我国股票指数期货问题研究论文

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浅析股指期货在开放式基金风险管理中的作用摘 要：近年来，开放式基金在我国取得了突破性的发展。但与此同时，我国的证券市场尚缺乏股指期货等常用避险工具，这使得我国开放式基金的风险规避存在很大的缺陷。随着2006年9月8日中国金融期货交易所在上海的正式成立, 股指期货也即将推出。本文分析了开放式基金的特点及风险、股指期货的功能，在此基础上阐述了股指期货在开放式基金风险管理中的作用。关键词：开放式基金；股指期货；风险管理199O年代以来，基金行业出现快速增长。在中国加入WTO的背景下，开放式基金也成为中国基金业的主要发展方向之一。截至2006年11月，我国已有开放式基金249 只，远远超出了封闭式基金54只的数量，以开放式基金为主要代表的规范化的机构投资者对我国证券市场的发展起着越来越重要的作用。作为一个金融创新品种，开放式基金会对中国证券市场的持续健康发展和与国际资本市场的接轨起到有力的推动作用。但随着开放式基金在我国的深入发展，也逐渐暴露出一些问题。国际经验和中国封闭式管理基金公司运作的实践证明：基金是高风险行业，如果没有严谨、完善的风险管理机制，开放式基金的发展面临很大风险。随着2006 年9月8日中国金融期货交易所在上海的正式成立，股指期货也将推出。在这种情况下通过研究股指期货来防范开放式基金的风险，在我国具有重要的现实意义。一、开放式基金的特点及风险开放式基金是指基金发行总额不固定，基金单位总数随时增减，投资者可以按基金的报价在国家规定的营业场所申购或者赎回基金单位的一种基金，购买或赎回基金单位的价格按基金资产净值计算。（一）开放式基金的特点开放式基金是与封闭式基金相对的一种基金类型，其特点是相对于封闭式基金而言的。1. 基金规模的不固定性。封闭式基金有一个封闭期，封闭期内基金份额固定不变，即使运作成功也无法扩大基金份额。开放式基金的份额是变动的，一般在基金设立三个月或半年后，投资人随时可以申购新的基金单位，也可以随时向基金管理公司赎回自己的投资。因而，管理好的开放式基金，规模会越滚越大；而业绩差的开放式基金，规模会逐渐萎缩，直到规模小于某一标准时被清盘为止。2. 基金期限的不预定性。封闭式基金通常有固定的存续期，当期满时，经基金持有人大会通过并经监管机关同意可以延长存续期。而开放式基金没有固定的存续期，如果基金的运作得到基金持有人的认可，就可以一直运作下去。3. 交易价格依基金单位资产净值而定。封闭式基金的买卖发生在证券二级市场上，其转让价格在交易市场随行就市，受股市行情、基金供求关系及其他基金价格拉动的共同影响。而开放式基金的交易价格由基金管理者依据基金单位资产净值确定，每个交易日公布一次。投资者不论申购还是赎回基金单位，都以当日公布的基金单位资产净值成交。这一价格不受证券市场波动及基金市场供求的影响。4. 交易方式的特殊性。封闭式基金一般在证券交易所上市或以柜台方式转让，交易在基金投资者之间进行，只是在基金发起接受认购时和基金封闭期满清盘时交易才在基金投资者和基金经理人或其代理人之间进行。而开放式基金的交易则一直在基金投资者和基金经理人或其代理人(如商业银行、证券公司的营业网点)之间进行，基金投资者之间不发生交易行为。5. 净资产的信息披露更公开化。封闭式基金不需要按日公布资产净值，一般隔一定时间(我国的证券投资基金是每一周)公布一次，基金管理公司不直接受理基金的申购与赎回。而开放式基金应由基金管理公司每日公布资产净值，并按资产净值为基础确定的交易价格每日受理基金的申购与赎回业务。（二）开放式基金的风险开放式基金虽然有专家理财、分散风险的优势，但这并不意味着开放式基金毫无风险。开放式基金主要面临以下风险：1. 流动性风险。开放式基金流动性风险是指基金资产不能迅速转变成现金，因而不能应付可能出现的投资者赎回需求的风险，具体表现为三种形式：一是资产流动性不足，不能及时满足投资者的赎回要求而导致的支付风险；二是不能按正常价格吸纳资金而导致的经营风险；三是所持资产的变现过程中由于价格的不确定性而可能遭受的损失。2. 申购、赎回价格未知的风险。开放式基金的申购数量、赎回金额以基金交易日的单位资产净值加减有关费用计算。投资人在当日进行申购、赎回基金单位时，所参考的单位资产净值是上一个基金交易日的数据，而对于基金单位资产净值在自上一交易日至交易当日所发生的变化，投资人无法预知，因此投资人在申购、赎回时无法知道会以什么价格成交，这种风险就是开放式基金的申购、赎回价格未知的风险。3. 系统性风险。基金投资具有分散风险的功能，但由于股票、债券市场等存在固有的风险，开放式基金也难免出现亏损。如当开放式基金投资于股市时，上市公司的股价不但受其自身业绩、所属行业的影响，更会受到政府经济政策、经济周期、利率水平等宏观因素的影响，从而使股票的价格表现出一种不确定性。特别是当基金所投资的市场出现突发事件时，无论是一般投资者还是基金管理公司，都可能面临较大的风险。4. 非系统性风险。开放式基金面临的非系统性风险包括许多方面，主要有市场风险、利率风险、购买力风险、管理风险以及经营风险等。5. 不可抗力风险。即战争、自然灾害等不可抗力发生时给基金投资人带来的风险。二、股指期货的功能股指期货是指在交易所进行的以某一股票价格指数作为标的物，由交易双方订立的，约定在未来某一特定时间以约定价格进行股价指数交割结算的标准化合约的交易。股指期货的功能主要表现在以下几个方面：（一）规避系统性风险股票市场的风险可以分为系统性风险和非系统性风险。非系统性风险可以通过股票投资组合来分散和抵消，而整个市场的系统性风险则是无法用投资组合回避的。特别是我国股票市场发展尚不成熟，系统性风险在全部风险中占的比重很高，因此迫切需要股指期货这种避险工具与持有的股票仓位进行套期保值交易，以消除股票市场的系统性风险，保持稳定的收益率。（二）价格发现功能 由于股指期货合约交易频繁、市场流动性很高、交易成本低、买卖差价小，瞬时信息的价值会较快地在期货价格上得到反映。从市场整体看，股指期货比股票现货更接近于完全竞争的有效市场，股指期货价格的变化往往领先于股票价格的变化，并预示着股票价格的发展趋势。当股指期货价格与股票价格发生偏离时，或者不同期限的股指期货价格发生偏离时，投资者可以计算出错误定价的程度，在锁定价差的情况下套取低风险收益。大量的套利交易将使市场的错误定价迅速得到纠正，从而使股指期货具有价格发现功能。（三）提高资金利用效率，降低交易成本股指期货的双向交易机制使机构投资者无论在股价上涨还是下跌时均可进行交易，以避免资金在股价下跌时的闲置；股指期货的杠杆效应能提高资金使用效率，降低交易成本；股指期货的高流动性，使得在股指期货市场建立相应金额的头寸要比在股票市场简单快捷得多，而且可避免由于大量资金进出引起股价大幅波动而增加交易的执行成本。（四）进行组合投资，分散投资风险国外的机构投资者常常在股票、债券与期货间进行有效投资组合，以分散风险，提高投资收益率。在国际金融市场上，股指期货常被作为基金构造指数化投资组合的重要工具。基金可以借助一个股指期货合约和国库券多头头寸的投资组合，来实现对股价指数的捆绑，取得与股价指数一致的收益率。实证分析表明在原有的股票、债券组合中加入部分期货，能在同样的期望回报率水平上有效降低风险。三、股指期货在我国开放式基金风险管理中的作用股指期货交易的实质，是投资者将其对整个股票市场价格指数的预期风险转移至期货市场的过程。在开放式基金的风险管理中,股指期货的主要作用表现如下：（一）规避开放式基金的系统性风险开放式基金理想的运作环境是规模大、流动性强、成熟度高、投资者理性的证券市场。我国证券市场发展不足20年，市场投机性强、波动频繁,给开放式基金带来了巨大的系统性风险。另外，我国的股市没有卖空机制，基金管理者无法进行反向操作，一旦进入熊市，基金将面临更大的系统性风险。股指期货可以作双向交易，是规避系统性风险比较有效的工具。当股市上涨到一定幅度而出现掉头向下的迹象时，或者基金管理人想暂时锁定已有的收益时，他们可以不必抛售股票，只要在股指期货市场卖出一定数量的期货合约。如果股市果真下跌，其所持有的股票会有损失，但所持有的股指期货合约可以盈利。等到股市跌势比较稳定时，平掉股指期货空单，以股指期货做空的盈利抵补股票的损失；同样在股市跌势将止转向上升时，开放式基金可以先在股指期货市场建适量多仓，然后可以在股票市场稳步选股购入，这时即使购股成本会有所上升，也可以用股指期货多单的盈利来弥补，最终达到低成本建仓的目的。上述操作方法可以使开放式基金有效地规避系统性风险，保持收益的稳定性。（二）控制流动性风险，应付兑付压力开放式基金购赎自由的特性，要求基金资产保持充分的流动性：有足够的现金流，满足支付需要；或保证资产及时变现弥补资金之不足。但流动性和盈利性往往是对立的，如果基金管理人仅仅考虑流动性风险，保证了资金的安全，而使其收益率下降，那么开放式基金依然会面对赎回的压力。流动性与盈利性是开放式基金管理人面临的一个“两难选择”，基金管理人偏顾任何一方都有可能引发危机。股指期货在缓解这一矛盾中起到了独特的作用。面对兑付压力时，基金管理人可以先在股指期货市场上卖出期货合约作为股票现货的替代品，当股票现货卖出后，再将股指期货空头合约平仓。（三）优化投资组合，提高投资收益率我国目前的投资基金一般只局限于股票市场，投资品种单一。股指期货可以丰富开放式基金的投资品种，从而优化资产组合，提高收益率。（四）降低交易成本，提高资金利用效率股指期货的双向交易机制使基金无论在股价上涨还是下跌时均可进行交易，以避免资金在股价下跌时的闲置；股指期货的高流动性，可避免大资金进出对股价的冲击；股指期货的杠杆效应能提高资金使用效率；在股指期货市场建立相应金额头寸的速度要比股票市场快得多。（五）与国际市场接轨，提高竞争力股指期货作为金融创新工具，在国际资本投资中得到了广泛运用。特别是进入1990年代以后，随着全球证券市场的迅猛发展，国际投资日益广泛，机构投资者对于套期保值工具的需求猛增，这使得近10年来股指期货的数量增长很快，己经成为全球金融衍生品市场中最具活力的金融工具。我国开放式基金如果能运用股指期货等各种衍生工具，一方面可以提高资金运作的效率，另一方面也可以参与全球衍生品市场的竞争。参考文献：[1]王春峰：《金融市场风险管理》，天津大学出版社 2001年版。[2]刘炜：《证券投资基金的系统性风险和股指期货的发展》，《科技进步与对策》2005年第9期。

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题目：浅议股指期货的市场风险

摘 要 研究了沪深300指数日收益率时间序列，经检验其具有马氏性，并建立了马尔可夫链模型。取交易日分时数据，根据分时数据确定状态初始概率分布，通过一步转移概率矩阵对下一交易日的日收益率进行了预测。对该模型分析和计算，得出其为有限状态的不可约、非周期马尔可夫链，求解其平稳分布，从而得到沪深300指数日收益率概率分布。并预测了沪深300指数上涨或下跌的概率，可为投资管理提供参考。关键词 马尔可夫链模型 沪深300指数 日收益率概率分布 平稳分布1 引言沪深300指数于2005年4月正式发布，其成份股为市场中市场代表性好，流动性高，交易活跃的主流投资股票，能够反映市场主流投资的收益情况。众多证券投资基金以沪深300指数为业绩基准，因此对沪深300指数收益情况研究显得尤为重要，可为投资管理提供参考。取沪深300指数交易日收盘价计算日收益率，可按区间将日收益率分为不同的状态，则日收益率时间序列可视为状态的变化序列，从而可以尝试采用马尔可夫链模型进行处理。马尔可夫链模型在证券市场的应用已取得了不少成果。参考文献[1]、[2]、[3]和[4]的研究比较类似，均以上证综合指数的日收盘价为对象，按涨、平和跌划分状态，取得了一定的成果。但只取了40～45个交易日的数据进行分析，历史数据过少且状态划分较为粗糙。参考文献[5]和[6]以上证综合指数周价格为对象，考察指数在的所定义区间（状态）的概率，然其状态偏少（分别只有6个和5个状态），区间跨度较大，所得结果实际参考价值有限。参考文献[7]对单只股票按股票价格划分状态，也取得了一定成果。然而收益率是证券市场研究得更多的对象。本文以沪深300指数日收益率为对考察对象进行深入研究，采用作为计算工具，对较多状态和历史数据进行了处理，得出了沪深300指数日收益率概率分布，并对日收益率的变化进行了预测。2 马尔可夫链模型方法 马尔可夫链的定义设有随机过程{Xt，t∈T}，T是离散的时间集合，即T={0，1，2，L}，其相应Xt可能取值的全体组成状态空间是离散的状态集I={i0，i1，i2，L}，若对于任意的整数t∈T和任意的i0，i1，L，it+1∈I，条件概率则称{Xt，t∈T}为马尔可夫链，简称马氏链。马尔可夫链的马氏性的数学表达式如下：P{Xn+1=in+1|X0=i0，X1=i1，L，Xn=in}=P{Xn+1=in+1|Xn=in} （1） 系统状态概率矩阵估计马尔可夫链模型方法的基本内容之一是系统状态的转移概率矩阵估算。估算系统状态的概率转移矩阵一般有主观概率法和统计估算法两种方法。主观概率法一般是在缺乏历史统计资料或资料不全的情况下使用。本文采用统计估算法，其主要过程如下：假定系统有m种状态S1，S2，L，Sm根据系统的状态转移的历史记录，可得到表1的统计表格。其中nij表示在考察的历史数据范围内系统由状态i一步转移到状态j的次数，以■ij表示系统由状态i一步转移到状态的转移概率估计量，则由表1的历史统计数据得到■ij的估计值和状态的转移概率矩阵P如下：■ij=nij■nik，P=p11 K p1mM O Mpm1 L pmn（2） 马氏性检验随机过程{Xt，t∈T}是否为马尔可夫链关键是检验其马氏性，可采用χ2统计量来检验。其步骤如下：（nij）m×m的第j列之和除以各行各列的总和所得到的值记为■.j，即：■.j=■nij■■nik，且■ij=nij■nik（3）当m较大时，统计量服从自由度为（m-1）2的χ2分布。选定置信度α，查表得χ2α（（m-1）2），如果■2>χ2α（（m-1）2），则可认为{Xt，t∈T}符合马氏性，否则认为不是马尔可夫链。■2=2■■nijlog■ij■.j（4） 马尔可夫链性质定义了状态空间和状态的转移概率矩阵P，也就构建了马尔可夫链模型。记Pt（0）为初始概率向量，PT（n）为马尔可夫链时刻的绝对概率向量，P（n）为马尔可夫链的n步转移概率矩阵，则有如下定理：P（n）=PnPT（n）=PT（0）P（n）（5）可对马尔可夫链的状态进行分类和状态空间分解，从而考察该马尔可夫链模型的不可约闭集、周期性和遍历性。马尔可夫链的平稳分布有定理不可约、非周期马尔可夫链是正常返的充要条件是存在平稳分布；有限状态的不可约、非周期马尔可夫链必定存在平稳过程。3 马尔可夫链模型方法应用 观测值的描述和状态划分取沪深300指数从2005年1月4日~2007年4月20日共555个交易日收盘价计算日收益率（未考虑分红），将日收益率乘以100并记为Ri，仍称为日收益率。计算公式为：Ri=（Pi-Pi-1）×100/Pi-1（6）其中，Pi为日收盘价。沪深300指数运行比较平稳，在考察的历史数据范围内日收益率有％在[，]。可将此范围按的间距分为18个区间，将小于和大于各记1区间，共得到20个区间。根据日收益率所在区间划分为各个状态空间，即可得20个状态（见表2）。 马氏性检验采用χ2统计量检验随机过程{Xt，t∈T}是否具有马氏性。用前述统计估算法得到频率矩阵（nij）20×20。由（3）式和（4）式可得：■.j=■nij■■nik，且■ij=nij■nik，■2=2■■nijlog■ij■.j=，令自由度为k=（m-1）2即k=361，取置信度α=。由于k>45，χ2α（k）不能直接查表获得，当k充分大时，有：χ2α（k）≈■（zα+■）2（7）其中，zα是标准正态分布的上α分位点。查表得，故可由（1）、（7）式得，即统计量，随机过程{Xt，t∈T}符合马氏性，所得模型是马尔可夫链模型。 计算转移概率矩阵及状态一步转移由频率矩阵（nij）20×20和（1）、（2）式得转移概率矩阵为P=（Pij）20×20。考察2007年4月20日分时交易数据（9：30~15：30共241个数据），按前述状态划分方法将分时交易数据收益率归于各状态，并记Ci为属于状态i的个数，初始概率向量PT（0）=（p1，p2，L，pt，L，p20），则：pj=Cj/241，j=1，2，K，20（8）下一交易日日收益率分布概率PT（0）={p1（1），p2（1），L，pi（1），L，p20（1）}，且有PT（1）-PT（0）p，计算结果如表3所示。 马尔可夫链遍历性和平稳分布可以分析该马尔可夫链的不可约集和周期性，从而进一步考察其平稳分布，然而其分析和求解非常复杂。本文使用采用如下算法进行求解：将一步转移概率矩阵P做乘幂运算，当时Pn+1=Pn停止，若n>5 000亦停止运算，返回Pn和n。计算发现当n=48时达到稳定，即有P（∞）=P（48）=P48。考察矩阵P（48）易知：各行数据都相等，不存在数值为0的行和列，且任意一行的行和为1。故该马尔可夫链{Xt，t∈T}只有一个不可约集，具有遍历性，且存在平稳分布{πj，j∈I}，平稳分布为P（48）任意一行。从以上计算和分析亦可知该马尔可夫链是不可约、非周期的马尔可夫链，存在平稳分布。计算所得平稳分布如表4所示。 计算结果分析表3、表4给出了由当日收益率统计出的初始概率向量PT（0），状态一步预测所得绝对概率向量PT（1）和日收益率平稳分布，由表3和表4综合可得图1。可以看出，虽然当日（2007年4月20日）收益率在区间（，）波动且在（，）内的概率达到了，表明在2007年4月20日，日收益率较高（实际收盘时，日收益率为），但其下一交易日和从长远来看其日收益率概率分布依然可能在每个区间。这是显然的，因为日收益率是随机波动的。对下一交易日收益率预测（PT（1）），发现在下一交易日收益率小于0的概率为，大于0的概率为，即下一交易日收益率大于0的概率相对较高，其中在区间（-2，）、（，1）和（1，）概率、和依次排前三位，也说明下一交易日收益率在（-2，）的概率会比较高，有一定的风险。从日收益率长远情况（平稳分布）来看，其分布类似正态分布但有正的偏度，说明其极具投资潜力。日收益率小于0的概率为，大于0的概率为，即日收益率大于0的概率相当的高于其小于0的概率。4 结语采用马尔可夫链模型方法可以依据某一交易日收益率情况向对下一交易日进行预测，也可得到从长远来看其日收益率的概率分布，定量描述了日收益率。通过对沪深300指数日收益率分析和计算，求得沪深300指数日收益率的概率分布，发现沪深300指数日收益率大于0的概率相对较大（从长远看，达到了，若考虑分红此概率还会变大），长期看来沪深300指数表现乐观。若以沪深300指数构建指数基金再加以调整，可望获得较好的回报。笔者亦采用范围（-5，5）、状态区间间距为1和范围（-6，6）、状态区间间距为2进行运算，其所得结果类似。当采用更大的范围（如-10，10等）和不同的区间大小进行运算，计算发现若状态划分过多，所得模型不易通过马氏性检验，如何更合理的划分状态使得到的结果更精确是下一步的研究之一。在后续的工作中，采用ANN考察所得的日收益率预测和实际日收益率的关系也是重要的研究内容。马尔可夫链模型方法也可对上证指数和深证成指数进行类似分析。参考文献1 关丽娟，赵鸣.沪综指走势的马尔可夫链模型预测[J].山东行政学院，山东省经济管理干部学院学报，2005（4）2 陈奕余.基于马尔可夫链模型的我国股票指数研究[J].商场现代化（学术研讨），2005（2）3 肖泽磊，卢悉早.基于马尔可夫链系统的上证指数探讨[J].科技创业月刊，2005（9）4 边廷亮，张洁.运用马尔可夫链模型预测沪综合指数[J].统计与决策，2004（6）5 侯永建，周浩.证券市场的随机过程方法预测[J].商业研究，2003（2）6 王新蕾.股指马氏性的检验和预测[J].统计与决策，2005（8）7 张宇山，廖芹.马尔可夫链在股市分析中的若干应用[J].华南理工大学学报（自然科学版），2003（7）8 冯文权.经济预测与决策技术[M].武汉：武汉大学出版社，20029 刘次华.随机过程[M].武汉：华中科技大学出版社，200110 盛千聚.概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社.1989转