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钢材期货价格发现功能研究
作者：刘丽平 苗 耕
来源：《中国管理信息化》2009年第21期
[摘 要] 本文借助于Johansen协整检验、Granger因果检验、信息共享模型、方差分解等方法进行多层次实证研究,定量地刻画出期货市场在价格发现中作用的大小。研究结果显示:印度板材期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系,在价格引导上仅存在现货对期货价格的单向引导关系,期货对现货没有引导关系;通过方差分解发现,现货市场在价格发现功能中处于主导地位,说明印度钢材期货市场效率有待提高,板材期货没有实现其应有的价格发现功能。 [关键词] 期货市场;信息共享模型;协整检验;方差分解;价格发现 doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2009 . 21 . 023
[中图分类号]F270. 2[文献标识码]A[文章编号]1673 - 0194(2009)21 - 0074 - 03 1引言
期货功能的基础就是价格发现作用,有很多学者对股指、农产品和其他金属期货的价格发现进行了研究,但目前还没有关于钢材期货价格发现的相关研究,本文将进行这方面的研究。 目前世界上交易的钢铁相关期货品种中,印度2004年3月推出的热轧卷板材期货和海绵铁、方坯期货是最早的,因此,本文采用印度的钢材期货品种进行实证研究,研究期货的价格发现功能,由此说明印度市场的效率,并为我国钢材期货运作提供参考。
2文献回顾
国内外很多学者对期货的价格发现进行了大量的研究。Garbade和Silber(1983)建立了期货与现货价格之间相互联系的动态模型,Garbade和Silber通过考察前一期基差的变动对后一期期货和现货价格变动的影响来刻画期货和现货市场在价格发现功能中作用的大小。Engle和Granger(1987)、Johansen(1988)以及Johansen和Juselius(1990)提出的协整分析为研究非平稳经济变量均衡关系提供了全新的方法,该方法在期货与现货价格关系的研究中得到了广泛的应用。例如Ghosh(1993)、Fortenbery(1997)、Haigh(2000)等利用协整分析方法对期货与现货价格
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之间的相互关系进行了检验,结果显示,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。
我国学者肖辉(2004)用一般因子分解模型对比分析了伦敦和上海的铜期货价格发现作用以及股指期货的价格发现过程。刘庆富(2006)应用单位根检验和协整检验对我国农产品期货的价格进行了研究。华仁海(2008)利用信息共享模型和方差分解研究了我国期铜的价格发现功能。总体而言,我国学术界在这一领域已有较多的研究,但在期货品种的研究上还需要丰富,对钢材期货价格发现的研究目前尚未发现。
3研究方法
为了系统分析印度市场钢材期货的价格发现功能,本文利用协整分析和信息共享模型来研究期货价格与现货价格的互动关系。具体如下: 3.1平稳性检验
本文的分析是在协整分析的基础上进行的,但是在进行协整分析之前,需要进行平稳性分析,只有平稳序列或者具有相同单整阶数的变量才能进行协整分析。对时间序列的平稳性进行检定,本文利用单位根检验的方法。 3.2协整检验
检验时间序列之间是否存在着协整关系,通常使用Johansen最大似然估计法。 3.3Granger因果检验
如果序列满足协整关系,就可以进行Granger因果检验。Granger因果检验实质是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中,一个变量如果受到其他变量的滞后影响,则称它们具有Granger因果关系。 3.4信息共享模型分析
如果期货价格和现货价格之间存在协整关系,则可以利用信息共享模型来研究两者之间的相互引导关系。期货价格和现货价格的信息共享模型为:
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式中,Δ代表一阶差分,vecm = F - aS - c为期货价格与现货价格协整关系中的误差修正项,df和ds为误差修正项系数,k为滞后阶数。εft 和εst 为残差项,服从正态分布,其中下标f和s分别代表期货和现货市场。aft、bft 、 asi和bsi为短期调整系数。 3.5方差分解
信息共享模型可以进一步表示为:
式中,Pt = (Ft,St)T为2 × 1向量, ρ0 为2 × 1的常数列向量,τ = (1,1)T, Ψ(L)为滞后算子的矩阵多项式,Ψ(L)εt 包含了随机扰动项对期货价格和现货价格波动的长期作用,εt = (εst,εft)T。由于价格变动反映了市场对新信息的作用,如果一个市场所占的信息份额相对较大,则说明这个市场能够吸收更多的信息,所以该市场在价格发现功能中发挥更重要的作用。
4数据选取
本文研究的期货品种是印度多种商品交易所钢材期货中的热轧卷板材期货,期货价格和现货价格都取自印度多种商品交易所(MCX)网站。本文采用最近期月份的期货合约的收盘价作为代表,在最近期期货合约最后交易日的下个交易日,选择下一个最近期月份的期货合约的收盘价格,依此类推,构造了一个连续的序列。本文按照上述方法得到了一个自2004年12月17日至2007年12月31日的印度steelflat的期货价格序列。文中F代表期货价格,S代表现货价格。
5分析结果
5.1单位根检验
由表1的检验结果可知:在5%的置信水平下,期货价格序列{Ft｝和现货价格序列{St｝均是一阶平稳过程。 表1 ADF检验 5.2协整检验
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选择含常数项而不含趋势项的Johansen协整检验进行检验,由表2可知,零假设r ≤ 0被拒绝,而零假设r ≤ 1不能被拒绝,说明期货和现货价格之间存在协整关系,即在短时间内期货与现货价格可能偏离均衡状态,但长期来看,期货与现货价格之间保持着长期均衡关系。 表2Johansen协整检验 5.3Granger因果检验
由于期货和现货价格序列存在协整关系,因此可以用Granger因果检验来发现期货与现货价格之间的引导关系,结果显示:仅存在现货对期货的单向引导作用(见表3)。 表3Granger因果检验 5.4信息共享模型分析
表4给出了板材期现货价格信息共享模型的参数估计,结果显示,系数中误差修正项的系数(即公式(1)和公式(2)中的df和ds)均统计显著,这说明当系统偏离均衡状态时,现货价格和期货价格都将对非均衡状态进行修正。观察滞后变量的系数(即公式(1)和公式(2)中的a和b),只有公式(1)中ΔSt - 1和公式(2)中ΔSt - 2、ΔFt - 1的系数统计显著,其他滞后变量的系数统计均不显著。 表4 信息共享模型参数估计
说明:vecmt-1 = St-1 - 0.912 553Ft-1 - 2 402.833 5.5方差分解
本文利用方差分解求出现货价格和期货价格变动长期作用部分的方差来自于现货市场和期货市场的比重。由 表5可知,现货价格变动长期作用部分的总方差中来自于现货市场的部分最终趋于92.55%,而来自期货市场的部分呈上升趋势,最终趋于7.45%。期货价格变动长期作用部分的总方差中来自于现货市场的部分最终趋于33.49%,而来自于期货市场的部分仅为66.51%。可以说,在印度市场,板材的现货市场在价格发现功能中处于主导地位。
表5对印度板材期现货价格的方差分解/ %
6结论及启示
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本文借助多种统计方法,从不同角度对印度商品交易所的板材期货品种的期货价格与现货价格之间的关系以及期货价格发现功能进行了研究,结果显示:期货与现货价格之间存在长期均衡关系,期货和现货价格之间仅存在现货对期货的价格引导关系。在价格发现功能上,印度市场在价格发现功能中处于主导地位的是现货市场,印度的板材期货市场的效率并不高,没有承担发现价格的功能。结合印度商品交易所板材期货的交易发现,该市场交易不活跃,持仓量和交易量都不大,其原因可能与印度较高的钢材生产集中度有关。我国的钢铁市场环境和印度有一定差异,虽然印度板材期货推出时间较长,但该市场效率太低,此外伦敦和迪拜的钢材期货交易量都较小,我国钢材期货虽然推出较晚,但完全有机会发挥钢材期货的价格发现功能,成为全球钢材的定价中心。
主要参考文献
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[6] M S Haigh. Cointegration, Unbiased Expectations, and Forecasting in the BIFFEX Freight Futures Market[J]. Journal of Futures Markets,2000,20(6):545-571.
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[9] 刘庆富,张金清.我国农产品期货市场的价格发现功能 研究[J]. 产业经济研究,2006(1):11-18.
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[10] 华仁海,卢斌,刘庆富.中国期铜市场的国际定价功能研究[J]. 数量经济技术经济研究,2008(8):83-93,122.
Study on Price Discovery Function of Steel Futures Based on Information-sharing Model in India Market
LIU Li-ping, MIAO Geng
(School of Economics and Management, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
Abstract: This paper mainly making a multilevel empirical analysisby means of co-integration test, Granger causality test, information share model and variance decomposition. This research
analyzed quantitatively the price discovery role of futures markets. The findings indicate that: there is long-run equilibrium relationship between India plate futures prices and spot prices; there is the a single lead relation from spot market to futures market in steelflat’s spot and futures prices; through the variance decomposition , we found that spot market plays a more important role in the price discovery, this shows that India’s steel futures doesn’t achieved the function of price discovery and India’s steel futures market efficiency needs to be improved.
Key words: Futures Market; Information-sharing Model; Co-integration Test; Variance Decomposition; Price Discovery
注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
