股指期货套期保值交易实际案例分析

某投资者在2009年8月6日，持有股票组合：万科、农产品、五矿发展、中国铝业、中国太保、中国石油、中国银行、中信银行，持有手数均为1万手。投资者为了锁定由2009年初到目前的利润，想利用股指期货进行套期保值。

具体操作步骤如下：

1、计算2009年3月16日至2009年8月6日100个交易日的股票组合收益率（作为因变量y）和沪深300指数收益率（作为自变量x），计算采用OLS简单线性回归模型y=α+βx+ε计算模型的R2、β及对应的p值，并对模型残差项进行自相关性和异方差性检验。

通过对模型的回归，虽然模型整体有明显的显著性，但发现常数项α不显著，因此我们采用截距项为零的模型y=βx+ε进行回归。

回归结果及残差项分析如下：

（1）y=0.90813x，p<0.0001，模型显著成立；模型拟合优度0.6178，统计意义良好。

（2）模型残差项DW统计量为2.293，查Durbin-Watson检验表得出，对于具有一个自变量和100个观测的回归模型，设Durbin-Watson统计量的下限和上限分别为LD和U。在0.05显著水平下，和的值分别为1.56和2.44，本次模型残差DW检DLDUD验结果为2.293。所以，在0.05显著性水平下，可以得出残差值不是一阶自相关的。而且从残差分布图上，也可以看出残差分布相关性并不明显。

（3）残差的异方差性检验我们采取White方法，标签为“TestofFirstandSecondMomentSpecification”，得到的统计量为0.96，p值为0.3263。在0.05的显著性χ2水平下，可以排除残差具有异方差性。

从以上的回归及检验结果可以说明，OLS简单线性回归模型计算出的模型的、R2β、DW以及对应的p值，均具有良好的统计意义。在按照公式：计算，需卖出的2009 年8 月31 日到期的指数期货张数进行动态的调整，每天计算模型的、R2β及对应的p值，对指数合约持有的仓位进行相应的加仓或减仓操作。