股指期货是以股票指数为标的物、买卖双方约定在未来某一时间以一定价格交割股票价格指数的期货合约,其本质上是一种金融衍生工具。直到上个世纪八十年代,股指期货才第一次在美国出现,虽然产生较晚,但其发展迅速,而究其原因主要是其具有价格发现、套期保值和资产风险管理等功能。套期保值又是重中之重,它是指投资者在股市之中为了规避股票市场价格波动的系统性风险,在股票和期货市场同时进行价格相同,方向相反的交易。但如何确定用多少股指期货来对冲所持现货呢?最优的套期保值比率便成为关键所在。在套期保值的实践中,期货和现货的关系会随着时间的长短而变化,传统的套期保值比率估计模型在动态变化中存在重大的缺陷,本文尝试用小波分析中的多分辨率分析来从不同时间尺度上估计套期保值比率。本文研究重点便是对沪深300的现货和期货的实证研究,首先用普通最小二乘(OLS)模型、向量自回归(VAR)模型和广义条件异方差模型(GARCH)分别估计出套期保值比率,然后用多分辨率分析分解和重构现货和期货的收益率序列,在不同时间尺度上计算套期保值比率,最后用两种测度方法,即Ederington和Sharp套期保值有效性来衡量其优劣,并用仿真实证交易进行验证。研究结果表明,基于多分辨率分析得到的最优套期保值比率8天、32天、长期(>32天)时间尺度上套期保值效果优于其他三种模型。