基于基本面因素的商品期貨價格預測研究

由琳恬

【摘? 要】在以產業資金占主導地位的螺紋鋼期貨市場，基本面數據的變動會通過保值、套期保值等行為影響期貨市場，進而影響期貨價格。論文對12項基本面數據進行特定的標準化之后，將其與期貨價格進行回歸分析，得到一個具有較高相關性的回歸模型，其中所有變量均為一階單整平穩序列，并且各個變量之間存在協整關系。在此基礎上，論文建立了多日預測模型，為該行業提供了一個較佳的保值計劃，從而有助于公司提高保值效率，降低運營風險。

【關鍵詞】螺紋鋼期貨;基本面;多元回歸;價格預測

【中圖分類號】F724.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2023）08-0041-03

1 引言

近年來，由于疫情以及各種事件的發生，世界范圍內的資本遭受的沖擊和波動性有所增加，同時，我國的經濟復蘇也面臨著更多的不確定因素。期貨市場是一個很好的避險渠道。在期貨交易中，如何預測大宗商品的價格，并利用套期工具對沖現貨價格變動的風險，與商品市場的供求關系緊密聯系。目前，市場上已出現兩種預測方式：第一種是定量研究方法，主要是利用技術形態，以價格本身的隨機變動性質為基礎，結合隨機游走性質等，構建出一種商品價格的預測模型，但未將期貨市場的有效性和預測能力相聯系;第二種是根據商品的基差歷史走勢對期現貨操作進行判斷，雖然大部分期貨品種的期現貨價格變動趨勢趨向于相同，但二者的震動幅度并不完全一致，因此得出的基差值也會經常發生改變?；鶅r與市場價格的偏差還受基本面的供需變化等多種因素的制約。所以，在面臨目前期貨價格與未來現貨價格的差別時，也就是目前的預測模型所產生的誤差時，因為持有頭寸而實現的機會收益或損失，可以利用基本面的影響因素，對已有的預測方法進行完善和改進，為企業提供有效的套期保值策略。

2 基本面數據回歸模型的構建

2.1 數據來源

本文選擇了最貼近產業的鋼聯數據庫，盡可能地選擇可以涵蓋國內市場和與期貨有關的數據，同時，使用了Wind數據終端提供的數據。

①收集和分析期貨數據。在本文中，使用的是在Wind數據終端上得到的各個月份的合同的收盤價的加權平均值，并使用當日的成交量進行加權計算。即：

式中，Pt為螺紋鋼當日期貨收盤價的加權平均值;Pi為螺紋鋼i月合約當日期貨收盤價;ti為螺紋鋼i月合約當日期貨成交量。

②采集基本面數據。鋼聯資料庫中的各項資料每日都會有不同的更新，因此，本文采用的是每日收盤后兩個小時內的資料，即使用每日17時的截面數據，這是由于期貨價格僅在交易日內產生。由于基本面數據可以在周末得到，所以周五和周六的部分數據將不會被用于分析。

在此基礎上，本文將收集到的基本面數據劃分為現貨價格、成本、供應量、需求、庫存、利潤6個部分，以更好地反映出各指標對期貨價格的指示作用。每個板塊之下又被劃分為12項基本面數據（見表1）。其中，61.5%PB粉礦港均價是以4個主要進口鐵礦石口岸的均價為基礎，通過對各口岸61.5%PB粉礦庫存的加權計算得出的。

③基本面數據的規范化。由于收集到的各類數據量綱、大小差別很大，不能依據每個數據的數值進行合理的回歸分析，無法真正地反映數據所代表的基本面狀況。由于基本面數據對期貨價格產生的作用，并不僅從產業本身的供需關系來影響期貨價格，同時也使投資者作出符合基本面狀態的交易行為，因此，本文對數據進行了標準化處理。本文利用Z-score法對各個指數進行了規范化處理，得出了一個在0周圍的數據序列，再利用等比例尺進行尺度調整，使得全部樣本Xi滿足Xi∈（0，1）。

2.2 回歸模型分析

因為基本面數據對期貨市場的作用是多方面的，所以很難將每個模型單獨加以考察，而多元線性回歸可以分析多個變量間的相關程度，因此，可以利用這一方法判定各項基本面指標與期貨價格的相關性，并以此對期貨價格進行預測。

需要指出的是，12個基本面數據指標列于表1，并非作者的主觀選取，而是采用了剔除部分變量后的逐步回歸，所得到的各因子對期貨市場的影響較為顯著。雖然這些指數和期貨價格并不一定具有很強的因果聯系，但是在基礎條件相同的情況下，這些指數所反映的市場走勢是相近的。最終利用多元線性回歸，可以得出如式（2）所示的線性方程：

式中，RBr為螺紋鋼期貨價格的期望值;Xi為第i項基本面數據指標;βi為第i項基本面數據指標對應的權系數;α為常系數。

本文運用SPSS軟件，對12個主要的基本面指數變量與螺紋鋼的期貨價格進行了相關的回歸，結果如表2所示，并得到了各個影響因素的相關系數，結果如表3所示。

由表2可知，R值為0.979，R2值為0.958，調整R2為0.953，驗證了基本面數據與螺紋鋼期貨價格的相關性。

實證分析發現，調整R2為0.953，基本面數據與螺紋鋼期貨價格存在較好的相關性，說明以上12項基礎指數均能較好地說明該時段的螺紋鋼價格走勢。由表3可以得到一個關于螺紋鋼的基本面數據和螺紋鋼期貨價格的回歸模型：

RBr=-145.921X1+240.352X2+451.761X3-102.176X4+

2 764.258X5-129.566X6-1 526.294X7-925.336X8+108.119X9+119.632X10-163.724X11+109.234X12+3 426.556? ? ? ? ? ? ? ?（3）

因為這些指標均在回歸前經過標準化處理，所以其所代表的系數大小就反映了該指標對螺紋鋼期價的影響。從表3可以很清楚地看到，與螺紋鋼期價關系最大的是61.5%PB粉礦港口報價平均值，而與螺紋鋼期價負相關的是建筑鋼材成交量合計、螺紋鋼滬市終端采購量、普鋼相對價格指數、開工率、廢鋼價格指數、全國鋼廠庫存（長周期）等指標。其中，建筑鋼材成交量合計、螺紋鋼滬市終端采購量是負相關關系最為顯著的兩項指標。這說明，對螺紋鋼期貨價格變動影響最大的是原材料（鐵礦石）的現貨價格和市場交易活躍程度的變化。

根據式（3）和在樣本期間進行的計算而得出的螺紋鋼期貨價格估計值與實際每天螺紋鋼期貨收盤價X13的比較（見圖1），模型能夠較好地反映商品期貨市場的價格變動情況。

2.3 協整關系檢驗

從回歸分析的結果看，基本面數據可以很好地反映螺紋鋼期貨價格的走勢，但仍需采用協整方法進行檢驗。本文檢驗了各個序列的穩定性，包含螺紋鋼期貨價格的全部變量序列都存在單位根，變量序列都表現為非穩定的時間序列，并且包含螺紋鋼期貨價格在內的變量序列的一階差分在1%的顯著性水平上拒絕了單位根的存在，因此，各類基本面數據序列、螺紋鋼期貨價格一階差分和原序列都是平穩的（見表4），D表示差分。因為這13個變量都是一階單整的，所以本文可以對其進行協整檢驗。在（4）式中給出了構建回歸模型的方法：

式中，RB為螺紋鋼期貨價格的實際值;ε為無窮小量;t為時間。

{εt}為時間序列。結果顯示，{εt}的ADF值為-5.525，在1%的顯著性水平上拒絕了存在單位根的假設，如表5所示?；久鏀祿c螺紋鋼期貨價格具有較強的因果關系，現貨價格和供需關系等基本面數據的變化能夠較好地反映螺紋鋼期貨價格的走勢。

3 回歸模型的應用及建議

綜上所述，基本面數據通常是一個很好的指標，而且在市場行情發生波動或風向突變時，相關人員一般可以對各種基本面數據進行監控，以便快速分析市場波動的原因，此外，可以對基本面數據進行建模，并對其進行預測。

3.1 價格預測模型的建立

基于基本面數據的價格預測模型是利用歷史數據與股票價格的時間差，建立的基于歷史數據的股票價格預測模型。此處仍然使用式（2）將基本面數據與2020年11月10日、2020年12月10日、2021年1月10日、2021年2月10日和2021年3月10日，這5個時間點1～5日之前的期貨收盤價進行匹配，并進行回歸得到5個模型，每個模型均具有較高的相關性。采用與上面相同的測試方式，本文對5個不同的組合進行了協整測試，結果表明，5種組合之間存在協整關系（見表6）。將這5個模型的預測結果與真實的螺紋鋼期貨價格對比，可以發現每一種預測結果都可以很好地反映期貨價格的變化規律（見圖2），因此，可以根據基本面數據對期貨價格進行更加準確的預估。

3.2 建議

第一，通過對以上數據的分析，表明根據現貨價格、成本及供求關系等基本面數據，均能對螺紋鋼期價的走勢作出良好的說明與預報。市場中的交易者能夠根據這些因素，完成更加理性的交易。一方面，在交易過程中，參與生產和貿易的公司能夠利用價格預測對原來的避險計劃進行優化，從而達到提升避險效果、降低運營風險的目的;另一方面，投資者可以借此方案，對自己的交易計劃進行調整，從而掌握行業的動態，而無須浪費額外的時間和精力，反復地對基礎因素的變化進行分析和評價。第二，完善鐵礦石期貨市場環境?，F行的相關法律和規章對期貨交易范圍進行了進一步的放寬，使其在市場中的地位得到了進一步的提高。在此基礎上，對鐵礦石期貨市場進行深入分析，并在此基礎上進行更多的鐵礦石期貨品種的開發，這對于提高我國鐵礦石期貨市場中貿易商的參與度、穩定我國鐵礦石期貨市場的價格水平具有重要意義。第三，助力現貨市場保供穩價。相關單位可適度擴大鐵礦石資源進口規模，使國外航運更加順暢，支持公司與其他國家簽署長期合作協定，加大對國外礦產資源的開采力度。為了確保我國的鐵礦石供應，各個部門必須齊心協力。為了降低生產成本，保證鐵礦石的供應，應加強對鐵礦石資源的開發，對礦山企業進行技術革新，以達到減少生產成本、保障我國鐵礦石供給的目的。因此，保障國家鐵礦石資源安全具有重要意義。同時，要積極推進鋼鐵廠的轉型和升級，大力推進廢舊鋼鐵廠改造，減少對鐵礦石的依賴，最大限度地保障國家的鋼材供應和產品質量。

4 結論

本文在綜合考慮各種因素的基礎上，從基本面數據中選擇包含螺紋鋼現貨價格、成本、供給、需求、存貨和利潤的6個重要指標的12個單一指數，經過特定的規范化處理，這些因素之間會產生一種協整效果，并且能夠獲得具有高擬合程度的多元線性回歸模型，并對螺紋鋼期價進行了分析。從宏觀角度對螺紋鋼期貨進行定價，有助于產業投資者作出最優避險決策，優化套期保值方案。

【參考文獻】

【1】季晨洋，林杰.基于隨機森林方法的甲醇期貨價格預測與交易策略研究[J].上海管理科學，2023，45（1）：113-118.

【2】劉文超，安毅，劉曉陽.我國商品期貨市場的風險溢出研究——來自時域和頻域的新證據[J].中國證券期貨，2021（2）：4-22.

【3】張國勝，劉晨，武曉婷.我國商品期貨市場套期保值效率評價與提升對策[J].中國流通經濟，2021，35（5）：42-51.