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论文关键词：期货套期保值；蒙特卡洛模拟；ITO过程；持有成本 一、引言 期货最基本的功能是规避市场价格波动的风险，而该功能 Stein(1961)和Ederington(1979)开创了现代套期保值理论以来， 对套期保值策略的研究着眼以下三个纬度来进行展开：一是套 期保值者的目标函数，二是期货与现货价格联动模式，三是尝 试采用不同的推断估计思想和方法。对于前两个纬度，研究者 进行过相当广泛和深入的探讨。Lien&Tse(2002)以及Chert et a1．(2003)就期货套期保值目标函数和价格联动模式这两个纬度 方面的研究做了相当深入和全面的文献综述。在第三个纬度推 断估计思想和方法方面，研究者投入的精力并不太多。绝大多 数研究者均采用频率统计推断思想和方法。 Foster＆Whiteman(2002)采用贝叶斯统计推断思想和方法 对十种模型设定下的最优套期保值策略进行了研究。付剑茹和 张宗成等(2009)比较了OLS模型、VAR模型、EC—VAR模型下频 率统计方法和贝叶斯统计方法对最优套期保值策略的影响。频 率统计在做统计推断时，只依据两类信息，一是数据信息，另 外一个就是模型信息。而贝叶斯统计在做统计推断时，除了以 上两类信息外，尚须利用另一种信息，即有关总体分布的未知 参数的信息。由于这类信息是在进行试验以前就有的，故一般 称为先验信息。所以贝叶斯统计在做统计推断时，既考虑客观 信息，也考虑主观信息。先验信息反映了在做试验前推断者关 于未知参数的知识，有了样本带来的信息后，这个知识就会有 所改变，其结果也就会反映在后验分布中，贝叶斯统计思想和 方法正是根据求出的后验分布做出推断。Francis&Kim(2006) 使用小波分析方法研究了S&P500指数期货的最优套期保值问 题。小波分析的优势在于三点：①能将数据分解为不同的时间 段(投资期限)。经济学家和金融分析者长期以来都认为决策 存在于不同的时间区间，然而，由于缺乏将数据分解为多于两 个时间段的分析工具，经济与金融分析一直只能在两个时间段 (短期和长期)上进行分析。而小波分析能在多个不同的时间 段上产生现货期货的相关性及最优套期保值比的正交分解。② 小波协方差可以在不同的时间段分解两个随机过程的协方差。 ③最优套期保值比的传统估计方法存在三个问题：长期回报序 列中存在很多独立不相关的观测值，从而导致最优套期保值比 估计值不可靠；较长套期保值期限的计算繁重而且很困难；需 要假设残差项服从GARCH类或sV类等模型。小波分析的应用可 以使研究者在时间段分解和应用非参数方法时克服上述障碍。 Hatemi-J和Roca(2006)应用状态空间(State Space)模型和卡尔曼 滤波(Kalman Filter)方法研究了澳大利亚股票和股指期货市场的 最优动态套期保值比。卡尔 |
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