沪深300股指期货问世以来,国内外对如何使用股指期货进行套期保值的研究不断深入。利用股指期货进行套期保值研究的核心问题就是套保比率的计算。在模型的使用方面,国内外研究者为实证领域提供了众多模型,本文选取了其中四个模型进行比较分析,最终得到套期保值效率最高的模型。在实证阶段,本文选取了 2018年到2019年3月的沪深300指数和沪深300股指期货当月连续,次月连续,当季连续和隔季连续合约数据,分别构建OLS、VAR、VECM三种静态套期保值模型和DCC-GARCH的动态套期保值模型。在对样本数据进行描述性统计分析、自相关检验,平稳性检验、协整检验和ARCH检验后,使用R软件构建回归模型。通过将数据分为样本内训练集和样本外验证集两部分,分别验证了四个模型在验证集中的套期保值效率。其结果证明在Ederington法下的风险最小化模型为DCC-GARCH。静态模型中表现最好的模型为向量自回归模型VAR,而动态模型的套期保值效果比静态模型要好。同时,从不同和约在套期保值的效率表现来看,隔月合约的套期保值效果更好,这是因为该合约不存在大量投机交易,价格不会“失真”。最后,动态模型的稳健性要优于静态模型,在动态模型中,DCC优于BEKK模型。