從雨佳，朱家明

（1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽蚌埠233030）

我國(guó)豆類期貨市場(chǎng)套期保值績(jī)效研究

從雨佳1，朱家明2

（1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽蚌埠233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽蚌埠233030）

針對(duì)我國(guó)豆類期貨市場(chǎng)的的套期保值的績(jī)效，選取了豆粕、大豆和豆油三種商品期貨作為研究對(duì)象，利用OLS、ECM和ECM-BGARCH模型分別估計(jì)豆粕、大豆和豆油的最優(yōu)套期保值比例，通過(guò)構(gòu)建套期保值績(jī)效指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)套期保值效果.實(shí)證表明，利用豆油期貨來(lái)套期保值能達(dá)到最好的效果，但豆粕較差；比較3種方法所估計(jì)出的最優(yōu)套期保值比例的套保效果，發(fā)現(xiàn)ECMBGARCH模型用于估計(jì)套期保值比例最為合適.

豆類商品；套期保值比例；套期保值績(jī)效

作為期貨市場(chǎng)最重要的功能之一，套期保值能有效地避免現(xiàn)貨所暴露的風(fēng)險(xiǎn)，降低現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn).通過(guò)期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)、套期保值以及規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)等功能，農(nóng)戶和投資者可以有效地參與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)和投資活動(dòng).研究農(nóng)產(chǎn)品的最優(yōu)套期保值比例，分析其套期保值績(jī)效，對(duì)于探討我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的效率具有重要意義.大豆及其制品作為農(nóng)產(chǎn)品的重要組成部分，它的發(fā)展在我國(guó)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)了一定的地位.因此，本文將以豆粕、大豆和豆油為研究對(duì)象，研究三者的套期保值績(jī)效.其中大豆分為兩個(gè)品種：大黃豆1號(hào)和大黃豆2號(hào)，由于大黃豆1號(hào)的交易量較大，流動(dòng)性較強(qiáng)，所以選取該品種來(lái)完成以下研究.

國(guó)外學(xué)者為了研究最優(yōu)的套期保值比例采用了不同的方法：Johnson（1960）用最小二乘法（OLS）得到最優(yōu)的套期保值比例[1].Witt（1987）總結(jié)了套期保值的比例估計(jì)式子，并在傳統(tǒng)方法下得到最佳的套期保值比例[2].Ghosh（1993）考慮到了期貨和現(xiàn)貨之間的存在著協(xié)整關(guān)系，將其引入了估計(jì)模型中，提出了誤差修正模型（ECM）[3].Lien（1996）在前人的研究基礎(chǔ)上，又考慮到了期貨價(jià)格波動(dòng)的異方差性和波動(dòng)聚集性，建立了自回歸條件異方差模型[4].

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者借鑒國(guó)外學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)我國(guó)期貨的套期保值比例進(jìn)行了探討.彭紅楓、葉永剛（2007）利用OLS和BGARCH模型估計(jì)了中國(guó)銅期貨的套期保值比例，最終得出動(dòng)態(tài)的BGARCH方法所估計(jì)出的套期保值比率要優(yōu)于靜態(tài)的最小二乘估計(jì)方法的結(jié)論[5].之后，彭紅楓與陳奕（2015）又對(duì)我國(guó)銅期貨的最優(yōu)套期保值比例進(jìn)行了進(jìn)一步的研究，在原有的GARCH模型基礎(chǔ)上考慮到了波動(dòng)率的高持續(xù)性，將MRS模型和DCC-GARCH模型結(jié)合起來(lái)來(lái)對(duì)套期保值比例進(jìn)行實(shí)證分析[6].佟孟華（2011）把滬深300股指期貨作為研究對(duì)象，在最小方差套期保值的基礎(chǔ)之上建立了OLS模型、ECM模型、VECM模型和ECM-BGARCH（1，1）模型，解釋了滬深300股指期貨和指數(shù)之間的時(shí)變特征，分析得出ECMBGARCH（1，1）模型可以得到最優(yōu)套期保值效果[7].

1　研究方法

要想通過(guò)期貨市場(chǎng)來(lái)套期保值，首先得確定套期保值比例，即期貨合約頭寸與現(xiàn)貨合約頭寸之比.傳統(tǒng)的套期保值理論認(rèn)套期保值比例為1，也就是用于套期保值的期貨合約數(shù)與所需套保的現(xiàn)貨數(shù)量應(yīng)相當(dāng).但在實(shí)際中，基差的存在使得套期保值難以達(dá)到盈虧平衡.因此，在基差風(fēng)險(xiǎn)存在的情況下，如何得到使投資者收益最大或是虧損最小的套期保值比例就顯得尤為重要.本文根據(jù)以前學(xué)者研究經(jīng)驗(yàn)，利用OLS、ECM以及ECM-BGARCH三個(gè)模型來(lái)對(duì)三種豆類商品的最優(yōu)套期保值比例進(jìn)行估算.

1.1OLS模型

Witt（1987）提出了將現(xiàn)貨和期貨的收益率進(jìn)行線性回歸得到最小方差的套期保值比例，即傳統(tǒng)的回歸模型的套期保值比例確定，具體形式如下：

在式中β*就是最優(yōu)套期保值比例；ΔlnSt是現(xiàn)貨的對(duì)數(shù)收益率；ΔlnFt是期貨的對(duì)數(shù)收益率；αt為截距項(xiàng)；εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

1.2ECM模型

在現(xiàn)實(shí)生活中，現(xiàn)貨和期貨存在著某種共同趨勢(shì)，這使得OLS估計(jì)會(huì)造成一定的偏差，影響到套期保值的績(jī)效.Engle和Granger（1987）證明了當(dāng)兩個(gè)時(shí)間序列之間由于協(xié)整關(guān)系的存在，也就必然會(huì)有一個(gè)誤差修正項(xiàng).在這個(gè)基礎(chǔ)上，Ghosh（1993）提出了誤差修正模型用于推算最優(yōu)套期保值比例.ECM模型考慮了現(xiàn)貨和期貨的協(xié)整關(guān)系，反映了兩者之間的短期的動(dòng)態(tài)變化.

相比與OLS模型，修正誤差模型又多出了一個(gè)修正誤差項(xiàng)ecm（t-1）；λ為其修正項(xiàng)系數(shù)，是為了保證現(xiàn)貨與期貨構(gòu)成是一個(gè)平穩(wěn)的線性組合.

1.3ECM-BGARCH模型

由于考慮到了一階矩陣期貨和現(xiàn)貨變動(dòng)的協(xié)整關(guān)系以及二階矩陣中期貨與現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)方差的影響，Lien（1996）提出了廣義自回歸模型，即GARCH模型.GARCH模型考慮到了金融時(shí)間序列的波動(dòng)聚集性和異方差性，因此由其所求得的最優(yōu)套保比例也更加精準(zhǔn).由于一元GARCH模型只反映了方差之間的相互關(guān)系，未考慮到協(xié)方差的影響，因此本文采用二元GARCH模型來(lái)對(duì)套期保值比例進(jìn)行估計(jì).

Ωt-1為t-1時(shí)的信息；Ht是隨著時(shí)間變化的正定條件協(xié)方差矩陣；λS、λF分別為修正誤差系數(shù).

該模型的條件方差方程為：

矩陣展開(kāi)后得到：

ρ為εSt和εFt的相關(guān)系數(shù)；hSS，t，hFF，t分別為εSt與εFt的條件方差；hSF，t為εSt和εFt的條件協(xié)方差；αSS、αFF、kSS、kFF為代估系數(shù)；γSS、γFF為截距項(xiàng).

此時(shí)可以得出基于以上分析的最佳套期保值比例：

1.4套期保值績(jī)效指標(biāo)

Lien（2002）將套期保值后資產(chǎn)的方差減少程度與未進(jìn)行套保的資產(chǎn)的方差進(jìn)行比較，作為評(píng)價(jià)套期保值績(jī)效的評(píng)價(jià)指標(biāo).若套保后的方差減小的越多，該指標(biāo)值就越高，套期保值效果也就越理想.

其中，Var（Ht）為套期保值組合的對(duì)數(shù)收益率的方差，Var（Ut）為現(xiàn)貨組合對(duì)數(shù)收益率的方差，He為套保的效果.

2　實(shí)證分析

2.1數(shù)據(jù)的選取

本文的研究對(duì)象豆粕、豆一和豆油三個(gè)品種的期貨與現(xiàn)貨數(shù)據(jù)均來(lái)自于萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù).樣本選取了最新數(shù)據(jù)，從2011年6月1日到2015年1月23日，共1110個(gè)樣本觀察值.研究時(shí)，將數(shù)據(jù)分成兩個(gè)部分從而便于比較：2016年6月1日到2014年6月1日，共970個(gè)數(shù)據(jù)是樣本內(nèi)數(shù)據(jù)；2014年6月2日到2015年1月23日共140個(gè)數(shù)據(jù)為樣本外數(shù)據(jù)，用于事后檢驗(yàn).由于不同品種的期貨都有到期期限，使得單個(gè)合約不可能存在一個(gè)長(zhǎng)期連續(xù)的時(shí)間序列.本文的期貨收盤(pán)價(jià)為距離當(dāng)前交易日的月份最近的合約，來(lái)構(gòu)成一個(gè)連續(xù)合約的時(shí)間序列.

2.2描述性檢驗(yàn)

首先對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，現(xiàn)貨和期貨的收益率均采取對(duì)數(shù)收益率計(jì)算，即：rt=ln（Pt）-ln（Pt-1）.通過(guò)Eviews8.0得到數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果.

從表1中看出，可以直觀看出豆粕、大豆和豆油的現(xiàn)貨和期貨標(biāo)準(zhǔn)差均不相等，豆粕和大豆期貨波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差要大于現(xiàn)貨，而豆油的現(xiàn)貨收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差要大于期貨期貨.并且，樣本取值時(shí)間內(nèi)收益率的均值除了大豆期貨外，其余5種合約收益率均值均為負(fù).結(jié)合偏度和峰度來(lái)看，偏度均不為0，且峰度都大于3，因此可以推斷出六個(gè)收益率序列均不服從正態(tài)分布.以上的描述性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)說(shuō)明了豆粕、大豆和豆油不適合傳統(tǒng)的1∶1的套期保值比例.

2.3單位根檢驗(yàn)以及協(xié)整性分析

對(duì)現(xiàn)貨和期貨價(jià)格進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)得到的統(tǒng)計(jì)量值均大于5%的臨界值，因此為非平穩(wěn)序列.但對(duì)收益率序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)ADF值均小于1%的臨界水平，拒絕具有單位根的原假設(shè)，序列為平穩(wěn)序列，期現(xiàn)收益率序列屬于I（1）過(guò)程.

接下來(lái)，采用Engle-Granger兩步法對(duì)豆粕、大豆和豆油三種商品期貨與現(xiàn)貨之間的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn).由表3可知3個(gè)殘差序列的t統(tǒng)計(jì)量值分別為-4.043459、-3.72773、-12.08703均小于99%的臨界水平，因而這三個(gè)殘差序列平穩(wěn)，即豆粕、大豆和豆油的收益率具有協(xié)整關(guān)系，三者各自的現(xiàn)貨與期貨的收益率序列之間有著長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系.

表1　豆類商品期貨與現(xiàn)貨的描述性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)Tab.1Descriptive statistical tests of beans commodity futures and spot

表2　豆粕、豆一和豆油的ADF檢驗(yàn)結(jié)果Tab.2ADF test results of soybean meal,beans and soybean oil

表3　三種豆類商品的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.3Integrated test results of the three commodity beans

2.4參數(shù)估計(jì)結(jié)果

由于ECM-BGARCH得到的是一個(gè)動(dòng)態(tài)的套期保值比例，為了方便比較，將該方法得到的值取平均.在表4中，ECM-BGARCH模型所估計(jì)出三種產(chǎn)品的最優(yōu)套期保值比例值為最大，而OLS所估計(jì)的套期保值比例最小.比較三種農(nóng)產(chǎn)品的套期保值比例，發(fā)現(xiàn)豆油所需的套保比例最高，在0.7到0.8之間，而豆粕和大豆的套保比例較低，只在0.3左右.

表4　三種方法估算得到的最優(yōu)套期保值比例Tab.4Three methods to estimate the optimal hedge ratio

將所估計(jì)出的套期保值比例帶入評(píng)價(jià)指標(biāo)中，分別計(jì)算出樣本內(nèi)和樣本外的套期保值效果.

通過(guò)表5可以看出，豆粕、豆一和豆油的套期保值效果都非常好，接近于1，其中豆油的套期保值效果相比之下最優(yōu).在實(shí)際中，套期保值往往會(huì)選擇相關(guān)性較高的期貨與現(xiàn)貨，對(duì)三種豆類產(chǎn)品的期貨和現(xiàn)貨之間求相關(guān)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，豆油的期貨與現(xiàn)貨相關(guān)性最高，并且在這幾年中，豆油期貨的流動(dòng)性較其他兩者也較強(qiáng)，因此豆油的套保效果也最優(yōu).

表5　套期保值效果Tab.5Hedging Effect

比較三種模型估算出的套期保值績(jī)效可以發(fā)現(xiàn)采用ECM-BGARH得到的套期保值比例使得套期保值的作用發(fā)揮到最大，其次為ECM模型，OLS模型較其他兩者而言較低.這表明了在考慮了協(xié)整關(guān)系和金融時(shí)間序列的波動(dòng)聚集性之后，所得到的套期保值效果更好.

對(duì)比樣本內(nèi)和樣本外的He值，發(fā)現(xiàn)除了豆油利用OLS所估計(jì)的套保比例樣本內(nèi)效果好于樣本外，三種豆類產(chǎn)品在不同方法下得到的的套期保值效果樣本外均好于樣本內(nèi).

3　結(jié)論及建議

本文利用不同的模型求解豆類商品的最優(yōu)套期保值比例，發(fā)現(xiàn)通過(guò)ECM-BGARCH方法下求得的最優(yōu)套期保值比例的所達(dá)到的效果最好.對(duì)比三種豆類商品，豆油的套期保值效果最佳，其次是大豆，而豆粕最差.通過(guò)最終得出的套期保值績(jī)效的大小可以發(fā)現(xiàn)，投資者在合理的期貨和現(xiàn)貨條件下的套期保值可以有效地降低現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，從而達(dá)到最大收益或最小的損失的效果.基于以上分析可以發(fā)現(xiàn)在一定比例下的期貨對(duì)現(xiàn)貨進(jìn)行套期保值可以有效減少現(xiàn)貨市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)，因此，讓更多投資者參與期貨市場(chǎng)具有重要意義.針對(duì)以上分析內(nèi)容，可以進(jìn)行以下的工作：

1）加快訂單農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展.農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)和訂單農(nóng)業(yè)的推行可以有效地保護(hù)農(nóng)民的利益，穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn).通過(guò)這種途徑，可以使農(nóng)戶更快的進(jìn)入期貨市場(chǎng)，使生產(chǎn)者可以通過(guò)期貨市場(chǎng)的信息及時(shí)有效地對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行調(diào)整.并且通過(guò)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展，形成豆制品的產(chǎn)業(yè)鏈，進(jìn)一步推動(dòng)大豆的龍頭企業(yè)加入農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)中來(lái).

2）引導(dǎo)設(shè)立豆類產(chǎn)品投資基金.大宗商品投資如今和債券、股票等金融工具相當(dāng)，已是全球的重要投資領(lǐng)域之一.國(guó)內(nèi)基金公司可以參照國(guó)外大宗商品投資的成功經(jīng)驗(yàn)，利用好我國(guó)當(dāng)前的條件，發(fā)展豆類商品的投資基金.與此同時(shí)，政府也需從稅收、信貸方面降低企業(yè)參與套期保值的成本，從而進(jìn)一步加大機(jī)構(gòu)投資者參與期貨市場(chǎng)，使期貨市場(chǎng)降低風(fēng)險(xiǎn)的功能發(fā)揮到最大.

3）完善期貨市場(chǎng)的監(jiān)管機(jī)制.完善期貨市場(chǎng)的法律法規(guī)，讓期貨交易的參與者和發(fā)起人擁有法律保護(hù)，規(guī)范經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的范圍和從業(yè)人員的管理.加強(qiáng)金融監(jiān)管，加強(qiáng)司法部門(mén)和公安部門(mén)的配合，我國(guó)的期貨交易能夠在一個(gè)有效安全的環(huán)境下進(jìn)行.

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責(zé)任編輯：劉紅

Hedging Performance of Bean Futures Market

CONG Yujia1，ZHU Jiaming2
（1.School of Finance，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China 2.School of Statistics and Applied Mathematics，Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233030，China）

To study the hedging performance of bean futures market,this paper selects three commodity futures:soybean meal,soybean and soybean oil as research objects.Models such as OLS,ECM,and ECM-BGARCH are used to estimate the hedge ratio,and hedging performance indicators are constructed to evaluate the hedging effectiveness.Empirical results show that the best effects can be achieved by using soybean oil futures to carry out the hedging,while soybean meal show a poorer result.Comparing the hedging performance of different optimal hedge ratios estimated by three methods mentioned, we find that ECM-BGARCH is the most suitable model to estimate the hedge ratio.

beans commodity；hedge ratio；hedgingperformance

F713.35

A

1674-4942（2016）01-0031-05

2015-10-28

國(guó)家自然科學(xué)基金（11301001）；安徽省創(chuàng)新訓(xùn)練項(xiàng)目（201510378556）