我国期货市场套利性研究论文

在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!

统计套利模型的理论综述与应用分析

【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利 成对交易 应用分析

一、统计套利模型的原理简介

统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)， 其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理

统计套利具 体操 作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。

成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。

运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。

检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。

Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。

根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显著大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显著性检验。

无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。

进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。

三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性

Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。

四、结论

统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。

参考文献

[1] . Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.

[2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).

[3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.

[4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.

[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.

关于半参统计模型的估计研究

【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。

【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据

本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。

一、概论

在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。

举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。

二、半参数回归模型及其估计方法

这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。

半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。

从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：

三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用

纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。

另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。

另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。

四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差

(一)最小二乘法出现于18世纪末期

在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。

(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分

半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。

另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。

通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。

五、 总结

文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。

参考文献

[1]胡宏昌.误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性[J].湖北师范学院学报(自然科学版)，2009(03).

[2]钱伟民，李静茹.纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版)，2009(08).

[3]樊明智，王芬玲，郭辉.纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计[J].数理统计与管理，2009(02).

[4]崔恒建，王强.变系数结构关系EV模型的参数估计[J].北京师范大学学报(自然科学版).2005(06).

[5]钱伟民，柴根象.纵向数据混合效应模型的统计分析[J].数学年刊A辑(中文版).2009(04)

[6]孙孝前，尤进红.纵向数据半参数建模中的迭代加权偏样条最小二乘估计[J].中国科学(A辑：数学)，2009(05).

[7]张三国，陈希孺.EV多项式模型的估计[J].中国科学(A辑)，2009(10).

[8]任哲，陈明华.污染数据回归分析中参数的最小一乘估计[J].应用概率统计，2009(03).

[9]张三国，陈希孺.有重复观测时EV模型修正极大似然估计的相合性[J].中国科学(A辑).2009(06).

[10]崔恒建，李勇，秦怀振.非线性半参数EV四归模型的估计理论[J].科学通报，2009(23).

[11]罗中明.响应变量随机缺失下变系数模型的统计推断[D].中南大学，2011.

[12]刘超男.两参数指数威布尔分布的参数Bayes估计及可靠性分析[D].中南大学，2008.

[13]郭艳.湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析[D].中南大学，2009.

[14]桑红芳.几类分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断[D].中南大学，2009.

[15]朱琳.服从几类可靠性分布的无失效数据的bayes分析[D].中南大学，2009.

[16]黄芙蓉.指数族非线性模型和具有AR(1)误差线性模型的统计分析[D].南京理工大学，2009.

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什么是股指期货股票指数期货（简称股指期货）是买卖双方根据事先的约定，同意在未来某一个特定的时间按照双方事先约定的股价进行股票指数交易的一种标准化协议。简言之，是一种以股票价格指数作为“标的物”的金融期货合约。股市投资者在股票市场上面临的风险：一种是股市的整体风险，又称为系统风险，即所有或大多数股票的价格一起波动的风险；另一种是个股风险，又称为非系统风险，即持有单个股票所面临的市场价格波动风险。通过投资组合，即同时购买多种风险不同的股票，可以较好地规避非系统风险，但不能有效地规避整个股市下跌所带来的系统风险。而股票指数基本上能代表整个市场股票价格变动的趋势和幅度，于是，人们开始尝试着将股票指数改造成一种可交易的期货合约并利用它对所有股票进行套期保值，规避系统风险，于是股指期货应运而生。股指期货的实质就是将对股票市场价格指数的预期风险转移到期货市场的过程，其风险是通过对股市走势持不同判断的投资者的买卖操作相互抵消的。推出股指期货的意义股指期货作为基础性风险管理工具，具有价格发现、套期保值的功能，它的推出填补了由于我国股票市场缺乏卖空和融券功能，市场缺乏针对系统性风险的管理手段这一空白，将改变证券市场缺乏规避系统性风险工具的现状，为机构投资者提供资产配置和风险管理的全新选择；对于普通投资者而言，则丰富了投资手段，使价值投资理念更加深入人心。■股指期货推出的直接意义就是丰富了期货市场的交易品种，给投资者增加了新的投资品种和风险管理工具。对券商而言，股指期货的推出既可以增加自营品种，也可以开拓新的业务领域，增加了新的利润来源；对基金而言，股指期货的推出既增加了投资品种，也能提高其资产配置的效率；对保险公司而言，股指期货的推出更为其资金管理提供了极为有力的风险管理工具。总之，股指期货的推出，促进了不同投资者投资模式的多元化。■股指期货的推出将股票市场和期货市场连接在了一起，改变了两个市场割裂的状态。同时股指期货的做空机制改变了过去单一的只能做多的股市运作模式，给市场带来革命性的变化，对价格发现、资产配置以及套期保值等有至关重要的作用。短期内，期货和证券双方在资金、人才管理等方面可以优势互补，而从长远来说，基本市场交易制度的完善，使国内资本市场向本源意义上的国际发达的资本市场回归。■股指期货的推出为投资者提供了有效的规避与分散风险的工具。投资者可以通过期货和现货的组合投资来规避系统性风险，改变了过去只能以卖出现货股票的方式来规避风险的方式。投资者既可以利用股指期货的杠杆作用进行放大投资以获取高额利润；也可以通过买入看好的股票同时买空股指期货来回避系统风险并获取套期保值的收益。总之，通过股指期货，投资者既可以在牛市中持有股票获利，也可以在股市处于大幅波动时锁定风险而获取稳定收益。■股指期货的推出提高了市场上资源配置的效率。价格发现是股指期货一大功能，因而股指期货在一定程度上能够引导现货价格，从而引导和优化社会资源配置，提高配置效率，促进我国资本市场功能充分、有效的发挥。■股指期货的推出可以促进股价的合理波动，充分发挥经济晴雨表的作用。股指期货的交易能够凝聚各种信息，有利于提高股市的透明度。如果股市价格与股指期货市场间价差增大，将会引来两个市场间的大量套利行为，从而抑制股票市场价格的过度波动；通过集合竞价可产生反映国民经济的未来变化不同到期日的股票指数期货合约价格；同时，由于股指期货价格一般领先于股票现货市场的价格，也有利于提高股票市场价格的信息含量。■股指期货的推出，增加了我国证券市场的国际竞争力。在证券全球化的今天，股指期货的推出成为一个国家增强本地资本市场竞争力的突破口，并不断发展成为一种必然趋势。因而，这对促进我国与国际市场接轨，增强我国证券市场的国际竞争力具有举足轻重的意义。

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。