隨著大宗商品金融化的發(fā)展，我國煤炭價格的劇烈波動除了與非金融因素有關(guān)之外，與金融因素也有著密不可分的關(guān)系。因此，本文從金融和非金融結(jié)合的視角，研究我國煤炭價格波動風(fēng)險預(yù)警機制，以期為我國煤企改革、煤炭價格調(diào)控提供決策借鑒，進一步促進煤炭市場的健康發(fā)展。

趙國浩、車康模(2011)的研究基礎(chǔ)是價格監(jiān)測預(yù)警理論，首先，研究煤炭價格監(jiān)測預(yù)警的內(nèi)容和方式；其次創(chuàng)構(gòu)了煤炭價格監(jiān)測預(yù)警的指標(biāo)體系；最后，將煤炭價格波動警情進行分級設(shè)定，設(shè)立預(yù)警辨別指標(biāo)，創(chuàng)建預(yù)警調(diào)控機制，不但給出了理論創(chuàng)新，也對調(diào)節(jié)煤炭價格進行了實際指導(dǎo)[2]。張濤、黃國良、姚圣(2012)綜合現(xiàn)階段中國煤炭行業(yè)的特點以及我國煤炭企業(yè)的風(fēng)險特征，選取煤炭企業(yè)的市場警情指標(biāo)，研究樣本為2006—2009年的國有重點煤炭企業(yè)數(shù)據(jù)，研究方法采用了因子分析法和聚類分析法，最終確定了預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，并創(chuàng)構(gòu)了煤炭企業(yè)市場風(fēng)險預(yù)警模型[3]。丁志華、趙潔、周梅華(2013)認(rèn)為煤炭價格與GDP的變化有正向關(guān)系， 但這種關(guān)系體現(xiàn)在時變彈性上，是非對稱性的，也就是說煤炭價格上漲引起 GDP 上升的幅度遠小于其下跌引起的 GDP 降落，因而要在該理論基礎(chǔ)上完備 GDP-煤炭價格調(diào)控機制，建立關(guān)聯(lián)預(yù)警機制，避免煤炭價格變動幅度增大[4]。劉玥、曾慶婷、周頂峰等(2014)立足于價格預(yù)警理論，指標(biāo)采用煤炭工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)，通過實證研究將警情等級劃分為各個區(qū)間，并得出結(jié)論，即2013年煤炭工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)無警情，通過檢驗與現(xiàn)實擬合度較好[5]。

本文旨在通過分析煤炭價格波動風(fēng)險因素以及構(gòu)建煤炭價格波動風(fēng)險預(yù)警體系，創(chuàng)建煤炭價格風(fēng)險管理體系，有助于政府部門制定合理的風(fēng)險控制策略，有助于煤炭企業(yè)規(guī)避風(fēng)險，提高在新經(jīng)濟形態(tài)下的生命力和競爭力。

1 煤炭價格波動風(fēng)險預(yù)警實證

1.1 數(shù)據(jù)選擇

基于數(shù)據(jù)的可獲得性和代表性，煤炭價格用山西電煤價格月度指數(shù)(元/噸)代表，煤炭供給量用山西原煤產(chǎn)量的月度數(shù)據(jù)，煤炭需求量用國有重點煤礦華北地區(qū)月銷量(千萬噸)數(shù)據(jù)，實際GDP增速用工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)(上年同月=100，除以100)即PPI的月度數(shù)據(jù)表示（以上數(shù)據(jù)均來自于前瞻網(wǎng)）。此外，美元匯率選擇人民幣對美元匯率的月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局，貨幣供應(yīng)量選擇M2(消除季節(jié)因素)。該數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟社會大數(shù)據(jù)研究平臺。

以上指標(biāo)均選擇2009年1月—2018年12月的月度數(shù)據(jù)，共121組。

1.2 選取煤炭價格波動風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)

將一個主成分表征為上述6種指標(biāo)(須經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理)的線性組合：

將CD、CP、CS、PPI、E以及M2分別用X1、X2、X3、X4、X5、X6、代替，公式變?yōu)椋?/p>

做出其碎石圖，如圖1所示：

圖1 六個指標(biāo)的碎石圖

可看出主成分一即煤炭需求量貢獻率較高，進一步計算其相關(guān)系數(shù)矩陣，可得到如表1所示。

表1 相關(guān)系數(shù)矩陣

在相關(guān)系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上求其特征值和特征向量，其中特征值大于1的是CD和CP，分別為4.218979和1.227943，計算其累計方差貢獻率，公式為：

第一主成分貢獻率為70.32%、前兩個主成分累計貢獻率高達90.78%，概括性較好，基本上可以囊括原指標(biāo)體系所包含的絕大部分內(nèi)容。

接著可得到這兩個主要成分的載荷系數(shù)分別為表2所示。

表2 主成分的載荷系數(shù)

根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣和載荷系數(shù)，可得各因子的綜合得分，計算公式如下：

這樣，即用幾個重要變量把影響我國煤炭價格的眾多因素進行概括，又獲得了代表煤炭價格波動風(fēng)險的新指標(biāo)Z。

2.3 煤炭價格波動風(fēng)險強度預(yù)測

格波動風(fēng)險強度，得到從2009年1月—2018年12月的月度煤炭價格波動風(fēng)險強度數(shù)據(jù)，共121個。

分析煤炭價格波動風(fēng)險強度的時序圖如圖2所示：

圖2 煤炭價格波動風(fēng)險強度月度數(shù)據(jù)時序圖

從圖2能夠看出，Z值在0～5的范圍內(nèi)上下波動，具有很明顯的波動性，ARMA模型的使用條件要求時間序列滿足平穩(wěn)性和非白噪聲的要求，一般情況下，對時間序列進行差分法就可以實現(xiàn)序列的平穩(wěn)性。對煤炭價格波動風(fēng)險強度月度數(shù)據(jù)分別做一階差分和二階差分處理如下，分別記作z和z1：

測試處理后數(shù)據(jù)的時間序列圖，如圖3所示：

圖3 煤炭價格波動風(fēng)險強度的差分時序圖

從圖2—3可看出z經(jīng)過一階差分后，波動性仍較強，二次差分后數(shù)據(jù)大致圍繞固定值上下波動，均值和方差上看起來像是平穩(wěn)的，基本滿足平穩(wěn)性需要，且隨著時間的變化，時間序列大抵保持不變，因此設(shè)置差分項d=2。具體檢驗序列是否平穩(wěn)，時間序列分析中普遍應(yīng)用單位根來檢驗，如果檢驗出序列中含有單位根說明序列是非平穩(wěn)的，如果未檢驗出序列中含有單位根則說明序列是平穩(wěn)的。一般采用的單位根檢驗方法是ADF檢驗。對z的二階差分Zt進行ADF檢驗，得到的結(jié)果，如表3所示。

表2-3

ADF檢驗所得到的P值為0.01 ，則可以拒絕原假設(shè)即數(shù)據(jù)存在單位根，說明數(shù)據(jù)通過了單位根檢驗，是平穩(wěn)序列。

再對Zt進行白噪聲檢驗，利用Ljung-Box方法，得到統(tǒng)計量的P值為：2.548e-09，在0.05的顯著水平下不能拒絕原假設(shè)，即時間序列Zt是非白噪聲序列，具有時間上的相關(guān)性，滿足ARMA模型的使用條件。

1.3.2 模型定階和參數(shù)估計

要構(gòu)建ARIMA預(yù)測模型，要對兩個重要參數(shù)p、q進行選擇，即選擇滯后階數(shù)，定階數(shù)有多種方法，包括自相關(guān)函數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)計算法，赤池信息準(zhǔn)則(AIC)及貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)最小值法以及熱力圖定價等，我們首先選自相關(guān)法和偏自相關(guān)法。

根據(jù)ARMA(p，q)模型的ACF與PACF理論模式理論，如表4所法。

表4

畫出Zt對應(yīng)的自回歸圖和偏自回歸圖，如圖4、圖5所示：

圖4 煤炭價格波動風(fēng)險強度二階差分ACF圖

圖5 煤炭價格波動風(fēng)險強度二階差分PACF圖

可看出自相關(guān)系數(shù)1階截尾，偏自相關(guān)系數(shù)拖尾，屬于非典型性情況，為擬合模型定階為MA(1)，為了使模型更準(zhǔn)確，選定幾個不同的p、q，同時擬合ARIMA(2，1)，ARIMA(3，1)，ARIMA(4，1)，并運用信息準(zhǔn)則來選擇最優(yōu)模型。

運用R中的auto.arima函數(shù)進行精準(zhǔn)p、q值選擇，根據(jù)AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)則，可以得到最終擬合的ARMA模型為：ARIMA(4，2，1)，其相關(guān)參數(shù)根據(jù)“ML”極大似然法，估計如表5所示。

表5

1.3.3 模型擬合與預(yù)測

擬合結(jié)果為：

預(yù)測2019前三個月的Zt，可以得到下表數(shù)據(jù)，如表6所示。

表6

表現(xiàn)在圖像中，即為圖6中的灰色部分：

圖6 煤炭價格波動風(fēng)險強度預(yù)測圖

1.3.4 模型效果檢驗

首先畫出殘差序列的QQ圖：

圖7 模型的殘差序列的QQ圖

再進行LB檢驗，得到P值為0.9855，在0.05的顯著水平下，不能拒絕原假設(shè)，標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列不存在序列相關(guān)性。由此可知可選用上述模型對煤炭價格波動風(fēng)險強度進行解釋和預(yù)測。

2 加強我國煤炭價格波動風(fēng)險管理的對策建議

2.1 建立煤炭價格風(fēng)險應(yīng)對機制，提高煤炭價格風(fēng)險管理靈活性

首先，通過編制反映煤炭供需與煤炭價格的煤炭交易價格指數(shù)，對煤炭價格進行嚴(yán)密監(jiān)控；其次，確立一套嚴(yán)密的煤炭價格風(fēng)險應(yīng)對流程，發(fā)揮煤電聯(lián)動機制的調(diào)節(jié)作用，減弱煤價波動影響，及時緩解煤炭價格波動壓力；最后，完善煤炭價格監(jiān)管機制，利用網(wǎng)絡(luò)平臺建立煤炭價格信息披露制度，干預(yù)煤炭價格傳導(dǎo)途徑，完善其傳導(dǎo)機制。

2.2 完備煤炭價格風(fēng)險調(diào)控機制，提高煤炭價格風(fēng)險管理有效性

國家政府既要從價格風(fēng)險管理的方面提高認(rèn)識，也要依據(jù)理論，出臺應(yīng)對煤炭價格波動的相應(yīng)舉措，疏通傳導(dǎo)渠道，實現(xiàn)資源配置優(yōu)化。政府在對煤炭價格波動情況下的適度調(diào)節(jié)，有利于真正發(fā)揮市場的自發(fā)調(diào)節(jié)功能，克服市場調(diào)節(jié)缺陷，促進煤炭價格回歸，穩(wěn)定煤炭供需，以多樣化的煤炭價格風(fēng)險管理手段規(guī)避煤炭價格風(fēng)險。

2.3 拓寬煤炭價格風(fēng)險管理渠道，豐富煤炭價格風(fēng)險管理多樣性

首先，進一步提高對期現(xiàn)結(jié)合模式和重要性的認(rèn)識，形成合理認(rèn)知并推動聯(lián)動機制建立；其次，加大對煤炭金融衍生產(chǎn)品市場的資金和人物力投入，進一步標(biāo)準(zhǔn)化煤炭金融衍生產(chǎn)品市場；最后，可參考建立煤炭價格穩(wěn)定基金，吸引證券公司和保險公司等的參與，拓寬風(fēng)險管理渠道。