我国有色金属期货价格与现货价格传导关系的实证研究

我国有色金属期货价格与现货价格传导关系的实证研究

摘要：本文利用了Johansen协整检验、ECM模型、建立在V AR和VEC 模型基础上的Granger因果检验、脉冲响应函数及方差分解技术等方法，研究我国铜、铝、锌3种主要有色金属的期货价格与现货价格的关系。

关键词：有色金属；期货价格；现货价格；传导关系；实证研究一、文献回顾

20世纪60年代末开始，国外的学者对期货市场价格和现货市场价格的关系开始了广泛研究。Garbade和Silber（1983）[1]最早对期货价格引导现货市场进行实证检验，因此称之为GS模型。他们建立了期货和现货价格之间相互联系的动态模型，通过考察前一期的基差变动对后一期期货价格和现货价格变动的影响，来刻画期货和现货在价格发现功能中的作用大小。然而他们忽视了序列的非平稳性，在实际中大多金融时间序列是非平稳的，这将导致模型估计的伪回归。Engle和Granger(1987)[2]提出了协整理论及方法，认为虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是它们的线性组合却有可能是平稳序列，从而为非平稳序列的建模提供了另一种途径。Johansen和Katarina(1990)[3]提出基于回归系数的协整检验，即Johansen-Juselius检验，较适合用于来检验金融时间序列的协整关系。之后，更多新的检验和估计方法引用到金融研究中。

对国内来说，国内学者对期货与现货价格的关系也有一定的研究，基本都是采用国外较为成熟的方法进行的。严太华和孟卫东等(2000)[4]利用协整检验了上海期货交易所的铜期货与重庆市场上的铜现货之间、郑州商品交易所的绿豆期货与郑州粮食批发市场上的绿豆现货之间的关系，结果表明，它们之间均存在长期的均衡关系。黄晟(2002)[5]利用GARCH模型的动态调整方法，就期铜和期铝交易保证金水平的合理设置问题进行了实证研究。周志明、唐元虎(2004)[6]利用ADF检验，Granger因果关系检验，对伦敦金属交易所（LME）3个月期铜和上海期货交易所（SHFE）5个月期铜进行了价格引导关系检验。王骏、张宗成(2005)[7]利用单位根检验、V AR模型、Johansen协整检验、ECM模型、Granger检验、脉冲响应函数对铝期货和现货的关系进行了实证研究，结果显示：铝期货价格与现货价格存在相互引导关系，且铝期货的价格发现功能大于铝现货价格发现功能，期货价格引导现货价格。张金清和刘庆富（2006）[8]建立双变量的EC—EGARCH 模型并进行协整和Granger因果关系检验对我国上海期货交易所的铝、铜期货价格和现货价格之间的内在波动性动态关系进行了实证研究。研究表明，我国铝、铜期货价格和现货价格之间均具有长期均衡关系，铜期货市场的运行比铝期货市场更为有效。康焱(2006)[9]的研究结果显示在价格决定过程中，期货价格占据绝对主导地位。在受到外部冲击时，期货价格对现货价格的影响要小于现货价格对期货价格的影响。李潇(2007)[10]利用的ADF检验、Granger因果检验及误差修正模型对上海铝期货市场有效性的实证研究发现我国铝的价格机制主要是现货价格引导期货价格。罗会程、郭春艳(2009)[11]对我国上海金属铜期货市场与现货市场进行了实证研究。结果表明，上海铜期货价格与现货价格满足一阶平稳过程，二者存在长期均衡关系，在价格发现功能上为双向引导关系，并且二者对于新信息的反应较为迅速。

二、数据来源与处理

本文选取了我国主要的3种有色金属：铜、铝、锌。数据选取2009年8月

18日至2012年3月30日数据，现货价格为上海现货每日均价，期货价格为上海期货价格每日收盘价。用滚动展期的方法对原始数据加以处理，由于交割前一个星期合约的交易较不活跃，且价格波动幅度较大，因而合约数据只取到该合约的最后交易日的前一个星期为止。随后，再取下一个月即将到期的合约的每日价格，依此类推，滚动形成一个连续的时间序列数据。其中缺失的数据采用前5个工作日的算术平均数补充完整。经处理后，3种金属共1647对数据。为了减小序列的波动，对原始数据进行自然对数处理。铜、铝、锌的现货和期货的对数价格分别用lncus、lncuf、lnals、lnalf、lnzis、lnzif表示。本文所用数据均来自中铝网（/）的历史数据；本文研究工具采用EViews6.0软件。

三、实证研究

（一）单位根检验

单位根检验结果显示，铜、铝、锌的期货价格和现货价格均有单位根。经过一阶差分后，3种金属的所有差分序列全部通过1%的显著性水平检验，因此所有变量只有一个单位根，都为I（1）过程，即一阶平稳。

(二)Johansen协整检验

协整是指一种稳定、不再变动的状态。当一个经济系统达到均衡时，来自外界的干扰只会暂时使经济系统偏离均衡点，而内在均衡机制最终会使系统回到稳定的状态。协整检验的主要目的是避免伪回归[12]。本文运用Johansen提出的检验方法进行检验，其如果如下。

上表说明：在1%的置信水平下，迹统计量和最大特征值统计量的检验均拒绝不存在协整关系的原假设，即可认为lncu、lnal、lnzi的期货和现货价格之间至少存在一个协整关系，而在至多存在一个协整关系的原假设下，均无法拒绝。这已经能够证明lncu、lnal、lnzi的期货和现货价格是存在一阶协整关系，也表明两者之间存在长期均衡的关系。

（三）误差修正模型（ECM）

上述已经已经证明了lncu、lnal、lnzi的期货和现货价格序列间存在协整关系，现在可以构建误差修正模型。误差修正模型用于被解释变量的变动不依赖于某些解释变量，但依赖于解释变量与因变量长期关系的偏离以及对这些因变量的调整。根据数据，构建的误差修正模型如下：从上式中可以看出，就短期弹性而言，3种有色金属的短期弹性均是缺乏弹性，铜>锌>铝，表明在短期内铜的反应最为迅速，锌的反应相对迟缓，铝的反应最迟钝；而就长期弹性来看铝为富有弹性，铜和锌的弹性均接近1，铝>铜>锌；就调整系数拉看，铜>锌>铝，铜将非均衡状态拉回到均衡状态的调整力度是最大的。

（四）最优滞后阶数的确定

V AR模型的滞后阶数确定是一个重要问题，也是进行V AR模型构建，脉冲响应函数和方差分解的基础。本文根据LR、FPE 、AIC、SC、HQ等滞后阶数判断准则确定V AR 方程的滞后阶数。根据准则得出铜的V AR方程的滞后阶数为3，铝的V AR方程的滞后阶数为4，锌的V AR方程的滞后阶数为2。

（五）Granger因果检验

协整关系只能说明序列之间相互的依存关系，但并不能说明它们之间存在某种因果关系或引导关系。本文运用Granger因果检验，在V AR模型和VEC模型的基础上研究3种有色金属的期货和现货价格谁起主导作用，而Granger检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期会影响到另一个变量的当期。检验结果表4所示。