【摘 要】
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2019年以来,我国ETF市场步入了发展的快车道,沪深300ETF作为其中重要的产品之一,受到了投资者们的广泛认可和学者们的关注。尤其随着统计套利理论的成熟,对以沪深300指数为标的的ETF进行统计套利的研究也不断深入。而在确定统计套利标的的情况下,如何选择合适的对冲比率计量模型一直是学者们关注的焦点,通过大量的实证研究,学者们发现相比固定的对冲比率,动态对冲比率更加符合市场的时变特征。因此,本文
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2019年以来,我国ETF市场步入了发展的快车道,沪深300ETF作为其中重要的产品之一,受到了投资者们的广泛认可和学者们的关注。尤其随着统计套利理论的成熟,对以沪深300指数为标的的ETF进行统计套利的研究也不断深入。而在确定统计套利标的的情况下,如何选择合适的对冲比率计量模型一直是学者们关注的焦点,通过大量的实证研究,学者们发现相比固定的对冲比率,动态对冲比率更加符合市场的时变特征。因此,本文以华泰柏瑞300ETF、嘉实300ETF两只ETF为研究对象,围绕动态对冲比率的计量模型这一个关键问题进行实证研究,同时,进一步探讨了统计套利中滑动窗口期的选择问题。在实证部分,首先,选取了2012年5月28日至2020年5月29日华泰柏瑞300ETF、嘉实300ETF的日收盘价及价格变动数据作为样本,在对样本进行平稳性检验、协整检验后,运用R和Python构建出OLS滚动回归、DCC-GARCH、VECM-BGARCH、卡尔曼滤波算法模型来对动态对冲比率进行计量。随后,分别以交易日的周（5天）、月（20天）、季（60天）以及样本均值回复的半衰期为滑动窗口期进行统计套利,并以年化收益率、夏普比率、最大回撤率、最大回撤天数四项指标进行对比分析。最后,挑选出样本内的最优动态对冲比率计量模型及滑动窗口期,以2020年6月1日至2020年12月30日样本外的146组数据进行统计套利,得到了9.4689%的年化收益率、8.210361的夏普比率、0.1483%的最大回撤率、最大10天的回撤天数的套利结果,这与样本内套利情况具备一致性,验证了该动态对冲比率计量模型套利的稳定性,同时也为学者们的研究和投资者们的套利提供了一个模型及参数设置上的参考。通过实证本文得出以下几个主要结论:（1）华泰柏瑞300ETF与嘉实300ETF的日收盘价数据具有一阶单整性,即存在着长期均衡关系。（2）样本期内,以套利的年化收益率大小为指标,当滑动窗口期为5天时,卡尔曼滤波算法模型＞VECM-BGARCH模型＞DCC-GARCH模型＞OLS滚动回归模型;当滑动窗口期为20天、60天时,VECM-BGARCH模型＞卡尔曼滤波算法模型＞DCC-GARCH模型＞OLS滚动回归模型。（3）华泰柏瑞300ETF与嘉实300ETF日收盘价数据的均值回复半衰期为2.607391天,将其作为滑动窗口期,相比以5天、20天、60天为滑动窗口期来说,在年化收益率、夏普比率、最大回撤率、最大回撤天数四项指标上的表现均较为优秀。（4）样本期内最佳套利效果的组合为,以卡尔曼滤波算法模型计量动态对冲比率,以两者均值回复的半衰期为滑动窗口期进行的统计套利。（5）相比利用华泰柏瑞300ETF与嘉实300ETF的价格变动序列,利用两者的原始价格序列建立的OLS滚动回归模型、卡尔曼滤波算法模型,能够捕捉到更多的套利信息,获取到更好的套利效果。
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