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【摘 要】豆类期货跨品种套利一直以来是期货市场研究的热点.文章利用大连商品交易所豆类期货合约5分钟高频数据,构建VAR模型,通过脉冲效应分析、方差分解分析等方法对我国豆类期货高频数据套利进行了实证性研究,发现我国豆类期货合约高频数据存在长期均衡关系,可以基于此进行套利,但相互之间的影响关系不同于现货市场一般的生产关系,豆油对豆粕、豆粕对大豆的影响关系最为明显,其他之间的关系影响甚微.
【关键词】套利 豆类期货 VAR模型
一、引言
随着我国经济持续快速发展,我国大宗商品交易规模不断增长,这不仅推动我国国际贸易的发展,也促进了我国期货市场的繁荣.商品期货套利一直以来是期货市场研究的重点,近几年我国商品期货市场夜盘交易制度也在不断推进,商品期货套利更加频繁.商品期货T+0制度使得日内套利成为可能,如何利用高频数据套利成为今后发展的主流趋势,因此,本文拟选用我国大连商品交易所关联度最高、交易量最大的豆类期货,基于高频数据对我国商品期货市场进行套利实证研究,为投资者提供一种更加有效的全新投资方式,推动我国商品期货市场健康发展.
二、文献回顾
根据不同套利方法,商品期货套利可以分为同种交易品种不同交易场所跨市套利,同种交易品种不同日期合约跨期套利、不同商品期货之间跨品种套利.在跨市套利方面,张晓磊（2011）对中国和日本橡胶期货市场进行了对比,说明新时期我国橡胶期货市场对外依存度较高,可以进行跨市套利.关于跨期套利,景楠（2012）陈思竹（2016）等别对我国期货市场上铜、棉花合约进行了跨期套利研究,并提出了相应的跨期套利模型.在商品期货跨品种套利方面,国内理论研究相对较多,缺乏实证性分析.其中,结合大豆、豆油、豆粕三类合约套利研究居多,大豆和豆粕、豆油之间存在着“100%大豆可以生产18.5%豆油以及80%豆粕”的天然生产关系,同时也存在着“100%购进价格加上压榨收益等于18.5%豆油销售价格加上80%豆粕销售价格”的平衡关系,因此,三者之间存在着必然的大豆套利关系.国外关于大豆期货统计套利理论趋于成熟,并基于市场进行了相应的实证研究.Simon（1999）基于10年时间序列数据,通过研究既定套利期货头寸和其五日移動平均价格的偏差对大豆提油套利进行了分析,发现套利交易是有利可图的,大约2/3的交易是盈利的.国内关于这三类期货同步套利的实证研究相对较少,特别是关于高频数据的实证研究.丁秀玲等（2007）陈桂军（2015）都采用大连商品交易所日收盘价数据对我国豆类期货的动态关系及套利交易进行了研究,表明我国豆类期货价格主力合约之间存在长期均衡关系.殷晓梅等（2008）基于每分钟高频数据对棕榈油和豆油期货价格动态走势进行了分析,得出棕榈油和豆油期货价格之间存在长期均衡的关系.顾全等（2013）提出日收盘价不能准确详细反映价格波动的完整过程,基于每日结算价分析得出的套利机会必然造成套利交易开仓和平仓至少1天以上,因而必然面临长期单方持仓的敞口风险,引入日内高频数据进行分析研究,既能更加准确地侦察套利机会,又能有效减少长期持仓风险.郑基超（2014）根据大样本建立的价差套利模型,通过模型实证说明大豆提油套利因为有较强的均值回归机制有获利可能；而反向提油套利过程则因为均值回归过程太漫长而难以获利,通常会带来亏损.
综合学者的研究成果,我们可以看出以往的研究过于集中于日数据,忽视了日内高频数据价格变动包含的丰富信息.其次,过去的研究集中于白盘数据,忽视了夜盘数据套利的可能,但根据最近期货市场波动分析,可以看出,夜盘市场是期货波动增加的重灾区,存在一定的套利可能,因此在研究过程中加入了夜盘高频数据.另外,国内关于大豆、豆油、豆粕三者之间套利的研究相对较少,所以本文在研究前人的基础上,基于高频数据建立向量自回归模型（VAR）对中国豆类期货跨品种套利进行实证性分析.
三、数据及研究方法
(一)数据收集
这里采用大连商品交易所豆类期货高频数据.1分钟、5分钟、15分钟、30分钟等都是相对于日数据的高频数据,不同频率数据对套利结果会产生很大影响.本文结合以往文献数据选取,采用大连商品交易所豆类期货5分钟高频数据.大连商品交易所拥有大豆、豆油、豆粕全系列豆产品期货,1、5、9月合约交易活跃,通常也是豆类产品的主力合约,因此本文选择2017年4月5号到4月28号2017年9月交割合约5分钟高频数据作为研究对象,共计3543个数据,其中包含晚上21：00-23：30的夜盘数据.
(二)研究方法
通过构建向量自回归模型（VAR）研究大豆、豆粕、豆油期货跨商品套利是否可行.VAR模型是用所有当期变量对变量的若干滞后变量进行回归,估计联合内生变量的动态关系的一种计量经济模型.文章首先检验三种豆类期货合约的5分钟价格序列的平稳性,进而判断其连续价格序列的协整关系,如果存在协整关系则三者的价格存在长期均衡的关系,大豆、豆粕和豆油的价格之间不会出现大的偏差,这是套利成为可能的基础,反之,价格之间就可能出现无限制的偏离,在进行协整性检验时使用Johansen（1988）提出的基于矩阵的秩和特征根的协整检验方法.最后,构建VAR模型,对模型进行脉冲效应分析和方差分解分析.文章中,用DD、DP、DY表示大豆、豆粕、豆油期货合约,实证分析计量软件采用Eviews8.0.
四、模型构建及实证分析
(一)模型检验
1.ADF检验.由于非平稳序列可能出现伪回归现象,建模前必须对时间序列进行平稳性检验,采用Dickey-Fuller（1979,1981） 提出的ADF方法对DD、DP、DY进行单位根检验,根据各变量时序图确定有无漂移项和趋势项,滞后阶数基于AIC准则确定.根据ADF检验值和临界值相比较以及P值结果,可以看出,DD、DP、DY时间序列的ADF值均大于显著水平10%的临界值,说明接受原假设,为非平稳序列.d（DD）、d（DP）、d（DY）序列为大豆、豆粕、豆油的一阶差分序列,其ADF值小于显著水平1%的临界值,均拒绝原假设,则为平稳序列.ADF检验说明大豆、豆粕、豆油三个变量均具有一个单位根,为一阶单整序列,符合协整检验条件.
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参考文献：
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