發(fā)布時間：2023-09-11 17:26:53
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的期貨投資的方法樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關鍵詞：股指期貨；交易風險；VaR應用
中圖分類號：F830 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）22-0099-04
股指期貨屬金融期貨類別，金融期貨合約的標的物包括：股票、國債、利率、匯率等金融產(chǎn)品及其相關指數(shù)產(chǎn)品；因此，股指期貨是以股票價格指數(shù)作為標的物的金融期貨。
一、中國股指期貨的運營現(xiàn)狀
中國股指期貨的誕生時間為2010年4月16日，在這一天，中國金融期貨交易所退出了首個股指期貨，即滬深300股指期貨合約，造成了中國資本市場的一次重大變革。
通過了解滬深300股指期貨過程中可以反映中國股指期貨運行現(xiàn)狀，股民賬戶規(guī)模并不大，投資者主要是散戶，約占市場的95%；而機構投資者主要來自于券商自營部門的套期保值，其總體占市場的份額還比較低，全國加起來約12.6萬戶。就市場的整體運行狀況而言，運行總體平穩(wěn)且合約到期交割都比較順利；通過合約和價格之間的相關性可以表明股指期貨的基礎為現(xiàn)貨市場。
股指期貨市場的交易方面，市場整體交易是積極和穩(wěn)定增長的。現(xiàn)在平均每天的交易量穩(wěn)定在30萬手左右，股指期貨剛上市不久，股指期貨的成交持倉比曾經(jīng)高達20多倍，隨著時間的推移，現(xiàn)在成交持倉比下降到6～10倍的狀況；因為參與市場的投資者主要來自于原來的股票市場和商品期貨市場的短線交易者，所以滬深300股指期貨市場的厚度不夠。但交易持倉比的下降，在一定程度上也表明，參與滬深300股指期貨的投資者更為理性。隨著越來越多的機構投資者的參與，為規(guī)避系統(tǒng)性風險而進行套期保值的投資者越來越多，成交持倉比還會穩(wěn)步下降，中國期貨市場將會越來越成熟。
二、中國股指期貨的交易風險
滬深300股指期貨正式上市已經(jīng)四年多，通過其市場經(jīng)營狀況及運行現(xiàn)狀，可以發(fā)現(xiàn)一些交易風險問題。
（一）相關法規(guī)不配套、市場及金融體制不完善
目前，中國的監(jiān)管機構對期貨市場的了解和研究不深，其制定的相關決策缺乏原則性和一致性，對期貨市場的干預變數(shù)較大。并且股指期貨在其合約或內(nèi)容方面還存在著預期風險，這是由于相關法律制度與其不符或相關規(guī)則制定的不及時從而造成了當市場產(chǎn)生波動時必須采用臨時措施來應對和處理，嚴重的甚至會造成合同不能履行、經(jīng)濟利益不能獲得的結果。除了制定相關制度，資金市場對期貨市場的支持也是尤為重要的，其可以確保期貨交易資金融通和流動的安全性，有利于完善市場和金融體制。
（二）流動性問題
流動性風險包含兩個方面，一個是市場流動性風險，是由于市場交易數(shù)量不足以及投資者因為不能獲得市場價格而不能及時平倉中國股指期貨目前的市場表現(xiàn)真的不活躍，致使股指期貨的規(guī)避風險、價格發(fā)現(xiàn)以及資產(chǎn)配置功能很難發(fā)揮。由于期貨市場的功能需要流動性來實現(xiàn)，由于流動性偏弱則其功能作用不會充分發(fā)揮。另一個是資金流動性風險，是指市場資金流動性不足致使投資者對其合同義務無法履行。中國股指期貨市場上目前該流動性風險的產(chǎn)生是大部分由于期貨投機者操縱市場，人為造成的。
（三）內(nèi)部道德風險
期貨交易的價格波動引起的盈虧變化比其他交易要明顯，這是因為期貨交易本身涉及的金額數(shù)目龐大。這種特性會致使公司內(nèi)部員工面對誘惑時會丟掉自身的警惕，謹慎以及職業(yè)道德，做出不當?shù)臎Q議決策，甚至會做出違法的交易行為。最終不僅使公司蒙受巨大的損失，還對期貨市場造成較大的動蕩。因此，期貨從業(yè)人員要有強烈的責任感和良好的職業(yè)道德。
三、股指期貨市場風險的 VaR 實證分析
一、業(yè)績評估的目的與意義
期貨投資組合（或基金）評估是對投資管理人（或基金經(jīng)理）投資能力的衡量，其主要目的是將具有超凡投資能力的優(yōu)秀投資管理人鑒別出來。
此外，投資者需要根據(jù)投資組合的投資表現(xiàn)，了解其投資組合在多大程度上實現(xiàn)了他的投資目標，監(jiān)測投資管理人的投資策略，為進一步的投資選擇提供決策依據(jù)；投資顧問需要依據(jù)投資組合的表現(xiàn)向投資者提供有效的投資建議；投資管理公司從保護投資者利益出發(fā)進行投資風險和績效的監(jiān)控。
二、業(yè)績評估的困難性
首先，投資技巧與投資運氣的區(qū)分。交易帳戶的表現(xiàn)是投資管理人技巧與運氣的綜合反映，很難完全區(qū)分。要盡量區(qū)分這一點就要選擇合適的考察期限。本文建議以周為基本統(tǒng)計單位，以三個月為一個評估期限。
其次，比較基準的選擇.。中國市場沒有農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)、也沒有有色金屬指數(shù)（就是有，一個交易帳戶既投資大豆又投資銅，也不好比較），再說期貨市場存在做空機制，因而比較基準很難統(tǒng)一。從評估實際看，大多數(shù)投資管理人傾向于某一穩(wěn)定的投資風格，而不同投資風格的投資管理人可能受市場周期性因素的而在不同階段表現(xiàn)出不同的群體特征。本文建議將期貨投資管理人分為兩類：以投資套利為主單邊持倉保證金不超過總資金三分之一的穩(wěn)健型；以純投機為主的激進型。
第三、投資目標、投資限制、操作策略、資產(chǎn)配置、風險水平上的不同，使得不同交易帳戶之間的業(yè)績不可比。比如，由于投資目標不同，投資管理人所受的投資范圍、操作策略等的限制也就不同。
第四、投資管理人操作風格的穩(wěn)定性。如果出現(xiàn)投資管理人在考察期限內(nèi)改變操作風格，將會引起收益率的較大波動，而這種波動與通常意義上的市場風險概念并不完全一致。
此外。衡量角度的不同、投資組合的分散程度、被評估帳戶是否跟投資者其它帳戶關聯(lián)等也會影響業(yè)績的評估。
三、關于投資風險。投資理論認為，投資收益是由投資風險驅動的，相同的投資業(yè)績可能承擔的風險并不同，因此，需要在風險調(diào)整的基礎上對交易帳戶的業(yè)績加以衡量。由于期貨投資是資本市場中的一個特殊組成部分，其保證金交易的杠桿原理使得其風險和收益的波動程度大大高于其它投資品種，相應的期貨交易帳戶的風險管理也有其獨有的特性，大家所熟知的證券投資是一個全額保證金的交易方式，投資者需用自有資金購買股票、債券等，不能采用透支的方式交易，這樣收益率的波動將明顯小于保證金交易下的期貨投資。反過來說，如何保證期貨交易帳戶的總體風險得到有效控制是一件很重要的事情。國內(nèi)期貨交易所的活躍品種保證金比例多為5%，即便投資者通過期貨公司交易增收3個百分點，保證金的比例也僅為8%，大大低于股票投資和債券投資的資金要求比例。以目前國內(nèi)期貨品種漲跌停板±3%，當日單邊波動可能造成保證金的理論盈虧為±37.5%（3%÷8%）。相對與股票投資的10%而言可謂放大了3倍有余，所以在對期貨交易帳戶管理時，建立一套完善的風險管理體系，確保期貨投資的安全是很有必要的。期貨經(jīng)紀公司普遍采用保證金占用金額與客戶權益之比的來反映交易帳戶的風險情況，殊不知遇上套利或參與交割的帳戶，這個指標就會失真。本文建議改為凈持倉（或對反向頭寸按照一定的比例進行折算）來反映，另外采用投資收益率的標準差來衡量風險也是一個不錯的方法。
四、關于平均收益率。
現(xiàn)行的平均收益率計算公式有兩種：一種是算術平均收益率；另一種是幾何平均收益率。幾何平均收益率，可以準確地衡量交易帳戶的實際收益情況；算術平均收益率一般可以用作對平均收益率的無偏估計，因此，它更多地用在對將來收益率的估計上。五、三大經(jīng)典風險調(diào)整收益衡量
由于期貨投資與證券投資有類似之處，在進行期貨交易帳戶評估時可以參照證券投資基金評估的方式。在國外對交易帳戶業(yè)績的評價工作始于20世紀60年代。按照基準收益率將評價指標分為兩類：一類基于CAPM模型，將市場指數(shù)作為基準收益率簡稱為CAPM基準；另一類基于APT模型，以多因素模型決定的期望收益作為基準收益率即APT基準；其中基于CAPM的夏普業(yè)績指數(shù)法、特雷諾業(yè)績指數(shù)法、詹森業(yè)績指數(shù)法較為廣泛。
1、夏普業(yè)績指數(shù)法。夏普業(yè)績指數(shù)是基于資本資產(chǎn)定價模型基礎上的，考察了風險回報與總風險的關系，公式如下：S=（Rp―Rf）/σp
其中：S表示夏普業(yè)績指數(shù)，Rp表示某只基金的考察期內(nèi)的平均收益率，Rf表示考察期內(nèi)的平均無風險利率，σp表示投資收益率的標準差，它是總風險。
夏普業(yè)績指數(shù)越大，基金的表現(xiàn)就越好；反之，基金的表現(xiàn)越差。
2、特雷諾業(yè)績指數(shù)法。特雷諾認為足夠分散化的組合沒有非系統(tǒng)性風險，僅有與市場變動差異的系統(tǒng)性風險。因此，他采用基金投資收益率的βp系數(shù)作為衡量風險的指標。
T=（Rp―Rf）/βp
其中：T表示特雷諾業(yè)績指數(shù)，Rp表示某只基金的投資考察期內(nèi)的平均收益率，Rf表示考察期內(nèi)的平均無風險利率，βp表示某只基金的系統(tǒng)風險。
特雷諾業(yè)績指數(shù)的含義就是每單位系統(tǒng)風險資產(chǎn)獲得的超額報酬（超過無風險利率Rf）。特雷諾業(yè)績指數(shù)越大，基金的表現(xiàn)就越好；反之，基金的表現(xiàn)越差。
3、詹森業(yè)績指數(shù)法。1968年美國學家詹森系統(tǒng)地提出如何根據(jù)CAPM模型所決定的期望收益作為基準收益率評價共同基金業(yè)績的方法，計算公式如下：
J=Rp―{Rf+βp（Rm―Rf）}
其中：J表示超額收益，被簡稱為詹森業(yè)績指數(shù)；Rm表示評價期內(nèi)市場的平均回報率；Rm-Rf表示評價期內(nèi)市場風險的補償。當J值為正時，表明被評價基金與市場相比較有優(yōu)越表現(xiàn)；當J值為負時，表明被評價基金的表現(xiàn)與市場相比較整體表現(xiàn)差。根據(jù)J值的大小，我們也可以對不同基金進行業(yè)績排序。
六、實用的評估方法
關鍵詞：時間序列 聚類分析 期貨
本文受國家自然科學基金項目資助（61375066）
一、引言
時間序列分析的理論基礎是上世紀40年代由Norbort Viener和Andei Kolmogonor給出。1968年，美國統(tǒng)計學家Box和英國的Jenkins提出時間序列的模型識別、參數(shù)估計和診斷檢驗的建模方法，并于1970年出版專著《時間序列分析―預測與控制》，使時間序列分析廣泛應用。1976年， Box和Jenkins提出自回歸求和滑動平均模型――ARIMA（Autoregressive Intergrated Moving Average），針對具有明顯趨勢項的非平穩(wěn)事件序列。由于金融市場的數(shù)據(jù)是不穩(wěn)定的隨機序列，其分布未必是正態(tài)分布，而是具有非線性、自相關性、異方差性。1982年，Engle針對時變方差性，提出了自回歸異方差模型――ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedastic）。1986年，Bollerslev 將ARCH模型延伸至一般ARCH模型――GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic）。在近20年，許多學者在ARCH模型基礎上，針對不同的問題提出不同模型擴展，形成ARCH模型族。例如：1986年，Engle和Bollerslev提出了積分GARCH模型――IGAR。1987年，Engle， Lilien和Robins提出了ARCH-M模型。1991年，Nelaon提出指數(shù)GARCH模型――EGARCH。1992年，Higgins和Bera提出了非線性ARCH模型――NARCH。1994年，Zakoian提出了門限GARCH模型――TGARCH。1994年Baillie，Bollerslev和Mikkelson提出了非整數(shù)次積分GARCH模型――FIGARCH。以ARCH模型族為代表的時間序列分析方法直接引自于經(jīng)濟金融問題，它認為隨機序列的方差是時變的，傳統(tǒng)ARMA模型一般假定方差是常數(shù)。因而，時間序列分析方法在金融市場，尤其是股票指數(shù)、匯率、利率、期貨等證券風險大小的度量、風險收益的計算與市場效率的檢驗中得到了廣泛的應用。
本文主要討論時間序列分析方法對金融市場中的C1207玉米期貨的價格波動的分析并對其未來的走勢作出相應預測。本文將聚類分析與ARIMA模型結合，首先對期貨合約的價格做聚類分析，然后對各個類的價格均值做ARIMA模型擬合，進而預測出下個階段的期貨價格的總體水平，進而幫助投資者提早的對自己的投資選擇進行分配，確定足夠的保證金金額以滿足期貨合約可能的追加保證金要求。
二、研究對象
期貨市場是金融市場的重要組成部分，與國民經(jīng)濟發(fā)展密切相關。作為和股票市場和外匯市場并存的三大金融交易體系之一，期貨與現(xiàn)貨相對。期貨是現(xiàn)在進行買賣，但是在將來進行交收或交割標的資產(chǎn)，這個標的資產(chǎn)可以是某種商品（例如黃金、原油、農(nóng)產(chǎn)品），也可以是金融工具，還可以是金融指標。交收期貨的日子可以是一星期之后，一個月之后，三個月之后，甚至一年之后。買賣期貨的合同或者協(xié)議叫做期貨合約，期貨合約屬于一種場內(nèi)合約，買賣期貨的場所叫做期貨市場。
期貨市場主要的交易種類有：利率期貨、外匯期貨、股票價格指數(shù)期貨、農(nóng)產(chǎn)品期貨、金屬期貨、能源期貨，它為現(xiàn)貨商提供了保值和購貨的場所，又提供了回避價格風險的作用，并且還能投資者提供了一個投資獲利的渠道。建立合理的模型分析和預測期貨價格波動走勢對投資者做出正確的投資決策有著重要的意義。此外期貨市場的波動還是整個宏觀經(jīng)濟狀況的重要體現(xiàn)，因此保證合理的期貨交易價格對于政府在宏觀經(jīng)濟調(diào)控中做出正確的決策，進而保證期貨交易市場乃至整個金融市場的健康發(fā)展都有著重要的作用。
本文研究的對象是C1207玉米的期貨價格。作為農(nóng)產(chǎn)品期貨的重要組成部分，玉米期貨具有很好的預測價值和較好的可預測性。此處研究的玉米期貨指的是在2012年7月15日交割的玉米期貨，該期貨合約于2011年7月15日開始交易，因此分析的數(shù)據(jù)是C1207玉米期貨自2011年7月15日到2012年5月15日的價格波動數(shù)據(jù)，見表1。研究的目的是希望能夠對其價格的波動趨勢做出預測。數(shù)據(jù)來源于中信證券商品期貨數(shù)據(jù)庫，使用分析軟件為SAS軟件9.2版本和SPSS軟件17.0版本。
三、數(shù)據(jù)分析及結論
實證研究表明，期貨價格波動具有內(nèi)在的規(guī)律性，我們通過對歷史價格時間序列數(shù)據(jù)可以建立價格波動模型，進行短期預測，可以幫助投資者套期保值和規(guī)避風險，但在應用的過程中，要堅持使用多種方法驗證，此處使用ARIMA模型和GARCH模型兩種方法做短期預測。并結合聚類分析做階段預測。
（一）使用ARIMA模型和GARCH模型做短期預測
我們對每天的交易平均值（最高價與最低價的平均值）做時序圖，可得出C1207玉米期貨的價格有著明顯的季節(jié)波動趨勢，這是典型的非平穩(wěn)時間序列。為了將數(shù)據(jù)平穩(wěn)化，我們可以采用差分的方法。通過嘗試找到BIC信息量最小的模型，即為最優(yōu)模型。
ARIMA建模分析后，模型為：（1）
其中 表示t時刻的玉米期貨的價格。
序列的擬合與預測：由于我們的目標是進行短期預測，所以設定預測步長為5，即預測未來一周（5個工作日）的C1207玉米期貨價格的走勢。
所得的擬合預測效果圖如圖1所示，可見通過ARIMA模型對C1207玉米期貨的價格進行的建模分析，其中藍色的離散值為真實數(shù)據(jù)，黑色的曲線為擬合預測值，兩條紅色的曲線分別為95%置信度下的最大預測值和最小預測值。由最終的擬合和預測效果圖來看，擬合效果很好。
GARCH建模分析后，模型為：（2）
擬合效果圖如圖2所示，紅色部分為擬合圖形，藍色數(shù)據(jù)為真實市場數(shù)據(jù)。由預測圖形可知，期貨價格未來5天將會上漲，因此根據(jù)擬合結果投資者可以考慮提前購入期貨合約。
（二）結合聚類分析和ARIMA模型做階段價格水平預測
本節(jié)將會在對期貨價格的時間序列分析中加入聚類分析，使得我們可以對下個時間段期貨合約的大致價格走勢有著較為明確的了解。加入聚類分析將期貨價格做有序樣品聚類之后，再對每個類中的期貨價格做ARIMA模型預測，可以很好的預測出下個階段的期貨價格水平，給期貨投資者在投資選擇和保證金準備方面提供了很好的幫助。
由于期貨市場具有獨特的盯市和保證金性質，因此期貨合約的多頭（即買方）需要根據(jù)每天的具體合約價格決定是否需要追加保證金。因此，確定一個階段的期貨合約價格的大概走勢對于期貨合約的雙方合理分配在其它金融工具中投資以保證有足夠的流動資金維持保證金的追加支付有著重要的作用。
聚類分析常見方法有：系統(tǒng)聚類法、模糊聚類法、K-均值法、有序樣品的分類（ n個樣品按照時間或空間的順序排成次序，聚成的類必須是次序相鄰的樣品才能在一起。）、分解法、加入法。由于本文所研究的是期貨市場的合約價格走勢，因此研究的數(shù)據(jù)與時間的順序密切相關。所以采用可操作的有序樣品聚類法。
1、對期貨合約價格數(shù)據(jù)做聚類分析
我們對期貨合約的價格做聚類分析，然后求出每類數(shù)據(jù)的價格均值及標準差。由于期貨價格是一個有序樣品，我們先對價格做系統(tǒng)聚類，然后再根據(jù)價格的時間順序重新排列，得到新的分類――即進行了可操作的有序樣品聚類。
通過比較我們發(fā)現(xiàn)，將原期貨價格數(shù)據(jù)分為10類時的效果最好。因此我們采用10分類，得到的分類結果加入時間順序之后，我們得到如表2所示的新的分類結果。
對新分類的結果進行整理，我們可以得到新分類的均值和標準差，如下表3所示：
接下來我們將對每個新類的價格均值數(shù)據(jù)做ARIMA模型擬合和預測。
2、ARIMA模型預測
ARIMA模型的實質就是差分運算和ARMA模型的組合。非平穩(wěn)時間序列只要通過恰當階數(shù)的差分實現(xiàn)差分平穩(wěn)之后就可以使用ARIMA模型擬合了。ARIMA模型的建模遵循如圖3流程：
首先判斷序列的平穩(wěn)性，我們對表3中新類的均值做時序圖，可見新的分類的價格均值仍然有著明顯的季節(jié)波動趨勢，這是典型的非平穩(wěn)時間序列。為了將數(shù)據(jù)平穩(wěn)化，我們可以采用差分的方法。
對序列進行差分平穩(wěn)化處理，進行差分運算。由差分序列的自相關圖，發(fā)現(xiàn)自相關系數(shù)很快衰減到零，并且之后在零附近小范圍波動，因此可以認為一階差分后的序列具備的平穩(wěn)性。對平穩(wěn)的一階差分序列進行白噪聲檢驗，在95%的置信度下，統(tǒng)計量太大，因此該差分序列不能被視為白噪聲序列，即差分后還蘊含著不容忽視的相關性信息可夠提取。
對平穩(wěn)非白噪聲差分序列擬合ARMA模型， 一階差分后序列的自相關系數(shù)圖顯示該序列的自相關系數(shù)具有一定的拖尾性，但不太明顯。由一階差分序列的偏自相關圖可知其偏自相關系數(shù)的截尾性不是很明顯。因此我們考慮使用SAS軟件做相對最優(yōu)模型識別。找到BIC信息量最小的模型，即為最優(yōu)模型。
在自相關延遲階數(shù)小于5且移動平均階數(shù)小于5的所有ARMA模型中，BIC信息量最小的模型是ARMA（1，0）模型，即AR（1）模型。確定了擬合模型的階數(shù)之后，進而估計模型中的未知參數(shù)的值、 ARIMA模擬的變量平均值和自回歸因子。
可得模型為：（3）
將上式中心化得： （4）
其中 表示t時刻的玉米期貨的價格。
序列的擬合與預測，設定預測步長為5，即預測未來五個階段價格水平的期貨價格的聚類均值的走勢。所得的擬合和預測效果圖如下圖4所示：
其中藍色的離散值為真實數(shù)據(jù)，黑色的曲線為擬合預測值，兩條紅色的曲線分別為95%置信度下的最大預測值和最小預測值。
預測結果的含義是在接下來的一段時間（具體時間長短不知），根據(jù)前面的聚類標準可以將期貨的價格聚類為5類，且每一類價格的平均值為2418.0875、2420.2230、2421.5457、2422.6772、2423.7635.
這樣預測的意義是可以讓投資者提前預知期貨合約的價格在接下來會保持在什么樣的價格水平。由于期貨合約的保證金特性，期貨投資人如果能夠預知期貨合約接下來的大致價格水平，就可以根據(jù)價格水平提前預留一定的資金以確保保證金的支付。因此該預測在期貨投資領域有著重要的實際意義。
以上是通過ARIMA模型對階段價格進行的建模分析，由最終的擬合和預測效果圖來看，擬合效果很好。
四、結束語
ARIMA模型和GARCH模型有很好的短期預測效果，期貨價格預測的時間序列模型分析方法具有非常好的擬合效果，比一般的線性回歸方法要好。將期貨價格做有序樣品聚類分析之后再對每個類做ARIMA模型，期貨階段價格水平體現(xiàn)為未來每個類的價格均值，可以很好的擬合和預測未來的期貨階段價格水平，使得期貨投資人可以根據(jù)價格水平提前預留一定的資金以確保保證金的支付。該預測在期貨投資領域有著重要的實際意義。
時間序列分析方法尤其在金融市場上對金融市場收益、市場風險及市場銷量的研究有著重要的作用。由于金融市場的證券價格會隨著時間變化而發(fā)生波動，因此時間序列分析的研究方法在結合之前的市場數(shù)據(jù)及時間序列模型的基礎上，使用統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行分析處理，不僅可以對經(jīng)典模型做出更符合實際使用的優(yōu)化，還可以對未來金融市場做出較為科學準確的預測。
參考文獻：
[1]趙國順.基于時間序列分析的股票價格趨勢研究.[D].廈門：廈門大學，2009年
[2]潘紅宇.時間序列分析[M].北京：對外經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社，2006，134-176
[3]王海鴻，齊飛.LME鎳.銅期貨價格變動的時間序列分析[J].財務與金融，2009總第119期，9-13
關鍵詞：棉花期貨；認知偏差；實證研究
一、問題的提出
棉花期貨在鄭商所成功上市十余年的實踐證明，棉花期貨在支持我國棉花產(chǎn)業(yè)發(fā)展，維護我國棉花安全，促進大宗農(nóng)產(chǎn)品種植結構調(diào)整，保障“訂單農(nóng)業(yè)”發(fā)展，促進農(nóng)民增收，為中國在國際上爭取棉花話語權等方面已經(jīng)開始發(fā)揮積極的作用。但是，在我國棉花期貨市場上聚集著眾多的中小散戶，由于受自身投資經(jīng)驗、期貨知識水平的限制，他們在判斷和決策過程中經(jīng)常存在多種認知偏差。目前，國內(nèi)外學者有關投資者認知偏差的研究主要集中于股票、債券市場。對于投資者預期模式的表述，多數(shù)學者則是借鑒Solt和Statman（1988）提出的投資者情緒指標（BSI），即：看漲情緒指標=看漲投資者比例/（看漲投資者比例+看跌投資者比例）；看跌情緒指標=看跌投資者比例/（看漲投資者比例+看跌投資者比例）。然而，在期貨市場上，由于套期保值者和期貨做空機制的存在，期貨投資者中看漲看跌者的比例難以確定，因此，投資者情緒指標（BSI）這種方法并不太適合研究期貨市場中投資者認知偏差。姜丕臻（2005）對中國期貨機構投資者錨定啟發(fā)式偏差進行了實證研究。我國學者呂東輝（2006）通過對大連商品交易所大豆合約價格變動率與交易量變化率的相關分析，利用啟發(fā)式認知偏差檢驗和框定認知偏差檢驗實證分析了我國大豆期貨投資者是否具有認知偏差。他的學生黃雨雪（2007）運用同樣的方法實證分析了我國玉米期貨投資者是否具有認知偏差。周耀輝（2010）則對我國小麥期貨市場投資者啟發(fā)式認知偏差進行了實證研究。根據(jù)現(xiàn)在掌握的資料來看，目前對我國棉花期貨投資者是否具有認知偏差的研究還相對匱乏。本文將在借鑒上述理論和研究方法的基礎上，結合我國棉花期貨市場運行特點，通過對我國棉花期貨投資者是否具有啟發(fā)式認知偏差和框定認知偏差的檢驗，實證研究我國棉花期貨投資者是否具有認知偏差。
二、樣本選擇
在我國棉花期貨市場上，棉花期貨成交量（COC）變動率是能夠反映棉花期貨投資者情緒和預期模式的最佳指標之一。棉花期貨成交量是指在一定的交易時期內(nèi)該期貨合約在鄭州商品交易所內(nèi)已經(jīng)成交的合約數(shù)量，是對棉花期貨市場迫切性或者強度的估價，其大小反映了棉花期貨投資者入市的積極程度，也反映了棉花期貨投資者對后市的樂觀態(tài)度。一般而言，棉花期貨成交量越大反映出投資者對棉花期貨市場的強烈程度越大，棉花期貨市場面臨的壓力就越高。目前，我國棉花期貨市場基本的交易單位是（一張）合約，成交量采用買入量和賣出量兩者之和計算。
針對鄭州商品交易所棉花期貨合約具有較高的流動性以及眾多的中小散戶的特征，選擇棉花期貨合約價格變動率（COJ）來衡量棉花期貨投資者的歷史收益率。然而，對棉花期貨投資者進行認知偏差分析，就必須形成一個連續(xù)的棉花期貨合約。目前，文華財經(jīng)資訊有限公司編制的棉花期貨合約價格指數(shù)不僅保證了棉花期貨價格時間序列的連續(xù)性，還使不同棉花期貨合約價格的重要性在價格指數(shù)中通過權重的形式得到體現(xiàn)。因此，采用棉花期貨合約價格指數(shù)代表棉花期貨價格。為防止棉花期貨上市初期，棉花期貨合約交易量較小、不穩(wěn)定的情況出現(xiàn)，樣本區(qū)間為2007年1月4日至2011年7月30日每個期貨交易日的收盤價和成交量，以此作為基礎數(shù)據(jù)，共1107組，采取Eviews5.0進行統(tǒng)計分析。
三、實證分析
1.啟發(fā)式認知偏差檢驗
啟發(fā)式認知偏差主要是指投資者在判斷與決策過程中因走思維捷徑而導致的判斷偏差。對我國棉花期貨投資者進行的啟發(fā)式認知偏差檢驗，主要是分析棉花期貨投資者的預期模式與棉花歷史收益率之間是否具有穩(wěn)定的關系。一般而言，如果兩者之間表現(xiàn)出穩(wěn)定的相關性，則說明棉花期貨投資者不能及時地基于市場信息對預期進行調(diào)整，帶有啟發(fā)式認知偏差。此時，需要引入兩個變量，一個反映棉花期貨投資者的情緒與預期模式，用棉花期貨成交量變動率（COC）表示，另一個反映外界信息變化，用棉花期貨合約價格變動率（COJ）來衡量棉花期貨投資者的歷史收益率。本文以如下模型來考慮棉花期貨投資者情緒與棉花期貨市場歷史收益率之間的關系：
其中，方程式（1）的COCt-i為被解釋變量，表示棉花期貨成交量的變動率，是衡量棉花期貨投資者情緒的指標，COJt-i為解釋變量，表示棉花期貨價格的變動率，是衡量棉花期貨投資者收益的指標；方程式（2）的LVt-i表示為棉花期貨成交量，成交量日變動率的計算為：當日成交量與上一交易日的成交量之差除以上一交易日的成交量，周、月成交量變動率的算法亦是如此；方程式（3）的Rt-i表示棉花期貨收盤價，其價格變動率日、周、月的算法與成交量變動率的算法一致。t表示為棉花期貨的預測時期，i表示為棉花期貨歷史價格的觀測時間。通常情況下，通過改變歷史價格的觀測時間i來檢驗棉花期貨歷史信息對棉花期貨投資者市場預測影響的時間效力。
基于方程式（1），將歷史價格觀測的時間i表示為一日、一周和一月，分別對棉花期貨成交量變動率與棉花期貨價格變動率進行回歸分析，得到表1-1、表1-2。
從下表中可以看出，日解釋變量（COJt）的系數(shù)未通過T檢驗，說明棉花期貨投資者能夠根據(jù)市場信息對原有預期進行不斷調(diào)整，投資者的預期模式與歷史收益率在短期是一種隨機關系；周、月解釋變量（COJt）的系數(shù)均通過T檢驗，說明投資者的預期模式與歷史收益率長期存在穩(wěn)定的相關關系，并未表現(xiàn)出跟隨市場信息進行調(diào)整的特征，帶有啟發(fā)式認知偏差。然而，由于周棉花歷史收益率的系數(shù)為負值，說明該變動會引起棉花期貨交易量的反方向變動。換句話說，周棉花歷史收益率越高，棉花期貨投資者越容易基于過去的優(yōu)良表現(xiàn)對后市做出悲觀的估計。隨著時間的推移，月棉花歷史收益率的系數(shù)變?yōu)檎担f明月棉花歷史收益率越高，投資者越容易基于過去的優(yōu)良表現(xiàn)對后市做出樂觀的估計。因此，對于棉花期貨投資者而言，短期內(nèi)更傾向于市場信息作為預測的依據(jù)，而在長期更傾向于歷史收益率作為預測的依據(jù)。
2.框定認知偏差檢驗
框定認知偏差是指由于投資者的偏好或者行為依賴于問題或結果的描述方式導致的認識與判斷的偏差?？紤]到框定認知偏差中對信息背景不同的強調(diào)，在模型（1）中加入一個反映不同信息背景的變量以便檢驗投資者是否具有框定認知偏差。棉花期貨價格變動率（即歷史收益率）的標準差St很好地反映了棉花期貨價格波動的劇烈程度。一般而言，如果棉花期貨投資者存在框定認知依賴，那么棉花期貨價格的劇烈波動會影響到棉花期貨投資者的原有預期。反之，棉花期貨價格變動率的標準差的系數(shù)應該為0。因此，建立回歸方程如下：
為了更好地反映棉花期貨投資者在不同信息背景下的投資模式的差異，將每個觀測時間段內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)劃分為兩組：一組為歷史收益率為正數(shù)（期貨價格上漲）；一組為歷史收益率為負數(shù)（期貨價格下跌），然后基于方程式（4），分別對樣本區(qū)間內(nèi)每一周、兩周和每一月的數(shù)據(jù)進行回歸分析，得到表1-3。其中，周、月價格變動率與交易量變動率的算法如上，而價格變動率的標準差則是對應時期內(nèi)每日價格變動率的標準差。
根據(jù)上述判斷棉花期貨投資者是否存在框定認知偏差的理論可以看出表1-3中歷史收益率（價格變動率）的標準差的回歸系數(shù)都顯著地不為0，初步判斷我國棉花期貨投資者存在框定認知偏差。具體來說，一周內(nèi)無論棉花歷史收益率為正數(shù)或者負數(shù)，該標準差的回歸系數(shù)均為正數(shù)，說明在短期內(nèi)（一周），當棉花收益率為正數(shù)，市場處于上漲行情時，棉花期貨價格的波動助長了棉花期貨投資者的看漲情緒；而當棉花收益率為負數(shù)，市場處于下跌行情時，棉花期貨價格的波動進一步助長了棉花期貨投資者的看跌情緒。同時，從一周內(nèi)St的回歸系數(shù)可以看出此時棉花期貨投資者受框定依賴對看漲情緒的影響要大于對看跌情緒的影響（0.768473%>0.129759%），表現(xiàn)為棉花期貨投資者的預期模式是持續(xù)型的。然而，從長期來看，情況則恰恰相反（除了月內(nèi)歷史收益率為負值的情況外），二周內(nèi)和一月內(nèi)的棉花歷史收益率的標準差的回歸系數(shù)均小于0，說明在長期內(nèi)，當棉花收益率為正數(shù)，市場處于上漲行情時，棉花期貨價格的波動抑制了棉花期貨投資者看漲的情緒；當棉花收益率為負數(shù)，市場處于下跌行情時，棉花期貨價格的波動緩和了棉花期貨投資者的悲觀情緒，表現(xiàn)為棉花期貨投資者的預期模式是反轉型的。而且，從St回歸系數(shù)的大小中可以看出，棉花期貨價格的波動在長期內(nèi)比在短期內(nèi)對投資者情緒影響要大得多，這在一定程度上說明在長期內(nèi)棉花期貨投資者更容易產(chǎn)生框定認知偏差。
四、主要結論與對策建議
1.主要結論
本文通過對我國棉花期貨投資者認知偏差的實證研究，得出以下幾點主要結論：
（1）通過啟發(fā)式錨定認知偏差檢驗，得出我國棉花期貨投資者能夠在短期（一日）根據(jù)市場信息對預期模式與歷史收益率進行調(diào)整，兩者之間是一種隨機關系；而在長期（一周或一月）我國棉花期貨投資者的預期模式與歷史收益率存在穩(wěn)定的相關關系，投資者更傾向于歷史收益率作為預測的依據(jù)，具有啟發(fā)式認知偏差。
（2）通過框定認知偏差檢驗，得出我國棉花期貨投資者在短期（一周）的預期模式是連續(xù)的，收益率的劇烈變動加劇了行情上漲和下跌對棉花期貨投資者看漲和看跌情緒的增長作用；而在長期（一周或一月）棉花期貨投資者的預期模式是反轉型的，收益率的劇烈變動減弱了行情上漲和下跌對棉花期貨投資者看漲和看跌情緒的增長作用。
綜合起來，我國棉花期貨投資者具有認知偏差。
2.對策建議
為更好地提高棉花期貨投資者在交易過程中的理性認知，提出以下建議供參考：
（1）加強棉花期貨市場機制建設。機制的缺失不僅會引起投資者運用不正當?shù)氖侄潍@取利益，還會使投資者的投資成本和風險大大增加。建議鄭商所提供適時的信息供給機制和行為阻滯機制，以避免過激行為進一步激化棉花期貨市場，形成惡性循環(huán)。
（2）培養(yǎng)棉花期貨投資者投資理念。行為金融學理論的研究成果表明：投資者是普通人，不是“理性人”，在判斷和決策中出現(xiàn)認知偏差是常態(tài)。建議投資者加強對金融、法律等專業(yè)知識的學習，運用正確的投資理念盡量減少認知偏差對棉花期貨市場的影響。
（3）優(yōu)化棉花期貨市場投資主體結構。國外發(fā)達的期貨市場已經(jīng)證明，機構投資者是相對理性的投資者。建議針對我國棉花期貨市場投資者多為中小散戶的特點，積極培育理性的市場投資主體，鼓勵中小散戶參與棉花期貨經(jīng)濟合作組織，適度發(fā)展棉花期貨基金業(yè)務。
參考文獻：
[1]姜丕臻.對中國期貨機構投資者錨定啟發(fā)式偏差的實證研究[J].運籌與管理，2005（4）：110-114.
[2]呂東輝，郭鴻鵬，黃羽雪.我國玉米期貨市場定價偏差的實證研究[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2006（6）：49-53.
[3]黃羽雪.玉米期貨市場定價偏差研究[D].長春：吉林大學，2007：37-44.
[4]劉智星.基于行為金融理論的期貨價格波動非對稱性研究[D].長沙：中南大學，2004：37-45.
[5]樊歡歡，張凌云.Eviews統(tǒng)計分析與應用[M].北京：機械工業(yè)出版社，2010.
關鍵詞:商品期貨 優(yōu)化 投資組合
組合投資是現(xiàn)代金融學中的一個重要思想，通過將資金按不同比例投資于一組資產(chǎn)，投資者可以獲得比投資于單個資產(chǎn)更優(yōu)的收益/風險比，組合中的資產(chǎn)數(shù)量可多可少，種類也多種多樣，常見的有股票、債券、外匯、黃金、房地產(chǎn)等，原則上只要投資者持有2種以上的資產(chǎn)，就可以認為是持有一個投資組合。將資金按不同比例在同一組資產(chǎn)之間進行分配，可以得到具有不同風險/收益特征的投資組合，通過數(shù)學方法進行優(yōu)化，可以為投資組合找到一個最優(yōu)的配比，具體地說，就是在一定的風險下，找到一個預期收益最大的組合，或者在預期收益一定的情況下，找到一個風險最小的組合。
金融市場上有一個基本規(guī)律，即“高收益伴隨著高風險”，利用組合投資的方法也不能改變這一點，但可以根據(jù)投資者的風險偏好或風險承受能力，為其設計出最佳的投資方案，這對投資者投資理財具有指導意義。
商品期貨的特點
期貨交易建立在現(xiàn)貨交易的基礎上，是一般契約交易的發(fā)展，為了使期貨合約這種特殊的商品便于在市場中流通，保證期貨交易的順利進行和健康發(fā)展，所有交易都是在有組織的期貨市場中進行的。期貨投資最主要的兩個特點是:高收益高風險性和方向性，所謂方向性是指不論期貨價格上漲還是下跌，只要做對了方向，都能賺錢，做錯了方向就要賠錢，因此相對于現(xiàn)貨(或股票)交易有更大的靈活性和更多的投資機會，只要價格有波動就有投資機會。
期貨合約可分為金融期貨、商品期貨兩類，金融期貨沒有實際的標的資產(chǎn)(如股指期貨等)，而商品期貨交易的對象是具有實物形態(tài)的商品，例如，農(nóng)副產(chǎn)品、金屬產(chǎn)品、能源產(chǎn)品等。
長期以來，期貨被投資者視為一種高風險的投資工具，不適合做長期投資，特別是商品期貨，由于有實物交割的壓力，更是被投資者排除在其組合之外。但現(xiàn)在情況正在發(fā)生變化，最明顯的特點就是國外出現(xiàn)了大量專門投資商品期貨的基金，一些傳統(tǒng)的基金也逐漸把商品期貨作為一項主要投資品種。以高盛為例，在其三大業(yè)務(投資銀行、資產(chǎn)管理與證券服務、貿(mào)易與資本投資)中，貿(mào)易和資本投資始終占據(jù)著主要份額，接近68%; 2005、2006、2007三年的收益分別為16818億美元、25562億美元和31226億美元。越來越多的研究表明，將商品期貨加入到投資組合之中，可以改善組合的表現(xiàn)。
商品期貨優(yōu)化投資組合的原因
商品期貨能夠優(yōu)化投資組合，主要原因有兩個:
一是商品價格與股票、債券等金融工具的價格具有低相關性，可以有效分散組合的風險。根據(jù)投資組合理論，投資組合風險分散效應的大小與組合中資產(chǎn)收益的相關程度有很大關系，當資產(chǎn)收益完全正相關時，組合風險無法低于兩者之間最小的;當資產(chǎn)收益完全不相關時，可以降低組合風險。
二是商品具有抗通貨膨脹的功能，在高通脹時期能夠為資產(chǎn)保值。另外，商品期貨在交易中所具有的靈活性、低交易費用以及在非常時期(例如戰(zhàn)爭)相對較高的收益，也使得商品期貨越來越受基金經(jīng)理的青睞。
商品期貨優(yōu)化投資組合的驗證
早在1980年，Bodie和Rosansky兩位學者就對23種商品期貨在1950-1976年間的表現(xiàn)進行了研究，他們發(fā)現(xiàn)，如果投資者把40%的資金投入到商品期貨，60%的資金購買股票，這個投資組合的收益和把100%的資金用于購買股票的收益一樣，但風險卻減少了30%。
2000年，Jensen等人做了一項研究，測量將商品期貨加入一個由股票、債券、國庫券和房地產(chǎn)構成的組合后對原有組合的改善程度，發(fā)現(xiàn)加入商品期貨的組合收益要高于原有組合。
Ibboston金融咨詢公司的特許金融分析師(CFA)Thomas2006年指出:“歷史表明，商品期貨在投資組合中扮演了一個保險的功能，是有效的風險分散者”。同時，Thomas用1970年到2004年的數(shù)據(jù)測算了兩個資產(chǎn)組合的最優(yōu)邊界，其中一組包含商品期貨，而另一組沒有。根據(jù)投資組合理論，最優(yōu)組合邊界又稱為效率邊界，效率邊界上的每一個點對應的是在相同風險下用該組資產(chǎn)構造投資組合所能獲得的最佳收益(見圖1)。從圖1可以看到，單個資產(chǎn)都位于有效邊界下方或位于有效邊界上，說明組合的效果優(yōu)于單個資產(chǎn);包含商品期貨的組合位于不包含商品期貨的組合的上方，表明在同樣的風險下，加入商品期貨確實能夠提高投資組合的收益。
綜上所述，有效利用商品期貨能夠獲得投資組合更優(yōu)的收益/風險比，投資者應當放寬投資思路，運用現(xiàn)代金融理論的成果，提高自身的投資水平。我國商品期貨市場的容量在不斷擴大，期貨公司的運作更加規(guī)范，期貨市場正在逐漸成熟起來，在證券市場弱勢且動蕩的情況下，將期貨品種納入投資組合是一種理想的選擇。
參考文獻
1.劉海龍，吳沖鋒.非完全市場最優(yōu)消費和投資策略研究[J].系統(tǒng)工程，2001(1)
關鍵詞:棉花;期貨市場;羊群效應;CSAD
Abstract:In this article,we adopt Cross-sectional Absolute Deviation (CSAD) model to research the “herd behavior” of CZCE cotton futures market empirically. The results indicate that there is no “herd behavior” not only in whole cotton futures market but also in the state when the market is shown up or/and down.
Key Words:Cotton,Futures Market,Herd Behavior,CSAD
中圖分類號: F830文獻標識碼:B文章編號:1674-2265(2009)02-0060-03
一、引言
“羊群效應”是指投資者在信息不確定的情況下,刻意模仿他人的投資行為而作出自己投資決策的一種現(xiàn)象,或者說,過度依賴于輿論而忽視對自己掌握的信息進行判斷并作出投資決策的現(xiàn)象。“羊群效應”能夠導致金融市場價格的劇烈波動,使金融市場處于非理性的狀態(tài)。
目前,已有一些學者對證券市場上的“羊群效應”做了初步的研究,如Lakonishok,Shleifer & Vishny(1992)將“羊群效應”定義為資金管理人同時買賣某些特定股票的平均趨勢,提出了一種測度“羊群效應”的方法。Christie & Huang(1995)提出了用收益率分散度(CSSD)來測度“羊群效應”的方法。宋軍、吳沖鋒(2001)基于分散度指標對美國、香港及中國大陸等地股市進行了比較研究,得出中國大陸股市存在“羊群效應”的結論。孫培源、施東暉(2002)在CAPM模型的基礎上,建立了一個更為靈敏的測度“羊群效應”的模型,指出我國股市存在一定程度的“羊群效應”。蔣學雷、陳敏、吳國富(2003)用CASD方法得出中國股市存在明顯的“羊群效應”的結論。而對期貨市場上“羊群效應”的研究,目前相關的文獻還比較少。國外學術界,Gleason,Lee & Mathur(2003)對歐洲期貨市場上的13個期貨合約進行了實證分析,發(fā)現(xiàn)并不存在明顯的“羊群效應”。國內(nèi)學者的研究有,馬良華、吳瓊(2005)以橫截面收益標準差來度量市場分散度,檢驗了2000年1月到2004年12月期間我國期貨市場的“羊群效應”。羅孝玲、彭青(2007)利用大豆期貨合約的價格與前二十位期貨公司的總持倉量進行協(xié)整關系和因果關系檢驗,結果表明我國大豆期貨市場存在“羊群效應”。
從上述研究文獻可以發(fā)現(xiàn),國內(nèi)外學者對期貨市場“羊群效應”的研究還沒有形成完整的體系和較為完善的研究方法。本文以我國鄭州商品交易所(CZCE)推出的棉花期貨合約為例,采用CSAD的方法對我國棉花期貨市場“羊群效應”做了深入的研究,以期為有關監(jiān)管機構鑒別我國棉花期貨市場的運行狀況提供理論依據(jù)。
二、研究方法
前人對金融市場“羊群效應”的研究具有一定的缺陷。目前,CSSD(橫截面收益標準差)方法在金融市場“羊群效應”的研究中受到較廣泛認可。
CSAD(橫截面收益絕對差)具體的模型表達式為:
(1)式中 為金融資產(chǎn)的價格或期貨合約的價格,, 表示單個金融資產(chǎn)的收益率或單個期貨合約的收益率, 為整體市場的收益率或某個期貨品種的整體收益率。
由于橫截面絕對偏移度CSAD方法測度了單個金融資產(chǎn)的收益率與市場整體收益率的偏移程度,因此用它來檢測金融市場的“羊群效應”,較前面幾種方法相比,具有較好的準確性和靈敏度。因此本文主要采用CSAD方法來對我國棉花期貨市場“羊群效應”進行實證分析。
把CSAD模型運用到期貨市場的分析中,對CSAD模型的進一步分析可知,如果期貨市場上不存在“羊群效應”,那么CSAD的值將會與市場收益率
之間成線性遞增關系。反之,當期貨市場上存在“羊群效應”時,由于眾多的投資者共同投資于某一個期貨合約而使得這個合約的收益率趨近于市場收益率,因而橫截面絕對偏離度CSAD與市場組合收益率 之間將不存在明顯的線性關系,往往表現(xiàn)為非線性關系,這一分析過程可用下述表達式來表示:
如果把期貨市場價格上漲和下跌時“羊群效應” 的表現(xiàn)程度可能會有所不同這一情況考慮進來,為便于更準確地分析,則有必要對價格上漲和價格下跌的情況進行分別研究,即有:
用 、 和分別表示期貨合約價格上漲時的橫截面絕對偏離度、市場組合收益率和方程(3)的回歸系數(shù),用 、 和分別表示期貨合約價格下跌時的橫截面絕對偏離度、市場組合收益率和方程(4)的回歸系數(shù)。如果期貨市場上存在“羊群效應”,那么橫截面絕對偏離度CSAD的值將隨著市場組合收益率 的增加而降低,這一關系反映到方程(2)式、(3)式和(4)式中,表現(xiàn)為回歸系數(shù)、和的符號為負,反之,回歸系數(shù) 、和 的符號為正。
三、樣本數(shù)據(jù)說明
本文采用的棉花期貨數(shù)據(jù)來源于鄭州商品交易所(CZCE)期貨交易日收盤價和日成交量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于鄭州商品交易所的交易記錄統(tǒng)計。樣本數(shù)據(jù)的時間跨度為2004年6月1日到2008年5月30日,包括了鄭州商品交易所(CZCE)全部棉花合約月份的日收盤價和日成交量數(shù)據(jù)。由期貨市場期貨合約的交易特點可知,某合約剛開始上市時成交不夠活躍,收盤價和成交量會明顯偏離正常的范圍,本文對這部分數(shù)據(jù)進行了剔除,最后得到棉花期貨合約月份時間序列數(shù)據(jù)和棉花期貨市場價格指數(shù)的有效數(shù)據(jù)824個。本文采用eviews5.0軟件對數(shù)據(jù)進行分析。
模型變量時間序列數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計特征如下:見表1。
四、實證結果及分析
(一)ADF(Augmented Dickey-fuller test)單位根檢驗
在對上述方程(2)、(3)和(4)進行回歸分析之前,首先用ADF單位根檢驗法對這三個方程的各時間序列變量的平穩(wěn)性進行檢驗,因只有平穩(wěn)性時間序列才能對其進行進一步地回歸分析,檢驗結果見表1。從表1可以看出,三個方程各個變量的時間序列ADF值均小于5%的臨界值,也即在5%的臨界值水平下單位根的零假設被拒絕,表明三個方程的時間序列都為平穩(wěn)序列,據(jù)此可以進行下一步的回歸分析。
(二)方程回歸分析結果
表3給出了方程(2)、(3)和(4)式的回歸估計結果。從表3可以看出,三個方程的 值分別為0.634、0.842和0.716,說明方程擬合度較好,即因變量的變化能較好地被自變量的變化解釋;從方程的 值來看,分別為1.864、2.571和1.881,表明三個方程的殘差序列都不存在一階序列自相關;再從方程(2)式、(3)式和(4)式的回歸系數(shù) 、和
的值來看,分別為0.635、0.469和0.492,方程(2)、(3)和(4)的二次項系數(shù)均大于0,二次項系數(shù)的 統(tǒng)計值分別為3.391、2.444和2.068,統(tǒng)計檢驗顯著。如前所述, 的值與市場收益率的回歸方程中,如果回歸系數(shù)、和的值為正,則表明我國棉花期貨市場不存在“羊群效應”,如果回歸系數(shù)
、 和的值為負,則表明我國棉花期貨市場存在“羊群效應”。因此,從上述回歸結果來看,我國棉花期貨市場無論從方程(2)的整體市場情況看還是從方程(3)和(4)的上漲和下跌市場情況來看,的值與市場收益率之間的線性遞增關系都顯著成立,即棉花期貨市場不存在明顯的“羊群效應”。
五、研究結果分析
以上的研究結果表明,我國棉花期貨市場自2004年6月上市以來,不存在明顯的“羊群效應”:
第一,我國期貨市場經(jīng)歷了幾次大整頓之后,市場規(guī)范化程度不斷提高,監(jiān)管體系不斷完善,也具有一定的穩(wěn)定性,期貨市場價格發(fā)現(xiàn)和規(guī)避風險的功能逐步得到發(fā)揮,而棉花期貨合約作為我國期貨市場上品種較新、上市相對較晚的一個期貨品種,開始就受到了規(guī)范的管理和約束,這在某種程度上避免了“羊群效應”現(xiàn)象的發(fā)生。
第二,與其它品種的期貨市場類似,我國棉花期貨市場也是實行杠桿交易制度,即保證金交易制度,這使得棉花期貨交易具有較高的風險性,因而對市場參與者的資金和專業(yè)素質具有較高的要求。而一般來說,具有較高專業(yè)素質的期貨市場參與者在投資的決策上具有更大的自主性,不會輕易模仿其他投資者的投資行為。
第三,棉花期貨市場交易的是標準化合約,合約中除了價格具有不確定性之外,合約的其它信息都是公開的、標準化的,投資者獲取信息的渠道較多、成本較低,這在很大程度上避免了投資者之間可能發(fā)生的信息不對稱的情況,因而大大降低了投資者之間“羊群效應”發(fā)生的概率。
第四,棉花期貨價格的影響因素非常復雜,均受到有來自現(xiàn)貨、期貨市場因素的影響,不同的人對這些因素的影響判斷是不一樣的,因而他們作出的投資決策行為也就會有很大的差異,從而避免的“羊群效應”的發(fā)生。
參考文獻:
[1]Lakonishok,J.,Shleifer,A.,and Vishny,R.W.,“The Impact of Institutional Trading on Stock Prices”,Journal of Financial Economics,1992 ,82 ,23 - 43.
[2]Christie,W. G.,and Huang,R. D.,“Following the Pied Piper: Do Individual Returns Herd Around the Market? ”,Financial Analysts Journal ,1995 ,July-August .
[3]宋軍、吳沖鋒:《基于分散度的金融市場羊群行為研究》,《經(jīng)濟研究》2001年第11期。
[4]施東暉:《中國股市微觀行為:理論與實證》,遠東出版社2001年版。
日前，港交所營運總裁葛卓豪向香港媒體表示，小型國企指數(shù)期貨最快將于明年第一季度末推出。如此一來，香港市場上的股指期貨品種將由現(xiàn)在的5只增至6只。
交易產(chǎn)品：5只指數(shù)期貨品種
目前香港市場上最為大家熟悉的當屬恒生指數(shù)期貨，而其他4只指數(shù)期貨品種則是國企指數(shù)期貨、新華富時中國25指數(shù)期貨、恒生中國H股金融行業(yè)指數(shù)期貨和小型恒生指數(shù)期貨。
其中，恒生指數(shù)期貨合約推出最早，1986年5月6日誕生，指數(shù)的成分股下月4日起將增至43只；小型恒指期貨則是恒生指數(shù)期貨的“迷你版”，2000年10月9日推出，專為散戶定制，其合約價值為恒指期貨的五分之一，收費也相對較低；國企指數(shù)期貨2003年12月8日推出，指數(shù)成分股目前為43只；新華富時中國25指數(shù)期貨于2005年5月23日推出，指數(shù)成分股是25只流通量最高的內(nèi)地企業(yè)股票；恒生中國H股金融行業(yè)指數(shù)期貨于2007年4月16日推出，指數(shù)成分股為9只內(nèi)地金融股。
醞釀推出的小型國企指數(shù)期貨則將是國企指數(shù)期貨的“迷你版”，合約價值為國企指數(shù)期貨的五分之一。
香港各股指期貨產(chǎn)品合約的月份均為4個月，即現(xiàn)月、下月及之后的兩個季月(3月、6月、9月和12月)。如，現(xiàn)在的合約為11月、12月、3月、6月。
這些股指期貨產(chǎn)品的合約均采用香港交易所制定的標準化合約，主要條款包括：合約名稱、相關指數(shù)、合約乘數(shù)、合約月份、最低價格波幅、最高價格波幅、立約成價、立約價值、持倉限額、大量未平倉合約、開市前時段、最后交易日的交易時間、交易方法、最后結算日、結算方法、最后交易日、最后結算價等。
在香港股指期貨市場，除了散戶之外，更多的是機構投資者。公開資料顯示，其中，機構投資者占了絕大多數(shù)，約61％；個人投資者約32％；而交易所參與者本身的交易大約占7％。
交易杠桿：以小博大
我們知道，指數(shù)的作用是反映股價的變化，而股指期貨則是反映當前市場對指數(shù)走勢的預期。投資者可以借助股指期貨跟蹤相關指數(shù)的漲跌，比買賣一籃子指數(shù)成分股要快捷方便得多。
更為重要的是，買賣股指期貨可以以小博大，投資者買賣合約時，只須付出合約總值的一小部份，即按金(保證金)便可參與整個合約的價格變動，最初的小部分投資最終可能因杠桿作用而賺取厚利。不過，杠桿作用也會令投資者蒙受重大損失。
香港期貨交易所每天會進行審核，并不定期地調(diào)整各類股指期貨產(chǎn)品的“基本按金”和“維持保證按金”的基準?！熬S持保證按金”為“基本按金”的80％。當期貨價格波動增加時，調(diào)高按金水平，以降低市場風險；期貨價格波動降低時，調(diào)低按金水平，以增加市場流動性。
投資者在買賣股指期貨合約前，必須繳付“基本按金”作為履約保證。買入或賣出合約后，在每個交易日結束時，經(jīng)紀商會把客戶的持倉，即所有未平倉盤，按照收市時的價值計算盈利或虧損，如果按金跌破“維持保證按金”，會被要求補倉，即存入額外的資金，使按金回升至基本按金的水平。一旦不能及時補倉，經(jīng)紀商可能會斬倉，即將全部或部分合約按市價強行平倉，費用由投資者負責。斬倉后，如果還有欠款，投資者仍須負全責。不論是買入還是賣出股指期貨合約，都要先繳付基本按金。
以恒生指數(shù)期貨為例，11月9日，恒生指數(shù)期貨收盤價為28871點，合約乘數(shù)為50點，一份恒指期貨合約的立約價值為28871點×50＝1443550港元；根據(jù)交易所公布的11月9日按金標準，每張合約的“基本按金”為152700港元；按金只占合約市值的10.58％(152700/1443550)，杠桿比率為9.45(1443550/152700)倍。盤中最小波幅為一個指數(shù)點。如果指數(shù)漲了50點，不計交易費用，買家便可以賺取2500港元，賣家則虧了2500港元。交易所同時公布每張合約的“維持保證按金”為122160港元。假如指數(shù)跌了620點，買家未平倉盤每張?zhí)澚?20點×50＝31000港元，保證金跌到152700-31000＝121700港元，少于“維持保證按金”，投資者將被要求將保證金追加到“基本按金”152700港元水平。
雖然交易所公布了按金水平，但經(jīng)紀商有權決定向買賣期貨的客戶收取多少按金，也可以向不同客戶收取不同金額的按金，只是按金金額不得少于規(guī)定的最低金額。
一般來說，如果預期股市會上升,可買入指數(shù)期貨；預計股市下跌時，可賣出指數(shù)期貨，這是買賣期指最簡單的方法。當然還有其它買賣策略，如對沖買賣、跨期買賣、套戥等，其中對沖買賣是指，當投資者持有或計劃買入股票投資組合時，利用期指去抵銷股市價格變動所帶來的損失；跨期買賣是利用遠近不同月份的合約差價，進行相反交易；套戥是同時在兩個市場，如期貨及現(xiàn)貨市場，進行相反的交易，賺取其中的價差。
交易規(guī)則：有別于股票和商品期貨
買賣股指期貨是通過期貨經(jīng)紀商，在期交所自動交易系統(tǒng)(HKATS)進行。具體交易時間是每個交易日9:45至12:30，14:30至16:15，最后交易日的收市時間則為16:00。也就是說，指數(shù)期貨交易的開市比股票交易提前15分鐘，收市則推遲15分鐘。
為了更好地發(fā)現(xiàn)價格，減少人為操控市場的機會，除了恒生中國H股金融行業(yè)指數(shù)期貨，其他4只指數(shù)期貨產(chǎn)品都有“開市前時段”的安排，以確定各期貨合約的開市價?！伴_市前時段”是每個交易日的上、下午交易時段前30分鐘，即9:15至9:45，14:00至14:30。
每個月倒數(shù)第二個交易日為最后交易日和計算結算價格日，最后交易日之后的第一個交易日則為最后結算日，由港交所進行結算工作。如2007年11月份合約，最后交易日是11月29日，最后結算日則為11月30日。最后結算價是采用最后交易日每5分鐘相關指數(shù)報價的平均數(shù)(去小數(shù)點后的整數(shù))。
買賣股指期貨是買賣將來某個日子的收市指數(shù)。當合約到期時，將最后結算價和投資者買入或賣出時的立約價之間的差額，作為投資者賺或虧的金額。
股指期貨參與者可以在最后交易日前隨時進行平倉，即賣出先前買入的合約，或者買回先前賣出的合約，賺取或賠出買賣差額(等于立約價與平倉價之間的差額乘以合約乘數(shù)所得)，也可以在最后交易日由結算系統(tǒng)于收市后自動以最后結算價平倉。
【關鍵詞】統(tǒng)計套利 玉米期貨 協(xié)整 資本市場
關于統(tǒng)計套利策略，首先要提的是20世紀20年代華爾街傳奇人物杰西·利弗莫爾，他通過創(chuàng)造“姐妹股”為自己賺取了大量財富。然后在20世紀80年代在Morgan Stanley中由Nuozio Targalia領導的量化投資團隊被認為是最早使用統(tǒng)計套利的投資團隊。統(tǒng)計套利是指應用各種定性和定量分析方法識別投資組合之間的相對錯誤的價格關系，買入被低估的投資組合，同時賣出被高估的投資組合，等待錯誤價格向均值回歸從而獲利的一種投資套利策略。
一、策略設計
（一）套利對象的選取
本文選取玉米期貨合約c1401和c1311作為研究統(tǒng)計套利在中國內(nèi)地市場的應用主要是基于以下幾點考慮：
1.玉米期貨合約c1401和c1311同屬于玉米期貨，兩者受到共同因素影響較多，為研究統(tǒng)計套利提供了現(xiàn)實的可能性。
2.玉米期貨的流動性較好，玉米期貨是大連商品交易所的主要交易品種之一，各種投資者和玉米交易商參與度活躍。
3.玉米作為主要糧食作物之一，對確保國家糧食安全具有重要的作用，國家對農(nóng)業(yè)的大力支持，有利于玉米價格的穩(wěn)定，代表玉米未來價格的玉米期貨價格也隨之較為穩(wěn)定。
（二）數(shù)據(jù)來源
本文研究玉米期貨合約c1401和c1311統(tǒng)計套利關系的數(shù)據(jù)來源于期貨交易軟件“文華財經(jīng)——贏順期貨交易軟件”，選取了c1401和c1311從2013年4月2日到2013年9月30日的日度數(shù)據(jù)作為研究對象，其中x表示c1401的每日收盤價，y表示c1311的每日收盤價，對x和y取對數(shù)后分別表示為lnx和lny。
（三）協(xié)整分析
1.單位根檢驗
由于玉米期貨的價格是基于玉米現(xiàn)貨的未來價格走勢產(chǎn)生的，并且玉米期貨合約c1401和c1311的標的物都是玉米，受共同因素影響較多，從直觀上看，兩個不同期間的玉米合約的價差之間存在一種平穩(wěn)關系。為此，對玉米期貨合約c1401和c1311分別取對數(shù)lnx和lny進行單位根檢驗，檢驗結果顯示：lnx和lny都是一階單整平穩(wěn)序列，所以lnx和lny之間可能存在協(xié)整關系。
2.協(xié)整檢驗
（1）做lny對lnx的協(xié)整回歸方程：
lny=0.410122lnx+4.593945+u。
（2）用eviews對u進行單位根檢驗，顯示：u是I（1），即u是平穩(wěn)的，因此接受lny和lnx是協(xié)整關系的假設。根據(jù)協(xié)整回歸方程可以看出玉米期貨合約c1401和c1311的套利組合比例是：1：0.410122，即價差為：Spread=0.410122lnx-lny。
二、制定交易策略
由協(xié)整檢驗的結果我們得到價差分布序列Spread，此序列表明了玉米期貨合約c1401和c1311之間的差距水平，所以可以根據(jù)對價差的分析來構建跨期套利的交易策略。根據(jù)Eviews的統(tǒng)計測算得出價差序列的基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為了更好地讓序列數(shù)據(jù)集中化，我們依據(jù)價差序列均值mean的結果將Spread中心化，即：MSspread=Spread-mean.
跨期套利中價差分析非常重要的一點就是分析套利出現(xiàn)的時機和概率。為此，首先要確定套利區(qū)間，本文采納國外學者在計量方法分析中的±3/4標準差為交易上下邊界，因此，交易上下邊界確實可以設為±3/4×σ（其中σ=0.005191141）。并且為了減少損失，需要設置平倉上下限，文中以±2σ為平倉上下限，交易策略制定如下：
1.當MSspread﹤-3/4×σ時，買入5張玉米期貨合約c1401同時賣出2張玉米期貨合約c1311；當MSspread﹥+3/4×σ時，賣出5張玉米期貨合約c1401的同時買入2張玉米期貨合約c1311。
2.當價差序列如預期回歸到±3/4×σ區(qū)間時進行反向操作平倉獲利了結，完成一次交易。
3.當價差觸發(fā)±2σ以外的區(qū)域時，不管是多頭頭寸或空頭頭寸都立刻平倉止損，以減少損失。
三、總結
本文在研究統(tǒng)計套利策略中發(fā)現(xiàn)：當兩個投資品種受共同因素影響較多時，統(tǒng)計套利策略比較容易成功，所以在選擇投資對象時，應該考慮兩個投資對象共同的基本面影響因素相似度的高低，相似度高就為統(tǒng)計套利策略的實施奠定了良好的基礎。在實施統(tǒng)計套利策略過程中，交易成本是一個必須考慮的事情，頻繁的實行統(tǒng)計套利會造成極大的交易成本，可能是原本的盈利變成虧損，因此，在制定和實施統(tǒng)計套利策略時應該將交易成本納入考慮的對象。
參考文獻
[1]吳振翔，陳敏.中國股票市場弱有效性的統(tǒng)計套利檢驗[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2007（02）.
[2]朱治平.期貨套利機會創(chuàng)造更大收益[N].中國證券報，2008.
