初探我國(guó)期貨市場(chǎng)的月份效應(yīng)

　　作為參考時(shí)，需警惕三大風(fēng)險(xiǎn)

　　月份效應(yīng)與日歷效應(yīng)

　　月份效應(yīng)是日歷效應(yīng)的一個(gè)分支。日歷效應(yīng)(Calendar Effect)，指金融市場(chǎng)與日期相聯(lián)系的非正常收益、非正常波動(dòng)及其他非正常高階矩，主要包括季節(jié)效應(yīng)、月份效應(yīng)、星期效應(yīng)和假日效應(yīng)，它們分別指金融市場(chǎng)與季節(jié)、月份、星期和假日有關(guān)的非正常收益、非正常二階矩及其他非正常高階矩。在數(shù)學(xué)中，矩的概念是用來(lái)度量一組具有一定形態(tài)特點(diǎn)的點(diǎn)陣。例如，一階矩可理解為隨機(jī)數(shù)列的期望均值;二階矩為隨機(jī)變量離散程度的方差;高階矩用來(lái)描述諸如均值的歪斜分布情況(偏態(tài))，或峰值的分布情況(峰態(tài))等其他方面的分布特點(diǎn)。

　　實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)證券市場(chǎng)中存在某個(gè)或某些特定月份的平均收益率，年復(fù)一年顯著地異于其他月份的平均收益率，這種市場(chǎng)異象被稱為月份效應(yīng)，其中“1月效應(yīng)”是月份效應(yīng)中的典型表現(xiàn)。關(guān)于“1月效應(yīng)”的研究始于美國(guó)股市。1976年，約瑟夫(Rozeff)和金奈(Kinney)對(duì)1904—1974年紐約股票交易所股指進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)1月的收益率明顯高于其他11個(gè)月。1983年，居爾特金(Gultekin)對(duì)1970—1979年17個(gè)國(guó)家的股市進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)其中很多國(guó)家存在“1月效應(yīng)”，而且形成一種普遍現(xiàn)象。

　　除此之外，學(xué)者們還研究了其他月份的日歷效應(yīng)。1985年，卡托(Kato)和斯考黑姆(Schallheim)發(fā)現(xiàn)，日本證券市場(chǎng)除“1月效應(yīng)”外，還存在著“6月效應(yīng)”“12月效應(yīng)”，即6月、12月的市場(chǎng)收益率顯著高于其他月份。對(duì)于日歷效應(yīng)是否存在，目前沒(méi)有統(tǒng)一的定論，這可能與不同市場(chǎng)、不同時(shí)間段樣本以及不同研究方法有關(guān)。

　　月份效應(yīng)的檢驗(yàn)方法

　　1。數(shù)據(jù)來(lái)源

　　本文選取上期所、鄭商所、大商所上市的所有期貨品種，并剔除近年來(lái)不活躍、上市年限小于7年的品種，時(shí)間段選取從上市日至2016年12月31日，數(shù)據(jù)選取每個(gè)品種的主力合約收盤價(jià)。

　　表1為符合條件的品種

　　2。統(tǒng)計(jì)與處理

　　首先，計(jì)算每個(gè)月的平均收益率，計(jì)算公式為

　　。其中，Rm為該品種所有年份第m月的平均收益率，pm為第m月的月底收盤價(jià)， pm-1為第m-1個(gè)月的收盤價(jià)。計(jì)算結(jié)果如表2所示。

　　其次，構(gòu)建模型檢驗(yàn)月份效應(yīng)。一方面，通過(guò)上述公式計(jì)算，能夠簡(jiǎn)單得到對(duì)應(yīng)品種在各個(gè)月份的漲跌情況，但無(wú)法確定某個(gè)月份的平均漲跌是否由某一年的極端值造成的;另一方面，通過(guò)均值展示出來(lái)的情況，不能明確某個(gè)月份的所有日歷日的收益是否與其他月份日歷日的收益有顯著差異。

　　我們用康諾利(Connolly)提出的傳統(tǒng)研究方法，采用帶虛擬變量的二元線性回歸，前提假設(shè)誤差項(xiàng)固定，即誤差不隨時(shí)間的變化而改變。然而，經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列中，殘差的自相關(guān)性和異方差性比較常見(jiàn)。因此，我們用Newey—West異方差性和自相關(guān)一致性的協(xié)方差方法，對(duì)殘差自相關(guān)性進(jìn)行處理。

　　表2為商品的月均收益率

　　構(gòu)建回歸模型為

　　。其中，rt是第t期的收益率，Dtm是第t 期的時(shí)間是否屬于月份m的虛擬變量(取值范圍是1—12)，如果屬于，則值為1，如果不是，則值為0.b0和b1是待定系數(shù)，e是殘差項(xiàng)。

　　另外，第t期的收益率，表示為日歷日的收益率，計(jì)算公式為

　　，Pt為時(shí)期t的收盤價(jià)。為了覆蓋所有日歷日，這里每一年的日期都使用366個(gè)，非交易日，沒(méi)有交易價(jià)格的，用前一個(gè)價(jià)格來(lái)補(bǔ)充。

　　提出假設(shè)H0∶b1=0，備擇假設(shè)H1∶b1!=0。通過(guò)求得p值來(lái)確定b1是否顯著異于0。計(jì)算結(jié)果如下表所示：

　　表3為是否存在月份效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)的P值結(jié)果(方框表示P值小于等于0.1，也就是上漲或下跌顯著異常于其他月份的可信度大于等于90%)

　　一般來(lái)說(shuō)，P<0.1，認(rèn)為在10%顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)。也就是說(shuō)，90%的可信度b1!=0.b1!=0表示檢驗(yàn)的第M個(gè)月與其他月份有顯著上漲或者下跌的異?，F(xiàn)象。這里可信度指，通過(guò)對(duì)歷史日歷日的收益率特征統(tǒng)計(jì)的分布概率值。

　　為了直觀表示某個(gè)商品對(duì)應(yīng)月份漲跌是否顯著，這里將表2商品的月均收益率的平均月份漲跌幅與表3的P值結(jié)合起來(lái)，從而得出表4的結(jié)果。

　　表4為商品月份漲跌幅對(duì)應(yīng)的顯著性

　　表4中的數(shù)據(jù)代表月份的上漲幅度，用黑色方框圈起來(lái)的表示通過(guò)檢驗(yàn)后，這些漲跌幅度可信度在90%以上。也就是說(shuō)，這些月份平均的上漲或下跌不是因?yàn)槟骋荒甑漠惓Ｖ祵?dǎo)致，而是在統(tǒng)計(jì)年限內(nèi)有比較多的年份表現(xiàn)出相同的現(xiàn)象。

　　從上表可直觀看出，某一品種在某個(gè)月份有顯著的上漲。例如，豆一在12月平均上漲0.03，豆粕11月下跌比較顯著。下面選擇一些品種，進(jìn)一步探究其顯著上漲或下跌的基本邏輯。

　　3。棕櫚油的月份效應(yīng)

　　表5顯示棕櫚油從2008年至2017年每個(gè)月的漲跌幅。其中，2月上漲6次，2008年出現(xiàn)最大漲幅25%;12月上漲6次，2009年、2010年出現(xiàn)最大漲幅10%;7月下跌8次，2008年出現(xiàn)最大跌幅20%。

　　棕櫚油的季節(jié)性特性可以從供給與需求兩方面來(lái)看。先看供給情況，馬來(lái)西亞棕櫚油的產(chǎn)量具有明顯的季節(jié)性特征，每年4—10月是增產(chǎn)季，增產(chǎn)期間價(jià)格易跌難漲，11月至次年2月是減產(chǎn)季，價(jià)格易漲難跌。再看需求情況，我國(guó)對(duì)棕櫚油的需求可以從進(jìn)口數(shù)據(jù)得到印證，每年7—9月、11—12月進(jìn)口量放大，需求旺盛。12月為棕櫚油的生產(chǎn)淡季，2月因產(chǎn)量還沒(méi)有恢復(fù)，加之該月份對(duì)應(yīng)我國(guó)的農(nóng)歷新年，春節(jié)前后市場(chǎng)有備貨需求，這兩個(gè)月棕櫚油易漲難跌。7月也是需求旺季，但對(duì)應(yīng)著產(chǎn)量旺季，同時(shí)6月、7月的天氣會(huì)影響棕櫚油銷量，使現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)缺乏有力支持，棕櫚油價(jià)格容易下跌。

　　表5為棕櫚油2008—2017年的收益情況

　　圖為棕櫚油產(chǎn)量

　　圖為棕櫚油進(jìn)口量

　　4。白糖的月份效應(yīng)

　　表6為白糖2008—2017年的收益情況

　　表6統(tǒng)計(jì)了白糖從2008年至2017年的漲跌幅情況。其中，2月上漲6次，2009年出現(xiàn)最大漲幅18%;10月上漲7次，2010年出現(xiàn)最大漲幅14%;4月下跌6次，2008年出現(xiàn)最大跌幅8%，在4月的最大上漲幅度沒(méi)有超過(guò)3%。今年白糖的壓榨時(shí)間推遲至12月，在10—11月正常需求的情況下，市場(chǎng)進(jìn)一步消化庫(kù)存。

　　圖為食糖庫(kù)存

　　我國(guó)甘蔗榨季從每年11月開(kāi)始，次年4月結(jié)束。每年9月底至11月，中秋、國(guó)慶接踵而至，市場(chǎng)需提前或延后備貨。10月處于需求旺季，而新榨糖還沒(méi)有上市，庫(kù)存不斷消耗至年內(nèi)低點(diǎn)，該月白糖容易走出上漲行情。2月雖處于榨季高峰期，但對(duì)應(yīng)著一年中最大的春節(jié)消費(fèi)旺季，同時(shí)天氣方面有霜凍的題材炒作，這段時(shí)間白糖價(jià)格容易上漲。4月是消費(fèi)淡季，而且榨季結(jié)束，庫(kù)存累積到一年高點(diǎn)，白糖期價(jià)多為下跌市況。

　　5。黃金的月份效應(yīng)

　　表7為黃金2008—2017年的收益情況

　　表7統(tǒng)計(jì)了黃金從2008年至2017年每個(gè)月的漲跌幅。其中，2月平均上漲8次，2009年出現(xiàn)最大漲幅10%;3月平均下跌10次，10年間全部處于下跌趨勢(shì)中，2012年出現(xiàn)最大跌幅7.6%。

　　關(guān)于黃金的測(cè)試，2月有顯著的正收益，可能對(duì)應(yīng)著亞洲地區(qū)農(nóng)歷新年需求旺盛的緣故。然而，3月因處于需求淡季，春節(jié)后市場(chǎng)對(duì)黃金的需求往往會(huì)大幅降溫，金價(jià)缺乏有力支撐，大部分投資者會(huì)選擇獲利平倉(cāng)，金價(jià)易跌難漲。

　　風(fēng)險(xiǎn)防范

　　月份效應(yīng)展示的是通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，得出市場(chǎng)基本規(guī)律，有助于投資者了解商品特性。在把握上述異常現(xiàn)象的基礎(chǔ)上，可進(jìn)行相應(yīng)的資產(chǎn)配置，或制訂相應(yīng)的套利策略，合理規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。不過(guò)，季節(jié)性因素畢竟不是影響價(jià)格的核心因素，而是商品自身的供需季節(jié)性導(dǎo)致的一種現(xiàn)象，只能作為市場(chǎng)分析的一個(gè)參考，并不能確保每年都會(huì)發(fā)生，只是發(fā)生的概率比較高而已。整體來(lái)看，在利用月份效應(yīng)作為分析參考時(shí)，需要警惕以下幾方面的風(fēng)險(xiǎn)：

　　第一，當(dāng)期基本面特殊情況對(duì)商品的影響。例如，供需失衡會(huì)削弱原有的季節(jié)性規(guī)律。回顧今年棕櫚油走勢(shì)，2月本是減產(chǎn)季，卻意外同比增產(chǎn)20%。加之馬來(lái)西亞棕櫚油的進(jìn)口利潤(rùn)很差，進(jìn)口國(guó)補(bǔ)庫(kù)并不積極。2月馬來(lái)西亞棕櫚油的出口低于預(yù)期，導(dǎo)致今年馬來(lái)西亞棕櫚油走出與往年不同的下跌趨勢(shì)，價(jià)格從2945林吉特/噸一度下跌至2727林吉特/噸，跌幅為7.4%;我國(guó)棕櫚油價(jià)格從6208元/噸下跌至5786元/噸，跌幅為6.8%。根據(jù)歷史規(guī)律，每年4—10月是我國(guó)棕櫚油的增產(chǎn)季，而今年4—7月棕櫚油的增產(chǎn)一直不及預(yù)期，庫(kù)存處于近5年來(lái)極低位置，國(guó)內(nèi)商業(yè)庫(kù)存不及40萬(wàn)噸，棕櫚油走出了反季節(jié)性行情，漲幅錄得5.8%。

　　第二，宏觀因素對(duì)商品的影響。例如，2013年2月，由于意大利大選陷入僵局，加之美國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)向好提振美元，美聯(lián)儲(chǔ)多位委員支持提前退出QE3，黃金遭受重創(chuàng)下跌4.3%。又如，2016年11月11日，我國(guó)十幾個(gè)期貨品種盤中觸及跌停，出現(xiàn)流動(dòng)性恐慌。季節(jié)性因素在這種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)面前，其效應(yīng)衰減至微乎其微，而如果策略應(yīng)用不當(dāng)，依然逃不過(guò)被錯(cuò)殺的命運(yùn)。

　　第三，其他特殊因素對(duì)商品的影響。例如，經(jīng)濟(jì)政策、工人罷工、意外事故等都可能對(duì)商品價(jià)格產(chǎn)生重大沖擊，從而弱化原有的季節(jié)性規(guī)律。比如國(guó)內(nèi)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，從2015年實(shí)施以來(lái)，對(duì)鋼鐵、煤炭、有色金屬等行業(yè)有著深遠(yuǎn)的影響。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自螺紋鋼期貨2009年上市以來(lái)，每年8月都有比較顯著的下跌趨勢(shì)，8年間有6年處于下跌趨勢(shì)，2009年出現(xiàn)最大跌幅13%，最大漲幅為2%。今年以來(lái)，各級(jí)地方政府繼續(xù)推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，去產(chǎn)能目標(biāo)遠(yuǎn)高出國(guó)家計(jì)劃。另外疊加環(huán)保督察，限制了電弧爐產(chǎn)量的釋放，導(dǎo)致需求旺季出現(xiàn)較大的供給缺口，螺紋鋼在8月維持強(qiáng)勢(shì)上漲，漲幅高達(dá)10%。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。