套期保值是期货市场的一个重要功能。按照操作方向,套期保值大致可以分为空头套期保值和多头套期保值。自2007年美国次贷危机以来,全球经济遭受重挫,风险成为广大投资者关注的重点。金融衍生工具可以用来规避市场的系统性风险,越来越多的投资者借助衍生工具进行套期保值。运用期货进行套期保值,最重要的是确定最优套期保值率。受到国际金融危机的影响,我国的铝现货价格从2011年下半年开始呈现一个整体的下降趋势,波动风险比较大,不利于企业组织生产和销售。利用沪铝期货对铝现货进行套期保值,可以有效的规避现货市场风险。论文主要研究了期货的套期保值绩效,并以铝期货进行实证分析,总共分为五个部分：第一部分,首先介绍了国内外铝的市场供求关系以及近年来铝价不断下跌的原因,接着简单介绍了我国铝期货的发展历史和现状,阐述了本文的研究意义。运用期货进行套期保值,可以用较小的基差风险代替较大的现货价格波动风险,对于风险厌恶者来说,套期保值尤为重要。运用沪铝期货进行套期保值可以有效的降低铝现货的价格风险。其次回顾和总结了国内外关于套期保值的理论和文献,为本文的研究提供了理论基础。第二部分,首先介绍了期货市场的基本功能,包括价格发现、资产配置、风险转移和套期保值。其次,主要介绍了期货价格的形成机制,包括两大理论,即持有成本理论和理性预期理论。前一种理论是从现货价格入手,将期货价格分为便利收益、持有成本和现货价格；后一种理论与第一种正好相反,主要从期货价格开始入手,认为保值者会由于空头套保者的压力而向投机者支付一定数额的风险溢价,这样期货价格就会等于未来现货价格的预期加上风险溢价。最后,介绍了基差的概念以及影响因素,阐述其在套期保值过程中的作用以及在套期保值中遇到小概率事件的应对和处理。基差是指某一个特定时间点某种资产的现货价格与期货价格的差值。基差能够很好的描述期货价格和现货价格之间的动态关系,能够影响期货和现货价格的因素同样也会影响基差。基差具有稳定性和波动性以及随着时间的推进接近于零的特性。在套期保值过程中,基差是我们经常需要考虑的重要因素。从概率的角度来考虑,基差的剧烈波动的可能性不大,但是一旦发生并且处理不当,将会使套保者承受巨大的风险。第三部分,主要介绍了套期保值的基本理论。首先,根据套期保值的发展脉络,依次介绍了传统的“天真”套期保值理论、基差逐利型套期保值理论、组合投资理论、流动性理论和长期合约关系理论。然后介绍了普通线性回归模型(OLS)模型的基本原理,普通线性回归得到的期货收益的系数就是所要求的最优套期保值率。OLS模型本身存在三大缺陷,即忽略了期货和现货价格之间的长期协整关系、回归方程残差序列的异方差性和价格序列的自相关性。随后在向量自回归模型中考虑了变量的自相关性。上述两个模型都是静态套期保值模型。为了解决协整关系,引入误差修正项,建立动态的ECM-GARCH模型,同时考虑了残差序列的异方差性。由于市场处于不断变化中,静态的套保模型确定的最优套保率在套保期间始终保持不变,显然不符合实际情况。动态的套期保值率会随着时间的变化而不断变化,通过建立DVECH-GARCH模型和DBEKK-GARCH模型消除序列的异方差性。由于之前介绍的二元模型需要假定期货和现货收益率中均值方程的残差服从同一个分布,这种假设过于苛刻,引入Copula-GARCH模型可以很好解决不同边缘分布的问题。最后简单介绍了风险最小化下的最优套期保值率的推导过程以及评价套保绩效的两个指标：方差最小化和效用最大化。方差最小化是通过比较套保前后的套保组合收益的方差大小来评价绩效的,套保组合的收益方差越小,套保的绩效就越高。效用最大化是在采用线性的均值方差效用函数形式,当套期保值后的效用值越高,套期保值的绩效也就越高。第四部分,本文采用沪铝期货对长江有色铝现货的套期保值绩效进行实证研究。文章选取的数据是2011年1月4日至2013年2月28日沪铝期货的日收盘价和长江有色现货的日均价,总共522个日数据。首先回顾了1995年到2012年铝期货的运行态势；其次,在对数价格收益率的描述性统计中,容易看出,期货的波动率要大于现货,两个序列J-B统计量的P值为0,不服从正态分布,存在高峰厚尾的特性。单位根检验发现期货和现货对数价格序列为非平稳序列,经过一阶差分后变成平稳序列。对现货收益率和期货收益率做协整回归,利用E-G两步法检验发现现货和期货存在协整关系。为了消除协整关系的影响,引入协整回归得到的残差序列作为误差修正项。对现货和期货收益率进行普通线性回归得到残差序列进行ARCH-LM检验,发现存在ARCH效用,序列有明显的波动集聚现象。接下来分别利用OLS模型、DVECH-GARCH模型、DBEKK-GARCH模型、二元正态Copula-GARCH模型和二元t-Copula-GARCH模型估计得到最优套期保值率。其中,OLS模型得到的是静态套期保值率,为0.481618,对应的t值比较大,P值为0,参数显著。回归方程的拟合优度较小,为0.386753,拟合的效果不是很好。利用考虑了协整关系的)VECH-GARCH得到动态的套期保值率,其均值为0.527923,要大于OLS模型的套期保值率。动态套期保值率的平稳性检验结果表明,序列为平稳序列。然后用DBEKK-GARCH模型估计动态的最优套期保值率,得到的均值为0.518687,大于OLS模型的结果。二元正态Copula-GARCH模型和二元t-Copula-GARCH模型的动态套期保值率均在0.50左右。动态套保率的平稳性检验表明该序列为平稳序列。运用五种模型得到的套期保值率都比较低,在0.5左右,其中没有考虑协整关系的OLS模型最小,DVECH-GARCH模型最大,DBEKK-GARCH次之。在华仁海,陈百助(2004)对我国铝期货套期保值率的研究中,采用日数据的铝期货的动态套期保值率均值也在0.35左右,而采用周数据或更长数据得到的套期保值率就会较大。本文采取的是日数据,套期保值率在0.5左右,套期保值率相对较大。最后利用最大效用法对模型估计得到的结果与未进行套期保值进行比较：(1)利用最大效用的评价方法进行评价,取风险厌恶系数为1,二元t-Copula模型的效用增加值最大,二元正态Copula次之,DBEKK-GARCH模型的效用增加值大于DVECH-GARCH模型,简单线性回归的效果最差,但也要比不进行套期保值效果好。五个模型的期望增加值从大到小依次为0.00018815、0.00018647、0.00015723、0.00013111和0.00012267。对于风险厌恶系数0<λ≤3,得到的结果不变。(2)考虑加入交易成本的动态套期保值和静态套期保值绩效比较,在效用函数的基础上,当手续费率Φ≥6.548E-05,理性的投资者不会调整自己的头寸,而是采用静态套期保值策略。如果手续费率小于6.548E-05,投资者将会选用二元t-Copula-GARCH模型。第五部分,主要对文章的实证研究进行总结和进一步展望。本文可能的创新之处有：一、将误差修正项引入Copula-GARCH模型,同时考虑了时间序列的协整关系和残差序列存在的异方差性。由于我国期货市场的基差风险通常较大,本文将协整回归得到的残差序列作为误差修正项,综合了Modified ECM-GARCH和Copula函数的优点。二、本文引入了均值方差下的效用评价方法评价了各种不同模型条件下的套期保值绩效,投资者可以根据个人偏好选择适合自己的套期保值模型。三、在效用评价法下考虑了交易成本对套期保值绩效的影响。