对基于多元随机波动模型的原油期货套期保值分析

2019-12-21刘继平

大众投资指南 2019年7期

关键词：套期保值原油期货

刘继平

（陕西延长石油投资有限公司，陕西西安 710065）

引言

近年来，我国的经济发展取得了显著的成果，对原油的需求量也日益增加，并产生了不小的供求缺口，所以如何实现原油期货套期保值，对于我国经济的发展和社会的稳定有着重要的意义。

一、套期保值理论简介

静态套期保值包括Native理论和OLS理论。Native理论认为保值的目的是降低和减少价格波动产生的损失，所以生产商需要在期货市场建立反向交易，从而化解现货市场的风险，这一过程与收益无关，同时套期保值率为一个固定值，但是这种理论的操作性不强，在损失承担方面十分被动。OLS理论在确定套期保值率时，涉及期货价格和现货价格的回归方程，如下：

其中，△Ft代表期货价格方差之比，λ0代表y轴截距，λ1代表方程的斜率，μt代表回归方程的残差项。

这一理论认为期货市场和现货市场的风险水平固定，这与实际情况不符，所以往往导致套期保值率偏低。目前，一些学者从方差的时变性角度出发，建立了MSV模型，发现其在规避市场风险方面作用突出，而且能够节约成本。

二、多元随机波动模型概述

鉴于金融产品具有普遍的波动性，需要对其基本特征进行分析，以便更好地建立多元随机波动模型。金融产品的波动具有丛聚性，在某次波动后，可能引起一定范围内的持续波动，这是因为金融产品的波动会受到整个市场的影响和冲击，所以在建立模型时要考虑市场因素。另外，金融产品的波动具有不对称性，因为投资者会考虑市场风险，尤其是消极内容会得到大家的关注，并且引起巨大动荡，而积极内容引起的波动极其有限[1]。

其中，∑ε，t是关于1，ρt的二次矩阵，ρt=exp(qt)-1，qt+1=φ0+φ（qt-φ0）

该模型的相关系数具有时变性，ρt的取值范围为[-1，1]。在对模型参数进行估计时，可以使用MCMC法，设定先验分布的参数，然后反复抽样迭代，确定后验分布参数的预估值，这一过程需要构建Markov链，找到参数的离散空间T，并确定离散状态集I。在进行抽样时，需要定义p(x,y)=q(x,y)α(x,y)，其中x≠y，这样确定t时刻以及t+1时刻x的转移情况。

三、原油期货套期保值研究

本文以上海期货交易所的原油期货为例，并结合欧美原油市场的情况，对基于多元随机波动模型的原油期货套期保值进行了研究。因为需要考虑交易具有中断性的特点，而且期货交易和现货交易存在一定的差异，所以选择周数据作为参考对象，这样能够更全面地反映价格的波动情况。本文以2017年的数据为例，假设第m周的原油现货均价为Pms，收益率为Rms，期货均价为Pmf，收益率为Rmf，那么运用公式R=ln(Pm+1/Pm），可以求出总的收益率，本文对DC-MSV模型参数进行设置，然后使用Gibbs抽样，参数如下：ρ～U（-1,1）μ1～N（0,25）φ～N（0.7,10）Ψ1～beta（20,1.5）σ～Inverse-gamma（2.5,0.025）

对模型进行编程和调试后，对现货和期货的数据进行处理，并导入到数据库中，这里需要注意，前500次迭代的结果应该不做统计，这是为了提高参数的收敛性，而且参数估计值的密度函数类似抛物线，线条平滑，符合参数收敛规律。通过对比数据发现，原油现货价格和期货价格的系数接近1，这表明现货和期货的相关性很强，如果系数低于0.5，表明现货和期货的相关性较弱，但是整体而言，国际原油市场的现货和期货波动比较稳定，这与原油产品的特点和性质有着紧密的关系。另外，因为DC-MSV模型的相关系数可以随时发生改变，也就是时刻处于动态变化中，这样更贴近市场真实情况，得出的数据可靠度更高[2]。更为重要的是，DC-MSV模型充分考虑了不同金融产品的溢出效应，如果Ψ1大于0.8，那么期货对现货存在两种溢出效应，一种是价格溢出，一种是波动溢出，如果Ψ小于0.6，那么期货对现货的溢出效应不是十分明显，如果Ψ小于0.1，那么期货对现货价格的影响可以忽略不计。

根据期货市场和现货市场的相关系数ρ，参照上期的套期保值率φt-1，结合期货收益率和现货收益率，可以计算出套期保值率。假设上期的套期保值率为1.2679，相关系数为0.9942，期货收益率为1.9，现货收益率为1.8，代入公式计算可得k=98.264%

就上海而言，原油期货和现货关联度在近几年有了显著的提升，但是与欧美国家相比，在进行套期保值时，难以取得很好的效果，特别是在使用DC-MSV模型时，存在较大的误差。令人欣慰的是，随着原油市场的不断成熟，DC-MSV模型的重要性愈加凸显，而且在降低风险方面，具有巨大的优势，几乎可以减少89%的风险，所以在未来的发展过程中，还需要不断完善原油期货市场，丰富模型的适用范围。