任仙玲 孫 禹
(中國(guó)海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 青島266100)
遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)協(xié)議(Forward Freight Agreements,簡(jiǎn)稱FFA)是一種由買賣雙方共同達(dá)成的一種遠(yuǎn)期協(xié)議,協(xié)議中規(guī)定在未來(lái)雙方規(guī)定的某一時(shí)點(diǎn)上,按照協(xié)議中所標(biāo)注的航線、價(jià)格、數(shù)量,收取或者支付依據(jù)波羅的海航運(yùn)交易所公布的運(yùn)價(jià)與協(xié)議中規(guī)定的運(yùn)費(fèi)價(jià)格的差額?,F(xiàn)今中國(guó)干散貨都是由承租船形式實(shí)現(xiàn)的,在干散貨的進(jìn)貨成本方面可以進(jìn)行擇優(yōu)選擇,但是由于干散貨是經(jīng)海上運(yùn)輸?shù)?,因此?huì)受到天氣、干散貨的供求現(xiàn)狀,以及投機(jī)等多種因素的影響,并由此引發(fā)干散貨市場(chǎng)運(yùn)價(jià)的波動(dòng),在航運(yùn)市場(chǎng)中,其可以近似看成一個(gè)完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng),而在完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中,單個(gè)船東或者是個(gè)別貨主是無(wú)法掌控運(yùn)費(fèi)價(jià)格的,因此為了防止由于遠(yuǎn)期協(xié)議制定不精確所造成的損失,要研究不同航線間運(yùn)費(fèi)信息的變動(dòng)對(duì)與之有關(guān)聯(lián)的航線收益率的影響。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)FFA產(chǎn)生了極大的關(guān)注,[1-9]其主要研究的方向大體集中為FFA的信息傳遞效率、價(jià)格預(yù)測(cè)效率,以及利用FFA對(duì)運(yùn)價(jià)進(jìn)行套期保值等幾個(gè)方面,其中典型的研究如下:
Batchelor等選取BPI中的P1A、P2A、P1、P2航線為研究對(duì)象,使用VAR模型、VECMSURE-VECM模型、單變量時(shí)間序列模型,以及ARIMA等模型對(duì)FFA預(yù)測(cè)運(yùn)費(fèi)價(jià)格的功能進(jìn)行了研究,其主要結(jié)論是:在對(duì)即期運(yùn)費(fèi)預(yù)測(cè)的過(guò)程中,若使用FFA可以提高對(duì)即期運(yùn)費(fèi)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,反之,即期運(yùn)價(jià)則不能很好的預(yù)測(cè)遠(yuǎn)期運(yùn)價(jià),這主要是因?yàn)榕c即期運(yùn)價(jià)相比,遠(yuǎn)期運(yùn)價(jià)中包含很多精確的市場(chǎng)信息。[5]
李俊選取發(fā)布于波羅的海航運(yùn)交易所的BCI T/C average、BPI T/C average日價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)以及與之相對(duì)應(yīng)的FIS發(fā)布的平均FFA價(jià)格為研究對(duì)象,使用pp檢驗(yàn)、方差分解、脈沖響應(yīng)分析、GARCH檢驗(yàn)等方法對(duì)FFA定價(jià)進(jìn)行研究。發(fā)現(xiàn)單航線的遠(yuǎn)期與即期收益率之間存在協(xié)整關(guān)系,且BPI T/C average干 散 貨 市 場(chǎng) 的 有 效 性 要 強(qiáng) 于BCIT/C average干散貨市場(chǎng)。[6]
宮曉選取發(fā)布于波羅的海航運(yùn)交易所的即期與遠(yuǎn)期航線運(yùn)費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)P2A、P3A、T/C,以及美國(guó)能源網(wǎng)站、雅虎金融網(wǎng)站的5組數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,使用方差分解、脈沖響應(yīng)分析、GARCH檢驗(yàn)等方法對(duì)遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)與即期運(yùn)費(fèi)的關(guān)聯(lián)進(jìn)行研究。該研究表明,不同航線的遠(yuǎn)期市場(chǎng)對(duì)即期市場(chǎng)影響具有顯著的持續(xù)性,而即期市場(chǎng)對(duì)遠(yuǎn)期市場(chǎng)變量的反應(yīng)則具有時(shí)滯性。[7]
朱意秋利用單變量均值E-GARCH模型研究即期市場(chǎng)與遠(yuǎn)期市場(chǎng)之間存在的波動(dòng)溢出效應(yīng),選取同樣運(yùn)輸鐵礦石的C3、C5航線,研究顯示,C3、C5這兩條航線各自的遠(yuǎn)期市場(chǎng)確實(shí)對(duì)即期市場(chǎng)均存在著非常顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng),但是遠(yuǎn)期市場(chǎng)對(duì)即期市場(chǎng)的溢出效應(yīng)的強(qiáng)度要比即期對(duì)遠(yuǎn)期的溢出效應(yīng)要小,且在溢出的強(qiáng)度上C5稍大于C3,說(shuō)明C5航線具有更為成熟的信息傳播機(jī)制。[8]
朱意秋利用自回歸模型、自回歸移動(dòng)平均模型,以及向量自回歸模型對(duì)遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)預(yù)測(cè)即期運(yùn)費(fèi)的精度分析進(jìn)行研究,選取C3、C4和C5三條程租航線的即期與遠(yuǎn)期的市場(chǎng)為研究對(duì)象,研究的結(jié)論是:這三種模型預(yù)測(cè)船的即期價(jià)格的精度水平都非常高,三者相差不大。[9]
本文將選取國(guó)際干散貨航線中與中國(guó)密切相關(guān)的用于運(yùn)輸鐵礦石的C3、C5航線,借助于FFA市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和信息傳遞功能以研究C3和C5航線之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系,本文所得出的結(jié)果均是借助于 Eviews 6.0軟件實(shí)現(xiàn)的。[10](P249-294)
向量自回歸模型(即VAR模型)包括滯后內(nèi)生變量和外生變量,在確定滯后階數(shù)p之后,根據(jù)估計(jì)方程中內(nèi)生變量的指標(biāo)進(jìn)行方差沖擊,用以分析該內(nèi)生變量對(duì)其他內(nèi)生變量的影響,一般可以表示為:
其中互獨(dú)立,滯后階數(shù)p是根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定。在建立VAR模型以前為了避免不平穩(wěn)的時(shí)間序列存在的虛假回歸問(wèn)題,首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn),在確認(rèn)序列是平穩(wěn)的時(shí)間序列后,才能建立VAR模型。
脈沖響應(yīng)分析是研究系統(tǒng)受到某一個(gè)沖擊后,對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響,即研究系統(tǒng)內(nèi)某一內(nèi)生變量受到?jīng)_擊后,對(duì)系統(tǒng)內(nèi)所有的內(nèi)生變量隨時(shí)間變化所產(chǎn)生的趨勢(shì)。假設(shè)考慮滯后一期的情況,給予RFt一個(gè)δy的沖擊,我們可以推導(dǎo)出RFt隨著時(shí)間變化的序列:
若給予RSt一個(gè)δy的沖擊,同樣可以推導(dǎo)出RSt隨著時(shí)間變化的序列:
方差分解考慮的主要是研究模型中某一內(nèi)生變量RF(或者RS)的預(yù)測(cè)方差的成因,主要是分析預(yù)測(cè)誤差的原因,方差分解就是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊給其內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)率來(lái)評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。
C3、C5航線屬于波羅的海海岬型船型BCI。C3航線運(yùn)輸路徑是從圖巴朗港到青島港,運(yùn)載量是16萬(wàn)公噸,主要運(yùn)輸?shù)氖氰F礦石;C5航線運(yùn)輸路徑是從澳西到北侖再到寶山,運(yùn)載量是15萬(wàn)公噸,主要運(yùn)輸?shù)氖氰F礦石。這兩條航線的報(bào)價(jià)形式都采用的是美元/噸。
本文實(shí)證研究中使用的即期和遠(yuǎn)期價(jià)格數(shù)據(jù)均來(lái)自于波羅的海航運(yùn)交易所,C3、C5數(shù)據(jù)的時(shí)間是2006年1月3日至2012年12月24日,除掉沒(méi)有交易和不合要求的日期后,即期與遠(yuǎn)期收益率數(shù)據(jù)共計(jì)1700個(gè),所應(yīng)用的收益率數(shù)據(jù)均是將價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行差分后取對(duì)數(shù)并擴(kuò)大100倍得到的。
本文中所使用的收益率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述見(jiàn)表1、圖1,以及圖2。其中,C3RF表示C3航線的遠(yuǎn)期收益率;C3RS表示C3航線的即期收益率;C5RF表示C5航線的遠(yuǎn)期收益率;C5RS表示C5航線的即期收益率。
從表1中可以看出,C3、C5航線的即期與遠(yuǎn)期的收益率均值均小于零,在長(zhǎng)期上看,其收益率存在著下跌可能。JB檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量說(shuō)明兩條航線的四組數(shù)據(jù)均是尖峰,服從典型的尖峰厚尾分布,C3RS與C5RF的偏度值為負(fù),因此長(zhǎng)期看存在著下滑的可能,相反的C3RF和C5RS偏度值為正,在長(zhǎng)期上看,其收益率存在著上升的可能。從JB檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量可以得出這兩條航線的收益率走勢(shì)均不服從正態(tài)分布,由于其峰度值與正態(tài)分布的峰度值差距較大(尤其是C3RS),因此預(yù)期收益率均有較高的概率取極端值,未來(lái)可能會(huì)產(chǎn)生劇烈的波動(dòng)。
表1 C3、C5航線即期與遠(yuǎn)期收益率的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
圖1 C3航線即期與遠(yuǎn)期的收益率走勢(shì)圖
圖2 C5航線即期與遠(yuǎn)期的收益率走勢(shì)圖
在建立VAR模型之前要確定模型在所有變量序列必須是平穩(wěn)的,因此將C3、C5的收益率進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2,三個(gè)檢驗(yàn)的結(jié)果均顯示收益率序列為平穩(wěn)序列。
表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果
本文通過(guò)建立C3、C5雙航線間的VAR模型,考察C3與C5航線所承載的信息量的差別以及各自航線即期與遠(yuǎn)期的關(guān)聯(lián)度。根據(jù)對(duì)C3、C5航線即期及遠(yuǎn)期序列的定階(AIC準(zhǔn)則)分析可得,VAR(p)的最優(yōu)階數(shù)p為2,此時(shí)C3RF,C3RS的t統(tǒng)計(jì)量均顯著的。C3和C5航線的VAR(2)模型的估計(jì)結(jié)果如表3所示。
表3 雙變量VAR模型估計(jì)結(jié)果
對(duì)表3分析可以得出,C3、C5航線的即期與遠(yuǎn)期收益率數(shù)據(jù)構(gòu)成的VAR模型在短期內(nèi)會(huì)有一個(gè)穩(wěn)定的關(guān)系,對(duì)于C3航線來(lái)說(shuō),當(dāng)前收益率僅受到自身航線即期與遠(yuǎn)期滯后期的影響,C5航線對(duì)其影響的系數(shù)皆是不顯著的,然而,對(duì)于C5航線來(lái)說(shuō),除受到自身滯后一期的即期與遠(yuǎn)期收益率的影響外,還受到C3航線滯后兩期的即期與遠(yuǎn)期的影響,即C3航線某一歷史信息的沖擊會(huì)對(duì)C5航線中與其相應(yīng)的部分產(chǎn)生影響。
在VAR模型的基礎(chǔ)上,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了脈沖響應(yīng)分析,分析結(jié)果見(jiàn)圖3。由脈沖響應(yīng)的結(jié)果分析可知,同條航線的遠(yuǎn)期收益率對(duì)于沖擊的反應(yīng)要比即期收益率對(duì)沖擊的反應(yīng)快。而航線的交叉影響結(jié)果顯示,當(dāng)給予C3航線一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,僅僅C3航線自身會(huì)有影響,C5航線幾乎沒(méi)有受到影響,但給予C5航線一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后,不僅C5航線自身有相應(yīng)影響,而且也會(huì)對(duì)C3航線產(chǎn)生影響,究其原因可以從以下兩個(gè)方面考慮:首先,從航線路徑上考慮,C5航線是從澳洲運(yùn)到中國(guó),而C3航線是從巴西運(yùn)到中國(guó),運(yùn)輸產(chǎn)品雖然均是鐵礦石,但是中國(guó)從澳洲進(jìn)口鐵礦石的數(shù)量要多于巴西,因此,影響因素也會(huì)變多,船東在制定遠(yuǎn)期合同時(shí),大多會(huì)參考C5航線收益率的歷史變化以及對(duì)C3航線收益率產(chǎn)生的影響;其次,從運(yùn)輸時(shí)間上考慮,巴西鐵礦石運(yùn)往中國(guó)的時(shí)間要更長(zhǎng)一些,由于海上風(fēng)險(xiǎn)以及保險(xiǎn)制定的多樣化導(dǎo)致船東可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)增加,因此制定過(guò)程要更為復(fù)雜,由于運(yùn)輸周期長(zhǎng),導(dǎo)致C5航線收益率變動(dòng)會(huì)有更多周期的歷史信息對(duì)其產(chǎn)生影響,而C3航線周期長(zhǎng),C3航線歷史信息的積累沒(méi)有C5快,從而C3航線的歷史信息對(duì)C5產(chǎn)生的影響就小,即可以得出C5航線較C3航線具有更加豐富的歷史信息。
因此,在對(duì)C3、C5航線收益率的未來(lái)走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),對(duì)于C3航線來(lái)說(shuō),除了研究自身航線的遠(yuǎn)期與即期收益率之間的關(guān)系外,還要考慮C5航線過(guò)去的歷史信息對(duì)其帶來(lái)的變動(dòng);而對(duì)C5航線未來(lái)收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)的時(shí)候,由于C3航線對(duì)其影響較少,只需研究自身航線的遠(yuǎn)期與即期的收益率變動(dòng)即可。
圖3 C3、C5雙航線脈沖響應(yīng)結(jié)果
方差分解是通過(guò)將預(yù)測(cè)方差的來(lái)源分解成系統(tǒng)內(nèi)的每一個(gè)內(nèi)生變量,并考慮預(yù)測(cè)方差的成因,從而有效地規(guī)避因預(yù)測(cè)方差所帶來(lái)的誤差。本文所進(jìn)行的方差分解也是從雙航線的角度進(jìn)行分析的,分析結(jié)果見(jiàn)圖4和表4。
1、C3航線的遠(yuǎn)期收益率方差析結(jié)果顯示,反應(yīng)初始階段,C3遠(yuǎn)期收益率的誤差來(lái)源均是由于自身產(chǎn)生,隨后這種影響會(huì)逐漸減少,在滯后1期時(shí)其自身方差的貢獻(xiàn)度就趨于穩(wěn)定,C3航線的即期收益率的方差貢獻(xiàn)度從0逐漸增加,也在滯后1期達(dá)到穩(wěn)定且影響在10%之下。
C3航線的即期收益率方差分析結(jié)果顯示,在最開(kāi)始的時(shí)候,即期市場(chǎng)的方差貢獻(xiàn)度要更大,隨后逐漸減少,最后穩(wěn)定在47%左右,而遠(yuǎn)期收益率的變化則恰好相反,由小變大,最后穩(wěn)定在53%左右。因此,對(duì)C3航線即期價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),要充分考慮遠(yuǎn)期市場(chǎng)的價(jià)格,即FFA市場(chǎng)有很強(qiáng)的價(jià)格預(yù)測(cè)功能;反之,遠(yuǎn)期市場(chǎng)的價(jià)格預(yù)測(cè)主要取決于FFA市場(chǎng)本身。
2、C5航線的遠(yuǎn)期收益率方差分析結(jié)果顯示,C3航線的遠(yuǎn)期市場(chǎng)對(duì)C5航線遠(yuǎn)期市場(chǎng)收益率價(jià)格預(yù)測(cè)波動(dòng)的影響大約為53%,其次是C5航線的遠(yuǎn)期市場(chǎng)本身大約為45%,C3航線與C5航線的即期市場(chǎng)的方差貢獻(xiàn)度在開(kāi)始階段均為0,隨后逐漸增加,最終會(huì)保持在5.3%和1.4%。因此,利用FFA的價(jià)格預(yù)測(cè)功能對(duì)C5航線的遠(yuǎn)期收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),要充分考慮C3航線的即期與遠(yuǎn)期收益率對(duì)其產(chǎn)生的影響。
圖4 C3、C5航線的方差分解結(jié)果
表4 方差分解的結(jié)果
3、C5航線的即期收益率分析的結(jié)果顯示,C5航線的即期收益率的預(yù)測(cè)波動(dòng)主要取決于C5航線即期市場(chǎng)本身和C3航線的遠(yuǎn)期市場(chǎng),兩者的方差貢獻(xiàn)度各占大約30%左右,其次為C3航線的即期市場(chǎng),其方差貢獻(xiàn)度大約23%,而C5航線遠(yuǎn)期市場(chǎng)的影響并不是非常大。
由以上分析可知,在對(duì)C5航線的收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),預(yù)測(cè)方差的來(lái)源有一部分是由C3航線的收益率所承擔(dān)的。因此,對(duì)C5航線的收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),要充分考慮C3航線的信息。而對(duì)C3航線的即期和遠(yuǎn)期收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),更多關(guān)注的是FFA市場(chǎng)的信息,即FFA市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能在C3航線體現(xiàn)得更充分。
本文對(duì)C3、C5航線的遠(yuǎn)期與即期市場(chǎng)進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解分析,得出如下主要結(jié)論:從FFA信息傳遞角度而言,同航線即期市場(chǎng)對(duì)FFA市場(chǎng)的影響要更加顯著;C3與C5航線之間,C5航線包含的信息更全面。從FFA價(jià)格預(yù)測(cè)角度而言,對(duì)于同航線來(lái)說(shuō),價(jià)格預(yù)測(cè)的波動(dòng)主要集中于遠(yuǎn)期市場(chǎng),正好體現(xiàn)了FFA市場(chǎng)的價(jià)格引領(lǐng)作用;就C3與C5航線之間價(jià)格預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō),遠(yuǎn)期市場(chǎng)的引領(lǐng)作用也非常明顯,C3航線的價(jià)格預(yù)測(cè)信息均來(lái)自于航線本身,而C5航線的價(jià)格預(yù)測(cè)信息主要受到兩條航線遠(yuǎn)期市場(chǎng)的影響。因此,在對(duì)航線進(jìn)行波動(dòng)溢出分析或者價(jià)格預(yù)測(cè)時(shí),因?yàn)椴煌骄€價(jià)格預(yù)測(cè)波動(dòng)的成因不同,不僅僅要考慮本航線的信息,同時(shí)也需要分析決定是否考慮相關(guān)航線的信息。
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