劉婷婷 林國龍 王直歡 何紅弟
摘要:
為更好地把握油船運輸市場的動態(tài),提高研究的精確性,基于波羅的海原油油船運價指數(shù)(Baltic Exchange Dirty Tanker Index, BDTI)和波羅的海成品油油船運價指數(shù)(Baltic Exchange Clean Tanker Index, BCTI)呈現(xiàn)較強(qiáng)的非線性特征,運用多重分形消除趨勢波動分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)法對其時間序列進(jìn)行分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn)BDTI和BCTI均出現(xiàn)明顯的多重分形特征,這兩個運輸市場不遵循有效市場理論.通過對比兩者的廣義Hurst指數(shù)和多重分形譜,發(fā)現(xiàn)波羅的海成品油運輸市場的分形強(qiáng)度更強(qiáng).對兩個運輸市場的多重分形譜進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)波羅的海成品油運輸市場風(fēng)險更高,需要市場決策者加強(qiáng)關(guān)注.該結(jié)果可為研究航運市場時間序列的非線性特征提供很好的參考.
關(guān)鍵詞:
多重分形消除趨勢波動分析(MFDFA); 波羅的海原油油船運價指數(shù)(BDTI); 波羅的海成品油油船運價指數(shù)(BCTI); 多重分形譜
中圖分類號: F551;F224
0 引 言
在國際油船運輸市場上,油船運價指數(shù)變化情況是市場決策者進(jìn)行市場管理的重要依據(jù).波羅的海原油油船運價指數(shù)(Baltic Exchange Dirty Tanker Index,BDTI)和成品油油船運價指數(shù)(Baltic Exchange Clean Tanker Index,BCTI)不同程度上反映了油船運輸市場的情況,但是這兩個運價指數(shù)受世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場貿(mào)易需求、自然變化等多種因素影響,呈現(xiàn)出不規(guī)則的變化特征,用傳統(tǒng)的有效市場理論進(jìn)行研究是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,需要用分形理論來分析.早在1963年,MANDELBROT[1]提出了分形理論,受到廣大研究者的關(guān)注.隨后在1994年,PETERS[2]提出了分形市場理論,該理論不同于傳統(tǒng)有效市場理論線性、獨立、正態(tài)分布的特點,認(rèn)為未來資產(chǎn)價格變化與過去資產(chǎn)價格是持續(xù)相關(guān)的.該理論在股票市場得到廣泛的應(yīng)用,為金融市場的理論研究注入新的活力.在2002年,KANTELHARDT等[3]提出了多重分形消除趨勢波動分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)法,對序列波動奇異性進(jìn)行分析.ALVAREZRAMIREZ等[4]結(jié)合分形市場理論,運用MFDFA法研究國際原油市場,揭示原油市場價格具有長期的狀態(tài)持續(xù)性.施錫銓等[5]運用多重分形法對中美兩國股票市場的多重分形特征進(jìn)行了研究,得出分形特征顯著性高低與風(fēng)險度的大小息息相關(guān).陳洪濤[67]運用MFDFA法檢驗了美國西德克薩斯輕質(zhì)原油(WTI)和北海布倫特原油(Brent)、新加坡和中國上海的180CST燃料油期貨價格收益率序列多重分形結(jié)構(gòu),發(fā)現(xiàn)石油期貨價格序列具有多重分形維數(shù),且中國上海燃料油期貨市場分形奇異強(qiáng)度最小.陳宇峰等[8]基于多重分形模型,提出了國際油價波動的可預(yù)測性.HE等[9]運用MFDFA和MFSSA的模型,對比分析了國際原油市場的多重分形特征.LI等[10]把多重分形特征應(yīng)用到農(nóng)產(chǎn)品期貨市場.苑瑩等[11]運用MFDFA法分析了中國股票市場的多標(biāo)度特征和產(chǎn)生這種特征的原因.隨著分形市場理論的不斷發(fā)展,研究者開始將分形市場理論引進(jìn)航運市場.李電生等[12]對國際干散貨運價指數(shù)的分形特征進(jìn)行研究,認(rèn)為干散貨運價指數(shù)時間序列具有持續(xù)性,下一段的運價走勢與前一段的運價走勢保持一致,且干散貨運價在總體上呈增漲的趨勢.劉俊超等[13]以歐洲航線和美西航線集裝箱衍生品為研究對象,揭示了分形市場理論存在于集裝箱運價衍生品市場之中.唐韻捷等[14]對上海證券綜合指數(shù)和波羅的海干散貨指數(shù)進(jìn)行分析,揭示了它們的動態(tài)相關(guān)性對制定運價有重要的影響.朱玉華等[15]研究了集裝箱運價的集聚性和敏感性,揭示了集裝箱運價的反杠桿效應(yīng),提高了集裝箱市場運價預(yù)測的準(zhǔn)確性.
本文從分形市場理論出發(fā),運用MFDFA法,以BDTI和BCTI為研究對象,對兩個油船運輸市場進(jìn)行對比研究,以更好地把握油船運輸市場的動態(tài),提高研究的精確性.通過對比兩個運輸市場的Hurst指數(shù),發(fā)現(xiàn)這兩個運輸市場不遵循有效市場理論,具有多重分形特征;對兩個運輸市場的多重分形譜進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)這兩個運輸市場運價總體上呈上漲的趨勢,波羅的海成品油運輸市場風(fēng)險更高,波動更大,需要市場決策者加強(qiáng)關(guān)注.
1 模 型
MFDFA法主要用于研究非平穩(wěn)時間序列的多重分形特征.本文采用MFDFA法對波羅的海原油和成品油油船運價收益率序列進(jìn)行研究,計算過程[3]如下.
定義長度為N的時間序列{xi}(i=1,2,…,N).
(1)計算序列相對于均值的累積離差{yk}(k=1,2,…,N).
(2)把時間序列{yk}(k=1,2,…,N)分割為等長小段.對任意正整數(shù)t,記Nt=[N/t].把時間序列{yk}(k=1,2,…,N)自首向尾分割成長度為t的Nt個互不重疊的小段,為保證序列數(shù)據(jù)的完整,再重復(fù)上述分割過程,得到2Nt個等長度小段.
其中C為常數(shù).作出log Fq(t)~log t函數(shù)關(guān)系散點圖,用最小二乘法做線性回歸,其斜率就是Hurst指數(shù)h(q).當(dāng)h(q)為常數(shù),即h(q)與階數(shù)q無關(guān)時,序列是單分形;當(dāng)h(q)的值隨著q的增大而減小時,序列是多重分形.對非平穩(wěn)時間序列,當(dāng)h(q)=0.5時,序列是隨機(jī)時間序列,即是一個獨立的過程;當(dāng)0
Δα=αmax-αmin,用來表示在標(biāo)度不變的情況下分形結(jié)構(gòu)的歸一化價格分布均勻程度.Δα=0表示序列處于完全均勻的分布狀態(tài).一定寬度的分形譜反映了序列的分形結(jié)構(gòu)特征:Δα越大,表明序列的分形譜跨度越大,序列的多重分形強(qiáng)度越強(qiáng),波動越大,序列多重分形特征越明顯.
2 波羅的海原油和成品油油船運價多重分形分析
2.1 數(shù)據(jù)選取
選取2001年1月3日到2015年7月24日BDTI和BCTI各4 060個數(shù)據(jù)為研究對象,其原始序列波動見圖1.為更好地反映運價指數(shù)的波動特征,對原始序列取對數(shù)再進(jìn)行一階差分法處理:r(t)=ln P(t+1)-ln P(t),其中P(t)表示第t天的運價指數(shù),r(t)表示航運市場的日收益率.通過指數(shù)收益率的變化來刻畫運價指數(shù)的波動特征.[6]
2.2 廣義Hurst指數(shù)
對油船運輸市場序列運用MFDFA法進(jìn)行研究,利用MATLAB編程計算(在MATLAB內(nèi)部函數(shù)中,默認(rèn)log(x)是以e為底數(shù)的自然對數(shù)ln(x)),OriginPro8畫圖.圖2和3分別是BDTI和BCTI收益率序列雙對數(shù)函數(shù)關(guān)系圖.以圖2為例,自下而上的3條直線分別是q=-5,0,5時的回歸線,總體上呈線性關(guān)系,遵循冪律定律,表明波羅的海原油和成品油市場呈現(xiàn)多重分形特征.該回歸線的斜率是h(q)(即q階廣義Hurst指數(shù)).3條回歸線從上到下q值依次減小,則相應(yīng)的斜率h(q)逐漸增大.
為更好地反映斜率h(q)隨q的變化情況,圖4給出BDTI和BCTI收益率序列h(q)~q關(guān)系.由圖4可以明顯看出,h(q)隨q的增大而減?。磆(q)是關(guān)于q單調(diào)下降的,不是一個固定的常數(shù)).這表明序列是多重分形的,不遵循傳統(tǒng)的有效市場理論.因此,對航運市場用單分形模型描述是不準(zhǔn)確的.
圖4中BDTI和BCTI收益率的Hurst指數(shù)大于0.5,表明q在[-5,5]內(nèi),這兩個市場具有強(qiáng)的持續(xù)性、弱的反狀態(tài)持續(xù)性,即市場未來的運價指數(shù)走勢與市場上一階段運價指數(shù)走勢總體上保持一致,市場內(nèi)部因素對運價的影響更明顯.從兩個運輸市場整體h(q)看,原油運輸市場h(q)跨度約為0.238 2,成品油運輸市場h(q)跨度約為0.322 8,表明波羅的海成品油運輸市場比波羅的海原油運輸市場的分形強(qiáng)度大、相關(guān)性小.從統(tǒng)計意義上看,波羅的海原油運輸市場具有更明顯的自相似性、更好的穩(wěn)定性.
2.3 質(zhì)量指數(shù)τ(q)
為進(jìn)一步證明油船運輸市場的多重分形特征,引入質(zhì)量指數(shù).從圖5可以看出:這兩個市場的質(zhì)量指數(shù)都是凸向橫軸的曲線,τ(q)是關(guān)于q嚴(yán)格遞增的凸函數(shù);當(dāng)q=0時,波羅的海原油和成品油運輸市場的τ(q)值均為-1,說明τ(q)是關(guān)于q的非線性函數(shù),證明波羅的海原油和成品油運輸市場具有多重分形特征.
2.4 多重分形譜
前面已從不同側(cè)面描述了波羅的海原油和成品油運輸市場多重分形特征整體的不規(guī)則程度,但這
兩個運輸市場運價指數(shù)收益率序列隨時間變化的多重分性特征相對比較復(fù)雜,需要進(jìn)一步通過這兩個市場的收益率序列多重分形譜來研究.
圖6給出了兩個油船運輸市場的多重分形譜.整體上看,BDTI和BCTI收益率序列多重分形譜圖的頂部較平坦,開口寬大,曲線均分布在較大的范圍內(nèi).這表明波羅的海原油和成品油運輸市場運價波動的分布處于非均勻的分形結(jié)構(gòu)狀態(tài),運價波動幅度較大,相應(yīng)的分形譜跨度也較大.
為更具體地從數(shù)值上分析兩個運輸市場的多重分形特征,表1給出BDTI和BCTI收益率序列的多重分形譜參數(shù)估計.從表1可知,BCTI的αmin值小于BDTI的,而BCTI的αmax值大于BDTI的,BDTI的分形譜開口比BCTI的略窄,表明波羅的海成品油運輸市場歸一化運價較高或者較低的事件較多,波羅的海成品油運價的奇異程度大于波羅的海原油運價的.BDTI收益率序列的多重分形譜寬度Δα=0.399 6,BCTI收益率序列的多重分形譜寬度Δα=0.661 8,說明波羅的海成品油運輸市場價格波動更大,多重分形強(qiáng)度更強(qiáng),市場風(fēng)險性更大,而波羅的海原油運輸市場歸一化價格漲跌幅度比波羅的海成品油運輸市場的小.
3 結(jié) 論
通過研究波羅的海原油油船運價指數(shù)(BDTI)和波羅的海成品油油船運價指數(shù)(BCTI),得出如下結(jié)論:
(1)波羅的海原油和成品油運輸市場不遵循傳統(tǒng)的有效市場理論,運價收益率不服從正態(tài)分布,具有多重分形特征,即波羅的海原油和成品油運價波動服從分形的布朗運動,未來油價的波動與過去的油價波動是持續(xù)相關(guān)的.
(2)運用多重分形消除趨勢波動分析(MFDFA)法的研究結(jié)果表明,波羅的海原油和成品油運價收益率序列廣義Hurst指數(shù)(h(q))不是固定的常數(shù),而是隨著階數(shù)q的變化而變化的,表明這兩個運輸市場具有多重分形特征.通過對質(zhì)量指數(shù)的研究,發(fā)現(xiàn)兩者的質(zhì)量指數(shù)都是凸向橫軸的非線性函數(shù),進(jìn)一步證明了這兩個市場的運價不是單分形結(jié)構(gòu),具有多重分形特征.
(3)通過對BDTI與BCTI收益率序列多重分形譜的對比研究,發(fā)現(xiàn)波羅的海成品油運輸市場的多重分形強(qiáng)度大于波羅的海原油運輸市場的,波羅的海成品油運輸市場價格波動更大,市場風(fēng)險更高,因此市場決策者要多關(guān)注波羅的海成品油運輸市場的變動.用MFDFA法來研究國際油船運輸市場的變化,有助于市場決策者提高決策的準(zhǔn)確性,具有重要的理論和現(xiàn)實意義.
參考文獻(xiàn):
[1]MANDELBROT B B. New methods in statistical economics[J]. Journal of Political Economics, 1963, 71: 421440.
[2]PETERS E E. Fractal market analysis: applying chaos theory to investment and economics[M]. New York: Wiley, 1994: 149.
[3]KANTELHARDT J W, ZSCHIEGNER S A, KOSCIELNYBUNDE E, et al. Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series[J]. Physica A: Statistical Analysis and Its Applications, 2002, 316(14): 87114.
[4]ALVAREZRAMIREZ J, CISNEROS M, LBARRAVALDEZ C. Multifractal Hurst analysis of crude oil prices[J]. Physica A: Statistical Analysis and Its Applications, 2002, 313(34): 651670.
[5]施錫銓, 艾克鳳. 股票市場風(fēng)險的多重分形分析[J]. 統(tǒng)計研究, 2004(9): 3336.
[6]陳洪濤. 石油期貨市場多重分形特征及相關(guān)問題研究[D]. 南京: 南京航空航天大學(xué), 2008.
[7]陳洪濤. 燃料油期貨市場的多重分形消除趨勢波動分析[J]. 資源科學(xué), 2010, 32(10): 18781882.
[8]陳宇峰, 俞劍, 崔成偉. 國際油價波動的有效市場假設(shè)與可預(yù)測性: 基于MFDFA模型的重新考量[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì), 2011(5): 129135.
[9]HE Lingyun, CHEN Shupeng. Are crude oil markets multifractal? Evidence from MFDFA and MFSSA perspectives[J]. Physica A: Statistical Analysis and Its Applications, 2010, 389(16): 32183229.
[10]LI Zhihui, LU Xinsheng. Multifractal analysis of Chinas agricultural commodity futures markets[J]. Energy Procedia, 2011, 5: 19201926.
[11]苑瑩, 莊新田, 金秀. 基于MFDFA的中國股票市場多標(biāo)度特性及成因分析[J]. 管理工程學(xué)報, 2009, 23(4): 9699.
[12]李電生, 李運紅, 萬培祥. 干散貨航運價格指數(shù)的多重分形特征分析[J]. 中國海洋大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2013(3): 711.
[13]劉俊超, 陳秀乾. 上海集裝箱運價衍生品市場多重分形特征研究[J]. 航海技術(shù), 2014(1): 4751.
[14]唐韻捷, 曲林遲. 中國股票市場與干散貨航運市場的動態(tài)相關(guān)性——基于DCCMGARCH和VAR模型的實證分析[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報, 2015, 36(1): 3845.
[15]朱玉華, 趙剛. 基于ARCH族模型的中國出口集裝箱運價指數(shù)波動特征[J]. 上海海事大學(xué)學(xué)報, 2013, 34(3): 4853.
(編輯 趙勉)