干散货航运市场运费期权定价计算方法研究

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波罗的海干散货运价指数的ARFIMA模型研究

波罗的海干散货运价指数的ARFIMA模型研究
第 09 卷 2009 年
第4期 4月
中 国 水 运 China Water Transport
Vol.9 April
No.4 2009
波罗的海干散货运价指数的 ARFIMA 模型研究
聂金龙,李序颖
(上海海事大学 经济管理学院,上海 200135) 摘 要:近年来国内外学者对波罗的海干散货运价指数(BDI)的预测建模做了许多分析和研究工作,笔者在认真
d
X t 进行分数差分运算,然后再对分数差分运算结果使用 ARMA(p,q)模型进行估计。 四、实证研究 1.数据选取 原始数据来自于 Clarksons 记录的每工作日由波罗的海 航运交易所发布的 BDI 指数值,样本区间为 1999 年 11 月 1 日到 2008 年 9 月 15 日,共 2,220 个数据。 2.长记忆性检验 对一个时间序列展开研究之前应该检验它是否平稳,通 过检验可以知道 BDI 序列是非平稳的时间序列,它的对数序 列的一阶差分是平稳的时间序列,由于篇幅的原因,具体检 验过程不再列出。本文称 BDI 的对数序列的一阶差分为收益 序列,
t− p
+ εt +
=
φ0
+
φ1
x
t −1
+
φ2
x
t −2
+ … …
应用 ARMA 模型有一个前提条件, 就是要求时间序列是 平稳的,也就是其均值与时间无关,其方差是有限的。现实 经济生活中,很多时间序列都是非平稳的,把非平稳序列转 化为平稳序列,最常用的方法是差分,ARIMA 模型就是通过 差分方式,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列。 随机序列的差分自回归滑动平均模型 ARIMA (p, d, q) 过程可以定义为

浅析干散货航运市场运价上行周期推延

浅析干散货航运市场运价上行周期推延

浅析干散货航运市场运价上行周期推延陆平远(中远海运散货运输有限公司天津300010)摘要:文章通过行为金融理论解释短期干散货运价触底的现象,借鉴干散货航运市场的波动性和周期性规律,推断市场长期运价具有上行的动力且周期会推延。

关键词:行为金融周期性供需平衡运价上行0 引言整理市场数据进行研究分析,干散货航运市场当前仍然处于弱平衡的状态。

疫情的突如袭来影响了国际贸易的格局,同时航运市场也受到严重的影响。

随着疫情的相对稳定航运企业复工复产的步伐推进,干散货航运市场能否尽快地走出市场低谷值得冷静思考。

1 市场分析2020年1月31日,BCI指数出现了历史的负值,急速下降至负20点。

受其影响BDI指数也暴跌487点,并且持续下跌至最低点411点,如图1所示。

2020年3月3号,C8-14指数(好旺角大西洋往返航线)出现了历史低点,其加权平均TCE 为2,185 USD/DAY,竟然比太平洋市场还要低迷。

回顾2019年干散货航运市场,2019年1月29日,主要受到BCI指数下降123点的影响BDI指数迅速下跌55点至797点,并且持续下跌至最低点595点,如图2所示。

实际上,从2018年12月17日开始,BDI就一直处于整体下跌状态,仅在1月中旬出现了两天的短暂回弹。

按照目前的情况来看,目前市场上需要运输的货物严重短缺。

供给和需求的不平衡导致运价每天都处于下跌的局面。

图2、图3分别为2019年年初和2018年年初BDI指数的走势图,确实在第一季度干散货水平会季节性的下探。

将图1、图2和图3横向对比,可以发现2020年前5个月处于这三年的最低水平,在4月5月BDI指数还没有明显看出回暖的周期性后延的走势,详见图4。

图1 CLARKSON,2020年1月1日-2019年5月12日指数趋势收稿日期:2020-06-29作者简介:陆平远(1989- ),男,辽宁省人,中级经济师,研究方向:交通运输工程。

图2 CLARKSON,2019年1月1日-2019年5月12日指数趋势图3 CLARKSON,2018年1月1日-2018年2月27日指数趋势图4 对比2018年、2019年和2020年的1-5月BDI指数趋势图5 2020年初BCI 主要构成指数趋势BDI 指数是衡量干散货航运市场的重要指标,其由细分的市场指数统计计算获得。

航次运费估算

航次运费估算

航次运费估算在知⽹上下载的⼀篇⼤连海事⼤学的论⽂,⼤家感兴趣可以直接去找找看,感谢原作者提供给⼤家的宝贵经验。

在⼲散货租船运输实务中,洽谈航次租船合同时为了确定航次租船的运价,船舶所有⼈(owners)或租船⼈(charterers)通常要进⾏航次估算,以评估航次赢利情况(对船舶所有⼈)或货物运输费⽤(对租船⼈)。

航次估算是航次租船决策的基础。

当然,运费的⾼低根本上讲是由航运市场决定的,实务中可以参考相关航运机构(如BIMCO)定期发布的运价指数(Freight index)或各⼤船舶经纪公司每天发布的租船成交报告(fixture report)。

但在散货租船市场中,因为外贸交货期的确定⽽船舶航线和时间的不确定,加上不同货物或同⼀货物不同码头、不同装载量等等,都会引起运费较⼤的变化,对具体航次进⾏估算就显得⼗分必要。

1 航次估算所要收集的基本数据⽆论是船舶所有⼈还是航次租船⼈要进⾏航次估算,均要收集以下航次基本数据:航次⾥程、执⾏该航次所有挂靠港⼝的费⽤(port disbursements)、货物装卸速度(cargo handling speed)、对⽅所报运价(freight rate)以及装载量(cargo quantity)。

如果装卸条款订的是班轮条款(liner terms)还要考虑装卸费⽤(cargo handling expense)。

另外,船舶航速(speed)、燃料消耗率(bunker consumption)、航次开始时船上所剩燃料量(remain on board)及燃料价格(price)等等,也是船舶所有⼈或租船⼈进⾏航次估算时所应该考虑的因素。

尽管航次估算对船舶所有⼈和租船⼈来说都是为了确定运价,但考虑的⾓度不同,估算时所要达到的⽬的也不同。

船舶所有⼈所要追求的是航次每天净收益(net daily surplus)最⼤化,⽽租船⼈追求的是⽤最少的运费(lowest cost)将货物安全地运达⽬的地。

干散货远期运费协议(FFA)研究文献综述

干散货远期运费协议(FFA)研究文献综述

干散货远期运费协议(FFA)研究文献综述[摘要]为了应对国际干散货运输市场的波动性,市场参与者积极采用远期运费协议(FFA)进行风险管理。

同时国内外的一些学者也对FFA市场进行了一系列的研究。

本文对关于FFA市场的产生背景以及价格发现、套期保值与投机功能等文献进行了梳理,并指出了研究的不足以及今后发展的方向。

[关键词]国际航运市场;风险管理;远期运费协议(FFA)国际干散货运输主要是通过不定期船(即租船)来实现的,这就决定了干散货运输市场是一个接近于完全竞争结构的市场。

受众多因素的影响,如供求、天气、投机心理,干散货的运费费率无时无刻不在变化。

运费在干散货的总成本中又占据很大一部分,这就为干散货经营者带来了极大的风险和不确定性。

波罗的海干散货运价指数( Baltic Dry Index,简称BDI) 是由波罗的海航交所发布的,它是国际航运市场,特别是干散货运输市场的重要运价指数。

近两年BDI 指数剧烈的波动说明了国际干散货运输市场的风险性。

2007年,波罗的海干散货运价指数呈现井喷式上涨, 其从年初开始即一路上扬,11月13日,更是猛冲至11039点,到达了一个巅峰。

全年BDI 平均值比去年增长118%。

2008年BDI指数经历了上半年暴涨,下半年暴跌的“疯狂”局面。

2008年上半年,BDI指数一直处于历史高位,5月20日时达到有史以来最高值11793点。

到第三、第四季度,其不断回落,随着金融危机的爆发,全球的国际贸易陆续停滞,航运市场也逐渐低迷。

12月5日,更是跌至663点这一历史低位,短短半年时间跌幅达到94.4%。

2009年3月11日又升至2271点。

BDI指数的剧烈波动反映出国际干散货运输市场的动荡性。

这种动荡促使参与者运用风险管理方法来规避市场风险。

控制市场风险的方法经历了“船队拆分经营”、“浮动指数法”,以至后来出现的“运费衍生品—FFA”。

FFA是目前应用最广也是较有效的规避风险方式,因此FFA市场近几年获得了快速的发展。

波罗的海干散货运价指数影响因素分析

波罗的海干散货运价指数影响因素分析

波罗的海干散货运价指数影响因素分析作者:陈里娜来源:《水运管理》2019年第05期【摘要】为厘清波罗的海干散货运价指数(BDI)影响因素间的相互关系,基于现有研究理论,将航运供需关系、世界经济、燃油费用、船舶投资、造船厂的产能利用率及压港等因素量化引入BDI的计量经济学模型中,构建BDI的双对数回归模型。

结果表明:航运市场的干散货贸易量对BDI的影响远大于运力供给;二手船与新造船的价格比值可以作为新造船投资决策的依据,且与BDI呈正相关;造船厂的产能利用率与BDI存在负相关性;燃油价格并不影响BDI的波动。

研究BDI的影响因素有利于探究国际航运市场的作用机制,有助于航运企业制定恰当的运营决策,有效地规避可能的营运风险。

【关键词】干散货航运市场;波罗的海干散货运价指数(BDI);船舶投资;造船厂产能利用率;压港0 引言作为航运市场的晴雨表,波罗的海干散货运价指数(BDI)一直是学者研究的热点。

刘晶等[1]基于传统海运经济的角度分析了运价指数的可能影响因素,结果表明FFA市场是BDI高涨的主要因素。

XU等[2]研究了运价波动率与船队规模变化率的关系,发现船队规模的变化会对运价波动产生正面的影响,同时,海岬型船即期运价波动率相较于其他船型对船队规模变化率的反应最为激烈。

BILDIRICI等[3]运用MSIA-VAR方法分析了BDI与美国GDP之间的关系,认为不同经济阶段BDI对美国GDP的影响是非对称的,经济扩张期的影响大于经济衰退期的影响。

陈丽芬等[4]建立了BDI与船舶燃油价格间的结构向量自回归模型,发现燃油价格的上涨对BDI的增长存在显著影响。

RUAN等[5]运用MF-DCCA分析了BDI与原油价格间的相互关系,结果表明BDI与原油价格的交叉相关系数具有显著的多重分形特征,在短期内交叉关联具有较强的持久性。

李瑞华等[6]研究了金融市场与航運市场间的关系,结果表明BDI 与黄金价格和道琼斯指数存在负向的协整关系。

干散货运费什么计算

干散货运费什么计算

干散货运费什么计算一、按重量吨计收,称为重量吨,表内列明W,以每公吨或每长吨为计算单位。

二、按货物体积计收,称为尺码吨,表内列明M,一般按1立方米或40立方英尺为一尺码吨作为计算单位。

三、按体积或重量,由船方选择而计算,表内列为W/M。

四、按商品的FOB价值的一定百分比计收,称为从价运费(AdValorem),表内列明为AdVal或A.V.。

五、按混合标准计收,如W/MplusAV等。

即按重量吨或尺码吨再加从价运费。

此外,还有一些商品是按件(perunit)或头(perhead)计收,前者如车辆等,后者如活牲畜等。

对于大宗商品,如粮食,矿石,煤炭等,因运量较大,货价较低,容易装卸等原因,船公司为了争取货源,可以与货主另行商定运价。

根据运价表计算运费,是一项比较复杂的工作,不仅需要熟悉运价表的基本内容,还需要细心工作,在计算运费时,除按照航线和商品的等级,先按基本费率(BasisRate)算出基本运费,然后还要查出各种附加费用的项目,并将需要支出的附加费一一计算在内。

这些附加费用项目较多,例如,因商品的不同,港口不同,或其他原因,都可能有附加费,还要随时掌握它的变动情况。

附加费大致有以下几种:一、商品特点不同而增收的附加费,如超重附加费,超长附加费,洗舱费等。

二、因港口的不同情况而增收的附加费,如港口附加费、港口拥挤费、选港费、直航附加费等。

三、因其它原因而临时增加的附加费,如燃油附加费、贬值附加费等。

实际上附加费的名目繁多,远远不止上述这几种。

值得注意的是,有些附加费,例如港口拥挤费,占运费的比例很大,与基本运费相比,少则百分之十,多则达百分之百,甚至两倍以上。

因此,在计算运费时,不可忽视对附加费的计算。

现举一例说明。

某轮从上海装运10吨,共计11.3立方米蛋制品,到英国普利茅斯港,要求直航,全部运费是多少?解:经查货物分级表可知,蛋制品是10级,计算标准是W/M;查中国-欧洲地中海航线等级费率表之10级货物的基本费率为116元/吨;经查附加费率表可知,普利茅斯港直航附加费,每计费吨为18元;燃油附加费为35%。

干散货航运市场运费期权定价计算方法研究

干散货航运市场运费期权定价计算方法研究

干散货航运市场运费期权定价计算方法研究林国龙;尹利贤【摘要】In this paper we establish the theoretical framework for the valuation of the Asian -style options traded in the freight derivatives market. However, due to freight option is an arithmetic average Asian option, spot freight no longer follows a geometric Brownian motion. So, it is difficult to draw out the explicit solutions. The author uses approximate geometric Brownian motion under the discrete - time arithmetic average Asian option price, and then works out the first order moment and second moment, and to find the limit. The results are equal to the first moment and the second moment of the continuous-time arithmetic average Asian options.%采用挪威奥斯陆国际海事交易所推出的运费期权为研究对象,借鉴金融市场中的期权定价方法,建立亚式期权定价的理论框架.运费期权属于算术平均亚式期权,原生资产——运价就不再服从几何布朗运动,也就难以得到显性解.文中用几何布朗运动近似代替离散时间下的算术平均亚式期权,然后求出其一阶矩和二阶矩,并对其求极限,这样得到的结果就与连续情况下算术平均亚式期权价格的一阶矩和二阶矩相等.【期刊名称】《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》【年(卷),期】2012(036)003【总页数】4页(P484-487)【关键词】运费期权;算术平均亚式期权;干散货市场;风险管理【作者】林国龙;尹利贤【作者单位】上海海事大学物流研究中心上海200135;上海海事大学物流研究中心上海200135【正文语种】中文【中图分类】U695.20 引言鉴于干散货航运市场自身的市场特性,其在受到企业自身经营状况的影响外,注定还受到世界经济和政治发展、干散货航运市场的供求关系、投机因素、自然因素等的冲击,这就引起干散货国际航运市场运价的剧烈波动,给市场参与者带来了巨大的经营风险.为此,Tvedt[1]以BIFFEX(波罗的海运费指数期货)为基础建立了一个期权定价模型,给出了航运费率市场的一些特征.Kavussanos和Nomikos[2]提出了关于运价期货市场最优对冲的理论并给出实证研究结果.1992年,远期运费协议(forward freight agreement,FFA)进入市场.Kavussanos[3]与其他学者合作既研究了远期与即期运价之间的波动性关系,也检验了FFA随时间变化的套期保值率在降低运费风险上的有效性.Kavussanos[4]等人就注意到相较于目前干散货FFA的结算价格是基于交割月的最后七个交易日的平均价格,1999年11月以前的干散货FFA的结算价格是基于交割月的最后5个交易日的平均价格.这样的清算方法能很好的模拟船队的现金流,也就能提高对冲能力.Kemna和Vorst[5]通过改变波动率和敲定价格提出了一个几何平均期权的定价解析公式,但是得不出算术平均期权模型.Rogers和Shi[6]提出了用有限差分法来解析亚式期权问题,他们根据比例缩放的性质,将平均亚式期权价格计算简化为解一个二元抛物线偏微分方程.但这种方法仅适用于较低的波动率和较短的到期时间.运费期权的意义在于,它为航运经营者和投资者提供了一种效率更高的航运金融工具.将期权引入航运市场,只是为航运经营者和投资者提供了一种新的选择,而航运经营者和投资者可以根据其对风险的承受程度选择更适合自己的运价交易工具.运费期权既可以在OTC场外交易,也可以选择交易所进行清算.1 定价模型框架1.1 模型的假设条件假设市场投资者能自由进出市场,且借入利率和贷出利率相等,均为无风险利率r.另外,假设存在风险中性测度Q与测度P等价的鞅测度.基本的FFA是一种现金结算合同,等于St的算术平均值与FFA价格F(t,0,T)之差再乘以一个常数D,D不仅取决于价格是按美元/天还是美元/吨计算,D还取决于FFA协议覆盖的日历年的天数以及协议中涉及的船型等.FFA的值可通过T时刻得到的现金流折算得到,并计算鞅测度Q下的条件期望.因为进入FFA市场不需要花费任何成本,因此,可得下式在Black-Scholes环境下,即期和远期价格均服从对数正态分布(或几何布朗运动).在风险中性世界中,在鞅测度下,原生资产的连续模型是适合几何布朗运动的,因此,用几何布朗运动来描述即期运费的动态性.式中:St为t时刻原生资产(航运运价指数)的现货价格,不可交易;μ,σ均为常数,其中μ为期望回报率,σ为波动率;W t为随机布朗运动.根据Girsanov定理,进行测度变换得到St在风险中性测度Q下的微分为式中:λ=(μ-σr)为一实值函数,其中r为风险溢价,且r=式(4)的解即为在鞅测度Q意义下,原生资产价格的运行规律为亚式期权可以看作是欧式期权在远期协议下的一种推广.下面仅以亚式看涨期权为例.亚式看涨期权的价格在到期日T的值依赖于整个路径的均值于是,该期权在到期日的收益为max(St-K)+.由于在鞅测度Q下,原生资产(航运均价指数)折现价格为一鞅,因此,敲定价格为K的算术平均亚式上涨期权的价格由折现条件期望给出:式中:CF(K,t)为敲定价为K的算术平均亚式看涨期权在时刻t的价格;EQ(·)为在概率测度Q下求期望.1.2 FFA价格的近似计算由式(2)知,FFA价格F(t,0,T)为测度Q 下现货价格S期望的算术平均,即F(t,0,T)由平均价格决定.为计算平均价格,将期权的有效期[0,T]进行n等分,设第i个时刻为T i,则Si为运费在T i时刻的值,则其算术平均价格SA=根据假设,各个时段的运费价格均遵循几何布朗运动,但算术平均价格SA已不再服从对数正数分布,这样就很难找到SA的密度函数.所以,考虑用对数正态分布Q(t)近似代替运费现货价格的算术平均值SA,从而找到亚式看涨期权价格C(t,T)的近似值.式中:W(t)为维纳过程.由于用Q(t)近似作为SA的近似值,所以参数¯μ,¯σ必须使Q(t)与SA的一阶矩和二阶矩相等.当对n取极限,离散情况就转换成连续情况,有这样,由Q(t)与SA的一阶矩和二阶矩相等,列方程可解得因此,在无风险收益率为¯μ,运费价格St的波动率为¯σ的情形下,初始价格为S0,执行价格为K的欧式看涨期权价格则为由于用几何布朗运动Q(t)=S0 e X(t),作为SA的近似值,因此用 E {[Q(T)-K]+}代替E{[SA-K]+}就可得到无风险利率r,波动率σ,初始价格S0和执行价格K的情形下的看涨期权价格C(t,T)的近似值,即为式中:N(x)是标准累积正态分布函数.相应的,看跌期权也可以近似得出.1.3 运费期权价格从式(1)和式(2)可以看出FFA的合约价格F(t,0,T)可以被定义为[0,T]时间段内,时刻t到交付时间T之间价格的算术平均,即亚式期权就是欧式期权在远期协议下的应用.由式(2)知,设定运费期权中存在敲定价格K,且以T为到期日的看涨期权的收益可以等价的表示为类似的,看跌期权的表达式为从金融学理论可知,未定权益期权的价值可由定价测度下的预期收益减去无风险利率产生的收益给出.相应的,对于到期日为T的亚式期权,在t<T时刻看涨期权的价值C(t,T)和看涨期权价值P(t,T)分别可由以下式子得出:具有固定敲定价格K和交易日期的亚式看涨期权可以表述为同理,相应的看跌期权可以表示为2 实际操作如前所述,FFA合约和运费期权的结算价格均为结算期合同航线的平均价格,而结算期一般为合约月份的最后7个交易日或者整个合约月份.这2种结算程序不会同时使用于一份协议中(尽管在OTC市场上,参与双方可以根据自己的意愿自由协定结算合约),选择合适的固定期对运费期权定价来说是很有用的.假设租船人现有一份0.5 a后到期的看涨期权合约,即期运费为22 500美元/d,敲定价格K=25 000美元/d,即期运费的隐含波动率为σ=30%.设定风险中性运费漂移率为λ=0.03.在实际的定价实例中,将观察到的FFA价格作为输入量,常数D为每个月的日历天数,为便于计算将0.5 a计为180 d,根据之前的公式用EXCEL求解可得相应的日期权价格为1 200美元.如果一个看涨期权在到期时市场的运费价格高于合约中的敲定价格,就可以执行手中这个看涨期权,这时,总的运费率就是该期权执行的敲定价格与期权价格之和.当市场的运费价格低于期权敲定价格的时候,该期权是没有价值的,这时总的运费率就是市场上即期运费率与期权价格之和.通过EXCEL进行蒙特卡洛模拟(模拟10 000次)得到半年后的平均运费为26 562美元,因为高于敲定价格,所以行使期权,那么运费率即为4 717 000美元.如果没有买期权合约,则所付费用为4 781 160美元.这样就实现了套期保值,维护了自己的利益[7-9].3 结束语考虑到具有固定敲定价格的算术平均亚式期权不能轻易得到显性解,本文将运费期权转化为一类特殊的欧式期权来进行计算期权金.但是在对FFA的价格进行推导的过程中,运费现货价格的算术平均值SA不再服从几何布朗运动,因此采用数学上对连续问题所惯常采用的方法,即转换成离散问题,最后求极限.在此笔者用几何布朗运动近似代替离散时间下的算术平均亚式期权价格,得到其一阶矩和二阶矩后,通过对一阶矩和二阶矩求极限,得到了与连续情况下算术平均价格的一阶矩和二阶矩相等的结果,这样,连续问题就被转换成离散问题,给实际操作带来了便利.但运费期权作为一种新兴的期权,其定价问题仍处于初步探索阶段,如运费期权的其他特性,周期变化,以及隐含波动率的估算本文都没有涉及到,这也是日后值得研究的课题.参考文献[1]Tvedt J.Valuation of a european futures option in the BIFFEX market [J].Journal of Futures Markets,1998,18(2):167-175.[2]Kavussanos M G,Nomikos N.Futures hedging when the structure of the underlying asset changes:the case of the BIFFEX contract [J].Journal of Futures Markets,2000,20(23):775-801.[3]Kavussanos M G,Visvikis I,Roy A.Batchelor,over-the-Counter forward contracts and spot price volatility in shipping [J].Transportation Research Part E,2004,40:273-296.[4]Kavussanos M G,Visvikis M A.An investigation of the use of risk management and shipping derivatives[C]∥Proceedings for the annual conference of the International Association of Maritime Economists (IAME),Limassol,Cyprus,2005:23-25 June.[5]Kemna A,Vorst A.A pricing method for options based on average asset values[J].Journal of Banking and Finance,1990,14:129-133.[6]Rogers L C G,Shi Z.The value of an Asian option[J].Journal of Applied Probatility,1995,32:1 077-1 088.[7]Dinwoodie,Morris.Tanker forward freight agreements:the future for freight future[J].Maritime Police and Management,2003,30(1):45-58.[8]姜礼尚.期权定价的数学模型和方法[M].北京:高等教育出版社,2003.[9]许子飞.油轮市场亚式期权定价和操作策略研究[D].大连:大连海事大学经济管理学院,2010.。

干散货航运市场的FFA定价及运用

干散货航运市场的FFA定价及运用

上海交通大学硕士学位论文干散货航运市场的FFA定价及运用姓名:李俊申请学位级别:硕士专业:交通运输规划与管理指导教师:卢春霞20090101干散货航运市场的FFA定价及运用摘要在世界贸易运输体系中,海洋运输占了90%的份额,对世界经济的发展起着举足轻重的作用。

而干散货运输是世界海洋运输最重要的组成部分。

由于干散货航运市场是一个几乎完全竞争的市场,运价会在较短时间内出现较大变化。

为了规避运价波动带来的风险,航运经营者从未停止过对运费风险管理工具的研究。

1992年两个欧洲船东之间进行了第一次FFA交易。

近年来,中国经济飞速发展,极大的推动了世界干散货海运量的增长,使得运价变化莫测,波动更加剧烈,这也带动了干散货FFA市场的蓬勃发展,FFA交易已逐渐成为航运期货市场的主导者。

而在FFA市场中却很少见到中国企业的身影,大部分中国企业仍主要采用现货租船方式,使得中国航运经营者完全暴露于即期运价波动的风险之下,被动接受运费的上涨。

基于上述事实,本文以FFA相关数据为基础,运用计量经济学和金融工程的知识和方法,通过对干散货FFA市场进行详细的介绍和定量化的研究。

主要结果为:1)对干散货航运市场和FFA交易进行了全面而细致的介绍和分析;2)采用定量化的方法得出干散货FFA市场为弱有效性市场;3)得出了比较精确的FFA定价公式;4)以FFA估算价格为基础,I进行FFA保值实例研究;5)详细论证了在我国建立FFA交易体系的可行性。

从而使得中国航运经营者对干散货FFA交易有更深入的了解和掌握,更好的参与干散货FFA市场交易,锁定航运运费风险,降低航运运费成本,并为管理决策提供一定的依据等。

关键词:干散货航运市场,运价序列,FFA定价,有效性,估值应用IIPRICING AND APPLICATION OF FFA IN DRY BULK SHIPPINGMARKETABSTRACTIn the system of world trade and transportation, sea transportation accounts for 90% of total transportation volume, which plays a decisive role in the world economy. The most important part of Sea transportation is the transportation of dry and bulk Cargos. Because the dry bulk Cargo market is almost a perfect competition market, Freight will be in a relatively short time to a larger change. In order to avoid risks brought about by the freight fluctuation of dry and bulk cargos, shipping managers have not stopping to the research of freight risk tool.In 1992, between two European ship-owners carried through the first FFA transactions. In recent years, the rapid development of Chinese economy give an great impulse to the development of the world dry and bulk Cargos, makes freight unpredictable and fluctuation of freight intense, This also led the dry bulk FFA market to flourish, FFA transactions have gradually become the shipping futures market leader. However, In the FFA market has rarely seen figure of China's enterprises, most Chinese enterprises are still the IIImain way of using the spot charter, making China's shipping operators completely exposed to the risk of fluctuations in the spot freight rates, the passive acceptance of freight increases.Based on the above-mentioned facts, the thesis is on the basis of FFA related data, uses econometrics and financial engineering knowledge and methods, through the dry bulk FFA market in detail introduction and quantitative research. The main results are: 1) Comprehensive and carefully introduced and analyzed the Dry bulk shipping market and FFA transactions;2) Adopted Quantitative methods to obtain that FFA market is the effectiveness of the weak market; 3) Arrived at a more precise FFA pricing formula; 4) FFA prices to estimate as the basis for preserving and increasing FFA Case Research; 5) Demonstrated in detail in our country to establish the feasibility of FFA trading system. So that China's shipping operators of dry bulk FFA transactions have a better understanding and grasp, Better participation of dry bulk FFA market transactions, lock freight shipping risk, lower cost of shipping freight, and for the management to provide a basis for decision-making, etc.KEY WORDS: dry bulk shipping market, Freight sequence, FFA pricing, effectiveness, Application valuationIV上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。

波罗的海干散货运价指数长记忆性实证分析

波罗的海干散货运价指数长记忆性实证分析

波罗的海干散货运价指数长记忆性实证分析作者:顾贤斌李序颖来源:《上海海事大学学报》2009年第01期摘要:针对目前关于各类航运市场的研究都暗示出波罗的海干散货运价指数(BDI)很可能具有长记忆性的问题,对BDI是否具有长记忆性问题进行实证研究. BDI收益率序列的R/S分析和ADF-KPSS联合检验表明BDI收益率序列不具有显著的长记忆性; 对代表BDI波动性的绝对收益率和平方收益率进行ADF-KPSS联合检验,发现两者都具有显著的长记忆性; 应用FIGARCH模型,度量其波动的长记忆性.这些研究结果反映出国际航运市场确实具有一定的长记忆性.关键词:BDI;长记忆性; ADF-KPSS联合检验; FIGARCH模型;修正R/S分析法中图分类号:F551; O212; U695.2文献标志码:AEmpirical analysis on long memory property of Baltic dry indexGU Xianbin, LI Xuying(School of Economics and Management, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135, China)Abstract: In view of the problem that the present researches in shipping markets imply that the Baltic dry index (BDI) may take on long memory property, an empirical study about whether the long memory effect exists in BDI is presented. By applying R/S analysis to the log return series and ADF-KPSS test to the log return series, it is found that there is no significant long memory effect in the log return series of BDI, while the absolute log returns and the squared log returns, which present the volatility of the series, have long memory property. A FIGARCH model is applied to measure the long memory property in volatility. All these results support the conclusion that the shipping markets do have some long memory properties.Key words: BDI; long memory; ADF-KPSS test; FIGARCH model; modified R/S analysis0 引言近年来,在对GDP,汇率和股价等多种数据研究时,会发现普遍存在1种现象:远距离观测值的相依性尽管很小,但不能被忽略,这种性质被称为“长记忆性”(L ong Memory Property).若1个市场具有长记忆性,说明该市场中商品过去的价格对其未来价格的影响有较长的持续性,商品未来价格不仅受当前价格的影响,而且受过去价格的影响,当前价格没有包含所有历史价格信息,从而该市场不符合有效市场假说(EMH).因此,在具有长记忆性的市场中,根据该市场过去的情况预测其未来变化,具有重要意义.航运市场中的长记忆现象逐渐受到研究者重视. ADLAND等[1]提出1种判断航运市场有效性的方法:首先假设某船公司以2种不同的策略运营,一种依照运价技术分析所得结果进行运营决策,另一种完全依照市场当前状况进行运营决策,依照运价的历史数据计算2种策略带来的收益,并比较2者的收益高低判断市场是否有效;GOULIELMOS等[2]利用R/S分析法研究Trip Chart Dry Index的收益率,发现该指数变化存在非循环周期,认为如果船舶银行按照指数的波动趋势为船舶投资进行贷款,就可以降低投资风险;SCARSI[3]论述海运市场具有周期性,阐明船舶所有人按照该周期进行运营获利的可能性,并以轻便型(Handysize)船运费为例,指出船舶所有人的非理性行为加剧干散货市场的波动.上述研究虽然不直接针对航运市场的长记忆性,但结论反映出航运市场(或其子市场)中似乎存在长记忆现象.若航运市场确实具有长记忆性,则对过去运价走势的技术分析能为预测未来运价提供有用信息.本文以波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Index,BDI)为研究对象,采用R/S分析(Rescaled range analysis)以及ADF-KPSS联合检验等方法,对BDI的长记忆性进行研究.1 数据描述样本为1999年11月1日—2008年3月31日的BDI日数据,共2103个观测值.数据来源:Shipping Intelligence Network(SIN).研究从BDI的对数收益率(即lnYt-lnYt-1)展开,其分布特征见图1.图1 样本数据分布通过计算可得,样本序列偏度(Skewness)为0.273 4,呈略微右偏;峰度(Kurtosis)为6.789 0>3,存在尖峰厚尾现象;JB检验量显著,可以拒绝收益率序列服从正态分布的假设.BDI收益率、收益率绝对值及收益率平方的自相关函数(ACF)见图2.图2 BDI收益率及收益率波动性的自相关函数从图2可以看出,BDI收益率具有一定的相关性,而BDI的绝对收益率和收益率平方的相关性比收益率更强.BDI的收益率序列具有尖峰厚尾特征,不服从正态分布且收益率序列和收益率波动序列都具有较强的相关性,可能具有长记忆性.2 BDI的R/S分析2.1 经典R/S分析法R/S分析法[4]是英国水文学家HURST在研究尼罗河水文数据时提出的1种时间序列统计方法.主要通过Hurst指数的值反映时间序列的依赖性,可有效测定时间序列数据中存在的趋势,找出数据变化规律.Hurst指数计算公式式中:H为Hurst指数;Rni为区间极差;Sni为区间标准差;n为区间长度;A为在样本长度N下数据段个数;a为常数.将式(1)两边取常用对数得lgRnSn=C+H lg (n)(2)式中:C=H lg (a)为常数项.按照上述计算获得的每个n值所对应的重标极差值,以lg (n)为解释变量做线性回归,即可求得Hurst指数H.H的取值范围为[0,1].对独立分布的序列,H=0.5表示对于任何时刻t,过去增量与未来增量没有任何相关性;H0.5表示序列为状态持续性的持久性序列,未来可能出现的趋势与过去相同,即序列具有正的长程依赖性.[5]2.2 修正R/S分析法R/S 分析法虽然对具有长期记忆性的时间序列稳健,但无法准确区分短期记忆性和长期记忆性.当序列中只有短期记忆性或同时存在长期和短期记忆性时,使用R/S 分析法都会得出序列具有长记忆性的结论.为此,LO提出修正R/S 分析法.修正Hurst指数计算公式式中:-)(xi-j-)+σ2ni(4)其中:σ2ni为区间方差;ωj(q)=1-jq+1, q≤n;q为窗宽,是Newey-West的平方根[6],定义为q=int4T1000.25式中:T为样本总数. 修正R/S分析和经典R/S分析的主要差别在于区间极差Rni的标准化因子由区间标准差Sni变为σni(q).2.3 Hurst指数的显著性H的显著性不是由回归式的t值直接给出的,必须先估算E(R/S)n.E(R/S)n表示系统在零假设:系统在随机条件下的(Rn/Sn)值,E(R/S)n为服从随机正态分布的变量.相应地,E(H)表示系统在零假设:系统在随机条件下的H值也随机游动.因为H由(R/S)n值用最小二乘法(OLS)得出,OLS相当于将被解释变量在解释变量构成的空间中的投影.由于E(R/S)n为随机游动,投影也随机游动,所以回归系数的值(即E(H)值)也随机游动,表明H值也服从正态分布,即:H~N(E(H),1/T),E(H)由lg ERnSn=C+H lg (n)回归得出.E(R/S)n的计算经验公式[4]为:E(R/S)n=[(n-0.5)/n]·[n·(π/2)]--1r=1(n-r)/r(5)式中:n为区间长度.在一定的置信水平α下,构造假设检验:H0为H=E(H),即序列是随机游动的;H1为H≠E(H),即序列不是随机游动的.构造统计量:Z={[H-E(H)]/(1/T)},Z~N(0,1)若Z在显著水平α下显著,则拒绝零假设;反之则不拒绝.2.4 R/S分析结果采用修正R/S分析法过滤短期记忆性对分析结论的影响,利用Matlab分别计算lg(R/S)n,lg[E(R/S)n]和lg(n),通过lg(R/S)n,lg[E(R/S)n]对lg(n)做线性回归,得Hurst指数H及其期望值E(H),见表1.表1 Hurst指数及其期望值计算结果估计值标准差qZ统计量Z~N(0,1)显著性p值H0.654 80.018 6E(H)0.627 30.012 881.260 20.103 8虽然BDI收益率序列的Hurst指数>0.5,但p值>10%,不能拒绝H0,因此,不能认为该序列具有显著的长记忆性.修正的R/S分析法不能完全消除短期记忆的影响,只能在一定程度上削弱短期记忆的影响[6-7],故R/S分析所得结论可能存有偏误.通过结构转换(regime-switch)方法对数据进行处理可消除这一偏误,但计算过程繁琐.受独立事件概率计算的概念和假设检验思想的启发,采用1种简单易行的方法以提高结论的可靠性,即利用ADF-KPSS联合检验[8],从另一角度对BDI的长记忆性进行检验.若两者的结论相同,表明上述结论有较高的可靠度.3 BDI的ADF-KPSS联合检验ADF检验和KPSS检验的联合检验可以判断序列是否存在长记忆性,且涉及的计算方法与R/S分析法无任何联系.3.1 ADF检验对于时间序列{xt},构建模型Δxt=ct+βxt---i+εt,模型中:Δxt-j=xt-j-xt-j-1,j=0,1,…;ct为序列随时间t变化的确定性趋势;εt为回归残差.对系数β构造如下假设检验H0:β=0;H1:β对于时间序列{xt},设xt=at+β·t+εt,εt~iidN(0,σ2ε),at=at-1+ηt,ηt~iidN(0,σ2η). 若序列平稳, 意味着随机扰动项ηt为0,其方差也为0;反之,则序列存在随机趋势.故检验的零假设为H0:σ2η=0H1:σ2η>0构建统计量,是σ2η的一致估计,对照临界值可得出结论.[9]3.3 ADF-KPSS联合检验结果如果序列同时拒绝ADF检验和KPSS检验,表明其具有长记忆性;如果拒绝ADF检验而接受KPSS检验,表明该序列是平稳序列;如果接受ADF检验拒绝KPSS检验,意味着该序列是非平稳的;如果2个检验都接受,数据可能是非信息性的低频数据.分别对BDI的收益率、绝对收益率、收益率平方进行上述检验,结果见表2.表2 ADF-KPSS联合检验结果BDIADF检验KPSS检验KPSS检验参照值ADFp值KPSSp值临界水平/%临界值收益率序列-9.55930.110.739波动性序列绝对值-7.979 0结果表明,BDI收益率序列ADF检验的p值10%.该序列拒绝ADF检验接受KPSS检验,表明是平稳序列,不具有显著的长记忆性.从另一个角度验证BDI收益率序列是平稳的.另外,发现BDI收益率波动性序列的ADF检验p值4.1 FIGARCH模型的构建利用Box-Jenkins定阶方法对BDI收益序列进行处理,可得BDI收益序列是个AR(3)过程,数据处理后得残差序列{at}.对其进行Ljung-Box检验,结果显著,故认为其具有ARCH效应;利用ADF-KPSS检验对{a2t}序列进行长记忆性检验,可知其具有长记忆性.检验结果见表3.表3 {a2t}检验结果{a2t}Ljung-Box检验(自由度=7)ADF检验KPSS检验Ljung-Boxp值ADFp值KPSSp值374.324 3设经AR(3)处理后BDI收益率序列的残差为{at},则FIGARCH模型为at=σt·εt,εt~iidN(0,1)(6)\=φ(B)(1-B)da2t=α0+[1-ψ(B)]ηt(7)式中:ηt为鞅差序列[10],ηt=a2t-σ2t;B为滞后算子;d为差分参数.4.2 FIGARCH中分数差分的实现[11]对于原始序列{Xt},可以用Wt=(1-B)dXt对其进行d阶差分.差分后序列记为{Wt}.为方便计算,设X0=0,将(1-B)d按二项式展开,得(1-B)d=1-dB+d(d-1)B22!-d(d-1)(d-2)B33!+ (8)对于任何d>-1的实数,式(8)可用超几何函数表示,即(1--d)Γ(k+1)Γ(-d)Bk.当d确定后,等式右边为k的函数g(k)=Γ(k-d)Γ(k+1)Γ(-d),则{Wt}可表示为Wt=(1-,当t=0时,X0=0,W0=0.令Wt=(W1,W2,W3,…,WN)T(9)\=Xt=(X1,X2,X3,…,XN)T(10) G=g(0)g(1)g(2)…g(N-1)\=g(0)g(1)……g(0)……\=……\=g(0)(11)通过计算W=XTG,可完成差分.4.3 参数估计在样本容量适中或较大的情况下,GARCH模型的参数可通过“两步估计法”(Two-Pass Estimation Method)获得很好的近似估计[10];FIGARCH模型可通过分数差分转换成GARCH模型,但其差分参数d的估计方法有多种,不同方法得出的d存在差异.本文在“两步估计法”基础上,通过调整阶数(p,q)以选出最适合的差分参数d.将式(7)看作{a2t}的ARFIMA(p,d,q)模型.(1)对残差平方序列{a2t}采用GPH(Geweke and Porter-Hudak)方法估计差分参数d;(2)根据d的估计值,对{a2t}进行分数阶差分,得序列{W0t}.用Box-Jenkins定阶方法对序列{W0t}进行识别,得到阶数(p,q)的估计值(0,0);(3)假设(0,0)为已知条件,利用极大似然估计得出ARFIMA(0,d,0)中包括d在内的各参数,用新的d值对序列{a2t}进行差分,得到新序列{W1t}.通过识别{W1t}序列,可得阶数(p,q)的新估计值(1,1);(4)假设(1,1)为已知条件对ARFIMA(1,d,1)进行极大似然估计.当用极大似然估计所得到的d值进行差分后,{Wit}序列识别得到的(i,i)和该次极大似然估计所假设的(i-1,i-1)值相同时,表明参数d的估计值使{a2t}差分后所得的{Wit}符合极大似然估计所假设的(i-1,i-1),该次估计所得参数为最适合值.利用R软件中的“fracdiff”程序包实现上述过程,结果见表4.表4 FIGARCH模型的定阶过程序号估算所假设的(p,q)值估算方法d经d阶差分后{Wt}的ARMA阶数(p,q)1无GPH0.229 4(2,4)2(2,4)MLE0.239 5(2,4)由此可确定{at}是FIGARCH(2,0.239 5,4)过程.最后用极大似然估计得出各参数的估计值,得at=σt·εt,εt~iidN(0,1)\=(1-0.377 7B)(1+0.494 3 B2)(1-B)0.239 5a2t=\=0.223 7+[1-(1+0.681 0B)·(1-0.404 3B2)(1-0.171 1B3)·(1+0.020 56B4)]ηt式中:ηt=a2t-σ2t.差分参数d的取值与序列记忆性的强度有关,d值越大表示记忆的持续性越长,对当前数据有影响的历史数据距今越久远.对于长记忆性时间序列而言,d∈(0,0.5),通过采用FIGARCH 模型,得到BDI的波动率序列的差分参数d=0.239 5,符合预期,说明采用该模型描述BDI的波动是合适的. 5 结论通过上述分析,可得如下结论:(1)BDI的收益率本身是平稳序列,不具有显著的长记忆性,但是其收益率的波动序列具有长记忆性.采用FIGARCH模型,可以对BDI波动序列进行拟合.结果表明,虽然BDI收益率序列不具有显著的长记忆性,但其收益率的波动具有长记忆性.由此可以推断,国际航运市场的变化受某些具有长记忆性的因素影响,即国际航运市场具有一定的长记忆性.(2)从数据分析的角度验证国际航运市场具有一定的长记忆性,意味着航运市场过去的情况对其今后的变化存在持续性较强的影响.在此前提下对航运市场历史数据进行分析,可以为探寻该市场变化的周期性规律提供依据.船舶所有人在作经营决策时不应忽视航运市场过去的变化情况,航运市场中即便是发生在很久之前的变化都应当作为船舶所有人制定经营策略的参考指标.研究序列长记忆性的方法有多种.对于序列自身而言,可采用R/S分析、ADF-KPSS检验、ARFIMA模型、regime-switch等方法检验其长记忆性并建模;对于波动率具有长记忆性的序列而言,FIGARCH模型与LMSV模型等方法可较好地模拟其特性.参考文献:[1]ADLAND R, STRANDENES S. Market efficiency in the bulk freight market revisited [J]. Maritime Policy & Manage, 2006, 33(2): 107-117.[2]GOULIELMOS A M, PSIFIA M. Shipping finance: time to follow a new track[J]. Maritime Policy & Manage, 2006, 33(3): 301-320.[3]SCARSI R. The bulk shipping business: market cycles and shipowners’ biases[J]. Maritime Policy & Manage, 2007, 34(6): 577-590.[4]埃德加·E·彼得斯. 资本市场的混沌与秩序[M]. 2版. 王小东, 译. 北京: 经济科学出版社, 1999: 47-60.[5]孙海云, 王峰. 基于替代数据的Hurst指数计算[J]. 上海应用技术学院学报, 2007, 7(1): 59-61.[6]罗来东. 股票市场收益率波动长记忆性实证研究[D]. 成都: 西南财经大学, 2005.[7]史代敏, 罗来东, 庞皓. 股票市场收益率波动长记忆性的分解及实证研究[J]. 数量经济技术经济研究, 2006(8): 136-141.[8]马立成, 赵巍, 何建敏. 股票收益和波动长记忆性的KPSS 检验和LM 检验[J]. 统计与决策, 2008(20): 137-140.[9]吕光明. 对数据平稳性检验方法的比较研究[J]. 财经问题研究, 2004(6): 77-80.[10]TSAY R S. Analysis of Financial Time Series[M]. 2nd ed. NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2005: 114.[11]金秀, 姚瑾, 庄新田. 基于分数阶差分的ARFIMA模型及预测效果研究[J]. 数理统计与管理, 2007, 26(5): 896-907.(编辑陈锋杰)。

航运干散货市场与中国股票市场的相关思考

航运干散货市场与中国股票市场的相关思考

航运干散货市场与中国股票市场的相关思考1. 引言1.1 介绍航运干散货市场和中国股票市场航运干散货市场是指一种以运输散装物品(如煤炭、矿砂、谷物等)为主要服务对象的市场。

在这个市场中,货物并不被装箱,而是以散装形式运输,通常在散货船上进行装载和卸载。

这种运输方式通常需要大型散货船和专业的装卸设备来完成。

中国股票市场是指中国境内的证券交易市场,包括上海证券交易所、深圳证券交易所等。

股票市场是企业融资、投资和风险管理的重要平台,投资者可以通过买卖股票来分享企业的成长和收益。

航运干散货市场和中国股票市场虽然看似没有直接联系,但实际上二者之间存在着一定的关联。

航运干散货市场的活跃与否反映了全球贸易活动的繁荣程度,而中国作为全球最大的贸易国家之一,对航运干散货市场起着举足轻重的作用。

中国股票市场的波动也会对航运干散货市场的运行产生一定影响。

了解和探讨二者之间的关系对于投资者和市场参与者来说至关重要。

在接下来的内容中,我们将深入探讨航运干散货市场和中国股票市场的特点以及二者之间的联系和影响。

【这段话共计243字】1.2 探讨二者之间的关系航运干散货市场和中国股票市场是两个不同领域的金融市场,但它们之间存在着一定的关系。

航运干散货市场是指货物通过船运输送的市场,包括干散货船和散货船市场。

而中国股票市场是指中国境内上市公司股票的买卖市场。

这两个市场看似毫不相关,但实际上它们之间存在着一定的联系。

航运干散货市场和中国股票市场之间的关系在于经济发展的相互影响。

航运干散货市场的繁荣与经济活跃度密切相关,在全球经济增长乏力的情况下,航运干散货市场的表现往往能反映一定的经济动向。

而中国作为世界经济的重要一员,其股票市场的表现也能影响着全球市场的走势。

航运干散货市场和中国股票市场之间还存在着投资关系。

部分投资者会考虑航运干散货市场的表现来调整自己的投资策略,从而影响中国股票市场的走势。

中国股票市场的波动也可能对航运干散货市场造成影响,进而对行业发展产生一定的影响。

散货运费计算方法

散货运费计算方法

散货运费计算方法运费的计算与贸易商有着十分重要的关系,例如,一笔交易按照CIF 或C&F 价格成交,究竟运费是多少,在价格构成中占多大比重,对于出口方的成本核算关系重大。

即使采用FOB价格成交时,掌握海洋运费的资料,对于计算各种价格条款之间的差额,做好比价工作也是十分重要的。

运费是根据班轮公司指定的运价表计算的。

目前,各国船公司所制定的运价表, 其格式不完全一样,但其基本内容是比较接近的。

船公司的价格表,一般根据商品的不同种类和性质,以及装载和保管的难易,而划分为若干个等级。

在同一航线内,由于商品的等级不同,船公司收取的基本费率是不同的。

因此,商品的等级与运费的高低有很大关系。

其次,运费的计算标准也不尽相同,例如重货一般按重量吨计收运费,轻抛货按尺码吨级计收,有些价值高的商品按FOB货值的一定百分比计收,有的商品按混合办法计收,例如先按重量吨或尺码吨计收,然后再加若干从价运费,表现在运价表中为:一、按重量吨计收,称为重量吨,表内列明“ W ,以每公吨或每长吨为计算单位。

二、按货物体积计收,称为尺码吨,表内列明“ M”,一般按 1 立方米或40 立方英尺为一尺码吨作为计算单位。

三、按体积或重量,由船方选择而计算,表内列为“ W/M”。

四、按商品的FOB介值的一定百分比计收,称为从价运费(Ad Valorem),表内列明为Ad Vai 或 A.V.。

五.按混合标准计收,如W/M plus AV 等。

即按重量吨或尺码吨再加从价运费。

此外,还有一些商品是按件( per unit ) 或头( per head )计收,前者如车辆等,后者如活牲畜等。

对于大宗商品,如粮食,矿石,煤炭等,因运量较大,货价较低,容易装卸等原因,船公司为了争取货源,可以与货主另行商定运价。

根据运价表计算运费,是一项比较复杂的工作,不仅需要熟悉运价表的基本内容,还需要细心工作,在计算运费时,除按照航线和商品的等级,先按基本费率( Basis Rate )算出基本运费,然后还要查出各种附加费用的项目,并将需要支出的附加费一一计算在内。

波罗的海干散货运价指数的构成

波罗的海干散货运价指数的构成

波罗的海干散货运价指数的构成
波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Index, BDI)是由波罗的海交易所(Baltic Exchange)编制的,用于衡量国际干货航运市场的综合情况的指数。

它代表了各种主要的干散货船的平均运价水平。

波罗的海干散货运价指数的构成首先需要分类干货船的类型,然后以各类干货船的运价水平加权平均来计算指数。

常见的干货船类型包括:
1. 铁矿石船(Capsize)
2. 波罗的海干散货指数(Baltic Dry Index)
每种类型的干货船都有各自的指数,通过加权平均,形成了整个波罗的海干散货运价指数。

最后,波罗的海交易所根据实际市场情况,定期发布波罗的海干散货运价指数。

该指数被广泛使用,作为全球干货航运市场的参考。

干散货航运市场分析

干散货航运市场分析
2. 通胀率分析 关注通胀率的变化趋势,评估通 胀对运输成本和货物需求的影响。
03 干散货航运市场供需状况
干散货运输需求分析
01
经济增长
全球经济增长对干散货运输需求有显著影响,尤其是新兴市场国家经济
增长较快,对原材料需求增加,从而推动干散货运输需求增长。
02 03
基础设施建设
基础设施建设是干散货运输需求的重要来源之一,特别是发展中国家在 基础设施投资方面力度较大,对钢铁、水泥等原材料需求旺盛,进而增 加干散货运输需求。
05 干散货航运市场竞争格局
干散货航运市场竞争现状
干散货航运市场供需关系
当前干散货航运市场供需关系较为紧张,运力供不应求,导致运 价波动较大。
市场竞争参与者
干散货航运市场的参与者主要包括大型船运公司、中小型船运公司 和货主等。
市场竞争手段
价格竞争、服务质量竞争、品牌竞争等是干散货航运市场的主要竞 争手段。
政策因素对干散货运输供需平衡产生 影响,例如贸易政策、航运政策等变 化可能影响市场供需状况。
季节性因素
季节性因素对干散货运输供需平衡产 生影响,例如农业生产和采矿等行业 在特定季节对原材料需求增加,可能 导致运输供需失衡。
04 干散货航运市场价格走势
干散货航运市场运价指数
BDI(波罗的海干散货指数)
干散货航运市场竞争结构
市场集中度
干散货航运市场集中度较高,少 数大型船运公司占据了较大的市
场份额。
进入和退出壁垒
干散货航运市场的进入和退出壁 垒相对较高,需要较大的资金投
入和运营成本。
竞争策略
大型船运公司采取规模经济和成 本领先的竞争策略,而中小型船 运公司则更加注重服务质量、专

干散货航运市场运价风险规避方法研究

干散货航运市场运价风险规避方法研究

干散货航运市场运价风险规避方法研究作者:王溪倩来源:《环球市场信息导报》2018年第06期散货运输是国际航运的重要组成部分,干散货海运量占世界海运量的三分之一以上。

在这样一个竞争的市场模式下,运价起伏跌宕,给整个市场带来了不稳定因素。

远期运费协议( FFA)作为一种灵活有效的航运金融衍生品,可以有效的规避运价风险,达到套期保值的效果。

1.干散货航运市场散货运输是国际航运的重要组成部分,干散货海运量占世界海运量的三分之一以上。

干散货是指不经包装,就可以直接装船运输的块状、颗粒状、粉末状货物,如矿石、矿粉、煤炭,散运的粮食、盐、糖、化肥、水泥等。

其中铁矿石、煤炭、粮食、铝矾土和磷灰石统称为五大干散货,是国际干散货航运中的主要货源。

可以看出,干散货运输的货物多为基础原材料或初级产品。

从市场性质上看,干散货航运市场与班轮运输市场有着本质的差别,班轮运输市场是属于寡头垄断的市场,而干散货市场上有为数众多的船公司和租船人,单个船公司或租船人的交易份额和交易规模相对于整个市场而言影响力不大,不足以决定整个市场的运价,所以它是一个竞争的市场。

在这样一个竞争的市场环境下,受世界经济形势、政治、科技、军事等一系列因素的影响,运价波动的活跃度就会更高,正如2008年的“冰火两重天”,运价像过山车一样跳动,给整个市场带来了不稳定因素。

面对干散货海运运价波动的风险,不同货主或海运企业都急于寻找一种风险规避的方法。

2.运价风险规避方法选择规避运价风险的方法无外乎以下几种:(1)风险自担。

部分货主或者海运企业选择风险自留,不采用任何风险规避措施,不论未来运价是涨是跌都由自己承担,这会对未来才进行海运运输,而现在运价较低未来可能走高的情况下对货主或者海运企业造成巨大损失。

(2)海上保险。

海上保险主要是指海上货物保险,它无法对海运运价的波动进行有效的风险转移。

(3)波罗的海国际运费期货交易(BIFFEX)。

BIFFEX进行的是一种基于波罗的海运价指数简单的期货合同交易。

航运市场风险规避--运费套期保值

航运市场风险规避--运费套期保值

航运市场风险规避--运费套期保值
刘超
【期刊名称】《科技创业月刊》
【年(卷),期】2005(018)007
【摘要】从航运市场的价格波动会给船东及货主带来经营中的不确定性入手,分析了运费期货市场的产生机理和经济功能.并通过典型案例论证了船东及货主都能利用BIFFEX的期货交易,或锁定运费收入,或锁定运费支出,从而达到规避运价风险的目的.
【总页数】2页(P68-69)
【作者】刘超
【作者单位】武汉理工大学,湖北,武汉,430070
【正文语种】中文
【中图分类】F56
【相关文献】
1.干散货航运市场运费期权定价计算方法研究 [J], 林国龙;尹利贤
2.航运市场运费套期保值方法探讨 [J], 蒋惠园;王晚香
3.利用运费套期保值规避航运市场风险 [J], 顾鸣
4.干散货航运市场风险管理发展及运费衍生品FFA [J], 段国栋
5.航运市场“负运费”之怪现状 [J],
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干散货航运市场的运价指数及其波动研究

干散货航运市场的运价指数及其波动研究

干散货航运市场的运价指数及其波动研究
王溪倩
【期刊名称】《物流工程与管理》
【年(卷),期】2018(040)010
【摘要】散货运输是国际航运的重要组成部分,干散货海运量占世界海运量的三分之一以上.波罗的海干散货运价指数在国际海运市场上是最具影响力的,它也是经历了十几年的发展,逐渐演变成为衡量干散货运输市场的综合重要指标.运价指数在不同时期、不同船型会表现出不同的变化特点,而它的波动往往是受到政治、经济、科技、军事等各种因素影响而发生变动的.
【总页数】3页(P108-109,117)
【作者】王溪倩
【作者单位】辽宁省交通高等专科学校物流管理系,辽宁沈阳 110122
【正文语种】中文
【中图分类】F252.2
【相关文献】
1.波罗的海干散货运价指数波动性研究 [J], 杨华龙;刘金霞;范永辉
2.波罗的海干散货运价指数波动性研究 [J], 何应杰;宫晓婞;吕靖
3.集装箱运价全面上扬干散货指数跌破三千1月份国内外航运市场简述 [J], 陈弋
4.经济新常态下干散货与集装箱航运市场指数间波动溢出效应分析 [J], 王锦平;周杰
5.干散货航运市场的运价指数及其波动研究 [J], 王溪倩
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第36卷 第3期 2012 年 6 月
武 汉 理 工 大 学 学 报 (交 通 科 学 与 工 程 版 )
Journal of Wuhan University of Technology (Transportation Science & Engineering)
Vol.36 No.3 June 2012

∑ F(t,0,T)=
1 n
EtQ
i=1
[STi

(2)
在 Black-Scholes环境下,即期和远期价格均
服从对数正态分 布 (或 几 何 布 朗 运 动).在 风 险 中
性 世 界 中 ,在 鞅 测 度 下 ,原 生 资 产 的 连 续 模 型 是 适
合 几 何 布 朗 运 动 的 ,因 此 ,用 几 何 布 朗 运 动 来 描 述
C(t,T)=e-rTE{[Q(T)-K]+ }=
ern t((1er- t -e-1n r) t)D[F(t,0,T)N(d1)-
e-μ珔TKN (d2)]
(16)
[ ( ) ( ) ] 式中:d1 =
ln
F(t,0,T) K+
μ珔+σ22

σ2 槡T,
d2 =d1 -σ珋 槡T .
N(x)是标 准 累 积 正 态 分 布 函 数.相 应 的,看
为 K 的欧式看涨期权价格则为 B[T,μ珔,σ珋]=e-μTE{[Q(T)-K]+ }
由于用几何布朗运动 Q(t)=S0e X(t),作 为 SA
的 近 似 值,因 此 用 E{[Q(T)-K]+ } 代 替
E{[SA -K]+ }就可得到无 风 险 利 率r,波 动 率σ, 初始价格S0 和执行价格 K 的 情 形 下 的 看 涨 期 权 价 格C(t,T)的 近 似 值 ,即 为
} 2e (1-e ) (r+2)r t+σ2t
(r+σ2)n t
1-e(2r+σ2)t
(11)
当对n 取极限,离散情况就转换成连续情况,

limE[SA
n→ ∞
]=lni→m∞ S0ner( 1t(1--er etr) t)=
S0 (er T rT
-1)
(12)
lime2[SA
n→ ∞
]=
跌期权也可以近似得出.
P(t,T)= ern t((1er- t -e-1n r) t)D × [e-μ珔TKN (-d2)-F(t,0,T)N(-d1)]
(17)
1.3 运 费 期 权 价 格 从式(1)和式 (2)可 以 看 出 FFA 的 合 约 价 格
F(t,0,T)可 以 被 定 义 为 [0,T]时 间 段 内,时 刻t
服从几何布朗运动,也就难以得到显 性 解.文 中 用 几 何 布 朗 运 动 近 似 代 替 离 散 时 间 下 的 算 术 平 均
亚式期权,然后求出其一阶矩和二阶矩,并对其求极限,这样得 到 的 结 果 就 与 连 续 情 况 下 算 术 平 均
亚式期权价格的一阶矩和二阶矩相等.
关 键 词 :运 费 期 权 ;算 术 平 均 亚 式 期 权 ;干 散 货 市 场 ;风 险 管 理
运费期权的 意 义 在 于,它 为 航 运 经 营 者 和 投 资者提供了一种 效 率 更 高 的 航 运 金 融 工 具.将 期 权引入航运市场,只 是 为 航 运 经 营 者 和 投 资 者 提 供了一种新的选 择,而 航 运 经 营 者 和 投 资 者 可 以 根据其对风险的承受程度选择更适合自己的运价 交易工具.运费期 权 既 可 以 在 OTC 场 外 交 易,也 可以选择交易所进行清算.

(5)
亚式期权可以看作是欧式期权在远期协议下
的 一 种 推 广 .下 面 仅 以 亚 式 看 涨 期 权 为 例 .亚 式 看
涨期权的价格在到期日 T 的值依赖于整个路径
的均值
∫ K

1 h

Sudu
T-h
(6)
于 是,该 期 权 在 到 期 日 的 收 益 为 max(St- K)+ .由于在鞅测度 Q 下,原 生 资 产 (航 运 均 价 指
在风险中性测度Q 下的微分为
dSt St
=λdt
+σdWtQ
(4)
式中:λ=(μ-σr)为一实值函数,其中r 为风 险 溢

,且r

μ-λ. σ
式(4)的 解 即 为 在 鞅 测 度 Q 意 义 下,原 生 资
产价格的运行规律为
∫ ST
S σ = e + (λ-σ22)(T-t) t

dW Q (s)
中 图 法 分 类 号 :U695.2
DOI:10.39言
鉴于干散货航运市场自身的市场特性, 其在受到企业自 身 经 营 状 况 的 影 响 外,注 定 还 受 到世界经济和政 治 发 展、干 散 货 航 运 市 场 的 供 求 关系、投 机 因 素、自 然 因 素 等 的 冲 击,这 就 引 起 干 散货国际航运市 场 运 价 的 剧 烈 波 动,给 市 场 参 与 者 带 来 了 巨 大 的 经 营 风 险.为 此,Tvedt[1] 以 BIFFEX(波罗的海运 费 指 数 期 货)为 基 础 建 立 了 一个期权定价模 型,给 出 了 航 运 费 率 市 场 的 一 些 特征.Kavussanos和 Nomikos[2]提 出 了 关 于 运 价 期货市场最优对冲的理论并给出实证研究结果. 1992 年,远 期 运 费 协 议 (forward freight agree- ment,FFA)进 入 市 场.Kavussanos[3]与 其 他 学 者 合作既研 究 了 远 期 与 即 期 运 价 之 间 的 波 动 性 关 系,也检验了 FFA 随时间变化的套期保值率在降 低运费风 险 上 的 有 效 性.Kavussanos[4]等 人 就 注 意到相较于目 前 干 散 货 FFA 的 结 算 价 格 是 基 于 交 割 月 的 最 后 七 个 交 易 日 的 平 均 价 格 ,1999 年 11 月以前的干散 货 FFA 的 结 算 价 格 是 基 于 交 割 月 的最后5个交易 日 的 平 均 价 格.这 样 的 清 算 方 法 能很好的模拟船 队 的 现 金 流,也 就 能 提 高 对 冲 能
干散货航运市场运费期权定价计算方法研究*
林国龙 尹利贤
(上 海 海 事 大 学 物 流 研 究 中 心 上 海 200135)
摘要:采用挪威奥斯陆国际海事交易 所 推 出 的 运 费 期 权 为 研 究 对 象,借 鉴 金 融 市 场 中 的 期 权 定 价
方法,建立亚式期权定价的理论框架.运费期权属于算 术 平 均 亚 式 期 权,原 生 资 产———运 价 就 不 再
数)折现价格为一鞅,因此,敲定价格为 K 的算术
平均亚式上涨期权的价格由折现条件期望给出:
CF(K,t)=e E -r(T-t) Q[(St -K)+|Ft] (7) 式中:CF (K,t)为 敲 定 价 为 K 的 算 术 平 均 亚 式 看 涨期权在时刻t 的 价 格;EQ (·)为 在 概 率 测 度 Q

∑ SA =
i=0Si.根据 假 设,各 个 时 段 的 运 费 价 格 n
均遵循几 何 布 朗 运 动,但 算 术 平 均 价 格 SA 已 不 再服从对 数 正 数 分 布,这 样 就 很 难 找 到 SA 的 密 度函数.所以,考 虑 用 对 数 正 态 分 布 Q(t)近 似 代
替运费现货价格的算术平均值 SA ,从 而 找 到 亚 式 看涨期权价格 C(t,T)的近似值.
设 Q(t)=S0e W(t),
[ ] W (t)~ N (μ珔-σ22 )(Tn -t),σ2(Tn -t)
式中:W (t)为维纳过程.
由于用 Q(t)近 似 作 为 SA 的 近 似 值,所 以 参
数μ珔,σ珋 必 须 使 Q (t)与 SA 的 一 阶 矩 和 二 阶 矩 相
等.
E[Q(T)]= E[S0e W(T)]= S0eμ珔T
的天数以及协议中涉及的 船 型 等.FFA 的 值 可 通
过 T 时刻得到的现金流 折 算 得 到,并 计 算 鞅 测 度
Q 下的条件期望.因为进入 FFA 市场不需要花费
任 何 成 本 ,因 此 ,可 得 下 式
[ (∑ )] EtQ
e D -r(T-t)
n i=1
STi n
-F(t,0,T)
= 0 (1)
T2(σ22S+20 r2)×
[ ] e(22rr+σ2+T)σ-2 1-errT
(13)
这样,由 Q(t)与SA 的一阶矩和 二 阶 矩 相 等,
列方程可解得
[ ] μ珔 = T1ln
er t(1-en r t) n(1-er t)
(14)
· 486 ·
武 汉 理 工 大 学 学 报 (交 通 科 学 与 工 程 版 )
2012 年 第 36 卷
[ σ珋2 = T1ln e2r t1(1--eer tn r t)×
{e(2r+σ2)t(11--e(e2r+(2σr2+)σn2 t)t)(1+er t)-
}] 2e (1-e ) (r+2)r t+σ2t
(r+σ2)n t
1-e(r+σ2)t
(15)
因此,在 无 风 险 收 益 率 为μ珔,运 费 价 格 St 的 波动率为σ珋 的 情 形 下,初 始 价 格 为 S0,执 行 价 格
到交付时间T 之间价格 的 算 术 平 均,即 亚 式 期 权
就是欧式期权在远 期 协 议 下 的 应 用.由 式 (2)知,
设定运费期权中存在敲定价格 K,且以 T 为 到 期
日的看涨期权的收益可以等价的表示为
力.Kemna和 Vorst[5]通 过 改 变 波 动 率 和 敲 定 价 格提出了一个几 何 平 均 期 权 的 定 价 解 析 公 式,但 是得不出 算 术 平 均 期 权 模 型.Rogers和 Shi[6]提 出了用有限差分 法 来 解 析 亚 式 期 权 问 题,他 们 根 据比例缩放的性 质,将 平 均 亚 式 期 权 价 格 计 算 简 化为解一个二元 抛 物 线 偏 微 分 方 程.但 这 种 方 法 仅适用于较低的波动率和较短的到期时间.
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