國(guó)內(nèi)外銅期貨價(jià)格及國(guó)內(nèi)銅現(xiàn)貨價(jià)格動(dòng)態(tài)關(guān)系的實(shí)證分析

摘要：通過(guò)運(yùn)用單位根檢驗(yàn)、多元協(xié)整檢驗(yàn)、向量誤差修正模型VECM及方差分解等多種研究方法對(duì)倫敦金屬交易所LME銅期貨價(jià)格、上海期貨交易所銅期貨價(jià)格以及國(guó)內(nèi)銅現(xiàn)貨價(jià)格三者之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系做了系統(tǒng)分析。

關(guān)鍵詞：價(jià)格發(fā)現(xiàn)；多元協(xié)整檢驗(yàn)；向量誤差修正模型；方差分解

中圖分類(lèi)號(hào)：F83文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：16723198（2007）11009802

1研究方法

1980年，Sims提出的向量自回歸模型在很多方面改善了聯(lián)立方程模型的缺陷。首先對(duì)VAR模型中的所有變量不再區(qū)分內(nèi)生變量還是外生變量，可以全部看作內(nèi)生變量來(lái)處理，從而減少了由于主觀(guān)判斷而增加的聯(lián)立方程模型中的不確定性；其次就預(yù)測(cè)而言，VAR模型中方程右邊的所有元素均為向量的滯后項(xiàng)。因此右邊所使用的數(shù)據(jù)都是歷史數(shù)據(jù)，這樣就不必在預(yù)測(cè)被解釋變量時(shí)還要預(yù)測(cè)方程右邊的解釋變量，所以VAR模型在預(yù)測(cè)方面要比聯(lián)立方程模型更加準(zhǔn)確。N維向量自回歸模型VAR可以表示為：

Zt=∑ki=1∏iZt-i+εt=∏1Zt-1+∏2Zt-2+……+∏kZt-k+εt，其中Zt為一個(gè)N×1階的列向量，其每個(gè)元素代表一個(gè)隨機(jī)時(shí)間序列變量，Zt=(z1t，z2t，……znt)T，K為各內(nèi)生變量的滯后階數(shù)，其數(shù)值可以通過(guò)比較不同滯后階數(shù)VAR模型回歸結(jié)果中的LR、AIC、SC統(tǒng)計(jì)量來(lái)決定，εt為隨機(jī)誤差向量，εt，Ω是N×N的方差協(xié)方差矩陣。對(duì)多個(gè)隨機(jī)時(shí)間序列變量來(lái)說(shuō)，雖然它們各自都是非平穩(wěn)序列，但如果它們之間存在協(xié)整性，那么它們之間的某種線(xiàn)形組合便可能是平穩(wěn)序列。Engle與 Granger（1987）對(duì)變量的協(xié)整性作了如下定義：

（1）Zt=(z1t，z2t，……，znt)T，其中zit為I(d)，i=1，2，……，n

（2）存在非零向量δ→，使得ω→=δ→ Zt為I(d-b)，d≥b≥0， 則向量Zt被稱(chēng)為階數(shù)為(d，b)的協(xié)整向量，記作Zt CI(d，b)，特別當(dāng)ω→為I(0)時(shí)，各分量之間的某種線(xiàn)形組合就成了平穩(wěn)序列。

2實(shí)證分析

該研究所用的國(guó)內(nèi)外銅期貨價(jià)格數(shù)據(jù)分別來(lái)此上海期貨交易所與上海有色金屬網(wǎng)，數(shù)據(jù)區(qū)間為2004年1月5日到2006年6月26日，去掉一些不匹配的數(shù)據(jù)后，總樣本為574個(gè)。其中上海期貨交易所銅期貨從1月到12月共有12個(gè)期貨和約，期貨價(jià)格的選取方式是首先選擇距現(xiàn)貨價(jià)格最近期月份的期貨合約作為代表，在最近期期貨合約進(jìn)入交割月后，選取下一個(gè)最近期期貨合約，這樣就得到一個(gè)連續(xù)的期貨合約序列，利用這些期貨和約在每個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)格產(chǎn)生一個(gè)連續(xù)的期貨價(jià)格數(shù)據(jù)，倫敦金屬交易所LME銅期貨價(jià)格的數(shù)據(jù)以轉(zhuǎn)貼在上海有色金屬網(wǎng)的三月期銅報(bào)價(jià)為標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)內(nèi)銅現(xiàn)貨價(jià)格采用上海有色金屬網(wǎng)當(dāng)日銅現(xiàn)貨最高價(jià)格與最低價(jià)格的平均價(jià)格，所有LME三月期銅價(jià)格均轉(zhuǎn)化為人民幣記價(jià)，轉(zhuǎn)化匯率來(lái)自國(guó)家外匯管理局2004年1月5日到2006年6月26日的外匯報(bào)價(jià)，所有價(jià)格單位均為RMB/噸。從簡(jiǎn)單的時(shí)間序列圖示可以看出從2006年1月份以來(lái)所有期貨與現(xiàn)貨價(jià)格與以前比起來(lái)都存在很大的波動(dòng)性，為了減少數(shù)據(jù)本身存在的異方差，故采用各數(shù)據(jù)的自然對(duì)數(shù)為最終分析數(shù)據(jù)。用SC、FC、WF分別表示國(guó)內(nèi)現(xiàn)貨價(jià)格、國(guó)內(nèi)期貨價(jià)格、LME期貨價(jià)格；用LNSC、LNFC、LNWF分別表示各個(gè)價(jià)格的對(duì)數(shù)值，原始數(shù)據(jù)基本統(tǒng)計(jì)信息及三個(gè)對(duì)數(shù)價(jià)格的時(shí)間序列走勢(shì)分別由表（1）與圖（1）所示：

2.1ADF檢驗(yàn)

選擇含常數(shù)項(xiàng)但不含趨勢(shì)項(xiàng)的ADF檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)三個(gè)序列以及其一階差分做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，DLNFC、DLNSC、DLNWF分別表示三個(gè)序列的一階差分。由表（2）可以看出，三個(gè)時(shí)間序列在1%、5%、10%的顯著性水平上均為非平穩(wěn)時(shí)間序列，而它們的一階差分在1%、5%、10%的顯著性水平上均為平穩(wěn)時(shí)間序列，這說(shuō)明三個(gè)時(shí)間序列均為一階單整I(xiàn)(1)序列。

2.2VECM模型的建立

2．2．1滯后階數(shù)k的確定

以變量LNFC、LNSC、LNWF滯后1期、2期、3期、4期、5期的VAR模型的LR、AIC、SC統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表（3）。由AIC統(tǒng)計(jì)量可以看出VAR（3）中其值最小，故以AIC統(tǒng)計(jì)量為標(biāo)準(zhǔn)， 選擇滯后3期的VAR模型將擬和得更好，因?yàn)樵赩ECM模型中的滯后期是無(wú)約束VAR模型一階差分變量的滯后期，所以VECM模型的滯后期應(yīng)為2。

統(tǒng)計(jì)量VAR（1）VAR（2）VAR（3）VAR（4）VAR（5）

LR統(tǒng)計(jì)量 5016.206 5045.434 5054.710 5052.964 5050.682

AIC統(tǒng)計(jì)量-17.46669-17.56795-17.59969-17.59286-17.58412

SC統(tǒng)計(jì)量-17.37557-17.40828-17.37128-17.29552-17.21768

2．2．2協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)及VECM估計(jì)結(jié)果

在建立VECM模型前先用Johansen多元協(xié)整檢驗(yàn)三個(gè)序列之間是否存在協(xié)整關(guān)系，利用滯后2期的VAR模型，選擇含常數(shù)項(xiàng)而不含趨勢(shì)項(xiàng)的情形得到表（4）。

表（4）第二行的原假設(shè)r≤0是三個(gè)序列之間不存在協(xié)整關(guān)系，可以看出在5%與1%的臨界值下原假設(shè)都被拒絕，說(shuō)明三個(gè)序列之間存在協(xié)整關(guān)系；第三行的原假設(shè)r≤0是三個(gè)序列中至少存在一個(gè)協(xié)整向量，可以看出在5%與1%的臨界值下原假設(shè)r≤1與r≤2都不能被拒絕，這說(shuō)明至少存在一個(gè)協(xié)整向量，由統(tǒng)計(jì)軟件Eviews3輸出的該協(xié)整關(guān)系為:

ECT=LNFC-0.789274*LNSC-0.221160*LNWF +0.085285

ECT的ADF檢驗(yàn)與時(shí)間序列走勢(shì)圖見(jiàn)表（5）與圖（2），從中可以看出ECT為一平穩(wěn)時(shí)間序列，這進(jìn)一步說(shuō)明三個(gè)時(shí)間序列變量存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系的正確性。ECT是向量誤差修正模型VECM的主要部分，因?yàn)樗鼘?duì)變量長(zhǎng)期均衡關(guān)系在短期內(nèi)的偏離起到糾正調(diào)節(jié)作用。

從表（6）協(xié)整參數(shù)β所對(duì)應(yīng)的T值可以看出，LNSC、LNWF均顯著進(jìn)入了協(xié)整關(guān)系表達(dá)式，并且兩個(gè)變量所對(duì)應(yīng)的β值都是負(fù)的，所以短期內(nèi)ECT對(duì)總體的VECM模型具有良好的誤差修正作用。另外調(diào)整參數(shù)α的T值也十分顯著，這說(shuō)明LNFC、LNSC、LNWF三個(gè)時(shí)間序列所形成的ECT在總的VECM模型中是顯著成立的。

參考文獻(xiàn)

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