作为一种能够有效规避风险、实现资产保值的金融工具,股指期货从诞生之日起就受到了机构投资者的青睐,并得到了迅猛发展.它的一个重要功能是避险,即投资者可以利用期货合约进行套期保值,使得他们持有的资产的价值不致遭受价格变动的损失。套期保值理论的核心是套期保值比率如何确定,近年来国内外学者对最优套期保值比率的计算方法进行了广泛而深入的研究。套期保值理论经历了从传统的套期保值理论到现代组合套期保值理论的发展过程,最优套期保值比率也经过了从最简单原始的“1”到需要由各种复杂的模型来计算的历程。 本文分别讨论了在追求风险最小化和单位风险补偿最大化的条件下,最优套期保值比率的计算公式,并在风险最小的条件下,讨论了利用OLS模型、VAR模型、ECM模型、VAR-GARCH模型、EC-GARCH模型计算最优套期保值比率的方法。在实证分析中,首先对所取的沪深300指数现货和期货价格样本数据建立以上模型,排除回归系数不显著的VAR模型和VAR-GARCH模型,通过数据分析发现现货和期货价格序列的协整关系,建立ECM模型和EC-GARCH模型,并在计算中将基本的GARCH模型扩展,在GARCH模型族中选择最适合刻画沪深300指数波动特征的模型,然后根据建立的模型计算最优套期保值比率。最后比较OLS模型、ECM模型和EC-GARCH模型套期保值策略的表现,结果表明,无论是基于沪深300指数仿真交易的期货价格数据还是基于无套利条件下的期货价格数据,采用OLS模型确定的套期保值策略,在套期保值组合的收益和风险降低的程度方面都有较好的表现,对投资者来说,不失为一种好的选择。而考虑了现货和期货价格序列协整关系的ECM模型和同时考虑了现货和期货价格序列协整关系和回归模型残差异方差性的EC-GARCH模型,针对两个不同的期货价格序列,得出了相反结论。