盧俁棋 甘小文 陳平 賴(lài)澤敏

[摘?要]動(dòng)力煤價(jià)格受多種因素影響，以環(huán)渤海動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格為例，借助時(shí)間序列分析的多種計(jì)量方法，利用相關(guān)性分析、協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果分析以及方差分解等方法對(duì)我國(guó)動(dòng)力煤期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)進(jìn)行實(shí)證分析。研究表明，鄭商所動(dòng)力煤期貨具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，其中，環(huán)渤海動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格和鄭商所動(dòng)力煤期貨價(jià)格存在較高的相關(guān)性，兩者具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系且期貨價(jià)格變動(dòng)先于現(xiàn)貨價(jià)。

[關(guān)鍵詞]動(dòng)力煤期貨;價(jià)格發(fā)現(xiàn);Granger因果分析;方差分解

[中圖分類(lèi)號(hào)]F830.91

[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

[文章編號(hào)]2095-3283（2019）09-0080-05

Research on Price Discovery of Coal Futures

Lu Yuqi?Gan Xiaowen?Chen Ping?Lai Zemin

（Nan University College of Science and Technology， Nanchang Jiangxi 330029）

Abstract： The price of thermal coal is affected by many factors. Taking the spot price of hot coal around Bohai Sea as an example， this paper makes use of the correlation analysis with the help of various metrology methods of time series analysis. Cointegration test， Granger causality analysis and variance decomposition are used to analyze the price discovery of thermal coal futures in China. The research shows that the thermal coal futures of Zheng Shang have the function of price discovery， among which， the spot price of hot coal around Bohai Sea has a higher correlation with the futures price of Zheng Shang thermal coal. Both have a long-term equilibrium relationship and futures prices change prior to spot prices.

Keywords： Thermal Coal Futures; Price Discovery; Granger Causality Analysis; Variance Decomposition

[作者簡(jiǎn)介]盧俁棋（1997-），江西宜春人，本科生，研究方向：金融學(xué); 甘小文（1970-），男，江西余干人，副教授，碩士，研究方向：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)與計(jì)量;陳平（1962-），男，江西南昌人，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易、區(qū)域經(jīng)濟(jì); 賴(lài)澤敏（1988-），男，江西南昌人，講師，碩士，研究方向：證券投資、貨幣銀行。

[基金項(xiàng)目]江西省教改課題 “項(xiàng)目教學(xué)法在《統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)》教學(xué)中的設(shè)計(jì)與應(yīng)用”（項(xiàng)目編號(hào)：JXJG-18-30-3）部分成果;院級(jí)課外科研項(xiàng)目“煤炭期貨的影響因素和價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的研究及交易策略分析”的部分成果。

近年煤炭行業(yè)諸多新政涉及去產(chǎn)能、供應(yīng)保障、環(huán)保安全檢查的加強(qiáng)、價(jià)格穩(wěn)定，甚至還包括限制煤炭的進(jìn)口等多個(gè)方面，這些政策對(duì)煤炭供給需求、進(jìn)出口均造成了較大影響，進(jìn)而對(duì)煤炭?jī)r(jià)格造成了巨大影響。供應(yīng)方面，我國(guó)動(dòng)力煤供應(yīng)有所增加，而需求端則隨著經(jīng)濟(jì)指標(biāo)向好及城鄉(xiāng)供暖需求同向增加。進(jìn)出口方面，我國(guó)作為煤炭生產(chǎn)大國(guó)，每年都會(huì)存在大量的煤炭庫(kù)存，同時(shí)我國(guó)也是煤炭消費(fèi)大國(guó)，每年會(huì)有大量的煤炭進(jìn)口，特別是動(dòng)力煤。動(dòng)力煤期貨近年上市在短期內(nèi)緩解了相關(guān)企業(yè)的虧損問(wèn)題，然而好景不長(zhǎng)，2013—2015年，動(dòng)力煤期貨呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2015—2016年，動(dòng)力煤期貨價(jià)格整體上漲，2016—2018年，動(dòng)力煤期貨價(jià)格在高位小幅波動(dòng)，在此情形下原材料生產(chǎn)企業(yè)和煤化工等行業(yè)應(yīng)該把期現(xiàn)關(guān)系放在首位。因此，對(duì)我國(guó)動(dòng)力煤期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行研究分析不僅對(duì)煤炭企業(yè)鎖定成本起到重要作用，同時(shí)也為套期保值提供了先行條件。

一、動(dòng)力煤價(jià)格影響因素

（一）動(dòng)力煤消費(fèi)

影響動(dòng)力煤消費(fèi)的因素有很多，在我國(guó)可將影響巨大、起關(guān)鍵作用的影響因子分為三大類(lèi)。

1.國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)速度。據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示自2017年之后GDP將長(zhǎng)期處于6%～7%的區(qū)間內(nèi)。

2.高煤耗行業(yè)的存在。在動(dòng)力煤的下游行業(yè)中，前三類(lèi)煤耗分別為14.06億、5.03億、2.29億噸。

3.城鎮(zhèn)居民供暖需求。從全國(guó)人均煤炭消費(fèi)量來(lái)看，人均耗煤量有增亦有減，2005年達(dá)到最高點(diǎn)。

（二）動(dòng)力煤產(chǎn)能

我國(guó)動(dòng)力煤產(chǎn)量近年主要受以下三因素影響：一是礦產(chǎn)量增加;二是民間資本快速流入;三是相關(guān)國(guó)家政策限制。在這三個(gè)因素的影響之下，我國(guó)煤炭產(chǎn)量和可供量連續(xù)幾年環(huán)比上升。2000年產(chǎn)量13.8億噸，2010年產(chǎn)量達(dá)到26.1億噸，2015年產(chǎn)量高達(dá)37.4億噸，整體上保持穩(wěn)定增速。

（三）動(dòng)力煤成本

動(dòng)力煤成本對(duì)其價(jià)格的影響很大，可以從兩個(gè)方面核算。其一，按照基礎(chǔ)會(huì)計(jì)，原材料的采購(gòu)價(jià)格分為采購(gòu)價(jià)格和采購(gòu)費(fèi)用，比如運(yùn)雜費(fèi)、整理挑選費(fèi)以及各種稅費(fèi)等，這些都要考慮在動(dòng)力煤成本上，才能準(zhǔn)確估算出動(dòng)力煤的價(jià)格。其二，按照煤炭?jī)r(jià)格結(jié)構(gòu)核算，動(dòng)力煤價(jià)格可以分為運(yùn)輸成本、管理成本、利息成本和倉(cāng)儲(chǔ)成本等。隨著全國(guó)生產(chǎn)技術(shù)水平的提高，動(dòng)力煤的生產(chǎn)成本在最后消費(fèi)價(jià)格上的權(quán)重一直在下降甚至降到了10%左右，而由于我國(guó)煤炭生產(chǎn)地與高耗煤地區(qū)之間的不平衡和不匹配造成的運(yùn)輸和管理困難，運(yùn)輸成本以及管理成本不降反升。由此可見(jiàn)動(dòng)力煤的運(yùn)輸成本加重了煤炭的價(jià)格應(yīng)該為政府及相關(guān)部門(mén)關(guān)注。

（四）動(dòng)力煤庫(kù)存

動(dòng)力煤在生產(chǎn)、運(yùn)輸、消費(fèi)等環(huán)節(jié)的時(shí)間不匹配造成了動(dòng)力煤的盈余，即產(chǎn)生了存貨。2000—2008年，全國(guó)煤炭不存在庫(kù)存問(wèn)題，從2009年開(kāi)始，煤炭庫(kù)存問(wèn)題開(kāi)始出現(xiàn)，那時(shí)煤炭庫(kù)存接近1.18億噸，直到2011年煤炭庫(kù)存問(wèn)題才得到改善，而此時(shí)煤炭庫(kù)存已達(dá)到歷史最高，接近2.54億噸。動(dòng)力煤存在庫(kù)存意味著全國(guó)消費(fèi)者對(duì)動(dòng)力煤的消費(fèi)超過(guò)了動(dòng)力煤生產(chǎn)商的供給，根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的供求定理可知?jiǎng)恿γ旱膬r(jià)格會(huì)下降，從而使動(dòng)力煤供應(yīng)商面臨價(jià)格下降風(fēng)險(xiǎn)，反之如此。

（五）國(guó)家政策

我國(guó)作為煤炭消費(fèi)和生產(chǎn)大國(guó)，在對(duì)外貿(mào)易方面煤炭的進(jìn)出口占的比重較大，對(duì)我國(guó)GDP增長(zhǎng)有深遠(yuǎn)影響，所以我國(guó)不僅把煤炭管理放在首位，而且在政策上給予大力支持。近年來(lái)，國(guó)家逐漸在放開(kāi)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的管制，這一點(diǎn)不難從國(guó)家積極響應(yīng)動(dòng)力煤上市號(hào)召上看出且國(guó)家跟進(jìn)發(fā)布了“供給側(cè)改革”“一帶一路”等利于行業(yè)的政策。

二、樣本數(shù)據(jù)與方法

綜合上述影響因素，動(dòng)力煤供求關(guān)系對(duì)動(dòng)力煤價(jià)格的影響難以量化，國(guó)家政策不僅難以預(yù)測(cè)，而且對(duì)動(dòng)力煤價(jià)格的影響程度有大有小，難以標(biāo)準(zhǔn)化。然而，這些指標(biāo)最后都體現(xiàn)于動(dòng)力煤價(jià)格，所以為了研究的方便本文以動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格為指標(biāo)來(lái)研究分析動(dòng)力煤期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。環(huán)渤海商品交易所成立時(shí)間長(zhǎng)，品種豐富，具有權(quán)威性，因此本文從其動(dòng)力煤現(xiàn)貨日交易數(shù)據(jù)中以2016年2月～12月的日收盤(pán)數(shù)據(jù)及鄭商所動(dòng)力煤期貨主力合約2016年2月～12月的215組日收盤(pán)數(shù)據(jù)為樣本區(qū)間，各選取了215組原始數(shù)據(jù)。偽回歸經(jīng)常存在于時(shí)間序列之中從而造成結(jié)論的不準(zhǔn)確性，為了避免這種現(xiàn)象的出現(xiàn)本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理且將兩組時(shí)間序列的自然對(duì)數(shù)分別記為ln Ft和ln St。

在方法上本文建立了相關(guān)系數(shù)、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、基于VAR模型的方差分解等計(jì)量模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

三、實(shí)證結(jié)果與討論

（一） 相關(guān)性分析

經(jīng)SPSS22.0軟件建立相關(guān)系數(shù)模型得到的最終分析結(jié)果和期現(xiàn)貨價(jià)格走勢(shì)圖如下：

圖6表示，動(dòng)力煤期現(xiàn)價(jià)格走勢(shì)及振幅基本一致;表1顯示，相關(guān)系數(shù)不僅通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)而且達(dá)到0.9390。由此可見(jiàn)，兩者成正相關(guān)關(guān)系，而且相關(guān)程度很高，為煤炭企業(yè)通過(guò)套期保值有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)提供了依據(jù)。然而，雖然之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列處理，極大地保證了時(shí)間序列數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，但對(duì)于序列的偽回歸問(wèn)題，還需進(jìn)一步進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。因此本文在Eviews8.0軟件上構(gòu)建ADF單位根檢驗(yàn)?zāi)Ｐ投医?jīng)整理之后最終得出結(jié)論：ln Ft和ln St都是一階單整序列。

（二）Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

經(jīng)Eviews8.0軟件構(gòu)建協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屯瑫r(shí)采用兩種方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析研究得到的分析結(jié)果如表2所示：

表2指出在5%的置信水平上兩種方法均在原假設(shè)“None”——只存在0個(gè)協(xié)調(diào)向量上做選擇標(biāo)記。根據(jù)軟件做出的選擇本文可推斷動(dòng)力煤期現(xiàn)價(jià)格存在唯一的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。就短期而言，通過(guò)建立ECM模型可知?jiǎng)恿γ浩谪泝r(jià)格接受和吸收市場(chǎng)上新信息的速度比動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格更快從而說(shuō)明動(dòng)力煤期貨市場(chǎng)主導(dǎo)力量相對(duì)更大。

（三）Granger因果檢驗(yàn)

對(duì)于動(dòng)力煤期、現(xiàn)貨價(jià)格之間的均衡關(guān)系本文已經(jīng)證實(shí)而兩者之間得引導(dǎo)關(guān)系還處于探索當(dāng)中，為了解決這一問(wèn)題本文對(duì)其進(jìn)行了Granger因果檢驗(yàn)。結(jié)果如表3所示：

表3指出兩個(gè)原假設(shè)在95%的置信水平下都成立。根據(jù)軟件得出的結(jié)果本文可以得出結(jié)論：動(dòng)力煤期現(xiàn)價(jià)格互為格蘭杰因果且存在雙向引導(dǎo)關(guān)系。

（四）方差分解

Granger因果檢驗(yàn)證實(shí)了動(dòng)力煤期貨、現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的雙向引導(dǎo)關(guān)系，卻算不了兩者在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的貢獻(xiàn)度，不能為動(dòng)力煤的投資策略提供數(shù)理?xiàng)l件。經(jīng)Eviews8.0軟件構(gòu)建VAR模型確定最優(yōu)滯后階數(shù)的同時(shí)采用內(nèi)帶方法方差分解對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析研究得到的分析結(jié)果如表4所示：

將期貨價(jià)格以10期作為基期展開(kāi)分析方差來(lái)源發(fā)現(xiàn)期貨市場(chǎng)的總方差在滯后期為1天時(shí)全部來(lái)自期貨市場(chǎng)且最終在第10天下降至 88.08%：相反來(lái)自現(xiàn)貨市場(chǎng)的總方差從0上升到11.92%。同理將現(xiàn)貨價(jià)格以10期作為基期展開(kāi)分析可以直觀地從表中看出來(lái)自期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)的總方差由最初的39.65%和60.35%變?yōu)?0.68%和49.32%。從整體上看，期貨市場(chǎng)貢獻(xiàn)度為69.38%，現(xiàn)貨市場(chǎng)為30.62%。

（五）套期保值

上述實(shí)證結(jié)果表明動(dòng)力煤市場(chǎng)存在一定的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，可以此作為套期保值的理論依據(jù)。本文在價(jià)格發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，以動(dòng)力煤套期保值為例，以實(shí)際操作來(lái)描述價(jià)格發(fā)現(xiàn)，使價(jià)格發(fā)現(xiàn)通俗易懂。下面以一家動(dòng)力煤企業(yè)為例（這里假定為完全套保，不考慮費(fèi)用）

假設(shè)11月1日現(xiàn)貨市場(chǎng)動(dòng)力煤價(jià)格在550元/每噸，動(dòng)力煤主力合約價(jià)格是580元/每噸。動(dòng)力煤企業(yè)對(duì)目前現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格比較滿意，但是此時(shí)手頭沒(méi)有現(xiàn)貨，不能在現(xiàn)貨市場(chǎng)交易。由于動(dòng)力煤需求降低，后市可能降價(jià)。因此動(dòng)力煤企業(yè)以580元/每噸的價(jià)格在期貨市場(chǎng)賣(mài)出套期保值最后動(dòng)力煤公司可以用期貨市場(chǎng)上的盈利彌補(bǔ)現(xiàn)貨市場(chǎng)的虧損值。

后市價(jià)格如原先所料，12月1日現(xiàn)貨價(jià)格跌落到520元/每噸，期貨主力合約也由580元/每噸跌到530元/每噸。在現(xiàn)貨上，因?yàn)閮r(jià)格下跌而導(dǎo)致每噸少賺30元，在期貨市場(chǎng)上，利用期貨市場(chǎng)的反向操作可以每噸賺50元。具體情況通過(guò)下表可以看的更清晰。

從這個(gè)案例我們可以看出以下幾點(diǎn)：第一，動(dòng)力煤價(jià)格由于某些因素影響導(dǎo)致價(jià)格可能下跌，這就是價(jià)格發(fā)現(xiàn)，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)到未來(lái)動(dòng)力煤價(jià)格會(huì)下降;第二，套期保值的目的不是投機(jī)而是為了鎖定成本價(jià)格以及規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

四、研究結(jié)論

本文采用實(shí)證測(cè)量方法，研究了動(dòng)力煤期現(xiàn)貨關(guān)系的價(jià)格發(fā)現(xiàn)函數(shù)，亮點(diǎn)在于測(cè)算了動(dòng)力煤期、現(xiàn)貨市場(chǎng)在價(jià)格發(fā)現(xiàn)中的貢獻(xiàn)度，結(jié)論如下：

（一）動(dòng)力煤期、現(xiàn)價(jià)格之間有明顯的正相關(guān)關(guān)系，而且一階差分都不存在單位根。

（二）從長(zhǎng)遠(yuǎn)看動(dòng)力煤期、現(xiàn)價(jià)格存在唯一的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，就短期而言，動(dòng)力煤期貨價(jià)格比動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格調(diào)整的力量更大，動(dòng)力煤期貨市場(chǎng)主導(dǎo)力量相對(duì)更大。

（三）動(dòng)力煤期貨價(jià)格和動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格之間存在明顯的雙向Granger因果關(guān)系， 此外，動(dòng)力煤期貨市場(chǎng)引導(dǎo)動(dòng)力煤現(xiàn)貨市場(chǎng)，其中期市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的引導(dǎo)力度為66.38%而現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)的引導(dǎo)力度僅為33.62%。

中國(guó)動(dòng)力煤期貨市場(chǎng)存在價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，但是強(qiáng)度偏弱，然而兩者之間存在的雙向引導(dǎo)關(guān)系可以為企業(yè)進(jìn)行套期保值活動(dòng)提供依據(jù)。

[參考文獻(xiàn)]

[1]Bigman.D.，Goldfarb.D. and Sehechtman. E..Fuuters Markets efficiency and the Time Content of the Information Sets[J].The Journal of Futures Markets，1983 （3）：321-334.

[2]Paul Brockman， Yiuman Tse. Information shares in Canadianagricultural cash and futures markets[J].Applied Economics Letters， 1995（2）：335-338.

[3]華仁海，仲偉俊.對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證分析[J].南開(kāi)管理評(píng)論，2002 （5）：57-61.

[4]高輝.大連商品期貨價(jià)格協(xié)整關(guān)系與引導(dǎo)關(guān)系的實(shí)證研究[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2003（1）：40-43.

[5]張宗成，王駿.基于IRF和VD的大連豆期貨與現(xiàn)貨價(jià)格動(dòng)態(tài)關(guān)系的研究[J].中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)，2005.

[6]段彥甫.對(duì)影響煤炭?jī)r(jià)格若干因素問(wèn)題的深度分析[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2014 （306）：201-203。

[7] 王百超，梁艷.中國(guó)大豆期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證研究[D].大連理工大學(xué)，2006.

（責(zé)任編輯：顧曉濱?馬琳）