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动力煤期货价格难有趋势性行情

来源: 网络 作者: 中亿小编 2018-11-23 加入收藏 17

作者: 刘 勃

  摘 要:本文利用协整与向量自回归工具,通过单位根检验、因果关系检验、协整检验、方差分解和脉冲分析等技术对伦敦金属交易所铜期货价格,上海期货交易所铜期货价格和上海铜现货价格三者间的关系进行了实证研究。结果显示,三者之间存在长期均衡关系。伦敦金属交易所铜期货价格在价格发现功能中起到主导作用。
关键词:铜期货;向量自回归模型;协整检验;方差分解;脉冲响应函数
中图分类号:文献标识码:A文章编号:1007-4392(2007)07-0010-06
期货市场的运行效率可以通过期货价格与现货价格之间的动态关系反映。一个有效率的期货市场,它会表现为本国期货价格与国际期货价格以及国产期货价格之间具有长期互动的关系,这意味着它们之间具备良好的商品价格发现功能。Lai(1991)研究得出“存在协整关系式市场效率的一个必要条件”的结论。研究三者之间的关系无疑也有着重大的理论与现实意义。
一、文献回顾
Garbade和Silber最早对期货价格引导现货市场价格进行实证检验,因此,称之为GS模型。Manerly、Elam等和Shen等指出,如果价格序列是非平稳的,那么利用传统的方法检验无偏性是无效的。Engle等提出的协整的概念,基本上解决了价格序列中存在的非平稳问题,但是,这种方法的不足之处在于缺乏对参数的严格推断,而参数的推断正是期货价格无偏性检验的核心。与Engle等方法的不同,Johansen利用极大似然方法推导出协整检验以及参数检验的统计推断工具。因此,Johansen方法比较适合用于来检验期货市场的价格发现功能及其市场效率。.等较早的使用协整的概念来检验期货价格与现货价格的关系问题。
我国学者华仁海(2005)分别对上海期货交易所(SFE)的铜,铝及橡胶三种商品的期货价格与其现货价格惊醒研究得出它们都是长期均衡且互为因果的关系。杨朝峰等人(2005)在对上海期货交易所(SFE)的铜与铝两种商品期货价格与现货价格的关系进行研究后得出:尽管他们的期货与现货价格是长期互动的,但期货价格只是单向的引导现货价格。华仁海(2004)对大连商品交易所(DCE)的大豆,郑州商品交易所(ZCE)的小麦及上海期货交易所(SEC)铜,铝四种商品的国内期货价格与美国芝加哥期货交易所(CBOT)的大豆及小麦,英国伦敦商品交易所(LME)的铜及铝的国际期货价格进行了相对应的研究得出:除去小麦意外的三种商品的国内期货价格与国际期货价格都保持了长期均衡的关系。
二、 研究方法
本文先对价格序列进行单位根检验(unit root test),来确定三组序列的平稳性,在此基础上建立向量子回归(vector autoregression)模型。Sims于1980年提出了向量子回归(VAR)模型,该模型使用模型中所有的当期变量对所有向量的若干滞后变量进行回归。VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系,而不带有任何事先约束条件,体现了“一视同仁”的思想。假设Yt是一个N1阶的时间序列向量,Yt =(y1ty2t…yNt)T ,则k阶VAR模型的具体表达式为:
Garbade等最早对期货价格和现货价格进行Granger因果检验,利用误差修正模型分析期货市场价格与长期均衡和短期偏离因素的依赖性。文中将用这两种方法来分析价格的动态关系。考察VAR模型时,还可以采用方差分解方法研究模型的动态特征。其主要思想是,把系统中的每个内生变量(共m个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为与各方程新信息相关联的m个组成部分,从而了解个新信息对模型内生变量的相对重要性。
由于价格变动反映了市场对新信息的作用,因此,如果一个市场所占的信息份额相对较大,则说明这个市场吸收了更多的市场信息,也即在价格发现功能中发挥了更为重要的作用。为进一步刻画期货价格变动与现货价格变动之间的相互影响,应用脉冲相应函数(impulse responses function)分析方法对其进行进一步的研究。脉冲相应函数的主要思想是分析误差修正模型(error correction model,ECM)中残差项1个标准误差的冲击对期货价格和现货价格变动影响的大小。本文采用计量经济学分析软件进行数据处理和计量实证研究。
三、样本数据及变量
本文研究的期货品种为伦敦金属交易所(LME)期铜和上海期货交易所(SFE)期铜,数据样本区间为2004年2月15日至2006年12月17日。伦敦金属交易所(LME)期铜每周价格数据是从世华财讯行情分析软件收集得到,上海期货交易所(SFE)期铜周价格数据从上海期货交易所网站(www.省略),国内铜现货价格数据从天琪期货网站(http://www.省略/)收集得到。由于期货价格在将来的一定时间到期从而难以构成一个连续时间序列,本文采用在两个期货市场上用最近期月份合约连接成连续的期货合约,即在最近期月份进入交割月份后,选择下个最近期月份的期货合约,这样就得到一个连续的期货合约序列,利用连续期货合约序列每周的收盘价格数据产生一个连续的期货数据。这里以上海铜期货为例,说明连续合约的产生过程。上海铜期货合约的交割月份为1~12月12种期货合约,且每月的15日为交割日,因此在2005年1月9日,选取2005年1月份交割的期货合约作为代表,而到了2005年1月16日,选取2005年2月份交割的期货合约作为代表,以此类推,就可以产生一个连续的期货数据。由于伦敦金属交易所3月期铜交割月份也为1~12月12种期货合约,所以选取3月期铜价格作为伦敦铜期货的代表。又由于国内外期货市场节假日不太一致造成某些交易日没有成交纪录,为保持数据配对,删除了非配对数据,这样得到三个市场的配对数据142个。为了研究方便,将三个价格时间序列表示如下:上海铜期货价格序列为shcuf;铜现货价格序列为shcu;伦敦金属交易所铜期货价格序列为lmef。
四、实证分析
观察三个时间序列图形如图1。从图1中我们可以大体观察到三者的长期走势是相似的,具体到某一阶段有一些背离。
为了降低三者的异方差本文对他们进行对数化处理,分别记为:lnlmef,lnshcuf,lnshcu。如图2
(一)单位根检验
为检验期货价格与现货价格之间是否存在协整关系,首先利用ADF单位根检验对两期货价格和现货价格序列的平稳性进行检验,检验结果见如表1。
表1中的△表示一阶差分,从表1中可以知道三个序列未差分之前均为非平稳的,而在一阶差分以后均为平稳过程。从而判定它们都是I(1)序列。
(二) VAR模型
为了进行协整分析,需要建立由非平稳变量lnlmef,lnshcuf,lnshcu构成的VAR模型,并需要确定滞后期k。如果滞后期太少,误差项的自相关会很严重,并导致参数的非一致性估计。在VAR模型中适当加大k值(增加滞后变量个数),可以消除误差项中存在的自相关。但从另一方面看,k值又不宜过大。K值过大会导致自由度减小,直接影响模型参数估计量的有效性。常用确定k值得方法SIC(施瓦茨准则)、AIC(赤池信息准则)和LM(似然比),选择最佳k值的原则是在增加k值的过程中使SIC和AIC值最小,k的增加不能使得LM值显著的增大。
为了避免估计模型的过度参数,我们的处理方法是:从8阶滞后开始,根据AIC准则、SC准则,从较大的滞后阶数开始剔出,直到各项标准达到一个比较理想的状态,确定出最佳的滞后期k。整个滞后期选择的计算结果列于表2。
根据表2的结果,我们确定模型中的最佳的滞后期k为2,表中用黑体标出。这也为协整检验、方差分解和脉冲响应函数分析提供了依据。
(三) Johnsen协整检验及VEC模型
虽然VAR模型可以给出三者组成的经济系统的相互作用影响的关系,但是不能深刻揭示三者间经济含义上的长期与短期间更为复杂的关系。这就需要运用VAR模型的协整系统的误差修正机制表达式,即VEC模型。在建立VEC模型前,首先运用Johnsen多元协整检验三者间的协整关系,结果见表3。
表3的第一行是检验是否不存在协整关系。即原假设是三个序列之间不存在长期均衡关系的。我们可以看到在5%显著水平下的零假设r?燮0被拒绝说明三者间存在协整关系。而标3的第二行的原假设是其中至少存在一个协整向量,而零假设r?燮1不能被拒绝。同样在表3的第三行的其中至少存在两个协整向量的原假设r?燮2也不能被拒绝。综上所述,这说明三者之间是存在一个长期稳定的协整关系,即长期均衡关系。其对应的在公式(4)协整模型中的协整参数矩阵β的估计由表4给出:
从表4我们可以看到:β对应的t值来看,lnshcu和lnshcuf均显著进入了协证关系。也可以得出短期内队总体的模型具有良好的误差调整机制作用。具体的表达公式为:
VECM=lnlmef+(5)
VECM就是向量误差修正(VEC)模型的核心部分,因为它对变量长期均衡关系在短期内的偏离起到纠正调节作用。进一步得到向量误差修正模型模型的表达式为:
经济意义是,从历史与逻辑角度看期货价格与现货价格之间,国内外期货市场之间应该是统一的,存在长期均衡关系也是必然事情。首先,期货市场中的实物交割机制能够有效的保证现货价格与期货价格在长期保持均衡关系。其次,在不同的期货市场之间由于大量的投机者的存在,他们通过跨其套利等手段客观上使得价格趋于一致。在此,LME作为世界铜价格的报价中心,这也促使国内外期货价格在长期内必须保持一致。这样,即使短期内有各种经济、政治甚至人为因素对期货市场造成一定冲击出现国内外期货价格及现货价格三者相背离的情况,但长期时间内一定会得到纠正,从而又长期均衡关系的出现。
五、 格兰杰因果检验
从表5可以看出上海铜现货价格不引导伦敦铜期货价格;伦敦铜期货价格引导上海铜现货价格;上海铜期货价格引导伦敦铜期货价格但程度为伦敦铜期货价格引导上海铜期货价格;上海铜期货价格引导上海铜现货价格;上海铜现货价格对上海铜期货价格引导很不明显。
六、方差分解与脉冲响应函数
1995年Hasbrouck提出在考察VAR模型时,可以采用预测方差分解方法研究模型的动态特征,其主要思想是把VAR系统中的每个变量的波动按其成因分解位于个方程新信息相关连的几个组成部分,从而了解各个新信息对模型内生变量的相对重要性。在本文中由于价格的变动反映了市场对新信息的作用,因此,如果一个市场所占的信息份额相对较大,则说明这个市场吸收了更多的市场信息,即在价格发现功能中发挥了更加重要的作用。我们经营向三个市场价格的方差进行分解,求出三个市场价格变动长期作用部分的方差来自于三个市场的比重,进而揭示哪个市场对资源配置更有效的问题,即哪个市场在价格发现中居于主导地位。具体见表6。
从表6可知,对伦敦铜期货价格变动长期作用部分的方差,当滞后期为1时,100%来自于伦敦铜期货市场,随着滞后期的增加,总方差中来自于伦敦铜期货市场的部分呈下降趋势,但下降很少,最终趋于,而来自上海铜现货市场的部分从滞后1期的0微弱上升为,来自上海铜期货市场的部分从滞后1期的0更微弱上升为同理,对上海铜现货价格变动长期作用部分的方差,当滞后1期时,来自于伦敦铜期货市场,随着滞后期的增加,最终趋于,来自上海铜现货市场的部分从下降至,来自上海铜期货市场的部分从0上升至对上海铜期货价格变动长期作用部分的方差,当滞后1期时,来自伦敦铜期货市场,最终滞后期数的增长最终趋于。来自上海铜现货市场的部分从下降至。来自上海铜期货市场的部分从下降至。平均来说,来自伦敦铜期货市场的方差大于来自上海铜现货市场的方差大于上海铜期货市场的方差。换言之,对于铜来说,伦敦铜期货市场处于绝对主导地位。
如下图3、4、5分别为伦敦铜期货价格脉冲响应函数分析结果、上海铜现货价格脉冲响应函数分析结果、上海铜期货价格脉冲响应函数分析结果。通过图3来看,伦敦铜期货市场价格对其自身的1个标准差新信息立刻有较强反应,价格增长4%,但是在第2周降到了最低点左右。第3周后稳定在左右。短期来自上海铜期货市场的新信息对伦敦铜期货市场影响是明显的,且是负向的,但是持续时间不长在第三周后趋于零;而来自上海铜现货市场的新信息对伦敦铜期货市场影响很微弱;通过图2可以看出上海铜现货市场对来自于伦敦铜期货市场的新信息反应剧烈,价格立刻有了左右的增加,而且在随后两周内价格还在增加,从第3周后稳定与左右的水平。来自上海铜现货市场的新信息对自身的影响也很明显,在当期价格就有左右的增加在第3周下降至2%左右的水平。上海铜现货市场价格对来自上海铜期货市场的新信息在当期没有变化,在第2周影响达到最大1%左右,随后在第3周下降至左右的水平。可见上海铜现货市场价格的变动主要受的是伦敦铜期货市场价格变动的影响,而受上海铜期货市场价格变动影响较小;通过图5我们可以看出上海铜期货市场价格对来自伦敦铜期货市场的新信息反映较大,在当期价格就有左右的增长,在第2周达到最大的左右的水平。对来自上海铜现货市场的新信息,上海铜期货价格在当期有2%左右的增长,并且长期也稳定在2%左右的水平。而对来自其自身的新信息其价格在当期有左右的增长,最后逐渐下降,长期稳定在的水平上,说明上海铜期货价格主要受伦敦铜期货价格和上海铜现货市场价格波动的影响。
七、 结论
对伦敦铜期货价格、上海铜期货价格和上海铜现货价格之间的动态变化关系进行了实证分析表明:
首先,通过研究发现,伦敦铜期货价格、上海铜期货价格和上海铜现货价格三者都是非平稳序列,但经过一阶差分后可以实现平稳,即三者都是一阶平稳序列。
其次,伦敦铜期货价格、上海铜期货价格和上海铜现货价格三者间存在长期均衡关系,短期内的价格背离现象可以通过三者间的内在调节机制予以纠正,说明我国上海铜期货市场和上海铜现货市场与伦敦铜期货之间存在明显的联动特点。
再次,伦敦铜期货市场对上海铜期货市场和上海铜现货市场在长期价格发现功能中居主导地位。这说明上海铜期货市场影响力有限,从某种程度上说,只是伦敦铜期货市场的影子市场,我国铜期货市场的价格发现功能有待加强。这表明我国铜期货市场与国际发达铜期货市场还有较大差距。
参考文献
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[8] 杨朝峰,其货价格与现货价格关系实证分析 《经济管理》2005,1
(责任编辑 吴 超)
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