煤炭期貨的價格發現研究

盧俁棋 甘小文 陳平 賴澤敏

[摘?要]動力煤價格受多種因素影響，以環渤海動力煤現貨價格為例，借助時間序列分析的多種計量方法，利用相關性分析、協整檢驗和Granger因果分析以及方差分解等方法對我國動力煤期貨價格發現進行實證分析。研究表明，鄭商所動力煤期貨具有價格發現功能，其中，環渤海動力煤現貨價格和鄭商所動力煤期貨價格存在較高的相關性，兩者具有長期均衡關系且期貨價格變動先于現貨價。

[關鍵詞]動力煤期貨;價格發現;Granger因果分析;方差分解

[中圖分類號]F830.91

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-3283（2019）09-0080-05

Research on Price Discovery of Coal Futures

Lu Yuqi?Gan Xiaowen?Chen Ping?Lai Zemin

（Nan University College of Science and Technology， Nanchang Jiangxi 330029）

Abstract： The price of thermal coal is affected by many factors. Taking the spot price of hot coal around Bohai Sea as an example， this paper makes use of the correlation analysis with the help of various metrology methods of time series analysis. Cointegration test， Granger causality analysis and variance decomposition are used to analyze the price discovery of thermal coal futures in China. The research shows that the thermal coal futures of Zheng Shang have the function of price discovery， among which， the spot price of hot coal around Bohai Sea has a higher correlation with the futures price of Zheng Shang thermal coal. Both have a long-term equilibrium relationship and futures prices change prior to spot prices.

Keywords： Thermal Coal Futures; Price Discovery; Granger Causality Analysis; Variance Decomposition

[作者簡介]盧俁棋（1997-），江西宜春人，本科生，研究方向：金融學; 甘小文（1970-），男，江西余干人，副教授，碩士，研究方向：經濟統計與計量;陳平（1962-），男，江西南昌人，教授，碩士生導師，研究方向：國際經濟與貿易、區域經濟; 賴澤敏（1988-），男，江西南昌人，講師，碩士，研究方向：證券投資、貨幣銀行。

[基金項目]江西省教改課題 “項目教學法在《統計學基礎》教學中的設計與應用”（項目編號：JXJG-18-30-3）部分成果;院級課外科研項目“煤炭期貨的影響因素和價格發現功能的研究及交易策略分析”的部分成果。

近年煤炭行業諸多新政涉及去產能、供應保障、環保安全檢查的加強、價格穩定，甚至還包括限制煤炭的進口等多個方面，這些政策對煤炭供給需求、進出口均造成了較大影響，進而對煤炭價格造成了巨大影響。供應方面，我國動力煤供應有所增加，而需求端則隨著經濟指標向好及城鄉供暖需求同向增加。進出口方面，我國作為煤炭生產大國，每年都會存在大量的煤炭庫存，同時我國也是煤炭消費大國，每年會有大量的煤炭進口，特別是動力煤。動力煤期貨近年上市在短期內緩解了相關企業的虧損問題，然而好景不長，2013—2015年，動力煤期貨呈現下降趨勢，2015—2016年，動力煤期貨價格整體上漲，2016—2018年，動力煤期貨價格在高位小幅波動，在此情形下原材料生產企業和煤化工等行業應該把期現關系放在首位。因此，對我國動力煤期貨價格發現功能進行研究分析不僅對煤炭企業鎖定成本起到重要作用，同時也為套期保值提供了先行條件。

一、動力煤價格影響因素

（一）動力煤消費

影響動力煤消費的因素有很多，在我國可將影響巨大、起關鍵作用的影響因子分為三大類。

1.國內生產總值的增長速度。據國家統計局數據顯示自2017年之后GDP將長期處于6%～7%的區間內。

2.高煤耗行業的存在。在動力煤的下游行業中，前三類煤耗分別為14.06億、5.03億、2.29億噸。

3.城鎮居民供暖需求。從全國人均煤炭消費量來看，人均耗煤量有增亦有減，2005年達到最高點。

（二）動力煤產能

我國動力煤產量近年主要受以下三因素影響：一是礦產量增加;二是民間資本快速流入;三是相關國家政策限制。在這三個因素的影響之下，我國煤炭產量和可供量連續幾年環比上升。2000年產量13.8億噸，2010年產量達到26.1億噸，2015年產量高達37.4億噸，整體上保持穩定增速。

（三）動力煤成本

動力煤成本對其價格的影響很大，可以從兩個方面核算。其一，按照基礎會計，原材料的采購價格分為采購價格和采購費用，比如運雜費、整理挑選費以及各種稅費等，這些都要考慮在動力煤成本上，才能準確估算出動力煤的價格。其二，按照煤炭價格結構核算，動力煤價格可以分為運輸成本、管理成本、利息成本和倉儲成本等。隨著全國生產技術水平的提高，動力煤的生產成本在最后消費價格上的權重一直在下降甚至降到了10%左右，而由于我國煤炭生產地與高耗煤地區之間的不平衡和不匹配造成的運輸和管理困難，運輸成本以及管理成本不降反升。由此可見動力煤的運輸成本加重了煤炭的價格應該為政府及相關部門關注。

（四）動力煤庫存

動力煤在生產、運輸、消費等環節的時間不匹配造成了動力煤的盈余，即產生了存貨。2000—2008年，全國煤炭不存在庫存問題，從2009年開始，煤炭庫存問題開始出現，那時煤炭庫存接近1.18億噸，直到2011年煤炭庫存問題才得到改善，而此時煤炭庫存已達到歷史最高，接近2.54億噸。動力煤存在庫存意味著全國消費者對動力煤的消費超過了動力煤生產商的供給，根據經濟學的供求定理可知動力煤的價格會下降，從而使動力煤供應商面臨價格下降風險，反之如此。

（五）國家政策

我國作為煤炭消費和生產大國，在對外貿易方面煤炭的進出口占的比重較大，對我國GDP增長有深遠影響，所以我國不僅把煤炭管理放在首位，而且在政策上給予大力支持。近年來，國家逐漸在放開對煤炭價格的管制，這一點不難從國家積極響應動力煤上市號召上看出且國家跟進發布了“供給側改革”“一帶一路”等利于行業的政策。

二、樣本數據與方法

綜合上述影響因素，動力煤供求關系對動力煤價格的影響難以量化，國家政策不僅難以預測，而且對動力煤價格的影響程度有大有小，難以標準化。然而，這些指標最后都體現于動力煤價格，所以為了研究的方便本文以動力煤現貨價格為指標來研究分析動力煤期貨價格發現功能。環渤海商品交易所成立時間長，品種豐富，具有權威性，因此本文從其動力煤現貨日交易數據中以2016年2月～12月的日收盤數據及鄭商所動力煤期貨主力合約2016年2月～12月的215組日收盤數據為樣本區間，各選取了215組原始數據。偽回歸經常存在于時間序列之中從而造成結論的不準確性，為了避免這種現象的出現本文對數據進行簡單處理且將兩組時間序列的自然對數分別記為ln Ft和ln St。

在方法上本文建立了相關系數、Johansen協整檢驗、Granger因果檢驗、基于VAR模型的方差分解等計量模型對數據進行實證分析。

三、實證結果與討論

（一） 相關性分析

經SPSS22.0軟件建立相關系數模型得到的最終分析結果和期現貨價格走勢圖如下：

圖6表示，動力煤期現價格走勢及振幅基本一致;表1顯示，相關系數不僅通過5%的顯著性檢驗而且達到0.9390。由此可見，兩者成正相關關系，而且相關程度很高，為煤炭企業通過套期保值有效規避風險提供了依據。然而，雖然之前對數據進行了一系列處理，極大地保證了時間序列數據的穩定性，但對于序列的偽回歸問題，還需進一步進行平穩性檢驗。因此本文在Eviews8.0軟件上構建ADF單位根檢驗模型而且經整理之后最終得出結論：ln Ft和ln St都是一階單整序列。

（二）Johansen協整檢驗

經Eviews8.0軟件構建協整檢驗模型同時采用兩種方法對數據進行了分析研究得到的分析結果如表2所示：

表2指出在5%的置信水平上兩種方法均在原假設“None”——只存在0個協調向量上做選擇標記。根據軟件做出的選擇本文可推斷動力煤期現價格存在唯一的長期協整關系。就短期而言，通過建立ECM模型可知動力煤期貨價格接受和吸收市場上新信息的速度比動力煤現貨價格更快從而說明動力煤期貨市場主導力量相對更大。

（三）Granger因果檢驗

對于動力煤期、現貨價格之間的均衡關系本文已經證實而兩者之間得引導關系還處于探索當中，為了解決這一問題本文對其進行了Granger因果檢驗。結果如表3所示：

表3指出兩個原假設在95%的置信水平下都成立。根據軟件得出的結果本文可以得出結論：動力煤期現價格互為格蘭杰因果且存在雙向引導關系。

（四）方差分解

Granger因果檢驗證實了動力煤期貨、現貨市場之間的雙向引導關系，卻算不了兩者在價格發現中的貢獻度，不能為動力煤的投資策略提供數理條件。經Eviews8.0軟件構建VAR模型確定最優滯后階數的同時采用內帶方法方差分解對數據進行了分析研究得到的分析結果如表4所示：

將期貨價格以10期作為基期展開分析方差來源發現期貨市場的總方差在滯后期為1天時全部來自期貨市場且最終在第10天下降至 88.08%：相反來自現貨市場的總方差從0上升到11.92%。同理將現貨價格以10期作為基期展開分析可以直觀地從表中看出來自期貨市場和現貨市場的總方差由最初的39.65%和60.35%變為50.68%和49.32%。從整體上看，期貨市場貢獻度為69.38%，現貨市場為30.62%。

（五）套期保值

上述實證結果表明動力煤市場存在一定的價格發現功能，可以此作為套期保值的理論依據。本文在價格發現的基礎上，以動力煤套期保值為例，以實際操作來描述價格發現，使價格發現通俗易懂。下面以一家動力煤企業為例（這里假定為完全套保，不考慮費用）

假設11月1日現貨市場動力煤價格在550元/每噸，動力煤主力合約價格是580元/每噸。動力煤企業對目前現貨市場的價格比較滿意，但是此時手頭沒有現貨，不能在現貨市場交易。由于動力煤需求降低，后市可能降價。因此動力煤企業以580元/每噸的價格在期貨市場賣出套期保值最后動力煤公司可以用期貨市場上的盈利彌補現貨市場的虧損值。

后市價格如原先所料，12月1日現貨價格跌落到520元/每噸，期貨主力合約也由580元/每噸跌到530元/每噸。在現貨上，因為價格下跌而導致每噸少賺30元，在期貨市場上，利用期貨市場的反向操作可以每噸賺50元。具體情況通過下表可以看的更清晰。

從這個案例我們可以看出以下幾點：第一，動力煤價格由于某些因素影響導致價格可能下跌，這就是價格發現，準確的預測到未來動力煤價格會下降;第二，套期保值的目的不是投機而是為了鎖定成本價格以及規避風險。

四、研究結論

本文采用實證測量方法，研究了動力煤期現貨關系的價格發現函數，亮點在于測算了動力煤期、現貨市場在價格發現中的貢獻度，結論如下：

（一）動力煤期、現價格之間有明顯的正相關關系，而且一階差分都不存在單位根。

（二）從長遠看動力煤期、現價格存在唯一的長期協整關系，就短期而言，動力煤期貨價格比動力煤現貨價格調整的力量更大，動力煤期貨市場主導力量相對更大。

（三）動力煤期貨價格和動力煤現貨價格之間存在明顯的雙向Granger因果關系， 此外，動力煤期貨市場引導動力煤現貨市場，其中期市場對現貨市場的引導力度為66.38%而現貨市場對期貨市場的引導力度僅為33.62%。

中國動力煤期貨市場存在價格發現功能，但是強度偏弱，然而兩者之間存在的雙向引導關系可以為企業進行套期保值活動提供依據。

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（責任編輯：顧曉濱?馬琳）