基于VECM的Cape市場即期運費和期租費率關系研究

金 明，胡 昊，賈大山

(1.上海交通大學 船舶海洋與建筑工程學院，上海 200240；2.交通運輸部水運科學研究院，北京 100089)

0 引 言

近年來鐵礦石、煤炭等大宗商品在全球干散貨海運量中比重超過2/3，海岬型干散貨船(Capesize)是大宗商品海運中最重要的船型。大宗商品跨洋運輸導致運輸成本成為貿(mào)易中不可忽略的因素。由于大宗商品在海運貨物中屬于低價貨物，海運費在這些貿(mào)易中往往超過貨物本身的離岸價。影響海岬型船運輸市場需求的因素眾多，供給調(diào)整難以匹配需求變動，導致該市場的波動性位于各細分海運市場前列。研究該市場運費波動規(guī)律和期租租約費率之間的關系，對交易者確定租約費率，降低海運成本和控制風險有著重要的參考意義。

Z.S.Zannetos[1]在其博士學位論文和之后的研究中建立了多元回歸模型，研究了影響油輪運輸市場運費的因素，分析了油輪短期期租和長期期租費率之間的關系；C.Hale，等[2]將理性預期假說應用在海運市場研究中；J.A.Berg-Andreassen[3]對研究海運市場即期和期租費率的5個模型做了ADF檢驗；A.W.Veenstra，等[4]應用VaR模型，研究了干散貨市場運費的協(xié)整性，預測運費；D.R.Glen，等[5]梳理了GARCH和VaR模型在研究散貨海運市場的作用；G.Wright[6]研究發(fā)現(xiàn)油輪運輸市場中即期運費和長期期租費率之間存在穩(wěn)定的關系；S.Koekebakker，等[7]研究顯示散貨海運運費為非線性平穩(wěn)的；鄭士源[8]研究了干散貨海運市場各個船型即期運費與遠期費率的關系。

海岬型船海運市場一般有3種交易方式：即期海運市場，期租運輸(1～5年)和長期包運合同(5年、10年甚至長達20年的運輸合約)。即期海運市場(航次租船、航次期租)交易頻繁，每天發(fā)生大量交易、談判，市場價格有長期連續(xù)的統(tǒng)計：BCI(Baltic Exchange Capesize Index，波羅的海交易所海岬型船舶指數(shù))。隨著期租時間的延長，交易發(fā)生的頻次也逐步減少，能夠獲得的交易信息更少。2003年以來，海岬型船隊總量增長超過300%，但是對該市場的研究尚未深入。筆者將研究下列問題：①海岬型船海運市場中即期海運費與短期(1年以內(nèi))、中期(3年)和長期(5年)期租租金之間是否存在穩(wěn)定的關系？②是否能夠利用這種關系和市場信息為中期、長期期租租金的談判提供參考？③如何利用這種關系規(guī)避海運市場劇烈波動帶來的風險？

1 模 型

1.1 即期市場與期租

假設市場是充分競爭性的市場是有效，即通過即期市場的運費收入和期租船租金收益的預期應當一致，由此C.Hale，等[2]得出以下模型：

(1)

(2)

(3)

式中：EtCt+i為第t+i期預期成本，為簡化計算，假設成本Ct已知，且保持不變。假設在時長為n期的時間一共發(fā)生N個航次，船舶載重噸Q已知。

(4)

(5)

(6)

式(6)表示在某一時刻的市場預期收益和該時刻期租租金之間的關系。

1.2 短期租金費率與長期租金費率

隨著期租時間的延長，對未來運費的預期收入難以取得準確、一致的判斷。此時在短期租約的基礎上，加入需求風險、效率節(jié)省和成本因素，可供長期租約參考。Z.S.Zannetos[1]使用式(7)中的模型研究油輪運輸市場中短期租約和長期租約之間的關系:

(7)

引入調(diào)整系數(shù)β，將風險和溢價合并為α，得到式(8)中的模型:

Rl= βRs+α

(8)

2 基于面板數(shù)據(jù)的實證分析

2.1 樣本選取

選取2001-12-21—2012-08-24海運市場作為分析樣本。數(shù)據(jù)來源為ClarksonSIN數(shù)據(jù)庫。其中，RS，RH，R1，R3和R5分別代表一艘典型的海岬型船在即期市場、6個月期，1a期，3a期和5a期期租的日租金(美元/d)。圖1顯示了該市場在最近12a中的劇烈波動情況，期間共經(jīng)歷了3個時長3～4a的周期。

圖1 海岬型市場各期租金長期走勢Fig.1 The trend of charter rates in Capsize market

2.2 平穩(wěn)性檢驗

對上述5組變量做ADF單位根檢驗，首先取自然對數(shù)，使用Eviews6軟件，獲得各組數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。滯后項的選取SIC準則，結果如表1。檢驗結果顯示，5組時間序列均為1階平穩(wěn)I(1)序列。

表1 時間序列ADF單位根檢驗結果

Table 1 ADF unit root test results of time series

2.3 協(xié)整關系檢驗

以即期市場和短期市場為基礎，分別檢驗：即期市場運費和各種期租租金費率之間的協(xié)整性；短期期租費率(1 a)與中長期期租費率之間的協(xié)整性。上述數(shù)列的檢驗結果如表2、表3，滯后項采用SIC準則。

表2 即期費率與各時長租約費率協(xié)整檢驗 Table 2 Co-integration test between spot freight and charter rates

表3 短期費率與中長期租約費率協(xié)整檢驗 Table 3 Co-integration test between shot-run charter rate and long-run charter rate

表2和表3的檢驗結果顯示海岬型船海運市場的即期運費和各種時長的期租租約費率之間有長期的協(xié)整關系，短期租約費率和長期租約費率有長期的協(xié)整關系。

2.4 Granger因果關系檢驗

根據(jù)平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整關系檢驗，可認為即期市場運費和期租費率之間至少在1個方向上存在Granger因果關系。表4為Granger因果關系檢驗結果。

表4 Granger因果檢驗 Table 4 Granger causality test

Granger檢驗結果顯示，即期運費與期租費率之間存在單向因果關系，即期運費的波動導致期租費率的變動；短期租約費率的波動影響長期租約費率的確定，而已有長期期租的存在反過來影響此后短期期租費率的確定。

即期市場波動直接反映市場供求關系，影響市場預期。長期租約費率有較小的波動范圍，同時受簽約時即期費率的影響。在訂立長期租約時時，在長期租約平均數(shù)的基礎上，應加入即期市場的預期，即式(6)在實際交易中的應用。

不同期限的期租船之間雙向影響，說明期租與即期市場之間有一定的間隔，短期租船受即期市場和長期市場的雙重影響。式(8)用線性關系表達這種現(xiàn)象。

2.5 協(xié)整方程和VEC模型

在驗證數(shù)據(jù)序列之間的平穩(wěn)性和協(xié)整性之后，即可建立相應的協(xié)整方程和VEC模型，見表5和表6。

表5 協(xié)整方程

Table 5 Co-integration equation

表6 VEC模型示例 Table 6 VEC model example

lnRHlnRSC1.0000.7916(6127679)2.3130(17.11054)VCEM-0.155279(-8.83488)0.026605(1.27552)lnRH0.056994(1.45987)0.109135(2.37153)lnRH0.028512(0.73255)-0.0002905(-0.06288)lnRH-0.075524(-2.02661)0.526382(11.90160)lnRH0.100932(2.49572)-0.067897(-1.41460)C-0.000327(-0.08002)0.001242(0.25617)AIC-3.900390SC-3.791443

注:括號內(nèi)為t檢驗統(tǒng)計量。

協(xié)整方程顯示，當租約時長在3 a以內(nèi)(lnRH，lnR1，lnR3)時，期租費率之間表現(xiàn)出較好的擬合；當租約時長的增大時，斜率系數(shù)開始減小，截距系數(shù)則逐漸變大，即長期租約對市場供求關系的反應逐漸減??；當租約時間超過3 a時，R2<0.5，斜率系數(shù)降低到較小范圍，表示即期市場對5 a期租約的影響不大。即期市場對長期租約的影響限制在3 a以內(nèi)。在短期租約和中長期租約的擬合程度非常好，顯示他們之間有著高度相關性，即長期市場費率的確定可以參考中短期費率的表現(xiàn)。

表6中的VEC模型中顯示市場運費與租金之間的數(shù)量關系，AIC值和SC值都較小，說明VECM的整體效果較好，解釋力較強。

3 結 論

分析3海岬型船海運市場即期運費和各時長期租租約費率時間序列之間的關系，得到以下結論：

1)近12 a中，海岬型船海運市場中即期運費、期租租金之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關系。隨著期租時間延長，對即期運費的波動敏感性下降。

2)中短期(3 a以內(nèi))租船費率可以根據(jù)回歸方程，參考即期運費獲得；長期(3 a以上)的租船費率可以參考中短期的租船費率。

3)通過簽訂長期期租合同，可以降低即期波動帶來的風險，長期期租合同的簽訂時間、數(shù)量應根據(jù)自身需求，更多考慮市場趨勢，較少的考慮即期市場波動。

筆者在現(xiàn)有數(shù)據(jù)方面，獲得了超過10 a的長期完整數(shù)據(jù)，跨過多個航運周期。感到遺憾的是超過5 a的期租交易和長達15 a以上的COA交易量本身較小。這一類超長期的交易對降低海運費波動風險有著顯著效果，其定價方式成為一個影響深遠的問題。同時，為降低海運費波動風險，陸續(xù)有貨主企業(yè)建立自營船隊。這些問題和現(xiàn)象都是值得進一步研究的。

[1] Zannetos Z S.The Theory of Oil Tankship Rates:An Economic Analysis of Tankship Operations [M].MA:MIT Press,1966.

[2] Hale C,Vanags A.Spot and period rates in the dry bulk market: some tests for the period 1980—1986 [J].Journal of Transport Economics and Policy,1989,23(3):281-291.

[3] Berg-Andreassena J A.The relationship between period and spot rates in international maritime markets [J].Maritime Policy and Management,1997,24(4):335-350.

[4] Veenstra A W,Franses P H.A co-integration approach to forecasting freight rates in the dry bulk shipping sector [J].Transportation Research Part A:Policy and Practice,1997,31(6):447-458.

[5] Glen D R,Martin B T.The modeling of dry bulk and tanker markets: a survey [J].Maritime Policy & Management,2006,33(5):431-445.

[6] Wright G.Spot and period rates in the wet bulk shipping market testing for long-run parity [J].Journal of Transport Economics and Policy,2000,34(3):291-300.

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