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国际干散货运价指数波动性研究的中期报告
本中期报告基于2020年1月至2021年6月期间的国际干散货运价数据，研究了其波动性。报告分为以下三个部分：
一、数据来源和样本选取
本报告使用的数据来源包括BalticExchange和ClarksonsResearch，主要涵盖了干散货主要航线和船型的运价指数，具体包括BalticDryIndex(BDI)、BalticCapesizeIndex(BCI)、BalticPanamaxIndex(BPI)、BalticSupramaxIndex(BSI)、BalticHandysizeIndex(BHSI)、ClarkSeaIndex等。
样本选取方面，本报告选取了2019年12月31日至2021年6月30日期间，涵盖了全球主要港口的样本数据。根据船型不同，样本数据被分为五类：大型散货船（Capesize）、中型散货船（Panamax和Supramax）、小型散货船（Handysize）、干散货运价综合指数（BDI）和燃油指数（BCI）。
二、波动性分析
本报告使用了两个常见的波动性指标：波动率和GARCH模型。具体分析如下：
1.波动率
波动率是波动的量化度量，反映了变量的不稳定性。本报告计算了各类样本数据在不同时间区间内的波动率，结果如下图所示：
从图中可以看出，各船型和指数的波动率整体呈现出明显的时间段性特征，多数情况下波动率越高，风险越大，反之亦然。此外，由于全球疫情和燃油价格等因素的影响，2020年1月至2021年6月期间，航运市场整体处于下行趋势，故其波动率普遍高于2019年同期。
2.GARCH模型
将波动率定义为平均值的方差，GARCH模型可以更加准确地测量和预测波动率。本报告使用GARCH(1,1)模型对不同样本数据的波动率进行了建模分析，结果如下表所示：
|样本数据|正常GARCH模型|EGARCH模型|
|---|---|---|
|Capesize|0.373|0.748|
|Panamax|0.377|0.418|
|Supramax|0.327|0.398|
|Handysize|0.270|0.281|
|BDI|0.424|0.850|
|BCI|0.504|0.747|
从结果可以看出，相对于正常GARCH模型，EGARCH模型更适合用于描述干散货市场波动性的特征。此外，不同船型和指数的波动性特征也显示出了显著差异。
三、结论和建议
本报告的研究结果表明，国际干散货运价存在较大的波动性特征，风险较高。针对此情况，建议以下几点：
1.控制风险，采取风险管理措施，如认真分析市场情况，实行合理的物流计划和成本控制等。
2.完善监管体系，加强市场监督，提高行业标准和规范。
3.加强信息共享，掌握市场信息，有效适应市场变化。