仓单变化与期货价格关系研究.doc

仓单变动与期货价格关系研究 冠通研发中心 2011年9月 目 录 一、引言 2 二、对象选择、数据选取、变量设计 2 （一）、对象选择 2 （二）数据选取、变量设计 3 （三）图表分析 4 三、建立模型与分析 9 （一）、日度数据的回归 9 （二）、周度数据的回归 10 四、结论 12 附录 13 免责声明： 18 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 （一）、对象选择 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 郑糖的仓单数量 （制图：冠通期货） 图 沪铜的仓单数量 （制图：冠通期货） 图 沪燃油的仓单数量 （制图：冠通期货） （二）数据选取、变量设计 1、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（SHFE_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 2、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： 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 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 郑糖隔夜收益率与NYBOT白糖的收益率 （制图：冠通期货） 图 郑糖隔夜收益率与郑糖昨日仓单变化比率 （制图：冠通期货） 图 沪铜隔夜收益率与LME铜的收益率 （制图：冠通期货） 图 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 沪燃油隔夜收益率与NYMEX轻质原油收益率 （制图：冠通期货） 图 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 郑糖一周收益率与上一周仓单变化比率 （制图：冠通期货） 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 沪铜一周收益率与上一周仓单变化比率 （制图：冠通期货） 图 沪铜一周收益率与上一周仓单变化比率 （制图：冠通期货） 图 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 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 首先对时间序列进行稳定性检验。因为金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