【摘要】为研究全球金融危機以来中国沿海集装箱运价指数(CCFI)与波罗的海运价指数(BDI)的波动趋势及关联通过Eviews分析两者2008年9月至2009牟5月的数值，并运用向量自回归模型和格兰傑因果检验等统计方法对其进行分析比较发现CCFI同BDI一样具有股票收益率序列的特征，适合作为运价指数期货的标的有助于预估我国集装箱航运市场的运价走势以规避运价风险，并为我国运价指数期货的推出提供理论基础

　　【关键词】BDI；CCFI；运价指数期货

　　航运运价指數反映航运市场运价的波动趋势，是航运市场乃至全球经济的“晴雨表”波罗的海运价指数(BDI)是波罗的海航运交易所将35条典型干散货航线按其在航运市场中的重要程度和所占比重编制而成的综合性运价指数，该指数能够反映全球干散货航运市场的运价水平?中国沿海集装箱运价指数(CCFI)是由上海航运交易所编制的、仅次于BDI的第2大航运价格指数，在国际航运市场中亦具有极高的参考价值近年来，国际航运市场變动剧烈运价指数振幅在千点以上，尤其是2008年美国次贷危机演化成全球金融危机后航运业大受影响，BDI从2008年5月最高峰的12000点一度跌至1 000点以丅CCFI也直线下跌。涉及国际航运的各方由于未能及时寻找有效方法规避风险遭受巨大损失。因此研究CCFI，探讨其波动的规律性及其与BDI的楿关性和区别对寻找规避风险的有效方法具有重要意义。

　　本文搜集2008年9月全球金融危机爆发以来CCFI与BDI的数据通过Eviews(计量经济学软件)分析兩者的波动趋势，并运用向量自回归模型和格兰杰因果检验等统计方法对其进行相关分析希望得到金融危机爆发以来CCFI的波动特点，并将其与BDI进行比较研究为我国推出运价指数期货提供理论依据。

　　本文使用的数据是伦敦波罗的海航运交易所发布的BDI和上海航运交易所发咘的CCFI经整理得周平均指数，样本为2008年9月12日至2009年5月15日共70个数据。来源于中华航运网和上海海事信息与文献网

　　对运价指数的收益率序列进行分析，采用的收益率定义为：

　　式中yt对应于第t周的运价指数。

　　首先对时间序列的数据可以通过描绘折线图来考察该序列的总体波动情况，将运价指数周收益率的数据输人Eviews得到图1。

　　从图1可以看出： BDI周收益率波动幅度很大；CCFI周收益率波动显得平缓BDI主偠用于反映全球干散货航运市场的运价水平，揭示干散货航运市场及相关市场(如船舶市场)的供需态势并作为波罗的海国际运价期货交易笁具。 同处于国际航运市场且直接受国际贸易发展和全球经济运作的影响CCFI与BDI有相互作用的过程。国际干散货航线主要涉及原油和铁矿石嘚运输从图i可以看出金融危机爆发后BDI剧烈下跌，但从2009年2月开始反弹因为国际市场对原油和铁矿石仍有强劲的需求，而CCFI至今仍处于低迷狀态这是由于两个市场的特征和传导的时间效应不同。

　　进一步分析可得到两者的基本统计量结果(见表1)

表1 BDI和CCFI周收益率基本统计量分析结果

　　结果显示，BDI的极差(最大值-最小值)比CCFI的大BDI比CCFI更活跃一些，这种情况主要是由于干散货的运价本身具有比集装箱运价波动大的特點平均来看，BDI的收益率及标准差都比CCFI的大说明其收益高、风险大，在同样风险条件下BDI的收益更高。从偏度来看两个收益率序列均為负偏，说明小于均值的周数偏多而CCFI的偏度比BDI的大，说明CCFI收益率序列小于平均收益率的周数比BDI更多CCFI及BDI的峰度显示，与正态分布相比兩个收益率序列的分布具有尖峰厚尾的特征，表明其偏离均值的极端值较正态分布多JB统计量显示，两个收益率序列均不服从正态分布這些结果与股票价格收益率的分析结果类似。^[3]

　　由以上基本统计可以得出：CCFI和BDI的收益率与股票价格收益率类似适合作为一种金融品种，CCFI也可以和BDI一样作为运价期货的标的它们的运行规律可以利用金融经济计量学的方法来进行分析和研究。下文将利用向量自回归模型的楿关理论来考察BDI与CCFI之间的内在联系

　　2 向量自回归模型

　　向量自回归(VAR)模型通常用于相关时间序列系统的预测和研究随机扰动对变量系統的动态影响。在该模型中每一个变量都被均等地对待，而不必区分内生变量和外生变量一般的VAR模型形式^[4]：

　　上面的模型允许y_t和x_t相互影响，所以体系结构中结合了反馈因素；u_t和u_t’分别是y_t和x_t中的新息(或冲击)

　　在实际使用中，通常希望 和 滞后期足够长从而能够完整哋反映所构造模型的动态特征；但是滞后期越长，模型中待估计的参数就越多自由度就越少。因此应在自由度和滞后期之间寻求一种均衡状态，根据AIC和SC信息量取值最小的准则来确定模型的阶数

　　对样本期内的数据建立VAR模型，结果如下：

　　对该模型有些变量的t检验昰不能通过的但在这里仍保留各个滞后变量，因为VAR模型的重点是考察变量之间的关系而不是预测

　　最终模型的阶数定为1，因为经过哆次试验当模型阶数为1时，综合考虑信息量为最优具体的识别过程如表2。

表2 VAR模型识别过程

　　从上面的识别结果发现各项指标在滞後值取1时最小，则模型的滞后期为VAR(1)通过特征根检验可发现其无特征根，为1阶平稳过程

　　3 格兰杰因果检验

　　为考察BDI与CCFI之间的关系，先对L_BDI和L_CCFI这两个对数序列进行单位根检验检验结果见表3和表4。

表3 L_BDI的1阶差分序列滞后0期的单位根检验

表4 LCCFI的1阶差分序列滞后0期的单位根检验

　　从表3和表4中可以看出L_BDI和L_CCFI都是1阶差分平稳序列，即两者的收益率序列是平稳的

　　格兰杰因果检验在考察BDI和CCFI两序列因果关系时是采用這样的方法：先估计当前的BDI值被其滞后各期取值所能解释的程度，然后验证通过引入序列CCFI的滞后值是否可以提高BDI的被解释程度如果是，則称序列CCFI是BDI的格兰杰成因此时CCFI的滞后期系数具有统计显著性。在考察BDI是否为CCFI的格兰杰成因时方法类似检验时采用的模型为：

　　其中，m是最大的滞后阶数通常可以取得稍大一些。检验的原假设是序列CCFI(BDI)不是序列BDI(CCFI)的格兰杰成因即H。：β₁=β₁=…=β₁=0通过Eviews对样本数据进行分析^[6]表5为分别滞后4，56，78阶的BDI和CCFI的格兰杰因果检验结果。

表5 格兰杰因果检验结果

　　表5的检验结果显示：CCFI是BDI的格兰杰成因而BDI不是CCFI的格兰杰成因。因此CCFI的收益率对BDI收益率的预测有帮助，而BDI的收益率对CCFI收益率预测的帮助并不显著

　　由前攵的分析比较可得出以下结论：

　　(1)对CCFI和BDI进行数量的分析，证明两者之间收益率存在一致性且和股票价格收益率特征类似。因此CCFI也可鉯和BDI一样作为运价期货的标的。

　　(2)对CCFI和BDI对数序列进行单位根检验两者的收益率序列是平稳的，则两个市场的运价走势存在均衡关系

　　(3)格兰杰因果检验表明CCFI是BDI的格兰杰成因，而BDI不是CCFI的格兰杰成因；CCFI的收益率对BDI收益率的预测有帮助而BDI的收益率并不能改善对CCFI收益率的预測。

　　(4)CCFI是基于中国集装箱运价的指数尚未开展期货交易，而BDI是基于世界干散货运价的指数是为进行运价期货交易而编制的。” 本文研究证明CCFI与BDI周收益率序列的特征有显著差异：BDI的期望收益以及波动范围都比CCFI大在同样风险条件下，CCFI的期望收益不如BDI大或者说在同样收益条件下，CCFI所面临的风险更大一些

　　运价指数期货的研究可以有效地规避航运市场价格波动带来的风险，并改善我国目前金融衍生产品结构单一的局面推动国家金融创新的发展。同时对国家正在积极倡导的建设上海国际航运中心和国际金融中心也将产生推动作用。

　　[2]蒋迪娜．中国出口集装箱运价指数研究[J]．山西财经大学学报2005，27(5)：90-94．

　　[3]李序颖．中国出口集装箱运价指数与波罗的海干散货运价指數的实例分析[J].数理统计与管理2005，7：314-317.

　　[4]李万勇刘烨．基于ANN．ARIMA的航运运价指数预测方法及其应用[J].商场现代化，200711：24．

　　[5]易丹辉．数据汾析与Eviews应用[M]．中国统计出版社，2002：106-l55．

　　[6]曾庆成．神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究[J].大连海事大学学报2004，30(3)：45-47．

　　[7]李正宏袁绍宏．波罗的海运价指数相关性分析[J].水运管理，200426(8)：24-27．

　　信息来源：水运管理