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(简体)大连商品交易所-及讯网十大期货研发团队评选团队投稿.doc

1、大连商品交易所-和讯网十大期货研发团队评选团队投稿 豆类期货套利的实证分析 新世纪期货,农产品研发团队 摘要:通过对大连商品交易所豆类期货的每天收盘价进行分析,分别建立了OLS模型、ECM模型和GARCH模型,得出在大豆、豆油和豆粕期货之间存在着长期均衡关系,在三者之间可以进行无风险套利,且给出了套利的最佳时机。 关键词:套利;OLS模型;ECM模型;GARCH模型 1、引言 豆类期货的套利方式主要有跨市套利、跨期套利和大豆与其加工制品之间的跨品种套利等几种。跨品种套利表现在大豆、豆油与豆粕之间紧密相连的相关关系,豆油与豆粕的产量与供给量受大豆的制约,同时豆油与豆粕的价格较大的影响

2、大豆压榨企业的利润,进而可以影响到大豆的需求与价格。 2、实证分析 通过分析2009年2月11日到2009年7月6日之间的大连商品交易所0909豆类期货的收盘价,分别建立OLS模型、ECM模型和GARCH模型。 假设大豆收盘价序列为,豆油收盘价序列为,豆粕收盘价序列为。 2.1 OLS模型 建立OLS模型如下: 用Eview6软件估计的结果为: (24.74) (13.91) (21.13) R2=0.9760 D.W.=0.6731(上式括号中的数字为t统计量检验结果) 对OLS模型的结果做收益率分析,其

3、残差分布图如下: 对残差进行正态分布拟合,得到置信水平为95%时的正常波动区间为(-0.0145,0.0145),对残差进行分析比较,得到的最佳套利时间和收益率如下表所示: 建仓日期 残差 操作 持有天数 收益率 2009-2-18 -0.0179 买大豆抛豆粕、豆油 1 1.55% 2009-5-19 -0.0167 买大豆抛豆粕、豆油 1 1.23% 2009-5-27 0.0152 抛大豆买豆粕、豆油 7 8.33% 总计 11.11% 2.2 ECM模型 此模型研究大豆、豆油和豆粕之间的收盘价序列是否是协整的,是否存在长

4、期的均衡关系。若存在协整关系,则有理由相信可以在三者之间进行无风险套利。 2.2.1对、、进行ADF检验 对上述时间序列进行单位根检验(ADF检验),由对时间序列、和的ADF检验结果可知,时间序列,和都存在单位根,都为非平稳的时间序列。下面对,和进行一阶差分,得到新的序列、和,对、和进行ADF检验,结果如下。 的ADF检验结果 的ADF检验结果 的ADF检验结果 由、和的ADF检验结果可知,时间序列、和都是序列。分析、和是否存在协整关系。 2.2.2 协整分析 首先建立如下回归方程: 为残差。估计后得到: 对上式的残差进行单位根检验,由回归方程估计结果可得:

5、 对残差序列进行单位根检验, 检验结果显示,序列在1%的显着水平下拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,因此可以确定为平稳序列,即。上述结果表明:、和之间存在协整关系。 2.2.3 建模 通过刚才的分析知,时间序列、和的残差序列为,故可以建立下面的ECM模型: 估计此误差修正模型,从结果可知误差修正项符号为负,其t检验显着,故得到的ECM模型为: (-4.53) (5.53) (10.26) R2=0.8304 D.W.=0.9649 从系数估计值来看,当短期波动偏离长期均衡时,将以的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。 对ECM模型的结

6、果做收益率分析,其残差分布图如下: 对残差进行正态分布拟合,结果如下图: 由上面的分析知,大豆、豆油和豆粕的收盘价在短期内存在波动,长期却可以在的调整力度下达到长期均衡状态。 我们由此可以得出三者之间存在无风险的套利机会。均值为0.3310,标准差为20.9949,在95%的置信区间下,残差波动范围在(-41.4811,41.4811)是正常的,得到最佳套利时机和收益率如下表所示: 建仓日期 残差 操作 持有天数 收益率 2009-2-19 45.6241 抛大豆买豆粕、豆油 1 0.30% 2009-2-27 -42.0530 买大豆抛豆粕、豆

7、油 2 2.17% 2009-5-19 88.8581 抛大豆买豆粕、豆油 1 1.23% 2009-6-10 46.1483 抛大豆买豆粕、豆油 1 1.73% 2009-6-22 41.4995 抛大豆买豆粕、豆油 1 0.06% 总计 5.49% 2.3 GARCH(1,1)模型 建立GARCH(1,1)模型: 利用Eview6进行估计,结果如下: 根据上表的输出结果,可以写出方程的形式为: 均值方程: s.e.=(0.022) (0.025) z=(8.838) (31.980) 方差方程:

8、 s.e.=() (0.443) (0.133) z=(3.456) (2.549) (-1.933) =0.821,对数似然值=279,AIC=-5.474,SC=-5.344 方差方程中的ARCH项和GARCH项的系数都是统计显着的,这说明GARCH(1,1)模型拟合较好。再对这个方程进行异方差的ARCH LM检验,得到均值方程的残差序列在滞后阶数p=3时的统计结果: 此时的相伴概率为0.75,接受原假设,认为该残差序列不存在ARCH效应。均值方程的残差平方相关图的检验结果为: 自相关系数和偏相

9、关系数近似为0,Q统计量也不是很显着。这个结果说明均值方程的残差不存在ARCH效应。 方差方程式中的ARCH项和GARCH项的系数之和等于0.873,小于1,满足参数的约束条件。由于系数之和接近于1,表明条件方差所受的冲击是持久的,即冲击对未来所有的预测都有重要作用。 对GARCH(1,1)模型的结果做收益率分析,其残差分布图如下: 对残差进行正态分布拟合,得到置信水平为95%时的残差波动区间为(-0.0145,0.0145),故得到的最佳套利时机和收益率如下表所示: 建仓日期 残差 操作 持有天数 收益率 2009-2-18 -0.0179 买大豆抛豆粕、豆

10、油 1 1.53% 2009-5-19 -0.0167 买大豆抛豆粕、豆油 1 1.23% 2009-5-27 0.0152 抛大豆买豆粕、豆油 3 6.04% 总计 8.80% 3 结论 通过OLS模型、ECM模型和GARCH模型三种模型的分析,说明了豆类期货存在无风险的套利机会,同时投资者可以根据自己的风险承受能力更改置信区间,从而规避风险或更多获利。在分析套利机会时,我们可以从分析结果知套利是转瞬即逝的,在期货交易是T+1日回转交易的情况下,应把握好套利的时机。 4 豆油、豆粕和大豆之间跨品种套利时可能存在的问题 本文研究的大豆品种为大豆1号,

11、即国产的非转基因大豆,其交易量较大,期货市场活跃,易于研究。而大豆2号,即进口大豆的交易量较少,期货市场疲软,不利于研究。故本文的结论可能不适用做豆油、豆粕与大豆2号之间的套利。 新世纪期货 王大鹏

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