不同棉花期貨合約價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率的比較與套保選擇

摘 要：在Philips Perron單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用Johanson協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、向量誤差修正模型、方差分解來(lái)全樣本分析各種棉花期貨合約價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的關(guān)系，通過(guò)綜合比較發(fā)現(xiàn)3月、5月、11月、近交割月1-2月、近交割月3-4月五種類型的期貨合約價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率較優(yōu)。因此，相關(guān)各方應(yīng)盡量根據(jù)以上期貨合約安排生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)計(jì)劃并積極參與上述合約的套期保值交易。

關(guān)鍵詞：價(jià)格發(fā)現(xiàn)；Granger因果關(guān)系；Johanson協(xié)整檢驗(yàn)；方差分解

中圖分類號(hào)：F713.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9031（2012）10-0063-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2012.10.17

2011年中國(guó)棉花種植面積為504萬(wàn)公頃、產(chǎn)量為660萬(wàn)噸，進(jìn)口量為336.5萬(wàn)噸；然而由于每年的棉花種植面積、單產(chǎn)始終在變化，中國(guó)棉花的生產(chǎn)量也呈不規(guī)則變化的趨勢(shì)。在歐債危機(jī)的陰云籠罩下，中國(guó)棉紡織品的出口形勢(shì)不穩(wěn)定，再加上國(guó)內(nèi)每年棉花進(jìn)口配額數(shù)量及時(shí)間的不確定性，中國(guó)棉花供給與需求始終存在時(shí)間和空間上不匹配的可能性，棉花現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)將難以避免，并且波動(dòng)的方向和幅度也難以預(yù)測(cè)。因而，中國(guó)棉農(nóng)、加工企業(yè)、貿(mào)易商、棉紡織企業(yè)始終暴露在棉花現(xiàn)貨價(jià)格大幅波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)之中。

期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能可以讓相關(guān)各方提前了解棉花期貨及現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)，從而提前安排棉花生產(chǎn)、調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、確定銷售（或購(gòu)買）計(jì)劃，達(dá)到規(guī)避棉花現(xiàn)貨價(jià)格大幅波動(dòng)、提高經(jīng)營(yíng)效益的目標(biāo)。相關(guān)各方還可以利用期貨市場(chǎng)的套期保值功能，從而確保期貨交易各方的穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)。棉花期貨合約全年都在交易且每個(gè)交易日有5～6個(gè)棉花期貨合約在交易，而這些期貨合約的價(jià)格和棉花現(xiàn)貨價(jià)格的走勢(shì)并不完全一致，有些期貨合約引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格的生成，兩者之間的擬合度較高，有些期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格的擬合度較低，基于此，本文以下部分將在PP單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上采用協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、誤差修正模型、方差分解來(lái)全面分析各種棉花期貨合約價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的關(guān)系，幫助期貨參與各方根據(jù)最優(yōu)的期貨合約推斷棉花現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)并指引套期保值者確定入市時(shí)機(jī)及選擇合適的合約，從而提高他們的決策水平和經(jīng)營(yíng)效益。

一、文獻(xiàn)回顧

在國(guó)外相關(guān)研究方面，最早是由Fama（1970）提出期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的有效性這個(gè)概念的，他認(rèn)為在有效市場(chǎng)中，任何的信息都會(huì)迅速的被市場(chǎng)參與者獲取并立刻映射到這個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格中[1]。該理論假設(shè)市場(chǎng)的參與者擁有絕對(duì)理性，并且能夠理性的應(yīng)對(duì)所有市場(chǎng)的信息。在國(guó)內(nèi)外一直持續(xù)的關(guān)于期貨市場(chǎng)有效性的爭(zhēng)論中，學(xué)者討論的重點(diǎn)更多地落在了對(duì)期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的探討上。Bird（1985）選取了1972—1982年間的在LME交易四種金屬期貨價(jià)格序列，并對(duì)相應(yīng)金屬現(xiàn)貨價(jià)格序列進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)銅期貨價(jià)格與銅現(xiàn)貨價(jià)格不具有相關(guān)關(guān)系，但是，同在一個(gè)交易所交易的鋁和鋅期貨價(jià)格與對(duì)應(yīng)現(xiàn)貨價(jià)格序列卻存在相關(guān)性[2]。Bigman（1983）等在Fama的理論基礎(chǔ)上提出了一個(gè)新的概念—期貨市場(chǎng)的簡(jiǎn)單有效性，若期貨市場(chǎng)呈現(xiàn)簡(jiǎn)單有效性，同時(shí)期貨市場(chǎng)具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，則對(duì)最后交割日的相應(yīng)現(xiàn)貨價(jià)格，期貨價(jià)格具有預(yù)測(cè)作用[3]。Jim Quan（1992）在研究期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格的領(lǐng)先滯后關(guān)系方面上，提出了EG兩步法檢驗(yàn)法[4]。Johansen（1988）運(yùn)用VAR （向量自回歸）模型，并提出了以此為基礎(chǔ)的協(xié)整檢驗(yàn)方法，用來(lái)檢驗(yàn)期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能[5]。

在國(guó)內(nèi)研究方面，陳君、常清（2010）圍繞我國(guó)期貨市場(chǎng)的國(guó)際定價(jià)權(quán)功能展開(kāi)實(shí)證研究，選取了上海期貨交易所、倫敦金屬交易所以及紐約商業(yè)交易所的主要商品期貨數(shù)據(jù)，借助協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型、脈沖響應(yīng)、方差分解等計(jì)量分析方法[6]，結(jié)果顯示：三個(gè)市場(chǎng)間均存在相互影響、相互作用的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系，在國(guó)際定價(jià)權(quán)功能方面，上海期貨市場(chǎng)的定價(jià)權(quán)最小，并且和紐約期貨市場(chǎng)的定價(jià)能力較為接近，而倫敦期貨市場(chǎng)處于絕對(duì)的主導(dǎo)地位。華仁海、劉慶富（2010）選取滬深300股指期貨1分鐘高頻數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)現(xiàn)貨數(shù)據(jù)為研究對(duì)象[7]，為探究股指期貨與股指現(xiàn)貨市場(chǎng)間的價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力，采用了以向量誤差修正模型為基礎(chǔ)的信息共享模型、永久短暫模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：兩市場(chǎng)間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和相互引導(dǎo)關(guān)系，并且股指期貨的價(jià)格領(lǐng)先強(qiáng)度更高，期指領(lǐng)先現(xiàn)指近7分鐘，而現(xiàn)指只領(lǐng)先2分鐘。由此可知，股指期貨在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程中處于主導(dǎo)地位，是價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的主要驅(qū)動(dòng)力。劉磊、張明輝（2010）采用相關(guān)分析、ADF檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)等計(jì)量方法，選取2004—2010年中國(guó)、美國(guó)棉花期貨和對(duì)應(yīng)現(xiàn)貨價(jià)格的日數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，測(cè)度我國(guó)棉花期貨市場(chǎng)、美國(guó)棉花期貨市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能方面上的表現(xiàn)[8]。得出我國(guó)棉花期貨和美國(guó)棉花期貨市場(chǎng)均已具備規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格發(fā)現(xiàn)基本功能的結(jié)論。方燕、楊立園（2011）通過(guò)信息共享模型、脈沖響應(yīng)和方差分解等方法，對(duì)中國(guó)棉花期貨、現(xiàn)貨市場(chǎng)間的價(jià)格進(jìn)行實(shí)證研究，定量測(cè)度了期、現(xiàn)貨市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的貢獻(xiàn)份額[9]。實(shí)證結(jié)果表明，棉花期、現(xiàn)貨價(jià)格間具備明顯的雙向引導(dǎo)關(guān)系，并且二者之間具備長(zhǎng)期均衡關(guān)系，兩個(gè)市場(chǎng)都在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中扮演著重要角色，而期貨市場(chǎng)在該過(guò)程中居于主導(dǎo)地位。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本文選取鄭州期貨交易所全部棉花期貨合約作為期貨價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源，并根據(jù)不同的交割月期限、期貨合約的月份，生成全樣本（因交割月僅有10個(gè)交易日且交易限制很多，故剔除交割月數(shù)據(jù)，這樣共生成11組）的棉花期貨價(jià)格時(shí)間序列，即現(xiàn)貨價(jià)格（S）、1月合約（F1）、3月合約（F3）、5月合約（F5）、7月合約（F7）、9月合約（F9）、11月合約（F11）、近交割月1-2月合約（JF1）、近交割月3-4月合約（JF3）、近交割月5-6月合約（JF5）、近交割月7-8月合約（JF7）、近交割月9-10月合約（JF9）。

在進(jìn)行期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格序列之間關(guān)系的實(shí)證研究前，首先要對(duì)所有時(shí)間序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用Philips Perron檢驗(yàn)對(duì)以上11組期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格序列進(jìn)行分析，結(jié)果顯示以上12組數(shù)據(jù)本身都是不平穩(wěn)的，而他們的一階差分都是平穩(wěn)的。

三、實(shí)證分析

（一）Johanson協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Johanson協(xié)整檢驗(yàn)（跡統(tǒng)計(jì)量），對(duì)11組棉花期貨價(jià)分別與現(xiàn)貨價(jià)格時(shí)間序列配對(duì)進(jìn)行全面的檢驗(yàn)，分析結(jié)果見(jiàn)表1。

從Johanson協(xié)整的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，11組期貨價(jià)格序列均與棉花現(xiàn)貨價(jià)格序列之間存在著長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

（二）Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)[10]

為驗(yàn)證11組棉花期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間的引導(dǎo)關(guān)系，本文采用Granger因果檢驗(yàn)法來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果見(jiàn)表2。

從表2可以看出在5%的顯著性水平下，11組棉花期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間出現(xiàn)三種情形：（1）期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格有雙向引導(dǎo)關(guān)系的合約有：3月期貨合約、5月期貨合約、11月期貨合約、近交割月1-2月期貨合約、近交割月3-4月的期貨合約；（2）期貨價(jià)格單向引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格的合約有：1月期貨合約、近交割月5-6月期貨合約、近交割月7-8月期貨合約；（3）期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格不存在引導(dǎo)關(guān)系的合約有：7月期貨合約、9月期貨合約、近交割月9-10月的期貨合約。

（三）向量誤差修正（VECM）模型參數(shù)估計(jì)

全樣本誤差修正方程參數(shù)估計(jì)方程如下：

1月期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（F1）=-0.886399*ECM（-1）-0.058187*D（F1（-1））-

[-22.6264] [-1.78097]

0.024298*D（F1（-2））+0.324039*D（S（-1））

[-1.02533] [3.12229]

-0.002902*D（S（-2））-0.083421

[-0.02789]

3月期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（F3）=-0.849845*ECM（-1）-0.105548*D（F3（-1））

[-21.6940] [-3.22264]

-0.063138*D（F3（-2））+0.001833*D（S（-1））

[-2.66351] [0.01649]

+0.051438*D（S（-2））+0.296244

[0.46296]

5月期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（F5）=-0.844145*ECM（-1）-0.113504*D（F5（-1））

[-21.4212] [-3.46978]

-0.094703* D（F5（-2））+0.000394*D（S（-1））

[-4.00710] [0.00380]

+0.051637*D（S（-2））+0.350309

[0.49793]

7月期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（F7）=-0.813571*ECM（-1）-0.118095*D（F7（-1））

[-20.7408] [-3.54835]

-0.055445* D（F7（-2））+0.051071*D（S（-1））

[-2.26930] [0.43178]

+0.127162*D（S（-2））-0.088059

[1.07611]

9月期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（F9）=-0.755364*ECM（-1）-0.106884*D（F9（-1））

[-19.2511] [-3.18556]

-0.073548* D（F9（-2））+0.167131*D（S（-1））

[-3.03615] [1.36906]

+0.119410*D（S（-2））-0.428444

[0.97745]

11月期貨合約與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（F11）=-0.714685*ECM（-1）+0.309263*D（F11（-1））

[-12.7098] [7.38554]

+0.084636* D（F11（-2））-1.539980*D（S（-1））

[3.61890] [-6.07265]

+0.538021*D（S（-2））-0.149408

[2.09681]

近交割月1-2月的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（JF1）=-0.889483*ECM（-1）-0.077080*D（JF1（-1））

[-20.8609] [-2.47236]

-0.111007* D（JF1（-2））+0.101455*D（S（-1））

[-4.70105] [1.06687]

+0.277307*D（S（-2））+0.001168

[2.92665]

近交割月3-4月的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（JF3）=-0.838315*ECM（-1）- 0.105470*D（JF3（-1））

[-20.0631] [-3.32901]

-0.090326* D（JF3（-2））-0.408220*D（S（-1））

[-3.83927] [-4.16433]

+0.135208*D（S（-2））+0.070050

[1.38022]

近交割月5-6月的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（JF5）=-0.792011*ECM（-1）- 0.134011*D（JF5（-1））

[-20.7068] [-3.32901]

-0.094311* D（JF5（-2））+0.084118*D（S（-1））

[-3.98685] [0.83204]

+0.181069*D（S（-2））-0.079744

[1.79148]

近交割月7-8月的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（JF7）=-0.790523*ECM（-1）- 0.154239*D（JF7（-1））

[-21.1142] [-4.67836]

-0.140655* D（JF7（-2））+0.078264*D（S（-1））

[-5.99024] [0.75482]

+0.034922*D（S（-2））+0.092704

[0.33703]

近交割月9-10月的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格：

D（JF9）=-0.786599*ECM（-1）- 0.106451*D（JF9（-1））

[-21.3454] [-3.12801]

-0.115778* D（JF9（-2））-0.195182*D（S（-1））

[-4.78986] [-1.68877]

-0.099115*D（S（-2））+0.295695

[-0.85207]

根據(jù)以上方程可以看出：合約月份小的期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的引導(dǎo)功能強(qiáng)，合約月份大的期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的引導(dǎo)功能弱；靠近交割月的期貨合約的價(jià)格引導(dǎo)功能強(qiáng)，遠(yuǎn)離交割月的期貨合約的價(jià)格引導(dǎo)功能差。

（四）方差分解

本文對(duì)11組時(shí)間序列樣本采用向量誤差修正（VECM）模型的方差分解，得出如下結(jié)論：對(duì)于價(jià)格具有相互引導(dǎo)關(guān)系的五對(duì)時(shí)間序列組（3月合約、5月合約、11月合約、近交割月1-2月、近交割月3-4月）隨著滯后期的延長(zhǎng)，期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格中來(lái)源于對(duì)方因素的貢獻(xiàn)程度逐漸增加，但期貨價(jià)格占主導(dǎo)地位；對(duì)于價(jià)格單向引導(dǎo)關(guān)系的三對(duì)時(shí)間序列組（1月合約、近交割月5-6月、近交割月7-8月）隨著滯后期的延長(zhǎng)，期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格的影響程度逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，但現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)期貨價(jià)格的影響并不顯著；對(duì)于價(jià)格不存在引導(dǎo)關(guān)系的時(shí)間序列組（7月合約、9月合約、近交割月9-10月）不論是期貨價(jià)格還是現(xiàn)貨價(jià)格，方差分解都呈現(xiàn)相互獨(dú)立的情況，期貨價(jià)格及現(xiàn)貨價(jià)格影響因子中自身因素占絕對(duì)主導(dǎo)地位。

四、結(jié)論及建議

根據(jù)以上實(shí)證分析，得到如下結(jié)論：

1.中國(guó)棉花期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

2.棉花期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率并非是一成不變的，隨著期貨合約的不同，距離交割期限的長(zhǎng)短，價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率也在發(fā)生著變化。3月合約、5月合約、11月合約、近交割月1-2月合約、近交割月3-4月合約的價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率最優(yōu)。

因此，本文根據(jù)以上實(shí)證分析結(jié)果，提出如下幾點(diǎn)政策建議：首先，應(yīng)鼓勵(lì)涉棉企業(yè)等棉花市場(chǎng)主體通過(guò)引入棉花期貨市場(chǎng)這一金融工具，利用棉花的套期保值等措施來(lái)最大程度規(guī)避棉價(jià)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；其次，根據(jù)本文的實(shí)證結(jié)果，棉花期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率在不同的合約月份、不同的近交割月份會(huì)呈現(xiàn)強(qiáng)弱不同的狀態(tài)。因此，在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖或者套期保值時(shí)，應(yīng)選擇對(duì)價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率最優(yōu)的月份或者時(shí)期進(jìn)行操作；相關(guān)各方選擇距離交割月較近的3月、5月或11月期貨合約的價(jià)格走勢(shì)推斷棉花現(xiàn)貨價(jià)格的走勢(shì)并積極參與上述合約的套期保值交易。

（責(zé)任編輯：張恩娟）

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