附录B 外文原文
Abstract
In a period of great oil price volatility, the paper assesses the role of expected net demand compared to liquidity and leverage driven expansion in net long positions. We apply time series tests for mutual and across exchange causality, and lead-lag relationships, between crude oil spot and futures prices on two international and one Indian commodity exchange. We also search for short duration bubbles, and how they differ across exchanges. The results show expectations mediated through financial markets did not lead to persistent deviations from fundamentals. There is mutual Granger causality between spot and futures, and in the error correction model for mature exchanges, spot leads futures. Mature market exchanges lead in price discovery. Futures in these markets lead Indian (daily) futures-markets are integrated. But there is stronger evidence of short-term or collapsing bubbles in mature market futures compared to Indian, although mature markets have a higher share of hedging. Indian regulations such as position limits may have mitigated short duration bubbles. It follows leverage due to lax regulation may be responsible for excess volatility. Well-designed regulations can improve market functioning.
Keywords crude oil spot;futures;commodity exchanges;short duration bubbles;position limits.
I. Introduction
Large recent oil price volatility motivates a reexamination of the interaction between oil spot and futures markets. We exploit the integration of a new commodity exchange, with a different regulatory regime, to isolate the contribution of regulations. Comparison is possible since the Indian Commodity exchange selected has sufficient liquidity and depth—in 2012 it became the third largest commodity exchange in the world.
As a physical commodity, the price of oil depends on the supply-demand balance,inventories, oil production capacity and costs. But as administrative price mechanisms were given up in the physical market, price discovery also began to take place in deep and liquid futures markets, which aggregated diverse views. As a financial asset, the price of oil depends on the structure of markets, expectations of oil fundamentals and of news impacting them. Prior to 2000, the expected long-run price of oil was stable. An oil shock was expected to reduce demand and to raise supply from Organization of the Petroleum Exporting Countries (OPEC) and non-OPEC sources. But these feedback mechanisms did not work in the sharp commodity booms of the 2000s (Fattouh 2010). Normal commodity cycles show a supply response after periods of sustained high prices. There are signs of this as shale oil and oil substitutes are developed.
Two classes of explanation are given for the unprecedented hardening of commodity prices in the new century. The first is driven by a changing structure of fundamentals—namely the rise in consumption given rapid growth in Asia especially China and India, countries with two-fifth of the worldrsquo;s population. That advanced economies with higher total consumption faced a slowdown, however, meant net demand fell. A price spike above equilibrium levels in a storable commodity should raise its stocks reflecting hoarding, but stocks were declining in most commodities in the period. If expectations that excess demand will persist become established and if inventories of a storable commodity are low, however, a demand or supply shock can result in a sharp rise in price since it takes time for supply to increase.
The second explanation is leverage from financial derivatives supported by quantitative easing in crisis-hit countries driving prices up across asset categories. Price discovery through futures markets does help producers to plan output and to hedge risks. As long as informed traders dominate they should not let values deviate far from fundamentals. Buying futures does not have the same effect as hoarding a commodity. Opposite paper positions can be generated in deep and liquid markets. But a fundamental change, starting in the 1990s, was the growth of investors who took positions in commodity futures as part of a diversified portfolio. Commodities became an asset class traded in modern financial markets. To facilitate such investment, intermediaries such as banks or lsquo;swap dealersrsquo; provided products tracking commodity indexes. Examples of such products are exchange-traded funds (ETFs),or swaps, largely in over-the-counter (OTC) markets for large players such as hedge funds. In the US such swaps were granted exemptions from speculative position limits in the Bush years.This coincided with large-scale index-based investment as pension funds etc.diversified their portfolios after the dot com crash. The commodity ETFs, traded in stock exchanges, are not for hedging purposes—they take positions based on expected price movements. There is no real exposure in commodities, no commodity delivery is involved,unlike in commodity exchanges. Investors are not commercial hedgers—their positions are continuously rolled over. Over 2004-08 open interest in oil derivatives more than tripled and the number of traders doubled, and positions were largely long. The sums involved are very large .
Position limits were the standard regulatory response to prevent large traders, alone or in concert, building up large positions in commodity markets to manipulate prices. In commodities limits tend to be tighter for near month contracts since concentration in maturing contracts causesrsquo; price volatility. Exemption from position limits was given on the grounds that transactions through OTC dealers are hedging activities, since the dealers buy futures to hedge their own short exposures, after netting across all their clients. But the positions swap dealers are hedging are financial not commercial positions, and investor
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附录A 译文
摘 要
在油价大幅波动的时期，本文评估了预期净需求与流动性和杠杆驱动的净多头头寸扩张相比的作用。我们对两个国际和一个印度商品交易所的原油现货和期货价格之间的相互和跨交换因果关系以及先后关系进行时间序列测试。我们还研究短期泡沫，以及它们在交易所之间的差异。结果显示，通过金融市场调节的预期并未导致持续偏离基本面。现货与期货之间存在相互的格兰杰因果关系，在成熟交易所的误差修正模型中，现货引领期货。成熟的市场交易引领价格发现。这些市场的期货导致印度（日常）期货市场整合。但是与印度相比，成熟市场期货中有更强有力的证据表明泡沫短期或崩溃，尽管成熟市场的对冲比例较高。印度法规（如头寸限制）可能会缓解短期泡沫。由于监管松懈可能导致杠杆过度波动。精心设计的法规可以改善市场运作。
关键词 原油现货;期货;商品交易所;短期泡沫;头寸限制
1 导言
近期油价大幅波动促使人们重新审视石油现货市场与期货市场之间的相互作用。我们利用新的商品交易所与不同的监管制度的整合来隔离法规的贡献。由于所选择的印度商品交易所具有充足的流动性和深度，因此在2012年它成为世界第三大商品交易所。
作为实物商品，石油价格取决于供需平衡，库存，石油生产能力和成本。但随着实体市场放弃行政价格机制，价格发现也开始在深度和流动性期货市场中发生，这些市场聚集了不同的观点。作为一种金融资产，石油价格取决于市场结构，石油基本面预期以及影响它们的新闻。在2000年之前，预期的石油长期价格稳定。预计石油冲击将减少石油输出国组织（欧佩克）和非石油输出国组织的需求并增加供应。但是这些反馈机制在2000年代的虚假商品繁荣中并不起作用。正常商品周期显示在持续高价时期之后的供求关系。由于页岩油和石油替代品的开发，有迹象表明这一点。
对新世纪商品价格前所未有的僵化给出了两类解释。第一个是由基本面结构的变化推动的，即亚洲的快速增长带来的消费增长，特别是中国和印度这两个拥有世界人口五分之二的国家。总消费较高的发达经济体面临放缓，但净需求下降。在可存储商品中，价格飙升至均衡水平以上，应该提高其存量，反映囤积，但在此期间大多数商品的库存都在下降。如果对超额需求持续存在的预期得以确定，而且可储存商品的库存较低，则需求或供应冲击可能导致价格急剧上涨，因为需要时间来增加供应。
第二种解释是受危机影响国家量化宽松政策支持的金融衍生品的杠杆作用，推动资产类别的价格上涨。通过期货市场发现价格确实有助于生产者计划产出并对冲风险。只要知情交易者占主导地位，他们就不应该让价值偏离基本面。购买期货与囤积商品的效果不同。相反的纸张头寸可以在深度和流动性市场中产生。但从20世纪90年代开始，一个根本性的变化是投资者的增长，他们将商品期货的头寸作为多元化投资组合的一部分。大宗商品成为现代金融市场交易的资产类别。为促进此类投资，银行或“掉期交易商”等中介机构提供跟踪商品指数的产品。此类产品的例子是交易所交易基金（ETF）或掉期交易，主要是针对对冲基金等大型企业的场外交易（OTC）市场。在美国，这种掉期交易在布什时期获得了投机性头寸限制的豁免。这与大规模的基于指数的投资相吻合，因为养老基金等在互联网泡沫破灭后使其投资组合多样化。在证券交易所交易的商品ETF不是用于对冲目的，它们根据预期的价格变动采取头寸。与商品交易所不同，商品没有真正的风险，也没有商品交付。投资者不是商业套期保值者 - 他们的头寸不断被推翻。 2004至2008年，石油衍生品的持仓量增加了两倍以上，交易商数量翻了一番，持仓量基本上很长。涉及的金额非常大。
持仓限制是标准的监管反应，以防止大型交易者单独或一致地在商品市场中建立大量头寸来操纵价格。由于成熟合约的集中导致价格波动，因此近月合约的商品限制趋于紧张。豁免头寸限制的理由是，通过场外交易商进行的交易是对冲活动，因为交易商在净交易所有客户后购买期货以对冲他们自己的短期风险。但是，掉期交易商的交易对手是金融而非商业头寸，投资者自己对未来价格采取投机观点。由于投资非常大，它们可能扭曲市场。如果大型指数基金主要为多头，空头头寸可能会有风险。随之而来的利润率上升可能会使其成本更高，从而推动商业对冲。还有其他担忧报告延迟，此类交易中使用的抵押品质量，潜在风险敞口大幅增长，而且ETF有时会偏离他们应该跟踪的指数。
需要更多的研究来区分商品价格上涨的替代解释。套利推动期货价格在风险规避，交易和套利成本所规定的范围内等于预期的未来现货价格。对于具有连续生产和高储存性的石油等商品而言，这些无套利限制较小。在这些范围内，市场预期会影响期货价格。如果预期占主导地位，附近的期货将导致现货价格。如果基本面占主导地位，或者期货市场已经正确评估了未来的现货价格，那么因果关系就会逆转，因此现货应该会引发附近的期货。与发达国家交易所相比，EM提供了一个测试替代解释的机会。杠杆只会影响规则较弱的交易所，而全球超额需求应影响所有交易所。更大的整合意味着全球流动性会影响所有价格。如果结果仍然不同，则意味着设计良好的监管制度可以弥补流动性过剩。
为了评估基本面在流动性和创新驱动的净多头头寸扩张中的作用，以及跨交易所整合的影响，我们首先测试相互格兰杰因果关系（GC）和矢量误差修正模型中的领先滞后（VECM），两个国际和一个印度商品交易所的原油现货和附近期货价格之间。如果发现期货影响到现货，反之则不然，它可以支持金融市场对价格的预期支配。
其次，我们测试一个交易所的期货是否会影响其他地区的现货市场。这有助于理解不同市场发展水平的整合性质。
我们研究不同的石油期货系列中是否存在短期泡沫，以及它们在交易所之间的差异。如果观察到整合，但泡沫的行为不同，可能是由于不同的监管制度，从而有助于区分预期的基本面和杠杆驱动的价格波动解释。
结果显示，基本面在价格发现中占主导地位，其中发达的市场交易领先。现货与期货之间存在相互的格兰杰因果关系，但在成熟交易所的误差修正模型中，现货引领期货。发达市场期货领先印度（日常）期货市场整合。但是，与印度相比，实际发达市场期货中有更强有力的证据表明短期或崩溃的泡沫，尽管发达市场的对冲比例较高。印度的头寸限制和动态利润率等法规可能会缓解价格与基本面的短期偏差。因此，由于监管松懈导致的杠杆可能导致过度波动。结果表明，精心设计的法规可以改善市场运作。
论文的结构如下：第二部分回顾了选定的石油期货研究;第三部分测试了印度期货市场的全球一体化程度及其对现货和期货市场之间相互作用的影响;第四节测试泡沫;在第六节结束之前，第五部分是对政策产生的影响。
2 文献综述
文献从有效的市场概念开始，并得到了对它们的支持，但随着文献的成熟，它也探讨了不完善之处。
2.1 原油期货市场的价格确定
考虑确定原油市场期货价格的标准框架是储存理论，通常适用于可储存商品的市场。现货价格是商品立即可用的价格，期货价格是商品在指定的未来日期和地点可供交割的价格。以最简单的形式提供商品供应，假设风险中性商品加工商在竞争环境中运作，并最佳地选择他们今天希望消费的商品数量和他们希望的数量。储藏。风险中性假设确保期货价格等于预期的未来现货价格，并根据与储存石油相关的成本和收益进行调整并随时可以获得。预期的新原油发现或原油替代品的发明也很重要。因此，如果市场有效，预计现货价格和期货价格之间存在密切的数学关系。这种类型的模型有很长的研究史，从Kaldor（1939），Working（1949），Brennan（1958）和Gustafson（1958）开始到最近的论文包括Scheinkman（1983），Williams和Wright（1991），Deaton和Laroque（1992），以及Ng和Ruge Murcia（2000）。
2.2 期货价格和市场预期
只有在期货价格代表石油现货价格的理性预期时，期货价格才能用作预期现货价格和期货价格的期限结构作为油价的预期时间路径。因此，期货价格代表市场预期的论据依赖于期货价格是未来石油现货价格的无偏预测因素。现有证据与该假设大体一致。虽然有一些证据表明期货价格是现货价格的偏向预测因素，但平均偏差很小。有关石油期货价格与预期未来现货价格的良好近似值的证据来自Chernenko（2004），Arbatli（2008），Chinnet.al（2005年），Alquist和Kilian（2010年）。
2.3 用期货价格预测原油现货价格
在有效市场中，期货价格应该预测石油的现货价格。主要结论是，虽然期货价格倾向于产生平均正确的预测，但相对于无变化预测，此类预测也具有高度波动性。因此，基于期货的预测在给定时间点可能非常不准确。基于期货的预测的可变性使得在得出关于未来石油价格轨迹的判断时，将石油期货价格中包含的信息与其他类型的信息结合起来是可取的。
一些早期研究发现，证据期货价格是未来石油现货价格的非抽样预测指标。 Ma（1989）报告说，在样本外的预测练习中，期货价格优于无变化以及其他简单的时间序列模型预测.Kumar（1992）得出了类似的结论。他发现期货价格提供的预测比从其他时间序列模型（包括随机游走模型）获得的预测更准确。在一项使用数据到2003年底的研究中，Chernenko（2004）提供的证据表明，基于期货的预测具有比无变化预测略低的均方预测误差。三篇相关论文是Chinn （2005），Wu和McCallum（2005），以及Coibion和Chinn（2009）。Chinn得出结论，基于期货的预测是石油现货价格的无偏预测因子，并且根据均方预测误差，它们的表现优于随机游走预测。然而，当Coibion和Chinn（2009）更新了他们早期论文的结果时，他们发现期货价格并没有系统地优于随机游走预测，尽管它们优于其他类型的时间序列模型产生的预测。 Wu和McCallum（2005）报告称，期货价格往往不如无变化预测准确。
2.4 期货现货价差和预防性需求
Alquist和Kilian（2010）提出了一种模型，其中期货现货差价可被视为对未来石油供应短缺预期变化的指标。在他们的模型中，石油生产国向石油消费国出口石油，该国利用石油生产最终产品，用于石油交易或国内消费。石油进口商可以通过持有地上石油库存或购买石油期货来确保石油供应冲击的不确定性。石油生产商可能会出售石油期货以防止捐赠不确定性。
该模型的一个含义是，随着石油库存的预防性需求增加，未来石油供应短缺的不确定性增加导致石油期货价差下跌并提高当前的石油现货价格。因此，这种不确定性导致石油的实际价格超调，然后逐渐下降到高于原始价格的新稳态值。
2.5 石油波动和投机
对石油波动性的有限研究往往表明，自1973年石油危机以来，石油和能源价格总体上比其他大宗商品价格波动更大（Fleming和Ostdiek，1999）。 Plourde和Watkins（1998）发现1985至1994年期间的原油价格波动处于所研究的所有价格波动度量范围的上限，但并未“明显超出其他商品设定的范围”。
Bessembinder和Seguin（1993）发现，持仓量对波动性有显着的负面影响，而交易量具有显着的正面影响。弗莱明（1999）使用公共CFTC数据，基于1982年至1997年所有纽约商品交易所（NYMEX）原油合约的每日现货价格和总持仓量进行了一项研究。如在Bessembinder（1993）研究发现，他们发现未平仓合约与波动率之间存在负相关关系，并建议期货交易稳定市场，因为交易改善了深度和流动性。 Dufour（2000）表示，大量购买可能会导致价格上涨，至少是暂时的，直到投资者有机会验证真正的基本面。如果买入或卖出方面的数量存在相当大的差异，潜在投资者可能会将此视为可能的信号，表明存在他们不知道的事情，因此买入或卖出不基于基本信息的合约。这可能导致具有额外波动性的时间段，并且随着越来越多的投机者进入市场，有理由相信这些时间段的频率增加。 Irwin和Holt（2004）显示交易量和波动率之间存在小而正的关系。
在Irwin和Sanders（2010）调查的
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