中外鎳期貨價格聯動性研究

張立向 方雪凝 張逸霜

摘 要：文章運用相關分析、協整檢驗、向量自回歸模型對中外鎳期貨價格的聯動性的進行實證分析，結果表明上海期貨交易所鎳期貨價格與倫敦金屬交易所鎳期貨價格之間存在長期穩定的協整關系，倫敦金屬交易所鎳期貨價格對上海期貨交易所鎳期貨存在單向引導關系，雖然上海期貨交易所鎳期貨影響力逐漸增強，但在定價權上仍無優勢，這表明我國仍需完善鎳期貨制度，優化投資者結構，積極參與國際政策的制定，以便爭取國際定價權。

關鍵詞：鎳期貨 向量自回歸模型 Granger因果檢驗 方差分解 脈沖響應

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.24.001

一、引言及文獻綜述

作為地核中重要的金屬組成元素，鎳具有很好的耐腐蝕性、可塑性和磁性等性能，廣泛應用于我們生活的各個領域。就我國來講，我國約有82%的鎳都用于不銹鋼的生產，約9%的鎳用于鎳電池的制造，其他用在電鍍，合金和鑄造領域的居多。目前，我國是世界上最大的不銹鋼和鎳鐵的生產國和消費國。2017年，我國進口鎳礦總量約為210.7萬噸，出口鎳礦總量約為464.7噸，由此可見，我國對于鎳礦的需求量較大，對外依存度較高，在國際鎳礦進出口貿易中占有舉足輕重的地位。鎳作為不銹鋼的主要原料，也是一種重要的期貨交易產品，其價格的波動往往會影響到與鎳金屬產業鏈相關的諸多企業，給他們帶來一定的沖擊。中國的上海期貨交易所鎳期貨交易起步較晚，鎳期貨于2015年3月掛牌上市；倫敦金屬交易所鎳期貨交易歷史悠久，交易機制較為完善。因此，基于期貨的價格發現功能和套期保值功能，研究中國鎳期貨價格與其他市場鎳期貨價格之間的聯動性對于處于鎳行業產業鏈上中下游的企業對沖價格風險，降低經營成本，提高國際競爭力有重大意義。

二、數據說明及預處理

（一）數據說明

倫敦期貨交易所（LME）是世界上最大有色金屬交易所，鎳期貨成交量居世界首位，其價格代表著國際鎳期貨價格；國內目前只有上海期貨交易所（SHFE）推出了鎳期貨。本文選取自滬鎳期貨上市以來即2015年3月27日至2018年11月7日的上海期貨交易所、倫敦期貨交易所的鎳期貨日收盤價數據，研究中外鎳期貨的價格聯動性。上海期貨交易所推出的期貨均為一年期，為保持其連續性，本文以鎳1601，1701，1801，1901期貨代表滬鎳期貨價格（SHFE_NI）。倫敦期貨交易所成交量最高的鎳期貨是三月期的LMES_鎳3，故選取LMES_鎳3價格（LME_NI）代表倫敦期貨交易所鎳價格。由于兩期貨交易所交易時間有所差異，故選擇兩者重疊的日期；此外，為保證數據的準確性，本文去除成交量為0的交易日，最終得到了852個交易日數據，數據來源為東方財富Choice數據。下圖為LME、SHFE近四年的鎳期貨價格走勢。

（二）數據預處理

在時間序列數據及截面數據的回歸模型中，經常出現異方差現象，為消除可能存在的異方差，對兩地鎳期貨價格取自然對數，以LLME_NI表示倫敦金屬交易所鎳期貨的價格，相應地，以LSHFE_NI表示上海期貨交易所鎳期貨的價格

（三）描述性分析

研究時間序列數據首先要進行描述性統計分析，從表1中可以卡看出，LLME_NI偏度較大，但兩者均為右偏態；兩者峰度均小于3，不具有尖峰厚尾的特征；JB的P值等于0，故不符合正態分布。

（四）相關分析

相關分析主要用于分析變量之間的相互依存關系，通過相關系數來進一步反應變量間的相互依存程度及依存方向。相關分析的方法主要有Pearson相關系數法和Spearman相關系數法。筆者在此采用了Spearman檢驗，該方法克服了Pearson系數法假定數據的正態性和邏輯等距性的局限，檢驗結果如下

從表2可以發現，LME鎳期貨價格與SFE鎳期貨價格的Spearman系數為0.963，呈正向強相關性，證明兩交易所期貨價格存在正向相關。

（5）回歸分析

相關系數分析中顯示兩者具有很強的正向相關性，為進一步研究兩者的變化關系，筆者建立回歸方程。回歸方程的估計方法最常用的是OLS，在此采用廣義矩估計法進行回歸方程的估計，因為其不受OLS模型假定的限制。估計結果如下：

由上式可以看出，模型的 達到了0.9278，擬合情況良好， 達到了55.9464，拒絕原假設，且回歸系數及截距項也通過了 檢驗，方程是顯著的。

三、實證分析

（一）單位根檢驗

在對時間序列數據分析之前，要先對該序列的平穩性進行判定。如果一個序列的均值或協方差函數隨時間變化而變化，此序列為不平穩的時間序列。ADF檢驗法、DF檢驗法、PP檢驗法均可用于時間序列平穩性的檢驗，此處采用ADF檢驗法分別對兩時間序列對數值即LLME_NI和LSHFE_NI以及其對數的一階差分進行平穩性檢驗。檢驗結果如下：

由表3中檢驗結果可知，兩原始價格序列P值均遠大于0.05，接受原假設，而一階差分后的LME鎳期貨價格序列與SHFE鎳期貨價格序列的P值均為0，拒絕原假設，因此兩鎳期貨價格的時間序列均為一階單整序列。

（二）Johansen檢驗

兩個不具有平穩性的時間序列組合后所得序列如果是平穩序列，則這兩個序列之間存在長期穩定的均衡關系，組合所得到的平穩序列被稱為協整方程。E-G兩步法和Johansen協整檢驗法是兩個最常用的協整檢驗方法，在此采用Johansen協整檢驗法來檢驗兩鎳期貨價格序列之間的協整關系。根據AIC，SC信息準則及實際情況，確定協整檢驗的滯后階數為1階，檢驗結果如下

從表4和表5可以發現，在0.05的顯著水平下，原假設為無協整關系時，最大特征值統計量及特征根跡統計量均大于臨界值，接受原假設；當原假設為最多有一個協整關系時，兩統計量均大于臨界值，接受原假設，因此LME鎳期貨價格與SHFE鎳期貨價格之間無協整關系存在。由此可知，LME鎳期貨價格與SHFE鎳期貨價格之間不存在長期穩定的協整關系。

（3）向量自回歸模型

由上可知，LLME_NI與LSHFE_NI的一階差分值為穩定序列，其經濟意義為相應市場的鎳期貨收益率，差分后的序列分別用DLME_NI與DSHFE_NI表示。向量自回歸模型（VAR）可用于分析隨機擾動對變量系數的動態沖擊，該模型分為兩種，一種是變量平穩時所用的無約束的向量自回歸，另一種是不平穩的變量之間存在協整關系時所適用的誤差修正模型（VEM），由Johansen協整檢驗可知，LLME_NI與LSHFE_NI之間不存在協整關系，故建立用DLME_NI與DSHFE_NI建立VAR模型。根據估計的方程如下：

從模型的估計參數可以看出，滬鎳期貨當期收益率受到滬鎳期貨及倫鎳期貨的滯后影響，且隨著滯后期的增大，其影響程度越小，例如倫鎳期貨的影響從滯后一期的0.6202減小至滯后五期的0.0485；除此之外，倫鎳期貨滯后效應對滬鎳期貨是正向影響，滬鎳期貨滯后效應對自身是負向影響；最后倫鎳期貨滯后效應對滬鎳期貨當期收益率的影響大于滬鎳期貨滯后效應的影響，例如，倫鎳期貨第一期滯后參數絕對值為0.6202大于滬鎳期貨第一期滯后參數絕對值0.4717。

（四）Granger因果檢驗

為了分析DSHFE_NI和DLME_NI之間的因果關系，我們對其建立Granger因果檢驗：

從表6可知，在1%的置信水平下，DLME_NI是DSHFE_NI的granger原因，而DSHFE_NI不是DLME_NI的Granger原因，即DLME_NI對DLME_NI有著單向的因果關系。這說明LME鎳期貨收益率引導著SHFE鎳期貨收益率走勢，SHFE鎳期貨收益率受LME鎳期貨影響較大，LME鎳期貨在定價權上有著絕對優勢。

（五）脈沖響應函數

脈沖響應函數可分析一個變量的單位沖擊對另一個變量的動態影響，傳統的脈沖響應函數法通常采用Cholesky正交分解法，筆者在此采用廣義脈沖響應函數，此種方法不依賴于模型中變量的次序，能夠更加客觀的反映LME鎳期貨收益率與SHFE鎳期貨收益率之間真實存在的動態影響關系，結果見下圖：

由圖2可見，受到SHFE鎳期貨收益率的一個標準差的沖擊，LME鎳期貨價格收益率在第一期迅速做出響應，并達到最大值0.01，第二期快速降為0，此后除第五期稍大于0，其余均趨近于0；受到LME鎳期貨收益率的一個標準差的沖擊，SFE鎳期貨價格收益率在第一期同樣迅速反應，并在第二期達到最大值0.008，第三期迅速降至0，之后趨近于0。

（六）方差分解

方差分解用于研究系統中不同變量波動對系統中其他變量所產生的沖擊程度，借助方差分解可以探究倫敦金屬交易所鎳期貨收益率及上海金屬交易所鎳期貨收益率的波動對彼此的相互影響程度。

從圖3中可以看出，LME鎳期貨對自身的解釋程度一直穩定在72%左右，SHFE鎳期貨對LME鎳期貨的解釋程度一直在27.7%附近波動；LME鎳期貨對SHFE鎳期貨的解釋程度，在第一期為0，第二期達到37.36%，此后在呈現緩慢上升的整體態勢，SHFE鎳期貨對自身的解釋程度在第一期為100%，第二期下降至62.64%，此后緩慢下降但始終保持在62%以上。

四、結果與建議

（一）實證結果分析

結果表明上海期貨交易所鎳期貨價格與倫敦金屬交易所鎳期貨價格之間存在長期穩定的協整關系，倫敦金屬交易所鎳期貨價格對上海期貨交易所鎳期貨存在單向引導關系，雖然上海期貨交易所鎳期貨影響力逐漸增強，但在定價權上仍無優勢。

（二）建議

1.加大機構投資者比重，優化投資者結構。

2.完善期貨制度，推動期貨市場向制度化、體系化、國際化方向發展。

3.大力培養期貨專業化人才，適當引進國外資深專家。

4.提高獲取信息的效率，進而優化鎳期貨價格預警機制

5.積極參與國際期貨政策的制定，提高鎳期貨定價的話語權

參考文獻

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