套期保值是期貨市場的兩大功能之一，企業(yè)在實際的生產(chǎn)經(jīng)營過程中，為避免商品價格的異常波動導(dǎo)致其成本上升或利潤下降，利用期貨交易進行套期保值，即在期貨市場上買進或賣出與現(xiàn)貨市場上數(shù)量相等，但交易方向相反的商品，使兩個市場交易的損益相互抵補，從而達到規(guī)避價格風(fēng)險的目的。

　　根據(jù)一般定義的理解，企業(yè)往往選擇與現(xiàn)貨市場價值相等的期貨合約進行百分之百的套期保值，即套期保值比率取值為1，但實踐證明，由于現(xiàn)貨市場與期貨市場的波動差異性，這一比率不是在任何時候都能達到最佳的保值效果，也由此激發(fā)了近年來業(yè)界對最優(yōu)套期保值比率的研究。

　　最優(yōu)套期保值比率的估計方法

　　從理論上講，根據(jù)所選取的模型特征，最優(yōu)套期保值比率的估計方法大體上分為動態(tài)、靜態(tài)以及動態(tài)與靜態(tài)相結(jié)合三種。

　　靜態(tài)套期保值比率的估計

　　最優(yōu)套期保值比率估計的靜態(tài)模型中，期貨和現(xiàn)貨的收益率方差、協(xié)方差在研究期內(nèi)均是固定不變的。普通最小二乘回歸模型是最早也是最典型的靜態(tài)套期保值比率估計方法。之后在此基礎(chǔ)上，又發(fā)展了考慮期現(xiàn)市場相互作用的向量自回歸模型，以及期現(xiàn)價格長期協(xié)整關(guān)系的向量誤差修正模型，最優(yōu)套期保值比率估計的靜態(tài)模型得到了進一步的發(fā)展。不過這一系列的靜態(tài)模型均局限于方差固定性特征，而金融時間序列一般都表現(xiàn)出異方差的特征。

　　動態(tài)套期保值比率的估計

　　考慮金融時間序列隨時間變化表現(xiàn)出的異方差特征，而發(fā)展出一系列的動態(tài)估計最優(yōu)套期保值比率的方法，比如廣義的自回歸條件異方差類模型、線性方差模型、非線性方差模型、隨機波動模型、馬爾科夫體制轉(zhuǎn)換類模型等。動態(tài)模型中期貨和現(xiàn)貨的收益率方差、協(xié)方差在研究期內(nèi)是隨著時間的變化或?qū)⑻灼诒Ｖ当嚷手苯右暈闀r變系數(shù)，其套期保值效果要好于單純的靜態(tài)模型。

　　動靜態(tài)結(jié)合套期保值比率的估計

　　如前所述，各類動態(tài)、靜態(tài)模型在估計最優(yōu)套期保值比率過程中各有利弊，從而萌發(fā)了將二者結(jié)合起來應(yīng)用的設(shè)想，以便綜合各種方法的優(yōu)勢，達到更佳的套期保值效果。最具代表性的結(jié)合是誤差修正模型與廣義自回歸條件異方差模型的聯(lián)合應(yīng)用，即ECM—GARCH模型，該模型即考慮了期現(xiàn)價格間的協(xié)整關(guān)系，又考慮了金融時間序列的異方差特征，進一步改進了套期保值的效果。綜合分析對比了當(dāng)前各類套期保值比率的估計方法，個人認為應(yīng)該引入VECM—GARCH模型，即向量誤差修正模型與廣義自回歸條件異方差模型的結(jié)合，因為該模型比ECM—GARCH模型多考慮了期現(xiàn)市場的相互作用，套期保值效果也必將得到改善，而且運用的原理和方法比一些動態(tài)模型要簡單，容易操作。

　　最優(yōu)套期保值比率實證分析

　　根據(jù)需要，我們選擇VECM—GARCH（1,1）模型，以布蘭特原油為分析標的，通過實證分析來解析該模型在最優(yōu)套期保值比率估計方面的應(yīng)用?？紤]到套期保值比率不宜變動過于頻繁，結(jié)合市場的特點，我們選擇周度價格數(shù)據(jù)進行分析，為簡化分析，數(shù)據(jù)的時間跨度僅取2013年開始至今的75周數(shù)據(jù)，此處略去對價格數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗等過程。

　　數(shù)據(jù)選取

　　現(xiàn)貨價格：取普氏即期布蘭特（Dated Brent）現(xiàn)貨價格。

　　期貨價格：取ICE交易所的布蘭特原油近月連續(xù)價格。

　　模型構(gòu)建

　　VECM—GARCH（1,1）模型可以寫成如圖所示的聯(lián)合表達式。

　　圖為VECM—GARCH（1,1）模型

　　最優(yōu)套期保值比率的估計

　　用EVIEWS軟件（計量經(jīng)濟學(xué)軟件包）對上述的VECM—GARCH（1,1）模型進行估計，取K=2，可以得出2013年至今的75周的周度套期保值比率，處于（0.40,0.96）的數(shù)值區(qū)間，基本隨著時間的推移逐步上升。

　　可以看出，當(dāng)期貨和現(xiàn)貨價格波動較大，同時兩者差異較大時，套期保值比率取值較小，而當(dāng)期貨和現(xiàn)貨價格波動趨穩(wěn)，差異縮小時，套期保值比率取值逐步變大，趨近于1。這也是為什么當(dāng)期貨和現(xiàn)貨市場波動趨于一致時，按照比率為1去進行套期保值是可行的，基本可以對沖價格波動的風(fēng)險。

　　套保有效性測度

　　對上述VECM—GARCH（1,1）模型估計的套期保值比率進行有效性測度，取75周的套期保值比率的均值進行計算，采用公式E=[var(S)-var(H)]/var(S)，可以得出按照模型估計的動態(tài)套期保值比率均值的套期保值有效性，比按照傳統(tǒng)比率為1的有效性高出近30%。當(dāng)然，可以按照周度去計算每周的套期保值有效性，觀察其變化趨勢。而且，該模型比一般的靜態(tài)模型和動態(tài)模型的套保有效性都要略高一些。

　　模型應(yīng)用的注意事項

　　一是對于考慮金融時間序列異方差特征的模型，在應(yīng)用時要特別注意適用的范圍。對于現(xiàn)貨市場波動不強的品種，例如農(nóng)產(chǎn)品類，尤其在國內(nèi)市場表現(xiàn)明顯，且不滿足GARCH模型估計要求的，對此要區(qū)別對待，分別選用不同的模型來處理現(xiàn)貨和期貨市場的價格波動，最后結(jié)合兩方面的結(jié)果，來求得最優(yōu)套期保值比。

　　二是操作者依據(jù)實際需要套保的現(xiàn)貨數(shù)量，結(jié)合估計出的理論最優(yōu)套保比率，確定自己的套期保值策略。需注意的是，實際操作中可依據(jù)自身對行情的研判，進行套期保值比率的調(diào)整，而不必嚴格按照模型估計值去操作，因為那只是一種參考，比較保守謹慎的做法是按照不低于理論估計值的比率進行套保。

　　三是在套保的操作中，還需注意時機的選擇，關(guān)注基差變化對套保交易效果的影響。 

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