干散货运输市场是一个非常国际化的竞争性风险市场,航运市场不仅受世界经济贸易的影响,而且经常会受到政治、天气等多种突发事件的影响。干散货的运费费率无时无刻不在变化,运费价格在一周之内变化曾经高达20%,运费的巨大波动对船公司和货主来说风险都是极其巨大的。波罗的海航运交易所干散货运指数BDI从2008年5月20日的历史最高点位11 793点,在短短半年时间降至2008年12月5日的663点,跌幅高达94.4%,创下本次金融危机以来所有金融、服务产品和商品的跌幅之最。据中国远洋2008年度报告的披露,中国远洋2008年在远期运费协议(Forward Freight Agreements,FFA)上浮亏近41亿,在业界引起了巨大的震动。

在干散货航运市场上,管理运费风险的主要工具是FFA。随着国际航运市场的迅速发展,FFA市场交易额也得以迅速增长,众多的航运商、贸易商、生产商、金融机构纷纷参与其中,全球海运远期运费交易市值从2005年的180亿美元,快速增长到2008年的1 460亿美元。同期,BDI指数也从2005年的最低点1 747涨到了2008年最高点11 793。国际干散货航运市场的巨大波动性,促进了FFA市场的发展,通过FFA套期保值可以有效规避现货市场的价格波动风险。

在FFA的实证研究方面,国内外学者均取得了一定的进展。国外学者Batchelor,Alizadeh,Visvikis和Kavussanos等人就FFA对运价即期价格的预测和影响、FFA不同航线组合的套期保值效果、现期和远期运价市场上收益率和波动率的相互影响等问题进行了讨论。国内学者刘建林、宗蓓华、武佩剑、刘晶等人对FFA的价格发现功能、运价指数的预测模型、运价的波动性等方面进行了研究。

本文以经历了金融危机的FFA市场的一个大周期波动为背景,选取有我国企业参与的FFA市场产品,分析FFA期货价格与现货价格的市场特性,运用自回归、滞后分布、协整等建模方法估计最小风险的套期保值比率,并对FFA的套期保值的有效性进行研究,为参与FFA市场的我国企业利用FFA进行套期保值交易提供理论与实践的参考。

一、计量分析模型

本文分别运用以下模型对样本数据进行检验,用来比较协整关系、序列相关性、滞后变量等对FFA市场的影响,并估计最小风险套期保值比率,分析FFA的套期保值有效性。令St、Ft表示t时的现货和期货价格,△lnSt、△lnFt表示t时刻的现货和期货复合收益率。

(一)双变量向量自回归模型(B-VAR)

Herbst等人和Myers等人提出了能消除残差序列自相关的双变量向量自回归模型(B-VAR),用来估计最小风险套期保值比率。在B-VAR模型中,期货价格和现货价格存在如下关系式:

二、数据描述

在波罗的海航运交易所公布价格的干散货远期运费协议品种依据船型划分为四种,四种船型下面还包括很多具体的交易品种,不同品种之间划分的依据是航线,如好望角型(Capesize)的C3、C4、C5、C7和4TC-C average (4条期租航线平均),巴拿马型(Panamax)的P2A、P3A和4TC-P average(4条期租航线平均)、超灵便型(Supramax)的BSI T/C Average(5条期租航线平均)和大灵便型船Handymax的T/C Average(期租平均)品种。本文选取了其中市场交易量最大的两个品种4TC-P average(以下简称4TC-P)和4TC-C average(以下简称4TC-C)以及中国远洋等中国企业参与交易的巴拿马型两个航线品种P2A(直布罗陀-远东航线)和P3A(环太平洋航线)为研究对象。在选取期货交易价格数据时,4TC-P 和4TC-C品种统一选取最后交割月前两个季度的合约价格,P2A和P3A品种统一选取最后交割月前3个月的合约价格来编制期货合约的连续价格,因为这时的期货合约交易最活跃,成交量也最大,实践中也往往选定这一时期的期货合约进行套期保值操作。

本文使用的FFA期货价格数据和现货价格数据是波罗的海航运交易所正式发布的数据。各品种分别采集了2005年3月至2009年9月共1 140个期货价格和现货价格的日数据。为比较各种套期保值模型的套期保值绩效,利用从2005年3月至2009年2月28日的样本数据对套期保值比率进行估计,即文中所称样本内数据;而利用从2009年3月至2009年9月18日的样本数据比较对应于各种不同套期保值比率的套期保值绩效,本文中称为样本外数据。样本内的日数据是1 000个;而样本外的日数据是140个。St表示FFA现货价格,Ft表示FFA期货价格。本文使用Eviews6.0统计分析软件进行实证分析。

三、实证分析

(一)ADF检验(见表1)

ADF检验结果如表1所示。通过检验发现,在现货价格序列和期货价格序列的ADF检验中,ADF值的绝对值都小于5%临界值,有单位根的零假设的概率都在20%以上,说明期货价格和现货价格序列是非平稳时间序列。在对现货价格和期货价格一阶差分序列的ADF检验中,ADF值的绝对值都远大于5%临界值,单位根零假设被拒绝,说明现货价格序列和期货价格序列是平稳时间序列,现货价格序列和期货价格序列符合I(1)过程。
(二)协整检验(见表2)

Johansen协整检验结果如表2所示。在协整向量个数为0的假设下,4个FFA品种的迹统计量均远大于5%临界值,不存在协整关系的假设被拒绝。在协整向量个数至少为1的假设下,4个FFA品种的迹统计量均小于5%临界值,说明至少存在一个协整向量。可知FFA4个品种的现货价格和期货价格之间具有显著的协整关系,即FFA4个品种的现货价格和期货价格之间存在长期的均衡关系。

(三)格兰杰因果检验(见表3)

套期保值是套期保值者同时在期货和现货两个市场上进行方向相反的交易,以一个市场的盈利去对冲另一个市场的亏损,以降低价格变化对企业经营业绩波动性的影响,所以期货收益率和现货收益率同期的变化方向和幅度的相关性对套期保值效果有较直接的影响。表3即对收益率变化的格兰杰因果关系进行检验。检验结果显示,4TC-C、4TC-P、P2A、P3A四个品种的格兰杰因果关系都显著,说明期货的收益率变化是其现货收益率变化的格兰杰原因,即期货的收益率变化从时点上先于现货的收益率变化,特别是4TC-C和4TC-P两个品种,F值分别高达50.9156和52.7638,其现货和期货的收益率变化可能会出现不同期的现象,从而影响套期保值效果。

(四)套期保值比率的估计(见表4 )

表4显示,在ECM和EC-GARCH中,误差修正项的系数都是极显著的,说明上一期的均衡误差对下一期现货价格的调整会有极显著的影响。套保比率最大值为0.517269,在三个模型中,套保比率最大值均由ECM模型得出,B-VAR模型次之,EC-GARCH模型估计的套保比率最小。说明当考虑序列相关和滞后变量分布的影响时所得到的最小风险套期保值比率最大,其相应的套保绩效也是最好的,能较为有效地降低套期保值的波动性。

比较4TC-C、4TC-P、P2A和P3A的最小风险套期保值比率可以发现,FFA各品种之间的套期保值比率有较大的差异,市场交易份额越大,套保比率反而越小。套保比率由大到小依次分别为P3A、P2A、4TC-C 和4TC-P,和各品种的市场交易份额恰好成反向关系,市场交易的活跃对提高套期保值效果并无帮助,反而有可能加剧了市场交易价格的波动性。

表4显示,调整的R2值最小值为0.6957,最大值为0.7982,小于0.7的数值只出现了一次,说明模型的估计是较为成功的。三个模型中,ECM模型所得到的调整的R2是最优的,EC-GARCH模型得到的调整的R2值是最小的,说明了滞后变量的设定明显地提高了模型的估计效果,期货价格和现货价格之间的协整关系对模型的估计效果也有明显的影响。

各估计方程的DW值基本上都是2.0左右,说明各方程的稳定性都比较好,方程的设定较好地解决了残差序列的自相关问题。

(五)套期保值绩效比较

表5是利用从2005年3月1日至2009年2月28日的样本区间内数据计算所得的套期保值绩效指标。由表5可知,三种模型中,ECM和B-VAR的套期保值绩效最高,其套期保值风险降低的程度是相对最大的,而EC-GARCH的套期保值绩效是相对较低的,原因在于滞后变量分布对模型的估计效果有比较大的影响。品种之间,P3A和P2A的套期保值绩效都比较好,而市场交易份额最大的4TC-P的套期保值绩效是最小的。

表6是利用从2009年3月1日至2009年9月20日的样本区间外数据计算所得的套期保值绩效指标。从表6中,同样可以得到类似的结论,即:三种模型中,ECM和B-VAR的套期保值绩效最高,其套期保值风险降低的程度是相对最大的,而EC-GARCH的套期保值绩效是相对较低的。而品种之间,P3A的套期保值绩效仍然是最好的,P2A的套期保值效果次之,但与P3A的套保绩效相比已有了较大的差距,而交易份额最大的两个品种4TC-P和4TC-C的套期保值绩效是很小的,4TC-C的套保绩效小于5%,而4TC-P甚至还出现了两次微小的负值,说明这两个品种的现货和其期货之间收益率波动的幅度有较大差异,收益率波动的方向可能会经常出现相反的现象。在与样本内套期保值绩效比较中,P3A有明显提高,而其他三个品种的样本外的套期保值绩效都明显差于样本内数据。

(六)相关性分析

表7显示,四个品种的期货价格和现货价格都有极高的相关性,而期货收益率和现货收益率之间的相关性大为降低,套保绩效越高的品种,其期货和现货收益率的相关性也越高,最高的P3A有 0.6836,P2A也有 0.6404,而4TC-P的期现货收益率之间的相关性则降至了0.2432,4TC-C的期现货收益率之间的相关性也只有0.3952,从另一个角度再次说明了这两个品种的现货和期货收益率之间,波动幅度有较大差异,收益率波动的同方向性也不高,从而影响了套保绩效。

四、结论

从分析的结果来看,通过ECM 和B-VAR模型得到的套期保值比率较大,说明滞后变量的设置对模型估计效果有明显的提高,EC-GARCH模型得到的套保比率较小。在与样本内套期保值绩效比较中,样本外的P3A套期保值绩效有明显提高,而其他三个品种的样本外的套期保值绩效都明显差于样本内数据。可以发现,各品种的套保比率和套保绩效有较大的差异,P3A和P2A的套期保值效果比较好,而交易份额较大的4TC-P和4TC-C套保的效果并不理想。套保效果与期现货收益率的相关性密切相关,相关性越高套保绩效越好,相关性越低套保绩效越差。可见,在干散货远期运费协议市场上,市场的套期保值功能并不强,2005年以后国际金融机构明显加大了在商品和服务衍生产品市场的投资力度和份额,大量资金涌入,市场炒作和投机的氛围比较浓重,加剧了FFA市场的波动性。