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摘 要：基于远期运费协议（ForwardFreightAgreement，FFA）市场与干散货运输实体市场间的波动溢出关系对正确评价FFA市场的效率及企业是否参与该市场的决策具有重要意义.用AR，VAR和VEC所提取的均值方程残差作为溢出因子代入GARCH和EGARCH波动方程中，以考察C5航线在金融危机前后波动溢出效应的变化.主要的实证结论：该航线的远期和即期存在双向波动溢出；远期对即期的波动溢出在金融危机后获得加强；远期的当期残差在各阶段的溢出强度远远高于滞后一期的残差，说明当天的远期信息深度影响着当天的即期实体市场.
关键词：波动溢出效应；远期运费协议；GARCH；双变量EGARCH
中图分类号：F550.74；O211.61 文献标志码：A
Comparisoninvolatilityspillovereffectsofforwardfreightof LineC5aroundfinancialstorm
ZHUYiqiu1，ZHENGWenzao2
（1.EconomicsCollege，OceanUniv.ofChina，Qingdao266100，Shandong，China；
2.EconomicsCollege，PekingUniv.，Beijing100871，China）
Abstract：InviewoftheimportanceofvolatilityspilloverbetweenmarketsofForwardFreightAgreement（FFA）andphysicaldrybulktransportintheproperevaluationoftheefficiencyofFFAmarketandmakingdecisionforenterpriseswhethertheyshouldparticipateinthismarket，residualsofmeanequations extractedfromAR，VARandVEC，respectively，aresubstitutedintovolatilitymodelGARCHand EGARCHBasspilloverfactors，soastoobservethechangesofvolatilityspillovereffectsofLineC5 aroundfinancialstorm.Themainfindingsareasfollows：therearetwowayspillovereffectsbetweenforwardandspotmarket；spilloverefficiencyfromforwardtospotisimprovedafterthestorm；today’sresidualofforwardhasmuchstrongerspillovereffectthanyesterday’sresidualofforward，whichimpliesthat informationfromforwardmarketinfluencestoday’sphysicalspotmarketdeeply.
Keywords：volatilityspillovereffect；forwardfreightagreement；GARCH；bivariableEGARCH
0 引 言
源于美国次贷危机的金融危机爆发前后，国际干散货运价经历了戏剧性的暴涨和暴跌.一艘15万t的好望角型船日租金从23.4万美元（2008年6月5日）暴跌至0.24万美元（2008年11月27日），半年降幅达99%，造成一些船舶所有人和航运企业的巨额亏损.全球租船价格暴跌的幅度远远超过全球干散货运输需求减少的程度，有些人将其归结为远期运费协议（ForwardFreightAgreement，FFA）市场的炒作.因此，研究FFA市场与干散货实体市场间的波动溢出关系，对正确评价FFA市场的效率、对我国企业是否参与该市场的决策具有重要意义.
近几年有关波罗的海航运指数波动的研究主要有：李耀鼎等［1］验证波罗的海干散货运价指数（BDI）的对数序列是一阶单整的，并存在显著异方差特征；陆克从［2］验证好望角型船运价指数（BCI）的收益率序列也存在显著的波动聚集性；翟海杰等［3］进一步证实BDI序列不仅具有很强的波动集聚性，还存在显著的杠杆效应和信息不对称现象，即负面消息对市场波动的影响比正面的大.上述都仅研究一个序列的波动对其自身的影响，而没有研究另一个市场（如FFA）的波动对运价（或运价指数序列）的影响，即波动溢出效应.
学界关于两个市场间波动溢出效应的文献可以说是汗牛充栋；但是，FFA对即期市场溢出效应的研究却是凤毛麟角.2004年KAVUSSANOS等［4］对FFA的波动溢出效应进行过深度研究，他们选用巴拿马船型和涉欧航线作为研究对象，数据区间从1997年1月至2000年7月，数据类型是即期价格和FFA1个月远期.他们的主要结论是：波动在即期和远期两个市场之间的传播因航线而异，有的是双向传播，有的则没有任何传播，暗示着远期运费市场的效率不高，属于不成熟的衍生品市场.2008年金融危机后尚没有检索到国内外关于FFA市场波动溢出效应的研究文章.本文选择与我国铁矿石进口密切相关的C5航线，借助EViews6.0软件对金融危机前、中和后远期运费与即期运费间波动溢出效应进行实证研究，旨在探讨国际干散货远期市场的效率在3个时段上是否存在变化.
2 数据及其检验
C5是波罗的海航运交易所好望角型干散货船的程租航线，表示西澳大利亚至中国北仑或宝山铁矿石运价，该船型载重15～17万t，报价形式为美元／t.2006年1月初至2010年12月底的现货和1个月远期价格走势见图1.由图1可知，现货最高价和最低价为50.85和3.87美元／t，分别出现在2008年6月5日和11月26日，远期最高和最低价分别为43.91和4.68美元／t，分别出现在2008年6月5日和11月27日.
3 实 证
实证目的有3个：（1）测试所选用模型的适用性；（2）比较当天与前一天残差波动溢出效应的大小；（3）测度危机前、中、后3个阶段各个方向波动溢出的差别.
3.1 AR阶数的确定
确定AR阶数的方法较多，所得出的结论也不完全一致，本文使用赤池信息判据（AkaikeInformationCriterion，AIC）和偏自相关函数两种方法确定阶数.AIC方法是从第1阶开始逐次做自相关回归，观 l%，5%还是10%的显著性水平下，所有的价格对数序列的ADF统计值显著大于临界值，说明所有对数序列都是不平稳的.但是将对数差分以后（即收益率序列），所有的ADF值都小于1%水平下的临界值－3.446，说明所有收益率序列都平稳.因此，对数序列是一阶单整序列，符合协整的前提条件.
2.4 协整检验
将成对的即期和远期收益率序列进行Johanson协整检验.设置的参数包括带截距项、带趋势项、显著性水平5%；所有协整检验的迹统计值均大于临界值18.397；拒绝即期和远期不存在协整方程的原假设.各对收益率序列均存在两个协整方程，说明远期与即期价格间存在长期均衡关系，可以运用误差修正模型.
2.5 跨期相关检验
为考察残差的时效性，计算即期与远期收益率之间的跨期相关因数.表2有两个显著特征：（1）不管是远期对即期还是即期对远期，当期（滞后期为0）的相关因数都在0.76以上，全部高于前一天（即滞后一期）的相关因数；（2）除了当天的之外，各个滞后期内即期对远期的相关因数都大于或等于远期对即期的相关因数.上述两个特点都在如下的实证中获得进一步验证.
3.2 以前一天的残差平方作为溢出因子
实证步骤：（1）根据表3的定阶运用AR模型提取各个单变量均值方程的残差；（2）运用VAR和VEC模型获取各对双变量的残差和协整项；（3）验证各均值方程的全部因数均通过t检验且p值小于0.005；（4）对残差进行WHITE检验，结果表明存在ARCH效应.与很多波动溢出实证研究一样，先以滞后一期残差平方作为溢出因子项代入另一个市场的波动方程中，计算各模型下各时段远期对即期和即期对远期的波动溢出因数及其z检验值，见表4（为节省篇幅，仅列出一部分数据）.
总体而言，4种模型危机前和危机中远期对即期的溢出在统计上不显著，危机后在统计上显著；而即期对远期的溢出在危机前、中、后3个阶段基本是统计显著的，尤其是在危机中和危机后.
3.3 以当期残差平方作为溢出因子
考虑到滞后一期的因数波动溢出效应整体上都较小，且跨期相关因数检验中当期因数比滞后一期的大很多，将从上述各均值方程中提取的当期残差代入波动溢出方程中，得到表5.
由表5可知，所有溢出项因数均比表4中的相应值大很多，而且其统计显著性也比表4的相应值
4 结束语
上述各种实证结果说明：C5远期市场对即期实体市场有波动溢出效应，但是金融危机中和危机后的强度大于危机前的强度，这说明FFA市场对即期市场的价格领导作用加强，暗示着FFA的市场效率增强.金融危机中和危机后当期残差下溢出因数异常大，说明远期市场“超强”地影响即期市场，进一步说明FFA对国际干散货运价剧烈波动的影响.即期也存在对远期的波动溢出，金融危机前即期对远期的溢出大于远期对即期的溢出，金融危机中和后，即期的溢出强度小于远期的，暗示着FFA正在成为趋于成熟的衍生品市场.
就波动溢出模型的适用性而言，4种模型的大趋势一致，正可以相互印证.但在双变量的3个模型中，BVECEGARCH的效果稍好一些，主要是指溢出因子因数和z检验值稍大一些.单变量模型和双变量模型之间不分伯仲.看来，简单模型解释力并不一定差.
本文实证结果最大的发现是：当期残差在各个溢出方向的强度远远高于滞后一期残差的强度.该发现的理论意义在于，考虑到时差和全球通信的实时性，溢出模型中残差的滞后期改为当期可能更有说服力（这一结论还有待在其他金融市场获得验证）.该发现对参与航运实体和虚拟市场的企业的启示性在于，只有那些能够获得当天即期和远期交易数据的公司或经纪人，才能更准确地把握市场价格走向.
参考文献：
［1］李耀鼎，宗蓓华.波罗的海运价指数波动研究［J］.上海海事大学学报，2006，27（4）：8487.
［2］陆克从.波罗的海好望角型船运价指数波动分析［J］.上海海事大学学报，2008，29（4）：2933.
［3］翟海杰，李序颖.不同分布的GARCH族模型的波罗的海干散货运价指数波动率［J］.上海海事大学学报，2009，30（3）：5965.
［4］KAVUSSANOSMG，VISVIKISID.Marketinteractionsinreturnsandvolatilitiesbetweenspotandforwardshippingfreightmarkets［J］.JBanking＆Finance，2004（8）：20152049.
［5］熊正德，谢敏.金融市场间波动溢出效应理论研究与评价［J］.生产力研究，2008（1）：5153.
［6］HAMAOY，MASULISRW.Correlationsinpricechangesandvolatilityacrossinternationalstockmarkets［J］.RevFinancialStud，1990，3（2）：281307.
［7］LAOPODISNT.AsymmetricvolatilityspilloversinDeutscheMarkexchangerates［J］.JMultinationalFinancialManage，1998，8（4）：413430.
［8］张金清，刘庆富.中国金属期货市场与现货市场之间的波动性关系研究［J］.金融研究，2006（7）：102112.
［9］王秋石.后金融危机时期全球经济的五大特征———兼议中国后发展地区的机遇［J］.当代财经，2009（12）：59.
［10］TSAYRS.金融时间序列分析［M］.王辉，潘家柱，译.2版.北京：人民邮电出版社，2009：35.
［11］孙敬水.中级计量经济学［M］.上海：上海财经大学出版社，2009：259.
（编辑 贾裙平）
关键词：波动溢出效应；远期运费协议；GARCH；双变量EGARCH
中图分类号：F550.74；O211.61 文献标志码：A
Comparisoninvolatilityspillovereffectsofforwardfreightof LineC5aroundfinancialstorm
ZHUYiqiu1，ZHENGWenzao2
（1.EconomicsCollege，OceanUniv.ofChina，Qingdao266100，Shandong，China；
2.EconomicsCollege，PekingUniv.，Beijing100871，China）
Abstract：InviewoftheimportanceofvolatilityspilloverbetweenmarketsofForwardFreightAgreement（FFA）andphysicaldrybulktransportintheproperevaluationoftheefficiencyofFFAmarketandmakingdecisionforenterpriseswhethertheyshouldparticipateinthismarket，residualsofmeanequations extractedfromAR，VARandVEC，respectively，aresubstitutedintovolatilitymodelGARCHand EGARCHBasspilloverfactors，soastoobservethechangesofvolatilityspillovereffectsofLineC5 aroundfinancialstorm.Themainfindingsareasfollows：therearetwowayspillovereffectsbetweenforwardandspotmarket；spilloverefficiencyfromforwardtospotisimprovedafterthestorm；today’sresidualofforwardhasmuchstrongerspillovereffectthanyesterday’sresidualofforward，whichimpliesthat informationfromforwardmarketinfluencestoday’sphysicalspotmarketdeeply.
Keywords：volatilityspillovereffect；forwardfreightagreement；GARCH；bivariableEGARCH
0 引 言
源于美国次贷危机的金融危机爆发前后，国际干散货运价经历了戏剧性的暴涨和暴跌.一艘15万t的好望角型船日租金从23.4万美元（2008年6月5日）暴跌至0.24万美元（2008年11月27日），半年降幅达99%，造成一些船舶所有人和航运企业的巨额亏损.全球租船价格暴跌的幅度远远超过全球干散货运输需求减少的程度，有些人将其归结为远期运费协议（ForwardFreightAgreement，FFA）市场的炒作.因此，研究FFA市场与干散货实体市场间的波动溢出关系，对正确评价FFA市场的效率、对我国企业是否参与该市场的决策具有重要意义.
近几年有关波罗的海航运指数波动的研究主要有：李耀鼎等［1］验证波罗的海干散货运价指数（BDI）的对数序列是一阶单整的，并存在显著异方差特征；陆克从［2］验证好望角型船运价指数（BCI）的收益率序列也存在显著的波动聚集性；翟海杰等［3］进一步证实BDI序列不仅具有很强的波动集聚性，还存在显著的杠杆效应和信息不对称现象，即负面消息对市场波动的影响比正面的大.上述都仅研究一个序列的波动对其自身的影响，而没有研究另一个市场（如FFA）的波动对运价（或运价指数序列）的影响，即波动溢出效应.
学界关于两个市场间波动溢出效应的文献可以说是汗牛充栋；但是，FFA对即期市场溢出效应的研究却是凤毛麟角.2004年KAVUSSANOS等［4］对FFA的波动溢出效应进行过深度研究，他们选用巴拿马船型和涉欧航线作为研究对象，数据区间从1997年1月至2000年7月，数据类型是即期价格和FFA1个月远期.他们的主要结论是：波动在即期和远期两个市场之间的传播因航线而异，有的是双向传播，有的则没有任何传播，暗示着远期运费市场的效率不高，属于不成熟的衍生品市场.2008年金融危机后尚没有检索到国内外关于FFA市场波动溢出效应的研究文章.本文选择与我国铁矿石进口密切相关的C5航线，借助EViews6.0软件对金融危机前、中和后远期运费与即期运费间波动溢出效应进行实证研究，旨在探讨国际干散货远期市场的效率在3个时段上是否存在变化.
2 数据及其检验
C5是波罗的海航运交易所好望角型干散货船的程租航线，表示西澳大利亚至中国北仑或宝山铁矿石运价，该船型载重15～17万t，报价形式为美元／t.2006年1月初至2010年12月底的现货和1个月远期价格走势见图1.由图1可知，现货最高价和最低价为50.85和3.87美元／t，分别出现在2008年6月5日和11月26日，远期最高和最低价分别为43.91和4.68美元／t，分别出现在2008年6月5日和11月27日.
3 实 证
实证目的有3个：（1）测试所选用模型的适用性；（2）比较当天与前一天残差波动溢出效应的大小；（3）测度危机前、中、后3个阶段各个方向波动溢出的差别.
3.1 AR阶数的确定
确定AR阶数的方法较多，所得出的结论也不完全一致，本文使用赤池信息判据（AkaikeInformationCriterion，AIC）和偏自相关函数两种方法确定阶数.AIC方法是从第1阶开始逐次做自相关回归，观 l%，5%还是10%的显著性水平下，所有的价格对数序列的ADF统计值显著大于临界值，说明所有对数序列都是不平稳的.但是将对数差分以后（即收益率序列），所有的ADF值都小于1%水平下的临界值－3.446，说明所有收益率序列都平稳.因此，对数序列是一阶单整序列，符合协整的前提条件.
2.4 协整检验
将成对的即期和远期收益率序列进行Johanson协整检验.设置的参数包括带截距项、带趋势项、显著性水平5%；所有协整检验的迹统计值均大于临界值18.397；拒绝即期和远期不存在协整方程的原假设.各对收益率序列均存在两个协整方程，说明远期与即期价格间存在长期均衡关系，可以运用误差修正模型.
2.5 跨期相关检验
为考察残差的时效性，计算即期与远期收益率之间的跨期相关因数.表2有两个显著特征：（1）不管是远期对即期还是即期对远期，当期（滞后期为0）的相关因数都在0.76以上，全部高于前一天（即滞后一期）的相关因数；（2）除了当天的之外，各个滞后期内即期对远期的相关因数都大于或等于远期对即期的相关因数.上述两个特点都在如下的实证中获得进一步验证.
3.2 以前一天的残差平方作为溢出因子
实证步骤：（1）根据表3的定阶运用AR模型提取各个单变量均值方程的残差；（2）运用VAR和VEC模型获取各对双变量的残差和协整项；（3）验证各均值方程的全部因数均通过t检验且p值小于0.005；（4）对残差进行WHITE检验，结果表明存在ARCH效应.与很多波动溢出实证研究一样，先以滞后一期残差平方作为溢出因子项代入另一个市场的波动方程中，计算各模型下各时段远期对即期和即期对远期的波动溢出因数及其z检验值，见表4（为节省篇幅，仅列出一部分数据）.
总体而言，4种模型危机前和危机中远期对即期的溢出在统计上不显著，危机后在统计上显著；而即期对远期的溢出在危机前、中、后3个阶段基本是统计显著的，尤其是在危机中和危机后.
3.3 以当期残差平方作为溢出因子
考虑到滞后一期的因数波动溢出效应整体上都较小，且跨期相关因数检验中当期因数比滞后一期的大很多，将从上述各均值方程中提取的当期残差代入波动溢出方程中，得到表5.
由表5可知，所有溢出项因数均比表4中的相应值大很多，而且其统计显著性也比表4的相应值
4 结束语
上述各种实证结果说明：C5远期市场对即期实体市场有波动溢出效应，但是金融危机中和危机后的强度大于危机前的强度，这说明FFA市场对即期市场的价格领导作用加强，暗示着FFA的市场效率增强.金融危机中和危机后当期残差下溢出因数异常大，说明远期市场“超强”地影响即期市场，进一步说明FFA对国际干散货运价剧烈波动的影响.即期也存在对远期的波动溢出，金融危机前即期对远期的溢出大于远期对即期的溢出，金融危机中和后，即期的溢出强度小于远期的，暗示着FFA正在成为趋于成熟的衍生品市场.
就波动溢出模型的适用性而言，4种模型的大趋势一致，正可以相互印证.但在双变量的3个模型中，BVECEGARCH的效果稍好一些，主要是指溢出因子因数和z检验值稍大一些.单变量模型和双变量模型之间不分伯仲.看来，简单模型解释力并不一定差.
本文实证结果最大的发现是：当期残差在各个溢出方向的强度远远高于滞后一期残差的强度.该发现的理论意义在于，考虑到时差和全球通信的实时性，溢出模型中残差的滞后期改为当期可能更有说服力（这一结论还有待在其他金融市场获得验证）.该发现对参与航运实体和虚拟市场的企业的启示性在于，只有那些能够获得当天即期和远期交易数据的公司或经纪人，才能更准确地把握市场价格走向.
参考文献：
［1］李耀鼎，宗蓓华.波罗的海运价指数波动研究［J］.上海海事大学学报，2006，27（4）：8487.
［2］陆克从.波罗的海好望角型船运价指数波动分析［J］.上海海事大学学报，2008，29（4）：2933.
［3］翟海杰，李序颖.不同分布的GARCH族模型的波罗的海干散货运价指数波动率［J］.上海海事大学学报，2009，30（3）：5965.
［4］KAVUSSANOSMG，VISVIKISID.Marketinteractionsinreturnsandvolatilitiesbetweenspotandforwardshippingfreightmarkets［J］.JBanking＆Finance，2004（8）：20152049.
［5］熊正德，谢敏.金融市场间波动溢出效应理论研究与评价［J］.生产力研究，2008（1）：5153.
［6］HAMAOY，MASULISRW.Correlationsinpricechangesandvolatilityacrossinternationalstockmarkets［J］.RevFinancialStud，1990，3（2）：281307.
［7］LAOPODISNT.AsymmetricvolatilityspilloversinDeutscheMarkexchangerates［J］.JMultinationalFinancialManage，1998，8（4）：413430.
［8］张金清，刘庆富.中国金属期货市场与现货市场之间的波动性关系研究［J］.金融研究，2006（7）：102112.
［9］王秋石.后金融危机时期全球经济的五大特征———兼议中国后发展地区的机遇［J］.当代财经，2009（12）：59.
［10］TSAYRS.金融时间序列分析［M］.王辉，潘家柱，译.2版.北京：人民邮电出版社，2009：35.
［11］孙敬水.中级计量经济学［M］.上海：上海财经大学出版社，2009：259.
（编辑 贾裙平）