金融化與持倉量對商品期貨收益率的解釋力及交易策略設(shè)計

1、論文題目：（中文）持倉量對商品期貨收益率的解釋力及交易策略設(shè)計 （外文）Predictability of Commodity Market Interest and Relevant Trading Strategy 所在院、系、所 ： 漢青研究院-財政金融學(xué)院 專專業(yè)、名、稱 ： 金融學(xué) 指專導(dǎo)專教專師 姓專名、職專稱 ： 許榮 副教授 論文主題詞： 大宗商品期貨；金融化；持倉量； 套保壓力；GHP策略 學(xué)專習(xí)專期專限 ： 2008年9月至2011年6月 論文提交時間： 2011年3月 摘 要近十年來，大宗商品期貨市場日益成為一個重要的投資標的，期貨市場的收益率和波動率大幅上升，同時伴隨著

2、交易量和持倉量的大幅上漲。交易量從2003年底的1300億美元猛增到2008年的3170億美元，金融危機之后，大宗商品市場在主要投資品種率先反彈，2009年大宗商品市場的投資額為2700億美元，2010年更是達到3760億美元。傳統(tǒng)的關(guān)于期貨收益率的理論主要是貼水理論和儲藏理論，關(guān)于收益率的實證檢驗文章也多圍繞這兩個理論，驗證套保壓力、基差、存貨對于期貨收益率的影響。而近十年來大宗商品價格的大幅上升伴隨著持倉量的不斷增長，促使我們思考，對于大宗商品期貨的收益率，除了貼水理論、儲藏理論指出的短期收益率、收益率差價以及基差和套保壓力之外，是否持倉量也會對收益率產(chǎn)生顯著的預(yù)測能力。于此同時，我們認為

3、在交易量、持倉量大幅增加這些表面現(xiàn)象背后，大宗商品市場在屬性上也發(fā)生了巨大變化，越來越多的被作為一種金融產(chǎn)品進行投資，其金融屬性逐漸替代其實物屬性。表現(xiàn)在持倉量上，之前主要由生產(chǎn)者參與的市場中持倉量較為平穩(wěn)，在此之后非商業(yè)頭寸尤其是指數(shù)投資者的持倉量明顯增長，這其中機構(gòu)投資者的比例不斷提升，根據(jù)巴克萊的預(yù)測，在2010年大宗商品市場全部凈流入的460億美元中，有75%來自于機構(gòu)投資者。金融化以來，機構(gòu)投資者資金的進出總是伴隨著市場的漲跌，這又引發(fā)我們關(guān)于金融化是否導(dǎo)致持倉量的解釋力度增強的思考。在理論模型上，我們對Harrison Hong（2011）的數(shù)學(xué)模型進行改進與闡述，在滿足均值方差期

4、望效用的假設(shè)下，不論市場套保壓力的方向，較高的持倉量變動總是能夠預(yù)測較高的收益率。然后用CFTC持倉量的變動觀察其對標普-高盛商品指數(shù)的解釋力，實證結(jié)果表明與基準模型（短期國債利率、收益率差價、基差和套保壓力對收益率的解釋模型）相比較，持倉量有統(tǒng)計上顯著的增量解釋力，并且這一結(jié)果只對2004年以后的數(shù)據(jù)成立，2004年的模型中，持倉量的解釋力不顯著，實證檢驗的結(jié)果驗證了我們商品市場金融化增強了持倉量解釋力的假設(shè)。對于金融化為何能夠增強持倉量的解釋力，我們提出了一個解釋的邏輯，即相較于生產(chǎn)者，指數(shù)投資者持倉量選擇的剛性更小，其大規(guī)模資金的進出導(dǎo)致期貨價格的漲跌，因此對收益率的解釋力增強，并用數(shù)據(jù)

5、和實證方法驗證了這一邏輯。既然持倉量對于收益率有顯著的解釋力，我們考慮利用CFTC公布的每周數(shù)據(jù)，以此為信號設(shè)計交易策略，看能否獲得一個超越買入持有的收益。在剔除黃金和白銀兩個一直處于現(xiàn)貨溢價狀態(tài)的兩個品種之后，我們設(shè)計的GHP、BHP、CHP策略，除燕麥在個別策略中不能戰(zhàn)勝買入持有策略之外，其它品種均獲得了統(tǒng)計上顯著的更優(yōu)的收益風(fēng)險比。關(guān)鍵詞：大宗商品期貨；金融化；持倉量；套保壓力；GHP策略AbstractFor the past decade, commodity future has emerged to an significant market for the investment

6、 industry. The increase in return and volatility come along with the blossom of trading volume and open interest. The trading volume has increased from $130bn in 2003 to $317bn in 2008; among all major financial sectors, commodity market rebounded first from financial crisis, the investment in 2009

7、was $270bn and reached a record high of $376bn in 2010.The traditional theory on future return are backwardation theory and the theory of storage, the following empirical literature on return are based on these theories, focusing on testing the influence of storage, basis and hedging pressure on fut

8、ure return. The increase in commodity price and open interest has urged us to think, aside from the traditional indicators like short term rate, spread yield, basis and hedging pressure, can open interest be a significant predictor of future return? Furthermore, we also believe, beneath the vorstell

9、ung of blossom in trading volume and open interest, the nature of the commodity market is changing too. Commodities are more treated as an investment instrument, the financial property is gradually taking the place of its material property. Referring to open interest, producers are the main players

10、in the commodities future market, which makes the open interest relatively stable, but for the past decade, non-commercial position has increased significantly, among them, institutional investors took a major part, the net capital inflow to commodity market hit a historical high of $8bn in Dec 2010

11、, according to the statistic released by Barclay, institutional investors consist of 75% of the total capital inflow in 2010 which is as high as $46. This further urged us to think about the impact of financialization on the predicting ability of open interest.We first follow the mathematical model

12、developed by Harrison Hong and Motohiro Yogo(2011), and make a incremental explanation of the results. Using this as the theoretical foundation, we then test the predicting ability of CFTC open interest on S&P GSCI index, the empirical results shows that, compared with the bench mark model(using

13、 t-bill rate, spread yield, basis and hedging pressure as the explanation variable), open interest is a significant incremental explanation variable. Meanwhile, this stands only for the data after 2004, which double confirmed our hypothesis that, financialization has increased the predicting power o

14、f open interest on commodity return.Now that open interest has a significant explanation ability on future return, we further consider using the weekly data announced by CFTC as signal, to conduct an investment strategy. After getting rid of gold and silver which are always in the backwardation stat

15、us, we formed three strategies based on the open interest of commercial and non commercial participants: GHP, BHP and CHP strategy. Except oats in some strategies, all the other commodities gained an significant better reward to risk ratio compared with the buy and hold strategy.Key Words: Commodity

16、 Future; Financialization; Open Interest; Hedging Pressure; GHP Strategy44目 錄第1章 緒論11.1 研究背景11.2 研究意義41.3 研究現(xiàn)狀41.4 主要創(chuàng)新點51.5 文章結(jié)構(gòu)5第2章 文獻綜述62.1 期貨收益率的理論文獻62.2 期貨收益率的實證文獻62.3 投資策略相關(guān)文獻9第3章 數(shù)據(jù)及變量的定義103.1 變量選取103.2 變量說明103.2.1 收益率變量103.2.2 持倉量變量133.2.3 宏觀變量、基差及套保壓力133.3 數(shù)據(jù)來源14第4章 持倉量對收益率解釋力的一個數(shù)學(xué)模型154.1 模

17、型假設(shè)154.2 模型推導(dǎo)154.3 模型結(jié)果闡釋18第5章 實證模型分析結(jié)果205.1 序列的季節(jié)性處理205.2 序列平穩(wěn)性檢驗225.3 回歸結(jié)果及分析225.4 殘差序列的自回歸和異方差檢驗255.5 實證檢驗結(jié)果小結(jié)25第6章 金融化為何提高持倉量的解釋力266.1 指數(shù)投資者持倉量有更強的預(yù)測力276.2 指數(shù)投資者市場影響力增強276.2.1 CFTC近期放松了對指數(shù)投資者持倉量的限制。286.3.2 指數(shù)投資者的持倉量在最近幾年顯著增長286.3 商品市場的金融化導(dǎo)致持倉量解釋力增強29第7章 交易策略317.1策略設(shè)計的意義317.2 基于投機者和套保者持倉量的三種策略317

18、.3 策略的變量選擇與數(shù)據(jù)來源327.4 策略的實證結(jié)果分析337.4.1 買入持有策略337.4.2 GHP策略337.4.3 BHP策略357.4.4 CHP策略367.4.5 策略效果小結(jié)377.5 策略存在的問題及改進，37第8章 結(jié)論398.1 研究結(jié)論398.2 文章存在的問題408.3 后續(xù)研究建議40參考文獻41致 謝43圖表索引圖1.1.1 CRB價格指數(shù)（1990-2010）2圖1.1.2 分行業(yè)CRB價格指數(shù)（1990-2010）3圖1.1.3 主要期貨品種持倉量變動（1990-2010）3圖3.2.1 高盛商品價格指數(shù)走勢12 圖5.1.1 時間序列圖（收益率/短期利率

19、/基差/套保壓力/持倉量）21圖5.1.2 季節(jié)性處理之后的時間序列（持倉量/套保壓力/收益率）21圖6.2.1 指數(shù)投資者持倉量變動（2004-2009）29圖6.2.2 指數(shù)投資者占多頭總頭寸比例（2004-2009）29表3.2.1 高盛商品指數(shù)中選取的商品期貨合約11表3.2.2 高盛商品指數(shù)的成分構(gòu)成和以美元計的權(quán)重（2008/08/06）12表5.2.1 序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果（持倉量/收益率/基差/套保壓力）22表5.3.1 基準模型回歸結(jié)果（2004-2010）23表5.3.2 持倉量的增量解釋能力檢驗（2004-2010）23表5.3.3 基準模型回歸結(jié)果（1986-2003）2

20、4表5.3.2 持倉量的增量解釋能力檢驗（1986-2003）24表5.4.1 序列的懷特異方差檢驗結(jié)果25表5.4.2 序列的LM自回歸檢驗結(jié)果25表6.1.1 生產(chǎn)者和指數(shù)投資者持倉量解釋力對比27表6.2.1 CFTC對于農(nóng)產(chǎn)品期貨的持倉量限制28表7.4.1 買入持有策略的分析結(jié)果33表7.4.2 基于套保者的GHP策略分析結(jié)果34表7.4.3 基于投機者的GHP策略分析結(jié)果34表7.4.4 基于套保者的BHP策略分析結(jié)果35表7.4.5 基于投機者的BHP策略分析結(jié)果35表7.4.6 基于套保者的CHP策略分析結(jié)果36表7.4.7 基于投機者的CHP策略分析結(jié)果36持倉量對商品期貨收

21、益率的解釋力及交易策略設(shè)計第1章 緒論1.1 研究背景從定義上來講，大宗商品是指可進入流通領(lǐng)域，具有商品屬性可用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與消費使用的大批量買賣的物質(zhì)商品。在金融投資市場，大宗商品指同質(zhì)化、可交易、被廣泛作為工業(yè)基礎(chǔ)原材料的商品，如原油、有色金屬、農(nóng)產(chǎn)品、鐵礦石、煤炭等。大宗商品包括三個類別，即能源商品、基礎(chǔ)原材料和農(nóng)副產(chǎn)品，這包括了多數(shù)的生產(chǎn)生活必需品，是現(xiàn)代社會正常運轉(zhuǎn)的重要基礎(chǔ)。因此其價格的形成及波動就成為經(jīng)濟學(xué)家和政府官員關(guān)注的一個重點。近十年來，大宗商品無疑是主要投資品種中增長最為迅速的一個市場，大宗商品日益成為一類重要的投資門類，其交易量、持倉量以及波動幅度都大幅增加。交易量從2

22、003年底的1300億美元猛增到2008年的3170億美元，市場的波動幅度加大。以持倉量來衡量，市場的活躍度大幅提升，從2003年的1030億美元躍升至2008年的5090億美元 United State Senate, Excessive Speculation in The Wheat Market, June 2009, /public/index.cfm?FuseAction=Files.View&FileStore_id=fb439667-dcd3-4025-b95b-1b91f8ea29d1。國際社會對這一問題的關(guān)注也不斷升溫，世

23、界銀行行長佐利克、聯(lián)合國貿(mào)發(fā)組織秘書長素帕猜、韓國財長尹增鉉等都表達了對該議題的特別關(guān)注。英國總理布朗和法國總統(tǒng)薩科奇也曾聯(lián)合在華爾街日報上撰文，呼吁國際學(xué)者探討大宗商品價格如此大幅度漲跌的原因。圖1.1.1 CRB價格指數(shù)（1990-2010）大宗商品期貨既有實物屬性又有金融屬性，近十年來，大宗商品市場的發(fā)展不僅體現(xiàn)在交易量、持倉量增加以及波動增加上，還體現(xiàn)在其金融屬性的不斷增強。伴隨著商品價格的上漲，商品市場的成交量也急劇增長。同時，伴隨著美國網(wǎng)絡(luò)股票泡沫的破滅，機構(gòu)投資者逐漸意識到大宗商品是一種優(yōu)良的投資產(chǎn)品，它與股票市場的相關(guān)度小并且可以規(guī)避通貨膨脹的風(fēng)險。2000年后機構(gòu)投資者大量持

24、有大宗商品指數(shù)。根據(jù)美國商品期貨交易委員會（CFTC）2008年報告，機構(gòu)投資者購買的與商品指數(shù)掛鉤的投資工具總價值已經(jīng)由2003年的150億美元增長到2008年的2000億美元規(guī)模。另外，大宗商品衍生工具交易極度活躍，大量資金流入大宗商品市場。大宗商品市場的投資者表現(xiàn)出明顯的投機化特征。因而，大宗商品的金融屬性在近幾年得到了極大體現(xiàn)。持倉量的解釋能力與金融化是否相關(guān)，也即金融化是否使持倉量更好地解釋了期貨價格的形成，也是一個需要我們回答的問題。圖1.1.2 分行業(yè)CRB價格指數(shù)（1990-2010）圖1.1.3 主要期貨品種持倉量變動（1990-2010）1.2 研究意義隨著近來市場成交與波

25、動的急劇增大，大宗商品市場的交易行為如何影響價格的形成日益引起重視，2011年G20巴黎財政部長和央行行長會議上，有關(guān)如何解決全球大宗商品價格振蕩問題的討論將受到特別關(guān)注，會議聲明中同意就抑制大宗商品價格過度波動問題加強協(xié)調(diào)，特別是增加對發(fā)展中國家的農(nóng)業(yè)投資，切實保證糧食安全。因此研究持倉量對于大宗商品市場收益率的解釋力度和預(yù)測能力，對于學(xué)術(shù)研究、投資者策略以及政府公共政策的制定均有重要意義。作為一個新近提出的概念，金融化對市場的影響也日益收到關(guān)注，我們將研究的重點放在檢驗金融化是否導(dǎo)致持倉量解釋力度增強，以及其背后原因這兩個問題上。另外，如果持倉量包含著對未來價格走勢的信息，持倉量信息對收益

26、率有預(yù)測能力，那么從一個投資者的角度出發(fā)，可以根據(jù)觀察到的機構(gòu)投資者的持倉量情況來指導(dǎo)自己的交易。本文試著以Cootner (1960), Stoll (1979), Hirshleifer (1989,1990)的套保壓力理論為基礎(chǔ)，設(shè)計一個基于套保者和投機者持倉量信息的投資策略，檢驗?zāi)芊瘾@得超過買入持有策略的收益。1.3 研究現(xiàn)狀關(guān)于期貨市場的收益率，以往的研究主要基于兩個理論：Kaldor于1939年提出的儲藏理論，這一理論解釋了期貨價格的期限結(jié)構(gòu)與存貨的關(guān)系，即為了吸引存貨，期貨及預(yù)期的現(xiàn)貨價格需要上漲到足以補償存貨所有者的儲藏成本。另一理論是凱恩斯于1930年提出的現(xiàn)貨溢價理論，即套

27、保者使用期貨市場來規(guī)避風(fēng)險，因此他們會對投機者提供一個風(fēng)險溢價以吸引他們?yōu)樽约禾峁┍ｋU。其后關(guān)于收益率的實證研究多集中于對兩個理論的驗證。綜合兩個理論，傳統(tǒng)上對于期貨收益率的解釋變量包括了短期國債利率、收益率差價、基差以及套利壓力等。持倉量對于收益率的研究則剛剛得到研究人員的注意，Harrison Hong (2010)首次提出了這個問題，他將農(nóng)業(yè)、能源、農(nóng)產(chǎn)品、金屬四個部門構(gòu)造一個等權(quán)重組合，使用1959年以來的CFTC持倉量數(shù)據(jù)，證明了等權(quán)構(gòu)造的組合收益率可以由持倉量來解釋。1.4 主要創(chuàng)新點與以往的研究相比，本文的不同及創(chuàng)新之處在于以下幾個方面。（1） 組合的構(gòu)造方面，由于不同期貨種類其

28、市場規(guī)模及交易活躍程度相差巨大，因此等權(quán)重組合的收益率及持倉量增長率與實際市場的收益率和持倉量增長率有較大差別。我們使用標普高盛商品指數(shù)（S&P GSCI）得以更好得擬合真實市場的表現(xiàn)。（2） 我們將金融化這一因素放在分析框架之內(nèi)，在分析持倉量對收益率影響的過程中，以2004年為界，判斷金融化是否增強了持倉量的對收益率的解釋力。（3） 對于金融化為何能夠提高持倉量的解釋能力，我們提出了一個解釋的邏輯，并用數(shù)據(jù)和實證分析證明了這一解釋。（4） 實際應(yīng)用層面。基于Cootner的套保壓力理論，以持倉量為信號設(shè)計一套投資策略實現(xiàn)了超額收益，實現(xiàn)了將理論應(yīng)用于實際的投資操作。1.5 文章結(jié)構(gòu)第

29、二部分對以往研究做一個文獻方面的綜述，包括對于存儲理論和貼水理論的實證檢驗，以及持倉量對收益率影響的前沿研究；第三部分是對變量的選擇以及數(shù)據(jù)來源的說明；第四部分是對持倉量預(yù)測能力的一個數(shù)學(xué)模型；第五部分是實證檢驗及分析；第六部分對金融化增強持倉量解釋力的原因進行了分析；第七部分則是基于持倉量信號的交易策略的設(shè)計；第八部分是對全文的一個總結(jié)，指出不足以及后續(xù)研究的方向。第2章 文獻綜述2.1 期貨收益率的理論文獻本文研究的重點在于收益率的預(yù)測性，因此文獻綜述理應(yīng)起源于對收益率問題的研究。對于風(fēng)險溢價的來源，凱恩斯(1930）和?？怂?1939）提出了貼水理論，凱恩斯指出，套保者通過期貨市場來規(guī)避

30、風(fēng)險，因此他們需要支付給投機者足夠的風(fēng)險補償。這一理論提出后的幾十年里，大量研究試圖證明對于投機者的風(fēng)險溢價的存在性，關(guān)于收益率的另一個基礎(chǔ)理論由Kaldor(1939)提出的儲藏理論，其后由Working(1949)和Brennan（1958）加以闡述，他們提出了關(guān)于期貨價格的三個要素，儲藏成本、利率和便利收益，便利收益解釋了為什么存貨所有者即使預(yù)期到未來價格下跌仍然持有存貨，其后有相當(dāng)數(shù)量的論文是關(guān)于儲藏成本理論的實證檢驗。2.2 期貨收益率的實證文獻關(guān)于儲藏理論的實證檢驗，F(xiàn)ama& French (1988)以及Ng& Pirrong (1994)這兩篇論文均使用經(jīng)持倉

31、量調(diào)整的基差作為存貨的替代變量，檢驗了存貨基差與價格波動之間的關(guān)系；Fama& French (1988)分析了1972年到1983年金屬期貨價格的日度數(shù)據(jù)，因為沒有存貨數(shù)據(jù)，他們使用兩個替代變量來判斷存貨何時處于較低水平，第一個替代變量是基差的正負，第二個變量是所處經(jīng)濟周期的階段（他們認為存貨在衰退期會處于相對較低的水平），使用這些變量替代存貨，他們意在檢驗如下假設(shè)：當(dāng)存貨水平較低時，期貨價格的波動幅度要低于現(xiàn)貨價格。Ng& Pirrong (1994)檢驗了四種金屬產(chǎn)品，與Fama& French (1988)類似，他們使用調(diào)整后的基差作為供求狀況的替代并且沒有使用

32、存貨數(shù)據(jù)，他們檢驗了基差對于期貨和現(xiàn)貨波動率、相關(guān)性、彈性的邊際影響，證實了對于現(xiàn)貨期貨收益率波動性而言，調(diào)整后的基差與存貨之間存在凹的漸進的關(guān)系。還有一類論文則集中檢驗風(fēng)險溢價的波動性，F(xiàn)ama& French (1987)檢驗了21種大宗商品期貨的月度數(shù)據(jù)，他們檢驗了期貨基差的波動性以及期貨風(fēng)險溢價的信息含量，發(fā)現(xiàn)基差隨著利率和季節(jié)的變動而變動，其中季節(jié)是便利收益的一個替代變量，因為收獲季節(jié)之后農(nóng)產(chǎn)品的庫存會相應(yīng)增加，同時他們將基差的變動分解為預(yù)期未來價格的變動和風(fēng)險溢價兩個方面，其結(jié)論是基差信息主要反應(yīng)預(yù)期現(xiàn)貨價格變動。Nash(2001)和Erb& Harvey(200

33、6)以及Gorton& Rouwenhorst(2006)提供了關(guān)于期貨基差和風(fēng)險溢價的關(guān)系方面的證據(jù)。Pirrong (2005)以及Dincerler, Khokher& Titman (2003) 則集中研究了大宗商品期貨的動量特征，Dincerler, Khokher& Simin (2004) 證明了交易者的頭寸與預(yù)期收益率有相關(guān)關(guān)系。除此之外，還有相當(dāng)量的文獻集中于討論大宗商品期貨市場的非條件風(fēng)險溢價,對于單只期貨產(chǎn)品風(fēng)險溢價的此類檢驗，使用較短的時間區(qū)間以及較少的品種，其結(jié)果往往不同，比如Bessembinder (1992), Kolb(1992), 以

34、及 Erb and Harvey (2006)。關(guān)于凱恩斯的貼水理論，也有大量的文獻試圖從實證上加以檢驗，Chang(1985)基于月度和半月度數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了大型投機者在小麥、玉米和大豆期貨市場上均能獲得正收益。因為套期保值者總是輸家，因此他斷定套保著和投機者之間存在著系統(tǒng)性的風(fēng)險溢價互換，由此證明了貼水理論的正確。然而Hartzmark(1987)使用從1977年7月到1981年12月的9種商品期貨市場的數(shù)據(jù)，用商業(yè)和非商業(yè)市場參與者的日度持倉量數(shù)據(jù)來計算其收益，發(fā)現(xiàn)大型的商業(yè)交易者是所有群體中唯一有正收益的。在其后續(xù)文章Hartzmark（1991）中使用相同數(shù)據(jù)做了對預(yù)測能力的檢驗。Hart

35、zmark(1991)使用相同的時間區(qū)間來檢測預(yù)測力，他的檢驗表明商品期貨市場的收益是隨機分布的，因此拒絕了貼水理論。 Phlips& Weiner(1994)使用1983年至1989年國際石油遠期市場的日度交易數(shù)據(jù)進行檢驗，其結(jié)果與Hartzmark類似，跨日交易中沒有哪類投資者能夠獲得顯著的正超額收益，交易者從總體上看不具有預(yù)測能力。但是，在一天之中，可能擁有超平均信息的交易者能夠獲得超額收益。Leuthold Garcia& Lu (1994)使用1982年至1990年冷凍豬肉市場大型交易者的日度數(shù)據(jù)來分析預(yù)測能力問題，結(jié)果表明所有的CFTC報告的交易者均能獲得超額收益，

36、這也就預(yù)示著CFTC不報告的小型交易者將遭受損失；與此同時，他們認為投機者有著持續(xù)的預(yù)測能力。Buchanan, Hodges& Theis (2001) 分析了1993年至1997年天然氣市場的周數(shù)據(jù)并檢測了預(yù)測能力，他們的結(jié)論是大型的投機者包含著價格變動方向和強度的有用信息。過去十年間，商品價格急劇上漲，而在2008-2009年的金融危機期間又大幅下跌。需求等宏觀因素固然起了關(guān)鍵作用，但是包括商品衍生品市場的金融化在內(nèi)的其他因素也起了很大作用。機構(gòu)投資者和對沖基金越來越重視商品市場，將其作為傳統(tǒng)資產(chǎn)類別的替代品，將資金投向高盛商品指數(shù)（GSCI）等指數(shù)并在衍生品市場進行交易。如果商

37、品和傳統(tǒng)資產(chǎn)市場由于金融化而變得一體化，則商品價格的系統(tǒng)性因素將越來越主導(dǎo)回報率，提高其與其他資產(chǎn)類別的相關(guān)性，產(chǎn)生更多的相關(guān)性時間變量，使得其對系統(tǒng)沖擊的波動性反應(yīng)更迅速。關(guān)于持倉量與期貨價格和收益率的關(guān)系的研究剛剛起步，Chen Rogoff& Rossi (2010)發(fā)現(xiàn)大宗商品生產(chǎn)國的匯率對于大宗商品價格的預(yù)測能力甚至比以往的期貨價格更好，對于大宗商品的生產(chǎn)國而言，大宗商品價格以及本國匯率都受到來自商品需求的推動，然而匯率之所以是需求信息的更好的信號來源，是因為暫時的供需不平衡可以影響期貨價格。Harrison Hong & Motohiro Yogo （2010）使用

38、能源、農(nóng)產(chǎn)品、金屬三個部門的30種期貨品種，構(gòu)造一個部門間的等權(quán)重組合，證明了持倉量的變化比其他很多指標更能預(yù)測資產(chǎn)價格的波動性。在大宗商品市場，持倉量的上升能夠預(yù)測期貨價格的上漲、債券價格的下跌以及短期利率的上升。在貨幣市場上，持倉量的上升能夠預(yù)測外幣相對于美元的升值，在債券市場和股票市場，上升的持倉量能夠預(yù)測債券價格的下降和股票市場的上升，同時給出了對于此實證研究結(jié)果的理論解釋，即相對于期貨的以往價格，由于期貨市場的套保壓力和向下傾斜的需求曲線，持倉量是關(guān)于未來經(jīng)濟形勢和通貨膨脹率的一個更有效的信號。國內(nèi)關(guān)于期貨市場的研究主要集中在中國期貨市場與宏觀經(jīng)濟的聯(lián)系、中國期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能、套

39、期保值功能和中國期貨市場與世界主要期貨市場的關(guān)聯(lián)性這幾個方面。與期貨收益率決定因素相關(guān)的研究較少，在此暫不做引用。與Harrison Hong的研究相比，我們的研究擴展到不同時間維度，意在檢驗商品市場的金融化是否導(dǎo)致了這一信號的強化，即相較于以往，是否金融化以后持倉量對于收益率有更好的解釋作用，并且對于金融化為何能夠增強持倉量的解釋力給出了一個解釋。2.3 投資策略相關(guān)文獻關(guān)于投資者的交易策略，根據(jù)凱恩斯的貼水理論，投資者應(yīng)該采取被動持有期貨合約的方法來獲得風(fēng)險溢價，但是其實證可靠性仍然收到質(zhì)疑。另一個理論是期貨價格的套保壓力理論，由Cootner (1960)和Stoll (1979)以及

40、Hirshleifer (1989,1990)提出，這一理論試圖將Keynes (1930)和Working (1949)的理論聯(lián)系起來，其連接點就是套保者的頭寸。套保壓力理論假定不論在現(xiàn)貨溢價市場還是期貨溢價市場，風(fēng)險溢價都是存在的，這一理論在實證中得到了更多的支持。我們的交易策略即基于這一理論。第3章 數(shù)據(jù)及變量的定義3.1 變量選取我們的變量分為兩個門類：期貨收益率變量、收益率解釋變量。其中收益率解釋變量我們選擇標普-高盛商品價格指數(shù)，根據(jù)指數(shù)計算其總收益和超額收益，解釋變量中根據(jù)貼水理論和儲藏理論，我們選擇短期國債利率、收益率差價、基差和套保壓力，并以此作為分析的基準，我們研究的重點，

41、即相較于傳統(tǒng)理論的增量解釋變量是持倉量，我們選擇CFTC每周公布的未平倉合約數(shù)作為持倉變量。3.2 變量說明3.2.1 收益率變量對于期貨收益率，我們計算全額抵押頭寸的總收益率。定義為一月期短期國債利率的收益率，即因抵押而產(chǎn)生的利息收入，定義為到期日是T的第i種商品在t時的期貨價格，因此對于商品i，其到期時間為T-t的全額抵押合約，其收益率為我們使用的是標普高盛商品價格指數(shù)，之所以選擇指數(shù)而不選擇構(gòu)造組合，首先在于不同期貨品種其在市場上的地位、成交量、持倉量有明顯差別，等權(quán)重組合不能正常反映整個商品市場的走勢，其次從一個投資者的角度出發(fā)，其參與市場最簡單的方法就是參與指數(shù)投資，因此從現(xiàn)實角度考

42、慮，研究指數(shù)具有更強的可操作性。目前市場上通行的6個主要商品指數(shù)：標準普爾高盛商品指數(shù)(S&P GSCI)、道瓊斯AIG商品指數(shù)(DJ-AIG)、德意志銀行流動商品指數(shù)(DBLCI)、標準普爾商品指數(shù)(SPCI)和路透CRB商品指數(shù)(CRB)以及羅杰斯國際商品指數(shù)(RICI)。高盛商品指數(shù)創(chuàng)立于1991年，高盛公司設(shè)計這一指數(shù)的目的是為投資者提供一個可靠的并且公開可行的業(yè)績基準，這是目前市場上跟蹤量最大的商品指數(shù)。2007年2月，標普公司從高盛公司手中購買了這一指數(shù)，指數(shù)被重新命名為標普高盛商品指數(shù)（S&P GSCI），目前，指數(shù)包含有24種商品，覆蓋了商品的五大門類：6個能源

43、類商品、5個工業(yè)金屬商品、8個農(nóng)產(chǎn)品、3個畜產(chǎn)品和2個貴金屬商品（具體見表3.2.1）。其中能源類商品占的權(quán)重較高，按照目前的美元標價計算，能源類商品的權(quán)重占到76以上，其中原油的權(quán)重是55。高盛商品指數(shù)每年1月份進行一次權(quán)重調(diào)整，調(diào)整的依據(jù)是商品的五年平均產(chǎn)量水平，這種權(quán)重計算方法使高盛商品指數(shù)無論作為經(jīng)濟指標還是投資工具都具有顯著優(yōu)勢。表3.2.1 高盛商品指數(shù)中選取的商品期貨合約 能源交易所工業(yè)金屬交易所貴金屬交易所農(nóng)產(chǎn)品交易所畜產(chǎn)品交易所WTI原油NYM/ICE鋁LME黃金CMX小麥CBOT活牛CME布倫特原油ICE - UK1銅LME白銀CMX堪薩斯小麥KBT肥牛CME乙醇汽油NYM

44、鉛LME玉米CBOT瘦豬CME取暖油NYM鎳LME大豆CBOT柴油ICE - UK1鋅LME棉花ICE - US2天然氣NYM/ICE糖ICE - US2咖啡ICE - US2可可ICE - US2 注釋：ICE - UK1以前是IPE交易所，ICE - US2以前是NYBOT表3.2.2 高盛商品指數(shù)的成分構(gòu)成和以美元計的權(quán)重（2008/08/06）能源76.88金屬6.35貴金屬1.91農(nóng)產(chǎn)品11.34畜產(chǎn)品3.52原油41.04鋁2.35黃金1.68小麥3.15活牛2.05布倫特原油14.82銅2.78白銀0.23紅小麥0.75肉牛0.38乙醇汽油4.55鉛0.33玉米2.97瘦豬1.0

45、9取暖油5.23鎳0.5大豆1.92柴油5.33鋅0.4棉花0.73天然氣5.91糖1.06咖啡0.53可可0.22高盛商品指數(shù)體系中包括現(xiàn)貨價格指數(shù)、超額收益率指數(shù)、總收益率指數(shù)?，F(xiàn)貨價格指數(shù)衡量的是近月商品期貨合約的價格水平，超額收益率指數(shù)衡量的是無抵押方式投資于近月商品期貨合約的收益率；總收益率指數(shù)衡量的是采取全額抵押方式投資于近月商品期貨合約的收益率。對于投資者來說，超額收益率指數(shù)和總收益率指數(shù)更有用。 1995年以來，相對于股票市場，高盛商品增強指數(shù)的總收益率是其3倍，是同期債券市場的5倍。商品市場投資的收益率遠高于其它金融市場（見圖3.2.1）。圖3.2.1 高盛商品價格指數(shù)走勢投

46、資者投資高盛商品指數(shù)的渠道主要有：購買跟蹤高盛商品指數(shù)的指數(shù)基金；持有CME市場的高盛商品指數(shù)期貨合約多頭并不斷進行展期交易；機構(gòu)投資者也可通過場外互換市場等多種方式。3.2.2 持倉量變量解釋變量中投資者持倉量數(shù)據(jù)主要來源于商品期貨交易委員會（CFTC）,美國國會于1974年組建了商品期貨交易委員會，作為一個獨立的機構(gòu)，其擁有監(jiān)管美國商品期貨和期權(quán)的使命，CFTC 第一次公布機構(gòu)投資者持倉報告是在 1962 年 6 月 30 日，共包括 13 種農(nóng)產(chǎn)品的持倉數(shù)據(jù)。當(dāng)時的做法是每月 11 日或 12 日公布上個月的數(shù)據(jù)。目前，CFTC 于美國東部時間每周五公布當(dāng)周二的持倉數(shù)據(jù)。持倉報告分為期貨

47、和期貨與期權(quán)兩種。將未平倉合約分為可報告和非報告。可報告頭寸包括商業(yè)和非商業(yè)、套利、與前次報告相比的增減變化、各類持倉所占比例、交易商數(shù)量等。其中非商業(yè)頭寸一般認為是基金持倉，商業(yè)頭寸一般認為與金礦、現(xiàn)貨商有關(guān)，有套期保值傾向，這兩類投資者大約占到所有期貨合約持倉量的70%-90%。還有一個門類被稱為非報告頭寸，因為這類投資者無法被認定為套保者還是投機者。根據(jù)CFTC監(jiān)管規(guī)則，如果一個交易者把期貨合約用作套利保值的目的，那么這個交易者就被認定為是套保者，具體而言，被認定為套保者的交易商需要向CFTC提交一份報告，證明自己從事與期貨合約所套保頭寸相關(guān)的商業(yè)活動。然而為了保證交易商認定的一貫性和準

48、確性，CFTC市場監(jiān)管部門會持續(xù)檢查報表，在發(fā)現(xiàn)交易商新的市場行為時對其進行重新定性。3.2.3 宏觀變量、基差及套保壓力為了檢驗持倉量的增量解釋能力，我們還選擇兩外兩類解釋變量。第一類是關(guān)于大宗商品的收益率常規(guī)的宏觀經(jīng)濟變量，我們選擇無風(fēng)險利率以及收益率差價來作為解釋變量，這些屬于已知的對于大宗商品、債券和股票的收益率具有影響的解釋變量（Bessembinder & Chan, 1992）。其中無風(fēng)險收益率我們選擇三月期國債利率的月度數(shù)據(jù)，收益率差價則選用穆迪Aaa評級債券的收益率與短期國債利率之差作為衡量指標。第二類是期貨市場獨有的解釋變量，包括基差和套保壓力。基差即期貨與現(xiàn)貨價格

49、之比，這在期貨收益率的兩個理論中均有重要意義，在貼水理論中，商品生產(chǎn)者在期貨市場采取多頭或者空頭來對沖其風(fēng)險，而風(fēng)險厭惡的投機者則因提供了保險而要求風(fēng)險溢價，這種對于保險的超額需求或者說套保壓力，導(dǎo)致了期貨價格和預(yù)期未來現(xiàn)貨價格的差價，即基差。在儲藏理論種，較低的庫存水平導(dǎo)致現(xiàn)貨價格的暫時提高，其后則因供需不平衡的更正而產(chǎn)生均值回歸。我們首先計算每只期貨品種的基差，然后使用高盛商品指數(shù)的權(quán)重分配，計算在每個時點上的一個加權(quán)平均基差。除了基差之外，貼水理論認為還有一個直接的套保壓力指標能夠?qū)ζ谪浭找媛十a(chǎn)生影響，我們根據(jù)DeRoon Nijman和Veld(2000)構(gòu)造套保壓力指標分子是商業(yè)頭寸

50、空頭減多頭，分母是非商業(yè)頭寸的空頭加多頭，然后取所有期貨品種的加權(quán)平均。3.3 數(shù)據(jù)來源高盛商品指數(shù)最早可追溯至1970年，我們選取1986年1月份以來的總收益數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于Datastream。持倉量數(shù)據(jù)由CFTC在每周五公布，我們的數(shù)據(jù)來自CFTC網(wǎng)站。短期國債利率和穆迪Aaa公司債收益率來自于美聯(lián)儲網(wǎng)站。第4章 持倉量對收益率解釋力的一個數(shù)學(xué)模型4.1 模型假設(shè)傳統(tǒng)的貼水理論和儲藏理論，都沒有認為持倉量是收益率的直接解釋變量，我們借鑒Harrison Hong和Motohiro Yogo(2011)的研究模型，證明持倉量對于收益率的解釋力。模型的基礎(chǔ)假設(shè)包括以下兩點，第一，市場上一部分

51、參與者對于信息的反應(yīng)是滯后的，已經(jīng)有大量的文獻證明了信息擴散的漸近性；第二，有限的風(fēng)險承受能力導(dǎo)致向下傾斜的需求曲線。首先假定有三期，t=0,1,2,在第2期存在商品的現(xiàn)貨市場，在第0期和第1期存在期貨市場，現(xiàn)貨的價格是外生和隨機的，在第一期經(jīng)濟可能處于上升或者下降兩種狀態(tài)，設(shè)第2期的現(xiàn)貨價格為，在上升的狀態(tài)下，第2期的現(xiàn)貨價格服從分布,在下降的狀態(tài)下，現(xiàn)貨價格服從,上升狀態(tài)下的需求要高與下降時，因此。在第0期，經(jīng)濟在第1期處于上升狀態(tài)的概率為，同時有4.2 模型推導(dǎo)在第1期，生產(chǎn)者中有一部分產(chǎn)出商品，另一部分則以商品為投入要素，生產(chǎn)者知道經(jīng)濟的狀態(tài)是上升還是下降，但是仍然面臨著第2期的價格波

52、動風(fēng)險。設(shè)為上升狀態(tài)時的生產(chǎn)或購買量，為下降狀態(tài)時的生產(chǎn)或購買量，如果生產(chǎn)者產(chǎn)出商品則，如果生產(chǎn)者以商品為投入品則,為了簡化我們假定,另外一個自然的假定是當(dāng)經(jīng)濟處于上升狀態(tài)時其需求高于下降狀態(tài)，即生產(chǎn)者是風(fēng)險厭惡的，他們在第1期進入期貨市場，希望能夠?qū)_掉現(xiàn)貨價格的所有風(fēng)險，設(shè)為t期的期貨合約價格，生產(chǎn)者通過選擇最優(yōu)的期貨頭寸來最小化其收益的方差，除了生產(chǎn)者之外，市場上還存在兩類投資者，第一類投資者是主動的一期投資者，他們占市場的比重為，他們有通常的系數(shù)為的均值方差效用函數(shù)，這類投資者的主動性體現(xiàn)在他們知道經(jīng)濟在第1期的狀態(tài)，并且在每個時點上均知道的分布，積極投資者在第0期和第1期選擇期貨倉位

53、來最優(yōu)化自己的效用函數(shù)，根據(jù)均值方差需求模型，他們的最優(yōu)期貨頭寸市場上的第二類投資者是被動的一期投資者，這類投資者占市場的份額為，同樣他們也符合系數(shù)為的均值方差效用函數(shù)，主要的模型假設(shè)是這類投資者對信息的反應(yīng)不足，表現(xiàn)為他們在1期不知道經(jīng)濟處于上升期還是下降期，因此其對分布的認識與在0期是相同的。消極投資者在第0期和第1期選擇期貨倉位來最優(yōu)化自己的效用函數(shù)，根據(jù)均值方差需求模型，他們的最優(yōu)期貨頭寸市場出清條件為上升狀態(tài)的期貨價格其中下降狀態(tài)的期貨價格用第1期的期貨價格倒推第0期的均衡期貨價格，市場出清條件為期貨的價格為其中當(dāng)套保需求足夠低時，經(jīng)濟向上情況下期貨價格將高于向下情況。即,當(dāng)如下條件

54、滿足時,即當(dāng)不存在套保壓力時，經(jīng)濟中的好消息導(dǎo)致較高的期貨價格，而套保壓力則對期貨價格產(chǎn)生一個向下的壓力。另外由于生產(chǎn)者套保壓力的存在，經(jīng)濟向上狀態(tài)時的持倉量總會高于向下狀態(tài)時，因為在向上狀態(tài)下，如果則只有積極投資者會買入期貨合約，而如果則積極投資者和生產(chǎn)者都會買入期貨合約，即當(dāng)經(jīng)濟處于下降狀態(tài)時，只有被動投資者會投資于期貨市場，即因為，所以，所以不論的符號正負，總有。定義從第0期到第1期做多期貨的收益為,第1期到第2期收益率,從第1期到第2期期貨收益率為，4.3 模型結(jié)果闡釋從的表達式中可以看出，經(jīng)濟處于上升狀態(tài)時收益率高于下降狀態(tài)，需要滿足如下條件即僅僅需要大于一個負的值，因此當(dāng)時上升狀態(tài)

55、的收益率肯定高于下降狀態(tài)，這在現(xiàn)實中是完全滿足的，因此我們可以假定上升時的收益率大于下降時的收益率。而對于,只有當(dāng)時才有,所以較高的第1期收益并不一定能預(yù)測較高的第2期收益。還有一個有意思的發(fā)現(xiàn)，的條件中包含參數(shù)積極投資者的比例，當(dāng)值越高需要滿足的條件越寬松，一期收益對二期收益的預(yù)測能力更強，即隨著市場參與者中積極投資者的比例提升，市場收益率的一致性會更強，往期收益率對于未來收益率的預(yù)測效用會更強。因此我們可以的除如下結(jié)論：不論套保壓力的符號為正為負，較高的持倉量變動總是意味著較高的收益；只有當(dāng)滿足時，較高的第1期收益率才能預(yù)測較高的第2期收益率；市場上機構(gòu)投資者比例的提高會對前期收益率的預(yù)測效用產(chǎn)生正向作用。第5章 實證模型分析結(jié)果5.1 序列的季節(jié)性處理大宗商品市場的一個顯著特征是受季節(jié)因素影響較大，生產(chǎn)方面，農(nóng)產(chǎn)品在特定時間進入收獲季，金屬及原油的開采也受季節(jié)影響，需求方面，大宗商品進口國的生產(chǎn)在一年中分配不均勻，從而導(dǎo)致庫存、成交量、收