我国黄金市场期货价格发现功能的实证分析

我国黄金市场期货价格发现功能的实证 摘要:通过运用协整检验、误差修正模型、Grange因果检验、脉冲响应函数、方差分解等实证分析方法对上海期货交易所推出黄金期货合约以来的黄金期货价格和现货价格之间的关系进行了实证分析，结果表明:黄金期货价格对现货价格存在单向引导关系，在黄金价格发现功能中，现货价格起着决定性作用，黄金期货的价格发现功能偏弱，有待于进一步提升。 关键词:黄金期货 价格发现 协整检验 误差修正模型 脉冲响应函数 方差分解 一、导论 黄金作为一种贵重物品，兼有商品、货币和金融三大属性，历来受到人们的重视，黄金市场也受到了各国政府的严格管制。直到2002年上海黄金交易所成立以来，我国黄金价格才逐步摆脱管制走向市场化。2008年1月9日，经证监会批准，黄金期货合约在上海期货交易上市交易。黄金期货合约的推出有助于完善我国黄金市场体系和黄金价格形成机制，为投资者提供了新的投资和转移风险的渠道,有助于我国期货市场的经一步发展。然而，我国黄金期货市场是否真的具有价格发现功能，是否能够满足广大投资者套期保值之功能呢? 通过对期货市场价格发现的研究, 可以从一个侧面揭示出期货市场的运行效率, 因为如果期货市场的运行是有效的, 具有良好的价格发现功能, 则期货市场与现货市场对新的市场信息的反应将较为接近, 期货价格与现货价格之间必然存在紧密的联系, 这时, 期货价格与现货价格运动的方向应该一致, 并且, 价格变动的幅度也应该比较接近, 即期货价格与现货价格之间存在长期均衡关系。由于期货市场的价格发现功能是建立在有效期货市场基础之上的,因此, 只有当期货市场有效运行时, 期货价格的变动才能准确地反映未来现货市场供求 作者简介:甘勇(1987-)，男，河南信阳人，中南财经政法大学2009级金融学专业硕士研究生; 段道飞(1987-)，男，河南新蔡人，中南财经政法大学2009级金融学专业硕士研究生; 关系的变化, 期货价格对最后交割日的现货价格才具有良好的预期作用。对期货与现货价格之间关系的研究是期货市场研究中基础性的工作,对了解期货市场的运行效率和流动性具有重要义。本文借助协整检验、误差修正模型、冲击反应分析、方差分解等方法,对上海黄金期货合约推出以来期货价格和现货价格之间的关系进行实证分析，分析上海期货交易所黄金期货的市场效率，找出黄金期货在价格发现中存在的不足之处，并提出了相应的建议。 二、文献综述 1、国外相关研究 Garbade和Silber建立了期货价格和现货价格之间的相互关系模型，考察了前期基差变动对后期期货价格和现货价格的变动影响，刻画了期货价格和现货价格在价格发现中的功能。Johansen (1988)以及Johansen和Juselius(1990)共同提出的协整分析为研究非平稳经济变量均衡关系提供了全新的方法,该方法在期货与现货价格动态关系的研究中得到了广泛应用。Bigman,Goldfrab和Schechtman(1983)运用线性回归方法检验了芝加哥期货交易所大豆、玉米、小麦期货价格与现货价格之间的关系，发现近期期货价格是最后交割日现货价格的无偏估计量。而远期期货价格则是最后交割日现货价格的有偏估计量，同时Fortenbery,Zapata(1993)以北卡罗来纳州大豆市场价格与芝加哥期货交易所(CBOT)的大豆期货价格的关联性进行了研究，结果表明大豆期货价格和现货价格之间存在长期协整关系。 2、国内相关研究 我国学者也给予期货价格发现功能大量的研究，华仁海(2005)以上海期货交易所上市交易的铜、铝、橡胶三种产品为例，借助协整分析、误差修正模型、方差分解等方法，分析了现货价格和期货价格之间动态的关系，结果表明这几种商品现货价格和期货价格之间存在长期均衡关系，期货价格和现货价格相互作用、相互影响、互为因果，且期货价格在价格发现中起主导作用。王骏、张宗成(2004)以大连商品交易所和郑州商品交易所黄豆和硬麦期货为例，借助VAR模型，研究了农产品期货价格和现货价格之间的动态关系，研究也表明两种商品期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系。与此同时研究还表明对于黄豆期货而言期货价格在价格发现中起主导作用，而对于硬麦期货则是现货价格在价格发现 中起主导作用。夏天、程细玉(2005)则对大连商品交易所、美国芝加哥商品交易所的大豆期货合约以及国产大豆的现货市场三者之间的关系进行了实证分析，研究结果显示三者之间存在长期均衡关系，短期内价格偏离可以通过自身价格约束机制予以纠正，大连期货市场具备良好的价格发现功能，在长期价格发现中起主导作用。余亮、周小舟(2009)通过实证研究认为我国的黄金期货市场价格发现功能还没有有效实现，他们认为可以考虑适当放宽黄金期货市场准入，鼓励机构投资者进入黄金期货市场，整合现货市场和期货市场的交易，改进黄金期货的价格发现和套期保值功能，提高我国黄金期货市场的运行效率。 三、研究方法 本文首先对黄金期货价格与现货价格进行平稳性检验，可以采用ADF检验方法。在平稳性检验的基础上运用向量自回归模型(Vector autoregression，VAR)。向量自回归模型(VAR)是基于数据的统计性质建立模型，它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广为多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。向量自回归的模型可以表示为: YAYAYAYBXBXE,，，，，，，...... tttptptrtrt11221,,,, 根据以上公式，可以建立黄金期货价格与现货价格的VAR模型: lnsAsAsBfBfE,，，，，ln...lnln...lnttptptrtrt11111111,,, lnln...lnln...lnfAfAfBsBsE,，，，，ttptptrtrt21122122,,, lnslnf其中代表黄金现货价格的对数序列，代表黄金期货价格的对数序列。 tt 其次，基于VAR模型得出的最大滞后期，借助Johansen检验对期货价格lnft和现货价格之间是否存在协整关系进行检验。如果其期货价格和现货价格之lnst 间存在协整关系，则可以利用误差修正模型(VECM)来研究期货价格和现货价格之间的引导关系。期货价格和现货价格之间的误差修正模型可以表示为: pp ,,，，,，,，ln()ln()lnsaaeaisaif, ,,10111121,,,tsttitit,,11ii pp ,,，，,，,，ln()ln()lnfaaeaisaif, ,,20121222,,,tfttitit,,11ii 其中为一阶差分，、、、为短期调整系数，为,ai()ai()ai()eai()102122t,111 期货价格与现货价格协整关系中的误差修正项，、为误差修正项系数。Paasf 为滞后阶数，可以根据AIC准则选取。 VAR模型的一个的重要应用就是分析经济时间序列变量之间的因果关系，采用的检验方法是格兰杰(Granger)因果检验，该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫?格兰杰(Clive W. J. Granger)所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。”在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。 在考察VAR模型时，一般要使用脉冲响应函数，它主要分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响。也即分析误差修正模型中残差项1个标准误差的冲击对期货价格和现货价格的影响的大小。可以采用GIR(generalized impulse response)方法进行研究，它可以克服协方差矩阵方差分解结果不唯一的缺点。 在脉冲响应函数的基础上，我们可以用方差分解(variance decomposition)来分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，方差分解是将系统的预测均方误差分解成为系统中各变量冲击所做的贡献，把系统中任意一个内生变量的波动按其成因分解为与各方程信息相关联的若干个组成部分，从而了解各新息对模型内生变量的相对重要性，即变量的贡献占总贡献的比例，进一步评价不同结构冲击的重要性。 四、数据选取 本文研究的期货品种为上海商品交易所上市的黄金期货。于每一份黄金期货在同一交易日对应不同的交割月，因此有不同的交割价格，且每份黄金期货在交割月过后就会自动消失，为了构成连续的时间序列，本文选取了黄金期货上市以来沪金指数每日收盘价来代表黄金期货价格，数据来源于文华财经软件。对于黄金的现货价格，我们选取了上海黄金交易所Au9995品种每日收盘价格作为代表， 原因是上海期货交易所黄金期货标准合约规定用于本合约实物交割的金锭其含量不低于99.95%。由于我国黄金期货于2008年1月9日推出，本文研究的数据时间跨度就为2008年1月9日至2010年5月6日，剔除没有交易的日期以及期货价格和现货价格不匹配的日期后，共计样本563个。本文运用Eviews6.0软件对上述数据进行实证分析。 五、实证分析结果 1、单位根(ADF)检验 为了检验黄金期货价格与现货价格之间是否存在协整关系，首先要对期货价格和现货价格的时间序列进行平稳性检验，这里我们采用ADF检验方法。由表一我们可以知道，黄金期货价格和现货价格ADF检验值大于1%水平下临界值表明序列是非平稳的。而进一步对两序列进行一阶差分得出检验结果小于1%水平下临界值，表明黄金期货价格序列和现货价格序列的一阶差分都是平稳的，即I(1)过程。 表1:ADF单位根检验结果 原始数据 一阶差分数据 品种 期货价格 现货价格 1%临界值 期货价格 现货价格 1%临界值 黄金 -0.8616 -0.9008 -3.4418 -29.4296 -24.5303 -3.4418 2、VAR模型 利用eviews6.0对黄金期货和现货价格之间关系进行回归，可以得到其var 方程: lnsssff,,，，，0.959ln0.013ln0.006ln0.041ln0.039ttttt,,,122 ln0.347ln0.436ln0.593ln0.375ln0.006fffss,，，,,ttttt,,,122 由模型的回归结果可以知道，黄金价格序列向量自回归模型的最大滞后阶数为2 ，这为以下协整检验、脉冲响应函数、方差分解提供了依据。 3、Johansen 协整检验 对lns、的协整检验，采用Johansen 协整检验法。具体的检验结果如lnftt 表二: 表二: Johansen 协整检验结果 品种 零假设 特征值 迹统计量 5%临界值 1%临界值 0.0678 40.6588 15.4947 19.9371 r,0 黄金 0.0024 1.3652 3.8415 6.6349 r,1 被拒绝，而零假设不能被拒绝，即黄金由表二可以知道，零假设r,1r,0 期货价格与现货价格之间存在协整关系。即在短期内期货价格和现货价格可能偏离均衡状态，但是在长期内它们保持长期均衡关系。 4、误差修正模型与Granger因果检验 (1)误差修正模型: 利用Eviews6.0对、建立误差修正模型，方程如下: lnslnftt ,,,,，,，,，,,，ln0.041ln0.004ln0.014ln0.071ln0.0270.00037sssffetttttt,,,,,12121 ,,,，,,,,,，，ln0.435ln0.238ln0.496ln0.114ln0.2030.00022fssffetttttt,,,,,12121 由上述方程可知，误差修正项系数=-0.027<0 , 其t统计值为-0.4702，as 统计上不显著，误差修正项对现货价格影响不明显，可以忽略。而=0.203>0，af其t统计值为3.011，统计上显著，说明误差修正项对期货价格又显著影响。说明当系统偏离均衡状态时，下一期现货价格调整对修复非均衡状态没有直接的影响。而>0则说明误差修正项对期货价格的变动具有正向调整作用，也即当系af 统偏离均衡状态时，如果误差修正项为正，则说明现货价格相对于期货价格而言偏高，则平均而言下一期会有现货价格上升，期货价格也上升。同样的，如果误差修正项为负，则说明期货价格相对与现货价格而言偏高，则平均而言会有下一期期货价格上升，现货价格也上升。 (2)格兰杰(Granger)因果检验: 进一步对可协整的黄金期货价格和现货价格进行格兰杰因果检验，结果如表三，通过观察表三，从其P值可以得出:原假设黄金期货价格不是现货价格的格兰杰原因被接受，而原假设黄金现货价格不是期货价格的格兰杰原因被拒绝，即黄金期货价格不是现货价格的格兰杰原因，而现货价格是期货价格的格兰杰原 因。也即黄金期货价格和现货价格存在单向引导关系，黄金现货价格可以引导期货价格，而期货价格不具有引导现货价格的功能。 表三: Granger因果检验结果 原假设 Obs F统计值 P值 黄金期货价格不是现货价格的 格兰杰原因 561 0.4794 0.6194 黄金现货价格不是期货价格的 格兰杰原因 561 22.9194 3.E-10 5、脉冲响应函数 为了进一步刻画期货价格和现货价格之间的关系，我们用冲击反应(impluse response)方法来对其进行研究。其主要思想为分析误差修正模型中残差项1个标准误差的冲击对期货价格和现货价格的影响的大小。可以采用GIR(generalized impulse response)方法进行研究。它可以克服协方差矩阵方差分解结果不唯一的缺点。图一即为脉冲响应函数(impluse response function), 其横坐标表示函数跟踪期，纵坐标表示函数的脉冲响应。 从图一可知，对于黄金期货价格变动的冲击，现货价格反应比较小，在期初几期，期货价格的变动对现货价格几乎没有影响，随着跟踪期的增加，期货价格的变动对现货价格的影响开始增加，但影响一直很小，直到第九十期后趋于平稳，维持在0.1%左右。而对于黄金现货价格变动的冲击，期货价格有较强的反应，第一期达到了1.53%，但随着跟踪期的增加，现货价格变动对期货价格的影响逐渐变小，到第九十期减少为0.93%，减少了近0.6%。有下图我们也可知道，现货价格的变动对于其自身的影响随着跟踪期的增加而逐渐减少。而期货价格的变动对于期货价格的影响在前五期呈上下波动状态，随着跟踪期增加后减少，后逐渐趋于平稳。 Response to Cholesky One S.D. Innovations Response of S to SResponse of S to F.016.016 .012.012 .008.008 .004.004 .000.000102030405060708090102030405060708090 Response of F to SResponse of F to F.016.016 .012.012 .008.008 .004.004 .000.000102030405060708090102030405060708090 图一:期货价格和现货价格之间的脉冲反应 6、方差分解 为了刻画期货市场和现货市场在价格发现功能中作用，我们运用利用Hasbrouck(1995)提出的方法，对影响黄金现货价格和期货价格变动的长期作用部分进行方差分解，求出现货价格和期货价格变动长期作用部分的方差源自于现货市场和期货市场的比重。再计算现货市场和期货市场信息份额的平均数并以此作为现货市场和期货市场在价格发现功能中的作用。 图二给出了黄金Hasbrouck方差分解的结果，对于现货价格变动长期作用部分的方差，当滞后期为1的时候，100%源于现货市场，0%源于期货市场，随着滞后期的增加，总体方差中来自于现货市场的部分呈下降趋势，来自期货市场部分呈上升趋势，但变化都不大，到第九十期，总体方差中98.75%来自于现货市场，只有1.25%来自于期货市场。而对于期货价格变动长期作用部分的方差，当滞后期为1的时候，70.18%来自于现货市场，29.82%来自于期货市场，随着滞后期的增加，总体方差中来自于现货市场的部分呈上升趋势，而来自于期货市场的部分 减少，到第九十期，总体方差中有97.12%来自于现货市场，有2.88%来自于期货市场。因此平均来说，来自于现货市场的方差为97.93% ( 98.75%+97.12%/2)，而来自于期货市场的方差为2.07%(1.25%+2.88%/2)。因此对于黄金来说，现货市场在价格发现中起主导作用。 Variance Decomposition Percent S variance due to SPercent S variance due to F100100 8080 6060 4040 2020 00102030405060708090102030405060708090 Percent F variance due to SPercent F variance due to F100100 8080 6060 4040 2020 00102030405060708090102030405060708090 图二:黄金期货和现货关系的方差分解 七、结论与建议 通过以上对黄金期货价格与现货价格之间的动态关系的实证分析，我们可以得出一下结论:通过Johansen检验得出黄金的期货价格与现货价格之间存在协整关系，通过Granger 因果检验得出期货价格不是现货价格的格兰杰原因，而现货价格则是期货价格的格兰杰原因，也即黄金的期货价格与现货价格之间存在单向引导关系。通过脉冲响应函数，我们知道对于黄金现货价格的变动，黄金期货价格有较大的反应，而对于黄金期货价格的变动，黄金现货价格反应较小。通过方差分解我们得出黄金现货价格在价格发现中占有主导作用，因为平均而言， 黄金现货价格在价格发现中占有97.93%，而黄金期货价格在价格发现中只占有2.07%。由以上分析结果我们可以知道，我国黄金期货市场并没有很好的发挥价格发现之功能，主要原因可能包括以下几种: 首先，我国黄金期货市场于2008年才推出，处于刚刚起步阶段，尽管由于金融危机对经济的影响，美元疲软，投资者纷纷开始选择黄金套期保值的工具，使我国黄金市场逐渐活跃起来，但我国的黄金市场规模依然有限，市场的信息传递效率比较低。 其次，我国黄金期货的期货市场于现货市场存在一定的分割，我国黄金现货主要在上海黄金交易所交易，而黄金期货则在上海期货交易所交易。这种分割难免会造成交易规则以及市场准入的差别，不利于黄金期货价格发现功能的发挥。 另外，我国黄金期货的投资者结构不合理。目前黄金期货的主要投资者是散户，生产黄金和使用黄金的企业也有很多散户，散户资金较少且投机性目的较强，而产金及用金企业主要通过黄金期货套期保值。市场缺乏机构投资者，尽管2008年银监会通过让商业银行参与黄金期货市场进行套期保值，从而引进机构投资者，但商业银行这方面的业务只是占很少一部分，因此机构投资的缺乏致使我国黄金期货市场市场广度不够，缺乏流动性，不利于其价格发现功能的实施。 综合以上分析及实证分析得出的结果，本文提出以下建议: 第一:进一步加大对黄金期货市场和现货市场的，完善信息的流通渠道，完善相关的信息披露，以使黄金期货市场与现货市场之间保持信息畅通，以此增强黄金期货价格的发现功能。完善黄金期货市场和现货市场的交易规则及市场准入条件，逐步减少期货市场与现货市场的分割性。 第二:调整黄金期货投资者的结构，积极引入机构投资者，适时可以考虑让保险公司、证券公司、基金公司等机构投资者参与黄金期货的投资，以此扩大市场的广度，提高黄金期货市场的流动性，从而有助于黄金期货价格发现功能及套期保值功能的发挥。 第三:可以考虑增加黄金期货的新品种，以此吸引各类投资者的积极参与。 参考文献: [1]Garbade K D, Silber W L .Price Movement and Price Discovery in the Futures and Cash markets [J]. Reviews of Economics and Statistics, 1982 (64): 289~297. [2]Johansen.S. Estimation and Hypothesis Testing of Co integration Vectors in Gaussian Vector Autoregressive Models [J]. Econometrica, 1991(59): 1551~1580. [3]王骏，张宗成.基于VAR模型中国农产品期货价格发现的研究[J].管理学 报，2005，2(6): 680~753. [4]曾建华，王烨.我国黄金市场价格发现功能的实证研究[J].中国矿业大学 学报，2007(1):59~64. [5]余亮，周小舟.我国黄金期货与现货市场的价格变动与价格发现机制[J]. 上海金融，2009(4):41~44. [6]华仁海.现货价格与期货价格之间的动态关系:基于上海期货交易所的经 验研究[J].世界经济，2005(8):32~39. [7]夏天，程细玉.国内外期货价格与国产现货价格动态关系的研究:基于DEC 和CBOT大豆期货市场与国产市场的实证研究[J].金融研究，2006 2):110~117. ( [8]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2009. Empirical Analysis of Price Discovery Function of China's Gold Market Futures Gan Yong Duan Daofei (School of Finance , Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430060,China ) Abstract:In this paper, cointegration test, error correction model, Grange causality test, impulse response functions and variance decomposition are used to take the empirical analysis of the relationship between the future price and the spot price of gold futures, the results show that : the gold spot price granger the gold futures price only. The gold spot price play as the critical role in the price discovery, the price discovery function of the gold futures price is absence and need to be enhanced. Key words: Gold futures price discovery cointegration test error correction model impulse response function variance decomposition