劉坦

摘要：抑制通貨膨脹、防止資產(chǎn)價格泡沫、提高貨幣政策的前瞻性與有效性是中央銀行的主要目標之一 。商品期貨指數(shù)是預期通貨膨脹的有效指標之一，在國民經(jīng)濟中起著預警的作用。文章論述期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能，探討商品期貨價格指數(shù)的編制方法，實證分析其與CPI宏觀經(jīng)濟變量之間的關系，提出將商品期貨價格指數(shù)作為宏觀經(jīng)濟檢測與預期通貨膨脹的重要指標，作為控制通貨膨脹貨幣政策的信息變量，進一步提高貨幣政策操作的有效性。

關鍵詞：商品期貨指數(shù);物價;貨幣政策

一、選題背景與意義

通貨膨脹預期是消費者對未來不確定的通貨膨脹的判斷，即對未來可能實現(xiàn)的實際通貨膨脹的估計。物價水平是宏觀經(jīng)濟調(diào)控的重要目標之一，較嚴重的通貨膨脹或通貨緊縮會給經(jīng)濟發(fā)展帶來嚴重危害，。當前我國處于較強的通貨膨脹預期情緒中，因此合理估計并管理通貨膨脹預期是央行的重要目標之一，要實現(xiàn)國民經(jīng)濟持續(xù)、快速、穩(wěn)定、健康地發(fā)展，就必須采取相應有效的宏觀調(diào)控政策，將物價穩(wěn)定在一個適當?shù)乃?。要提高貨幣政策的前瞻性，就必須選取相對應的有效指標。

商品價格作為通貨膨脹預期指標的有效性一直存有爭議。傳統(tǒng)的理論認為某些商品（如黃金或石油）的價格上漲預示著較高的未來通貨膨脹。同時，有許多理論解釋了可以用商品價格上漲來預測未來消費者價格通貨膨脹，而期貨市場的出現(xiàn)無疑是為商品價格反應的滯后性階段填補了空白。期貨市場是現(xiàn)代市場經(jīng)濟體系中不可或缺的重要組成部分，在國民經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的作用。期貨市場是一種接近于完全競爭的市場，各類信息能夠在此高度集中并迅速傳播。因此，期貨市場的價格形成機制較為成熟和完善，能夠形成真實有效地反映供求關系的期貨價格。期貨市場的功能之一是價格發(fā)現(xiàn)，有效的期貨價格對未來現(xiàn)貨價格的變動具有先行性和預測性，成為現(xiàn)貨價格未來變動趨勢的“晴雨表”，從而可以對一國經(jīng)濟運行起到預警作用。如果一個國家期貨市場運行良好，其經(jīng)濟預警作用就能很好的發(fā)揮，期貨價格就可以有效地預測物價水平的變動情況，從而為貨幣當局的宏觀調(diào)控提供有效的參考信息。如國際上著名的CRB指數(shù)（Commodity Research Bureau Futures Price Index）已經(jīng)成為美國通貨膨脹早期的預警指標，一般先于市場利率3-6月的時間，為美國貨幣政策的調(diào)整和制定提供了重要依據(jù)。我國期貨市場經(jīng)過不斷的規(guī)范與發(fā)展，其過度投機性的特點得到初步抑制，價格發(fā)現(xiàn)功能得到有效完善，而商品期貨價格對宏觀經(jīng)濟的先行作用開始顯現(xiàn)，其對國內(nèi)價格、宏觀經(jīng)濟走勢的先導作用已初露端倪。

二、選題文獻與研究

國外商品期貨市場興起較早，因此對于商品期貨價格與通脹預期的研究出現(xiàn)較早。Sims（1992）通過包含商品期貨價格指數(shù)的VAR模型實證發(fā)現(xiàn)，該模型在一定程度上可以解釋“價格謎團”問題。Sims認為價格水平上漲和短期利率的持續(xù)增加是內(nèi)生貨幣政策對較高通貨膨脹預期的反應。為了準確地確定利率的外在變化，必須控制未來通貨膨脹預期;而為了控制通貨膨脹預期，就需要考慮商品期貨價格。Awokuse等（2003）用LA-VAR方法分析了美國商品期貨價格與宏觀經(jīng)濟變量之間的關系，最終發(fā)現(xiàn)作為宏觀經(jīng)濟變量未來變動的指標，商品期貨價格可以充當貨幣政策管理的信息變量。Hanson（2004）論證了包含商品期貨價格的VAR模型能明顯地減少價格水平預測中的PMSE值。Frank Browne，David Cronin（2007）用VAR實證分析了美國1959-2004的季度數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)商品期貨價格、消費者價格和貨幣之間存在著短期和長期的關系，而且商品期貨價格在貨幣驅(qū)動所導致的過度調(diào)整過程中通常對消費者價格產(chǎn)生影響。Alessio Anzuini，Marco J.Lombardi，Patrizio Pagano（2010）通過VAR方法研究美國貨幣政策與商品期貨價格的實證關系，發(fā)現(xiàn)擴張性的貨幣政策沖擊會驅(qū)使廣義的商品期貨價格指數(shù)上漲。Dean等（2010）利用美國金融市場高頻數(shù)據(jù)研究了商品期貨價格對貨幣政策異常（Monetary Policy Surprises）的反應，并得出利率10個基點的異常變動會使得商品期貨價格下降0.5%左右，并且金屬期貨價格比農(nóng)產(chǎn)品期貨價格反應更強烈。Yu-chin Chen，Stephen J.Turnovsky，Eric Zivot（2011）用樣本內(nèi)VECM方法、LARS、樣本外預測方法分析了五個主要商品出口國1983-2010年的季度數(shù)據(jù)，研究認為商品期貨價格中包含的信息有助于預測通貨膨脹，而且商品價格的其它指數(shù)比綜合指數(shù)有更好的預測效果。

三、商品期貨市場與通貨膨脹的關系

（一）商品價格預測通貨膨脹率

有大量的研究檢測了商品價格與消費者價格通貨膨脹之間的聯(lián)系。較早對商品價格預測能力的呼吁是Sim（1992）的論證，Sim認為價格水平和短期利率的連續(xù)增加是內(nèi)生貨幣政策對較高預期通貨膨脹反應的結果。為了準確地確定利率的外在變化，經(jīng)濟學家們必須控制未來通貨膨脹預期。為了達到這個目標，Sim建議包含商品價格指數(shù)。從此后絕大多數(shù)貨幣政策的VAR研究都包含了商品價格指數(shù)。Hanson（2004）論證了相對于沒有商品價格的VAR模型，添加商品價格指數(shù)到VAR預測模型中能明顯減少價格水平預期的PMSE。

Cecchetti，Chu，Steindel（2000）得出了商品價格預測能力的混合結果。他們表明在1975-1998年間含有某些商品價格指數(shù)的模型經(jīng)常優(yōu)于CPI的自回歸，而CPI自回歸又優(yōu)于其他的預測模型。并且，作者發(fā)現(xiàn)某些商品價格指數(shù)與最終商品價格通貨膨脹之間存在著負相關關系。Stock，Watson（2003）表明在1971-1984年間帶有商品價格指數(shù)的預測模型對月度CPI變化預測的精度增加了21%，但1985-1999年卻減少26%。Furlong，Ingenito（1996）發(fā)現(xiàn)非油類商品價格指數(shù)作為CPI的格蘭杰原因的能力在1984年大大減弱了，因此采用商品期貨價格指數(shù)作為通貨膨脹預期模型的指標更具有前瞻性。

（二）商品期貨價格指數(shù)編制方法

（1）證券時報商品指數(shù)（SCI）

證券時報商品指數(shù)（SCI）于2004年10月19日推出，是國內(nèi)首個期貨價格指數(shù)。該指數(shù)的編制以2004年10月18日為基期，在借鑒國外指數(shù)的基礎上，結合了我國經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀，能夠準確地反映國內(nèi)商品價格的基本變動趨勢。指數(shù)成分包括燃料油、銅、鋁、棉花、玉米、小麥、大豆、豆粕、橡膠九個品種，把將其分為能源、工業(yè)原料、谷物和金屬四大類。各個品種的權重事先設定，各權重并不相等。具體編制過程如下：指數(shù)計算公式：SCI=[Σ權重*（調(diào)整的即期商品價格/調(diào)整的基期價格）]*100

價格調(diào)整：調(diào)整價格=次近月合約價格*70%+次次近月合約價格*30%

月度調(diào)整：在某商品近期合約停止交易前，即期價格變?yōu)樾麓谓?、次次近月合約的即期價格，而基期價格變?yōu)樾麓谓?、次次近月合約停止交易前一日收盤價的加權平均值。

樣本修正：當出現(xiàn)對國內(nèi)其他商品價格運行有重大影響的新品種時，則需把該新品種納入指數(shù)，并替換就樣本為新樣本。按照新品種市場規(guī)模大小確定其相應的權重，重新計算出新的指數(shù)。

權重修正：當組成成分中商品的市場規(guī)模發(fā)生顯著變化時，需對商品品種的權重做相應的調(diào)整，并同時修正指數(shù)。

（2）南華商品期貨指數(shù)

我國期貨市場自發(fā)展以來，各個商品價格的運行都以單個品種的形式出現(xiàn)，缺少一個反映我國期貨市場總體走勢變化的綜合指標。隨著我國期貨市場的不斷發(fā)展，需要一個能綜合反映整個期貨市場共同表現(xiàn)的指數(shù)。本商品期貨綜合指數(shù)以上海、大連、鄭州等三大交易所上市商品期貨的期價變動為考察對象，剔除了可參考性較差、市場性較弱的品種。每個商品平均價格是以該商品各合約的成交金額為權重（或等權重），并采用國際通用的加權法進行計算而得到的，同時用基準對比的方法進行指數(shù)連續(xù)編制?；鶞嗜斩?998 年1 月5 日。

計算公式為：

即日指數(shù)=等權或加權平均（即日商品收市平均價格÷基準日商品平均價格）×1000

長期來看，南華期貨商品指數(shù)低于CRB指數(shù)和DBLCI指數(shù)，而高于道瓊斯指數(shù)，2010第一財經(jīng)·南華期貨商品指數(shù)收益率遠低于國外商品指數(shù)收益率，表現(xiàn)為國內(nèi)商品弱于外盤走勢。

四、商品期貨價格指數(shù)與CPI關系分析

（一）商品期貨價格指數(shù)

在綜合考慮商品期貨品種與權重設置后，可選用國內(nèi)的南華商品期貨綜合價格指數(shù)作為本文的研究目標。商品品種的增減調(diào)整按照以下規(guī)則：

新品種上市：以上市日為基準日，在綜合指數(shù)上添加新品種的權重，并進行系數(shù)修正。調(diào)整系數(shù)的具體計算方法是在新品種上市日，綜合指數(shù)中未添加新品種的數(shù)值與添加了新品種后的數(shù)值之比值，即為當日的調(diào)整系數(shù)。

舊品種退出：退出日需調(diào)整綜合指數(shù)，減去退出品種的權重，并進行系數(shù)調(diào)整。當日調(diào)整系數(shù)的計算方法與增加新品種的方法類似，在品種退出日，南華商品指數(shù)中未退出該品種前的數(shù)值與退出了該品種后的數(shù)值之比。

眾所周知，CPI、PPI每月公布一次數(shù)據(jù)，并且以上年同月為基期，而本文中，期貨價格指數(shù)以每個交易日為計算單位，兩者基期和周期不匹配。因此為了便于兩者比較，需要將期貨價格指數(shù)轉換為與CPI、PPI同基期和周期。本文做如下處理：

月度指數(shù)=∑該月各交易日指數(shù)該月交易日數(shù)

期貨指數(shù)的基期轉換為以上年同月為基期，轉換方式為

指數(shù)比上年同月=本月指數(shù)去年同月指數(shù)*100

（二）實證研究

為了觀察分析商品期貨價格與宏觀經(jīng)濟變量的趨勢聯(lián)系，本部分首先選取近兩年的南華商品期貨綜合指數(shù)與CPI數(shù)據(jù)，南華商品期貨綜合指數(shù)數(shù)據(jù)來源于南華期貨公司網(wǎng)站，宏觀經(jīng)濟變量CPI數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)站?？紤]到CPI是月度數(shù)據(jù)，因此按上文所述方法，對南華商品期貨綜合指數(shù)進行月度化處理。

從上述圖中可以得出初步結論，商品期貨價格綜合指數(shù)較CPI波動幅度大，價格變化更加靈敏。商品期貨價格綜合指數(shù)領先于CPI變化而變化，可以預測CPI的走勢。從2010年6月到2010年8月，商品期貨價格呈上漲態(tài)勢，2010年6月開始到2010年11月CPI也開始上漲;2010年10月開始，商品期貨價格逐步下跌，在2011年1月又有小幅上揚，隨后出現(xiàn)新一輪下跌，而反映在CPI上的走勢也是從11月開始下跌，在2月達到上漲頂峰，后也出現(xiàn)一輪下跌趨勢。相比于商品期貨價格綜合指數(shù)而言，M2與CPI之間的相關性明顯變?nèi)酰⒉痪邆溆幸?guī)律的前瞻性。由此可見，商品期貨價格綜合指數(shù)在一定程度上可以提前預測CPI的走勢。

五、結論及建議

通過上述文獻整理與實證分析，得到以下結論：其一，商品期貨價格指數(shù)能提前兩個月左右預測CPI的基本走勢，并對CPI有一定單向引導作用，商品期貨市場的價格波動明顯大于CPI;其二，作為金融市場重要組成部分的期貨市場具有價格發(fā)現(xiàn)的作用，期貨價格可以作為經(jīng)濟的先行指標。

在分析商品期貨價格經(jīng)濟預警作用的基礎上，提出以下建議：其一，可以著重對我國商品期貨市場與貨幣政策之間的關系進行更深入的研究，從而為我國貨幣政策的調(diào)整和制定提供有意義的參考依據(jù);其二，要大力發(fā)展我國的期貨市場，建立更為全面科學的期貨價格綜合指數(shù)，并為通貨膨脹預期的管理提供更為靈敏的指標;其三，在考慮與貨幣政策相關的前瞻性泰勒規(guī)則時，可以考慮將商品期貨價格作為有效信息集，利用商品期貨價格來構造短期實際利率和預期通脹，構造判別方法來鑒別貨幣政策的預期性沖擊和非預期性沖擊，并探究貨幣政策非預期沖擊下實際利率和通脹偏移機制，貨幣政策制定者若將期貨市場因素納入到其政策制定信息集中，可以提高貨幣政策的有效性，而這反過來又可以進一步地推動期貨市場的發(fā)展和完善。

參考文獻：

[1] ?蔡慧.我國商品期貨價格指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量之間的關聯(lián)研究[D].南京財經(jīng)大學碩士學位論文，2007.

[2] 陳蓉，鄭振龍.無偏估計、價格發(fā)現(xiàn)與期貨市場效率-期貨與現(xiàn)貨價格關系[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2008（8）：2-11.

[3] 高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].北京：清華大學出版社，2009：147-188.