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        基于價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能與套期保值有效性的實(shí)證分析
        ——以小麥為例

        2021-12-27 01:55:52李新良廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院
        品牌研究 2021年25期
        關(guān)鍵詞:期貨價(jià)格套期保值

        文/李新良(廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院)

        一、文獻(xiàn)綜述

        眾所周知,套期保值和價(jià)格發(fā)現(xiàn)是期貨市場最基本的兩大功能,基于這兩大功能國內(nèi)外學(xué)者做了大量的研究。對于價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的研究比較完善,主要的研究方法有單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、VAR 模型、信息模型檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn),最后在此研究結(jié)果之上對未來作出一定的預(yù)測。這些研究方法被廣泛應(yīng)用于以銅為主的金屬期貨和以玉米為主的糧食期貨的檢驗(yàn)。對于套期保值功能,目前的研究方法有套期保值比率分析、套期保值績效、ECM 模型、基差分析、OLS 模型、GARCH 模型等,并且主要集中于原油、股指和農(nóng)產(chǎn)品期貨的研究。以上所述的研究都比較完善,從而為本文的研究提供了良好的實(shí)證操作基礎(chǔ)。

        從已有的文獻(xiàn)來看,就期貨市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,目前的研究成果主要集中于兩個(gè)方面:第一是檢驗(yàn)期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格是否具有協(xié)整關(guān)系,目前主流的方法有EG 兩步協(xié)整檢驗(yàn)法和johnsen 的最大似然估計(jì)法,研究的結(jié)果一致認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品的期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格具有長期的協(xié)整關(guān)系[4,5,6]。第二就是分析判斷期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的引導(dǎo)關(guān)系,大部分學(xué)者認(rèn)為玉米期貨市場價(jià)格單向引導(dǎo)現(xiàn)貨市場[7,8,9],然而,王時(shí)芬和汪喆利用格蘭杰因果檢驗(yàn)得出我國大豆期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間的引導(dǎo)關(guān)系為雙向的[10];宋博和鄧瑩的研究結(jié)果也表明大豆期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格之間的傳導(dǎo)機(jī)制是雙向的[11];張燁認(rèn)為大連玉米期貨市場和現(xiàn)貨市場具有雙向傳導(dǎo)性,但是期貨市場對現(xiàn)貨市場的滯后性較弱[12]。

        就農(nóng)產(chǎn)品的套期保值功能來看,目前的研究成果主要集中在對套期保值功能的指標(biāo)計(jì)算上。蘇蕾等利用ECM 和BGARCH 模型分析棉花期貨市場的最優(yōu)套期保值比率和績效值,研究表明,棉花期貨的套期保值比率為0.014 左右,套期保值的績效約為20%[13]。然而,陳雨生等通過基差分析和合約流動(dòng)性分析等方法對中國玉米期貨市場套期保值的績效進(jìn)行研究,結(jié)果顯示中國玉米期貨市場的套期保值功能正在逐漸改善[14];周振南利用GARCH模型對小麥、玉米和棉花期貨的套期保值績效進(jìn)行對比,發(fā)現(xiàn)與國外農(nóng)產(chǎn)品的套期保值績效相比,我國小麥、玉米和棉花的套期保值績效相對較差,我國套期保值之后所降低的風(fēng)險(xiǎn)大約只有14%,有的則更低甚至為0[15]。

        以上關(guān)于價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值有效性的研究為本文提供了良好的借鑒基礎(chǔ),但是也存在進(jìn)一步討論的空間。第一,關(guān)于小麥期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的引導(dǎo)關(guān)系沒有達(dá)成共識;第二,已有的文獻(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品套期保值的研究較少;第三,已有的文獻(xiàn)一般都是研究單一功能,極少有文獻(xiàn)將期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值兩大功能結(jié)合到一起進(jìn)行研究。

        本文利用2015-2019 年260 組小麥期現(xiàn)貨價(jià)格的周數(shù)據(jù),將期貨市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和套期保值功能結(jié)合在一起進(jìn)行實(shí)證研究分析,充分論證農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的有效性,并提出相應(yīng)的政策意見,為廣大農(nóng)民利用農(nóng)產(chǎn)品期貨進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁提供了有效的方法,對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場更加有效地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有指導(dǎo)意義。

        二、價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值績效的研究方法

        (一)數(shù)據(jù)的來源于處理

        1.數(shù)據(jù)的來源

        本文利用了2015 年1 月1 日至2019 年12 月31 日259 組小麥期現(xiàn)貨價(jià)格的周數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)取自于Wind數(shù)據(jù)庫。

        2.數(shù)據(jù)的處理

        (1)每個(gè)月都有很多份不同到期日的期貨合約,期貨的價(jià)格具有不連續(xù)性的特征。目前一般有兩種方法選取期貨價(jià)格,一種是選擇當(dāng)月主力合約,另外一種是選擇當(dāng)月到期的合約。本文選取的方法是前者,因?yàn)橹髁霞s能夠代表大多數(shù)投資者的投資意愿,更加能反映期貨市場價(jià)格的真實(shí)走勢。

        (2)由于節(jié)假日等原因?qū)е碌男菔?,現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格缺少了3 組數(shù)據(jù),雖說相對于總體的樣本而言所占比例很小,但為了精確,缺失值以線性插值的方式進(jìn)行填充,因而所選取的樣本數(shù)據(jù)仍然具有連續(xù)性。

        (3)本文用F表示期貨價(jià)格,S表示現(xiàn)貨價(jià)格,數(shù)據(jù)的處理使用stata15 MP64 進(jìn)行。

        (二)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證分析方法

        1.向量自回歸模型

        Sims1980 年提出的VAR 模型將所有變量放在一起作為一個(gè)系統(tǒng)來預(yù)測,是所有變量及其滯后值的函數(shù),這里只有兩個(gè)變量,即小麥的期貨價(jià)格F和現(xiàn)貨價(jià)格S,則VAR模型的方程為:

        其中,F(xiàn)是小麥的期貨價(jià)格,S是小麥的現(xiàn)貨價(jià)格,[ε1t]和[ε2t]均為白噪聲過程,即不存在自相關(guān)。

        2.格蘭杰因果檢驗(yàn)

        我們欲確定小麥期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的引導(dǎo)關(guān)系,就需要進(jìn)行Granger 因果檢驗(yàn),考慮以下的時(shí)間序列模型:

        其中,F(xiàn)為小麥的期貨價(jià)格,S為小麥的現(xiàn)貨價(jià)格,滯后階數(shù)P可以由信息準(zhǔn)則或者序貫t 規(guī)則來確定。另外,由于Granger 檢驗(yàn)僅適用于平穩(wěn)序列或者有協(xié)整關(guān)系的單位根過程,本文對F和S做了協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)期貨價(jià)格F和現(xiàn)貨價(jià)格S之間存在協(xié)整關(guān)系。

        3.VAR 的脈沖響應(yīng)函數(shù)

        由于VAR 模型包含許多參數(shù),而這些參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義很難解釋,故而本文將注意力集中于脈沖響應(yīng)函數(shù),專門研究脈沖變量變動(dòng)一單位后對響應(yīng)變量的各期影響的動(dòng)態(tài)乘子大小,脈沖響應(yīng)圖直觀展現(xiàn)了當(dāng)一個(gè)變量受到?jīng)_擊時(shí)系統(tǒng)內(nèi)所有變量的變化情況和波動(dòng)趨勢,并且能夠根據(jù)圖標(biāo)判斷之后的變化趨勢,而方差分解則在此基礎(chǔ)之上進(jìn)一步給出了定量分析,清晰地反映了當(dāng)一個(gè)變量在受到不同沖擊后所有變量占總方差比例的變化情況。

        (三)套期保值績效的實(shí)證分析原理及方法

        1.最小方差套期保值比率(空頭套保)

        由于擔(dān)心小麥的價(jià)格下跌,做套期保值應(yīng)該進(jìn)入期貨市場的空頭,現(xiàn)考慮1 單位的現(xiàn)貨多頭和n單位的期貨空頭,整個(gè)組合持有期內(nèi)的價(jià)值變動(dòng)為:?Π=?S-n?G(5)

        式(5)中,?Π 為整個(gè)套期保值期間組合的價(jià)值變動(dòng),?S為現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng),n為最優(yōu)套期保值比率,?G為期貨價(jià)格變動(dòng)。故而有:

        求最小值得:

        2.套期保值的績效度量

        績效指標(biāo)采用愛德林頓指標(biāo)進(jìn)行度量[16]:

        此公式的含義比較直觀,即組合方差減少的比率,實(shí)際上就是回歸結(jié)果的R2

        3.套期保值功能的應(yīng)用模型

        建立回歸方程?St=α+β?Ft+ε,其中?St為小麥現(xiàn)貨價(jià)格S的一階差分,?Ft為小麥期貨價(jià)格的一階差分,β為套期保值績效的最大似然估計(jì)值。

        四、實(shí)證分析

        (一)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證分析

        1.F、S 的統(tǒng)計(jì)描述

        由表1 可以看出,小麥的期貨價(jià)格整體高于現(xiàn)貨價(jià)格,貯藏現(xiàn)貨小麥需要支付儲藏費(fèi)用,符合持有成本理論。

        表1 小麥期現(xiàn)貨價(jià)格的描述性統(tǒng)計(jì)

        從圖1 可以看出,小麥的期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的走勢總體上保持一致且期貨價(jià)高于現(xiàn)貨價(jià),符合持有成本理論;且期現(xiàn)貨價(jià)格均無明顯的時(shí)間趨勢,因此可以考慮帶有常數(shù)項(xiàng)但不帶有時(shí)間趨勢項(xiàng)的ADF檢驗(yàn)。

        圖1 小麥期現(xiàn)貨價(jià)格走勢圖

        2.單位根檢驗(yàn)

        c、t、n 分別表示常數(shù)項(xiàng),時(shí)間趨勢項(xiàng)和滯后期數(shù),它們是由時(shí)間序列圖和信息準(zhǔn)則確定的,從實(shí)證分析的角度來看,lnS和lnF的ADF統(tǒng)計(jì)量均無法在5%的水平下顯著,lnF和lnS為非平穩(wěn)時(shí)間序列,其一階差分dlnF和dlnF均在1%的水平下顯著,為平穩(wěn)序列。且二者的一階差分均為一階單整序列,故而可能存在協(xié)整的關(guān)系。此外,大約在第240 期左右有一個(gè)極端觀測值數(shù)據(jù),此時(shí)的現(xiàn)貨價(jià)遠(yuǎn)高于期貨價(jià),不過隨后一兩期市場迅速作出調(diào)整,說明小麥期貨市場的有效價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能很強(qiáng)(見表2)。

        表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

        3.協(xié)整檢驗(yàn)

        由于本文的VAR 模型只有兩個(gè)變量,故而選擇采用OLS 法直接讓期貨價(jià)對現(xiàn)貨價(jià)進(jìn)行回歸;此外,基于期貨價(jià)格F與現(xiàn)貨價(jià)格的理論關(guān)系F=(S-I)er(T-t),對期貨價(jià)格F和現(xiàn)貨價(jià)格S取對數(shù)使之滿足對稱分布,使之能夠得到最佳線性無偏估計(jì)量。結(jié)果如表3 所示:我們發(fā)現(xiàn)lnS的系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)均在1%的水平上顯著,說明擬合的效果非常好。

        表3 lnF 對lnS 的回歸

        此外,還另外對殘差進(jìn)行了單位根檢驗(yàn),結(jié)果列于表4 之中:發(fā)現(xiàn)殘差為平穩(wěn)序列,綜合得出期貨價(jià)格的對數(shù)lnF與現(xiàn)貨價(jià)格的對數(shù)lnS之間存在長期的協(xié)整關(guān)系。

        表4 殘差的單位根檢驗(yàn)

        對殘差e做單位根檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)殘差e為平穩(wěn)序列,沒有自相關(guān),故而期貨價(jià)格對數(shù)與現(xiàn)貨價(jià)格對數(shù)具有協(xié)整關(guān)系。

        4.向量自回歸模型(表5)

        表5 向量自回歸模型

        由式(3)可知,期貨價(jià)格的1期滯后值對于期貨價(jià)格當(dāng)期值的預(yù)測能力很強(qiáng),影響系數(shù)高達(dá)0.799;而期貨價(jià)格的2 期滯后值和現(xiàn)貨價(jià)格的1 期滯后值對期貨當(dāng)期價(jià)格的相對影響較低;而現(xiàn)貨價(jià)格的2 期滯后值對當(dāng)期期貨價(jià)有負(fù)面影響,系數(shù)較低。

        由式(4)知:現(xiàn)貨價(jià)格的1 期滯后值對于現(xiàn)貨價(jià)格當(dāng)期值的預(yù)測能力很強(qiáng),影響系數(shù)高達(dá)1.123;而期貨價(jià)格的2 期滯后值對現(xiàn)貨當(dāng)期價(jià)格的相對影響較低,僅為0.061;而現(xiàn)貨價(jià)格的2 期滯后值對當(dāng)期現(xiàn)貨價(jià)有負(fù)面影響,系數(shù)較低為0.191,期貨價(jià)格的一階滯后值對當(dāng)期現(xiàn)貨價(jià)也有負(fù)面作用,但是影響系數(shù)也不大,僅為0.019。

        5.VAR 穩(wěn)定性檢驗(yàn)(圖2)

        圖2 VAR 系統(tǒng)穩(wěn)定性的判別圖

        應(yīng)用圖形檢驗(yàn)VAR 的穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)四個(gè)根均在單位圓的內(nèi)部,原模型穩(wěn)定。

        6.格蘭杰因果檢驗(yàn)

        由granger 因果檢驗(yàn)的結(jié)果可知,期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的格蘭杰原因,且在1%的水平上顯著,同時(shí)我們也無法接受期貨價(jià)格不是現(xiàn)貨價(jià)格的格蘭杰原因的原假設(shè),但是后者的統(tǒng)計(jì)學(xué)的顯著水平?jīng)]有前者強(qiáng),僅在10%的水平上顯著。故而筆者認(rèn)為小麥?zhǔn)袌龅钠谪泝r(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格雖具有雙向引導(dǎo)的機(jī)制,但是期貨價(jià)引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義更加顯著,小麥期貨市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能很強(qiáng),相比之下,現(xiàn)貨價(jià)對期貨價(jià)雖然也有一定的引導(dǎo)作用,但是傳導(dǎo)機(jī)制較弱(表6)。

        表6 granger 因果檢驗(yàn)結(jié)果

        7.脈沖響應(yīng)圖

        圖3 為繪制的脈沖響應(yīng)圖形橫軸為跟蹤期數(shù),縱軸為響應(yīng)值。主要看副對角線上的兩幅圖。

        圖3 正交化脈沖響應(yīng)圖(變量次序lnf,lns)

        第一行第二幅圖中,lnF為脈沖變量,響應(yīng)變量是lnS,可以看到期貨價(jià)格對現(xiàn)貨價(jià)格具有正向影響,與衍生品的定價(jià)理論相符合。當(dāng)期的期貨價(jià)格增加時(shí),套利者紛紛買入現(xiàn)貨賣出期貨勢必會抬高現(xiàn)貨價(jià)格以滿足有效市場的無套利均衡。

        第二行第一幅圖中,lnS為脈沖變量,lnF為響應(yīng)變量,可以看出現(xiàn)貨價(jià)格對期貨價(jià)格亦具有正向的引導(dǎo)作用,但是有一定的反應(yīng)時(shí)間,說明市場達(dá)到均衡需要一定的反應(yīng)時(shí)間,這可能是由于此時(shí)的套利者需要賣出現(xiàn)貨買入期貨,但是賣空現(xiàn)貨的過程中存在一定的限制,套利者無法充分發(fā)揮所致,這一點(diǎn)在中國的股指期貨市場中極為常見。

        總體上來看,小麥期貨市場價(jià)格變動(dòng)對小麥現(xiàn)貨市場價(jià)格的影響略大,效果也更持久一點(diǎn)。

        (二)套期保值績效的實(shí)證分析

        建立的回歸方程,其中?St為小麥現(xiàn)貨價(jià)格S的一階差分,?Ft為小麥期貨價(jià)格的一階差分,并在stata中進(jìn)行回歸得到的數(shù)據(jù)如表7 所示。

        表7 S 的一階差分對F 的一階差分回歸結(jié)果表Linearregression

        我們得到?St=-0.474+0.285?Ft,可以看出?Ft的t 統(tǒng)計(jì)量在1%的水平下顯著,而常數(shù)項(xiàng)的t 統(tǒng)計(jì)量并不顯著,故而去除常數(shù)項(xiàng),此時(shí)的最優(yōu)套期保值比率n=0.285。說明對沖一單位小麥現(xiàn)貨頭寸需要0.285單位的小麥期貨頭寸,對沖成本較低。

        此外,結(jié)合前面的實(shí)證分析得出套期保值的效率指標(biāo),匯總在表8。從方差來看,與現(xiàn)貨市場自身的方差進(jìn)行對比,OLS 模型得到的套期保值后的方差有所降低,但是套期保值的績效并不是很高,僅僅能對沖掉21.6%的風(fēng)險(xiǎn),與國外成熟的期貨市場相比還有一定差距。說明我國的小麥期貨市場的套期保值功能有待提高。

        表8 套期保值效率指標(biāo)

        五、實(shí)證結(jié)果分析和政策建議

        本文借助多種統(tǒng)計(jì)方法對大連期貨交易所的小麥期貨價(jià)格和現(xiàn)貨市場價(jià)格的引導(dǎo)關(guān)系和套期保值功能及效率進(jìn)行了實(shí)證研究,得出以下結(jié)論:首先,我國小麥期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格具有長期的協(xié)整關(guān)系,進(jìn)一步支撐了已有的衍生品定價(jià)理論。其次,小麥期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在雙向引導(dǎo)關(guān)系,但是期貨價(jià)對現(xiàn)貨價(jià)的引導(dǎo)機(jī)制更為顯著,小麥期貨市場在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中占據(jù)絕對的主導(dǎo)地位,驗(yàn)證了期貨市場具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。最后,套期保值績效分析發(fā)現(xiàn)1 單位現(xiàn)貨小麥頭寸套期保值需要0.285 單位小麥期貨頭寸,花費(fèi)成本較低,但是套期保值績效僅僅為21.6%,表明套期保值有效性較低,同國外的成熟期貨市場相比,小麥期貨市場規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力較差。

        從上述結(jié)論來看,我國小麥期貨市場套期保值功能并不是很強(qiáng),筆者認(rèn)為主要有以下三點(diǎn)原因所致:第一,這可能與政府實(shí)行糧食價(jià)格保護(hù)政策和期貨市場制度等因素有關(guān)。從2004 年開始,我國政府建立了多種形式的糧食價(jià)格保護(hù)政策,如價(jià)格支持政策、稅收減免政策,激勵(lì)計(jì)劃政策等,旨在保護(hù)農(nóng)產(chǎn)品市場的穩(wěn)定和保障農(nóng)民的正常收入,但這些政策在一定程度上也同時(shí)扭曲了市場本身,影響了農(nóng)產(chǎn)品期貨市場風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避功能的發(fā)揮。第二,目前我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的主體是中小散戶,中小散戶期貨金融學(xué)素養(yǎng)較低,經(jīng)濟(jì)實(shí)力弱,往往不能認(rèn)清期貨市場的高風(fēng)險(xiǎn),更別提抵御期貨市場上的高風(fēng)險(xiǎn),加上投資品種較為單一,中小散戶無法作出合理的投資決策,從而導(dǎo)致套期保值的實(shí)際效果并不理想[18]。第三,這也是由我國特殊的民眾心理影響的,中國的散戶們特別愛炒,期貨市場本身是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)再分配市場,發(fā)展它的初衷旨在最優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)配置,如果市場上的大多數(shù)人都是抱著投機(jī)的心態(tài)參與進(jìn)來的,那么勢必會影響它套期保值功能的發(fā)揮。

        基于以上的分析,本文提出三點(diǎn)建議:第一,減少政府對市場的干預(yù),現(xiàn)貨市場完全由“看不見的手”去決定,政府只需要發(fā)揮監(jiān)管者的職能,確保市場合法高效的運(yùn)行即可;第二,放開套利,期貨市場與現(xiàn)貨市場的相對水平由所有參與者,尤其是套利者去決定;第三,提高農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的社會參與度,政府和監(jiān)管部門應(yīng)進(jìn)一步鼓勵(lì)企業(yè)和機(jī)構(gòu)投資者參與期貨交易,優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu)并且提高市場活躍度和期貨合約的流動(dòng)性,進(jìn)一步增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的有效性,提升農(nóng)產(chǎn)品期貨市場服務(wù)“三農(nóng)”和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。

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