波罗的海干散货运价指数及研究文献综述

摘　要：BDI即波罗的海干散货运价综合指数，本文介绍了它的产生及其演进，分析了近年来BDI的波动情况及趋势，对学者在BDI波动的影响因素、波动规律及风险管理方面的研究做了文献的梳理及总结。

关键词：BDI 波动 风险管理
1 波罗的海干散货运价指数的简介
　　波罗的海干散货运价指数由波罗的海航运交易所创立和发布。波罗的海航交所是世界第一个也是历史最悠久的航运市场。1744年诞生于美国佛吉尼亚波罗的海咖啡屋，目前是设在英国伦敦的世界著名的航运交易所，全球46个国家的656家公司都是波罗的海航交所的会员。为了满足客户的需要，波罗地海航交所于1985年开始发布日运价指数---BFI（BALTIC FREIGHT INDEX），该指数是由若干条传统的干散货船航线的运价，按照各自在航运市场上的重要程度和所占比重构成的综合性指数。
　　为满足市场多元化的需求，航线经过数次调整，增设了单独的航次期租航线，在1999年的9月1日，波罗的海交易所将BFI分解成BPI和BCI两个指数，这样与大灵便型船运价指数BHI共同组成三大船型运价指数，同年11月1日，在BCI、BPI、BHI基础上产生的BDI取代了BFI，成为代表国际干散货运输市场走势的晴雨表。由于大、小灵便型船市场已经明显分化，2001年初波罗的海交易所将大灵便型船的运价指数BHI调整为BHMI，后来从2005年7月1日起，波罗的海航交所又公布了Baltic Supramax Index(BSI)，该指数反映了超级大灵型船的市场租金变化情况，BSI与BHMI并行了半年，在2006年1月1日BSI取代了BHMI。下图表是2009年3月19日波罗的海交易所公布的各个指数的具体航线构成以及它们的权重情况：

资料来源：Baltic Exchange Information Services Ltd  19/3/2009.
2 BDI的历史回顾
　　BDI是目前世界上衡量国际海运情况的权威指数，是反映国际间贸易情况的领先指数。如果该指数出现显著的上扬，说明各国经济情况良好，国际间的贸易火热。反之，亦然。
　　下图是BDI自1985年来的走势图：

数据来源：.
　　从图中可以清晰的看出，BDI的走势大致可以分为六个阶段：第一个阶段是从BDI设立到03年上半年，BDI的波动幅度不是很大，均值在1500点。第二个阶段是从03年下半年到06年年末，这期间该指数在4000点上下大幅的波动。第三个阶段是06年末到07年11月中旬，这阶段BDI可谓是井喷式的上涨，在07年11月13日达到历史高点11039点，全年BDI的平均值比去年增长118%。第四个阶段是07年11月初到08年5月下旬，受美国次贷危机的影响，一度大幅回落，跌至08年1月29日的阶段性低点5615点。虽然08年上半年国际金融市场利空消息不断，信贷危机也逐步演变深化，但国际航运业似乎未受到影响，BDI升势迅猛，08年5月20日，该指数创下11793点的历史新高。第五个阶段是08年5月下旬到08年12月初，这阶段美国次贷危机已经演变为全球性的金融危机，全球经济衰退日渐明显，国际货运业负面影响显现，BDI一路暴跌，08年12月5日跌至663点，达到历来低谷，08年可谓是BDI大起大落。第六个阶段是从08年12月初到09年3月上旬，BDI有所回升，09 年3月19日报1795点，从低位已累计回升171%，但近日有所回落。
　　BDI作为干散货航运价格的综合指数，能够客观反应干散货航运的市场行情，是研究干散货航运市场的重要依据和对象，该指数的剧烈波动也给航运公司带来不确定的经营风险。因此，国际海运学界人士对BDI进行了长期和多方面的研究，下文就BDI波动的主要影响因素、波动的规律计量研究、以及如何降低由于BDI的波动带来的经营风险等方面做一下文献综述。
3 影响BDI波动的主要因素
3.1运力供求对BDI的影响
　　从经济学角度来说，需求和供给的关系变化是影响价格的根本原因。国际干散货运价作为运输劳务的价格，和其它商品价格一样受航运市场供求关系的影响，是干散货运输的供给方和需求方在近乎完全竞争的国际干散货运输市场上通过自由竞价达到的一种市场均衡价格。
　　杨柳（2006）利用回归模型分析得到FFA与BDI之间存在着很明显的线性相关关系。又进行了ARMA模型， GRACH模型的修正，VAR模型的分析，得到结论：07年来的BDI指数的高涨，航运供求因素不是主要原因，FFA市场的影响是主要原因，并且FFA市场只能对BDI造成短期影响，所以从短期来看，FFA市场的波动会对现货市 场产生持续扰动。但从长期来说，供求、成本等现货市场因素将是影响BDI的主要原因。
　　陆克从等（2008）[2]对2004年到2007年数据分析中总结了BDI波动的影响因素中认为投机性租家和国际投机热钱在FFA市场的炒作氛围浓重也是不可忽视的因素。由于投机性租家在 FFA市场大肆炒作, 其后又相继撤离, 导致市场行情大起大落。
　　王凌（2008）[5]认为07年-08年来的BDI的剧烈波动在于大量参与FFA市场交易资金的不稳定性。炒作FFA市场往往意味着囤积部分运力,这部分不透明的运力就成为冲击市场的隐患。如果FFA多方转向做空,这些被冻结的运力集中释放,将对市场形成突如其来的打击。
3.3航运成本对BDI的影响
　　航运成本主要包括航运中涉及的货物装卸、人员工资、燃油价格等。陈庆辉（2004）[6]通过图表分析了航运成本对运价的影响，认为航运成本的上升都会使运价指数上涨。王然（2008）[7]详细的介绍了运价和航运成本的构成，航运成本包括物质消耗支出、劳动报酬支出等成本支出，这部分支出在运价中占有很大的比重。国际航运成本是航运企业制定运价的主要依据，对运价的变动产生深远的影响。原油价格上涨；船员的培养费不断上升；船舶购置成本和港口使费的增长，使得构成运输成本的各项费用都有上升的趋势。因此资金的机会成本的增加使运输成本出现明显的上升趋势，国际干散货运价也随之呈现长期上升的趋势。
3.4 全球国际贸易量对BDI的影响
　　国际干散货航运需求是从国际贸易中派生出来的，所以航运市场与国际贸易有着直接又紧密的关系。国际贸易对运价的影响一般是周期性的，这是因为世界经济的周期性波动对贸易产生周期性影响，从而使需求也会产生周期性变动。陈庆辉（2004）[6]也论述了干散货的贸易需求对运价指数的影响，认为大宗干散货进口需求的增加和购买意向可以推动运价指数的上涨。刘水生（2007）[8]也分析世界经济，干散货贸易的影响，通过全球经济的增长的数据分析得到增长越快，运价越高。王然（2008）[7]也总结了世界经济即国际贸易的促进运价指数的上涨，还提到了“中国因素”和“印度因素”，这两个因素都促使了贸易量的加大，进而提高了运价。
4 对BDI波动规律的计量研究
　　长期以来，国际航运界学者对BDI的波动规律做了很多计量模型方面的研究，总结如下：
　　Cullinane(1992) [9]首次使用自回归移动平均模型建立波罗的海运价指数模型，认为BDI指数经过一阶差分后是平稳序列，得到了ARI以(3，1，0)模型用于短期的波罗的海运价指数预测。
　　Berg-Andreassen(1996) [10]通过对BFI数据的分析对干散货航运市场进行了研究，文章中对1985年4月至1988年12月的日观测数据的时间序列进行了ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验，结论认为运费率序列服从随机游走趋势。这意味着干散货运费是一个非平稳过程，但经过一阶差分后成为平稳过程，即一阶齐次非平稳过程。
　　Kavussanos(1996) [11]研究了1973年—1992年干散货运费率的月度观测数据的波动性(Volat11ity)，包括现货和期租费率，结论显示数据序列的对数是一阶自积并且存在协整关系。
　　Berg-Andreassen(1997) [12]对10年干散货航运三条航线的BFI季度数据进行了分析以检验运费率序列变换成平稳序列所需要的差分次数。结果显示，每条航线的运费率序列都是经过一阶差分后形成平稳序列即一阶自积的，运费率序列服从随机游走。
　　杨伟年(1999) [13]建立波罗的海运价指数的多元线性回归模型和多因素滞后变量模型，通过分析认为国际干散货运输需求量与该市场价格存在正的相关关系，国际干散货运输船舶供给量与该市场价格存在负的偏相关关系。此外，世界进出口贸易量对国际干散货运输价格的影响作用次之，为正的偏相关关系，其它因素对国际干散货运价的影响作用不显著
　　张林红等(2001) [14]从运力供给入手，引入了市场运运价与市场综合因数之间的函数关系及其变化趋势，通过拟合，得出国际航运市场运价定量化预测模型，并对2001年以后的波罗的海运价指数进行了预测
　　吕靖等(2003) [15]对BDI 分别提取长期趋势项、周期波动项和季节波动项后，得到了符合ARMA模型建模要求的零均值平稳序列并建立ARMA预测BDI的模型。
　　李耀鼎等(2006) [16]对1984年7月至2005年11月的半月BDI对数序列进行了ADF检验，得到以下结论：BDI对数序列具有尖峰厚尾的特征，因此不能认为BDI对数序列服从正态分布；对BDI对数序列进行单位根检验，结果表明BDI对数序列存在单位根，是非平稳时间序列，但是一阶差分后是平稳过程。运用ARCHLM检验法对BDI对数序列误差项进行检验，结果表明BDI波动具有高阶条件异方差性，并用GARCH(1,1)有效地消除条件异方差性，从而更好地拟合波罗的海运费波动。
　　陆克从等（2008）[2]对2004年1月4日至2007年12月24日，共999个观测数据，根据这些数据利用ARCH族模型研究BDI的规律，对BDI对数收益率序列的平稳性、异方差性及波动特点进行分析，得到国际干散货运价指数BDI对数序列一阶差分后得到的日收益率序列是平稳过程。通过ARCH LM检验认为BDI日收益率序列存在高阶ARCH 效应，也运用了GARCH(1,1)模型消除残差序列的条件异方差性，更好地拟合BDI序列，对后市的预测提供依据。
5 对BDI波动的风险管理
　　国际干散货运输市场波动性剧烈震荡，给参与者带来了巨大的经营风险。为此，航运界把眼光放在海运经营风险管理上，人们最热衷的当数对运价波动风险的控制，探讨有效规避市场风险的方法，从而引发和带动航运期货市场诞生与发展。
　　Batchelor等(2003) [17]使用多变量的VAR模型、VECMSURE-VECM、单变量时间序列模型和ARIMA模型,预测即期运费率和远期运费率，研究的样本航线是BPI的P1、P2、P1A和P2A，数据期间为1995年7月至2002年7月。研究的结论是：FFA有助于提高即期运费的预测质量，相反，即期运费对远期运费的预测没有多少帮助。这表明远期运费比当前的即期市场含有更多更好的市场信息。
　　张建等（2006）[18]介绍了远期运费协议（FFA）的含义及其在国际干散货航运市场的发展情况，探讨FFA风险管理的作用，具有套期保值投机的功能。并建议了中国船东和租家必须学会利用FFA这一新的工具进行风险管理。
　　段国栋（2007）[19]介绍了干散货航运市场风险管理的发展，认为随着市场波动加剧，控制市场风险的方法经历了：船队拆分经 营→浮动指数法→运费衍生品—FFA。介绍了FFA保值和投机两种功能，经营者利用 FFA进行对冲，把运费变动风险转移给愿意承担风险的投机者。还可以利用FFA来进行对冲实现套期保值的功能，以期在未来某一时间通过卖出(买入)期货合约来补偿现货市场价格变动所带来的实际价格风险。
　　孙淑文（2008）[20]针对2007年至2008年的一轮波动，提出要积极运用运价衍生工具应对波动。在文章中指出航运企业通过签订COA（长期租船运货合同），来稳定运价成本。COA较多采用的是指数浮动法，再有就是目前国际航运市场上提供的远期运价合约（FFA）可以被来提前锁定运输成本，规避价格波动带来的风险。
　　苏同江等（2008）[21]对于如何规避风险介绍了三种形式：远期运费合约、运费期权、远期燃油期货。当今国际航运市场的博弈从传统的现货市场向期货和现货并存且相互影响的方向发展，国际航运期货交易已经成为航运企业在干散货市场中研判未来市场走势、套期保值、投机盈利的重要手段之一。
　　陈小龙等（2008）[22]认为可以利用海运运费衍生品来有效规避运费风险，海运运费衍生品主要有：波罗的海运费指数期货(BIFFEX)、远期运价协议(FFA)和运费期权(Freight Options)。指出FFA交易占绝对优势，而OTC为FFA交易的主要方式。
　　李俊，卢春霞（2008）[23]采用Johansen协整技术对基于BCI T/C average、BPI T/C average的两个干散货FFA市场的期货和现货价格进行了协整研究，结果认为：基于这两者的干散货FFA市场不是有效市场，交易时风险较大，建立了两组序列的协整关系模型和基于非对称CARCH（1，1）模型的两个FFA定价公式，并对两个模型中的价格序列进行了Granger因果检验得到它们互为Granger成因，得到基于BPI T/C average的干散货FFA交易更适合企业进行套期保值，而基于BCI T/C average的干散货FFA交易更适合企业进行投机套利，攫取高额利润，但交易均存在比较大的风险。这样可以指导中国企业更多、更好地参与国际干散货FFA市场的交易，降低海运运价风险和成本。
结束语
　　在国际干散货市场竞争日趋激烈的今天，航运界对BDI指数的关注程度不言而喻，虽然对BDI波动的影响因素，规律，规避风险方面做了很多研究，可在变化莫测的航运市场上，经营风险日益加大，特别是2007年到现在航运市场戏剧化的波动给航运企业带来了沉重的打击，那么对我们今后研究航运市场指明了方向，应该在预测BDI和规避风险方面做深入细致的研究。怎样能更好的提高指数的可靠性，比如制定一套完整的指数的推算规则。能否建立反映航运市场的供求的模型，或者是让供求的情况透明化。在风险管理方面通过上文分析看出具有套期保值、投机、良好流动性等特点的FFA交易，在规避BDI波动中市场风险中占有重要地位，但FFA市场是不完善的，在投机性日益增强的今天，如何运用FFA套期保值以规避BDI波动？投机功能加强会对国际航运市场的产生怎样的影响？对FFA市场上人为因素如何处理？也就是FFA市场的监管体系该如何建立？这些都是我们航运界未来研究的方