向炎春,張炳俠,吳 歡

(海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,海南?？?570228)

棉花期貨市場(chǎng)功能發(fā)揮評(píng)價(jià)及其實(shí)證研究

向炎春,張炳俠,吳 歡

(海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,海南海口 570228)

在國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上,通過(guò)定性研究和定量研究相結(jié)合的方法,對(duì)中國(guó)棉花期貨市場(chǎng)的功能進(jìn)行分析.定量研究了 CF0705棉花期貨品種的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值功能.在研究棉花期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能時(shí),用時(shí)間序列的ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)來(lái)判斷價(jià)格序列的平穩(wěn)性,繼而通過(guò)協(xié)整分析探討了現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格的協(xié)整關(guān)系,然后用 Granger非因果關(guān)系檢驗(yàn)判斷了現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格之間的 Granger引導(dǎo)關(guān)系,最后用 GARCH模型分析了現(xiàn)貨市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)之間的價(jià)格波動(dòng)溢出效應(yīng);在研究棉花期貨的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避功能時(shí),先通過(guò)基差分析來(lái)選定 ECM模型,然后主要用 ECM模型擬合了最佳套期保值比率,最后計(jì)算了棉花期貨的套期保值績(jī)效.發(fā)現(xiàn)樣本期間內(nèi),CF0705棉花期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能比較明顯.距離最后交易日 2個(gè)月以內(nèi)期價(jià)序列和現(xiàn)價(jià)序列之間存在協(xié)整關(guān)系,期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的無(wú)偏估計(jì)量,期貨價(jià)格是有效的.另外,CF0705棉花期貨套期保值的功能較好地得到發(fā)揮,最優(yōu)套期保值比率約為 0.999,套期保值績(jī)效約為0.772.

價(jià)格發(fā)現(xiàn);套期保值;ADF檢驗(yàn);GARCH模型

中國(guó)期貨市場(chǎng)產(chǎn)生于 20世紀(jì) 90年代,經(jīng)歷了 6年的清理整頓,市場(chǎng)秩序基本形成.現(xiàn)在中國(guó)期貨市場(chǎng)已步入穩(wěn)步發(fā)展的新階段,近 3年來(lái),期貨市場(chǎng)持倉(cāng)量和成交量不斷創(chuàng)出新高,整個(gè)市場(chǎng)持續(xù)活躍.特別是股指期貨推出之后,中國(guó)的期貨市場(chǎng)又迎來(lái)了新紀(jì)元.中國(guó)期貨市場(chǎng)發(fā)展的 10多年來(lái),市場(chǎng)功能發(fā)揮一直是期貨市場(chǎng)監(jiān)管當(dāng)局、期貨市場(chǎng)參與者和廣大研究者所關(guān)注與討論的熱點(diǎn).早期主要是關(guān)注市場(chǎng)規(guī)范和抑制過(guò)度投機(jī).待市場(chǎng)基本規(guī)范后,近期則是考慮期貨市場(chǎng)的開(kāi)放和國(guó)際定價(jià)中心地位的構(gòu)建.這些都是圍繞著如何促進(jìn)中國(guó)期貨市場(chǎng)功能發(fā)揮這一課題展開(kāi)的.然而,目前國(guó)內(nèi)關(guān)于期貨市場(chǎng)功能效率的研究文獻(xiàn)還比較少.文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]單獨(dú)從價(jià)格有效性的角度進(jìn)行了討論,文獻(xiàn)[3]也只是從市場(chǎng)運(yùn)行效率的方面進(jìn)行描述,但都未能對(duì)功能效率這一命題進(jìn)行全面的探討和分析.因此,本文試圖在國(guó)內(nèi)外資本市場(chǎng)效率研究的基礎(chǔ)上,從價(jià)格發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避這 2個(gè)主要方面對(duì)期貨市場(chǎng)的功能進(jìn)行評(píng)價(jià),并以此為基礎(chǔ)對(duì)中國(guó)棉花期貨市場(chǎng)的功能效率進(jìn)行探討和實(shí)證分析.

1 價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能及其實(shí)證研究

期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的長(zhǎng)期均衡關(guān)系是價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的表現(xiàn).首先,我們應(yīng)該研究期貨市場(chǎng)是否具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,需要度量期貨價(jià)格能否引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格的形成,也就是期貨價(jià)格是否是現(xiàn)貨價(jià)格形成的原因.由于期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的時(shí)間序列表現(xiàn)出非平穩(wěn)特征,因此必須進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),考察現(xiàn)貨價(jià)格與期貨價(jià)格是否具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系.同時(shí),如果存在這種長(zhǎng)期均衡關(guān)系,那么期貨市場(chǎng)便具有一定規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的功能;反之不具備.分析價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的檢驗(yàn)主要有 2種:一是價(jià)格的領(lǐng)先滯后關(guān)系的檢驗(yàn),另一個(gè)是波動(dòng)性溢出效應(yīng)的檢驗(yàn).價(jià)格的領(lǐng)先滯后檢驗(yàn)主要采用的是 Granger非因果關(guān)系檢驗(yàn),而波動(dòng)性溢出效應(yīng)的檢驗(yàn)主要采用的是多元 GARCH模型.如果這 2個(gè)時(shí)間序列都是平穩(wěn)的,就可以直接對(duì)這 2個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行 Granger非因果關(guān)系檢驗(yàn),計(jì)算它們之間的相關(guān)系數(shù),以確定它們之間的相關(guān)性;如果是非平穩(wěn)的,且都是 I(1)的,則必須進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),在這 2個(gè)序列存在協(xié)整關(guān)系的前提下,進(jìn)行 Granger非因果關(guān)系檢驗(yàn).

樣本采用區(qū)間為 2006-06-02～2007-05-21的 CF0705棉花價(jià)格數(shù)據(jù),均為日數(shù)據(jù).按照通常的做法,這里均采用對(duì)數(shù)價(jià)格序列進(jìn)行研究 (見(jiàn)圖 1).

圖1 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)值及時(shí)間序列

1.1 棉花價(jià)格的平穩(wěn)性檢驗(yàn)首先,從 CF0705棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的時(shí)間序列圖形來(lái)看 (見(jiàn)圖1),它們大致都是下降的,存在著漂移,但不能確定是否有趨勢(shì).為了有效地檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性,ADF檢驗(yàn)法和PP檢驗(yàn)法都分 2種情況來(lái)檢驗(yàn)這兩序列的平穩(wěn)性,一個(gè)是有截距、無(wú)趨勢(shì)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?另一個(gè)是有截距、有趨勢(shì)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?表 1給出了ADF檢驗(yàn)的結(jié)果,表 2給出了PP檢驗(yàn)的結(jié)果.

表1 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的平穩(wěn)性ADF檢驗(yàn)

表2 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的平穩(wěn)性 PP檢驗(yàn)

由表 1和表 2知,CF0705棉花期貨與現(xiàn)貨價(jià)格 2個(gè)序列在有截距、無(wú)趨勢(shì)模型,有截距、有趨勢(shì)模型的ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)的T統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值均小于其在 1%置信水平下的臨界值絕對(duì)值,所以不能拒絕原假設(shè),序列均存在單位根,是非平穩(wěn)的.這時(shí)再對(duì)這 2個(gè)變量做一次差分后的平穩(wěn)性檢驗(yàn),表 3給出了ADF檢驗(yàn)的結(jié)果,表4給出了PP檢驗(yàn)的結(jié)果.可以看出,這時(shí)的檢驗(yàn)結(jié)果的絕對(duì)值都大于顯著性水平下臨界值的絕對(duì)值,也就是說(shuō)差分后的變量都是平穩(wěn)的.因此,現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格兩序列都是一階單整的,滿足協(xié)整的檢驗(yàn)要求.

表3 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的一階差分平穩(wěn)性ADF檢驗(yàn)

表4 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的一階差分平穩(wěn)性 PP檢驗(yàn)

1.2 棉花價(jià)格的協(xié)整檢驗(yàn)從上述檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格都是一階單整的時(shí)間序列,滿足同階整的要求,現(xiàn)采用 Johansen的最大特征根法來(lái)檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系.

在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)時(shí),首先確定協(xié)整檢驗(yàn)的滯后項(xiàng).根據(jù)確定滯后項(xiàng)的方法,以 CF0705棉花期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格為研究對(duì)象,建立一個(gè)向量自回歸 (VAR)模型.在決定最優(yōu)滯后項(xiàng)時(shí),根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則(A IC)和施瓦茨準(zhǔn)則 (SC)這 2個(gè)統(tǒng)計(jì)值的大小來(lái)選擇.當(dāng) 2個(gè)統(tǒng)計(jì)量在同一滯后階數(shù)的情況下,取值同時(shí)達(dá)到最小,則取該滯后階數(shù)來(lái)檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系.如果 2個(gè)統(tǒng)計(jì)值分別在不同的滯后項(xiàng)時(shí)取值達(dá)到最小,則需通過(guò)一個(gè)似然比 (LR)函數(shù)來(lái)決定模型的最優(yōu)滯后項(xiàng).構(gòu)造的似然比函數(shù)(LR)為

其中,logLk與 logLk+1為VAR(k)和VAR(k+1)模型的極大似然估計(jì),k為滯后變量的最大滯后期.顯然,當(dāng)VAR滯后期的增加不會(huì)給極大似然函數(shù)帶來(lái)顯著變化時(shí),即LR的統(tǒng)計(jì)量的值小于臨界值時(shí),新增加的滯后變量對(duì)VAR模型毫無(wú)意義.

由于單位根檢驗(yàn)時(shí),有截距、有趨勢(shì)檢驗(yàn)中的趨勢(shì)項(xiàng)不十分顯著,所以這里采用有截距、無(wú)趨勢(shì)的VAR模型進(jìn)行檢驗(yàn).從圖 2的數(shù)據(jù)來(lái)看,當(dāng)VAR取滯后 1項(xiàng)時(shí),SC取值最小,大小為 21.673 92,而當(dāng)滯后項(xiàng)取3時(shí),A I C取值達(dá)到最小,大小為 21.501 24.因此,計(jì)算似然比函數(shù),選擇滯后 3項(xiàng)的VAR模型.這時(shí)根據(jù)跡檢驗(yàn)方法和秩檢驗(yàn)方法得到協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果,具體見(jiàn)表 5.

圖2 滯后期的選擇效果圖

表5 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)原假設(shè)為“不存在協(xié)整關(guān)系”時(shí),協(xié)整檢驗(yàn)的似然比率對(duì)應(yīng)的概率為 0.007 1,小于 1%.而當(dāng)“至多有一個(gè)協(xié)整關(guān)系”作為原假設(shè)時(shí),似然比率對(duì)應(yīng)的概率為 0.109 7,大于 5%.因此,結(jié)果表明存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格在長(zhǎng)期之間有著均衡的關(guān)系,存在共同的趨勢(shì),這為價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的檢驗(yàn)提供了必要的前提.其標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整方程為

1.3 棉花期貨與現(xiàn)貨價(jià)格的Granger非因果關(guān)系檢驗(yàn) 從上面的協(xié)整檢驗(yàn)可知,VAR的最優(yōu)滯后項(xiàng)為 3項(xiàng).

表6 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格 Granger非因果關(guān)系檢驗(yàn)

表6顯示,期貨價(jià)格能影響現(xiàn)貨價(jià)格的變化,用前一期的期貨價(jià)格可以預(yù)測(cè)本期和下一期的現(xiàn)貨價(jià)格,期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的 Granger原因.實(shí)證結(jié)果表明,現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格變化并不能導(dǎo)致期貨市場(chǎng)價(jià)格的變化.運(yùn)用期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格一起來(lái)預(yù)測(cè)期貨價(jià)格比只運(yùn)用期貨價(jià)格來(lái)預(yù)測(cè)期貨價(jià)格并沒(méi)有得到任何改善,而運(yùn)用期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格來(lái)預(yù)測(cè)現(xiàn)貨價(jià)格比只運(yùn)用現(xiàn)貨價(jià)格來(lái)預(yù)測(cè)現(xiàn)貨價(jià)格得到改善,期貨價(jià)格可為現(xiàn)貨市場(chǎng)交易定價(jià).當(dāng)一個(gè)新的信息出現(xiàn)時(shí),首先注入到期貨市場(chǎng)的概率更大,通過(guò)套利活動(dòng),信息從期貨市場(chǎng)向現(xiàn)貨市場(chǎng)傳遞.實(shí)證分析表明,棉花的期貨市場(chǎng)具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功能.

1.4 棉價(jià)格基于多元GARCH的波動(dòng)溢出效應(yīng)的檢驗(yàn) 波動(dòng)溢出效應(yīng)是指一個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)的波動(dòng)不僅受到自身前期價(jià)格變動(dòng)的波動(dòng)影響,而且受到其他市場(chǎng)前期價(jià)格變動(dòng)的波動(dòng)影響,這種價(jià)格變動(dòng)的波動(dòng)在市場(chǎng)之間的傳遞稱(chēng)為波動(dòng)溢出效應(yīng),即收益率二階矩的 Granger因果關(guān)系.根據(jù)協(xié)整關(guān)系下的Granger因果關(guān)系,筆者采用 GARCH(1,1)的 BEKK模型進(jìn)行價(jià)格的波動(dòng)溢出效應(yīng)檢驗(yàn),具體結(jié)果見(jiàn)表 7.

表7 棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)溢出檢驗(yàn)

表7中ARCH,GARCH項(xiàng)的關(guān)鍵參數(shù)顯著,同時(shí)能夠通過(guò)殘差診斷檢驗(yàn).因此,可以認(rèn)為所選模型較好地捕捉了 CF0705棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)溢出效應(yīng).模型中β21,α21顯著,說(shuō)明棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格存在著雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng),即雙向的二階矩 Granger因果關(guān)系.這也表明當(dāng)一個(gè)新的信息首先注入到期貨市場(chǎng),通過(guò)套利活動(dòng),信息從期貨市場(chǎng)向現(xiàn)貨市場(chǎng)傳遞,棉花的期貨市場(chǎng)具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功能.同時(shí),當(dāng)一個(gè)新的信息首先注入到現(xiàn)貨市場(chǎng),通過(guò)套利活動(dòng),信息從現(xiàn)貨市場(chǎng)向期貨市場(chǎng)傳遞,棉花的現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)的價(jià)格也具有影響.

1.5 棉花期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的小結(jié)第一,樣本期間內(nèi),CF0705棉花期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間存在協(xié)整關(guān)系,CF0705棉花期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的一階矩 Granger原因.

第二,樣本期間內(nèi),CF0705棉花期貨與現(xiàn)貨價(jià)格之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng),CF0705棉花期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的二階矩 Granger原因.

第三,樣本期間內(nèi),CF0705棉花期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能比較明顯.

第四,距離最后交易日 2個(gè)月以內(nèi)期價(jià)序列和現(xiàn)價(jià)序列之間存在協(xié)整關(guān)系,期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的無(wú)偏估計(jì)量,期貨價(jià)格是有效的.

2 套期保值功能及其實(shí)證研究

2.1 方法介紹現(xiàn)代套期保值理論的核心就是最優(yōu)套期保值比率的確定問(wèn)題.在這部分里,筆者先回顧了最優(yōu)套期保值比率的方法:風(fēng)險(xiǎn)最小化套期保值.用R表示套期保值的價(jià)值變化的最終結(jié)果,h(t)為套期保值比率,S1,S2分別為t1,t2時(shí)刻現(xiàn)貨的價(jià)格.F1,F2分別為t1,t2時(shí)刻期貨的價(jià)格.空頭套期保值價(jià)值最終變化ΔS-h(t)ΔF,多頭套期保值的價(jià)值最終變化為h(t)ΔF-ΔS.則有因此,h(t)＊=ρ δsδf=cov(ΔS,Δ＊(t)即為最佳套期保值比率.該方法即為最小方差模型.套期保值作為一種有價(jià)值的活動(dòng),可以用作風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的工具,但是,實(shí)際的效果如何尚有待分析.從國(guó)外的研究來(lái)看,對(duì)套期保值效率的研究緊緊圍繞以下 2個(gè)方面:1)在風(fēng)險(xiǎn)最小化的框架下研究套期保值對(duì)收益的波動(dòng)性的研究;2)在風(fēng)險(xiǎn) -收益的框架下研究套期保值的風(fēng)險(xiǎn)減縮與收益增加的影響,進(jìn)而比較套期保值的效績(jī).Ederition首先在風(fēng)險(xiǎn)最小化的框架下分析了套期保值的效果.Johnson和Walthe則建議應(yīng)用其他的模型來(lái)研究套期保值的效績(jī).為了研究的方便,筆者采用 Kroner和 Sultan所使用的方法,假定套期保值組合的方差為

其中,β為所使用的套期保值比率.如果V的值越大,則表明套期保值不能有效地分散風(fēng)險(xiǎn),套期保值策略的效績(jī)就比較差.相反,如果V的值越小,則表明套期保值組合的風(fēng)險(xiǎn)很小,套期保值策略的效果就越好.從收益風(fēng)險(xiǎn)最小化的角度研究期貨市場(chǎng)套期保值問(wèn)題,就是將在現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的交易頭寸視作一個(gè)投資組合,在組合資產(chǎn)收益風(fēng)險(xiǎn)最小化的條件下,確定最佳套期保值比率.

這里進(jìn)一步考察期貨市場(chǎng)套期保值的效率,如果市場(chǎng)效率過(guò)低,那么套期保值的功能也就未能完全發(fā)揮.套期保值比率是期貨套期保值的重要指標(biāo),W itt(1987)運(yùn)用傳統(tǒng) OLS進(jìn)行估計(jì).通過(guò)現(xiàn)貨價(jià)格的變化所對(duì)應(yīng)的期貨價(jià)格的變化進(jìn)行線性回歸,斜率項(xiàng)系數(shù)恰好就是要估計(jì)的最優(yōu)套期保值比率.從而有如下回歸方程

斜率系數(shù)口的估計(jì)給出了最小方差保值比率的值,即

Herbst,Marshall(1993)和Myers,Thompson(1989)發(fā)現(xiàn),利用 OLS計(jì)算套期保值比率會(huì)受到殘差項(xiàng)序列相關(guān)的影響,為了消除殘差項(xiàng)的序列相關(guān)和增加模型的信息量,利用 B-var(Bivariate-var)模型進(jìn)行套期保值比率的計(jì)算.Engle和 Granger(1987)認(rèn)為B-var忽略了期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間的協(xié)整關(guān)系對(duì)套期保值比率的影響,Ghosh(1993)根據(jù)協(xié)整理論,提出估計(jì)套期保值比率的誤差修正模型ECM,這一模型考慮了現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格的非平穩(wěn)性、長(zhǎng)期均衡關(guān)系以及短期動(dòng)態(tài)關(guān)系,具體如下:

其中,Ft為期貨價(jià)格,St為現(xiàn)貨價(jià)格,h為套期保值比率,ECMt-1為誤差糾正項(xiàng),ECMt-1=St-1-a-bFt-1由協(xié)整的長(zhǎng)期均衡關(guān)系得到.

Lien(2002)給出了套期保值績(jī)效指標(biāo),即與未參與套期保值時(shí)收益方差相比,參與套期保值后收益方差的減少程度

其中,未參與套期保值時(shí)收益方差 var(Ut)=var(ΔSt),參與套期保值時(shí)收益方差 var(Ht)=var(ΔSthtΔFt).

下面仍然采用樣本區(qū)間為 2006-06-02～2007-05-21的 CF0705棉花價(jià)格數(shù)據(jù),均為日數(shù)據(jù).同樣,這里均采用對(duì)數(shù)價(jià)格序列進(jìn)行研究.

2.2 實(shí)證檢驗(yàn)及相關(guān)結(jié)論

2.2.1 棉花期貨的基差風(fēng)險(xiǎn)分析 主要通過(guò)期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格收益率的差異來(lái)分析其商品期貨市場(chǎng)存在的基差風(fēng)險(xiǎn).

表8 CF0705棉花期貨價(jià)格收益率和現(xiàn)貨價(jià)格收益率分析結(jié)果

表8中列出了 CF0705棉花期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)收益率的均值、方差、偏度及峰度.棉花期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的平均收益率均為負(fù)值,說(shuō)明在所考察的期間內(nèi),棉花的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格整體上呈現(xiàn)下跌的趨勢(shì).從波動(dòng)性看,棉花期貨價(jià)格比現(xiàn)貨價(jià)格都表現(xiàn)出了更強(qiáng)的波動(dòng)性.棉花期貨價(jià)格收益率序列與現(xiàn)貨價(jià)格收益率序列標(biāo)準(zhǔn)差的差別反映了兩者之間變動(dòng)的不一致性,意味著對(duì)于棉花而言,基差變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)較大,這樣,基于基差不變的傳統(tǒng)的套期保值策略就有可能面臨較大的風(fēng)險(xiǎn).由以上數(shù)據(jù),在樣本期間,我國(guó)棉花期貨基差的變化巨大,波動(dòng)十分劇烈.在期貨價(jià)格波動(dòng)更為劇烈的情況下,采用一般慣用的傳統(tǒng)套期保值方法,將面臨較大的基差風(fēng)險(xiǎn).

2.2.2 棉花期貨的套期保值比率的計(jì)算 當(dāng)計(jì)算最優(yōu)套期保值比率時(shí),按 Ghosh(1993)的理論,考慮了現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格的非平穩(wěn)性、長(zhǎng)期均衡關(guān)系以及短期動(dòng)態(tài)關(guān)系.因?yàn)樽顑?yōu)滯后項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果 3階,故取含 3個(gè)滯后項(xiàng)的 VEC模型進(jìn)行擬合.其計(jì)算結(jié)果如下:

表9 CF0705棉花期貨套期保值比率

由表 9可知 CF0705棉花期貨的最優(yōu)套期保值比率為 0.998 916,接近于 1.

2.2.3 棉花期貨的套期保值績(jī)效的計(jì)算 根據(jù)Lien(2002)給出了套期保值績(jī)效指標(biāo),結(jié)果如表 10.由表中結(jié)果可知,CF0705棉花期貨的套期保值績(jī)效為 0.772,接近于 1.

表10 CF0705棉花期貨套期保值績(jī)效

2.2.4 棉花期貨風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避功能小結(jié) 第一,樣本期間內(nèi),利用 CF0705棉花期貨套期保值的基差風(fēng)險(xiǎn)較大.如果按照傳統(tǒng)的觀念,進(jìn)行等量相反的套期保值操作,不但起不到轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的作用,相反會(huì)擴(kuò)大基差風(fēng)險(xiǎn),使得收益的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)甚至大于不進(jìn)行套期保值操作的風(fēng)險(xiǎn).

第二,樣本期間內(nèi),CF0705棉花期貨套期保值的功能較好地得到發(fā)揮,最優(yōu)套期保值比率和套期保值績(jī)效都接近于 1.

[1]吳沖鋒.金融工程研究[M].上海:上海交通大學(xué)出版社,2000.

[2]華仁海,仲偉俊.上海期貨交易所期貨價(jià)格有效性的實(shí)證檢驗(yàn)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2003(1):133-136.

[3]李慕春.期貨市場(chǎng)流動(dòng)性研究[R].大連:大連商品期貨交易所研究報(bào)告集,2001.

[4]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與 EV IEWS應(yīng)用[M].北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2009.

Function Evaluation and Demonstration of Cotton FuturesMarket

XIANG Yan-chun,ZHANGBing-xia,WU Huan

(College of Information Science and Technology,Hainan University,Haikou 570228,China)

Based on the research results at home and abroad,the qualitative and quantitative methodswere used to analysis the function of chinese cotton futures market.The price discovery and Hedging functions of the CF0705 cotton futures were quantitatively analyzed.When the price discovery of the cotton futures were analyzed,ADFtest and PP testwere used to determine the stationary of price series,co-integration testwas used to discuss the co-integration relationship between spot price and futures price,Granger non-causality testwas used to judge the Granger causal relationship,GARCH model was used to analysis the spillover effects of spot price and futures price’s fluctuation;When the risk aversion function of the cotton futuresmarketwere studied,basis analysiswere used to select ECM model,with which to fit the optimal hedge ratio,and Hedging Performance of the cotton futures market were calculated.The results showed that the price discovery function of the CF0705 cotton future marketwas obvious,and there were the co-integration relationship between the future price series and the current price series from the last trading daywithin 2 months,futures priceswere unbiased estimators of the spot prices.Further more,Hedging functions of the CF0705 cotton future market played verywell,the optimal hedge ratio were about 0.999 and the Hedging Performance were about 0.772.

price discovery;hedging functions;ADFtest;GARCH model

C 8;F 832.5 < class="emphasis_bold">文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

A

1004-1729(2010)04-0317-07

2010-07-21

向炎春 (1986-),男,湖南常德人,海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)系 2007級(jí)碩士研究生.

張炳俠 (1976-),男,河南南陽(yáng)人,海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)系教授,博士