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现货方面论文范文例文,与国际石油期货市场价格发现功能相关论文参考文献格式
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出版社,2008.本文选取WTI期货价格和现货价格作为样本,样本期间为2000年1月4日到2010年2月17日,数据来源于EIA(U.S.EnergyInformationAdministration).为了保证期货价格序列的连续性,本文选取WTI最近期期货合约作为代表,在最近期期货合约进入交割月后,选取下一个最近期期货合约,这样每个交易日的收盘价格产生一个连续的期货数据序列.同时将无交易的交易日加以剔除,样本容量选为2531.现货价格用S表示,期货价格用F表示.为了便于计量分析,减弱异方差、自相关等问题,本文对现货价格和期货价格分别取自然对数,用LNS、LNF表示.
图1为WTI期货价格对数与现货价格对数走势图,用于反映二序列的增长与波动情况,图中横坐标表示年份,纵坐标表示期现货价格的对数值.
实证分析
从图1中,我们可以看出{LNSt｝和{LNFt｝运行方向基本一致,变化幅度基本相同,计算二序列的相关系数,高达0.9997,说明期货价格与现货价格之间具有很强的相关性.下面从“长期均衡关系”、“引导关系”两个方面对二者关系进行进一步的实证分析.
1-“长期均衡关系”实证分析
判断期货价格和现货价格是否具有长期均衡关系,需要进行协整检验,协整检验之前,首先需要检验各变量的平稳性,本文采用单位根ADF检验法.
(1)ADF检验.对价格对数序列和一阶差分(用△表示)序列分别进行ADF检验,结果如表1所示.
(3)Johansen协整检验.Johansen协整检验法是以VAR模型为基础的检验回归系数的方法.检验结果如表3所示.
从上表可以看出:在5%显著性水平下,原假设为“无协整方程”时,迹统计量605.06,大于临界值14.26,应该拒绝原假设,即存在协整方程,原假设为“至多1个协整方程”时,迹统计量1.94,小于临界值3.84,接受原假设.因此,二变量之间只存在一个协整方程,即这说明国际石油期货价格与现货价格之间存在长期均衡关系,期货市场运行是有效的.
2-“引导关系”实证分析
“长期均衡关系”分析说明了长期中{LNSt｝、{LNFt｝变动方向和幅度基本一致,但无法回答“谁引导谁”、“多大程度引导”、“价格发现中谁起主导作用”等问题,下面使用Granger因果检验、VEC模型、脉冲响应、方差分解高铁梅.计量经济分析方法与建模――Eviews应用及实例(第二版).清华大学出版社,2009戚婷婷,鲁炜.核证减排量现货市场与期货市场的价格发现.北京理工大学学报,2009(6)、GS模型等计量方法对“引导关系”进行实证分析.
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(1)Granger因果检验.Granger因果检验用于确定经济变量之间是否存在Granger意义上的因果关系以及影响的方向.该检验对于滞后长度的选择非常敏感,不同的滞后期可能得到完全不同的检验结果.一般而言,常进行不同滞后期长度的检验,结合模型中随机干扰项序列相关的判断来选择滞后期.
表4给出1～7阶滞后的Granger检验结果.
同时,表4对不同滞后期的Granger检验模型进了LM自相关检验.从检验结果可以看出,滞后2期、3期、5期时,检验模型存在1阶自相关,其他滞后期不存在1阶自相关.5%显著性水平下,滞后1期、6期、7期时,期货价格和现货价格互为Granger意义上的因果关系,滞后4期时,期货价格是现货价格的Granger原因,而现货价格不是期货价格的Granger原因.10%显著性水平下,滞后1期、4期、6期、7期时,期货价格和现货价格均互为Granger意义上的因果关系.但比较概率之后,我们发现原假设“LNF不是LNS的格兰杰原因”F检验对应的概率远小于原假设“LNS不是LNF的格兰杰原因”F检验对应的概率,这说明同等显著性水平下拒绝前者的可能性更大,换句话说,期货价格对现货价格具有更强的引导关系.
需要指出的是,以上分析只是说明期货价格和现货价格在Granger意义上的因果关系,不能完全反映两者之间现实的因果关系.现实中影响期货价格和现货价格的因素有很多,期货价格和现货价格之间的Granger因果关系可能为其他更为潜在的因素所确定,如投机基金、期货现货供求、经济周期、宏观政策、投资预期等等,这些潜在因素的存在,会弱化两者之间现实的因果联系.
为进一步深入分析现货价格和期货价格的相互关系,下面引入VEC模型.
(2)向量误差修正(VEC)模型分析.Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来,建立了向量误差修正模型.误差修正项反映了变量之间的长期均衡关系,即对长期均衡的偏离可以通过一系列的部分短期调整而得到修正.误差修正项系数描述了变量之间偏离长期均衡状态时,将其调整到均衡状态的调整速度.{LNSt｝和{LNFt｝之间存在协整关系,可以运用VEC模型进行分析,滞后阶数仍取2,结果如表5所示.
△LNSt的误差修正系数在5%显著性水平下显著,说明误差修正项对现货价格的均值具有解释能力,即当现货价格与期货价格出现偏离时,对现货价格的影响较大.△LNFt的误差修正系数在5%显著性水平下不显著,说明误差修正项对期货价格均值的解释能力较差,即当期货价格与现货价格出现偏离时,对期货价格的影响较小.
从数值上看,△LNSt的误差修正系数为-0.570,△LNFt的误差修正系数为0.005,-0.570>0.005,说明现货市场比期货市场对非均衡反应更为敏感,调整速度更快.按照Gonzalo和GrangerGonzaloJ,GrangerCWJ.EstimationofCommonLong.memoryComponentsinCointegratedSystems.JournalofBusiness&EconomicStatistics,1995(13)的理论,说明现货价格受制于期货价格的变化,期货价格引导现货价格的作用明显,现货价格引导期货价格作用不明显.
(3)脉冲响应分析.脉冲响应用于分析一个内生变量的冲击(称之为“脉冲”)对其他内生变量及自身带来的影响.分析结果如图2、图3所示,图中横坐标代表冲击作用的滞后期数,纵坐标代表变量反应速度.
由图2可知,对于来自现货价格的一个标准差信息冲击,滞后1期时,期货价格的反应为0,随后逐渐上升,滞后3期时,期货价格的反应达到最大值0.17%,随后逐渐下降,滞后6期时,接近0,随后保持不变.由图3可知,对于来自期货价格的一个标准差信息冲击,滞后1期时,现货价格的反应为2.45%,随后有所下降,滞后3期时,现货价格的反应达到最小值2.39%,随后稍有上升,保持在2.46%左右.以上分析可以看出,与现货价格变动对期货价格的影响相比,期货价格变动对现货价格的影响更为强烈,换句话说,期货价格对现货价格具有更强的引导作用.
(4)方差分解分析.方差分解法是把系统中每个内生变量的波动按照其成因分解为与各方程信息相关联的许多部分,通过分析每一结构冲击对内生变量变化的贡献度,评价不同结构冲击的重要性.对上述VEC模型进行方差分解,结果如表6所示.
由方差分解结果可知,对现货价格变动长期作用部分的方差进行分解,总方差中来自现货市场的比例远小于来自期货市场的比例,对期货价格变动长期作用部分的方差进行分解,总方差中来自现货市场的比例也远小于来自期货市场的比例.平均来看,滞后10期时,来自现货市场的方差贡献为1.42%,来自期货市场的方差贡献为98.58%.总方差中来自期货市场的
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