張立向 方雪凝 張逸霜
摘 要:文章運(yùn)用相關(guān)分析、協(xié)整檢驗(yàn)、向量自回歸模型對(duì)中外鎳期貨價(jià)格的聯(lián)動(dòng)性的進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明上海期貨交易所鎳期貨價(jià)格與倫敦金屬交易所鎳期貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,倫敦金屬交易所鎳期貨價(jià)格對(duì)上海期貨交易所鎳期貨存在單向引導(dǎo)關(guān)系,雖然上海期貨交易所鎳期貨影響力逐漸增強(qiáng),但在定價(jià)權(quán)上仍無(wú)優(yōu)勢(shì),這表明我國(guó)仍需完善鎳期貨制度,優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu),積極參與國(guó)際政策的制定,以便爭(zhēng)取國(guó)際定價(jià)權(quán)。
關(guān)鍵詞:鎳期貨 向量自回歸模型 Granger因果檢驗(yàn) 方差分解 脈沖響應(yīng)
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.24.001
一、引言及文獻(xiàn)綜述
作為地核中重要的金屬組成元素,鎳具有很好的耐腐蝕性、可塑性和磁性等性能,廣泛應(yīng)用于我們生活的各個(gè)領(lǐng)域。就我國(guó)來(lái)講,我國(guó)約有82%的鎳都用于不銹鋼的生產(chǎn),約9%的鎳用于鎳電池的制造,其他用在電鍍,合金和鑄造領(lǐng)域的居多。目前,我國(guó)是世界上最大的不銹鋼和鎳鐵的生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)。2017年,我國(guó)進(jìn)口鎳礦總量約為210.7萬(wàn)噸,出口鎳礦總量約為464.7噸,由此可見(jiàn),我國(guó)對(duì)于鎳礦的需求量較大,對(duì)外依存度較高,在國(guó)際鎳礦進(jìn)出口貿(mào)易中占有舉足輕重的地位。鎳作為不銹鋼的主要原料,也是一種重要的期貨交易產(chǎn)品,其價(jià)格的波動(dòng)往往會(huì)影響到與鎳金屬產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)的諸多企業(yè),給他們帶來(lái)一定的沖擊。中國(guó)的上海期貨交易所鎳期貨交易起步較晚,鎳期貨于2015年3月掛牌上市;倫敦金屬交易所鎳期貨交易歷史悠久,交易機(jī)制較為完善。因此,基于期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能和套期保值功能,研究中國(guó)鎳期貨價(jià)格與其他市場(chǎng)鎳期貨價(jià)格之間的聯(lián)動(dòng)性對(duì)于處于鎳行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上中下游的企業(yè)對(duì)沖價(jià)格風(fēng)險(xiǎn),降低經(jīng)營(yíng)成本,提高國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力有重大意義。
二、數(shù)據(jù)說(shuō)明及預(yù)處理
(一)數(shù)據(jù)說(shuō)明
倫敦期貨交易所(LME)是世界上最大有色金屬交易所,鎳期貨成交量居世界首位,其價(jià)格代表著國(guó)際鎳期貨價(jià)格;國(guó)內(nèi)目前只有上海期貨交易所(SHFE)推出了鎳期貨。本文選取自滬鎳期貨上市以來(lái)即2015年3月27日至2018年11月7日的上海期貨交易所、倫敦期貨交易所的鎳期貨日收盤價(jià)數(shù)據(jù),研究中外鎳期貨的價(jià)格聯(lián)動(dòng)性。上海期貨交易所推出的期貨均為一年期,為保持其連續(xù)性,本文以鎳1601,1701,1801,1901期貨代表滬鎳期貨價(jià)格(SHFE_NI)。倫敦期貨交易所成交量最高的鎳期貨是三月期的LMES_鎳3,故選取LMES_鎳3價(jià)格(LME_NI)代表倫敦期貨交易所鎳價(jià)格。由于兩期貨交易所交易時(shí)間有所差異,故選擇兩者重疊的日期;此外,為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,本文去除成交量為0的交易日,最終得到了852個(gè)交易日數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源為東方財(cái)富Choice數(shù)據(jù)。下圖為L(zhǎng)ME、SHFE近四年的鎳期貨價(jià)格走勢(shì)。
(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理
在時(shí)間序列數(shù)據(jù)及截面數(shù)據(jù)的回歸模型中,經(jīng)常出現(xiàn)異方差現(xiàn)象,為消除可能存在的異方差,對(duì)兩地鎳期貨價(jià)格取自然對(duì)數(shù),以LLME_NI表示倫敦金屬交易所鎳期貨的價(jià)格,相應(yīng)地,以LSHFE_NI表示上海期貨交易所鎳期貨的價(jià)格
(三)描述性分析
研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)首先要進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析,從表1中可以卡看出,LLME_NI偏度較大,但兩者均為右偏態(tài);兩者峰度均小于3,不具有尖峰厚尾的特征;JB的P值等于0,故不符合正態(tài)分布。
(四)相關(guān)分析
相關(guān)分析主要用于分析變量之間的相互依存關(guān)系,通過(guò)相關(guān)系數(shù)來(lái)進(jìn)一步反應(yīng)變量間的相互依存程度及依存方向。相關(guān)分析的方法主要有Pearson相關(guān)系數(shù)法和Spearman相關(guān)系數(shù)法。筆者在此采用了Spearman檢驗(yàn),該方法克服了Pearson系數(shù)法假定數(shù)據(jù)的正態(tài)性和邏輯等距性的局限,檢驗(yàn)結(jié)果如下
從表2可以發(fā)現(xiàn),LME鎳期貨價(jià)格與SFE鎳期貨價(jià)格的Spearman系數(shù)為0.963,呈正向強(qiáng)相關(guān)性,證明兩交易所期貨價(jià)格存在正向相關(guān)。
(5)回歸分析
相關(guān)系數(shù)分析中顯示兩者具有很強(qiáng)的正向相關(guān)性,為進(jìn)一步研究?jī)烧叩淖兓P(guān)系,筆者建立回歸方程?;貧w方程的估計(jì)方法最常用的是OLS,在此采用廣義矩估計(jì)法進(jìn)行回歸方程的估計(jì),因?yàn)槠洳皇躉LS模型假定的限制。估計(jì)結(jié)果如下:
由上式可以看出,模型的 達(dá)到了0.9278,擬合情況良好, 達(dá)到了55.9464,拒絕原假設(shè),且回歸系數(shù)及截距項(xiàng)也通過(guò)了 檢驗(yàn),方程是顯著的。
三、實(shí)證分析
(一)單位根檢驗(yàn)
在對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析之前,要先對(duì)該序列的平穩(wěn)性進(jìn)行判定。如果一個(gè)序列的均值或協(xié)方差函數(shù)隨時(shí)間變化而變化,此序列為不平穩(wěn)的時(shí)間序列。ADF檢驗(yàn)法、DF檢驗(yàn)法、PP檢驗(yàn)法均可用于時(shí)間序列平穩(wěn)性的檢驗(yàn),此處采用ADF檢驗(yàn)法分別對(duì)兩時(shí)間序列對(duì)數(shù)值即LLME_NI和LSHFE_NI以及其對(duì)數(shù)的一階差分進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下:
由表3中檢驗(yàn)結(jié)果可知,兩原始價(jià)格序列P值均遠(yuǎn)大于0.05,接受原假設(shè),而一階差分后的LME鎳期貨價(jià)格序列與SHFE鎳期貨價(jià)格序列的P值均為0,拒絕原假設(shè),因此兩鎳期貨價(jià)格的時(shí)間序列均為一階單整序列。
(二)Johansen檢驗(yàn)
兩個(gè)不具有平穩(wěn)性的時(shí)間序列組合后所得序列如果是平穩(wěn)序列,則這兩個(gè)序列之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,組合所得到的平穩(wěn)序列被稱為協(xié)整方程。E-G兩步法和Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法是兩個(gè)最常用的協(xié)整檢驗(yàn)方法,在此采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法來(lái)檢驗(yàn)兩鎳期貨價(jià)格序列之間的協(xié)整關(guān)系。根據(jù)AIC,SC信息準(zhǔn)則及實(shí)際情況,確定協(xié)整檢驗(yàn)的滯后階數(shù)為1階,檢驗(yàn)結(jié)果如下
從表4和表5可以發(fā)現(xiàn),在0.05的顯著水平下,原假設(shè)為無(wú)協(xié)整關(guān)系時(shí),最大特征值統(tǒng)計(jì)量及特征根跡統(tǒng)計(jì)量均大于臨界值,接受原假設(shè);當(dāng)原假設(shè)為最多有一個(gè)協(xié)整關(guān)系時(shí),兩統(tǒng)計(jì)量均大于臨界值,接受原假設(shè),因此LME鎳期貨價(jià)格與SHFE鎳期貨價(jià)格之間無(wú)協(xié)整關(guān)系存在。由此可知,LME鎳期貨價(jià)格與SHFE鎳期貨價(jià)格之間不存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。
(3)向量自回歸模型
由上可知,LLME_NI與LSHFE_NI的一階差分值為穩(wěn)定序列,其經(jīng)濟(jì)意義為相應(yīng)市場(chǎng)的鎳期貨收益率,差分后的序列分別用DLME_NI與DSHFE_NI表示。向量自回歸模型(VAR)可用于分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系數(shù)的動(dòng)態(tài)沖擊,該模型分為兩種,一種是變量平穩(wěn)時(shí)所用的無(wú)約束的向量自回歸,另一種是不平穩(wěn)的變量之間存在協(xié)整關(guān)系時(shí)所適用的誤差修正模型(VEM),由Johansen協(xié)整檢驗(yàn)可知,LLME_NI與LSHFE_NI之間不存在協(xié)整關(guān)系,故建立用DLME_NI與DSHFE_NI建立VAR模型。根據(jù)估計(jì)的方程如下:
從模型的估計(jì)參數(shù)可以看出,滬鎳期貨當(dāng)期收益率受到滬鎳期貨及倫鎳期貨的滯后影響,且隨著滯后期的增大,其影響程度越小,例如倫鎳期貨的影響從滯后一期的0.6202減小至滯后五期的0.0485;除此之外,倫鎳期貨滯后效應(yīng)對(duì)滬鎳期貨是正向影響,滬鎳期貨滯后效應(yīng)對(duì)自身是負(fù)向影響;最后倫鎳期貨滯后效應(yīng)對(duì)滬鎳期貨當(dāng)期收益率的影響大于滬鎳期貨滯后效應(yīng)的影響,例如,倫鎳期貨第一期滯后參數(shù)絕對(duì)值為0.6202大于滬鎳期貨第一期滯后參數(shù)絕對(duì)值0.4717。
(四)Granger因果檢驗(yàn)
為了分析DSHFE_NI和DLME_NI之間的因果關(guān)系,我們對(duì)其建立Granger因果檢驗(yàn):
從表6可知,在1%的置信水平下,DLME_NI是DSHFE_NI的granger原因,而DSHFE_NI不是DLME_NI的Granger原因,即DLME_NI對(duì)DLME_NI有著單向的因果關(guān)系。這說(shuō)明LME鎳期貨收益率引導(dǎo)著SHFE鎳期貨收益率走勢(shì),SHFE鎳期貨收益率受LME鎳期貨影響較大,LME鎳期貨在定價(jià)權(quán)上有著絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。
(五)脈沖響應(yīng)函數(shù)
脈沖響應(yīng)函數(shù)可分析一個(gè)變量的單位沖擊對(duì)另一個(gè)變量的動(dòng)態(tài)影響,傳統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)法通常采用Cholesky正交分解法,筆者在此采用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù),此種方法不依賴于模型中變量的次序,能夠更加客觀的反映LME鎳期貨收益率與SHFE鎳期貨收益率之間真實(shí)存在的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系,結(jié)果見(jiàn)下圖:
由圖2可見(jiàn),受到SHFE鎳期貨收益率的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊,LME鎳期貨價(jià)格收益率在第一期迅速做出響應(yīng),并達(dá)到最大值0.01,第二期快速降為0,此后除第五期稍大于0,其余均趨近于0;受到LME鎳期貨收益率的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊,SFE鎳期貨價(jià)格收益率在第一期同樣迅速反應(yīng),并在第二期達(dá)到最大值0.008,第三期迅速降至0,之后趨近于0。
(六)方差分解
方差分解用于研究系統(tǒng)中不同變量波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)中其他變量所產(chǎn)生的沖擊程度,借助方差分解可以探究倫敦金屬交易所鎳期貨收益率及上海金屬交易所鎳期貨收益率的波動(dòng)對(duì)彼此的相互影響程度。
從圖3中可以看出,LME鎳期貨對(duì)自身的解釋程度一直穩(wěn)定在72%左右,SHFE鎳期貨對(duì)LME鎳期貨的解釋程度一直在27.7%附近波動(dòng);LME鎳期貨對(duì)SHFE鎳期貨的解釋程度,在第一期為0,第二期達(dá)到37.36%,此后在呈現(xiàn)緩慢上升的整體態(tài)勢(shì),SHFE鎳期貨對(duì)自身的解釋程度在第一期為100%,第二期下降至62.64%,此后緩慢下降但始終保持在62%以上。
四、結(jié)果與建議
(一)實(shí)證結(jié)果分析
結(jié)果表明上海期貨交易所鎳期貨價(jià)格與倫敦金屬交易所鎳期貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,倫敦金屬交易所鎳期貨價(jià)格對(duì)上海期貨交易所鎳期貨存在單向引導(dǎo)關(guān)系,雖然上海期貨交易所鎳期貨影響力逐漸增強(qiáng),但在定價(jià)權(quán)上仍無(wú)優(yōu)勢(shì)。
(二)建議
1.加大機(jī)構(gòu)投資者比重,優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu)。
2.完善期貨制度,推動(dòng)期貨市場(chǎng)向制度化、體系化、國(guó)際化方向發(fā)展。
3.大力培養(yǎng)期貨專業(yè)化人才,適當(dāng)引進(jìn)國(guó)外資深專家。
4.提高獲取信息的效率,進(jìn)而優(yōu)化鎳期貨價(jià)格預(yù)警機(jī)制
5.積極參與國(guó)際期貨政策的制定,提高鎳期貨定價(jià)的話語(yǔ)權(quán)
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