基于VAR模型的大宗商品價(jià)格與全球流動(dòng)性關(guān)系研究

程 劍

(上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030)

0 引 言

全球流動(dòng)性是目前全球宏觀經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域非常熱門的話題，在美國次貸危機(jī)時(shí)，美聯(lián)儲(chǔ)連續(xù)執(zhí)行了QE1、QE2以及呼之欲出的QE3.隨著歐債危機(jī)愈演愈烈，歐洲央行和英國央行紛紛推出了貨幣寬松等政策.全球范圍內(nèi)的流動(dòng)性過剩導(dǎo)致全球石油及黃金等資產(chǎn)價(jià)格空前大漲，其效應(yīng)影響了全球主要經(jīng)濟(jì)體.在這個(gè)背景下，“全球流動(dòng)性過?！焙汀百Y產(chǎn)價(jià)格”之間的關(guān)系成為學(xué)者們的熱門研究對(duì)象[1-3].

關(guān)于流動(dòng)性及其對(duì)主要資產(chǎn)的價(jià)格影響方面，目前國內(nèi)外已經(jīng)有一些研究.但由于一些基本的概念如全球流動(dòng)性標(biāo)準(zhǔn)等還沒有統(tǒng)一定論，加之國內(nèi)外研究人士采用的研究樣本、研究對(duì)象及研究方法均有所差異，研究結(jié)果大相徑庭，導(dǎo)致目前在全球流動(dòng)性如何影響資產(chǎn)價(jià)格的研究領(lǐng)域尚未形成共識(shí).在現(xiàn)有的研究中，研究的對(duì)象更多集中于房地產(chǎn)和股票市場，大宗商品價(jià)格大多采用CRB綜合指數(shù)作為控制變量，但其實(shí)大宗商品范圍較廣(包括工業(yè)金屬價(jià)格、貴金屬價(jià)格、能源價(jià)格、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格等)，各種商品之間屬性并不相同，而目前的研究中，關(guān)于流動(dòng)性與各個(gè)商品子類之間幾乎沒有任何關(guān)系.今年以來，各種商品價(jià)格出現(xiàn)了不同時(shí)間跨度和不同幅度的波動(dòng)，針對(duì)全球流動(dòng)性如何影響這些商品價(jià)格進(jìn)行研究變得十分必要，除了能為相關(guān)的投資者提供投資意見外，這些研究對(duì)于全球及中國政府制定相關(guān)貨幣政策具有指導(dǎo)意義.

1 文獻(xiàn)綜述

關(guān)于全球流動(dòng)性對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)及資產(chǎn)價(jià)格方面的研究越來越受到關(guān)注，但由于研究領(lǐng)域存在諸多爭議，目前國內(nèi)外在這方面的研究都相對(duì)稀缺.國外學(xué)者的研究中，較早研究全球流動(dòng)性相關(guān)影響的是Baks and Kramer(1999)，他們采用簡單廣義和狹義貨幣供給增長率的加總作為全球流動(dòng)性指標(biāo)，使用簡單的同期相關(guān)性分析方法得出全球流動(dòng)性與利率成反比例、與股票收益成正比例的結(jié)論.同時(shí)還發(fā)現(xiàn)美國的超額貨幣對(duì)日本的超額貨幣具有溢出效應(yīng).Sousa and Zaghini(2006)使用簡單貨幣加總法作為衡量全球流動(dòng)性的指標(biāo)，并以此研究全球流動(dòng)性對(duì)歐洲地區(qū)經(jīng)濟(jì)的影響.他們的研究結(jié)果顯示全球流動(dòng)性對(duì)歐洲的物價(jià)水平和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的波動(dòng)具有較大影響，并且發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性波動(dòng)是歐洲地區(qū)的M3指標(biāo)波動(dòng)的重要因素.Rüffer and Stracca (2006)的研究結(jié)果顯示全球流動(dòng)性波動(dòng)對(duì)歐洲地區(qū)具有很強(qiáng)的溢出效應(yīng)，對(duì)日本的溢出效應(yīng)不是特別明顯.同時(shí)，他們還利用歐洲各國的房地產(chǎn)價(jià)格和股票指數(shù)構(gòu)建了一個(gè)綜合資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性對(duì)其影響并不明顯.Giese and Tuxen (2007)通過研究發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性波動(dòng)與股票價(jià)格之間存在微弱的聯(lián)系.Belke(2008)等人采用OECD國家的加總數(shù)據(jù)，利用VAR模型研究全球流動(dòng)性和全球資產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系，結(jié)果顯示房價(jià)指數(shù)和全球流動(dòng)性波動(dòng)存在較強(qiáng)的關(guān)系.D′Agostino and Surico (2009)發(fā)現(xiàn)在預(yù)測國內(nèi)通脹方面，全球流動(dòng)性指標(biāo)比國內(nèi)的相關(guān)因素更加有效.Belke(2010)等人采用CVAR模型研究全球流動(dòng)性對(duì)全球總需求和通脹的影響[3-6].

國內(nèi)研究主要集中在國內(nèi)流動(dòng)性對(duì)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)和資產(chǎn)價(jià)格的影響等相關(guān)方面的研究.董益盈(2008)采用協(xié)整方法、格蘭杰因果檢驗(yàn)和VAR 模型對(duì)貨幣流動(dòng)性和黃金價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn).其選取的衡量貨幣流動(dòng)性指標(biāo)為M2/GDP，實(shí)證結(jié)果表明, 貨幣流動(dòng)性是影響黃金價(jià)格的重要因素,兩者存在著長期均衡穩(wěn)定的關(guān)系.張會(huì)清和王劍(2011)基于結(jié)構(gòu)向量回歸模型(SVAR)研究全球流動(dòng)性對(duì)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)影響，結(jié)果顯示全球流動(dòng)性擴(kuò)張的外部沖擊通過擴(kuò)大出口和增加外商直接投資兩種渠道直接拉動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)增長.本文將根據(jù)美國、歐洲、日本、加拿大及英國的貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)，使用GDP進(jìn)行加權(quán)的方法構(gòu)建全球流動(dòng)性指標(biāo)，并采用VAR模型分析全球流動(dòng)性分別對(duì)工業(yè)金屬、石油、黃金及農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格影響[7-9].

2 模型及數(shù)據(jù)選取

2.1 數(shù)據(jù)選取及處理

在下面的實(shí)證分析中，我們將全球流動(dòng)性對(duì)不同的大宗商品價(jià)格進(jìn)行分析.考慮數(shù)據(jù)的可得性和代表性，采用G5(美國、歐盟、日本、加拿大及英國)1984Q1-2011Q2的季度數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象.我們收集其真實(shí)GDP(GDP)、通脹指數(shù)(CPI)、短期貨幣市場利率(IRS)、廣義貨幣供給量(Money)及匯率等數(shù)據(jù).為了研究商品價(jià)格，分別選取CRB工業(yè)金屬價(jià)格指數(shù)(Metal)、CRB農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)(Agric)、倫敦黃金價(jià)格(Gold)及OECD提供的BRENT原油價(jià)格(Oil)，所有數(shù)據(jù)貨幣單位均折算為美元.對(duì)于廣義貨幣供應(yīng)量，不同國家和地區(qū)選取指標(biāo)有所不同，美國采用M2；歐盟地區(qū)采取M3；日本采用M2+CDS；加拿大采用M2+；英國采用M4.所有數(shù)據(jù)均來自Bloomberg、OECD官方網(wǎng)站、IMF官方網(wǎng)站及ECB網(wǎng)站.

為了構(gòu)建全球流動(dòng)性及對(duì)應(yīng)的真實(shí)GDP、CPI、短期利率等指標(biāo)，我們采用Giese and Tuxen (2007)建議的方法.首先，采用真實(shí)GDP和匯率數(shù)據(jù)將各個(gè)國家或地區(qū)的GDP和廣義貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以美元為計(jì)價(jià)單位的數(shù)據(jù)；其次，計(jì)算每個(gè)國家或地區(qū)的GDP占總量的比例，以此后續(xù)計(jì)算權(quán)重指標(biāo).

即第i個(gè)國家在第t時(shí)間內(nèi)的權(quán)重為：

其中GDPi,t為第i個(gè)國家第t時(shí)間內(nèi)的GDP值， ei,t為第i個(gè)國家第t時(shí)間內(nèi)本國貨幣對(duì)美元的匯率，GDPagg.t為第t時(shí)間內(nèi)G5的GDP按照美元折算的總量.

然后利用該權(quán)重指數(shù)將G5的廣義貨幣供應(yīng)量、GDP、CPI及短期利率分別采取加權(quán)合計(jì)法，從而構(gòu)建全球性的流動(dòng)性指標(biāo)及其對(duì)應(yīng)的GDP、CPI及短期利率等控制變量.

2.2 VAR模型介紹

本文采取的數(shù)量分析模型為向量自回歸模型(VAR).在不明確各個(gè)參數(shù)之間因果關(guān)系的情況下，通過將所有變量內(nèi)生化構(gòu)建VAR模型，并采用脈沖法分析各個(gè)變量之間的脈沖反饋效應(yīng).

VAR模型最早由Sims提出，其基本思想是將系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型，VAR模型是目前為止對(duì)多個(gè)相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析和預(yù)測時(shí)使用最多的模型.簡化VAR結(jié)構(gòu)如下：

Γ(L)Yt=CZt+ut

E(ut)=0

由于∑不是對(duì)角矩陣，所以存在同期相關(guān)性.為了在脈沖分析中得到某個(gè)單一內(nèi)生變量的脈沖效應(yīng)，需要對(duì)系統(tǒng)做一定的調(diào)整，這里使用Cholesky分解(∑=PP′)，構(gòu)造Ψ=DP-1矩陣(D也是對(duì)角矩陣)，并用Ψ左乘VAR原始結(jié)構(gòu)式得到如下表達(dá)式：

K(L)Yt=C*Zt+et

于是變量間的同期相關(guān)性可用下三角矩陣Ψ來解釋，新的殘差et之間是沒有相關(guān)性的，E(etet′)=Ψ∑Ψ′=ΨPP′Ψ′=DP-1PP′P-1′D′=DD′.

3 實(shí)證分析結(jié)果

3.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

首先，我們對(duì)所選用的變量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行取ln值(短期市場利率除外)，對(duì)處理后的值進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，本文采用ADF檢驗(yàn)方法，根據(jù)下表中的檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出處理后的數(shù)據(jù)都不平穩(wěn)，但是通過一階差分處理后都是平穩(wěn)的時(shí)間序列，所以依然可以使用VAR模型進(jìn)行分析.單位根檢驗(yàn)的結(jié)果顯示所有變量都是一階單整，因此現(xiàn)在的問題在于是否應(yīng)該對(duì)所有變量取一級(jí)差分處理.Sim.(1990)的研究結(jié)果顯示即使變量非平穩(wěn)，如果所有變量都一階單整，那么使用OLS方法估計(jì)的VAR模型變量系數(shù)差別不大，即我們依然可以使用原變量建立VAR模型.

表1 本文所使用的變量unit root test結(jié)果

3.2 建立基本模型、穩(wěn)定性檢驗(yàn)及滯后階數(shù)判定

為了分析不同大宗商品價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊的反應(yīng)，首先利用傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)變量如GDP、CPI、短期市場利率(IRS)、廣義貨幣供應(yīng)量(Money)等建立一個(gè)基本模型.同時(shí)基本模型中還包括了黃金價(jià)格作為輔助變量.

本文中對(duì)除市場利率之外的所有變量數(shù)據(jù)均取ln值，且采用如下的內(nèi)生變量向量：

xt=(GDP,CPI,Gold,Money,IRS)

使用Eviews建立基本的VAR模型，為了保證脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的有效性，首先要對(duì)估計(jì)出的VAR模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，從下面的AR根表可以看出，沒有根模在單位圓外，所以本文設(shè)定的VAR模型滿足穩(wěn)定性條件，根據(jù)其得出的脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果是穩(wěn)健、可靠的.

VAR模型的滯后期選擇是非常關(guān)鍵的：如果使用的滯后期數(shù)過長，則模型會(huì)產(chǎn)生參數(shù)過度化(Over-parameterization)的現(xiàn)象，造成估計(jì)結(jié)果無效率；若選取的滯后期過短，則又會(huì)因?yàn)檫^度簡化參數(shù)(Parsimonious Parameterization)而產(chǎn)生偏誤的問題，這兩種情形都會(huì)對(duì)模型的分析運(yùn)算造成影響，進(jìn)而影響到結(jié)果的判定.根據(jù)下表顯示結(jié)果，我們選取2階作為滯后期數(shù)(*最多的滯后期數(shù)).

表3 AR特征多項(xiàng)式根表

3.3 基本模型脈沖分析及結(jié)論

通過前面的分析，可以看出我們的基本模型是穩(wěn)定的，為了進(jìn)一步檢驗(yàn)基本模型的合理性，我們在分析商品價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊的反映之前，先對(duì)基本模型進(jìn)行一次脈沖分析，其結(jié)果如下：

圖1 基本模型脈沖分析結(jié)果

從上面的分析結(jié)果可以看出，由于引入了Gold變量在基本模型中，基本模型并沒有出現(xiàn)Sousa and Zaghini(2006)模型中的“Price Puzzle”問題(即IRS短期會(huì)引起CPI上行).沒有出現(xiàn)“Price Puzzle”的主要原因是因?yàn)楸疚腣AR模型中的Gold變量能夠反應(yīng)通脹預(yù)期控制變量.其次，通過基本模型的分析可以看出流動(dòng)性沖擊短期對(duì)GDP具有正面效應(yīng)，在第6個(gè)季度正面效應(yīng)見頂，隨后效應(yīng)開始下降，且長期來看，貨幣供應(yīng)量增加對(duì)GDP并沒有影響.再次，分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)性沖擊引起CPI上行，雖然上行速度較慢，但具有長期效應(yīng).最后，流動(dòng)性沖擊對(duì)黃金價(jià)格的影響非常迅速，但長期效應(yīng)在遞減.市場利率的沖擊效應(yīng)結(jié)果基本與流動(dòng)性沖擊相反.

3.4 加入原油價(jià)格、工業(yè)金屬價(jià)格、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的模型機(jī)脈沖分析及結(jié)論

為了分析流動(dòng)性對(duì)不同商品價(jià)格的影響，我們需要建立三個(gè)擴(kuò)展模型，其內(nèi)生變量向量分別為：

xt1=(GDP,CPI,Gold,Oil,Money,IRS)

xt2=(GDP,CPI,Gold,Metal,Money,IRS)

xt3=(GDP,CPI,Gold,Agric,Money,IRS)

然后對(duì)三個(gè)擴(kuò)展模型建立VAR模型進(jìn)行脈沖分析，其分析結(jié)果如下：

圖2 擴(kuò)展模型脈沖分析結(jié)果

從上述分析結(jié)果可得出不同商品價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊反映具有較大差別.黃金價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊反映最為迅速，1～2個(gè)季度內(nèi)即可達(dá)最大值，且由于其流動(dòng)性沖擊能夠產(chǎn)生長期的通脹，則作為抗通脹最重要的投資品種——黃金成為投資者和各國央行外匯儲(chǔ)備的投資組合中超配的投資對(duì)象.另外，由于全球范圍內(nèi)金精礦原料供給彈性非常小，短期內(nèi)，一旦需求迅速增加，相應(yīng)黃金價(jià)格必然迅速增長.長期來看，在布雷頓森林體系瓦解之后，美元處于持續(xù)貶值趨勢，且全球范圍內(nèi)的貨幣供應(yīng)量在持續(xù)增加，在全球貨幣體系混亂不堪的情況下，黃金充分發(fā)揮其貨幣屬性，其價(jià)格也必然長期處于上漲趨勢.

原油價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊影響的短期效應(yīng)與黃金相似，主要原因是期貨的投機(jī)屬性已經(jīng)成為決定原油價(jià)格的重要因素，全球貨幣供應(yīng)量大幅增加，必然迅速流向資本市場，相應(yīng)的原油的投機(jī)需求大幅增加，而由于全球石油供給掌握在OPEC國家手中，其供給彈性相對(duì)較低，故原油價(jià)格會(huì)出現(xiàn)短時(shí)間迅速上漲.但從長期來看，根據(jù)本文的基本模型分析結(jié)論，全球流動(dòng)性與全球經(jīng)濟(jì)增長之間并沒有因果關(guān)系，而原油作為生產(chǎn)過程中最重要的能源產(chǎn)品，其長期價(jià)格必然受實(shí)體經(jīng)濟(jì)需求影響，所以投機(jī)性需求逐漸減弱后，流動(dòng)性對(duì)原油價(jià)格影響效應(yīng)也必然逐漸減弱.

工業(yè)金屬價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊短期影響相較黃金和石油要緩慢一些，其影響大小與對(duì)GDP的影響相似.短期來看，市場注入流動(dòng)性，如美國實(shí)行量化寬松等刺激經(jīng)濟(jì)的政策，一方面加大了市場對(duì)工業(yè)金屬期貨如LME金屬期貨的投機(jī)需求，另一方面市場預(yù)期在刺激政策的提振下，經(jīng)濟(jì)或?qū)?huì)有所好轉(zhuǎn)并帶動(dòng)工業(yè)金屬的需求上升；但由于全球工業(yè)金屬的原料來源和產(chǎn)能分布較為分散，價(jià)格明顯上漲必然拉動(dòng)冶煉廠和礦山的增產(chǎn)，所以其供給彈性較原油要高一些，因此流動(dòng)性沖擊對(duì)工業(yè)金屬價(jià)格的短期影響較為緩慢，一般在6～7個(gè)季度左右達(dá)到最大點(diǎn).隨后更多取決于全球經(jīng)濟(jì)增長情況，而流動(dòng)性在長期對(duì)全球經(jīng)濟(jì)增長沒有貢獻(xiàn)，故其對(duì)工業(yè)金屬的長期影響也必然逐漸減弱.

農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格對(duì)流動(dòng)性沖擊反映緩慢且溫和，主要原因是農(nóng)產(chǎn)品的供給彈性相較其他品種的大宗商品要大，不少農(nóng)作物在2～3季度內(nèi)就能完成成熟期，且農(nóng)產(chǎn)品的投機(jī)屬性相對(duì)較弱，所以其對(duì)貨幣供給沖擊的反映相教其他大宗商品要緩慢且溫和.

4 結(jié)束語

本文通過建立VAR模型，使用脈沖分析方法研究全球流動(dòng)性對(duì)黃金、原油、工業(yè)金屬、農(nóng)產(chǎn)品等大宗商品價(jià)格變動(dòng)的影響.實(shí)證結(jié)果表明，對(duì)于不同品種的大宗商品，全球流動(dòng)性沖擊對(duì)其影響是完全不同的.其中對(duì)黃金和原油價(jià)格短期影響較大，對(duì)黃金的長期影響持久且顯著，但對(duì)原油和工業(yè)金屬的長期影響效果是遞減的，而對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的影響無論短期還是長期都是緩慢且溫和的.對(duì)于商品期貨的投資者而言，了解流動(dòng)性沖擊對(duì)不同品種商品期貨的價(jià)格影響效果的差異性，有助于更好的把握投資時(shí)點(diǎn).對(duì)于政府部門，在制定相關(guān)貨幣政策的時(shí)候，尤其是美國、歐洲、日本等國家相繼實(shí)行直接或變相的量化寬松政策的時(shí)候，需要考慮貨幣供給量大幅增加對(duì)大宗商品市場、通貨膨脹及經(jīng)濟(jì)增長的短期和中長期影響.

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