摘要：期貨市場的經(jīng)濟功能有很多，從實體經(jīng)濟與期貨市場之間的關系這一角度，對期貨市場的經(jīng)濟功能進行了研究。首先是從理論上論證了期貨市場的套利行為可以對實體經(jīng)濟價格體系起到價格修復功能，然后選取了中國商品期貨市場中的銅、鋅、大豆、豆粕、豆油、玉米等品種，從實證的角度論證了期貨市場的套利行為對實體經(jīng)濟價格體系的修復作用情況，最后得出“在中國，期貨市場對實體經(jīng)濟價格體系的修復功能主要體現(xiàn)在工業(yè)品市場”這一結論。

關鍵詞：實體經(jīng)濟價格體系；期貨市場；套利；價格修復

中圖分類號：F830.91文獻標識碼：ADOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2015.06.0006

一般認為，期貨市場的經(jīng)濟功能有兩個，即價格發(fā)現(xiàn)和套期保值。但是隨著期貨市場的進一步發(fā)展，學術界對期貨市場的認識也隨之不斷加深，并且發(fā)現(xiàn)期貨市場除了上述兩大功能之外，還存在其他的功能，例如從國外對期貨市場功能研究來看，主要觀點有：日本全國交易協(xié)會認為，期貨市場的存在，有利于公正價格的形成，并作為基準價格為交易提供參考；有利于規(guī)避價格風險；具有預測性和前瞻性，可以作為經(jīng)濟的先行指標；有利于社會資本的充分利用并提高資本的利用效率，特別是投機資本。美國聯(lián)邦儲備制度理事會在《1982年期貨交易法》中認為，期貨市場具有轉移價格風險的功能。美國芝加哥期貨交易所則認為期貨市場有三大功能：第一，期貨價格有助于調(diào)節(jié)供求平衡；第二，幫助農(nóng)民、其他原料商、消費者規(guī)避風險；第三，對未來供求變化有“預警”作用[1-3]。

而國內(nèi)學者對期貨市場功能的研究，主要觀點有：常清認為期貨市場的核心功能是價格發(fā)現(xiàn)；黨劍則認為中國期貨市場的核心功能是風險管理，沒有價格發(fā)現(xiàn)[4]；大連商品交易所課題組則在其《中國期貨市場功能研究》的課題中認為期貨市場經(jīng)濟功能已經(jīng)發(fā)生了轉變，其中期貨市場的套期保值已經(jīng)轉為風險轉移功能；而價格發(fā)現(xiàn)功能也不再是簡單的預測未來的價格，而只是一個期貨價格對未來現(xiàn)貨價格走勢進行預測的過程[5]；朱國華和楊揚則發(fā)現(xiàn)期貨市場具有節(jié)約社會試錯成本的功能[6]；孫澤生則發(fā)現(xiàn)期貨市場具有市場中介功能[7]。本文則從期貨市場與實體經(jīng)濟價格體系之間的關系角度出發(fā)，來思考期貨市場新的功能。

一、實體經(jīng)濟價格體系

（一）實體經(jīng)濟價格體系

商品的價格是相互聯(lián)系、相互制約的，而不是孤立存在的，所以研究商品價格就要把它們納入到整個價格體系中來考察，而“整個價格體系”就是實體經(jīng)濟商品價格體系，即由各種商品價格所構成的統(tǒng)一整體，那么要研究農(nóng)業(yè)品或者工業(yè)品的價格，就應該納入到實體經(jīng)濟價格體系中來考察。其中，農(nóng)產(chǎn)品價格是指在農(nóng)業(yè)內(nèi)部，農(nóng)、林、牧、漁各業(yè)商品的價格，包括糧食價格、經(jīng)濟作物價格、畜產(chǎn)品價格、水產(chǎn)品價格等；工業(yè)品價格，主要是指各個工業(yè)部門的商品價格，包括紡織、食品、造紙、燃料、冶金、化工、建材等各個工業(yè)部門的商品價格。

（二）實體經(jīng)濟價格體系中的各種價格關系

實體經(jīng)濟價格體系中的各種價格關系實際上就是從實體經(jīng)濟價格體系角度來分析實體經(jīng)濟商品價格的各種關系，而這些關系總體可以分為兩類：一類是比價關系，另一類是差價關系[8]。比價關系是指一種商品與另一種商品在同一市場、同一時間內(nèi)的價格比例關系，分為農(nóng)產(chǎn)品比價、工業(yè)品比價、工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品比價。差價關系是指商品差價是指同種商品由于購銷環(huán)節(jié)、購銷地區(qū)、購銷季節(jié)或者質量不同而形成的價格差額，分為購銷差價、地區(qū)差價、季節(jié)差價、質量差價。

二、期貨市場對實體經(jīng)濟價格體系的價格修復功能

（一）期貨市場的套利行為

期貨市場中的套利行為大致可以分為三類，分別是跨期套利、跨市場套利、跨商品套利，其中，跨商品套利又可以分為兩類：一類是屬于同一大類商品內(nèi)的相關商品套利，另一類是產(chǎn)業(yè)鏈上原材料與制成品之間的套利[6]。

（二）期貨市場與現(xiàn)貨市場的關系

期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的關系往往通過期貨定價理論來體現(xiàn)，而在期貨定價理論方面，最有代表性的有兩個：持有成本理論和倉儲理論。通過將這兩個理論結合起來，構成了持倉成本定價模型。

由倉儲理論可知，期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的價差，即基差，或者不同到期日的期貨合約之間的價差主要受到持倉成本的影響，而持倉成本是由以下三個因素組成：倉儲費用、風險成本、持倉機會收益。

持倉成本定價模型的假設包括：可儲存的商品；交易者均為風險厭惡者； 市場完全競爭；賣空不受限制；市場無摩擦，即市場不存在交易成本和保證金要求；不存在違約風險；市場價格可以自由波動，當市場存在無風險套利的機會，套利者就會積極涌入；而當市場套利機會消失時，套利者就會從這個市場上消失。

令Ft，T為在T時刻交割的商品期貨合約在t時刻的價格，St為t時刻的現(xiàn)貨價格，假設某現(xiàn)貨商從銀行借款St在現(xiàn)貨市場上購買了商品并儲存至合約到期日進行交割，且交割時的現(xiàn)貨價格為St=Ft，T，那么t時刻的期貨價格應該等于t到T時間內(nèi)的融資成本、倉儲成本之和減去持有庫存而產(chǎn)生的收益：Ft，T=Stert，T+wt，T+Rt，T-Ct，T（1）其中，F(xiàn)t，T表示到期日為T的t時刻的期貨價格，St表示t時刻的現(xiàn)貨價格，rt，T表示從t時刻到T時刻，無風險利率收益，wt，T表示從t時刻到T時刻的存儲成本，包括倉儲費、防腐費、保險費、損耗費和運輸費等，Rt，T表示從t時刻到T時刻的風險成本，Ct，T表示從t時刻到T時刻的持倉機會收益。一般來說，將風險成本和持倉機會收益視為持有庫存所產(chǎn)生的收益，即庫存效應收益，那么t時刻的庫存效應收益為Slet=Ct-Rt。那么由式（1）則表示為：Ft，T=Stert，T+Rt，T-Slet，T（2）假設無風險利率和倉儲成本是不變的，那么式（2）可簡化為：Ft，T=Ste（r+w）（T-t）-Slet，T（3）（三）期貨定價模型與期現(xiàn)套期圖利

我們從理論上得到了期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的關系為：Ft，T-Ste（r+w）（T-t）-Slet，T=0（4）那么一旦期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的關系被打破，那么就會存在期現(xiàn)套期圖利的機會：

當式（4）>0時，套利者可以在t時刻買入商品并存儲至到期日，同時在期貨市場上做空，然后在到期日T進行交割，從而獲得無風險收益；而套利者可以在t時刻買入商品并同時在期貨市場上賣出數(shù)量相當?shù)钠谪浐霞s，等到期貨價格與現(xiàn)貨價格回到均衡位置時，然后平倉獲利離場。這種套利行為最終會使得期貨價格與現(xiàn)貨價格再次回到均衡位置。

當式（4）<0時，現(xiàn)貨商可以在t時刻在期貨市場上買入期貨合約，同時在現(xiàn)貨市場上拋售庫存，然后到到期日T時，將交割的商品重新存儲到倉庫中，從而獲得無風險收益；對于套利者而言，他們可以在t時刻在期貨市場上買入期貨合約，同時在現(xiàn)貨市場上賣出數(shù)量相當?shù)纳唐?，直到期貨價格與現(xiàn)貨價格回到均衡位置時，然后平倉獲利離場。

（四）期貨市場套利行為與實體經(jīng)濟價格體系之間的關系

期貨價格與現(xiàn)貨價格在理論上是相互對應的，那么期貨市場中的套利所涉及到的期貨價格也與實體經(jīng)濟中的價格是相互對應的，也就是說期貨市場的套利行為自然與實體經(jīng)濟價格體系也是存在相互對應的關系。其中，跨商品套利中的相關商品套利對應于實體經(jīng)濟價格體系中的比價關系，跨期套利對應于實體經(jīng)濟價格體系中的季節(jié)差價關系，跨市套利對應于實體經(jīng)濟價格體系中的地區(qū)差價關系，跨商品套利中的同一產(chǎn)業(yè)鏈原材料和產(chǎn)成品套利對應于實體經(jīng)濟價格體系中的購銷差價關系。

1.相關商品套利與比價關系。一是相關商品套利與比價關系。實體經(jīng)濟中的比價關系范圍比較廣，包括農(nóng)產(chǎn)品比價、工業(yè)品比價和工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品比價，而期貨市場中的相關商品套利主要指同一大類內(nèi)具有替代關系的商品期貨價格之間的關系，由此可知，相關商品套利主要涉及到實體經(jīng)濟比價關系中的某一部分。二是相關商品套利。對于可替代的相關產(chǎn)品而言，由于可替代的程度不同而且影響的因素也比較多，所以對相關商品之間的替代性難以定量分析，從而找到兩個商品之間準確的價格關系，在進行相關商品間的套期圖利時，通常采取的方法就是通過協(xié)整檢驗，判斷相關合約之間的價格是否存在長期均衡關系。當它們之間存在長期均衡關系時，則認為一旦這種均衡關系被打破時，就會產(chǎn)生進行相關商品套利的機會。

2.跨期套利與季節(jié)差價關系。實體經(jīng)濟價格體系中的季節(jié)差價關系反映的是同一商品在同一市場、不同季節(jié)之間的價格關系，而跨期套利所涉及到的也是利用的同一商品在同一市場、不同交割月份合約之間的價格關系，這說明實體經(jīng)濟價格體系中的季節(jié)差價關系與期貨市場中的跨期套利是相互對應的，而具體的關系可以通過下面的跨期套利定價模型來體現(xiàn)。跨期套利定價模型的假設包括：市場上的商品為可儲存的商品；交易者均為風險厭惡者；市場完全競爭；市場參與者都是風險厭惡者；賣空不受限制；市場無摩擦，即市場不存在交易成本和保證金要求；不存在違約風險；市場價格可以自由波動，當市場存在無風險套利的機會，套利者就會積極涌入；而當市場套利機會消失時，套利者就會從這個市場上消失。短期內(nèi)，無風險利率和存儲成本都是固定不變的。

按照期貨定價理論，則在t時刻，到期日T1和T2（T1

Ft，T2=Ste（r+w）（T2-t）（6）其中：Ft，T1為t時刻到期日為T1的期貨價格，F(xiàn)t，T2則為t時刻到期日為T2的期貨價格，St為商品t時刻的價格，r為無風險利率，w為存儲成本。

將式（5）與式（6）相除，可得：Ft，T2Ft，T1=Ste（r+w）（T2-t）Ste（r+w）（T1-t）=e（r+w）（T2-T1）（7）式（7）這就是跨期期貨合約價格之間的理論關系。

那么，當兩個不同到期日的期貨合約價格關系被打破時，就會出現(xiàn)套利機會，促使兩者的價格再次回歸到均衡關系處。即當式（7）>1，套利者可以在t時刻買入近期合約，賣出遠期合約，然后在近期合約到期日T1時交割，以Ft，T1價格獲得商品現(xiàn)貨并繼續(xù)持有遠期合約到期日T2時交割，而這種套利行為的存在會使得近期和遠期合約價格之間的均衡關系得到有效的維持；或者是，套利者在t時刻買入近期合約，賣出遠期合約，然后等兩者的價格關系再次回歸到均衡關系處時平倉獲利了結離場。而當式（7）<1時，套利者就會在t時刻賣出近期合約，買入遠期合約，這樣近期期貨合約價格Ft，T1就會下降，而遠期期貨合約價格Ft，T2就會上升，然后等兩者的關系再次回歸到均衡關系處時平倉離場。

3.跨市套利與地區(qū)差價關系。地區(qū)差價反映的是同一商品在同一時間、在不同地區(qū)之間的價格差額，而跨市套利所涉及到的也是同一商品在同一時間、不同地區(qū)之間的價格關系，所以兩者是相互對應的，具體的對應關系由跨市套利定價模型來體現(xiàn)?？缡刑桌▋r模型的假設包括：交易者都是價格的接受者；市場完全競爭；市場完全流動；兩個交易市場分別位于A、B兩地，且兩地的運輸費用是固定的；市場上的商品都是可儲存的；交易者都是風險厭惡者；賣空不受限制；市場無摩擦，即市場不存在交易成本和保證金要求；不考慮違約風險；市場價格可以自由波動，當市場存在無風險套利的機會，套利者就會積極涌入；而當市場套利機會消失時，套利者就會從這個市場上消失。短期內(nèi)，無風險利率和存儲成本都是固定不變的。按照期貨定價理論來看，在t時刻，到期日均為T的兩個期貨合約價格。

A市場的合約價格為：Fa，T（t）=Sa（t）e（ra+wa）（T-t）（8）B市場的合約價格為：Fb，T（t）=Sb（t）e（rb+wb）（T-t）（9）其中Fa，T（t）為t時刻到期日為T的A地期貨合約價格，Sa（t）為t時刻的A地現(xiàn)貨價格，ra為A地的無風險利率，wa為A地的存儲成本；Fb，T（t）為t時刻到期日為T的B地期貨合約價格，Sb（t）為t時刻的B地現(xiàn)貨價格，rb為B地的無風險利率，wb為B地的存儲成本。

根據(jù)無套利均衡的思想，同一品種商品在兩個不同現(xiàn)貨市場之間無套利均衡條件是Sa（t）=Sb（t）+Cab（10）而它們在相應的兩個不同的期貨市場之間無套利均衡條件是：Fa，T（t）e-（ra+wa）（T-t）-

Fb，T（t）e-（rb+wb）（T-t）-Cab=0（11）一旦這種均衡關系被打破，就會出現(xiàn)套利的機會。

當式（11）>0時，套利者就會在A地交易所賣出期貨合約，同時在B地交易所買入期貨合約，直到兩者的價格關系再次回到均衡關系位置，然后平倉離場；而對于現(xiàn)貨商而言，他們會將B地的現(xiàn)貨轉運到A地進行交割，從而獲取穩(wěn)定的收益，而現(xiàn)貨市場上這種物流的大量流入，也會使得兩地的價格關系再次回歸均衡位置。

同理，當式（11）<0時，套利者就會在A地交易所買入期貨合約，同時在B地交易所賣出期貨合約，直到兩者的價格關系再次回到均衡位置，然后平倉離場；而對于現(xiàn)貨商而言，他們會將A地的現(xiàn)貨轉運到B地進行交割，從而獲取穩(wěn)定的收益，而現(xiàn)貨市場上這種物流的大量流入，也會使得兩地的價格關系再次回歸均衡位置。

4.同一產(chǎn)業(yè)鏈的原材料與產(chǎn)成品套利與購銷差價關系。購銷差價關系涉及到的是生產(chǎn)經(jīng)營者在生產(chǎn)經(jīng)營過程中關于原材料與產(chǎn)成品之間的價格，而期貨市場中的同一產(chǎn)業(yè)鏈的原材料與產(chǎn)成品套利也是涉及到這兩者之間的價格關系，所以原材料與產(chǎn)成品套利與購銷差價關系是相互對應的，具體的對應關系由產(chǎn)業(yè)鏈的原材料與產(chǎn)成品套利定價模型體現(xiàn)：S0+C+π=φ1S1+φ2S2（12）其中，S0為原材料的購進價格，S1為產(chǎn)成品1的銷售價格，S2為產(chǎn)成品2的銷售價格，φ1為從原材料中提煉出產(chǎn)成品1的比率，φ2為從原材料中提煉出產(chǎn)成品2的比率，C為加工費用，π為利潤。

按照期貨定價理論，可以分別得到原材料的期貨價格：F0，t，T=S0，te（r+w0）（T-t）（13）產(chǎn)成品1的期貨價格：F1，t，T=S1，te（r+w1）（T-t）（14）產(chǎn)成品2的期貨價格：F2，t，T=S2，te（r+w2）（T-t）（15）其中，F(xiàn)0，t，T表示t時刻到期日為T的原材料期貨合約價格，S0，t表示t時刻原材料現(xiàn)貨價格，r表示無風險利率，w0表示原材料的存儲成本，F(xiàn)1，t，T表示t時刻到期日為T的產(chǎn)成品1期貨合約價格，S1，t表示t時刻產(chǎn)成品1的現(xiàn)貨價格，w1表示產(chǎn)成品1的存儲成本，F(xiàn)2，t，T表示t時刻到期日為T的產(chǎn)成品2期貨合約價格，S2，t表示t時刻產(chǎn)成品2的現(xiàn)貨價格，w2表示產(chǎn)成品2的存儲成本。

按照現(xiàn)貨價格之間的均衡理論關系，可以推導出相應的期貨價格之間的均衡理論關系，即由式（12）可得：（F0，t，Te-（r+w0）（T-t）+C+π）-（φ1F1，t，Te-（r+w1）（T-t）

+φ2F2，t，Te-（r+w2）（T-t））=0（16）當這種均衡關系一旦被打破，那么就會存在套利機會，例如當式（16）<0時，套利者可以在期貨市場上買入原材料的期貨合約，同時賣出產(chǎn)成品1和產(chǎn)成品2的期貨合約，等到它們之間的價格關系再次回到均衡位置，然后平倉獲利離場；而對于現(xiàn)貨商而言，他們會大量買入原材料加工生產(chǎn)出產(chǎn)成品，然后將產(chǎn)成品銷售出去獲利，而這種行為會使得在現(xiàn)貨市場中原材料價格上漲，而產(chǎn)成品價格下跌，從而使得它們之間的價格再次回到均衡位置。

當式（16）>0時，套利者可以在期貨市場上賣出原材料的期貨合約，同時買入產(chǎn)成品1和產(chǎn)成品2的期貨合約，等到它們之間的價格關系再次回到均衡位置，然后平倉獲利離場；而對于現(xiàn)貨商而言，他們會減少對原材料的購買加工生產(chǎn)出產(chǎn)成品，縮減產(chǎn)量，從而減少產(chǎn)成品1和2的供給量，這種行為會使得在現(xiàn)貨市場中原材料價格下降，而產(chǎn)成品價格上升，從而使得它們之間的價格再次回到均衡位置。

三、套利行為和價格發(fā)展的實證分析

實證分析分為兩部分，一部分是實證分析套利行為的實際可行性，另一部分是實證分析期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的關系，即實證分析期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能。之所以實證研究期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能，是因為套利機制在對整個期貨市場之間的價格關系起到修復作用的同時，也會對整個現(xiàn)貨市場（即實體經(jīng)濟）之間的價格關系起到修復作用，而將期貨市場的這種修復功能傳遞到實體經(jīng)濟是通過期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能來實現(xiàn)的。

（一）數(shù)據(jù)處理過程

1.數(shù)據(jù)選取與數(shù)據(jù)來源。本文對工業(yè)品和農(nóng)產(chǎn)品進行實證分析，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，所選取的品種分別是工業(yè)品的銅、鋅以及農(nóng)產(chǎn)品的大豆、玉米、豆油、豆粕，其中，期貨價格數(shù)據(jù)均來自于萬德資訊（Wind），所整理的都是每日期貨合約的收盤價格；對于現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)，工業(yè)品的現(xiàn)貨價格來自于上海金屬網(wǎng)，整理的是每日平均現(xiàn)貨價格，農(nóng)產(chǎn)品的現(xiàn)貨價格來自于國家糧油信息中心。

2.數(shù)據(jù)處理。第一，獲取連續(xù)的期貨價格。由于每一個期貨合約都有固定的交割日，過了交割日之后，該期貨合約就不復存在了，因此期貨價格只是在其合約期內(nèi)連續(xù)的。此外，在同一個交易日內(nèi)還有不同交割月份的期貨合約進行交易，所以就會產(chǎn)生不同的交易價格。由這兩點可知，我們難以得到單一的連續(xù)的期貨價格。為了解決這個問題，我們需要構建一個連續(xù)的期貨價格序列，具體構建連續(xù)合約的方法如下：即選取最近期月份的期貨合約作為代表，在最近期期貨合約進入合約交割月份之后，再選取下一個最近期期貨合約，這樣就可以得到一個連續(xù)的期貨數(shù)據(jù)。

第二，本文所研究品種均使用日數(shù)據(jù)，期貨價格與現(xiàn)貨價格遵循“一一對應”的原則，在除去缺失數(shù)據(jù)之后得到了完整的價格序列。

第三，對于銅、鋅、玉米、大豆、豆油、豆粕而言，它們的期貨價格表示為CUFt、ZNFt、CFt、AFt、YFt、MFt；它們的現(xiàn)貨價格表示為CUSt、ZNSt、CSt、ASt、YSt、MSt；它們的期貨價格一階差分表示為ΔCUFt、ΔZNFt、ΔCFt、ΔAFt、ΔYFt、ΔMFt；它們的現(xiàn)貨價格一階差分表示為ΔCUSt、ΔZNSt、ΔCSt、ΔASt、ΔYSt、ΔMSt。其中，關于銅期貨而言，CUFt表示滬銅期貨，CULMEt表示倫敦銅期貨，CU00t、CU03t和CU04t分別表示滬銅連續(xù)、滬銅連三和滬銅連四合約的期貨價格序列，而它們的期貨價格一階差分的序列為ΔCUFt、ΔCULMEt、ΔCU00t、ΔCU03t與ΔCU04t。

第四，利用原材料與制成品之間的套利，其前提是兩者的價格之間具有相關性，對于大豆、豆油與豆粕而言，原材料是大豆，制成品是豆油與豆粕，大豆與豆油、豆粕之間存在著“100%大豆=17%豆油+80%豆粕+3%損耗”的關系，則大豆價格與豆油價格、豆粕價格之間存在著“100%大豆*購進價格+加工費用+利潤=17%豆油*銷售價格+80%豆粕*銷售價格”的均衡關系，而套利往往就是在大豆與豆油、豆粕之間進行，當大豆與豆油、豆粕的價差擴大超過合理范圍，就存在套利的機會。既然大豆價格與豆油價格、豆粕價格存在上述的均衡關系，那么就可以將豆油價格與豆粕價格按照17%的豆油價格與80%的豆粕價格組成一個整體，視為制成品的價格，即ZCPt=17%*YFt+80%*MFt，其中ZCPt表示制成品的價格，然后研究一單位大豆價格與一單位大豆制成品價格（包括17%單位的豆油價格和80%單位的豆粕價格）之間的均衡關系與套利機會。因此，制成品價格為ZCPt，而它的一階差分為ΔZCPt。

（二）期貨市場的套利機制實證分析

由于期貨市場上的期貨價格與現(xiàn)貨價格之間、不同交割日期的同一品種的期貨價格之間、不同市場的同一品種的期貨價格之間、原材料與產(chǎn)成品的期貨價格之間、不同品種的期貨價格之間都存在著長期穩(wěn)定的線性均衡關系，所以可以用協(xié)整與誤差修正模型來進行套利[10]。要在兩個商品之間進行套利，需要對這兩個商品的價格進行相關性分析、平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整檢驗、建立相關的誤差修正模型，最后設計相應的套利交易策略。而根據(jù)套利種類的不同，本文所采用的期貨商品種類見表1。

表1套利實證種類

套利種類內(nèi)容所選品種跨商品套利工業(yè)品之間套利滬銅、滬鋅農(nóng)業(yè)品之間套利大豆、玉米產(chǎn)業(yè)鏈套利購銷差價套利大豆、豆油、豆粕同一產(chǎn)品套利跨市場套利滬銅、倫敦銅跨期套利滬銅、滬銅連三、滬銅連四1.相關性分析。首先兩個商品的價格進行相關性分析，具體結果見表2。

表2相關系數(shù)

套利種類套利品種相關系數(shù)跨商品套利CUFt與ZNFt0.849跨商品套利CFt與AFt0.808產(chǎn)業(yè)鏈套利CFt與ZCPt0.747跨期套利CU00與CU030.998CU00與CU040.997CU03與CU040.999跨市場套利CUFt和CULMEt0.987由表2可知，滬銅價格與滬鋅價格、大豆價格與玉米價格、大豆價格與大豆制成品價格、滬銅期貨的這三個連續(xù)合約以及滬銅與倫敦銅之間都已經(jīng)達到了強相關關系，因此，它們都已經(jīng)滿足了相應的套利條件。

2.關于跨期套利的合約選擇。在進行跨期套利之前，還需要對不同月份的期貨合約的價差進行簡單的統(tǒng)計分析，從而選擇套利風險最小的兩個合約進行跨期套利[7]。不同合約的價差統(tǒng)計分析結果見表3。

表3不同合約的價差統(tǒng)計分析

均值中位數(shù)最大值最小值標準差峰度偏度CU00與CU03291.9957210.00004350.000-1980.000876.10955.28491.0403CU00與CU04306.2455220.00004880.000-2220.000956.02675.17640.9749CU03與CU0414.2498210.0000530.000-350.000113.12643.88090.2529由表3可以總結出，價差分布有以下幾個特點：

第一，從價差分布的最大值最小值來看，CU0304的分布范圍最小，而價差分布范圍越小，風險也就越小；

第二，從偏態(tài)系數(shù)來看，所有的偏態(tài)系數(shù)均為正數(shù)，表示價差分布均為右偏，這說明右側的離散程度更強，在價差偏大的時候，進行套利的風險更大，但是由于CU0304的偏態(tài)系數(shù)最接近于0，所以在價差偏大的時候，利用滬銅連三和滬銅連四進行套利的風險最小；

第三，由偏態(tài)系數(shù)可知，越接近于零，則價差分布越接近于正態(tài)分布，從而其價差分布越對稱，而分布越對稱，就說明風險越對稱，所以進行套利的風險也就越小，由此可知，CU0304的偏態(tài)系數(shù)最接近于零，從而利用滬銅連三和滬銅連四進行套利的風險最??；

第四，從標準差的角度來看，CU0304的標準差最小，這說明價差的波動幅度最小，而波動越小，則進行套利的風險也就越小，所以，利用滬銅連三和滬銅連四進行套利的風險最小，選擇套利風險最小的滬銅連三和滬銅連四進行跨期套利分析。

3.平穩(wěn)性檢驗。兩個商品價格之間的強相關關系，使得市場參與者可以對其進行相應的套利。具體的套利方法是先要證明兩個商品價格之間是否存在協(xié)整關系，如果它們存在協(xié)整關系，那么誤差修正項將是平穩(wěn)的，這意味著兩者的期貨價格之間將保持長期均衡關系，當兩者的期貨價格出現(xiàn)了偏離，最終仍然會回歸到長期均衡關系中來；反之，如果兩者的期貨價格之間不存在協(xié)整關系，那么當兩者的價格出現(xiàn)了偏離，可能將難以出現(xiàn)回歸的特性，從而難以對這兩個品種進行套利[8]。在進行它們的協(xié)整關系檢驗之前，首先要進行平穩(wěn)性檢驗，具體結果見表4。

由表4可知，它們的期貨價格均為非平穩(wěn)的，而它們的一階差分均是平穩(wěn)的，因此可以進一步進行協(xié)整檢驗。

4.協(xié)整檢驗。利用Johansen協(xié)整檢驗來驗證滬銅和滬鋅的期貨價格是否存在協(xié)整關系[9]，具體檢驗結果見表5。

由表5可知，在5%的置信水平下，相應商品的期貨價格之間存在協(xié)整關系，這說明，盡管它們的價格是非平穩(wěn)的，在短期內(nèi)會出現(xiàn)偏離均衡關系的情況，但是長期來看，它們的期貨價格之間仍然保持著長期均衡關系。

表4期貨價格的平穩(wěn)性檢驗

ADF檢驗P值1%臨界值5%臨界值CUFt-1.434051 0.5668-3.435926-2.863890ZNFt-2.2360940.1936-3.435926-2.863890ΔCUFt-38.626370.0000-3.435931-2.863893ΔZNFt-39.048540.0000-3.435931-2.863893AFt-1.687886 0.4372-3.435926-2.863890CFt-2.0696120.2573-3.435926-2.863890ΔAFt-39.115170.0000-3.435931-2.863893ΔCFt-36.411250.0000-3.435931-2.863893AFt-2.3352240.1611-3.435926-2.863890ZCPt-2.3548290.1551-3.435926-2.863890ΔAFt-35.595120.0000-3.435931-2.863893ΔZCPt-33.771680.0000-3.435931-2.863893CU03t-1.499538 0.5338-3.435926-2.863890CU04t-1.4882390.5395-3.435926-2.863890ΔCU03t-39.999330.0000-3.435931-2.863893ΔCU04t-39.850950.0000-3.435931-2.863893CUt-1.4310450.5683-3.435926-2.863890CULMEt-2.1020270.2440-3.435926-2.863890ΔCUt-38.492490.0000-3.435931-2.863893ΔCULMEt-31.483830.0000-3.435931-2.8638935.誤差修正模型。相應商品的期貨價格之間存在協(xié)整關系，那么它們可以通過誤差修正模型（VECM）來表示，相關品種的誤差分析模型和結果見表6-10。

由VECM模型可知，由于誤差修正項ECMt-1的系數(shù)一個大于零，一個小于零，所以當期貨價格偏離均衡狀態(tài)時，誤差修正項對系數(shù)大于零的期貨價格的變動具有負向調(diào)整作用，而誤差修正項對系數(shù)小于零的期貨價格的變動具有正向調(diào)整作用。

表5期貨價格的協(xié)整關系

套利內(nèi)容Hypothesized No. of CE（s）EigenvalueTrace Statistic0.01 Critical ValueProb.**CUFt與ZNFt的跨商品套利None* 0.015255 27.6784619.937110.0003At most 1 0.0025162. 295457 6.6348970.0205AFt與CFt的跨商品套利None* 0.065755 20.3598115.494710.2541At most 1 0.002548 3.1777593.841466 0.0746AFt與ZCPt的產(chǎn)業(yè)鏈套利None*0.01179 15.7613615.494710.0456At most 1 0.0021352.4070833.8414660.1208CU03t與CU04t的跨期套利None*0.02698440.6225815.494710.0000At most 10.0019112.6545903.8414660.1032CUFt與CUFLMEt的跨市場套利None*0.01010432.098215.494710.0001At most 10.0050532.876753.8414660.0171注：Trace test indicates 1 cointegrating eqn（s） at the 0.05 level

表6滬銅與滬鋅的誤差修正模型

ECMt-1ΔCUFt-1ΔCUFt-2ΔZNFt-1ΔZNFt-2常數(shù)項ΔCUFt-0.0074-0.09940.01110.22260.1528-4.9159ΔZNFt0.0002-0.0261-0.18210.01550.1049-3.5813誤差修正項CUFt-1ZNFt-1常數(shù)項ECMt-11-5.8736227.16表7大豆與玉米的誤差修正模型

ECMt-1ΔAFt-1ΔAFt-2ΔCFt-1ΔCFt-2常數(shù)項ΔAFt-0.01014-0.1584-0.0535-0.00460.04020.9820ΔCFt0.0053-0.0018-0.0261-0.08460.2112-0.9399誤差修正項AFt-1CFt-1常數(shù)項ECMt-11-1.39-1245表8大豆與大豆制成品的誤差修正模型

ECMt-1ΔAFt-1ΔAFt-2ΔZCPt-1ΔZCPt-2常數(shù)項ΔAFt-0.00923-0.1729-0.05690.01660.0371-0.9793ΔZCPt0.0108-0.01590.03950.00270.03360.4687誤差修正項AFt-1ZCPt-1常數(shù)項ECMt-11-1.15-514.96表9滬銅連三與滬銅連四的誤差修正模型

ECMt-1ΔCU03t-1ΔCU03t-2ΔCU04t-1ΔCU04t-2常數(shù)項ΔCU03t-0.3295-0.0185-0.0454-0.04720.1129-5.1017ΔCU04t0.19820.04770.10330.5103-0.0324-4.8907誤差修正項CU03t-1CU04t-1常數(shù)項ECMt-11-0.997-182.2418表10滬銅期貨與LME銅期貨價格的誤差修正模型

ECMt-1ΔCUt-1ΔCUt-2ΔCULMEt-1ΔCULMEt-2常數(shù)項ΔCUt-1.3978-0.0668-0.1658-0.6762-0.16851.0275ΔCULMEt0.9469-0.6908-0.34580.15000.14480.2691誤差修正項CUt-1CULMEt-1常數(shù)項ECMt-11-1.12-1.84716.套利交易策略。根據(jù)誤差分析，我們得出相關品種的套利策略。

滬銅與滬鋅跨商品套利策略。ECMt-1>0，賣出1單位滬銅合約，同時買入5.87單位滬鋅合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。ECMt-1<0，買入1單位滬銅合約，同時賣出5.87單位滬鋅合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。

大豆與玉米跨商品套利策略。ECMt-1>0，賣出1單位大豆合約，同時買入1.39單位玉米合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。ECMt-1<0，買入1單位大豆合約，同時賣出1.39單位玉米合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。

大豆與大豆制成品之間的產(chǎn)業(yè)鏈套利策略。ECMt-1>0，賣出1單位大豆，同時買入1.15單位大豆制成品，即0.20單位豆油和0.92單位豆粕，而當ECMt-1為零時，將大豆與大豆制成品同時平倉。ECMt-1<0買入1單位大豆，同時賣出1.15單位豆粕，即0.20單位豆油和0.92單位豆粕，而當 為零時，將大豆與豆粕同時平倉。

滬銅的跨期套利策略。ECMt-1>0，賣出1單位滬銅連三合約，同時買入0.997單位滬銅連四合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。

ECMt-1<0，買入1單位滬銅連三合約，同時賣出0.997單位滬銅連四合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。

滬銅與倫敦銅的跨市場套利策略。ECMt-1>0，賣出1單位滬銅期貨合約，同時買入1.12單位LME銅期貨合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。ECMt-1<0，買入1單位滬銅期貨合約，同時賣出1.12單位LME銅期貨合約，而當ECMt-1為零時，將兩者同時平倉。

綜上所述，在不考慮交易費用的情況下，由于期貨價格之間存在長期均衡關系，雖然短期內(nèi)兩者的價格關系可能出現(xiàn)偏離，但是長期來看，它們的關系必然會回歸到均衡狀態(tài)，所以每一次偏離的機會，就是一次套利的機會，而套利行為又可以對兩者的價格關系再次回歸均衡狀態(tài)起到推動作用。

（三）價格發(fā)現(xiàn)功能與價格修復功能

期貨市場源于現(xiàn)貨市場，期貨市場的經(jīng)濟功能最終目的是為現(xiàn)貨市場乃至于實體經(jīng)濟服務，那么套利機制在對整個期貨市場之間的價格關系起到修復作用的同時，也會對整個現(xiàn)貨市場（即實體經(jīng)濟）之間的價格關系起到修復作用，而將期貨市場的這種修復功能傳遞到實體經(jīng)濟是通過期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能來實現(xiàn)的。

期貨市場之間的套利行為對期貨市場之間的價格關系起到了修復作用，在期貨市場之間的套利行為在修復期貨市場之間的價格關系回歸正常的同時，理論上也可以通過期貨價格對現(xiàn)貨價格的預測和引導作用，也會對現(xiàn)貨市場之間的價格起到了修復功能。對于價格發(fā)現(xiàn)功能的實證研究需要分為兩個方面：一方面是研究期貨價格的預測功能，即現(xiàn)在的期貨價格能否對未來的現(xiàn)貨價格有預測作用；另一方面是研究期貨價格的引導功能，即期貨價格能否對現(xiàn)貨價格有引導作用。

對于期貨價格的預測功能，一般是采用相關系數(shù)和協(xié)整關系來進行實證分析，其中，相關系數(shù)反映了變量之間線性關系的密切程度，通過期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的相關系數(shù)，可以用來評價期貨市場與現(xiàn)貨市場的聯(lián)系是否緊密；協(xié)整關系則反映了期貨價格與現(xiàn)貨價格之間是否存在長期均衡關系，如果兩者存在協(xié)整關系，那么說明期貨價格是現(xiàn)貨價格的無偏估計量；對于期貨價格的引導功能，本文將通過格蘭杰因果檢驗和GS模型來進行實證分析，其中格蘭杰因果檢驗則反映了期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的引導關系，進而揭示期貨價格與現(xiàn)貨價格之間在時間上的先導-滯后關系；而GS模型則進一步分析期貨價格與現(xiàn)貨價格在信息傳遞和價格發(fā)現(xiàn)中哪一個起主導作用以及主導作用的大小[11]。

1.相關性分析。在理想狀態(tài)下，期貨價格與現(xiàn)貨價格應該具有很強的相關性，而用來衡量的指標就是相關性系數(shù)，當相關系數(shù)接近于1時，說明兩者的相關性很強，進而說明期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能發(fā)揮的效率很高；反之，當兩者的相關系數(shù)接近于0時，則說明兩者之間毫無關系，進而說明期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能發(fā)揮的效率很低。

銅、鋅、大豆、玉米、豆粕的期貨價格與現(xiàn)貨價格的相關系數(shù)分別是0.998、0.997、0.936、0.980、0.934。由此可知，每一個品種的期貨價格與現(xiàn)貨價格之間都具有很強的正相關性，這說明期貨價格與現(xiàn)貨價格之間的走勢非常接近，而且價格之間的聯(lián)動性很強，期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能發(fā)揮的效率很高。

2.平穩(wěn)性檢驗。本文所采用的平穩(wěn)性檢驗方法為ADF檢驗，對于每一個品種的期貨價格與現(xiàn)貨價格的ADF檢驗結果見表11。

表11相關品種的ADF檢驗

ADF檢驗P值1%臨界值5%臨界值CUFt-1.4310450.5683-3.435926-2.863890ΔCUFt-38.492490.0000-3.435931-2.863893CUSt-1.7883700.3866-3.435926-2.863890ΔCUSt-15.457250.0000-3.435931-2.863893ZNFt-2.2383360.1928-3.435926-2.863890ΔZNFt-38.897560.0000-3.435931-2.863893ZNSt-2.1394610.2293-3.435926-2.863890ΔZNSt-33.652230.0000-3.435931-2.863893AFt-1.6878860.4372-3.435926-2.863890ΔAFt-39.115170.0000-3.435931-2.863893ASt-0.8422300.8062-3.435926-2.863890ΔASt-29.430610.0000-3.435931-2.863893CFt-2.0696120.2573-3.435926-2.863890ΔCFt-36.411250.0000-3.435931-2.863893CSt-2.2361900.1936-3.435926-2.863890ΔCSt-8.1490590.0000-3.435931-2.863893MFt-2.5103190.1132-3.435926-2.863890ΔMFt-37.915250.0000-3.435931-2.863893MSt-1.6471870.4581-3.435926-2.863890ΔMSt-21.195680.0000-3.435931-2.863893由表11的檢驗結果可知，每一個品種的期貨價格和現(xiàn)貨價格的ADF檢驗值均大于臨界值，這表明期貨價格和現(xiàn)貨價格都是非平穩(wěn)時間序列；而每一個品種的期貨價格和現(xiàn)貨價格的一階差分的ADF檢驗值均小于臨界值，這表明它們的一階差分都是平穩(wěn)時間序列，這進而表明期貨價格與現(xiàn)貨價格都是一階單整序列，因此每一個品種的期貨價格與現(xiàn)貨價格可能存在協(xié)整關系。

3.協(xié)整關系檢驗與向量誤差修正模型。要進行Johansen協(xié)整檢驗，首先要建立向量自回歸模型（VAR），對于每一個品種的期貨價格與現(xiàn)貨價格建立一個雙變量的向量自回歸模型，然后模型中變量的最優(yōu)滯后階數(shù)則根據(jù)AIC和SC最小準則來確定。

其一，銅的自回歸模型，見表12。

表12銅自回歸模型

最優(yōu)滯

后階數(shù)VAR模型3常數(shù)項CUSt-1CUSt-2CUSt-3CUFt-1CUFt-2CUFt-3CUSt367.120.599-0.0250.1730.501-0.058-0.196CUFt51.530.199-0.1360.0500.8250.135-0.074則銅的期貨價格與現(xiàn)貨價格的Johansen協(xié)整檢驗結果見表13。

表13銅的期貨價格與現(xiàn)貨價格的Johansen協(xié)整檢驗結果

Hypothesized

No. of CE（s）EigenvalueTrace Statistic0.01

Critical ValueProb.**None*0.106105158.076719.937110.0001At most 10.0015562.1639926.6348970.1413注：Trace test indicates 1 cointegrating eqn（s） at the 0.01 level

由表15可知，在1%的置信水平下，銅的期貨價格與現(xiàn)貨價格之間存在協(xié)整關系，這說明，盡管銅的期貨價格與現(xiàn)貨價格都是非平穩(wěn)時間序列，在短期內(nèi)會出現(xiàn)偏離均衡關系的情況，但是長期來看，它們之間仍然保持著長期均衡關系。

對于短期內(nèi)，銅的期貨價格與現(xiàn)貨價格的非均衡動態(tài)結構可以用VECM模型來表示，具體模型見表14。

表14滬銅期貨與現(xiàn)貨的誤差修正模型

ECMt-1ΔCUSt-1ΔCUFt-1常數(shù)項ΔCUSt-0.333-0.0250.137-4.16ΔCUFt0.0850.134-0.104-4.18誤差修正項CUSt-1CUFt-1常數(shù)項ECMt-11-0.985-963.32由VECM可知，銅現(xiàn)貨價格誤差修正項系數(shù)為-0.333<0，這說明，當系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)時，誤差修正項對銅現(xiàn)貨價格的變動具有負向調(diào)整作用；而銅期貨價格誤差修正項系數(shù)為0.085>0，這說明，當系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)時，誤差修正項對銅期貨價格的變動具有正向調(diào)整作用。當系統(tǒng)處于非均衡狀態(tài)時，通過誤差修正項的調(diào)整，銅期貨價格與現(xiàn)貨價格會再次回到長期均衡狀態(tài)。

其二，通過類似于銅的分析，對于鋅、大豆、玉米、豆粕而言，也存在相同的協(xié)整關系。

4.格蘭杰因果關系檢驗。協(xié)整關系檢驗只是表明期貨價格與現(xiàn)貨價格之間存在長期均衡關系，但是在這種均衡關系中，期貨價格與現(xiàn)貨價格之間，誰是因誰是果卻不得而知，所以需要用格蘭杰因果關系檢驗來確定兩者之間的因果關系[11]。

每一個品種的格蘭杰因果檢驗結果，見表15。

表15每一個品種的格蘭杰因果關系檢驗結果

零假設F統(tǒng)計值P值是否接受

零假設銅期貨價格不是現(xiàn)貨價格的原因70.85665.E-30拒絕現(xiàn)貨價格不是期貨價格的原因10.08594.E-05拒絕鋅期貨價格不是現(xiàn)貨價格的原因110.6523.E-45拒絕現(xiàn)貨價格不是期貨價格的原因5.563660.0039拒絕大豆期貨價格不是現(xiàn)貨價格的原因5.539960.9474拒絕現(xiàn)貨價格不是期貨價格的原因12.23606.E-06拒絕玉米期貨價格不是現(xiàn)貨價格的原因5.261230.0053拒絕現(xiàn)貨價格不是期貨價格的原因21.87275.E-10拒絕豆粕期貨價格不是現(xiàn)貨價格的原因15.51622.E-07拒絕現(xiàn)貨價格不是期貨價格的原因27.92621.E-12拒絕通過表15可以發(fā)現(xiàn)，對每一個品種進行格蘭杰因果關系檢驗，滯后期為2，在5%的顯著性水平上可以認為，每一個品種的零假設都被拒絕，這說明它們的期貨價格與現(xiàn)貨價格之間存在著相互影響、互為成因，表明期貨價格與現(xiàn)貨價格的變動是一致的，期貨市場與現(xiàn)貨市場都具有良好的價格發(fā)現(xiàn)功能。

5.GS模型。期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能，實際上講，就是期貨價格比現(xiàn)貨價格更能夠及時地對新信息作出反映。對于期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證檢驗，通常使用Garbade-Silber模型（簡稱“GS模型”）來分析，通過該模型，可以在信息傳遞和價格發(fā)現(xiàn)過程中，檢驗出期貨價格和現(xiàn)貨價格之間主導作用主要是哪一個，以及它的主導作用有多大。

GS模型為：St

Ft=as

af+1-bsbs

bf1-bfSt-1

Ft-1+εst

εft（17）其中，St表示t時的現(xiàn)貨價格，F(xiàn)t表示t時的期貨價格，而as、af、1-bs、bs、bf、1-bf為相應的系數(shù)，εst與εft為隨機誤差項。對于系數(shù)而言，bs表示t-1期的期貨價格Ft-1對t期的現(xiàn)貨價格St的影響程度，而bf表示t-1期的現(xiàn)貨價格St-1對t期的期貨價格Ft的影響程度。

而在價格發(fā)現(xiàn)功能中，期貨價格相對于現(xiàn)貨價格而言的主導程度，則是通過下面的公式來計算：θ=bsbs+bf（18）當θ=0時，表示完全由現(xiàn)貨市場來完成價格發(fā)現(xiàn)功能；

當0<θ<0.5時，表示主要由現(xiàn)貨市場來完成價格發(fā)現(xiàn)功能；

當θ=0.5時，表示由現(xiàn)貨市場和期貨市場平均共同完成價格發(fā)現(xiàn)功能；

當0.5<θ<1時，表示主要由期貨市場完成價格發(fā)現(xiàn)功能；

當θ=1時，表示完全由期貨市場完成價格發(fā)現(xiàn)功能。

由此可知，價格發(fā)現(xiàn)功能大小的測度關鍵是估計出相應的參數(shù)bs和bf。由于現(xiàn)貨價格St和期貨價格Ft都是非平穩(wěn)時間序列，所以往往通過差分的方式，將GS模型改為：St-St-1

Ft-Ft-1=as

af+-bsbs

bf-bfSt-1

Ft-1+εst

εft（19）則：St-St-1

Ft-Ft-1=as

af+bs

-bf（Ft-1-St-1）+εst

εft（20）通過上述移項，相應的變量就變?yōu)槠椒€(wěn)時間序列，然后再求解相應的參數(shù)bs和bf即可[12]。

具體模型見表16。

表16各品種的GS模型

品種GS模型θ銅CUStCUFt常數(shù)項496.0912.07CUSt-10.600.14CUFt-10.400.860.74>0.5鋅ZNStZNFt常數(shù)項159.4661.20ZNSt-10.500.16ZNFt-10.500.840.76>0.5大豆AStAFt常數(shù)項3.8130.99ASt-10.990.05AFt-10.010.950.17<0.5玉米CStCFt常數(shù)項5.572.23CSt-10.990.08CFt-10.010.920.11<0.5豆粕MStMFt常數(shù)項9.742.23MSt-10.990.08MFt-10.010.920.11<0.5

四、結論

本文從理論上論證了期貨市場對實體經(jīng)濟價格體系的修復功能，然后從實證角度得出了以下幾個結論：

第一，通過協(xié)整檢驗和向量誤差修正模型的估計可以發(fā)現(xiàn)，相應商品的期貨價格之間不僅存在長期均衡關系，而且短期內(nèi)誤差修正項會有效地調(diào)整彼此期貨價格向均衡狀態(tài)變動。而在短期內(nèi)，當相應商品期貨價格之間的均衡關系被打破時，因為預期兩者的價格關系長期仍會回歸到均衡狀態(tài)，所以對于市場參與者而言，就會出現(xiàn)套利機會，即根據(jù)賣出價格相對高的商品期貨合約，而買入價格相對低的商品期貨合約，并在價格回歸均衡時對相應商品的期貨合約同時平倉。而在這個套利的過程中，也就使得商品的價格關系再次回歸到均衡狀態(tài)，從而說明期貨市場具有價格修復的功能。

第二，每一種品種的期貨市場都具有價格發(fā)現(xiàn)功能，但是工業(yè)品市場與農(nóng)產(chǎn)品市場的價格發(fā)現(xiàn)功能發(fā)揮的效率各有不同，其中，工業(yè)品市場的價格發(fā)現(xiàn)功能主要靠期貨市場來實現(xiàn)，而農(nóng)產(chǎn)品市場的價格發(fā)現(xiàn)功能主要是靠現(xiàn)貨市場來實現(xiàn)。

由此可知，在中國，期貨市場對實體經(jīng)濟價格體系的修復功能主要體現(xiàn)在工業(yè)品的市場上。

[參考文獻]

[1]田源.現(xiàn)代期貨大典[M].北京：石油工業(yè)出版社，1994：66-90.

[2]Bear J B， Saxon O G. Commodity Exchange and Futures Trading[M] . New York： Harper Brothers，1947：121-130.

[3]Carter C A. Commodity Futures Markets： A Survey[J].Australian Journal of Agricultural and Resource Economics，1999，43（2）：211-247.

[4]沈開艷.中國期貨市場運行與發(fā)展[M].上海：學林出版社，2003：156-200.

[5]大連商品交易所課題組.中國期貨市場功能研究：大連商品交易所的實證、調(diào)查與例證[M].北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2010：12-30.

[6]朱國華.期貨市場學[M].上海：上海財經(jīng)大學出版社，2008：44-63.

[7]孫澤生.基于市場中介視角的期貨市場功能和優(yōu)勢獲得機理分析[J].上海金融，2012（3）：42-45.

[8]張卓元，張魁峰，石建杜.社會主義商品價格學[J].財貿(mào)經(jīng)濟，1985（9）：42-50.

[9]陶琲，王獻立.期貨經(jīng)濟學教程[M].北京：商務印書館，2003：132-149.

[10]Cox C C. Futures Trading and Market Information[J]. Journal of Financial Economics，1976，84（6）： 215-237.

[11]Working H.New Concepts Concerning Futures Markets and Prices[J]. American Economic Review，1962，52（1）：431-459.

[12]張宗成.期貨市場理論與實務：修訂版[M].武漢：華中理工大學出版社，1996：32-40.

（責任編輯王婷婷）

The Repair Function for the Price System of

the Real Economy in the Futures Market：

An Empirical Analysis of Chinese Commodity Futures Markets

ZHU Guo-hua， LIU Fan-yi

（School of International Business Adminstration， Shanghai

University of Finance and Economics， Shanghai 200439， China）

Abstract：There are many economic functions of futures markets. In this paper， the economic function of futures markets is studied in the relationships between the real economy and the futures market. Firstly， the function is theoretically demonstrated； then， the function is empirically demonstrated. In the end， the conclusion is that the function is mainly reflected in the industrial market in China.

Key words：the price system of the real economy； the futures market； arbitrage； the repair function