近些年来,全球金融市场都在不断经历着各种重大事件,2007年始于美国的次贷危机、2010年的欧洲债务危机以及国内股市大幅动荡都使投资者被迫面临着显著的系统性风险。依照马克维茨的投资组合理论,在股票市场中,非系统性风险可以通过投资组合的构建来分散,但这种方法不能避免整个市场的系统性风险。所以,随着金融市场的不断创新与发展,诸如期权、期货等金融衍生品不断被设计出。而期货作为一种重要的金融衍生工具其最基本的功能便是帮助投资者规避现货市场的面临的价格波动风险,在股票市场上,通过建立方向相反的现货与期货的投资组合可以达到规避系统性风险的目的,期货这个功能叫做套期保值,是期货最重要的功能。中国在2010年正式推出首只股指期货——沪深300股指期货。越来越多的投资者将股指期货包含在其投资组合内,以丰富投资策略。在运用股指期货进行套期保值时,一单位现货应用多少单位的股指期货进行对冲是投资者应考虑的重要问题,因此,期货的最优套期保值比率也是近些年来国内外学者对于期货研究的一个核心问题。本文正是在这样的背景下对我国沪深300股指期货的套期保值比率估计的问题进行了深入研究。本文并未选用单一模型进行估计研究,而是选用多个模型进行了比较,在充分考虑了期货与现货市场所存在的波动集聚性、非对称性、长记忆性以及结构变化等特征后,本文建立了七种估计模型:OLS模型、VECM-GARCH模型、VECM-EGARCH模型、VECM-FIGARCH模型、VECM-FIEGARCH模型、MS模型与MS-VECM模型。本文通过七个模型估计出了各自的最优套期保值比率,并分别选取样本内与样本外数据,基于风险最小化原则对七个最优套期保值比率的套期保值效果进行了评价。研究结果表明,在样本内数据区间下,七种模型所估计的最优套期保值比率对于投资组合风险降低的贡献由高到低为:OLS模型、MS-VECM模型、MS模型、VECM-EGARCH模型、VECM-FIGARCH模型、VECM-GARCH模型以及VECM-FIEGARCH模型。并且,七个最优套期保值比率的效果都要强于利用一单位期货对冲一单位现货的天真套期保值策略。然而,在样本外数据区间下,七种模型所估计的最优套期保值比率对于投资组合风险降低的贡献由高到低为:MS-VECM模型、MS模型、VECM-EGARCH模型、VECM-FIGARCH模型、VECM-GARCH模型以、VECM-FIEGARCH模型以及OLS模型,其中MS-VECM所估计的最优套期保值比率为0.894427,并且使组合的风险降低了0.840670。因此,在更具说服力的样本外数据区间的评价中,投资者目前广泛使用的OLS模型所估计的最优套期保值比率并不能带来最好的效果。因此,投资者应不断依据现实情况更新与完善估计模型,从而达到最好的套期保值效果。由于我国股指期货推出时间较晚,虽然有大量学者进行了研究,但是受限于样本的数量,研究结果的有效性受到很大的限制。因此,本文在将样本区间扩大到2016年底,可以将2015年期货市场被“限制做空”的时间段也包含在内,使研究结果更加准确。此外,本文充分考虑了期货市场与现货市场诸如长记忆性以及结构变化等诸多特征,也为未来对于期货市场持续深入研究打下了良好的基础。