金属铜期货与现货价格关系研究
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第24卷第3期2007年7月深圳大学学报理工版JOURNALOFSHENZHENUNIVERSITYSCIENCEANDENGINEERING句3句IO)NN川qBA--rqBhd乱扣V
文章编号:1000-2618(2007)03-0317-05
金属铜期货与现货价格关系研究
华金秋
(深圳大学管理学院，深圳518060)
摘要:利用协整理论考察实物商品现货价格与期货价格之间是否存在长期稳定关系.以金属铜为例，对2002-2006年伦敦金属交易所(LME)的铜现货价格与期铜价格日数据进行协整分析，研究表明，两者
的对数时间序列是非平稳的，并存在协整关系.
关键词:现货价格;期货价格;格兰杰因果检验;协整理论
中图分类号:F830.92文献标识码:A
我国是世界最大的铜消费国，同时又是铜净进
口国，冶炼企业长期依赖进口原料维持生产，国际
铜价对铜市影响很大.近几年来，随着国际铜价的
波动频率和幅度的增加，我国铜产业链的企业面临
的经营风险越来越大.掌握金属铜期货与现货之间
价格关系规律，规避价格风险，确保企业生产经营
的有序进行显得极为迫切.理论上，影响铜现货
(期货)价格的因素有很多，如期货(现货)的价
格、国家的宏观调控政策、现货的供给与需求、国
际政治形势、基金的操作策略以及心理因素的影响
等.期货价格与现货价格相比，不确定性更大，这
就给人们分析和预测期货价格带来了较大困难.尽
管如此，通过结合历史资料，一般可以预测出相对
准确的期货或现货价格变动趋势.在相对长的同一
市场周期内，期货价格与现货价格的运行趋势基本
一致，波动幅度也相近.期货合约距到期日越近，
期货的价格越收敛于现货价格.现货价格与期货价
格的关系十分密切，对两者有两种观点:①成本驱
动论，现货价格决定期货价格.从成本角度来看，
期货价格由取得成本(即现货价格)与持有成本构
成，作为成本构成因素之一的现货价格必然对期货
价格有影响.从过程看，现货的取得通常是经济活
动的开端和基础，即先形成现货价格.②引致需求
论，期货价格拉动现货价格.期货价格信号可以提
前反映市场供求变化，具有风向标的作用，而现货
的实际供求无疑要受到这一影响，从而现货价格又
受到期货价格的影响.从实践和理论方面回答现货价格与期货价格的因果关系问题，似乎是一件棘手
的事情.国内外对两者之间的动态关系已进行大量研究.BigmanD等[1J最早利用交割日的现货价格与
距离交割日一定时间间隔的期货价格作回归分析，
并对玉米、大豆和小麦作了实证检验.GhoshA
等[2-4J利用协整分析方法对期货与现货价格之间的
相互关系进行了检验，大多数期货品种的期货与现
货价格之间存在协整关系，但某些期货品种的期货
与现货价格之间不存在协整关系.中国学者的研究
多数集中在上海期货交易所(SHFE)的期铜(沪
铜)上，着重研究沪铜与现货价格的关系以及
SHFE和伦敦金属交易所(LME)期铜比价关系，从而考察中国期货市场的价格发现功能.华仁海[5J
以对SHFE1997年1月至2001年6月的期铜数据为样本作了研究，结果表明期铜价格和现货价格之
间存在双向引导关系，但在价格发现功能中，现货价格的引导作用更强[5J本文采用2003年诺贝尔
奖得主格兰杰(Granger)对于两个变量间存在先后关系时检验因果性的统计方法[6]，采用协整理论
分析期货价格与现货价格之间的长期均衡关系.
1变量选择和样本数据
伦敦金属交易所(LME)是全球最具影响力的金
属交易所，尽管美国的COMEX、中国的上海期货
交易所(SHFE)和日本的东京工业品交易所(TO-
COM)都进行金属品交易，但影响力都远不如LME.
收稿日期:2006-03-31;修回日期:2007-03-17作者简介:华金秋(1974-)，男(汉族)，江苏省盐城市人，深圳大学管理学院副教授、博士.E-mail:huajinqiu@163.com318深圳大学学报理工版第24卷
因此，LME所公布的基本金属的官方牌价，被世界公认为金属贸易买卖双方的定价基础.期铜的交易经过多年的发展，市场逐步成熟，其中又以3月期铜合约影响力最为突出.我国国内铜现货与期货价格受LME期货现货价格的影响很大.因此，本文选择LME金属铜为研究对象，选择期间为2002年1月3日至2006年2月9日，除去圣诞节等闭市日
外共计1037天.由此得到LME每日铜现货价格P和相应的每日3月期铜收盘价格F，共有2074个数
据(数据源自http://www.ln且co.uk，以美元IT计).LNF和LNP分别表示F和P的自然对数值，以
减少数据的异方差，数据处理均运用EViews3.1软件，LNF和LNP序列统计量描述如表1.观察变量的描述统计指标发现，3月铜期货价格的对数LNF和铜现货价格的对数LNP都呈右偏的非正态分布，
LNF与LNP的波动幅度非常接近.
表1LNF和LNP序列统计量描述Table1StatisticsdescriptionaboutthetimeseriesdataofLNFandLNP
统计量LNFLNP
mean7.7544567.769016
median7.8034357.808120
maXlmu日18.5291228.545878
日lInl日lum7.2758657.259116
Std.Dev.0.3492470.372494
skewness0.2379710.207337
kurtosis1.6937261.601330
jarque-bera83.5162691.95736
probabilityOO
2单位根检验
根据协整理论，当两个时间序列变量呈协整关系时，两者之间建立的回归模型在统计学意义上才
是可靠的，否则可能出现伪回归现象，从而可能导
致错误结论.而变量间是否表现为协整关系，对各变量的单整阶数有严格要求.对变量的平稳性进行检验，确定其单整阶数的常用方法是扩展的单位根
检验ADF(augmentedDickey-Fullertest)方法.相关变量的ADF检验结果如表2.其中，6.表示一阶差分，c表示截距，t表示时间趋势，n表示滞后阶
数.由表2单位根检验结果可以看出，选取的数据序列LNF和LNP的非平稳性是非常显著的.LNF和LNP日数据均是含有单位根的非平稳序列，即LNF
和LNP都属于I(1)单位根过程，它们的差分都是I(0)过程.
表2LNF和LNP序列的单位根检验结果Table2ADFtestaboutthetimeseriesdataofLNFandLNP
ADF值1%5%是否变量(c,t,n)临界值临界值平稳
LNF0.721794(c,0,1)-3.4394-2.8648否L.LNF-23.38519(0,0,1)-2.5677-1.9397是LNPO.511822(c,0,1)-3.4394-2.8648否L.LNP-23.87955(0,0,1)-2.5677-1.9397是
3格兰杰(Granger)因果关系检验
格兰杰因果关系检验(GrangercaFpngerusality
test)对滞后阶尤为敏感，不当的滞后阶，很可能导致矛盾的结果.因此，必须先确定合理的滞后阶
数.由单位根检验的结论，6.LNF与6.LNP都是平稳序列，所以取滞后期分别为1--5期进行检验，
结论见表3.在5%临界值的显著水平上，因果分析表明:①滞后期为1期时，只存在从LNF到
LNP的单向的Granger因果关系，LNF是LNP变化的原因之一，即期货价格(对数)是现货价格(对
数)变化的原因，这表明LME期货市场价格发现功能显著.②滞后期为止3~4和5时，拒绝LNP
是LNF的Granger原因，拒绝LNF也是LNP的Granger原因，这说明滞后期为止3~4和5时，
LNP与LNF之间不存在Granger因果关系.为便于
比较，还分析了SHFE2001年8月至2006年1月的铜期货价格和现货价格数据样本，得出了与华仁海[町等类似的结论:即SHFE铜现货价格对期铜价
格引导作用更为明显.但本文Granger因果检验结果则是LME铜期货价格单向影响现货价格明显，
差异的可能原因在于SHFE期货定价权影响力还不够，SHFE期货价格反映功能相对滞后.因此，作为世界第一铜消费国的我国还需要研究SHFE如何
及时反映市场价格波动并扩大期货定价影响力的问题，以争夺铜价的国际定价权地位，充分发挥中国
期货市场的价格发现功能.第3期华金秋:金属铜期货与现货价格关系研究319
表3LNF与LNP间的Granger因果关系检验Table3GrangerCausalitytestbetweenLNFandLNP
滞后期长度m=n观测值Granger因果F统计量P5%临界值结论
LNP•LNF1.012640.31451拒绝10363.84LNF•LNP4.722130.03000接受
LNP•LNF1.685910.18579210353.00拒绝LNF•LNP2.562730.07759
LNP•LNF1.195590.31025310342.60拒绝LNF•LNP2.051340.10506
LNP•LNF1.345500.25111410332.37拒绝LNF•LNP1.928460.10352
LNP•LNF1.116190.34991510322.21拒绝LNF•LNP1.639510.14676
4协整检验、协整方程及误差修正模型表5简单回归方程残差序列Et的平稳性检验Table5Testaboutthestabilityofresidualsofsimpleregressionequation
除了成本驱动理论和引致需求理论的解释外，另一
个解释可能是现货与期货市场之间的套利行为，使
期货价格与现货价格间始终维持相对合理的关系，
从而促进期货市场价格发现功能的实现.由简单回
归方程LNPt=-0.496881+1.065954XLNFt(1)
可知，LNP对LNF的弹性为1.065954.即期货价格
的对数值增长1%，会促使现货价格F的对数值增
长1.065954£3毛.由于简单回归方程的DW统计值较低，残差可
能存在正自相关，需要进行自相关校正.用
AR(1)、AR(2)进行调整，表4给出了校正后的回归结果.校正后的DW值为2.014062，从统计上已
经消除了残差自相关.校正后的回归模型拟合较
好，各系数通过t检验，F统计值显著.校正后的回
归结果显示，自2002年1月3日至2006年2月9
日期间，LME的LNF对LNP有显著影响，呈现正
相关，这完全符合Granger因果理论推理.残差自
相关校正后的回归方程LNPt=-O.310959+1.041812XLNFt+[AR(1)
=0.703925,AR(2)=0.275191].(2)根据多变量协整检验理论，如果所有变量是同阶单整的，且这些变量的某种线性组合是平稳的，则称这些变量间存在协整关系.当两个变量为协整
时，它们之间会表现出一种长期稳定的比例关系，
所以在下文的分析中，将关注LNF"LNP之间是否存在协整关系.由表4可见，对LNF与LNP进行简
单回归的方程，t检验和F检验显著，而且其回归残差在1%的显著水平上拒绝存在单位根的假设，表
明残差是平稳的(见表们，因而LNF和LNP之间存在长期稳定关系，即协整关系.协整的可能原因
表4OLS方法回归结果Table4RegressionequationofOLSmethod
