A+H股套利机会研究
A+H股套利机会研究
报告要点：
1.基于同股同权、同股同利的原则，在一个公司发行的股票在任
何市场，理论上应该是具有相同的价格，如果价格不同，就会
产生套利空间。
2.对于A+H股来说，均值回复的套利原理为：当A+H股的溢价
率大于某个值δ时，卖空A股资产，买进H股资产；同理当
A+H股的溢价率小于δ时，买进A股资产，卖空H股资产。
3.在64家A+H股双重上市公司中，其中有30家为沪深市场融资
融券标的股票，49家为港股市场融资融券标的股票；同时在沪
深市场和香港市场都作为融资融券标的股票的有21家。
4.在FS策略下，所有的A股上市公司均能产生正的绝对收益，
除中国中冶外20家H股可产生正的绝对收益，套利资产组合
均可产生正的绝对收益，除中国中铁外20家可产生正的超额
收益；在FP策略下，所有的A股上市公司均能产生正的绝对收益
H股除中国人寿、鞍钢股份19家外可产生正的绝对收益，除套利
资产组合均可产生正的绝对收益，除紫金矿业外其余均可产生
正的超额收益。
作者：刘英
电话：0755-********
e-mail:
liuying002@https://www.sodocs.net/doc/f810945265.html,
报告编号：2011037
完成时间：2010-6-15
博士后工作站专题报告
目录
摘要.........................................................................................................................I
1. 引言 (1)
2. A+H股套利模型 (1)
2.1 资产定价过程 (2)
2.2 构建投资组合 (3)
2.3参数估计 (4)
3. A+H股套利样本 (5)
4.A+H股套利机会 (7)
4.1 FS策略下的套利收益 (7)
4.2 FP策略下的套利收益 (9)
5. 结论 (10)
免责声明 (11)
参考文献 (11)
摘要
在双重上市A+H股存在价差的情形下，市场是否存在套利机会是值得关注的问题。传统意义上及金融教科书上的套利是指在一个市场买入较便宜的资产，然后在另一个市场转换为较贵的资产并卖出，可称之为“跨市场套利”。这种方式需要资产能够在市场间进行转换，然而内地股市与香港股市间由于资本项目尚未开放，这种转换暂不可行。因此只能采取另外一种套利方式——“市场内套利”，即均值回复套利，当价格偏离均衡时，所在市场的交易者买入较便宜的资产和卖空较贵的资产，等待价格回复至均衡，从而获得净收益。
本文选择21家同时在沪深市场和香港市场都可以进行融资融券标的A+H股上市公司作为样本，研究在当两地股价偏离长期溢价率时会均值回复的套利原理下（当A+H股的溢价率大于某个值δ时，卖空A股资产，买进H股资产；同理当A+H股的溢价率小于δ时，买进A股资产，卖空H股资产）的套利策略。在FS策略下，所有的A股上市公司均能产生正的绝对收益，其中18家可以产生正的超额收益，中国铝业、中煤能源及紫金矿业除外；除中国中冶外20家H股可产生正的绝对收益，19家 H股可产生正的超额收益，套利资产组合均可产生正的绝对收益，部分收益率高达100%，除中国中铁外20家可产生正的超额收益。在FP 策略下，所有的A股上市公司均能产生正的绝对收益，除中国中冶、紫金矿业外的A股可产生正的超额收益；H股除中国人寿、鞍钢股份19家外可产生正的绝对收益，除中国中铁、紫金矿业外其余的H股可产生正的超额收益。套利资产组合均可产生正的绝对收益，除紫金矿业外其余均可产生正的超额收益。
关键词：套利套利模型套利机会FS策略FP策略
1. 引言
所谓套利，是指在一个市场买进某交易工具，在另一个市场卖出，两个市场工具可能相同或类似，借以套取价格差异的利润。这是利用经济学上“一价定律”而来。也就是基于同股同权、同股同利的原则，在一个公司发行的股票在任何市场，理论上应该是具有相同的价格。如果价格不同，就会产生套利空间。
在双重上市A+H股存在价差的情形下，市场是否存在套利机会是值得关注的问题。传统意义上及金融教科书上的套利是指在一个市场买入较便宜的资产，然后在另一个市场转换为较贵的资产并卖出，可称之为“跨市场套利”。这种方式需要资产能够在市场间进行转换，然而内地股市与香港股市间由于资本项目尚未开放，这种转换暂不可行。因此只能采取另外一种套利方式——“市场内套利”，即均值回复套利，当价格偏离均衡时，所在市场的交易者买入较便宜的资产和卖空较贵的资产，等待价格回复至均衡，从而获得净收益。
由于资本流动限制，跨市场套利无法实现，国内学者均认为需等到资本项目开放或者A+H股衍生产品的推出，双重上市股票可以互换的情形下才有可能出现套利机会，然而实务界的套利远比跨市场套利复杂，shleifer和 vishny(1997)提出了基于绩效的套利（performance-based arbitrage），当股价偏离基础价值时就可能出现套利机会，偏离幅度越高，套利越有效。本文选择21家同时在沪深市场和香港市场都可以进行融资融券标的A+H股上市公司作为样本，研究在当两地股价偏离长期溢价率时会均值回复的套利原理下（当A+H股的溢价率大于某个值δ时，卖空A股资产，买进H股资产；同理当A+H股的溢价率小于δ时，买进A股资产，卖空H股资产）的套利策略。
2. A+H股套利模型
在理想的状态下，A+H股不会有价格上的差异，因为收益、负债和投票权相同两项资产的风险应该具有相同的基础价值风险，因此不存在套利机会。然而，在大多数双重上市资产的情况中，都存在着价格上的差异，也就存在着套利的机会。存在价格差异的原因是市场交易环境的差异，包括噪声交易者的比例、交易成本、交易机制的差异。套利机会所带来的风险被称为“套利风险”。参照李双飞（2010），建立模型分析基础资产风险和套利风险。
2.1 资产定价过程
根据Chen(2002)提出的具有套利机会的连续时间模型，构造出一个三资产的经济模型：第一项资产为无风险资产(RF)，第二项资产为具有基础价值和套利机会的股票(A 股)，第三项资产则为具有基础价值的H 股。在连续时间模型中无风险资产具有一个标准的定价模式：
RF
RF
dp
rp
dt = （1）
其中：r 是无风险资产的收益率。根据以上讨论，具有基础价值风险的H 股的定价H p 如下：
H
H
H
H H H dp
p dt p dZ μδ=+ （2）
其中F Z 为基础价值风险下的维纳过程，H μ和2
H δ为几何布朗运动的漂移和
方差。
A 股同时存在基础价值风险和套利风险，因此A 股资产可被分为两部分：基础价值部分的(F)和套利资产(B)。A 股存在两种类型的风险：噪声交易者风险和无限制溢价风险。噪声交易者风险通常是与信息投资者的比例、投资者情绪和投资理念有关，而无限制溢价风险通常源于投资壁垒，例如交易机制，外国投资限制和交易成本等。在这个三资产模型中，噪声交易风险可迫使价格在短期内偏离均衡，而理性交易者会利用这种偏离进行套利，使得价格回复均衡。此外，假定A+H 股之间的比价是非随机的。在一个修正的均衡回归Ornstein-Uhlenbeck 过程的参数估计中，双重上市A 股的定价A p 如下：
{[}
(1)A
H
H
A H H
F F F B H dp
p
K p
p dt p dZ p dZ μδδδ?=++-++?
（3） 其中F Z 和B Z 分别为基础资产和套利资产的广义维纳过程(Generalized Weiner Process)。这两个维纳过程之间的相关系数是FB ρ。2F δ和2B δ分别是基础资产和套利资产几何布朗运动的方差。因为基础资产和套利资产的变化不会存在固定的规律，因此F δ和B δ之间没有相关系数。在这个定价过程中，K 可被看作是均衡回归的速度，δ为A+H 股之间的溢价率。从这些定价过程看来，套利资产的定价B p 可以通过购买一单位的A 股(A p )和卖出一单位的H 股(H p -)：
B
A H
p
p p =- （4）
[(1)B
H
A H
B B dp
K p
p dt p dZ δδ?=+-+?
（5） 2.2 构建投资组合
为了收益最大化，套利者需分配其在无风险资产RF ，A 股和H 股上的资产比例。同时，由于A 和H 股均包含基础资产F 和套利资产B 两部分，那么香港市场的投资者也同样可以构建RF ，F ，B 的投资组合。假设做空不需成本，同时投资者拥有无限借款能力。投资组合比例总和为1，正的头寸代表做多资产，负则为做空资产。令投资于基础价值资产F ，套利资产B ，无风险资产RF 的比例分别为F w ，B w ，1F B w w --，则所构建的投资组合的价值V 服从以下过程：
[(1)B
H
A H
B B
dp
K p
p dt p dZ δδ?=+-+? （6） 将方程（7-1）、（7-2）及（7-5）代人其中可得： {}()(
)H
S F
B
F
B
F F F B B
B
dV K p p w r w K r r dt w dZ w
dZ V
p
p
δμδ=-+--+++ （7）
基于此构建的投资组合，财富分配于F 和B 及H 和A 的比例关系为：
H F
H
A
A
p w
w
w p
=+
（8）
B B
A
A
p w w p
=
（9）
代人方程（7）可得： {]}()()()A A H
H
H B F A
A B
dV w w K p w
p r p K r r dt V
p
p p δμ?=+
-+--+??
()A A H H
B
F F B B A
A
B
w w p w
dZ p
dZ p
p
p
δδ++
+
（10）
为了简化方程，令H A
p p
λ=
，
1H A
H
A
A
p p p p
p
λ-=
=-得：
{[]}()()()(1)(1)H
A
A
F dV w
w r w
K K r r dt V
λμλδλλ=+-+-+--+
()H
A
A
F F B B w
w dZ w dZ λδλδ+++ （11）
1
1λ
-为H 股相对于A 股的溢价率。
2.3参数估计
长期溢价水平是确定均值回复的关键，近期的溢价对下一期的溢价影响与远期对下一期的影响会存在差异，因此运用N 日加权移动平均溢价水平来介绍FS 和FP 套利策略。假定现在时间为t 时刻，存在超过（N-1)数据点的加权移动平均计算，在每个时刻t 运用N 日加权移动平均长期溢价水平t δ为：
1
1
()()t T
T t N
t t N
i T t N x M A N i
δ-=-=-+==
∑
∑ （12）
参数N 的确定：对于上式中的N ，借鉴Chen(2002)的文章中采用5、20、60和200天的移动平均来预测下一天的均值，本文采用5天的移动平均来预测下一天的均值。
在FP 策略（等量金额）下，如果上一天的溢价水平小于或者等于所计算出的移动平均长期溢价水平，如果11t t y δ--≤，则套利组合应做多“便宜”的资产，如A 股，做空“相对昂贵”的资产，如H 股。初始财富为l ，用于做多的资产头寸为1，股票和无风险资产的头寸按下面的公式计算来确保资产平衡，使资产净值为1。
11
H
H t t
A
t p w
p --=-
（13）
1A
t w = （14）
11
1H
RF
H A t t
t
t
A t p w
w
w
p
--=--=
（15）
在其他的情况下，如果上一周的溢价水平大于移动平均的溢价水平，如
11t t y δ-->，则套利组合应做多“便宜”的资产，如H
股，做空“相对昂贵”的资
产，如A 股。再次，运用以下公式来是平衡总资产，使做多的资产头寸为1，资产净值为1。
1H
t w = （16）
11
A
A t t
H
t p w
p --=-
（17）
11
1A
RF
H A t t
t
t
H t p w
w
w
p
--=--=
（18）
在任何一种情况下，产生的交易资产同一天的价格分别为：股票的价格为
H
t H
t
w p ，A 股的价格为
A
t A
t
w p ，记住（t-1）时刻的信息，从而用来计算资产配置比例，
时刻的即时价格用来执行交易。
FS （等量股数）策略类似于FP 策略。构建方法仅仅在分配资产头寸时存在不同。在相等数量的策略中，便宜资产的数量为1，相对昂贵资产的数量为-l ，同时无风险资产数量为1。这种资产配置导致了做空和做多两种风险资产时采用相同的资产权重。在t 时刻以资产配置比例和价格进行交易。
3. A+H 股套利样本
从2010年4月21日我国融资融券上市以来，于2010年10月13日也就是在上市后114个交易日，融资融券总规模突破50亿元，并在突破50亿之后的第41个交易日，融资融券总规模又突破了百亿元，截至到目前为止，融资融券目前的总规模已突破260亿元。现在，共有96只融资融券标的个股，其中主板标的股票共有92只，占95.83%，唯一被标的4只中小板股票分别为金凤科技、宁波银行、苏宁电器及华兰生物。在64家A+H 股上市公司中，在沪深市场共有30家作为融资融券标的股票。
香港是在股指期货后推出的融资融券，1994 年1 月，香港证券交易所推出监管卖空实验计划，规定只有那些被指定的上榜股票才可以用来卖空，初期指定17 只股票在“报升”（up-tick ）规则下可以卖空。此后，可以卖空的股票不断被调整，陆续有新的股票被纳入和剔除出允许卖空的行列。1996 年3 月，与卖空交易相伴的“报升”规则被取消，可以被卖空的股票增加至113 只。截至目前为止，香港的融资融券标的股票增加到454只，包括主板和创业板中的个股，其中创业板标的个股为5只，分别为滨海投资、田生集团、威高股份、凯顺能源以及中国生命集团。在64只A+H 股上市公司中，在港股市场共有49家作为融资融券标的股票。
表1 A+H股作为融资融券标的股票
港股股票代码港股名称A股股票代码A股名称A+H股同时作为标的股票0347.HK 鞍钢股份000898 鞍钢股份是
0390.HK 中国中铁601390 中国中铁是
0753.HK 中国国航601111 中国国航是
0763.HK 中兴通讯000063 中兴通讯是
0939.HK 建设银行601939 建设银行是
0998.HK 中信银行601988 中信银行是
1088.HK 中国神华601939 中国神华是
1618.HK 中国中冶601618 中国中冶是
1766.HK 中国南车601766 中国南车是
1898.HK 中煤能源601898 中煤能源是
1919.HK 中国远洋601919 中国远洋是
1988.HK 民生银行600016 民生银行是
2318.HK 中国平安601318 中国平安是
2338.HK 潍柴动力000338 潍柴动力是
2600.HK 中国铝业601600 中国铝业是
2628.HK 中国人寿601628 中国人寿是
2727.HK 上海电气601727 上海电气是
2899.HK 紫金矿业601899 紫金矿业是
3328.HK 交通银行601328 交通银行是
3968.HK 招商银行600036 招商银行是
3988.HK 中国银行601988 中国银行是
0107.HK 四川成渝高速公路600029 南方航空否
0168.HK 青岛啤酒股份600028 中国石化否
0177.HK 江苏宁沪高速公路600362 江西铜业否
0317.HK 广州广船国际股份601186 中国铁建否
0323.HK 马鞍山钢铁股份601288 农业银行否
0338.HK 上海石油化工股份601398 工商银行否
0358.HK 江西铜业股份601601 中国太保否
0386.HK 中国石油化工股份601857 中国石油否
0525.HK 广深铁路股份002202 金凤科技否
0548.HK 深圳高速公路股份否
0588.HK 北京北辰实业股份否
0670.HK 中国东方航空股份否
0857.HK 中国石油股份否
0902.HK 华能国际电力股份否
0914.HK 安徽海螺水泥股份否
0991.HK 大唐发电否
0995.HK 安徽皖通高速公路否
1033.HK 仪征化纤股份否
1053.HK 重庆钢铁股份否
1055.HK 中国南方航空股份否
1071.HK 华电国际电力股份否
1072.HK 东方电气否
1138.HK 中海发展股份否
1171.HK 兖州煤业股份否
1812.HK 晨鸣纸业否
2866.HK 中海集运否
2880.HK 大连港否
2883.HK 中海油田服务否因此，本文选择21家同时在沪深市场和香港市场都可以进行融资融券标的A+H股上市公司作为研究样本，时间范围为2010年4月21日～2011年4月21日的日数据，数据通过了复权处理。另外，通过对这21家A+H上市公司观察后，发现绝对大数都为大盘蓝筹股，由于大盘股在A+H股市场间的信息不对称程度较小，均值回复判断正确的概率会更大，有利于统计套利策略的实施。
4. A+H股套利机会
本文的套利策略均是建立在买入低于均衡的资产，卖空高于均衡的资产。当A+H股的溢价率大于某个值δ时，卖空A股资产，买进H股资产；同理当A+H股的溢价率小于δ时，买进A股资产，卖空H股资产。为进一步分析收益与风险的对应关系，计算了单位风险下的收益—sharp比率（分子没有减去无风险收益率），由于sharp比率中分母的风险是对称的，即股价上升或下降均存在风险，因此只计算有做空机制下A股、H股和套利资产组合的sharp比率。
假定A股存在基础价值风险和套利风险，而H股只存在基础价值风险，这是因为A股市场的投机气氛较浓，而香港市场发展相对成熟，偏向于价值型投资。根据持有头寸的差异，可分两种模式进行套利：等量股数 (Flat Shares)和等量金额 (Flat Proceeds)，以下分别简称FS和FP。在FS策略下，一个投资组合同时持有相等数量A股多头和H股空头，这种套利策略可对冲基础价值风险而只存在套利风险。在FP的策略下，一个投资组合同时持有等量金额的A股多头和H股空头，一般称之为自融资套利策略 (self-financing arbitrage strategy)，该头寸的建立不需要任何的资金。
4.1 FS策略下的套利收益
在FS的策略下，买入和卖空相等数量的A股市场和H股市场的股票来完全对冲掉基础价值风险，只剩下套利资产的风险。
表2计算出了FS策略下计算出的套利收益与Sharp比率，表中对21家双重上市公司列出了有做空机制下A股绝对收益和超额收益、有做空机制下H股和套利资产组合的绝对收益与超额收益，最后对A股、H股和套利资产组合的sharp 比率进行了统计。在两个市场均可做空情况下，所有的A股上市公司均能产生正的绝对收益，其中18家可以产生正的超额收益，中国铝业、中煤能源及紫金矿业除外；除中国中冶外20家H股可产生正的绝对收益，19家 H股可产生正的超额收益，套利资产组合均可产生正的绝对收益，部分收益率高达100%，除中国中铁外20家可产生正的超额收益。
表2 FS策略下的收益率与sharp比率
有做空机制有做空机制Sharp比率
股票名称
A-R A-AR H-R H-AR 组合R 组合AR A股H股套利组合民生银行21.62 31.25 27.51 24.12 58.23 61.11 4.26 5.17 7.94
中国银行7.35 12.53 39.76 41.22 46.19 55.37 1.24 4.41 3.86
建设银行58.63 46.25 33.17 28.84 101.52 80.18 10.98 3.68 8.95
中国平安78.58 29.33 18.93 11.51 91.64 49.15 10.65 4.08 8.82
中国中冶50.13 59.38 -23.06 -11.74 93.22 71.12 9.05 3.93 11.00 交通银行49.29 30.14 94.58 82.37 115.67 91.21 7.35 10.76 15.17 中信银行58.12 32.58 19.28 8.98 97.65 61.39 10.31 2.74 8.73
中国人寿156.03 141.86 11.54 9.16 134.79 108.65 18.36 2.81 12.15 中国中铁 6.53 4.18 40.01 5.49 35.46 -18.72 2.51 8.38 8.92
中国神华91.15 78.42 60.83 61.57 172.47 184.91 8.07 5.29 11.54 招商银行58.71 40.18 95.08 96.86 176.78 151.86 8.09 11.73 15.31 中国铝业35.07 -32.63 98.12 87.75 115.29 104.27 4.74 9.35 11.43 中国国航98.55 86.26 75.01 66.76 183.08 164.92 10.72 8.13 14.83 中煤能源35.69 -16.09 16.73 9.25 50.46 21.06 5.93 3.01 6.56
中国南车45.43 38.09 51.17 47.25 117.93 114.32 5.18 3.89 8.41
紫金矿业35.83 -10.12 23.21 -5.05 89.23 15.10 7.12 3.05 8.45
中国远洋117.79 101.93 42.45 48.39 185.24 141.87 15.57 3.29 9.43
鞍钢股份72.34 30.15 41.26 -3.58 89.47 110.29 11.43 3.51 9.87
潍柴动力 41.08 28.79 79.57 51.23 111.23 104.71 8.14 3.79 9.08 上海电气 39.46
51.89
75.24
65.65
89.46
67.46
7.83
5.42
12.26
从sharp 比率来看，在A 股市场，单位风险对应的收益基本上都大于2，表明取得套利收益的风险较小，其中中国人寿、中国国航和中国远洋sharp 比率达到10以上，收益率均超过85%，是统计套利最理想的选择；在香港市场，除中信银行和中国人寿外，所有股票的sharp 比率也都大于3，表明取得套利收益的风险非常小，其中交通银行和招商银行的sharp 比率均超过10，收益均超过80%，是香港市场统计套利最理想的股票。如果套利组合的sharp 比率均高于A 股与H 股的sharp 比率，那么表明FS 策略有助于对冲基础价值风险，获得单位风险下的最大收益，从表2中可以看出，大多数的套利组合的sharp 比率均高于A 股与H 股的sharp 比率。 4.2 FP 策略下的套利收益
在FP 的策略下，买入和卖空相等价值的A+H 股股票，这样在套利组合在风险资产上的头寸为0，因此比较无风险资产的收益与套利投资组合收益的大小可方便的评价套利投资组合的绩效。如果做多的头寸为1，那么做空的头寸可以通过以下价格关系来确定：
A H t t A
H
t
t
w w P P =-
（19）
表3 FP 策略下的收益率与sharp 比率
股票名称
有做空机制 有做空机制 Sharp 比率
A-R
A-AR H-R H-AR 组合R 组合AR A 股 H 股 套利组合 民生银行 15.05 21.09 21.86 22.27 41.81 47.26 3.53 4.55 5.72 中国银行 0.82 7.12 31.26 30.96 31.93 39.29 0.55 4.42 2.81 建设银行 51.15 41.81 28.18 19.15 98.36 63.71 8.36 4.61 7.58 中国平安 27.25 14.22
31.64
16.09 88.79 43.21 10.51 5.43 8.58 中国中冶 44.41 -33.86 12.85 4.19 51.37
42.39
8.01
1.84 6.92 交通银行 41.75
29.81
87.18
59.79
149.62 108.51 5.65
13.23
15.62
中国人寿84.05 78.21 -15.14 -10.79 98.85 88.31 14.13 2.24 13.58 中国中铁 6.23 0.51 33.39 -2.82 35.51 5.15 1.78 8.24 8.56
中国神华66.13 71.01 79.14 76.12 156.27 153.13 10.01 8.15 12.94 招商银行49.48 39.37 83.25 75.78 123.63 145.18 6.95 12.34 14.18 中国铝业23.13 26.53 121.18 128.73 144.19 151.27 4.87 12.51 14.62 中国国航56.17 63.25 84.03 79.67 121.71 116.87 8.79 8.67 12.31 中煤能源28.79 11.59 23.51 18.58 45.25 32.18 5.18 3.85 5.67
中国南车28.17 18.68 84.86 15.51 53.96 62.21 5.42 5.27 6.16
紫金矿业36.19 -8.19 6.51 -3.14 28.24 -16.52 7.75 0.29 3.17
中国远洋68.80 74.48 61.93 62.69 170.74 227.17 12.62 3.76 9.26
鞍钢股份37.49 79.08 -5.17 56.59 37.52 105.33 12.46 6.76 8.42
中兴通讯59.41 54.97 107.43 72.59 113.69 67.23 6.85 10.81 7.87
潍柴动力29.68 41.05 29.49 30.56 69.13 124.54 8.11 8.52 7.33
上海电气61.28 49.51 9.49 71.08 59.16 101.27 7.82 6.47 15.31
与FS策略一样，FP的套利策略不需要任何资金。表3列出了21家A+H股双重上市公司在有做空机制下A股绝对收益和超额收益、有做空机制下H股绝对收益与超额收益、套利资产组合的绝对收益与超额收益，最后对A股、H股和套利资产组合的sharp比率进行了统计。在A股可以做空的情形下，所有的A股上市公司均能产生正的绝对收益，除中国中冶、紫金矿业外的A股可产生正的超额收益；H股除中国人寿、鞍钢股份19家外可产生正的绝对收益，除中国中铁、紫金矿业外其余的H股可产生正的超额收益。套利资产组合均可产生正的绝对收益，除紫金矿业外其余均可产生正的超额收益。在A股市场，套利收益最大的为中国人寿、中国远洋、中国神华、上海电气，在H股市场套利收益最大的为中国铝业、中兴通讯、招商银行与交通银行，套利收益较高%，并且其对应的sharp 比率也较高。
5. 结论
本文基于均值回复的思想，构建了A+H股套利模型和FS策略（等量股数）、
FP策略(等量金额)的统计套利策略，并利用A+H股双重上市公司的股价日数据进行了计算分析，并得到相关结论，即：FS策略和FP策略能较好的产生套利收益，在FS策略下大多数的套利组合的sharp比率均高于A股与H股的sharp比率，而在FP策略下套利组合的sharp比率均高于A股与H股的sharp比率的比例相对较低。由于在计算统计套利策略中未考虑交易成本、价格冲击成本等因素，因此统计套利存在着一定的缺陷，卖空以及交易成本的存在往往使得统计套利的成本非常高。同时，除此两种比较简单的套利策略外，还值得进一步分析OH策略（最优对冲比），并分在静态参数和动态参数下两种情况计算OH策略的收益率和sharp比率。
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参考文献
[1]陈收，李双飞，李小晓.中国概念股与国内外股市的联动效应研究.管理科学，
2008年低期.
[2]徐寿福.“双重上市”公司A+H股价格差异的因素研究.证券市场导报，2009
年第二期.
[3]韩广哲，陈守东.统计套利模型研究：基于上证50指数成份股的检验.数理统
计与管理，2007年第5期.
[4]安德鲁?波尔(Andrew Pole)著，陈雄兵、张海珊译. 统计套利. 机械工业出版
社，2011.
[5]李双飞. A股和H股市场双重上市股票的价格差异与套利决策.湖南大学博士
论文，2010
[6]吴志峰. 套利与市场均衡——对中国证券市场失衡的套利分析.暨南大学博
士论文，2003.
[7]孔淑红. 中国证券市场无套利均衡的实现与市场效率研究. 对外经济贸易大
学博士论文，2003.
[8]Stulz. R. Optimal hedging policies. Journal of Financial and Quantitative
Analysis, 1984, 19(2):127-155.
[9]Andrei Shleifer，Robert W V. The limits of arbitrage. Journal of Finance. 1997，
52(l):35-55.
[10]W u Li-Hsiang. Arbitrage and spread trading of Taiwan-ADRs. Ph.D.Dissertation
in National Taiwan University, 2000.