夜盤交易與商品期貨隔夜風險

楊智玲,鞠榮華

(中國農業大學 經濟管理學院，北京 100083)

內容提要：隔夜風險的防范和監控是投資者和監管部門關注的焦點，探索有效降低隔夜風險的方法具有現實意義。基于信息和投資者行為視角構建夜盤交易影響商品期貨隔夜風險的理論模型，根據各品種成交量和投機度在實施夜盤交易前后的變化、結合各品種之間的關聯度，在金屬、農產品、黑色系以及化工品四類商品期貨中選取10個具有代表性的品種對研究假說進行實證檢驗。研究結果表明夜盤交易可以降低商品期貨的隔夜風險，期貨市場的適度投機是該制度發揮作用的基石，但夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響不存在時間效應，監管上應避免處于過度投機狀態的期貨品種實施夜盤交易。

對于期貨市場交易制度而言，交易時間既是其重要的構成要素，也是影響期貨價格的重要變量(Diamond和Verrecchia，1987)。為了降低商品期貨的隔夜風險，中國三大商品期貨交易所相繼針對不同的期貨品種推出了以延長交易時間為本質的夜盤交易。作為中國商品期貨市場改革的新舉措，夜盤交易承擔著重要的示范作用，其實施效果的好壞不僅會影響期貨市場的運行，也會影響該制度在其他期貨品種上的實施，甚至會影響金融期貨市場交易制度的變革。中國期貨市場起步較晚，投資者投機情緒相對濃厚，在這樣的背景下實施夜盤交易能否降低商品期貨的隔夜風險備受社會各界的爭議。

一、研究假設

(一)信息視角下夜盤交易對隔夜風險的影響

信息是金融資產價格形成的重要變量，市場信息的變化會通過投資者交易而引起期貨價格波動(Bessembinder和Seguin，1993)。期貨市場開市時，市場信息能及時有效的反應到期貨價格上；期貨市場閉市后，雖然信息仍然在不斷變化，但投資者無法通過期貨市場達成交易，期貨價格停止了對市場信息的即時反映。故在閉市期間會導致市場信息大量積累(Foster和Viswanathan，1990)，直至下一個交易日期貨市場再次開市，開市前的市場信息才會再次得到反映，但是累加的大量信息往往會造成期貨價格大幅跳空。

假設1：夜盤交易的實施可以降低商品期貨的隔夜風險。

圖1 持倉風險與持倉時間關系圖

(二)投資者行為視角下夜盤交易對隔夜風險的影響

基于信息視角的理論分析沒有考慮投資者行為對期貨市場的影響，然而投資者行為會引起期貨價格劇烈波動(謝飛和韓立巖，2012；韓立巖和尹力博，2012)。套期保值是期貨市場產生和存在的原動力，在期貨市場上占據主導地位，而投機為套期保值提供服務，適度投機是期貨市場穩定運行的基礎，在期貨市場發展過程中起著至關重要的作用(徐慧玲，2008；畢春暉，2013)。具體而言，當期貨市場投機嚴重不足時，持倉風險會因市場缺乏流動性而在較高水平上波動；當期貨市場投機適度時，投機者的加入能夠充分反應市場信息，促進期貨市場穩定運行，此時投資者的持倉風險會在較低的水平上波動。當期貨市場投機度超過套期保值的需求時，即期貨市場投機過度時，期貨市場成為一個完全投機的市場，期貨價格劇烈波動會導致期貨市場喪失原有的避險功能，持倉風險也會因此在較高水平上波動。因此，提出如下假設：

假設2：夜盤交易實施前后，期貨市場處于流動性嚴重不足或過度投機狀態時，該制度的實施可能不會降低商品期貨的隔夜風險，甚至有可能導致隔夜風險增加。

對該研究假說的驗證需要對商品期貨的投機度進行衡量和界定，不同學者針對投機度的衡量提出了不同的指標。Garcia等(2010)提出使用成交量和未平倉合約數的比值來衡量期貨市場的投機度，也有學者使用流動性指數、基差等來衡量期貨市場的投機度(畢春暉，2013)。考慮到中國期貨市場的數據可得性以及實務界對投機度的衡量，本文使用商品期貨每日成交總量和每日持倉總量的比值來衡量商品期貨的投機度；同時，根據畢春暉(2013)的研究，當商品期貨成交總量與持倉總量的比值小于0.08時，期貨市場流動性嚴重不足，當商品期貨成交總量與持倉總量的比值大于2時，期貨市場投機過度。

二、研究設計

(一)模型及變量選擇

期貨是雙向交易的金融衍生品，無論期貨隔夜價格上漲還是下跌，投資者都可能發生隔夜風險，而且隔夜價格上升或者下降的幅度越大，投資者的隔夜風險越大，反之亦然。因此，本文使用商品期貨隔夜收益率的絕對值作為隔夜風險的衡量指標，ORt=|rot|=|(lnFo,t-lnFc,t-1)×100|。由于商品期貨主力合約的價格最具代表性，Fo,t為t日的商品期貨主力合約的開盤價，Fc,t-1為t-1日商品期貨主力合約的收盤價。

為驗證夜盤交易能否顯著降低商品期貨的隔夜風險，在模型中引入制度的虛擬變量D，并且將制度實施之前設為D=0，制度實施之后設為D=1。此外，考慮到制度實施效果可能存在時間效應，將制度實施后劃分為4個時間區間，并相應引入4個虛擬變量D1、D2、D3以及D4，分別代表制度實施后第一年、第二年、第三年以及第四年及以上，4個虛擬變量的設置如下：

除夜盤交易外，商品期貨的隔夜風險也會受到其他因素的影響。隔夜風險是由期貨價格波動引起的，而影響期貨價格波動的因素包括信息和投資者情緒(安毅和宮雨，2014)。借鑒陳標金和譚瑩(2017)的方法，本文使用預期成交量E(VOL)t和預期持倉量E(OPI)t作為信息的代理變量，使用未預期成交量U(VOL)t和未預期持倉量U(OPI)t作為投資者情緒的代理變量，以上控制變量的定義分別為:

E(VOL)t=lnVOLt-1；E(OPI)t=lnOPIt-1

U(VOL)t=ΔlnVOLt=lnVOLt-lnVOLt-1

U(OPI)t=ΔlnOPIt=lnOPIt-lnOPIt-1

其中VOLt-1為t-1日商品期貨合約的總成交量，OPIt-1為t-1日商品期貨合約的總持倉量。

綜上，構建如下模型：

ORt=α+βD+δ1E(VOL)t+δ2E(OPI)t+δ3U(VOL)t+δ4U(OPI)t+εt

(1)

ORt=α+β1D1+β2D2+β3D3+β4D4+δ1E(VOL)t+δ2E(OPI)t+δ3U(VOL)t+δ4U(OPI)t+εt

(2)

根據模型的變量選擇(如表1所示)，本文所使用的數據包括各商品期貨主力合約的日開盤價、日收盤價以及各商品期貨合約的日總成交量和日總持倉量，各時間序列數據均來自wind數據庫。為了消除模型估計結果殘差本身可能存在的自相關或異方差性，本文所有實證模型均采用OLS with Newey-West估計方法進行參數估計。

(二)樣本選擇

截至2018年10月，中國三大商品期貨交易所共有28個期貨品種實施了夜盤交易，主要分為金屬(包括貴金屬)、農產品、黑色系以及化工品期貨。由于黃金和白銀金融屬性較強，而且現有文獻關于夜盤交易對貴金屬期貨隔夜風險的影響已經得出了一致結論，本文主要研究夜盤交易對有色金屬、黑色系、農產品以及化工品期貨隔夜風險的影響。由于合約規模大幅調整會對期貨市場產生影響，而且品種上市初期市場相對不穩定，故本文將在夜盤交易推出前一年內合約規模發生重大調整以及在推出夜盤交易時上市不足一年的期貨品種剔除①。此外，大豆2號期貨成交量一直十分低迷，其研究結論不具有代表性，本文主要對其余18個商品期貨進行研究，各商品期貨的樣本區間均為夜盤交易實施之日起前一年至2018年9月28日，如表2所示。

表1 模型變量選擇

表2 各商品期貨樣本區間與樣本容量

表3 夜盤交易推出前后各商品期貨成交量與

注：(1)成交量為各品種的對數成交量，投機度為各商品期貨合約總成交量與總持倉量的比值。(2)***代表相應變量制度實施前均值與實施后均值在1%的顯著水平下具有顯著區別。

由于篇幅有限，在各類商品期貨中結合成交量和投機度的變化選取具有代表性的品種進行研究，以保證研究結論的全面性和準確性。本文使用t檢驗方法對比了各商品期貨在夜盤交易實施前后成交量和投機度的均值差異(如表3所示)，夜盤交易實施前后各商品期貨的成交量和投機度有增有減。根據各品種成交量和投機度的變化并結合各品種之間的關聯度，選取銅、鋁、白糖、棕櫚油、菜粕、鐵礦石、焦炭、PTA、天然橡膠以及玻璃共10個品種作為本文的研究對象。

此外，根據表3中夜盤交易實施前后各商品期貨投機度的變化，可以發現焦炭和天然橡膠期貨在夜盤交易實施前分別處于過度投機和接近過度投機狀態，其余期貨品種均處于適度投機狀態。因此，可以初步判定夜盤交易的實施能顯著降低銅、鋁、白糖、棕櫚油、菜粕、鐵礦石、PTA以及玻璃這8個商品期貨的隔夜風險；對于焦炭和天然橡膠而言，夜盤交易的實施不會降低其隔夜風險，甚至可能會增加其隔夜風險。

三、實證分析

(一)描述性統計

表4列示了10個商品期貨隔夜風險在夜盤交易實施前后的描述性統計量，可以看出各商品期貨隔夜風險的均值、標準差以及最大值在夜盤交易推出后的變化有所不同。由于描述性統計量沒有考慮其他控制變量對商品期貨隔夜風險的影響，故只通過對比各商品期貨隔夜風險在夜盤交易實施前后均值、標準差以及最大值的變化并不能得出有效的結論。

表4 隔夜風險在夜盤交易實施前后的描述性統計

注：在夜盤交易推出前后，各商品期貨隔夜風險的最小值均為0。

(二)實證檢驗

1．夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響。根據模型(1)，表5給出了夜盤交易對各商品期貨隔夜風險影響的實證檢驗結果，可以明顯看出夜盤交易對不同商品期貨隔夜風險的影響有所不同。具體而言，夜盤交易顯著降低了銅、鋁、白糖、棕櫚油、菜粕、鐵礦石、PTA以及玻璃這8個品種的隔夜風險，但卻顯著增加了焦炭的隔夜風險；對于天然橡膠而言，代表夜盤交易的虛擬變量雖然為負，但卻并不顯著，夜盤交易并未降低天然橡膠的隔夜風險。綜上，表5的實證檢驗結果與前文假設一致，即當期貨市場處于適度投機狀態時，夜盤交易可以降低商品期貨的隔夜風險，但當期貨市場處于過度投機或接近過度投機狀態時，夜盤交易不僅不會降低商品期貨的隔夜風險，甚至會增加商品期貨的隔夜風險。

關于控制變量，已有研究表明預期成交量與期貨價格波動正相關，而預期持倉量、未預期成交量以及未預期持倉量與期貨價格波動的關聯性在不同的市場和品種間存在差異(Bessembinder和Seguin，1993；安毅和宮雨，2014；陳標金和譚瑩，2017)。表5的實證檢驗結果與已有研究較為一致，即預期成交量會顯著增加各商品期貨的隔夜風險，而預期持倉量、未預期成交量以及未預期持倉量與商品期貨隔夜風險的關聯性在不同品種間存在差異。

表5 夜盤交易對各商品期貨隔夜風險影響的實證分析

注：括號中的數值是回歸系數的標準差，***、**、*分別表示相應變量在1%、5%和10%的顯著水平下顯著(下同)。

2.夜盤交易對商品期貨隔夜風險影響的時間效應。為了探究夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響是否存在時間效應，根據模型(2)的設置得出了表6的實證檢驗結果，可以看出：首先，夜盤交易在不同時間區間里都顯著降低了銅、鋁、白糖、棕櫚油、菜粕以及玻璃的隔夜風險；其次，夜盤交易對鐵礦石和PTA隔夜風險的影響分別在制度實施后第二年和第一年并不顯著；第三，夜盤交易對焦炭隔夜風險的影響雖然在制度實施后的不同時間段內有所變化，但始終沒有顯著降低其隔夜風險，而是沒有影響或者顯著增加其隔夜風險；最后，夜盤交易對天然橡膠隔夜風險的影響在制度實施后的任何時間段都不顯著。綜上，夜盤交易對各期貨品種隔夜風險的影響在不同時間并無明顯變化，因此，可以初步判定夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響不存在時間效應。

由于夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響可能會受期貨市場的投機度影響，本文分別計算了鐵礦石和PTA在夜盤交易實施后第二年和第一年的投機度，計算結果表明鐵礦石和PTA在夜盤交易實施后第二年和第一年的投機度均顯著高于該制度推出前的投機度，且處于接近過度投機的狀態。因此，該結果不僅進一步驗證了夜盤交易可以降低商品期貨的隔夜風險，但當期貨市場處于過度投機或接近過度投機狀態時，夜盤交易不會降低商品期貨的隔夜風險，甚至可能導致商品期貨隔夜風險增加。此外，表6的實證檢驗也表明預期成交量會顯著增加各商品期貨的隔夜風險，而預期持倉量、未預期成交量以及未預期持倉量與商品期貨隔夜風險的關聯性在不同品種間存在差異。

表6 夜盤交易對各商品期貨隔夜風險影響的時間效應分析

表7 夜盤交易對各商品期貨隔夜風險影響的穩健性檢驗

表8 夜盤交易對各商品期貨隔夜風險影響時間效應的穩健性檢驗

(三)穩健性檢驗

為保證研究結果的穩健性，現通過調整模型的控制變量再次實證檢驗夜盤交易能否降低商品期貨的隔夜風險，以及夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響是否存在時間效應。由于本文并非為了研究商品期貨預期成交量、預期持倉量、未預期成交量以及未預期持倉量對商品期貨隔夜風險的影響，現將代表信息和投資者情緒的指標結合，即分別將Et=lnVOLt-1+lnOPIt-1和Ut=ΔlnVOLt+ΔlnOPIt作為信息和投資者情緒的代理變量。實證檢驗結果如表7和表8所示，其檢驗結果與前文研究結論一致。

四、結論

本文分別通過理論分析和實證檢驗論證了夜盤交易可以降低商品期貨的隔夜風險，但是該制度的實施效果會受各商品期貨市場上投資者行為所影響。具體而言，夜盤交易實施前后，只有當期貨市場處于適度投機狀態時，該制度才可以降低商品期貨的隔夜風險；當期貨市場處于過度投機或接近過度投機狀態時，夜盤交易不僅不會降低商品期貨的隔夜風險，甚至可能導致商品期貨隔夜風險的增加。此外，夜盤交易對商品期貨隔夜風險的影響不存在時間效應。

基于以上研究結論，監管機構和中國三大期貨交易所應該根據期貨市場的投資者行為選擇實施夜盤交易的期貨品種，即當某個商品期貨市場處于過度投機或者接近過度投機狀態時，應避免實施夜盤交易。此外，期貨市場的適度投機是期貨有效運行的基礎，也是夜盤交易發揮作用的基石，監管當局和期貨交易所應當加強對市場的監管，采取有效措施抑制期貨市場過度投機。

注釋：

① 甲醇、動力煤以及鉛在推出夜盤交易的前半年內分別對期貨的合約規模進行了大幅度的調整；熱軋卷板、石油瀝青、鎳以及錫期貨均在上市不足一年內推出夜盤交易。