豆类期货套保量化分析.doc

豆类期货 套保量化分析
2022-6-29
本文采用Eviews 、Excel工具对大豆、豆粕和豆油的套期保值功能进行比照研究，数据时间跨度从2022年1月1日至2022年6月15日。
相关系数
相关系数可以反映变量之间线豆类期货 套保量化分析
2022-6-29
本文采用Eviews 、Excel工具对大豆、豆粕和豆油的套期保值功能进行比照研究，数据时间跨度从2022年1月1日至2022年6月15日。
相关系数
相关系数可以反映变量之间线性关系的密切程度，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变化，豆粕和豆油价格呈反向变化，长期来看，由于三者之间是上下游关系，其变化趋势应该趋同。通过计算，，。
基差
基差为现货价格与期货价格的差额，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的波动，才能为套期保值交易提供价格条件。因此用σ2〔D〕/σ2〔P〕来判断该品种期货市场套期保值功能发挥的效果， σ2〔D〕为基差方差，σ2〔P〕为现货方差，两者比率越小，说明套期保值躲避风险的功能越强，反之越弱。计算数据如下表：
大豆      豆粕     豆油
相关性分析                    
基差方差/现货方差            
相关性越高，基差变化越小，套期保值的效果也应该最好。因此，豆油套期保值功能应该较好。
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构成的序列作为分析序列。在用模型进行套保效果检验之前，先对三者期、现货价格的对数序列进行单位根检验判断该序列的平稳性。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，接受原假设，即该序列存在单位根，为非平稳序列。
为保证用于进行模型计算的数据序列为稳定的数据序列，需进行差分，将不稳定的序列化为稳定的序列。对期、现价格差分后的ADF单位根检验结果显示，在1％、5％和10％的显著性水平下，其ADF统计量均小于其临界值，接受备择假设，一阶差分后的序列平稳，为一阶单整序列。将经过一阶差分后的序列用最小二乘法模型进行估计，模型为： △lnS=α+β△lnF+μ，其中，β给出了套期保值比率的值。利用HE=1-σ2p/σ2s估计套期保值的效果值。σ2p为期现货投资组合后收益变动的方差，σ2s为不套保时现货收益变动的方差。得到结果如下：
大豆： △lnS1 =-+×△lnF1
豆粕： △lnS2=-+×△lnF2
豆油： △lnS2=-+×△lnF2
最后，利用HE=1-σ2p/σ2s估计套期保值效果：
大豆               豆粕            豆油
套期保值比率    0.