国内铝期货价格的影响因素及长期走势预测的模型研究.pdf
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1、 1 国内铝期货价格的影响因素及长期走势预测的模型研究国内铝期货价格的影响因素及长期走势预测的模型研究 基于季度数据的实证分析基于季度数据的实证分析 高 辉(浙江中大期货研究所 浙江 杭州 310003)摘要:摘要:本文采用协整理论以及基于 VAR 的 Grange 因果关系检验方法对中国上海期货交易所期铝价格作建模分析。单位根检验显示,选取的季度样本序列均为 I(1)。Granger 因果关系检验显示:伦铝期货价格、美元指数变量为沪铝期价的 Granger 原因。协整方程显示:3 月伦铝期价、美元指数与沪铝期价构成长期显著的均衡关系;3 月伦铝期价对沪铝期价的弹性为 0.99,美元指数对沪铝
2、期价的弹性为 0.51。冲击反应分析表明,沪铝季度期价对伦铝季度期价的反应滞后不明显,对美元季度指数的反应滞后 1 季度。从最终建立动态模型来看,模型有较好的拟合及预测精度。因此,该模型对国内铝期价风险控制具有较好的参考作用。关键词:伦铝期价 美元指数 协整 ECM 关键词:伦铝期价 美元指数 协整 ECM Model-Forecasting Study of Long-term Dynamical Trend and Influence Factor of Aluminum Futures Prices of China-Empirical Analysis Based on Quarter
3、 Datum Gao hui(Zhongda Futures company Research Institute Hangzhou Zhejiang 310003)Abstract:In this paper,we made model-building analyze to prices of Aluminum futures of Shanghai futures Exchange through Cointegration theory and Grange Causality testing which based on VAR.Unit-Root-Testing results s
4、how that Time series data,which were selected,are I(1).Grange causality testing show that Aluminum Futures price of London and dollar index are Grange cause of futures prices of Shanghai Aluminum.Cointegration testing showed that 3-month futures prices of London Aluminum and dollar index have long-t
5、erm marked equilibrium relationship with Aluminum futures prices of Shanghai.The elasticity of futures prices of 3-month of London Aluminum to futures prices of Shanghai Aluminum is 0.99.The elasticity of dollar index to Aluminum futures prices of Shanghai is 0.51.Impulse analysis illustrate that th
6、e response of Aluminum futures prices of Shanghai to Aluminum Futures price of London has not lag period and to dollar index lag one quarter.ECM models have good statistical property and good fitness and forecasting premise.Therefore,the models have good consultation function to forecast and control
7、 futures prices of Shanghai Aluminum risk.Key Words:Futures Prices of London Aluminum,Dollar Index,Cointegration,ECM PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 2 国际铝价格的波动对国内铝价格的影响较大,基于笔者在不久前作的关于国内外铝的期货、现货的日数据模型研究可以得到进一步的验证,具体内容参见中大期货网站:http:/ VAR 的 Grange 因果关系检验方法及冲击反应函数及方差分解的方法进行研究,希望得到有益的结论,以期对期货投资及套期保值提供理论指导
8、。一、一、变量选择及数据处理变量选择及数据处理 我们知道影响铝价格的因素有很多,诸如:国家的宏观调控政策;现货的供给与需求;现货的价格;沪铝期货的成交量与持仓量;国际政治形势;国际期货市场的影响等等。为了遵从建模简化的原则,我们仅从国际经济变化的影响、国际期货市场的联动影响方面考虑,选取对国内铝期货可能产生较大影响的美元汇率及英国伦敦金属交易所的期铝变量作为我们建模的主要变量,通过建模分析试图找到国内外铝价的定量的关联关系,从而对未来走势作出准确的预测。1.1.沪铝期货价格指标的选取 由于铝作为重要的工业原材料,其供给与需求的变化往往对一国经济存在着重大影响。而且期铝的交易经过多年的发展,市场
9、逐步完善、成熟,其价格对现货价格有着不可替代的发现作用。为了研究国内外铝价的关系,因此,我们选取上海期货交易所期铝的连续价格数据作为沪铝期价的替代变量。由于每个期货合约都将在一定时间到期,因此,为克服期货价格的不连续性,我们按照以下方法产生一个连续的期货价格序列,即选取最近期月份的期货合约每天的收盘价格序列作为代表,在最近期期货合约进入交割月后,选择下一个最近期月份的期货合约作为代表,这样做的目的是为了克服交割月交易量较小,价格波动不稳定的缺点。时间段:1994-10-052005-8-5。经过数据处理,转化成季度数据,方法:采用季度内日数据均值。数据来源:富远行情软件数据库。2.2.国际铝期
10、货价格指标的选取 英国伦敦金属交易所作为全球主要的金属交易所,金属期货交易经过多年的发展,金属期货的国际定价权处于绝对的优势地位。国内金属期货的价格走势受伦敦金属期货价格的影PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 3 响较大。为了研究国内铝期货价格的国际铝期货价格的关联性,我们选取伦敦金属交易所 3月期铝作为国际期铝价格的替代变量。选取样本的时间段:1994-10-052005-8-5。经过数据处理,转化成季度数据,方法:采用季度内日数据均值。数据来源:英国路透网站:https:/ 3.汇率指标的选取 GDP 占世界总产出接近 30%的美国,其经济走势对其他国家和地区具有
11、极大的影响力。美元汇率的变化几乎是世界经济变化的“晴雨表”。同时随着经济的全球化,欧盟经济的迅速崛起,对美国产生了一定的制衡作用。美元汇率的变化不可避免地传递到期货市场,引导资本的国际流动,导致期货价格的波动,我们选取具有代表性的美元汇率即美元对欧元汇率及美元指数的日数据。选取的时间段:1994-10-052005-8-5。经过数据处理,转化成季度数据,方法:采用季度内日数据均值。数据来源:富远行情软件数据库、美联储网站:http:/www.federalreserve.gov/releases/。由于我们选择的美元汇率数据与lme的3月期铝的收盘价格数据和上海期货交易所期铝的连续价格数在某些
12、具体时间不匹配,比如:中国国内期货市场存在:“五.一”、“十.一”、“春节”等节假日国内期货市场闭市,而英国伦敦金属交易所开市;国外的圣诞节等闭市,国内开市的情况,我们将不匹配的数据删除,得到了沪铝、伦铝期价与美元指数连续的时间序列数据 2343 个。以上各变量数据序列均有缺失数据,缺失数据均采用三项移动平均的方法补充。最后经过季度数据处理得到样本数据 43 个。为了分析过程中可能出现的异方差现象,以上数据均作对数处理。二、二、国内期铝价格的长期预测的模型研究国内期铝价格的长期预测的模型研究 通过笔者前期所作的基于日数据的模型分析,我们可以知道,影响沪铝期货价格的因素中伦铝期价、美元指数影响最
13、强,其它的诸如国内铝现货价格、伦铝现货价格、欧元兑美元汇率影响均较小。同时我们又得到国内铝现货价格受沪铝期价的影响最强,弹性达到 1,因此,我们如果对国内期铝价格作长期预测,我们只要考虑国内期铝价格与国际期铝价格、美元指数的关系就可以了。PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 4 1.季度数据的平稳性检验 首先,我们作出季度数据的变量时序图与一阶差分时序图,参见图 1、2。从图中均可以看出,变量时序图表现出非平稳性,而一阶差分时序图均表现出平稳性的特征。9.49.59.69.79.89.910.09596979899000102030405LNP7.07.17.27.37
14、.47.57.69596979899000102030405LN P14.44.54.64.74.89596979899000102030405LNDI 图图 1 变量的时序图变量的时序图-0.15-0.10-0.050.000.050.100.159596979899000102030405DLNP-0.10-0.050.000.050.100.159596979899000102030405DLNP1-0.06-0.04-0.020.000.020.040.060.089596979899000102030405DLNDI 图图 2 变量一阶差分后的时序图变量一阶差分后的时序图 其次,我们
15、对变量的平稳性作单位根检验。我们采用常用的基于 Engle-Granger 的 ADF单位根检验,结果如下:表表 1 季度数据取对数后的单位根检验结果季度数据取对数后的单位根检验结果 变量 ADF 值 检验类型(c,t,n)1%临界值 5%临界值 DW 是否平稳 LNP-2.197432(c,t,1)-4.1958-3.5217 2.010860 否 LNP1-2.032117(c,t,1)-4.1958-3.5217 2.008970 否 LNDI-1.736503(c,t,4)-4.0017-4.2165-3.5312 否 LNP-2.782562(0,0,1)-2.6227-1.9411
16、 2.088044 是 LNP1-3.095244(0,0,3)-2.6243-1.9498 2.028499 是 LNDI-4.062632(0,0,1)-2.6227-1.9411 1.904220 是 其中:lnp 表示沪铝期价季度数据的对数值、lnp1 表示伦铝期价季度数据的对数值、lndi 表示美元指数季度数据对数值。表示一阶差分。C 表示截距、t 表示时间趋势、n 表示滞后阶数。综上,从单位根检验结果中看出,季度数据的非平稳性也是非常显著的。选取的所有的时间序列季度数据均是含有一个单位根的非平稳序列。PDF 文件使用 pdfFactory Pro 试用版本创建 5 2.国内铝期价与
17、国际铝期价及美元指数的 Granger 因果关系检验 我们采用 Granger 因果关系检验的方法,对基于季度数据的国内铝期货价格与伦铝期货价格、美元指数的引导关系作检验,基于 AIC,BIC 准则,选取最佳滞后阶数 3,检验结果如下(限于篇幅,其它滞后阶数检验结果基本相同,具体结果略):表表 2 国内铝期价与伦铝期价、美元指数的因果关系检验结果国内铝期价与伦铝期价、美元指数的因果关系检验结果 零假设 样本数 F 统计量 接受零假设的概率 LNP1 不是 LNP的Granger原因 40 3.69728 0.02128 LNP 不是 LNP1的Granger原因 1.26965 0.30082
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