基差表現(xiàn)為先上升后下降的倒“U”形，7—9月基差最大，1—2月、11—12月基差最小

基差是商品現(xiàn)貨與期貨價格關(guān)聯(lián)的直接反映，伴隨著我國玉米市場化進(jìn)程，玉米期現(xiàn)基差結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了由正向市場轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向市場的顛倒式變化。為準(zhǔn)確把握玉米基差變動規(guī)律，完善玉米套期保值、基差交易的參考標(biāo)準(zhǔn)，本文針對我國玉米市場基差展開分析，詳細(xì)描述了近10年玉米基差的變動狀況，總結(jié)了玉米基差走勢規(guī)律，以供套期保值及基差交易者準(zhǔn)確把握市場節(jié)奏，進(jìn)而采取相應(yīng)的市場操作方案。

期現(xiàn)基差結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變

基差是指某一特定商品在某一特定時間和地點的現(xiàn)貨價格與該商品在期貨市場的期貨價格之差。期貨價格反映的是未來某一時點的商品價格，理論上，這一未來的商品價格包含當(dāng)前現(xiàn)貨價格的同時，還反映了商品的存儲成本、時間成本、交易費用等項目。因此，正常的商品市場基差表現(xiàn)為負(fù)，我們將這一正常的市場稱為正向市場。不過，商品價格受供需影響，而供需又由市場參與者的預(yù)期決定，當(dāng)市場預(yù)期未來商品供給過剩時，期貨價格則會小于現(xiàn)貨價格，從而出現(xiàn)基差為正的情況，我們將這一市場稱為負(fù)向市場。

本文選取2005年7月19日至2016年11月4日的玉米現(xiàn)貨與期貨價格作為研究對象(由于數(shù)據(jù)缺失，剔除了2011年)。其中，現(xiàn)貨價格選取錦州港玉米平艙價，期貨價格選取玉米主力連續(xù)合約日收盤價。

玉米是我國主糧之一，其市場價格受政府政策的影響較大，尤其是在連續(xù)多年的收儲政策支撐下，玉米價格底部逐年高企。雖然國內(nèi)玉米產(chǎn)量連創(chuàng)新高，但市場對未來的價格仍抱有積極態(tài)度，玉米基差市場結(jié)構(gòu)連續(xù)多年表現(xiàn)為正向市場特征。不過，自2012年以后，玉米基差市場結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)向，從之前的正向市場轉(zhuǎn)向當(dāng)前的負(fù)向市場，尤其是今年，玉米基差創(chuàng)出歷史新高，上圖體現(xiàn)了這一市場結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換。

基差市場結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變與國內(nèi)政策有極大的關(guān)系，伴隨著玉米市場逐漸成熟以及庫存高企，今年玉米臨儲制度取消，價格從之前的政府控制轉(zhuǎn)變?yōu)橥耆墒袌鰶Q定，在高產(chǎn)量預(yù)期下，整個市場一邊倒地看空新玉米價格，使得玉米期貨合約定價大幅下挫，現(xiàn)貨價格大幅升水，進(jìn)而導(dǎo)致基差轉(zhuǎn)正，市場結(jié)構(gòu)出現(xiàn)180度大轉(zhuǎn)變。為了更好地服務(wù)市場，下文著重分析2012年之后的基差狀況。

基差走勢與概率分析

基差走勢特征

本文以日度基差數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采取簡單的算數(shù)平均法，計算月度基差均值、最大值及最小值，進(jìn)而分析基差月度走勢。下圖展示了2012—2016年玉米基差月度走勢狀況，從趨勢上看，玉米基差表現(xiàn)為先上升后下降的倒“U”特征，每年7—9月是基差最大的月份，1—2月、11—12月是基差最小的月份，玉米價格季節(jié)性特征從基差上可以完全體現(xiàn)。

圖為玉米基差月度走勢

基差區(qū)間概率

在樣本期價內(nèi)，玉米基差保持在-200—400元/噸變動，我們以50元/噸為基本單位，劃分-200—400元/噸的區(qū)間，進(jìn)而統(tǒng)計各個區(qū)間內(nèi)的基差頻率，計算該區(qū)間出現(xiàn)的概率水平。此外，由于今年玉米基差的表現(xiàn)明顯異于往年，期貨合約大幅貼水導(dǎo)致基差上升到新平臺。因此，以下分析分解為2012—2015年的概率分布和2012—2016年的概率分布。

2012—2015年，在967個樣本觀測數(shù)據(jù)中，玉米基差處于零軸上下100點范圍內(nèi)的概率為70.42%。其中，處于(-50,0)的概率為25.65%。

2012—2016年，在1171個樣本觀測數(shù)據(jù)中，玉米基差處于零軸上下100點范圍內(nèi)的概率為59.09%。其中，處于(-50,0)的概率為21.18%。

整體來看，受今年玉米基差大幅走高的影響，350—400元/噸的基差概率大幅走高，對近幾年的基差概率表現(xiàn)形成較大干擾，玉米基差概率右拖尾、厚尾特征更加明顯。

月度基差覆蓋率

圖為1—3月基差覆蓋率

為具體分析每個月的玉米基差狀況，我們將頻率區(qū)間進(jìn)一步縮小到20元/噸一個間隔，探討樣本期內(nèi)各個月份中基差的覆蓋情況。下圖為各個月份的基差覆蓋情況，圖中橫軸為基差區(qū)間間隔，縱軸為基差覆蓋率。例如，1月基差從未超過200元/噸的水平，當(dāng)基差定為200元/噸及以上時，該基差的覆蓋率將達(dá)到100%。再如，8月基差在340—360元/噸時，該基差覆蓋率達(dá)到了71.30%。

了解各月份的基差覆蓋率，有助于我們判斷市場基差的合理性，當(dāng)基差所對應(yīng)的覆蓋率極低時，表明后期基差上漲的可能性大。相反，當(dāng)基差所對應(yīng)的覆蓋率極高時，基差后市走低的可能性大。

套期保值與基差交易

基差是套期保值關(guān)注的重點指標(biāo)，也是套期保值盈虧的直接表現(xiàn)。當(dāng)基差過高時，現(xiàn)貨供應(yīng)者面臨收益下滑的風(fēng)險，是其參與賣出套期保值的最佳時期；當(dāng)基差過低時，現(xiàn)貨需求者面臨原材料價格上漲的風(fēng)險，是其參與買入套期保值的最佳時期。

與此同時，企業(yè)套期保值還可以根據(jù)以下因素來對基差大小進(jìn)行調(diào)整：

第一，即期利潤。在產(chǎn)能過剩的背景下，即期利潤向好，多數(shù)是在行情上漲或者現(xiàn)貨供給不足的情況下發(fā)生。在此種情況下，買家購買意愿積極，所以企業(yè)在進(jìn)行遠(yuǎn)期基差預(yù)售時傾向于擴(kuò)大基差。

第二，期貨價格走勢。賣出套保價格與基差之和是企業(yè)基差定價的銷售價格，如果期貨價格走高，企業(yè)則趨向于調(diào)低基差報價；如果期貨價格走低，企業(yè)則趨向于調(diào)高基差報價。

第三，市場接受程度。如果終端對基差定價熱情不高，企業(yè)就會考慮適當(dāng)調(diào)低基差；如果終端對基差定價采購十分積極，企業(yè)就有可能適當(dāng)上調(diào)基差。

第四，市場供求狀況。通過關(guān)鍵的行業(yè)數(shù)據(jù)，推算套保品種的供給程度，如果預(yù)期未來供給趨緊，企業(yè)就會考慮調(diào)高基差；如果預(yù)期供給充裕，企業(yè)則會適當(dāng)下調(diào)基差。

總之，結(jié)合前文分析的基差走勢及月份覆蓋率情況，以及企業(yè)對市場的的參與與理解程度，套期保值及基差交易者便能夠準(zhǔn)確把握市場節(jié)奏，進(jìn)而采取相應(yīng)的市場操作方案。