商品期货与市场效率

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《Commodity futures and market efficiency》
---
作者：
Ladislav Kristoufek and Miloslav Vosvrda
---
最新提交年份：
2013
---
英文摘要：
  We analyze the market efficiency of 25 commodity futures across various groups -- metals, energies, softs, grains and other agricultural commodities. To do so, we utilize recently proposed Efficiency Index to find that the most efficient of all the analyzed commodities is heating oil, closely followed by WTI crude oil, cotton, wheat and coffee. On the other end of the ranking, we detect live cattle and feeder cattle. The efficiency is also found to be characteristic for specific groups of commodities -- energy commodities being the most efficient and the other agricultural commodities (formed mainly of livestock) the least efficient groups. We also discuss contributions of the long-term memory, fractal dimension and approximate entropy to the total inefficiency. Last but not least, we come across the nonstandard relationship between the fractal dimension and Hurst exponent. For the analyzed dataset, the relationship between these two is positive meaning that local persistence (trending) is connected to global anti-persistence. We attribute this to specifics of commodity futures which might be predictable in a short term and locally but in a long term, they return to their fundamental price.
---
中文摘要：
我们分析了金属、能源、软商品、谷物和其他农产品等不同类别的25种商品期货的市场效率。为此，我们利用最近提出的效率指数发现，所有分析商品中效率最高的是取暖油，紧随其后的是WTI原油、棉花、小麦和咖啡。在排名的另一端，我们检测活牛和饲养牛。效率也被发现是特定商品群体的特征——能源商品是效率最高的，而其他农业商品（主要由牲畜构成）是效率最低的群体。我们还讨论了长期记忆、分形维数和近似熵对总效率的贡献。最后但并非最不重要的是，我们遇到了分形维数和赫斯特指数之间的非标准关系。对于分析的数据集，这两者之间的关系是积极的，这意味着局部持久性（趋势）与全局反持久性相关联。我们将其归因于大宗商品期货的具体情况，这些期货可能在短期和本地都是可预测的，但从长期来看，它们会回到基本价格。
---
分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
--

---
PDF下载：
--> Commodity_futures_and_market_efficiency.pdf (734.7 KB)

2022-4-29 18:49:59 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：商品期货 市场效率 Agricultural relationship Quantitative

捷克共和国科学院信息理论与自动化研究所Miloslav Vosvrdaa，商品期货与市场效率研究所主任Kristoufeka，b，Miloslav Vosvrdaa，波德沃达伦斯库·维齐4，182 08，捷克共和国布拉格，捷克共和国布拉格，查尔斯大学社会科学学院经济研究所，捷克共和国布拉格，奥普莱塔洛娃2611000，EUAbstracts我们分析了25种不同类别商品期货的市场效率——金属、能源、软商品、谷物和其他农产品。为此，我们利用最近提出的效率指数，发现所有分析商品中效率最高的是取暖油，紧随其后的是WTI原油、棉花、小麦和咖啡。在排名的另一端，我们检测活牛和饲养牛。效率也是特定商品群体的特征——能源商品效率最高，其他农业商品（主要由牲畜构成）效率最低。我们还讨论了长期记忆、分形维数和近似熵对总效率的贡献。最后但并非最不重要的是，我们发现了分形维数和赫斯特指数之间的非标准关系。对于分析的数据集，这两者之间的关系是积极的，这意味着本地持久性（趋势）与全局反持久性相关联。我们将其归因于特定的商品期货，这些商品期货可能在短期和本地都是可预测的，但从长期来看，它们会回到基本价格。关键词：商品、效率、熵、长期记忆、分形维数JEL代码：C10、G14电子邮件地址：kristouf@utia.cas.cz（拉迪斯拉夫·克里斯托菲克），vosvrda@utia.cas.cz（MiloslavVosvrda）预印本于20131年9月9日提交给能源经济学。

引言有效市场假说（EMH）一直是二十世纪金融经济学的基石，它被Fama（1970）的一篇综述经验发现的论文提到了中心位置，该论文遵循了Fama（1965）和Samuelson（1965）的有效市场假说。尽管实际定义有所不同，前一项研究建立在随机游走定义的基础上，后一项研究建立在鞅定义的基础上，但定性结果是相同的——市场的效率源于不可能系统地击败市场，通常是以高于平均水平的风险调整回报的形式。Fama（1991）后来将效率假说分为三种形式——弱、中、强——这三种形式因考虑到的不同信息集而有所不同，所有这些都是基于市场价格中包含的信息集。所有与过去价格变动相关的市场数据都是疲软的。因此，基于历史时间序列（技术分析）的市场走势预测在这种形式下是不可能的。中表EMH表示所有公开可用的信息已经包含在价格中，强表EMH添加了所有（甚至私下）可用的信息。因此，中等形式也抛弃了基本分析，而强形式甚至消除了内部人士的利益。显然，有效市场假说的一种更广泛形式总是强形式的一个子集。尽管EMH在经验和理论上都被反复贬低（Cont，2001；Malkiel，2003），甚至在2007/2008年全球金融危机爆发后更是如此，其有效性仍然是一个悬而未决的问题，但它仍然存在于金融经济学的标准教科书中（Elton et al.，2003）。不同的研究中讨论了不同资产的效率比较。在一系列论文中，Di Matteo等人。

（2003年、2005年）和Di Matteo（2007年）使用各种长期记忆估计器研究了股票指数、外汇汇率、国债利率和欧洲美元银行间利率的长期记忆和多重标度。他们表明，更发达国家的股票指数也更有效，表现出弱的抗持久性迹象（长期记忆的特性在方法论部分有详细描述），发现所有分析的欧元和国库券利率特性均与EMH无偏差。对于美元汇率，作者发现不同的结果，汇率效率水平与地理或地缘政治属性之间没有明显的联系。在另一系列论文中，Cajueiro和Tabak（2004a，b，c，2005）比较了不同大陆的股市指数，发现美国和日本市场效率最高，而亚洲和拉丁美洲市场效率最低。Lim（2007）研究了一系列股票市场的非线性依赖性、它们在时间上的演化以及与市场效率的关系。作者发现美国市场效率最高，其次是韩国、台湾和日本。排名的另一端是马来西亚、智利和阿根廷。Zunino等人（2010年）利用复杂性熵因果平面对股票市场指数进行排序，以表明新兴市场的效率低于人们预期的发达市场。这种差异归因于新兴市场的低熵和更高的复杂性。

Kristoufek和Vosvrda（2013）介绍了效率指数，并对股票市场指数进行了排名，发现效率最高的市场位于西欧、美国和日本，而效率最低的市场位于拉丁美洲和亚洲。然而，据我们所知，商品市场的效率并没有得到适当的关注。在本文中，我们分析了各种商品的期货市场——能源、金属和各种农产品——并使用Kristoufek和Vosvrda（2013）提出的效率指数比较了它们的效率。本文的结构如下。第2节介绍了有关商品效率的文献。第3节详细描述了该方法。第4节描述了分析的数据集并给出了结果。第5节结束。我们表明，效率与某种商品有关（能源商品效率最高，其他农业商品效率最低）。此外，我们发现序列的局部和全局属性之间存在非标准关系，因为大多数序列显示局部持久性，而在全局中，它们是均值回复的。因此，该系列遵循了相当长的当地趋势，但从长远来看，它们回到了基本价值。2.商品市场市场效率的文献综述由来已久。Roll（1972）研究了商品价格指数，并认为由于其收益的显著序列相关性，市场是无效的。

Danthine（1977）对这种说法提出了质疑，并表明违反标准鞅条件并不意味着在风险规避和无套利机会的支持下，商品现货市场的效率低下。Gjolberg（1985）分析了鹿特丹市场的石油现货价格，拒绝了效率假说，并为每日、每周和每月的价格变化构建了一个可证明的交易规则。帕纳斯（1991）与意大利市场一起研究了鹿特丹石油市场，根据leptokurtic月度价格变化，他否定了市场的效率。Herbert和Kreil（1996）研究了美国天然气现货（现金）和期货市场，发现这些市场效率不高。他们认为，这种效率是由美国天然气市场的特殊结构造成的。最近，Tabak和Cajueiro（2007）使用重新标度范围分析法分析了布伦特和威特鲁德原油的效率，并表明市场在时间上变得更加高效。Alvarez Ramirez等人（2008年）使用去趋势函数分析研究原油过程的自相关结构。他们表明，从长期来看，市场是有效率的，但从短期来看，自相关结构会导致对效率的否定。Alvarez Ramirez等人（2010年）使用滞后去趋势波动分析进一步检查原油市场，并认为多重标度和偏离随机游走行为导致现货价格无效。Wang和Liu（2010）进一步扩展了效率在时间上的演化研究，他们研究了不同尺度的去趋势流动分析方法的短期、中期和长期效率。他们表明，在所有三个分析尺度下，WTI原油在时间上变得更加有效。Wang等人还使用了去趋势反射分析。

（2011）认为WTI原油现货和期货在一个月以下的短时间内不有效。Charles and Darn’e（2009）也对原油市场（布伦特和WTI）进行了分析，他们使用方差比测试来表明布伦特市场是弱有效的，但WTI市场不是，同时提供了一些关于放松管制对市场影响的讨论。Lee和Lee（2009）使用面板数据平稳性测试研究了四种能源商品——煤炭、石油、天然气和电力，以发现所研究的市场中没有一个在严格的平稳性意义上是有效的。Lean等人（2010年）使用均值方差和随机优势方法研究了WTI原油现货和期货价格，发现现货和期货价格之间没有套利机会，同时这些发现对不同的子周期和关键事件具有鲁棒性。Narayan等人（2010年）研究黄金和石油现货和期货价格之间的长期关系。他们发现，投资者利用黄金市场对冲通胀，更重要的是，原油市场预测黄金市场，反之亦然，这意味着效率低下。Wang and Yang（2010）使用各种非线性模型研究原油、取暖油、汽油和天然气的高频期货数据。对于取暖油和天然气，作者发现市场效率主要在牛市条件下是深刻的。Gebre Mariam（2011）专注于美国天然气市场（现货和期货），为每日价格寻找无套利机会，但总体而言，作者声称，市场仅对约一个月到期的合同有效。Martina等人（2011年）利用熵方法计算WTI原油现货价格，并发现其价格的各种周期。Ortiz Cruz等人也应用了熵。

（2012）他们再次研究了每日WTI价格，发现市场的效率与20世纪90年代初和21世纪末美国经济衰退有关的两次效率事件有关。作者强调，放松市场管制有助于提高其效率。Zunino等人（2011年）将信息论方法（特别是排列熵和排列统计复杂性）应用于商品市场，使其能够对银、铜和棉花进行效率排名，从而使其成为效率最高的商品。Wang等人（2011年）使用多重分形去趋势函数分析研究黄金市场，以表明市场在时间上变得更加有效，尤其是在2001年之后。Kimet al.（2011）利用随机矩阵理论和网络分析表明，除了石油和黄金表现出效率低下的迹象外，股票和大宗商品市场是完全解耦的。Kim等人（2011年）随后利用去趋势波动分析法关注韩国农业市场，发现具有强波动性聚类的反相关序列，以提高效率。在这些选定的论文中，很明显，对商品市场效率的分析是富有成效的，有很多方法可以解决这个问题。然而，研究通常集中在一个（或一对）效率指标上，以测试特定市场是否有效。此外，分析通常集中在单一商品或一小部分商品上。在这里，我们通过对从能源和农业（包括几个亚组）商品到金属的广泛商品组合应用各种效率测量，为文献做出贡献。此外，我们还利用Kristoufek和Vosvrda（2013）引入的效率测量，根据商品的效率对其进行排名。3.方法有效市场可以通过几种方式定义。

主要的区别可以追溯到1965年，当时法玛（1965）和萨缪尔森（1965）分别使用了不同的定义——随机游走和鞅。我们坚持鞅定义的有效性，因为它限制较少。基于这一定义，我们假设金融资产的回报率与有效的市场状况连续不相关，且具有有限的方差。这种简单的定义允许使用本节描述的各种市场效率衡量标准。最后，我们参考了考虑这些统计数据的效率指数，它有助于在使用所研究时间序列的各种动态特性时，根据不同资产的效率对其进行排序。3.1. 长期记忆长期记忆（长期依赖）序列的特征是过去的值（甚至是遥远的，理论上是完全遥远的）影响着现在和未来的值。这些过程的标准描述是长期记忆参数H（Hurstexponent），其范围在0到0之间≤ 对于平稳可逆过程，H<1。MidPoint，H=0.5，适用于不相关（或一般短期记忆）过程，即有效市场的过程。当H>0.5时，这些过程与长期记忆呈正相关，通常被称为持续性。这些过程系统地遵循当地趋势，同时仍然保持稳定。对于H<0.5，我们有负相关的长期记忆过程——反持续过程。这种过程比随机过程更频繁地切换方向。更正式地说，长期记忆过程是在时间域和频率域中定义的。在时域中，它与幂律衰减自相关函数相连。对于具有时滞k的自相关函数ρ（k），其衰减特性为ρ（k）∝ k2H-2关于k→ +∞.

在频域中，长程相关过程的频率为λ的频谱f（λ）在原点发散，因此f（λ）∝ λ1-2Hforλ→ 0+. 这些定义进一步导致持续序列过程部分和的不可和自相关和发散协方差。这些性质用于参数H的各种估计。关于时间域和频率域估计的比较，见Beran（1994）；Taqqu等人（1995年）；Taqqu和Teverovsky（1996年）；罗宾逊（1995）；Geweke和Porter Hudak（1983）；Di Matteo等人（2003年）；迪马特奥（2007）；巴鲁尼克和克里斯托菲克（2010）；Teverovsky等人（1999年）。在这些估计器中，我们选择了适用于可能具有弱短期记忆的短时间序列的局部Whittle和GPH估计器（Taqqu等人，1995年；Taqqu和Teverovsky，1996年），这很容易使时域估计器产生偏差（Teverovsky等人，1999年；Kristoufek，2012年）。此外，这些估计量具有明确的渐近性质——它们是一致的渐近正态估计量。局部Whittle估计器局部Whittle估计器（Robinson，1995）是一种半参数最大似然估计器，利用K¨unsch（1987）的似然函数，仅关注原点附近的一部分频谱f（λ）。因此，不需要完整的参数规格，也不需要假设长期记忆模型的任何规格，而只需要假设一个在原始谱上有差异的模型。这样一来，估计器就不会考虑高频，反过来又会抵抗短期记忆偏差。作为序列{xt}的谱估计，我们使用定义为asI（λj）=TPTt=1exp的周期图(-2πitλj）xtj=1，2，我在哪里≤ T/2和λj=2πj/T。局部Whittle估计值定义为bh=arg min0≤H<1R（H），（1）其中r（H）=logmmXj=1λ2H-1jI（λj）！-2小时- 1mmXj=1logλj。