古典期貨價格理論在連豆期市中的應用與分析

   　摘要：現有文章都描述進出口、供需、政策等表觀因素如何影響大連大豆價格，筆者認為重溫影響大豆價格的經典理論對指導我們以后的基本面分析具有戰略意義。本文從持有成本理論出發，構建了影響大豆期貨價格的多元回歸模型，證明了古典期貨價格理論在大連大豆期貨市場中具有很強的解釋作用。

　　關鍵詞：持有成本，因果檢驗，多元回歸

　　一 期貨價格的理論構成

　　商品期貨是用保證金交易的最后可以交割實物商品。交割的存在使得期貨價格必然以現貨商品的價值為基礎，交割成為期現貨市場聯系的紐帶。關于商品期貨價格的構成，A·馬歇爾、J·M·凱恩斯、J·R·希克斯、H·沃金和Paul A·薩繆爾森等經濟學大師都在自己的著作中作過論述。隨著期貨市場理論的發展和完善，關于期貨價格的組成的認識也逐漸統一。一般認為，若期貨市場為無惡意炒作和信息誤導的正常市場，則商品期貨價格由以下四個部分組成：

　　①標的商品的價值。生產期貨標的商品的物質資料和勞動報酬的總和，是商品期貨價格的基本組成部分。生產成本的大小決定了商品價值量的大小，商品價值量的大小決定了商品價格的高低，商品價格的高低決定了期貨價格的高低。

　　②持有商品的期間費用。把現貨保存到交割日并實施交割，持有成本必然進入期貨的價格中，由期貨的買方承擔期間將產生持有成本，包括：倉儲費、商品運雜費、持有現貨的機會成本、持有現貨的便利收益和風險補償。

　　③期貨交易成本。前面兩個組成部分是期貨價格的物質承擔者，是預期的現貨價格。期貨交易本身產生的費用也需要期貨價格來補償，否則期貨市場將無法運行。這些費用包括傭金、交易所管理費、保證金利息。

　　④預期利潤。任何投資都有一個期望的利潤，期貨業由于它的風險較高，需要一定的風險報酬，所以利潤率高于社會平均利潤。這些利潤也必然被納入期貨價格中。

　　綜上所述，若記F為期貨價格，P為現貨價格，C為持有成本，E為期貨交易成本，R為預期利潤，則期貨價格可簡單的表示為：

　　F=P+C+E+R (1)

　　由式(1)可知，商品期貨價格是大于同種同期現貨價格，可把現貨價格與期貨價格之差定義為基差。若將基差設為B,則由式(1)得：

　　B= P- F=-(C+E+R) (2)

　　用圖表示如下：

　　此外，現實中影響期貨價格和現貨價格的因素不盡相同，一旦放寬條件后，期貨價格不僅只受(1)中四個組成部分變動的影響，還受到市場供求關系、利率水平等因素的影響，所以實際中的期貨、現貨價格關系遠比(1)式復雜。

　　二 影響大連大豆價格因素指標選擇

　　按照經典期貨價格理論，影響商品期貨價格的因素可以分為成本理論，均衡價格理論以及理性預期理論。這些理論中最基本的是成本理論，馬歇爾在短期均衡期貨價格模型中對此做了論述，他認為：期貨價格=現貨價格+(遠期費用-即期費用)，此模型所包含的有關指標主要有現貨的價格，這是期貨價格的決定性因素。其次是利率，利率影響交易者的持有成本以及存儲成本，利率上升，遠期費用和即期費用的差額會上升，期貨價格因此也會上漲。在成熟的貨幣市場，利率和貨幣供應量有很強的負相關性，所以本文也把流通中的現金作為一個因素考慮進去。按照持有成本理論，期貨價格一定會大于現貨價格，但是對于農產品來說由于具有季節性變化，收獲期和非收獲期價格相差很大，很多時候收獲期期貨價格反而要小于現貨價格，這就和持有成本理論不太一致，于是產生了均衡價格理論，沃金曾把供求變動與預期改變聯合起來，他分析了期貨交易中的溢價和價格倒掛現象認為，當預期供大于求時，未來的現貨價格會趨于下降，從而導致在將來某一時刻到期的期貨價格會低于當前的現貨價格；而預期供不應求時，未來的現貨價格會趨于上漲，從而導致在將來某一時刻到期的期貨價格會高于當前的現貨價格。和均衡價格理論有關的指標主要有供需量，供需平衡是形成期貨價格的重要條件，絕對數量的供給量和需求量并不影響期貨的價格，只要它們相等就不會對期貨價格造成沖擊，只有供需不平衡時，期貨的價格才會隨之變動，因此本文選擇了供需之間的差額作為一個變量，這個變量有正負號之分，回歸的結果可以根據符號來判定供需之間哪一個是正的影響因素，哪一個是負的影響因素。其它的變量如CBOT大豆期貨價格，通貨膨脹率，消費者信心指數，消費預期指數，這些變量都可以看作理性預期因素，它們會對消費者的預期產生影響，預期經濟增長，需求旺盛，期貨價格就會上漲，預期經濟衰退，需求減少，期貨就會下跌。由于美國USDA大豆供需報告是每月公布一次，我國的居民消費價格指數、消費者信心指數等也是以月為單位，所以在做回歸分析時都以月為單位進行取樣。

　　三 影響大豆期貨價格因素的多元回歸分析

　　根據以上所做的變量分析，建立如下多元回歸模型：

 　 (1)

　　本主所選擇的指標表示如下：大連大豆連續期貨價格(DSAC1-DSAC4)、CBOT大豆連續期貨價格(SC1-SC4)、大豆現貨價格(SPOT)、一到三個月同業拆借利率(I1-I3)、流通中的現金供應量(CASH)、消費價格指數(CPI)、消費者信心指數(CONFICENDE)、消費者預期指數(PROJECT)、USDA預期總供給(PROD)、USDA預期總需求(USE)、總供給-總需求即月末庫存(PU)。以上數據來自公開信息。

　　由于在多元回歸分析中各個自變量對因變量的影響不同，有可能產生多重共線性。所以本文采用逐步回歸分析法，將自變量按照重要性逐一引入多元回歸方程，引入的條件為該自變量的偏回歸平方和在所有未入選的自變量中具有最大值，并能通過F檢驗，閥值為sig=0.10同時，每引入一個自變量后，對已經選入的變量逐個檢驗，當原引入的變量由于后面變量的引入而變得不再顯著時，就將其剔除。最后，多元回歸方程中只剩下對因變量有顯著影響的自變量。從理論上講現貨價格和供需量之間會有很強的相關性，而國內現貨價格和CBOT大豆期貨價格也有很強的相關性，在實際檢驗中也發現，現貨價格、CBOT大豆期貨價格和供需量三個變量不能共存于同一方程中，所以本文分別取現貨價格、CBOT大豆期貨價格、供需量作為第一重要影響因素來進行分析，建立不同的回歸模型：

　　表1：以CBOT大豆相應的合約作為主要影響因素回歸結果

　　注：本文的所有圖表公式中，在變量一欄里，第一行表示變量的系數，第二行表示系數的T檢驗值。*表示在1%的顯著性水平下通過檢驗，**表示在5%的顯著性水平下通過檢驗，***表示在10%的顯著性水平下通過檢驗，#表示DW在5%的上下界檢驗通過無自相關，##表示1%的上下界檢驗通過，在懷特檢驗值一欄里，上面一行表示懷特檢驗值，下面一行表示相伴概率，VIF表示多重共線性的程度，VIF值越小越好，AIC值表示模型的優劣，AIC值越小越好。

　　從表1分析，以CBOT大豆期貨價格作為主要影響因素建立模型，在四個方程中CPI都能進入模型，說明CPI對期貨價格影響較強，在連一和連四兩個模型中現金供應量(CASH)也進入了模型，但在檢驗時發現，現金供應量對方程的影響很小，只是稍微增加了方程的擬合度，因此我們不能得出結論：在考慮CBOT大豆期貨價格的情況下，現金流量也是一個重要影響因素。CASH在這些模型中出現，偶然的成分更大些，作為影響大豆期貨價格的隨機因素可能是更合適。

　　表2：以預期供需量為主要因素的回歸結果

　　以預期生產量消費量為主要因素的回歸結果見表2，從中可以看出，在考慮預期生產量與消費量的前提下，除包含連一的方程外，其它模型中都包含了利率因素，這說明利率對期貨價格影響較大，利率直接影響到現貨的存儲成本，同時利率還影響到投資者的投資成本，利率增加，投資者持有期貨的成本增加，要求的投資回報就越高，一般說來利率的高低和通貨膨脹的程度聯系在一起，利率高，相應的通貨膨脹率就高，相應的期貨預期價格就會上升。在此模型中，CPI也進入了模型，這說明CPI是期貨價格的重要影響因素，其原因可能是CPI即是各種商品價格的綜合反應，同時它又代表了通貨膨脹率，通貨膨脹增加，人們預期持有成本增加，為了補償成本增加，預期遠期價格會更高。按照經濟理論，貨幣供應量和利率應該成反比，在此模型中貨幣供應量和利率同時出現在模型中，而且兩個變量的系數同為正，其原因可能是目前我國儲蓄利率是固定的，和貨幣供應量關系不大，而本文的利率采用的是銀行同業拆借利率，銀行之間的同業拆借利率不能反映整個市場的狀況，整體貨幣供應量和同業拆借利率之關的關系不明顯，利率變化對整個市場的影響不顯著。

　　古典期貨價格理論認為期貨價格引導現貨價格，Param Silvapulle, Imad A. Moosa(1999)運用日數據在對原油市場的研究中也發現：在線性因果檢驗中期貨價格引導現貨價格，但是運用月度數據沒有人進行檢驗過，月度數據由于具有低頻特性，和日數據檢驗結果不一定一致。下面就用月度數據對大連大豆進行檢驗，結果見表3。

　　表3：大豆各連續期貨價格與現貨價格的月數據因果檢驗結果

　　從表3檢驗結果來看，在滯后一期的情況下，能證明期貨價格是現貨價格的原因，在滯后4期的情況下，期貨價格是現貨價格的原因的顯著性明顯降低，而且連三，連四已經不能證明期貨價格是現貨價格的原因，說明隨著滯后期的延長，這種因果關系越來越小，這可能和月度數據的低頻有關，跨度越大，影響性就越小，這就導致了這種因果關系的淡化。從GRANGER因果檢驗來看，不能證明現貨價格是期貨價格的原因，但是從長期來看大豆的現貨價格與它的價值是一致的，所以可以以大豆的現貨價格來近似代替它的價值，以大豆期貨價格作為因變量來進行回歸，檢驗是否大豆的期貨價格也和它的價值相一致，結果見表4：

　　從表4的檢驗結果可以看出，前兩個模型DSAC1、DSAC2擬合比較好，而模型DSAC3,DSAC4的DW檢驗值比較小，都沒有通過檢驗，說明存在嚴重的自相關。對DSAC3,DSAC4進行Cochrane-Orcutt迭代法處理自相關后的回歸結果為：

　　 (2-2)

　　(19.18)* (-3.02)* (1.79)***

　　調整R2=0.72 DW=1.74# F=25.12* AIC=12.24 VIF=4.01 WHITE=1.76(0.94)

　　 (2-3)

　　(8.45)* (-2.24)** (3.08)*

　　調整R2=0.60 DW=1.92# F=14.21 AIC=12.03 VIF=2.7 WHITE=6.47(0.37)

　　從以上的結果來看，經過迭代處理后，消除了自相關現象，同時根據AIC原則，方程有了很大的改善。在以現貨價格作為重要自變量的情況下，方程擬合很好，各變量都通過了顯著性檢驗，這說明期貨價格從長期來看是和它的價值保持一致的。在表4中利率變量也進入方程，這進一步說明期貨價格是價值的反映。

　　表4：以大豆現貨價格作為主要影響因素的回歸結果

　　在三個不同的回歸模型中可以看到與CBOT大豆期貨價格相聯系的模型擬合的效果最好，這說明隨著市場全球化，我國的大豆市場不僅僅是國內的市場，而且是和國際市場聯系在一起，CBOT大豆期貨作為全球市場定位中心，它反映了整個全球的供需狀況，大連大豆期貨作為全球市場的一部分，不僅受到國內供需狀況影響，而且受到整個全球大豆市場的影響。隨著我國的開放程度增加，這種影響會越來越明顯。將來投資者在投資期貨的時候也應該更多的考慮全球市場的狀況，放眼全球，而不應該僅僅把眼光盯在國內。以上模型中只有一個方程包含消費者預期信心指數，這說明這種純粹的預期還不能對期貨造成影響，這可能是由于我國期貨市場的特殊性造成的，我國的期貨市場風險大，要求抗風險能力強，對投資者的開戶條件要求比較嚴，所以投資者多為大戶，散戶較少，而預期信心指數是反應整個社會的預期狀況，所以它們之間的關系不是很明顯。在三個不同的模型中都存在著這種現象：距離現期越遠其擬合效果越差，這種現象很可能是由于信息不對稱造成的，時間越長，投資者可利用的信息越少，不確定增加，投資者的對未來的分歧加重，據此信息而形成的期貨價格權威性也會大打折扣。

　　四 結 論

　　以上幾個回歸模型從影響期貨價格的不同方面進行了分析，綜合來看主要影響因素是以下幾個方面：供需量，現貨價格，CBOT期貨價格，利率，CPI。其中，供需量能很好的解釋均衡價格理論，現貨價格和利率則能很好的解釋持有成本理論，而CBOT大豆期貨價格和CPI則說明了預期理論在大連大豆期貨市場具有很好解釋作用，通過以上多元回歸分析，本文證明了古典期貨價格理論在大連大豆期貨市場中都有很強的解釋作用，同時也說明了我國大豆期貨市場實踐與理論的一致性。

　　主要參考文獻

　　[1]丹尼爾、羅伯特，錢小軍 譯,1999：《計量經濟模型與經濟預測》，機械工業出版社

　　[2] 易丹輝,2002：《數據分析與Eviews應用》,中國統計出版社

　　[3] 趙衛亞，2002, 《計量經濟學教程》, 上海財經大學出版社出版

大連商品交易所期貨學院學員 俞培斌