我国有色金属期货价格与现货价格传导关系的实证研究摘要：本文利用了Johansen协整检验、ECM模型、建立在V AR和VEC 模型基础上的Granger因果检验、脉冲响应函数及方差分解技术等方法，研究我国铜、铝、锌3种主要有色金属的期货价格与现货价格的关系。
关键词：有色金属；期货价格；现货价格；传导关系；实证研究一、文献回顾20世纪60年代末开始，国外的学者对期货市场价格和现货市场价格的关系开始了广泛研究。
Garbade和Silber（1983）[1]最早对期货价格引导现货市场进行实证检验，因此称之为GS模型。
他们建立了期货和现货价格之间相互联系的动态模型，通过考察前一期的基差变动对后一期期货价格和现货价格变动的影响，来刻画期货和现货在价格发现功能中的作用大小。
然而他们忽视了序列的非平稳性，在实际中大多金融时间序列是非平稳的，这将导致模型估计的伪回归。
Engle和Granger(1987)[2]提出了协整理论及方法，认为虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是它们的线性组合却有可能是平稳序列，从而为非平稳序列的建模提供了另一种途径。
Johansen和Katarina(1990)[3]提出基于回归系数的协整检验，即Johansen-Juselius检验，较适合用于来检验金融时间序列的协整关系。
之后，更多新的检验和估计方法引用到金融研究中。
对国内来说，国内学者对期货与现货价格的关系也有一定的研究，基本都是采用国外较为成熟的方法进行的。
严太华和孟卫东等(2000)[4]利用协整检验了上海期货交易所的铜期货与重庆市场上的铜现货之间、郑州商品交易所的绿豆期货与郑州粮食批发市场上的绿豆现货之间的关系，结果表明，它们之间均存在长期的均衡关系。
黄晟(2002)[5]利用GARCH模型的动态调整方法，就期铜和期铝交易保证金水平的合理设置问题进行了实证研究。
周志明、唐元虎(2004)[6]利用ADF检验，Granger因果关系检验，对伦敦金属交易所（LME）3个月期铜和上海期货交易所（SHFE）5个月期铜进行了价格引导关系检验。
王骏、张宗成(2005)[7]利用单位根检验、V AR模型、Johansen协整检验、ECM模型、Granger检验、脉冲响应函数对铝期货和现货的关系进行了实证研究，结果显示：铝期货价格与现货价格存在相互引导关系，且铝期货的价格发现功能大于铝现货价格发现功能，期货价格引导现货价格。
张金清和刘庆富（2006）[8]建立双变量的EC—EGARCH 模型并进行协整和Granger因果关系检验对我国上海期货交易所的铝、铜期货价格和现货价格之间的内在波动性动态关系进行了实证研究。
研究表明，我国铝、铜期货价格和现货价格之间均具有长期均衡关系，铜期货市场的运行比铝期货市场更为有效。
康焱(2006)[9]的研究结果显示在价格决定过程中，期货价格占据绝对主导地位。
在受到外部冲击时，期货价格对现货价格的影响要小于现货价格对期货价格的影响。
李潇(2007)[10]利用的ADF检验、Granger因果检验及误差修正模型对上海铝期货市场有效性的实证研究发现我国铝的价格机制主要是现货价格引导期货价格。
罗会程、郭春艳(2009)[11]对我国上海金属铜期货市场与现货市场进行了实证研究。
结果表明，上海铜期货价格与现货价格满足一阶平稳过程，二者存在长期均衡关系，在价格发现功能上为双向引导关系，并且二者对于新信息的反应较为迅速。
二、数据来源与处理本文选取了我国主要的3种有色金属：铜、铝、锌。
数据选取2009年8月18日至2012年3月30日数据，现货价格为上海现货每日均价，期货价格为上海期货价格每日收盘价。
用滚动展期的方法对原始数据加以处理，由于交割前一个星期合约的交易较不活跃，且价格波动幅度较大，因而合约数据只取到该合约的最后交易日的前一个星期为止。
随后，再取下一个月即将到期的合约的每日价格，依此类推，滚动形成一个连续的时间序列数据。
其中缺失的数据采用前5个工作日的算术平均数补充完整。
经处理后，3种金属共1647对数据。
为了减小序列的波动，对原始数据进行自然对数处理。
铜、铝、锌的现货和期货的对数价格分别用lncus、lncuf、lnals、lnalf、lnzis、lnzif表示。
本文所用数据均来自中铝网（/）的历史数据；本文研究工具采用EViews6.0软件。
三、实证研究（一）单位根检验单位根检验结果显示，铜、铝、锌的期货价格和现货价格均有单位根。
经过一阶差分后，3种金属的所有差分序列全部通过1%的显著性水平检验，因此所有变量只有一个单位根，都为I（1）过程，即一阶平稳。
(二)Johansen协整检验协整是指一种稳定、不再变动的状态。
当一个经济系统达到均衡时，来自外界的干扰只会暂时使经济系统偏离均衡点，而内在均衡机制最终会使系统回到稳定的状态。
协整检验的主要目的是避免伪回归[12]。
本文运用Johansen提出的检验方法进行检验，其如果如下。
上表说明：在1%的置信水平下，迹统计量和最大特征值统计量的检验均拒绝不存在协整关系的原假设，即可认为lncu、lnal、lnzi的期货和现货价格之间至少存在一个协整关系，而在至多存在一个协整关系的原假设下，均无法拒绝。
这已经能够证明lncu、lnal、lnzi的期货和现货价格是存在一阶协整关系，也表明两者之间存在长期均衡的关系。
（三）误差修正模型（ECM）上述已经已经证明了lncu、lnal、lnzi的期货和现货价格序列间存在协整关系，现在可以构建误差修正模型。
误差修正模型用于被解释变量的变动不依赖于某些解释变量，但依赖于解释变量与因变量长期关系的偏离以及对这些因变量的调整。
根据数据，构建的误差修正模型如下：从上式中可以看出，就短期弹性而言，3种有色金属的短期弹性均是缺乏弹性，铜>锌>铝，表明在短期内铜的反应最为迅速，锌的反应相对迟缓，铝的反应最迟钝；而就长期弹性来看铝为富有弹性，铜和锌的弹性均接近1，铝>铜>锌；就调整系数拉看，铜>锌>铝，铜将非均衡状态拉回到均衡状态的调整力度是最大的。
（四）最优滞后阶数的确定V AR模型的滞后阶数确定是一个重要问题，也是进行V AR模型构建，脉冲响应函数和方差分解的基础。
本文根据LR、FPE 、AIC、SC、HQ等滞后阶数判断准则确定V AR 方程的滞后阶数。
根据准则得出铜的V AR方程的滞后阶数为3，铝的V AR方程的滞后阶数为4，锌的V AR方程的滞后阶数为2。
（五）Granger因果检验协整关系只能说明序列之间相互的依存关系，但并不能说明它们之间存在某种因果关系或引导关系。
本文运用Granger因果检验，在V AR模型和VEC模型的基础上研究3种有色金属的期货和现货价格谁起主导作用，而Granger检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量间的先后顺序，是否存在一个变量的前期会影响到另一个变量的当期。
检验结果表4所示。
从表4中可以看出：铜和铝现货价格和期货价格都在置信水平为1%的条件下拒绝原假设，即铜和铝的现、期货价格互为Granger因果关系，具有双向作用，现货价格和期货价格相互影响；而基于VCE模型的Granger检验显示，在1%的置信水平下，无法拒绝锌的现货价格不是期货价格的Granger原因，接受期货滞后期是现货价格滞后期的Granger原因，具有单向作用，即锌的期货价格对现货价格有强指导作用。
（六）脉冲响应函数(IRF)脉冲响应函数描述了内生变量对误差变化大小的反应，即用于衡量来自随机扰动项的一个标准差大小的冲击对内生变量当期值和未来值的影响。
本文只研究内生变量之间的冲击影响，暂不研究变量自身冲击的影响。
1.从铜来看，当在本期给期货价格一个标准差冲击后，现货价格在第1期没有反应，第2期反应比较明显，是负向的，到第3期开始，对现货的冲击开始逐渐减少并趋于平稳；现货价格对期货价格的冲击也是从零开始，但是第2期冲击影响剧烈，第2期到10期的冲击逐渐减少并趋于平稳，而且给期货价格带来了正向的冲击。
2.从铝来看，当在本期给期货价格一个标准差冲击后，现货价格在第1期没有反应，到第3期的负向冲击波动加剧，从第3期开始冲击效果在轻微震荡中减少并持续缓慢上升；现货价格对期货价格的冲击初始值为零，在第3期达到一个峰值点，而至第5期冲击下降，之后冲击一直持续上升。
3.从锌来看，当在本期给期货价格一个标准差冲击后，现货价格从第1期至第6期，冲击影响从零开始持续缓慢增加，至第6期达到最大为-0.006488，从第7期开始冲击缓慢降低，直至第10期仍没达到峰值；现货价格对期货价格的冲击从第1期至第6期，冲击影响也从零开始持续缓慢增加，至第6期达到最大值0.022282，第6期之后冲击缓慢降低。
综合来看，3种有色金属期货价格对现货价格的冲击均为负向的，而且具有较长的持续效应，而现货价格对期货价的冲击均为正向的，并且现货价格对V AR 方程的冲击明显强于期货价格。
从横向来看，3种有色金属的冲击效果大小：锌>铜>铝。
（七）方差分解方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性，所以方差分解给出对V AR模型中的变量产生影响的每一个随机扰动的相对重要性的信息[13]。
Sims(1980)[14]依据VMA（∞）表示，提出了方差分解方法，定量地但是相对粗糙地把握变量间的影响关系。
本文进行方差分解的结果如表5所示。
1.从铜来看，期货市场价格标准差从28.7%被自身承载开始持续下降，至第10期下降到8.29%,现货价格的作用较强，从71.3%开始持续上升并达到91.71%；而现货市场的标准差从100%-92.9%绝大部分被自身承载，到第10期仍起到主要作用，而期货价格作用很小，到第10期仍没达到10%。
2.从铝来看，期货市场价格标准差从42.33%至7.20%被自身承载逐渐趋于平稳，现货价格作用强于铜，从57.67%上升到92.80%；而现货市场的标准差从100%-89.32%绝大部分被自身承载，期货价格的作用上升幅度快于铜，从0.00%上升至10.68%。
3. 从锌来看，期货市场的标准差从41.07%的自身承载开始持续下降，未出现趋于平稳的迹象，现货价格的作用明显较强，至第10期已经上升到92.55%；而现货市场的标准差100%-95.6%绝大部分被自身承载，一直起主导作用，期货价格的作用微乎其微，到第10期仍没上升到5%。
综合来看，铜、铝、锌3种有色金属现货价格的贡献度分别为92.305%、91.06%、93.805%，其贡献度大小为锌>铜>铝，这与脉冲响应的分析结果是一致的。
而且3种有色金属期货价格的贡献度明显较小，表明在现货价格的指导作用明显强于期货价格，一直起主导作用。
