傳染病流行對我國商品期貨市場收益和波動的沖擊效應(yīng)研究

尚 悅，楊 坤，陳曉丹

（1.云南財經(jīng)大學a.馬克思主義學院；b.金融學院，云南 昆明6 502211；2.東南大學a.經(jīng)濟管理學院；b.金融復(fù)雜性與風險管理研究中心，江蘇 南京 211189）

始于2019 年年底的新冠肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）疫情大流行，對全球社會穩(wěn)定、經(jīng)濟增長和金融安全都造成了巨大的沖擊。本次新冠疫情的暴發(fā)是典型的全球公共衛(wèi)生危機事件，它具有明顯的突發(fā)性、緊急性和超強破壞性等顯著特征，其對公眾健康、經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定的沖擊作用不容小覷。目前，新冠疫情在全球范圍內(nèi)的蔓延趨勢依然沒有得到全面有效的控制，其對全球經(jīng)濟和金融市場的影響將會長期存在。

我國在應(yīng)對此次公共衛(wèi)生危機中展現(xiàn)出來的高效決策、統(tǒng)一指揮和迅速執(zhí)行能力，為全球抗疫實踐做出了積極的榜樣。同時，我國經(jīng)濟和金融系統(tǒng)在此次危機中表現(xiàn)出的強大韌性和恢復(fù)能力也同樣創(chuàng)造了許多舉世矚目的奇跡。由于疫情造成的人員流動限制、生產(chǎn)供給端減產(chǎn)以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈停擺等問題，疫情對我國2020 年全面建成小康社會和“十三五”規(guī)劃目標的實現(xiàn)造成了不利影響。早在2020年2 月，習近平總書記就高瞻遠矚地指出：新冠肺炎疫情不可避免會對經(jīng)濟社會造成較大沖擊。越是在這個時候，越要用全面、辯證、長遠的眼光看待我國發(fā)展，越要增強信心、堅定信心。綜合起來看，我國經(jīng)濟長期向好的基本面沒有改變，疫情的沖擊是短期的、總體上是可控的，只要我們變壓力為動力、善于化危為機，有序恢復(fù)生產(chǎn)生活秩序，強化“六穩(wěn)”舉措，加大政策調(diào)節(jié)力度，把我國發(fā)展的巨大潛力和強大動能充分釋放出來，就能夠?qū)崿F(xiàn)今年經(jīng)濟社會發(fā)展目標任務(wù)①習近平：《在統(tǒng)籌推進新冠肺炎疫情防控和經(jīng)濟社會發(fā)展工作部署會議上的講話》，《人民日報》2020 年2 月24 日第2版。。因此，探討傳染病流行態(tài)勢對我國經(jīng)濟和金融系統(tǒng)產(chǎn)生的沖擊，對于政府制定科學合理的市場監(jiān)管政策以及相關(guān)企業(yè)和投資者進行精確的風險對沖等問題都具有極其重要的理論和實踐指導(dǎo)意義。

一、文獻綜述

就檢索到的國內(nèi)外文獻來看，早期探討傳染病流行對經(jīng)濟和金融系統(tǒng)沖擊的論文較為稀少，舉例來說，Rich 等①Rich K.M.，Winter-Nelson A.,Brozovi? N.，“Regionalization and foot-and-mouth disease control in South America:Lessons from spatial models of coordination and interactions”，The Quarterly Review of Economics and Finance，vol.45，2005，pp.526-540.的研究發(fā)現(xiàn)，為控制口蹄疫等動物疾病而采取的干預(yù)措施，可為擁有大型畜牧業(yè)的地區(qū)帶來巨大的經(jīng)濟效益。然而，由于疾病媒介跨越國界，只有通過國際協(xié)調(diào)才能實現(xiàn)監(jiān)管的全部效益。然而，相關(guān)議題研究直到2019 年底的新冠疫情大暴發(fā)之后才逐漸增多。目前，國內(nèi)學者主要聚焦于新冠疫情對我國實體經(jīng)濟和金融市場宏觀態(tài)勢的影響及其對策探討。比方說，李先德等②李先德，孫致陸，賈偉，曹芳芳，陳秧分，袁龍江：《新冠肺炎疫情對全球農(nóng)產(chǎn)品市場與貿(mào)易的影響及對策建議》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題》2020 年第8 期，第4-11 頁。分析了新冠疫情沖擊對世界經(jīng)濟、國際農(nóng)產(chǎn)品市場與貿(mào)易產(chǎn)生的重大影響，并就我國加大國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)支持力度、確保國內(nèi)主要農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)以及加快大宗農(nóng)產(chǎn)品進口步伐等措施提出了相關(guān)政策建議。方意等③方意，于渤，王煒：《新冠疫情影響下的中國金融市場風險度量與防控研究》，《中央財經(jīng)大學學報》2020 年第8 期，第116-128 頁。探討了新冠疫情影響下的我國金融市場風險度量與防控問題。他們的研究發(fā)現(xiàn)，作為負向沖擊，新冠疫情會對金融市場的風險帶來顯著的影響，特別是對股票和外匯市場的影響最為顯著，且不同市場之間的風險溢出在新冠疫情的作用下有較大差異。張志平等④張志平，朱思穎，呂風光：《新冠疫情的資本市場沖擊效應(yīng)研究》，《會計之友》2020 年第18 期，第131-137 頁。探討了新冠疫情的資本市場沖擊效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，投資者情緒是新冠疫情存在資本市場沖擊效應(yīng)的重要傳導(dǎo)路徑。祝坤福等⑤祝坤福，高翔，楊翠紅，汪壽陽：《新冠肺炎疫情對全球生產(chǎn)體系的沖擊和我國產(chǎn)業(yè)鏈加速外移的風險分析》，《中國科學院院刊》2020 年第3 期，第283-288 頁。分析了新冠肺炎疫情對全球生產(chǎn)體系的沖擊和我國產(chǎn)業(yè)鏈加速外移的風險。他們的研究表明，疫情引起的產(chǎn)能缺口將對全球生產(chǎn)體系產(chǎn)生明顯沖擊，跨國企業(yè)將加快生產(chǎn)鏈布局調(diào)整，需密切關(guān)注疫情造成部分產(chǎn)業(yè)鏈加速外移的風險。胡濱等⑥胡濱，范云朋，鄭聯(lián)盛：《“新冠”疫情、經(jīng)濟沖擊與政府干預(yù)》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2020 年第9 期，第42-61 頁。開展了“新冠”疫情、經(jīng)濟沖擊與政府干預(yù)的關(guān)系探討，其研究發(fā)現(xiàn)，勞動力供給和交通運輸行業(yè)受到的沖擊效應(yīng)顯著高于其他直接沖擊，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上，149 個產(chǎn)業(yè)部門中大部分受沖擊較為明顯，其中第二產(chǎn)業(yè)沖擊大于第三產(chǎn)業(yè)。李貞和李棟⑦李貞，李棟：《重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件下的風險治理研究——基于“兩微”輿論風險的視角》，《云南財經(jīng)大學學報》2020 年第12期，第105-112 頁。的研究表明，重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的暴發(fā)會明顯增加社會風險,而經(jīng)由“兩微”所引發(fā)的輿論風險,不但與已有社會風險形成疊加,同時又衍生出新的各類風險。周梅芳等⑧周梅芳，劉宇，張金珠，崔琦：《新冠肺炎疫情的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)及其應(yīng)對政策有效性研究》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2020 年第8期，第24-41 頁。的研究表明疫情對宏觀經(jīng)濟沖擊較大，且對就業(yè)的沖擊要大于對GDP 的影響。對內(nèi)需（投資、居民消費）的沖擊要大于對外需（出口）的影響，疫情對產(chǎn)業(yè)的影響是全方位的但程度存在非均勻性等。

另一方面，國外研究則更多從微觀層面分析疫情對金融市場造成的相關(guān)沖擊。Ali 等⑨Ali M.,Alam N.,Rizvi S.A.R.，“Coronavirus (COVID-19)— An epidemic or pandemic for financial markets”，Journal of Behavioral and Experimental Finance，vol.27，2020，pp.100341.發(fā)現(xiàn)，中國股市在COVID-19 流行期呈現(xiàn)出相對較小的市場下跌，而對美國、英國、德國和韓國等經(jīng)濟體而言，其股市整體波動率則大幅上升。Zaremba 等⑩Zaremba A.，Aharon D.Y.，Demir E.，et al.，“COVID-19,government policy responses,and stock market liquidity around the world:A note”，Research in International Business and Finance，vol.54，2020，pp.101359.研究了67 個國家對新冠病毒大流行的政策應(yīng)對有效性，證明非藥物干預(yù)會顯著增加股票市場的波動性。Ashraf?Ashraf B.N.，“Stock markets’reaction to COVID-19:Cases or fatalities?”，Research in International Business and Finance，vol.54，2020，pp.101249.的研究顯示，64 個國家COVID-19 的增長與股市表現(xiàn)不佳之間存在相關(guān)性。COVID-19 感染預(yù)測的實時變化與美國股票表現(xiàn)之間存在反向關(guān)系。Ort?mann 等?Ortmann R.，Pelster M.,Wengerek S.，“COVID-19 and investor behavior”，F(xiàn)inance Research Letters，vol.37，2020，pp.101717.使用美國交易層面的數(shù)據(jù)研究表明，隨著新冠疫情的流行，投資者顯著增加了他們的交易活動。投資者普遍增加其證券賬戶的存款，并開立更多的新賬戶。隨著COVID-19 病例數(shù)量的翻倍，平均每周交易強度增加了13.9%。Corbet 等?Corbet S.，Hou Y.，Hu Y.，et al.,“Pandemic-related financial market volatility spillovers:Evidence from the Chinese COVID-19 epicentre”，International Review of Economics&Finance，vol.71，2021，pp.55-81.的研究表明在COVID-19 疫情正式公布后的幾天內(nèi)，新冠病毒大流行對中國金融市場的影響異常明顯和持久。此外，他們發(fā)現(xiàn)COVID-19 對比特幣市場產(chǎn)生了實質(zhì)性的方向性溢出效應(yīng)。Goodell 和Goutte①Goodell J.W.，Goutte S.，“Co-movement of COVID-19 and Bitcoin:Evidence from wavelet coherence analysis”，F(xiàn)inance Research Letters，vol.35，2020，pp.101625.將小波方法應(yīng)用于2019 年12 月至2020 年4 月的COVID-19 世界死亡人數(shù)的每日數(shù)據(jù)和每日比特幣價格。他們發(fā)現(xiàn)，在4 月5 日之后的樣本期間內(nèi)，COVID-19的感染水平直接導(dǎo)致了比特幣價格的上漲。Sene 等②Sene B.，Mbengue M.,Allaya M.，“Overshooting of sovereign emerging eurobond yields in the context of COVID-19”，F(xiàn)inance Research Letters，vol.37，2020，pp.101746.研究了在COVID-19 的背景下，新興國家和發(fā)展中國家發(fā)行的歐元債券收益率過高現(xiàn)象。利用來自48 個新興國家和發(fā)展中國家的面板數(shù)據(jù)，其研究顯示，每天關(guān)于已證實感染人數(shù)的報告導(dǎo)致債券收益率上升。

更為重要的是，世界銀行（World Bank）在2020 年4 月和2020 年10 月發(fā)布的《A shock like no other:The impact of COVID-19 on commodity markets》和《Commodity Markets Outlook-Persistence of commodity shocks》兩份報告中連續(xù)指出③更多相關(guān)報告可以參見世界銀行發(fā)布網(wǎng)址：https://www.worldbank.org/en/research/commodity-markets.，傳染病流行主要通過影響大宗商品市場的供給和需求兩端造成對實體經(jīng)濟和金融市場的沖擊，且這種沖擊效應(yīng)的持續(xù)時間和復(fù)雜程度難以預(yù)測。同時，就檢索到的相關(guān)國內(nèi)外文獻可以發(fā)現(xiàn)，針對我國商品期貨市場在疫情沖擊前后的反應(yīng)相關(guān)問題還沒有得到充分關(guān)注。更為重要的是，我國商品期貨品種的交易標的已經(jīng)覆蓋了國民經(jīng)濟生產(chǎn)和人民生活的各個重要行業(yè)領(lǐng)域，與國民經(jīng)濟發(fā)展和人民衣食住行的方方面面密切相關(guān)，如農(nóng)產(chǎn)品、能源、工業(yè)金屬和紡織品等。

為了跟蹤較長時期傳染病流行態(tài)勢變化，本文采用基于百度指數(shù)的傳染病流行關(guān)注度作為我國傳染病流行態(tài)勢的定量測度指標，考察其對我國商品期貨市場總體及幾類重要相關(guān)分類市場收益及其波動的影響，并提出相應(yīng)的監(jiān)管政策和避險決策建議。與已有研究相比，本文的不同之處有以下三點：（1）在數(shù)據(jù)選擇上，現(xiàn)有相關(guān)研究一般不考察傳染流行態(tài)勢（嚴重程度）對市場的定量影響，而是通過新冠疫情暴發(fā)的時間點（2019 年12 月或2020 年1 月）來考察危機前后市場特征的改變。而本文則采用了基于“病毒”、“流感”和“傳染”三個關(guān)鍵詞加總的百度搜索指數(shù)作為傳染病流行態(tài)勢的定量測度指標，刻畫其連續(xù)變化對我國商品期貨市場的定性和定量沖擊作用；（2）在研究方法上，現(xiàn)有研究大多采用基于被解釋變量期望值或均值（Mean）的計量模型來度量新冠疫情對相關(guān)市場的影響。而本文使用基于分位數(shù)（Quantile）的非參數(shù)分位數(shù)因果關(guān)系檢驗考察疫情流行態(tài)勢（關(guān)注度）對我國商品期貨市場在不同分位數(shù)（不同收益和風險狀態(tài)）上的定性作用。進一步，我們運用交叉分位數(shù)相關(guān)量子圖（Cross-Quantilogram）方法深入探討了新冠疫情暴發(fā)前后，傳染病流行態(tài)勢對我國期貨市場收益和波動在不同分位數(shù)上的定量影響。（3）在研究視角上，現(xiàn)有研究一般關(guān)注新冠疫情暴發(fā)前后市場特征的靜態(tài)對比，而本文則進一步采用滾動時間窗（Rolling-window）方法考察在連續(xù)樣本期間內(nèi)（特別是新冠疫情暴發(fā)前后）兩者間的動態(tài)影響關(guān)系，可以提供更加全面和精確的研究結(jié)論。

二、研究方法介紹

（一）非參數(shù)分位數(shù)因果關(guān)系檢驗

由于計算簡便且經(jīng)濟意義明確，長期以來，格蘭杰（Granger）因果關(guān)系檢驗方法常被作為討論市場間領(lǐng)先-滯后關(guān)系的標準方法。首先用xt表示傳染病流行關(guān)注度的變化，同時將我國商品期貨指數(shù)收益或波動表示為yt，那么標準Granger 因果關(guān)系檢驗的數(shù)學表達式如下：

其中，εt為殘差序列；p為根據(jù)SC（Schwarz Criterion）準則確定的最優(yōu)滯后期；ai與βi分別為xt-i和yt-i的系數(shù)。若所有xt序列的系數(shù)同時等于0，不能拒絕xt不是yt線性Granger 原因的原假設(shè)，因此能夠使用具有a1=a2=...=ap=0 約束的F檢驗統(tǒng)計量進行判斷。

然而，標準Granger 因果關(guān)系檢驗方法不能捕捉市場間的非線性關(guān)聯(lián)，并且只能用于分析單個市場對其他市場條件均值（Expected mean）的影響，因此近年來學者們對該方法進行了改進，從而更加適應(yīng)真實的金融系統(tǒng)環(huán)境。其中，Nishiyama 等①Nishiyama Y.，Hitomi K.，Kawasaki Y.，“A consistent nonparametric test for nonlinear causality:Specification in time series regression”，Journal of Econometrics，vol.165，2011，pp.112-127.提出了k階非線性因果檢驗方法，不僅能夠反映市場收益率受到的非線性沖擊，并且將該影響推廣到了波動率甚至更高階矩（如偏度與峰度）。此外，Jeong等②Jeong K.，H?rdle W.K.，Song S.，“A consistent nonparametric test for causality in quantile”，Econometric Theory，vol.28，2012，pp.861-887.發(fā)展了一類分位數(shù)因果檢驗方法，能夠用于刻畫特定市場在不同經(jīng)營狀況下（例如正常狀態(tài)、熊市或牛市）對另一市場沖擊的反應(yīng)。結(jié)合上述兩類方法的優(yōu)勢，Balcilar 等③Balcilar M.，Gupta R.，Kyei C.，“Does economic policy uncertainty predict exchange rate returns and volatility?Evidence from a nonpara?metric causality-in-quantiles test”，Open Economies Review，vol.27，2016，pp.229-250.提出了一種非參數(shù)分位數(shù)因果關(guān)系檢驗方法，適用于分析傳染病流行關(guān)注度變化對商品期貨指數(shù)收益和波動不同條件分布的非線性影響。對于傳染病流行關(guān)注度變化xt與商品期貨指數(shù)收益yt，如果yt的θ分位數(shù)不受xt的驅(qū)動，則有Qθ(yt|yt-1,...,yt-p,xt-1,...,xt-p}=Qθ(yt|yt-1,...,yt-p} 。相應(yīng)地，如果xt影響yt的θ分位數(shù)，可表示為Qθ(yt|yt-1,...,yt-p,xt-1,...,xt-p} ≠Q(mào)θ(yt|yt-1,...,yt-p}，其 中Qθ(yt|?) 為yt的θ條件分位數(shù)（0<θ<1），p為滯后期數(shù)。由于篇幅限制，具體檢驗過程可參考上述研究。

（二）交叉分位數(shù)相關(guān)性（Cross-Quantilogram）分析

分位數(shù)因果關(guān)系檢驗可以考察兩個時間序列之間在不同狀態(tài)下（即分位數(shù)水平上）的因果關(guān)系。但是，這一方法的主要缺陷是其只能回答是否存在因果關(guān)系的定性問題，而無法給出兩者之間因果關(guān)系強弱，或者被稱為方向可預(yù)測性（Directional predictability）的定量測度結(jié)果。因此，本節(jié)討論Han 等④Han H.，Linton H.，Oka T.，Whang Y.，“The cross-quantilogram:Measuring quantile dependence and testing directional predictability between time series”，Journal of Econometrics，vol.193，2016，pp.251-270.提出的交叉分位數(shù)相關(guān)性測度（Cross-Quantilogram，CQ），用以進一步考察傳染病流行關(guān)注度對我國期貨市場收益和波動在不同分位數(shù)上的定量影響。

交叉分位數(shù)相關(guān)性測度（CQ）的優(yōu)勢在于，它可以提供兩個時間序列之間在不同領(lǐng)先-滯后期數(shù)和不同分位數(shù)水平上的相關(guān)性特征。進一步，該方法比分位數(shù)因果關(guān)系檢驗的另一個明顯長處在于，它不但能夠考察xt序列對yt序列在不同分位數(shù)水平上的影響，同時可以考察xt序列在不同分位數(shù)水平上對yt序列在不同分位數(shù)水平上的影響。換句話說，CQ 方法可以在普通分位數(shù)因果關(guān)系基礎(chǔ)上，拓展不同{xt,yt} 分位數(shù)配對的交叉相關(guān)特征。舉例來說，如果我們考察{xt,yt} 在[0.05,0.10,0.15,…,0.95]這19 個分位數(shù)水平上的相關(guān)水平，那么CQ 方法可以得到19×19=361 個交叉分位數(shù)相關(guān)性測度。因此，CQ 方法可以得到更加豐富的{xt,yt} 交叉相關(guān)性信息，能夠讓我們?nèi)嬲莆赵诓煌咔殛P(guān)注變化和市場狀況下，疫情關(guān)注與期貨收益（波動）的交叉相關(guān)性（方向可預(yù)測性），具體CQ 表達式可參考Han 等⑤Han H.，Linton H.，Oka T.，Whang Y.，“The cross-quantilogram:Measuring quantile dependence and testing directional predictability between time series”，Journal of Econometrics，vol.193，2016，pp.251-270.的研究。

三、數(shù)據(jù)及其描述性統(tǒng)計

根據(jù)研究目標，本文選擇基于三個關(guān)鍵詞（即“病毒”“流感”和“傳染”）搜索量加總的百度指數(shù)來指示我國傳染病流行關(guān)注度的高低水平（以下簡稱為DC），數(shù)據(jù)頻率為日度，搜索范圍限定為中國大陸地區(qū)（http://index.baidu.com/）。進一步，本文選取中證指數(shù)有限公司編制的我國商品期貨市場綜合價格日度指數(shù)來反映商品期貨市場的走勢（http://www.csindex.com.cn/）。具體來說，我們選取了能夠反映我國期貨市場整體運行狀況的中證商品期貨綜合指數(shù)（以下簡稱為“商品綜合”）、涉及工業(yè)生產(chǎn)的中證能源期貨綜合指數(shù)（簡稱為“能源”）和中證工業(yè)金屬期貨綜合指數(shù)（簡稱為“工業(yè)金屬”），以及和人民生活密切相關(guān)的中證紡織材料期貨綜合指數(shù)（簡稱為“紡織”）與中證農(nóng)產(chǎn)品期貨綜合指數(shù)（簡稱為“農(nóng)產(chǎn)品”）。本文的數(shù)據(jù)區(qū)間為2018 年1 月2 日到2020 年7 月31 日，涵蓋了2020 年上半年新冠狀疫情暴發(fā)階段及其前兩年疫情相對平穩(wěn)時期的數(shù)據(jù)，因此不存在樣本選擇偏差問題，同時有助于分析疫情暴發(fā)前后關(guān)注度變化對商品期貨市場影響的動態(tài)演化。

為了保證平穩(wěn)性，本文分別計算傳染病流行關(guān)注度與商品期貨指數(shù)的對數(shù)變化率（收益率）rt=100 ×[ln(Pt) -ln(Pt)]，t=1,...,T，其中Pt表示百度指數(shù)或者期貨指數(shù)在第t天的觀測值。更進一步，本文不僅分析了傳染病流行關(guān)注度變化對我國商品期貨指數(shù)收益的影響，同時還從價格波動的角度討論傳染病關(guān)注度對我國期貨市場的潛在沖擊，參考Demirer 等①Demirer R.，Gupta R.，Ji Q.，“Geopolitical risks and the predictability of regional oil returns and volatility”，OPDC Energy Review，vol.43，2019，pp.342-361.與Balcilar 等②Balcilar M.，Bathia D.，Demirer R.，Gupta R.，“Credit ratings and predictability of stock return dynamics of the BRICS and the PI?IGS:Evidence from a nonparametric causality-in-quantiles approach”，The Quarterly Review of Economics and Finance，vol.79，2021，pp.290-302.的工作，使用商品期貨收益率的平方（r2）作為其波動率的代理指標。表1 為傳染病流行關(guān)注度與我國商品期貨收益率的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表1 可知，傳染病關(guān)注度和其他各類商品期貨收益均表現(xiàn)出了明顯的有偏與尖峰胖尾分布特征，并且J-B 檢驗在1% 的顯著性水平上均拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)，因此需要全面考察傳染病關(guān)注度變化對商品期貨收益不同條件分布可能存在的非對稱沖擊作用（Asymmetric impacts）。另外，ADF 和P-P 檢驗表明所有序列均為平穩(wěn)時間序列，可以直接進行相關(guān)計量模型分析。

四、實證結(jié)果與分析

（一）非參數(shù)分位數(shù)因果關(guān)系檢驗及其滾動時間窗估計

本文采用非線性方法的分位數(shù)Granger 因果關(guān)系檢驗，考察傳染病流行關(guān)注度DC 對我國商品期貨市場的收益和波動在不同分位數(shù)上（市場狀態(tài)）的因果作用，將結(jié)果整理在表2 中。根據(jù)表2，首先，傳染病流行關(guān)注度DC 對我國商品期貨綜合指數(shù)在不同分位數(shù)水平上的收益率和波動率均表現(xiàn)出了顯著的Granger 因果關(guān)系（除波動率0.9 分位數(shù)水平之外），且在不同的分位數(shù)水平上，因果關(guān)系的顯著性不同。

其次，除了商品期貨綜合價格指數(shù)之外，傳染病流行關(guān)注度DC 對工業(yè)金屬和紡織品的收益和波動在絕大多數(shù)分位數(shù)水平上也都具有較為顯著的因果引導(dǎo)關(guān)系。對工業(yè)金屬而言，由于傳染病的流行在需求端可能會導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)和居民消費需求減緩（如我們在此次新冠疫情期間觀察到的汽車消費量大幅度下降等現(xiàn)象），而在供給端由于人員流動限制等因素制約，可能導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)產(chǎn)能不能充分發(fā)揮，兩者的疊加作用導(dǎo)致了工業(yè)品價格的變化和波動性增加。進一步，對紡織品而言，傳染病疫情的暴發(fā)會加劇對衛(wèi)生防護用品的需求激增，因此包含棉紗期貨等的紡織品期貨收益與波動均受到了顯著沖擊。

最后，表2 的結(jié)果顯示，我國的能源期貨和農(nóng)產(chǎn)品期貨在各分位數(shù)水平上，均未受到傳染病流行態(tài)勢的顯著影響。就以原油期貨為代表的能源期貨而言，由于近年來能源市場的金融化以及地緣政治事件的作用使得能源市場受到多重國內(nèi)外因素的共同驅(qū)動，使其不易受到單一因素的影響。同時，我國已經(jīng)具備了較為成熟的國內(nèi)成品油調(diào)價機制，在穩(wěn)定油品企業(yè)和消費者預(yù)期方面發(fā)揮了積極作用。而且，在此次新冠疫情暴發(fā)之后，中國證監(jiān)會在2020 年2 月3 日暫停了我國原油期貨的夜盤交易，以便更好規(guī)避國際市場的風險沖擊。上述行之有效的風險防范策略使得我國能源期貨市場受到疫情變化的影響較小。另一方面，就農(nóng)產(chǎn)品期貨而言，由于我國對農(nóng)產(chǎn)品一直都有比較完善的收儲計劃，對穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品價格和保護農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮了積極作用。在農(nóng)產(chǎn)品市場價格低迷的時期，我國對小麥、稻谷等實行托市收儲以及對玉米、棉花、油菜籽、食糖等大宗農(nóng)產(chǎn)品實行臨時收儲。而在農(nóng)產(chǎn)品價格上漲過快時期，國家則通過釋放農(nóng)產(chǎn)品儲備補充市場供給，從而達到平抑農(nóng)產(chǎn)品價格的目的。我國對大宗農(nóng)產(chǎn)品實行政策性收儲的出發(fā)點，是以市場化為取向，以政府的必要調(diào)控為保障，把農(nóng)產(chǎn)品市場價格維持在合理的價位上，既保護了農(nóng)民利益，又增強了國家宏觀調(diào)控能力，保證了農(nóng)產(chǎn)品市場穩(wěn)定。在此次新冠疫情大流行階段，我國農(nóng)產(chǎn)品價格的穩(wěn)定表現(xiàn)，再一次證明了我國一系列穩(wěn)定政策和及時管控措施的有效性和優(yōu)越性。

表2 傳染病流行關(guān)注度對商品期貨市場的非參數(shù)分位數(shù)因果關(guān)系檢驗結(jié)果

為了進一步考察傳染病流行態(tài)勢對我國商品期貨市場收益率和波動率的時變影響特征，本節(jié)進一步采用滾動時間窗法（Rolling-window）進行上述非參數(shù)分位數(shù)因果關(guān)系檢驗。

為了清晰和節(jié)省篇幅，圖1 只展示了商品期貨綜合、能源和農(nóng)產(chǎn)品市場在0.1、0.5 和0.9 三個分位數(shù)水平上的統(tǒng)計檢驗量，其他市場的對應(yīng)結(jié)果備查。圖中水平點線為對應(yīng)檢驗的10% 臨界值水平。圖中動態(tài)統(tǒng)計檢驗量如果高于10% 的臨界值水平，那么說明該時點上傳染病流行態(tài)勢DC 對期貨收益（或波動）具有顯著影響；反之，則無法拒絕該時點上傳染病流行態(tài)勢DC 對期貨收益（或波動）無顯著影響的原假設(shè)。

圖1 的檢驗結(jié)果表明：首先，除農(nóng)產(chǎn)品期貨外，其余商品期貨的收益率和波動率的分位數(shù)Granger統(tǒng)計檢驗量自2019 年12 月底或2020 年1 月初起，均表現(xiàn)出了明顯的上升趨勢且逐漸表現(xiàn)出顯著的因果關(guān)系。這一結(jié)果表明，新冠疫情的暴發(fā)對我國期貨市場確實產(chǎn)生了明顯的沖擊。其次，對于農(nóng)產(chǎn)品期貨而言，在此次新冠疫情暴發(fā)之前受到DC 的影響更為顯著，其收益率和波動率的檢驗統(tǒng)計量隨著新冠疫情的暴發(fā)反而下降的趨勢，并且在多數(shù)情況下并不顯著。產(chǎn)生這一現(xiàn)象的原因可能在于，從2014 年1 月起，我國開始了農(nóng)產(chǎn)品目標價格改革，堅持市場定價原則，探索推進農(nóng)產(chǎn)品價格形成機制與政府補貼脫鉤的改革，逐步建立農(nóng)產(chǎn)品目標價格制度。因此，在新冠疫情暴發(fā)之前，傳染病流行關(guān)注度較低時，我國農(nóng)產(chǎn)品價格能夠有效地反映市場供需狀況，從而對DC 反映較為敏感。而隨著新冠疫情的暴發(fā)與升級，我國各級政府認真履行政府儲備農(nóng)產(chǎn)品投放任務(wù)，為穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)商和消費者的預(yù)期和農(nóng)產(chǎn)品市場價格發(fā)揮了巨大作用，從而使得疫情暴發(fā)之后的農(nóng)產(chǎn)品收益和波動反而沒有受到疫情劇烈變化的顯著沖擊；第三，值得注意的是，雖然能源期貨的檢驗統(tǒng)計量在新冠疫情暴發(fā)后具有明顯的增加，且能源期貨收益的統(tǒng)計量在一段時間內(nèi)顯著。但隨著我國積極應(yīng)對疫情沖擊和國際能源價格劇烈波動的一系列舉措的出臺，如在2020 年2 月3 日關(guān)閉原油期貨夜盤交易等，我國能源期貨受疫情沖擊的統(tǒng)計檢驗量呈現(xiàn)出了明顯的下降趨勢且不再顯著，說明我國為穩(wěn)定國內(nèi)能源市場所采取的政策措施是非常有效的。而隨著2020 年5 月6 日開始原油夜盤交易的恢復(fù)，原油期貨收益再次受到疫情的顯著影響。同時，由于2020 年6 月下旬開始，美國和歐洲疫情的進一步惡化，對于未來經(jīng)濟的擔憂使得國際原油價格暴跌，我國原油期貨市場受到?jīng)_擊，能源期貨指數(shù)波動在一段時期內(nèi)受到了疫情關(guān)注的顯著影響。最后，總體上看，0.5 分位數(shù)所取得的檢驗統(tǒng)計量大于0.1 和0.9 分位數(shù)，這一結(jié)果與靜態(tài)非參數(shù)分位數(shù)因果檢驗的結(jié)論保持一致。

（三）交叉分位數(shù)相關(guān)性結(jié)果

分位數(shù)因果關(guān)系檢驗可以考察時間序列xt對yt在不同狀態(tài)下（即分位數(shù)水平）的因果關(guān)系。但是，這一方法的主要缺陷是其只能回答是否存在因果關(guān)系的定性問題，而無法給出兩者之間因果關(guān)系強弱，或者稱為方向可預(yù)測性（Directional predictability）的定量測度結(jié)果。因此，本節(jié)繼續(xù)采用Han 等①Han H.，Linton H.，Oka T.，d Whang Y.，“The cross-quantilogram:Measuring quantile dependence and testing directional predictability between time series”，Journal of Econometrics，vol.193，2016，pp.251-270.提出的交叉分位數(shù)相關(guān)性測度（Cross-Quantilogram，CQ）來考察在新冠疫情暴發(fā)前后（以2019 年12 月31 日為分界點），傳染病流行關(guān)注度對我國期貨市場收益和波動在不同分位數(shù)上的定量影響。

為了節(jié)省篇幅，僅在圖2 中展示傳染病流行態(tài)勢對我國期貨市場綜合價格指數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品期貨指數(shù)和工業(yè)金屬期貨指數(shù)收益率的交叉分位數(shù)相關(guān)性結(jié)果，而其他收益率及波動的結(jié)果備索。從圖中可以看出：

圖2 傳染病關(guān)注度與我國商品期貨收益的交叉分位數(shù)相關(guān)性結(jié)果

（1）通過對比新冠疫情暴發(fā)前后的變化（即左右兩列圖形結(jié)果差異）可以發(fā)現(xiàn)，無論是商品期貨綜合價格還是各分類商品價格，基于投資者關(guān)注的傳染病流行態(tài)勢與我國期貨收益率的分位數(shù)相關(guān)性都出現(xiàn)了大幅度的上升。具體來說，新冠疫情暴發(fā)前兩者的相關(guān)性大致處于[-0.08 0.06]區(qū)間，而在疫情暴發(fā)之后，兩者之間的相關(guān)性上升至[-0.12 0.25]水平之間。這一現(xiàn)象說明，傳染病流行態(tài)勢在新冠疫情暴發(fā)之后對我國商品期貨市場的影響顯著加大，期貨市場的價格漲跌由于新冠疫情的暴發(fā)對傳染病流行態(tài)勢的反應(yīng)更加劇烈。無論是市場監(jiān)管者還是期貨市場的各方交易者，都應(yīng)該密切關(guān)注傳染病流行態(tài)勢的變化對期貨價格造成的影響。

（2）總的來講，在新冠疫情前后，傳染病流行態(tài)勢對我國期貨市場的價格影響都具有非對稱性（Asymmetry）。也就是說，在疫情傳播的不同階段（傳染病關(guān)注度的不同分位數(shù)水平上），傳染病流行態(tài)勢對期貨市場的沖擊具有明顯差異。在疫情暴發(fā)之前，如圖中左邊一列所示，在傳染病關(guān)注和期貨價格變化的高分位數(shù)水平（[0.8 1.0]）上，兩者之間的相關(guān)性為正，大致在[0.05 0.06]之間；而在兩者的中低分位數(shù)水平（[0 0.2]）上，兩者之間的相關(guān)性為負值，大致在[-0.1 0]之間。這一結(jié)果表明，在期貨市場價格快速上漲階段（高分位數(shù)水平），傳染病流行態(tài)勢的加?。ǜ叻治粩?shù)水平）會導(dǎo)致期貨價格漲勢的進一步升溫；而在期貨市場價格快速下跌階段（低分位數(shù)水平），傳染病流行態(tài)勢的減緩（低分位數(shù)）會緩解期貨價格的進一步快速下跌。進一步，通過觀察新冠疫情暴發(fā)后的情形可以看出（右邊一列圖形），疫情暴發(fā)之后，這種相關(guān)性的非對稱現(xiàn)象有所減緩。在兩者大部分分位數(shù)水平上，傳染病流行態(tài)勢與我國商品期貨市場的交叉相關(guān)性沒有表現(xiàn)出系統(tǒng)性的非對稱現(xiàn)象。例外的是，就商品期貨綜合價格和工業(yè)金屬價格而言，在傳染病流行態(tài)勢的高分位數(shù)水平（[0.8 1]）上，而期貨價格處于低分位數(shù)水平（[0 0.2]）時，兩者之間具有更高的正的相關(guān)性。

六、主要結(jié)論和政策建議

我國經(jīng)濟和金融系統(tǒng)在此次新冠疫情中表現(xiàn)出的強大韌性和恢復(fù)能力令全球矚目。由于傳染病大流行可以通過影響大宗商品市場的供給和需求兩端造成對實體經(jīng)濟和金融市場的沖擊，因此探討其對我國商品期貨市場收益和波動的定性和定量影響無疑具有重要的理論和現(xiàn)實意義。本文運用非參數(shù)分位數(shù)格蘭杰因果關(guān)系檢驗以及交叉分位數(shù)相關(guān)性等方法，從定性和定量兩個角度探討了傳染病流行態(tài)勢對我國商品期貨市場整體和各分類市場的收益與波動沖擊效應(yīng)。

本文的主要實證結(jié)果顯示：首先，基于非線性方法的分位數(shù)因果關(guān)系檢驗結(jié)果清晰地表明，傳染病流行態(tài)勢對我國商品期貨市場整體價格指數(shù)在不同分位數(shù)水平上的收益率和波動率都表現(xiàn)出了顯著的Granger 因果關(guān)系。具體來說，傳染病流行態(tài)勢對我國工業(yè)金屬和紡織品分類價格的收益和波動具有顯著的因果關(guān)系，而對能源和農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的作用則不明顯。這一現(xiàn)象主要得益于我國已經(jīng)具備了較為成熟的國內(nèi)成品油調(diào)價機制，在穩(wěn)定油品企業(yè)和消費者預(yù)期方面發(fā)揮了積極作用。同時，我國對農(nóng)產(chǎn)品一直都有比較完善的收儲計劃和通過釋放農(nóng)產(chǎn)品儲備補充市場供給的機制，對穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品價格和保護農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮了積極作用。其次，我們運用滾動時間窗的方法，考察了從2019 年3 月至2020 年7 月的傳染病流行態(tài)勢對商品期貨市場總體和分類市場的分位數(shù)因果關(guān)系。該時變因果關(guān)系清晰地顯示出，除農(nóng)產(chǎn)品期貨外，其余商品期貨的收益率和波動的分位數(shù)Granger 統(tǒng)計檢驗量自2019 年12 月底或2020年1 月初起，均表現(xiàn)出了明顯的上升趨勢且逐漸表現(xiàn)出顯著的因果關(guān)系。雖然能源期貨的檢驗統(tǒng)計量在新冠疫情暴發(fā)后具有明顯的增加，且能源期貨收益的統(tǒng)計量在一段時間內(nèi)顯著。但隨著我國積極應(yīng)對疫情沖擊和國際能源價格劇烈波動的一系列舉措的出臺，如在2020 年2 月3 日關(guān)閉原油期貨夜盤交易等，我國能源期貨受疫情沖擊的統(tǒng)計檢驗量呈現(xiàn)出了明顯的下降趨勢且不再顯著，說明我國為穩(wěn)定國內(nèi)能源市場所采取的政策措施是非常有效的。最后，交叉分位數(shù)相關(guān)性（Cross-Quantilogram）分析得到了不同分位數(shù)水平組合上的傳染病流行態(tài)勢對我國商品期貨市場收益與波動的定量沖擊。結(jié)果表明，傳染病流行態(tài)勢對我國期貨市場整體和分類價格指數(shù)的沖擊具有復(fù)雜的非對稱性特征。在不同的疫情流行態(tài)勢和不同的期貨市場收益（波動）狀態(tài)下，兩者之間的相關(guān)關(guān)系具有明顯的差異性。且在新冠疫情暴發(fā)之后，我國期貨市場的收益率和波動率與傳染病流行態(tài)勢的分位數(shù)相關(guān)性顯著增加。

本文的實證結(jié)果對政策制定者、大宗商品的生產(chǎn)和需求廠商都具有重要的現(xiàn)實借鑒價值。一方面，就與人民生活最緊密聯(lián)系的能源和農(nóng)產(chǎn)品期貨而言，在此次新冠疫情暴發(fā)后所受到的不顯著沖擊來看，我國現(xiàn)有針對上述市場的價格管控以及市場收儲和平抑政策表現(xiàn)出了非常積極的作用，為我們成功應(yīng)對此次疫情沖擊提供了強大的制度保障。但不容忽視的是，對政策制定者來說，由于在不同疫情流行態(tài)勢和商品期貨市場不同狀態(tài)下，前者對后者的影響具有顯著的差異性（非對稱性），且這種差異性會隨時間的變化出現(xiàn)大幅改變。因此，要求政策制定者在管控疫情和大宗商品市場風險時，需要根據(jù)不同的疫情流行態(tài)勢和市場本身狀況，靈活應(yīng)對并及時調(diào)整相關(guān)監(jiān)管策略。另一方面，對大宗商品的生產(chǎn)和需求廠商來說，則需要根據(jù)自身所處行業(yè)進行靈活的風險對沖（Hedge）操作。比方說，工業(yè)金屬和紡織品行業(yè)的生產(chǎn)企業(yè)受到疫情沖擊的影響較大，且在不同的疫情流行階段和市場波動狀態(tài)下，這種顯著的沖擊也具有較為明顯的定性和定量差異。因此，工業(yè)金屬和紡織品行業(yè)的生產(chǎn)和需求企業(yè)應(yīng)該密切關(guān)注疫情發(fā)展對相關(guān)商品價格和波動帶來的復(fù)雜影響，根據(jù)不同的疫情流行態(tài)勢和市場價格波動狀態(tài)，合理運用相關(guān)期貨合約進行風險對沖比例（Hedge ratio）設(shè)計，測試最符合企業(yè)自身條件的避險策略，從而力爭在疫情沖擊下也能平穩(wěn)商品生產(chǎn)、物流和采購計劃，減少相關(guān)不利影響。