由琳恬

（五礦發(fā)展股份有限公司，北京 100000）

1 引言

近年來，由于疫情以及各種事件的發(fā)生，世界范圍內(nèi)的資本遭受的沖擊和波動性有所增加，同時，我國的經(jīng)濟復(fù)蘇也面臨著更多的不確定因素。期貨市場是一個很好的避險渠道。在期貨交易中，如何預(yù)測大宗商品的價格，并利用套期工具對沖現(xiàn)貨價格變動的風(fēng)險，與商品市場的供求關(guān)系緊密聯(lián)系。目前，市場上已出現(xiàn)兩種預(yù)測方式：第一種是定量研究方法，主要是利用技術(shù)形態(tài)，以價格本身的隨機變動性質(zhì)為基礎(chǔ)，結(jié)合隨機游走性質(zhì)等，構(gòu)建出一種商品價格的預(yù)測模型，但未將期貨市場的有效性和預(yù)測能力相聯(lián)系；第二種是根據(jù)商品的基差歷史走勢對期現(xiàn)貨操作進行判斷，雖然大部分期貨品種的期現(xiàn)貨價格變動趨勢趨向于相同，但二者的震動幅度并不完全一致，因此得出的基差值也會經(jīng)常發(fā)生改變?；鶅r與市場價格的偏差還受基本面的供需變化等多種因素的制約。所以，在面臨目前期貨價格與未來現(xiàn)貨價格的差別時，也就是目前的預(yù)測模型所產(chǎn)生的誤差時，因為持有頭寸而實現(xiàn)的機會收益或損失，可以利用基本面的影響因素，對已有的預(yù)測方法進行完善和改進，為企業(yè)提供有效的套期保值策略。

2 基本面數(shù)據(jù)回歸模型的構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文選擇了最貼近產(chǎn)業(yè)的鋼聯(lián)數(shù)據(jù)庫，盡可能地選擇可以涵蓋國內(nèi)市場和與期貨有關(guān)的數(shù)據(jù)，同時，使用了Wind 數(shù)據(jù)終端提供的數(shù)據(jù)。

①收集和分析期貨數(shù)據(jù)。在本文中，使用的是在Wind 數(shù)據(jù)終端上得到的各個月份的合同的收盤價的加權(quán)平均值，并使用當(dāng)日的成交量進行加權(quán)計算。即：

式中，Pt為螺紋鋼當(dāng)日期貨收盤價的加權(quán)平均值；Pi為螺紋鋼i 月合約當(dāng)日期貨收盤價；ti為螺紋鋼i 月合約當(dāng)日期貨成交量。

②采集基本面數(shù)據(jù)。鋼聯(lián)資料庫中的各項資料每日都會有不同的更新，因此，本文采用的是每日收盤后兩個小時內(nèi)的資料，即使用每日17 時的截面數(shù)據(jù)，這是由于期貨價格僅在交易日內(nèi)產(chǎn)生。由于基本面數(shù)據(jù)可以在周末得到，所以周五和周六的部分?jǐn)?shù)據(jù)將不會被用于分析。

在此基礎(chǔ)上，本文將收集到的基本面數(shù)據(jù)劃分為現(xiàn)貨價格、成本、供應(yīng)量、需求、庫存、利潤6 個部分，以更好地反映出各指標(biāo)對期貨價格的指示作用。每個板塊之下又被劃分為12 項基本面數(shù)據(jù)（見表1）。其中，61.5%PB 粉礦港均價是以4個主要進口鐵礦石口岸的均價為基礎(chǔ)，通過對各口岸61.5%PB 粉礦庫存的加權(quán)計算得出的。

③基本面數(shù)據(jù)的規(guī)范化。由于收集到的各類數(shù)據(jù)量綱、大小差別很大，不能依據(jù)每個數(shù)據(jù)的數(shù)值進行合理的回歸分析，無法真正地反映數(shù)據(jù)所代表的基本面狀況。由于基本面數(shù)據(jù)對期貨價格產(chǎn)生的作用，并不僅從產(chǎn)業(yè)本身的供需關(guān)系來影響期貨價格，同時也使投資者作出符合基本面狀態(tài)的交易行為，因此，本文對數(shù)據(jù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文利用Z-score 法對各個指數(shù)進行了規(guī)范化處理，得出了一個在0 周圍的數(shù)據(jù)序列，再利用等比例尺進行尺度調(diào)整，使得全部樣本Xi滿足Xi∈（0,1）。

2.2 回歸模型分析

因為基本面數(shù)據(jù)對期貨市場的作用是多方面的，所以很難將每個模型單獨加以考察，而多元線性回歸可以分析多個變量間的相關(guān)程度，因此，可以利用這一方法判定各項基本面指標(biāo)與期貨價格的相關(guān)性，并以此對期貨價格進行預(yù)測。

需要指出的是，12 個基本面數(shù)據(jù)指標(biāo)列于表1，并非作者的主觀選取，而是采用了剔除部分變量后的逐步回歸，所得到的各因子對期貨市場的影響較為顯著。雖然這些指數(shù)和期貨價格并不一定具有很強的因果聯(lián)系，但是在基礎(chǔ)條件相同的情況下，這些指數(shù)所反映的市場走勢是相近的。最終利用多元線性回歸，可以得出如式（2）所示的線性方程：

式中，RBr為螺紋鋼期貨價格的期望值；Xi為第i 項基本面數(shù)據(jù)指標(biāo)；βi為第i 項基本面數(shù)據(jù)指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)系數(shù)；α 為常系數(shù)。

本文運用SPSS 軟件，對12 個主要的基本面指數(shù)變量與螺紋鋼的期貨價格進行了相關(guān)的回歸，結(jié)果如表2 所示，并得到了各個影響因素的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表3 所示。

表2 基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價格回歸模型擬合結(jié)果表

表3 基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價格回歸模型系數(shù)表

由表2 可知，R 值為0.979，R2值為0.958，調(diào)整R2為0.953，驗證了基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價格的相關(guān)性。

實證分析發(fā)現(xiàn)，調(diào)整R2為0.953，基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價格存在較好的相關(guān)性，說明以上12 項基礎(chǔ)指數(shù)均能較好地說明該時段的螺紋鋼價格走勢。由表3 可以得到一個關(guān)于螺紋鋼的基本面數(shù)據(jù)和螺紋鋼期貨價格的回歸模型：

因為這些指標(biāo)均在回歸前經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理，所以其所代表的系數(shù)大小就反映了該指標(biāo)對螺紋鋼期價的影響。從表3可以很清楚地看到，與螺紋鋼期價關(guān)系最大的是61.5%PB 粉礦港口報價平均值，而與螺紋鋼期價負(fù)相關(guān)的是建筑鋼材成交量合計、螺紋鋼滬市終端采購量、普鋼相對價格指數(shù)、開工率、廢鋼價格指數(shù)、全國鋼廠庫存（長周期）等指標(biāo)。其中，建筑鋼材成交量合計、螺紋鋼滬市終端采購量是負(fù)相關(guān)關(guān)系最為顯著的兩項指標(biāo)。這說明，對螺紋鋼期貨價格變動影響最大的是原材料（鐵礦石）的現(xiàn)貨價格和市場交易活躍程度的變化。

根據(jù)式（3）和在樣本期間進行的計算而得出的螺紋鋼期貨價格估計值與實際每天螺紋鋼期貨收盤價X13的比較（見圖1），模型能夠較好地反映商品期貨市場的價格變動情況。

圖1 螺紋鋼期貨價格的實際收盤價與預(yù)測值對比

2.3 協(xié)整關(guān)系檢驗

從回歸分析的結(jié)果看，基本面數(shù)據(jù)可以很好地反映螺紋鋼期貨價格的走勢，但仍需采用協(xié)整方法進行檢驗。本文檢驗了各個序列的穩(wěn)定性，包含螺紋鋼期貨價格的全部變量序列都存在單位根，變量序列都表現(xiàn)為非穩(wěn)定的時間序列，并且包含螺紋鋼期貨價格在內(nèi)的變量序列的一階差分在1%的顯著性水平上拒絕了單位根的存在，因此，各類基本面數(shù)據(jù)序列、螺紋鋼期貨價格一階差分和原序列都是平穩(wěn)的（見表4），D 表示差分。因為這13 個變量都是一階單整的，所以本文可以對其進行協(xié)整檢驗。在（4）式中給出了構(gòu)建回歸模型的方法：

表4 螺紋鋼期貨價格及各項基本面數(shù)據(jù)的ADF 檢驗表

式中，RB 為螺紋鋼期貨價格的實際值；ε 為無窮小量；t 為時間。

{εt}為時間序列。結(jié)果顯示，{εt}的ADF 值為-5.525，在1%的顯著性水平上拒絕了存在單位根的假設(shè)，如表5 所示?；久鏀?shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價格具有較強的因果關(guān)系，現(xiàn)貨價格和供需關(guān)系等基本面數(shù)據(jù)的變化能夠較好地反映螺紋鋼期貨價格的走勢。

表5 回歸模型殘差A(yù)DF 檢驗表

3 回歸模型的應(yīng)用及建議

綜上所述，基本面數(shù)據(jù)通常是一個很好的指標(biāo)，而且在市場行情發(fā)生波動或風(fēng)向突變時，相關(guān)人員一般可以對各種基本面數(shù)據(jù)進行監(jiān)控，以便快速分析市場波動的原因，此外，可以對基本面數(shù)據(jù)進行建模，并對其進行預(yù)測。

3.1 價格預(yù)測模型的建立

基于基本面數(shù)據(jù)的價格預(yù)測模型是利用歷史數(shù)據(jù)與股票價格的時間差，建立的基于歷史數(shù)據(jù)的股票價格預(yù)測模型。此處仍然使用式（2）將基本面數(shù)據(jù)與2020 年11 月10日、2020 年12 月10 日、2021 年1 月10 日、2021 年2 月10日和2021 年3 月10 日，這5 個時間點1～5 日之前的期貨收盤價進行匹配，并進行回歸得到5 個模型，每個模型均具有較高的相關(guān)性。采用與上面相同的測試方式，本文對5 個不同的組合進行了協(xié)整測試，結(jié)果表明，5 種組合之間存在協(xié)整關(guān)系（見表6）。將這5 個模型的預(yù)測結(jié)果與真實的螺紋鋼期貨價格對比，可以發(fā)現(xiàn)每一種預(yù)測結(jié)果都可以很好地反映期貨價格的變化規(guī)律（見圖2），因此，可以根據(jù)基本面數(shù)據(jù)對期貨價格進行更加準(zhǔn)確的預(yù)估。

圖2 螺紋鋼期貨當(dāng)日收盤價與多日預(yù)測結(jié)果對比

表6 多日螺紋鋼期貨價格預(yù)測模型的相關(guān)性

3.2 建議

第一，通過對以上數(shù)據(jù)的分析，表明根據(jù)現(xiàn)貨價格、成本及供求關(guān)系等基本面數(shù)據(jù)，均能對螺紋鋼期價的走勢作出良好的說明與預(yù)報。市場中的交易者能夠根據(jù)這些因素，完成更加理性的交易。一方面，在交易過程中，參與生產(chǎn)和貿(mào)易的公司能夠利用價格預(yù)測對原來的避險計劃進行優(yōu)化，從而達到提升避險效果、降低運營風(fēng)險的目的；另一方面，投資者可以借此方案，對自己的交易計劃進行調(diào)整，從而掌握行業(yè)的動態(tài)，而無須浪費額外的時間和精力，反復(fù)地對基礎(chǔ)因素的變化進行分析和評價。第二，完善鐵礦石期貨市場環(huán)境?，F(xiàn)行的相關(guān)法律和規(guī)章對期貨交易范圍進行了進一步的放寬，使其在市場中的地位得到了進一步的提高。在此基礎(chǔ)上，對鐵礦石期貨市場進行深入分析，并在此基礎(chǔ)上進行更多的鐵礦石期貨品種的開發(fā)，這對于提高我國鐵礦石期貨市場中貿(mào)易商的參與度、穩(wěn)定我國鐵礦石期貨市場的價格水平具有重要意義。第三，助力現(xiàn)貨市場保供穩(wěn)價。相關(guān)單位可適度擴大鐵礦石資源進口規(guī)模，使國外航運更加順暢，支持公司與其他國家簽署長期合作協(xié)定，加大對國外礦產(chǎn)資源的開采力度。為了確保我國的鐵礦石供應(yīng)，各個部門必須齊心協(xié)力。為了降低生產(chǎn)成本，保證鐵礦石的供應(yīng)，應(yīng)加強對鐵礦石資源的開發(fā)，對礦山企業(yè)進行技術(shù)革新，以達到減少生產(chǎn)成本、保障我國鐵礦石供給的目的。因此，保障國家鐵礦石資源安全具有重要意義。同時，要積極推進鋼鐵廠的轉(zhuǎn)型和升級，大力推進廢舊鋼鐵廠改造，減少對鐵礦石的依賴，最大限度地保障國家的鋼材供應(yīng)和產(chǎn)品質(zhì)量。

4 結(jié)論

本文在綜合考慮各種因素的基礎(chǔ)上，從基本面數(shù)據(jù)中選擇包含螺紋鋼現(xiàn)貨價格、成本、供給、需求、存貨和利潤的6個重要指標(biāo)的12 個單一指數(shù)，經(jīng)過特定的規(guī)范化處理，這些因素之間會產(chǎn)生一種協(xié)整效果，并且能夠獲得具有高擬合程度的多元線性回歸模型，并對螺紋鋼期價進行了分析。從宏觀角度對螺紋鋼期貨進行定價，有助于產(chǎn)業(yè)投資者作出最優(yōu)避險決策，優(yōu)化套期保值方案。