基于期貨連續價格的ＧＳ模型分析

摘 要：根據離最后交易日的時間距離的遠近，各組成上海期貨交易所金屬銅和金屬鋁的12組期貨連續價格，通過運用ＧＳ模型研究了滬銅期貨市場和滬鋁期貨市場與其對應的現貨市場的價格發現狀況，形象地從量化的角度描述了離最后交易日不同時間距離的期貨價格和現貨價格在價格發現過程中的相對作用的大小。更重要的是我們發現這種相互作用的大小隨著離最后交易日的時間距離的不同而呈現一定的規律性。

關鍵詞：期貨市場；期貨連續價格；GS模型分析

中圖分類號：F830.6文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2008）15-0081-03

引言

價格發現是期貨市場的基本功能之一，也是我們建立期貨市場的最基本的目的之一。自從建立期貨市場以來，國內外大量學者已經開始了對期貨市場價格發現功能的研究。

Ｅngle和Granger以及Johansen ，Johansen和Juselius提出的協整分析方法為研究非平穩經濟變量之間的均衡關系提供了全新的方法，該方法在期貨市場價格發現功能以及期貨價格與現貨價格動態關系的研究中得到了廣泛應用。目前這種方法已經被廣泛應用于檢驗期貨市場的價格發現功能中，如Lai和lai[1]，Antoniou和Foster[2]Fortenbery和Zapata[3]，Haigh[4]等利用協整分析方法對期貨市場的價格發現功能進行實證檢驗，研究結果顯示：絕大多數期貨價格品種的期貨價格與現貨價格之間存在協整關系，期貨價格對交割日的現貨價格具有預測作用。

國內的學者也利用協整方法對我國期貨市場的價格發現功能進行了一定的研究:嚴太華，孟衛東和劉洋[5]（2000），華仁海和仲偉俊[6](2003)，劉慶富和張金清[7](2006)，李海英，馬衛鋒，羅婷[8]（2007）先后利用相關系數，協整檢驗，誤差修正檢驗和Granger因果檢驗對我國各期貨市場的各個品種的期貨和約的期貨價格和現貨價格的發現情況進行了研究，得到了大多數期貨價格和現貨價格具有長期的均衡關系，雖然大量學者已對期貨市場的價格發現功能做了大量的研究，但仍有些不足之處值得研究。

首先以前學者為克服期貨價格的不連續性，在組成連續的期貨價格序列時，或選取最近交割月份的期貨合約的收盤價格作為代表，在最近期期貨合約最后交易日的下一個交易日，選擇下一個最近期月份的期貨合約的收盤價格作為代表，依此組成一組連續的期貨價格序列；或取成交量比較大的期貨合約的收盤價格作為代表，采用這種方法組成的連續的期貨價格序列后，在研究期貨價格與現貨價格發現過程時具有片面性，并不有綜合反映同一時點離交割期不同時間距離的各個期貨價格序列的價格發現情況，因而，也就不能跟廣大投資者提供全面的投資指導，相反，由于采用上述方法組成連續價格序列來研究期貨市場的價格發現功能時所得到的結果并不能代表同一時點離交割期不同時間距離的期貨合約的價格發現情況，如果投資沒有考慮到這一點，而誤以為具有代表性，必然會提高其投資的風險，甚至虧損。

其次，以往學者研究時多采用協整檢驗和Granger因果檢驗以及從Granger因果檢驗發展出的引導關系模型，這些模型雖然能夠較好地檢驗期貨價格和現貨價格是否具有長期均衡關系和兩者間的價格引導關系，但是在價格發現過程中，兩者的作用程度并沒有被量化，因而不可能從量的角度來跟投資者描述期貨價格和現貨價格的相互發現過程，進而制約廣大投資者的投資活動。

為克服以上缺點，本文首先在組成連續的價格序列方面，雖然也采用選取最近交割月份的期貨合約的收盤價格作為代表，在其最后交易日的下一個交易日，選擇下一個最近期月份的期貨合約的收盤價格作為代表，組成一組連續的價格序列，這也僅僅代表離最后交割日一個月內的期貨價格序列的情況，但是本文按照類似的組成連續價格序列的方法，組成了其余11組分別代表了離最后交割日1到2個月，2到3個月……，11到12個月的期貨價格序列的情況，以此來研究在同一時點離交割期不同時間距離的期貨價格和現貨價格的發現過程，為投資者提供全面的參考。其次，本文更重要的是采用Garbade-Silber模型（GS）模型來量化分析期貨價格和現貨價格在價格發現過程中的作用程度的大小。

二、GS模型簡述

Garbade-Silber模型（GS）模型的內容為：

GS模型為：PtFt=apaf+1-BpBpBf 1-BfPt-1Ft-1+UtVt

由此可以推出如下公式：Pt = ap +（1-Bp）Pt-1 +B p F t-1 +UtFt = af+ Bf P t-1+（1-Bf）F t-1 +Vt

由于某些品種現貨價格序列較難獲得，而金屬銅和金屬鋁的現貨價格較容易獲得，因此本文主要研究了上海期貨交易所的金屬銅和金屬鋁的價格發現功能。

本文采集的金屬銅和鋁的現貨價格均來自上海金屬網的基本金屬日均價報價（http://www.shmet.com/average/index.php），該均價是綜合了上海華通有色金屬市場和上海長江有色金屬市場現貨報價的日均價，具有較好的代表性。其時間區間為：2001.6.6—2007.11.31，分別記為：Ｐcu，Pal。

本文采集的期貨價格數據為上海期貨交易所金屬銅和鋁的日收盤價格（數據來自：世華財訊行情軟件），數據時間區間為：2001.6.6—2007.11.31。

我們采用以下方法對兩個品種的期貨價格各組成12組連續的價格序列。首先，第一組連續價格序列采用最近期月份的期貨合約的收盤價格，在其最后交易日的下一個交易日，選擇下一個最近期月份的期貨合約的收盤價格作為代表，采用這種方法組成的連續價格序列，其離最后交易日的時間距離為０到１個月，稱為滬銅（或滬鋁）連續，記為：Fcu1（或Fal1）。其次，第二組連續價格序列采用次最近交割月份的期貨合約的收盤價格為代表，在當月最近期期貨合約最后交易日的下一個交易日，選擇下一個次最近交割月份的期貨合約的收盤價格為代表，采用這種方法組成的連續價格序列，其離最后交易日的時間距離為１到２個月，稱為滬銅（或滬鋁）連１， 記為：Fcu2（ 或Fal2）。以此類推，我們分別組成了滬銅（或滬鋁）連２到滬銅（或滬鋁）連11，它們分別代表了離最后交易日２到３個月……， 10到11個月的滬銅（或滬鋁）的期貨價格情況，分別被記為：Fcui（Fali），i=3，…，12。本文將日期不匹配的數據進行刪除。

三、實證檢驗

雖然協整關系檢驗為我們檢驗了兩個市場的價格是否具有長期均衡關系，也檢驗了兩個市場是否具有價格發現功能，但是并不能從量化的角度來描述兩個市場的價格在價格發現過程中相互作用程度的大小。下面我們利用ＧＳ模型幫助解決這個問題。

注：Bp和Bf 均經過了t統計量檢驗，凡是沒有通過t統計量檢驗的記為0。

運用ＧＳ模型量化分析上海期貨交易所金屬銅和鋁期貨市場和金屬銅和鋁現貨市場在價格發現過程中相互作用大小的結果示意圖為：

四、結論

本文根據離最后交易日的時間距離的遠近，各組成上海期貨交易所金屬銅和金屬鋁的12組期貨連續價格，通過運用ＧＳ模型研究了滬銅期貨市場和滬鋁期貨市場與其對應的現貨市場的價格發現狀況，我們可以得到以下結論：

通過ＧＳ模型，我們量化分析了滯后一期的期貨價格對當期現貨價格的影響和滯后一期的現貨價格對當期期貨價格的影響，進而量化分析了在價格發現過程中期貨價格和現貨價格的相對主導的地位程度和在基差調整過程中，隨著最后交易日的臨近，期貨價格和現貨價格趨同速度狀況，可以得到如下結論：對于上海期貨交易所金屬銅期貨市場總的來說，隨著最后交易日的臨近，滯后一期的期貨價格對當期現貨價格的影響和滯后一期的現貨價格對當期期貨價格的影響都逐漸增大，并在離最后交易日１個月內達到最大值，且滯后一期的期貨價格對當期現貨價格的影響始終大于滯后一期的現貨價格對當期期貨價格的影響，即：在價格發現的過程中，期貨價格的作用始終大于現貨價格的作用，其始終起主導作用；在基差調整過程中，隨著最后交易日的臨近，期貨價格和現貨價格趨同的速度逐漸加大。

對于上海期貨交易所的金屬鋁期貨市場來說，在離最后交易日７個月內，隨著最后交易日的臨近，滯后一期的期貨價格對現貨價格的影響逐漸增強，并在離最后交易日１個月內達到最大值；在離最后交易日１個月內，滯后一期的現貨價格對期貨價格有影響，除此之外，在其他交易時間段內，滯后一期的現貨價格對期貨價格沒有影響；進而在離最后交易日７個月到１個月的時間段內，在價格發現的過程中，期貨市場完全主導現貨市場，但在離最后交易日１個月內，期貨市場在價格發現過程中的相對作用略降，并不處于完全主導地位；隨著最后交易日的臨近，現貨價格和期貨價格趨同的速度越來越快，并在離最后交易日１個月內速度達到最大。在離最后交易日12個月到７個月的時間段內，金屬鋁期貨市場和金屬鋁現貨市場并不具備明顯的價格發現功能。

ＧＳ模型形象地從量化的角度描述了在價格發現過程中期貨價格和現貨價格的相對作用的大小，更重要的是我們發現這種相互作用的大小隨著離最后交易日的時間距離的不同而呈現一定的規律性。

參考文獻：

[1] Lai k，and Lai M.A Cointegration Test for Market Efficiency[J].Jounal of Futures Markets，1991，（11）:567-575.

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[6] 華仁海，仲偉俊.上海期貨交易所期貨價格有效性的實證檢驗[J].數量經濟技術經濟研究，2003，（1）:133-135.

[7] 劉慶富，張金清.我國農產品期貨市場的價格發現功能研究[J].產業經濟研究，2006（1）.

[8] 李海英，馬衛鋒，羅婷.上海燃料油期貨價格發現功能研究——基于ＧＳ模型的實證分析[J].財貿研究，2007，（2）.

[責任編輯 陳麗敏]