股票市场上投资有风险是众所周知的,而且种类繁多,大概我们可以将之分成两个大类：一种是投资者们的分散投资策略可以有效规避的非系统性风险,另一种是投资者们的分散投资策略无效的系统性风险。投资者们在资本市场上进行投资都有着进行风险资产管理的心理需求,而此时股指期货的出台就是这些投资者们的巨大机遇。价值线指数(Value Line Index)期货于1982年在美国的堪萨斯交易所(KCTB)被推出,并开始正式的上市交易。虽然这是股指期货的第一次亮相,但由于其具有价格发现,套期保值,资产配置等特殊功能,因而不断的受到众多投资者们的重视,其交易品种越来越多,交易规模也在不断的迅速壮大。我们国家已然在上海建立了一个金融期货交易所,该交易所成立于2006年,是特为股指期货的正式亮相而准备的,而且同时开始了股指期货的仿真交易,为其正式的交易做好基础准备。我国股指期货的正式交易直到2010年4月16日才正式开始,我们的沪深300股票指数是该期货合约的标的物。股指期货的正式交易对于我们国家的资本市场上的金融创新来说具有着跨时代的巨大意义。股指期货出台可谓是资本市场投资者的一大利好消息,他的套期保值功能便是投资者们进行风险管理的强有力工具,正好可以很好的使我们国家股票市场上价格波动幅度较大,同时系统风险也比较大的这样一个特点得以解决。股指期货是有着我们上文所说的众多优势之处,特别是他的几个特殊功能——套期保值、分散股票市场上现货价格的风险等,可是期货终究是有别于现货的,他们之间是不可能达到完全的一致的,我们只能说他们的基本变动趋势可能相同。他们之间的这种不同便会引起我们常常所说的基差风险,而这种基差风险又会影响股指期货特殊功能的发挥效率,这样便不能达到我们所想象的完美效果,就会产生心理上的落差。我们真正的进行套期保值的操作过程中,套保的比率是这个过程中重中之重需要确定的关键之处。所以说就目前的情况来讲,以前传统的方法中一单位的现货资产对应着一单位的期货资产这样的不变比值关系就行不通了,如果想要进行更佳的套期保值操作,达到更佳套期保值效果,我们就要寻找它法,经过不断的选择和调整来找到一个最好的套期保值比率来进行套期保值操作。然而在我们国家目前处于不断发展状态的股指期货市场中,选择什么样的估计模型去计算这样的一个比值才能让投资者完美的风险管理预期得以实现就突显出了巨大的重要性。现阶段,国内和国外有非常多的方法和模型来估计我们上文所说的这一比率,而且各自有各自的优缺点。从之前这些学者们的学术研究成果中我们可以很容易发现：期货标的物有别、资本市场的成熟度有别、国家有别都是我们做出正确选择的影响因子,因为如果所应用的模型不一样,那么我们便会得到具有着较大差异的估计结果,用此结果进行现实套期保值操作的时候也会得到具有着较大差异的套期保值效果。因此,本作者就立足于寻找最适合我们国家现阶段市场发展现状的估计模型,去探得一个最佳的套期保值比率。本篇文章在对股指期货以及其套期保值做了相关的简要介绍之后主要对最优套期保值比率进行了深入的研究。本篇文章主要介绍了四种目前常用的套期保值模型,即：简单回归模型(OLS模型)；双变量向量自回归模型(B-VAR模型)；误差修正模型(ECM模型)；ECM-BGARCH模型。总的来说简单回归模型是对股票指数现货价格以及期货价格的一个简单线性回归,只考虑了期现货价格之间的短期均衡关系：双变量向量自回归模型则解决了残差自相关的问题；然而第三个误差修正模型则将时间序列之间存在的协整关系予以考虑,也就是说将长期的均衡关系考虑到了；ECM-BGARCH模型考虑了金融资产收益率序列经常出现的“波动聚集”特性。本篇文章就是在基于上面这四种模型的运用上实证研究了我们国家股票指数现货和其相应的期货品种之间的在套期保值方面的关系。指数期货的数据是沪深300股票指数自2010年4月16日上市交易以来的真实数据,而且将指数现货和期货的数据进行了日、周和双周的套期保值期限的划分；最后针对不同模型、不同期限得出实证分析的不同结果,并用套期保值绩效模型进行了研究和分析比较,进而得出最适合我国目前市场发展状态的模型和套期保值期限。通过全文的实证研究和绩效分析本篇文章基本发现：1、对我们国家的300指数期现货的价格数据进行单位根的检验,结果我们会发现他们都是非平稳的时间序列,但是当我们对他们的一阶差分再次进行检验时,我们会发现此时的数据则是平稳的数据了,因此我们可以说他们都是一阶单整的时间序列。2、在沪深300指数期现货价格序列均为一阶单整的基础上进行协整检验分析,我们发现他们之间存在着协整关系,因此其期现货数据之间是存在着显著的长期均衡关系的。3、对于不同的套期保值期限每个模型估计出来的套期保值比值相对来说都是较高的,全都保持在了0.9-1.0之间,这正好反映了股指期货数据相对于商品期货而言与其相对应的现货市场数据之间具有更高相关性的这一特性,也就是说明就目前我国的市场情况来说沪深300指数现货和期货之间的总体运动趋势存在着高度的相关关系,也就是变相的说运用这两者进行套保操作只会面临非常小的基差风险。况且上面所述的几种计量估计模型运算出来的结果值都要小于传统模式下的套期保值比值1,这样就可以减少进行套保的过程中所使用的期货合约的数量,从而相对于传统的套期保值方法也就降低了保值的成本。4、通过四种不同的计算模型进行研究分析我们发现,无论对于哪种套期保值期限,虽然不同的模型的套期保值效果差别不大,但是简单回归模型就我国目前的市场状态来说总是能够保持相对最优的套期保值效果,再加之其具有的原理简单且易操作的特性,因此套期保值者们目前可以参考该方法所计算出来的比率来进行自己的套期保值操作,从而达到一个较为理想的现货保值效果。5、通过本篇文章的实证分析还发现,就一个特定的模型的实证结果来看,较长期限的套期保值的效果一般要好于较短期限的套期保值效果,从本文的研究来看比较适合我们国家现阶段市场变化情况的套期保值期限是以双周为周期,这也说明目前我国的股指期货市场为进行较长期限套保操作的投资者提供了更加有效的套保功能。目前,我国的股指期货市场也只是处于一个起步的阶段,相对于国外的市场来说我国的市场尚不成熟,投资者对于这一市场的了解程度也不够深入,投资者应该加强对这一市场的了解,尤其对于运用股指期货进行套期保值的投资者来说,更应该加深对股指期货套期保值原理以及操作方法的掌握。本篇文章仅仅是针对我国股指期货市场推出这近三年时间,投资者套期保值最优套期保值比率的一个初步的研究,为投资者们正确的选择套保比率做一个引导作用,笔者后续还将进行更深入的研究。从目前的股指期货市场上的状态来看,机构投资者是此市场上投资者们中的主流人群,进行现实的操作时一定要考虑各方面的因素、运用正确的模型做出最佳、最精确的比率选择,确定所买入的股指期货合约的数量。本篇文章对最优套期保值比率估计的方法还仅限于静态的方法上,也就是将最优套期保值比率认为是一个不会随着时间的变化而变化的静态变量,即使用到了动态的ECM-BGARCH模型,本文中采用的也是其动态套期保值比率的一个均值来进行分析比较的,而且数据也仅仅局限在一个样本数据范围内进行的,然后进行每个模型的套期保值有效性的检验。现在学术界做的比较完善的动态研究方法是用多个样本数据,利用前一个样本数据估算出的最优套期保值比率去检验在后面一个样本中的有效性,经过这样的多次检验来进行动态的调整。但是这种方法的工作量大,而且我国股指期货推出时间有限,样本的长度受到局限,因此,本篇文章中并没有采用这种动态的调整方法,这是本篇文章的一大不足之处,也是今后作者将进一步进行研究的重要方向。而且在目前相对来说我国的股指期货市场的推出时间较短,本篇文章研究过程中的样本容量会受到限制；并且本篇文章没有考虑交易成本等因素的影响,交易成本的存在同样也会使套期保值的估计比率受到影响,并且影响套期保值有效性的判断,这些也都是本篇文章将要进一步深入研究的方向和出发点。