商品期貨市場中投資者交易信息的收益預測能力分析

張佳寧

（上海交通大學 上海高級金融學院，上海 200030）

0 引言

近年我國商品期貨市場發(fā)展迅速。商品期貨市場建立之初是為了給有套期保值需求的投資者提供交易以某種大宗商品作為標的資產的期貨的機會。隨著期貨市場的發(fā)展，越來越多以投機為目的的投資者參與交易。已有研究側重于探討商品期貨市場中投機者的作用，包括研究投機者的內幕信息交易對市場帶來的影響及投機者作為市場流動性提供者的重要作用。本文從投資者的交易信息對未來商品期貨收益預測能力的角度研究投資者在我國商品期貨市場中的作用，特別是投機類投資者和套期保值類投資者的預測能力區(qū)別。

1 假設提出

本文利用實證研究方法檢驗我國商品期貨市場中投資者交易信息對未來商品期貨收益的預測能力，特別是投機和套保投資者交易信息預測能力的區(qū)別。該實證研究基于以交易者信息為基礎的市場結構理論模型。Glosten和Milgrom（1985）建立了一個連續(xù)交易模型，包括有信息交易者及一部分無信息交易者和一個風險中性的做市商。在連續(xù)交易過程中，完全競爭的做市商根據有信息交易者在市場中的比重不斷調整價格使得信息反映在資產未來價格中。在商品期貨市場中，由于擁有信息投資者參與實體商品交易具有不方便性，他們往往參與商品期貨的交易，這導致商品期貨投資者總體上有信息，據此本文提出假設：

假設1：商品期貨投資者的交易信息可以預測未來商品期貨收益。

此外，該模型預測資產價格對不同類型信息的反應速度不同，對公共信息會反應較快，而私有信息則會緩慢地體現在資產價格中。商品期貨市場中主要包括兩種投資者：套期保值類和投機類投資者。套期保值類投資者主要為進行大宗商品實體交易的機構，他們對大宗商品的基本面信息更加了解，因而擁有較多私有信息；而投機類投資者接觸更多來自于市場及行情等方面的公共信息。據此提出假設：

假設2：套保類投資者的交易信息對商品期貨的預測速度較為緩慢，而投機類投資者的交易信息預測速度更快。

2 研究設計

2.1 樣本選擇

本文從國泰安數據庫獲取我國商品期貨席位交易數據，其中大連商品期貨交易所公布所有席位的每日交易信息，包括交易量、多頭和空頭持有量；而上海期貨交易所和鄭州商品期貨交易所每天僅公布交易量和多頭、空頭持有量排前二十名的席位交易信息。樣本從2011年1月開始至2016年12月，共包括462個席位信息及28種商品期貨。對每個席位，本文根據席位的名稱信息把它分類為自營類賬戶和經紀類賬戶。如果席位名稱接近期貨公司的名稱，那么它將被歸類為經紀類賬戶，比如“光大期貨”這一席位被定義為經紀賬戶；如果更接近實體公司的名稱，比如“大連龍糧”，則被分類為自營類賬戶。在本文所分析的樣本中，103個席位被分類為自營類賬戶席位，其余359個席位被分類為經紀類賬戶席位。商品期貨收益數據同樣來自于國泰安數據庫。

2.2 模型構建

本文實證分析基于以交易者信息為基礎的市場微結構理論模型，該模型預測市場中交易者的信息會被反應在資產未來價格中，其中公共信息會快速反應在資產價格中，而私有信息則會較慢反應在資產價格中。該理論模型在實證檢驗中面臨的最大問題是如何衡量交易者的交易信息。Pan和Poteshman（2006）提出在期權市場中投資者的空頭方交易更有信息，當有較多新空頭期權合約出現的時候，預測未來股票收益將會下降。本文將Pan和Poteshman（2006）在期權市場上衡量交易者信息的方法應用到我國商品期貨市場中。通過對我國商品期貨市場中交易者計算每日新開空頭合約的數量除以每日各類賬戶空頭持倉和多頭持倉合約的總和作為投資者的信息比率（INFO）：

如果有信息交易者對商品期貨有正面信息，那么他會購入相應的商品期貨多頭，這會使得式（1）中的分母增大而分子不變，從而導致信息比率下降。相反，如果有信息投資者對商品有負面信息，那么他會購入相應的商品期貨空頭，使得式（1）中的Shortit增大，從而信息比率上升。

3 收益預測能力分析

3.1 投資者交易信息對未來商品期貨收益的預測能力

本文研究我國商品期貨市場中投資者的交易信息（INFO）對未來商品期貨收益的預測能力。根據假設1，擁有信息的投資者參與實體商品交易具有不方便性，因此他們往往會參與商品期貨的交易，這導致商品期貨投資者總體上是有信息的，他們的交易信息應當對未來商品期貨價格走勢有預測能力。

本文通過回歸方程式（2）對假設1進行檢驗，式（2）中的因變量是Rit+τ，商品i從第t+1天到第t+τ天的累積收益。主要自變量是Xit，商品i在t天的信息比率。根據假設1，當有信息投資者有商品期貨的負面消息時，他們會購入期貨的空頭方，從而使得投資者的信息比率（INFO）增加，因此本文預期信息比率前的系數β統(tǒng)計上顯著為負。

回歸檢驗使用的數據為2010—2016年每日所有席位的商品期貨交易信息及各種商品期貨每日收益數據。根據式（2），本文將未來一天、兩天直至未來二十天的各種商品期貨累計收益率回歸到投資者的交易信息比率（INFO）上，回歸結果為表1的第一部分。結果表明，投資者的交易信息比率可以統(tǒng)計上顯著預測未來商品期貨從一天至二十天的收益率，這表明信息比率對未來商品期貨收益的預測能力來自于交易信息而不是暫時的價格壓力。

表1 信息比率與商品期貨未來收益預測

3.2 投機類與套保類投資者的交易信息對未來商品期貨收益預測能力

將我國商品期貨市場中的投資者分為投機類與套保類投資者，進一步研究投資者的交易信息。理論上，自營類席位主要是由一些大宗商品交易公司所擁有，他們主要是機構投資者，接觸較多大宗商品的基本面信息。其交易的目的主要為套期保值，交易頻率較低，持倉時間較長，因此，他們的交易信息對較長時間段的商品期貨價格走勢有較強的預測能力。而經紀類席位主要是由一些期貨公司擁有，交易主要來自期貨公司的客戶，包括機構投資者和個人投資者，他們的交易相對于自營類席位來說擁有較多公共信息，應當對較短期的商品期貨價格走勢有較好的預測能力。本文用自營類席位的交易信息代表套期保值類投資者的交易信息，用經紀類席位的交易信息代表投機類投資者的交易信息。

在實證檢驗中，分別計算自營類和經紀類席位的交易信息比率（INFO），并對這兩類席位分別進行式（2）中的檢驗。實證檢驗結果為表1的第二部分。從第二天至第五天，自營類席位的交易信息比率無法顯著預測未來收益，而從第十天開始，其信息比率可以顯著預測未來收益，信息比率越高未來收益越低。此外，無論是經紀類席位還是自營類席位，他們的信息比率對未來商品期貨收益的預測能力在長期都沒有發(fā)生反轉。結果表明，對于經紀類席位來說，他們的交易信息會快速反映在價格中，無論是短期還是長期，經紀類席位的信息比率都可以統(tǒng)計上顯著的預測未來商品期貨價格走勢。而對于自營類席位，他們的交易信息比率無法預測短期內價格走勢，但其交易信息長期體現在商品期貨收益率中。

3.3 不同信息比率水平下的分樣本分析

本文根據信息比率將樣本分為五組，在每組中分別對經紀類席位和自營類席位進行回歸分析來檢驗不同類型交易者的信息與未來商品期貨收益的關系。對自營類賬戶來說，投資者特征比較接近，在信息比率較高的樣本中他們的信息更為強烈和準確，因而該類賬戶的交易信息對未來商品期貨收益預測能力在信息比率較高的樣本中更強。而經紀類席位由于投資者的多樣性，他們的交易信息中有更多噪音，其信息比率理論上應當較低。但是由于有些商品期貨交易所的交易信息披露不完整可能導致信息比率值偏離真實值，因而在信息比率較低的樣本中，經紀類席位的交易信息更為準確，所以在信息比率較低的樣本中經紀類席位對未來商品期貨收益預測能力應當更準確。

實證檢驗結果如下頁表2所示。組一、組二、組三的結果顯示，對于經紀類席位，他們的交易信息可以立刻被反映在商品期貨價格中，而且經濟意義也足夠大。對于自營類席位來說，本文發(fā)現在第五組中自營類席位的交易信息在七至十天之后會顯著體現在商品期貨價格中，且經濟意義顯著。從長期來看，自營類席位的交易信息對收益的預測能力并未發(fā)生反轉現象，說明該預測能力不是來自短期交易導致的價格壓力。

由此為上文研究提供了更深一層的佐證。公共信息通過經紀類席位的交易會快速反映在商品期貨價格中，而私有信息通過自營類席位的交易會緩慢地反映在商品期貨的價格中。這與以信息為基礎的理論模型的預測一致。

表2 信息比率與商品期貨未來收益預測

3.4 穩(wěn)健性檢驗

將回歸檢驗的因變量從商品期貨的累積收益率變換為每日的商品期貨收益率來檢驗以上結果的穩(wěn)健性。此處實證檢驗所使用的樣本數據及檢驗方法與上文中的實證檢驗所用樣本完全一致。回歸檢驗結果如表3所示。

表3 穩(wěn)定性檢驗

總體來說，穩(wěn)健性檢驗的結果與上文的結果一致，對于經紀類席位來說，他們的交易信息會較快地反映在價格中，而對于自營類席位來說，他們的交易信息會相對較為緩慢地反映在價格中。經紀類席位的信息比率可以在短期內預測未來商品期貨收益，而自營類席位的信息比率可以在較為長期范圍預測未來商品期貨收益。

4 結論

本文研究我國商品期貨市場中投資者的交易信息對未來商品期貨收益的預測能力，以及比較投機類和套期保值類投資者的預測能力區(qū)別。結果表明，投資者的交易信息可以預測未來商品期貨收益，其中投機類投資者的交易信息更接近公共信息，可以較快預測未來商品期貨收益。而套保類投資者的交易信息則更接近私有信息，對未來商品期貨收益預測能力較為緩慢。