国债期货套期保值系列报告（二）：统计模型

核心观点

对比使用风险因子确定套保比率的方法，使用统计模型得出的套保比率进行套保后，套保有效系数明显更高，尤其在低久期品种上更为明显；统计模型得出的套保比率更小，可减少保证金使用，但波动更大，可能增加交易成本；统计模型在对冲成本和最大回撤上的表现未明显优于风险因子方法；OLS模型在套保有效系数上表现最佳，DCC-GARCH模型得出的套保比率波动最大。

套期保值效果对比

不同调仓周期

• 使用统计模型套保后，套保有效系数明显提高，低久期品种效果更显著；
• 统计模型套保比率更小，可降低保证金占用，但波动更大，交易成本可能增加；
• 统计模型在对冲成本和最大回撤上的表现未明显优于风险因子方法；
• OLS模型套保有效系数表现最佳，DCC-GARCH模型套保比率波动最大。

不同时间窗口

• 使用不同时间窗口数据建模，DCC-GARCH模型对比120天和250天时间窗口进行测试。

债券熊市时最大回撤控制

• 使用统计模型套保可降低组合波动，但对冲成本和最大回撤未明显优于风险因子方法；
• 统计模型更多考虑价格变化，未利用债券其他特性，导致部分指标表现未提升。

近期债市套期保值对比

• 近期债市波动大，使用国债期货套保可有效降低组合波动和控制最大回撤；
• OLS模型表现最佳，DCC-GARCH模型因参数估计问题表现欠佳。

总结

• 统计模型（OLS、BVAR、DCC-GARCH）可有效描述期现货动态关系并计算套保比率；
• 统计模型套保后套保有效系数更高，套保比率更小，但交易成本可能增加；
• OLS模型套保有效系数表现最佳，DCC-GARCH模型套保比率波动最大；
• 近期债市波动中，OLS模型表现最佳，DCC-GARCH模型表现欠佳；
• 建议投资者综合考虑市场环境、模型适用性和交易成本，优化套保策略。