■郭　凈，周　亮，肖　堅

一、引言

2011年以來，我國經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”，商品期貨價格開始了長達(dá)4年的下跌，滬銅和螺紋鋼指數(shù)分別從2011年底的70000點和5100點左右跌落至2015年末的33000點和1600點左右。2015年12月中央經(jīng)濟(jì)會議部署供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，商品期貨充分發(fā)揮價格發(fā)現(xiàn)和資源配置功能，迎來連續(xù)兩年的上漲，2017年底滬銅指數(shù)重返到70000點，螺紋鋼指數(shù)反彈至4100點。商品期貨價格和我國宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢和政策方向是基本吻合的。期貨市場的發(fā)展在一定程度上推動了資金的橫向融通和經(jīng)濟(jì)的橫向聯(lián)系，并且提高了資源配置的總體效益；也有助于市場經(jīng)濟(jì)體系的建立和完善資源配置，調(diào)節(jié)市場供求，減緩價格波動以及形成公正、公開的價格信號、回避因價格波動而帶來的市場風(fēng)險的作用。期貨價格波動對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響過程及傳導(dǎo)機(jī)制基本已被探明，對經(jīng)濟(jì)增長率、通貨膨脹率、貨幣供應(yīng)量、投資及出口等指標(biāo)均存在直接或間接影響。

宏觀經(jīng)濟(jì)是期貨市場發(fā)展尤其是期貨價格變動的重要影響因素，但現(xiàn)有國內(nèi)關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)和期貨市場價格關(guān)系的研究，大都重點考察了宏觀經(jīng)濟(jì)的某個指標(biāo)或某些指標(biāo)對期貨市場價格的影響，指標(biāo)選取并不能反映宏觀經(jīng)濟(jì)的全貌，也無法全面衡量宏觀經(jīng)濟(jì)運行對期貨市場價格的影響。而國外研究更傾向于構(gòu)建多因素模型，那么考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)的系統(tǒng)性和復(fù)雜性，其整體和各構(gòu)成成分對期貨價格波動的影響如何？各部分有何差異？本文擬采用因子分析法從眾多宏觀經(jīng)濟(jì)變量中提取出具有相同經(jīng)濟(jì)意義的共同因子，再采用VAR方法實證檢驗共同因子與期貨市場價格的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以期全面洞察宏觀經(jīng)濟(jì)運行情況及內(nèi)部結(jié)構(gòu)對期貨市場價格的影響，從而為期貨市場更好地實現(xiàn)功能提出對策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

物價指數(shù)、貨幣政策和經(jīng)濟(jì)增長是反映宏觀經(jīng)濟(jì)運行及發(fā)展的重要指標(biāo)，也是現(xiàn)有研究的重點，本文將著重回顧期貨價格與這三方面指標(biāo)相互關(guān)系的文獻(xiàn)。

（一）物價指數(shù)與期貨價格

學(xué)者們通過對期貨價格與物價指數(shù)之間關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)期貨市場反映的大宗商品價格與物價指數(shù)之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，并往往表現(xiàn)為先行指示作用。如王志強(qiáng)和王雪標(biāo)（2001）檢驗發(fā)現(xiàn)商品期貨價格指數(shù)與消費價格指數(shù)、一致合成指數(shù)之間的單向因果關(guān)系，并且其先行時間為3個月。張樹忠等（2006）計算了我國農(nóng)產(chǎn)品期貨價格指數(shù)并實證檢驗了農(nóng)產(chǎn)品期貨價格指數(shù)對CPI的先行指示作用。杜迎偉和李天忠（2008）設(shè)計和編制了中國期貨指數(shù)，通過多種計量方法對該指數(shù)的預(yù)警功能進(jìn)行檢驗發(fā)現(xiàn)無論是總指數(shù)還是分類指數(shù)均可以領(lǐng)先 CPI、CGPI、CI等指標(biāo) 3～6個月不等。梁曉娟（2008）利用商品期貨價格指數(shù)與消費價格指數(shù)的數(shù)據(jù)，通過計量方法研究了商品期貨市場對消費價格指數(shù)的影響，提出期貨市場價格可以成為CPI預(yù)測的一個有效途徑。常清（2010）通過數(shù)據(jù)實證分析驗證了國際商品期貨價格指數(shù)對我國消費者價格指數(shù)存在傳導(dǎo)作用。馮科和李昕昕（2014）實證研究后發(fā)現(xiàn)，商品期貨價格指數(shù)對物價、國內(nèi)生產(chǎn)總值、利率、人民幣匯率均有明顯的引導(dǎo)作用。也有部分學(xué)者研究了生產(chǎn)者物價指數(shù)與期貨市場之間的關(guān)系，如周焯華和宋旺江（2011）明確了我國金屬期貨價格指數(shù)對PPI的先行作用。

（二）貨幣政策與期貨價格

貨幣政策是影響資產(chǎn)價格的重要因素，其實往往是為了達(dá)到金融穩(wěn)定的目的（姚潔和陳菁泉，2016），許多學(xué)者研究了貨幣政策對期貨價格的影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)的不同階段，不同的貨幣政策對期貨市場價格的作用影響有所不同，擴(kuò)張性貨幣政策易引發(fā)商品價格超調(diào)（鄭尊信和徐曉光，2013），刺激商品期貨價格上升（王錕，2013），而緊縮性貨幣政策卻易導(dǎo)致商品價格快速下降。貨幣政策的直接效應(yīng)主要通過市場利率調(diào)整了資金占用成本，間接效應(yīng)是指改變了市場庫存均衡點，從而影響商品價格預(yù)期變動（鄭尊信和徐曉光，2013）。丁妍（2016）采用小波變換、BEKK-MGARCH模型等方法，實證分析了商品的期貨價格指數(shù)和貨幣政策的長期互動關(guān)系及短期波動溢出效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，商品期貨價格指數(shù)可以作為我國貨幣政策參考變量，改善經(jīng)濟(jì)調(diào)控效果。貨幣供應(yīng)量和流動量也是影響期貨市場價格的重要因素，沈虹等（2010）通過對低頻數(shù)據(jù)和M2同比增長率之間的Granger因果檢驗，得出貨幣供應(yīng)量的增長會加劇期貨市場價格的波動，從而為流動性過剩對期貨市場產(chǎn)生影響提供證據(jù)。呂志平（2013）研究發(fā)現(xiàn)，貨幣流動性雖然對大宗商品期貨價格波動存在一定影響，但是并不是引起國際大宗商品期貨價格變動的最主要因素。

（三）經(jīng)濟(jì)增長與期貨價格

一些學(xué)者對期貨價格與經(jīng)濟(jì)增長的相互關(guān)系進(jìn)行分析研究。孟湘泓和黃健柏（2014）通過分析國際銅、鋁價格和世界經(jīng)濟(jì)間的協(xié)整關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，世界經(jīng)濟(jì)對LME銅、鋁價格有著明顯的影響作用，當(dāng)世界經(jīng)濟(jì)狀況良好時，銅、鋁價格上漲，當(dāng)世界經(jīng)濟(jì)狀況低迷時，銅、鋁價格下跌。文先明等（2013）發(fā)現(xiàn)燃料油期貨價格與經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期均衡關(guān)系，燃料油期貨價格對經(jīng)濟(jì)增長有一定影響，并且存在滯后效應(yīng)。還有學(xué)者檢驗了經(jīng)濟(jì)增長與期貨價格之間的相互影響關(guān)系，如姜哲和李新建（2013）研究發(fā)現(xiàn)，我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的發(fā)展與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長互為因果關(guān)系，農(nóng)產(chǎn)品期貨市場發(fā)展對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)有一定影響，但反應(yīng)時滯較長。鄭祿飛和吳慧（2016）通過建立向量自回歸模型分析了我國期貨市場發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間的內(nèi)在關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)了期貨市場的穩(wěn)定發(fā)展，而期貨市場的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的反作用則還需加強(qiáng)。

綜上可知,關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)與期貨價格之間的關(guān)系已有相對深入的研究，主要集中在物價指數(shù)、貨幣政策及經(jīng)濟(jì)增長等方面的指標(biāo)，一般考慮的都是單一指標(biāo)或者某幾個指標(biāo)，而且現(xiàn)有研究并沒有就各指標(biāo)對期貨價格的影響作用及機(jī)制路徑取得一致，還存在較大分歧。宏觀經(jīng)濟(jì)是一個復(fù)雜系統(tǒng)，如果能夠?qū)⑦@些因素都納入到同一個模型進(jìn)行考察，便能夠?qū)暧^經(jīng)濟(jì)與期貨市場的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行更加全面深入的探討。因此，本文嘗試選取多個宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，并對其進(jìn)行分類，探討多層面宏觀經(jīng)濟(jì)變量與期貨價格的關(guān)聯(lián)性，并為兩者之間的理論關(guān)系提供更多的實證支持。

三、變量選取與說明

（一）變量選取

中漢商品期貨指數(shù)系列是基于中國期貨市場上的商品合約而編制的商品指數(shù)，其編制的商品期貨綜合指數(shù)能夠較好地反映出期貨市場的整體狀況。因此選擇該指數(shù)作為商品期貨市場價格的代理變量。

宏觀經(jīng)濟(jì)變量方面，選擇多個指標(biāo)以全面考察宏觀經(jīng)濟(jì)運行狀況?？紤]到常用來衡量經(jīng)濟(jì)增長的GDP指標(biāo)只公布季度數(shù)據(jù)，相對而言頻率過低，因此采用與GDP緊密相關(guān)的工業(yè)增加值作為經(jīng)濟(jì)增長的代理變量。同時考慮到拉動經(jīng)濟(jì)的三駕馬車中投資對我國經(jīng)濟(jì)增長的作用尤為明顯，故同時選取城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)完成額、房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額及鐵路貨運量作為代理指標(biāo)，其中鐵路貨運量是投資的先行指標(biāo)。價格指數(shù)方面，本文選擇消費者物價指數(shù)（CPI）、生產(chǎn)者物價指數(shù)（PPI）及采購經(jīng)理人指數(shù)中的新訂單分項（PMI）、CPI與PPI的差值（CPI-PPI）來綜合反映通貨膨脹情況?？紤]到貨幣供給往往對宏觀經(jīng)濟(jì)有重要引導(dǎo)作用，因此本文從數(shù)量和價格兩個角度選擇指標(biāo)以衡量貨幣供應(yīng)的松緊程度，其中數(shù)量指標(biāo)包括社會融資總量（Social）、廣義貨幣量增速（M2）以及狹義貨幣量增速與廣義貨幣量增速差（M1-M2）①該指標(biāo)代表貨幣活性，當(dāng)值越大時，代表貨幣活性越高，反之亦然。，價格指標(biāo)包括上海同業(yè)拆解利率（SHIBOR）和國債市場水平因子（Level）。

綜上所述，本文選取工業(yè)增加值（IV）、鐵路貨運量（Railway）、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)完成額（Fix）、消費者物價指數(shù)（CPI）、房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額（Real）、生產(chǎn)者物價指數(shù)（PPI）、CPI與PPI的差值（CPI-PPI）、廣義貨幣量增速（M2）、采購經(jīng)理人指數(shù)中的新訂單分項（PMI）、狹義貨幣量增速與廣義貨幣量增速差（M1-M2）、上海同業(yè)拆解利率（SHIBOR）、社會融資總量（Social）、國債利率水平因子（Level）等13個指標(biāo)來綜合反映宏觀經(jīng)濟(jì)運行狀況。

（二）變量說明及描述性統(tǒng)計

選取以上所有變量的月度數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，所選時間范圍為2010年7月至2017年7月，所有數(shù)據(jù)均都來自東方財富金融數(shù)據(jù)庫。本文對所有變量的描述性統(tǒng)計情況進(jìn)行了報告，見表1。由表1結(jié)果可知，樣本區(qū)間內(nèi)的商品期貨指數(shù)（ZH）均值為732.86，最大值為1032.94，最小值為480.42，其波動幅度較大，而且跨度較長，因此能夠較詳細(xì)地反映不同階段指數(shù)的波動狀況。由于一些數(shù)據(jù)本身值較大，因此在后續(xù)的分析研究時，均對這些變量進(jìn)行了對數(shù)處理，其中包括ZH、Fix、Real、Social等。

表1　變量描述性統(tǒng)計

四、實證檢驗及分析

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)因子構(gòu)建

1.因子分析

因為宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間相關(guān)性較強(qiáng)，分析時如果直接用這些變量對期貨指數(shù)進(jìn)行研究，不可避免會存在很強(qiáng)的共線性問題。因此先采用因子分析對13個變量進(jìn)行分類，這樣不僅可以解決共線性的問題，而且可以將變量進(jìn)行良好的區(qū)分，從而全面反映宏觀經(jīng)濟(jì)運行情況及內(nèi)部結(jié)構(gòu)。表2詳細(xì)報告了因子分析的結(jié)果，由結(jié)果可知，13個宏觀經(jīng)濟(jì)變量均可以由3個因子進(jìn)行解釋。從因子載荷角度考慮，第一個因子（F1）主要是解釋了 CPI、M1-M2、Social、IV、Fix、Real、SHIBOR、Level八個變量，主要反映了經(jīng)濟(jì)增長以及貨幣利率等特征；第二個因子（F2）主要解釋了Railway、PPI、PMI、CPI-PPI四個變量，可以看到這四個因子均與工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)狀況有關(guān)，因此可以稱之為生產(chǎn)因子；第三個因子（F3）則解釋了M2這個變量，雖然M2與M1-M2、Social、SHIBOR、Level均屬于貨幣政策方面的因子，但是在因子分析中卻將M2單獨區(qū)分開來，也可以看出M2與其他貨幣政策變量之間的差別。

表2　因子分析結(jié)果

由于第一因子包含的變量過多，且從邏輯上看，里面既包含了經(jīng)濟(jì)增長方面的變量，也包含了貨幣政策方面的變量，因此對第一因子再次進(jìn)行因子分析，以提取出更貼近現(xiàn)實的因子。表3報告了對第一因子進(jìn)行因子分析的結(jié)果，可以看到，第一因子可以很好得區(qū)分為兩個因子，其中第一因子（f1）解釋了IV、Fix、Real、CPI、Social五個變量，這五個變量均與經(jīng)濟(jì)增長密切相關(guān)，因此可以稱之為增長因子；第二因子（f2）解釋了M1-M2、SHIOBR、Level三個變量，雖然M2不包含在這個因子里面，但是這三個變量中M1-M2代表的是貨幣的活性，SHIBOR、Level均是市場利率，因此仍然稱之為貨幣因子。

2.增長因子

借鑒周亮（2017）的方法，采用主成分分析法構(gòu)建增長因子、貨幣因子及生產(chǎn)因子。由于不同的指標(biāo)之間存在先行與滯后的關(guān)系，所以本文構(gòu)建最終的增長因子前，首先選取每個變量的當(dāng)期值和滯后一期值一起進(jìn)行主成分分析，即采用 IVt、Fixt、Realt、CPIt、Socialt、IVt-1、Fixt-1、Realt-1、CPIt-1、Socialt-110 個指標(biāo)值構(gòu)造初始的增長因子GROWTH1①由于篇幅受限，GROWTH1與十個指標(biāo)值之間具體的相關(guān)性結(jié)果未列出，留存?zhèn)渌?。。然后再按照GROWTH1與各指標(biāo)值相關(guān)系數(shù)的大小，選出了5個變量相關(guān)系數(shù)較高的當(dāng)期值或滯后值再來進(jìn)行主成分分析，最后構(gòu)建出最終的增長因子GROWTH。

表3　F1的因子分析結(jié)果

得到最終的增長因子，計算公式為：

由增長因子與商品期貨綜合指數(shù)的走勢圖②由于篇幅受限，具體走勢圖未給出，留存?zhèn)渌鳎峦？芍?，兩者的相關(guān)性極強(qiáng)（相關(guān)系數(shù)為0.86），因此可以初步判定增長因子能夠較好的反映出商品期貨綜合指數(shù)的波動情況。

3.貨幣因子

同樣采用主成份分析法構(gòu)造貨幣因子，計算公式為：

從各變量前的系數(shù)可以看到，貨幣因子與M1-M2負(fù)相關(guān)，與SHIBOR、Level正相關(guān)。因此當(dāng)貨幣因子數(shù)值越高的時候，代表利率越高、貨幣活性越差；當(dāng)貨幣因子數(shù)值越低的時候，代表利率越低、貨幣活性越高。根據(jù)貨幣因子與商品綜合指數(shù)的走勢圖可知，兩者仍然具有一定的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.44。當(dāng)貨幣因子數(shù)值較高的時候，商品綜合指數(shù)一直處于下行軌道，當(dāng)貨幣因子不斷走低的時候，商品綜合指數(shù)筑底并開始反轉(zhuǎn)。

4.生產(chǎn)因子

同樣采用主成份分析法構(gòu)造生產(chǎn)因子，計算公式為：

由生產(chǎn)因子與商品綜合指數(shù)的走勢圖可知，兩者的相關(guān)性也比較高，相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.67。商品綜合指數(shù)的最低值正好是在生產(chǎn)因子筑底之后所形成的，因此生產(chǎn)因子對于商品綜合指數(shù)可能是個比較好的先行要素。

（二）VAR模型構(gòu)建

本文采用VAR模型研究增長因子、貨幣因子、生產(chǎn)因子、M2指標(biāo)及商品綜合指數(shù)之間的關(guān)系。首先對變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗①由于文章篇幅受限，具體的檢驗結(jié)果未列出，留存?zhèn)渌?，下同。，五個序列均是一階單整序列，因此需要對序列之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗。只有具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)序列間才可以建立VAR模型。由協(xié)整檢驗結(jié)果可知，在5%的顯著性水平下，5個變量為具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)序列，可以建立VAR模型進(jìn)行后續(xù)分析，同時由VAR模型滯后階數(shù)的檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)，1階VAR模型是最合適的。AR根檢驗結(jié)果得出，VAR模型所有根模的倒數(shù)小于1，因此模型是穩(wěn)定的。

（三）脈沖響應(yīng)分析

圖1報告了商品綜合指數(shù)對增長因子、貨幣因子、生產(chǎn)因子及M2等變量的脈沖響應(yīng)結(jié)果，可以看到：增長因子和貨幣因子起到了較大作用；其中增長因子起到了正向作用，貨幣因子起到了負(fù)向作用，也就是說經(jīng)濟(jì)增長越快、利率越低、貨幣活性越高，商品綜合指數(shù)漲得越多。而生產(chǎn)因子和M2起到的作用則很小。

圖1　商品綜合指數(shù)對其他變量的脈沖響應(yīng)

（四）方差分解

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻(xiàn)度，相對于脈沖響應(yīng)分析，可以進(jìn)一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。表4分別報告了商品綜合指數(shù)的方差分解結(jié)果，可以看到：增長因子對商品綜合指數(shù)有較為輕微的影響，而貨幣因子對其有極其顯著的影響；對于增長因子而言，商品綜合指數(shù)對其的影響要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他因子；生產(chǎn)因子和M2的影響幾乎為零。

表4　商品綜合指數(shù)的方差分解結(jié)果

五、結(jié)論與展望

本文選取2010年7月至2017年7月13個宏觀經(jīng)濟(jì)變量的月度數(shù)據(jù)及中漢商品期貨綜合指數(shù)，首先通過因子降維和主成分分析法將宏觀經(jīng)濟(jì)變量區(qū)分為增長因子、貨幣因子、生產(chǎn)因子和M2四個因子，然后采用VAR模型、脈沖響應(yīng)分析、方差分解方法研究了這四個因子與商品期貨價格的關(guān)聯(lián)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：對于商品期貨價格而言，增長因子對其有較為輕微的影響，而貨幣因子對其有極其顯著的影響，生產(chǎn)因子和M2的影響則幾乎為零。

相比宏觀經(jīng)濟(jì)與期貨價格關(guān)系的現(xiàn)有研究，本文采用因子分析將現(xiàn)有研究中反映宏觀經(jīng)濟(jì)不同層面的變量進(jìn)行解構(gòu)，并提取出了具有相同經(jīng)濟(jì)意義的共同因子。一方面，證實了貨幣政策是與商品期貨價格關(guān)聯(lián)性最大的因素，經(jīng)濟(jì)增長與商品期貨價格變動的關(guān)聯(lián)性較小。另一方面，也排除了生產(chǎn)因素和M2與商品期貨價格變動的關(guān)聯(lián)性。

本文的研究結(jié)論表明，經(jīng)濟(jì)增長雖是期貨市場發(fā)展的前提和基礎(chǔ)，但在較短時期內(nèi)，兩者的關(guān)聯(lián)性不能充分展示，有必要進(jìn)一步豐富我國商品期貨市場的交易品種、健全交易制度，以更好地實現(xiàn)期貨的價格發(fā)現(xiàn)和資源配置功能，成為宏觀經(jīng)濟(jì)增長的“指示器”。貨幣政策引起的利率、貨幣供應(yīng)量變動往往直接決定著期貨商品的供給和需求，因此對期貨價格變動的影響較大而且在牛市和熊市中對期貨價格變動速度和幅度的影響還有所不同（Cuarsema et al.，2009）。從商品期貨市場健康發(fā)展的角度來講，要保持貨幣政策的穩(wěn)定，防止因貨幣政策松緊帶來的商品期貨價格暴漲暴跌。

本文仍然存在有待改進(jìn)和完善之處。首先，商品期貨綜合指數(shù)雖然可以反映出商品期貨市場價格的總體特征，但不同商品期貨價格的波動存在著不同步性。因此接下來的研究可以對不同品種的商品期貨進(jìn)行區(qū)分，以考察宏觀經(jīng)濟(jì)變量對不同商品期貨價格的影響方向和力度。其次，由于目前許多宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)只公布月度數(shù)據(jù)，但是對于瞬息萬變的期貨市場來說，沒有高頻數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的投資決策就意味著喪失大量的投資機(jī)會以及風(fēng)險暴露過大。因此，未來需要挖掘更高頻的數(shù)據(jù)來充分反映宏觀經(jīng)濟(jì)運行及結(jié)構(gòu)，以更有效地發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)與期貨價格的關(guān)聯(lián)性。

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