基于DCC模型的螺纹钢期货套期保值研究-以江苏省大型水利工程钢材供应为例论文

一、前言

江苏历来就是富饶的鱼米之乡，既是经济大省、人口大省、更是水利大省，水利工作历来都走在全国的前列。而水利工程建设是水利工作中的重要一环，如何在习近平新时代治水思想的引领下做好水利工程中的钢材供应、使其更好地为水利服务，更好地为经济发展、民生建设、环境保护提供强有力的保障是每一个水利物资工作者的奋斗方向。

当前水利工程材料定价都是在招标时采用固定价格加浮动模式，即供应和采购双方签订一个目标固定的材料到工价格，并相互约定如价格浮动不超过一定区间(如5%或10%)则价格不变，如价格浮动超过区间则双方各自承担一定的比例。这种定价模式基本等同于固定定价，其特点是对于购买双方来说发票价格往往变化不大，有利于采购方不突破工程的预算价格，对于供应方来说，由于水利工程整个供应期很长(一般会有几年的时间)，而供应量通常也很大，一个水利项目20000吨的钢材量也是很正常的，所以面临的价格风险极大。

近几年国际市场大宗商品的价格和国内市场钢材的价格受供求关系、货币政策及地缘政治等多种因素影响呈现出过山车一般的走势，如钢材从2012开始下跌一直跌到2015年底(从4000多元/吨跌到2000元/吨左右)，再开始不断上涨到2018年初最高到5000元/吨，然后2018年全年出现了震荡走势，区间在3300元/吨到4600元/吨左右，其间影响价格的因素非常多，有时一个政策如去产能、国内大基建工程的上马或领导人的一个讲话都有可能引起价格的波动。

因此，从微观角度的采购方与供应商的定价方式和宏观角度的国际大宗商品市场钢材的价格波动看，利用合适的金融工具进行套期保值，锁定价格风险就显得尤为重要。本文以螺纹钢期货作为套期保值工具研究江苏省无锡市螺纹钢现货的套期保值，通过普通最小二乘模型、误差修正模型和动态相关系数模型锁定最小方差套期保值比并比较相应的套期保值绩效(方差减小比率)，以确定实务操作中最优的螺纹钢期货套期保值比。

二、模型原理

在期货套期保值理论中，最小方差套期保值比β =其中，r_s _，_t 是第t 期现货市场的对数收益率，r_f _，_t 是第t 期期货市场上的对数收益率。var (·)分别是计算协方差和计算方差的函数。

(一)普通最小二乘模型(OLS)

在期货套期保值中，普通最小二乘模型的公式如下所示：

其中，φ_t _-1为t -1期的信息集，ρ ^-为期货收益和现货收益的无条件相关系数。具体形式如下：

(二)误差修正模型(ECM)

经影像学检查，2组患者的胸腺瘤形态、钙化、囊性变或中心坏死、纵隔脂肪线、均匀增强之间存在统计学差异(P<0.05)，见表2。

以上海期货交易所的螺纹钢期货日度数据和江苏省无锡市螺纹钢现货数据为研究对象，现货和期货的数据均来自wind数据库。由于期货合约有固定到期日的特点，本文采用主力合约报价构成连续的期货价格时间序列。现货和期货的数据均从2012年2月8日到2014年12月31日。

(三)动态相关系数模型(DCC)

（3）恶意滋事处置预案。遇到捣乱滋事事件时，经劝阻不离开现场的，志愿者应立即通报给景点、景区安保人员，由保卫人员进行现场处理，必要时可采取报警。

其中，β 为套期保值比，即拥有一单位现货需要在期货市场卖空，β 单位期货。

误差修正模型(ECM)在普通最小二乘模型(OLS)的基础上加入了误差修正项(error correction term)。在本文中误差修正项定义为，S_t _-1-αF_t _-1-b ，其中S_t 和F_t 分别是t 期的现货价格和期货价格。参考Chou WL，Denis KKF，Lee CF(1996)，ECM模型表达式定义如下：

当地医生看了我的病状，说是得了脏病，遇到什么不干净的东西。大医院治不了，活佛曼巴有办法。曼巴给我做了艾灸，开了藏药，念经驱邪。现在好多了，消肿以后可以慢慢走路了。一个月的药才50块不到，治疗基本上是免费的。今天来就是让活佛看看，巩固一下。[注]访谈人：欧阳丽婷；访谈对象：马振华；访谈时间：2015年3月24日；访谈地点：青海省兴海县莫多寺。

而我们今番已是两天之内二次遭遇断路。姜皓说，本来此行连林西都不到的，但原定去青山岩臼因路断不能通行，被迫改去林西。

三、实证分析

在具体回归中误差修正项为一元线性回归方程S_t =α +bF_t +ε_t 滞后一期的残差项。

表1 价格/收益率序列描述性统计

表1给出了螺纹钢现货及期货的价格和收益率序列的描述性统计。由表1可知：螺纹钢价格数据呈现出左偏的非正态分布，收益率序列(对数价格差)呈现出尖峰厚尾的非正态分布。螺纹钢现货和期货价格序列均不平稳，收益率序列平稳且均在1%的显著性水平下拒绝不平稳的原假设。价格数据呈现出高度的序列相关，对数收益率下序列相关性明显减弱。对螺纹钢期货价格序列的最小二乘回归残差做单位根检验，结果为拒绝不平稳的原假设，残差序列平稳，因此可判定序列之间存在协整关系，故在普通最小二乘模型(OLS)后引入误差修正模型(ECM)。

本文采用了普通最小二乘模型(OLS)、误差修正模型(ECM)、动态相关系数模型(DCC)对螺纹钢日收益率序列进行建模回归，数据区间为2012年2月8日到2014年12月31日一共629个交易日，参数估计结果如表2所示：

参考Kroner KF，Sultan J(1991)的动态相关系数模型形式定义如下：

图1 螺纹钢期货/现货日收益率波动时序

观察螺纹钢现货日收益率(灰色线)和期货日收益率(黑色线)的时间序列图谱可以发现，螺纹钢2012—2014年的期货和现货日收益率序列走势基本一致，因此可以建立合适的模型寻找最小方差套期保值比以规避价格风险。

在对螺纹钢日收益率序列拟合前画出其期货和现货日收益率的时序如图1所示：

根据齿圈的实际使用情况，与起动机齿轮啮合时的进入端受冲击力较大，工作频次大，即齿圈的倒角端与齿圈的非倒角端面承受不同的载荷，对齿圈两端面的淬硬层深度要求不同，硬度也不相同，并且为了保证齿的使用寿命，且淬硬层不能过齿根圆，这就是所谓的“阴阳脸”。在实际加工过程中虽然由于某些因素会导致“阴阳脸”的产生，但是这些“阴阳脸”属于热处理缺陷，无法精确控制。

随着园林业的蓬勃发展，园林绿化业随之壮大。进而一些绿化问题也凸显。因此，有必要把园林绿化中的问题进行剖析，加以修正，不断完善绿化工作，是园林工作的不懈追求。

表2 模型拟合结果

其中，套期保值绩效HE即套期保值后的组合收益方差相较于原始现货收益方差的减小比率。由表2可知，运用普通最小二乘模型(OLS)得到的套期保值绩效为34.58%，误差修正模型(ECM)的套期保值绩效为39.66%，有了一定改进，动态相关系数模型(DCC)的套期保值绩效为81.21%，即减少了81.21%的风险，此时的套期保值比β =0.5272，即为每一单位的螺纹钢现货配置0.5272单位的螺纹钢期货以进行套期保值。

四、结论与建议

通过对江苏无锡市螺纹钢现货报价进行期货的套期保值研究发现：在应对钢材市场价格波动时，传统简单的基于普通最小二乘模型的套期保值并不是最佳选择。普通最小二乘模型(OLS)得出的套期保值比为0.1650，即一单位现货配置0.1650单位的螺纹钢期货；误差修正模型(ECM)得出的套期保值比为0.1932，即一单位现货配置0.1932单位的螺纹钢期货；动态相关系数模型(DCC)得出的套期保值比为0.5272，即一单位现货配置0.5272单位的螺纹钢期货。从套期保值绩效看，动态相关系数模型效果最佳为81.21%，普通最小二乘模型最差为34.58%。因此，建议企业采用动态相关系数模型(DCC)构建螺纹钢套期保值组合以应对钢材市场价格的波动风险，此时螺纹钢现货和期货的套期保值比为1：0.5272。

参考文献：

[1] Ederington L H.The Hedging Performance of the New Futures Markets[J] .Journal of Finance， 1980， 35(5)：157-170.

[2] Chou W L，Denis K K F，Lee C F.Hedging with the Nikkei index futures：The convential model ver sus the error correction model[J] .1996， 36(4)：1-505.

[3] Kroner K F，Sultan J.Time-Varying Distributions and Dynamic Hedging With Foreign Currency Futures[J] .Journal of Financial and Quantitative Analysis， 1991， 28(4)：535-551.

中图分类号： F724.5

文献标识码： A

文章编号： 1008-4428(2019)06-0021-02

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