لایب سان

4 for three major energy commodities considering the performance of the markets and the sign and size of these shocks. These findings can be used to establish more effi- cient hedging strategies. We also examined the effect of time on the maturity of the futures contract on the OHR, which provides valuable information for portfolio managers. The rest of the study includes the literature review, data, methodology, empirical findings, and conclusion. Literature Review Discovering the OHR for futures contracts has been one of the most discussed areas in the finance literature. Regarding the discovery of the OHR, two strands of studies have been mainly considered in the literature. The first group of studies aims to discover the OHR based on different objective functions. Reducing the volatility of the hedged portfolio; increasing the expected utility of the hedged portfolio, mini- mizing the mean extended-Gini (MEG), minimizing the generalized semivariance (GSV), and minimizing the Value-at-Risk (VaR) are examples of different objective functions that have been discussed in exploring the OHR (Shalit, 1995; De Jong et al., 1997; Lien & Tse, 2000; Hung et al., 2006). The performance of each of these objective functions has been tested extensively. Among several objective functions, the most popular one has been the MV hedge ratio. Many researchers documented the desirable characteristics of the MV hedge ratio (Johnson, 1960; Ederington & Salas, 2008). This approach is based on mini- mizing the variance of the hedged portfolio and is quite simple to understand and estimate. To derive the MV hedge ratio, the underlying commodity spot returns are regressed on futures returns, where the slope coefficient represents the MV hedge ratio (Ederington, 1979). MV is the most widely used hedging strategy in the litera- ture (Hung et al., 2011; Cotter & Hanly, 2015; Turner & Lim, 2015; Wang et al., 2015; Markopoulou et al., 2016; Park & Shi, 2017; Chun et al., 2019; Wang et al., 2019). Due to its desirable properties and wide use in the literature, we used the MV hedge ratio as our objective function. The second group of studies aims to discover the OHR by using different models. Early literature claimed that the slope coefficient in OLS regression is the OHR (Johnson, 1960; Stein, 1961; Ederington, 1979). Although the conventional ordi- nary least squares (OLS) has been the most widely used method, it ignores several problems such as long-term relationship (cointegration), conditional heteroscedas- ticity, and the time-varying structure of the hedge portfolio. Due to the OLS meth- od’s insufficiency, later, to solve the specified problems, many other econometric methods have been employed in the estimation of OHR. The methods that have been used to discover the hedge ratio includes constant conditional correlation (CCC), dynamic conditional correlation (DCC) (Lanza et al., 2006), diagonal BEKK (Chang et al., 2010b), bivariate error correction framework with a GARCH error structure (Kroner & Sultan, 1993), VARMA-GARCH, VARMA asymmetric K. Barati et al. 5 (Manera et al., 2006), regime-switching GARCH (Hung et al., 2011), and Bayesian multi-chain Markov switching GARCH (Billio et al., 2018). These studies have contradictory claims on the performance of the econometric methods employed. For example, Chang et al. (2010b) stated that the CCC-GARCH model is superior to the other multivariate GARCH frameworks; however, Chang et al. (2011) found that the performance of multivariate GARCH models is better in exploring the OHR. In the conventional regression framework, the central focus is on the nexus between spot market returns and futures market returns on average to get the OHR, which leaves us with no information about the changes in hedge ratio at various quantiles of the distributions of the two variables (Shrestha et al., 2018). Although, until recently, many different methods were used to estimate the OHR, none of them targets the mentioned fundamental problem and is not flexible enough to provide a complete picture of the relationship among the variables under investigation. Chang et al. (2010b) found that the OHR might be different for different market states, which calls for taking different market states into account while analyzing the OHR. Lien et al. (2016) proposed a linear conditional quantile model that estimates different hedge ratios for different quantiles of spot returns, which is named the quantile hedge ratio. They found that OHR depends on various quantiles like upper and lower tails of spot returns distribution. Many studies have investigated the OHR for energy market commodities. Some researchers argued that the OHR between spot and futures prices might depend on several factors such as the holding period of the hedger, maturity of the futures con- tract, and price discovery level. Chen et al. (1987) analyzed the differences in hedg- ing effectiveness with different holding periods and maturities. They found that the longer hedger’s horizon and nearer futures contract maturity lead to a more effective hedging strategy for crude oil, leaded gasoline, and heating oil. Conlon and Cotter (2013) demonstrated that as the hedging horizon increases, hedging effectiveness increases in the heating oil market. They also revealed that hedging effectiveness is not sensitive to different objective functions. However, until recently, researchers did not consider the effect of the market state on the OHR. Several studies related to the energy market have recently utilized quantile regression (Reboredo & Ugolini, 2016; Zhu et al., 2016; Khalifa et al., 2017). In their recent research, Shrestha et al. (2018) applied the method of Lien et al. (2016) to the energy market. They found that the quantile hedge ratio has an inverted U-shape for crude oil and heating oil. Besides, they discovered that OHR could vary according to the level of price discovery in the futures market. Their findings con- firmed the idea that the hedge ratio strongly depends on the different spot market states for crude oil, heating oil, and natural gas. However, there is still one area of study that is neglected, in which the effects of various futures market conditions on the OHR have not been explored in the hedge ratio literature annals. In this study, we extended the literature on the exploration of hedge ratios with the use of a new method proposed by Sim and Zhou (2015), referred to as the QQ approach, which allows us to investigate in detail the variation of hedge ratio in different quantiles of spot and future returns simultaneously. Hedge Ratio Variation Under Different Energy Market Conditions: New Evidence... 6 Data We used monthly data covering the periods February 1986 to March 2019 for crude oil, February 1997 to March 2019 for natural gas, and January 2006 to March 2019 for gasoline. Cushing, OK crude oil 1, 2, 3, and 4 months’ future contracts (Dollars per Barrel), Natural Gas 1, 2, 3, and 4 months’ futures contracts (Dollars per Million Btu) and New York Harbor Reformulated RBOB Gasoline 1, 2, 3, and 4 months’ future contracts (Dollars per Gallon) were used as proxies for oil, natural gas, and gasoline futures prices, respectively. For spot prices of these commodities, we used Cushing, OK WTI Spot Price FOB (Dollars per Barrel), Henry Hub Natural Gas Spot Price (Dollars per Million Btu), and Los Angeles Reformulated RBOB Regular Gasoline Spot Price (Dollars per Gallon) as proxies. We collected data from Independent Statistics & Analysis US Energy Information Administration database and converted them into logarithmic form. We report the descriptive statistics of the variables in Table 1. Skewness and kurtosis are far from 0 and 3, respectively, which indicate the skewed distribution and fat tails. These are typical characteristics of much financial time series. A nota- ble finding in Table 1 is the results of the Jarque-Bera (Jarque and Bera, 1980) test, which reveals the non-normality of all of the variables. These findings indicate the benefit of using the QQ method to investigate the relationship between spot and futures prices. To investigate the stochastic properties of our variables, we applied the Augmented Dickey-Fuller (ADF) (Dickey & Fuller, 1979) unit root test. To confirm our findings, we also employed Zivot and Andrews (ZA) (Zivot & Andrews, 1992) Table 1 Descriptive statistics Variables Mean Minimum Maximum St.....

چکیده فارسی

4 برای سه کالای اصلی انرژی با در نظر گرفتن عملکرد بازارها و علامت و اندازه این شوک‌ها. این یافته‌ها می‌توانند برای ایجاد استراتژی‌های پرچین کارآمدتر مورد استفاده قرار گیرند. ما همچنین تأثیر زمان بر سررسید قرارداد آتی در OHR را بررسی کردیم که اطلاعات ارزشمندی را برای مدیران پورتفولیو فراهم می‌کند. بقیه مطالعه شامل مرور ادبیات، داده ها، روش شناسی، یافته های تجربی و نتیجه گیری است. بررسی ادبیات کشف OHR برای قراردادهای آتی یکی از موضوعات مورد بحث در ادبیات مالی بوده است. با توجه به کشف OHR، دو رشته مطالعات عمدتاً در ادبیات مورد توجه قرار گرفته‌اند. اولین گروه از مطالعات با هدف کشف OHR بر اساس توابع هدف مختلف است. کاهش نوسانات پرتفوی پوشش داده شده؛ افزایش مطلوبیت مورد انتظار از پرتفوی پوشش داده شده، به حداقل رساندن میانگین جینی توسعه یافته (MEG)، به حداقل رساندن نیمه واریانس تعمیم یافته (GSV) و به حداقل رساندن ارزش در معرض خطر (VaR) نمونه هایی از توابع هدف مختلف هستند که مورد بحث قرار گرفته اند. در کاوش OHR (شالیت، 1995؛ دی جونگ و همکاران، 1997؛ لین و تسه، 2000؛ هانگ و همکاران، 2006). عملکرد هر یک از این توابع هدف به طور گسترده آزمایش شده است. در میان چندین تابع هدف، محبوب ترین آنها نسبت پرچین MV بوده است. بسیاری از محققان ویژگی های مطلوب نسبت پرچین MV را مستند کردند (جانسون، 1960؛ ادرینگتون و سالاس، 2008). این رویکرد مبتنی بر به حداقل رساندن واریانس پرتفوی پوشش‌دار است و درک و برآورد آن بسیار ساده است. برای به دست آوردن نسبت پوشش MV، بازده نقطه ای کالا در بازده آتی پسرفت می شود، جایی که ضریب شیب نشان دهنده نسبت پوشش MV است (Ederington، 1979). MV پرکاربردترین استراتژی پوشش ریسک در ادبیات است (هنگ و همکاران، 2011؛ ​​کوتر و هانلی، 2015؛ ترنر و لیم، 2015؛ وانگ و همکاران، 2015؛ مارکوپولو و همکاران، 2016؛ پارک و شی. ، 2017؛ چون و همکاران، 2019؛ وانگ و همکاران، 2019). با توجه به خواص مطلوب و کاربرد گسترده آن در ادبیات، ما از نسبت پرچین MV به عنوان تابع هدف خود استفاده کردیم. گروه دوم مطالعات با هدف کشف OHR با استفاده از مدل های مختلف انجام شده است. ادبیات اولیه ادعا می کرد که ضریب شیب در رگرسیون OLS OHR است (جانسون، 1960؛ استین، 1961؛ ادرینگتون، 1979). اگرچه روش حداقل مربعات معمولی (OLS) پرکاربردترین روش بوده است، اما چندین مشکل مانند رابطه بلندمدت (هم انباشتگی)، ناهمسانی مشروط و ساختار متغیر با زمان پرتفوی پرتفوی را نادیده می گیرد. به دلیل ناکافی بودن روش OLS، بعداً برای حل مسائل مشخص شده، بسیاری از روش های اقتصادسنجی دیگر در برآورد OHR به کار گرفته شده اند. روش هایی که برای کشف نسبت پوشش استفاده شده است شامل همبستگی شرطی ثابت (CCC)، همبستگی شرطی پویا (DCC) (Lanza و همکاران، 2006)، BEKK مورب (چانگ و همکاران، 2010b)، چارچوب تصحیح خطای دو متغیره با ساختار خطای GARCH (Kroner & Sultan, 1993)، VARMA-GARCH، VARMA نامتقارن K. Barati و همکاران. 5 (مانرا و همکاران، 2006)، تغییر رژیم GARCH (هنگ و همکاران، 2011)، و چند زنجیره بیزی مارکوف سوئیچینگ GARCH (بیلیو و همکاران، 2018). این مطالعات ادعاهای متناقضی در مورد عملکرد روش های اقتصادسنجی به کار گرفته شده دارند. به عنوان مثال، چانگ و همکاران. (2010b) بیان کرد که مدل CCC-GARCH نسبت به سایر چارچوب های چند متغیره GARCH برتری دارد. با این حال، چانگ و همکاران. (2011) دریافتند که عملکرد مدل‌های GARCH چند متغیره در بررسی OHR بهتر است. در چارچوب رگرسیون مرسوم، تمرکز اصلی بر رابطه بین بازده بازار نقدی و بازده بازار آتی به طور متوسط ​​برای به دست آوردن OHR است، که ما را در مورد تغییرات نسبت پوشش در چندک‌های مختلف توزیع دو متغیر بی‌اطلاع نمی‌گذارد. (شرستا و همکاران، 2018). اگرچه تا همین اواخر، روش‌های مختلفی برای تخمین OHR مورد استفاده قرار می‌گرفت، اما هیچ‌یک از آنها مشکل اساسی ذکر شده را هدف قرار نمی‌دهند و به اندازه کافی انعطاف‌پذیر نیستند تا تصویر کاملی از رابطه بین متغیرهای مورد بررسی ارائه دهند. چانگ و همکاران (2010b) دریافت که OHR ممکن است برای کشورهای مختلف بازار متفاوت باشد، که نیاز به در نظر گرفتن وضعیت های مختلف بازار در هنگام تجزیه و تحلیل OHR دارد. Lien و همکاران (2016) یک مدل چندک مشروط خطی پیشنهاد کرد که نسبت‌های پوششی متفاوتی را برای چندک‌های مختلف بازده لحظه‌ای تخمین می‌زند که به آن نسبت پوشش چندکی گفته می‌شود. آنها دریافتند که OHR به چندک های مختلفی مانند دم بالا و پایین توزیع بازده نقطه ای بستگی دارد. بسیاری از مطالعات OHR را برای کالاهای بازار انرژی مورد بررسی قرار داده اند. برخی از محققان استدلال کردند که OHR بین قیمت‌های لحظه‌ای و آتی ممکن است به عوامل متعددی مانند دوره نگهداری محافظ، سررسید قرارداد آتی و سطح کشف قیمت بستگی داشته باشد. چن و همکاران (1987) تفاوت‌ها در اثربخشی پوشش ریسک با دوره‌های نگهداری و سررسیدهای مختلف را تحلیل کردند. آنها دریافتند که افق طولانی‌تر پوشش ریسک و سررسید قرارداد آتی نزدیک‌تر منجر به یک استراتژی پوشش‌دهی مؤثرتر برای نفت خام، بنزین سرب دار و نفت گرمایشی می‌شود. کانلون و کوتر (2013) نشان دادند که با افزایش افق پوشش ریسک، اثربخشی پوشش ریسک در بازار نفت گرمایش افزایش می‌یابد. آنها همچنین نشان دادند که اثربخشی پوشش ریسک به توابع هدف مختلف حساس نیست. با این حال، تا همین اواخر، محققان تأثیر وضعیت بازار بر OHR را در نظر نمی گرفتند. چندین مطالعه مرتبط با بازار انرژی اخیراً از رگرسیون چندکی استفاده کرده اند (Reboredo & Ugolini، 2016؛ Zhu et al., 2016; Khalifa et al., 2017). در تحقیقات اخیر خود، Shrestha و همکاران. (2018) از روش Lien و همکاران استفاده کردند. (2016) به بازار انرژی. آنها دریافتند که نسبت پرچین چندکی برای نفت خام و نفت گرمایشی U شکل معکوس دارد. علاوه بر این، آنها دریافتند که OHR می تواند با توجه به سطح کشف قیمت در بازار آتی متفاوت باشد. یافته‌های آن‌ها این ایده را تایید کرد که نسبت پوشش به شدت به وضعیت‌های مختلف بازار نفت خام، نفت گرمایش و گاز طبیعی بستگی دارد. با این حال، هنوز یک زمینه از مطالعه وجود دارد که نادیده گرفته شده است، که در آن اثرات شرایط مختلف بازار آتی بر OHR در سالنامه های ادبیات نسبت پوششی بررسی نشده است. در این مطالعه، ما ادبیات مربوط به اکتشاف نسبت های پوششی را با استفاده از یک روش جدید پیشنهاد شده توسط سیم و ژو (2015)، به عنوان رویکرد QQ گسترش دادیم، که به ما امکان می دهد تا به تفصیل تغییرات نسبت پوشش را بررسی کنیم. کمیت های مختلف بازده نقطه ای و آینده به طور همزمان. تغییرات نسبت پرچین تحت شرایط مختلف بازار انرژی: شواهد جدید... 6 داده ما از داده های ماهانه استفاده کردیم که دوره های فوریه 1986 تا مارس 2019 را برای نفت خام، فوریه 1997 تا مارس 2019 برای گاز طبیعی و ژانویه 2006 تا مارس 2019 را برای بنزین پوشش می دهد. کوشینگ، قراردادهای آتی نفت خام 1، 2، 3 و 4 ماهه (دلار در هر بشکه)، گاز طبیعی 1، 2، 3 و 4 ماهه قراردادهای آتی (دلار در هر میلیون BTU) و بنزین RBOB تغییر فرموله شده بندر نیویورک قراردادهای آتی 1، 2، 3 و 4 ماهه (دلار به ازای هر گالن) به ترتیب به عنوان نماد قیمت نفت، گاز طبیعی و بنزین مورد استفاده قرار گرفت. برای قیمت‌های لحظه‌ای این کالاها، ما از کوشینگ، OK WTI Spot Price FOB (دلار در هر بشکه)، Henry Hub قیمت نقطه‌ای گاز طبیعی (دلار در هر میلیون BTU)، و قیمت نقطه‌ای بنزین RBOB اصلاح‌شده لس‌آنجلس (دلار در هر گالن) استفاده کردیم. پروکسی ها ما داده ها را از پایگاه داده اداره اطلاعات انرژی ایالات متحده مستقل آمار و تجزیه و تحلیل جمع آوری کردیم و آنها را به شکل لگاریتمی تبدیل کردیم. ما آمار توصیفی متغیرها را در جدول 1 گزارش می کنیم. چولگی و کشیدگی به ترتیب از 0 و 3 فاصله دارند که نشان دهنده توزیع کج و دم چربی است. اینها ویژگی های معمولی بسیاری از سری های زمانی مالی هستند. یک یافته قابل توجه در جدول 1 نتایج آزمون Jarque-Bera (Jarque and Bera, 1980) است که غیرعادی بودن همه متغیرها را نشان می دهد. این یافته ها نشان دهنده مزیت استفاده از روش QQ برای بررسی رابطه بین قیمت لحظه ای و آتی است. برای بررسی ویژگی‌های تصادفی متغیرهایمان، از آزمون ریشه واحد دیکی-فولر افزوده (ADF) (دیکی و فولر، 1979) استفاده کردیم. برای تأیید یافته‌های خود، از Zivot و Andrews (ZA) (Zivot & Andrews, 1992) نیز استفاده کردیم.