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    基于高頻數(shù)據(jù)的銅期貨核心功能研究

    2020-09-09 07:27尚麗娜
    對(duì)外經(jīng)貿(mào) 2020年8期
    關(guān)鍵詞:套期保值

    尚麗娜

    [摘 要]期貨市場(chǎng)始終以服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)為核心,銅期貨對(duì)于服務(wù)銅上下游企業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有重要的參考價(jià)值和意義。通過高頻數(shù)據(jù),實(shí)證研究滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值功能。首先通過Granger因果檢驗(yàn)等工具驗(yàn)證滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨之間的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,發(fā)現(xiàn)二者具有相互的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,但是銅期貨對(duì)銅現(xiàn)貨的價(jià)格引領(lǐng)作用更加明顯;其次通過VAR和ECM等套期保值模型,實(shí)證研究了滬銅期貨對(duì)長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨的套期保值功能,套期保值效果較為明顯;最后則是通過測(cè)算和分析,確定了滬銅期貨對(duì)長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨的最優(yōu)套保率,銅上下游企業(yè)則可以通過最優(yōu)套保率管理風(fēng)險(xiǎn)敞口,實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的有效轉(zhuǎn)移。

    [關(guān)鍵詞]滬銅期貨;價(jià)格發(fā)現(xiàn);套期保值;最優(yōu)套保率

    [中圖分類號(hào)] F830 ? ? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A ? ? ? ? ? ? [文章編號(hào)] 2095-3283(2020)08-0097-04

    Abstract:The futures market always centers on the service for the real economy, so does that of copper futures as a member of the futures market. Therefore, the core roles of price discovery and hedging function the Shanghai copper futures play are of important reference value and significance for serving the upstream and downstream copper enterprises and other real economy. This paper will empirically study the price discovery and hedging functions of copper futures in Shanghai and copper spot in Yangtze River non-ferrous market on the base of high-frequency data. Firstly, the price discovery function between copper futures in Shanghai and copper spot in Yangtze River nonferrous market is verified through Granger Causality Test and other tools, it is found that copper futures in Shanghai and copper spot in Yangtze River nonferrous market have functions of mutual price discovery, but the leading role of copper futures in price of copper spot is more obvious; Secondly, the hedging function of the Shanghai copper futures on copper spot in Yangtze River nonferrous market is empirically studied through VAR and ECM hedging model, which shows a relatively obvious hedging effect. Finally, the optimal hedge ratio of Shanghai copper futures to copper spot in the Yangtze River non-ferrous market is determined through calculation and analysis, and the upstream and downstream copper enterprises can manage their risk exposure through the optimal hedge ratio, so as to realize the effective transfer of market risk.

    Key Words: Shanghai Copper Futures; Price Discovery; Hedging; Optimal Hedge Ratio

    2020年以來(lái),新冠肺炎疫情持續(xù)蔓延,從需求端對(duì)有色金屬板塊造成較大的沖擊,有色板塊整體下行,銅價(jià)下跌幅度和速度更甚于有色板塊。銅價(jià)的大幅下跌,對(duì)于銅上下游企業(yè)和貿(mào)易商均有較大的沖擊,上游企業(yè)因?yàn)殂~價(jià)下跌而利潤(rùn)下降,下游企業(yè)則因?yàn)殂~價(jià)下降,降低采購(gòu)成本而提升利潤(rùn),但是對(duì)于銅庫(kù)存和下游產(chǎn)品的沖擊亦難以避免,銅價(jià)處于歷史低位之際,銅下游企業(yè)則更能適合進(jìn)行買保鎖定成本,對(duì)于貿(mào)易商而言則要警惕下游需求的下降和庫(kù)存價(jià)格的下降,上中下游等企業(yè)均需要期貨市場(chǎng)套保來(lái)轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn),鎖定成本,保證利潤(rùn)。故銅期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和套期保值功能凸顯,對(duì)銅期貨市場(chǎng)核心功能的研究亦處于重中之重。在此背景下,對(duì)銅期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和套期保值功能進(jìn)行進(jìn)一步的實(shí)證研究,了解銅期貨市場(chǎng)核心功能發(fā)揮的效果,為銅上下游企業(yè)提供合理的套保建議。

    一、銅期貨核心功能介紹及模型設(shè)定

    (一)核心功能介紹

    期貨核心功能主要包括價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值兩個(gè)功能,對(duì)滬銅期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和套期保值功能進(jìn)行研究,探究銅期貨核心功能發(fā)揮的有效性以及合理性。

    價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能是指期貨市場(chǎng)通過獨(dú)特的交易運(yùn)行機(jī)制,形成具有預(yù)期性和指示性的期貨價(jià)格,進(jìn)而引領(lǐng)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的變化,即期貨市場(chǎng)對(duì)信息的獲取時(shí)間要早于現(xiàn)貨市場(chǎng),其價(jià)格會(huì)因市場(chǎng)擾動(dòng)率先變動(dòng),進(jìn)而引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)。采用ADF檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果檢驗(yàn),驗(yàn)證銅主連期貨與銅現(xiàn)貨之間的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。

    在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的基礎(chǔ)上,期貨的套期保值功能是期貨市場(chǎng)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主要方式,也是期貨市場(chǎng)的主要功能。期貨套保功能主要是指套保者為了規(guī)避現(xiàn)貨市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)而同時(shí)買賣相同數(shù)據(jù)的期貨和現(xiàn)貨,使期貨的價(jià)格變動(dòng)抵消現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng),從而實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定收益的一種風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移活動(dòng)。按照有效市場(chǎng)假說理論,面對(duì)新信息的沖擊,期貨和現(xiàn)貨必然有相同的價(jià)格變動(dòng)方向和數(shù)量,那么在期貨市場(chǎng)上進(jìn)行買賣與現(xiàn)貨數(shù)量相等、方向相反的交易,必然可以對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)實(shí)現(xiàn)有效的套期保值功能。通過OLS模型、VAR模型和ECM模型對(duì)銅期貨的套期保值效果進(jìn)行研究。

    (二)核心功能模型設(shè)定

    二、銅期貨核心功能實(shí)證檢驗(yàn)

    (一)數(shù)據(jù)選取

    選取滬銅期貨連續(xù)性主力合約和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅平均價(jià)作為研究對(duì)象,選擇其自2010年1月2日到2020年4月14日的2492組日度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind,實(shí)證所使用的軟件為Eviews9.0軟件。根據(jù)2492組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)繪制滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨的收盤價(jià)走勢(shì)圖,可以清晰看到滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)基本吻合,效果相對(duì)較好,故在直觀觀測(cè)基礎(chǔ)上對(duì)其核心功能進(jìn)行相關(guān)的實(shí)證檢驗(yàn)具有較強(qiáng)的可實(shí)操性。

    (二)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能檢驗(yàn)

    在對(duì)銅期貨和現(xiàn)貨進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)前,首先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以避免后面實(shí)證過程出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。

    首先,采用ADF單位根檢驗(yàn)?zāi)P停瑢?duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。通過P值可以讀取,滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列在5%的置信水平下不滿足平穩(wěn)性要求。然后,對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列進(jìn)行一階差分處理,再進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),通過表1可知,滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨的一階差分序列在5%的置信水平下均滿足平穩(wěn)性要求,平穩(wěn)性檢驗(yàn)通過,滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件,故可以對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

    對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。通過對(duì)表2數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可知在5%的顯著性水平下,拒絕原假設(shè)且顯著性強(qiáng),即滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列之間存在較為明顯的協(xié)整關(guān)系,滿足Granger因果檢驗(yàn)的前提條件,故接下來(lái)將會(huì)對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),驗(yàn)證其價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的有效性。

    對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可知:在5%的顯著性水平下,滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨時(shí)間序列互為彼此的Granger原因。也就是說,在5%的置信水平下,滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨價(jià)格可以相互引領(lǐng),但是滬銅期貨對(duì)長(zhǎng)江有色現(xiàn)貨銅的引領(lǐng)作用更加明顯。因此市場(chǎng)參與主體可以通過滬銅期貨對(duì)新信息的反應(yīng)有效地引領(lǐng)長(zhǎng)江有色市場(chǎng)現(xiàn)貨銅的變動(dòng),從而更加有效地進(jìn)行投資活動(dòng)。

    (三)套保功能實(shí)證研究

    期貨市場(chǎng)自成立之初即以服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)為核心要義,而期貨市場(chǎng)之所以能夠有效地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì),亦主要是通過其套期保值功能進(jìn)行實(shí)體經(jīng)濟(jì)的服務(wù),可以有效轉(zhuǎn)移現(xiàn)貨市場(chǎng)存在的價(jià)格變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。運(yùn)用OLS模型、VAR模型和ECM模型,分別研究滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨之間的套期保值功能,然后通過這三個(gè)模型的結(jié)果計(jì)算最優(yōu)套期保值比率,為期貨市場(chǎng)服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供套保建議。

    首先使用OLS模型,對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨將進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果如表4所示。從表4可以看出,回歸效果顯著,故根據(jù)前文的理論分析,可以得出最優(yōu)套期保值率為1.0117。

    具體來(lái)看,由于OLS回歸模型使用的是無(wú)條件分布估計(jì),容易導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果存在較大偏誤,因此在OLS回歸模型估計(jì)下的最優(yōu)套保率的精確度相對(duì)較低;而VAR估計(jì)模型和ECM估計(jì)模型計(jì)算出的最優(yōu)套期保值率,分別為0.991667和0.976474,兩個(gè)模型的結(jié)果較為接近,既可以彼此檢驗(yàn)亦可以相互支撐,故可取度較高。

    另外,考慮到ECM估計(jì)模型中誤差修正項(xiàng)的影響,市場(chǎng)參與者的交易行為會(huì)受到銅期貨收益率的影響,所以ECM模型的結(jié)果相較于VAR模型結(jié)果會(huì)更加準(zhǔn)確真實(shí)。故通過以上分析,滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨的套期保值比例,以0.98為最優(yōu)套期保值比率,故市場(chǎng)參與者可以基于0.98的最優(yōu)套保率,對(duì)滬銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨進(jìn)行更加有效的套保操作,從而實(shí)現(xiàn)現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移。

    三、結(jié)論

    期貨通過價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值兩個(gè)核心功能,服務(wù)于現(xiàn)貨市場(chǎng),實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移,對(duì)于銅期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng),銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨價(jià)格的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和套期保值功能發(fā)揮效果較好,這對(duì)于銅現(xiàn)貨市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展具有較強(qiáng)的影響。

    本文首先通過ADF檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)方法驗(yàn)證了銅期貨和長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨價(jià)格之間具有相互的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,并且銅期貨對(duì)長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨價(jià)格的引領(lǐng)作用更加明顯,因?yàn)槭袌?chǎng)參與者可以根據(jù)期貨市場(chǎng)價(jià)格的變化,及時(shí)調(diào)整現(xiàn)貨頭寸并及時(shí)作為合理的交易操作。另一方面,通過OLS模型、VAR模型和ECM模型驗(yàn)證了銅期貨對(duì)現(xiàn)貨的套期保值功能,并且通過測(cè)算與分析,確定了滬銅期貨和對(duì)長(zhǎng)江有色市場(chǎng)銅現(xiàn)貨價(jià)格的最優(yōu)套保率,市場(chǎng)參與者可以根據(jù)最優(yōu)套保率進(jìn)行套期保值安排,降低風(fēng)險(xiǎn)敞口,提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力。正因?yàn)榫哂休^強(qiáng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值效果,監(jiān)管者可以隨時(shí)跟蹤期貨市場(chǎng)的變化,提前預(yù)防系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

    [參考文獻(xiàn)]

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    (責(zé)任編輯:張彤彤)

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