自美国次贷危机和欧洲债务危机爆发以来,中国进出口持续萎靡,再加上国内严重产能过剩和地方政府融资平台两大顽疾,中国经济下行压力巨大,投资者信心大为受挫,资本市场动荡不安。此外,A股市场制度建设不完善,市场投机氛围较为浓厚,股市系统性风险比其他国家高很多。同期上证指数和沪深300指数最大跌幅达66%。在此背景下,众多投资者迫切需要利用股指期货来对冲股票市场巨大的系统性风险,锁定成本,实现预期利润。然而,在投资者套期保值实际交易中,套保效果的好坏关键取决于,能否建立恰当的套保模型以及利用恰当的估计方法精确地估计套保比率。本文以上证180ETF基金与沪深300股指期货主力合约构成的套保组合为实证对象,在最小化套保组合VaR风险的研究框架下,考虑到期货和现货收益率分布的非正态特性,推导出基于Cornish-Fisher方法的股指期货市场最优套保比率公式。结合期货和现货价格序列之间的协整关系及其收益率波动的强记忆性、条件异方差性、非对称性和非线性相关等特性,建立混合Copula-修正EGARCH-VaR动态套期保值比率模型,研究了我国股指期货市场套保交易的规律。首先,根据期货和现货价格序列之间的协整关系及其收益率波动的强记忆性、条件异方差性、非对称性,建立以基差作为修正项的EGARCH模型来拟合指数期货和现货收益率的边缘分布,通过K-S检验确定EGRCH(1,1)-Normal边缘分布模型设定合理。然后,选择“上尾敏感”的Gumbel-Copula函数和“下尾敏感”的Clayton-Copula函数构建混合Copula函数,并利用极大似然估计法估计混合Copula函数的模型参数,得到估计期货和现货收益率间复杂的非线性相关系数序列。随后,将收益率的条件波动率序列和相关系数序列,代入基于Cornish-Fisher方法的混合Copula-修正EGARCH-VaR动态最优套保比率表达式,得到最优套保比率和套保效率,并将本文模型的最优套保比率和套保效率与对比模型做了深入的比较分析。最后,本文结合研究结论,对投资者选择套期保值交易策略和进一步完善我国股指期货市场的套期保值功能两方面,提出了政策建议。本文的创新点:第一,在构建套期保值模型时,以套保组合VaR风险最小化为优化目标,构建混合Copula-修正EGARCH-VaR动态套保模型,研究视角具有创新性。VaR风险度量法将套保组合收益率的负向波动作为风险,符合投资者真实的心里感受,并且可以通过设定不同置信水平来表现不同投资者的风险偏好。第二,构建混合Copula-修正EGARCH模型估计最优套保比率,套保比率估计方法具有创新性。考虑期货和现货价格序列之间的协整关系及其收益率波动的强记忆性等特性,建立带基差风险的EGARCH模型用来拟合期货和现货收益率的边缘分布和条件波动率序列,用混合Copula函数刻画收益率间的非线性相关关系和联合分布。第三,考虑到期货和现货收益率的分布存在“尖峰肥尾性”,不满足高斯-马尔科夫假定,本文选用Cornish-Fisher方法对正态分布的分位数进行修正,能更精确地估计套保比率。研究结果表明:第一,带有误差修正项的EGARCH(1,1)模型能最好地刻画期货和现货价格序列之间的协整关系及其收益率波动的强记忆性、条件异方差性、非对称性。第二,综合套保成本、组合平均收益率和套期保值效果三因素,本文构建的混合Copula函数模型能用最小成本降低最多的系统性风险,并获得最大的套保收益。第三,在最小化VaR风险研究框架下,套保比率和套保效果均随置信水平的增大而增大,套保收益随置信水平的增大而减小。即套期保值者的套保策略越趋于保守时,选用的置信水平越大,花费的套保成本越大,套保组合的收益率会越小,套期保值效果越好。第四,我国股指期货市场的套期保值效率主要集中于0.887~0.935之间,表明我国股指期货市场可以规避掉股票市场90%左右的市场风险,与欧美国市场0.8967的风险分散水平相比,我国股指期货市场的套保功能发挥地较完善。