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1、仓单变动与期货价格关系研究仓单变动与期货价格关系研究冠通研发中心2011 年 9 月第 1 页 共 19 页目目 录录一、引言一、引言.2 2二、对象选择、数据选取、变量设计二、对象选择、数据选取、变量设计.2 2（一）（一） 、对象选择、对象选择.2 2（二）数据选取、变量设计（二）数据选取、变量设计.3 3（三）图表分析（三）图表分析.4 4三、建立模型与分析三、建立模型与分析.9 9（一）（一） 、日度数据的回归、日度数据的回归.9 9（二）（二） 、周度数据的回归、周度数据的回归.1010四、结论四、结论.1212附录附录.1313免责声明：免责声明：.1818第 2 页 共 19 页
2、一、引言一、引言一般来讲，我们假设上一个交易日或周的仓单变动会对当前交易日或交易周的期价构成一定的影响，其假设是：当其他条件不变时，当日或当周仓单的增加，意味着市场对后市预判较为悲观，产业客户或贸易商为了规避风险，更愿意在期货市场上进行交割，从而增加次日或次周期货开盘价回落压力，降低期货收益率；仓单的减少则表明市场对未来预期看涨，从而进行仓单的注销，选择持有现货，达到“囤积待涨”的目的，从而提高期货收益率。这样的假设是否和市场现实情况一致？我们就这一问题，利用日间数据价格与周数据价格进行实证研究。二、对象选择、数据选取、变量设计二、对象选择、数据选取、变量设计（一）（一） 、对象选择、对象选择
3、我们以白糖、金属铜以及燃油为例，对其仓单变动和价格的影响关系进行分析我们以白糖、金属铜以及燃油为例，对其仓单变动和价格的影响关系进行分析。下图为以上三个品种从 2007 年 2 月到 2011 年 8 月的日仓单数量。图图 郑糖的仓单数量郑糖的仓单数量（制图：冠通期货） 图图 沪铜的仓单数量沪铜的仓单数量第 3 页 共 19 页（制图：冠通期货） 图图 沪燃油的仓单数量沪燃油的仓单数量（制图：冠通期货）（二）数据选取、变量设计（二）数据选取、变量设计1、日度数据、日度数据选取 2010 年 1 月 4 日-2011 年 8 月 29 日郑糖（CZCE_SR） 、沪铜（SHFE_CU)和燃油（S
4、HFE_FU）的数据，包括其中某品种期货的今日开盘价、昨日收盘价、昨日和前日仓单数量、昨日夜盘收盘价。其中白糖夜盘选取 NYBOT 白糖，沪铜选取 LME 铜进行分析。根据以上数据构建如下变量：某品种期货隔夜收益率=（今日开盘价-昨日收盘价）/昨日收盘价夜盘收益率 = （昨日夜盘收盘价-前日夜盘收盘价）/前日夜盘收盘价昨日仓单变化比率 = （昨日仓单数量-前日仓单数量）/前日仓单数量第 4 页 共 19 页2、周度数据、周度数据选取比第一部分跨度更大的数据，从 2007 年 2 月 2 日到 2011 年 8 月 5 日，数据类型与第一部分相同。然后将数据转换为每周数据。根据数据建立如下变量：
5、某品种期货一周收益率=（本周最后一个交易日收盘价-本周第一个交易日开盘价）/本周第一个交易日开盘价外盘一周收益率=（本周我国最后一个交易日前一日的外盘收盘价-本周我国第一个交易日前一日的外盘收盘价）/本周我国第一个交易日前一日的外盘收盘价上一周仓单变化比率=（上一周最后一个交易日仓单数量-上一周第一个交易日仓单数量）/上一周第一个交易日仓单数（三）图表分析（三）图表分析在建立模型前，让我们先看一下剔除异常值的不同品种的隔夜收益率与对应夜盘收益率和昨日仓单变化比率的关系，以及一周收益率与对应夜盘一周收益率和上一周仓单变化比率的关系。图图 郑糖隔夜收益率与郑糖隔夜收益率与 NYBOT 白糖的收益率
6、白糖的收益率（制图：冠通期货） 图图 郑糖隔夜收益率与郑糖昨日仓单变化比率郑糖隔夜收益率与郑糖昨日仓单变化比率第 5 页 共 19 页（制图：冠通期货） 图图 沪铜隔夜收益率与沪铜隔夜收益率与 LME 铜的收益率铜的收益率（制图：冠通期货） 图图 沪铜隔夜收益率与沪铜昨日仓单变化比率沪铜隔夜收益率与沪铜昨日仓单变化比率（制图：冠通期货） 图图 沪燃油隔夜收益率与沪燃油隔夜收益率与 NYMEX 轻质原油收益率轻质原油收益率第 6 页 共 19 页（制图：冠通期货） 图图 沪燃油隔夜收益率与昨日仓单变化比率沪燃油隔夜收益率与昨日仓单变化比率（制图：冠通期货）可以看到，不同品种的隔夜收益率与对应夜盘
7、收益率存在明显正相关关系，而与昨日仓单变化比率关系很不明显，甚至不相关。我们再看一下周度数据中上一周仓单变化率与一周期货收益率的关系。夜盘一周收益率与后者依旧显著正相关，故不在这里重复，附录中有详细图表。图图 郑糖一周收益率与上一周仓单变化比率郑糖一周收益率与上一周仓单变化比率第 7 页 共 19 页（制图：冠通期货） 图图 郑糖一周收益率与上一周仓单变化比率散点图郑糖一周收益率与上一周仓单变化比率散点图（制图：冠通期货） 图图 沪铜一周收益率与上一周仓单变化比率沪铜一周收益率与上一周仓单变化比率（制图：冠通期货） 图图 沪铜一周收益率与上一周仓单变化比率沪铜一周收益率与上一周仓单变化比率第
8、8 页 共 19 页（制图：冠通期货） 图图 沪燃油一周收益率与上一周仓单变化比率沪燃油一周收益率与上一周仓单变化比率（制图：冠通期货）图图 沪燃油一周收益率与上一周仓单变化比率散点图沪燃油一周收益率与上一周仓单变化比率散点图（制图：冠通期货）我们可以看到，从以周为时间频率的角度观察，上一周仓单变化比率与一周期货收益率的关系更加明显，除沪铜以外，郑糖和沪燃油上一周仓单变化比率与一周期货收益率都第 9 页 共 19 页呈现负相关。为了进一步验证我们一开始猜想的逻辑，我们需要进行回归分析，并对依赖变量的回归系数显著性进行观察。三、建立模型与分析三、建立模型与分析首先对时间序列进行稳定性检验。因为金
9、融序列经常呈现随机波动的特点，在这种情况下简单进行多元线性回归方程，回归分析可能得到伪回归，使得模型不具有预测未来的能力。经过对不同品种期货隔夜和一周收益率收益率、昨日和上一周仓单变化比率以及每日和每周夜盘收益率进行 ADF 检验，发现这些金融时间序列都是平稳的，这也就意味着可以通过简单多元线性回归方程来描述处变量之间在长期中稳定的均衡关系。我们使用简单多元线性回归方程进行实证研究，用 y 表示被解释变量，x1、x2 表示解释变量。其中模型基本假设有如下几个：第一，随机扰动项（残差项）服从均值为 0，tu方差为的正态分布。第二，等于常数。第三，残差项之间不相关（即2 t2 t2tu） 。那么，
10、模型方程为：TjijiuuCovji,.,2 , 1, 0),(ttttuxxy2211*（一）（一） 、日度数据的回归、日度数据的回归经过初步回归我们发现郑糖、沪铜隔夜收益率的残差项存在一阶自相关 AR（1） ，即。其中为常数。同时它们的残差项的方差不tttuu122), 0(, 11Nt为常数（即异方差） 。以上两种问题虽然不会使得我们得到的回归系数不再无偏，但是会使得用来检验估计量显著性的统计量不再有效。而沪燃油隔夜收益率不存在这两种问题。经过修正后的线性回归结果如下（具体方程估计结果请见附录）：表表 基于日度数据的郑糖、沪铜、沪燃油回归估计方程基于日度数据的郑糖、沪铜、沪燃油回归估计方
11、程第 10 页 共 19 页22. 2.312. 00004. 0_021. 0_193. 0_04. 2.395. 027. 00003. 0_013. 0_438. 0_94. 1.190. 016. 00005. 0_003. 0_91n0 . 0_cz22121WDRrwrrcrnymexrfushefWDRuuurwrrculmercushfeWDRuuurwrrsrybotrsrzettttttttttttttttt（制表：冠通期货）从估计结果可以看出，在显著性为 1%水平下，NYBOT 白糖、LME 铜和 NYMEX 轻质原油收益率都统计上显著，并且分别与郑糖、沪铜和沪燃油的隔夜
12、收益率正相关。而在而在显著性显著性 15%水平下，沪铜、沪燃油的昨日仓单变化比率统计显著，郑糖的昨日仓单变化比水平下，沪铜、沪燃油的昨日仓单变化比率统计显著，郑糖的昨日仓单变化比率统计上明显不显著。但是对以上三个品种期货的隔夜收益率影响很小，且回归系数为正，率统计上明显不显著。但是对以上三个品种期货的隔夜收益率影响很小，且回归系数为正，与我们猜想的负的回归系数不一致。与我们猜想的负的回归系数不一致。而郑糖的昨日仓单变化比率的回归系数明显不显著，但方程多元回归总显著性显著。当其他条件不变时，NYBOT 白糖收益率增加 1 个百分点，郑糖隔夜收益率会增加 0.09 个百分点； LME 铜收益率增加
13、 1 个百分点，沪铜隔夜收益率会增加 0.44 个百分点；NYMEX 轻质原油收益率增加 1 个百分点，沪燃油隔夜收益率增加0.19 个百分点。（二）（二） 、周度数据的回归、周度数据的回归经过对周度数据的回归发现，在显著性为经过对周度数据的回归发现，在显著性为 5%的水平下，沪铜和沪燃油的上周仓单变的水平下，沪铜和沪燃油的上周仓单变化比率分别对其一周收益率的回归系数为负，且统计显著，回归系数比第一部分的明显增化比率分别对其一周收益率的回归系数为负，且统计显著，回归系数比第一部分的明显增强。郑糖的上周仓单变化比率的回归系数在显著性为强。郑糖的上周仓单变化比率的回归系数在显著性为 15%的水平下显著，系数为负。的水平下显著，系数为负。需要声明的是，其中沪铜的残差项存在一阶自相关（即 AR(1)） ，沪燃油的残差项存在二阶自相关（即 AR(2)） 。而夜盘的一周收益率对本文三种期货品种的一周收益率的回归系数也明显增大。以下是修正后的估计结果。表表 基于周度数据的郑糖、沪铜、沪燃油回归估
