近日華泰期貨研究院副院長兼全球衍生品策略首席羅家俊博士，成功地將其最新研究成果發(fā)表在國際權威期刊《Journal of Futures Markets》(JFM)上。文章以《Can Storage Momentum and Its Difference of a Nonferrous Metal Predict Price Return?》為題，首次提出“庫存動能”(Storage Momentum)及“庫存動能差分”(Momentum Difference)指標，并應用于預測中國有色金屬期貨市場的價格收益率。這是中國期貨公司首次將研究成果成功發(fā)表在JFM這一全球頂尖的期貨市場研究期刊上，彰顯了華泰期貨在金融衍生品領域研究的國際領先地位。

庫存作為大宗商品市場供需平衡的重要指標，一直是業(yè)界關注的焦點，然而長期以來庫存水平的準確預測面臨較大挑戰(zhàn)。庫存變化背后復雜的市場機制更是難以精準刻畫。羅博士創(chuàng)新性地提出“庫存動能”和“庫存動能差分”指標，捕捉庫存增長或下降的速度及其變化趨勢，更精確地衡量市場供需變化的動態(tài)特征。該方法有效地彌補了傳統(tǒng)靜態(tài)庫存預測方法的不足，能夠更靈敏地反映供需趨勢的轉折點。該項研究提出了新的估計方式, 采用ARMA-GARCH模型、加權最小二乘法和隨機加權啟動法，克服了傳統(tǒng)方法（如Newey-West t檢驗）的局限——這些方法假設數(shù)據(jù)具有有限矩，而實際金融數(shù)據(jù)往往不符合此假設。研究結果表明，新方法在重尾分布處理時比傳統(tǒng)方法更準確。此項研究為金融市場數(shù)據(jù)分析提供了更穩(wěn)健的工具，更科學的方法。

研究發(fā)現(xiàn)，新方法對銅、鋁、鋅和鎳的預測效果顯著，尤其是在銅、鋁和鎳的市場表現(xiàn)方面更加明顯。值得關注的是，新方法可以與人工智能技術融合，進一步提高預測精度。這種潛在的AI融合不僅順應全球金融數(shù)字化趨勢，還為市場分析與決策提供了新的可能性，尤其是在非金屬交易領域。

羅博士指出，該項創(chuàng)新方法不僅拓寬了庫存預測的應用范圍，而且為投資者與金融機構在復雜多變的市場環(huán)境中提供了更可靠的決策依據(jù)。此項成果與“發(fā)展新質生產力”高度契合，以科技創(chuàng)新和數(shù)據(jù)驅動為核心，既提升了市場資源配置效率，又促進了中國金融市場向智能化與高質量發(fā)展邁進。

此次研究的國際合作團隊人員包括日本和美國的研究者，彰顯了華泰期貨整合國際資源、開展全球化研究的能力。華泰期貨通過戰(zhàn)略布局華泰（香港）期貨有限公司和華泰金融美國公司兩大海外平臺，進一步鞏固其在全球衍生品領先研究地位，也為中國金融界在國際舞臺上贏得了更多的聲譽。未來華泰期貨將繼續(xù)拓展其研究領域，與全球學術界和行業(yè)領域的伙伴們深化合作，進一步推動期貨市場理論與實踐的創(chuàng)新發(fā)展，推動中國金融市場在國際舞臺上發(fā)揮更大的影響力。

羅家俊博士持有美國精算師(FSA)、金融分析師(CFA)、金融風險管理師(FRM)資格，于2023年1月加入華泰期貨。2023年12月羅博士應邀訪問沙特社?；?GOSI)，成為首位受沙特政府邀請為政府官員提供金融培訓的華人專家。羅博士此前曾擔任美國喬治亞州立大學精算研究所所長，并曾應沙特邀請為王儲穆罕默德·本·薩勒曼創(chuàng)建商學院并擔任交易中心主任。（CIS）

校對：廖勝超