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    期貨市場量價關(guān)系的分位數(shù)回歸研究

    2017-06-21 16:38:28陳星
    中國市場 2017年17期
    關(guān)鍵詞:分位數(shù)回歸期貨市場

    [摘要]文章采用分位數(shù)回歸來分析上海與倫敦期貨市場收益率和成交量之間的關(guān)系,在多個品種之間以及國內(nèi)外市場之間進行了橫向比較,并與十年前的市場進行了縱向比較。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn),上海銅、鋁、螺紋鋼期貨品種均具有“量價齊揚”“價跌量亦漲”的現(xiàn)象,即正的收益率和成交量正相關(guān),負的收益率和成交量負相關(guān)。而倫敦期貨市場的量價關(guān)系弱于上海市場。與十年前相比,上海期貨市場的成交更加活躍,金融屬性更強,呈現(xiàn)更為顯著的“V”字形量價關(guān)系。在投資者結(jié)構(gòu)發(fā)生變化后,“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的現(xiàn)象仍然存在。

    [關(guān)鍵詞]分位數(shù)回歸;量價關(guān)系;期貨市場

    [DOI]1013939/jcnkizgsc201717023

    期貨市場量價關(guān)系不僅是期貨市場的重要衡量指標,也是市場監(jiān)管機構(gòu)的重要關(guān)注點。對量價關(guān)系的研究,有助于厘清市場結(jié)構(gòu),分析投資者的信息傳導(dǎo)機制和交易行為,進而為市場風險管理和監(jiān)管提供依據(jù)和支持。

    國外金融市場量價關(guān)系的理論模型大體可以分為三類:交易理論模型、理念分散模型和信息理論模型。其中信息理論模型包括噪聲交易理性模型、混合分布假說模型和信息順序到達模型。Copeland(1976)首先提出了信息順序到達模型。Karpoff(1987)指出了Copeland(1976)存在的兩點不足,提出了不對稱量價關(guān)系假設(shè)。

    國外量價關(guān)系的實證研究中,常常指出存在以下幾種量價關(guān)系:一是“量價齊揚”,即價格上漲伴隨著高的成交量;二是“價跌量亦漲”,也就是說,價格下跌時交易量反而增加;三是“價跌量縮”,即價格下跌經(jīng)常伴隨著低的成交量。前兩種表示收益率的絕對值與成交量之間就有正向關(guān)系;第一種和第三種意味著收益率和成交量之間具有正向關(guān)系。

    國內(nèi)市場量價關(guān)系的實證研究多集中在證券市場,期貨市場量價關(guān)系的實證研究較少。管中閔(2005)采用分位數(shù)回歸方法分別研究了臺灣和美國股市的量價關(guān)系。陳星(2009)采用分位數(shù)回歸模型研究了銅鋁期貨市場量價關(guān)系。何曉光,許友傳(2012)采用分位數(shù)回歸模型研究了黃金現(xiàn)貨市場量價關(guān)系。目前的文獻來看,國內(nèi)期貨市場量價關(guān)系的分位數(shù)回歸實證研究缺少不同時期量價關(guān)系的縱向比較,也缺乏國內(nèi)外市場以及不同品種之間的橫向比較。 2012年以來,國內(nèi)期貨市場推出多項改革創(chuàng)新措施,市場參與結(jié)構(gòu)也發(fā)生了改變,市場的金融屬性增強。證券公司自營、基金專戶、私募基金等金融機構(gòu)獲批以特殊法人的身份進入商品期貨市場。本文選取2012年以來上海期貨市場量價數(shù)據(jù),采用分位數(shù)回歸模型來分析上海銅、鋁、螺紋鋼等不同品種收益率和成交量的關(guān)系,并與倫敦期貨市場作了橫向比較,此外我們還選取2005年以前的數(shù)據(jù)進行縱向比較。

    1Karpoff的不對稱量價關(guān)系假說

    Karpoff(1987)提出了不對稱量價關(guān)系假設(shè),認為大多數(shù)量價關(guān)系的檢驗都假設(shè)量價是一種單純的函數(shù)關(guān)系,并假設(shè)該函數(shù)關(guān)系是單調(diào)的。實際上,成交量v與價格變動ΔP之間的函數(shù)關(guān)系可能不是單調(diào)的,v與|ΔP|之間不存在一對一的函數(shù)關(guān)系。根據(jù)Karpoff的不對稱量價關(guān)系假設(shè),可以得出四個命題:一是成交量與正的價格變化之間正相關(guān);二是成交量與負的價格變化之間負相關(guān);三是用成交量與價格變化的絕對值數(shù)據(jù)來檢驗,會得到正的相關(guān)系數(shù);四是用成交量與價格變化本身進行檢驗,會得到正的相關(guān)系數(shù)。不對稱量價關(guān)系假說見圖1。

    2分位數(shù)回歸

    分位數(shù)回歸模型最早由Koenker和Basset提出。它采用最小絕對偏差的概念,而傳統(tǒng)的回歸統(tǒng)計理論大多采用最小方差的概念。傳統(tǒng)的OLS回歸模型所關(guān)注的是因變量的條件均值,但是條件均值并不能代表整個條件分布,特別是當條件分布函數(shù)存在異質(zhì)性時。分位數(shù)回歸模型以加權(quán)的平均絕對誤差作為目標函數(shù)來估計回歸系數(shù),從而可以得到整個條件分布的形態(tài)。

    條件分位數(shù)Qθ(y|X)是因變量條件累計分布函數(shù)的反函數(shù)。其中,θ∈(0,1)表示分位數(shù)取值。令xi表示自變量,yi表示因變量,T為樣本觀測值的個數(shù)。給定權(quán)重θ,則對θ分位數(shù)的估計可以轉(zhuǎn)換為如下目標函數(shù)的求解:

    min[[SX(]1[]T[SX)][DD(X](yi≥x′iβ)[DD)]θ[JB(|]yi-x′iβ[JB)|]+[DD(X]yi≤x′iβ[DD)](1-θ)[JB(|]yi-x′iβ[JB)|]]上面的目標函數(shù)為加權(quán)的平均絕對誤差。在估計概率密度函數(shù)時,一般采用Bootstrapping方法較為方便,精確度甚至超過大樣本的結(jié)果。本文分位數(shù)實證研究采用的便是Bootstrapping方法。

    3數(shù)據(jù)預(yù)處理以及基本統(tǒng)計量分析

    筆者以上海期貨交易所(SHFE)銅、鋁、螺紋鋼主力合約日交易數(shù)據(jù)為研究對象,以倫敦金屬交易所(LME)電子盤3個月到期的LME銅、鋁的日交易數(shù)據(jù)做橫向比較(LME未上市螺紋鋼期貨合約)。我們選取成交活躍的主力合約作為量價關(guān)系分析對象,實證結(jié)果更加有效。所有合約均選取2012年1月1日至2016年12月31日的交易數(shù)據(jù)。此外,我們選取2001年至2005年的銅、鋁日交易數(shù)據(jù)作為量價關(guān)系的縱向比較。

    我們將每日收盤價取對數(shù),然后前后兩日相減得到收益率數(shù)據(jù);參照其他學(xué)者對量價關(guān)系的研究,我們將各品種成交量數(shù)據(jù)取對數(shù)。由于收益率和成交量數(shù)據(jù)均為時間序列數(shù)據(jù),為防止出現(xiàn)“偽回歸”,我們對交易數(shù)據(jù)均進行了單位根檢驗。SHFE期銅、期鋁、螺紋鋼以及LME期銅、期鋁交易數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計量以及ADF檢驗結(jié)果見表1、表2。ADF單位根檢驗結(jié)果表明,各品種收益率以及成交量在1%的水平下均拒絕了單位根的假設(shè)??梢钥闯觯找媛实姆植级喑尸F(xiàn)右偏,而成交量的分布多為左偏(滬鋁的偏度完全相反)。SHFE螺紋鋼收益率均值絕對值、標準差均大于銅鋁,螺紋鋼的成交量均值也要高于銅和鋁。這表明SHFE螺紋鋼的價格波動性更大,成交也更活躍。SHFE期銅、期鋁收益率的標準差均小于LME期銅、期鋁,表明SHFE銅鋁的價格波動率小于LME市場。

    4實證研究

    筆者采用STATA軟件分別估計SHFE銅、鋁、螺紋鋼以及LME銅、鋁分位數(shù)回歸值。以收益率為被解釋變量,成交量為解釋變量,分位數(shù)θ取001,005,010,…,090,095,099。其中尾部的001和099分位數(shù)顯示國內(nèi)期貨市場漲跌幅板限制的效應(yīng)。由于篇幅所限,表3列出了滬銅的OLS以及分位數(shù)回歸結(jié)果,鋁、螺紋鋼的結(jié)果可向筆者索取。為了更加清楚地比較各分位數(shù)回歸的估計與檢驗結(jié)果,我們在圖2給出了前述各品種分位數(shù)回歸系數(shù)的估計值。

    41上海期貨市場銅、鋁、螺紋鋼的量價關(guān)系

    上海銅、鋁、螺紋鋼的量價關(guān)系均為“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”,在上漲和下跌過程中量價關(guān)系呈現(xiàn)一定的非對稱性。2012年至2016年SHFE銅、鋁、螺紋鋼分位數(shù)回歸結(jié)果顯示,在1%水平下系數(shù)估計值大多顯著異于0。在05分位數(shù)以下估計值為負數(shù),在05分位數(shù)以上估計值為正數(shù)。θ分位數(shù)與1-θ分位數(shù)的斜率估計值的絕對值大小也不一樣。滬銅在001~045分位數(shù)的斜率估計值顯著為負,而050~055分位數(shù)的斜率估計值不顯著異于0,050~099的分位數(shù)的斜率估計值顯著為正。斜率估計值隨著分位數(shù)的增大而增大。斜率估計值的符號表明,不論上漲還是下跌收益率和交易量均有相關(guān)性,滬銅呈現(xiàn)“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的態(tài)勢。而在漲跌停板附近(即001和099分位數(shù))斜率估計值也在1%的水平下顯著異于0,并且斜率估計值較大,這表示在漲跌停板附近交易量受到限制,交易量對價格的變動不敏感。

    滬鋁在001~035分位數(shù)的斜率估計值顯著為負,而040~055分位數(shù)的斜率估計系數(shù)不顯著異于零,060~099的分位數(shù)的斜率估計值顯著為正。滬鋁也呈現(xiàn)“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的態(tài)勢。而在漲跌停板附近也存在交易量對價格的變動不敏感的情況。

    螺紋鋼的分位數(shù)斜率系數(shù)估計值和銅更接近。螺紋鋼和銅分位數(shù)系數(shù)估計值均比鋁的大。螺紋鋼也呈現(xiàn)“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的態(tài)勢。而OLS方法系數(shù)以及常數(shù)項估計值在1%的水平下并不顯著異于0,也無法完整地呈現(xiàn)整個條件分布的量價關(guān)系以及漲跌停板的效應(yīng)。

    SHFE銅收益率與成交量關(guān)系分位數(shù)回歸以及OLS結(jié)果見表3。上海銅、鋁、螺紋鋼收益率與成交量斜率估計值見圖2。

    42與LME市場的橫向比較

    圖3為LME銅、鋁收益率對成交量的分位數(shù)回歸結(jié)果。與SHFE市場相同的是,LME電子盤市場的銅、鋁合約也具有出“量價齊揚”和“價跌量亦漲”的特征,成交量與收益率的絕對值正相關(guān)。不同之處有兩點:一是LME銅、鋁的量價關(guān)系要稍弱于上海市場。在1%的水平下,LME銅、鋁均有6個分位數(shù)回歸結(jié)果不顯著異于0;二是由于LME市場沒有漲跌停板限制,在漲跌幅度較大的情況下量價關(guān)系并不明顯。實證表明,001和099的分位數(shù)回歸系數(shù)估計值并不顯著異于0。

    圖3LME銅、鋁收益率與成交量斜率估計值

    43與十年前期貨市場量價關(guān)系的縱向比較

    筆者選取2001年至2005年的銅鋁日交易數(shù)據(jù)進行了量價關(guān)系分位數(shù)回歸分析。由于篇幅所限,未列出具體的表格數(shù)據(jù)。

    上海銅、鋁期貨成交量較十年前均有了大幅度的提升,市場參與度更加活躍。從分位數(shù)回歸結(jié)果來看,2012年以來上海期銅、期鋁的“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的現(xiàn)象更加顯著。從散點圖(見圖4)可以更直觀地看出,2012年以來上海期銅、期鋁的收益率和成交量呈現(xiàn)出更明顯的“V”字形關(guān)系。而在十年前,上海期銅“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”,而期鋁并未出現(xiàn)“價跌量亦漲”的現(xiàn)象。

    LME市場來看,2012年以來LME市場已經(jīng)逐步呈現(xiàn)出“V”字形關(guān)系。而在十年前,LME期銅收益率和成交量的關(guān)系并不明顯,各分位數(shù)回歸系數(shù)均不顯著異于0。

    5結(jié)論

    通過分位數(shù)回歸可以完整地呈現(xiàn)成交量對不同收益率的影響。實證表明,上海期貨市場銅、鋁、螺紋鋼均具有“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的現(xiàn)象,并且量價關(guān)系呈現(xiàn)非對稱“V”字形。在漲跌停板附近,銅、鋁、螺紋鋼交易量受到限制,量價關(guān)系相對較弱。與上海市場相比較,LME電子盤市場銅、鋁也呈現(xiàn)“V”字形的量價關(guān)系,但是斜率估計系數(shù)要弱于上海市場。此外LME由于不存在漲跌停板限制,在價格波動較大時的量價關(guān)系不明顯。實證研究支持了Karpoff的不對稱量價關(guān)系假說。

    從交易主體來講,上海期貨市場參與者與十年前相比金融屬性增強,2012年以來私募基金、證券理財?shù)冉鹑跈C構(gòu)以特殊法人的身份進入商品期貨市場,上海期銅、期鋁“量價齊揚”以及“價跌量亦漲”的現(xiàn)象更加顯著。LME市場以機構(gòu)投資者為主,仍然呈現(xiàn)出“V”字形量價關(guān)系。這說明,不論是個人投資者為主的市場還是機構(gòu)客戶占優(yōu)的市場,在價格發(fā)生較大波動時都會伴隨著成交量的上升,只是在不同品種不同市場之間有程度的差異。2012年以來國內(nèi)期貨市場的參與度更加活躍,成交量有大幅度的提高,期貨市場服務(wù)經(jīng)濟發(fā)展的功能得到進一步發(fā)揮。筆者認為,在監(jiān)控相關(guān)品種“價量倉”指標并實施交易限額等措施時,可以綜合考慮市場投資者的行為因素,進一步提高監(jiān)管的有效性和針對性。此外,在強化市場監(jiān)管的同時,積極引入機構(gòu)投資者,優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu),更好地發(fā)揮期貨市場服務(wù)經(jīng)濟發(fā)展的功能。

    參考文獻:

    [1]華仁海,仲偉俊對上海期貨交易所金屬銅量價關(guān)系的實證分析[J].統(tǒng)計研究,2002(8):71-73

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    [3]陳星期貨市場量價關(guān)系——基于分位數(shù)回歸模型的實證研究[J].南方經(jīng)濟,2009(7):50-60

    [4]何曉光,許友傳黃金市場量價關(guān)系分析——基于分位數(shù)回歸模型的實證研究[J].廣東商學(xué)院學(xué)報,2012(3):25-31

    [5]Karpoff J MThe Relation between Price Changes and Trading Volume:A Survey[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis,1987,22(1):109-126

    [6]Koenker R, Hallock K FQuantile Regression[J].Journal of Economic Perspectives ,2001(15):143-156

    [作者簡介]陳星(1982—),男,山東人,復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟學(xué)碩士,目前供職于上海期貨交易所。

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