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关于铜价调价情况说明范文尊敬的各位朋友：今天咱们得唠唠铜价这事儿。
您知道，这铜价就像个调皮的小怪兽，时不时就搞出点新动静。
一、为啥铜价要调呢？# （一）市场供应方面。
1. 矿源的小脾气。
首先得说说铜矿石这源头。
那些产铜矿石的矿场啊，就像一个个性格捉摸不定的大朋友。
有时候呢，他们遇到些技术问题，比如说开采设备突然闹个小罢工，或者是在矿洞深处发现了新的地质难题，就像突然冒出来个拦路虎，这就导致矿石的开采量一下子就少了。
就好比原本每天能给咱们供应100个铜苹果，现在只能供应80个了，这供应一少，铜价就像被人往上拉的小风筝，开始往上飘啦。
2. 运输的小坎坷。
再说说运输。
铜矿石从矿场到加工地，这一路就像唐僧师徒西天取经一样，磨难不少。
有时候遇到恶劣天气，海上的大风暴能把运铜矿石的船吹得晕头转向，公路上的大雪或者暴雨也会让运货的卡车放慢脚步。
这运输一耽搁，铜到咱们这儿就变得更加珍贵了，价格自然也就跟着往上调一调。
# （二）市场需求方面。
1. 建筑行业的大胃口。
建筑行业可是个对铜需求超级大的家伙。
您看那些高楼大厦，从电线到水管，到处都有铜的身影。
最近啊，到处都在搞建设，新的小区像雨后春笋一样冒出来，城市里的基础设施也在不断翻新。
建筑行业就像一个饿极了的大胃王，对铜的需求嗷嗷叫。
这么大的需求，就像有很多只手在抢铜这个小蛋糕，那铜价能不涨嘛。
2. 科技行业的新花样。
现在科技发展得那叫一个快啊，像智能手机、电脑这些电子产品，里面的线路板都离不开铜。
而且啊，那些高科技的新能源汽车，电机、电池啥的也都得用铜。
科技行业就像一个不断创新的魔术师，不断推出新的产品，对铜的需求也是节节高。
这么多行业都在抢铜，铜价就像被大家追捧的明星一样，身价自然就涨起来啦。
二、铜价具体怎么调的呢？咱们这次的调价可不是随便乱来的哦。
就像给孩子量身高做衣服一样，得有个精确的尺度。
我们参考了好多数据，像国际铜价市场的走势啊，国内同行的价格调整情况啊，还有就是咱们自己的成本核算。
题目：江西铜业（上海：600362）股票分析摘要二十一世纪以来，中国的国民经济取得了长足的进步，我国的GDP的增长更是每年保持在10~12%左右。
2010上年度已超过日本位居全球其二大经济体。
而中国这种经济实力的增强不仅极大丰富了中国人民的物质文化生活，增强了我国的综合实力，同时也增强了中国企业的在国内和国际市场的综合竞争实力。
作为国家综合经济实力的重要标志的股票、证券交易在中国国内越来越受到普通百姓和有眼光的企业管理者的关注，成为他们增加收益的一种重要渠道。
公司的财务报表作为公司财务状况，盈利能力和未来发展趋势的综合体现，越来越多的受到企业管理者，政府部门，股东和普通投资者的关注，并成为他们分析，衡量和评价一个上市公司财务状况，融资还贷能力，盈利能力的重要工具，同时还为他们进一步的投资，融资决策提供相应的数据支持。
本文选取江西铜业（上海：600362）上市公司股票，在公司财务报表分析的基础之上，将公司的财务分析与市场的宏观投资环境及行业分析相结合，运用证券投资学课程学习中学到的相关技术分析知识，对江西铜业股票的投资机会进行系统,的分析，进而为投资者的投资策略的制定提供技术上的支持和帮助，从而把对公司的投资分析和投资者的投资活动有机的结合在一起。
我国是世界第一大铜消费国,近年来更成为拉动全球铜消费量的主要力量。
铜在我国被广泛应用于电力行业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、家用电器、交通运输设备制造业以及建筑等行业。
随着我国上述行业近年来的高速发展，我国铜需求增长迅速。
2000年至2009年，中国铜消费量由210万吨增加至652万吨，占2009年全球铜金属消费量的37.7%，年均复合增长率为13.4%。
本文选取江西铜业这支股票作为分析对象，结合所学知识对其进行基本分析及技术分析，通过分析可知江西铜业这支股票的发展状况稳定。
关键词：江西铜业财务分析宏观分析技术分析1 引言在铜金属资源不足的大环境下，江西铜业有着举足轻重的行业地位和突出的竞争优势。
关于铜价调价情况说明范文尊敬的各位朋友：今天来给大家唠唠铜价调价这事儿。
您知道，铜这玩意儿在咱生活里可是个相当重要的角色。
就像个低调的大佬，虽然平时咱可能没太注意，但它无处不在。
从电线到各种电子产品，再到那些高大上的建筑装饰，铜都在默默发挥着自己的作用。
那为啥铜价要调价呢？这就像一场复杂的大戏，有好多因素在里头搅和呢。
首先啊，全球的经济形势就像个调皮的孩子，一会儿哭一会儿笑的。
当经济形势一片大好的时候，就像开派对一样，各行各业都嗷嗷待哺，对铜的需求那是蹭蹭往上涨。
盖房子的想多装点电线，造电器的也想多囤点铜料，这么一来，需求大了，铜价就像气球一样被吹起来了。
可要是经济有点不景气，大家都勒紧裤腰带过日子，对铜的需求就没那么强烈了，铜价也就像泄了气的皮球，有点往下掉的趋势。
再说说供应这边。
铜的供应可不像水龙头，想开就开，想关就关。
那些铜矿山就像一个个脾气古怪的老伙计。
有时候呢，因为地质问题、开采技术问题或者是工人罢工啥的，产量就会受到影响。
比如说，某个大矿山突然遇到了技术故障，那铜的供应量一下子就少了一块。
就好比一群人分蛋糕，本来蛋糕就小了，每个人能分到的就少了，这时候铜价自然就想往上抬抬价，不然那些挖矿的、加工铜的兄弟们可就没多少赚头了。
还有个不能忽视的就是国际局势。
这就像一场超级复杂的国际大棋局。
要是哪里打仗了或者是贸易关系变得紧张起来，铜的运输、贸易都会受到牵连。
比如说，两个大国之间闹别扭，互相加关税，那铜在进出口的时候就像个受气包，成本一下子就上去了。
这成本一上去，铜价也就跟着水涨船高了。
咱们再看看最近铜价的具体走势。
前一段时间啊，市场上就像是刮起了一阵铜价的旋风。
为啥呢？一方面是新兴产业发展得像火箭一样快，像电动汽车行业，那对铜的需求就像个无底洞，一直往里填都填不满。
再加上一些传统行业也在复苏，双重需求的刺激下，铜价就开始一路小跑往上冲。
不过呢，这价格也不是一直涨个没完没了。
最近又有点小波动，为啥呢？因为一些新的铜矿开始投入生产了，就像来了一群新的小伙伴加入了供应大军，供应量稍微增加了一点。
关于铜价调价情况说明范文尊敬的各位朋友：大家好！今天呢，来给大家唠唠铜价调价这档子事儿。
一、为啥铜价要调呢？# （一）全球大环境的影响。
1. 经济形势的波动。
全球经济就像一艘在大海里航行的大船，有时候风平浪静，有时候波涛汹涌。
最近这经济形势啊，就有点像那暗流涌动的海面。
不同国家的经济发展速度有快有慢，有的国家经济增长放缓，这就直接影响到了对铜的需求。
就好比说，要是盖房子的少了、做电器的订单也不多了，那铜的用量自然就会减少。
需求少了，就像市场这个大天平开始往一边倾斜，这就给铜价带来了压力，不得不考虑调整价格。
2. 贸易政策的风吹草动。
国际贸易政策就像一阵一阵的风，吹到哪里哪里就有动静。
比如说，有的国家之间打起了贸易战，加征关税之类的。
这就好比在铜的国际贸易通道上设置了一道道小关卡，增加了铜进出口的成本。
进口的铜贵了，国内的铜价能不受影响吗？就像多米诺骨牌一样，一个环节出了问题，后面的都会跟着晃悠，所以铜价就得跟着形势做出调整。
# （二）铜自身的供应问题。
1. 矿山生产的小插曲。
铜的来源主要是矿山开采，可矿山这东西也不是一直顺顺利利的。
有时候会遇到一些技术问题，比如说开采设备突然出故障了，就像一个干活的大力士突然崴了脚，那开采的速度就得慢下来。
还有可能遇到一些自然灾害，像山体滑坡或者暴雨洪水啥的，把矿山的一些设施给破坏了。
这样一来，铜的产量就会减少。
市场上的铜少了，就像宝贝变得稀缺了一样，价格自然就有往上走的趋势，这也是铜价调整的一个重要原因。
2. 环保政策的紧箍咒。
现在全球都在重视环保，这是好事儿，但对铜的生产来说，就像是戴上了一个紧箍咒。
环保政策越来越严格，那些不符合环保标准的小铜矿或者冶炼厂，就只能停产整顿或者直接关闭。
这就像给铜的供应源砍了几刀，供应量少了，铜价就像被一只无形的手往上推，所以也得调整价格。
二、铜价是怎么调的呢？我们调整铜价可不是瞎调的，那可是有一套严谨的方法。
# （一）参考市场指标。
影响铜价变化的宏观因素分析张天丰【摘要】铜价走势回顾9月铜市逆季节性暴泻,铜价部分复制了今年8月及2008年10月的走势.犹似8月,铜价在第一个交易日即触及月内高点,而后价格呈现明显跳水之势;与2008年相比,铜市回撤的速度及力度则十分相似,其中伦铜价格分别在一周内跌幅达13％ (2008)及16％(2011),而沪铜则下挫17.75％及13.53％.至截稿时,伦铜月跌幅至20.66％,而沪铜主力的月跌幅则达20％,从价格走势看,铜价下跌伴随着增仓及放量,市场看空氛围一致,致使任何技术面的支撑都显失效.短期内,铜仍将受宏观面和投资者心理因素的主导,即刻走出报复性反弹行情的概率不大.【期刊名称】《中国金属通报》【年(卷),期】2011(000)039【总页数】3页(P24-26)【作者】张天丰【作者单位】东兴期货研发中心【正文语种】中文9月铜市逆季节性暴泻。
金融属性致使铜市在恐慌中暴挫，但阶段性底部或现；全球消费投资信心指数略显分化，聚焦欧元区债务恐慌；全球资金面趋紧，但OT2或会对此予以改善；国内通胀压力或减缓，货币调控政策望回归常态。
9月铜市逆季节性暴泻，铜价部分复制了今年8月及2008年10月的走势。
犹似8月，铜价在第一个交易日即触及月内高点，而后价格呈现明显跳水之势；与2008年相比，铜市回撤的速度及力度则十分相似，其中伦铜价格分别在一周内跌幅达13%（2008）及16%（2011），而沪铜则下挫17.75%及13.53%。
至截稿时，伦铜月跌幅至20.66%，而沪铜主力的月跌幅则达20%，从价格走势看，铜价下跌伴随着增仓及放量，市场看空氛围一致，致使任何技术面的支撑都显失效。
短期内，铜仍将受宏观面和投资者心理因素的主导，即刻走出报复性反弹行情的概率不大。
1．金融属性致使铜市在恐慌中暴挫，但阶段性底部或现当前铜的金融属性仍处历史高点，而由于高金融属性的存在，致使铜价在全球恐慌情绪骤增下大幅回撤。
我国铜期货价格和铜业股票价格相关性研究采用计量单位根检验，通过V AR，脉冲响应函数分析，方差分解等方法对铜期货价格和相关铜业股票价格进行分析，得出结论：铜期货与股票价格互为因果关系，但是相关性并不是很高；铜期货的价格发现能力没有完全体现，说明市场的市场化和市场参与者等问题需要改进。
标签：铜期货价格；铜业股票价格；相关性中国的金融市场发展迅速，已经涵盖了债券市场、股票市场、货币市场在内的多层次金融体系，债券、股票、基金等基础性的金融产品已被完全覆盖。
2015年中国A股市场的日成交量突破20，000亿元，总流通市值达到52819.74亿元。
仅2014年去全年A股市场共有94家企业首发上市，609家上市公司再融资，两市总共融资总额达到7429亿元。
与此同时，大宗商品市场也在不断的创新和进步：商品期货的种类不断增多，覆盖范围逐步扩大；市场交易行政化管理减少，交易更加市场化，让期货价格和现货价格关系更加紧密；和世界发达国家交易所等机构合作逐渐加强，市场定价与国际市场定价接轨，拥有了国际影响力。
铜是人类最早使用的金属之一，在现代社会中也有着广泛的用途，上海铜期货市场是世界铜定价三大中心之一。
本文以商品铜作为研究对象，分析铜期货市场价格与铜股票市场的关联关系。
l 样本选取和数据来源股票数据选取收盘价格。
有色金属股票选取江西铜业。
数据来源为通达信。
期货数据选取上海铜期货市场收盘价格。
主力合约，连三或者连四（在当前交割月往下数三个月或者四个月），数据来源为wind资讯。
收盘价均采取对数处理，以消除样本数据的异方差性。
2 数据处理及分析2.1 描述性统计分析通过Eviews编写指令，输出图像和表格，图1和图2是收益率统计特征。
江西铜业股票收益率和上海铜期货主力合约收益率的偏度分别为和-0.408130和-0.114156，均是负值，为左侧拖尾；江西铜业股票收益率和上海铜期货主力合约的峰度分别为6.130139和6.853414，RF的峰度大于3，说明江西铜业股票收益率的收益率呈现尖峰肥尾不对称特征；RS的峰度大于3，正态分布不足，属于尖峰肥尾不对称分布特征。
我国商品期货价格期限结构的实证研究：以铜为例的开题报告一、研究背景商品期货市场是大宗商品交易的主要场所之一，而价格期限结构是反映市场供需关系和预期变化的重要指标之一。
价格期限结构中，远期价格高于近期价格，即呈现出所谓的“正斜率”，表明市场对未来的需求增长和供应缩紧等因素持乐观看法。
本质上，价格期限结构是反映市场对未来价格走势的预期，是估计未来价格的重要工具。
本文将以铜作为研究样本，利用我国商品期货市场中铜期货的价格期限结构数据，通过实证研究，探究其价格期限结构的变化状况、形成机制和对铜市场未来价格的影响。
本研究将对了解我国商品期货市场的价格期限结构变化、制定合理的投资策略等方面提供参考。
二、研究目的本文旨在通过实证研究，探究铜期货价格期限结构的变化状况、形成机制以及其对未来价格的影响，为分析大宗商品期货市场市场供需关系和对未来价格预期的变化提供新的思路和证据。
具体目的如下：1. 描述铜期货价格期限结构的基本变化情况；2. 分析形成铜期货价格期限结构的主要机制；3. 探究铜期货价格期限结构对未来市场价格的预测能力；4. 基于实证研究结果，提出对铜期货市场参与者的投资策略建议。
三、研究内容与方法本文将主要从以下几个方面进行研究：1. 铜期货价格期限结构的变化状况分析。
描述铜期货价格期限结构的基本特征、变化趋势等，为后续研究提供基础数据。
2. 形成铜期货价格期限结构的主要机制分析。
通过对国内外相关文献的综合梳理，结合铜期货市场的特点，探究铜期货价格期限结构形成的机制和因素。
3. 铜期货价格期限结构对未来市场价格的预测能力分析。
基于历史数据，利用回归分析等方法，研究铜期货价格期限结构对未来市场价格的预测能力，验证其可靠性和准确性。
4. 基于研究结果提出投资策略建议。
基于实证研究结果和市场情况，结合历史数据和未来预测，提出可行的投资策略建议，为市场参与者提供参考。
四、研究意义本文的研究成果对于商品期货市场的健康发展和投资者参与决策具有重要意义，具体表现如下：1. 了解我国商品期货市场价格期限结构的变化状况和形成机制，有助于提升市场的透明度和有效性，促进市场参与者的理性投资。
我国铜期货价格和现货价格协整关系分析本文采用协整检验方法，对上海期货交易所铜期货价格与现货价格之间是否存在协整关系进行实证分析，结果表明铜期货价格和现货价格之间不存在协整关系。
针对实证研究的结果，分析了出现这种结果的原因，并探讨我国铜期货市场、现货市场上存在的问题。
标签：期货现货协整我国大宗商品价格波动幅度较大，也比较频繁，企业、消费者抵御这些商品价格风险的能力还很弱，经济发展很容易收到这些商品价格波动的影响。
如最近几个月我国铜的价格一直处于上涨行情，从今年一月份的每吨43000元至五月份的每吨82000元，每吨上涨了39000元，幅度高达91％。
一些把铜做原材料的现货商，其盈利能力大大下降，这主要是由于成本增加造成的。
如何减少现货价格波动带来的冲击，降低企业的风险，目前世界上通行的做法是通过期货交易来规避现货价格波动给现货商带来的风险。
这是因为从经济逻辑的角度讲，同一商品的期货价格和现货价格由于受相同经济因素的影响和制约，它们的价格变动方向和发展趋势应该是一致的。
套期者才能利用期货市场进行套期保值以规避现货市场的风险。
但由于我国期货市场还不成熟，存在较多的问题，因此期货价格和现货之间是否存在长期的稳定关系还有待于研究。
因此，本文基于上海期货交易所的2005年12月铜期货合约，运用eviews软件，展开对期货价格和现货价格之间关系的实证分析。
以便为套期保值者提供有意义的参考资料。
一、协整检验理论及方法在实际中，许多经济指标的时间序列都是非平稳的，表面看起来这些非平稳的经济变量之间似乎不存在任何均衡关系，但某些非平稳经济时间序列的组合却有可能是平稳的。
这些新发现使传统的普通最小二乘法等检验方法遭到质疑，Engle－Granger于1987年首先提出了一种检验非平稳时间序列的长期因果关系的更有效的方法，即协整理论和误差修正模型ECM。
通过对我国铜期货价格和现货价格进行协整分析，检验两者之间是否存在长期的均衡关系，来验证两者之间是否具有趋合的规律性。
铜价与PPI对中国股票市场的预警作用研究崔代莲;李燃【摘要】以沪深300指数、PPI和LME-CU作为研究对象,选取2006至2018年的月数据,建立VAR模型,运用Johansen协整检验、格兰杰因果检验和脉冲响应分析探讨铜价、PPI与股市之间的关系.研究发现,铜价、PPI与股市之间存在长期的均衡关系,有着共同的变化趋势;格兰杰因果检验表明铜价的变动影响股市的变动;股市在受到铜价和PPI的冲击时,其变动有一定滞后期.即在铜价与PPI大幅下降时,股价也会大幅下降,当降幅超过一定程度,就会造成股灾.投资者可以在股灾未发生时,判断股市情况,从而降低自身风险.【期刊名称】《湖北文理学院学报》【年(卷),期】2019(040)002【总页数】6页(P48-52,58)【关键词】中国股票市场;预警;铜价;PPI;VAR模型【作者】崔代莲;李燃【作者单位】安徽建筑大学经济与管理学院,安徽合肥 230601;安徽建筑大学经济与管理学院,安徽合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】F830.9股票市场是与人们生活、社会稳定和经济发展密切相关的资本市场，国民经济的晴雨表. 又同国民经济一样，存在着明显的周期性波动，但运行状态不稳定，时刻处于高起低落的循环之中，也给国民经济稳定和投资者带来风险. 如何科学有效地分析和预测其走势，一直是人们研究的热点问题[1]. 自20世纪以来，全球已经发生过很多次的金融危机，导致股灾的发生频率越来越高，意味着股市风险也逐渐变高，因此必须加强对股市风险预测.国内外关于股市的研究很多，但研究国际期铜和PPI的变动对股市影响的比较少. 由于资源产品价格的变动对于该类企业的经济效益有直接影响，并且通过投资者对企业业绩变动的预期直接传导至证券市场，影响上市公司的股票价格[2]. 我国铜期货市场经过多年发展已经逐渐成熟，与股票市场的联动关系也越来越紧密. 期铜价格波动的增加，不仅对实体经济产生很大影响，同时还影响投资者的投资策略，而且像铜这样的大宗商品是全球经济发展的重要资源之一，其价格波动对资源配置和经济发展具有重大影响. PPI是生产者物价指数，作为宏观经济指标之一，其变动影响企业盈利和宏观经济运行的稳定，表现在对上市公司的股价波动影响上. 因此研究铜价、PPI与股市的关系，对于观察股市的变化十分重要.本文选取了2006年1月至2018年6月的沪深300指数、PPI以及LME-CU价格的月数据，通过建立VAR模型，运用Johansen协整检验、格兰杰因果检验以及脉冲响应函数分析了铜价、PPI与股市之间的关系.1 文献回顾国内外关于期铜与股票市场之间关系的研究有很多. Basher和Sadorsky研究发现，金融化背景下大宗商品价格波动已成为股票市场的系统性风险来源之一，可以直接对股市造成影响. [3]唐英等选取2004至2007年沪铜期货和沪深股市铜业上市公司的数据，基于有效市场假设，建立基于VAR模型的向量误差修正模型，实证研究了股票价格和期货价格的关联性，结果表明我国铜期货市场与股票市场存在长期均衡关系，铜期货市场具备价格发现功能，期铜价格的变化对上市公司业绩一定程度上具有超前指示作用. [2]Jahan研究发现铜价波动可以对整个金属行业的股票收益率产生影响. [4]Sadorsky利用VAR- AGARCH模型和DCC-AGARCH模型对新兴市场股票价格和铜价之间的波动性和条件相关性进行建模，研究发现铜为新兴市场股票价格提供了比较昂贵的对冲. [5]蒲遗天从均值溢出效应及波动溢出效应角度考察期货市场与股票市场之间的相互关系，研究发现铜期货市场与铜业类股票市场之间互无均值溢出效应，但是铜期货市场与铜业类股票市场之间互有波动溢出效应. [6]Ndlovu研究了国际大宗商品市场外部冲击对赞比亚经济的影响，研究发现铜价格和金融市场具有长期均衡关系. [7]饶育蕾研究了期铜价格对相关股价传导机制，研究发现实体效应与行业效应均可解释相关股价随期铜价变动的现象. [8]由此可见，铜的宏观金融属性已对相关行业以及整个股市产生了深远的影响.经济与股市之间关系的研究文献也较多. KY等研究了四十个国家地区，对其股市波动和经济发展情况进行分析，研究得出股市波动与经济波动两者之间存在很强的相关性. [9]徐晶与韩伟以上证综指作为研究对象，选择生产者价格指数PPI作为宏观经济因素的解释变量之一，利用月度数据开展协整分析，结果表明上证综指跟生产者价格指数 PPI 表现出负向联系，体现出中国股市跟宏观经济之间的联系. [10]Gay利用Box-Jenkins ARIMA模型研究巴西、俄罗斯、印度、中国(BRIC)的股票市场指数价格与汇率、油价等宏观经济变量之间的时间序列关系，研究发现四国各自的汇率与油价对股市指数价格的影响并不显著，但这可能是由于国内外宏观经济因素对股市回报的影响. [11]Cheng研究了中国宏观经济变量、工业生产增长率、生产者价格指数、3个月短期上海银行同业拆息和消费者价格指数对沪港股市波动的影响，采用广义自回归条件异塑性混合数据抽样模型进行实证，结果表明中国宏观经济变量对香港市场波动的解释力度大于上海，也大大加剧了香港市场的波动. [12]综上所述，以往文献主要研究期货市场与股票市场以及经济与股票市场两者之间的关系，很少有研究期铜价格、经济以及股市三者之间的关系. 因此，本文将期铜价格、PPI与股市三者联系起来研究期铜价格和PPI的变动对股市造成的影响.2 模型选择2.1 变量选取被解释变量选取沪深300指数为被解释变量，原因在于沪深300指数是由上海和深圳证券市场中规模较大、流动性较好的300支A股作为样本，在某种程度上，代表了股票市场的发展趋势，因此用来衡量股市的变动较为合适.解释变量选取LME-CU价格也就是伦敦三月场铜收盘价作为解释变量，是由于商品期货市场与股票市场联系越来越紧密，目前有色金属资源需求在逐渐增大，并且在有色金属进出口贸易中铜占的比重最大，因此选择铜期货市场研究较为合适；选取PPI作为解释变量，因为PPI 是工业品出厂价格指数，通常用于度量工业原料和工业生产物资的价格波动.2.2 数据选择选取2006年1月至2018年6月的沪深300指数、LME-CU价格及PPI的月数据作为研究对象，数据来源国家统计局和大智慧软件. 由于时间序列中可能存在异方差现象，所以对LME-CU价格、PPI及沪深300指数进行自然对数变换处理，分别记作LNLME、LNPPI和LNHS300，各组变量分析样本数量均为148个. 2.3 计量模型运用计量分析软件Eviews 10.0，对数据进行处理，并建立VAR 模型进行实证分析铜价、PPI与股市的动态关系. 基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型. 构建VAR 模型后，需要考虑模型的稳定性，如果AR根都在单位元之内，说明该模型是稳定的.3 变量平稳性分析3.1 数据的描述性统计表1 PPI、伦敦3月铜价与沪深300指数的基本统计量变量均值最大值最小值标准差偏度峰度JBPLNPPI4.6163804.7013894.5196120.046014-0.1831711.9064111.9064110.015659LNLME8.7993009.1976608.0326850.22 5193-0.9123143.89169225.777410.000003LNHS3007.9534328.6462096.9173000. 330220-0.7808334.05251522.166180.000015由表1可以看出，PPI的标准差比LME-CU和沪深300指数的要小，说明PPI的波动要更为缓和，而股市的波动较大，也说明股市的风险更大.3.2 数据的平稳性检验时间序列一般情况下是非平稳的，直接对原始数据序列进行回归分析，可能会造成一个随机变量对另一个随机变量的伪回归. 为了避免产生伪回归，本文采用了ADF 单位根检验对LNLME、LNPPI 和LNHS300 三个时间序列进行平稳性检验，其中DLNLME、DLNPPI 和DLNHS300 分别表示LNLME、LNPPI 和LNHS300 序列的一阶差分.表2 LME3月期铜价格、PPI与沪深300指数序列的平稳性检验结果检验对象t-统计值1%水平临界值P-值是否平稳LNLME-3.465512-4.0216910.0470否LNPPI-2.998099-4.0216910.1363否LNHS300-3.835742-4.0225860.0174否DLNLME-9.579731-4.0212540.0000是DLNPPI-5.168875-4.0216910.0002是DLNHS300-10.49897-4.0212540.0000是从表2可以看出，在1%显著性水平下，LNLME、LNPPI 、LNHS300的t-统计值大于临值，说明这个时间序列在正常水平是不平稳的，存在单位根；而一阶差分后DLNLME、DLNPPI 、DLNHS300 的t-统计值均小于临界值，序列是平稳的，不存在单位根. 由于变量都是一阶单整，所以伦敦铜的价格、PPI和沪深300指数之间可能存在协整关系.3.3 Johansen协整检验协整检验的目的在于检验回归方程所描述的因果关系是否伪回归，即检验变量之间是否具有稳定关系. 从表3采用Johansen 检验结果可以看出，在5%显著性水平的条件下，伦敦铜铜价、PPI和沪深300指数之间存在一个协整方程，即PPI、铜价与股市之间存在长期均衡关系，有共同的变化趋势.表3 LME3月期铜价格、PPI与沪深300指数序列的协整分析结果原假设特征值临界值0.05临界值P值None 0.13967636.6096229.797070.0070At most 1 0.05645914.7949015.494710.0636At most 20.0429686.3682013.8414660.0116注：表示在5%的显著性水平上拒绝原假设.3.4 格兰杰因果关系检验在滞后期数为2期，10%的置信水平下，进行格兰杰因果关系检验. 由表4可知，伦敦期铜价格和PPI是沪深300指数的格兰杰原因，伦敦期铜价格是PPI的格兰杰原因，沪深300指数是PPI的格兰杰原因，表明铜价和PPI发生变动会影响股市；铜价的变化影响PPI；PPI和股市之间相互影响. 因此伦敦期铜价格、PPI与沪深300指数三者相互关联.表4 LME-CU、PPI与沪深300指数的格兰杰因果检验结果原假设ObsF-StatisticProb.对原假设的判断LME不是HS300的Granger 原因HS300不是LME的Granger 原因PPI不是HS300的Granger 原因HS300不是PPI的Granger 原因PPI不是LME的Granger 原因LME不是PPI的Granger 原因1481481483.996790.0474拒绝原假设0.039100.8435接受原假设3.339620.0697拒绝原假设13.53560.0003拒绝原假设0.639180.4253接受原假设12.30920.0006拒绝原假设4 VAR模型建立与分析选取2006 年1月到2018 年6月的沪深300指数、PPI、LME-CU收盘价格的数据样本作为研究对象，建立VAR模型分析三者之间的关联关系.4.1 VAR 模型滞后期的确定将LNHS300 和LNLME、LNPPI 三个变量作为内生变量，将常数项C作为外生变量建立模型. 根据AIC、SC、LR等指标确定模型的最优滞后期，结果如表5所示，应选择滞后2期.表5 VAR 模型滞后期的确定标准LagLogLLRFPEAICSCHQ0-2784.595NA2.26e+1339.2619039.3243439.287271-2270.118999.96901.83e+1032.1425132.3922932.244012-2185.985159.97106.34e+0931.0843031.5214331.26193注：表示由标准选择的延迟顺序.4.2 VAR模型平稳性检验在建立VAR模型前需要对该模型的平稳性进行检验，本文通过AR根表来判断. 从表6可以看出，此模型中不存在大于1 的根，说明该模型稳定.表6 VAR(2)模型的AR 根表RootModulusRootModulus0.9310290.9310290.8569480.8569480.873526 - 0.152356i0.8867130.1485380.1485380.873526 +0.152356i0.8867130.0938310.0938314.3 VAR模型构建本文应建立VAR(2)模型，VAR模型估计结果如下：HS300=0.864123123911 HS300(-2)-0.0481969929283 LME(-2)-8.22869160521 PPI(-2)+1600.55887414LME=-0.00391418574712 HS300(-2)+0.835123300343 LME(-2)-4.01710015491 PPI(-2)+563.29041314PPI=0.000659304638847 HS300(-2)+0.00031500552346 LME(-2)+0.858544942106 PPI(-2)+10.22747400024.4 脉冲响应分析与协整检验不同，脉冲响应一般用于解释短期关系. 本文已经通过AR 根的图表结果确定 VAR 系统是稳定的，可以对序列进行脉冲响应分析.如图1至图9所示，横轴代表冲击作用的滞后期阶数，纵轴代表冲击后的波动水平. 从图1、图2和图3可以看出，沪深300指数、伦敦铜价格和PPI对于自身的冲击，快速下降，在第十期后趋于稳定. 图4和图5表明，沪深300指数受到LME铜价和PPI的冲击后，在第1期内没有发生变化，主要原因是股市的变动存在滞后期. 在第2期逐渐上升后下降，最后趋于平衡，表明铜价和PPI对股市的影响是正向的，会呈现一种上升、下降、平衡的基本状态. 图6可以看出，LME铜价格在受到沪深300指数的冲击后，快速下降后上升，再下降趋于稳定；从图7可以得到，LME铜价受到PPI的冲击后，在第1期内没有反应，后逐渐上升再下降趋于稳定. 图8和图9表明，PPI受到沪深300指数和伦敦铜价格的冲击后，都呈现一种上升、下降、平衡的基本状态. 从脉冲响应的结果来看，沪深300指数、伦敦铜价格和PPI之间的影响是正向的，也就是三者的变化趋势是一致的.5 结语由本文实证研究可知，伦敦期铜的价格、PPI和沪深300指数主要受自身变化影响最大，三者之间的相互影响关系是正向的. 股市在受到冲击后，其变动有一定滞后期. 由格兰杰因果检验可知，伦敦期铜价格和PPI是沪深300指数的格兰杰原因，伦敦期铜价格是PPI的格兰杰原因，沪深300指数是PPI的格兰杰原因，即在伦敦铜的价格变动时，由于期铜的价格发现功能导致现货价格发生变化，从而影响到公司的经营业绩. 最终，公司经营业绩导致投资者对上市公司未来股价的预期发生变化，股票的供求关系发生变化，进而股市受到影响. 同时在伦敦铜价格发生变化时，PPI也随之变动. 而PPI的变动同时影响到股市的变动，股市的变动也影响到PPI的变化，两者相互影响. 由于铜价、PPI与股票市场有着长期均衡关系，有共同的变化趋势，因此伦敦期铜价格和PPI的变动会对股票市场产生影响，而股市的变化相对于铜价和PPI而言，有一定的滞后性，因此，在铜价与PPI大幅下降时，可预测股价会大幅下降，对于投资者来说可以利用这一结论预测股市的变动，选择合适的投资方式.目前，相关文献更侧重于研究期货市场与股票市场的内在联系，以及经济波动对铜价的影响，选取的指标也都不同. 大多数研究发现铜期货市场与股票市场存在长期动态均衡关系，铜期货市场具有价格发现功能. 同时经济的波动也会对铜的价格造成较大影响，在经济萧条的时候，需求下降导致铜的价格下跌. 本文研究了期货价格、经济与股市三者之间的联系，发现了铜价与PPI的变动对股市的超前指示作用，但是只选取了期货市场的铜作为研究对象，是否整个期货市场都有这样的预示作用暂时未能研究.股票市场是国民经济重要一部分，稳定的股票市场对经济发展有重要影响，因此本文的研究具有重要的预警作用. 对于投资者来说，从事证券投资是为了获得回报，但是在股票市场中，剧烈的股市波动会给投资者带来很大风险. 如何规避风险，对投资者来说十分重要. 而铜价与PPI对于股票市场有一定的预测作用，投资者可以利用这一结论，在股灾来临前采取一定措施，减少自身损失. 对股市自身的发展来说，通过对市场的分析研究，在发现铜价与PPI下降时，保持警醒，在危机初露端倪时，采取有效措施减轻自身损失，以促进股市稳定健康、协调地发展.【相关文献】[1] 肖朝胜.股市危机预警系统研究[D].成都：西南交通大学，2008.[2] 唐英，温涛.我国铜业上市公司股票价格与铜期货价格关系的实证研究[J].金融纵横，2008(3)：57-59.[3] BASHER S A， SADORSKY P. Oil price risk and emerging stock markets[J]. Global Finance Journal，2006，17(2)：224-251.[4] JAHANPARVAR M R， VIVIAN A， WOHAR M E. Predictability and underreaction in industry-level returns： Evidence from commodity markets[J]. Journal of Commodity Markets，2012(6)：1-15.[5] SADORSKY P. Modeling volatility and correlations between emerging market stock prices and the prices of copper， oil and wheat[J]. Energy Economics，2014，43(2)：72-81.[6] 蒲遗天.中国有色金属期货市场与同行业A股股票市场相关性研究[D].兰州：兰州大学，2016.[7] NDLOVU X， SCHALING E. African review of economics and finance-copper prices and financial markets in Zambia[J]. African Review of Economics and Finance，2017，9(2)：201-232.[8] 饶育蕾，袁玫，鲍玮.期铜价格对相关股价传导机制研究——基于实体效应与行业效应的分析[J].价格理论与实践，2017(9)：76-79.[9] DIEBOLD F X， YILMAZ K. Measuring financial asset return and volatility spillovers，with application to global equity markets[J]. Economic Journal，2009，119(534)：158-171.[10] 徐晶，韩伟.影响我国股价指数的宏观经济因素分析[J].中国外资，2011(22)：176.[11] GAY R D . Effect of macroeconomic variables on stock market returns for four emerging economies： A vector regression model for Brazil， Russia， India， andChina[J]. International Journal of Economics and Business Research，2008，7(3)：1-8. [12] CHENG A W W ，YIP I W H . China’s macroeconomic fundamentals on stock market volatility： Evidence from Shanghai and Hong Kong[J]. Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies，2017，20(2)：1-57.。
铜期货价格对相关股票价格影响的实证研究摘要：近年来，对期货价格与股票价格之间联动性的研究越来越多，但大都基于静态的模型进行实证研究，本文利用状态空间模型，从动态角度揭示铜期货价格对股票价格的影响。
实证结果表明，铜期价对相关股价的影响与市场的有效性成正相关的关系，并且影响力的大小会随着宏观经济形势变化而变化。
关键词：沪铜期价指数铜行业股票价格状态空间模型1 引言期货市场是一座桥梁，打通金融市场的桥梁。
经济全球化已经成为一股不可逆转的趋势，资金在全球流动的速度不断加快，并将在更广阔的空间驰骋。
相应的，在共同因素的作用下，金融市场将越来越多的相互影响，出现一种联动的局面。
随着我国股票市场和期货市场的改革发展，市场效率不断提高，相应的两市场间的关联性日益增加。
从长期来看，上市公司股价更多的是由宏观经济和自身盈利能力决定，期货市场则发挥着规避风险和价格发现的功能，从而影响到与大宗商品相关的上市公司的盈利，进而影响到公司的股票价格。
沪铜期货作为我国比较成熟的期货品种，在国际定价领域具有很强的话语权，对相关的上市公司股票价格具有很大的影响力。
研究铜期货价格与相关行业股票价格之间的关系，不仅可以为投资者提供更为宽阔的视野，而且有利于监管方防范风险在两市场之间的传播，从而针对性提高两市场的有效性。
综观之前的文献，基本都从静态的角度探讨来两市场之间存在的关系，本文基于状态空间模型从动态的角度研究铜期货价格对相关股票价格的影响。
2 实证检验2.1 样本数据来源与处理方法对于铜期货价格的选取，采用文华财经行情软件中期铜指数结算价的月度数据。
期货在我国起步虽早，但由于前期制度不完善，市场交易混乱等原因，过早的数据并没有实际的意义。
因此选取自2001年1月至2011年9月的价格数据。
对于铜相关行业公司股价的数据选取，主要使用大智慧行情软件中的月度收盘价数据。
首先，根据证监会行业分类标准，选取金属与非金属行业中主营收入以铜为主的上市公司，共有9家，其中属于有色金属冶炼业的公司有5家，金属制品业公司有4家。
我国铜类股票与铜期货价格的关联性研究摘要：本文以有效市场假设作为理论基础，从沪铜期货价格和铜业上市公司股票价格的关系这一角度，运用计量经济学方法以沪铜期货和铜类上市公司2005年到2010年的实际日数据，用时间序列分析方法对资源类股票价格和期货价格的关联性进行研究，以期明确铜类股票价格和期货价格的关系。
关键词：铜业公司、股价、期货价格、协整abstract: with efficient market hypothesis as the theoretical foundation, from this angle ofshanghai copper futures price and copper stock price of the listed company relationship, the econometrical method to shanghai copper futures and copper kind listed company 2005 in 2010 to in, the actual data, thearticleuse the time series analysis method of resources stock price and the relationship of the futures price to define the relationshipbetween copper kind stock price and the futures price .key words: copper, the share price, the futures price, co-integration中图分类号：f713.35文献标识码：a 文章编号：一、相关定价理论简介（一）股票定价理论股票定价理论中最主要的就是股息贴现模型。
投资者购买股票是对未来股利和终值的预期，而终值取决于对期末市场的预期，它是由未来股利决定的。
所以，股票投资者最终的预期是公司终究会支付股利，且未来的投资者将会收到股票投资的现金报酬，全部后续股票投资者的现金报酬总额等于公司各种现金分配之和。
股息贴现模型一般表达式为：v=d0 （1+g）／(1+r)+ d0 （1+g）2／(1+r)2+ d0 （1+g）3／(1+r)3+……= d0／(r-g)。
其中，v代表普通股的内在价值，g是普通股第t期支付的股息和红利，r是贴现率，（二）期货定价理目前期货价格的形成理论主要共有三种：随机性理论、传统预期理论和持有成本理论。
目前比较流行的是持有成本理论。
持有成本理论是期货价格理论的基础。
它指出了期货价格和现货价格之差以及这种差别为什么能够趋合，并且它解释了基差的经济含义。
用公式表达也可以表示为：期货价格=现货价格+持有成本，其中持有成本包括仓本、运输成本、保险成本和利息成本等等，期货商品价格随着存储时间的延长而逐渐上升，越接近交割期货价格与现货价格越趋于一致。
二、期货价格与股票价格的关联性根据股票定价理论以及期货定价理论，我们可知两者的定价机制都是以预期理论为基础的，决定了它们的价格依附于真实资本和实物商品。
从运动形式上看，股价和期价都是围绕各自的“轴心”随机波动，即股价围绕其内在价值波动，而期货价格围绕现货价格随机波动。
期货价格与现货价格有着密不可分的联系，而现货价格又直接或间接地影响到相关行业上市公司的股价表现。
另外，这种关联性的产生是以有效市场为前提的。
由于我国目前的市场有效性接近于弱式有效，在这种弱式有效市场的环境下，股价在多大程度上反映其内在价值，期货价格又多大程度上影响股票价格，是一个值得探讨的问题。
三、数据的收集与处理（一）数据的收集本文以沪深股市的两家铜业上市公司：江西铜业和云南铜业和上期所的铜期货为例。
选用日交易价格数据作为研究样本。
期货市场交易数据来源于上期所网站，股票价格和上证指数数据来源为wind资讯数据库。
样本区间为：2005年1月2日至2010年4月30日。
（二）数据的处理方法考虑到上海铜期货合约的交易量与持仓量较大，交易活跃的合约一般是距离现在四个月以后交割的合约，故本数据的采集以此原则为准，如2005年1月1日，选取2005年5月交割的合约 (cu0505)的数据，到下一个月时，则向下推一个月(cu0506)，并且选取每日的结算价，铜类股票价格采用复权后的价格，这样更能真实地反应公司股价的变化趋势。
又因铜的期现货价格以及上证指数的绝对数值较大，为减小数量级的影响，提高分析精度，我们对各数据取自然对数。
四、相关的经济计量分析（一）数据的相关性分析为了测定数据间的相关程度，对数据的相关系数进行了测算，结果如下：表1.1 江西铜业、铜期货、上证指数价格的相关系数表1.2 云南铜业、铜期货、上证指数价格的相关系数从以上两铜业公司的股价与铜期货价格以及上证指数的相关性分析中可以发现，铜业公司的股价与上证指数的相关性很强，属于高度相关的正相关关系；与铜的期货价格也存在明显的正相关关系。
可知，铜业公司股价变化既受到上证指数变化的影响，也受到铜价变化的影响。
从投资风险角度来看，上证指数的变化构成了系统性风险，而铜价的变化作为影响公司业绩变化的一个因素，属于非系统性风险。
（二）数据的平稳性检验数据的平稳性是时间序列的一个重要的特性，本文运用最为常用的adf单位根检验法对所选样本数据的平稳性进行检验，其中最优滞后阶数的确定依据aic准则与sc准则，表中的jxty、ynty、fsp、sap、sse分别代表江西铜业、云南铜业、期货结算价、现货价、上证指数的水平值，△jxty、△ynty、△fsp、△sap、△sse 则分别代表上述变量的一阶差分值。
表1.3 数据的平稳性检验注：··表示在l%的显著性水平上拒绝有单位根的零假设．从表1.3检验结果知，所有变量的水平值都是非平稳的，而其一阶差分值在1％的显著性水平上都是平稳的。
因为变量都是一阶单整的，表明变量之间有可能存在协整关系。
（三）基于向量自回归(var)模型的分析1 var模型的建立与分析根据var模型的建立方法，分别建立包含江西铜业、云南铜业与铜期货价格、上证指数变量的var模型，模型中变量的最优滞后阶数确定为江西铜业、云南铜业都为2，而根据模型变量之间的关系确定模型中包含截距项。
var模型的估计结果如下：1.1江西铜业的var模型的估计结果由于本文是研究铜业上市公司的股票价格的变化与铜期货价格变化的关系，var模型中其他变量的表达式在理论上并无意义，不再给出。
从该方程的估计结果可以看出，江西铜业的股价变化受其自身的滞后一期值的影响最大，呈正相关的关系，其系数达到0.973，并且在5％的水平上是显著的。
此外，除了截距项和一阶滞后项通过了t检验之外，其他变量的滞后项的系数都没有通过显著性的t检验，说明只有江西铜业股价自身的一阶滞后值对股价具有显著的预测解释作用。
1.2云南铜业的var模型的估计结果从该方程的估计结果可以发现，只有截距项与云南铜业的滞后一期项通过了t检验，其余变量都没有通过系数显著性的t检验，云南铜业的股价变化可以通过截距项和其自身的一期滞后值来解释预测，并且与其一期滞后值呈正相关的关系。
2 johansen协整检验本文通过johansen协整检验来分别检验江两铜业、云南铜业与铜期货、上证指数之间有无长期均衡关系，通过以上的变量的平稳性检验已经确定所有的变量都是一阶单整的，变量之间有可能存在协整关系，var模型的最优滞后阶数以及方程的形式为johansen协整检验提供了必要的依据，由于var模型中的方程选择了有截距，johansen协整检验对应的检验形式应该选择有截距与趋势。
表1.4 江西铜业股价的johansen协整检验结果注：﹡﹡表示在1%的显著水平上拒绝零假设，﹡表示在5%的显著水平上拒绝零假设。
表1.5 云南铜业股价的johansen协整性检验结果注：﹡﹡表示在1%的显著水平上拒绝零假设.从表1.4可以发现，在5％的显著性水平上，江西铜业的股价与铜期货、现货价格以及上指数之间有二个协整关系。
协整方程的表达式为：jxtyt=﹣16.13﹣0.001﹡t +0.014 fspt + 0.914 sapt +1.19 sse t从表1.5可以发现，在1％的显著性水平上，云南铜业的股价与铜期货、现货价格以及上证指数之间有一个协整关系。
yntyt=﹣18.38﹣0.0008﹡t﹣0.049 fspt +1.09 sapt +1.29 sse t因此，两家铜业公司的股票价格与铜的期货价格以及上证指数之间在样本时间跨度之内均存在着长期的均衡关系，虽然上述单独每个变量是非平稳的，但它们所构成的某一线性组合却是平稳的，这种长期的均衡关系实质上反映了股票市场、期货市场、现货市场之间的长期动态的调整变化最终趋于均衡的过程，说明两家铜业公司的股价同时受到股价指数、铜的期货价格的影响。
五、研究的相关结论1．我国铜期货市场与股票市场存在着长期均衡关系通过对两家铜业公司的股票价格与铜期货、现货价格以及上证指数之间的协整性分析发现：在所研究的样本时间跨度之内各组数据均存在着协整关系，虽然上述单独每个变量是非平稳的，但它们所构成的某一线性组合却是平稳的，表明：我国铜期货市场与股票市场从中长期来看存在着均衡关系，这种均衡关系实质上反映了股票市场、期货市场之间的长期动态的调整变化最终趋于均衡的过程，两家铜业公司的股价同时受到股价指数、铜的期价格的影响。
另外，投资者通过对期货市场相关行业前景的预期，也影响到有关上市公司股价的变化。
2．铜业上市公司的股价受到铜期货、现货以及大盘指数影响从分析可以看出，铜业公司股价的变化受到铜的期货、现货价格变化的影响较为显著，同时也在一定程度上受到股市大盘指数变化的影响。
相对而言，资源类股票价格受期现货市场的影响最为显著，但作为上市公司，在某种程度上也会受整个股市供需基本面的制约，因此，在一定程度上也受大盘走势的影响。
这一研究结论与市场投资者在实际投资过程中所观察到的股价的波动特征较吻合，因此可以作为投资者对有关资源类股票投资的参考。
主要参考文献：[1]贾权、陈章武：中国股市有效性的实证分析，金融研究[j]，2003(7)[2]刘文财、余书炜、肖辉：论商品期货市场对股票市场的作用[n]2004（12）经济日报[3]陈宋恩：商品期货市场带领股市走势，[n]亚太经济时报，2003(1l)[4]王美今、孙建军：中国股市收益、收益波动与投资者情绪[j]：经济研究2004(10)[5]辛宇、陈孟：中国商品期货市场有效性的方差比率检验[j]，南方经济，2006(3)[6]邓子来、胡健：市场有效理论与我国股票市场有效性的实检验[j]：金融论2001(10)注：文章内所有公式及图表请以pdf形式查看。
