云資產(chǎn)與商品期貨市場的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略研究

摘要：本文以2013—2023年數(shù)據(jù)評(píng)估了云資產(chǎn)的長期投資價(jià)值。首先，使用DCC-GARCH模型對(duì)云資產(chǎn)與幾種大宗商品期貨價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)回測。結(jié)果表明兩者之間存在低價(jià)溢出效應(yīng)，強(qiáng)調(diào)了投資云資產(chǎn)的重要性。其次，構(gòu)建了數(shù)學(xué)模型對(duì)云資產(chǎn)及四種大宗商品期貨的避險(xiǎn)能力進(jìn)行了評(píng)價(jià)。研究發(fā)現(xiàn)，云資產(chǎn)的避險(xiǎn)能力最強(qiáng)，證明它是一種理想的對(duì)沖工具。最后，進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性測試，強(qiáng)化了云資產(chǎn)在投資價(jià)值和對(duì)未來金融安全領(lǐng)域的潛在貢獻(xiàn)。

關(guān)鍵詞：云經(jīng)濟(jì)；商品期貨；多元化投資

引言

在當(dāng)前全球大宗商品市場劇烈波動(dòng)的背景下，傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)管理工具正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。大宗商品期貨，作為機(jī)構(gòu)投資者最為青睞的資產(chǎn)類別，憑借其風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖與投資組合分散功能，長期以來一直主導(dǎo)著市場配置。然而，近年來頻繁出現(xiàn)的異常價(jià)格波動(dòng)，揭示了現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)管理體系的脆弱性，迫切需要探索創(chuàng)新性的解決方案。這一現(xiàn)實(shí)困境與我國提出的“雙循環(huán)”戰(zhàn)略形成了深刻的共鳴——作為全球最大的大宗商品貿(mào)易國與消費(fèi)國，長期缺乏定價(jià)權(quán)不僅限制了企業(yè)的盈利能力，更對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈的安全構(gòu)成了威脅，這凸顯了構(gòu)建自主可控定價(jià)機(jī)制的戰(zhàn)略緊迫性。

數(shù)字技術(shù)革命為解決當(dāng)前困境提供了新的視角。以區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)為核心的云技術(shù)，通過去中心化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)，正在重塑數(shù)字資產(chǎn)的價(jià)值邏輯。比特幣等加密貨幣憑借其非主權(quán)屬性和抗通脹特征，被賦予了“數(shù)字黃金”的時(shí)代定位，其底層技術(shù)更展現(xiàn)了在循環(huán)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的獨(dú)特價(jià)值。特別是在疫情催生的“非接觸經(jīng)濟(jì)”范式中，云資產(chǎn)已超越傳統(tǒng)金融工具的范疇，發(fā)展成為涵蓋數(shù)據(jù)認(rèn)證、風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖、跨境結(jié)算的復(fù)合型基礎(chǔ)設(shè)施。這種技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式的躍遷，為重構(gòu)大宗商品定價(jià)機(jī)制提供了可能的路徑：對(duì)內(nèi)可通過物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)的全面穿透，強(qiáng)化“內(nèi)循環(huán)”定價(jià)基準(zhǔn)的科技支撐；對(duì)外可依托區(qū)塊鏈構(gòu)建跨境信用體系，提升“外循環(huán)”市場博弈的話語權(quán)重[1]。

在當(dāng)前階段，我國云經(jīng)濟(jì)已展現(xiàn)出技術(shù)研發(fā)與場景應(yīng)用的雙重優(yōu)勢。其與大宗商品市場的深度融合，不僅是響應(yīng)“在更廣泛的利益共同體范圍內(nèi)參與全球治理”戰(zhàn)略號(hào)召的具體實(shí)踐，更是解決定價(jià)權(quán)困境、保障產(chǎn)業(yè)鏈安全的關(guān)鍵所在。探索在“雙循環(huán)”格局下，技術(shù)如何賦能定價(jià)權(quán)的實(shí)現(xiàn)路徑，不僅關(guān)系到企業(yè)核心競爭力的提升，更是推動(dòng)共建人類命運(yùn)共同體的重要支撐點(diǎn)[2]。本文立足于這一戰(zhàn)略交匯點(diǎn)，旨在揭示云技術(shù)重構(gòu)大宗商品定價(jià)權(quán)的內(nèi)在機(jī)制，為新時(shí)代全球治理提供一份具有特色的解決方案。

研究動(dòng)機(jī)如下：首先，盡管部分學(xué)者已開始認(rèn)識(shí)到云經(jīng)濟(jì)的理論價(jià)值，但對(duì)其實(shí)際效用和應(yīng)用領(lǐng)域的研究尚不全面。其次，由于新數(shù)字貨幣資產(chǎn)的沖擊，傳統(tǒng)避險(xiǎn)資產(chǎn)面臨重大挑戰(zhàn)，因此理解云資產(chǎn)的對(duì)沖價(jià)值顯得尤為重要。第三，作為一個(gè)新興概念，云資產(chǎn)在全球資本市場中的討論主要仍停留在概念層面，并且依賴于年度或季度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。此外，在中國以外的新興市場中，尋找與云資產(chǎn)直接相關(guān)的定量證據(jù)也極具挑戰(zhàn)性。因此，本研究代表了一項(xiàng)探索性倡議，旨在激發(fā)未來研究者的興趣和關(guān)注。

一、數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文采用了Lin和Cheung（2022）提出的中國云經(jīng)濟(jì)指數(shù)（CCEI）作為云資產(chǎn)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。本文選擇了四種大宗商品期貨作為基本資產(chǎn)，包括ICE黃金指數(shù)（GOLD）、白銀期貨指數(shù)（AG）、原油指數(shù)（WTI）和COMEX銅期貨（CU）[3]。在補(bǔ)充測試中，分別向基礎(chǔ)投資組合中添加了三種常見金融資產(chǎn)。這些補(bǔ)充測試的輔助工具包括美國10年期國債指數(shù)（USTB）、比特幣價(jià)格指數(shù)（BIT）和MSCI全球股票市場指數(shù)（MSCI），以便在測試模型中評(píng)估全球股票市場，從而增強(qiáng)評(píng)估模型的穩(wěn)健性。CCEI來源于iFinD數(shù)據(jù)庫，其他指標(biāo)取自英為財(cái)情，所有指標(biāo)的整體采樣區(qū)間為2013—2023年每日數(shù)據(jù)[4]。

（二）方法論

本文使用DCC-GARCH模型用于捕捉多個(gè)時(shí)間序列之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，其中DCC模型用于構(gòu)建殘差之間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)，GARCH模型用于估計(jì)每個(gè)時(shí)間序列的條件異方差。由于篇幅限制，DCC GARCH模型推導(dǎo)公式及步驟參見王曉峰和林立超（2021）的研究。

為了評(píng)估云資產(chǎn)的對(duì)沖價(jià)值，本文還設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)學(xué)評(píng)估模型。首先，將金融資產(chǎn)X和Y組合成X-Y的形式，并命名為C3、C4、C5和C6；其次，選擇五個(gè)指標(biāo)作為評(píng)估模型的核心指標(biāo)；最后，根據(jù)資產(chǎn)組合的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行評(píng)分和評(píng)估[5]。

二、結(jié)果與討論

（一）DCC-GARCH模型

DCC-GARCH模型的結(jié)果揭示了一些有趣的現(xiàn)象：第一，投資組合滿足ARCH（-1）和GARCH（-1）系數(shù)和小于1，表明云資產(chǎn)與其他金融資產(chǎn)的價(jià)格收益率具有顯著的長期動(dòng)態(tài)相關(guān)性。第二，原油與其他商品期貨之間的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低。比如在一些特殊時(shí)期，WTI與GOLD之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)一度降至零以下，為其潛在的避險(xiǎn)資產(chǎn)屬性提供了可靠證據(jù)。第三，CU-WTI和GOLD-CU的系數(shù)有時(shí)偏離了其原始運(yùn)行軌跡。這種偏離可能歸因于美聯(lián)儲(chǔ)為應(yīng)對(duì)COVID-19影響并通過降息至零來穩(wěn)定金融市場所采取的措施。幾組與云資產(chǎn)相關(guān)的系數(shù)迅速恢復(fù)到其先前的波動(dòng)范圍，表明云資產(chǎn)可能具備更好的避險(xiǎn)價(jià)值。隨后，將疫情防控期間和之后進(jìn)行重復(fù)測試。

結(jié)果展示了CCEI的獨(dú)特魅力。類似于WTI的功能屬性，CCEI也表現(xiàn)出了避險(xiǎn)資產(chǎn)的基本特征，其表現(xiàn)似乎優(yōu)于前者。CCEI與GOLD之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)大多數(shù)保持在[-0.1，0.1]之間，而CCEI與WTI、CCEI與銀的主要系數(shù)范圍在[-0.05，0.2]之間。CCEI與銅期貨的表現(xiàn)最弱，但在特定時(shí)期（例如2021年8月10日左右）也表現(xiàn)出了避險(xiǎn)特征。云資產(chǎn)與其他傳統(tǒng)避險(xiǎn)資產(chǎn)之間較弱的關(guān)聯(lián)，可能歸因于：第一，資產(chǎn)特征的差異。云資產(chǎn)主要依賴于互聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)發(fā)展，相較于基于市場供需關(guān)系的傳統(tǒng)資產(chǎn)，它可能具有某些潛在的差異（Lin和Cheung，2022）。第二，投資者情緒效應(yīng)。當(dāng)市場預(yù)期經(jīng)濟(jì)條件改善時(shí)，投資者可能更傾向于投資傳統(tǒng)避險(xiǎn)資產(chǎn)，這些資產(chǎn)受到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動(dòng)。相反，在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，以云資產(chǎn)為代表的虛擬經(jīng)濟(jì)可能會(huì)變得更加繁榮（Ozili和Arun，2023）。

（二）避險(xiǎn)能力評(píng)估方法

接下來，通過量化方式展示云資產(chǎn)避險(xiǎn)特性。本文將云資產(chǎn)與四種資產(chǎn)進(jìn)行橫向比較，估算五種資產(chǎn)的避險(xiǎn)價(jià)值排名，從而描述它的避險(xiǎn)價(jià)值。首先，對(duì)上述模型的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行了預(yù)處理。具體來說，CCEI-GOLD、CCEI-WTI和GOLD-WTI被命名為三資產(chǎn)組（C3）。類似地，由CCEI、GOLD、WTI和AG組成的資產(chǎn)對(duì)被命名為四資產(chǎn)組（C4）。同理，由CCEI、XAU、WTI、AG和CU組成的資產(chǎn)對(duì)被命名為五資產(chǎn)組（C5），詳見表1。其次，評(píng)估模型指標(biāo)設(shè)定。本文選取均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)差、極大值和極小值作為評(píng)估模型的核心指標(biāo)。其中，均值和標(biāo)準(zhǔn)差用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢和離散程度。中值是所有單位標(biāo)記值的代表值，由其在所有標(biāo)記值中的位置決定。由于它不受分布序列中最大值或最小值的影響，可以在一定程度上提高分布序列的代表性。最大值和最小值可以捕捉數(shù)據(jù)的極端特征，是金融市場中至關(guān)重要的觀察對(duì)象。第三，評(píng)估模型設(shè)計(jì)。對(duì)上述五個(gè)指標(biāo)的排序結(jié)果進(jìn)行賦分（1—4分）。由于五種金融資產(chǎn)都具有避險(xiǎn)特性，它們之間的高動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)意味著資產(chǎn)組合之間存在較強(qiáng)的價(jià)格溢出效應(yīng)，資產(chǎn)的避險(xiǎn)能力較弱，資產(chǎn)的估值較低。相反，資產(chǎn)組合的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)越低，資產(chǎn)的價(jià)值越高。由于評(píng)估模型的測試樣本是動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，它可能是正數(shù)（表示兩個(gè)資產(chǎn)之間的正相關(guān)）或負(fù)數(shù)（表示兩個(gè)資產(chǎn)之間的負(fù)相關(guān)）。與零值線的偏離程度是關(guān)鍵部分。因此，在比較之前對(duì)負(fù)指標(biāo)進(jìn)行了絕對(duì)值處理。然后，將項(xiàng)目積分進(jìn)行等權(quán)重處理，記錄在表2的“總得分”欄。最后，根據(jù)“總分”列中的分?jǐn)?shù)進(jìn)行資產(chǎn)排名。得分越高，避險(xiǎn)能力越強(qiáng)；反之，避險(xiǎn)能力越弱。評(píng)估結(jié)果（表2）表明，C5的對(duì)沖排名順序?yàn)椋篊CEIgt;GOLDgt;AGgt;CUgt;WTI，且CCEI也是C3和C4組中最佳的對(duì)沖資產(chǎn)?？偠灾瀑Y產(chǎn)在簡易評(píng)估模型中的優(yōu)異表現(xiàn)表明，它可能成為商品期貨的避風(fēng)港。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本節(jié)通過三組測試對(duì)簡易評(píng)估模型的穩(wěn)健性進(jìn)行了檢驗(yàn)。第一組使用T分布替代先前的高斯分布，對(duì)多元DCC-GARCH（1，1）模型進(jìn)行了重復(fù)估計(jì)。結(jié)果表明，C3、C4和C5模型中的各資產(chǎn)排名與表2中高度一致（僅有C5中的WTI和CU交換了位置）。由于CCEI取自股票市場，因此在第二組測試中將全球股票市場指數(shù)納入其中形成六資產(chǎn)（C6）模型是有意義的。結(jié)果表明，MSCI的避險(xiǎn)能力排名在WTI和CU之間，占據(jù)第五位。其他資產(chǎn)排名與第一組的表現(xiàn)高度相似。類似的指標(biāo)還被添加到另外兩組測試中，分別是BTC和USTB。前者是因?yàn)锽TC與Lin和Cheung（2022）對(duì)云經(jīng)濟(jì)的定義一致，表明比特幣的資產(chǎn)屬性與CCEI相似；后者是全球公認(rèn)的避險(xiǎn)資產(chǎn)，可以用來重新檢驗(yàn)云資產(chǎn)的避險(xiǎn)特性排名。

第三組的估計(jì)結(jié)果顯示，比特幣的排名最高，這是合理的。根據(jù)Lin和Cheung（2022）的研究，比特幣與云資產(chǎn)具有相似的基本特征。此外，云資產(chǎn)的避險(xiǎn)價(jià)值接近比特幣，而非MSCI全球股票市場指數(shù)。這表明云資產(chǎn)雖來源于股票市場，但其投資價(jià)值可能已經(jīng)超過了股票市場。換句話說，若不考慮比特幣，云資產(chǎn)的性能是最好的。受篇幅限制，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的表格同樣可向作者索取。

三、結(jié)論

作為第四次工業(yè)革命最具影響力的產(chǎn)物，云經(jīng)濟(jì)以驚人的速度改變了人們熟悉的各個(gè)領(lǐng)域。云資產(chǎn)因涉及大多數(shù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)而吸引了越來越多的從業(yè)者和研究人員的關(guān)注。本研究旨在通過構(gòu)建簡化版模型，定量評(píng)估云資產(chǎn)的對(duì)沖價(jià)值。因此，方法學(xué)的拓展是本文的一個(gè)重要特點(diǎn)。本文的研究結(jié)果表明，云資產(chǎn)的波動(dòng)模式與傳統(tǒng)金融資產(chǎn)相似，它們受到相似的市場力量和經(jīng)濟(jì)條件的影響。研究還強(qiáng)調(diào)了云資產(chǎn)與其他金融資產(chǎn)之間較低的相關(guān)波動(dòng)性，表明它們可能適合作為傳統(tǒng)資產(chǎn)的對(duì)沖資產(chǎn)。此外，研究發(fā)現(xiàn)，比特幣和云資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)低于其他金融資產(chǎn)，說明它們可能是投資者更為理想的一種避險(xiǎn)資產(chǎn)。

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〔基金項(xiàng)目：廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（NO：GD24XYJ19）〕（作者簡介：林立超，廣東科技學(xué)院講師）