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干散貨航運即期費率和遠期費率的動態引導關系---基于不同船型運輸市場的月度經驗數據

2011-12-11 08:00:42鄭士源
關鍵詞:船舶

鄭士源

(上海海事大學 交通運輸學院,上海 201306)

一、引 言

國際干散貨海運量占國際海運總量的40%以上,對促進世界各國貿易發展發揮著重大作用.隨著世界經濟的不斷發展,以及各國對能源和生產原材料需求的不斷增加,干散貨航運市場的表現被看成是全球經濟發展的一個縮影,其市場波動正受到越來越多的關注.干散貨的海上運輸多采用租船運輸的方式,其費率隨市場行情的變化而波動,是整個干散貨航運市場的"晴雨表".因此費率研究成為干散貨航運市場研究最重要的組成部分之一.

關于航運市場的費率研究已有一些成果. Beenstock等(1989)運用3SLS法對干散貨航運市場的系統方程進行了估計和模擬.[1]Berg-Andreassen (1996)運用協整技術對干散貨運價指數和二手船舶價格之間的關系進行了分析.[2]Berg-Andreassen (1997)對干散貨期租船市場的5個常用的假設進行了統計檢驗,指出了各假設的適用范圍.[3]Tvedt (2003)認為,盡管多數研究表明干散貨運價指數是一階差分平穩的,但如果把數據的貨幣單位從美元換成日元,數據就會變成平穩序列.[4]Chen等(2004)運用EGARCH模型對3種干散貨船的4個不同的遠期費率序列進行了估計,發現歷史費率的條件波動對于遠期費率具有顯著的決定作用.[5]Adland等(2006)認為造船設施成本、運營成本和拆船價格是決定費率上下限的主要因素.他們通過對隨機差分擴散方程的參數估計得出遠期費率具有局部不穩定性,而現期費率序列有一個逐漸增加的條件標準差這兩個干散貨運輸費率的基本結論.[6]Dikos等(2006)、Randers等(2007)利用系統動力學方法對干散貨航運費率進行了預測.[7-8]Laulajainen(2007)對不同航線干散貨運輸的收益率與費率之間的差異進行了分析,指出航程距離和各航線的運輸需求供給比是影響上述差異的主要原因.[9]Alizadeh等(2010)運用聯列方程組模型分析了船齡、船型、運價的歷史波動對干散貨運價及船舶閑置時間的影響.[10]

干散貨的租船運輸主要有兩種形式:航次租船和定期租船.這兩種租船的運營模式、法律規范和費率結算均存在很大差異,其中航次租船采用即期費率,按航次結清,而定期租船采用遠期費率,租金在租賃期結束后結清.此外,從事干散貨運輸的船型有很大的差別,從沿海運輸的3萬~5萬噸級到遠洋運輸的20萬~30萬噸級不等,不同船型的費率制定和結算之間也存在顯著差異.因此上述研究盡管從理論和實證方面對航運費率進行了許多研究,但未詳細分析:(1)不同船型的即期運費之間是否存在長期穩定的關系?(2)不同船型的遠期運費之間是否存在長期穩定的關系?(3)同一船型的即期運費與遠期運費之間是否存在長期穩定的關系?它們之間存在什么樣的引導關系?(4)船型差別對即期運費與遠期運費的關系有什么樣的影響?這些問題對于深入分析干散貨航運市場各子市場之間的關系,以及干散貨運輸投資決策均具有非常重要的作用.本文將通過上述問題的討論來詳細分析干散貨航運即期費率和遠期費率的動態引導關系.

二、計量模型

面臨干散貨海運市場的運輸需求,承運人將通過比較兩種租船方式下收益的凈現值作出選擇.根據Beenstock等(1993)的研究,航次租船收益的凈現值可表示為[11]

式中:V1t為航次租船收益的總凈現值,δ為折現率, n為完成運輸任務所需的航次數,Et為數學期望,yt為第t期航次租船的即期費率,Ct為第t期航次租船的成本,Q為船舶單航次運力.

而定期租船的收益凈現值可表示為[11]

式中:V2t為完成同樣運輸任務定期租船收益的總凈現值,pt為期租金率.

當干散貨海運市場處于均衡狀態時,上述兩種租船方式給承運人帶來的收益凈現值應該是等同的,即 V1t=V2t,由式(1)和式(2)可得

式(3)整理可得

其中 Yt被稱為"相當期租租金費率",常被用來與市場上的實際期租費率進行比較,以確定使用哪種租船方式.因此式(5)實際上反映的是即期費率 yt與遠期費率Yt之間的均衡關系,可作為兩者之間的計量模型.

三、實證分析

1.樣本選取

本文選取2002年1月~2010年6月的月度數據作為計量分析的樣本,所有數據來源于Clarkson數據庫.其中:TCCt、TCPt、TCHt為Capsize型(以17萬DWT型船舶為代表)、Panamax型(以7.5萬DWT型船舶為代表)、Handymax型(以5.2萬DWT型船舶為代表)干散貨船的1年期租金率,為遠期費率,單位是美元/天;SPCt、SPPt、SPHt為 Capsize型、Panamax型、Handymax型干散貨船的即期費率,單位是美元/t;上述各變量均取自然對數.

2.平穩性檢驗

為了判斷時間序列的平穩性,本文運用Eviews 5.1軟件對上述變量進行ADF單位根檢驗,滯后項的選取采用AIC準則,結果見表1.從檢驗的結果可見,上述各變量均屬于I(1)序列.

表1 時間序列的單位根檢驗結果

3.即期運費與遠期運費之間的協整關系檢驗

為全面掌握干散貨航運市場即期運費和遠期運費的變化規律,主要分析:(1)不同船型的即期運費市場之間是否存在長期穩定的協整關系;(2)不同船型的遠期運費市場之間是否存在長期穩定的協整關系;(3)同一船型的即期和遠期運費市場之間是否存在長期穩定的協整關系.上述各變量之間協整關系的檢驗結果見表2~表4,滯后項的選取采用AIC準則.

表2 不同船型的即期運費之間的協整關系檢驗

表3 不同船型的遠期運費之間的協整關系檢驗

表4 各種船型的即期運費與遠期運費之間的協整關系檢驗

由表2和表3可見,不同船型的即期運費之間不存在協整關系,不同船型的遠期運費之間也不存在協整關系,這表明不同的子市場之間不存在長期穩定的關系,即干散貨航運市場整體而言是"有效"的.而從表4則可以看出同一船型的即期運費與遠期運費之間存在協整關系,這與式(5)的理論模型所體現的是一致的.

4.即期運費與遠期運費之間的Granger因果檢驗

由于同一船型的即期運費與遠期運費之間存在協整關系,因此它們之間至少在一個方向上存在Granger因果關系,對各船型的即期運費與遠期運費進行Granger因果關系檢驗,結果如表5所示.

表5 各種船型的即期運費與遠期運費之間的Granger因果檢驗

由表5的結果可見,對于大型干散貨船舶(Capsize型),即期運費引導遠期運費;對于中型干散貨船舶(Panamax型),即期運費和遠期運費雙向引導;對于小型干散貨船舶(Handymax型),遠期運費引導即期運費.

干散貨航運的遠期運費市場具有很強的價格發現功能,且遠期運費市場和即期運費市場的價格發生和傳導機制不同,因此船東可以通過影響遠期運費市場上的價格波動達到影響即期市場價格波動的目的,以實現在兩個市場同時贏利.圖1(資料來源: Clarkson數據庫)為 Capsize型、Panamax型、Handymax型這3種船型的干散貨運價指數BDIC、BDIP與BDIH的比較.

圖1 BDIC、BDIP與BDIH的波動

由圖1可見,Handymax型船舶的運價指數BDIH的波動較其他兩種船型要劇烈,這與上文得出的結論,即Handymax型船舶的遠期運費引導即期運費是一致的,因為在運價波動較為劇烈的市場上,船東可以在遠期運費市場買入遠期運費協議,然后通過閑置部分運力造成市場運力緊張的假象,從而引導現貨市場價格上漲,這樣船東可以利用剩余的運力在現貨市場享受高運費帶來的溢價而獲利.

5.即期運費與遠期運費之間的ECM模型

在上文基礎上建立即期運費與遠期運費之間的ECM模型,滯后項的選取采用AIC準則,模型的估計結果見表6.各船型即期運費與遠期運費的協整方程如式(6)~(8)所示.

表6 各種船型的即期運費與遠期運費的 ECM模型估計結果

從上述協整方程可以看出,首先,各船型即期運費與遠期運費正相關,這與式(5)所示的理論模型是一致的.其次,船型越大,即期運費與遠期運費之間的彈性也越高.Capsize型、Panamax型、Handymax型這3種船型的即期運費與遠期運費之間的彈性分別為1.3471、1.2884、0.4421,說明大型干散貨船舶運費之間變動的相互影響程度較小型干散貨船舶大.這是因為根據航運管理中"大船配大線"的原理,船型越大,從事的航線運距也較遠,航次時間也較長,不確定性也越大,因而市場預期對于即期運費變動的反應程度也較大,因此在確定大型干散貨船舶遠期費率時應特別關注其即期費率的變動情況.

四、結論與進一步研究的方向

本文通過協整分析方法對3種主要干散貨船型的即期費率和遠期費率之間的動態引導關系進行實證研究,得出了如下基本結論:(1)不同船型的即期運費之間、遠期運費之間均不存在協整關系,干散貨航運市場整體而言是"有效"的;(2)同一船型的即期運費與遠期運費之間存在協整關系,可以通過建立兩者的協整方程來為船東制定費率的決策提供科學依據;(3)Capsize型船舶的即期運費引導遠期運費, Panamax型船舶的即期運費和遠期運費雙向引導,而Handymax型船舶的遠期運費引導即期運費,因此船東可以通過影響Handymax型干散貨船舶的遠期運費市場上的價格波動達到影響其即期市場價格波動的目的,以實現在兩個市場同時贏利;(4)各類船型的即期費率和遠期費率之間呈正相關關系,且船型越大,兩者之間的彈性也越高,因此大型干散貨運輸船舶的市場預期對于即期運費變動的反應程度較大.當然,本文還存在一些不足,例如沒有研究航運市場的周期性可能對即期與遠期費率引導關系造成的影響,又如未對不同航線之間即期費率和遠期費率的引導關系進行分析,這些都將是進一步研究的方向.

[1]BEENSTOCK M,VERGOTTIS A.An econometric model of the world market for dry cargo freight and shipping[J]. Applied Economics,1989,21(3):339-356.

[2]BERG-ANDREASSEN J.Some properties of international maritime statistics[J].Maritime Policy and Management, 1996,23(4):381-395.

[3]BERG-ANDREASSEN J.The relationship between period and spot rates in international maritime markets[J].Maritime Policy and Management,1997,24(4):335-350.

[4]TVEDT J.A new perspective on price dynamics of the dry bulk market[J].Maritime Policy and Management,2003, 30(3):221-230.

[5]CHEN Yungshun,WANG Shiutung.The empirical evidence of the leverage effect volatility in international bulk shipping market[J].Maritime Economics and Logistics, 2004,31(1):109-124.

[6]ADLAND R,CULLINANE K.The non-linear dynamics of spot freight rates in tanker markets[J].Transportation Research Part E,2006,42(2):211-224.

[7]DIKOS G,MARKOS H,PAPADATOS M,et al.Niver lines:a system-dynamics approach to tanker freight modeling[J].Interfaces,2006,36(4):326-341.

[8]RANDERS J,GOLUKE U.Forecasting turning points in shipping freight rates:lessons from 30 years of practical effort[J].System Dynamics Review,2007,23(2):253-284.

[9]LAULAJAINEN R.Dry bulk shipping market inefficiency, the wide perspective[J].Journal of Transport Geography, 2007,15(3):217-224.

[10]ALIZADEH A,TALLEY W.Microeconomic determinants of dry bulk shipping freight rates and contract times [J].Transportation,2010,37(10):52-74.

[11]BEENSTOCK M.,VERGOTTIS A.Econometric model of world shipping[M].London:Chapmann &Hall, 1993:163-165.

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