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期货市场、发现和定价效率关于我国豆油期货定价效率的实证分析
摘 要：中国期货市场的定价效率与其发现、风险管理和资产配置功能发挥紧密相关.本文以豆油期货作为研究对象,选择豆油现货和豆油期货及影响豆油期货定价效率各因素的日数据,采用计量模型和因子分析模型对豆油期货市场的定价效率进行实证研究,对豆油期货市场的发现能力进行评估,发现我国豆油期货市场的定价效率低下,导致发现功能无法发挥,根本原因在于大豆类市场的定价权掌握在欧美市场手中.获取定价权的根本路径在于多途径、多手段地重塑中国大豆产业链.
关键词：期货市场定价效率 协整检验 因子分析
一、引言
随着经济全球化和市场经济改革的深入,我国期货市场快速发展,在发现、风险管理和资源配置等方面发挥着关键作用.作为期货市场的主要功能之一,发现的功能发挥使得期货定价效率问题受到市场和学界的广泛关注.
期货是在期货市场上通过公开竞价方式形成的,以体现实物所有权关系为内容的期货合约.在期货市场上,交易双方在对当期现货市场分析的基础上,通过各自对该商品未来供求状况变化的预测,公开竞价确定期货.由于大量的市场信息在场内聚集、反馈和扩散,以大量高质量的信息流为基础而形成的期货,动态地反映了不断变化的供求关系,从而使期货在反映商品的价值方面具有一定的预见性.这个预见性有多大,预见的准确程度有多高,则需要通过期货市场的定价效率来衡量.掌握期货市场的定价效率,对企业和金融机构进行生产管理、风险管理和资产管理均具有重要价值.本文以我国豆油期货为例,对豆油期货市场的定价效率进行实证分析.
二、文献综述
前人对期货市场定价效率的研究主要体现为对期货发现功能的研究,主要方法是检验期货市场是否为现货市场的无偏估计.Fisher最早于1896年提出了远期利率是未来即期利率的无偏估计.随后,Bigman、Goldfarb和Schechtman (1983)采用传统的最小二乘回归法来检验CBOT农产品期货的效率,认为期货并不是现货的有效估计.但此后,部分学者对此产生了异议,认为若序列是非平稳的,则简单线性回归是无效的.为了消除这种非平稳性,人们开始采用协整检验的方法来对期货市场定价效率的研究进行改进,Chowdhury (1991),Fatimah MohdArshad 和 Zainalabidin Mohamed(1993),高扬、李翠旭和吴利剑(2003)等人都采用协整检验的方法对相关市场进行了分析.
此外,下鞅模型和随机游走模型在有关期货市场效率的研究中也经常被运用.Mckenzie和Holt (1998)检验了美国的玉米、豆粕、活牛和生猪等品种的期货市场定价效率.检验结果表明,商品期货市场定价在长期内都是无偏且有效的.Kellard (1999)对CBOT的大豆与CME的生猪、活牛等期货市场定价效率的研究发现,即使期货和现货之间存在着长期均衡的关系,但是大部分期货市场在较短期内是缺乏效率的.HuaRenhai (2005)在协整分析的基础上引入了误差修正模型和格兰杰因果关系检验对电力期货市场定价效率进行实证研究,研究结果表明,北欧电力期货是其现货的无偏估计,期货市场的定价效率较高.姚传江、王凤海(2005)运用Johansen检验来研究我国小麦与大豆的期货市场效率,同时对期货市场预测现货市场的效果进行了测度.王可山、余建斌( 2008)等人使用协整理论结合误差修正模型以及格兰杰因果关系检验,对CBOT期货市场的进行相关的实证研究,发现美国的大豆期货与现货两个市场之间具有显著的长期均衡关系.
以上研究仅仅从计量模型的角度来探究期货市场对现货市场定价功能的发挥.本文拟运用协整检验分析法和因子分析法,从不同的角度来检验我国豆油期货市场的定价效率,并进行对比分析说明.
三、豆油期货市场定价效率的协整检验分析
从期货合约的交易金额和交易量来看,我国农产品期货一直处于相对活跃的交易状态,尤其是豆类油脂期货.以豆油期货为例,从定价效率角度来检视期货市场的定价效率,是可行的,也是非常必要的.如果豆油期货合约具有定价效率,则说明其具备了较好的发现功能,意味着豆油期货能规避大豆类现货市场的波动所带来的风险,对豆油的生产和销售能起到一定的指导作用.反之,则不然.本文运用EG两步法对豆油期货和现货进行协整检验.首先,采用最小二乘法对豆油期货和现货进行协整检验,通过回归结果判断两变量间是否存在协整关系.若是,则接着进行第二步,即根据第一步回归中求得的残差的特征,将残差项作为非均衡的误差项加入至误差修正模型里进行误差修正,并再次使用最小二乘回归法来估计相应的参数.
（一）数据处理
由于随着交割日的临近,豆油期货合约的流动性渐渐弱化,此时的交易量也开始萎缩,故豆油期货的近交割月合约通常不具有代表性.另外,豆油期货的某一交割月份的合约在某个月份比较活跃,但于下个月份并不如前,故选择距离交割月一定时间的期货合约来创造豆油期货的连续合约通常不能反映豆油期货市场的活跃程度.为了准确地反映豆油期货市场的活跃程度,本文选择交易最活跃的主力合约作为对象,并以豆油现货作为豆油期货在现货市场的映射,分析豆油期货市场的定价效率.
分析采用2012年1月10日至2013年9月18日的豆油期货合约和豆油现货的日数据,以主力合约来构造期货的连续合约.以上数据均来源于Wind数据库,分别记第t期的豆油的期货为F2,同期相应的现货为S..
（二）实证检验
2012年1月10日至2013年10月24日的豆油期货和现货的日数据可以投射在同一张折线图（图1）上,它反映了期货与现货的变动趋势.
图1显示,豆油期货合约与现货的波动趋势十分相似,初步可以判断出豆油期货合约与现货的波动关系呈线性关系.但为了进一步说明问题,本文拟构建检验豆油期货定价效率模型.根据前述EG两步法,首先必须诊断豆油期货Ft和现货St两序列的平稳性及其协整关系.
令InSt、InFt分别为St、Ft的对数序列,AlnSt和AlnFt分别为InSt、InFt的一阶差分.对InSt、InFt和AlnSt、AlnFt分别作ADF单位根检验,所得结果如表1所示.
从表1可得,豆油的期货数据和现货数据都不具有平稳性,但它们的一阶差分具有平稳性,说明二者均为一阶单整序列.因此,进一步检验豆油期货与现货之间是否存在协整关系.
首先对这两个变量进行最小二乘回归,采用模型为：
从式(1)中得到残差序列Ut,现需要检验Ut是否存在单位根,若Ut不存在单位根,则可以说明它是平稳的.换言之,这两个序列存在协整关系.
对上式中的残差项Ut进行平稳性检验,所得ADF统计量为-3.419,对应的P值为0.011,在5%的显著性水平下显著.说明残差项Ut不具有单位根,即Ut是平稳的,则两序列之间存在协整关系.但从DW值可知,EG两步法中第一步所估计出来的残差是存在自相关性的,可以猜测残差Ut可能服从ARMA(p,g)过程,需通过进一步地考察残差的自相关图和偏自相关图来推断残差的分布,进而在第二步中加入AR(p)或者MA(q)来进行误差修正.
为此,建立模型：
通过计算残差的自相关系数和偏自相关系数,结果如图2所示.
由图2可以看出,自相关图呈现拖尾特征,而偏自相关图呈单峰截尾,因此可以认为残差序列服从AR(1)过程.
将式(2)改写为：
其中,式(5)中的系数可衡量豆油期货对大豆现货的解释能力,这个解释能力即为大豆现货对豆油期货的弹性,表示为
从式(6)的估计结果可以计算出,大豆现货对豆油期货的弹性为ζ等于 0.9959,表明豆油期货合约变动1%,大豆现货跟着变动0. 99%,接近于1%.说明豆油期货合约的波动与大豆的现货波动呈线性关系.
四、豆油期货市场定价效率的因子分析
计量模型只给出了豆油期货合约与现货之间的波动关系特征,并没具体给出豆油期货市场的定价效率.为了更准确求出豆油期货市场的定价效率,有必要通过因子分析模型构建一个豆油期货市场定价效率的综合评价指标体系,并通过这个评价体系将豆油期货市场的定价效率量化,将其以数值的形式显示出来.因子分析法的大体思路为：首先确定影响豆油期货市场定价效率的指标体系,将确定的最终指标进行主因素因子分析,得到影响豆油期货市场定价效率（目标层为一级指标）的二级指标（主因子）和指标（子因子）.主因子是特征值大于1的影响因素,且所有主因子的累计方差贡献率均大于80%.同时,每个主因子的权重可由方差贡献率得出.再将由SPSS软件得出的主因子评价得分乘以相应的权重,便可得豆油期货市场定价效率的量化指数.
（一）数据处理
采用2012年1月10日至2013年10月24日的豆油现货和期货的各方面影响因素的日数据进行分析.这些影响因素的日数据分别取自大连商品交易所、CBOT、农业部、世界农业展望局与中国人民银行.
通过对以往文献的整理与专家调查法,初步得到影响期货市场效率84个指标,大致概括为：国内豆油现货价、CBOT豆油期货价、国际豆油现货价、国内主产区和国外主产区气温以及降水量、豆油期货合约前结算价、开盘价、最高价、最低价、结算价、涨跌1、涨跌2、成交量、成交金额、持仓量、换手率、利率和汇率等.
为进一步揭示对豆油期货市场定价效率造成重要的影响的因素,避免指标间的交叉影响以及多重共线性等问题,分别将这84个指标按相关性与期货市场进行多次最小二乘回归,进一步剔除上述指标中系数不显著的指标,剔除了部分地区的气温因素和降水量因素、汇率、涨跌1、涨跌2等影响不显著的因素.最终将84个指标缩减至21个,这些评价指标具体是利率、国内豆油现货价、CBOT豆油期货价、国际豆油现货价；豆油期货合约的前收盘价、结算价、开盘价、最高价、最低价、结算价、成交量、成交金额、持仓量、换手率；哈尔滨、大坎普、布宜诺斯艾利斯、科尔多瓦、芝加哥气温的平均值；芝加哥相对湿度的平均最大值、平均最小值等.
由于豆油的期货市场定价效率的评价指标体系中各个评价指标的单位均不相同,不同的单位所表示的数据不可以相互进行直接比较.为了消除单位上的不同,需对各指标数据先进行标准化处理,即将各个指标的数据特征均变成均值为0,标准差为1的标准化数据,据此消除各数据之间所具有的不可比性,进而将处理后的数据进行因子分析.
（二）实证检验
将进行了标准化处理的数据导入SPSS软件.首先进行KMO检验和Bartlett检验.KMO检验结果发现,KMO值为0.866,大于0.6；Bartlett检验结果发现,P值为0,小于0. 05,故所导入的数据适合做因子分析.
下列图表为对标准化处理的数据进行因子分析后的输出结果,其中表2为主成分因子的解释总方差,图3为碎石图,表3为旋转的因子载荷矩阵.
主成分因子的提取需要根据数据特征值大于1的原则,从以上解释的总方差表可以看出存在四个主成分因子,即图3中的前四个成分数,它们的特征值分别为11. 227、4.532、2.251、1. 316,均大于1.这四个主成分因子累积方差的贡献率已达到92. 028%,故这四个主成分因子可代表其他所有因素对豆油期货市场定价效率的影响.
为了解释主成分因子的经济含义,需要对主成分因子进行方差最大化正交旋转.通过SPSS,可以得到旋转后的解释经过排序的因子载荷图,采用主成分法的提取方法和具有Kaiser标准化的正交旋转法,得到矩阵如下：
根据显示的旋转后因子载荷矩阵,在各因子上选取载荷大于0.5的指标,可得到各主成分因子较明确的经济意义.
第一主成分因子为因子,用Fi表示.它由豆油现货价、CBOT豆油收盘价、国际豆油现货价、豆油期货合约前收盘价、前结算价、开盘价、最高价、最低价、结算价、持仓量和利率组成,其中利率可看成货币的时间.主因子Fi和其相应的子因子的关系式如下所示：
第二主成分因子为温度因子,用F2表示.它由哈尔滨温度平均值、大坎普温度平均值、布宜诺斯艾利斯平均气温、科尔多瓦平均气温、芝加哥平均气温组成.主因子F2和其相应的子因子的关系式如下所示：
第三主成分因子为成交因子,用F3表示.它由成交量、成交金额、换手率组成.主因子F3和其相应的子因子的关系式如下所示：
第四主成分因子为相对湿度因子,用F4表示.它由芝加哥相对湿度平均最大值、芝加哥相对湿度平均最小值组成.主因子F4和其相应的子因子的关系式如下所示：
从另一角度来看,通过因子载荷分析可得出每个子因子也可表示成主因子之间的线性函数,即：
以此类推.
所以用这四个主成分因子来替代所有因子,并以此来计算豆油期货市场的定价效率是合理的.
通过表4.1中的方差数据,计算主成分因子的权重集d等于（d1,d2,d3,d4）’,因子的权重为相应因子的方差占四个因子总方差的方差贡献率（即单个方差占总方差的比重）,即：
通过SPSS,可以直接得出以上四个主成分因子的因子得分ft等于 (f1,f2,f3,f4),将四个因子的得分通过上述计算出的因子相应权重进行加权汇总,最后得出第t天豆油期货市场定价效率,用ft表示,其计算公式如下：
根据估计结果,对每天取相同的权重,用平均加权法可得出2012年1月10日至2013年10月24日豆油期货合约的加权的综合定价效率评分接近为0.故因子分析模型说明,豆油期货对大豆现货不具有发现功能.
五、结论和建议
计量模型的结论表明,国内豆油现货与期货的波动呈线性关系,又已知国际豆油期货的波动与国内的豆油期货的波动也呈线性关系.因此可推知,国内豆油现货的波动与国际豆油期货的波动呈线性关系.结合因子分析法得出的结论,即国内豆油期货的定价效率几乎为0,由豆油现货和国际豆油期货波动的线性关系可知,国内豆油由国际大豆类期货合约的决定.计量模型间接证明了,我国豆类市场的定价权掌握在国外,而这个结论正好又解释了因子分析法的结果.两个模型的结论互相呼应.
为什么国内豆油期货合约不具有发现功能？究其原因,在于我国现货市场上的大豆类产品的定价权由国外市场掌握.大豆作为豆油的上游产品,其变动对豆油现货具有重大影响.我国的大豆现货表面上看似随着我国期货市场的大豆类期货波动,实际上却随着国外期货市场的大豆类期货波动.换言之,真正对我国大豆现货起引导作用的是国际期货市场上的大豆类期货.因此,我国豆油期货市场的定价效率非常低,发现严重不足.进一步看,我国大豆产量较低,近乎70%的大豆均进口于国外.大量进口虽然满足了我国的大豆市场需求,但对国内的大豆生产造成了巨大冲击.由于我国在豆类市场不具有定价权,所以国内大豆类期货市场不能真实地反映我国大豆的实际供求关系,我国并不能有效调节国内大豆的生产和流通,也无法完善国内大豆类现货市场体系,无法避免由于国外政策突然变动等因素所造成的国内大豆的波动风险,更不能在世界范围内对大豆类产品的资源配置产生决定性影响.
因此,国内豆油期货合约不具有发现功能,根源不在于期货市场,而在于现货市场.要改善国内大豆类市场的困境,我国有必要采取有力措施,通过期货和现货两个市场,采用科技、经济和金融手段,大力扶持大豆类产业发展,重新塑造豆类油脂产业链,重新夺回大豆类市场定价的主动权.只有这样,豆类期货市场的定价效率才是值得期待的.
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