在使用向量自回归（VAR）模型处理金融市场数据时，您可能已经得到了DLN_ST现货对数收益率与MON_DLN_FT期货收益率之间的关系。您的问题在于想要将这个多变量的结果转换成一个方程，以明确地表示出套期保值比率β。

通常情况下，VAR模型会给出每两个时间序列之间互相关系的参数估计。假设您的VAR模型是2阶（即考虑了前两期的信息），并且结果如下：

\[DLN\_ST_t = \alpha_1 + \beta_{1,1} DLN\_ST_{t-1} + \beta_{1,2} DLN\_ST_{t-2} + \gamma_{1,1} MON\_DLN\_FT_{t-1} + \gamma_{1,2} MON\_DLN\_FT_{t-2} + \epsilon_1\]

\[MON\_DLN\_FT_t = \alpha_2 + \beta_{2,1} DLN\_ST_{t-1} + \beta_{2,2} DLN\_ST_{t-2} + \gamma_{2,1} MON\_DLN\_FT_{t-1} + \gamma_{2,2} MON\_DLN\_FT_{t-2} + \epsilon_2\]

这里，$\alpha_i$ 是常数项；$\beta_{i,j}$ 和 $\gamma_{i,j}$ 分别是自回归和互相关系数；$\epsilon_i$ 是误差项。

要找到套期保值比率β（即为了最小化现货市场风险，每单位现货需要对冲的期货数量），您应该关注第二个方程。这实际上代表了期货价格变动如何影响自身以及如何与现货价格变动相关联。关键在于找到当期货变化一个单位时，现货变化多少单位来实现最佳套期保值。

在VAR模型中，直接读取β可能不是直观的，因为涉及到多个系数和滞后项的影响。但是，您可以通过对第二个方程进行微分分析（考虑其动态关系），或者通过构建脉冲响应函数或格兰杰因果检验等方法来间接计算出套期保值比率。

具体地，假设期货变动直接影响现货变化的比例可以近似为第一期自回归系数中与期货相关的那一项，即 $\gamma_{1,1}$ （如果VAR模型只考虑了一阶滞后）。然而，更准确的估计需要包括所有相关联的参数，并考虑时间序列的动态特性。

为了简化理解或应用到实际操作中，您可能希望通过一个简化的线性关系表示套期保值比率β。这通常涉及到一些假设和近似计算，比如在特定情况下假定只有当期影响最显著（忽略滞后效应）。然而，在实际金融市场分析中，这种简化可能无法充分捕捉复杂动态，因此建议依据具体的模型结果与专业金融理论进行深入解析。

如果需要精确的数值或更详细的解读，请提供VAR模型的具体输出结果。这将有助于进一步分析并准确计算出套期保值比率β。

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