任仙玲 孫 禹

（中國海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島266100）

一、引言

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。現(xiàn)今中國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］

本文將選取國際干散貨航線中與中國密切相關(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）

二、模型簡(jiǎn)介

（一）向量自回歸模型（VAR模型）

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。

（二）脈沖響應(yīng)分析

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：

（三）方差分解分析

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)率來評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。

三、數(shù)據(jù)處理及其檢驗(yàn)

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。

（一）數(shù)據(jù)來源

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。

（二）收益率統(tǒng)計(jì)性描述

本文中所使用的收益率數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述見表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

（三）單位根檢驗(yàn)

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

四、實(shí)證結(jié)果

本文通過建立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航線來說，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航線來說，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。

（一）脈沖響應(yīng)分析

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，而C3航線是從巴西運(yùn)到中國，運(yùn)輸產(chǎn)品雖然均是鐵礦石，但是中國從澳洲進(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航線收益率的未來走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，對(duì)于C3航線來說，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航線過去的歷史信息對(duì)其帶來的變動(dòng)；而對(duì)C5航線未來收益率進(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

（二）方差分解分析

方差分解是通過將預(yù)測(cè)方差的來源分解成系統(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。

五、結(jié)論

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)于同航線來說，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)來說，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。

［1］鄭士源．干散貨航運(yùn)即期費(fèi)率和遠(yuǎn)期費(fèi)率的動(dòng)態(tài)引導(dǎo)關(guān)系［J］．大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，12（10）：33-37．

［2］朱劍．干散貨遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)市場(chǎng)功能實(shí)證研究［D］．上海交通大學(xué)，2007．

［3］朱意秋，鄭文璪．國內(nèi)外研究遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)協(xié)議市場(chǎng)效率的方法和結(jié)論［J］．大連海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，6（10）：10-13．

［4］朱意秋．金融危機(jī)前后C5航線遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)波動(dòng)溢出效應(yīng)比較［J］．上海海事大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，（3）：67-72．

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［8］朱意秋．C3和C5航線遠(yuǎn)期運(yùn)費(fèi)波動(dòng)溢出效應(yīng)實(shí)證研究［J］．中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2011，（3）：28-32．

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