基于TVP-VAR模型的国际原油价格、运力增长率对干散货运价指数的时变冲击

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　　摘要：为探求不同时期国际原油价格、干散货船运力增长率对波罗的海干散货运价指数（Baltic dry index，BDI）的运态影响，运用时变参数向量自回归（time-varying parameter vector auto-regressive， TVP-VAR）模型進行研究。研究发现，国际原油价格和干散货船运力增长率对BDI的影响呈现时变特征。国际原油价格对BDI的冲击以正向为主;在世界经济不稳定期间，这种冲击更加明显，且随着滞后期数的增加冲击强度逐渐变小。干散货船运力增长率对BDI冲击以负向为主;在航运市场不景气时，这种冲击更大;不同时期，这种冲击随着滞后期数的增加呈现不同的强度变化。发现自2005年以来，国际原油价格比干散货船运力增长率对BDI的影响更大。
　　关键词：波罗的海干散货运价指数（BDI）; 国际原油价格; 干散货船运力增长率; 时变特征
　　中图分类号： U695.2;F740
　　文献标志码： A
　　Abstract：In order to explorethe dynamic impact of the international crude oil price and the dry bulk shipping capacity growth rate on the Baltic dry index （BDI） in different periods， the time-varying parameter vector auto-regressive （TVP-VAR） model is used to studythe impact. It is found that the impact of the international crude oil price and the dry bulk shipping capacity growth rate on BDI is time-varying. The impact of the international crude oil price on BDI is mainly positive; during the unstable period of world economy， the impact is more obvious， and the impact strength gradually decreases with the increase of lag period. The impact of the dry bulk shipping capacity growth rate on BDI is mainly negative; when the shipping market is sluggish， the impact is greater; in different periods， the impact shows different intensity changes with the increase of lag period. It is found that since 2005， the international crude oil price has had a greater impact on BDI than the dry bulk shipping capacity growth rate.
　　0 引 言
　　2018年6月15日，美国政府宣布，将对从中国进口的约500亿美元商品加征25%的关税，其中对约340亿美元商品自2018年7月6日起实施加征关税，另外160亿美元商品自2018年8月23日起实施加征关税。中国被迫反击，国务院关税税则委员会发布公告，对原产于美国的659项约500亿美元进口商品加征25%的关税，其中545项约340亿美元商品自2018年7月6日起实施加征关税，114项约160亿商品自2018年8月23日起实施加征关税。这意味着世界上最大的两个经济体之间的贸易战开始了。另外，美国与欧盟、日本、加拿大、墨西哥、印度、土耳其等大搞贸易争端，美国2018年3月宣布对进口钢铁和铝产品分别加征25%和10%的关税，欧盟决定对价值28亿欧元的美国产品加征25%的关税，印度、土耳其、墨西哥等国也宣布拟对美国采取反制措施。世界性的全球贸易战一触即发，全球航运业必然会受到较大的影响。
　　波罗的海干散货运价指数（Baltic dry index， BDI）的波动主要受世界经济的影响：在世界贸易频繁时，BDI一般处于高位;在世界经济状况不好时，BDI一般处于低位。
　　影响BDI的因素有很多，其中运力代表船舶的供给能力，它的投入具有滞后性，航运贸易量的供需平衡需要一定的时间，从供给方面对运价产生影响。伊朗是最大的石油出口国，2018年5月美国决定重启对伊朗能源业的制裁，势必会影响石油的价格。万九文[1]曾提出原油作为船舶的燃料，占航运企业营运成本的20%～50%，其价格的波动必然会对BDI产生不可忽视的影响。在不同的经济形势下，原油价格的波动对BDI的影响有哪些变化呢？
　　梳理现有文献，学者对波罗的海海运价格的分析主要集中在海运价格指数的波动特征、其他经济变量与海运价格指数之间的关联机制和溢出效应等。早期对海运价格指数波动特征研究较多，例如：汤霞等[2]利用经验模态分析法研究中国出口集装箱运价指数（China containerized freight index， CCFI）的波动特性，表明重大事件和长期发展趋势对CCFI影响最大;李晶等[3]利用自回归滑动平均-广义自回归条件异方差（autoregressive moving average - generalized autoregressive conditional heteroskedasticity， ARMA-GARCH）模型对BDI波动进行研究发现，面对外部冲击时，灵便型船舶运输市场产生波动时间最长，而巴拿马型船和好望角型船运输市场变动比较平稳;韩华漪等[4]利用多重分形去趋势分析法（multifractal detrended fluctuation analysis， MF-DFA）对海运运价指数的时间序列进行分析，发现原油运输市场和成品油运输市场都有显著的分形特征，成品油运输市场的分形强度更大，市场风险更高;邵斐等[5]通过GARCH模型研究了在金融危机前后BDI的波动特征，发现国际航运市场在金融危机后表现出复苏周期拉长、预期风险上升、收益下降和利好因素强于利空因素等特征。 　　近期的研究多侧重于其他经济变量对海运运价指数的溢出效应和关联机制。例如：张永锋等[6]通过格兰杰因果检验方法得出钢材价格对铁矿石运费有直接的影响;郝玉柱等[7]通过格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等方法发现当干散货航运市场供求关系失衡时，提供航运供给的船舶运力增量對BDI的影响变小，作为成本因素的原油价格则逐渐成为影响BDI的重要因素;李瑞华等[8]运用Johanson协整关系和误差修正模型研究了BDI、黄金价格和道琼斯指数间的关系，结果表明BDI与黄金价格和道琼斯指数均呈现负相关的协整关系;唐韵捷等[9]运用动态条件相关多变量广义自回归条件异方差（dynamic conditional correlation multi-variable GARCH， DCC-MGARCH）和向量自回归（vector autoregression， VAR）模型对上证综指和BDI进行分析发现，两个市场之间存在信息溢出，具有较强的动态相关性。
　　另外有少数的学者采用量化的方法研究了国际干散货航运市场影响因素，例如李瑞华等[10]运用普通最小二乘法（ordinary least square， OLS）对BDI的影响因素进行分析，结果发现钢铁产量和铁矿石出口量（作为需求量的代理变量）对 BDI 的影响并不显著，而船舶数量（作为供给的代理变量）和燃油价格才是影响 BDI 波动的真正因素。综上所述，现有研究多采用固定系数模型进行分析，一般情况下，能捕捉到BDI与其他经济变量之间的关联机制或溢出效应，但当有突发大事件时，固定系数模型反映的情况与实际会有所偏差，不能反映BDI与其影响因素之间的关系可能随时间变化的特性。另外，当前研究没有说明不同经济时期、不同时间点对BDI的影响有哪些变化、哪种因素影响最大。基于这些问题，本文针对各变量在不同时间面对不同冲击所出现的脉冲响应特征，建立时变参数VAR模型（time-varying parameter-VAR， TVP-VAR），模拟国际原油价格、干散货船运力增长率对BDI的时变冲击，探讨不同时期、不同时间点对BDI影响的差异性。
　　4 结 论
　　本文基于1998年1月—2018年4月的相关数据，运用TVP-VAR（时变参数向量自回归）模型分析了国际原油价格和干散货船运力增长率对BDI的动态影响。结果表明，国际原油价格和干散货船运力增长率对BDI的冲击均具有时变性特征。研究主要结论有：
　　国际原油价格对BDI的冲击以正向为主;在世界经济不稳定期间，国际原油价格对BDI的冲击更明显;随着滞后期数的增加冲击强度逐渐变小。国际原油价格在不同时间点上对BDI的冲击基本保持一致，从选取的时间点的特殊性上看，在世界经济产生较大变化前国际原油价格对BDI的影响具有相似之处。
　　干散货运力增长率对BDI的冲击以负向为主;在航运市场不景气时，干散货运力变化对BDI的影响更大，在航运市场较为繁荣时，干散货运力增长率对BDI的冲击不强烈，运价指数对船舶供给的变化响应不明显，抗风险能力更强;在不同的市场行情下，干散货运力增长率对BDI的冲击随着滞后期数的增加呈现不同的强度变化;干散货运力增长率在不同时间点对BDI的冲击强度略有不同，但持续时间基本保持一致。
　　比较国际原油价格与干散货船运力增长率对BDI的影响程度发现，自2005年来，国际原油价格波动比干散货运力增长率变动对BDI的影响大。
　　本文结论可以为航运企业在不同的经济时期分析海运运费、营运成本、运力竞争间关系提供一定的参考。
　　参考文献：
　　[1]万九文. 国际原油海运运费市场波动特征研究[D]. 大连： 大连海事大学， 2010.
　　[2]汤霞， 匡海波， 孟斌， 等. 基于EMD的中国出口集装箱运价指数波动特性[J]. 科研管理， 2017， 38（12）： 144-154. DOI： 10.19571/j. cnki.1000-2995.2017.12.016.
　　[3]李晶， 王婷婷. 波罗的海干散货运价指数波动研究： 基于ARMA-GARCH模型的分析[J]. 价格理论与实践， 2015（1）： 82-84.
　　[4]韩华漪， 钱斌， 王学锋. 基于MF-DFA方法的国际油船运价指数多重分形分析[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版）， 2014， 33（5）： 128-133.
　　[5]邵斐， 真虹， 韩军. 金融危机前后国际干散货运输市场波动特征演变[J]. 中国航海， 2016， 39（4）： 123-128.
　　[6]张永锋， 赵刚， 陈继红. 干散货运价指数与钢材价格的联动关系[J]. 上海海事大学学报， 2016， 37（2）： 53-58. DOI： 10.13340/j.jsmu.2016.02.010.
　　[7]郝玉柱， 张莲. 国际原油价格波动对波罗的海指数影响实证分析[J]. 商业经济研究， 2016（6）： 25-28.
　　[8]李瑞华， 宋炳良. 基于协整理论的海运价格指数影响因素[J]. 中国航海， 2014， 37（3）： 123-126.
　　[9]唐韵捷， 曲林迟. 中国股票市场与干散货航运市场的动态相关性： 基于DCC-MGARCH和VAR模型的实证分析[J]. 上海海事大学学报， 2015， 36（1）： 38-45. DOI： 10.13340/j.jsmu.2015.01.007.
　　[10]李瑞华， 宋炳良. 国际干散货航运市场影响因素及规律[J]. 上海海事大学学报， 2015， 36（3）： 35-39， 70. DOI： 10.13340/j.jsmu.2015.03.007.
　　[11]沈悦， 李善燊， 马续涛. VAR宏观计量经济模型的演变与最新发展： 基于2011年诺贝尔经济学奖得主Smis研究成果的拓展脉络[J]. 数量经济技术经济研究， 2012， 29（10）： 150-160. DOI： 10.13653/j.cnki.jqte.2012.10.008.
　　[12]NAKAJIMA J. Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility： an overview of methodology and empirical applications[J]. Monetary and Economic Studies， 2011（29）： 107-142.
　　[13]PRIMICERI G E. Time varying structural vector autoregressions and monetary policy[J]. Review of Economic Studies， 2005， 72（3）： 821-852.
　　（编辑 赵勉）
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