1 绪 论
1.1 研究背景及意义
我国作为世界上 PTA 产能最大的国家，同时也是最大的 PTA 消费国，PTA 价格的变化在很大程度上影响着我国相关化纤企业的经营与发展。我国是首个上市 PTA 期货的国家，它是在 2006 年 12 月 18 日于郑州商品交易所挂牌上市的，现在 PTA 期货已经成为了郑州商品交易所的主要交易品种之一，PTA 期货价格对整个聚酯行业产生了实质性的影响。PTA 现货价格的变化直接受到 PTA 期货价格的左影响，并且其上游 PX 和源头产品原油的价格以及下游聚酯产品的行情变化也日益受到 PTA 期货的影响，大量现货企业订单价格开始参考 PTA 期货价格，正在逐步改变以往的定价模式。PTA 相关现货企业参与期货市场的热情越来越大，生产商、消费商和贸易商等可以有效地利用期货市场定价和规避风险，而且可以运用期货市场的杠杆效应对库存、物流和资金流进行管理，企业通过这些方法可以缓解财务压力，并且节省库存周转费用。另外，PTA现货价格波动的剧烈性也促使产业参与者运用 PTA 期货进行套期保值来规避风险。2012 年之前，国内纺织工业的高速发展带动了化纤需求量的大幅提升，作为其中必不可少的产品 PTA，其行业随之实现了快速发展，成为了化工市场耀眼的明星。然而昔日风光无限的 PTA 产品，由于产能过剩、需求低迷、成本高涨等原因已从贵族沦落为贫民。国家发改委网站曾发文指出，截至 2014 年底，我国 PTA产能约占全球的 55%，产量高达 3280 万吨，总供给已经超过总需求。虽然下游聚酯行业在 2013 年第二季度出现过短暂的盈利，但是从总体来说，PTA 行业并没有较大的起色，我国 PTA 产品全行业已陷入亏损状态。2014 年国际原油价格遭遇重挫，同时以原油为原料的石化类化工产品市场行情整体下行，其中，本身就有已产能过剩的 PTA 行业受影响较为严重。据相关数据显示，2014 年 8 月中旬，PTA 价格最高时超过 7500 元/吨，但从 2014 年9 月开始一路下行，价格呈现出大幅跳水的趋势，10 月初就跌破了 6000 元/吨。2014 年 5 月底，以逸盛、恒力、翔鹭为代表的 PTA 产业巨头达成挺价协议，该协议约定三家 PTA 装置负荷不得高于各自总产能的 70%，另外，新的合约期货结算价按照原料 PX 成本加上 700 元/吨来重新定价，但市场行情并没有因此得到根本性地扭转，这一联盟结束之后，PTA 行业的各个企业再度回到亏损的状态，行业形势严峻，许多已建成的项目都暂时停建。
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1.2 论文基本思路
本文在国内外学者对风险溢出效应的研究成果基础上，以郑州商品交易所的PTA 期货与伦敦国际石油交易所（IPE）的布伦特原油期货为研究对象，分析两者之间风险溢出效应的方向及强度。目前学术界多数文献均采用分位数回归法计算 CoVaR 值，用于研究银行和银行、银行和其他金融机构之间的风险溢出效应。但这种方法并不适合度量期货市场之间的非线性相关关系，分位数回归法计算CoVaR 的缺陷在于它只能描述分位点与回归变量间的线性相关关系，因此本文将采用用 Copula 方法来计算两个阶段内两者之间的 CoVaR 值。考虑到 PTA 期货 2006 年底在郑州商品交易所挂牌上市，本文所研究的样本数据的起始日定为 2007 年 1 月 1 日，又考虑到 2015 年数据不完整，故截止研究时期选为 2014 年 12 月 31 日。另外，考虑到 2008 年爆发了全球性的金融危机，对两个市场间的风险溢出效应或许有重大影响，研究过程中将数据分为两个阶段分别进行分析，第一阶段为金融危机时期（2007 年—2009 年），第二阶段为金融危机后（2010 年—2014 年）。数据处理完成后，按照以下三个步骤构建 Copula-CoVaR 模型：第一，确定随机变量的边缘分布；第二，选取能够描述随机变量间相关结构的最优 Copula函数；第三，运用所选取的最优 Copula 模型分别推导出两个阶段的 CoVaR 值。研究过程中主要使用的研究工具为 Matlab 软件，并且辅以 Excel、Word 等常规办公软件。
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2 关于风险溢出的文献综述
金融风险溢出效应通常是指某一金融市场的波动不仅受到本市场历史波动程度的影响，而且当其他相关市场价格产生波动时，该市场也会做出相应的波动反应。期货市场的溢出效应主要是指市场风险除了本身的风险以外，还受到某个具有商品定价权的期货市场的影响，拥有定价权的那个市场会通过某一市场路径将风险传递到全球其他各个市场。最早的波动率“风险溢价”模型是由 Hamao&Masulis（1990）提出的，用来对不同的股票市场之间的风险溢出效应进行实证研究。随后，为了更准确地测度金融风险溢出效应的方向和程度，国内外学者都提出了许多新的方法，并对各种方法进行了深入研究和挖掘。在阅读国内外相关文献的基础上，本章将从国内外学者普遍采用的三大类风险溢出实证方法着手，对风险溢出效应的研究成果进行回顾。
2.1 国外风险溢出的实证研究方法
Granger 因果检验是由克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）在 2003 年开创的，被用于分析经济变量之间的因果关系，他对这种因果关系的定义是“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差”。Granger 因果检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中，一个变量如果受到其他变量的滞后影响，那么他们之间就具有 Granger 因果关系。Granger 因果检验方法在资本市场上的运用很普遍，Hong（2006，2007）采用 Granger 因果检验分析菲律宾股市与台湾股市、菲律宾股市与新加坡股市之间的相关关系，研究发现，菲律宾与新加坡市场只有单向的因果关系，而菲律宾与台湾之间的因果关系是双向的。Morales（2008）研究了 1998~2006 年的股市收益率和汇率的波动溢出效应，研究对象为 6 个拉丁美洲国家和欧洲经济体，实证结果表明，股市收益的波动率影响汇率的波动率，但汇率的波动率对股市收益的波动率则没有影响；Granger（2009）对美国股票市场和其周围 15 个新兴国家股票市场的因果关系进行了研究，他发现美国股票市场与周围这些新兴国家股票市场之间存在单向的格兰杰因果检验关系，并且中国 A 股的溢出效应最具有影响力。
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2.2 国内风险溢出的实证研究方法
股票市场中，俞世典、陈守东等（2001）采用 Granger 因果检验方法对国内外股票市场的样本数据进行分析，发现境外主要股票市场对中国大陆股市存在微弱的单向 Granger 因果关系。同一时期，朱宏泉、卢祖帝（2001）用相同的方法检验香港股市对上海、深圳两市的波动溢出效应，发现他们之间的 Granger 因果关系并不显著。潘越（2008）在非线性 Granger 因果检验的基础上，借助蒙特卡洛模拟对 A股和 H 股的联动关系进行实证研究，结果显示，A 股和 H 股存在非线性 Granger因果关系，其中 H 股占据“主动”地位。范奎、汪寿阳等（2010）分别利用线性及非线性 Granger 因果检验对国际主要股市的波动溢出效应进行实证检验，结果发现国际主要股市互动不断加强，中国股市在开放程度、信息传递效率等方面朝着良性方向发展。周璞，李自然（2012）采用线性及非线性 Granger 因果检验的方法，对中国大陆股票市场和世界其他主要股票市场之间不同阶段的信息溢出现象进行了实证研究。发现中国大陆市场和世界其他主要股票市场之间存在非线性信息溢出效应，随着中国市场改革的深入和全球经济一体化的发展，信息溢出也越来越快，这提醒我们在建立风险预警机制时要充分考虑其他市场的信息。
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3 Copula-CoVaR 模型的原理.........15
3.1 基于常用二元 Copula 函数的分析..........15
3.2 CoVaR 的含义....19
4 原油期货与 PTA 期货风险溢出效应的实证分析.... 22
4.1 数据选择处理........... 22
4.2 确定边缘分布........... 24
4.3 最优 Copula 函数的确定..........29
4.4 CoVaR 的计算及结果分析........35
5 结 论......... 37
4 原油期货与 PTA 期货风险溢出效应的实证分析
4.1 数据选择处理
布伦特原油是出产于北海的布伦特和尼尼安油田的轻质低硫原油，交易场所为伦敦国际原油交易所，在期货、掉期、远期和即期现货等各个市场上被广泛交易，现今全球 65%以上的实货原油挂靠布伦特体系定价。布伦特原油期货合约具有灵活性大、价格透明、小批量交易、合约安全性强等特点，因此本文选择布伦特原油期货作为国际原油期货的代表性产品，在此背景下研究郑州商品交易所的PTA 期货与原油期货之间的联动效应。为了真实、确切地反映 PTA 期货与原油期货之间的风险溢出效应，本文选取伦敦国际石油交易所（IPE）的布伦特原油期货合约和郑州商品期货交易所的PTA 期货合约的日收盘价数据，数据都来自于彭博数据库。选用的样本区间为2007 年 1 月 1 日到 2014 年 12 月 31 日，学术界普遍认为 2008 年的金融危机使得各个金融市场都产生了翻天覆地的变化，包括不同市场间的风险溢出效应也发生了明显的变化，为了验证这种判断并分析其原因，本文将样本数据分为两个子样本，第一阶段为金融危机时（2007 年--2009 年），第二阶段为金融危机期后（2010年--2014 年）。另外，需要统一两市的报价单位，将布油价格乘以对应日的美元兑人民币汇率，将原本布油的单位美元/桶换算为元/桶，与 PTA 期货的单位相一致。考虑到中国和英国的时区不同，伦敦国际石油交易所和郑州商品期货交易所的交易时间也不同，郑州商品期货交易所的开盘时间为当日早上 9:00，收盘时间为下午 3:00，而伦敦国际石油交易所的开盘时间为北京时间当日晚上 6:00，收盘时间为北京时间次日凌晨 4:00。根据时间来分析风险溢出的方向是当日的 PTA期货影响当日的布油期货，当日的期货布油影响次日的 PTA 期货。因此在研究PTA 期货对原油期货的溢出效应时本文采用同一日的两市数据，研究原油期货对PTA 期货的溢出效应则采用当日的布油数据对次日的 PTA 数据。
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结 论
现阶段全球经济瞬息万变，金融危机无处不在，而我国的 PTA 行业正面临经济转型的重要阶段，PTA 期货市场不断发展壮大且日渐成熟，受到国内外投资者与相关学者的广泛关注。本文以 2008 年爆发的金融危机为时间界限，将样本数据划分为两个不同的样本区间，采用 Copula-CoVaR 模型对原油期货市场与PTA 期货市场的风险溢出效应作定性分析描述，基于第四章的实证分析得到以下几点结论：从风险溢出的方向看，PTA 期货对原油期货的风险溢出效应是正向的，同样地，原油期货对 PTA 期货的风险溢出也是正向的，也就是说两个市场的价格涨跌是相同方向的，同时，原油期货市场如果遭遇风险，PTA 期货市场所面临的风险会随之增大，反过来如果 PTA 期货市场发生风险也会使得原油期货市场的风险增强。这符合两个市场在实际价格运动中呈正相关方向的特点，对判断PTA 期货的实际价格走势具有极大的参考价值。
（1）从原油期货对 PTA 期货的正向风险溢出效应这一角度来看，PTA 价格受到供求关系与成本推动两方面的作用，其中供求关系起到决定性作用，但是在以石油为源头的石化行业中，不能忽视上游产品的成本转移效应，尤其在石油价格波动剧烈的行情下，成本推动尤为明显。PTA 价格与上游原料 PX 及源头产品石油的价格联系非常紧密，尤其在 PTA 价格与成本相当接近时，原油价格的变动很快能反应到 PTA 产品上，实际上可以说，PTA 的价格是受制于原油价格的。而我国原油需求量的对外依存度很大，2015 年 4 月原油进口量为近 740 万桶/日，取代美国首次成为全球第一大原油进口国，我国作为原油期货价格的被动接受者，这无疑造就了国际原油期货对我国 PTA 期货风险溢出效应较强的这一结果。
（2）从 PTA 期货对原油期货价格正向溢出效应来看，原因在于，如果 PTA的下游企业（化纤企业和纺织企业）可以承受这种价格的波动，那么成本的变化就可以一环接一环有效地向下传导。但是一旦下游企业已经无法负担 PTA 的价格，这种成本的传导就会被打断，严重阻碍下游聚酯产品的销售，聚酯产品销量下降导致库存快速增加，聚酯工厂对转嫁高额成本束手无策，长此以往就不可避免地发生聚酯大面积降负这一情况。下游产业链会对 PTA 以及其上游产业链产生反作用力，PTA 的价格因此受到影响产生波动，PTA 的价格波动再引起 PTA市场需求的波动，如此环环相扣，直至最终影响 PTA 源头产品原油的市场价格以及需求。
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参考文献(略)