《表5 样本外套期保值绩效评估》

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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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为了评估基于不同方法构建的套期保值策略在样本外的效果，本文使用样本长度为750个交易日的滚动时间窗分别对HAR模型和DCC-GARCH模型做样本的外预测（5），根据预测的不同类型方差和相关系数，按照前文方法构建上述3种不同类型的套期保值策略，对这3种套期保值策略的样本外套期保值绩效进行评估，由表5各个套期保值策略的样本外绩效评估可以发现，使用混频方法确定的套期保值策略具有比较明显的优势。与基于HAR模型构建的套期保值策略相比较，基于混频方法构建的套期保值策略同样除了在平均套期保值比率一项指标的表现略差于HAR模型确定的套期保值策略之外，在超额收益率、方差减小比率、Sharpe比率和投资者效用几个指标中，混频方法构建的套期保值策略的表现远大于基于HAR模型确定的套期保值策略，投资者只要忍受略微的期货头寸风险就可以获得远超该头寸风险的收益率、投资者效用等评价指标的提升，可以认为混频方法构建的套期保值策略的样本外表现要优于基于HAR模型确定的套期保值策略。与使用低频数据构建的DCC-GARCH模型相比较，使用混频方法构建的套期保值策略虽然在方差减小百分比Eff指标的表现略差于DCC-GARCH，但套期保值组合的风险也减小了近90%，基本达到了投资者规避风险的目的，且在风险考量的另一指标的比较中，使用混频方法构建的套期保值策略具有远比前者更小的期货头寸风险，并在超额收益率、Sharpe比率和投资者效用几个指标的表现均要远优于基于DCC-GARCH模型确定的套期保值策略，可以认为混频方法构建的套期保值策略的样本外表现要优于基于DCC-GARCH模型确定的套期保值策略，可以认为混频方法构建的套期保值策略在样本外的表现要超过基于使用单一频率数据构建的其他策略（6）。