期貨市場價格發現的實證研究*——基于上海期貨鋅的數據

羅九發，劉 芹

(上海理工大學，上海 200093)

對于期貨市場的主要功能而言，國內外學者較為認同的是，一個運行良好的、有效的期貨市場應該會至少存在價格發現功能、規避現貨價格風險等.由此，這些功能在實際中是否得到了較好的發揮，能夠用來反映期貨市場的有效性，我們可以通過檢測以上幾項功能的有效性來檢測市場的有效性［1］.基于此，本文將從期貨市場對產品價格形成的價格功能出發，來研究上海期貨鋅的市場有效性.

期貨市場上關于價格發現的研究做得很多，較早的國外學者有Johansen、Hasbrouck等，國內研究較早的學者包括嚴太華、劉昱洋、華仁海等.從他們的研究結果來看，較為認同期貨市場的價格發現功能相對現貨市場而言，功能更強，處于更重要的地位［2］.考慮到我國期貨市場相對國外發達市場而言，起步較晚，其價格發現功能處于不斷提升的過程中.

為了研究期貨市場上期貨鋅的價格發現功能，首先要研究期貨市場上期貨鋅和現貨鋅價格序列是否和現貨市場數據序列是協整的，為了能夠反應兩者是否存在著長期的均衡關系，可以將其視為對問題進一步研究的前提.在本文中，運用johansen檢驗來檢驗其是否存在協整關系.

1 研究方法

對期貨市場的價格功能進行研究，首先要考慮具體的研究方法，來檢驗期貨市場以及現貨市場的數據是否平穩，才能進行進一步的研究，本文采用ADF檢驗來對其平穩性做檢驗，其階數是通過首先采用階數較高的值，然后通過stata軟件根據信息準則自動選出來的.在完成ADF檢驗之后，需要考察期貨價格和現貨價格之間是否存在協整關系，本文應用johansen檢驗方法對其協整關系進行檢驗.

Garbade＆Silber于1983年構建了GS模型，之后被應用得比較廣泛［3］.可以發現，這種方法在期貨市場價格發現功能研究中，已經成為比較成熟的方法之一.為此，本文也采用GS模型來研究上海期貨鋅的價格發現功能［4］.根據GS模型，期貨價格與現貨價格存在以下的對應關系:

其中:Ft表示t時期對數化之后的期貨價格;St表示t時期對數化之后的現貨價格;rτt表示升水程度.

通過構建GS模型，對兩期的模型進行了推廣，推廣到多期，考慮了可儲存商品的倉儲費用等，構建了如下的模型:

在上式中，αs、βs、αf以及 βf均是常數，是需要被估計的，est及eft均為隨機誤差項;Ft表示的是t時與現貨相對等的對數化之后的期貨價格，St表示的是t時期對數化之后的現貨價格;βs可以理解為前一期的期貨價格對現期現貨價格的影響程度，若βs值很大，表明影響力越強，反之，表明影響力很弱;βf可以理解為前一期的現貨價格對現期期貨價格的影響程度，同樣，βf的值越大表明影響程度越高，反之則越弱.通過令δ=1－βf－βs得:

δ可以用來表示現貨價格與期貨價格之間關系，他們的趨勢走向是否一致是一個較好指標，這個值越大，表明他們沒有形成較好的一致性走勢，使得套利空間較小，難以進行套利，反之，則可以通過套利使得兩者趨于一致.

2 樣本數據

根據上海期貨交易所公布的數據，本文獲取了期貨鋅的價格走勢數據，然而現貨鋅的價格走勢圖卻不太好確定，從長江金屬網獲取的現貨鋅的數據相對較短，為了配對的需要，本文選取的數據長度為2009年7月1號至2011年12月31號，共有數據573對.

鋅期貨合約的數據較多，每次都有不同月份的合約，從本月起的12個月內都有期貨鋅合約，這樣，每天期貨鋅的價格有12個數據，為了形成較為連續和現貨價格配對的數據，本文選取最近的月份的期貨價格數據來進行配對.另外期貨分1JHJ鋅期貨及0JHJ鋅期貨，這兩者的價格走勢差不多，本文選取1JHJ鋅的期貨數據與其現貨數據進行配對.而現貨價格由于存在一定的區域性，本文選取認同度以及交易量相對較高的長江金屬網的現貨數據.用{Ft}、{St}來表示本文選取的期貨鋅、現貨鋅在t時期的價格.

3 現貨市場和期貨市場價格發現功能的實證研究

3.1 ADF 檢驗

利用ADF檢驗對數據的平穩性進行檢驗，由于數據不存在明顯的上漲或下跌趨勢，為此，本文選取不帶趨勢項的ADF檢驗，通過stata軟件對數據進行處理，得到的結果如表1所示:

表1 ADF檢驗結果

從表1可以看出，{Ft}、{St}序列都不是平穩的，在經過一階差分之后變成平穩序列，所以，{Ft}、{St}均為一階單整序列.

3.2 Johansen協整檢驗

現貨市場價格和期貨市場價格的對比圖見圖1，我們由此看出，兩者在長期是存在均衡關系的，定量的分析可由johansen檢驗給出.

圖1 現貨市場價格和期貨市場價格的走勢圖

本文用Johansen方法對其進行檢驗，選取的滯后階數最高階為3階，考慮不帶趨勢項，但是帶常數項的檢驗方法，利用stata軟件處理的結果如下:

表2 Johansen檢驗結果

通過上表可以看出，不存在協整性的假設被拒絕了，這足以表明兩者之間存在較強的協整關系，期貨市場和現貨市場價格的長期走勢是一致的，盡管在短期可能會出現偏離.

3.3 Granger因果檢驗

下表給出了利用stata軟件進行的Granger因果檢驗的結果，從表3可以得知，當滯后期是5階的時候，現貨和期貨價格序列互為Granger原因，而隨著滯后階數的增加，期貨市場價格是現貨市場價格的Granger原因，而現貨市場價格將不再是期貨市場價格的Granger原因.

表3 Granger因果檢驗結果

3.4 GS模型

本文選用GS模型來對期貨鋅價格及現貨鋅價格的走勢進行分析，考察兩者之間的價格發現功能，本文選用的模型如下:

在上式中，αs、βs、αf以及 βf均是常數，是需要被估計的，est及eft均為隨機誤差項;Ft表示的是t時與現貨相對等的對數化之后的期貨價格，St表示的是t時期對數化之后的現貨價格;βs可以理解為前一期的期貨價格對現期現貨價格的影響程度;βf可以理解為前一期的現貨價格對現期期貨價格的影響程度.利用stata軟件進行處理后得到如下結果:

上式中括號內的值為對應系數的t統計量，選取的顯著性水平是5%，帶* 號表示在這個水平下是顯著的.通過上式可以得出，βs=0.23809，βf=0.137633.由此，βs/(βs+βf)=63.37%，這表示在價格發現功能上，期貨市場占據了主導地位，其發現了價格形成過程的63.37%，而現貨價格只發現了價格形成過程的36.63%，由此，可以得出結論，期貨鋅市場的價格發現功能得到了一定的體現，市場相對是有效的.

4 結論

上海期貨交易所為國內很多生產企業提供了一個可供套期保值的場所，通過本文的研究發現，上海期貨交易所期貨鋅產品具有較好的市場價格發現功能，大致能夠反映價格形成過程中的63.37%，這與國外發達國家相比，其價格發現功能還有待進一步的提升［5］，為此，進一步發展和完善我國期貨市場對于我國期貨市場的健康穩定運行，對國民經濟的促進而言，是非常重要的.

［1］Johansen S，Juselius K.Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money［J］.Oxford Bulletin of Economics and Statistics，1990，(2):169 －210.

［2］Hasbrouck J.One Security，many markets:Determining the contributions to price discovery［J］.The Journal of Finance，1995，(4):1175－1199.

［3］華仁海，仲偉俊.對我國期貨市場價格發現發展的實證分析［J］.南開管理評論，2002，(5):57 －61.

［4］華仁海.現貨價格和期貨價格之間的動態系:基于上海期貨交易所的經驗研究［J］.世界經濟，2005，(8):61 －62.

［5］劉慶柏，華仁海.我國大豆、豆粕和豆油期貨價格之間的聯動分析［J］.南京財經大學學報，2009，(5):23 －24.