期货套利范文
时间：2023-03-18 14:38:16
导语：如何才能写好一篇期货套利，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
规避风险、价格发现是期货市场主要两大功能，套利亦是期货市场发展的主要推动力，在国外成熟的期货市场上，套利是一种主要交易手段，收益稳定，风险相对较小，操作灵活，占总交易量的40%以上。我国期货市场发展迅速，成交量迅速增长，交易规模日益扩大，交易品种日益增多，交易模式规范化发展，我国期货市场蕴含了丰富的套利机会，被机构投资者广泛运用；随着期货交易的发展，跨期套利，跨品种套利，跨市场套利，期现套利，适应了投资者需求，然而，在我国期货市场套利理论还未成熟，套利研究相对较少，有待业内人士和学者们广泛探讨。
一、套利交易的基础理论
关于套利交易的基础性研究有霍布鲁克沃金的仓储理论，凯恩斯正常交割延期费理论，丁伯根的蛛网理论等，套利的经济学原理是弗里德曼的一价定律。
沃金的仓储理论阐述了商品期货市场中期货、现货价格的关系，及随着交割日时间的临近，现货价格与期货价格之差的变化，该理论认为，可以储存的期货商品，现货价格与期货价格之间有着密切的联系，二者之差反映了预期的边际存储成本，在供求关系正常条件下，基差变化应与边际持仓成本相一致；当基差不等于边际存储成本时，期货市场上就会存在套利行为，同时套利行为的存在也使基差的偏离回归边际存储成本，越远离交割期存储成本就大，随着时间逼近交割期，存储成本不断缩小，价差在交割期趋于零。
凯恩斯正常交割延期理论认为正常的交割延期费，即现货市场和期货市场的价格差是市场交易风险的直接反应，为了锁住现在至未来的时间段内存在的价格风险，有产品原料需求的厂家会成为多头购买期货以确保稳定的成本；原材料的生产厂家为了保证产品的销售更趋向于作为原材料的套期保值者做空头，为了保证市场上多头的存在，必须给予投机者一个正数的风险补偿金也就是交割延期费，凯恩斯和希克斯的理论认为，随着风险从套期保值者向投机者的转移，原材料的生产厂家也给期货投机者让渡了一部分利润空间作为承担风险的回报。
蛛网理论是由荷兰的经济学家丁伯根提出的重要经济理论，蛛网模型考察的是生产周期较长的的商品，蛛网理论认为产品前一期的价格水平决定了本期的产品供给量，产品的本期供给量只由上一期的价格决定，前一期的供给量是由当期的价格决定的，前一期的价格又是由当时的供给和需求共同决定；根据供给和需求曲线的不同，蛛网可以分为收敛型、发散型和封闭型，在西方经济理论中，蛛网理论是期货市场价格形成机制的重要理论依据，其中，收敛型蛛网解释了期货市场价格发现的功能，当市场处于“收敛型蛛网”状态在价格较低时，交易者大量买入期货合约，促使价格上涨；当价格较高时，交易者大量卖出期货合约，增加市场供给，又使价格下跌，促使市场价格趋于均衡状态；发散型蛛网能很好地解释现货市场和期货市场之间的互动是如何导致市场价格的波动的，封闭型蛛网解释了期货市场套利行为对期货价格波动的校正，当市场处于“发散型蛛网”与“封闭型蛛网”状态时，由于大量交易者加入期货市场，会对现货市场价格的剧烈波动产生一定抑制作用，使其不至于暴涨暴跌并趋于均衡价格。
二、套利交易原理
套利交易是指交易者利用相关市场或合约之间的价差变化在相关市场或相关合约上进行交易方向相反的交易，以期价差发生有利变化而获利的交易行为，投资者买入或卖出某一期货合约的同时，卖出或买入价格高度相关的另一合约，在适当的时间同时将两种合约平仓的交易方式，期货套利者关注的是合约之间的相互价格关系，而不是绝对价格水平。
套利交易的经济原理--不同的套利对象在同一市场因素作用下价格变化有差异，同一因素对不同合约的作用强度有强有弱、作用方向有正有反、作用时间长短不一，各种影响价格因素总会在一定的时间和空间达到某种平衡，不合理的价差关系经历一段时间后趋于合理；套利交易就是投资对象利用价差出现的短暂偏离机会，凭借市场自我修正获取低风险收益，套利交易是期货投机的特殊方式，丰富并发展了期货投机的内容，使期货投机不仅仅局限于期货合约绝对价格的变化，更多地转向期货合约相对价格的水平变化。
三、套利交易的影响因素
套利交易的影响因素主要包括季节因素，持仓费用因素，进口费用因素，期现价差关系因素，利润关系因素，相关关系因素，库存关系因素等，季节因素主要影响农产品，金属等也存在消费周期，商品期货价格在一定时间内具有相对固定的价格波动规律，不同季节期货价格有强有弱；例如，全球大豆季节性生长导致合约季节强弱为9、7、5、3、11、1月，大连大豆期货合约普遍买入9、5月合约，卖出1、11月合约作为套利，同一期货品种仓储费用、交割费用、资金时间成本等相对稳定，在计算费用总和的基础上寻求同一期货品种不同交割月份合约的价差与总费用对应价差之间的不合理关系，寻找出套利机会，某一国际化程度较高的商品在不同国家的市场价差超过进出口费用时，可以进行跨市场套利操作；利用期货市场与现货市场价差偏离，寻找低风险套利机会，原料与原料下游产品之间存在生产利润关系，利润高低影响商品产量的变化从而影响影响原料与原料下游产品的价格变化，国内大豆与豆粕、豆油存在压榨关系，在一定时间内，商品间存在相互替代，通常存在相对固定的比价关系，库存变化对近远期合约的价差影响较大，库存紧张导致近期合约相对远期合约快速走强。
四、套利交易的分类
套利交易从操作方式上分为跨期套利、跨商品套利、跨市套利、期现套利；套利交易从操作原理不同分为价值型套利、趋势型套利；其他套利方式：价差图套利、技术面套利、统计套利、程序化套利、人工智能套利等。
参考文献：
篇2
关键词：利率期货;套利策略;matlab;
文章编号：1674-3520（2015）-10-00-01
一、引言
利率期货是指以债券为标的物的期货合约，它可以用于规避由利率波动所引起的证券价格波动的风险。随着我国利率市场化进程的不断推进和整体金融环境的不断改善，在全国范围内已经掀起了一股期货交易热潮，其中，套利交易尤为活跃。
所谓套利交易是指当同种标的物的价格在不同市场上有差异时，在相关市场上进行反向交易，以期望价差变化而获利的交易行为。虽然套利交易具有收益稳定，风险相对较小的特点，但由于利率波动频繁，套利交易经常会出现盲目与混乱的情况。因此，充分发挥现代统计科学与电子技术的优点，以matlab为平台设计一款能提供更可靠信息的软件，就有很大的现实意义。
二、研究方法
（一）描述统计法。 通过大数据及云计算等手段得到利率期货和现货各期的市场价格以及市场情况的数据，采用描述统计法研究其波动情况。（二）实证分析法。基于所收集的数据计算利率期货合约的合理价格，分析利率期货套利的可行性。（三）比较分析法。运用了一些模型对利率市场的波动性进行对比分析，并结合波动性理论得出相关结论。
三、研究思路
1、依据收集到的数据，基于GARCH模型研究利率期货推出前后现货市场的波动情况。
一般的GARCH模型可以表示为：
其中为条件方差，为独立同分布的随机变量，与互相独立，服从标准正态分布。
运用Eviews5.0软件，分别建立不同的GARCH模型，并将相关的AIC和SIC信息绘制成表，结合信息选择出最佳的GARCH模型，然后进行波动性分析。通过分析GARCH模型的结果可以看出，存在ARCH效应，因此GARCH模型分析结果有效。对比利率期货推出前后GARCH模型中检验参数的数值，可以发现检验参数有所减小，说明在利率期货产生后，现货市场的波动性变弱，也说明了两者在风险波动上具有紧密联系。因此可以将两者结合在一起，分析两者不同的波动性，然后得出一个合理的套利空间，并利用套利定价模型进行详细的分析和验证，从而最大程度上的减少套利风险。
2、套利定价模型
套利定价模型是以一个发达的金融体系特别是一个高度发达的货币市场为假设前提的期货套利定价模型，具体表达式如下：
其中：F表示利率期货价格;
S表示利率现货价格;
D表示指数组合预期股息现值;
r表示无风险利率。
如果加入股息率，套利定价模型变为：
无套利理论认为以上公式始终成立，当期货价格偏离无套利价格时，投资者就会进行套利活动，使得价格恢复到均衡价格。从中可以清楚地看到期货市场价格与现货市场价格之间存在着确定的数学关系，这就为软件的开发提供了数理依据。
3、利用利率期货价格与ETF价格之间的关系构建策略模型
这种套利策略采用的主要方法是推导出不同期限的债券ETF与利率期货间的准确均衡等式，并以计量方法估计出两者配比系数，对每次调价进行监控。当期货价格与ETF价格远离均衡式时，即υt超出一定范围时，便可以建立套利头寸，待价差回归以平仓获利。下面是套利策略的具体操作过程：
对于利率期货而言，其无套利均衡体现为隐含回购利率（IRR）与无风险收益率（r）之间的关系：
其中F表示期货净价，CF表示转化因子，P为表示现券净价，AI表示现券应计利息，T表示距交割期剩余天数。
为便于操作，对（1）式两边取对数，得到
假设债券ETF久期与现券久期之间存在着稳定的比例关系，可得
其中（5）式是本套利策略的核心等式，但该式中存在未知参数。将其转化为计量模型可得：
运用非线性OLS方法得到未知参数的估计量，从而得到不同期限的债券ETF与利率期货间的准确均衡等式。
可以看到，使用ETF套利策略，并结合套利定价模型，可以使套利成为一个相对稳定的模式而不是一个比较混乱的找机会的过程，这就使得套利活动更加理性，从而达到降低套利风险的目的。接下来要做的就是将这些原理与理论写入软件中，利用得到的结果对每次调价进行监控，指导套利交易。
四、软件的设计思路
该软件基于MATLAB GUI进行设计，依托MATLAB GUI提供的基本科学计算功能，减少开发周期。更重要的是，MATLAB 的开发环境提供了创建用户界面的捷径（GUIDE），并且有良好的事件驱动机制，同时提供MATLAB 数学库的接口，还可以方便的创建各种图形句柄对象，实现仿真平台的用户界面。GUIDE 可以根据用户GUI界面设计过程自动生成M文件框架，这样就简化了GUI 应用程序的创建工作，用户可以直接使用这个框架来编写自己的函数代码。
具体来说，该软件的设计采用自顶向下的方法，即先设计主界面，再设计各子界面。设计过程中主要采用了静态文本框、列表框、可编辑文本框、触控按钮、面板和坐标轴等控件来实现一些功能。各控件的功能通过编写其相应的回调函数来实现。
软件设计中，除了考虑以上步骤，还需要有机结合套利定价模型提供数理方面的支持和ETF套利策略提供套利方法的支持，最终开发出一款造福广大投资者的利率期货软件。
参考文献：
[1]陆珩 指数期货套利交易策略设计 财贸研究2014.4
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但面对这一新生事物，投资者的态度相对平淡，但被市场视为主要参与者之一的私募，还是抱有积极备战的心态。
3月30~31日，《投资者报》记者采访10位私募经理，其中不少热衷首批参与股指期货，他们看中的是其推出初期存在很大的套利空间。
机构投资者要完成套利的主要方式――期现套利，需要三个步骤：构建套利组合、套利机会监控以及最后的交易。
曲线也要参与
离首批期货合约上市交易仅剩下两周的时间。全国股指期货开户并没有想象的热烈。
上海智德投资管理有限公司总经理伍军对《投资者报》记者表示，私募无法大规模参与的一个重要原因是证监会的规定――阳光私募产品无法通过信托平台参与股指期货；加之股指期货刚运行，初期会存在很多不确定性因素。
当然也有私募热衷参与股指期货。“私募追求的是短时间的绝对收益，股指期货的做空机制可以为私募基金快速提高盈利能力带来很大的帮助。”3月31日，海富投资公司总经理赵哲对《投资者报》记者说，尽管监管层目前没有放开阳光私募产品投资股指期货，严格控制信托产品的发行，但是出于对收益的追逐，私募基金还是会想方设法参与。
“直线不行，不会曲线参与吗？据我所知，我的一些私募朋友就不通过信托的方式，直接动员亲戚朋友把资金集合起来，以个人名义开户。”赵哲说。
在慕容投资有限公司创始合伙人赵众看来，私募基金这种尴尬的状态不会持续很久，股指期货迟早会为私募基金放开。
“要做股指期货，必须要有对手盘，有买有卖才行，而目前开户量仅有3000多户，从市场本身的容量上说，还远远不够，监管层肯定会吸引更多的机构客户进来。”赵众对《投资者报》记者如此分析。
为了迎接股指期货，他们提前做了准备，特别是股指期货人才的准备。“市场上虽然有很多做商品期货的操盘手，但是股指期货和商品期货在市场容量、保证金、盈利模式等方面都存在不同点，寻找适合做股指期货的操盘手并不是一件容易的事情。”
初期套利空间多
深圳一位私募对《投资者报》记者透露：“刚开始开户的都是一些散户，而像我们这种集合几千万甚至上亿资金来参与的私募，相对来说占主导地位，因此比较容易操控市场，获得超额收益。这也是一些私募积极参与初期股指期货的一个重要原因。”
上述私募所说的超额收益指的就是股指期货中的套利功能。对于机构投资者来说，股指期货还具有投机、套期保值两种功能。相对而言，套利交易是机构投资者的策略首选，而套利交易又包括期现套利、跨期套利、跨市套利和跨品种套利，这其中以期现套利最为常见。
期现套利是指数现货与期货之间的一种套利行为。当现货价格与期货价格之间出现不合理价差时，期现套利者可构建现货与期货套利组合，以期未来价差回归到合理水平时平掉套利头寸，从而获得价差收敛所带来的收益。
从操作形式看，期现套利一般分为正向套利和反向套利。正向套利是指买入现货、卖出期货的套利行为；反向套利则是与正向套利相反方向的套利：卖出现货，买入期货。
“从其他市场的经验来看，股指期货上市初期是期现套利的最佳时段。”赵众认为，和ETF套利一样，在流动性并不充分的股指期货套利市场，会出现一些期现套利空间。
根据香港恒生指数期货市场可查的最早的数据，1992年约有30%的交易日出现期现套利机会，而期现套利的收益空间则超过25%；台湾市场的期现套利机会更好，上市的第一年（1998年），70%的交易日出现了套利机会，收益空间更是高达70%。此后，随着市场的发展，期现套利的机会与收益空间不断下降。
“内地的资本市场向来炒作风气很重，在投机资金的炒作下，股指期货价格出现不合理偏差的概率会很大。”赵众说，有理由相信沪深300股指期货推出的初期将出现较多的期现套利机会。
“当然，投资者对股指期货的不熟悉，对期现套利的陌生，以及股票市场卖空的限制等等，都是股指期货上市初期容易出现期现套利机会的重要原因。”长城伟业期货分析师蓝昭钦说。
构建现货组合是关键
“在很大程度上讲，构建出一个好的现货组合是套利成功的关键。”光大证券分析师郭国栋在最新的研报里认为，现货组合构建越精确，就越能控制好风险和捕捉到更多的套利机会。
在郭国栋看来，现货组合可采用沪深300指数的成份股来构建，也可以采用ETF来构建。用沪深300指数成份股来构建的话，由于成份股数量众多，而套利机会出现时需要快速建仓，所以这种方法要求套利者建立专门的程序化套利系统来应对。而采用ETF构建组合，就比较简单，只要买一只ETF基金就可以了，一般投资者就可以利用，但缺点是跟踪效果相对差一点，较小的套利机会不能利用。
套利组合里还包括对期货头寸的保证金管理。“除了交易所和期货公司规定的保证金比例（中金所规定12%），套利者还要预留一些保证金，以防套利组合满仓时保证金不足被强行平仓。”郭国栋说。
在赵哲看来，刚开始时，杠杆使用要谨慎。目前沪深300指数期货合约征求意见稿规定，保证金比率为12%，那么投资杠杆为8.3倍，“而我们在参与时，投资杠杆用五六倍也就可以了。”
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4月16日,市场期望已久的沪深300股指期货交易正式交易。这意味着,酝酿八年、筹备三年有余的股指期货,终于在此刻“分娩”。随着股指期货的推出,作为股指期货最重要的运用方式之一的期现货套利方法成为投资者极为关注的热点。迄今为止,对期货定价的研究大都从持有成本模型和预期理论两方面来进行,其中持有成本模型是最广泛使用的定价模型。在持有成本模型框架下又包含有完美市场下的持有成本定价模型和考虑市场限制的区间定价模型两类。持有成本定价模型(Cost of Carry Model)作为指数期货定价的经典模型,是Cornell和French在1983年借助一个套利组合论证的建构在完美市场假设下的定价模型。考虑市场限制的区间定价模型方面,Modest和Sundaresan和Klemko sky和Lee各自推导了区间定价模型。期货价格预期理论阐述了随着期货合约到期日的接近,期货价格会收敛于标的物资产的现货价格,当到达到期日时点时,期货价格会等于或很接近现货价格的现象。
一、股指期货套利的概述
股指期货的套利是指利用市场暂时存在的不合理比价关系,通过同时买进和卖出相同或相关的股票组合或股指期货合约而赚取其中的差价收益的交易行为。
期现套利,即股指期货与股指现货之间的套利,是利用股指期货合约与股指现货之间的定价偏差来进行套利,实现无风险或者低风险的收益。即买入被低估的期货合约(股指现货)的同时,卖出与之对应的被高估的股指现货(期货合约),并在未来的某个时间对两笔头寸进行平仓,从中获取价差收益的一种交易方式。
实施套利交易的策略分为正向套利和反向套利:正向套利(买入股指现货,卖空股指期货)指在考虑交易成本的因素后,当股指期货的价格仍然高于股指现货,那么就可以通过卖出被高估的股指期货的同时买入与之对应的被低估的股指现货来建立两笔方向相反、数量相等的头寸,并在未来合适的时间对两笔头寸进行平仓,获取无风险收益;同样的,反向套利指买入股指期货,卖空股指现货的套利方法。
二、股指期货无套利定价
持有成本模型是被最广泛使用的股指期货定价模型,其理论根据是两种具有相同偿付形态的金融资产,在同一时间点,其价格必须一致,否则存在零风险的套利利润。在时刻t,策略A:买入一单位沪深300指数期货合约;策略B:以无风险利率融资买入对应的沪深300成分股组合。在股指期货合约到期日T,策略A得到一揽子沪深300成分股,与策略B在T时刻的价值应该相同,因此,两种策略在时点t的现金流应该是相同的。
其中,St、ST为t、T时刻现货证券组合的价格,Ft、FT为t、T时刻期货合约的价格,r为无风险借贷利率,D为从T时刻现货证券组合得到的股票红利总和。
根据以上基本原理,在一个完美的市场条件下:(1)无税收及交易成本;(2)借贷资金利率一致;(3)现货股指所包含的一揽子股票可以无限制卖空;(4)股利发放比例、时间确定)有ST-FT=-St(1+r)tT-r+ST+D由此得到期货合约在T时刻的合理价格为: FT=St(1+r)tT-r-D ,即T时刻股指期货合约价格应该等于对应现货组合在T时刻的价值减去红利总和。把红利D年化,假设现货股票组合的年化红利率为rd,在单利和复利情况下,期货合约价格两种形式分别为:FT=-S t [1+(r-rd)(T-t)/365](单利),FT=Se(r-rd)(T-t)/365t (连续复利)。还有一种期货价格定价模型基于期货价格预期理论,该理论认为期货合约的价格是未来现货价格的无偏差的期望值。
股指期货合约价格的理论价格应该等于现货指数价格+成本-股利收入。两者一旦不等,就出现套利机会。
实际的市场环境中,股指期货合约价格不等于其理论价格是一种常态,并不是一旦出现价格与理论价值不等的情况,我们就能从中获利,原因是交易成本的存在。事实上,真实的市场环境中借贷利率不一致、资金使用的机会成本高昂、期货现货交易手续费、冲击成本、税收、股利率的不确定、期货与对应的现货的跟踪误差、期货与现货交易规则等导致的交易成本使得在股指期货理论价格(即股指现货价格)上下出现无套利边界。
除了可见的交易成本外,我们还要考虑资金的机会成本,我们假设套利资金规模不大,故不考虑冲击成本。以下我们通过考虑套利起始、终止两个时刻,现货期货两个市场的操作,得出股指期货无套利区间上界。
显然,无套利区间的上界等于完美市场条件下股指期货理论价格+进行一次套利的交易成本,更详细地,进行一次正向套利,无套利区间的上界=完美市场条件下的股指期货理论价格+买入卖出一次股票现货的交易成本+卖出买入一次股指期货合约的交易成本+套利开始时所支付的各项手续费及保证金的机会成本。在进行反向套利时无套利区间的下界=完美市场条件下的股指期货理论价格-(卖出买入一次股票现货的交易成本+买入卖出一次股指期货合约的交易成本+套利开始时所支付的各项手续费及保证金的机会成本+借券贷款成本)。
三、股指期货套利交易策略
根据上面分析无套利股指期货的定价,我们可以在股指期货交易中运用如下的策略:
(1)间断股利型持有成本定价模型相对比较适合对中国股指期货合约定价,但由于该模型忽略过多实际交易条件的限制,将股票市场影响作为一项外生变量,没有考虑指数现货与指数期货市场之间的互动性及股价的波动性,仅考虑股息发放及无风险利率因素,预测结果相对精度不高。
(2)考虑交易成本、冲击成本、保证金、借贷利率不等以及股利发放等市场限制的区间定价模型,能够避免持有成本定价模型适用性不高的弊端,给出股指期货套利的无套利定价区间,该定价区间对于股指期货套利交易策略的选择和实施具有关键作用。
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关键词：实物期货；协整；基差套利；向量自回归；格兰杰因果检验
中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）01-0064-02
1 引言
研究近期期货价格与远期期货价格的关系，对于判断市场有效性以及以此为前提寻找套利机会都具有重要的实践意义,可以分为长期关系和短期关系。价格间存在长期均衡关系，意味着短暂的背离在市场机制作用下能够重新回到均衡状态，套利机会稍纵即逝，长期内市场无套利。若不存在长期均衡关系，价格的背离不能被纠正,意味着这种短暂背离不是一个真正的套利机会。实务界中常常用“基差”进行套利,但往往忽视了基差套利的前提是近远期价格需要存在长期均衡关系，如果两者不存在这样的“同步趋势”，那么基差套利策略是没有意义的。从短期关系看，如果指数之间在短期存在领先――滞后的关系，那么领先的指数将对滞后的指数起到“指示器”的作用。以上工作对分析微观市场的有效性做了合理的尝试，但没有更深刻地揭示计量结果带来的投资学意义。主要缺陷是：（1）未能协整关系引申出经济的长期均衡意义，更没有对于是否能提供投资者套利机会给出明确结论。（2）仅仅研究现货与期货的关系对投资的指导意义不强。从实务角度看，由于现货的储存运输交割等原因，运用现货－期货交易进行套利远不如运用近期――远期期货交易来得便捷。克服了上述不足，采用fu0505和fu0506燃料油两个期货价格作为研究对象，从协整关系检验判断是否存在长期均衡关系，并给出是否能进行套利的明确指导意见，使得更具有实践意义。
2 定价理论与计量模型的联系
2.1 期货合约定价理论
无套利定价理论是资本市场上强有力的定价规则，在满足一定的假设条件下，期货价格可由无套利定价规则给出。如果期货标地物易于购买、储存，可以卖空，且近期与远期供求市场是连续的（即没有现货便利），那么近我们认为上述的基差方法只是简单的统计运用，缺乏经济依据。如果F1、F2不存在长期均衡关系，就没理由相信那些超出波动范围的走势就一定会回落到范围内。通过协整检验，可以判断价格是否存在长期均衡关系，进而判断利用基差策略进行套利的合理性。
3 燃料油近、远期期货价格的协整检验和领先―滞后分析
3.1 数据描述
我们选取2005年1月4日-2006年9月29日燃料油期货fu0505和fu0506两个品种的日收盘数据，共计452个观测样本。数据来源是上海期货交易所。文中fu0505价格记为F1，fu0506价格记为F2。考虑到对原始价格序列曲对数差分后为日收益率，因此我们把协整检验的对象定位于两产品的自然对数，即LN_F1和LN_F2。
3.2 单位根检验
由结果可知，fu0505和fu0506的对数序列是非平稳的。下面再对上述两个序列的一阶差分，即fu0505的日收益率（RE_F1）和fu0506的日收益率（RE_F2）进行单位根检验，选择不含截距项和时间趋势项的选项，根据信息准则，选取RE_SH的滞后阶数为2，RE_SZ的滞后阶数为5，结果如表2。
3.3 Engle－Granger协整关系检验
LN_F1和LN_F2都是 过程，以LN_F2为被解释变量，LN_F1为解释变量，作OLS回归。之所以选择LN_F2为被解释变量，是因为许多理论与实践均表明，较远期货价格受较近期货价格的影响。建立回归方程：
从残差序列图可以初步判断序列是非平稳的，通过5阶的AEG检验进一步证实了这一结论，在1％和5%的显著性水平下，检验值在绝对值上均小于临界值，从而认为残差序列是非平稳的。究其原因,是因为在实务操作中，F2=F1(1+f)(1+c)的关系是值得怀疑的。当前国际油价一直处于上涨中，根据无套利的假设条件，当标地物现货不能卖空（我国商品或证券都不允许卖空）或存在现货便利时（即囤积现货比出售有更大的利益），由于市场的连续性不能得到满足，近远期价格差的波动就不能称之为是对长期均衡的背离，这种价差的波动不能视为一种套利机会。
3.4 近期与远期期货价格的领先-滞后分析
向量自回归模型（VARs）和基于此的格兰杰因果检验（Grange causality tests）研究了时间序列之间的短期关系和因果关系。建立VAR时，必须确保所选的序列都是平稳的。上述单位根检验表明，fu0505和fu0506的日收益率是平稳的。因此用fu0505和fu0506的日收益率（RE_F1、RE_F2）建立VAR，分析价格过去的收益变化对未来趋势的影响，这对价格走势和制定投资策略具有一定参考价值。建立包含截距项的VAR，Schwarz信息准则判定最优滞后阶数为3。结果如下。
由结果可知，fu0505日收益率本身的滞后值和fu0506日收益率的滞后值，都不能很好解释fu0505合约价格的波动，且方程总体解释能力较差，而fu0505日收益率的一至三阶滞后和fu0506日收益率的一阶滞后、二阶滞后对fu0506本期的波动有显著影响，且方程总体回归效果较好。综合这两个方程的结果可以看到，近期期货价格的波动具有一定的外生性，而远期期货价格的波动则具有一定的内生性。另外，fu0505日收益率的滞后值和fu0506日收益率的滞后值对fu0506本期的波动的影响是相反的。这样看来，近期期货价格的波动，似乎起到了“抑制”远期期货价格的波动的效果。
为了进一步证实近期期货价格的外生性及其对远期期货价格的引导作用，我们对两个合约的日收益率进行格兰杰因果检验。其方法是检验VAR中某一个变量的滞后值对另一个变量的当期值的解释是否显著。如果是这样的话，而且后者的滞后值对前者的当期值的解释不显著，则认为前者在时间顺序上引导后者，即“领先”后者。选取滞后阶数为2，检验结果如下：
可以看出近期期货价格的日收益率是远期期货价格日收益率的格兰杰原因，而反之不然。因此可以说，燃料油0505合约价格“领先”燃料油0506合约价格。
参考文献
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［4］华仁海，仲伟俊. 上海期货交易所期货价格有效性的实证检验［J］. 数量经济技术经济研究， 2003,（1）：133-136.
篇6
关键词：交易时滞 期现套利 沪深300
引言
股指期货的正常运行与否，很大程度上取决于套利活动是否充分发挥作用。期现套利是指当期货相对于现货出现不合理定价时，套利者构建套利组合，待价格收敛后执行相反的交易平仓获利的行为。期现套利活动作为连接期货与现货市场的桥梁，限制了期货价格的偏离幅度。套利者在构建期现套利头寸时，因套利组合中现货头寸的建立可能存在时滞，可能导致套利失败。
对于现货交易时滞的研究，国外领先于我国。Chung（1991）同时考虑交易成本、交易时滞及证券提价交易规则的影响后，发现美国MMI指数期货期现套利收益下降逾54%。Buhler & Kempf（1995）也发现在合理的滞后时间内，德国DAX指数期货事前期现套利机会占套利信号的比率仍高于95%。国内研究集中于期现套利存在性、现货构造及套利策略上，鲜少分析现货交易时滞的影响。同时国内文献对期货交易冲击成本的估计缺乏实际交易数据的支撑。如柴尚蕾、郭崇慧及徐旭（2012）利用独立成分分析和模糊C均值算法构造现货组合。基于以上的考虑，本文以沪深300指数期货为研究对象，通过历史数据测算冲击成本，以分析交易时滞对事前期现套利的影响。
期现套利相关介绍
Cornell & French（1983）率先推导出完美市场下的持有成本模型，但未能完全解释实际的股指期货价格。Modest & Sundaresan（1983）则将交易成本纳入模型后，得出区间定价模型。该模型指出合理的股指期货价格在任一时点都应位于一个区间内。这两个模型的基本假设都是期货与现货头寸能够同时建立，但是实际上由于部分股票可能存在不连续交易问题，导致现货头寸的建立可能存在时滞，而流动性较差的期货合约也可能存在交易时滞，这使套利者面临着亏损的风险。风险将体现在事前事后套利的差异上。事后期现套利收益是指套利者观察到的套利信号所对应的套利收益。而事前套利收益则是套利者观察到套利信号后，期货头寸以套利信号所对应的价格成交，而现货头寸则存在一定的时滞的情况下所取得的收益。若事前套利机会出现的频率相对于事后套利机会减少得不多，且事前套利收益的幅度与事后套利收益相差不大，即套利收益对交易时滞不敏感。
笔者根据中国的实际情况，优化模型得到时刻股指期货价格的无套利区间：
其中：St为t时刻现货价格；r则为t-T期间的无风险利率；qm为保证金比率；qd为期货交割手续费；ηsl为现货买方费用，包括交易手续费和冲击成本；ηss现货卖方费用，比买方多一项印花税；ηf为期货买卖费用，包括手续费、佣金、冲击成本和保证金率。本文取市场宽度作为期货冲击成本，公式为|[S（ j）-S（ j-1）]/S（ j-1）|，其中S（ j）表示第j笔交易的成交价格，n表示总交易笔数。
通过分析可知，当Ft高于上界时，事后套利收益为Rtt=[1-qd+qm-ηf （1+r）]Ft+（qd-ηss-1-ηsl ）（1+r）St；当Ft处于无套利区间内时，事后套利收益为0；当Ft低于下界时，事后套利收益为Rd=[qd+qm-1-ηf （1+r）]Ft+（1-ηss-qd-ηsl ）（1+r）St。
现货交易时滞影响分析
本文假设：一是投资者在观测到事后套利机会之后，迅速采取相应的套利策略；二是期货交易无时滞，而现货交易在t+i时点完成。实际执行情况如表1所示。
若t时点存在事后正向套利机会，套利者立即实施正向套利策略，那么只有当时点T的现金流量大于0时，才存在事前套利收益，即Rtt（i）=[1-qd+qm-ηf （1+r）]Ft+（qd-ηss）
ST-（1+ηsl ）（1+r）St+i>0，在结合ST=St+i（1+r）式子后，整理得。
若t时点出现反向套利信号，同理可得事前套利收益为：Rd（i）=[qd+qm-1-ηf （1+r）]Ft-（qd+ηsl）ST+（1-ηss ）（1+r）St+i>0，整理得。
通过观察可知，ut+i和dt+i实际上是t+i时点的无套利区间上界和下界，事前套利收益是否存在取决于t时点的股指期货价格 Ft相对于t+i时点的无套利区间的位置。
实证分析
（一）数据说明
本文采用沪深300指数期货合约IF1211、IF1212、IF1301、IF1303及IF1306的1分钟高频数据，而逐笔交易数据用于估计期货冲击成本。数据来源于Wind数据库。各参数的取值如下：一年期无风险利率取3%；保证金比率为12%；期货交割手续费为0.1‰；期货手续费为0.025‰；期货交易佣金为0.1‰；股票交易手续费为3‰；印花税为1‰。本文估算出股票交易冲击成本约为0.15‰。近月合约冲击成本约为0.062‰，IF1303约为0.115‰，IF1306约为0.205‰。近月合约的平均每笔交易量约为15份合约，而远月合约的交易量不到3份，可见远月合约和近月合约的流动性差异较大。逐笔交易数据显示，在远月合约交易初期，平均每分钟内成交的合约大约5份左右。
（二）期现套利机会实证结果
各个合约事前事后期现套利机会出现频率的统计结果如表2所示。样本期内5个合约均未出现反向套利机会。
表2中交易时滞为0分钟的统计结果显示，期现套利机会最多的是IF1306合约，IF1303次之，均为正向套利机会。而套利机会最少的是近月合约IF1301合约，另外两份近月合约虽然相对于IF1301合约显示出稍多的套利机会，但是总体来说，近月合约套利机会较少。当现货交易出现1分钟交易时滞时，IF1301的套利机会出现的频率大幅度下降，只剩下42.42%，而IF1211则下降至60.67%，近月合约中只有IF1212套利机会下降的幅度较小，这表明近月合约期现套利机会对现货交易时滞较为敏感。远月合约则与之形成鲜明对比，下降的幅度不到5%。但是在远月合约交易初期，平均每笔交易的合约数不到3份，流动性较差，且套利组合中期货头寸较大时，期货交易时滞将超过1分钟，这提示我们远月合约的执行风险可能较大。随着交易滞后时间变长，各个合约的套利机会出现的频率平稳下降。由于各种不确定因素的影响，套利机会出现次数上升的现象偶有发生。即使现货交易滞后5分钟，套利机会也没有完全消失。
（三）期现套利收益实证结果
各个合约年化后的事前事后套利收益描述统计量如表3所示，收益以指数点的形式表示。表3中的平均值数据显示，当交易时滞为1分钟时，IF1303合约平均事前套利收益降幅最低，IF1301则急剧下降，甚至出现亏损。IF1211的平均套利收益变为0.78个指数点，相当于不存在套利收益，IF1212则降幅较小。
通过将不同交易时滞水平的平均套利收益数据进行比较发现，随着构建现货所花费的时间变长，平均套利收益逐渐减少。套利收益波动的范围增大，套利收益的不确定性变大。
近月合约的其中1个出现了期现套利收益为负值的现象，而远月合约套利收益下降幅度较小，且在现货交易时滞为5分钟时，平均套利收益仍为正。这与远月合约的交易情况相吻合。套利活动的不活跃致使远月合约偏离现货价格的幅度较大，所以即使时点的现货价格发生较大的变动，该价格变动所形成的无套利区间仍不足以覆盖套利收益。而近月合约交易活跃，期现套利活动限制了期货价格偏离理论值的幅度，因此套利收益微薄，现货价格的微小变化足以使套利产生亏损。但是由于本文假设期货交易无时滞，这点假设符合近月合约的实际情况。而上文提到，在远月合约交易初期，平均每分钟内成交的合约为5份左右，这意味着期货交易时滞的影响较大，因此套利头寸不宜过大。随着时间的推移，期货流动性不断提高，期货交易时滞的影响变小。
结论
首先，本文根据区间定价模型对现货存在交易滞后时的套利情况进行理论分析。其次，通过假设现货交易时滞为0至5分钟，本文对沪深300指数期货事前事后期现套利机会和收益进行了实证分析。研究结果表明，现货1分钟的交易时滞足以使近月合约期现套利的成功率大大下降，这主要表现在事前期现套利机会的大幅度减少，以及事前期现套利收益的急剧下降，甚至变为负值。随着现货交易滞后时间的延长，事前套利收益的波动性逐渐变大，套利者亏损的可能性越大。远月合约与近月合约虽然表现出一定的共性，但是近月合约期现套利对现货交易时滞较为敏感，而远月合约期现套利对现货交易时滞不敏感。对我国沪深300指数期货期现套利对现货交易时滞的敏感性的研究，从侧面反应了我国股指期货市场的运行情况，加深了套利者对股指期货市场现状的了解，对其寻求更有效的套利策略起到指导的作用。
参考文献：
1.Y. Peter Chung.A Transactions Data Test of Stock Index Futures Market Efficiency and Index Arbitrage Profitability[J].The Journal of Finance，1991
2.Wolfgang Buhler，Alexander Kempf.Dax Index Futures： Mispricing and Arbitrage in German Markets[J].The Journal of Futures Markets， 1995
3.柴尚蕾，郭崇慧，徐旭.股指期货套利中的最优现货组合构建策略研究[J].运筹与管理，2012
4.Bradford Cornell， Kenneth R. French.The Pricing of Stock Index Futures[J].The Journal of Futures Markets，1983
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存在无风险套利机会
由于中国的股票市场原来没有指数期货等有效的套利工具，所以市场价格和投资对象内在价值存在巨大差异的状况并不少见。其中一个例子就是封闭式基金。目前在中国深圳和上海挂牌的封闭式基金的一个最显著的特点是交易价格大幅低于其资产净值。2006年6月初在深圳和上海证券交易所交易的54只封闭式基金的总体折价率在40％左右。而当基金清盘或者转为开放式基金的时候，其到期价格将会回归到和其资产净值一致。利用中国的封闭式基金的这个特性和即将推出的指数期货结合，就可以构建一个近似无风险的投资组合。
假设选取这样一只封闭式基金，其当前价格相对其资产净值有40％的折价率，基金的到期日和指数期货的到期日一致，并且其资产净值的变动完全追踪指数的变动(后文讨论如果放松这一假设的操作方法)，则我们可以构建一个套利组合，卖出指数期货，同时买入相应比例的基金。例如，可以卖出当前价格相当于1000元的指数期货，同时买入当前价格相当于600元的基金(基金资产净值1000元×(1-40％))。
当指数期货到期时，如果指数相比投资时没有变化，则指数期货利润为0，基金的利润为1000-600＝400元，该套利组合所获利润为400元。如果到期时指数上涨了50％，则做空的指数期货利润为1000－1500＝－500元， 基金的利润为1500－600＝900元，该套利组合所获利润为900-500＝400元。如果到期时指数下跌了50％，则做空的指数期货利润为1000－500＝500元，基金的利润为500-600＝-100元，该套利组合所获利润为500-100＝400元。总之，不管指数升跌，该套利组合最后都能够获得400元的总利润。如果忽略交易成本，则总收益率为400／600：66．6％。
根据实际情况调整套利组合
上述讨论中，我们假设基金资产净值完全追踪指数变化，但目前在国内A股上市的封闭式基金并没有一只是完全指数化投资的。对此我们需要根据实际情况调整套利组合。
通过基金历史的资产净值相比同期指数的变动数据，我们可以得到基金资产净值变动的beta值，也就是对应每一指数百分比变动的基金资产净值百分比变动的比例。例如如果指数变动1％，基金的净值变动为0．9％，则该基金的beta为0．9。由于中国的封闭式基金一般有20％到30％的资产配置是债券和存款，因此其beta一般小于1。
假设选取这样一只封闭式基金，其当前价格相对其资产净值有40％的折价率，基金的到期日和指数期货的到期日一致，其beta值为0．8。则可以构建的套利组合是：卖出当前价格相当于1000元的指数期货，同时买入当前市场价格相当于750元的基金(1000×(1-40％)／0．8：750)。 以750元买入的基金的资产净值为1250元(750／(1-40％)：1250)。
当指数期货到期时，如果指数相比投资时没有变动，则指数期货利润为0，同时基金的利润为1250-750＝500元，该套利组合所获利润为500元。如果到期时指数上涨了50％，则做空的指数期货利润为1000－1500＝-500元，基金的利润为1250×(1+(50％×0．8))－750＝1000元，该套利组合所获利润为1000-500：500元。如果到期时指数下跌了50％，则做空的指数期货利润为1000－500＝500元，基金的利润为1250×[1－(50％×0．8)]－750＝0，该套利组合所获利润为500+0＝500元。总之，不管指数升跌，该套利组合最后都能够获得500元的总利润。总收益率为500／750＝66．6％。
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关键词：无风险套利；股指期货；ETF基金
引言：在2010年4月16日，沪深300股指期货在经历了3年的仿真交易后，终于开始正式上市交易 。套期保值功能是股指期货的最主要的功能，股指期货市场的推出，有利于完善资本市场的功能与体系，增强我国资本市场的国际竞争力，对我国证券市场的长远健康发展具有重要的现实意义。股指期货市场的不断发展完善，其在我国金融衍生品市场中发挥的作用也将越来越重大。
一般情况下，期货市场的价格走势与现货市场价格走势保持着高度的同步性，期货价格与现货价之间具有高度的相关性。但是在两个市场之间，有时也会产生一些价格偏差，这就给两个市场之间的套利交易提供了条件。由此股指期货不仅是套期保值的主要工具，同时也成为一种理想的套利工具。股票指数期货套利根据套利的手段不同分为期现套利、跨期套利、跨市场套利以及跨品种套利。本文主要讨论的是股指期货的期现套利，即在股指期货市场和证券市场之间套利。
现在我国A股市场上还不存在可以直接交易的指数现货。因此在发现套利机会以后，如何利用市场上存在的股票构建一个投资组合来复制沪深300指数的表现就成了关键性问题 。
一．投资组合模型建立
我们建立模型的目标是：建立一个投资组合，将其收益与实际的沪深300指数收益拟和，使得该组合相对标的指数追踪误差最小化 。
我们定义误差（Track Error） 其中 是资产组合的收益率，是股指期货指数的收益率。求现货投资组合，使其对沪深300指数进行拟和，目标是TE最小化，建立下面的联立方程为现货组合， 为常数为某种股票的系数为残差
显然回归分析的结果正是上面方程的解。
二．选择ETF基金作为现货池
指数基金是按照指数化投资理念而设立运作的一种证券投资基金。ETF(Exchange TradeFunds)是开放式基金、封闭式基金以及指数基金的结合。它代表一篮子股票的所有权，以完全拟合某一指数为目标，每一基金单位都可以实现多样化的股票投资组合，降低投资风险，兼具股票和指数基金的特点。它具备了基金分散投资和股票市场即时交易的优点， 所以被称为交易型开放式指数基金。
ETF基金非常适合作为现货池，是因为一下特点： 首先，ETF基金相对于其他股票,具有交易成本低、交易效率高的特点。ETF一般采取完全被动的指数化投资策略,跟踪、拟合某一具有代表性的标的指数, 基金经理人按照指数成分股的权重建立投资组合， 只有当指数成分股或权重发生变动时，基金经理才需要调整，这样大大降低了管理成本，因此管理费非常低,操作透明度非常高。 其次， 分散投资风险。 ETF 的构建是建立在股票组合之上的， 投资者购买一个基金单位的指数ETF基金 ，等于按权重购买了该指数的所有股票，这样可以为投资者进行一定程度的风险分散， 能够规避、分散单一企业的风险。第三、交易方便,买卖便利， ETF 可以像股票一样在交易时间内持续交易，投资者可根据交易价格随时进行买卖， 从而很好地把握成交价格， 同时也增加了 ETF 的流动性。普通股票会出现停牌的状况，并且涨停时无法购买，跌停时无法卖出。而ETF基金任何时候都可以购买和赎回，不会出现这些问题导致套利无法进行。
三．对不同组合进行回归分析计算：
选取数据为2010.4.19-2011.3.19的实际沪深300指数以及易方达100ETF，上证180ETF，上证50ETF以及沪深300ETF四支ETF指数基金的收盘数据作回归分析。基金原始数据和沪深300指数数据来源于国泰安金融数据库。
由以上数据分析TE值，显然可以得知最后一种资产组合对指数的拟和程度最好，TE值最小。根据计算结果，四种ETF基金其各自金额在资产组合中份额分别是易方达100ETF资金占14.1107%, 上证180ETF占总资金比例的%10.8536,上证50ETF和沪深300ETF分别占7.6035%和67.4322%：
研究残值序列，可以看出残值的最大绝对值不超过0.2。
由上所述，可见最后一种资产组合对沪深300指数的拟合接近完美。
四．无风险套利模型
实际市场中往往不是完美的，因此我们需要考虑不完美市场运行情况。国外研究不完美市场研究成果已有不少，这里我们在参考Modest&Sundaresan(1983)和Klemkosky&Lee(1991)等人无套利定价区间的基础之上，根据无套利定价的原理，考虑建立套利组合时现货与期货的交易成本、冲击成本、借贷利率不等以及间断型股利发放等因素的影响，在多头套利与空头套利的策略下，分别推导出股指期货的定价上、下限。在此区间之内，期货的定价是合理的，没有任何套利的收益。
股指期货的无套利定价区间公式为：
其中 为反向套利的成本， 为正向套利成本，TE为跟踪误差，M为保证金比例，t时刻现货的价格， 为t时刻期货价格，r是贷款利率。
正向和反向套利操作触发流程：
当期货的价格超过无套利定价区间的上限时，买进现货的同时卖出期货。
合约到期日通过反向操作，从而获得无风险的套利收益。
当期货的价格低于无套利定价区间的下限时，卖出现货的同时买进期货。
在期货合约到期日，买进现货卖出期货平仓，从而获得无风险的套利收益。
因此只要确定期货合约价格上下限，就可以很容易根据实际期货合约的运行情况进行套利操作。
五．实际市场数据分析：
下面我们根据实际股指期货市场的运行状况来估计相关参数并实际运算，并对一些情况作出简化，不考虑中间保证金不足导致追加问题和股票组合在持有期间分红问题。
1.交易成本
假设持有现货间无分红，即股息为0，现货交易成本买入成本定为 0.6% 卖出成本为 0，沪深300股指期货合约交易手续费为成交金额的万分之零点五，交割手续费标准为交割金额的万分之一，双边为万分之三，考虑到期货流动性较差，将期货交易成本定为0.2%应该比较合适
2.保证金比例
沪深300股指期货保证金为交易额的M=15%，中间假定不再追加保证金
3.无风险利率
一年贷款利率为 6.31%
4.跟踪误差
跟踪误差我们取回归分析中残值的最大值，看图显然为应该不超过 0.2%
下面考察期货IF1104合约在2011年3月21 -2011年4月15日间运行的情况（IF1104数据来源国泰安金融数据库）：
IF1104 = 3230.0 3231.6 3269.2 3267.0 3298.4 3296.6 3273.8 3263.6 3244.0 3276.4 3308.0 3323.8 3366.0 3344.6 3326.0 3374.8 3347.2 3340.6
下限值 = 3175.0 3190.7 3232.3 3218.8 3261.5 3257.7 3225.4 3223.5 3191.1 3240.0 3278.0 3291.2 3319.8 3300.1 3293.5 3338.3 3320.0 3325.4
上限值 = 3239.2 3255.2 3297.6 3283.9 3327.4 3323.5 3290.6 3288.6 3255.5 3305.5 3344.2 3357.7 3386.9 3366.8 3360.0 3405.8 3387.1 3392.5
可以看出IF1104合约在3.22至4.15日期间都完全运行在无套利区间内。说明实际沪深300股指期货在实际运行中，随着参与的人数不断增多，市场就越理性和成熟，其能够出现无风险套利的机会也就越少。
六．总结
我们可以使用ETF基金组合来模拟股指期货的现货市场，使用四支基金：易方达100ETF，上证180ETF，上证50ETF以及沪深300ETF，他们组合的收益率完美拟合了沪深300指数的收益率，整体追踪误差最大不超过0.2%。
我们还根据不完美市场的套利理论，考虑交易成本和追踪误差，保证金比率等因素，得到了一个简化的股指期货的无套利定价区间公式
在实际套利中，我们还面临着很多其他风险，它们同样影响着实际套利的可操作性。虽然在上面论述中我们将其忽略，但是实际操作中必须要考虑以下问题。
1. 保证金的风险，市场价格剧烈变动时我们需要面对保证金追缴的风险。股指期货合约每日进行结算，在期货指数朝期货操作的相反方向变动时，如果不及时交足保证金， 期货合约就会因为保证金不足而被强行平仓，导致套利失败。实际操作中应该在帐户中保持一定的现金比例。
2. 现货分红的风险，ETF基金如同股票一样也会有分红的时候，因此实际操作中套利的时间段不宜过长，最多一个月。
3. 沪深 300 股指期货的交割结算价为最后交易日标的，指数最后 2 小时的算术平均价。 当交割日如果最后价格变化非常剧烈时，最后的交割价未必会收敛于现货价格。由于我们的套利模型是假定期货价格在到期日应该完全收敛于现货价格，所以到期日不完全收敛会对套利的结果产生一些影响。
参考文献：
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传统套期保值是指投资者在期货交易中建立一个与现货交易方向相反、数量相等的交易部位。由于在某一特定的社会经济系统内，商品的期货价格和现货价格受大体相同的因素影响，两种价格的走势基本一致，在期货合约到期时由于套利行为将使商品的期货价格和现货价格趋于一致，这样就可以用一个市场的利润来弥补另外一个市场的损失。凯恩斯、希克斯最早从经济学的角度对传统的套期保值理论进行了阐述，认为套期保值者参与期货交易的目的不在于从期货交易中获取高额利润，而是要用期货交易中的获利来补偿在现货市场上可能发生的损失。
二、基差逐利型套期保值理论
在完美的市场条件下，即如果期货市场价格和现货市场的价格波动完全一致，不存在交易费用和税收，则可实现完全型的套期保值，即可用一个市场的利润来完全弥补另外一个市场的损失。但在现实的期货交易中，期货价格和现货价格的变动不完全一致，存在基差风险(Basis risk)，从而期货市场的获利不一定能完全弥补现货市场上的损失。为克服基差风险，Working(1960)提出了用基差逐利型套期保值来回避基差风险，所谓基差逐利型套期保值是指买卖双方通过协商，由套期保值者确定协议基差的幅度和确定选择期货价格的期限，由现货市场的交易者在这个时期内选择某日的商品期货价格为计价基础，在所确定的计价基础上加上协议基差得到双方交易现货商品的协议价格，双方以协议价格交割现货，而不考虑现货市场上该商品在交割时的实际价格。基差交易的实质，是套期保值者通过基差交易，将套期保值者面临的基差风险通过协议基差的方式转移给现货交易中的对手，套期保值者通过基差交易可以达到完全的或盈利的保值目的。
Working认为，套期保值的核心不在于能否消除价格风险，而在于能否通过寻找基差方面的变化或预期基差的变化来谋取利润，或者说通过发现期货市场与现货市场之间的价格变动来寻找套期保值的机会。在这种意义上，套期保值是一种套期图利(Spreading)行为。套期保值者只有在他认为有获利机会时，才会去进行套期保值，因此，套期保值是投机的一种，但它不是投机于价格，而是投机于基差。
三、现代套期保值理念
Johnson(1960),Ederington(1979)等较早提出用Markowitz的组合投资理论来解释套期保值，组合投资理论认为，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和预期收益的方差，确定现货市场和期货市场的交易头寸，以使收益风险最小化或者效用函数最大化。组合投资理论认为，套期保值者在期货市场上保值的比例是可以选择的，最佳套期保值的比例取决于套期保值的交易目的以及现货市场和期货市场价格的相关性，而在传统套期保值交易中，套期保值的比例恒等于一。
自引入组合投资理论研究期货市场套期保值问题后，最佳套期保值比例以及套期保值有效性问题成为期货市场研究的热门话题，由于风险度量方法和效用函数选择的不一样，研究者提出了许多模型并进行了大量的实证研究。对期货市场最佳套期保值比例的研究可分为两大类，一类是从组合收益风险最小化的角度，研究最小风险套期保值比例(risk-minimizing hedge ratios)，另一类是统筹考虑组合收益和组合收益的方差，从效用最大化的角度研究均值—风险套期保值比例(meanrisk hedge ratios)。
（一）从组合收益风险最小化的角度研究期货市场最佳套期比
从组合收益风险最小化的角度，研究期货市场套期保值问题，是将在现货市场和期货市场所做交易当作一个投资组合，在组合收益风险最小化的条件下，确定最佳套期保值比例。我们考虑一个套期保值组合，这个组合中包括一个单位的现货部位和h个单位的期货部位，用S[,t]、F[,t]分别表示t时刻的现货价格和期货价格，则该组合的收益为R[,t]=S[,t]+hF[,t]，其中S[,t]=S[,t]-S[,t-1],F[,t]=F[,t]-F[,t-1]，R[,t]为组合投资的收益。
Johnson(1960)在收益R[,t]方差最小化的条件下，最早提出了商品期货最佳套期保值比例的概念，并给出了最佳套期保值比例h的计算公式，即，简称为MV套期比(Minimizing variance hedge ratios)，该数值可以看成是回归方程S[,t]=α+hF[,t]+ε[,t]中系数h的最小二乘估计量。Ederington(1979)将上述方法应用到了金融期货，并设计出了测量期货市场套期保值有效程度的量化指标e，即
附图
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回避程度。
Ghosh(1993)等指出通过最小二乘法计算最佳套期保值比例的方法没有利用过去历史信息以及期货价格与现货价格之间可能存在的协整关系，因此提出利用向量自回归模型(VAR)、误差修正模型(EC)以及分数协整模型(FIEC)计算最佳套期比，这样做可以充分利用已有的信息，提高套期保值的效果。
由于上述讨论中假定了残差服从正态分布或联合正态分布，具有固定的方差和协方差，因而计算得出的最佳套期比为一常数，不随时间改变，而实际情况并非如此，大量的事实说明：由于未来经济条件的不确定性，导致商品期货价格波动呈现出异方差的特征，这意味着期货价格与现货价格的条件协方差将随着时间的变化而变化，这时再用固定的最佳套期比将不再合适，故提出了动态套期保值(Dynamic hedging)的概念。1988年Cecchetti等利用自回归条件异方差模型(ARCH)对美国国债期货计算了最佳动态套期比，结果发现最佳套期比随时间变化而呈现出相当大的变化。Baillie和Myers(1991)提出利用两参数GARCH模型计算最佳动态套期比，并对美国期货市场大豆、玉米、棉花、咖啡、黄金等品种进行了实证研究。Lien和Tse(1999)更进一步提出借助VAR-GARCH、EC-GARCH和FIEC-GARCH模型计算最佳动态套期比，Lien和Tse的研究结论表明：对于NSA期货指数而言，当考虑条件异方差时，套期保值的效果将得到改进；用EC模型计算得出的最佳套期比大于用FIEC模型计算得出的最佳套期比，EC模型是所讨论的几个模型中最优的；当套期的时间跨度等于或大于5天时，用传统的最小二乘法确定最佳套期比的套期保值的效果最差。
另外，在MV套期比的研究中，隐含地假定了期货价格变动服从正态分布或投资者的效用函数是二次曲线，而大量的实证研究表明期货价格变动并不服从正态分布，二次效用曲线的假定又过于苛刻，这时如果继续使用最小二乘法进行参数估计，参数估计值将会出现偏差，不再有效。为克服上述缺陷，Cheung、Kwan和Yip(1990)等提出用增广的均值基尼系数(Extended Mean-Gini Coefficient)Γ[,λ](R[,t])=-λCOV(R[,t],(1-F(R[,t]))[λ-1])作为风险的度量方法，其中λ是风险厌恶系数，F(R[,t])表示收益R[,t]的分布函数。用增广的均值基尼系数作为风险度量方法的优点在于均值基尼系数具有二阶随机优势(second-order stochastic dominant)，不需要期货价格变动服从正态分布或投资者的效用函数是二次曲线的假设。在F[,λ](R[,t])最小化的条件下确定最佳套期比h简称为MEG套期比(Mean-Extended-Gini hedge ratios)。
De Jong(1997)等提出用半方差(Generalized Semi-variance)V[,δ],λ(R[,t])=作为风险的度量工具，其中参数δ、λ分别表示目标收益和风险厌恶系数，F(R[,t])表示收益R[,t]的分布函数。采用这种方式定义的风险实际上是将收益低于目标收益δ的看作风险，而高于目标收益δ的并不认为是风险，在V[,δ],λ(R[,h])最小化条件下计算得出的最佳套期比利为GSV套期比。
Shalit(1995)证明了如果期货价格变动服从正态分布，则MEG套期比收敛于MV套期比，Lien和Tse(1998)证明了如果现货价格和期货价格服从联合正态分布，且期货价格服从鞅过程(Martingale Process)，即期货价格是最后交割日现货价的无偏估计量，则GSV套期比与MV套期比一致。
另外，研究者还从其他多种不同的角度对最佳套期比进行了广泛的研究。Malliaris和Urrutia(1991)等讨论了套期保值持续时间长短对最佳期比的影响（持有期效应）以及套期保值结束时距交割日时间长短对最佳套期比的影响（到期效应），研究结果显示，在套期结束距交割日时间相同的条件下，套期比随着套期持续时间的增加而增大，在套期持续时间相同的条件下，套期比随着套期结束距交割日的接近而增大。
（二）从效用最大化的角度研究期货市场最佳套期保值比
从组合收益风险最小化的角度研究期货市场最佳套期比，仅仅考虑了收益风险最小化问题，没有考虑收益，而在效用函数最大化的条件下研究期货市场最佳套期保值比，则统筹考虑了组合收益和组合收益的风险，更加符合实际情况。
Howard和D'Antonio(1984)借鉴Sharpe证券市场线的做法，在效用函数
附图
最大化的条件下，给出了最佳套期比（简称为Sharpe套期比）的计算公式以及度量套期保值有效性的量化指标HE=θ[,H]/θ[,S]，其中E(R[,t]),σ(R[,t])分别表示收益R[,t]的期望收益和标准差，i表示无风险利率。θ[,H]=(R[,t]-i)/σ(R[,t])表示组合投资单位风险下的超额收益，θ[,S]=(S[,t]-i)/σ(S[,t])为现货价格波动单位风险下的超额收益。
Kolb和Okunev(1993)利用增广的基尼系数Γλ(R[,t])作为风险度量方法，给出了在效用函数U(R[,t])=E(R[,t])-Γ[,λ](R[,t])最大化的条件下，最佳套期比的计算方法，由此计算得出的套期比称为M-MEG套期比。他们的研究发现，当风险厌恶系数λ较低时（介于2和5之间时），M-MEG套期比与最小方差套期比(MV)比较接近，而当风险厌恶系数λ较高时，M-MEG套期比与最小方差套期比有较大的差异，但收敛于最小方差套期比。
Hsin、Kou和Lee(1994)在效用函数U=E(R[,t])-0.5λσ[2](R[,t])最大化的条件下，研究了最佳套期比（称为HKL套期比）。在期货价格服从鞅过程的条件下，Sharpe套期比和HKL套期比与MV最小风险套期比一致。
Chen、Lee和Shrestha(2001)在De Jong(1997)等人的研究基础上提出利用效用函数U(R[,t])=E(R[,1])-V[,δ],λ(R[,t])确定最佳套期比（简称为M-GSV套期比）的方法，并利用SP500指数的期货价格和现货价格数据进行了实证研究，研究结论显示，对较低的风险厌恶系数，M-GSV套期比低于GSV套期比；而对较高的风险厌恶系数，M-GSV套期比收敛到一个比MV套期比高的数值。
四、对期货市场套期保值理论的评价
从期货市场套期保值理论的演变过程中不难看出，套期保值的内涵已发生了本质的变化，现代意义上的套期保值不再是在期货市场建立一个与现货市场方向相反、数量相等的交易部位，而是将现货市场和期货市场的交易作为一个组合投资，在风险最小化或效用函数最大化的条件下，考虑现货市场头寸与期货市场头寸比例的优化问题。由于套期保值者对风险认识的差异以及不同的保值动机和保值目的，故产生了各种不同条件下的最佳套期比。
目前对套期保值理论的研究集中在不同效用函数下的最佳套期比以及套期保值有效性问题的研究上，自用最小二乘法估计最佳套期比以来，研究者们一直在探寻合适的风险度量工具和统计分析方法，以达到最佳的保值效果。尽管针对具体的期货品种对各种最佳套期比进行了比较，但一般意义下各种最佳套期比之间的关系、优劣的比较，特别是适用场合的研究还不够全面系统，可以预见这方面问题的研究将是未来期货市场套期保值理论研究的重点。另外对套期保值时机选择、套期保值时间跨度选择，以及对多阶段套期保值问题、多市场套期保值问题的研究也将是未来期货市场套期保值问题研究的重要方面。
【参考文献】
[1] Cecchetti,S.G.,Cumby,R.E.,and Figlewski,S.(1988):"Estim-ation of the Optimal Futures Hedge",Review of Economics and Statistics,70:623-630.
[2] Chen,S.,Lee,C.,and Shrestha,K.(2001):"On A Mean-General-ized Semivariance Approach to Determining the Hedge Ratio",The Journal of Futures Markets,21:581-598.
[3] Cheung,S.,Kwan,C.,and Yip,P.(1990):"The Hedging Effecti-veness of Options and Futures:A Mean-Gini Approach",The Journal of Futures Markets,10:61-73.
[4] De Jong,A.,De Roon,F and Veld,C.(1997):"Out-of-sample Hedging Effectiveness of Currency Futures for Alternative Mod-els and Hedging Strategies",The Journalof Futures Markets,17:817-837.
[5] Ederington,L.H.,(1979):"The Hedging Performance and Basis Risk in Stock Index Futures",The Journal of Futures Markets,34:157-170.
[6] Ghosh,A(1993):"Hedging with Stock Index Futures:Estimat-ion and Forecasting with Error Correction Model",The Journal of Futures Markets,13:743-752.
[7] Howard,C.T.,and D'Antonio,L.J.(1984):"A Risk-return Mea-sure of Hedging Effectiveness",Journal of Financial and Quant-itative Analysis,19:101-112.
[8] Johnson,L.L.(1960):"The Theory of Hedging and Speculation in Commodity Futures",Review of Economic Studies,27:139-151.
[9] Kolb,R.W.,and Okunev,J.(1993):"Utility Maximizing Hedge Ratios in the Extended Mean-Gini Framework",The Journal of Fut-ures Markets,13:597-609.
[10] Lien,D.and Tse,Y.K.(1998):"Hedging Time-varying Downside Risk",The Journal of Futures Markets,18:705-722.
[11] Lien,D.and Tse,Y.K.(1999):"Fractional Cointegration and Futures Hedging",The Journal of Futures Markets,19:457-474.
篇10
关键词：存货，成本，管理人员
存货是企业非常重要的流动资产，他不仅在企业资产总额中占有较大的比重，而且是产生利润的的主要来源，因此存货核算和管理的恰当与否将直接影响到对企业财务状况和经营成果的反映。笔者发现企业虽然能够认识到存货的重要性，但企业会计人员对如何决定存货的价值、企业管理人员如何对存货进行管理并不是太了解，笔者决定就这个问题进行探讨。
一、关于存货的定义
国际会计准则第02号-存货对存货的定义包括三个方面
（1）在正常经营过程为销售而持有的资产；
（2）为这种销售而处在生产过程中的资产；
（3）在生产或提供劳务过程中需要消耗的以材料和物料形式存在的资产。
我国将存货定义为：企业在正常生产经营过程中持有以备出售的产成品或商品，或者为了出售仍然处在生产过程中的在产品，或者将在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料、物料等。强调了存货的最基本特征是为了出售，而不论是可供直接出售还是需经过进一步加工后才能出售，从而明显有别于固定资产。
二、对存货的会计计量
国际会计准则第02号-存货对存货的计量规定存货应按成本与可变现净值中的低者来加以计量。可变见净值，是指在正常经营过程中估计销售价格减去完工和销售估计所需费用后的净额。存货的成本应由使存货达到目前场所和状态所发生的采购成本、加工成本和其他成本所组成。
在美国,存货计价一般采用成本与市价孰低法,至于这种方法中的成本,则有个别认定法、先进先出法、后进先出法、加权平均法等方法可以选用。其中的后进先出法则在以前相当流行,这是以前美国存货会计与许多西方国家存货会计的一个重要区别。但是由于采用后进先出法,由于在物价上涨的背景下会使资产价值低估，与存货的实物流和配比原则不符。美国在几年的调研之后，已经取消了后进先出法。
英国会计准则(SSAP)规定:存货成本按先进先出法计算,理由是这种方法能够与存货的实物流转相一致,也比较符合配比原则。论文参考网。因此,英国反对某些国家采用后进先出法,认为这样做在物价上涨的情况下,一方面会导致企业的期末存货价值很低,与该存货的市价相差很大;另一方面又会导致企业的前期收益较低,后期收益较高,这又违背了配比原则。
企业财会人员对存货的处理我国的《企业会计准则——存货》有严格的规定，我国存货入账价值的确定体现了以历史成本为计量标准，明确初始计量原则或者说存货的入账价值是历史成本，指出存货会计处理的首要基础是成本，即一般定义为购置一项资产所支付的价款或代价。原则上，成本意味着使一项物品达到目前状态所直接或间接发生的费用和支付的金额。包括在存货中的成本仅限于使存货达到目前状态所必须发生的成本。论文参考网。达到目前状态所必须发生的成本。我国《企业会计准则——存货》规定：存货发出的实际成本，可以采用的方法有个别计价法、先进先出法、加权平均法、移动加权平均法和后进先出法等。关于存货的期末计量，充分考虑到了谨慎性原则的应用，即当存货因毁损、变质、价格水平的变动或其他原因使其产生未来经济利益的能力受到影响时，应当将由此带来的损失从存货价值中扣除，因而无论是以成本与可变现净值比较还是成本与市价比较，其采用的孰低原则均符合谨慎性原则，避免了虚计资产。对于企业财务人员应该严格按照谨慎性原则，根据我国的《企业会计准则——存货》的规定，做好企业存货的实际成本计量，包括存货的进货成本和储藏成本。进货成本是指企业在材料和商品采购过程中发生的成本。按照其与定货次数的关系，进货成本可以分为变动进货成本和固定进货成本两大类。 变动进货成本一般随着进货次数的变动而变动，是相关成本。主要包括存货的购买价，其金额等于进货数量和单价的乘积。在每次采购过程中发生的差旅费、运杂费、挑选整理费等。固定进货成本是指不随着进货次数变动而发生变动的进货成本，是无关成本。主要包括在采购过程中发生的办公费，采购机构的日常开支等费用。储存成本是指存货在储存过程中发生的费用，按照其与存货数量的关系也可以分为变动储存成本和固定储存成本。变动储存成本是相关成本，随着存货数量的增加而增加。主要包括存货的机会成本即存货占用资金的应计利息，为存货支付的保险费以及存货在仓库的毁损损失等。固定储存成本是无关成本，不随着存货数量的变动而变动，主要包括仓库的折旧费、仓库职工工资等。
三、企业相关人员的职能
对于企业财会人员要在遵循一般公认会计原则的前提下，为企业投资者提供可靠、相关的财务信息，必须明确的是，财务会计工作不属于企业管理工作的组成部分，它的职能只是向外部投资者和企业的管理当局生产提供进行各种决策所需要的财务信息（中级财务管理，汪平）。财会人员的职能重在客观反映，而不参与和干涉企业的生产经营活动。一个合格的会计能够给领导提供准确而有价值的信息,可以为企业当家理财,当好参谋,有助于领导的正确决策和生产经营活动的正常进行。相反,如果没有合格的会计人员,无法提供及时准确的会计信息,领导的决策就不能建立在科学的基础上。对企业的存货财务人员要能够及时准确地对其进行计量，给领导提供真实有用的存货成本信息。
对于企业管理人员最主要的是要调整好企业的生产经营，更多的是要考虑企业存货的机会成本（缺货成本），根据会计人员提供的存货的成本确定最佳的采购方法和采购量。企业的机会成本为是指存货供应中断而给企业生产和销售造成的损失，缺货成本主要包括原材料供应中断而造成的停工待料损失、或产成品库存不足导致延误发货造成的信誉损失，以及丧失销售机会的损失、紧急采购材料而发生的紧急外购成本等。论文参考网。企业管理人员要通过财会人员提供的企业存货的成本，根据市场上的原材料的价格的变动，同时考虑企业的机会成本，来决定企业的定货量和定货次数。同时还要及时了解市场动态，掌握市场信息，搞好市场调研，把握市场行情，搞好预测工作，为存货管理和控制提供充分依据；根据多年工作经验，对一些长期合作单位信誉进行评估。加强定货合同的管理，严格按合同办事。积极掌握主动权，以防微杜渐；进行全方位监督、管理，及时掌握存货资金占用、使用情况，根据生产任务的轻重缓急，细作安排。
四、如何确定企业存货的定货量和次数
对企业而言,最重要的是在管理人员和财会人员的配合下,确定正确的企业存货的定货量和次数.我们可以通过建立一个模型，利用微分求极值的原理，求出存货的总成本最小的进货量和次数。
为了方便公式的推导，我们进行如下假设
(一)、全年的需求量稳定。即需求量为已知数， 暂时用T来表示。
(二)、存货能集中到货。即每次的采购量同时到货，而非陆续到货，每次采购量用Q来表示
(三)、存货的消耗是均匀的，则可认为平均库存量为Q/2
(四)、存货的购买单价不变，即单价P为已知常量
(五)、每次采购变动成本用A表示采购固定成本用B表示，单位存货的年储存变动成本用C表示，固定储存成本用表示D
(六)、企业由于缺货造成的损失为 K。
公式的推导
上述假设成立，则存货总成本的公式可以这样来表示
存货总成本=采购成本+订货成本+储存成本+缺货成本
TC=T*P+B+T/Q*A+Q*C/2+D+K
对Q求导，若使TC最小，则
Q=√2TA/C
最佳订货次数N=T/Q=√T*C/（2A）
所以得到企业的最佳订货量为√2TA/C，最佳订货次数为√T*C/（2A）。企业可以根据财会人员提供的数据和以往的生产经营情况确定T、C、A的值，从而管理人员能够正确地确定企业的最佳订货量和订货次数。总之，在市场经济条件下，存货控制或管理效率的高低，直接反映并决定着企业收益、风险、流动性的综合水平。因此，一个企业要想在激烈的市场竞争中生存、发展，增强企业的竞争力，进一步提高企业的经营管理水平，就必须学会预测、控制存货风险，掌握存货管理的主动权。
参考文献：
[1]汪平，2004，中级财务管理，上海：上海财经大学出版社
[2]葛家树，2003，中级财务会计，北京：中国人民大学出版社
