劉文白， 余逸平

(上海海事大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 上海 201306)

國(guó)外航運(yùn)股股價(jià)對(duì)運(yùn)價(jià)波動(dòng)的反應(yīng)往往大于A股，而A股航運(yùn)股股價(jià)對(duì)股票指數(shù)波動(dòng)的反應(yīng)往往大于國(guó)外.此外，在不同階段航運(yùn)股股價(jià)對(duì)運(yùn)價(jià)和股票指數(shù)波動(dòng)的反應(yīng)也不同.這背后隱含的是股票價(jià)格波動(dòng)規(guī)律的不同，并且是動(dòng)態(tài)變化的.

從市場(chǎng)均衡角度看，股票收益率主要取決于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，另外還與市值、賬面市值比、盈利能力、投資等有關(guān)[1].從市場(chǎng)有效性角度看，股票價(jià)格的變化主要受盈利、利率、風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)信息的沖擊[2].對(duì)于強(qiáng)周期的航運(yùn)業(yè)，股價(jià)由盈利和估值決定，而盈利主要由運(yùn)價(jià)決定，估值主要受市場(chǎng)整體估值的影響.

對(duì)航運(yùn)市場(chǎng)和金融市場(chǎng)關(guān)系的研究主要集中在價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng).對(duì)于價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系,主要采用協(xié)整分析、格蘭杰(Granger)檢驗(yàn)、向量誤差修正模型(VECM)等研究期現(xiàn)價(jià)格長(zhǎng)期均衡關(guān)系和引導(dǎo)關(guān)系[3]、非線(xiàn)性關(guān)系[4]等.對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),采用MGARCH模型(multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model)研究即期運(yùn)價(jià)和FFA(forward freight agreement)的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系[5]、中國(guó)股票市場(chǎng)與干散貨航運(yùn)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和信息溢出效應(yīng)[6].隨著更具靈活性的MSV模型(multivariate stochastic volatility model)的完善[7]和基于MCMC算法(Markov chain Monte Carlo simulation)參數(shù)估計(jì)的成熟，MSV模型被引入航運(yùn)領(lǐng)域，如采用動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)多元隨機(jī)波動(dòng)(DC-MSV)模型研究集裝箱運(yùn)費(fèi)與衍生品的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[8].

股價(jià)波動(dòng)究竟受哪些因素影響是股票投資的核心問(wèn)題.現(xiàn)有研究對(duì)股價(jià)和運(yùn)價(jià)關(guān)系有所涉獵，但是對(duì)于航運(yùn)股股價(jià)與股票指數(shù)、運(yùn)價(jià)的動(dòng)態(tài)關(guān)系以及風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)等的研究還很少，更沒(méi)有做過(guò)國(guó)內(nèi)外的對(duì)比研究.本研究擬填補(bǔ)該領(lǐng)域的空白，為航運(yùn)股投資提供決策依據(jù).

1 市場(chǎng)特征與DC-MSV模型

1.1 股票定價(jià)與模型選擇

根據(jù)股利貼現(xiàn)模型(DDM)，股票價(jià)格W是股利Dt和貼現(xiàn)值之和.股利與投入資本K、資產(chǎn)回報(bào)率O、增長(zhǎng)率d等相關(guān)，貼現(xiàn)率r與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率rf、杠桿率α、風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率(rm-rf)等相關(guān).股票收益率是由各個(gè)因素的變化決定的，與三因子模型具有相似的內(nèi)涵.對(duì)于周期性的航運(yùn)股，增長(zhǎng)率趨向于零，投入資本比較穩(wěn)定，而資產(chǎn)回報(bào)率會(huì)隨著航運(yùn)周期大幅波動(dòng)，因此盈利與運(yùn)價(jià)高度相關(guān).市場(chǎng)預(yù)期回報(bào)率rm和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率rf決定估值.航運(yùn)股價(jià)格理論上主要由運(yùn)價(jià)和估值決定，計(jì)算式如下所示：

實(shí)際上運(yùn)價(jià)和估值對(duì)航運(yùn)股股價(jià)的影響力并不確定，并且影響力隨時(shí)間變化，航運(yùn)和股票市場(chǎng)可能會(huì)相互傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn).鑒于MSV模型相對(duì)MGARCH、Copula等模型的優(yōu)越性，采用DC-MSV模型研究航運(yùn)股股價(jià)與運(yùn)價(jià)和股票指數(shù)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，評(píng)估兩者對(duì)股價(jià)的影響力及變化趨勢(shì).

1.2 DC-MSV模型

在金融領(lǐng)域研究資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)常用ARCH(autoregressive conditional heteroskedasticity)族和SV(stochastic volatility)類(lèi)模型.SV類(lèi)兩個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的設(shè)計(jì)比ARCH族模型更符合實(shí)際波動(dòng)率的要求.一元SV模型適合研究資產(chǎn)本身價(jià)格的波動(dòng)性，多元SV模型適合研究不同資產(chǎn)的波動(dòng)關(guān)系.動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)MSV模型(DCC-MSV模型)和含Granger因果關(guān)系的MSV模型(GC-MSV模型)[9]適合研究?jī)r(jià)格的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系和波動(dòng)溢出效應(yīng)[10]，已經(jīng)在股票市場(chǎng)[11]、期貨市場(chǎng)[12]和各個(gè)市場(chǎng)相互影響[13]領(lǐng)域有所運(yùn)用.把GC-MSV模型的波動(dòng)系數(shù)矩陣引入DCC-MSV模型，建立改進(jìn)的二元DC-MSV模型.該模型能同時(shí)估計(jì)序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)和波動(dòng)率的Granger因果關(guān)系，如下所示：

DC-MSV模型的參數(shù)估計(jì)方法有廣義矩估計(jì)法、極大似然估計(jì)法、貝葉斯估計(jì)法等.矩估計(jì)法在有限樣本下的參數(shù)估計(jì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)特性比較差，極大似然估計(jì)法存在非線(xiàn)性目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化困難等問(wèn)題，而基于MCMC算法的貝葉斯估計(jì)法，因編程簡(jiǎn)單、計(jì)算高效，已經(jīng)成為主流估計(jì)方法.MCMC算法通過(guò)模擬一個(gè)平穩(wěn)分布近似后驗(yàn)條件分布的Markov鏈，得到一個(gè)高維參數(shù)空間上的復(fù)雜后驗(yàn)分布推斷.在弱條件下該鏈?zhǔn)諗坑谄椒€(wěn)分布，于是后驗(yàn)量就可以從模擬的結(jié)果中估計(jì).根據(jù)構(gòu)造Markov轉(zhuǎn)移核方法的不同，MCMC的抽樣方法有Gibbs抽樣、Griddy-Gibbs抽樣、Metropolis-Hasting抽樣和各種混合抽樣方法.采用基于Gibbs抽樣的MCMC算法對(duì)DC-MSV模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì).

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

A股最大的國(guó)際油輪運(yùn)輸上市公司是招商輪船，美股是Frontline，兩家公司都以超大型油輪(VLCC)為主.兩家公司上市時(shí)間都超過(guò)10年，以?xún)杉夜緸槔治鰢?guó)內(nèi)外油運(yùn)股股價(jià)波動(dòng)規(guī)律.采用2006年12月至2018年10月招商輪船股價(jià)和2001年8月至2018年10月Frontline股價(jià)周數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)時(shí)間段內(nèi)VLCC的日收益和上證指數(shù)、標(biāo)普500指數(shù)周數(shù)據(jù).VLCC日收益數(shù)據(jù)來(lái)源于Clarkson，招商輪船和Frontline股價(jià)、上證指數(shù)和標(biāo)普500指數(shù)來(lái)源于Wind.對(duì)六個(gè)周收盤(pán)價(jià)序列做自然對(duì)數(shù)差分，獲得收益率序列并擴(kuò)大100倍，再取均值，基本統(tǒng)計(jì)特征如表1所示.

表1 股價(jià)、運(yùn)價(jià)和股價(jià)指數(shù)序列的基本統(tǒng)計(jì)特征

Frontline股價(jià)收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差比招商輪船更大，說(shuō)明波動(dòng)性更高，這與美股沒(méi)有漲跌停板有關(guān)；標(biāo)普500指數(shù)收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差比上證指數(shù)更小，說(shuō)明波動(dòng)性更小，市場(chǎng)更加成熟.招商輪船股價(jià)收益率右偏，說(shuō)明股價(jià)急漲慢跌；Frontline股價(jià)收益率左偏，說(shuō)明股價(jià)慢漲急跌.六個(gè)序列都存在“尖峰后尾”特征，說(shuō)明存在波動(dòng)集聚性，應(yīng)該建立波動(dòng)率模型.對(duì)六個(gè)序列做單位根檢驗(yàn)(ADF)，結(jié)果平穩(wěn)，可以直接建立波動(dòng)率模型.

2.2 DC-MSV模型參數(shù)估計(jì)

航運(yùn)股股價(jià)與運(yùn)價(jià)和大盤(pán)指數(shù)應(yīng)該存在較為明顯的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別用ρEt和ρIt表示；股價(jià)、運(yùn)價(jià)收益率波動(dòng)存在持續(xù)性，分別用φS、φE表示；收益率波動(dòng)還存在相互影響，即溢出效應(yīng)，φES和φSE分別表示運(yùn)價(jià)對(duì)股價(jià)和股價(jià)對(duì)運(yùn)價(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng).對(duì)招商輪船和Frontline股價(jià)收益率分別建立DC-MSV模型，運(yùn)用Winbugs軟件，采用MCMC方法估計(jì)參數(shù)，迭代5萬(wàn)次，燃燒前1萬(wàn)次，部分參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2所示.

表2 招商輪船的DC-MSV 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

所有模型的蒙特卡洛(MC)誤差遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明參數(shù)估計(jì)結(jié)果收斂.各參數(shù)的邊緣后驗(yàn)分布核密度估計(jì)的曲線(xiàn)平滑，有明顯的單峰對(duì)稱(chēng)特征，說(shuō)明參數(shù)貝葉斯估計(jì)值的誤差較小.

2.3 動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系分析

根據(jù)DC-MSV模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，招商輪船股價(jià)與運(yùn)價(jià)、上證指數(shù)收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)如圖1所示.股價(jià)和運(yùn)價(jià)的相關(guān)系數(shù)為0～0.2，說(shuō)明存在正相關(guān)關(guān)系但相關(guān)性不高.股價(jià)和上證指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.4～0.9，說(shuō)明存在正相關(guān)關(guān)系，并且相關(guān)性較高、波動(dòng)較大.考慮到VLCC日收益的波動(dòng)性是上證指數(shù)的7倍，說(shuō)明運(yùn)價(jià)和估值對(duì)股價(jià)的最終影響力基本相當(dāng).

根據(jù)DC-MSV模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，F(xiàn)rontline股價(jià)與運(yùn)價(jià)、標(biāo)普500指數(shù)收益率動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)如圖2所示.股價(jià)和運(yùn)價(jià)的相關(guān)系數(shù)為0.2～0.4，說(shuō)明存在穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系且相關(guān)性較高.股價(jià)和標(biāo)普500指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.1～0.7，說(shuō)明存在正相關(guān)關(guān)系且相關(guān)性較高、波動(dòng)較大.考慮到VLCC日收益的波動(dòng)性是標(biāo)普500指數(shù)的10倍，說(shuō)明運(yùn)價(jià)對(duì)股價(jià)的最終影響力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于估值.

圖1 招商輪船股價(jià)與運(yùn)價(jià)、上證指數(shù)動(dòng)態(tài)相關(guān)性

Fig.1 Dynamic correlation among stock price of Merchants Shipping, freight rate and Shanghai Composite Index

成熟市場(chǎng)估值波動(dòng)小，對(duì)股價(jià)影響也?。恍屡d市場(chǎng)估值波動(dòng)大，對(duì)股價(jià)波動(dòng)也大.過(guò)去20年，標(biāo)普500指數(shù)市盈率(PE)多數(shù)時(shí)間在15～25倍之間小幅波動(dòng)，估值變化對(duì)個(gè)股股價(jià)的影響較??；上證指數(shù)PE在10～50倍之間大幅波動(dòng)，估值變化對(duì)個(gè)股股價(jià)的影響很大.這也是成熟市場(chǎng)和新興市場(chǎng)股票定價(jià)的重要區(qū)別.由此推斷，A股航運(yùn)股投資不僅需要分析航運(yùn)業(yè)周期，還需要分析股市牛熊周期,而美國(guó)航運(yùn)股投資的關(guān)鍵在于把握航運(yùn)業(yè)周期.

圖2 Frontline股價(jià)與運(yùn)價(jià)、標(biāo)普500指數(shù)動(dòng)態(tài)相關(guān)性

Fig.2 Dynamic correlation among stock price of Frontline, freight rate and S&P 500 Index

估值對(duì)A股航運(yùn)股的價(jià)格影響力出現(xiàn)下降的跡象.2013年之后，A股航運(yùn)股股價(jià)與上證指數(shù)的相關(guān)性下降，A股的波動(dòng)率也處于下降趨勢(shì)，所以估值對(duì)股價(jià)的影響力下降.這說(shuō)明A股趨于成熟，流動(dòng)性、風(fēng)險(xiǎn)偏好等宏觀因素的定價(jià)影響力削弱，而公司盈利的影響力增強(qiáng).在美股市場(chǎng)，運(yùn)價(jià)和估值與股價(jià)的相關(guān)系數(shù)沒(méi)有趨勢(shì)性變化，說(shuō)明兩者的定價(jià)能力沒(méi)有顯著變化.

在指數(shù)大幅波動(dòng)期間，估值對(duì)股價(jià)的影響力顯著提升.一方面，指數(shù)大漲大跌期間(標(biāo)普500指數(shù)2008年—2009年、2011年、2015年—2016年，上證指數(shù)2008年—2009年、2015年)，股價(jià)與指數(shù)收益率的相關(guān)性大幅提升；另一方面，指數(shù)的大漲大跌導(dǎo)致波動(dòng)率也大幅提升.兩者疊加的結(jié)果是估值對(duì)股價(jià)的影響大大增強(qiáng)，即指數(shù)大漲或大跌會(huì)帶動(dòng)航運(yùn)股隨之大漲大跌.在指數(shù)平穩(wěn)階段，估值對(duì)股價(jià)的影響力減弱，運(yùn)價(jià)的影響力相對(duì)增強(qiáng).

2.4 波動(dòng)溢出效應(yīng)分析

波動(dòng)溢出效應(yīng)主要由波動(dòng)率方程的系數(shù)來(lái)體現(xiàn).從表3可以看出，波動(dòng)溢出系數(shù)均為正，說(shuō)明存在正的溢出效應(yīng)；波動(dòng)持續(xù)性系數(shù)較大，說(shuō)明波動(dòng)率主要由前一期決定；波動(dòng)溢出效應(yīng)都較小，說(shuō)明相互之間風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)較弱.運(yùn)價(jià)對(duì)Frontline股價(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)比招商輪船大，指數(shù)對(duì)招商輪船股價(jià)的波動(dòng)溢出效應(yīng)比Frontline大，這與兩者股價(jià)決定因素的影響力相對(duì)應(yīng).

表3 招商輪船和Frontline的波動(dòng)溢出效應(yīng)

考慮到運(yùn)價(jià)的波動(dòng)性是指數(shù)的10倍，所以最終運(yùn)價(jià)的波動(dòng)影響力是波動(dòng)溢出系數(shù)的10倍.因此，除了自身的波動(dòng)持續(xù)性外，招商輪船的股價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)中運(yùn)價(jià)和指數(shù)各半，F(xiàn)rontline的股價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自運(yùn)價(jià).

3 結(jié)語(yǔ)

針對(duì)國(guó)內(nèi)外航運(yùn)股股價(jià)受運(yùn)價(jià)和股票指數(shù)的影響不同，建立了DC-MSV模型來(lái)研究航運(yùn)股股價(jià)與運(yùn)價(jià)和股票指數(shù)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng).采用MCMC算法對(duì)招商輪船和Frontline上市以來(lái)的股價(jià)周數(shù)據(jù)，以及對(duì)應(yīng)時(shí)間的運(yùn)價(jià)和上證指數(shù)、標(biāo)普500指數(shù)做實(shí)證研究.結(jié)果表明：國(guó)內(nèi)外航運(yùn)股股價(jià)與運(yùn)價(jià)和股票指數(shù)均存在穩(wěn)定的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)性較高且波動(dòng)較大；運(yùn)價(jià)和估值對(duì)A股航運(yùn)股股價(jià)的影響力相當(dāng)，而美股主要受運(yùn)價(jià)的影響，這背后是美國(guó)股票市場(chǎng)更加成熟；估值對(duì)A股航運(yùn)股的價(jià)格影響力出現(xiàn)下降的跡象，運(yùn)價(jià)的影響力基本穩(wěn)定，美股則沒(méi)有趨勢(shì)性變化；在指數(shù)大幅波動(dòng)期間，估值對(duì)股價(jià)的影響力顯著提升；運(yùn)價(jià)和股票指數(shù)對(duì)航運(yùn)股股價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較小.

A股航運(yùn)股投資不僅需要關(guān)注運(yùn)價(jià)波動(dòng)，還要關(guān)注上證指數(shù)變化，尤其是在上證指數(shù)大幅波動(dòng)期間.美股航運(yùn)股投資應(yīng)該主要關(guān)注運(yùn)價(jià)波動(dòng)，尤其是在標(biāo)普500指數(shù)比較平穩(wěn)期間.