大豆期货论文有关农业经济论文国际投机基金对大豆期货价格影响的实证分析doc.docx

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大豆期货论文有关农业经济论文:

国际投机基金对大豆期货价格影响的实证分析内容

提要:

本文利用1995~2009年的数据,从四个方面就国际投机基金对CBOT大豆期货价格的影响进行了实证分析,发现在2003~2009年的时间段里,随着投机基金参与程度的不断提高,大豆期货价格已经不再完全由实际的供求信息决定,而是显著受到投机基金交易行为的影响。

同期,美国墨西哥湾地区大豆基差扩大且波动率增加,现货商和传统交易者参与套期保值的难度加大,市场风险明显增大。

盈利性检验表明,投机基金在CBOT大豆期货市场的盈利能力明显强于其他交易者。

本文最后提出,应该建立对投机资本实行国际联合或共同监管的机制。

关键词:

投机基金;期货市场;大豆价格;实证分析

一、引言

如果期货市场投机性太强,期货价格波动率太大并且脱离了基本供求因素的影响,那么,期货市场的交易风险将会加大,现货市场价格将会被扭曲,生产者、加工者和消费者的行为将会被误导并遭受损失,期货市场也会失去其价格发现和风险规避的功能。

美国是大豆的主产国和出口国,每年出口到中国的大豆占到中国进口大豆总量的40%左右。

芝加哥期货交易所(CBOT)①是大豆期货交易的发源地,也是公认的全球大豆定价中心。

自2003年以来,CBOT大豆期货价格呈明显上扬态势,而且波动率显著增加,暴涨暴跌频繁发生。

同期,以期货投资基金②(futuresfunds)、对冲基金(hedgesfunds)和指数基金(indexfunds)。

对大宗商品交易的参与程度也大幅提高。

截至2008年7月,投资于大宗商品市场的投机基金规模就达到3170亿美元(MastersandWhite,2008)。

按照传统经济理论,投机者利用市场价格波动进行投机活动,以获取被动接受风险的补偿和积极预测的报酬,增加了期货市场的流动性,在客观上为风险规避和价格发现功能创造了条件,是期货市场的重要主体。

但是,在盈利目的的驱动下,大型机构投资者可能利用未公开信息和资金、技术优势,形成对市场的强大影响力,使得期货价格要么背离实际供求情况,要么过分放大实际供求及其他基本面情况,从而损害其他投资者和市场参与主体的利益。

关于对投机基金是否操纵农产品期货市场、是否引起期货价格背离供求基本面,一直有争论。

一种观点认为,投机基金的投机行为是导致期货价格剧烈波动的主要原因,商品期货市场已经失去价格发现和风险规避的作用,使得农民与消费者都遭受损失(例如AAI,2008;IATP,2008;FraserandMousseau,2008;Henriques,2008)。

根据联合国粮农组织(FAO,2008)报告,2008年4月份的CBOT大豆价格隐含波动率显示,大豆期货价格背离市场基本面的程度达到40%。

另一种观点认为,根据现有的研究不能确定期货价格是否受到投机行为影响(例如IrwinandYoshimaru,1999;Tyner,AbbotandHurt,2008;Sandersetal.,2008)。

本文的目的是实证分析国际投机基金对CBOT大豆期货价格的影响,考察它是否引起期货价格与基本面的背离,是否通过市场力量获取利润并使其他交易者受损。

二、分析方法和数据

选取本文首先通过计算投机基金参与期货交易的市场份额和测算投机指数,考察投机基金在CBOT大豆期货市场中的地位;然后研究投机基金与大豆期货价格的关系,通过多元回归分析,检验CBOT大豆期货价格(特别是2003年底以后期货价格大幅震荡期间)是否主要受到了投机因素而非实际供求状况的影响;再通过对大豆基差变化的分析,考察CBOT大豆期货市场是否加大了现货商和传统交易者参与套期保值的难度,增加了市场风险;最后对投机基金的盈利性进行检验,分析国际投机基金是否通过市场力量获取了超额利润,并使得其他投资者遭受损失。

本文数据主要来自美国农业部(USDA)定期公布的油籽月度供求报告①、CBOT的大豆期货近月合约价格②、美国商品期货交易委员会(CFTC)公布的每周COT持仓报告③,以及彭博社发布的美元兑欧元汇率④。

持仓报告中持仓主体按持仓额度分为可报告交易商持仓和非报告交易商持仓。

交易头寸超过CFTC申报水平的属于可报告交易商持仓,它又被分成商业(commercial)和非商业(non-commercial)持仓。

其中,商业交易者指从事与现货业务有关的交易商,被普遍认为是套期保值者;非商业交易者不涉及现货业务,因而被归为投机商,达到报告水平的投机商一般来自期货投资基金或者对冲基金,因此,持仓报告中的非商业交易者即是本文所重点研究的基金对象。

COT报告有两种形式,一是期货持仓报告(futures-onlycommitmentsoftraders),二是期货和期权持仓报告(futures-and-options-combinedcommitmentsoftraders),本文采用的是期货和期权持仓报告,样本期间为1995年4月18日至2009年7月28日。

近年来,商品指数基金发展迅速,在期货市场上其参与交易的规模大幅增长,对期货市场的影响也日趋显著,为此,2006年初CFTC又增加一种包含商品指数基金交易者(CIT)持仓的新格式持仓报告,该报告将原来主要归在商业持仓的指数基金交易者独立出来,使得报告数据更能准确反映各类交易主体实际的成交与持仓情况。

本文也利用这部分数据进行了实证分析。

为区别COT格式的报告,本文将包含商品指数基金交易者的持仓报告称为CIT格式的报告。

三、实证分析

(一)投机基金在CBOT大豆期货市场中的地位

1.投机基金在期货市场中的交易份额。

通过对参与CBOT大豆期货交易的各类交易者的合约持仓份额和成交份额的比较,可以看出投机基金在期货市场中的地位和影响程度。

从持仓情况来看,COT报告显示,以套期保值业务为主的商业交易者的持仓比例最高,但是,在分离出了商品指数基金交易者数据的CIT报告中,由非商业交易者和商品指数基金交易者构成的投机基金账户所持有的大豆合约却明显高于商业交易者所代表的套期保值账户的持有量,平均份额达到了50%以上;从成交情况来看,两种报告的数据均显示,投机基金账户的成交份额大于套期保值账户的成交份额,CIT报告反映出的投机基金账户的平均份额超过了50%,几近套期保值账户平均份额的两倍;从变化趋势看,投机基金账户的持仓份额和成交份额均呈逐年递增趋势,而小额的非报告交易者(散户)的持仓份额和成交份额却不断缩减。

这说明,投机基金在CBOT大豆期货市场上的交易规模越来越大。

2.大豆期货市场投机指数测算。

根据Working(1953;1954;1960;1962)的主张,农产品期货市场是以套期保值为主的市场,投机只是一种补充,并且跟随套期保值成交量的变化而变化。

由于多头套期和空头套期无法完全均衡匹配,需要投机头寸来弥补。

基于这种观点,Working(1960)开发了一种反映期货市场投机程度的T指数指标,其计算公式如下:

(HLHS)T1SS+=+,如果HS≥HL

(1)

或者(HLHS)T1SL+=+,如果HS<HL

(2)

(1)式、

(2)式中,SS代表投机者的空头头寸,SL代表投机者的多头头寸,H保值者的空头头寸,HL代表套期保值者的多头头寸。

Peck(1980)对投机指数的解释为,“……反映投机头寸超过至少吸收多头套期和空头套期合约的程度。

”T指数的最小值为1,T指数越大,说明期货市场的投机程度越强。

不同商品、不同时期的T指数各不相同。

Sandersetal.(2008)利用该方法测试了1995~2008年美国农产品期货市场的投机水平,得到包括9种农产品的期货市场平均投机指数为1.12~1.27。

本文也基本采用这一指标来测算CBOT大豆期货市场的投机指数,并且就COT报告数据和CIT报告数据的计算结果进行对比分析,以求客观真实地反映CBOT大豆期货市场上的投机程度。

对照CFTC公布的持仓报告数据和投机指数计算公式中的各项指标,需要说明的是:

持仓报告中的商业交易者是套期保值者,COT持仓报告中的非商业交易者是投机者,CIT报告中的商品指数基金交易者和非商业交易者共同算作投机者;至于非报告交易者,一般分别假设其全部为投机者或套期保值者(例如Peck,1980;Leuthold,1983;Sandersetal.,2008),这样计算出的T指数有一个下限值(假设非报告交易者全部为套期保值者)和上限值(假设非报告交易者全部为投机者),本文采取折中的方法,将非报告交易者均分为投机者和套期保值者,这样计算出的T指数介于上下限值之间。

1995~2009年CBOT大豆期货投机指数(T指数)的变化情况。

从根据COT报告数据计算所得的结果来看,T指数一般维持在1.1~1.3之间,大部分时间在1.2以内。

不过,再看根据CIT报告数据计算的结果,情况就大不一样了。

数据显示,2006年8月份大豆投机指数高达1.61,也就是说,除吸收完多头套期和空头套期的头寸外,另外还有超过60%的头寸为纯粹单边投机头寸,而此时根据COT报告数据计算出的投机指数只有1.22。

由于COT报告将商品指数基金交易者归为商业交易者,根据其数据相应计算出的T指数就会较实际值低,而本文根据CIT报告数据计算出来的结果更接近真实的情况。

从2006年1月至2009年7月,CBOT大豆期货市场的T指数平均为1.28。

由于CIT报告自2006年1月份才开始公布,本文无法估算更早时间市场的实际情况。

(二)投机基金与大豆期货价格关系

1.CBOT大豆期货价格与基本供求关系。

CBOT大豆期货近月合约价格与全球大豆实际供求的关系。

其中,供求数据是根据USDA月度报告计算出的本年度供求数据的月度预测变化值,以及新年度预测值较上年度实际值的变化值(一般每年6月份发布对新年度的预测数据)。

整体看,期货价格基本反映了实际供求的变化,但是,也有不相符合的情况。

譬如,2004年的4月和5月,USDA连续调减了产量预测数据,可是,期货价格却提前于当年2月份就开始下跌;2007年6月,USDA预计新年度(2007/2008)产量将下降4.28%,压榨量将增长4.8%,可是,期货价格却一路上涨到2008年7月份才止步,上涨幅度达到75.9%;2008年6月,USDA预计新年度(2008/2009)将较上年度增产10%,可是,期货价格却继续创新高,直到8月份才开始下跌;虽然USDA随后逐月调减2008/2009年度的生产数据,最终实际产量不仅没有增加,反而减少了4.8%(需求几乎无变化),可是,期货价格却一路下行,到2008年底已经跌至871美分/蒲式耳,较7月份的1492美分/蒲式耳下跌了42%。

美国是大豆主产国及出口国,美元走势自然也会影响到大豆价格的变化。

自本世纪初以来,美元持续贬值,与之相应,大豆期货价格也在不断上涨。

不过,单是美元走势的变化无法解释大豆期货价格的几次大幅振荡。

2.CBOT大豆期货价格回归分析。

本文通过建立回归模型量化分析不同解释变量对CBOT大豆期货价格的影响程度。

现货价格主要受到供求因素的影响,但期货价格主要体现人们对未来供求的预期,受到投机因素的影响,所以,模型变量在供给与需求因素的基础上增加了投机因素。

此外,考虑到美元汇率也会影响到大宗商品价格的走势,所以,模型变量也包括了汇率。

需要说明的是,数据均为月度数据。

模型的具体形式如下:

121()()()()()()()tttttktititiLnPRCLnPDLnCRLnNCLnPNCLnEXaLnPRαβγγχε?

==++++++∑+(3)

(3)式中,因变量(tPR)是CBOT大豆期货近月合约价格;供给自变量(tPD)是世界大豆产量;需求自变量(tCR)是世界大豆压榨量;投机自变量有两个,一个是非商业交易者持仓总量(tNC),另一个是非商业交易者持仓份额(tPNC),它们对大豆期货市场的绝对和相对参与情况;汇率自变量(tEX)是美元兑欧元汇率;tiPR?

是因变量的第i期滞后变量①;C是常数项;tε是随机扰动项。

模型变量的数据均为月度数据,模型供求变量的数据来自USDA公布的油籽月度供求报告,是对本年度世界大豆产量和压榨量的预测值。

鉴于相关数据获取的限制性,本文模型数据的选取时间为1999年1月~2009年7月。

为了区别出投机基金对期货市场影响的变化,本文的模型估计分为两个时间段:

第一时间段为1999年1月~2003年8月,称为基期;第二时间段为2003年9月~2009年7月,称为近期。

每一个变量在全样本期和近期的总体统计特征值,可以看出:

在近期里,大豆期货价格较全样本期显著升高,且标准差扩大;投机基金对大豆期货市场的参与程度显著增加;全球大豆产量和需求量也有所上升;美元对欧元持续贬值。

1999年1月~2003年8月的基期数据建立回归模型的估计结果。

从R2值、F统计值、各变量的统计显著性及系数符号来看,该模型设定基本合适②。

因为这段时间投机基金对期货市场的参与度相对较低,本文将该基期数据模型理解为“正常”状态。

从模型估计结果来看③,基期中大豆期货价格除受自身滞后期的影响外,还显著受到代表供求信息的产量和压榨量变化的影响,其中,产量和压榨量每增减1%会引起期货价格超过1%的涨跌;投机变量中,非商业持仓份额影响不显著,系数为负,而非商业持仓总量影响显著,系数为正,即投机基金持仓总量的增加会抬高大豆期货价格;汇率影响不显著,系数非常小,而且符号为正,与汇率和期货价格呈负相关的假设不符,分析原因,可能是该阶段美元兑欧元汇率有涨有跌,尚未形成单边趋势,市场也未形成下跌预期,因而大豆期货价格仍主要受供求因素影响。

统计值来看,该模型的拟合程度更优于基期数据模型,但各变量的系数及其显著性较基期数据模型有明显不同。

近期数据模型中,期货价格自身1~3期滞后变量和非商业持仓总量仍然影响显著,系数符号也和基期数据模型相同,信息的产量和压榨量对期货价格的影响减弱,变量不再显著,压榨量的系数符号甚至为负,这和本文的假设吻合,即在投机基金对期货市场参与度增高的近期时间段里,大豆期货价格的走势已经不再完全由真实的供求信息所决定,除了受自身滞后期影响外,大豆期货价格还受投机基金的投机行为影响,并且投机分量明显增加。

非商业持仓总量的弹性从基期数据模型中的0.24上升到0.27,非商业持仓份额的弹性从基期数据模型中的-0.19变化到-0.29,因为投机基金由做多的商品指数基金以及既做多又做空的对冲基金和期货投资基金组成,所以,它们对期货价格波动方向的影响有可能不一致。

在近期数据模型中,美元汇率的系数及t统计量的绝对值均有所提高,而且汇率与期货价格呈负相关,即随着美元兑欧元汇率的下降,大豆期货价格呈上升趋势,这比较符合理论与事实,只是相比于其他变量,模型结果显示,汇率对期货价格的影响程度仍然较轻且不显著。

(三)大豆基差分析

基差(basis)是指现货市场的商品价格与期货市场近月合约价格的差别,基差大小反映了期货市场与现货市场的收敛程度,它也是检验期货市场价格发现功能发挥程度的重要指标。

基差稳定而且数值较小,一般表明期货市场与现货市场的收敛性较好,期货市场的功能发挥得也比较充分,生产者、贸易商和加工企业参与套期保值的意愿较强;基差不稳定且波动幅度很大,则表明生产者、贸易商和加工企业很难通过套期保值有效转移价格风险。

本文利用美国墨西哥湾大豆出口价格与CBOT大豆期货近月合约价格的基差变化,来反映CBOT大豆期货市场受国际投机基金影响表现出非理性波动并脱离基本面的事实。

数据分析分为三个阶段。

第一阶段为1998年初~2003年底,这期间大豆基差基本在50美分/蒲式耳以内,更多是介于20~50美分/蒲式耳。

第二阶段为2004年初~2006年底,这期间大豆基差的稳定性和波动幅度发生了显著变化,基差扩大,而且波动方差大幅度提高。

大豆基差均值扩大了52%,为47美分/蒲式耳,其间最高曾达到150美分/蒲式耳。

第三阶段为2007年初~2009年4月,这期间大豆基差的波动方差继续增加,达到678,较第一阶段增加了8.4倍。

从前面的分析已经得知,随着投机基金对期货市场的参与程度不断提高,大豆期货价格已经由主要受供求因素影响转变为更多地受投机基金的交易行为影响。

对大豆基差的分析也表明,2004年以来,CBOT大豆期货价格与大豆现货价格的偏离程度越来越大,而且波动频繁,大豆生产者、贸易商和加工企业利用期货市场进行套期保值的难度和风险都在加大。

(四)投机基金盈利性检验

通过对投机基金盈利能力的考察,可以判断投机基金是否通过市场力量获取了超额利润并使其他交易者遭受损失。

本文对基金盈利性的检验,基于逐日盯市(market-to-market)技术,即t日的收盘价格变化乘以t-1日各交易者持有的未平仓合约净头寸(也称净持仓),作为t日的盈亏额。

按此方法算出每周的数据,然后汇总成年度数据。

统计结果显示,自1995年至2009年近15年的样本期内,尽管各类交易者互有盈亏,且盈亏年份几乎持平,但是汇总来看,非商业交易者赚钱,而商业交易者和非报告交易者都亏钱。

在有商品指数基金交易者持仓数据的近期市场交易中,由非商业交易者和商品指数基金交易者构成的投量增加,投机基金获得了可观的市场利润。

样本期内(2006年1月3日~2009年7月28日),投机基金的大豆合约净持仓增加了7.68万张(合计3.8亿蒲式耳),产生总盈利46.89亿美元,在零和博弈的格局下,套期保值者和散户分别承担了39.47亿美元和7.42亿美元的亏损。

四、结论和启示

(一)研究结论

本文从四个方面就国际投机基金对CBOT大豆期货价格的影响进行了实证分析,得出以下结论:

第一,通过统计观察,发现国际投机基金自1995年以来在大豆期货市场上的地位日益提高,平均持仓份额和成交份额均超过了50%,投机指数在2006年最高,达到1.61;第二,通过多元回归分析,发现在2003~2009年的近期时间段里,大豆期货价格的走势已经不再完全由真实的供求信息所决定,除了受自身滞后期影响外,大豆期货价格显著受到投机基金的交易行为影响,并且投机分量明显增加;第三,通过对大豆基差的分析,发现自2004年以来,CBOT大豆期货近月合约价格与墨西哥湾现货出口价格的基差不断扩大,而且波动频繁,表明现货商和传统交易者参与套期保值的难度加大,市场风险明显增强;第四,对基金盈利性的检验结果非商业交易者和商品指数基金交易者为代表的投机基金在CBOT大豆市场上的盈利能力强于其他交易者,这说明,投机基金是理性的投机者,他们透过自身的资金、信息和技术优势“战胜”了市场,但也使得其他投资者遭受了损失。

(二)启示

国际投机基金在CBOT大豆期货市场上的过度投机行为,严重影响了CBOT作为全球大豆定价中心的期货市场基本功能的正常发挥,不仅对中国也对其他国家的大豆产业形成了冲击,造成了损害。

为此,应该对国际投机资本采取国际联合或共同监管的机制,防止它们兴风作浪,以保护经济持续稳定增长。

投机资本的主要所在国负有更大的监控责任,而美国的金融危机已暴露了其金融监管的懈怠和不力,CFTC和CMEGroup应该通过增强风险防范意识并修改规则,加大对美国大豆期货市场的监管,阻止过度投机。

CFTC应当进一步细化COT和CIT报告数据,增加信息发布的透明度和公平性,为学者和政策制定者分析市场提供客观、真实而重要的数据资料。

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