2021年度豆类期货套保量化分析.doc

豆类期货 套保量化分析
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本文采取Eviews 、 Excel工具对大豆、 豆粕和豆油套期保值功效进行对比研究, 数据时间跨度从1月1日至6月15日。
相关系数
相关系数能够反应变量之间线性关系亲密程度, 相关系数越高, 变量之间相关性越好。 在现货市场上, 短时期内, 大豆和豆粕价格呈同向改变, 豆粕和豆油价格呈反向改变, 长久来看, 因为三者之间是上下游关系, 其改变趋势应该趋同。 经过计算, , 。
基差
基差为现货价格和期货价格差额, 公式表示为Dt=Pt-F, 其中Dt表示基差, Ft表示期货价格, Pt表示现货价格。 基差波动小于现货价格波动, 才能为套期保值交易提供价格条件。 所以用σ2（D）/σ2（P）来判定该品种期货市场套期保值功效发挥效果, σ2（D）为基差方差, σ2（P）为现货方差, 二者比率越小, 说明套期保值规避风险功效越强, 反之越弱。 计算数据以下表:
大豆      豆粕     豆油
相关性分析                    
基差方差/现货方差            
相关性越高, 基差改变越小, 套期保值效果也应该最好。 所以, 豆油套期保值功效应该很好。
大豆、 豆粕和豆油套期保值效果分析
首先, 对三者期、 现货价格进行处理, 以对数收益率即R=lnpt-lnpt-1组成序列作为分析序列。 在用模型进行套保效果检验之前, 先对三者期、 现货价格对数序列进行单位根检验判定该序列平稳性。 但三个品种在1％、 5％和10％显著性水平下, 其ADF统计量均大于临界值, 接收原假设, 即该序列存在单位根, 为非平稳序列。
为确保用于进行模型计算数据序列为稳定数据序列, 需进行差分, 将不稳定序列化为稳定序列。 对期、 现价格差分后ADF单位根检验结果显示, 在1％、 5％和10％显著性水平下, 其ADF统计量均小于其临界值, 接收备择假设, 一阶差分后序列平稳, 为一阶单整序列。 将经过一阶差分后序列用最小二乘法模型进行估量, 模型为: △lnS=α+β△lnF+μ, 其中, β给出了套期保值比率值。 利用HE=1-σ2p/σ2s估量套期保值效果值。 σ2p为期现货投资组合后收益变动方差, σ2s为不套保时现货收益变动方差。 得到结果以下:
大豆: △lnS1 =-+0.×△lnF1
豆粕: △lnS2=-+0.×△lnF2
豆油: △lnS2=-+0.×△lnF2
最终, 利用HE=1-σ2p/σ2s估量套期保值效果:
大豆               豆粕            豆油
套期保值比率    0.    0.     0.
套期保值效率