“客户定制化”的股指期货最优套保方案研究，本文主要内容关键词为：股指论文,最优论文,期货论文,客户论文,方案论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
套期保值是指期货市场作为转移价格风险的场所，利用期货合约作为将来在现货市场上买卖商品的临时替代物(谢晶晶，2011;方碧娟，2010)。也就是，买入(卖出)与现货数量相当、但交易方向相反的期货合约，以期在未来某一时间通过卖出(买入)期货合约补偿现货市场价格变动带来的实际价格风险。
本文首先选取弘业股份2011年股票价格数据，对比普通最小二乘法和VaR模型两种方法的套期保值效果。再次基于实证结论，设计考虑到客户个性化的最优套期保值方案，为期货公司套期保值业务的开展提供了重要的可操作建议。
一、套期保值比率计算方法
(一)基于普通最小二乘法(OLS)模型的计算
目前最常用的套期保值比率计算方法是：基于普通最小二乘法(OLS)模型确定贝塔值，然后根据贝塔值计算最优套保比率。
(二)基于VaR模型的计算
通过普通最小二乘法(OLS)模型计算β系数来衡量风险太过于抽象，而且反映的只是市场(或资产)的波动幅度，忽略了投资主体的风险承受能力和行情趋势对套期保值的影响。
而在现实中，投资者利用股指期货进行套期保值时目标并不完全是风险最小化或收益最大化，投资者一般会根据自己的风险偏好和对市场行情的判断对套保比率作相应调整。由于考虑到不同的投资者具有不同的风险偏好，因此本研究引入一个不完全套保模式下套期保值比率的计算方法，基于VaR模型的最优套期保值比率。
VaR是指正常的市场条件下和给定的置信度水平内，某一风险资产或证券组合在预期的一段时间内的最大可能损失(或者是最坏损失)，称为“在险价值”(甘斌，2010)。VaR用公式可以表示为：
如果把套期保值资产组合收益率看作随机变量，就可以用它的VaR测量组合风险水平。基于VaR的套期保值比优化原理就是首先在特定时间内和一定置信水平的前提下，确定现货与期货的每个套期比对应套期保值资产组合的VaR风险值。然后算得VaR风险值最小化情况下的现货与期货的每个套期比值，这个值就是最优套期保值比率。
根据VaR模型的定义，我们可以将其表示为：
在运用VaR进行最优套期保值率计算时，需要确定的一个重要参数就是置信度α。有研究认为，模型中α其实代表了投资者对整个套保期内风险厌恶程度，α值越大，风险厌恶程度越高。本研究基于置信度α的特点，创新性地提出套期保值客户的风险偏好指数，并为客户量身定制一个“定制化”的最优套保比率。“客户定制化”的最优套期保值服务不但可以满足客户的保值需求，还会根据客户的风险承受能力和对行情的判断对套保比率进行调整，实现特殊风险偏好下的总收益的最大化。
二、最优套期保值比率的对比分析
我们选用弘业股份(600128)作为实证案例，假设某机构或个人持有100万弘业股份(600128)的限售股，按照相关规定，该机构或个人必须在2011年9月1日才能减持其持有的股份。由于2011年经济形势持续不容乐观，且我国政府政策面有趋紧倾向，上证大盘面临下行风险。2011年7月1日，投资者担心限售股股价可能下跌，所持股票资产有缩水的风险，所以提出对限售股进行套利保值的需求。
从走势图上来看，弘业股份和沪深300指数走势相似，相关系数较高，达到0.865，因此初步判断可以利用股指期货进行套期保值。
在股指期货合约的选择方面，由于远月合约流动性较小，所以我们选用近月合约，并固定在交割日的前一天进行移仓。针对本案例，具体操作方法为：股票持有者可以在7月1日卖空主力合约IF1107，该合约于2011年7月15日交割，因此需要在7月14日进行移仓，买入平仓IF1107合约后卖空IF1108合约。IF1108合约在2011年8月19日交割，所以在8月18日再一次进行展期，将IF1108移仓至IF1109，最后持有至2011年9月1日买入平仓。需要注意的是，在此期间如果大盘或个股发生异常变动或对大盘走势有很好把握时，也可以对套期保值进行特别调整。
本研究采用两种计算最优套保比率方案，方案一基于OLS模型，方案二基于VaR模型。本研究计算不同套期保值方案的有效性和组合盈利，并进行比较分析。
(一)计算方案一：基于普通最小二乘法(OLS)模型的套保比率
1.进行移仓时，套期保值比率不进行调整。在此情况下，套期保值的比率不进行动态调整，因此每次移仓过程中股指期货合约的手数不变，并选择在主力合约即将到期时，将头寸移至新的当月合约上，该方法的好处是节约了调整期货头寸的交易成本。具体操作见表1。
首先通过OLS模型以2010年7月1日以前30天为区间滚动计算出弘业股份的每日贝塔值，并取其平均值得到β[，弘业]=1.74，也就是当日在股指期货市场需要卖空31手IF1107股指期货合约，若保证金比率为15%，则需要初始保证金425.4万。在从IF1107到IF1108到IF1109移仓的过程中，时间选择在交割日的前一天，且手数均为31手。最后在2011年9月1日，买入股指期货平仓，卖出股票现货。根据上述方案进行操作，套期保值结果见表2。
2.进行移仓时，套期保值比率动态调整。由于贝塔值会随价格变化而变化，导致套期保值比例匹配出现误差，最终套保结果可能受到影响。在进行股指期货移仓时，对套期保值比率进行动态调整，在一些情况下可能会减少风险，提高套期保值的效果。具体操作见表3。
同样通过OLS模型算得β[，弘业]=1.74，并在2011年7月1日在股指期货市场是卖空31手股指期货合约，需要初始保证金425.4万。根据OLS模型，基于7月1日至7月14日的数据，可以算得，在7月14日、8月18日进行移仓时，贝塔值分别为1.03和1.91。因此需要卖出的股指期货合约数分别为12手和34手。最后在2011年9月1日，买入股指期货平仓，卖出股票现货。
根据上述方案进行操作，套期保值结果见表4。
(二)方案二：基于VaR模型的“客户定制化”最优套保比率
考虑到不同的投资者具有不同的风险偏好，本文提出基于VaR模型的最优套期保值率的计算方法。
根据VaR模型的定义，计算最优套保比率时确定以下三个系数：一是持有期长短；二是置信区间的大小；三是历史观察期大小。首先，对于持有期问题，不同股指期货合约的持有期不同，其中IF1107的持有期为10天，IF1108的持有期为26天，IF1109的持有期为10天。再次，置信区间在本研究中代表的是客户的风险偏好指数，本研究采取现有研究的普遍做法，取值区间为90%到99%之间，在本实证研究中选取具有代表性的90%、95%和99%三种情况进行分析。一般来说，为了为克服商业循环等周期性变化的影响，历史数据越长越好，但是时间越长，收购兼并等市场结构性变化的可能性越大，历史数据因而越难以反映现实和未来的情况，基于现有研究，本研究历史观察期周期为60天。
基于VaR模型计算的最优套保比率和需要的保证金数据如表5所示。
具体操作方式与方案一类似，如表6所示。
(三)研究结果比较
从总体上看，2011年7月1日至2011年9月1日，弘业股份和沪深指数都处于剧烈下降趋势，如不进行套期保值，投资者会蒙受巨大损失，而利用股指期货进行套期保值后，投资者可以从期货上获得一定的盈利以弥补股票市场的亏损。
根据方案一的计算结果，贝塔不调整的总收益的损失少于动态调整的情况，但从风险控制上看，进行动态调整的情况优于不调整的情况。由此可见，在选用贝塔值作为套保系数的实际操作中，是否对贝塔值进行调整取决于客户对风险控制的偏好，如果投资者更加倾向于风险控制而不是可能获得的更大收益，则应该选择在展期时对套保比率进行动态调整。
根据方案二的计算结果，客户风险偏好指数不同，得到的套期保值总收益和效果不同。
从收益率看，风险承受度小的客户总收益损失较小，这是因为研究期内大盘剧烈下降，而保守的策略能保证总损失最小。由此可见，客户的不同偏好的收益与套期保值期内大盘走势精密相关。从套保风险控制上看，高置信度情况下套保风险控制效率高，其原因是，置信度表示的是客户的风险承受能力，置信度越高说明客户的风险承受度越小，其对应的是低风险的策略，这时收益可能不是最优，但是控制风险方面的套保效率最高。从保证金上看，风险承受度高的客户，由于能够承受更大的风险，其套保的比率相比较低，保证金额较小，节省了大量的保证金融资成本。
对两个方案进行比较可以发现：从收益上看，方案一中不调整贝塔值情况下收益最多，这是因为弘业股份和大盘都处于下降趋势，更高的套期保值情况可能会更多地从股指期货交易中获利，减小在股票中的损失。从风险控制上看，方案二的套保效果相比方案一要较高一些，这也体现出VaR模型其风险最小的原理。从方法的实用性上看，方案二考虑到了客户风险偏好程度，实现了针对不同客户的特有风险偏好进行量身定制的套保服务。因此其套期保值方法更加科学，客户满意度越高。
三、“客户定制化”套期保值方案设计
(一)预测行情，判断最佳的套期保值时机
利用股指期货对股票进行套期保值不同于完全的投机行为，其受到行情变化的影响较小。但在实际操作中，完全的被动套期保值情况很少，行情预测是客户进行是否进行套期保值的重要考虑因素之一。大多数投资者在行情走势有利于现货时会减少期货头寸，甚至停止进行套期保值，因为在这种情况下进行套期保值会减少客户的总体收益。而在行情不利时，投资者会提高套保比率，这样不但提高了套期保值的风险控制效果，还可能从期货中获得额外收益。因此在套期保值前，需要对行情进行预测，判断最佳进入时间，在套保期间根据行情进行部分调整，能够提高现货和期货的总体收益。
(二)沟通客户，设计合适的套期保值方案
计算贝塔值作为套保比率的方法操作简单，能够满足客户的基本保值需求，但其忽略了投资者心理特征对套期保值效果的影响。本研究认为应该根据投资者的风险偏好特征，制定量身定制的套期保值方案，才能在控制风险的同时实现投资者的现货和期货总收益最大化。据此，本文引入基于VaR模型的套期保值方案，它能够根据客户的风险偏好设计“定制化”的套期保值方案，为客户提供更加满意的服务。总的来说，现有的各种套期保值方案各有优缺点，所以需要和客户进行充分沟通，在客户充分了解各种方案的原理和优缺点的基础上设计并提供最适合的套期保值服务。
(三)填写问卷，获取准确的客户风险偏好
当使用VaR模型为客户计算最优套期保值率时，需要获得客户的风险偏好指数。本研究建议让客户填写评估问卷，然后对其打分，从而获得其风险偏好指数值。在设计评估问卷时，必须包含以下信息：(1)客户风险承受能力有多大？(2)在套保期间，客户是否会根据大盘预测对套期保值头寸进行调整？本研究建议根据现有的风险评估相关量表，设计了《评估问卷》，对客户的风险偏好指数进行评价。
(四)整理数据，计算定制化的最优套保率
进行VaR模型的最优套期保值比率计算需要确定以下三个重要系数：一是套期保值持有期；二是置信水平；三是历史观察期。其中套期保值持有期取决于股指期货合约，考虑到近月合约流动性高，一般选用近期合约，并在交割日前一天移仓。置信度主要取决于客户填写的《评估问卷》。历史观察期选用太短则不能克服商业循环等周期性变化的影响，太长则可能受到收购兼并等市场结构性变化的影响，基于现有研究，本研究历史观察期周期为60天。
(五)跟踪风险，如发生异常迅速进行调整
根据现有研究发现，当贝塔值发生异动并偏离警戒值时，最初的套期保值比率失效，这时候应对套期保值头寸进行临时调整，其判断策略主要是用Chow检验和Cusum检验。
四、结论与意义
(一)“客户定制化”的套期保值服务可以获得差异化的竞争优势
产品差异化指企业在提供给顾客的产品上，通过各种方法造成足以引发顾客偏好的特殊性，使顾客能够把它同其他竞争性企业提供的同类产品有效区别开来，从而达到使企业在市场竞争中占据有利地位的目的，因此，产品差异化对于企业的营销活动具有重要意义。
本研究的“客户定制化”的套期保值业务的提出，具有一定的创新性，为客户量身定做的套期保值服务可以切实有效地满足客户的需要，实现客户满意度最大，从而吸引更多的优质客户。这种具有创新性的差异化服务，使得期货公司可以在股指期货业务方面获得竞争优势，取得长足发展的关键。
(二)“客户定制化”的套期保值服务可以实现客户满意最大化
随着现代资本市场竞争的日趋激烈，企业或个人投资者对生产或投资活动要求越来越精细化，给企业或个人投资者量身定制细致的套保方案能够很好地顺应这种趋势。具体来说，应针对不同客户，量身定制个性化、全程化的套保方案，这种方案不但包括了套保前的风险测度和具体操作规划，还应包括在套保过程中的风险控制、套保结束后的经验总结反馈，并为下一次套保制定更加优化的服务。
本研究提出的“客户定制化”套期保值业务是对这种全程化量身定制套保服务的重要探索，根据客户自身的风险承受特征制定最优化的套期保值比率是其中的最重要的一个环节。因此本文的研究具有重要的现实意义，而全程化的量身定制套期保值方案则是下一步需要深入研究与设计的重要主题。