國內原油期貨價格影響力及定價模型研究

高輝 高天辰

摘 要：研究采用協整及相關理論，通過影響國內原油期貨價格的宏觀經濟金融、中觀基本面、微觀市場層面的38個因素對國內原油期貨價格發現功能、國際定價能力及定價模型進行實證研究，研究顯示國內原油期貨對國內外原油現貨均具有較強的價格發現功能，具備一定的國際定價影響力;構建的長期協整模型、短期動態誤差修正模型對國內原油期貨價格預測及交易風險控制具有較好的參考作用;研究結果可以為原油期貨市場建設提供理論與實踐的支持。

關鍵詞：原油期貨價格 價格發現 Granger因果關系檢驗 協整 誤差修正模型

一、引言

早在1993年，我國在上海推出原油期貨交易。但由于當時期貨市場發展不成熟、期貨價格大幅波動對國內市場物價的穩定及國內經濟發展產生嚴重影響，政府在1995年停止了原油及相關成品油的期貨交易。后來，期貨市場經過近十年的發展，直到2004年上海期貨交易所（以下簡稱上期所）燃料油期貨重新掛牌，我國能源期貨市場才重新啟動。燃料油期貨上市早期運行較為成功，但幾年后，由于多重因素影響，市場成交大幅萎縮，到 2017 年幾乎停止運轉，上期所在2018 年重新推出了不同交割品種的燃料油期貨。為了應對國際油價的波動風險，上期所一直積極開發原油期貨品種，經過多年努力，獲批成立上期所子公司上海國際能源交易中心，并于2014年批準開展原油期貨交易，經過前期相關準備工作后于 2018 年3月26日正式掛牌了原油期貨合約。作為國內第一個國際化期貨品種，原油期貨的推出意義重大。

目前，國際原油價格的波動給國內期貨市場帶來較大的沖擊，也勢必影響經濟運行。如何評價國內原油期貨定價影響力及功能發揮情況，如何利用原油期貨規避市場價格波動風險、確保國內期貨市場及宏觀經濟穩健運行，十分迫切。本文試圖采用協整及相關理論探求國內原油期貨價格的影響因素的定量影響，研究其價格發現功能、價格的形成機制、國際定價影響力，建立長短期定價模型，以期對期貨市場建設及宏觀經濟調控提供理論指導。

二、相關研究文獻綜述

國內外學術界從定性及定量的角度對原油期貨進行的研究，取得了不少成果。

國內針對原油研究較早的相關文獻主要集中在對國外原油期貨運行規律及影響因素、國內原油現貨及影響因素，還有國外原油期貨與國內原油現貨之間的關系等相關的市場規律研究，如李優樹、楊志華、杜慧濱等、余煒彬等、韓冬炎等、高輝等，其中大多采用定性與定量的研究方法。

近幾年來，國內研究原油市場規律的多采用多種時間序列及多種計量模型，比如，部分學者研究國內外原油現貨價格與宏觀因素之間關系，如于天嬌、田洪志;有些學者研究了國內外原油市場與金融市場關系，如張志敏和周工、李建峰等;還有的學者采用時間序列模型研究國內外原油期現貨價格關系，如賈曉亮、崔良媚;也有學者采用多種計量方法進行原油價格影響因素分析與預測，如詹旭、張慶豪、張支南、程方正、馬鄭瑋等。

由于國內原油期貨推出時間較短，針對國內原油期貨的研究文獻相對比較少，如王金成選取我國原油期貨上市后的日數據，建立三元 VAR-GARCH-BEKK 模型，研究我國原油在國際市場和亞太市場的均值溢出效應和方差溢出效應。聞少博采用小波相干模型、GARCH-BEKK 模型研究邊際基本面與原油價格的傳導關系。曹劍濤對中國上海和美國紐約原油期貨、美元匯率、人民幣匯率之間的關系變化進行了計量分析。卜林等對上海原油期貨與阿曼原油期貨和 WTI、Brent 原油期貨進行比較，采用長期弱外生檢驗等模型對原油期貨的價格引領關系以及價格發現做了實證檢驗。

國外關于油價運行規律的研究較早，比如，Hotelling提出可耗竭資源模型; Granger提出的因果關系方法;Engle提出的條件異方差模型;Engle和Granger提出的協整理論等，以及后來發展VAR理論及多種計量模型得到很好的應用。

國外關于油價波動對宏觀經濟活動影響的問題，研究主要采用時間序列理論及多種計量經濟學模型對原油期現貨價格與宏觀經濟、金融市場關系以及中觀層面原油價格與基本面因素關系、微觀層面原油價格與原油市場因素關系進行研究。比如，部分研究集中在國際原油價格與宏觀層面的宏觀經濟的相互影響關系方面，如Hamilton、Cologni和Manera;部分研究集中在國際原油期貨現貨價格與金融市場相互影響方面，如Alessandro等、Noureddine、Basher等、Dreger等、Yang等、Mo等。部分研究集中在國際原油價格與中觀基本面因素關系方面，如Ratti和Vespignani、Kaufmann、Pierru等。部分研究集中在微觀層面，如對原油與商品市場聯動關系做研究，這部分學者有：Wang等、Jain和Biswal;還有對國際原油期貨價格影響因素的研究，如Drachal主要從宏觀金融股市、債市、匯率及中觀進出口影響因素角度進行研究。

近年來，在宏觀層面上，國外關于油價波動與資本市場關系的研究多采用多種時間序列模型及資產定價模型，如研究國際油價與股市的關聯關系，有Cong 等、Elyasiani等、Angelidiss等;Basher和Sadorsky、Raza等、Boubaker和Raza、Bouri等、Mensi等、Antonakakis等;還有研究國際油價與中國股市和相關股指及股票關系方面的學者，如Broadstock和Filis、Zhu等、Fang和Egan等。

以上國外文獻近年來研究原油市場相關規律，從研究方法的角度來看，采用了多種理論及多種計量模型及方法，比如，運用協整相關理論方法的學者如Cologni、 Manera、Alessandro、Mo等、Kaufmann、Cong等、Raza 等、Bouri等;運用VAR理論及方法的學者如Noureddine、Basher、Dreger 等、 Ratti、Vespignani、Wang 等、Mensi等、Antonakakis等;運用小波及分形理論模型方法的學者如Yang 等、Boubaker和Raza;運用隨機過程理論及方法的學者如Pierru等;運用貝葉斯理論與方法的學者如Drachal、Zhu等。其他的還有采用多種時間序列及計量模型的學者，如運用GARCH模型及相關理論的學者如Jain和Biswal、Elyasiani等、Basher和Sadorsky等;運用機制轉換模型方法的學者如Hamilton、Angelidis等;運用多項 Logit 模型方法的學者如Fang和Egan。

綜上，從已有的文獻看，對原油運行規律的研究基本是從定性和定量的角度研究，其中定量研究基本是基于簡單線性回歸模型及以時間序列的多種經濟計量模型進行研究，基于國外原油期貨價格與宏觀經濟及金融和基本面或者微觀市場的單方面的關系研究，已有的文獻對國內原油期貨市場研究極少，主要原因是國內原油期貨推出的時間比較短，僅有的部分文獻也多集中在研究國內原油與宏觀、基本面、微觀的單方面關系的研究，因而對國內原油價格從宏觀、中觀、微觀全方位影響因素研究的角度來看還是極少的。因此，本文利用協整及相關理論，從多變量的角度對國內原油期貨價格的影響因素和價格發現功能及國際定價能力等方面進行模型實證研究，從而為國內宏觀調控，原油期貨市場建設及有關部門規避交易風險提供理論支持。

三、變量的選取與數據說明

（一）變量的選取說明

影響原油期貨價格的因素有很多，從宏觀經濟層面來說，經濟增長、通貨膨脹、金融貨幣及相關資本市場波動等因素對原油期貨價格均會產生一定的影響;從中觀基本面來說，原油的生產與供給因素決定了原油期貨價格波動方向;從微觀市場來說，原油的現貨價格、國外原油期貨價格、國內原油期貨市場交易情況及原油的庫存因素對原油期貨價格的走勢具有一定的影響作用。

因此，宏觀經濟方面的變量可以選擇經濟增長、貨幣供應量、通脹指數、匯率、利率、股票指數及美元指數;中觀基本面可以選擇原油生產量、消費量、進口量;微觀市場變量可以選擇國內原油期貨成交量、持倉量、庫存及國內外現貨價格和期貨價格。

1.宏觀經濟變量的選取

宏觀經濟增長一般采用GDP作為研究變量，由于GDP僅有季度及年度統計數據，沒有月度統計數據，我們的研究總體是基于月度統計數據進行模型研究。而工業增加值能有效地從月度數據上反映當前經濟的變動情況，對GDP變量有很好的替代性。因此，我們采用工業增加值作為GDP的替代變量，選擇國內工業增加值定基指數（2010年為100）月度數據。

我國現行貨幣統計制度將貨幣供應量劃分為M0、M1、M2三個層次。因此，我們選取貨幣供應量M0、M1、M2作為貨幣供應量指標。

一般來說，消費者價格指數（CPI）與商品零售價格指數（RPI） 均可以衡量國內通貨膨脹率，由于RPI剔除了服務價格影響，而CPI包含了服務，可以更全面地反映國內物價的變化情況。因此，我們選用CPI作為衡量通貨膨脹率的指標。

隨著經濟的發展，國內外經濟依存度日趨加強，匯率對宏觀經濟的影響越來越大，因此，選取匯率作為原油期貨價格影響因素的宏觀金融變量，并選取人民幣兌美元匯率作為匯率指標。

國債利率一般在發達市場國家是金融市場的基礎利率。然而我國國債市場總體規模還小，不足以引導市場利率。隨著國內利率市場化建設的發展，雖然存貸款利率還沒有完全放開，而銀行同業拆借市場發展迅速，能夠反映貨幣市場的資金供求狀況，因此，我們選擇銀行同業拆借利率（1天、7天、1月、3月、6月、1年期）作為市場利率變量。

證券市場作為國家重要的資本市場在國民經濟中的作用越來越大，證券市場的快速發展對整個社會發展有著巨大的影響。國內有上海證券交易所、深圳證券交易所，截至完稿日，暫不考慮北京證券交易所。兩個交易所推出了多種股價指數，由于上海證券交易所推出的上證綜指代表了整體國內主板上市公司，對中國股市具有代表作用，因此，我們選取上證綜合指數作為股價指數指標。

美元指數是綜合反映美元在國際外匯市場匯率情況的指標，用來衡量美元強弱程度。由于國際上主要的商品都是以美元計價，美元的波動對商品價格有較大的影響，因此，我們選取美元指數作為影響國內原油的宏觀金融因素變量。

2.中觀基本面變量的選取

從商品的基本面角度，商品的供給與需求對商品價格的影響起到決定作用，因此對原油期貨價格來說，原油的供給量與消費量對原油價格有一定的影響。本文的研究中我們選擇全球原油的生產量及我國原油生產量作為原油供給因素的主要變量。由于國內原油消費直接數據原油消費量月度數據不可得，我們采用國內原油制成品產量代替國內原油消費變量。

對國內來說，原油的供給很大程度上依賴進口，近年來中國原油需求的對外依存度超過60%，而國內基本沒有出口，因此，原油進口量對原油需求的影響較大，從而影響原油的價格，因此我們選擇國內原油的進口量作為原油進口變量。

3.微觀市場變量的選取

國內第一個國際化交易的品種原油期貨于2018年上市交易，經過幾年的發展，影響力逐步擴大，因此，我們選擇上海國際能源交易中心的原油期貨價格作為國內原油期貨價格變量。

對國外原油期貨市場來說，國際上的原油交易以WTI 、Brent和Dubai三大原油為基礎，目前來看， Brent原油市場是全球原油貿易的核心，但是從成交量、持倉量來看WTI比Brent的規模要大得多，由于Dubai原油期貨市場無論從成交量、持倉量及價格影響來看均弱于WTI 、Brent原油期貨市場，因此，國外原油期貨價格我們選擇具有代表性的WTI 、Brent原油期貨價格作為原油期貨價格變量。

從理論上來說，期貨價格到期日將會與現貨價格收斂，因此，現貨價格對期貨價格有較大的影響。國內原油現貨價格選擇國內影響力較大的中國南海原油現貨價格與勝利油田原油現貨價格;國外原油現貨主要集中在中東、美國、亞非等地，為了研究不同區域的現貨原油與國內原油的影響關系，我們選擇全球主要區域的原油現貨價格，包括英國Brent原油、美國西得克薩斯中級輕質原油、阿聯酋迪拜原油、環太平洋阿曼原油、阿爾及利亞撒哈納原油、利比亞錫德爾原油、阿聯酋穆爾班原油、科威特出口原油、安哥拉吉拉索原油、尼日利亞博尼輕質原油、伊拉克巴士拉輕質原油、沙特阿拉伯輕質原油、委內瑞拉原油。

從期貨市場微觀角度來看，對某一個期貨品種來說，期貨成交量與持倉量最大的合約均是該品種期貨的主力合約，期貨成交量、持倉量的大小對期貨價格具有直接影響。另外期貨品種的庫存倉單代表了期貨套期保值一方對該品種市場的一種判斷，庫存量的大小對期貨價格的走勢具有直接影響。因此，我們選擇國內原油期貨成交量、持倉量及庫存變量作為國內原油期貨價格影響的微觀市場變量。

（二）數據處理說明

1.數據期限及月度數據的確定

由于國內原油期貨是2018年3月26日上市交易，所有的變量數據選擇的時間起點均為統一起始時間2018年3月26日。而所選擇變量時間序列數據截止時間不統一，我們選取研究變量數據截止時間為2020年12月。

從數據的可獲得性來看，宏觀、中觀層面的均為季度、月度數據，沒有周、日數據;微觀市場方面除了季度、月度數據還有周、日數據，由于研究時間跨度較短，對所有變量數據均統一選取月度數據進行研究。

2.期貨連續價格數據的確定及不匹配數據的處理

每一個期貨品種有多個期貨合約，每一個期貨合約到期日、對應的期貨價格都不同，為了處理期貨價格的不連續性，我們選取成交量最大的期貨合約每天的收盤價格序列形成期貨連續價格合約。

因為國內外存在不同的節假日，我們刪除某些具體時間不匹配的價格數據，產生國內外期貨價格的時間序列數據。最后選取國內原油、WTI、Brent原油期貨連續價格每月的月末價格數據作為國內外期貨連續價格的月度數據。

3.對缺失數據的處理

以上各變量數據序列部分存在缺失數據，其中全球原油生產量及中國原油生產量2020年12月數據缺失，缺失數據均采用三項移動平均的方法補充;其中現貨價格包括：阿曼原油、撒哈納原油、錫德爾原油、穆爾班原油、科威特出口原油、吉拉索原油、博尼輕質原油、巴士拉輕質原油、阿拉伯輕質原油、委內瑞拉原油均是2020年3月數據缺失，我們采用對應的各個變量數據序列2月與4月現貨原油現貨價格平均值代替;國內原油制成品月度數據2019年與2020年1月月度數據缺失，僅有2月累計數據，因此我們采用2月累計數據平均數作為1月、2月月度數據。

為了處理分析過程中可能出現的異方差情況，以上數據均作對數處理。數據來源為Wind數據庫、巨靈數據庫、國家統計局網站以及中國人民銀行網站。使用的統計分析軟件Eviws 10.0。

四、國內原油期貨價格影響因素實證分析

（一）數據平穩性檢驗

我們采用數據平穩性檢驗常用的方法：圖示法與單位根檢驗法。首先，通過圖示法檢驗，對選取變量的時間序列及一階差分序列作時序圖進行判斷（時序圖略）。從各個變量數據的時序圖可以看到，數據序列均表現出非平穩性;從一階差分后變量數據的時序圖可以看到差分后的序列均表現出平穩性的特征。

我們再對數據的平穩性做ADF單位根檢驗，通過檢驗確定變量的單整階數

單位根檢驗方法很多，一般有DF、ADF檢驗和Philips的非參數檢驗（PP檢驗）。本文采用Engle-Granger的基于殘差的ADF檢驗是最常用的檢驗方法。在檢驗中選取標準我們在保證殘差項不相關的前提下，同時采用AIC 準則與SC準則，作為最佳時滯的標準，在二者值同時為最小時的滯后長度即為最佳長度。另外對是否包含趨勢等問題，本文選擇標準為通過變量的時序圖觀察，如果序列好像包含有趨勢（確定的或隨機的），序列回歸中應既有常數又有趨勢。如果序列沒有表現任何趨勢且有非零均值，回歸中應僅有常數。如果序列在零均值波動，檢驗回歸中應則不含有常數和趨勢。（檢驗結果參見附表1、附表2）。檢驗結果表明：選取的各變量數據在1%、5%、10%三種顯著性水平下均為非平穩序列;各個變量取對數后的時間序列一階差分后的數據在1%、5%、10%顯著性水平下均為平穩的序列。因此，在分析的樣本期內，我們選取的影響原油價格的宏觀因素、中觀基本面因素及微觀市場因素變量月度數據均為非平穩性的，而且均含有一個單位根的非平穩序列。

（二）因果關系的Granger檢驗

我們對影響國內原油期貨價格的宏觀經濟、中觀基本面、微觀市場方面的變量與國內期貨價格做Granger因果關系檢驗，通過因果關系檢驗找到影響國內原油期貨價格的主要影響變量、探究國內原油期貨的價格發現功能以及定價影響力

由于因果關系檢驗對滯后階數較為敏感，在實際檢驗中，根據AIC和SC準則，當二者值最小時為最佳滯后階數。。

1.宏觀變量對國內原油期貨價格的Granger因果關系檢驗

我們對影響國內原油期貨價格的宏觀因素變量與國內原油期貨價格做Granger因果關系檢驗（檢驗結果參見附表3），因果關系檢驗結果表明：工業增加值、貨幣供應量（M0、M2）、國內銀行同業拆借利率（1天期、7天期）在5%的顯著性水平下對國內原油期貨價格具有引導作用，其中貨幣供應量M0比M2的引導作用略強，國內銀行同業拆借利率7天期比1天期的引導作用更強;在5%的顯著性水平下，國內原油期貨價格對國內通脹、上證綜指、貨幣供應量M1、美元指數有較強的引導作用，說明國內原油期貨對國內通脹有較大的影響，原油期貨的穩健運行對控制國內通脹具有較大的意義。國內原油期貨價格的波動對國內股市具有較大的影響作用，因此原油市場的健康運行對國內股市運行具有重要意義。美元指數對國內原油期貨價格影響較弱，反過來國內原油期貨價格對美元指數有較強的引導作用，說明國內原油期貨國際化程度有了較好的發展，國際影響力進一步提升。

最后，在5%的顯著性水平下，國內銀行同業拆借利率（1月期、3月期、6月期、1年期）、人民幣匯率與國內原油期貨價格不具有相互的引導作用。這說明期限長的同業拆借利率對國內原油期貨價格影響比較弱，人民幣匯率也不具有較強的影響作用。

2.中觀基本面變量對國內原油期貨價格的Granger因果關系檢驗

我們對影響國內原油期貨價格的中觀基本面因素變量與國內原油期貨價格做Granger因果關系檢驗（具體檢驗結果參見附表4）。檢驗結果顯示：在5%的顯著性水平下，原油生產、原油消費、原油進口量均不是國內原油期貨價格的Granger原因，只有在10%的顯著性水平下，國內原油進口量是國內原油期貨價格的Granger原因;除此之外，在5%的顯著性水平下，國內原油期貨價格是全球原油生產量、國內原油消費量的Granger原因，說明國際、國內原油供給及國內消費量對國內原油期貨價格影響較小，僅有國內原油進口量對國內原油期貨價格有一定的影響，這主要是因為國內原油匱乏，60%以上的原油需要從國外進口。國內原油期貨價格對國際原油供給、國內原油消費有較大的影響，對國內原油生產影響較小，這表明國內原油期貨國際影響力較大，國內原油期貨價格變化不僅引導國內原油消費，而且引導國際原油供給。

3.微觀市場變量對國內原油期貨價格的Granger因果關系檢驗

我們對影響國內原油期貨價格的微觀市場因素變量與國內原油期貨價格做Granger因果關系檢驗（具體檢驗結果參見附表5）。檢驗結果顯示具體如下。

（1）在影響國內原油期貨價格的微觀市場因素方面，只有國內原油期貨的成交量對其有較大引導作用，其他因素，如期貨持倉量、庫存、國內外原油的現貨價格、國外Brent及WTI原油期貨價格對國內原油期貨價格均不具有明顯的引導作用;此外，國內原油期貨價格對國內原油期貨持倉量、國內原油現貨價格（中國南海原油現貨價格、中國勝利原油現貨價格）具有較強的引導作用，說明國內原油期貨對國內現貨具有較強的價格發現功能;國內原油庫存與國內原油期貨價格之間不存在相互引導的作用，說明國內原油市場建設未來應該加強交割庫的建設，力爭在全球主要市場建立交割庫，改進庫存對價格的影響力，進一步提升國際化。

（2）國內原油期貨價格對國外原油現貨價格（如阿爾及利亞撒哈納原油、利比亞錫德爾原油、阿聯酋穆爾班原油、科威特原油、安哥拉吉拉索原油、尼日利亞博尼輕質原油、伊拉克巴士拉輕質原油、沙特阿拉伯輕質原油、委內瑞拉原油、英國Brent原油、美國西得克薩斯原油）具有較強的引導作用，相反國外原油現貨價格對國內原油期貨價格不具有引導作用。另外，國內原油期貨價格與阿聯酋迪拜原油、阿曼原油現貨價格之間不具有相互引導的作用，國內原油期貨價格對這兩個市場不具有明顯的影響作用。說明國內原油期貨對國外原油部分區域的現貨具有一定的價格發現功能。

（3）從期貨市場角度來看，國內原油期貨價格對Brent原油期貨價格不具有引導作用，但是對紐交所的WTI原油期貨價格具有明顯的引導作用;國外WTI期貨價格與Brent原油期貨價格對國內原油期貨價格不具有明顯的引導作用，說明國內原油期貨市場具有相對獨立的地位，具有一定的國際定價功能同時具有一定的國際影響力。隨著國際化的推進，需要進一步加強國內原油期貨市場建設，進一步提升國內原油期貨價格的發現功能，進一步提升國際定價功能及國際化的影響力。

（三）國內原油期貨價格與相關變量間的長期均衡關系的協整檢驗

對于變量間長期均衡關系的協整檢驗方法有幾種，比較常用的有Engle、Granger兩步法和Johansen極大似然法（MLE）。我們采用對多變量的協整檢驗常用的Johansen的極大似然檢驗法，對上述各個變量序列與國內原油期貨價格之間的協整關系做檢驗。

由上述Granger因果關系檢驗可知：國內工業增加值、貨幣供應量（M0、M2）、同業拆借利率（1天期、7天期）、國內原油進口量、國內原油期貨成交量是國內原油期貨價格的Granger原因，我們將其視為內生變量，因此對國內原油期貨價格與各個內生變量的長期關系做檢驗。我們根據Hsiao 提出的一個分步選擇模型的程序思想逐步進行檢驗，因此，分別考慮以下系統的協整檢驗：

1.對A系統（lnSHFP、lnZ、lnM0、lnM2、lnI、lnI1、lnQ2、lnSHQ）做檢驗

我們采用Johansen的MLE檢驗

根據Johansen特征根最大值統計量與跡統計量來判斷是否存在協整關系，根據SC、AIC準則確定最佳滯后階數的方程形式，余同。，通過檢驗選取滯后階數為1到1，最終選取的最大化特征根對應的協整方程如下：

lnSHFP=-2.5474lnZ-2.6366lnM0-42.9032lnM2+0.4376lnI-4.0571lnI1+0.2004

（0.28210） （0.56764） （3.19433） （0.10898）（0.36526）

lnQ2+0.1104lnSHQ+0.2970@TREND（18M04）

（0.21756） （0.02577） （0.01937）

從上述協整方程看出（括號內為標準差，余同）：貨幣供應量（lnM0、 lnM2）中lnM0對國內原油期貨價格影響較小;同業拆借利率（1天期lnI、7天期lnI1）中lnI對國內原油期貨價格影響較小。另外在協整方程中lnI與lnI1之間、lnM0與lnM2之間復共線性較強，因此，從建模簡化方面來說，剔除lnM0與lnI再作協整檢驗。

2.對B系統（lnSHFP、lnZ、lnM2、lnI1、lnQ2、lnSHQ）做檢驗

我們再對B系統做Johansen的MLE檢驗，通過檢驗選取滯后階數的結果為1到1，最終選取的最大化特征根對應的協整方程如下：

lnSHFP=-2.6858lnZ-0.0180lnM2+1.7028lnI1-1.7958lnQ2-0.2312lnSHQ （0.55969）（1.75709） （0.91401） （0.90088） （0.10268）——標準差

考慮到貨幣供應量（lnM2）與國內銀行同業拆借利率（lnI1）之間存在相關性，貨幣供應量的變化會影響到利率的變化，同樣利率的波動同樣會影響到貨幣供應量的變化，并且從協整方程也可以看出其系數本身不顯著。另外，國內銀行同業拆借7天期利率（lnI1）比貨幣供應量（lnM2）對國內原油期貨價格（lnSHFP）影響大，因此，我們剔除lnM2再進行協整檢驗。

3.對C系統（lnSHFP、lnZ、lnI1、lnQ2、lnSHQ）做協整檢驗

用Johansen特征根最大值統計量與跡統計量來判斷是否存在協整關系，根據SC、AIC準則確定最佳滯后階數的方程形式，最終我們選取滯后階數1到3，最大化特征根對應的國內原油期貨的協整方程為

lnSHFP=0.3469lnZ+1.1881lnI1-1.2324lnQ2+0.0580lnSHQ+12.6010

（0.07591）（0.07176） （0.09388） （0.01108）（0.85754）——標準差

從上述方程看到：長期來說，工業增加值增長1%時，國內原油期貨價格上漲約0.35%;國內銀行同業拆借7天期利率上漲1%時，國內原油期貨價格上漲約1.19%;國內原油進口量增加1%時，國內原油期貨價格下跌約1.23%;國內原油期貨成交量增長1%時，國內原油期貨價格上漲約0.06%。

（四）國內原油期貨價格的短期動態誤差修正模型（ECM）建立

我們根據Engle和Granger的研究，認為誤差修正模型（Error Correction Model， ECM）能夠直接刻畫短期動態與長期均衡，實踐中應用最普遍。因此，本文采用Engle和Granger的研究成果，對協整變量建立誤差修正模型。

我們通過對上述C系統建立的協整檢驗，建立誤差修正模型，結果顯示基于C系統建立的誤差修正模型為較佳模型。有長期的國內原油期貨價格協整方程為

lnSHFP=0.3469lnZ+1.1881lnI1-1.2324lnQ2+0.0580lnSHQ+12.6010

根據上述協整關系，建立誤差修正模型如下：

D（lnSHFP）t=∑ni=1D（lnSHFP）t-i+∑ni=0D（lnZ）t-i+∑ni=0D（lnI1）t-i+∑ni=0D（lnQ2）t-i+

∑ni=0D（lnSHQ）t-i+c

我們最終選取滯后階數3階，通過逐步去掉不顯著及可以忽略的變量，得到短期動態誤差修正模型，其回歸結果如表1所示。

此外對上述模型的殘差也通過了一階自相關DW檢驗、殘差q階自相關LM（q）檢驗、殘差q階自回歸條件異方差的AR- CH（q）檢驗、殘差異方差的White檢驗、函數形式是否正確的RESET（q）檢驗等。通過檢驗可知，模型可以通過各種檢驗，模型有令人滿意的統計性質，方程的標準差SE很小、擬合優度較大、不存在條件異方差及序列自相關、殘差分布正態、模型形式正確，括號內的數值是接受零假設的概率。

我們對以上短期動態模型的實際值與預測值作時序圖。從實際值與預測值走勢來看，圖形幾乎重合（見圖1）;從預測性能評價指標與預測值走勢來看，建立的模型的預測性能較好（見圖2）。

從上述短期誤差修正模型中可以看到：從長期來看，長期誤差修正項對短期波動影響較大，具有較強的負向糾正機制;國內原油期貨價格受自身滯后2月、3月累積影響且影響均較小;受國內工業增加值滯后1月影響且較小，受國內同業拆借7天期利率滯后1月到3月的累積影響且影響均較大，受國內原油進口量滯后1月至3月的累積影響且影響較大，受國內原油期貨成交量滯后1月至3月累積影響且影響均較小。由誤差修正模型可知，從短期看，國內工業增加值、國內銀行同業拆借7天期利率、國內原油期貨成交量的變動與國內原油期貨價格的變動呈現負相關關系，即國內工業增加值、國內銀行同業拆借7天期利率、國內原油期貨成交量短期內增長1個百分點，國內原油期貨價格在短期內將分別減少0.3076個、1.8637個、0.1163個百分點;短期內國內原油進口量變動與國內原油期貨價格變動呈現正相關關系，即國內原油進口量在短期內增長1個百分點，國內原油期貨價格在短期內將增加1.6204個百分點。

（五）脈沖響應函數沖擊反應與方差分解

一般來說，為了對經濟變量的動態特性有一個清楚的了解，應用VECM模型，可以對經濟變量進行沖擊響應分析（Impulse Response）

沖擊響應分析具體的做法：計算1個單位的各種沖擊對經濟變量的影響，相應地作出沖擊響應曲線。。我們在上述建立的誤差修正模型的基礎上，進行沖擊反應分析

采用Eviews 10.0軟件進行數據圖形處理，具體采用Cholesky法計算響應函數的標準差，再做沖擊反應圖形。：分析國內原油期貨價格lnSHFP 對工業增加值lnZ、同業拆借7天期利率lnI1、國內原油進口量lnQ2、國內原油期貨成交量lnSHQ的沖擊的反應，具體結果如圖3所示（縱軸代表沖擊反應的程度、橫軸表示滯后期數）。

從圖3可以看到，在lnSHFP受到lnZ的1個標準差的沖擊后，開始lnSHFP對lnZ的反應呈現正向趨勢，從第1期后上升，在2.5期達到最大值，之后持續減小，到4.5期達到最小值，之后緩慢增加，直到8.5期達到高點后持續減弱;在lnSHFP受到lnI1的一個標準差的沖擊后，開始lnSHFP對lnI1的反應呈現負向趨勢，從第1期后下降，在1.5期達到最小值，之后持續上升，在3.5期后持續正向沖擊，到6.5期達到正的峰值，之后逐漸減弱;在lnSHFP受到lnQ2的一個標準差的沖擊后，開始lnSHFP對lnQ2的反應呈現負向趨勢，從第1期后下降，到4.5期達到負的峰值，之后持續減弱;在lnSHFP受到lnSHQ的一個標準差的沖擊后，開始lnSHFP對lnSHQ的反應呈現負向趨勢，從第1期后下降，之后緩慢上升，到4.5期后達到正的峰值，之后持續減弱。由此可見國內原油期貨價格受國內工業增加值、國內銀行同業7天期利率、國內原油進口量影響較大，受國內原油期貨成交量影響較小。從短期來看，國內原油期貨價格受國內銀行同業7天期利率、工業增加值、國內原油期貨成交量沖擊產生正向影響，受國內原油進口量沖擊產生負向影響。

下面我們通過方差分解的方法，評價不同結構沖擊的重要性

由于誤差修正模型的系數在對各個變量間的經濟意義解釋上存在一定的困難，研究模型的動態特征通過方差分解的方法可以比較直觀地理解。。我們可以根據Sim提出的定量把握變量間影響關系的方差分解方法評價各個內生變量對預測方差貢獻度的方法，我們根據上述建立的VECM模型，對各個變量lnSHFP、lnZ、lnI1、lnQ2、lnSHQ進行方差分解，具體結果如表2所示。

由上述表格可知，對國內原油期貨價格向前1期預測，預測方差完全來自自身，即使向前10期預測仍有64.43%的預測方差來自自身，其余20.69%、8.26%、5.49%、1.13%分別來自國內同業拆借7天期利率、國內原油進口量、國內工業增加值、國內原油期貨成交量，這表明國內原油期貨價格短期內主要受其自身影響，具有較強的路徑依賴;國內同業拆借7天期利率對國內原油期貨價格影響逐漸加大，至第10期已經達到20.69%，其次國內原油進口量、國內工業增加值影響占比較大，國內原油期貨成交量影響較小。因此，國內原油期貨價格的變異性（Variability）的顯著性百分比主要歸因于國內同業拆借7天期利率、國內原油進口量、國內工業增加值波動的革新沖擊。

五、主要結論

我們采用協整及相關理論對影響國內原油期貨價格的宏觀、中觀及微觀層面的影響因素進行了模型實證研究，包括國內原油期貨價格的價格發現功能、國際定價功能及國際影響力;通過影響因素的研究，確立了國內原油期貨價格的長期協整模型及短期動態誤差修正模型，通過實證研究得到一系列重要結論。

（1）宏觀、中觀及微觀38個影響變量中，僅有工業增加值、貨幣供應量（M0、M2）、國內銀行同業拆借利率（1天期、7天期）、國內原油進口量、國內原油期貨的成交量對國內原油期貨價格具有較強引導作用。

（2）國內原油期貨價格對宏觀經濟金融、中觀基本面及微觀市場層面因素均具有不同強弱的影響作用，表明原油期貨功能發揮良好，具有一定的國際影響力;國內原油期貨對國內原油現貨具有較好的價格發現功能，對國外大部分區域原油現貨具有較好的價格發現功能，僅對迪拜與阿曼兩個地區現貨不具有價格發現功能，這說明國內原油期貨具有一定的國際定價能力，但是定價能力需要進一步提升。

（3）國內原油期貨價格對國內通脹與股市有較大的影響，原油期貨的穩健運行對控制國內通脹及保持國內股市穩健運行均具有重要意義。

（4）從期貨市場角度來看，國內原油期貨價格對WTI原油期貨價格具有明顯的引導作用，對Brent原油期貨價格不具有引導作用。相反，國外WTI期貨價格與Brent原油價格對國內原油期貨價格不具有明顯的引導作用，說明國內原油期貨市場具有相對獨立的特點（由于國內原油期貨與 WTI、Brent 原油期貨在交割標的、掛牌合約與計價貨幣三方面具有較大的差異性），具有一定的國際定價影響力。另外，國內原油期貨價格與國內原油庫存之間不存在相互引導的作用，說明國內原油市場建設時間短，原油市場交割庫建設還存在差距。隨著國際化的推進，需要進一步加強國內原油期貨市場建設，力爭在全球主要市場建立交割庫，不斷優化交易所的交易機制，加強期貨市場國際化建設，進一步提升國內原油期貨價格的國際定價能力，提升國際化的影響力。

（5）建立的長期協整模型顯示：工業增加值、國內銀行同業拆借7天期利率、國內原油進口量、國內原油期貨成交量與國內原油期貨價格構成長期均衡的協整關系;建立的動態誤差修正模型可以通過各種檢驗，模型有令人滿意的統計性質。因此，該模型對國內原油期貨價格交易風險控制具有較好的參考作用，我們通過國內工業增加值、國內銀行同業拆借7天期利率、國內原油進口量、國內原油期貨成交量就可以準確、及時預測出中國原油期貨價格的變動及趨勢，從而及時規避原油交易風險，為宏觀經濟調控及原油市場建設提供理論與實踐的支持。

參考文獻

[1] 李優樹.國際石油價格波動分析[J].財經科學，2000（6）：1-6.

[2]楊志華.國際原油價格走勢對中國經濟的影響及對策分析[J]. 財經理論與實踐（雙月刊），2003，24（126）：96-99.

[3]杜慧濱，顧培亮，張保銀.國際石油價格分析與預測[J]. 價格理論與實踐，2004（4）：48-49.

[4]余煒彬，范英，魏一鳴，等. Brent原油期貨市場的協整性分析[J]. 數理統計與管理，2004（5）：26-32.

[5]韓冬炎，陳蕊，崔立瑤.對石油價格走勢預測的數理研究——基于分形方法的應用[J]. 價格理論與實踐，2004（5）：51-52.

[6]高輝.國內外燃料油價格關聯性及動態預測的模型研究——基于日數據的實證分析[J].國際石油經濟，2005 （12）：24 - 30，66.

[7]于天嬌. 國際石油價格波動對我國對外貿易的影響研究[D].哈爾濱： 哈爾濱商業大學，2015.

[8]田洪志.國際原油價格下跌的深層次因素研究——基于2008—2019年和2014—2015年兩次國際油價下跌比較[J].價格理論與實踐，2016（1）：112-115.

[9]張志敏，周工.貨幣政策對我國能源價格波動沖擊效應研究[J]. 現代管理科學，2016（3）：12-14.

[10]李建峰， 盧新生， 蔣偉. 貨幣政策、人民幣匯率與國際原油市場關系的實證分析[J].統計與決策， 2018， 34（18）： 154-157.

[11]賈曉亮. 基于時間序列關聯網絡模型的原油市場聯動關系研究[D].北京：中國地質大學，2016.

[12]崔良媚.基于 VAR 模型對國際化背景下中國原油價格影響力研究[D].廣州：暨南大學，2017.

[13]詹旭.國際原油價格波動的原因分析及對策建議[D].蘭州：蘭州財經大學，2016.

[14]張慶豪.商品金融化背景下對原油價格波動的影響因素研究[D].廣州：廣東財經大學，2016.

[15]張支南.金融市場因素對全球石油價格波動的影響研究[D].武漢：華中科技大學， 2017.

[16]程方正. 石油價格預測方法研究[D].上海：華東理工大學，2018.

[17]馬鄭瑋，張家瑋，曹高航.國際原油期貨價格波動及其影響因素研究[J].價格理論與實踐，2019（4）：87-91.

[18]王金成. 我國原油期貨國際定價權研究[D].成都：西南財經大學，2019.

[19]聞少博. 基于價差的原油市場基本面與原油價格傳導關系研究[D].北京：中國地質大學，2019.

[20]曹劍濤.上海原油期貨價格變動傳導效應研究[J].價格理論與實踐，2019（6）：107-111.

[21]卜林，李曉艷，朱明皓. 上海原油期貨的價格發現功能及其國際比較研究[J].國際貿易問題，2020（9）：160-174.

[22] HOTELLING? H. The economics of exhaustible resources [J]. Bulletin of Mathematical Biology，1991，53（1-2）：281-312.

[23] GRANGER? C W J. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods [J].Econometrica， 1969，37（3）： 424–438.

[24] ENGLE? R F， GRANGER C? W J. Co-integration and error correction：representation estimation and testing [J]. Econometrica， 1987， 55（2）：251-276.

[25] ENGLE? R? F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom Inflation [J]. Econometrica， 1982，50 （4）：987-1007.

[26] HAMILTON J D. Oil and the Macroeconomy since World War Ⅱ [J].?? The Journal of Political Economy， 1983， 91（2）：228-248.

[27] COLOGNI? A， MANERA? M. Oil prices， inflation and interest rates in a structural cointegrated VAR model for the G-7 countries[J]. Energy Economics， 2006， 30（3）： 856-888.

[28] ALESSANDRO L， MATTEO M，MARGHERITA G， et al. Long-run models of oil stock prices [J]. Environmental Modelling & Software，2004，20（11）：1423-1430.

[29]NOUREDDINE K. A simultaneous equations model for world crude oil and natural gas markets[J]. IMF Working Paper，2005，5（32）：1-24.

[30]BASHER S A， HAUG A A，SADORSKY P. Oil prices exchange rates and emerging stock markets[J] .Energy Economics，2011，34（1）：227-240.

[31]DREGER C，KHOLODILIN K A， ULBRICHT D， et al. Between the hammer and the anvil： The impact of economic sanctions and oil prices on Russias ruble[J]. Journal of Comparative Economics ，2016，44（2）：295-308.

[32] YANG L， CAI X J， HAMORI S. Does the crude oil price influence the exchange rates of oil importing and oil-exporting countries differently？ A wavelet coherence analysis[J] . International Review of Economics and Finance，2017（49）：536-547.

[33] MO B， NIE H， JIANG Y H. Dynamic linkages among the gold market， US dollar and crudeoil market[J]. Physica A： Statistical Mechanics and its Applications， 2018（491）： 984-994.

[34] RATTI R A， VESPIGNANI J L. OPEC and non- OPEC oil production and the global economy[J]. Energy Economics，2015，（50）：364-378.

[35]KAUFMANN R K. Price differences among crude oils： The private costs of supply disruptions[J] Energy Economics，2016（56）：1-8.

[36] PIERRU A， SMITH J L， ZAMRIK T. OPECs impact on oil price volatility： The role of spare capacity[J]. The Energy Journal， 2018， 39（2）： 173-196.

[37] WANG Y D，WU C F，YANG L. Oil price shocks and agricultural commodity prices[J].Energy Economics，2014（44）：22-35.

[38] JAIN A，BISWAL P C. Dynamic linkages among oil price，gold price， exchange rate，and stock market in India[J]. Resources Policy，2016（49）：179-185.

[39]DRACHAL K.Forecasting spot oil price in a dynamic model averaging framework—Have the determinants changed over time？[J] .Energy Economics，2016（60）：35-46.

[40]CONG R? G， WEI? Y? M， JIAO? J? L， et al.Relationships between oil price shocks and stock market： An empirical analysis from China[J]. Energy Policy， 2008， 36（9）：3544-3553.

[41]ELYASIANI E， MANSUR I， ODUSAMI B. Oil price shocks and industry stock returns[J]. Energy Economics， 2011， 33（5）：966-974.

[42]ANGELIDIS T， DEGIANNAKIS S， FILIS G. US stock market regimes and oil price shocks[J]. Global Finance Journal， 2015 （28）： 132-146.

[43]BASHER S A，SADORSKY P. Hedging emerging market stock prices with oil，gold，VIX， and bonds：A comparison beween DCC，ADCC and GO-GARCH[J].Energy Economics，2015（54）：235-247.

[44]RAZA N，SHAHZAD S J H，TIWARI A K，et al. Asymmetric impact of gold，oil prices and their volatilities on stock prices of emerging markets[J].Resources Policy，2016（49）：290-301.

[45]BOUBAKER H，RAZA S A. A wavelet analysis of mean and volatility spillovers between oil and BRICS stock markets[J]. Energy Economics ， 2015（64）：105-117.

[46]BOURI E，JAIN A，BISWAL P C，et al. Cointegration and nonlinear causality amongst gold，oil ，and the Indian stock market：Evidence from implied volatility indices[J].Resources Policy，2017（52）：201-206.

[47]MENSI W， HAMMOUDEH S，SHAHZAD S J H，et al. Modeling systemic risk and dependence structure between oil and stock markets using a variational mode decomposition-based copula method[J]. Journal of Banking and Finance，2017（75）：258-279.

[48]ANTONAKAKIS? N，CHATZIANTONIOU I，FILIS G. Oil shocks and stock markets：Dynamic connectedness uander the prism of recent geopolitical and economic unrest[J].International Review of Financial Aalysis ，2017（50）：1-26.

[49]BROADSTOCK? D? C， FILIS G. Oil price shocks and stock market returns： New evidence from the United States and China[J]. Journal of International Financial Markets Institutions & Money， 2014（33）：417-433.

[50]ZHU H M， GUO Y W， YOU W H， et al.The heterogeneity dependence between crude oil price changes and industry stock market returns in China： Evidence froma quantile regression approach[J]. Energy Economics， 2016（55）：30-41.

[51]FANG S， EGAN P. Measuring contagion effects between crude oil and Chinese stock market sectors[J].The Quarterly Review of Economics and Finance， 2018（68）：31-38.

[52]JOHANSEN S. Statistical analysis of cointergration vectors [J].Journal of Economic Dynamics and Control1， 1988（12）： 231-254.

[53] HSIAO C.Autoregressive model ling and money-income causality detection [J].Journal of Monetary Economics， 1981， 7（1）： 85-106.

[54]SIMS? C? A.Macroeconomics and reality [J]. Econometrica， 1980，48（1）： 1-48.

1 高輝，博士，上海期貨交易所，研究方向為宏觀貨幣政策、資本市場和期貨衍生品市場研究及定量分析、經濟建模與預測。

2 高天辰，上海商學院，研究方向為資本市場統計分析。