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340;研究提供相应的参考依据.3.1国外文献综述AlbertWillemVeenstra应用向量自回归模型预测干散货航运运费率.通过模型实证分析显示,协整检验能够检测出运费费率序列之间具有稳定的长期关系,但这些长期关系的规模不能提高短期或长期预测的准确性.文章的结论能够作为航运市场是有效市场假说的佐证.而Tvedt对国际干散货市场运费指数和二手船价格指数进行研究发现,其时间序列是平稳的.文中以美元为结算单位的运费数据换算成以日元为单位,通过对运费指数的样本数据进行Dicky-Fuller检验,结果表明在大多数情况下运费指数序列都不服从随机游走.Kavussanos研究了油轮运费指数收益率的样本分布,发现除了现货市场某些特殊船型的油轮运费指数外,其余运费指数分布都出现了尖峰肥尾现象,而且期租船市场中尖峰比较高,不满足正态分布.Adland基于非参数的马尔科夫扩展模型研究了石油运输市场上运价的动态波动情况.通过研究表明,现货市场的运价可以被描述成一个非线性随机模型.Alexandrosr和Marla-Elpinikipsifia研究了1741年到2005年的干散货运价指数,1989年6月到2008年12月的期租船运费和1971年到2004年的干散货期租运价指数,结果表明这些金融变量并不服从正态分布,呈现尖峰肥尾现象,文章运用V检验检测了近期运费指数的短期循环特性.Engelen等运用R/S分析法研究了从1992年到2009年4536个LPG现货运费指数的日观测值,计算出其Hurst指数约为0.67,运费指数时间序列呈现出长期记忆性和一定的持久性,表明油轮运输市场并不是有效市场.文章还研究发现油轮运费指数很少服从随机游走或均值回复.JaneJingXu等研究了干散货航运市场的运费波动的时间序列特征和市场船队规模的供应变化情况的关系.通过对1973年1月到2010年10月的船队供应规模和其它航运市场指标的变化与运费的波动情况进行检测.研究采用两阶段模型：第一阶段采用AR-GARCH模型测量运费的波动性问题；第二阶段是应用GMM回归分析运费率与船舶规模的关系.文章得出如下结论：运费波动率具有时间序列特征；船舶规模的变化直接影响运费费率的波动,同时好望角型干散货船即期运费费率的波动直接影响船舶规模的变化.文章对理解航运市场的有效性具有很好的理解作用.
3.2国内文献综述李耀鼎,宗蓓华运用Dicky-Fuller检验对波罗的海运价指数的对数序列进行检验,结果证明BDI对数序列的单位根过程是非平稳的,但一阶差分后（即收益率序列）是平稳过程,并以此认为国际干散货运价对数序列是随机游走的,国际干散货航运市场不是有效的市场.刘子建分析了国际干散货航运市场的结构及形态,分析了国际干散货航运市场周期波动的特性.并且运用小波分析对国际干散货航运市场周期波动进行有效分析和预测,并与传统的ARMA模型预测的结果进行对比分析.施文明,杨忠直针对干散货运输市场运费的定价进行研究,通过超阈值方法描绘了运费收益率序列与一般的金融资产类似,具有尖峰厚尾的特征.通过实证研究发现,基于EVT的VaR和CVaR能够更贴切地反映干散货运输市场的运费风险水平,这为市场主体量化了解运费风险具有实际意义.万九文,吕靖等研究干散货运输市场中BDI、BCI和BPI的收益率波动的长记忆性,提出了基于分形市场假说的分析方法.文章结果表明,运价指数收益率具有较强的尖峰厚尾现象,有明显的线性和非线性相关性及条件异方差性,因此国际干散货运输市场具有显著的分形特征.
4结论与研究展望
通过上述对航运风险体系相关文献的梳理和总结,可以发现现有研究的不足,做进一步的研究展望：
从航运市场风险体系的文献综述可以看出,目前针对集装箱航运市场、干散货航运市场和油轮市场波动性和有效市场的量化模型研究成果显著.无论国内外,对量化市场的波动规律,了解市场趋势,避免价格风险都得到了普遍重视.但是,考察航运金融市场流动性、信息溢出效应、风险联动,以及高频数据下的波动率长记忆性、波动率测度、高频数据下尾部相关性研究和分析还远落后于实践,需要进一步展开研究.
参考文献：
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[3]刘斌,刘超,万众,刘霄宇.BDI指数与上证综指的相关性[J].大连海事大学学报,2012,36（3）：35-39.
[4]JaneJingXu,TszLeungYip,PeterB.Marlow.TheDynamicsbetweenFreightVolatilityandFleetSizeGrowthinDryBulkShippingMarkets[J].TransportResearchPartE.2011,47：983-991.
[5]李耀鼎,宗蓓华.国际干散货运价波动与随机游走检验[J].大连海事大学学报,2006,34（4）：5-10.
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