曾经非常成功。但是，这种避险策略自身也存在一定的风险。
(1)内在风险
①动态复制看跌期权的成本会随股票价格实际运动路径的不同而不同。假设股票价格的确服从几何布朗运动dS=μSdt+σSdZ，即路径是处处连续的，对Delta做的是高频率的调整。实际实现的股票价格运动过程存在许多种不同的路径，考虑两种极端的情景，在情景1下，股票价格从100元逐渐下降到80元，在情景2下，股票价格剧烈上下波动后从100元变为80元，注意，这两种路径下股票价格服从相同的几何布朗运动，只是实现的实际路径不同。如果动态复制执行价为100的看跌期权，那么在情景2下，动态复制看跌期权需要付出较大的成本。
②指数期货理论上和实际上的价格偏差带来的基点差风险。这是利用股指期货动态复制股票指数看跌期权时要承担的额外风险。一般情况下，这种风险是很小的，但在某些极端情况下，比如交易系统拥堵或崩溃，这种基点差风险就会变得很大。
(2)外在风险
如果只有个别的股票市场基金采用这种利用股指期货动态复制看跌期权的风险管理方法，那么只要市场不发生剧烈的跳跃性波动，那么这种风险管理方法应该是非常有效的。但是，如果众多的股票市场基金都采用这种方法管理风险，就很有可能会使之失效。例如：在1987年10月美国股票市场崩溃前，许多基金经理采用这种动态复制看跌期权的策略，当市场上升时，他们购买股票或股指期货，当市场下跌时卖出股票或股指期货。这使得市场非常不稳定，股价的微小下跌就会掀起卖出股票的浪潮，这又会使得市场进一步下跌，因此加剧了市场的崩溃，使得这种动态复制的风险管理方法失效。
三、结论
通过利用股指期货实现完全套保策略、不完全套保策略和投资组合保险策略的比较，我们发现相当于完全套保策略，后面两种策略有些一定的优势；他们能使得投资者在减少分析的同时，尽可能获得更高收益。对于不完全套保策略中的不同套保比率的OLS，ECM和GARCH方法，通过实证我们看到，并不是越复杂的方法就越有效，OLS方法和其他两种方法的套保效率差不多。投资组合保险虽然能利用股指期货来动态的调整投资组合，而且被投资界广泛使用，但是它对于股指大幅波动时，或者当大多数投资者采用该方法进行套保时，则往往会失效。
参考文献:
[1]Ederington, L. H., 1979, The Hedging Performance of the New Futures Markets. The Journal of Finance, XXXIV(1), 157-170.
[2]Engle, R. F. and T. Bollerslev, 1986, Modeling the Persistence of Conditional Variances. Econometric Reviews. 5, 1-87
[3]Bollerslev, T., 1986, A Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity , Journal of Econometrics. 31, 307-327
[4]杨静:股指期货在我国开放式基金风险管理中的应用[J] 经济研究导刊，2007, (4)
[5]袁萍:推出股指期货对我国股票市场基金风险管理的影响[J].金融理论与实践，2007, (4)
[6]龙泉宋新平刘海峰:基于Markowitz和VaR模型的股指期货风险预警[J] 上海电机学院学报,2007, (3)
【关键词】套期保值；VAR；ECM；B-GARCH
一、引言
在套期保值的理论与实务研究中，最为核心的问题是最优套头比例的确定。具体的计算方法有最早的1:1的套头比，此种简单的方法虽然在某种程度上达到了保值的效果，但其完全没有考虑到基差波动的风险。其后发展的投资组合套期保值理论是将套期保值看作是期货与现货的投资组合，头寸比例的设置的前提是使得投资组合的收益率波动率最小化。在此思想下发展出了最小二乘法（OLS），但是由于收益率序列存在自相关性，导致最小二乘法回归存在残差项序列相关，所以回归的系数是有偏而且不一致。为了改进这一欠缺，在测算套保比率时引入VAR模型，剔除序列自相关因素的影响，从而测算新息作用下两市收益率间的关系，即套保比率。Granger等学者认为VAR模型虽然解决了OLS模型中的回归残差项自相关问题，但它忽略了期货价格与现货价格之间的协整关系对套期保值比率的影响。为此在考虑协整关系的基础上引入了误差修正模型（ECM）对套保比率进行测算。随着时间序列建模的发展，特别是Engle（1982）提出的自回归条件异方差（ARCH）模型及随后在此基础上Bollerslev（1988）提出的广义自回归条件上异方差（GARCH）模型在金融时间序列的大量研究表明，金融时间序列的方差普遍存在条件矩属性，即收益率序列的方差并非不变，其是随着新信息的不断加入而不断发生变化。基于条件方差的考虑，所以在测算套头比时可以引入GARCH模型得到动态套期保值模型。
本文以我国推出沪深300股指期货市场为背景，比较不同模型下我国股指期货市场的套期保值的效果。
二、方法介绍
现货市场的收益率为，期货市场的收益率表示为，期货加现货组合的收益率表示为，现货与期货市场的持有头寸比例为，则现货与期货组合的收益率可以表示为：，则的方差可以表示为：
（1）
为使得套保组合的收益率的方差最小化，将（2）式对进行求导，求得最佳套保比率：
（2）
1.OLS方法
将式（1）进行转换得到，所以可以将对进行回归，残差项正是组合的收益率序列，所以回归求出的回归系数满足收益率序列方差最小化的前提，即回归系数即是最佳套保比率。
2.VAR方法
收益率数据中包含两部分信息，一部分是反应历史信息的作用，另一部分是反应新信息的作用，用数学语言可以表达为下面的式子：
为时刻的信息集。套期保值比例的测算是通过对两个市场历史收益率序列间存在的关系估算出未来时刻两市场收益率序列之间关系的系数，由于历史信息存在的导致最小二乘法估计的结果往往是有偏的且不一致的，所以需要对收益率进行分解，从而剔除历史信息作用的部分。基于上述思想，引入测算套头比的B-VAR方法，其具体过程如下：
（3）
与是收益率中不能利用过去信息解释的部分。所以套头比例的计算可以通过对新信息即式（3）中的残差项应用（2）式求出套保比率。
3.ECM方法
VAR方法虽然剔除了自相关的这类历史信息的影响，但是其忽略了两序列间可能存在的协整关系这一类历史信息。当现货与期货之间存在协整关系时，在测算套头比时需要建立如下的向量误差修正模型：
（4）
其中为误差修正项，即协整方程的残差项。对方程（4）的残差项应用（2）式求解出套保比率。
4.B-GARCH动态模型
前面所介绍的测算套头比的方法都是静态模型。即在期初设置好套头比例后，在持有期间不对期货与现货的头寸比例进行调整。与静态模型对应的是动态模型，该模型要求套期保值期间根据两市场的情况不断的调整两者的头寸比例，最终达到最佳的套期保值效果。
金融时间序列往往是条件矩，而非固定不变。因此如果ECM模型中的和为条件矩，可以在ECM模型的基础上引入模型，得到动态的套期保值比例。
（5）
模型下的最优套头比表示如下：
（6）
所以此方法求解得到的最优套头比是不断变化、动态调整的。关于模型中的、，其是ECM模型中的残差项。
三、模型的评价标准
Ederington（1979）给出了套期保值效果的评价指标，即可以通过计算套期保值后的资产组合的收益的波动率相对于未经套期保值的资产收益波动率的下降程度。具体测算如下公式：
（7）
四、沪深300股指期货套期保值的实证检验
1.数据的选取
本文现货市场数据选取为上证100指数（），期货为沪深300股指期货当月连续合约（）作为研究对象，由于我国股指期货推出时间不长，所以选取2010/04/19－2011/08/31日间的数据作为样本内数据，一共336对数据。选取2011/09/01-2011/10/28间的数据作为样本外数据，剔除其间的非交易日，共36对数据。数据来源于国信证券金太阳网上交易软件。
2.套期保值比率的求解
在OLS方法下，得到的回归结果如下：
所以套头比例。
VAR方法下，根据AIC与SC准则，我们选取3阶滞后，估计的结果如表1所示。
表1 VAR方法回归结果
注：括号内为对应的t统计量
该模型下求得套期保值比率为0.8991。
在ECM模型下对序列与进行E-G协整检验，检验结果表明两序列均满足一阶单整的条件。对序列建立以下回归方程：
以上回归方程残差项的单位根检验结果为-3.49，小于1%的显著性水平临界值-2.57，所以存在着协整关系。所以建立ECM模型，回归系数如表2所示。
表2 ECM模型方程系数
求得ECM模型下的套期保值头寸比率为0.8991
在GARCH模型下，对ECM模型下的与分别运用GARCH模型，结果如下：
3.样本外数据套期保值效果
样本外数据实证套保结果如表3所示。
表3 各模型样本外套期保值效果
Unhedged OLS VAR ECM GARCH
套头比例 0 0.8772 0.8927 0.8889 动态
收益率方差 0．000236 2.46E-05 2.38E-05 2.38E-05 2.24E-05
方差下降幅度 89.556% 89.895% 89.895% 90.497%
从表3可以看到，基于B-GARCH的模型测算得到的套期保值效果最佳，但是各模型下的套保效果差异不明显。
五、结论
本文梳理了最小方差目标下的套保比率测算模型，并对上证100指数运用沪深300股指期货当月合约进行了实证套期保值。实证的结果显示，基于GARCH模型的套期保值效果最好，但总的来说，各个模型的差别并不明显。考虑到基于GARCH的动态模型的套期保值成本较高，所以在实际应用中可以考虑应用静态套期保值模型构建套期保值方案。
参考文献：
[1]Saumitra N.Bhaduri and S.Raja Sethu Durai,Optimal hedge ratio and hedging effectiveness of stock index futures: evidence from India[J].Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies Vol.1,No.1,March 2008,121-134.
[2]吴晓.最优动态汇率风险套期保值模型研究[J].财经理论与实践,2006,27(114):24-27
[3]彭红枫,叶永刚.中国铜期货最优套期保值比率估计及其比较研究[J].武汉大学学报(哲学社会科学版),2007,60(6):863-868.
关键词：沪深300股指期货；最优套期保值比率；套期保值；ECM
2010 年4 月16 日，伴随着以沪深300 指数为标的物的股指期货合约在中国金融期货交易所上市交易，中国资本市场的内容和结构得到进一步丰富、完善，投资者拥有了更加有弹性的投资理财产品和风险管理工具。樊元、李雪波（2010）运用OLS、VAR、GARCH模型，选取了20支沪深300指数的样本股进行计算得出了股票价格变动与沪深300股价指数期货相关系数越大，套期保值效果越明显。张建亮（2007）对股指期货相关理论和模型进行了综述，但是缺少数据的实证分析。吴博（2010）比较全面的运用了各种模型进行实证的检验，但是选取的数据时沪深300股指期货推出前的仿真数据，不能代表推出后的真实情况。本文在现有研究的基础上对套期保值的相关理论进行了简要的综述并运用了股指期货推出后的真实数据进行实证的检验，弥补了现有研究的不足，分析比较得出了计算套期保值率最好的方法。
一、套期保值相关理论概述
Ederington按照参与者采取的套期保值的方法的不同将套期保值分为简单套期保值、选择性套期保值和现代套期保值。在期货和现货市场存在以下两条规律，所以才使套期保值能够具有规避股市价格风险的功能。第一，期货市场和股票现货市场的价格走势是一致的；第二，随着合约到期日的临近，两者的价格趋于一致。为了规避系统性风险、实现保值的目的，在进行套期保值交易时必须遵循以下几项基本的交易原则：种类相同或相关原则；数量相等或者相当的原则；月份相同或者相近原则；交易方向相反的原则。按照进行套期保值的方向不同，套期保值可以分为包括卖出套期保值和买入套期保值；按照操作的目的，套期保值可以分为积极的套期保值和消极的套期保值。在进行股指期货套期保值时存在着以下两个方面的风险：交叉套期保值风险和基差风险；（1）在套期保值过程中，所要保值的资产不会和指数成分股及数量完全一致，存在着种类相关和数量大体一致的可能，这就存在交叉保值的风险。（2）即使投资者要保值的资产与股指期货的标的资产一致，但是保值资产的价值与股指期货价格的走势也很可能出现不一致的情况，定义为基差风险。
二、套期保值模型的演进
股指期货的作用中最重要的是套期保值，这其中最关键的就是要确定套期保值比率，即为了达到理想的保值效果，套期保值者在建立交易头寸时所确定的期货合约的总值与所保值的现货合同总价值之间的比率关系。确定套期保值率的方法有静态和动态之分。静态的套期保值比率是假设市场条件不变而得出的，其值是固定的。
1.最小二乘法回归模型（OLS）。假设现货收益率和期货收益率呈线性关系，ΔSt、ΔF t分别表示现货市场和期货市场的对数收益率。则 ΔSt=LSt- LSt-1，ΔF t=LF t- LF t-1，ΔSt=α + ΔβF t+ε t
通过最小二乘法估计线性回归模型的斜率β，该斜率就是最优套期保值率h，但是数据序列残差项有可能存在着自相关性和条件异方差的情况，此方法没有考虑这方面的影响，这也是它的缺陷所在。
2.向量自回归模型（VAR）。最小二乘法估计受到残差项的自相关性的影响，而向量自回归模型可以克服OLS模型残差序列自相关的缺点。在VAR中期货价格和现货价格存在如下的关系。
ΔS t=αS+βsiΔS t-i+λsiΔF t-i+εst
ΔF t=αf+βfiΔS f-i+λfiΔF f-i+εft
得到 H*=cov（εst，εft）/var（εft）。其中εst、εft为误差项，两者独立同分布。
3.向量误差修正模型。误差修正模型可以消除残差项的序列相关性，不仅如此还可以增加模型的信息量。Ghosh 根据期货与现货价格大部分时间是协整的，他们之间具有一种长期均衡的关系，他认为标准的VAR方程忽略了误差修正项，为此建立了误差修正模型。
ΔSt=α S +β si ΔS t-i+λ s i ΔF t-i+KsU t-1+εs t
ΔFt=α f +β fi ΔS f-i+λfi+ΔF f-i+K f U t-1+ε f t
其中Ut-1=S t-1- （a+b F t-1）表示期货与现货之间的长期均衡偏差，m、n为滞后阶数。
得到H*=cov(εst，εft)/var(εft)
以上三个模型都属于静态模型，隐含着现货和期货的风险不会随着时间变化，从而得到的是恒定不变的H，但是大量的实证研究表明，资产期货价格波动呈现出异方差的时变特征，因此最优套期保值率是时变的，由此产生动态套期保值理论。
4.广义自回归条件异方差（GARCH）模型。Engle（1982）提出自回归条件异方差模型（ARCH），Bollerslev（1986）发展成为广义自回归条件异方差模型（GARCH）。该模型考虑了金融时间序列的动态波动特征，因而可以得出动态的最优套期保值比率。GARCH（p，q）中的套期保值比例可以通过下面的回归方程得出：
ΔSt=α+βΔFt+εt
残差项：εt|Ωt-1:N（0，σ2t）
条件方差方程： σ2t=ω+μiε2t-iρjσ2t-j
β==
其中，Ωt-1是t-1期的信息集，σ2t为t期的条件方差，p、q分别为自回归项和移动平均项阶数，β为计算得出的套期保值比率。广义自回归条件异方差模型克服了以上模型的缺陷，同时给出了动态套期保值率的计算方法。
三、套期保值的绩效评估
从上面介绍的套期保值模型来看，我们需要一个可以用来对比的标准，即套保绩效的评估标准。
1.判定系数R2法。最小二乘估计中，判定系数R2可以用来度量套期保值效率。求最优套期保值比率所用的最小二乘法中，回归方程的判定系数R2的值解释了回归方程的拟合优度，判定系数R2的值越大，表示套期保值效率越高。
2.收益方差法。计算套期比率时是在方差最小化的前提下进行的，所以在评估套期保值的效果时主要是比较进行套期保值后组合回报方差的降低比例，其中，Ut表示未参与套期保值前的现货价格收益率；Ht是现货与期货价格收益率的线性组合，于是可以得到套期保值绩效的指标：
He=
He指标反映了进行套期保值相对于不进行套期保值风险降低的程度。本文将运用He对风险最小化套期保值的四种方法进行绩效考察，以确定最小风险下的最优套期保值模型。
四、实证检验
1.数据的选取：以沪深300IF1103为期货，以沪深300指数为现货。本文选取了2010年7月19日至2011年1月16日，股票和沪深300股指期货的日收盘价作为原始样本数据，同时剔除节假日和非交易时间的数据以及样本股缺失数据，共形成121组数据。
2.平稳性检验和协整检验。从表1中看出，股票组合和股指期货收盘价对数序列的t统计量分别为-2.295759和-1.800105，均大于1%显著水平的临界值-3.458973，不能拒绝原假设，所以对数序列均存在单位根，为非平稳序列。而从表2中看出，股票组合与股指期货对数价格一阶差分序列即日收益率序列的t统计量分别为-15.11051和-13.75522，均小于1%显著水平的临界值-3.459101，可以拒绝原假设。所以在99%置信水平下，日收益率序列是平稳的，也就是说股票组合和股指期货收盘价对数序列是一阶单整的，即I（1）。
3.各个模型的实证结果。应用Eviews6.0 软件，根据上述的模型进行计算，得到的各个模型的估计结果（如表3所示）：
从上述模型估计的结果来看，四个模型计算得出的套期比率都小于1，都比简单套期保值中的比率恒为1的效果要好，这充分说明在股票现货组合套期保值交易中的套期保值的成本要低，因为买卖期货合约的价值要低于现货价值。我们可以看出VAR、ECM、GARCH模型所计算得出的套期保值比率均大于传统OLS模型，其中ECM模型计算得出的套期保值率是最大的。几种模型的套期保值的绩效评估中我们可以看出，其判定系数均大于0.9，表明回归方程拟合效果不错，其中ECM模型的判定系数最大，所以其套期保值效率最高。
五、结论
本文通过对套期保值理论及模型的演进进行研究，并用沪深300股指期货推出以后的真实数据进行实证研究，研究表明通过不同的模型得到的套期保值的效果各不相同，得出了ECM计算得出的套期保值率即为风险最小化的最优套期保值比率。
参考文献
[1]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2005.
[2]张建亮.股指期货套期保值理论概述[J].科技经济市场，2007，(8).
[3]吴博.股指期货套期保值模型选择和绩效评价[J].新金融，2010，(2).
[4]梁斌，陈敏，缪柏其，吴武清.中国股指期货的套期保值比率研究[J].数量统计与管理，2009，(1).
[5]樊元，李雪波.股指期货套期保值比率的计算及实证研究[J].现在商业.2010，(9).
[6]黄.期货套期保值决策模型研究[J].数理经济技术经济研究，2004，(7)：96-102.
[7]王闯.股指期货套期保值率计量模型及其实证研究[J].时代金融，2010，(8).
[8]黄凤文，吴育华.中国开发股指期货风险规避策略研究[J].西北农林科技大学学报，2006，(6).
[9]Christos Floros and Dimitrios V.Vougas，2004“Hedge Ratios in Greek Stock Index Futures Market”，Applied Finanical Economics 14.
[10]Choudhry，T(2003)Shot-run deviations and optiomal hedge ratio，Journal of Multinational Financial Management，pp.171-192.
The Evolution of Stock Index Futures Hedging Theory and Empirical Research Model
WANG Yong-jie1，ZHANG Bin2
（1.Qingdao University，School of Economics，Qingdao 266071，China；
2.China Construction Bank，Qingdao Branch Qutangxia Road，Qingdao 266071，China）
关键词：沪深300股指期货；最优套期保值比率；套期保值；ECM
中图分类号：F830.91 文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）16-0042-03
2010 年4 月16 日，伴随着以沪深300 指数为标的物的股指期货合约在中国金融期货交易所上市交易，中国资本市场的内容和结构得到进一步丰富、完善，投资者拥有了更加有弹性的投资理财产品和风险管理工具。樊元、李雪波（2010）运用OLS、VAR、GARCH模型，选取了20支沪深300指数的样本股进行计算得出了股票价格变动与沪深300股价指数期货相关系数越大，套期保值效果越明显。张建亮（2007）对股指期货相关理论和模型进行了综述，但是缺少数据的实证分析。吴博（2010）比较全面的运用了各种模型进行实证的检验，但是选取的数据时沪深300股指期货推出前的仿真数据，不能代表推出后的真实情况。本文在现有研究的基础上对套期保值的相关理论进行了简要的综述并运用了股指期货推出后的真实数据进行实证的检验，弥补了现有研究的不足，分析比较得出了计算套期保值率最好的方法。
一、套期保值相关理论概述
Ederington按照参与者采取的套期保值的方法的不同将套期保值分为简单套期保值、选择性套期保值和现代套期保值。在期货和现货市场存在以下两条规律，所以才使套期保值能够具有规避股市价格风险的功能。第一，期货市场和股票现货市场的价格走势是一致的；第二，随着合约到期日的临近，两者的价格趋于一致。为了规避系统性风险、实现保值的目的，在进行套期保值交易时必须遵循以下几项基本的交易原则：种类相同或相关原则；数量相等或者相当的原则；月份相同或者相近原则；交易方向相反的原则。按照进行套期保值的方向不同，套期保值可以分为包括卖出套期保值和买入套期保值；按照操作的目的，套期保值可以分为积极的套期保值和消极的套期保值。在进行股指期货套期保值时存在着以下两个方面的风险：交叉套期保值风险和基差风险；（1）在套期保值过程中，所要保值的资产不会和指数成分股及数量完全一致，存在着种类相关和数量大体一致的可能，这就存在交叉保值的风险。（2）即使投资者要保值的资产与股指期货的标的资产一致，但是保值资产的价值与股指期货价格的走势也很可能出现不一致的情况，定义为基差风险。
二、套期保值模型的演进
股指期货的作用中最重要的是套期保值，这其中最关键的就是要确定套期保值比率，即为了达到理想的保值效果，套期保值者在建立交易头寸时所确定的期货合约的总值与所保值的现货合同总价值之间的比率关系。确定套期保值率的方法有静态和动态之分。静态的套期保值比率是假设市场条件不变而得出的，其值是固定的。
1.最小二乘法回归模型（OLS）。假设现货收益率和期货收益率呈线性关系，ΔSt、ΔF t分别表示现货市场和期货市场的对数收益率。则 ΔSt=LSt- LSt-1，ΔF t=LF t- LF t-1，ΔSt=α + ΔβF t+ε t
通过最小二乘法估计线性回归模型的斜率β，该斜率就是最优套期保值率h，但是数据序列残差项有可能存在着自相关性和条件异方差的情况，此方法没有考虑这方面的影响，这也是它的缺陷所在。
2.向量自回归模型（VAR）。最小二乘法估计受到残差项的自相关性的影响，而向量自回归模型可以克服OLS模型残差序列自相关的缺点。在VAR中期货价格和现货价格存在如下的关系。
ΔS t=αS+βsiΔS t-i+λsiΔF t-i+εst
ΔF t=αf+βfiΔS f-i+λfiΔF f-i+εft
得到 H*=cov（εst，εft）/var（εft）。其中εst、εft为误差项，两者独立同分布。
3.向量误差修正模型。误差修正模型可以消除残差项的序列相关性，不仅如此还可以增加模型的信息量。Ghosh 根据期货与现货价格大部分时间是协整的，他们之间具有一种长期均衡的关系，他认为标准的VAR方程忽略了误差修正项，为此建立了误差修正模型。
ΔSt=α S +β si ΔS t-i+λ s i ΔF t-i+KsU t-1+εs t
ΔFt=α f +β fi ΔS f-i+λfi+ΔF f-i+K f U t-1+ε f t
其中Ut-1=S t-1- （a+b F t-1）表示期货与现货之间的长期均衡偏差，m、n为滞后阶数。
得到H*=cov(εst，εft)/var(εft)
以上三个模型都属于静态模型，隐含着现货和期货的风险不会随着时间变化，从而得到的是恒定不变的H，但是大量的实证研究表明，资产期货价格波动呈现出异方差的时变特征，因此最优套期保值率是时变的，由此产生动态套期保值理论。
4.广义自回归条件异方差（GARCH）模型。Engle（1982）提出自回归条件异方差模型（ARCH），Bollerslev（1986）发展成为广义自回归条件异方差模型（GARCH）。该模型考虑了金融时间序列的动态波动特征，因而可以得出动态的最优套期保值比率。GARCH（p，q）中的套期保值比例可以通过下面的回归方程得出：
ΔSt=α+βΔFt+εt
残差项：εt|Ωt-1:N（0，σ2t）
条件方差方程： σ2t=ω+μiε2t-iρjσ2t-j
β==
其中，Ωt-1是t-1期的信息集，σ2t为t期的条件方差，p、q分别为自回归项和移动平均项阶数，β为计算得出的套期保值比率。广义自回归条件异方差模型克服了以上模型的缺陷，同时给出了动态套期保值率的计算方法。
三、套期保值的绩效评估
从上面介绍的套期保值模型来看，我们需要一个可以用来对比的标准，即套保绩效的评估标准。
1.判定系数R2法。最小二乘估计中，判定系数R2可以用来度量套期保值效率。求最优套期保值比率所用的最小二乘法中，回归方程的判定系数R2的值解释了回归方程的拟合优度，判定系数R2的值越大，表示套期保值效率越高。
2.收益方差法。计算套期比率时是在方差最小化的前提下进行的，所以在评估套期保值的效果时主要是比较进行套期保值后组合回报方差的降低比例，其中，Ut表示未参与套期保值前的现货价格收益率；Ht是现货与期货价格收益率的线性组合，于是可以得到套期保值绩效的指标：
He=
He指标反映了进行套期保值相对于不进行套期保值风险降低的程度。本文将运用He对风险最小化套期保值的四种方法进行绩效考察，以确定最小风险下的最优套期保值模型。
四、实证检验
1.数据的选取：以沪深300IF1103为期货，以沪深300指数为现货。本文选取了2010年7月19日至2011年1月16日，股票和沪深300股指期货的日收盘价作为原始样本数据，同时剔除节假日和非交易时间的数据以及样本股缺失数据，共形成121组数据。
2.平稳性检验和协整检验。从表1中看出，股票组合和股指期货收盘价对数序列的t统计量分别为-2.295759和-1.800105，均大于1%显著水平的临界值-3.458973，不能拒绝原假设，所以对数序列均存在单位根，为非平稳序列。而从表2中看出，股票组合与股指期货对数价格一阶差分序列即日收益率序列的t统计量分别为-15.11051和-13.75522，均小于1%显著水平的临界值-3.459101，可以拒绝原假设。所以在99%置信水平下，日收益率序列是平稳的，也就是说股票组合和股指期货收盘价对数序列是一阶单整的，即I（1）。
3.各个模型的实证结果。应用Eviews6.0 软件，根据上述的模型进行计算，得到的各个模型的估计结果（如表3所示）：
从上述模型估计的结果来看，四个模型计算得出的套期比率都小于1，都比简单套期保值中的比率恒为1的效果要好，这充分说明在股票现货组合套期保值交易中的套期保值的成本要低，因为买卖期货合约的价值要低于现货价值。我们可以看出VAR、ECM、GARCH模型所计算得出的套期保值比率均大于传统OLS模型，其中ECM模型计算得出的套期保值率是最大的。几种模型的套期保值的绩效评估中我们可以看出，其判定系数均大于0.9，表明回归方程拟合效果不错，其中ECM模型的判定系数最大，所以其套期保值效率最高。
五、结论
本文通过对套期保值理论及模型的演进进行研究，并用沪深300股指期货推出以后的真实数据进行实证研究，研究表明通过不同的模型得到的套期保值的效果各不相同，得出了ECM计算得出的套期保值率即为风险最小化的最优套期保值比率。
参考文献：
[1]李子奈，潘文卿.计量经济学[M].北京：高等教育出版社，2005.
[2]张建亮.股指期货套期保值理论概述[J].科技经济市场，2007，(8).
[3]吴博.股指期货套期保值模型选择和绩效评价[J].新金融，2010，(2).
[4]梁斌，陈敏，缪柏其，吴武清.中国股指期货的套期保值比率研究[J].数量统计与管理，2009，(1).
[5]樊元，李雪波.股指期货套期保值比率的计算及实证研究[J].现在商业.2010，(9).
[6]黄.期货套期保值决策模型研究[J].数理经济技术经济研究，2004，(7)：96-102.
[7]王闯.股指期货套期保值率计量模型及其实证研究[J].时代金融，2010，(8).
[8]黄凤文，吴育华.中国开发股指期货风险规避策略研究[J].西北农林科技大学学报，2006，(6).
[9]Christos Floros and Dimitrios V.Vougas，2004“Hedge Ratios in Greek Stock Index Futures Market”，Applied Finanical Economics 14.
[10]Choudhry，T(2003)Shot-run deviations and optiomal hedge ratio，Journal of Multinational Financial Management，pp.171-192.
The Evolution of Stock Index Futures Hedging Theory and Empirical Research Model
WANG Yong-jie1，ZHANG Bin2
（1.Qingdao University，School of Economics，Qingdao 266071，China；
2.China Construction Bank，Qingdao Branch Qutangxia Road，Qingdao 266071，China）
Abstract：The article will carry on the quite comprehensive theoretical and empirical research to the hedging strategy of stock index futures.First of all，the article outlines the hedging transaction theories，and it summarizes that the key point of hedging are the determination of the best hedging ratio.Secondly，we make the empirical research on the best hedging ratio of Chinese HS300 stock index futures，using cointegration and other analytic methods and using OLS、 VAR、 ECM、GARCH.We evaluate the validity of hedging to each model，and concluded that ECM model is relatively the best.
摘要：以回避现货价格风险为目的进行的相反期货交易行为称为套期保值。套期保值的效果直接取决于股指期货头寸能否有效抵消现货头寸的风险。经过Eviews分析得出考虑了残差自相关的BVAR和OLS模型的最优套期保值比率相近。
关键词：最优套期保值比率；OLS模型； BVAR模型
同一种商品的现货市场和期货市场价格总是受到来自相同的供需方面的因素影响，引起现货市场价格变动的因素必然也会引起期货市场价格朝相同方向的变动，这一原理使得期货价格和现货价格的变动趋势基本一致。所以套期保值者可通过期货市场和现货市场的相反交易达到套期保值的效果，当现货市场有所亏损时，期货市场有所盈利。
股票市场面临的一系列风险使得股票市场的盈亏具有极大的不确定性。证券市场中的投资者为了保持资产的价格平稳，利用股指期货规避资产价格剧烈波动的风险，这种以回避现货价格风险为目的进行的相反期货交易行为称为套期保值。
股指期货套期保值的基本原理是利用股指期货与股票现货之间的类似走势，通过在期货市场进行相反的操作来避免现货市场的头寸风险。股指期货套期者通常持有一篮子股票，在认为股票有下跌趋势，而直接卖出股票成本较高的情况下，可先在股指期货市场建立空头头寸，这样当票市场真正出现下跌时，可以用股指期货市场的盈利来弥补股票市场的亏损。相反，如果投资者预期几个月后才能有一笔资金，在认为目前的股票市场存在上升趋势，等上几个月后可能会错失良机的情况下，可以在股指期货市场先建立多头头寸，这样当股票市场真正出现上升时，可以用股指期货市场的盈利弥补股票市场建仓成本的提高。
套期保值的效果直接取决于股指期货头寸能否有效抵消现货头寸的风险。套期保值比率是指股指期货合约价值与股票现货资产价值之间的比率。
本文主要研究沪深300股指期货分别与沪深300指数及中小企业指数在OLS和BVAR模型下最优套期保值比率。沪深300股指期货从2010年4月19日起上市交易，故本文选取了从2010年4月19日到2013年6月28日的共776个日收益率数据进行模型分析。因为非平稳时间序列容易产生伪回归，所以必须先对数据进行平稳性检验（本文所采用的分析软件为Eviews5.0）。
从上表可以看出，股指期货收益率、沪深300指数收益率及中小企业指数收益率的日数据都是平稳性时间序列。
下面利用Eviews软件将股指期货收益率Y与沪深300指数收益率X1、中小企业指数收益率X2进行回归，进而确定最优套期保值比率。设Yt=α+βXt+Ut，回归结果如下表：
OLS模型并没有考虑残差自相关的存在，有时导致估计结果无效， BVAR模型克服了这一缺陷，其解释变量是被解释变量的滞后变量。对于BVAR模型最优套期保值比率的计算，最关键的是确定其滞后阶数，本文采用了SIC法则。
从上表可以看出，考虑了残差自相关的BVAR和OLS模型的最优套期保值比率相近，所以为了简化计算，可用OLS模型代替BVAR模型确定最优套期保值比率。（作者单位：山西财经大学）
【关键词】股指期货；波动率
一、实证部分
本文将以2010年4月16日为零点，将股指期货上市250日数据与上市后250日后的沪深300指数进行对比（根据Skinner（1989）的研究，EGARCH模型至少要保证500个数据），利用EGARCH模型看引入股指期货后是否对于沪深300指数的变动具有显著影响。
首先看股指期货上市前250日沪深300收盘价波动的标准差为295.64，使用ADF检验后发现一阶差分后数据是平稳的，左偏尖峰分布。在股指期货推出后250天，我们发现沪深300的波动缩小为239.66。那我们能否说因为股指期货的推出减少了市场的波动性呢。暂时还不能，因为指数的波动受到多方面因素的影响，比如政府政策，国内外经济环境，不同行业的新闻，一些冲击性事件。因此，我们需要量化股指期货的推出对于股价的波动到底有多大的影响。首先，我们可以用F分布来检验这个关系是否是显著的。
设Y为服从自由度为249的沪深300指数的卡方分布，X是服从自由度为249的沪深300指数的卡方分布，F（249，249）=1.22，原假设：
，。
其中，为股指期货推出前300日沪深300的标准差，为股指期货推出后30日沪深300的标准差。
，，。
F分布的分子要大于分母，求得F=1.52大于1.22。所以拒绝原假设，股指期货后，沪深300的标准差与没有股指期货时波动性显著变小。
F分布的检测结果表明股指期货推出后，沪深300指数的波动减少，。但是据此可以判断股指期货的价格发现功能失效了吗？还不能，因为F分布只是对于前后数据平均标准差是否显著不同的检测，相当于消除了不同段数据内部波动性的差异。为了更准确的分析是否股指期货推出后，沪深300指数的变化有显著不同，这里讲采用EGARCH模型进行检测。
由于在股票市场中，正负冲击具有非对称性，价格波动受到负外部性的影响比同等幅度的正外部冲击要大，
根据Skinner（1989）的研究，EGARCH模型至少要保证500个数据，因此，这里我们取股指期货发行前250天和发行后250天的沪深300的股指期货的数据进行对比。没有发行股指期货时，令虚拟变量D=0，有了股指期货以后，令虚拟变量D=1，对其进行回归。
，为了避免异方差，加入ar（1）进行了OLS回归，并进行了EGARCH模型检验。
当D=0时，
当D=1时，，相比在没有股指期货的前33天，在有了股指期货以后，股指平均下降10.36点。接着再考场有了股指期货以后的方差是否有显著变化，采用EGARCH模型检测结果为：
其中：大于0，说明不存在杠杆效应。也就是引入股指期货以后，没有使得现货的价格波动变得更大。也就证明了股指期货的引入对市场的稳定性具有更好的作用。
二、原因探讨
为什么股指期货的引入对市场的稳定性具有良好的作用呢？根据市场上的三种角色，套期保值者，套利者和投机者，在这三者中，套期保值者会在市场波动较大时买入套期保值组合，如果市场本来是比较稳定的，比如在以前的固定汇率制度下，就不必要买入汇率的远期合约。因此市场越波动，套期保值者数量越多，这样就会起到缓和市场波动的作用，因为参与套期保值的人越多，对市场的研究会更透彻，就容易形成期货的完全竞争市场，市场会变得更有效。套利者的活动也会使得价差缩小，因为一旦期现价格不收敛，套利者在买入现货或期货的同时就会卖出期货或现货。只有投机者有可能会使得期现价差变大，但是上面的实证表明，综合三者的影响，市场变得更加稳定了。
但是，方匡南和蔡振忠（2012）认为，我们国家的股指期货对于市场的价格发现功能发挥的还不够。因为，第一我国股指期货市场准入门槛过高。为了实现股指期货市场稳定健康起步，中金所设定了一个相对较高的进场门槛，使得股指期货的交易量与现货市场相去甚远。因此期货市场的活跃度大大低于现货市场，致使很多新息都是通过现货市场来反映的。二是期货市场的参与者绝大多数为个人投资者。由于相关制度的滞后，使得机构投资者（特别是基金）没法及时进场，整个市场主要是个人投资者在交易。而初期投资者由于缺乏经验，没有足够的技术数据参考，最可靠的依据是现货指数的走势，所以期货走势就跟随在现指的后面亦步亦趋。此外，个人投资者主要是短线交易，绝大多数都是日内交易，致使股指期货套期保值等相关的组合投资策略无法实施，导致期货市场的相关功能无法显现。对此，我持否定意见，首先，股指期货的成交量很高。通过招商证券智远理财平台，我们可以看到IF1212交易量在5728亿，远超现货交易额。事实上，在股指期货开通引入之后的第10天，交易量已经有1000多亿，不存在股指期货的活跃度大大低于现货市场。其次，设定的门槛为50万，正好隔离一些小投资者，因为小投资者通常采用跟随策略，助长助跌。在市场上的交易者以机构为主，有利于维持市场稳定，上面的实证也说明了这一点。
综上所述，实证表明股指期货的推出确实减小了市场的波动性，使得市场定价更有效率了，对于市场的良性发展具有重要作用。
参考文献
[1]涂志勇，郭明.股指期货推出对现货市场价格影响的理论分析[J].金融研究，2008（10）.
[2]曹凤歧，姜华东.中国发展股指期货研究[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2003（6）：46-59.
[3]李华，程靖.股指期货推出对股票市场波动性的影响研究[J].金融与经济，2006（2）：
81-83.
【摘要】本文通过文献收集与汇总分析，在前人的基础上重新整理了国内外在套期保值比率研究领域所获得重要成果。总体上，本文先大致以时间顺序列举了国际上该领域十几个里程碑式的历史研究成果，逐步阐述了用来预测套期保值比率的OLS模型、向量自回归模型（VAR）、误差修正模型、ARCH模型、GARCH模型、误差修正模型（ECM）、门限协整模型、ARFIMA模型等的提出及演变过程。最后本文引入了中国在这一领域探索的进展。
【关键词】套期保值比率；模型分析；国内外成果
套期保值比率是指为规避固定收益债券现货市场风险，套期保值者在建立交易头寸时所确定的期货合约的总价值与所保值的现货合同总价值之间的比率。确定合适的套期保值比率是减少交叉套期保值风险，达到最佳套期保值效果的关键。最优套期保值比率的确定是套期保值问题中的其核心问题，目前已经有大量的文献讨论。
一、国外主要成就
1.传统的OLS模型
由于风险度量方法和效用函数选择不尽一致，学者们提出了许多模型并进行了大量的实证研究。Johnson（1960）[1]在收益方差最小化的条件下，最早提出了商品期货最优套期保值比率的概念，并给出了最优套期保值比率的计算公式，即MV套期保值比率（Minimizing variance hedge ratios），可通过OLS估计。在此基础上，Ederington（1979）[2]给出了期货市场套期保值有效程度的指标，该指标反映了进行套期保值交易相对于不进行套期保值交易的风险降低程度。传统的最优套期保值比率估计方法在早期占据了很重要的地位。传统方法对最小方差套期保值比率的估计，可通过OLS进行。
2.时间序列模型和VAR模型
随着时间序列计量经济学的发展，很多学者开始批评运用OLS计算最小风险套期保值比率的缺点。Herbst、Kate、Marshall（1993）[3]和Myers、Thompson（1989）[4]发现利用OLS进行最小风险套期保值比率的计算会受到残差项序列相关的影响，同时解释变量与被解释变量的协方差以及解释变量的方差也应该是考虑时变信息的条件统计量。为了消除残差项的序列相关及增加模型的信息量，有学者提出利用双变量向量自回归模型（VAR）估计套期保值比率。
3.误差修正模型与协整理论
Granger（1986）[5]最早提出了误差修正模型。学者们还发现，现货与期货价格是协整的，Wahab、Lashgari（1993）[6]和Tse（1995）[7]发现期货价格和现货价格之间的协整关系对于最小风险套期保值比率的计算有很重要的影响。多元GARCH系列模型：随着80年代以后自回归条件异方差模型（ARCH）的发展和广泛应用，学者们开始从动态的角度研究最优套期保值率问题。由于大量实证研究发现资产回报时间序列表现为波动的集聚性（Clustering），学者开始用ARCH/GARCH刻画“期货—现货”的价格分布，捕捉其时变的方差和协方差特征。Engle和Kroner（1995）[8]提出了一种多变量广义ARCH过程，即多元GARCH测算动态套期保值率的方法。讨论了各种条件协方差矩阵推广下的等价关系，并给出了联立方程组中协方差的必要和充分条件。
Granger提出了误差修正模型十年后，Lien（1996）[9]根据Granger．Engle的协整理论，提出了估计最小风险套期保值比率的误差修正模型ECM（Error Correction Mode1）。这一模型同时考虑了现货价格和期货价格的不平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。Lien指出在许多实证研究，现货和期货的价格被证明均包含一个随机的趋势。因此，有必要检查的有效市场假说。这篇期货市场的著作体现了结合协整模型在现货和期货定价模型中的重要性。当统计模型中疏漏了协整的变量时，套期比率和套期保值的效果可能急剧变化。Lien的文章表明：虽然GARCH模型可能描述价格行为，在比较各种对冲策略的事后性能时，协整模型是唯一真正的不可缺少的组成部分。通过实证分析，Ghosh（1993年）[10]计算发现，当协整模型完全被忽略时可以拟合出一个较小的最优期货头寸。他把模型产生的这种估计错误归咎于条件误设。这份文献记录为确认上述猜想与进一步探索协整关系在期货套期保值比率研究的影响提供了理论分析。
4.门限协整模型：
Balke和Fomdy（1997）[11]提出门限协整模型，是一个含有长期均衡不连续的调整的模型。但该模型遵循一个阈值自回归均衡，是给定的范围外的均值回归并有一个范围内的单位根。他们建议用“两步走”的策略来检验协整方法阈值，并发现当协整方法的阈值都出现的时候，标准时间序列法对测试线性情况相当不错。之后又考虑了两步法下阈值模型的替代假说——“sup-Wald”线性试验。
几年后，一部分实证结果发现这些改进后的门限协整模型模型确实能改善套期保值效果（Broll等，2000）[12]。Broll等人通过实证分析得出了一些非线性的即期和远期汇率的关系并拓展了一个出口贸易公司用来检测相关的经济影响力的期望效用模型。该模型表明：在公正货币期货市场，如果即期和远期汇率的关系是凸（凹）性的而不是线性的，这家公司应该出口更多（或更少）并进行更多（更少）对冲。当货币期权期货价格是公平可得的，公司必须结合货币期货利用它们的，以更好地规避其非线性汇率风险。这就为不确定性是非线性的期权套期保值提供了一个理论基础。
5.ARFIMA模型
而Balke和Fomdy（1997）提出门限协整模型两年后，在ECM模型的基础上，为更精确地捕捉序列特征，Lien和Tse（1999）[13]提出了分数协整自回归移动平均模型（ARFIMA），并探讨了各种不同的计量经济模型估计的套期保值比率性能：FIEC模型作为估计的套期保值比率的新模式分析确定了普遍的分数协整关系。因为需要对各种模型不同的对冲期限的性能分析，他们调查了采用这种分数协整关系进行期货对冲的影响，调查结果包括：1.有条件的异方差法可以提高避险绩效。2.因为EC模型在返回风险方面提供更好的后期样品来规避风险，由EC模型得到的套期保值比率持续高于FIEC模型得到的套期保值比率。3.EC模型结合有条件的异方差法是估计套期保值比率的主要策略。4.加入分数协整关系分析的EC模型并不会提高避险绩效。5.对于传统的回归分析方法得出的5天或以上的对冲期限下的结果，其效果是最差的。
6.GARCH模型
此后，多数实证研究（例如Haigh and Holt（2000）[14]Yeh and Gannon（2000）[15]）认为，多元GARCH方法套期保值效果显著优于传统的OLS套期保值技术。Yeh and Gannon在有交易成本的情况下，将持续动态对冲模型与在悉尼期货交易所进行交易的股指期货合约进行比较分析。该研究中通过含有条件对冲比率的动态GARCH误差模型建立的一个动态二元二次模型，并用该动态二元二次模型建立收益方程，从而拟合出最优套期保值比率。当组合预测是基于他们的利润情况（或净交易成本），GARCH对冲模型则能反映出利润最高的投资策略。 此后大量研究都集中于使用GARCH模型框架估计时变的套期保值组合。
GARCH模型族已经成为金融风险管理中确定最优套期保值比率（OHR）的重要工具之一。
自从Engle（1982）[16]提出ARCH模型，Bollerslev（1986）[17]将其推广为GARCH模型开始，对GARCH模型的改进就没有中断过。总的来说，20世纪80年代中后期到90年代中前期在套期保值领域中GARCH模型的改进主要集中在如何更好拟合金融时间序列的特征，如非对称性和协整关系等问题上；20世纪末到现在，主要集中在如何估计更准确的、时变、非对称、非线性的协方差等问题上。
二、国内主要成就
对于我国近几年对股指期货套期保值比率的研究，中国近几年在这一领域也取得了巨大的进展。
2006年9月8日，中国金融衍生品交易所成立，并在2006年10月30日开始了沪深300股指期货的仿真交易。2010年4月16日我国股指期货正式上市交易。
随着我国股指期货的设立，股指期货套期保值比率的研究开始大量涌现，研究方法也在逐步创新，逐步完善。在借鉴国外大量的研究工作中，我国的金融科研人员尝试用各种静态模型和动态模型对股指期货套期保值比率进行经验实证分析。从OLS、B-VAR及VECM等静态模型到GARCH模型和MRS动态模型，我国在这一领域中的研究已取得了不少成果，不仅有专门针对模型的应用，还有将各种模型的研究效果进行比较分析。
1.基于仿真交易数据的研究
在沪深300股指期货正式推出前，利用仿真交易，2007年中国科学技术大学统计与金融系、中科院数学与系统科学院联合对股指期货的套期保值比率进行了研究[18]。该研究中运用了OLS、VAR、ECM、diagonal-BEKK、full-BEKK、scalar-BEKK等模型，对沪深300股指期货仿真交易的套期保值比率进行研究，比较了静态套期模型和动态套期保值模型的效果，并研究不同参数化形式对动态套期保值模型的影响。结果表明尽管动态套期保值在样本内要优于静态套期保值模型，但样本外效果却不是很好。另外，动态模型的不同的参数化形式对结果的影响也比较大。
此后，许多专家学者先后利用中金所推出的股指期货仿真交易数据进行了有关研究。
北京工商大学经济学院的胡向科[19]在研究不同估值模型最优套期保值比率的绩效时，针对OLS、双变量自回归模型（B-VAR）、误差修正模型（ECM）以及ECM-GARCH模型4种方法利用Eviews6.0对最优套期保值比率进行统计分析。结果显示，ECM-GARCH模型不合适，前3个模型中误差修正模型得到的套期保值比率最好。选取的股指期货数据是来自于中金所推出的股指期货仿真交易数据，选择的样本时间段从2008年10月16日到2009年10月16日。在利用沪深300指数期货进行套期保值时，可以选择不同的现货进行套期保值，该研究选择的是上证50ETF基金，因为它有很强的市场代表性。
2.股指期货正式推出后基于真实数据的研究
股指期货正式推出之前的这些研究有数据上的局限性，因为这些研究都是在股指期货正式推出前进行的。在2010年4月16日我国股指期货正式上市交易后，我国金融衍生品学界又迎来了一轮新的基于真实股指期货数据的实证分析热潮。同时，虽然国外关于双变量GARCH模型的套期保值策略研究较多，国内对双变量模型的套期保值策略涉及较少而双变量模型是一种动态地将股票现货市场信息与股票期货市场信息全部利用的模型，在信息利用上面的优势是单变量模型所无法比拟的。因此，基于双变量GARCH模型的时变套期保值策略有重要的研究价值。
2010年，西北大学经济管理学院的赵婉淞、孙万贵和西安财经学院商学院的赵广信一起研究了股指期货套期保值策略在股票型开放式基金风险管理中的应用[20]。他们以沪深300指数中的IF0912合约为例，将双变量GARCH模型引入股票型开放式基金的风险管理中，实证研究股指期货套期保值策略在股票型开放式基金风险管理中的应用。研究结果表明:最小方差套期保值策略与时变套期保值策略虽然并不能完全消除风险，但相比未套期保值策略来说，采取套期保值策略可以降低股票型开放式基金的VAR（在险价值），其中基于双变量GARCH模型的时变套期保值策略的保值效果最佳。
综上，国际上研究模型经历了OLS模型、向量自回归模型（VAR）、误差修正模型、ARCH模型、GARCH模型、误差修正模型（ECM）、门限协整模型、ARFIMA模型等的提出及演变过程。中国在这一领域探索的进展也在近几年取得了巨大的进步。从OLS、B-VAR及VECM等静态模型到GARCH模型和MRS动态模型，从利用仿真数据研究到股指期货正式推出后基于真实股指期货数据的研究，我国在这一领域中的研究已取得了不少成果，不仅有专门针对模型的应用，还有将各种模型的研究效果进行比较分析。
参考文献
[1]Johnson，L.L.，The Theory of Hedging and Speculation in Commodity Futures，Review of Economic Studies，1960，27:139-151.
[2]Ederington，L.H.，The Hedging Performance of the New Futures Markets，Journal of Finance，1979，34:157-170.
[3]Herbst，A.F.，D.D.Kare and J.F.Marshall，A Time Varying Convergence Adjusted Minimum Risk Futures Hedge Ratio，Advances in Futures and Option Research，1993，6:137-155.
[4]Myers R J，S R Thompson.Generalized Optimal Hedge Ratio Estimation [J].American Journal of Agricultural Economics，1989(71):858-867.
[5]Granger，C.W.J.Developments in the Study of Cointegrated Economic Variables，Oxford，Bulletin of Economics and Statistics，1986，48:213-228.
传统会计理论对会计要素的确认必须满足以下两个条件：一是与该资产或负债有关的全部风险和报酬实际上已经转移；二是该资产或负债的价值可以可靠地计量。因此，传统会计是以权责发生制为基础的。而股指期货在签约时只是一份待执行的合约，未来交易事项发生与否很难确定，并且股票指数的变化频繁，未来期间经济利益的流向在时间和数量上具有较大的不确定性，因而用权责发生制原则就难以确认，对股指期货的确认也就无法沿用传统会计理论的标准。国际上通常依照《国际会计准则第32条》和美国《财务会计准则公告第80号——期货和余额会计》的规定处理。国际会计准则委员会（IASC）对金融工具的确认标准：当一个企业成为构成金融工具的合约性条款的一个履行方时，就应该在资产负债表上确认一项金融资产或金融负债。
参考传统会计理论对会计要素的确认条件和IASC对金融工具的确认标准，我们可以把股指期货的初始确认归纳为以下两个条件：其一，由股指期货交易形成的金融资产或负债的相关经济利益很可能流入或流出企业；其二，由股指期货交易所获得的资产或承担的金融债务能够可靠地加以计量。因此，股指期货的合约价值已基本符合“金融资产”或“金融负债”的确认标准，在合约开仓（交易者初次买进或者卖出期货合约）时，应根据合约价值入账，而在合约平仓（交易者买进先前卖出的期货合约或卖出先前买进的期货合约）时，应将合约价值冲销。从与国际接轨的角度看，我国对股指期货的会计规定与国际通用的有关会计惯例应该是一致的。
二、股指期货对会计计量的影响
货币计量是现行会计的一个基本前提。历史成本或实际成本原则是从货币计价这一前提派生出来的。历史成本原则要求一切经济业务和事项在计量时普遍建立在历史成本基础上，要求一切资产的计价、负债的承诺、费用的计量、损益的计算均以交易发生时的原始成本作为会计计量的原则。历史成本是交易时的实际成本，具有客观性、可计量性和可验证性。一旦形成，入账后一般不再变动，一直到相应的资产已销售、耗用或负债已得到清偿为止。按照《国际会计准则第32条》的规定，对股指期货的计量应有以下具体情况：
1.在股指期货的初始确认时，应该以取得合约的历史成本进行计量。一般情况下，历史成本正好是当时的实际成交价格和保证金。
2.在初始确认后，应以公允价值对持有股指期货合约期间的公允价值变动进行计量。由于持有股指期货合约的主要目的是套期保值和投机套利，因而对公允价值变动产生损益的处理也就有所不同。
（1）对用于套期保值的股指期货合约，其意图在于避免或冲销被保值项目所面临的风险，会计上应重点反映其避险的效果，所以在持有期间，公允价值变动都应该归入被保值项目，计入当期损益。被保值项目形成的利得或损失也应该计入当期损益。这样，用于套期保值的股指期货合约与被保值项目的价值变动就能够相互匹配。
（2）对于用于投机套利的股指期货合约，其目的是获取差价利润，会计上应当重点反映其获利的情况，所以要将公允价值变动形成的损益在当期予以确认。
三、股指期货对会计报告的影响
会计确认、计量的最终目的是向外界提供财务会计报告，最新的财务会计报告应当为使用者决策提供相关的全部信息，但是传统的财务会计报告却存在着以下缺陷：1.传统的财务会计报告有固定的格式、固定的填列方式及项目，对股指期货交易的特殊业务往往无法客观反映。2.传统的财务会计报告以历史成本为基础提供信息，导致市场价格波动激烈的交易难以准确、及时披露。3.传统的财务会计报告仅记录可以用货币予以量化的信息，股指期货交易由于其本身特征，往往不能准确估计未来金额，故难以在传统财务会计报告中披露。
［关键词］股票指数期货；风险；风险控制
1 股票指数期货的简介及功能
股票指数期货(简称“股指期货”)是以某一股票指数作为基础产品的金融期货产品,其经济意义是买卖双方约定在将来一定日期、按照事先确定的价格交割某一股票指数的成分股票而达成的契约。股指期货诞生于20世纪80年代的美国,在当时被誉为“股票交易中的一场革命”。此后,在世界各国快速发展。
在金融市场上,股指期货具有价格发现、风险规避和转移、资产配置三大功能。第一,价格发现：股指期货市场价格能对股票市场未来走势作出预期反应。第二,风险规避和转移：股票市场的风险可以分为系统风险和非系统风险。第三,资产配置：股指期货具有资产配置的功能。
2 股指期货的风险分析
2.1 市场环境方面的风险
第一,高杠杆率的风险。由于股指期货的交易采用的是保证金的方式,参与者只需要动用少量的资金就可以进行数量巨大的交易。
第二,交易转移的风险。股指期货的推出,使一些偏爱高风险的投资者从股票的现货市场上退出进入股指期货市场,以期获取更大的利益,这样就形成了交易的转移。
第三,市场过度投机的风险。股指期货推出后,由于其保证金制度,使得其损益产生了放大效应。
第四,市场效率的风险。由于我国股票市场呈现弱式有效市场,交易主体也存在着获取信息的不对称性,使得投资者所承受的风险也不同。
第五,法律风险。股指期货目前仍处于发展和创新之中,流动风险性还比较大,其合法性更难以得到保证,所以股指期货还要承受很大的法律风险。
2.2 市场交易主体方面的风险
第一,套期保值者面临的风险。套期保值者参与股指期货交易的目的是希望通过股指期货进行套期保值以规避风险。但是如果投资者对股指期货的风险意识不强,对期货市场缺乏足够的了解,套期保值就有可能失败,使得套期保值者面临着不确定的风险。
第二,套利者面临的风险。从理论的角度上来讲,如果套利者对期货价格估计正确的话,套利几乎是无风险的。但是如果估计错误,套利就存在着风险了。
第三,投机者面临的风险。由于股指期货的高杠杆作用,使得投机者面临的风险在此作用下被扩大了好几十倍,会给投机者带来很大的风险。
2.3 市场监管方面的风险
股指期货是一种高风险投资的工具,无论是里面的管理者还是投资者,都需要具备一定的专业知识。一旦监管部门的宏观决策失误,就会对股指期货市场产生重大的影响。所以在市场监管方面,我们应当在对股指期货市场充分了解的情况下作出决策。
3 股指期货风险控制的对策
股指期货作为现代金融市场的重要衍生交易品种,存在上述诸多风险是正常的、必然的。以下是笔者的一些建议：
3.1 建立和完善相关的法律、法规与风险监管体系
证券监管的能力必须大大加强。只有通过有效的监管,才能有效控制可能出现的风险。此外,还应该结合我国实际,尽快制定一部涵盖面广的《期货交易法》以及金融期货、期权方面的相关法律、法规,使股指期货在有法可依的市场环境下规范发展,避免法律风险。
3.2 加强保证金管理
无论股指期货的投资者面临什么风险,能够基本控制一天的价格风险或减小投资者因可能仓位被击穿而发生无谓损失的风险。也可以考虑引入国外动态保证金制度,并且同时启动涨跌停板制度,来综合进行风险控制。
3.3 完善股票现货市场的建设
目前我国股票现货市场还不成熟,各种制度和基础建设还不完善。建议：①加快股票市场结构改革,稳步推进国有股减持；②适时逐步引入股票卖空机制。
3.4 加强期货市场与股票市场的合作
提高股指期货风险的控制和管理水平,就必须打破两个市场间的行业壁垒,使期货市场与股票市场进行合作,对风险进行联合控制和管理。
股指期货到底是一个什么东西呢?它对于股市会产生什么样的影响，对股民又会产生怎样的影响?
既然是一种期货，那么股指期货和一般的期货就有其共同之处，所谓期货交易，是指交易双方在期货交易所集中买卖期货合约的交易行为。在期货市场上大多数的期货交易的目的不是到期获得实物，而是通过套期保值回避价格风险或投资获利。实际的期货交易中，交易的双方在订立期货合同时，双方手中都无须有现货和全额现款，他们只要按成交金额的一定比例向交易所交纳保证金即可。换句话说，这就等于买方手里可以没有现款，卖方手里也不必有现货。
股票与期货最大的不同就是股票只能采取现货方式交易，禁止买空卖空行为。因为股价能涨也可能跌，而期货可以买空卖空，这样在期货交易中就存在多头和空头。先买后卖盼望将来某一时期价格上涨的叫做多头；先卖后买盼望将来某一时期价格下跌的叫做空头。做空头要赚钱就是需要买跌了，即先高价卖出再低价买入赚取差价。
在介绍股指期货前，我们要先来了解一下什么是股票指数。一个证券交易所通常有成百上千只股票，每只股票的涨跌情况各不相同，这就需要有一种指标能够指示股票市场整体的涨跌情况，股票指数就是起到这个作用。常见的股指有上证指数、深成指数、纳斯达克指数、道琼斯指数等。实际上一个国家的股票市场不一定只有一种指数，根据不同指数的选择方法得出的指数对整个股市的解释力度是不一样的。但是都能不同程度地表示出同一段时间内整个股市的涨跌情况。
股指期货又称“股票指数期货”，股指期货是以股价指数为依据的期货，是买卖双方根据事先的约定，同意在未来某一个特定的时间按照双方事先约定的股价进行股票指数交易的一种标准化协议合约。能代表整个市场股票价格变动的趋势和幅度，对所有股票进行套期保值，规避系统整体风险，是中国股市大涨大跌的风险管理工具，股票指数期货交易指的是以股票指数为交易标的的期货交易。与股票不同的是，股指期货不仅可以先买后卖，也可以先卖后买，不管是先买还是先卖完全取决于双方的约定。
利用股指期货对股票指数和所持有的股票进行套期保值，可有效规避股票市场上的股指波动和价格波动带来的风险。适时推出股指期货，对促进我国资本市场的发展将发挥重要作用。一般来说，期货交易的功能有两个：一是价格发现功能，一是套期保值功能。股指期货作为金融期货的一种，也具有价格发现和套期保值这两个功能。
股指期货的波动是股指的波动，股票与股指期货的涨跌关系就是股票与股指的涨跌关系。不同的是：在证券市场里股指不是交易的标的物，股民只能参考股指，对股票进行交易；股指期货里，股指可以用来交易，而且既可以做多也可以做空。
股市过热，政府部门自然会采取降温的措施，推出股指期货也是措施之一。推出股指期货交易就是为了稳定金融市场，可能股指期货在短期和局部会引起股市下跌，产生一定程度的波动，但从长远和整体趋势来说对股市稳定发展有着非常重要的作用，使股市估值趋于合理，股市的定价效率将得到提升，而中国股市未来的行情更需要这样的政策工具进行调控。股指期货的推出不是减少而是扩大了股票市场的交易量，活跃了股票市场，使得股市的流动性增加，将使市场经历一场优胜劣汰的结构调整，大盘蓝筹股进一步得到优化，而小盘股则会相对被削弱，国家产业政策、行业背景、企业本身的盈利能力等才是影响股票价值的关键因素。
(摘自7月4日《中国经济导报》)
9月15日，汇添富基金管理公司和国投瑞银基金管理公司旗下的“一对一”和“一对多”专户理财账户，分别与东证期货和中信建投期货签署开户合同，并向中金所成功申请股指期货交易编码。这标志着基金参与股指期货迈出了实质性的一步，一旦拿到交易编码即可开展股指期货交易基金将试水股指期货
股指期货推出已有5个月，但基金等等要机构由于政策和制度原因一直缺常、事实上，有关券商、基金等主流机构参与股指期货的多数相关规定也是在4月16日之后才逐步出台的。
3月15日，证监会印发工《证券投资基金投资股指期货指引(征求意见稿)》《指引》规定，股票型、混合型及保本基金可参与期指，债券型、货币基金不得参与：除保本及证监会批准的特殊基金品种外，其余基金以套期保值为目的。此外，对持仓规模、投资杠杆也有要求：基金持有的买入股指期货合约价值不得超过基金净资产的10％，基金持有的卖出期货合约价值小得超过基金持有的股票总市值20％；基金持有的买入期货合约价值与有价证券市值之和不得超过基金资产的95％(普通开放式基金)或100％(ETF基金、完全被动的指数基金和封闭式基金)。这意味着，基金套期保值不能超过股票市值的20％。
4月23日，股指期货开市的第8天，基金、券商等机构参与股指期货的规则正式出台。证监会了《证券公司参与股指期货交易指引》，而《证券投资基金投资股指期货指引》与征求意见稿没有作出修改。对证券公司自营和资产管理分别做了规定，其中，券商自营在初期只能以套期保值为目的。对资产管理业务，可以根据不同业务类型，在审慎评估客户风险承受能力的情况下，按照客户的不同需求，参与不同目的的股指期货交易。而集合资产管理业务，也只能以套期保值为目的进行风险管理，减少资产净值波动的风险。定向、限额特定资产管理业务，则可不限于套期保值，以满足不同层次客户的需要。另外，专项资产管理业务则原则上不得从事股指期货交易，同时，由于集合资产管理计划具有客户人数多的特点，监管规定上参考了基金参与股指期货的安排。
7月7日，证监会指出，放开基金专户股指期货交易，监管机构不对专户理财业务参与股指期货交易的投资目的、投资比例、信息披露等内容进行规定。
9月6日，证监会出台《关于保本基金的指导意见》，允许保本基金参与股指期货。保本基金参与股指期货交易可以不受基金参与股指期货的投资比例限制，从而扩大了保本基金的高风险资产投资范围，为保本基金在保持低风险特征的前提下获取更高的收益创造了可能性。同时，为控制保本基金的整体投资风险，《指导意见》规定基金的风险资产比例应限定在净资产的30％以内。
截至6月底，有6只保本基金在运作，共计240.64亿份基金份额，规模达304.87亿元。也就是说，参与股指期货的资金最高在90亿元左右。
超级机构队伍将壮大
基金参与股指期货的“破冰”，意味着期指市场中的机构队伍，尤其是超级机构的队伍将迅速扩大。
据统计，目前股指期货的开户数已经突破5万户，但是仍以散户为主，机构只有不到800户且绝大部分是私募基金，券商等特殊法人机构只有20余户。
基金专户的入市不仅将进一步丰富股指期货市场的投资者结构，也将逐渐壮大机构投资者队伍，从而完善市场功能的发挥。
至于为何基金在4月23日《指引》公布后迟迟未入市，建信基金总经理助理王新艳当时明确表示。建信基金暂时不会参与期指交易。据了解，基金参与股指期货交易还面临一定的技术难题。
其一，股指期货合约的收益如何在每天的基金净值中体现?每天收盘后的净值如何统计，是否来得及在当天公布?基金不是中金所的直接会员，只能通过期货公司交易、结算。这样一来，只有交易所及其结算会员及时反馈基金的结算信息，才能保障基金净值按时计算、。其二，老基金参与期指需要经过基金持有人大会的商议，而持有人大会的召开不是件容易的事。其三，公募基金的高频交易投入可能较大。按照国外的经验，股指期货推出后，最主要的市场参与者不是公募基金，而是对冲基金。对冲基金主要依靠高频交易来帮助客户赚钱。所谓高频交易，主要是在股票的现货和股指期货之间进行高速度的期现套利交易，目前国际上最快的一个交易综合系统，交易成交速度可以达到百万分之16秒。目前国内已经有私募机构在尝试高频交易了。国内的证券交易所、金融期货交易所及基金公司、证券公司的基础设施和监管能力还不能适应股指期货出现以后高频交易的特点。
由此可见，基金内部制度建设、投资策略与流程、投资前期准备、系统构建还需一定时间，预期短期内参与股指期货的基金数量不会很多。
套期保值操作将增加
国投瑞银基金公司在签署首单股指期货开户合同后，相关负责人透露，该单“一对多”专户是交通银行首次采取组织客户到基金公司调研后成功定制的专户“一对多”产品。在该产品中引入期指工具，将成为专户投资增加对冲风险、追求绝对回报的一大“利器”。
据了解，国投瑞银旗下另有一单可投资期指的“一对一”专户也已完成向证监会的报备。接下来会根据市场情况，先在专户产品中引入无风险和低风险套利方案，再基于期指的“套保”功能，开发出风险收益特征不同的“绝对回报”系列专户产品，以满足投资人个性化的需求。
根据证监会的相关规定，未来参与股指期货的公募基金只能进行套期保值，而基金的专户除套保之外，还可以进行套利和投机，但目前来看，专户也以套期保值为主。另外，可以预见的是，保本基金更是以套期保值为主，辅以元风险的期现套利和低风险的其他套利。
业内人士认为，股指期货带来的多种投资手段和理念极大地丰富了公募基金的产品设计思路，可以解决目前基金产品同质化严重的局面，提供风险回报收益更加差异化的产品。比如运用股指期货的指数增强基金、多空结合的市场中立基金、相对收益(贝塔)和绝对收益(阿尔法)的分类基金、核心卫星类基金、多因素模型配置基金、净多头或净空头的杠杆基金等等。而随着基金参与期指交易的广泛深入，基金业势必会面临重新洗牌。
基金动态
封闭债基信诚增强收益发售
封闭式债券型基金――信诚增强收益目前正在募集，上限为30亿份。该基金将在合同生效后3年内采取封闭式运作，并在深交所上市交易，投资者可通过二级市场进行交易。
富国推出首只全球债券基金
富国基金推出了首只全球债券基金一富国全球债券。该产品将采用基金中的基金(FOF)模式，在全球范围内精选债券型基金，构建优质基金组合。其投资于债券型ETF、主动管理的债券型公募基金、债券类资产的部分台计不低于总资产的80％，投资于基金的部分不低于基金资产的60％。投资范围主要覆盖美国、欧洲和亚太市场，业绩比较基准为巴克莱全球债券指数。嘉实H股指数基金掘金内需
正在发行的嘉实恒生国企指数基金跟踪的恒生国企指数囊括国有四大银行、“石化双雄”等蓝筹股巨头，以及比亚迪、东风集团等优质个股，为内地优质企业的代表。
华商盛世规模两年增20倍
成立于2008年9月的华商盛世成长基金，首募规模不足4亿元，现在规模已超过80亿元。不到两年的时间里，该基金规模增长20倍，持有人户数增长60倍，是2007年以后成立的基金中规模增长最快、幅度最大的偏股型基金产品。