干散貨運輸市場是一個非常國際化的競爭性風(fēng)險市場,航運市場不僅受世界經(jīng)濟貿(mào)易的影響,而且經(jīng)常會受到政治、天氣等多種突發(fā)事件的影響。干散貨的運費費率無時無刻不在變化,運費價格在一周之內(nèi)變化曾經(jīng)高達20%,運費的巨大波動對船公司和貨主來說風(fēng)險都是極其巨大的。波羅的海航運交易所干散貨運指數(shù)BDI從2008年5月20日的歷史最高點位11 793點,在短短半年時間降至2008年12月5日的663點,跌幅高達94.4%,創(chuàng)下本次金融危機以來所有金融、服務(wù)產(chǎn)品和商品的跌幅之最。據(jù)中國遠洋2008年度報告的披露,中國遠洋2008年在遠期運費協(xié)議(Forward Freight Agreements,FFA)上浮虧近41億,在業(yè)界引起了巨大的震動。
在干散貨航運市場上,管理運費風(fēng)險的主要工具是FFA。隨著國際航運市場的迅速發(fā)展,FFA市場交易額也得以迅速增長,眾多的航運商、貿(mào)易商、生產(chǎn)商、金融機構(gòu)紛紛參與其中,全球海運遠期運費交易市值從2005年的180億美元,快速增長到2008年的1 460億美元。同期,BDI指數(shù)也從2005年的最低點1 747漲到了2008年最高點11 793。國際干散貨航運市場的巨大波動性,促進了FFA市場的發(fā)展,通過FFA套期保值可以有效規(guī)避現(xiàn)貨市場的價格波動風(fēng)險。
在FFA的實證研究方面,國內(nèi)外學(xué)者均取得了一定的進展。國外學(xué)者Batchelor,Alizadeh,Visvikis和Kavussanos等人就FFA對運價即期價格的預(yù)測和影響、FFA不同航線組合的套期保值效果、現(xiàn)期和遠期運價市場上收益率和波動率的相互影響等問題進行了討論。國內(nèi)學(xué)者劉建林、宗蓓華、武佩劍、劉晶等人對FFA的價格發(fā)現(xiàn)功能、運價指數(shù)的預(yù)測模型、運價的波動性等方面進行了研究。
本文以經(jīng)歷了金融危機的FFA市場的一個大周期波動為背景,選取有我國企業(yè)參與的FFA市場產(chǎn)品,分析FFA期貨價格與現(xiàn)貨價格的市場特性,運用自回歸、滯后分布、協(xié)整等建模方法估計最小風(fēng)險的套期保值比率,并對FFA的套期保值的有效性進行研究,為參與FFA市場的我國企業(yè)利用FFA進行套期保值交易提供理論與實踐的參考。
一、計量分析模型
本文分別運用以下模型對樣本數(shù)據(jù)進行檢驗,用來比較協(xié)整關(guān)系、序列相關(guān)性、滯后變量等對FFA市場的影響,并估計最小風(fēng)險套期保值比率,分析FFA的套期保值有效性。令St、Ft表示t時的現(xiàn)貨和期貨價格,△lnSt、△lnFt表示t時刻的現(xiàn)貨和期貨復(fù)合收益率。
(一)雙變量向量自回歸模型(B-VAR)
Herbst等人和Myers等人提出了能消除殘差序列自相關(guān)的雙變量向量自回歸模型(B-VAR),用來估計最小風(fēng)險套期保值比率。在B-VAR模型中,期貨價格和現(xiàn)貨價格存在如下關(guān)系式:
二、數(shù)據(jù)描述
在波羅的海航運交易所公布價格的干散貨遠期運費協(xié)議品種依據(jù)船型劃分為四種,四種船型下面還包括很多具體的交易品種,不同品種之間劃分的依據(jù)是航線,如好望角型(Capesize)的C3、C4、C5、C7和4TC-C average (4條期租航線平均),巴拿馬型(Panamax)的P2A、P3A和4TC-P average(4條期租航線平均)、超靈便型(Supramax)的BSI T/C Average(5條期租航線平均)和大靈便型船Handymax的T/C Average(期租平均)品種。本文選取了其中市場交易量最大的兩個品種4TC-P average(以下簡稱4TC-P)和4TC-C average(以下簡稱4TC-C)以及中國遠洋等中國企業(yè)參與交易的巴拿馬型兩個航線品種P2A(直布羅陀-遠東航線)和P3A(環(huán)太平洋航線)為研究對象。在選取期貨交易價格數(shù)據(jù)時,4TC-P 和4TC-C品種統(tǒng)一選取最后交割月前兩個季度的合約價格,P2A和P3A品種統(tǒng)一選取最后交割月前3個月的合約價格來編制期貨合約的連續(xù)價格,因為這時的期貨合約交易最活躍,成交量也最大,實踐中也往往選定這一時期的期貨合約進行套期保值操作。
本文使用的FFA期貨價格數(shù)據(jù)和現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)是波羅的海航運交易所正式發(fā)布的數(shù)據(jù)。各品種分別采集了2005年3月至2009年9月共1 140個期貨價格和現(xiàn)貨價格的日數(shù)據(jù)。為比較各種套期保值模型的套期保值績效,利用從2005年3月至2009年2月28日的樣本數(shù)據(jù)對套期保值比率進行估計,即文中所稱樣本內(nèi)數(shù)據(jù);而利用從2009年3月至2009年9月18日的樣本數(shù)據(jù)比較對應(yīng)于各種不同套期保值比率的套期保值績效,本文中稱為樣本外數(shù)據(jù)。樣本內(nèi)的日數(shù)據(jù)是1 000個;而樣本外的日數(shù)據(jù)是140個。St表示FFA現(xiàn)貨價格,Ft表示FFA期貨價格。本文使用Eviews6.0統(tǒng)計分析軟件進行實證分析。
三、實證分析
(一)ADF檢驗(見表1)
ADF檢驗結(jié)果如表1所示。通過檢驗發(fā)現(xiàn),在現(xiàn)貨價格序列和期貨價格序列的ADF檢驗中,ADF值的絕對值都小于5%臨界值,有單位根的零假設(shè)的概率都在20%以上,說明期貨價格和現(xiàn)貨價格序列是非平穩(wěn)時間序列。在對現(xiàn)貨價格和期貨價格一階差分序列的ADF檢驗中,ADF值的絕對值都遠大于5%臨界值,單位根零假設(shè)被拒絕,說明現(xiàn)貨價格序列和期貨價格序列是平穩(wěn)時間序列,現(xiàn)貨價格序列和期貨價格序列符合I(1)過程。
(二)協(xié)整檢驗(見表2)
Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果如表2所示。在協(xié)整向量個數(shù)為0的假設(shè)下,4個FFA品種的跡統(tǒng)計量均遠大于5%臨界值,不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)被拒絕。在協(xié)整向量個數(shù)至少為1的假設(shè)下,4個FFA品種的跡統(tǒng)計量均小于5%臨界值,說明至少存在一個協(xié)整向量。可知FFA4個品種的現(xiàn)貨價格和期貨價格之間具有顯著的協(xié)整關(guān)系,即FFA4個品種的現(xiàn)貨價格和期貨價格之間存在長期的均衡關(guān)系。
(三)格蘭杰因果檢驗(見表3)
套期保值是套期保值者同時在期貨和現(xiàn)貨兩個市場上進行方向相反的交易,以一個市場的盈利去對沖另一個市場的虧損,以降低價格變化對企業(yè)經(jīng)營業(yè)績波動性的影響,所以期貨收益率和現(xiàn)貨收益率同期的變化方向和幅度的相關(guān)性對套期保值效果有較直接的影響。表3即對收益率變化的格蘭杰因果關(guān)系進行檢驗。檢驗結(jié)果顯示,4TC-C、4TC-P、P2A、P3A四個品種的格蘭杰因果關(guān)系都顯著,說明期貨的收益率變化是其現(xiàn)貨收益率變化的格蘭杰原因,即期貨的收益率變化從時點上先于現(xiàn)貨的收益率變化,特別是4TC-C和4TC-P兩個品種,F值分別高達50.9156和52.7638,其現(xiàn)貨和期貨的收益率變化可能會出現(xiàn)不同期的現(xiàn)象,從而影響套期保值效果。
(四)套期保值比率的估計(見表4 )
表4顯示,在ECM和EC-GARCH中,誤差修正項的系數(shù)都是極顯著的,說明上一期的均衡誤差對下一期現(xiàn)貨價格的調(diào)整會有極顯著的影響。套保比率最大值為0.517269,在三個模型中,套保比率最大值均由ECM模型得出,B-VAR模型次之,EC-GARCH模型估計的套保比率最小。說明當考慮序列相關(guān)和滯后變量分布的影響時所得到的最小風(fēng)險套期保值比率最大,其相應(yīng)的套?？冃б彩亲詈玫?能較為有效地降低套期保值的波動性。
比較4TC-C、4TC-P、P2A和P3A的最小風(fēng)險套期保值比率可以發(fā)現(xiàn),FFA各品種之間的套期保值比率有較大的差異,市場交易份額越大,套保比率反而越小。套保比率由大到小依次分別為P3A、P2A、4TC-C 和4TC-P,和各品種的市場交易份額恰好成反向關(guān)系,市場交易的活躍對提高套期保值效果并無幫助,反而有可能加劇了市場交易價格的波動性。
表4顯示,調(diào)整的R2值最小值為0.6957,最大值為0.7982,小于0.7的數(shù)值只出現(xiàn)了一次,說明模型的估計是較為成功的。三個模型中,ECM模型所得到的調(diào)整的R2是最優(yōu)的,EC-GARCH模型得到的調(diào)整的R2值是最小的,說明了滯后變量的設(shè)定明顯地提高了模型的估計效果,期貨價格和現(xiàn)貨價格之間的協(xié)整關(guān)系對模型的估計效果也有明顯的影響。
各估計方程的DW值基本上都是2.0左右,說明各方程的穩(wěn)定性都比較好,方程的設(shè)定較好地解決了殘差序列的自相關(guān)問題。
(五)套期保值績效比較
表5是利用從2005年3月1日至2009年2月28日的樣本區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)計算所得的套期保值績效指標。由表5可知,三種模型中,ECM和B-VAR的套期保值績效最高,其套期保值風(fēng)險降低的程度是相對最大的,而EC-GARCH的套期保值績效是相對較低的,原因在于滯后變量分布對模型的估計效果有比較大的影響。品種之間,P3A和P2A的套期保值績效都比較好,而市場交易份額最大的4TC-P的套期保值績效是最小的。
表6是利用從2009年3月1日至2009年9月20日的樣本區(qū)間外數(shù)據(jù)計算所得的套期保值績效指標。從表6中,同樣可以得到類似的結(jié)論,即:三種模型中,ECM和B-VAR的套期保值績效最高,其套期保值風(fēng)險降低的程度是相對最大的,而EC-GARCH的套期保值績效是相對較低的。而品種之間,P3A的套期保值績效仍然是最好的,P2A的套期保值效果次之,但與P3A的套?？冃啾纫延辛溯^大的差距,而交易份額最大的兩個品種4TC-P和4TC-C的套期保值績效是很小的,4TC-C的套?？冃∮?%,而4TC-P甚至還出現(xiàn)了兩次微小的負值,說明這兩個品種的現(xiàn)貨和其期貨之間收益率波動的幅度有較大差異,收益率波動的方向可能會經(jīng)常出現(xiàn)相反的現(xiàn)象。在與樣本內(nèi)套期保值績效比較中,P3A有明顯提高,而其他三個品種的樣本外的套期保值績效都明顯差于樣本內(nèi)數(shù)據(jù)。
(六)相關(guān)性分析
表7顯示,四個品種的期貨價格和現(xiàn)貨價格都有極高的相關(guān)性,而期貨收益率和現(xiàn)貨收益率之間的相關(guān)性大為降低,套保績效越高的品種,其期貨和現(xiàn)貨收益率的相關(guān)性也越高,最高的P3A有 0.6836,P2A也有 0.6404,而4TC-P的期現(xiàn)貨收益率之間的相關(guān)性則降至了0.2432,4TC-C的期現(xiàn)貨收益率之間的相關(guān)性也只有0.3952,從另一個角度再次說明了這兩個品種的現(xiàn)貨和期貨收益率之間,波動幅度有較大差異,收益率波動的同方向性也不高,從而影響了套?？冃А?br />
四、結(jié)論
從分析的結(jié)果來看,通過ECM 和B-VAR模型得到的套期保值比率較大,說明滯后變量的設(shè)置對模型估計效果有明顯的提高,EC-GARCH模型得到的套保比率較小。在與樣本內(nèi)套期保值績效比較中,樣本外的P3A套期保值績效有明顯提高,而其他三個品種的樣本外的套期保值績效都明顯差于樣本內(nèi)數(shù)據(jù)?？梢园l(fā)現(xiàn),各品種的套保比率和套保績效有較大的差異,P3A和P2A的套期保值效果比較好,而交易份額較大的4TC-P和4TC-C套保的效果并不理想。套保效果與期現(xiàn)貨收益率的相關(guān)性密切相關(guān),相關(guān)性越高套?？冃г胶?相關(guān)性越低套保績效越差?？梢?在干散貨遠期運費協(xié)議市場上,市場的套期保值功能并不強,2005年以后國際金融機構(gòu)明顯加大了在商品和服務(wù)衍生產(chǎn)品市場的投資力度和份額,大量資金涌入,市場炒作和投機的氛圍比較濃重,加劇了FFA市場的波動性。
