国内外铜期货联系研究Word格式.docx
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关键词铜期货市场波动性溢出效应蔓延效应国内、外铜期货市场的关联性研究一、前言波动率是衡量某一时间段内金融产品价格变动程度的数值,可以定义为期货价格收益率的方差或者是期货价格自然对数一阶差分的方差来表示。
波动率中包含了市场变动和风险的信息。
随着我国期货市场的发展,国外期货市场的波动性变动对国内市场的影响越来越大,国内、外市场的关联性也越来越大。
首先,虽然国内期货市场并没有对外开放,国内、外期货市场之间由于国内的管制,资金流动受到限制,但是我们却看到跨市套利交易,从1996年的萌芽状况到现在形成庞大的专业套利群体,经过几年的实践和发展,在国内期货市场上已经独树一帜,成为独立于套期保值和投机交易之外最大规模的交易模式。
跨市套利的存在和发展无疑加大了国内、外市场之间的关联性。
其次,随着经济的高速发展,而社会财富积累和经济水平提高都是以原材料和能源消耗为基础的。
我国对于铝、铜、钢、水泥等基础材料和能源消耗都进入加速期,它们年消费增长率都高于GDP增长。
但是我国铜、氧化铝、大豆等基础材料和农产品的产量却不能满足这种增长的需要,出现了严重依赖进口的现象。
作为具有价格发现机制和套期保值功能的期货市场不可避免会被动受到国外期货市场定价和波动的影响。
当然我们也要看到国内期货市场对于国际期货市场的影响力也越来越大。
这是一个双向的过程。
随着国内期货市场的飞速发展和国际化程度的日益加大,有必要对国内和国外市场的关联性进行研究。
本文选取的研究角度是波动性。
目前,国内、外对于中国与国外期货市场关联研究还很少,华仁海和仲伟俊(2004)在《国内、国际期货市场期货价格之间的关联研究》一文中发表了对国内、外期货市场关联性研究的最新成果。
他们利用协整检验和Granger因果检验对国内、外期货市场的铜、铝、大豆和小麦的期货价格之间的动态关系进行了实证研究。
结果显示上海期货交易所和伦敦期货交易所铜、铝的期货价格之间存在长期均衡关系。
相对而言,国外市场对国内市场的影响要大于国内市场对国外市场的影响。
华仁海和仲伟俊(2004)的研究认为上海期货交易所的铜(沪铜)、铝(沪铝)以及大连商品交易所的大豆(连豆)与国外市场相应品种的价格存在长期均衡的关系。
但是他们的研究有些地方值得商榷。
首先,他们对研究对象的构成是照搬国外成熟的方法,采用最近期合约(nearbycontract)的时间序列数据。
国外市场流动性较好,最近期合约往往就是交易最活跃合约,但是我国市场由于流动性的问题,最近期合约往往不是交易最活跃合约。
最近期合约的另一个问题就是存在逼仓现象,价格在最后的交易时段往往价格会被快速拉升逼迫空头平仓。
而流动性问题和逼仓现象无疑会影响到波动性。
因此,本文采用均值分析的方法选择了符合国内期货市场波动性特点的代表性合约,从现实中观察这种研究对象的选取也符合中国期货市场的情况。
其次,华仁海和仲伟俊的研究并没有进一步深入地探讨国内、外期货市场究竟是如何相互影响的?
这种影响是不是一成不变的?
本文在探讨国内外期货市场关联性的时候,借鉴了波动性溢出效应和蔓延效应的方法,主要从国内外市场溢出效应和蔓延效应的角度来探讨国内外期货市场的关联性。
溢出效应的分析工具主要是Granger因果检验或协整检验和VEC模型。
这一部分工作和华仁海和仲伟俊(2004)一文关于国内外市场长期均衡关系的结论基本一致。
但是由于数据取样上的不同,本文的研究结果表明从短期来看,市场对冲击的调整速度要快的多,这也比较符合市场的现实情况。
对蔓延效应的分析本文首先采用迭代累积平方和算法(IterativeCumulativeSumsofSquaresalgorithm(ICSS))找到国内期货市场波动性的结构性变点,然后结合Engle(2000,2004年)提出的动态条件相关系数(dynamicconditionalcoefficient(DCC))的方法探讨了在影响国内期货市场波动性发生重大变动的事件发生以后,利用变异数检验的方法来检验在这些重大事件发生前后,国内、外期货市场关联性是否发生了变化,也就是说国内和国外市场波动性是否存在蔓延效应。
本文的研究框架如下,第二部分说明了本文代表性合约构成方法和选择标准。
第三部分说明了国内、国外市场波动溢出效应和蔓延效应的概念和实证方法。
第四部分给出了实证检验的结果。
第五部分基于本文的分析给出了结论及建议。
二、代表性合约的选择从我们的研究角度出发,代表性合约必须具有较大的成交量同时还要避免进入交割月后的到期影响。
期货价格具有不连续的特点。
对于每一个期货合约,时间跨度是有限的,任意交割月份的期货合约在合约到期以后,该合约将不再存在。
另外,在同一交易日,同时有若干个不同交割月份的期货合约在进行交易,因此,同一交易日,同时有若干个不同交割月份的期货合约在进行交易,同一期货品种在同一交易日会同时有若干个不同交割月份的期货数据存在。
为了研究需要,克服期货价格不连续的特点,必须构造具有代表性的连续期货价格序列。
本文参考了华仁海、陈百助(2004)的方法构造连续期货合约。
上海期货交易所的铜每年有1月到12月交割共12个期货合约。
连续当月合约,就是铜交割月份合约数据,如果到期后就顺延到下一个合约。
下面以铜的连续一月合约为例,说明其他连续合约产生过程。
1998年1月就选取1998年2月份交割的期货合约为代表,而1998年2月则选取1998年3月交割的期货合约为代表,并以此类推形成铜的连续一月合约。
1998年1月,连续一月合约纪录的是1998年2月到期的合约的数据,连续二月合约是1998年3月到期的合约,连续三月合约采用的是1998年4月到期的合约,到1998年12月,由于1998年12月合约已经到期,因此此时连续一月合约纪录的是1999年1月到期的合约的数据。
而连续二月合约的构成以此类推,1998年1月选取1998年3月到期合约的数据,1998年12月,就选取1999年2月到期的合约数据来构成连续二月合约,连续三月合约是1999年3月到期的合约,以此类推,得到铜期货的连续多个合约的价格时间序列。
考虑到1998年才正式开始试办上海期货交易所、郑州商品交易所和大连商品交易所三个期货交易所,而此前的期货市场处于相对混乱的局面,因此本文样本数据是从1998年1月1日到2004年12月31日上海铜期货连续合约。
表1出了我们样本数据的连续当月、连续一月、连续二月、连续三月、连续四月和连续五月合约日交易量的均值:
表1:
沪铜各个连续合约日交易量的均值(单位:
手)数据个数最小值最大值均值Std.Deviation铜连续当月合约18014.0038842.001623.10382260.75032铜连续一月合约17054.00176524.003395.691513091.49964铜连续二月合约17056.00170064.006459.126118007.66156铜连续三月合约170888.00248934.0011793.548021083.83344铜连续四月合约17056.00317702.0017993.727929417.44206铜连续五月合约16252.00308748.008466.045524365.46752资料来源:
使用spss自制表2:
铜各连续合约交易量配对样本t检验结果(PairedSamplesTest)PairedDifferencestSig.(2-tailed)MeanStd.DeviationStd.ErrorMean铜连续当月-连续三月*-10493.2220972.90507.47490-20.6770铜连续当月-连续四月*-16702.2229418.04712.44539-23.4440铜连续三月-连续四月*-6200.1234866.85844.40-7.3430*1%水平上显著资料来源:
使用spss自制从表1中各个合约的日交易量均值中我们看出,铜的交易量主要集中在连续三月、四月合约,铜期货合约交易最为活跃的合约并不是最近月合约。
通过配对样本检验更加坚定了我们选取沪铜连续4月合约的信心。
因此我们根据中国期货市场交易量在各个合约中分布的情况,沪铜选取铜期货连续四月合约作为我们研究的代表性合约,从1998年1月1日到2004年12月31日共1705个数据。
二、本文的研究方法
(一)收益率和波动率的界定参照金融市场的一般做法,本文将铜期货市场的日收益率定义为其价格对数值的一阶差分:
其中是第t个交易日连续期货合约的收盘价格。
严格的说,期货市场价格日收益率应该说是期货价格变动的百分比。
当样本容量较大时,日收益率序列和日均方收益率序列分别表示期货价格收益率围绕均值水平的双向波动和均方波动,而且它们所体现的波动程度依次增强,均方收益率实际上表示了收益率序列的当期波动方差,是一种当期风险程度的表示方式。
Engle(1982)提出金融市场价格收益序列具有尖峰、厚尾的特征,收益方差序列具有相关性、集群性和异方差性。
利用条件方差来度量风险或者收益率的波动程度,并且使得这些波动性和风险具有时变性质,从而不仅体现了新信息获得和新冲击出现所产生的动态影响,还可以考虑到过去已经实现的波动程度的因素。
价格收益与其波动方差之间通常存在非线性正相关关系,波动率不再作为一个常数,而是时变的,并受前期波动率的影响,这种对波动性界定的方法更符合市场实际情况。
描述收益率的广义条件异方差模型GARCH(p,q)模型由两部分组成,第一部分是数据生成过程(均值过程):
等式2其中不是单纯的白噪声过程,而是一个条件异方差过程,在已知信息集的条件下,假设绝对残差序列的条件分布为正态概率分布,具有时变的条件方差:
t=1,2,…,TGARCH(p,q)模型的第二部分主要由条件异方差的生成过程组成(方差过程),GARCH模型假设条件异方差序列满足:
等式3条件方差不仅依赖于过去的条件方差,而且依赖模型过去残差。
因为GARCH模型的条件方差依赖于过去已经实现了的波动程度和变更的信息,所以它可以用于描述一些由平稳性和波动性混合的数据生成过程。
如果允许条件方差对收益率有影响,就得到GARCH-M(p,q)模型。
等式2就改写为:
等式4当存在风险奖励时,即风险增加(波动性加大)时收益水平增加,在上述方程中当期条件方差的调整系数0。
当存在风险惩罚时,即风险增加(波动性加大)时,收益水平降低,则对应的调整系数0。
(二)波动的溢出效应和蔓延效应波动性溢出效应(spillovereffect)是用来分析市场之间对事件冲击的反应是否会存在相互影响。
研究工具则主要是利用Granger因果检验,VAR模型和冲击反应函数的关系来讨论,来讨论模型内生变量之间的新生量的冲击和反应的互动关系。
这一方法的优点在于模型的架构不需要先验的理论假设基础。
而蔓延效应则是用来进一步分析这种影响是否会造成市场间长期均衡的趋势有显著改变。
繁延机制的研究为不同市场之间波动性的蔓延效应提供了依据。
这一机制的存在说明,在国与国之间存在高度共移的情况之下,一国的冲击将可传导至国际之间。
如果这种共同趋势是由冲击发生之前的机制传导的一般称为相互依存效应;
如果这种共同趋势是由冲击发生时所产生的新的机制引导的,那么就称为蔓延效应。
过去已存在的联系途径一般是建立在经济基本面分析上的
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