劉繼平
(陜西延長石油投資有限公司,陜西 西安 710065)
近年來,我國的經濟發展取得了顯著的成果,對原油的需求量也日益增加,并產生了不小的供求缺口,所以如何實現原油期貨套期保值,對于我國經濟的發展和社會的穩定有著重要的意義。
靜態套期保值包括Native理論和OLS理論。Native理論認為保值的目的是降低和減少價格波動產生的損失,所以生產商需要在期貨市場建立反向交易,從而化解現貨市場的風險,這一過程與收益無關,同時套期保值率為一個固定值,但是這種理論的操作性不強,在損失承擔方面十分被動。OLS理論在確定套期保值率時,涉及期貨價格和現貨價格的回歸方程,如下:
其中,△Ft代表期貨價格方差之比,λ0代表y軸截距,λ1代表方程的斜率,μt代表回歸方程的殘差項。
這一理論認為期貨市場和現貨市場的風險水平固定,這與實際情況不符,所以往往導致套期保值率偏低。目前,一些學者從方差的時變性角度出發,建立了MSV模型,發現其在規避市場風險方面作用突出,而且能夠節約成本。
鑒于金融產品具有普遍的波動性,需要對其基本特征進行分析,以便更好地建立多元隨機波動模型。金融產品的波動具有叢聚性,在某次波動后,可能引起一定范圍內的持續波動,這是因為金融產品的波動會受到整個市場的影響和沖擊,所以在建立模型時要考慮市場因素。另外,金融產品的波動具有不對稱性,因為投資者會考慮市場風險,尤其是消極內容會得到大家的關注,并且引起巨大動蕩,而積極內容引起的波動極其有限[1]。
其中,∑ε,t是關于1,ρt的二次矩陣,ρt=exp(qt)-1,qt+1=φ0+φ(qt-φ0)
該模型的相關系數具有時變性,ρt的取值范圍為[-1,1]。在對模型參數進行估計時,可以使用MCMC法,設定先驗分布的參數,然后反復抽樣迭代,確定后驗分布參數的預估值,這一過程需要構建Markov鏈,找到參數的離散空間T,并確定離散狀態集I。在進行抽樣時,需要定義p(x,y)=q(x,y)α(x,y),其中x≠y,這樣確定t時刻以及t+1時刻x的轉移情況。
本文以上海期貨交易所的原油期貨為例,并結合歐美原油市場的情況,對基于多元隨機波動模型的原油期貨套期保值進行了研究。因為需要考慮交易具有中斷性的特點,而且期貨交易和現貨交易存在一定的差異,所以選擇周數據作為參考對象,這樣能夠更全面地反映價格的波動情況。本文以2017年的數據為例,假設第m周的原油現貨均價為Pms,收益率為Rms,期貨均價為Pmf,收益率為Rmf,那么運用公式R=ln(Pm+1/Pm),可以求出總的收益率,本文對DC-MSV模型參數進行設置,然后使用Gibbs抽樣,參數如下:ρ~U(-1,1)μ1~N(0,25)φ~N(0.7,10)Ψ1~beta(20,1.5)σ~Inverse-gamma(2.5,0.025)
對模型進行編程和調試后,對現貨和期貨的數據進行處理,并導入到數據庫中,這里需要注意,前500次迭代的結果應該不做統計,這是為了提高參數的收斂性,而且參數估計值的密度函數類似拋物線,線條平滑,符合參數收斂規律。通過對比數據發現,原油現貨價格和期貨價格的系數接近1,這表明現貨和期貨的相關性很強,如果系數低于0.5,表明現貨和期貨的相關性較弱,但是整體而言,國際原油市場的現貨和期貨波動比較穩定,這與原油產品的特點和性質有著緊密的關系。另外,因為DC-MSV模型的相關系數可以隨時發生改變,也就是時刻處于動態變化中,這樣更貼近市場真實情況,得出的數據可靠度更高[2]。更為重要的是,DC-MSV模型充分考慮了不同金融產品的溢出效應,如果Ψ1大于0.8,那么期貨對現貨存在兩種溢出效應,一種是價格溢出,一種是波動溢出,如果Ψ小于0.6,那么期貨對現貨的溢出效應不是十分明顯,如果Ψ小于0.1,那么期貨對現貨價格的影響可以忽略不計。
根據期貨市場和現貨市場的相關系數ρ,參照上期的套期保值率φt-1,結合期貨收益率和現貨收益率,可以計算出套期保值率。假設上期的套期保值率為1.2679,相關系數為0.9942,期貨收益率為1.9,現貨收益率為1.8,代入公式計算可得k=98.264%
就上海而言,原油期貨和現貨關聯度在近幾年有了顯著的提升,但是與歐美國家相比,在進行套期保值時,難以取得很好的效果,特別是在使用DC-MSV模型時,存在較大的誤差。令人欣慰的是,隨著原油市場的不斷成熟,DC-MSV模型的重要性愈加凸顯,而且在降低風險方面,具有巨大的優勢,幾乎可以減少89%的風險,所以在未來的發展過程中,還需要不斷完善原油期貨市場,豐富模型的適用范圍。
綜上所述,原油期貨套期保值在應用多元隨機波動模型時,需要結合市場情況,尤其是目前我國市場的原油期貨產品有限,所以難以取得很好的效果。但是考慮動態相關系數和溢出效應后,可以明確原油期貨套期保值的研究重點和主要方向,所以市場潛力巨大。