關(guān)于中國鋁期貨市場套期保值績效的實證研究

席爽

摘 要：套期保值是企業(yè)利用期貨市場進(jìn)行風(fēng)險控制的重要過程。利用金融衍生產(chǎn)品進(jìn)行風(fēng)險管理的關(guān)鍵問題是確定套期保值比率。通過對中國滬鋁期貨套期保值績效的實證研究發(fā)現(xiàn)基于DVECH-GARCH的動態(tài)套期保值比基于OLS的靜態(tài)套期保值避險效果好。選擇一定的套保模型進(jìn)行對沖交易，鋁加工企業(yè)能夠有效地分散鋁現(xiàn)貨的市場風(fēng)險，穩(wěn)定企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營。

關(guān)鍵詞：套期保值比率；中國；鋁期貨市場

中圖分類號：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2015）13-0105-04

引言

中國是世界上最大的鋁型材生產(chǎn)基地和消費(fèi)市場，鋁是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)原材料。近年來我國的電解鋁行業(yè)發(fā)展迅速，規(guī)模日益擴(kuò)大。2014年，我國電解鋁單位企業(yè)產(chǎn)量達(dá)到266.92萬噸，相比之下我國鋁加工企業(yè)的規(guī)模偏小，采購原鋁時采用現(xiàn)貨購買的方式，通過期貨市場進(jìn)行避險的意識不強(qiáng)。現(xiàn)貨價格的波動使我國鋁加工企業(yè)在穩(wěn)定產(chǎn)銷關(guān)系時面臨著很大風(fēng)險，不利于企業(yè)的持續(xù)發(fā)展。因此，利用期貨市場進(jìn)行套期保值成為企業(yè)的迫切需求。

本文采用上海期貨交易所的鋁期貨對長江有色鋁現(xiàn)貨的套期保值績效進(jìn)行實證研究，選取的數(shù)據(jù)為2013年1月4日至2014年11月28日上海期貨交易所鋁期貨的日收盤價和長江有色鋁現(xiàn)貨的日平均價，共計460對日數(shù)據(jù)。本文首先分析鋁期貨市場的特征，對鋁對數(shù)收益率序列進(jìn)行了描述性統(tǒng)計，對價格序列進(jìn)行了單整和協(xié)整檢驗，其次分別采用OLS模型和DVECH-GARCH模型來估計套保率，并通過套保有效性指標(biāo)來比較兩者對沖效果，最后總結(jié)實證研究。

一、主要套期保值理論

（一）天真套期保值理論

傳統(tǒng)套期保值理論也稱“天真套期保值理論”，該理論假設(shè)現(xiàn)貨和期貨價格波動范圍一致而且變動方向完全相同，所以只要將同種資產(chǎn)在現(xiàn)貨和期貨市場上建立數(shù)量相同月份相近的相反頭寸即可，因此為了完全消除存在的市場風(fēng)險，該理論認(rèn)為最優(yōu)保值比率為1。但該理論的假設(shè)太過苛刻，與現(xiàn)實差異較大，與商品價格變化的實際情況不符，所以在現(xiàn)實條件下很難應(yīng)用。我國在1990年底建立期貨市場，與發(fā)達(dá)國家完善多層次的期貨市場結(jié)構(gòu)相比，我國期貨市場發(fā)展過程較短，市場結(jié)構(gòu)有待完善，存在的基差風(fēng)險較大，因而運(yùn)用傳統(tǒng)方法難以達(dá)到理性的避險效果。

（二）組合投資套期保值理論

Johnson（1960）[1]和Ederington（1979）將馬克維茨的資產(chǎn)組合理論應(yīng)用于套期保值問題上，提出利用風(fēng)險資產(chǎn)組合的期望收益率和方差來研究套期保值問題。投資者利用期貨和現(xiàn)貨組合收益的均值和方差，在預(yù)期收益下，確定投資于期貨和現(xiàn)貨市場的頭寸使組合風(fēng)險最小。該組合考慮到了投資者的風(fēng)險偏好，與傳統(tǒng)套期保值理論相比具有實際價值，但是不足之處在于計算最大效用和報酬風(fēng)險時需要刻畫投資者的效用函數(shù)，由于效用函數(shù)存在較大的主觀因素，因此難以用精確的數(shù)學(xué)方法表示。

二、套期保值模型

（一）普通線性回歸模型

普通線性回歸模型（OLS）計算套保率是由Johnson L.（1960）和SteinJ.L（1961）提出的，屬于靜態(tài)套期保值模型。用St表示鋁現(xiàn)貨價格，F(xiàn)t表示鋁期貨價格，h表示估計的套保率。首先對價格序列進(jìn)行調(diào)整，對現(xiàn)貨和期貨價格采取自然對數(shù)的形式，得到兩者的對數(shù)收益率，令rs=lnSt - lnSt-1，rf=lnFt-lnFt-1，其中rs表示期貨收益率，rf表示現(xiàn)貨收益率。對現(xiàn)貨和期貨的收益率序列進(jìn)行普通最小二乘回歸，得到的線性方程中，最優(yōu)套保率為期貨收益率序列前的回歸系數(shù)。

運(yùn)用OLS模型計算套期保值比率符合方差最小條件時需要滿足計量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)，要求隨機(jī)干擾項滿足同方差和無自相關(guān)假定等[2]。在實際研究中，金融時間序列的隨機(jī)干擾項經(jīng)常出現(xiàn)波動聚集性，時間序列是非平穩(wěn)的，存在異方差和自相關(guān)現(xiàn)象。因此，在這種情況下OLS估計的結(jié)果往往是有偏的，不再具有最小方差的特征而且用OLS方法計算出來的套保率是個靜態(tài)的數(shù)值，實際上現(xiàn)貨和期貨之間的波動情況是隨著時間的變化而不斷改變的。

（二）DVECH-GARCH模型

OLS模型忽略了期貨和現(xiàn)貨價格存在的長期協(xié)整關(guān)系，價格序列的自相關(guān)性以及回歸方程殘差序列的異方差性。Engle[3]于1982年提出了自回歸條件異方差模型（ARCH），對于金融時間序列，信息集合在不同時間不斷發(fā)生變化，對應(yīng)的條件方差隨對應(yīng)信息集的變化也在變動。ARCH模型能夠跟蹤隨時間改變的方差，表明時間序列條件方差的變化特征，采用ARCH模型可以消除殘差序列的波動聚集性。

ARCH模型適用于短期異方差時間序列，當(dāng)時間序列的滯后階數(shù)較大時，應(yīng)該采用Bollerslev（1986）[6]提出的廣義自回歸條件異方差模型，即GARCH模型。GARCH模型是用某個協(xié)方差的滯后項代替隨機(jī)干擾項的高階滯后項，把條件方差轉(zhuǎn)變?yōu)锳RMA過程。

三、套?？冃гu價指標(biāo)

套?？冃Ъ磳_的有效性，反映了套保相對于不進(jìn)行套保的風(fēng)險回避程度，套?？冃菣z驗不同模型風(fēng)險回避程度的重要指標(biāo)。Ederington（1979年）提出了套期保值有效性的標(biāo)準(zhǔn)，也就是檢驗風(fēng)險降低的百分比，在Markowitz[4]的投資組合理論中，用相關(guān)資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差表示風(fēng)險水平，具體是用套保后的風(fēng)險變動水平除以只持有現(xiàn)貨頭寸的風(fēng)險總量來檢驗套期保值效果，用e來表示。e的計算公式為：

e= （1）

將計算出來的不同的套期保值比率代入（1）式，可以得到相應(yīng)的套?？冃?。

四、滬鋁期貨實證分析

（一）數(shù)據(jù)的選取和處理

長江有色鋁現(xiàn)貨數(shù)據(jù)來源于中鋁網(wǎng)，鋁期貨數(shù)據(jù)來源于上海期貨交易所。本文選用的數(shù)據(jù)是2013年1月4日至2014年11月28日上海期貨交易所鋁期貨的日收盤價和長江有色鋁現(xiàn)貨的日均價，共計460對日數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)的處理[5]為當(dāng)期貨合約進(jìn)入交割月的第一天便采用下一最靠近合約的數(shù)據(jù)，以此得到完整的期貨價格序列。endprint

（二）數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和檢驗

1.描述性統(tǒng)計和平穩(wěn)性檢驗

運(yùn)用Eviews8做鋁現(xiàn)貨和期貨對數(shù)價格的變化趨勢圖（如圖1所示）。

圖1表明，現(xiàn)貨和期貨的對數(shù)價格變化大致相同，通過Eviews8可得兩者的相關(guān)系數(shù)為0.662805，所以可能存在協(xié)整關(guān)系。

對期貨和現(xiàn)貨對數(shù)價格、期貨和現(xiàn)貨收益率序列進(jìn)行單位根檢驗，結(jié)果（如表1所示）。

從表1可以得出，LnF和LnS檢驗的T統(tǒng)計量比顯著性為10%的臨界值還大，表明鋁現(xiàn)貨和期貨價格序列是非平穩(wěn)的。現(xiàn)貨和期貨收益率的P值均為0，表明收益率序列是平穩(wěn)的。

2.數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗

上文得到鋁期貨和現(xiàn)貨價格序列是一階單整序列，現(xiàn)在對現(xiàn)貨和期貨對數(shù)價格序列做最小二乘回歸，得到殘差序列。對殘差序列進(jìn)行單位根檢驗（如表2所示），ADF統(tǒng)計量值為-4.206614，P值為0.0007，拒絕單位根假設(shè)，表明現(xiàn)貨和期貨對數(shù)價格序列協(xié)整關(guān)系存在。

3.殘差序列的ARCH效應(yīng)檢驗

對殘差序列進(jìn)行ARCH-LM檢驗（如表3所示），P值接近于0，殘差序列存在顯著的ARCH效應(yīng)，拒絕其為同方差的原假設(shè)，因此可以使用DVECH-GARCH模型消除異方差性。

（三）OLS模型求解

得到動態(tài)最優(yōu)套保率的均值為0.583526，略大于簡單線性回歸得到的套保率0.579033，根據(jù)上文（3）式可得相應(yīng)的套保有效性指標(biāo)為0.340057。

通過比較可以看出，基于DVECH-GARCH的動態(tài)套期保值比基于OLS的靜態(tài)套期保值避險效果好。因為動態(tài)套期保值能較及時的捕捉高頻價格序列的波動性，更能夠適應(yīng)不斷變化的市場。但從動態(tài)套保時序圖中可以看出進(jìn)行動態(tài)對沖需要頻繁變動鋁期貨的頭寸，這樣會使企業(yè)在避險中的交易成本提高。

結(jié)論

本文分別用最小二乘法（OLS）以及DVECH-GARCH模型估計我國鋁的最優(yōu)套保率，并對套保的有效性進(jìn)行了分析，得到如下結(jié)論：

1.長江有色鋁現(xiàn)貨和滬鋁期貨收益率序列均呈非正態(tài)分布，兩個收益率序列存在高峰厚尾的現(xiàn)象，收益率波動風(fēng)險較大，表明鋁現(xiàn)貨企業(yè)有通過期貨市場進(jìn)行避險的必要。

2.鋁期貨對數(shù)價格和現(xiàn)貨對數(shù)價格的變化趨勢較相近，使得投資者通過期貨市場規(guī)避現(xiàn)貨價格波動風(fēng)險成為可能。

3.基于OLS的套保和基于GARCH模型的套保均能有效地對沖現(xiàn)貨的價格風(fēng)險，使投資者能夠轉(zhuǎn)移風(fēng)險、鎖定利潤或成本、穩(wěn)定收益?？傮w來看，基于DVECH-GARCH的動態(tài)套保比基于OLS的靜態(tài)套保避險效果好。

4.本文實證部分沒有考慮期貨和現(xiàn)貨交易的成本因素，當(dāng)樣本容量較大時，OLS法簡單易行，適應(yīng)性強(qiáng)，所需交易成本低。因此對于不同的期貨品種，需要我們靈活地選擇套保模型以使企業(yè)獲得最大效益。

5.鋁加工企業(yè)在開展避險業(yè)務(wù)時，還應(yīng)該設(shè)立健全的組織和管理機(jī)構(gòu)，熟悉業(yè)務(wù)操作流程，使具體的風(fēng)險防范措施能夠落實，切實提高企業(yè)的效益。

參考文獻(xiàn)：

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[5] Markowitz，H.，Portfolio Selection，[J].Journal of Finance.1952，（7）：77-93.

[6] 彭紅楓，葉永剛.中國銅期貨最優(yōu)套期保值比率估計及其比較研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2007，（11）.

Abstract：Hedging is an important step in enterprises by the futures market risk control.The key problem of the use of financial derivatives for risk management is the determination of hedge ratio. Through empirical research on China Shanghai aluminum futures hedging performance found on DVECH-GARCH dynamic hedging better than static hedging hedging effect OLS is based. By selecting a certain set of security model for hedge transactions，aluminum processing enterprises can effectively disperse the aluminum spot market risk，stable enterprise production and management.

Key words：hedge ratio；China；aluminum futures market

[責(zé)任編輯 吳明宇]endprint