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古舌卢
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1 2017 International Conference on Advanced Education and Management Science (AEMS 2017) ISBN: The Empirical Study about the Price Risk of the International Shipping Market in Chinese Mainland Xiang-cheng ZHU 1 and Shu-di CHU 2,* 1 Ningbo DHY University, Ningbo Zhejiang China, East China Normal University, Minhang Shanghai China, *Corresponding author Keywords: Chinese mainland, International shipping, Risk of price, T-ARCH Model. Abstract. The logarithm return rate sequence of spot SCFI from samples of west-america and Europe routes from Shanghai are divided into two prior and afterwards parts according to the time point when SCFI futures were released in Shanghai Shipping Exchange. Equal variance test and T-ARCH model with additional dummy variable are respectively applied on each sequence for the investigations of its significance of differences from variance and volatility. The accordant results from above two test methods indicates that the volatility of commodity market enhanced after the release of SCFI futures. Adaptive countermeasures and suggestions are presented for the promotion to the inefficient SCFI futures market after genetic analysis to the futures market systematically. 大陆国际航运市场价格风险的实证研究朱相诚 1 2*, 褚书地 1 宁波大红鹰学院, 宁波, 浙江, 中国 2 华东师范大学, 闵行, 上海, 中国 * 通讯作者关键词 : 中国大陆 ; 国际航运 ; 价格风险 ;T-ARCH 模型中文摘要 : 选择中国大陆的上海航运交易所 2010 年推出的 SUSWC 和 SEU 为样本, 以 SCFI 期货推出日为节点, 将上海航运运价交易所现货指数的对数收益划分为事前与事后两个子序列分别对两个子序列应用相等性检验方法以考察其方差突变的显著性, 运用改进的的 t-arch 模型以检验其波动差异的显著性不同实证检验模型应用的一致结果表明, 运价期货上市后现货市场的价格波动程度显著增大, 且主要来源于坏消息的影响由此,SCFI 期货的推出未能产生预期的降低大陆国际航运市场价格风险效果, 而是相反地推高了现货价格的风险水平, 提示市场结构和市场环境亟需优化改进 1. 引言远洋航运运价的剧烈变动是其面主要风险, 推出适应的衍生品种是现代可行的金融解决方案之一, 以航运运价为标的即结算标准, 从 1985 年首款诞生至今, 主要有 freight futures forward freight agreement 和 freight options 等三大类, 在发达市场发挥了较好的功能中国已经成长为世界第二大独立经济体, 目前的港口货物吞吐量位列世界第一, 然而, 缺少在世界航 274

2 运市场上相应的定价话语权, 重要的直接原因无疑是定价效率偏低, 间接地, 如吴治中石良平 (2015) 等, 作为支撑性的衍生工具市场发展亦严重滞后 2. 相关的文献述评国际方面,Garbade 和 Silber 早在 1982 年就建立了 G-S 模型, 然而系列实证的结果表明期货与现货价格之间的引导关系并不一致,Chan(1986) 通过 AR(P) 模型发现了期货的显著作用并得到 Kawaller(1987) Stoll(1990) Yiuman Tse(2005) 等的跟踪量化支持 ;Ghosh (1993,1995) 依据不同年份的数据, 发现了现货和期货之间交替相反的引导关系 ; Wahab 和 Leshgari(1993) 的实证研究则主张现货对期货的引导 ;Tse 和 Chan(2010) 发现期货与现货市场的相对领先关系取决于信息,Bose(2007) 揭示了印度股指的双向溢出效益国内方面, 无论是商品还是股票市场, 多数认为期货与现货之间都存在双向引导关系, 而期货的价格发现功能相对明显 ; 廖崇豪 (1994) 赖瑞芬 (1997) 王俞璎 (1998) 的实证研究结论则相反至于远洋航运运价指数的期货市场对现货市场的波动性影响, 直接的研究并不多见国外方面, 仅有 Kavassanos,Visvikis(2004) 和 L. Goulas,G. Skiadopoulos(2012) 等寥寥几篇, 基本结论是发达市场衍生品种的上市较为显著地降低了现货市场的波动水平 ; 国内方面, 曹蕾 (2011) 报道称许多航运公司拒绝参与航运运价衍生品种的交易缘于对期货的上市会加剧现货波动的担心, 王英 (2012) 的研究不支持期货的预期功能, 梁玮 (2013) 指出 SCFI 衍生品种自开发之日起便饱受争议, 提示产业发展环境的阶段性不成熟与体制的特异性综上所述, 关于期货市场和现货市场价格之间的领先滞后关系实证, 结论大致可归结为 : 传统市场的期货价格是领先于现货价格的, 尤其相对成熟的发达市场, 而新兴市场的情形则是大多指数现货领先于指数期货市场, 如上海航交所参照顾京 (2013) 的总结, 期货对现货波动影响的实证研究和逻辑推演的结论并非严格一致, 可能在于期货市场的高杠杆率交易规则和信息不充分参与者的存在, 有效的金融市场体系离不开适应性的环境响应 3. 模型选择选择与数据说明 3.1 实证模型的选择引入经典指标即选择样本序列自然对数的一阶差分作为收益率, 将其方差作为 volatility 衡量指标主要采用下述两种检验方法 test of equality 模型包括 F 检验 Siegel-tukey 检验 Bartlett 检验和 Levene 检验改进的 arch 模型考虑到 asymmetry & leverage effect 的 t-arch 模型 3.2 样本选择与数据说明上海航运运价交易有限公司 Shanghai Shipping Freight Exchange(SSEFC) 成立于 2010 年 10 月上海航交所在 2009 年 10 月 16 日发布新版上海出口集装箱运价指数 (SCFI),SSEFC 于 2011 年 6 月 28 日推出了以 SCFI 为标的的期货, 依标的航线的不同分为美西 (USWC) 航线和欧洲 (EUROPE) 航线共两种合约本文以 SUSWC 和 SEU 为样本, 数据来自 Wind, 间隔为 7 天, 期间为 2009 年 10 月 16 日 ~2015 年 9 月 25 日, 容量为

3 4. 实证过程与结果分析 4.1 变量序列的描述 (Descriptive Statistic) 变量序列的走势及其统计图 1 SUSWC 运价走势图注 : 竖线为上海航运运价期货推出的日期, 下同图 2 SEU 运价走势图图 3 RSUSWC 序列走势图图 4 RSEU 序列走势图表 1 运价期货推出前后 RSUSWC RSEU 描述性统计 ITEMS RSUSWC1 RSUSWC2 RSEU1 RSEU2 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum Observations ADF ** ** ** **由此可见, RSUSWC 的标准差上升了 73.2%;RSEU 的标准差上升了 604.7% 同时, 表 1 提示四个收益率序列的偏度都偏右, 峰度均超过 3, 结合 JB 统计量, 可知 4 个序列都具有尖峰厚尾特征另外,ADF 检验结果表明, 四个收益序列都是严格平稳的 4.2 等方差检验 (Equal Variance Test) 表 2 运价指数期货推出前后 RSUSWC RSEU 等方差检验 ( 表 2-1) RSUSWC1 与 RSUSWC2 等方差检验 Method df Value Probability F-test (81, 212) Siegel-Tukey Bartlett Levene (1, 293) Brown-Forsythe (1, 293)

( 表 2-2) RSEU1 与 RSEU2 等方差检验 Method Df Value Probability F-test (81, 212) 49.66357 0.0000 Siegel-Tukey 5.034471 0.0000 Bartlett 1 222.7482 0.0000 Levene (1, 293) 26.01563 0.

4 ( 表 2-2) RSEU1 与 RSEU2 等方差检验 Method Df Value Probability F-test (81, 212) Siegel-Tukey Bartlett Levene (1, 293) Brown-Forsythe (1, 293) 上述两个 P 值均小于 0.01, 可以拒绝等方差假设进一步地, 结合前文序列走势的几何描述, 可知期货的推出加剧了现货的波动 4.3 改进的 T-ARCH 模型检验序列的平稳性检验同样采用 ADF 方法, 检验 RSUSWC RSEU 序列的平稳性质, 结果见如下表 3 RSUSWC RSEU 序列 ADF 检验结果 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values Variable t-statistic Prob.* RSUSWC RSEU % level % level % level 可见 RSUSWC RSEU 均平稳, 可直接用 RSUSWC RSEU 作回归方程的变量序列的相关性检验序列 RSUSWC 和 RSEU 的相关性检验结果见以下的图 5 6 图 5 RSUSWC 相关图图 6 RSEU 相关图上述自相关检测的结果表明,RSUSWC 序列具有 2 阶 4 阶和 6 阶的自相关性, 提示可采用自回归形式构建均值方程带有虚拟变量的 T-ARCH 模型检验均值方程的构建经过多次实验优化, 均值方程为 RSUSWC=C+RSUSWC(-4), 各变量系数的统计如下表 5 RSUSWC 的均值方程 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -7.35E AR(4) R-squared Mean dependent var -1.74E-05 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Inverted AR Roots i i

5 ARCH 效应检验运用残差平方相关图和 LM-ARCH 检验 ARCH 效应的结果见如下图 7 RSUSWC 残差平方相关性检验表 6 ARCH-LM 检验 F-statistic Prob. F(4,282) Obs*R-squared Prob. Chi-Square(4) 图 7 的残差平方相关图显示, 在 0.05 显著性水平上, 滞后 4 阶的残差平方存在自相关性, 表 6 的 LM-ARCH 检验结果与此相同 RSUSWC 序列带有虚拟变量的 T-ARCH 模型检验依据检验结果, 均值方程可为 RSUSWC=C+RSUSWC(-4), 经 ARCH 效应检验, 得以构建成带有虚拟变量的 T-RACH 模型, 最终的正规结构如下 : RSUSWC = C + c RSUSWC + ε t 1WC 2wc t 4 (1) σ = c + c ε + c ε d + c s t 3wc 4wc t 1 5wc t 1 t 1 6wc 实际检验的结果见如下表 8 RSUSWC 序列带虚拟变量的 T-ARCH 模型检验 Dependent Variable: RSUSWC Method: ML - ARCH (Marquardt) - Normal distribution Sample (adjusted): Included observations: 291 after adjustments Convergence achieved after 15 iterations Presample variance: backcast (parameter = 0.7) GARCH = C(3) + C(4)*RESID(-1)^2 + C(5)*RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) + C(6)*S Variable Coefficient Std. Error z-statistic Prob. C AR(4) Variance Equation C RESID(-1)^ RESID(-1)^2*(RESID(-1)<0) S R-squared Mean dependent var -1.74E-05 Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 表 8 显示,T-RACH 项的系数在 1% 的水平上具有显著性且小于 0, 表明 RSUSWC 序列具有非对称性 ; 外生虚拟变量 S 的系数 c 显著大于 0, 表明现货市场的波动性显著增加了 RSEU 序列带有虚拟变量的 T-ARCH 模型检验仿照前文关于 RSUSWC 序列的研究, 其最终结构如下 : 278 (2)

6 RSEU = C RSEU + C RSEU + ε t 1EU t 2 2EU t 3 (3) σ = c + c ε + c ε d + c s t 3EU 4EU t 1 5EU t 1 t 1 6EU 2 检验结果为,T-RACH 项 ε d 系数为 , 存在非对称效应, 效果是坏消息 t 1 t 1 ( ε < 0) 使波动性增大 ; c 6 为而显著为正, 表明现货市场的波动性显著增加 (4) 5. 结语 5.1 主要的实证结论在 2009 年 10 月 16 日 ~2015 年 9 月 25 日期间, 无论是美西航线还是欧洲航线, 直观定性的描述性统计和抽象量化的等方差检验附带虚拟变量的 T-ARCH 模型检验, 实证研究的结果一致表明上海航运交易所推出的 SCFI 期货导致现货市场的波动性加大, 同时, 现货市场还存在非对称效应不同检验方法的一致结果支持了实证结论的稳健性 5.2 可能的成因解析期货市场的交易主体不合理 SCFI 期货推出的初衷主要是为相关的航运贸易和生产企业提供有效的套期保值规避风险金融工具, 参与主体应该以之为主然而, 由于政策限制对金融衍生市场的恐惧等原因, 现实的参与者主要是自然人和金融公司, 而实行会员制的 SSEFC 共有 22 家会员, 会员主要是金融投资公司, 没有实体的航运企业期货市场的交易规则不规范上海出口集装箱运价期货推出后, 合约的合同月份由当月起的连续六个月变为六个基数月份, 交割价由前四个连续自然周内 ( 包括含交割日 ) 对应航线运价的算数平均值改为包含最后交易日在内的最后五个交易日全部成交的成交价格按照成交量计算的加权平均价, 交割方式由现金交割改为实际运力交割环境不确定因素的意外冲击理论上, 除了受对应期货的影响, 现货市场的波动性可能还会受到宏观经济股票市场商品期货市场等其他经济环境因素的影响 2011 年处于 2008 年次贷危机引发的全球金融海啸尾声, 政府对经济行频繁大力的规制举措, 如此无疑加大了改革开放进程的不确定性, 如此不成熟不稳定的市场环境是难以对运价期货市场体系形成得力保障的致谢本文为宁波市软科学 (2013A10062/2014A10065) 项目的阶段性成果之一 References [1] Garbade KD & Silber WL. Price Movement and Price Discovery in the Futuresand Cash Markets [J]. Review of Economics and Statistics, 1982, (65): [2] Chart, Kalok, 1992, A Further Analysis of the Lead-Lag Relationship between the Cash Market and Stock Index Futures Market,The Review of Financial Studies, vol. 5, no. 1. pp [3] Lambros Goulas, George Skiadopoulos, Are freight futures markets efficient? Evidence from IMAREX[J], International Journal of Forecasting 28 (2012)

7 [4] Manolis G. Kavussanos, Ilias D. Visvikis, Dimitris N. Dimitrakopoulos, Economic spillovers between related derivatives markets: The case of commodity and freight markets[j], Transportation Research Part E 68 (2014) [5] Koichiro Tezuka, Masahiro Ishii, Motokazu Ishizaka, An equilibrium price model of spot and forward shipping freight markets[j], Transportation Research Part E 48 (2012)

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歯WP02-12-부속물.PDF KIEP Working Paper 02-12 Has Trade Intensity in ASEAN+3 Really Increased? Evidence from a Gravity Analysis Has Trade Intensity in ASEAN+3 Really Increased? Evidence from a Gravity Analysis Heungchong KIM