金融市场的复杂化以及基金总规模的迅速扩张，决定了基金盈利模式的个性化特点，未来的各种基金不会再具有单一的盈利模式。从操作时间上来看，将会有长线持股数年的基金，也会有短线追逐市场热点的基金；从投资宽度来看，有指数型基金，也有行业基金、地域板块基金；从投资标的来看，有重组型基金，也有成长型基金等。这些不同类型的基金，操作风格多样，投资个性丰富多彩，都将会形成自己的一套有特色的盈利模式，而股指期货作为极其重要的风险对冲工具，将在很大程度上丰富基金的投资组合，促进基金的产品设计进入个性化时代，彰显基金特色，基金的产品创新将进入“花样年华”。
证券投资基金可以应用股指期货等金融衍生工具来套利与对冲，规避市场风险，首先获益的将是指数型基金，在缺乏避险工具的单边市场，一些采取被动投资的指数型基金只能任由基金面值下降，而股指期货推出后，就可以采取对冲的方式回避风险；交易所交易基金的发展离不开相应的指数期货或期权的套利或对冲操作，以回避风险和完善产品功能。目前我国证券交易所的ETF基金正方兴未艾，迫切需要股指期货等金融衍生工具的配合与对冲。
股指期货的推出无疑将极大地促进交易所交易基金、指数基金等创新型基金的发展。
（第六节）VaR模型及其应用
一、VaR模型
VaR是国际上新近发展起来的一种卓有成效的风险量化技术，是当今西方金融机构和工商企业广泛采用的风险管理模型。VaR是JP摩根公司用来计量市场风险的产物。近年来，VaR被引入信用风险管理领域，在金融风险控制、机构业绩评估以及金融监管等方面被广泛运用。
VaR模型是指在正常的市场条件和一定的置信水平上，某一金融机构或投资资产组合在未来特定的一段时间内可能发生的最大损失。与传统风险度量的手段不同，完全是基于统计分析基础上的风险度量技术。从统计的角度看，VaR实际上是投资组合回报分布的一个百分位数。它的一种较为通俗易懂的定义是：在未来一定时间内，在给定的条件下，任何一种金融工具和品种的市场价格的潜在最大损失。其中，“未来一定时间”可以是任意一时间段，如一天、五个月等。“给定的条件”可以是经济条件、市场条件、上市公司及所处行业、信誉条件和概率条件等等。概率条件是VaR中的一个基本条件，也是最普遍使用的条件。如“时间为40天，置信水平为95%（概率），所持股票组合的VaR为—2000元”。其含义就是：40天后该股票组合有95%的把握其最大损失不会超过2000元。其中，置信区间即为发生最大损失的概率，随着概率的增加，最大损失额度会随即增加。
目前，计算VaR值是根据历史数据推算出投资组合中所有金融工具的收益分布以及整个组合的收益分布，从而得到作为该分布的一个百分位数的VaR值。按推算资产组合收益的概率分布模型不同，有以下三种计算方法：
1.历史模拟法
这是一个完全估值模型，以历史可以在未来重复自身为假设前提，用给定时期所观察到的风险因子的变化来表示风险因子影响金融工具收益的市场因素，在此基础上，再得到整个组合收益的概率分布，最终求解出VaR值。
如以历史的日收益率为分析数据，把一定时间段内的每日收益率按照由低到高的顺序排列，然后将其放入不同的收益率区间并得出不同区间的频率，从而得出其概率分布。然后通过计算可以得出在具体的置信区间内所对应的具体历史收益率值，从而可以得到最大可能损失额度，从而量化了风险值。
2.方差—协方差法
它假定风险因子的变化服从特定的分布通常是正态分布，通过历史数据分析和估计该风险因子收益分布的参数值，如方差，从而得出整个收益组合的特征值。
3.蒙特卡罗模拟法
也称随机模拟法，即先建立一个概率模型或随机过程，然后以随机产生的风险因子回报值来模拟组合的收益分布。
在大量的风险分析中，VaR的历史模拟法和方差—协方差法是最为常用的，对于广大的投资者也是最为简单快捷的方法。因此，在随后的具体操作案例中我们主要介绍方差—协方差法的应用。
二、VaR模型应用于沪深300指数期货的局限性
虽然在当今西方的金融领域中，VaR模型是一种具有很多优点并被广泛认可和使用的风险估计模型，但在我国仍然存在着一些制约因素，使VaR模型的分析优势无法得到全面的发挥。因此，在使用VaR模型的同时了解其自身的局限性，以做到扬长避短是非常必要的。
首先，我国金融市场起步较晚，使得VaR模型中所需的样本历史数据相对有限。而且我国数据的采集和分析的基础工作还比较薄弱，给VaR模型的建立及其有效性的检验造成了一定的影响。
其次，VaR模型自身也还存在着一定的局限性。和大多数分析模型一样，VaR对未来损失的估计也是遵循“历史可以在未来复制其自身”的假设并建立在大量的历史数据的基础之上的，因此就使该模型也存在着一定的偏差风险。同时，它对金融机构或资产组合的市场风险和信用风险衡量的有效性是以市场正常运行为前提条件的，VaR模型无法对市场上突然发生的异常变化或突发事件等情况作出估计分析。例如，政府突然提出全新的财政政策，经济危机造成的股价暴跌、利率骤升等。因此，投资者在应用VaR模型的同时，应该对可能要发生的突发事件或异常变化作出一定的估计，全面恰当地认识VaR在金融风险管理中的作用。同时，对于处于转制过程中的我国经济体系及其金融系统而言，也要充分认识到我国的金融制度和相关业务流程设计在风险管理中的重要作用，实施全面的金融风险管理。虽然VaR模型存在着一定的局限性，但是它的分析作用还是非常明显的，因此运用它对于每一位投资者而言还是非常必要的。而且随着我国金融市场的不断发展和进步，金融数据的不断累积和完善，VaR在金融风险管理中的作用将会越来越重要，其分析效果也会越来越精准。任何一种分析模型都是有其自身的局限性和误差风险的，我们应该尽量发挥它们的优点，同时结合不同的分析手段和模型，来相互弥补其各自的不足，从而达到非常突出的分析效果，帮助广大的投资者创造更好的投资业绩。
（第七节）基金对股指期货
的运用与风险控制
一、基金如何运用股指期货
基金在运用股指期货方面主要有套期保值、指数套利与投机交易三种。
套期保值的成功与否取决于计算正确的套期保值比率，能否建立合适的股指期货头寸，以使现货头寸的风险能被期货头寸抵消。通常应当选择与股票现货组合关系最密切的股指期货合约，在决定合约数量时，还要用回归分析方法来衡量股票指数和投资组合的相关性——β系数。
单个股票的β系数的计算：
例：假定某股票的收益率（Ri）和指数的收益率（Rm）有下表中的关系：
散点图来观察它们之间的关系，并用一条直线来拟合它们。
最优拟合直线方程为：
系数1.5是该直线的斜率，它表示了该股的涨跌是指数同方向涨跌的1.5倍。比如，指数上涨3%，这时该股票上涨4.5%，指数下跌2%，则该股下跌3%。如果β系数等于1，则表明股票的涨跌与指数的涨跌保持一样。显然，当β系数大于1时，说明股票的波动或风险程度高于以指数衡量的整个市场；而当β系数小于1时，说明股票的波动或风险程度低于以指数衡量的整个市场。β系数是一个非常有用的数字，将在套期保值及套利交易的测算中发挥重要作用。当然，若以实际数据验证，会有一定的误差。
股票组合的β系数的计算：
投资者拥有的股票往往不是一个，当拥有多个股票时，即拥有一个股票组合时，也面临着测度这个组合与指数的关系问题。而其中最重要的就是计算这个组合的β系数。它表明了这个组合的涨跌是指数涨跌的β倍。
假定一个组合P中由n个股票组成，第i个股票的资金比例为βi为第i个股票的β系数。
则有：
注意，系数是根据历史资料统计而得到的，在应用中，通常就用历史的β系数来代表未来的β系数。股票组合的β系数比单个股票的β系数可测性要高，这一点对于预测应用的效果来说也是同样的。在实际应用中，也有一些使用者为了提高预测能力，还对β系数作进一步的修改与调整。
1.套期保值
公式中的“期货指数点×每点乘数”实际上就是一张期货合约的价值。从公式中不难看出：当现货总价值和期货合约的价值已定下来后，所需买卖的期货合约数就与β系数的大小有关。β系数越大，所需的期货合约数就越多；反之则越少。
因为并不是所有的股票投资组合的涨跌都与指数的涨跌完全一致。这时候，运用股指期货尽管可以回避大盘涨跌的风险，却无法回避投资组合中个股的风险，所以要用β系数来确定合约数量。例如，假设基金投资组合包括3种股票，其股票价格分别为50、20与10元，股数分别为1万、2万与3万股，股票加权β系数分别为0.8、1.5与1，假使未来中国股指期货合约的价值是10万元，则套期保值合约数计算为：
基金只要在期货市场卖出13份股指期货合约就可以为投资组合实现套期保值。如果基金经理预测股市将大幅下调，投资组合β系数将变大，基金经理可根据β系数变化的幅度，对套期保值期货合约数量进行相应的头寸调整。
实际操作时，基金经理通常会利用计算机对行情以及投资组合的持仓情况进行实时跟踪，然后运用复杂的数学模型，对大盘以及投资组合下跌的可能性、幅度进行预测估计，并推算出当时最佳的套期保值比率，从而通过电子化交易系统，进行实时、自动买卖的程序交易，以调整仓位，这种做法叫动态套期保值策略。目前美国市场上流行的Alpha基金是一种新型的涉及股指期货交易的共同基金，这个基金的管理特点是，持续卖出股指期货合约，从而消除系统风险，获取无风险利率。
2.指数套利
