基于VAR-TARCH模型的鐵礦石期貨價格發(fā)現(xiàn)功能實證研究

許可 劉靜怡

摘?要：本文選取2015年5月至2020年6月國內(nèi)大連商品交易所（以下簡稱“大商所”）的鐵礦石期貨市場與現(xiàn)貨市場為研究對象，建立不同分布假設(shè)下的VAR-TARCH模型，得出結(jié)論：兩市場之間存在波動溢出效應(yīng)，價格滯后4期時趨于平穩(wěn)，期貨價格和收益率的變化對于現(xiàn)貨市場具有警示作用。此外，正負(fù)沖擊的非對稱性也得到證明?；谝陨辖Y(jié)論，本文提出鼓勵鐵礦石資源保障體系發(fā)展、提升市場監(jiān)管透明度以及完善市場機(jī)制以爭奪國際定價權(quán)等諸多建議。

關(guān)鍵詞：鐵礦石期貨?價格發(fā)現(xiàn)?VAR-TARCH模型

一、引言

期貨市場自創(chuàng)立以來，就一直與現(xiàn)貨市場保持著緊密的聯(lián)系。商品期貨作為期貨的“主力軍”，為實體經(jīng)濟(jì)服務(wù)的同時，也為市場投資者提供獲利機(jī)會。由于現(xiàn)貨市場商品價格波動，商品生產(chǎn)經(jīng)營者難以準(zhǔn)確把握成本和利潤水平，利用期貨市場進(jìn)行套期保值交易成為鎖定收益和成本的捷徑。套保者和投機(jī)者的存在是期貨市場和現(xiàn)貨市場之間堅固的橋梁和靈敏的媒介。期貨價格的形成與變動表面上是合約的多空力量對決，但其實質(zhì)是現(xiàn)貨市場供求關(guān)系的體現(xiàn)。期貨市場具有價格發(fā)現(xiàn)的功能，在生產(chǎn)、貿(mào)易中作為商品的基準(zhǔn)價格或參考價格的來源而備受關(guān)注。

鐵礦石指存在利用價值的，含有鐵元素或鐵化合物的礦石，在生產(chǎn)中主要作為鋼鐵原材料而使用。鋼鐵廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)建設(shè)、房地產(chǎn)等社會領(lǐng)域，其價格對社會平均生產(chǎn)成本具有重要意義。因此，鐵礦石現(xiàn)貨價格與國民經(jīng)濟(jì)血脈相連。2010年以前，由于我國鋼企生產(chǎn)分散、采購分散、出口集中的特點(diǎn)，鐵礦石交易在國際上難以掌握定價權(quán)。這一時期主要采用長期協(xié)議定價模式，鐵礦石行業(yè)“三巨頭”——力拓、必和必拓以及巴西淡水河谷公司把持世界范圍內(nèi)的定價權(quán)。隨著鐵礦石三大指數(shù)的推出，賣方壟斷市場逐漸向買方壟斷轉(zhuǎn)變，指數(shù)定價的實現(xiàn)為衍生品市場發(fā)展提供溫床?？梢灶A(yù)見的是，未來期貨價格必將替代指數(shù)定價，成為定價基準(zhǔn)。

為了順應(yīng)鐵礦石金融化趨勢，提升我國交易地位，2013年，大連商品交易所正式上市掛牌交易鐵礦石期貨合約。作為當(dāng)時世界最大的鐵礦石消費(fèi)國、進(jìn)口國和第二大生產(chǎn)國，這一期貨品種的上市，完善了定價機(jī)制，使其有效服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)，在本國鋼企管理現(xiàn)貨價格波動風(fēng)險、控制生產(chǎn)銷售成本、參與國際市場競爭等眾多方面起到積極作用。未來鐵礦石期貨的發(fā)展有望使中國在國際大宗商品的定價權(quán)爭奪戰(zhàn)中占據(jù)主導(dǎo)地位。中國市場上鐵礦石的期貨與現(xiàn)貨價格對世界市場產(chǎn)生的影響正在不斷增強(qiáng)，通過信息溢出傳導(dǎo)到各大交易市場，作用于諸多行業(yè)。

本文選取國內(nèi)鐵礦石期貨市場與現(xiàn)貨市場作為研究對象，篩選2015年5月至2020年6月期貨合約報價及現(xiàn)貨鐵礦石綜合指數(shù)的有效數(shù)據(jù)，計算對數(shù)收益率，并分別對價格和收益率兩種時間序列數(shù)據(jù)建立GARCH族模型，研究模型存在的波動聚集效應(yīng)及信息溢出效應(yīng)，長短期均衡及因果影響，通過脈沖響應(yīng)與方差分解等計量方法探索目前期貨市場定價的有效性和顯著性。

本文的主要貢獻(xiàn)在于兩方面：一是通過研究期貨價格發(fā)現(xiàn)的特征，明晰鐵礦石現(xiàn)貨與期貨價格的影響關(guān)系，有助于投資者更有效地實現(xiàn)套利和套期保值;二是通過模型的建立及檢驗，發(fā)現(xiàn)定價機(jī)制中存在的不足，提出對監(jiān)管完善市場具有啟示作用的建議。本文的創(chuàng)新之處有兩點(diǎn)：一是對收益率進(jìn)行研究而非停留在期貨價格與現(xiàn)貨價格的層面上，二是采用不同分布假設(shè)下的非對稱GARCH模型進(jìn)行擬合，結(jié)合VAR模型的脈沖響應(yīng)與方差分析，更準(zhǔn)確的刻畫價格的波動特征。

二、研究背景與文獻(xiàn)綜述

鋼鐵作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱性產(chǎn)業(yè)，對制造業(yè)的發(fā)展舉足輕重。我國鐵礦儲量豐富，已探明的鐵礦總數(shù)達(dá)600億噸，每年鋼鐵產(chǎn)量約占全球的53%，是名副其實的礦產(chǎn)大國。但是由于礦產(chǎn)含量、地理位置和開采技術(shù)等，目前自身開采的鐵礦石產(chǎn)量不能滿足日益增長的需求，較低的品質(zhì)也限制了其在高精技術(shù)行業(yè)的使用。據(jù)中鐵網(wǎng)統(tǒng)計，2019年鐵礦石累計產(chǎn)量是84，4356萬噸，同期進(jìn)口的鐵礦石就達(dá)到107億噸，相當(dāng)于我國鐵礦石的進(jìn)口依賴度達(dá)到56%左右，主要從澳大利亞、巴西、印度等國進(jìn)口。

與大多數(shù)商品期貨類似，影響鐵礦石價格的主要因素是供求關(guān)系。供給方面一般分為成本因素、產(chǎn)量因素、庫存三方面，其中，成本主要包括礦山的開采成本、人工成本、稅費(fèi)及運(yùn)輸費(fèi)用;產(chǎn)量因素則是指礦山企業(yè)產(chǎn)能的變化情況;庫存產(chǎn)生的影響則是由各地區(qū)存量與貿(mào)易商策略共同決定。需求方面主要來源于市場上鋼企的需求、替代產(chǎn)品和互補(bǔ)品的價格變化等。除此之外，政策以及國際貿(mào)易是同時作用于鐵礦石交易的供需兩端，影響原理和機(jī)制也較為復(fù)雜，是目前學(xué)界研究的重點(diǎn)。閆麗娜（2009）結(jié)合制度經(jīng)濟(jì)學(xué)與國家安全理論，使用對比分析法提出應(yīng)對鐵礦石價格上漲的宏觀經(jīng)濟(jì)對策。徐斌（2016）基于Goldberg和Knetter的剩余需求彈性模型，研究發(fā)現(xiàn)巴西、澳大利亞、印度在中國鐵礦石市場具有勢力，并從期貨市場出發(fā)給出提高我國鐵礦石國際定價權(quán)的對策建議。中國在全球鐵礦石交易中的地位有助于推動市場壟斷和金融化，造成鐵礦石國際貿(mào)易價格的短期波動（陶建格等，2018）。

2013年大商所推出鐵礦石期貨，標(biāo)志著中國將在鐵礦石交易中采取主動態(tài)度，爭取國際話語權(quán)。該合約是全球首個采用實物交割方式履約的合約。沈?qū)帲?013）認(rèn)為，實物交割的方式能更直接地向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)提供服務(wù)，從而吸引國外企業(yè)投資我國期貨市場。學(xué)界有關(guān)國際定價權(quán)的研究主要可以概括為以下三方面：一是議價能力。Baillie（2002）通過建模發(fā)現(xiàn)本國的大宗商品議價能力可以通過定價權(quán)實現(xiàn)。國內(nèi)學(xué)者劉慶柏（2009）運(yùn)用GARCH模型檢驗發(fā)現(xiàn)期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能能有效提升中國在國際交易中的定價地位。二是市場開放程度。隨著金融市場的逐步開放，建立國際性的鐵礦石期貨市場對把握定價權(quán)具有重要意義（張艷飛等，2013）。楊愛紅（2013）也持此觀點(diǎn)。三是國際影響力。鄧超、袁倩（2016）對鐵礦石、螺紋鋼以及荷蘭的普氏指數(shù)建立VAR模型，并得出我國鐵礦石期貨國際影響力逐年增強(qiáng)的結(jié)論。

定價權(quán)的實現(xiàn)離不開期貨市場的發(fā)展，期貨市場定價功能的完善能夠補(bǔ)充現(xiàn)貨市場波動性帶來的缺陷。本文主要研究期現(xiàn)貨兩市場間價格在信息傳遞過程中的波動溢出效應(yīng)，兩種價格傳導(dǎo)的效率體現(xiàn)市場的投機(jī)水平，投機(jī)水平的高低直接反映期貨市場的完善程度。目前國內(nèi)學(xué)界對于波動溢出效應(yīng)的研究可以分為以下三方面：一是長短期均衡。李瓊（2013）借助Johansen協(xié)整模型對鐵礦石的期貨價格與現(xiàn)貨價格進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)二者之間存在長期均衡關(guān)系。此外，也有學(xué)者使用VEC-SVAR模型擬合，得出國內(nèi)外鐵礦石期現(xiàn)貨價格之間存在高度相關(guān)性和長期均衡關(guān)系（胡振華等，2018）。二是價格的引導(dǎo)與發(fā)現(xiàn)。鐘國新等（2015）通過實證研究發(fā)現(xiàn)鐵礦石國際市場的期貨價格對現(xiàn)貨價格具有顯著正效應(yīng)，從而表明其具有價格發(fā)現(xiàn)功能。雷元安等（2019）采用時間序列檢驗法對近6年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)期貨價格對現(xiàn)貨價格的影響貢獻(xiàn)度為7704%。三是不同市場間的類比。國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了諸多期現(xiàn)貨市場的比較：劉文文、喬高秀（2014）針對股指期貨的波動溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)兩市場信息反映的速度之間存在差異。有學(xué)者使用雙變量EGARCH模型、GarbadeSilber模型對原油期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行分析，得出兩價格協(xié)整關(guān)系和格蘭杰因果關(guān)系的結(jié)論，證明了波動溢出效應(yīng)（董瑩、李素梅，2017）。

由于波動溢出效應(yīng)的存在，國內(nèi)外學(xué)者對期現(xiàn)貨價格及收益率的研究一般使用GARCH族模型，并與其他模型組合使用。彭紅楓和陳奕（2015）在銅期貨套期保值比率的計算中建立了MRS-DCC-GARCH模型，該模型能夠有效消除GARCH模型帶來的波動率的高持續(xù)性。采用Ling和McAleer（2003）提出的VARMA-GARCH模型，李保林等（2015）研究我國滬深300股指期貨2012—2014年1分鐘高頻交易數(shù)據(jù)，檢驗證明了兩市場之間的波動溢出效應(yīng)。Haigh和Holt（2002）建立BEKK-GARCH模型針對外匯期貨交易進(jìn)行研究，在商品期貨套利方面做出重要貢獻(xiàn)。在以上研究的基礎(chǔ)上，本文采用非對稱TGARCH模型對我國鐵礦石期現(xiàn)貨市場價格指標(biāo)及收益率序列進(jìn)行擬合，以期發(fā)現(xiàn)兩者之間的因果作用關(guān)系、波動方式的差別以及定價機(jī)制的有效性，從而幫助投資者進(jìn)行策略選擇。

三、模型設(shè)定及實證分析

1模型設(shè)定

研究表明，金融時間序列波動主要具有三大特征，即尖峰厚尾分布、波動聚集以及長期相關(guān)性。基于此，本文采用GARCH族模型擬合。普通的GARCH（1，1）模型一般形式如下：

其中，式（1）是模型的條件均值方程，與一般最小二乘回歸方程類似;式（2）是ε隨機(jī)誤差的條件方差方程，αε2t-1為ARCH項，βσ2t-1為GARCH項。該模型的參數(shù)可以替換為GARCH（?q，?p?），此時（1）式不變，（2）式變?yōu)椋?/p>

當(dāng)q=0?時，模型可簡化為ARCH（?p?）。模型中，ω為原有的不確定性，是殘差的長期均值;方差滯后項為歷史信息帶來的波動影響;隨機(jī)誤差滯后項為近期市場出現(xiàn)的新沖擊對方差的影響，一定程度上代表了信息傳遞效率的高低。

按照分布假設(shè)不同，可以將模型分為正態(tài)分布的N-GARCH、students?t的廣義t-GARCH（Bollerslev，?1987）以及廣義誤差分布的GED-GARCH（Nelson，?1991）。此外，Engle、Lilien?&?Robins于1987年提出針對不同的變量分布時的GARCH-in-Mean模型，可以將在均值方程中加入方差的其他形式，包括以下三種：

除此之外，本文選取的金融時間序列中有異常值存在即尖峰厚尾現(xiàn)象，為了貼合數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，本文嘗試T分布、GED分布下非對稱模型TGARCH的擬合，選取信息準(zhǔn)則值最低和顯著性最高的模型作為最終結(jié)論。

2數(shù)據(jù)處理

本文選取2015年5月至2020年6月大連商品交易所鐵礦石連續(xù)交易日的期貨收盤價及中國鋼鐵業(yè)協(xié)會統(tǒng)計的鐵礦石現(xiàn)貨綜合價格指數(shù)分別作為期現(xiàn)貨市場的價格序列，數(shù)據(jù)來自Wind金融終端及中鋼協(xié)官網(wǎng)。篩去非交易日及特殊事件停盤日期，共得1234條數(shù)據(jù)。為增加序列的平穩(wěn)性，同時盡量保持計算的精度和準(zhǔn)確度不受影響，本文的收益率序列采用對數(shù)收益率，計算公式如下：

其中，i=f或s，f表示期貨，s表示現(xiàn)貨。Pi，t以及Pi，t-1為在t時刻的收盤價，ri，t為在t時刻百分比化的對數(shù)收益率。

3數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

預(yù)處理結(jié)束后，本文得到四條時間序列：期貨價格、現(xiàn)貨價格、期貨對數(shù)收益率以及現(xiàn)貨對數(shù)收益率，下文建模中分別采用Ft、St、rf，t和rs，t表示。為描述數(shù)據(jù)在不同時間上的波動情況，首先對序列進(jìn)行統(tǒng)計分析：

由表1可知，期貨價格整體低于現(xiàn)貨價格，但波動區(qū)間更大，標(biāo)準(zhǔn)差也相應(yīng)地大于現(xiàn)貨價格。從分布上看，期貨價格的峰度較現(xiàn)貨價格高，且高于臨界值3，說明其分布為統(tǒng)計學(xué)上典型的尖峰厚尾，這也是金融時間序列的特點(diǎn)。Jarque-Bera統(tǒng)計量表明，樣本均不服從正態(tài)分布。類似的，表2揭示了期貨收益率與現(xiàn)貨收益率之間的統(tǒng)計關(guān)系：期貨收益率波動幅度更大，厚尾的程度更重，且兩者同時不服從正態(tài)分布。更直觀地從時序圖上來看，價格方面（圖1），期貨價格更易出現(xiàn)異常值，短時間內(nèi)上下波動概率更高，合理分析其存在ARCH效應(yīng);收益率方面（圖2），針狀曲線的出現(xiàn)佐證了波動從聚性存在的推論，且直觀上收益率序列的波動程度高于價格序列。兩者之間的具體聯(lián)系還需進(jìn)一步檢驗。

根據(jù)恩格爾和克拉格（1983）年對宏觀時間序列的研究結(jié)果，擾動方差的穩(wěn)定性更差，方差的大小隨時間變化，具有某種相關(guān)性，并據(jù)此提出了ARCH效應(yīng)。該效應(yīng)的存在使得建立GARCH模型成為可能，但GARCH模型的建立必須要求序列具有平穩(wěn)性，因此在建模前首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。Augmented?Dickey-Fuller?Test（ADF）是單位根檢驗的一種方法，存在以下三種形式：

其中，式（7）為普通形式，式（8）為存在截距項，式（9）為存在截距項和斜率項。本文對原序列進(jìn)行普通形式的檢驗后，若不平穩(wěn)，則繼續(xù)使用截距項形式對相應(yīng)的一階差分序列檢驗，得到結(jié)果如表3所示。

ADF采用一階自回歸假設(shè)，對隨機(jī)干擾項的方差即白噪聲在時間上的變化進(jìn)行檢驗，得到單個序列的平穩(wěn)性結(jié)論。P值小于置信水平意味著對原假設(shè)H0的拒絕，即不存在單位根。對本文數(shù)據(jù)檢驗發(fā)現(xiàn)，以P值為判斷依據(jù)，價格序列本身不平穩(wěn)但其一階差分序列平穩(wěn);收益率序列本身平穩(wěn)。由此，價格序列具有一階單整的性質(zhì)，收益率序列本身為平穩(wěn)序列，一定程度上避免了造成GARCH模型“偽回歸”的情況。

除了非平穩(wěn)的過度擬合，“偽回歸”還存在一種特殊情況，即兩時間序列的趨勢成分相同，共同趨勢的修正原有較弱的解釋力度，導(dǎo)致回歸的置信水平提高?，F(xiàn)實中的時間序列通常為非平穩(wěn)序列，修正方法主要有兩種：一是如上文所述取其差分變?yōu)槠椒€(wěn)，但會失去一些原有信息，甚至可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的偏差;另一種則是通過協(xié)整解決問題。金融時間序列理論中存在長期相關(guān)性假設(shè)，即歷史事件會在價格中持續(xù)反映。協(xié)整關(guān)系揭示序列的長期均衡水平，若原序列不平穩(wěn)，一階差分平穩(wěn)，但原序列存在協(xié)整關(guān)系，則同階情況下（如一階單整）可以對原序列建立VAR模型，進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解。

協(xié)整檢驗結(jié)果如表5所示。對價格模型而言，原假設(shè)為協(xié)整關(guān)系個數(shù)為0時，跡統(tǒng)計量?為3001863，拒絕原假設(shè);原假設(shè)協(xié)整關(guān)系個數(shù)為1時，跡統(tǒng)計量為0756733，P值為03844，接受原假設(shè)，期貨價格與現(xiàn)貨價格之間存在協(xié)整關(guān)系。收益率模型的檢驗結(jié)果表明協(xié)整關(guān)系不存在。綜上，對價格建立VAR模型如下：

價格的一階差分序列與收益率序列均具有平穩(wěn)特征，檢驗波動聚集效應(yīng)后即可建立GARCH模型。一般而言，在金融模型中，由于變量滯后性、時間慣性以及其他隨機(jī)誤差的影響，時間序列常常會存在自相關(guān)和偏相關(guān)性。取36階的自相關(guān)Q-Statistic（見表5），可以得出四時間序列均存在ARCH特征，表明信息借助于期現(xiàn)貨資產(chǎn)的價格波動在兩市場間傳遞。

在此基礎(chǔ)上，本文對一階差分價格序列以及收益率序列分別進(jìn)行OLS回歸并檢驗ARCH異方差的存在，得到的P值均小于005且nR2≥χ2分布下置信度為95%的臨界值599，因此時間序列均顯著存在ARCH異方差，可以進(jìn)行GARCH族建模。

為厘清期現(xiàn)貨市場之間的價格和收益率的引導(dǎo)關(guān)系，分別對兩模型進(jìn)行Granger因果檢驗。由于該檢驗需要模型的滯后階數(shù)作為參數(shù)，故先使用ARDL模型對現(xiàn)有時間序列的條件均值方程進(jìn)行擬合，自動選擇下的結(jié)果中Selected?Model即為合適的滯后階數(shù)。由表6可知，價格一階差分模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為4階，收益率模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。擬合后D-W統(tǒng)計量均在2附近，表明模型幾乎已無自相關(guān)性。

確定滯后階數(shù)后對變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗，結(jié)果如表7所示。在檢驗期貨價格一階差分是否是現(xiàn)貨價格一階差分的Granger原因時，F(xiàn)值為730506，P值為200E-55;而當(dāng)反向驗證時，F(xiàn)值為180064，P值為01263。這表明期貨價格變化可以解釋現(xiàn)貨價格的變化。類似的，由收益率模型的Granger檢驗可知，現(xiàn)貨收益率對期貨無解釋力度，期貨收益率卻可以解釋現(xiàn)貨收益率。綜上，期貨市場對現(xiàn)貨市場具有單向引導(dǎo)作用。

4實證分析

基于以上檢驗，本文對期現(xiàn)貨價格一階差分序列組合與收益率組合分別建立GARCH族模型?？紤]到正負(fù)面消息對于金融市場不同程度的沖擊作用，本文以Glosten，?Jaganathan?和Runkle（1993）提出的非對稱TARCH模型為基準(zhǔn)，借鑒吳振信等（2016）的研究，嘗試比較不同分布下的擬合，選擇信息準(zhǔn)則最優(yōu)、顯著性最高的模型作為研究結(jié)論。TARCH模型中條件方差方程中添加了非對稱項，變?yōu)橄率剑?/p>

其中，當(dāng)t期殘差項小于0時，表示杠桿效應(yīng)的滯后項參數(shù)啞變量I-t-k=1，否則為0。加入非對稱項的原因在于負(fù)面消息的沖擊一般高于正面消息的影響?；谝酝难芯拷Y(jié)果，GARCH族模型中的ARCH項與GARCH項的滯后項系數(shù)取1階即Threshold?order?=?1時，該模型能較準(zhǔn)確地刻畫出金融市場之間的波動溢出效應(yīng)。

在研究金融問題尤其是收益率時間序列時，一般取3階以下的GARCH模型參數(shù)。本文延續(xù)現(xiàn)有研究成果，基于不同分布假設(shè)對鐵礦石期現(xiàn)貨價格和波動率建立模型，得到結(jié)果如表8所示：

比較表8和表9中t分布與GED分布下的擬合結(jié)果，可以得出如下結(jié)論：以信息準(zhǔn)則為第一判斷原則，置信度t為輔助原則，TARCH（?1，?1，?1?）最為貼合現(xiàn)有數(shù)據(jù)。模型表達(dá)式為：

綜上，在兩模型中，非對稱項的系數(shù)與2階ARCH項的系數(shù)均為負(fù)值，前者說明現(xiàn)貨市場對于期貨市場的非對稱影響是使得期貨市場的波動越來越小。結(jié)合之前表中的顯著性系數(shù)來看，在價格模型中，Threshold項系數(shù)的顯著程度t值為-6665853，P值為00000，說明價格的杠桿效應(yīng)十分明顯，這也是價格波動性差異的主要來源。收益率模型中Threshold項系數(shù)的顯著程度t值為-4757921，P值也為00000，說明兩市場的非對稱性程度差距不大，兩市場上的投資者對于正負(fù)消息的沖擊所作出的反應(yīng)也大致相同。這一點(diǎn)可以從下文中對價格本身VAR模型的分析中得到印證。

5模型檢驗

為了確認(rèn)TARCH模型已完全提取了殘差中的波動效應(yīng)，本文對已建立的模型進(jìn)行ARCH-LM檢驗，從高階逐步遞減，檢驗結(jié)果如表12所示。

檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，即使是在回歸階數(shù)為1的情形下，殘差的相伴概率P值仍大于臨界值，因此在顯著性為95%的情況下接受原假設(shè)，即此時不再存在ARCH效應(yīng)，模型較為合理。

對價格建立的VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)和方差分解，得到結(jié)果如圖3所示。

脈沖響應(yīng)中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，縱軸表示被解釋變量的變化，中線為脈沖響應(yīng)函數(shù)，其他為正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。期貨價格本身受到?jīng)_擊會隨著時間逐漸減弱，受到現(xiàn)貨價格沖擊則會隨著時間逐漸增強(qiáng)最后趨于平穩(wěn)，二者的影響幅度均較小;現(xiàn)貨價格本身的沖擊會在第四期達(dá)到高潮并逐漸平穩(wěn)，受到期貨價格沖擊則正向增強(qiáng)，增強(qiáng)的幅度先大后小、逐漸減弱。比較分析可知，與格蘭杰因果檢驗的結(jié)論一致，現(xiàn)貨價格對期貨價格的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)弱于期貨對現(xiàn)貨的影響。

方差分解結(jié)果表明：對于期貨價格，幾乎全部的影響因素都來源于它本身，現(xiàn)貨價格并不能產(chǎn)生顯著影響;對于現(xiàn)貨價格，兩市場價格沖擊的貢獻(xiàn)率幾近相同，各占50%左右。這與之前期貨價格能影響現(xiàn)貨價格的結(jié)論并不矛盾。

四、結(jié)論及建議

基于對2015—2020年鐵礦石期貨與現(xiàn)貨市場價格及收益率的實證研究，本文分析了兩個市場間的因果關(guān)系、信息傳導(dǎo)的波動溢出效應(yīng)以及外部沖擊帶來的影響。首先，從期貨市場與現(xiàn)貨市場的互相作用來看，無論是價格還是收益率方面，我國期貨市場的作用都強(qiáng)于現(xiàn)貨市場。期貨市場的波動幅度更大，這意味著鐵礦石期貨比現(xiàn)貨更具價格發(fā)現(xiàn)功能。鐵礦石作為支柱性產(chǎn)業(yè)的基石，其定價對于各行各業(yè)都具有重要的參考意義。期貨價格更完善的反映出市場供需在時間維度上的量及趨勢，期貨市場對于現(xiàn)貨市場的解釋力度使得投資者的套期保值交易和套利行為成為可能。由本文研究可得出結(jié)論：滯后4期時兩市場才趨于平穩(wěn)，故期貨價格和收益率的變化對于現(xiàn)貨市場具有警示作用。

其次，價格一階差分序列及收益率序列均具有ARCH效應(yīng)，且波動溢出效果較強(qiáng)。從現(xiàn)實意義來看，一方面，這種波動的連續(xù)性是由于兩市場之間的信息傳遞不夠及時和透明，導(dǎo)致投資者本該獲得的套利效果減弱;另一方面，投機(jī)行為的存在使得短期內(nèi)的“新信息”和歷史的“舊信息”同時作用于市場，直接導(dǎo)致ARCH效應(yīng)和GARCH效應(yīng)的出現(xiàn)。雖然滯后項系數(shù)為負(fù)即波動影響逐期遞減，但以上兩種效應(yīng)的存在仍然為鐵礦石的合理定價造成阻礙。定價的合理性受到削弱，對我國在鐵礦石領(lǐng)域爭奪國際話語權(quán)和定價權(quán)也會形成阻礙。

最后，與過往研究類似，本文所建立的TARCH模型非對稱性的來源主要是正負(fù)消息對市場沖擊的效果不同這一現(xiàn)象。模型顯示，針對價格波動的負(fù)沖擊尤其是期貨市場對于現(xiàn)貨市場的消息影響高于正沖擊這一點(diǎn)具有顯著性，而收益率波動差距不大。這一缺陷可能是由于本文對收益率取對數(shù)序列所致，因此也值得進(jìn)行進(jìn)一步的定量分析研究，模型仍然存在改進(jìn)余地。但定性而言，鐵礦石價格的定價和傳導(dǎo)機(jī)制并未完全疏通，現(xiàn)貨價格對期貨的解釋程度不夠高，意味著市場投機(jī)情緒較濃，沒有很好反映供給與需求之間的關(guān)系。

依據(jù)以上研究結(jié)論，本文從政策選擇、監(jiān)管與投資者保護(hù)以及市場完善與國際接軌三方面提出如下建議。

第一，鼓勵鐵礦石資源保障體系發(fā)展，優(yōu)化雙焦環(huán)保政策。價格體系的構(gòu)建不僅要注重上層建筑即期貨等衍生品，更要重視市場基本面的供求平衡?；仡?019年，鐵礦石的基本面具有較大剛性缺口，供應(yīng)的矛盾很難在短時間內(nèi)得到彌補(bǔ)。一方面，應(yīng)當(dāng)針對鋼企及上下游企業(yè)推行鼓勵政策，保障資源長久發(fā)展;另一方面，應(yīng)當(dāng)控制進(jìn)出口鐵礦石數(shù)量，維持良好的價格生態(tài)環(huán)境。日前，鐵礦石新規(guī)即調(diào)整鐵礦石檢驗方式頒布并實施。這一規(guī)定旨在提高我國鐵礦石的質(zhì)量，惠及進(jìn)口交易雙方，有助于維持平衡的供需水平，也有助于提升我國的國際地位，樹立大國形象，對定價權(quán)的爭奪百利而無一害。

第二，提升市場信息透明度，保證信息公開完整傳遞。信息在兩個市場間的傳遞效果有賴于監(jiān)管者的職能履行。目前鐵礦石市場存在波動溢出現(xiàn)象，這一現(xiàn)象導(dǎo)致了價格慣性的出現(xiàn)，降低了市場的有效性，為投機(jī)行為提供了溫床。監(jiān)管者在價格傳遞的過程中應(yīng)當(dāng)全方位的監(jiān)控信息公開披露的過程，及時、準(zhǔn)確地把信息傳遞給投資者，以期幫助他們作出正確的投資選擇。監(jiān)管與投資這種良性互動的存在，會使得市場的無效波動減少，更有利于實現(xiàn)準(zhǔn)確定價，解決現(xiàn)貨對期貨市場無解釋力度的問題。

第三，完善市場機(jī)制，爭取國際鐵礦石市場定價權(quán)。期貨市場發(fā)揮價格發(fā)現(xiàn)的功能離不開有效市場的實現(xiàn)。我國鐵礦石期貨上線較晚，在國際大宗交易中雖然作為主要對手方，但并不具備主場優(yōu)勢。國際定價權(quán)的爭奪有賴于國內(nèi)市場率先實現(xiàn)定價機(jī)制的完善，合理有效的價格更易被世界市場采納。因此，鐵礦石期貨市場作為衍生品工具的重要市場，其完善在大宗商品交易浪潮中扮演著重要的角色，應(yīng)當(dāng)為鐵礦石現(xiàn)貨定價做出積極貢獻(xiàn)。雄厚的現(xiàn)貨基礎(chǔ)、成熟的期貨市場的良性期現(xiàn)互動，能增強(qiáng)價格的權(quán)威性，使中國在國際定價發(fā)展中掌握主動權(quán)。

參考文獻(xiàn)

[1]閆麗娜?我國應(yīng)對鐵礦石價格波動的宏觀對策研究[D].北京：中國地質(zhì)大學(xué)，2009

[2]徐斌國際鐵礦石貿(mào)易市場勢力測度分析[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2016（10）：73-79

[3]陶建格，沈鐳，劉長虎，何利，張肅中國鐵礦石進(jìn)口供需形勢與邊際定價研究[J].中原工學(xué)院學(xué)報，2018，29（02）：73-81

[4]沈?qū)?鋼鐵行業(yè)艱難弱復(fù)蘇?金融化大潮帶來產(chǎn)業(yè)鏈變革[N].?證券時報，2013-10-25（A15）.

[5]Richard?T?Baillie，G?Geoffrey?Booth，Yiuman?Tse，Tatyana?Zabotina?Price?discovery?and?common?factor?models[J].?Journal?of?Financial?Markets，2002，5（3）.

[6]?劉慶柏?我國大宗商品國際定價權(quán)研究[D].?南京：?南京財經(jīng)大學(xué)，?2010

[7]?張艷飛，王高尚，陳其慎，宋科余我國鐵礦石期貨市場未來趨勢淺析[J].中國礦業(yè)，2013，22（11）：9-12

[8]楊愛紅?基于定價權(quán)的我國鐵礦石期貨市場探析[J].?金融市場，?2011，（2）：70-72

[9]鄧超，袁倩基于VAR模型的鐵礦石國際定價權(quán)研究[J].統(tǒng)計與決策，2016（09）：162-164

[10]李瓊?國際鐵礦石期貨價格與現(xiàn)貨價格關(guān)系研究[D].山東：中國海洋大學(xué)，2013

[11]胡振華，鐘代立，王歡芳中國鐵礦石期貨市場的定價影響力研究——基于VEC-SVAR模型的實證分析[J].中國管理科學(xué)，2018，26（02）：96-106

[12]鐘國新，龐立讓，孔東民鐵礦石期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能研究[J].江漢學(xué)術(shù)，2015，34（05）：89-95

[13]雷元安，刁節(jié)文我國鐵礦石期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的實證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2019（36）：67-68

[14]劉文文，喬高秀我國股指期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能和波動溢出效應(yīng)研究——基于VECM-DCC-MVGARCH模型[J].武漢金融，2014（08）：17-22

[15]董瑩，李素梅我國石油期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能及波動溢出效應(yīng)研究[J].價格月刊，2017（07）：19-24

[16]彭紅楓，陳奕中國銅期貨市場最優(yōu)套期保值比率估計——基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移GARCH模型[J].中國管理科學(xué)，2015，23（05）：14-22

[17]Shiqing?Ling，?Michael?McAleer?On?Adaptive?Estimation?in?Nonstationary?ARMA?Models?with?GARCH?Errors?2003，?31（2）：642-674

[18]李保林，阿布都瓦力·艾百我國股票期現(xiàn)貨市場間的溢出效應(yīng)研究——基于1分鐘高頻數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].金融發(fā)展研究，2015（05）：3-9

[19]Michael?S?Haigh，Matthew?T?Holt?Hedging?foreign?currency，?freight，?and?commodity?futures?portfolios—A?note[J].?Journal?of?Futures?Markets，2002，22（12）.

[20]吳振信，萬埠磊，王書平基于不同分布EGARCH模型的EUETS價格波動和風(fēng)險研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2016，24，8-?14