散货航运与大宗商品市场间波动性关联及组合策略研究：基于DCC-GARCH R2分解连通性测度

本研究针对散货航运市场受运价波动与大宗商品市场风险传导的难题，创新性采用DCC-GARCH R2分解连通性测度，系统分析了2014-2024年间主要干散货航运市场与天然气、铁矿石期货市场的条件波动关联。研究发现中国-巴西往返航线作为主要风险传导源，跨太平洋航线则为显著风险接收方，基于R2分解的组合策略在风险对冲效果上优于传统多变量组合技术，为航运市场参与者优化风险管理提供了量化依据。

　　

在全球贸易格局中，散货航运市场犹如经济的"晴雨表"，其运价波动直接影响着铁矿石、煤炭等大宗商品的贸易成本。然而这个价值数千亿美元的市场却长期面临两大困境：一方面，国际海事组织（IMO）2020年实施的硫排放限制政策迫使船东改用液化天然气（LNG）作为燃料，导致运营成本与天然气价格深度绑定；另一方面，作为干散货航运主要货种的铁矿石，其价格波动通过供需链直接传导至航运市场。更复杂的是，中美贸易战、新冠疫情、俄乌冲突等黑天鹅事件使得这种跨市场风险传导呈现高度非线性特征，传统分析方法难以捕捉其动态关联机制。

上海海事大学的研究团队创新性地将金融计量领域的动态条件相关广义自回归条件异方差（DCC-GARCH）模型与R²分解技术相结合，构建了全新的市场连通性分析框架。通过对2014年2月至2024年4月间波罗的海海岬型指数（BCI）、铁矿石期货和天然气期货的日度数据建模，不仅揭示了跨市场风险传导的时空规律，更开发出基于动态条件β系数的组合对冲策略。这项发表在《Regional Studies in Marine Science》的研究，为破解航运与大宗商品市场的"风险传染"难题提供了方法论突破。

研究团队主要采用三项核心技术：首先运用Engle（2002）提出的多变量DCC-GARCH模型捕捉时变方差-协方差矩阵；其次引入Genizi（1993）的R²分解技术量化各市场对系统风险的贡献度；最后结合Diebold和Y?lmaz（2014）的溢出连通性框架，构建动态风险传导网络。数据方面选取了四条关键航线：跨大西洋往返航次、欧洲/地中海至中日单程航次、跨太平洋往返航次以及中国-巴西往返航次，覆盖全球铁矿石贸易25%以上的运输量。

【条件波动关联分析】
通过DCC-GARCH（1,1）建模发现，中国-巴西航线表现出最强的风险外溢效应，其条件波动对系统总连通度的贡献率达38.7%，尤其在2020年IMO新规实施期间产生显著脉冲响应。相比之下，跨太平洋航线则持续表现为风险净接收方，其接收的波动溢出占总输入的29.3%。值得注意的是，铁矿石与天然气期货市场更多受自身波动驱动，外部风险冲击的吸纳比例不足15%。

【动态连通性测度】
R²分解结果显示，总连通度指标呈现明显的时变特征，在重大经济事件期间出现剧烈波动。2020年3月新冠疫情爆发期间，系统连通度骤增62%，表明危机时期市场间耦合程度显著加深。基于滚动窗口分析发现，中国-巴西航线的净传导方向始终为正，而欧洲/地中海至中日航线的风险传导具有显著非对称性。

【组合策略比较】
研究创新性提出最小分解连通度组合（MDCP）技术，与传统的多变量对冲组合相比，其套期保值有效性（Ederington指标）平均提升23.5%。特别在天然气市场，MDCP策略的年化波动率降低19.8%，夏普比率提高0.37个点。实证证明基于动态条件β构建的组合能更有效隔离区域性风险。

这项研究在方法论层面突破了传统连通性分析的局限，首次实现了对DCC-GARCH模型R²贡献度的动态分解。实践层面，其构建的"风险传导图谱"为航运企业提供了精准对冲的操作指南：当中国-巴西航线波动加剧时，应优先对冲铁矿石头寸；而跨太平洋航线运价异动时，则需关注天然气成本传导。研究结果对IMO政策效果评估、航运金融衍生品设计以及大宗商品贸易风险管理都具有重要参考价值。随着LNG动力船舶占比提升，该框架在新能源转型背景下的适用性值得持续关注。