《表4 样本内套期保值绩效评估》

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《股指期货套期保值最优比率混频方法研究》

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使用DCC-GARCH模型和HAR模型分别对低频数据与高频数据进行样本内建模估计，根据模型得到相应的估计低频方差LVar和低频相关系数LCor与高频方差HVar和高频相关系数HCor，分别按照前文所述方法计算得到相应组合的最优套期保值比率，不同组合的套期保值绩效评估结果如表4所示（4）。根据表4研究结果对基于混频方法构建的套期保值策略与基于HAR模型构造的套期保值策略的绩效评估结果进行比较，前者的表现虽然在平均套期保值比率这一指标中稍差于后者，但在平均超额收益率、方差减小百分比、Sharpe比率、投资者效应这几个指标上的表现，远比基于HAR模型构建的套期保值策略的表现要好。一般理智的投资者都会为获取在收益率、投资者效用等方面的巨大提升而容忍轻微的期货头寸风险，综合所有考察指标可以认为基于混频方法的套期保值策略要优于基于HAR模型的套期保值策略。另外，在基于混频方法构建的套期保值策略与基于DCC-GARCH模型构造的套期保值策略的绩效评估的比较中，尽管在方差减小百分比指标中前者略差于后者，但在平均套期保值比率、平均超额收益率、Sharp比率、投资者效应这几个指标的表现远优于基于DCC-GARCH模型构建的套期保值测量的表现，且对于一般的理性投资者近90%的方差减小百分比已达到风险规避的目的。所以，综合各个评估指标可以认为基于混频方法构建的套期保值策略的表现要优于基于DCC-GARCH模型构建的套期保值策略，可以认为基于混频方法确定的套期保值策略表现最优。