【摘 要】
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股指期货套期保值功能能否有效发挥的研究一直是股指期货研究的热门话题。套期保值的关键是套保比率的估计,采用VAR-DCC-GARCH模型进行套期保值比率的估计是目前主流方法,但存在对变量非线形特征捕捉有限、泛化能力较差的缺陷。本文首先在VAR-DCC-GARCH模型的基础上,提出非参数模型SVR与DCC-GARCH混合来估计套期保值比率的新方法,构造了 SVR-DCC-GARCH混合模型;其次,通过
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股指期货套期保值功能能否有效发挥的研究一直是股指期货研究的热门话题。套期保值的关键是套保比率的估计,采用VAR-DCC-GARCH模型进行套期保值比率的估计是目前主流方法,但存在对变量非线形特征捕捉有限、泛化能力较差的缺陷。本文首先在VAR-DCC-GARCH模型的基础上,提出非参数模型SVR与DCC-GARCH混合来估计套期保值比率的新方法,构造了 SVR-DCC-GARCH混合模型;其次,通过主成分分析法构造了我国股指期货市场的投资者情绪指数,并分别引入上述模型中,得到了 VAR-FSI-DCC-GARCH模型和SVR-FSI-DCC-GARCH混合模型;最后考虑到金融市场存在的波动不对称性,进一步引入门限项构造了 VAR-FSI-DCC-TGARCH模型以及SVR-FSI-DCC-TGARCH混合模型。本文选择我国股指期货市场进行实证分析,从收益率的拟合效果以及套期保值成本、收益及风险等角度进行样本内的拟合分析及样本外的固定窗宽滚动预测比较,实证结果表明:（1）无论是在样本内还是样本外,SVR-DCC-GARCH模型的收益率拟合值与真实值之间的误差均低于VAR-DCC-GARCH模型,且引入投资者情绪指数后,误差进一步降低,这表明SVR-DCC-GARCH模型发挥了对数据非线性特征的挖掘能力,同时证实投资者情绪同样包含收益率信息。（2）从套期保值成本、收益及风险的角度,分别通过均值显著性Z检验及Levene方差齐性检验分析上述6个模型的套期保值效果,实证结果表明无论是在样本内还是在样本外,SVR-DCC-GARCH混合模型的套保成本显著低于VAR-DCC-GARCH模型,且引入投资者情绪和门限效应后均能进一步有效降低套保成本;在套保收益方面,6个模型的套保收益并无明显差异;在套保风险方面,包含投资者情绪和门限项的SVR-FSI-DCC-TGARCH混合模型下的套保风险显著低于另外5个模型。（3）选择中证500和上证50股指期货市场进行稳健性检验,实证结果与沪深300市场基本吻合,即考虑投资者情绪和门限效应的SVR-FSI-DCC-TGARCH是最佳的套期保值模型,主要体现在套保成本和风险更低,且不影响套保收益。
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