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      鄭棉期貨最優(yōu)套期保值實(shí)證研究

      2015-01-20 03:40:24陸在研梁朝暉
      金融經(jīng)濟(jì) 2014年11期

      陸在研 梁朝暉

      摘要:本文以目前期貨市場(chǎng)上的鄭棉期貨和棉花現(xiàn)貨為研究對(duì)象,運(yùn)用各種估計(jì)模型估計(jì)出棉花期、現(xiàn)貨之間不同周期數(shù)據(jù)的實(shí)際最優(yōu)套期保值比率,并基于風(fēng)險(xiǎn)最小化的原則對(duì)各模型的套期保值績(jī)效進(jìn)行評(píng)估和分析。實(shí)證發(fā)現(xiàn),簡(jiǎn)單套期保值不能達(dá)到最優(yōu)效果,棉花期、現(xiàn)貨之間的最優(yōu)套期保值比率隨著數(shù)據(jù)周期性變化而變化,并且發(fā)現(xiàn)樣本內(nèi)的套期保值效果均比樣本外數(shù)據(jù)好,誤差修正模型的套期保值績(jī)效最佳。

      關(guān)鍵詞:棉花期貨;最優(yōu)套期保值比率;套期保值績(jī)效

      一、引言

      棉花是農(nóng)產(chǎn)品中受天氣影響最大的品種之一,同時(shí),作為重要的紡織原料,棉花價(jià)格還受到進(jìn)出口、紡織需求、儲(chǔ)備、國(guó)家政策等多種因素的影響。自1999年9月1日我國(guó)棉花市場(chǎng)放開(kāi)以來(lái),棉花價(jià)格劇烈波動(dòng),如圖1所示,2009年1月~2011年9月棉花現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)幅度很大,價(jià)格上漲了3倍,給棉花生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)帶來(lái)了較大的風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)從圖中可以看出各時(shí)期棉花期貨和現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)基本一致,表現(xiàn)出了較好的相關(guān)性,企業(yè)可以利用鄭棉期貨市場(chǎng)做套期保值規(guī)避棉花價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。

      圖1 鄭州棉花期貨和中國(guó)棉花價(jià)格指數(shù)的走勢(shì)圖

      圖2 買入套期保值原理圖

      傳統(tǒng)的套期保值原理如圖2所示,理論上套期保值比率應(yīng)為1,稱為簡(jiǎn)單的套期保值(nave hedge),即為了避免價(jià)格上漲的風(fēng)險(xiǎn),可以先買入與現(xiàn)貨相同頭寸的期貨合約,在理想情況下,現(xiàn)貨和期貨的價(jià)格受相同的自然和經(jīng)濟(jì)因素影響,波動(dòng)一致,因而可以達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的;然而由圖1棉花期貨和現(xiàn)貨走勢(shì)來(lái)看,實(shí)際的期貨和現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)在各個(gè)時(shí)期不盡相同,期貨價(jià)格波動(dòng)遠(yuǎn)大于現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng),簡(jiǎn)單套期保值不能達(dá)到最優(yōu)效果,本文以目前期貨市場(chǎng)上的鄭棉期貨和棉花現(xiàn)貨為研究對(duì)象,運(yùn)用各種模型估計(jì)出棉花期、現(xiàn)貨間最優(yōu)套期保值比率,基于風(fēng)險(xiǎn)最小化的原則對(duì)各模型的套期保值績(jī)效進(jìn)行分析,為棉花和紡織企業(yè)和經(jīng)營(yíng)者、投資者提供理論指導(dǎo)。

      二、文獻(xiàn)回顧及模型

      通常,基于投資者的不同目的,套期保值方法有很多,這里我們主要討論基于風(fēng)險(xiǎn)最小化來(lái)估算最優(yōu)套期保值率。

      Johnson最早給出最優(yōu)套期保值比率的計(jì)算公式。

      由 R=ΔRs-HΔRf(1)

      其中R為套期保值的價(jià)值變化,H為套期保值比例,ΔRs為現(xiàn)貨頭寸收益的變化,ΔRf為期貨頭寸的收益變化;所以有:

      Var(R)=Var(ΔRs-HΔRf)=σ2S+H2σ2f-2ρHσsσf(2)

      可求使得Var(R)最小化的套期保值比為:

      H=ρσsσf=Cov(ΔRs,ΔRf)σ2f(3)

      由于上式中的σs、σf一般難以獲得,所以,最優(yōu)套期保值比率難以確定。不過(guò),實(shí)際中通常用其估計(jì)值代替。最優(yōu)套期保值比率的估計(jì)方法有多種,國(guó)外代表性的研究有:1979年,Johnson基于方差最小化理論,最早提出了商品期貨最優(yōu)套期保值比率,并給出了用最小二乘法回歸估計(jì)最優(yōu)套期保值比率的計(jì)算方法[1]。Myers等又提出了雙變量向量自回歸模型(B-VAR)來(lái)避免OLS中存在的殘差序列自相關(guān)問(wèn)題[2]。Baillie和Myers通過(guò)考察商品期貨市場(chǎng),發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)的常數(shù)靜態(tài)套期保值策略相比,基于GARCH模型的動(dòng)態(tài)套期保值策略能夠顯著改善套期保值的效果。[3]

      國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)套期保值的研究主要有:花俊洲和吳沖鋒等用上海金屬交易所期銅數(shù)據(jù)對(duì)銅的現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格進(jìn)行套期保值的實(shí)證研究,研究表明對(duì)上海期銅市場(chǎng)進(jìn)行套期保值的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)小于不進(jìn)行套期保值的風(fēng)險(xiǎn)。[4]王駿等用OLS、B - VAR、ECM和EC-GARCH四個(gè)模型以及套期保值的績(jī)效指標(biāo),對(duì)我國(guó)硬麥和大豆期貨市場(chǎng)的套期保值效果進(jìn)行實(shí)證研究,研究表明我國(guó)大豆期貨市場(chǎng)套期保值比率和績(jī)效要優(yōu)于硬麥期貨市場(chǎng),并且樣本區(qū)間外的套期保值績(jī)效要好于樣本區(qū)間內(nèi)的績(jī)效。[5]

      通常套期保值比例估算具體模型如下:

      1、 最小二乘法回歸模型(OLS法)

      商品現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格之間是有高度相關(guān)性的。傳統(tǒng)的線性回歸模型用回歸模型建立期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的線性關(guān)系,并由此估計(jì)出最小方差套期保值比率。此方法運(yùn)用最小二乘法(OLS)來(lái)估計(jì)模型的各個(gè)參數(shù)。OLS回歸方程如下:

      ΔRs=α+HΔRf+εt(4)

      其中α為函數(shù)的截距項(xiàng),t為白噪聲。因而可以通過(guò)簡(jiǎn)單的線性回歸得出斜率H,而系數(shù)H就是所要計(jì)算的最優(yōu)套期保值比率OHR。

      2、向量自回歸模型(VAR)

      由于最小二乘法經(jīng)常受到模型殘差項(xiàng)的自相關(guān)的影響,而向量自回歸模型(VAR)能夠消除殘差項(xiàng)的序列相關(guān)性以及增加模型的信息量進(jìn)行最優(yōu)套期保值比率的計(jì)算,模型如下:

      ΔRs,t=αs+∑mi=1βsiΔRs,t-i+∑ni=1γsiΔRf,t-1+εst

      (5)

      ΔRf,t=αf+∑mi=1βfiΔRs,t-i+∑ni=1γfiΔRf,t-i+εft

      (6)

      其中,εst和εft為誤差項(xiàng)。在此模型中要找到最優(yōu)的滯后值m和n使讓殘差項(xiàng)的自相關(guān)性消除。從而得到 OHR 為:

      H=Cov(εst,εft)Var(εft)

      (7)

      3、廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)

      OLS模型要求誤差殘差項(xiàng)之間互相獨(dú)立。而在實(shí)際中,殘差的方差經(jīng)常隨著時(shí)間的變化而變化,并且相鄰的殘差之間也具有相關(guān)性。針對(duì)此問(wèn)題,Bollerslev(1986)提出的廣義自回歸條件異方模型(GARCH),大量實(shí)證研究表明GARCH模型能夠很好地顯示出金融變量的波動(dòng)特性。用最大似然估計(jì)(MLE)來(lái)估計(jì)出最優(yōu)套期保值比率H。GARCH(p,q)模型中回歸方程為:

      ΔRs,t=α+HΔRf,t+εst(8)

      σ2t=α0+∑qi=1αiε2s,t-1+∑pj=1βjσ2t-1

      (9)

      其中σt為t期的條件方差。

      4、基于協(xié)整的誤差修正模型(ECM)

      Ghosh(1993)在Engle和Granger研究的基礎(chǔ)上,提出了基于協(xié)整的誤差修正模型(ECM)。此模型同時(shí)兼顧了期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的非平穩(wěn)性、短期動(dòng)態(tài)關(guān)系以及長(zhǎng)期均衡關(guān)系。當(dāng)模型中存在協(xié)整關(guān)系時(shí),我們通??紤]利用ECM來(lái)得到OHR:

      ΔRs,t=α+HΔRf,t+∑m1γsiΔRs,t-i+∑n1θsiΔRf,t-i+ωZt-1+εst(10)

      其中Zt為誤差修正項(xiàng),一般采用Zt=st-αft。實(shí)證發(fā)現(xiàn),Zt可用Zt=st-ft來(lái)近似。

      本文將分別采用上述四種模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,求出各模型下的最優(yōu)套期保值比率OHR,同時(shí)檢驗(yàn)并比較各種方法下求出的最優(yōu)套期保值比率的有效性。

      三、實(shí)證分析

      本文選取了650組棉花期貨和現(xiàn)貨價(jià)格為研究對(duì)象,用以上四種模型對(duì)樣本進(jìn)行回歸分析,求得棉花現(xiàn)貨和期貨之間的最優(yōu)套期保值比率,并且和不同周期的數(shù)據(jù)得出的結(jié)果進(jìn)行比較,最后用套期保值績(jī)效來(lái)比較各模型套期保值的效果。

      (1)樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

      本文所采用的我國(guó)棉花現(xiàn)貨價(jià)格來(lái)自于中國(guó)棉花信息網(wǎng)和中國(guó)棉花網(wǎng),期貨價(jià)格數(shù)據(jù)參考于鄭州商品交易所(CZCE)以及大智慧軟件的數(shù)據(jù)整理,為了解決期貨價(jià)格的不連續(xù)性,本文把每一日離到期日最近的合約品種的收盤價(jià)連起來(lái),用這個(gè)新的價(jià)格序列作為期貨價(jià)格來(lái)進(jìn)行回歸分析。同時(shí)我們選取鄭棉連續(xù)(CF0001)作為鄭棉期貨的價(jià)格,而現(xiàn)貨價(jià)格選取中國(guó)棉花價(jià)格328指數(shù),我們選取了2009年1月5日到2011年9月1日期間棉花現(xiàn)貨價(jià)格和鄭棉期貨的收盤價(jià)作為研究標(biāo)的,其中除去節(jié)假日以及周末,共650組數(shù)據(jù)。我們把數(shù)據(jù)按1:4的比例分為樣本外數(shù)據(jù)和樣本內(nèi)數(shù)據(jù),其中樣本內(nèi)數(shù)據(jù)用來(lái)計(jì)算套期保值率,用樣本外數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估套期保值效果。

      (2)樣本數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

      如果序列中存在單位根,序列就不平穩(wěn),從而在回歸分析中存在偽回歸,所以在進(jìn)行回歸分析之前必須檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性,此時(shí)我們一般采取單位根檢驗(yàn)。表2給出了鄭棉期貨和現(xiàn)貨價(jià)格的ADF檢驗(yàn)結(jié)果。

      表2 鄭棉期貨和現(xiàn)貨序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

      變量ADF值1%臨界值5%臨界值10%臨界值是否平穩(wěn)

      鄭棉期貨-1702532-3975941-3418553-3131788否

      棉花現(xiàn)貨-1813646-3976011-3418587

      -3131808否

      由表2可知棉花期貨和各個(gè)現(xiàn)貨價(jià)格序列有單位根,皆為非平穩(wěn)序列,所以對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行一階差分并以此為樣本,進(jìn)而進(jìn)行單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

      表3 鄭棉期貨和現(xiàn)貨序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

      變量ADF值1%臨界值5%臨界值10%臨界值是否平穩(wěn)

      鄭棉期貨一階差分序列-1023404-3975941

      -3418553-3131788是

      棉花現(xiàn)貨一階差分序列-6023060-3976011-3418587-3131808是

      從表3分析看出,棉花現(xiàn)貨和期貨一階差分序列的ADF 統(tǒng)計(jì)量均小于 1%的臨界值,表明在 1%的置信度水平下是一階平穩(wěn)的,符合協(xié)整檢驗(yàn)的前提,進(jìn)而我們對(duì)這兩列序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)棉花現(xiàn)貨和期貨兩個(gè)序列是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。由于僅涉及現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格兩個(gè)變量,這里運(yùn)用 Granger 兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn):首先對(duì)期、現(xiàn)貨價(jià)格進(jìn)行線性回歸,如果殘差序列是平穩(wěn)的,那么棉花期、現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,而且期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的無(wú)偏估計(jì)量。我們對(duì)殘差序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)如表4所示。

      表4 鄭棉期貨和現(xiàn)貨序列回歸方程殘差的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

      變量ADF值1%臨界值5%臨界值10%臨界值是否平穩(wěn)

      殘差序列-2183917-3975871-3418519-3131768是

      表4的結(jié)果說(shuō)明殘差序列是平穩(wěn)的,可以認(rèn)為棉花期貨和現(xiàn)貨價(jià)格是協(xié)整的,即棉花期貨和現(xiàn)貨價(jià)格之間是存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

      (3)各模型最優(yōu)套期保值比率的估計(jì)結(jié)果和分析 我們用樣本內(nèi)鄭棉期現(xiàn)貨日數(shù)據(jù)以及5日數(shù)據(jù)和10數(shù)據(jù)分別作為樣本數(shù)據(jù),對(duì)各個(gè)模型利用Eviews軟件進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表5、6所示。

      表5 各模型下的回歸結(jié)果

      模型OLSVARGARCHECM

      最優(yōu)套期保值比率09480711177820

      09499550949800

      T統(tǒng)計(jì)量值11163051743841127394

      1160654

      p值000000000000000000000000

      調(diào)整后的R20959598

      098171409575500963060

      從表5可以看出,各模型的擬合效果均比較理想,調(diào)整后的R2都在095以上,其中VAR模型得出的R2最高,達(dá)到0981714,表示目前鄭棉期貨價(jià)格和我國(guó)棉花現(xiàn)貨價(jià)格的整體走勢(shì)還是具有較高相關(guān)性的。由VAR得出的最優(yōu)套期保值比率為1177820,而由OLS得出的最優(yōu)套期保值比率為0948071,說(shuō)明套期保值策略還是有一定的基差風(fēng)險(xiǎn)。

      (4)套期保值績(jī)效的衡量

      套期保值績(jī)效通常用來(lái)衡量套期保值的效果,檢驗(yàn)套期保值目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)程度。相對(duì)于未進(jìn)行套期保值,進(jìn)行套期保值后收益的方差越小,風(fēng)險(xiǎn)越小,從而套期保值的效果越好。Ederington最先給出了套期保值績(jī)效的衡量指標(biāo)[8],用公式表示如下:

      He=Var(Ut)-Var(Ht)Var(Ut)(11)

      其中He表示套期保值的績(jī)效,該指標(biāo)反映了套期保值的效果,Var(Ut)表示未進(jìn)行套期保值交易時(shí)收益的方差,Var(Ht)表示進(jìn)行套期保值交易后收益的方差。

      計(jì)算以上四種模型在樣本內(nèi)和樣本外每日數(shù)據(jù)的套期保值的績(jī)效,結(jié)果如表6:

      表6 各模型下套期保值的績(jī)效

      模型OLSVARGARCHECM

      樣本內(nèi)0954984089873309559730955974

      樣本外088895808550410864729

      0888650

      從上表可以看出,各模型樣本內(nèi)的套期保值績(jī)效均皆比樣本外數(shù)據(jù)優(yōu),樣本內(nèi)套期保值的績(jī)效都在089以上,其中,運(yùn)用ECM模型的效果最好,達(dá)到0955974,VAR的套期保值的績(jī)效最小,為0898733,但總體差距不是很大,因此,筆者認(rèn)為基于風(fēng)險(xiǎn)最小化套期保值策略得出的最優(yōu)套期保值比率其績(jī)效較好,能夠有效規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

      然而,如果選擇簡(jiǎn)單的套期保值策略,認(rèn)為最佳套期保值比率為1,我們選取2010年7月-2010年9月的67個(gè)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算套期保值績(jī)效He僅為0264919,遠(yuǎn)低于選取以上模型得出的套期保值績(jī)效好,事實(shí)上,如果選取的樣本區(qū)間更短,比如選擇2010年7月和8月的38個(gè)樣本數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的套期保值策略得出的績(jī)效甚至為負(fù),為-137755。

      四、研究結(jié)論及啟示

      (一)實(shí)證分析結(jié)論

      以上研究結(jié)果表明,我國(guó)棉花現(xiàn)貨和期貨價(jià)格之間存在顯著的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,在棉花期貨市場(chǎng)用以上模型進(jìn)行套期保值操作能夠在不同程度上有效地降低棉花現(xiàn)貨生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證分析表明各模型所確定的最優(yōu)套期保值率存在一定的差異,介于072-124之間,而如果選擇傳統(tǒng)的簡(jiǎn)單套期保值策略,套期保值績(jī)效不理想,甚至有時(shí)績(jī)效為負(fù),說(shuō)明此時(shí)不利用套期保值的風(fēng)險(xiǎn)比利用套期保值的風(fēng)險(xiǎn)還要小,所以簡(jiǎn)單的套期保值并不適用,不能有效規(guī)避棉花價(jià)格劇烈波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

      (二)啟示與建議

      以上結(jié)論表明,棉花期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的套期保值功能是顯著有效的,因此,我國(guó)棉花經(jīng)營(yíng)者和投資者要利用棉花期貨市場(chǎng)來(lái)規(guī)避或降低經(jīng)營(yíng)和投資中的價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。然而由于存在基差風(fēng)險(xiǎn),在利用棉花期貨市場(chǎng)進(jìn)行套期保值的具體策略上,要依據(jù)企業(yè)自身實(shí)際現(xiàn)貨生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)的情況來(lái)確定相應(yīng)的套期保值比率和套期保值期限,使套期保值績(jī)效達(dá)到最優(yōu),最大可能地規(guī)避現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

      參考文獻(xiàn):

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      [4] 花俊洲,吳沖峰期銅套期保值有效性實(shí)證研究[J]系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用2003(9):204-208

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