时间：2023-07-16 08:54:45
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇期货投资的方法，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
从事期货行业十余年，始终有个不变的愿望，就是通过期货稳定的投资获利，达到财务上自由，实现既拥有财富，又有自由支配的时间的理想。这些年在期货市场的投资经历也是没齿难忘，但是总感觉缺乏有效的总结，《期货投资的艺术》帮我完成了这必须而又有意义的工作。
作者黄圣根通过自己真实的交易经历和感受，帮助大家诠释了期货市场的真是本质，经历了期货市场又胜到衰，从低谷回到健康发展之路，作为见证者和亲历者，从客观层面帮我们还原了中国期货市场的本来面目，同时也为参与期货市场提供了正确的方向。
《期货投资的艺术》书中提到了牛皮市的突破，也就是我们常说的盘整突破，以往这是个看起来很主观的交易策略，但是作者通过量化的方式帮助我们诠释了这一在技术分析领域运用最为广泛的交易策略，特别是在我的交易头脑中使这一策略获得了新生，解决了我对主观交易策略多年来存在的困惑。
时间是要付出很多精力和成本的，精力包括时间和体力，而对于期货投资，成本就意味着大量的金钱的投入。这就引入了止损的问题，初涉市场的人多半会理解为简单的亏损离场，而作者让大家更明晰了止损的真谛，止损是个体系，有时候是以退为进，正如《潜伏》里的一句经典台词有一种胜利叫“撤退”。止损的目的是保存实力，通过有效的保护自己的资金，等待机会的出现，应该跟兵法不谋而合吧。期货市场即战场。“兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。”所以期货投资也是生死存亡事，止损是期货生存之王道。
作为久经沙场的老期货人，把自己在期货中经历和见识过的投资心态与大家分享，这在市场很多相关书籍中很少见到，这说明作者不仅具有坚实的理论基础，而且一直身处期货市场的交易最前线，分享的东西恰恰是交易者的心声，能与之产生巨大的共鸣，也为屡战屡败的投资者指明了正确的方向。投资心态是参与期货交易的核心，无法解决心态问题就始终无法形成投资上的跨越，这也是作者给参与期货的投资者最大的警醒之处，而不是像大多数投资者认为的，期货市场的成败取决于看对看错。
在国内棉花期货去年9月中旬开始的一波急涨行情中，一些期货公司的保证金出现异常增长情况，不排除部分境外热钱钻了期货公司开户审查的空子，流入商品期货市场。而这些游资在通胀预期下的大肆投机，将损害期市的稳定健康发展。
尚处于新型加转轨时期的中国期货市场，其基础依然薄弱，投资者结构单一，产品种类不够齐全，应对国际市场冲击的能力还不够成熟。
在上述情况下，中国证监会和中期协都先后提出了“防范系统性风险和道德风险，维持期货市场稳定”的重大课题，因此，保证期货市场稳定和有序发展，就成为当前期货行业工作的重中之重。
行为偏差导致市场过度波动
尽管存在着各种各样的外部因素，导致期货市场频繁波动，但要探寻期货市场波动的深层次原因，还要关注市场内部投资者的行为方式。行为金融学理论认为，投资者行为偏差造成了各种各样的市场异象，而各种异象又是造成市场波动的根源。因此，投资者行为偏差，是造成市场不稳定的最根本的原因。
可以用图示来描述市场波动的传导机理：
如图所示，期货市场中，投资者的认知与行为偏差，如过度自信、处置效应以及羊群行为导致了一系列市场异象的出现，如价格的动量与反转趋势效应，期货价格的日历效应等异常现象，这一系列市场异象造成了期货市场的量价波动，而市场的波动又反作用于投资者，加剧了他们的认知和行为偏差，恶性循环，从而造成了更大波动，形成一个偏差－异象－波动的来回循环传导的现象。因此，要稳定期货市场和平抑市场波动，必须从投资者交易行为偏差入手。
完善期货市场投资者结构
在分析清楚了投资者行为与市场波动的传导机制后，需要进一步探讨投资者行为与市场波动的稳定机制。所谓稳定机制，即如何平抑投资者行为造成的恶性循环，避免市场过度波动的原动力。从笔者提出的传导机制来分析，投资者的认知与行为偏差是市场波动的根源，要形成投资者行为与市场波动的稳定机制，必须最大限度地减少和降低投资者的认知和行为偏差。而减少和降低此类偏差，除了加强投资者教育外，主要应由完善期货市场投资者结构入手。
在新形势下，进一步完善和优化投资者结构，发展机构投资者，满足现货企业利用期货市场发现价格和套期保值功能至关重要。
目前国内期货市场95％的交易者是中小散户，机构投资者只有5％的比例，这一比例很不正常。因为期货市场与股票市场不同，股票市场是大众投资者投资理财的工具，期货市场的主要功能却是现货价格发现和套期保值。因此，功能不同决定了中国期货市场更应该大力发展机构投资者，而非个人投资者。对于期货市场监管方而言，要深入研究培育期货市场机构投资者的相关法规政策，进一步完善市场结构，提高市场定价效率和市场流动性，满足广大现货企业发现价格和套期保值的需要。
期货公司是期货市场上最重要的中介机构，连接现货企业和市场的桥梁，其作用非比寻常。中国期货公司仍然存在着很多问题，例如尚未建立完整的信息披露机制，宣传和市场开发行为不够规范，内部管理制度和风险控制制度不够健全等等。在中国期货市场迎来新的发展机遇的形势下，这些问题都亟待解决。
尽管最近十年间有越来越多现货企业参与到期货市场中，并成功锁定风险和利润，实现套期保值，但是仍然存在着市场参与程度较低，参与广度和深度不够，对期货合约的作用和风险缺乏认知等问题。而国外一些成熟期市（例如美国期货市场）中的现货企业，基本不存在上述问题。因而参与中国期货市场，本身就是一个循序渐进的学习过程，发展机构投资者对于中国期货市场而言，还有很长的路要走。
对期货新品种的规划与建议
随着中国第一个金融期货――沪深300股指期货的上市，期货市场也迎来了新的发展机遇。可以预见在将来，上海、大连、郑州三大期货交易所会有更多品种上市，中国也会逐渐成为农产品、金属和能源期货的国际定价中心；而中国金融期货交易所，也会有更多产品推出，例如国债期货、外汇期货等。会出现期货投资基金，而金融资产配置和理财的手段也会更加丰富和多元化。
根据对中国期货市场未来发展的趋势分析，得出新上市品种的合约规划与建议如下：
一是对已有期货合约的波动性继续深入研究，探讨市场波动的根源，并为新品种上市储备经验。笔者基于行为金融理论，提出了投资者认知与行为偏差――市场异象――市场波动的传导机制，对市场波动作出了部分解释。然而期货市场波动性研究的内涵远不止于此。通过传统的对期货品种定价效率、期货合约套期保值有效性的研究，也可以为期货市场波动提供理论依据和解释。
二是针对期货市场异常现象的研究，理论要走在实务之前。目前此类研究较为匮乏，主要原因在于缺乏高质量的实证文献。而通过对已有期货品种运行中市场异象的考察，可以丰富期货研究的内涵，从而有利于一些新品种引入后，在最短时间内找到提高定价效率的方法。
三是在新品种上市之前，可以采取市场调研的方式，通过各种形式的投资者调查活动，了解投资者的想法和操作方式，并帮助投资者建立合理的盈利模式。
[关键词] 层次分析法 期货 评价
期货市场是在商品市场不断发展和完善的基础上建立起来的。我国的期货市场从20世纪80年代末进行试点开始,经过20世纪90年代市场缺乏统一管理和没有完善法规、导致市场盲目高速发展的阶段后,现在市场已经基本得到规范。在市场规律的选择之下,一批管理比较规范,运作比较平稳,发展相对成熟的期货品种在我国期货市场脱颖而出,如上海交易所的铜、铝,大连交易所的大豆等。但是,期货市场在我国仍没有一个很好的风险评价体系,投资者基本是凭借自己以往的投资经验对期货进行投资。因此,对期货市场进行研究,加强风险管理,建立期货市场风险评价体系成为期货市场研究的首要任务。本文用层次分析法模型,使复杂的期货投资决策问题从定性的分析向定量结果转化,定性和定量相结合,对期货市场12种期货进行评价,并从中选出5种理想的期货产品,此方法可指导期货投资者优化投资策略。
一、期货投资决策的层次分析模型
在建立层次分析模型之前,先引进4种评价指标,即期货产品的收益率、涨跌情况、涨跌波动情况、ARBR能量指标,这些指标对理想期货的决策起主要的作用。记SY(I,T)为第I种期货第T个月的收益率,表示该种期货的收益情况。ZD(I,T)为第I种期货第T个月的平均涨跌数据,表示该种期货的盈亏情况。ZP(I,T)为第I种期货第T个月的涨跌波动,表示该种期货的盈亏波动的情况,体现出期货盈亏是否稳定。AR(I,T)为第I种期货第T个月的能量指标,表示该种期货产品买卖气势情况。涨跌与涨跌波动指标隐含着购买期货产品的风险情形。收益率,其中为第I种期货第T个月末清算的收盘价,即第I种期货第T个月的收益率SY(I,T)为当月与上个个月的收盘价的对数之差。涨跌ZD(I,T)所给的历史数据ZDj(I,T)的平均值。涨跌波动ZP(I,T)为ZDj(I,T)的标准差,反映期货盈亏的波动情况:。AR(I,T) 为第I种期货第T个月的最高价减去该月的开盘价,有效的反映了该种期货在第T个月的买卖气势情况, AR(I,T)的值越大则说明期货的买卖气势越好。为了方便数据的处理和计算,用评价指标的极值差方法对数据进行标准化处理,化成无量纲的指标观测值。
根据这4种指标的评价标准,将期货投资决策问题包含的因素按照不同属性自上而下地分解为3个层次,最上层为目标层,即选择理想期货产品,最下层为方案层,即12种期货产品,中间层为准则层,有四个准则,即4种指标。各层间的联系用相连的直线表示,既可画出层次分析结构图,如图1。
二、针对评价要素建立判别矩阵
建立期货投资决策的层次分析模型后,投资决策者需要对各层次因素的相对重要性给出判断,用数量化的相对权重Cij进行描述,反映成矩阵的形式就是判断矩阵C=(Cij)n*n。采用成对比较法对各个因素进行比较打分,打分的尺度采用1-9比较尺度。
我们通过广泛调研以及有关期货资料的介绍,运用几何平均法将待决策者的意见综合平均,得到第一层的评价判断矩阵如表1。
表1 第一层子目标判决矩阵
要素 收益率 涨跌 涨跌波动 ARBR
收益率 (C11)1 (C12)3 (C13)5 (C14)6
涨跌 (C21)1/3 (C22)1 (C23)2 (C24)2
涨跌波动 (C31)1/5 (C32)1/2 (C33)1 (C34)1
ARBR (C41)1/6 (C43)1/2 (C43)1 (C44)1
下一步,要建立方案层对准则层的判别矩阵。本文的数据实验对2007年10月到2008年3月的每个月每种期货产品进行建立层次分析,现以一月数据加以说明,取2007年10月的数据对12种期货产品建立层次模型,并对铝、铜、燃料油、橡胶、豆1、豆2、玉米、豆粕、棉花、白糖、强筋小麦、硬冬白小麦这12种期货产品的4种指标按之前所述方法处理,得到铝的收益率为0.5491、涨跌为0.3864、涨跌波动为0.3108、ARBR为0.5531,由于篇幅所限处理后的数据不一一列举。比较12种期货的收益率、涨跌、涨跌波动、ARBR,由MATLAB编程计算得4个12阶的成对比较阵C1、C2、C3、C4。
三、一致性检验
从理论上分析得到,A如果是完全一致的判断矩阵,应该满足CijCjk=Cik,但实际上在构造判断矩阵时要求满足此条件是不可能。因此,退而求其次,要求判断矩阵有一定的一致性,即可以允许判断矩阵存在一定程度的不一致性(满足矩阵的一致性检验)。
计算衡量判别矩阵A的不一致程度指标,其中为矩阵A的最大特征值。计算得矩阵A最大特征值为4.0042,对应的特征向量为(0.9186,0.3201,0.1677,0.1601),则CI=0.0014。为了确定A的不一致程度的容许范围,需要找出衡量A的一致性指标CI的标准,可引进随机一致性指标RI。对于不同的n,用大量的样本矩阵算出的随机一致性指标RI数值。
一致性比率CR=CI/RI,当CR
四、层次总排序与决策
对上面已算出的各准则对目标的权向量和各方案对每一准则的权向量进行组合,则第三层对第一层的组合权向量为:W=[WC1;WC2;WC3;WC4]*WAT。经计算得出组合权向量W为(0.1368, 0.2219, 0.0436,0.1188, 0.1107,0.1003,0.1955,0.1744,0.0731,0.1687,0.1327,0.0899 ),根据此向量,可决策出理想的期货,即07年10月份理想期货从好到差依次为:铜、玉米豆粕、白糖、铝、强筋小麦、橡胶、豆1、 豆2、棉花、硬冬白小麦、燃油。
利用上述介绍的数据处理方法和层次分析法分别对其他的5个月求出组合权向量,进行对期货的理想程度排序。最后可利用决策分析中的Borda函数来确定综合排序,得出五种理想期货分别为:铜,强筋小麦,棉花,铝,橡胶。
四、结束语
本文通过实例分析AHP在期货投资决策中的应用,研究了理想投资期货、期货产品各个指标等之间的影响,将期货投资主体的经验判断给予数量化,定性与定量相结合,较合理地解决期货投资的多因素决策问题。
参考文献:
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[关键词]期货市场 指数化投资 商品指数基金 商品指数期货
根据MaxIssacman的定义，指数化投资是通过持有基准指数所包含的全部或具有代表性的证券来复制指数，从而获得某一特定市场基准收益率的投资策略。1971年，威弗银行建立了一个以纽约综合股票指数为基础的等权重投资组合，拉开了指数化投资的序幕。1986年，纽约期货交易所(NFE)上市了商品研究局(CRB)指数期货合约，成为商品市场第一个指数化投资产品。
一 商品市场指数化投资的方式
根据投资者跟踪指数的方式不同，指数化投资的方法可以分为三种，分别是复制法、基金法和衍生工具法。基于上述方法，商品市场指数化投资的主要方式有互换、商品指数基金、商品指数期货及期权、商品指数EFTs等。
(一)商品指数互换
互换可以被视为一系列远期合约的组合。商品指数互换是指互换当事人约定在未来某一时期内相互交换以商品指数为标的现金流量的协议。由于互换协议的独特性，两个特定当事人达成互换协议很困难，通常需要互换交易商作为中介。互换交易商主要由银行和其他大型金融机构组成，它们是连通OTC市场和期货市场的桥梁。
(二)商品指数基金
商品指数基金是以市场中某一商品指数为基准，通过复制的方法建立一篮子商品组合跟踪指数变化的投资基金。商品指数基金采用“买入并持有”的投资策略，即按照期货合约的名义价值购买期货合约。商品指数基金参与市场采用的是“全部抵押方式”，即先将全部资金投资于短期国债以获取固定收益，再以短期国债作为抵押参与期货交易。商品指数基金不采用卖空策略，也不使用资金杠杆。
(三)商品指数期货和期权
商品指数期货是指在期货交易所上市交易的以商品指数为标的期货品种。商品指数期货相当于构造了一个商品投资组合。因此，商品指数期货是进行指数化投资的场内衍生工具。
商品指数期货实行保证金交易，可以进行卖空操作，采用现金结算。根据指数构成商品种类和数量不同，商品指数可以分为综合性商品指数、分类商品指数、单一商品指数。
(四)商品指数ETF
交易所交易基金(ETF)是近几年才在西方发达国家证券市场上迅速崛起的一种指数化投资工具。商品指数ETF，即上市型商品指数基金，是一种能够通过证券交易所的平台进行日内交易的商品指数基金。
与商品指数基金相比，商品指数ETF具有下列特点：在全国性市场交易上市，便于投资者申购和赎回；投资组合更加稳定，严格复制跟踪指数，投资收益完全透明；费用更加低廉；投资门槛更低。
二 商品市场指数化投资对市场的影响
(一)对市场价格的影响
一般来说，利多消息会推动期货价格上涨，不过随着价格的上涨，预期收益率会下降，做多热情会下降，期货价格将会面临一个向下的修正。由于指数化投资的目标是复制和跟踪指数，不管在何种市场条件下，指数化投资都要准确反映指数的变化，就可能导致成份期货价格的高估。对于按市值加权的指数，若某期货价格很高，在指数中的权重就越大；相反，如果某期货价格很低，在指数中的权重就越小。
(二)对市场流动性的影响
商品指数基金采用被动式投资，集中式交易，交易并不活跃。如果指数基金比例不大，对市场影响有限。如果市场现有资金总量不变，但大量资金转为商品指数投资，则会对市场流动性产生较大的负面影响。
(三)对市场定价效率的影响
市场定价效率来自于市场所搜集的信息，正是由于大量分析师不断寻找重要信息，并将这些信息应用到投资实践中，才会达到相对合理的价格。而商品指数基金由于其投资策略，并不存在寻找信息的动力，不会为市场带来更多的信息。
(四)对市场结构的影响
在20世纪90年代中期以前，期货市场参与者主要分为两类，即套期保值者和投机者，前者从事与现货相关的生产、经营等活动，通过期货市场进行套期保值操作，转移价格风险；后者承接套期保值者头寸并承担价格风险，获取风险收益。
三 结论与启示
中国期货市场正处于快速发展时期，新品种不断推出，市场规模不断壮大。指数化投资不仅服务于市场拓展，也服务于产品创新，对推动我国期货市场向更高层次发展具有重要意义。推出商品指数基金，一方面可以吸引社会资金入市，为期货市场增加新的流动性，另一方面也可以将期货市场原有的散户组织起来，改善投资者结构，促进期货市场的健康稳定发展。
关键词：系统性风险：股指期货：套期保值
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1007-4392(2010)09-0004-04
一、股票市场的风险
根据证券投资组合理论，股票市场的风险可以分为系统性风险和非系统性风险。系统性的风险指对整个股票市场的所有股票都产生影响的风险，这种风险由宏观性因素决定，它作用时间长，涉及面广，往往使得一组股票发生剧烈的价格变动。非系统性风险则是针对特定的股票而产生的风险，它是由公司内部的微观因素引起的，与整个市场无关。
设市场模型表达式为
从(5)式可以看出，随着投资组合数目的增多即N的增大其数值会变小，即投资者通常可以通过分散化投资组合的方式将非系统性风险的影响降低到最小程度。如(3)式，当系统性的风险发生时，各种股票的市场价格都会朝着同一个方向变动，股票市场的分散化投资显然无法规避价格整体的变动即系统性风险。
二、期货市场与股票市场的关系
(一)资金供求影响
当股市低迷的时候，期货市场就会得到来自股票市场的资金流入，反之亦然。两个市场的成交量会呈现此消彼涨的状况。按照参与时间的长短，期货投资者可以分为两类。一些人通过多年的运作，认为期货市场的操作相对来说较为透明，市场也比较公平，股市的反弹难以再引起该类客户的投资意愿，对其不再敏感。另一部分并非坚定的期货投资者，该类投资者处于对期货市场的了解过程中，在期货市场与股票市场之间摇摆不定。当股市出现反弹迹象时，其中一部分投资者会将一定资金转移到股市，但是绝对数量很少。据期货业人士介绍，在最近国内A股熊市的几年中，每逢股市反弹，期货公司的人气就会有所下降，但由于股市自身的体制性原因，以及投资者对股市信心的不足，投资于期货的主流资金不会转投股市。
(二)股票价格与期货价格关联与传导
从图1、2可以直观的看到，黄金的现货价格和黄金的期货价格以及上市公司中黄金的价格走势在总体趋势上面基本一致。
从这个图可以看出黄金期货价格影响股票价格的两个主要方式。
(三)产业调控
期货市场有助于减缓商品现货市场的波动。期货价格能比较准确全面地反映真实的供给和需求的情况及其变化趋势，对生产经营者有较强的指导作用。生产商根据期货市场价格的变化来决定商品的生产规模，在贸易谈判中，大宗商品的成交价格往往以期货价格为依据来确定。期货价格提供了一个比较合理的预期，能够指导人们预先安排生产，因此可以避免生产上的盲目性，防止市场的大起大落。期货交易所价格信息的及时，便于生产、加工、贸易企业通过保值的方式来安排生产、加工和贸易计划，保障稳定经营。贸易企业只有通过期货市场锁定价格，确保利润的实现和风险的转移，从根本上提升企业的竞争能力。
三、股指期货套期保值的经济原理及期现套保意义、方法
同种商品的期货价格和现货价格走势基本上是一致的，现货市场和期货市场虽然是两个独立的市场，但由于某一特定商品的期货价格和现货价格在同一市场环境内。会受到相同的经济因素的影响和制约，因而一般情况下两个市场的价格变动趋势相同。套期保值就是利用这两个市场上的价格关系，分别在期货市场和现货市场做方向相反的买卖，取得在一个市场上出现亏损的同时，在另一个市场上盈利的结果，以达到锁定生产经营成本的目的。
期货交易的交割制度。保证了现货市场和期货市场价格随期货合约到期日的临近，两者趋向一致。期货交易规定合约到期时，未平仓头寸必须进行实物交割。到交割时。如果期货价格和现货价格不同，例如期货价格高于现货价格，就会有套利者买入低价现货，卖出高价期货，以低价买人的现货在期货市场上抛出，在无风险的情况下实现盈利，
在此意义上，股指期货将成为引领投资者的灯塔，从而避免盲目投资所导致的追涨杀跌，由于用股指期货进行套保的投资者并不急于抛售股票，因而可以起到稳定市场与信心的作用。同时，投资者还可利用期现两个市场之间的偏离进行套利交易，实现偏离的迅速回归，从而减弱市场的波动。因此，股指期货减缓股指波动的作用相当显著。根据30只股票市场自次贷危机爆发以来最大跌幅的统计数据显示，22个推出股指期货的国家，股指跌幅平均为46.91％；8个没有推出股指期货的国家，股指平均跌幅高达63.15％。巴西、墨西哥、印度、马来西亚、泰国等已经推出股指期货交易的主要新兴国家现货指数平均跌幅仅为47.1％，而同为新兴市场国家，在市场结构、投资者结构和监管体制上具有相似性的我国，上证综指跌幅达72.81％，深圳成份指数跌幅达73.8％。
股指期货期现套保的主要难度与技巧便是股票现货组合的构建。这是由于指数对应的是一揽子成分股。目前股票现货组合构建的方法有三种：指数化投资的完全复制配备技术、指数化投资的增强型配备技术和利用交易型开放式指数基金(ETF)。针对沪深300指数，期现套期保值尚没有理想的现货标的。我们可以选择沪深300成分股作为现货标的的选择范围，然后如何以尽可能少的权重股来比较完善地复制现货指数，因为如果股票的个数还是相对较多，操作也会带来一定的不便。所以。还需要进行再次的筛选，以便得出尽可能少的股票，这也是期现套保中的关键。
四、基于沪深300指数套保原理对黄金板块股票套期保值分析
首先了解上海期货交易所黄金期货标准合约。黄金标准合约的交易单位为每手1000克，交割单位为每一仓单标准重量(纯重)3000克，交割应当以每一仓单的整数倍交割。用于本合约实物交割的金锭，金含量不低于99.95％。交割的金锭为1000克规格的金锭(金含量不小于99.99％)或3000克规格的金锭(金含量不小于99.95％)。3000克金锭，每块金锭重量(纯重)溢短不超过+50克。1000克金锭，每块金锭重量(毛重)不得小于1000克，超过1000克的按1000克计。每块金锭磅差不超过±0.1克。每一仓单的黄金，必须是同一生产企业生产、同一牌号、同一注册商标、同一质量品级、同一块形的金锭组成。每一仓单的金锭，必须是交易所批准或认可的注册
品牌，须附有相应的质量证明。用于实物交割的金锭，必须是交易所注册的品牌或交易所认可的伦敦金银市场协会(LBMA)认定的合格供货商或精炼厂生产的标准金锭。具体的注册品牌和升贴水标准，由交易所另行规定并公告。
然后我们在黄金板块中挑选权重股票。辰州矿业的本部沃溪矿区属我国早期主要的黄金生产基地之一，公司目前是国内十大黄金矿山开发企业之一，也是全球第二大开发锑矿和国内主要的开发钨矿的公司。作为中国第一家专业从事黄金生产的上市公司，中金黄金股份有限公司将不断借助资本市场平台，扩大黄金等矿产资源的占有率，通过逐步完善和创新经营机制，着力提高核心竞争力，实现跨越式发展。打造中国黄金业的第一品牌。至2008年3月31日，公司总资产73.60亿元，净资产43.32亿元，分别是公司成立时6.47亿元和2.75亿元的1037.56％和1475.27％；2007年实现利润62050万元，较上年增长51.29％，显示出良好的成长性。山东黄金集团有限公司成立于1996年，是直属山东省政府的国有大型企业。截止到2006年末，集团资产总额95亿元，职工20000余人，黄金产量、经济效益、资产质量、科技水平及人才优势，均居全国同行业前列，为国家重点扶持的520户企业之一。2003年，“山东黄金”在上海证交所发行上市，并先后荣获“2006年度中国上市公司市场投资者(股民)满意信赖十佳品牌单位”，以及“2006年度中国上市公司成长百强第八名”两项殊荣。据中国黄金协会统计，中国2007年上半年黄金总产量122.2吨，其中黄金矿山产金98吨：黄金行业实现工业总产值人民币318.57亿元，实现利润人民币34.68亿元。紫金矿业集团矿产金产量约占全国矿产金产量的10.4％，利润约占29.25％，四个权重股的股本情况见表1，
根据以上四个上市公司的股价编制一个指数并以流通A股股本确定了在股指中的权重。设为。编制指数的目的是达到与期货合约的相关性最大化。如果单一股票价格与期货合约的相关性足够大的情况下，就不必编制股票指数。根据套期保值原理：买卖期货合约数=现货总价值/期货指数点*每点成数*β系数
公式中的“期货指数点+每点乘数”实际上就是一张期货合约的价值。从公式中不难看出：当现货总价值和期货合约的价值已经确定下来后，所需买卖的期货合约数就与B系数的大小有关了。而B则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性，即，市场组合价值变动1个百分点，该资产的价值变动了几个百分点。而资产组合的β值就是各组成要素按比重的加权值。
最后进行实例分析检验。现假设有100万资金，按比例分别投资14万辰州矿业，22万紫金矿业，20万中金黄金，44万山东黄金。B(股票指数)=B(辰州矿业)×0.14+β(紫金矿业)×0.44+B(中金黄金)×022+β(山东黄金)×0.20=1.46×0.14+6.61×0.44+0.51×0.22+0.21×0.20=3.26。根据公式买卖期货合约数
从以上两表可以看到，通过套期保值，有效的规避了风险。降低了成本。第一种情况的买入套期保值，使得可以以9月11号时的股票价格在12月4日买到同种股票，从而锁定了成本。第二种情况的卖出套期保值，使得股票持有者把股票的损失转移到了期货市场从而降低了风险。
[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:股指期货;套期保值;沪深300股指期货;最优套期保值率
中图分类号:F830.9 文献标识码:A 文章编号:1007-4392(2010)01-0008-03
一、引言
股指期货是一种基于股票指数的金融衍生产品,投资者既能够通过其对现货资产进行风险对冲,降低资本市场的系统性风险;又能够将其作为一种具有杠杆倍数的投机套利工具,丰富资产组合的结合,以期获得良好的收益。套期保值不仅是期货市场的主要功能,也是其存在和发展的原因。从国外成熟市场的经验来看,在股指期货的众多功能中,套期保值仍是多数投资者进行交易的主要目的,尤其是对大型的机构投资者来说,运用股指期货对现货资产进行套期保值已经成为风险管理中的重要手段。我国股指期货推出后,运用股指期货对投资进行套期保值将会得到广泛的应用。然而,在制定套期保值交易策略时,核心问题是确定最优套期保值比率,使投资者的资产头寸在面对基差波动风险的情况下能够获得最大化的收益或者最小化的损失。
本文试图在分析最优套期保值比率的基础上,以即将推出的沪深300股指期货为分析对象,运用协整等建模方法,研究沪深300股指期货和现货的相关性,并利用相关模型估计最小风险套期保值比率,同时对套期保值有效性进行分析,为投资者未来利用沪深300股指期货进行套期保值提供理论与实践的指导。
二、研究方法
本文的实证研究主要基于最小方差模型展开。对于基于方差最小的风险最小化套期保值比率主要有以下常用方法:
(一)最小二乘法回归模型(OLS法)
传统回归模型对套期保值比率的市计主要通过最小二乘法(OLS法)进行,Witt和Martinl在1987年概括了几个估计套期保值比率的常用公式,其中之一是代表传统方法进行套期保值比率的估计。有如下的回归方程:
rs,t=α+Hrf,t+εt(1)
其中,rs,t为t时刻现货头寸回报;rf,t为t时刻期货头寸回报,s为现货价格,f为期货价格。α为回归函数的截距项,t为白噪声。于是可通过简单的线性回归,斜率系数H就是所要估计的最优套期保值比率OHR。
(二)向量自回归模型(VAR)
最小二乘法估计会受到残差项的自相关性的影响,而向量自回归模型(VAR)能够克服这一缺点。在VAR模型中,期货价格和现货价格存在以下关系:
rs,t=αs+βsi rs,t-i+γsi rf,t-i+εst(2)
rf,t=αf+βfi rs,t-i+γfi rf,t-i+εft(3)
其中,εst和εft为误差项。在这一模型中要寻找最佳的滞后值m和n,使残差项的自相关消除。可以得到OHR为:
H=(4)
上述最小化风险套期保值比率也可以通过下面的回归模型给出,即:
rs,t=α+Hrf,t+γsi rs,t-i+θsi rf,t-i+εst(5)
(三)误差修正模型(ECM)
现货与期货价格大部分时候是协整的,它们之间具有一种长期均衡关系。相应地,市场价格会对长期均衡关系的偏离做出反应。Ghosh根据协整理论,建立了估计最小风险套期保值比率的误差修正模型。这一模型同时考虑了现货价格和期货价格的非平稳性、长期均衡关系以及短期动态关系。当存在协整关系时,我们考虑采用误差修正模型来进行模型:
rs,t=αs+βsi rs,t-i+γsi rf,t-i+ks Zt-1+εst(6)
rf,t=αf+βfi rs,t-i+γfi rf,t-i+kf Zt-1+εft(7)
其中Zt为误差和正项,一般采用Zt=st-αft。实证发现,Zt可用Zt=st-ft来近似。从而得出OHR为:
H=(8)
上述OHR也可以通过下面的回归模型给出,即:
rs,t=α+Hrf,t+γsi rs,t-i+θsi rf,t-i+ωZt-1+εst(9)
(四)广义自回归条件异方差模型(GARCH)
Engle(1982)提出了自回归条件异方差模型(ARCH),而Bollerslev(1986)发展成为广义自回归条件异方模型(GARCH)。他们认为这种变化很可能是由于金融市场的波动性易受谣言、政局变动、货币政策与财政政策变化等影响,因此有理由相信误差项的条件方差不是某个自变量的函数,而是随时间变化且依赖于过去误差的大小。GARCH(1,1)模型中的套期保值比率可以通过下面的回归方程得出:
rs,t=c+Hrf,t+εst(10)
σ=ω+αε+βσ(11)
(五)套期保值效果的衡量指标
本文采用的套期保值比率的计算方法是在方差最小化的框架下进行的,在套期保值效果的检验中,主要比较进行套期保值组合回报的方差比未进行套期保值组合的方差降低的比例,得出套期保值有效性E:
E=(12)
式中,ru,t和rh,t分别是未进行套期保值和运用股指期货进行套期保值的投资组合回报。
三、基于沪深300股指期货的实证分析
1.样本数据的说明。
沪深300指数期货合约于2006年10月30日开始在中国金融期货交易所进行仿真交易,一般推出当月、次月和随后两个季月的合约。和股票不同,每个期货合约都有到期日,因此期货价格是不连续的时候序列。为了克服期货价格的不连续性,本文把每一天离到期日最近的合约品种的收盘价格连接起来,用这个新的价格数据序列进行回归分析。我们选取了2006年10月30日到2009年9月30日期间沪深300指数现货和期货收盘价作为分析对象,其中排除周末和节假日,共716组数据。
图1是2006年10月30日到2009年9月30日沪深300指数现货和期货的走势图。从图中可以看出,沪深300指数现货和期货除2007年第四季度至2008年1月的波动期外,走势基本一致,显示出了较好的相关性,符合套期保值策略的基本要求。此波动期期货指数出现大幅偏离,平均偏离437点,最大差距达到了1307点。这其中的主要原因是:一方面,在连续月份期货价格数据的连接点,也就是每一个当月月份到期时,期货价格会出现较大的波动,也就是会出现所谓的“到期日效应”,而且在远期合约的转换过程中也会存在价格的迁跃现象;另一方面,沪深300指数在2007年第四季度内因为有较多大盘股相继上市,且波动幅度较大,也对期货指数造成了较大的波动。图2是沪深300指数现货和期货的基差走势图,能够直观地表示出期、现货指数波动的情况。从2007年第4季度至08年1月开始,两者表现出较大的基差风险。
2.数据的平稳性检验和协整检验。
(1)单位根检验(ADF检验):由于非平稳时间序列会造成“伪回归”现象,所以在对沪深300指数期货收盘价与现货收盘价之间的协整关系进行检验之前,首先对期货收盘价和现货收盘价序列的平稳性进行检验。表1列出了对沪深300期、现货指数及相应一阶差分序列的ADF检验结果。
从表1可以看出,沪深300指数期、现货序列的ADF统计量都大于1%的临界值,说明在1%的置信度水平下不能拒绝原假设,指数序列是非平稳的。再对其相应的一阶差分进行检验,其ADF统计量小于1%的临界值,说明现货指数和期货指数的一阶差分均是一阶平稳过程。
(2)协整检验。由于现货和期货指数一阶差分满足一阶平稳过程,可以用协整检验来测试现货指数和期货指数两个变量之间是否存在长期均衡的关系。因为只涉及期货价格和现货价格两个变量,本文采用Granger两步法进行协整检验,其主要思路是:首先对现货指数和期货指数进行回归分析,然后检验回归方程的残差序列是否平稳。如果残差序列能够通过平稳检验,则说明现货指数和期货指数存在长期均衡关系,并且期货价格是现货价格的无偏估计量。我们对残差序列的平稳性检验如表2所示,结果显示残示差序列是平稳的,可以认为现货指数和期货指数是协整的。
3.最优套期保值比率的估计结果与比较。
我们就716个样本数据利用EVIEWS软件对上文所述的四种不同估计模型的进行回归结果如下:
从表3看,四种模型的拟合优度较好,调整后的R2都在0.98以上,其中VAR模型估计出的R2最高,达到0.997517,而GARCH的R2最低,为0.988444,不同估计方法得出的最优套期保值比率都在1以下,但保持在0.5以上,最小的VAR模型估计结果0.549073,最大的为GARCH模型估计结果0.948516,显示出目前现货指数和期货反映数的整体走势还是具有较高相关的,套期保值策略面临的基差风险还是比较大的。
4.不同模型的套期保值绩效比较。
我们在风险最小的模型框架内,将按照不同估计方法计算所得的套期保值比率代入到所在样本区间进行检验后,得到以下效果指标。从表4中的结果来看,总体上各模型的套期保值效果较好,E均在0.98以上。其中,运用VAR和ECM模型估计的最优套保比率的效果最好,E达到0.997539,GARCH模型的效果相对较差,但差距并不很大。所以笔者认为,就目前沪深300股指期货的运行情况来看,基于风险最小化套期保值策略计算出的最优套保比率效果比较明显,能够有效达到规避系统性风险的目的。
四、结论与建议
(一)实证分析的结论
(上接第10页)研究结果表明,现阶段沪深300指数现货和期货的走势相关性较强,为套期保值策略的实施提供了良好的基础。就最优套期保值比率的确定来看,四种不同估计模型存在较大差异,稳定在0.54-0.95之间。也就是说,目前沪深300股指期货的基差风险还是比较大,整个市场的系统性风险程度也比较高。在不同模型的套保绩效方面,四种估计方法的绩效衡量指标相差不大,而VAR和ECM模型分别考虑了自相关性和协整性,显示出了相对于其他两种方法更为有效的结果。
(二)股指期货套期保值的策略建议
目前,沪深300股指期货作为我国即将推出的第一个股指期货合约品种,还处在仿真模拟阶段,因此实际操作的建议还只是一种理性探讨。就套期保值策略的投资者来看,股指期货推出后还是以机构投资者为主。比如跟踪上证50、上证180和沪深300等指数的ETF和LOF基金。这些投资机构的标的资产与沪深300指数的相关性较好,运用沪深300股指期货的套期保值效果也会比较理想。而对于一些采取积极配置和具有偏向性的投资者来说,套期保值策略的重点在于考察自由资产组合和股指期货的相关性。这些投资者的资产组合和标的指数可能存在偏差,在确定投资策略和计算最优套保比率时,要进行个性化的调整。
参考文献:
[1]梁翰晖,张维等.《套期保值计算模型在中国市场的有效性》[J].《天津大学学报》,2006年6月第39卷。
[2]高辉,赵进文.《沪深300股指套期保值及投资组合实证研究》[J].《管理科学》,2007。
[3]王春发,李达.《沪深300股沪指期货套期保值实证研究》[J].《金融发展研究》,2008第7期。
[4]梁斌,陈敏等.《我国股指期保值比率研究》[J].《数理统讦与管理》,2009年1月第28卷第1期。
[5]Johnson L L. The theory of hedging and speculation in commodity futures[J]. Reciew of Economic Studies, 1986, 27(3): 139-151.
【关键词】沪深300指数期货；股票市场；价格发现；波动传导
一、引言
2010年4月16日，沪深300指数期货在多年的精心准备下，终于在中国金融期货交易所正式挂牌交易。沪深300指数期货的成功上市，填补了我国金融期货交易的空白，结束了我国股票市场单边交易的历史，对我国资本市场乃至宏观经济有着跨时代的意义。沪深300指数期货推出之后，其与股票市场的发展关系一直是监管部门关注的重点。其中股指期货和股票市场的信息传递关系如股指期货的价格发现功能、股指期货市场波动和现货市场波动关系如何，一直是业务和学界关注的热点。
有些观点认为沪深300指数期货目前的投资群体主要以自然人投资者为主，截至2011年年底，沪深300指数期货自然人交易量占94%，持仓量占67%。一般认为机构投资者相对于个人投资者而言是知情交易者，因此通过它们的交易能够引导现货市场的价格变化。由于目前沪深300指数期货机构投资者的参与程度较低，因此限制了期货市场价格发现功能的发挥，股指期货价格是随现货市场而变的；而且个人投资者为主体的投资结构会加重现货市场的波动。
但也有些观点认为股指期货先于现货市场开盘，交易成本更低，因此股指期货市场的信息反应更加灵敏，信息主要通过期货市场进行反映，再传递到现货市场。一些基于沪深300指数期现货的高频数据的研究发现，沪深300指数期货市场的价格发现功能要强于指数现货市场；股指期货的推出确实会加重现货市场的波动，但这种影响在减小，股指期货对现货市场的波动起引导作用。
由此可见，学界和业界对沪深300指数期货推出之后，其信息传递关系如何还存在争论。因此，本文将从沪深300指数期货和股票市场的价格、收益率和波动率三个维度出发，较系统地研究股指期货和股票市场的信息传递关系。
二、文献综述
从20世纪80年代开始，众多学者便开始了股指期货市场和股票市场之间的关系研究，Garbade和Silber（1983）最早建立了期货价格与现货价格之间相互联系的动态模型来反映价格发现功能[1]。Gulen等（2000）的研究认为期货市场的引入使得股票市场波动更加剧烈[2]，然而，Darrat和Rahman（2002）的研究却认为期货市场的价格发现功能弥补了现货市场信息不对称等缺点，使得现货市场更加稳定[3]。Antoniou（2005）通过选取全球六个股指期货市场的数据，运用正反馈交易模型，得出股指期货市场可以减少现货市场中的“追涨杀跌”行为，使得投资者更加理性，市场更加稳定[4]。国内的学者也对期现货的信息传导关系进行了探讨。肖辉（2006）对标准普尔500指数、道琼斯平均指数、香港恒生指数、日经225指数、金融时报100指数等期货和现货的传播信息效应进行研究，研究发现股指收益率引导股指期货收益率，标准普尔500指数的期货波动率引导股指的波动率[5]。蔡向辉（2010）的研究表明香港恒指期货领先现货市场，但仅具有短期价格发现优势：上市股指期货缩短了冲击反应过程，提高了市场信息效率[6]。何诚颖，张龙斌和陈薇（2011）研究表明不论是新信息反映速度还是融入比率，沪深300指数期货市场的价格发现能力都要强于指数现货市场[7]。张孝岩和沈中华（2011）利用沪深300股指期货推出前后的5分钟高频数据进行研究，结论表明：沪深300指数期货市场的价格发现功能要强于指数现货市场；股指期货的推出确实会加重现货市场的波动，但这种影响在减小，股指期货对现货市场的波动起引导作用[8]。
综上所述，目前国内外关于股指期货和现货市场价格发现和波动引导关系的研究尚没有一致的结论。而在股指期现货市场的信息传导关系文献中，一些研究将二者分开研究；一些研究如肖辉（2006）所述，到目前为止大部分是关于股指和股指期货收益率之间的引导关系，然而两个时间序列的收益率存在引导关系并不代表其波动率之间也存在引导关系，所以股指和股指期货收益率之间的引导关系并不能完全反映期现货市场的信息传导关系[5]。
随着沪深300股指期货市场的不断发展，研究股指期货市场和股票市场的信息传递关系，对于评估沪深300指数期货两年来的运行质量、评价股指期货对股票市场的影响极为重要，因此成为一个有现实指导意义的研究课题。本文在前人研究基础上，通过沪深300股指期货和现货2010年4年至2012年4月两年的日数据，首先利用协整检验、误差修正模型检验股指期货的价格发现功能；接着用OHLC度量方法度量波动率，用Granger因果检验、脉冲响应分析股指期货和现货的波动引导关系，较为全面地考察沪深300股指期货推出后与现货市场的信息传递关系。
三、研究方法
（一）样本选取
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