我國(guó)鉬精礦價(jià)格波動(dòng)特性研究：基于GARCH簇模型的實(shí)證分析

盧才武，黃玉森，徐家越，阮順領(lǐng)

(1.西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西 西安 710055；2.西安建筑科技大學(xué)資源工程學(xué)院，陜西 西安 710055)

0 引 言

鉬礦資源是我國(guó)重要的優(yōu)勢(shì)礦產(chǎn)資源，鉬及其合金憑借優(yōu)良的導(dǎo)熱、導(dǎo)電、高強(qiáng)度、高熔點(diǎn)、耐高溫、耐磨、耐腐蝕等特性，廣泛應(yīng)用于國(guó)防軍工、航空航天、電子通訊、機(jī)械加工、冶金、石油化工等領(lǐng)域，是保障我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)、維護(hù)國(guó)家安全、促進(jìn)高新技術(shù)發(fā)展不可或缺的基礎(chǔ)原材料，對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)安全和社會(huì)穩(wěn)定具有重要的影響，被譽(yù)為“未來(lái)金屬”的代表[1]。但是，由于長(zhǎng)期忽視了利用優(yōu)勢(shì)資源來(lái)控制、影響全球市場(chǎng)，其戰(zhàn)略效益沒(méi)有得以發(fā)揮，在礦產(chǎn)資源的全球化戰(zhàn)略中沒(méi)有起到應(yīng)有的作用，導(dǎo)致鉬金屬礦產(chǎn)出現(xiàn)“優(yōu)勢(shì)不優(yōu)”的行業(yè)現(xiàn)象[2-3]。

在我國(guó)，鉬礦產(chǎn)業(yè)對(duì)鉬礦石的進(jìn)出口有著較高依賴(lài)度，同時(shí)受下游鋼鐵行業(yè)影響較大，這使得我國(guó)的鉬礦市場(chǎng)除了受?chē)?guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整影響外，還受到諸多國(guó)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響[4]。同時(shí)，目前整個(gè)鉬礦行業(yè)的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定并且供需結(jié)構(gòu)仍不合理，使得鉬礦石的價(jià)格容易受到市場(chǎng)供需信息的影響。可見(jiàn)，我國(guó)鉬材市場(chǎng)價(jià)格同時(shí)受到內(nèi)外因素的交互作用，容易出現(xiàn)較大的波動(dòng)。因此，從分析鉬材價(jià)格波動(dòng)特征的角度出發(fā)，挖掘價(jià)格中的隱藏信息并分析其動(dòng)因，對(duì)國(guó)內(nèi)鉬礦產(chǎn)業(yè)借助“一帶一路”快車(chē)，發(fā)揮鉬資源稟賦優(yōu)勢(shì)，調(diào)和國(guó)內(nèi)外鉬精礦市場(chǎng)，改善供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。為此，本文以國(guó)內(nèi)鉬精礦月度價(jià)格為研究對(duì)象，應(yīng)用GARCH簇多種模型從波動(dòng)的集聚特性、“杠桿效應(yīng)”、市場(chǎng)運(yùn)作特征等多方面對(duì)國(guó)內(nèi)鉬材價(jià)格波動(dòng)特性進(jìn)行研究，對(duì)鉬材價(jià)格波動(dòng)的變化特點(diǎn)、信息特征及其動(dòng)因進(jìn)行探討。

1 研究方法

目前，基于時(shí)間序列的波動(dòng)特征建模研究很多，可追溯到ENGEL[5]針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中存在自相關(guān)問(wèn)題而提出的ARCH模型。隨后，有學(xué)者拓展出不同功能差異的GARCH簇模型，主要應(yīng)用于金融市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)波動(dòng)分析及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[6]。 基礎(chǔ)的ARCH(q)模型定義見(jiàn)式(1)和式(2)。

Xt=a0+a1xt-1+a2xt-2+…+apxt-p+ut

(1)

(2)

式中：{Xt}為平穩(wěn)時(shí)間序列；{ut}為白噪聲序列。

(3)

ENGLE等[8]為了衡量市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)中收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，對(duì)GARCH模型改進(jìn)，在均值方程中引入反映風(fēng)險(xiǎn)因子的條件方差項(xiàng)，即GARCH-M模型，見(jiàn)式(4)。

(4)

式(4)中，ρ為條件方差的倍數(shù)，反映當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)對(duì)收益的沖擊程度，代表風(fēng)險(xiǎn)與收益關(guān)系的權(quán)衡。若ρ顯著為正，表明該市場(chǎng)具有高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的特征。但是無(wú)法解釋現(xiàn)實(shí)時(shí)間序列中“非對(duì)稱(chēng)性”存在現(xiàn)象。為此，學(xué)者們嘗試在條件方差方程中引入不同權(quán)重滯后期的殘差來(lái)描述數(shù)據(jù)序列中存在的杠桿效應(yīng)，量化正負(fù)不同的殘差序列對(duì)條件方差的影響。NELSON[9]提出一種指數(shù)形式表達(dá)的條件方差方程，即EGARCH模型。在有效捕捉“非對(duì)稱(chēng)”現(xiàn)象的同時(shí)，也保證條件方差方程中系數(shù)非負(fù)的前提假設(shè)，即EGARCH模型的條件方差，見(jiàn)式(5)。

(5)

式(5)中，系數(shù)γ值反映數(shù)據(jù)波動(dòng)中的“杠桿效應(yīng)”：當(dāng)γ<0時(shí)，表明“杠桿效應(yīng)”存在，負(fù)向沖擊對(duì)數(shù)據(jù)波動(dòng)的影響更大；當(dāng)γ>0時(shí)，正向沖擊引起的波動(dòng)大于負(fù)向沖擊；當(dāng)γ=0時(shí)，表明正負(fù)沖擊對(duì)稱(chēng)。DING等[10]對(duì)GARCH模型進(jìn)行改進(jìn)，引入反映“非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)”的γ值和標(biāo)準(zhǔn)偏差系數(shù)δ，即PARCH模型，其條件方差方程見(jiàn)式(6)。

(6)

式(6)中，若γ值大于0，則存在杠桿效應(yīng)，否則，說(shuō)明正向沖擊所引起的市場(chǎng)波動(dòng)更大。ZAKOIAN[11]提出的門(mén)限ARCH模型(TARCH)，通過(guò)在條件方差方程中引入一個(gè)虛擬“杠桿效應(yīng)”因子來(lái)描述數(shù)據(jù)波動(dòng)中存在的“杠桿效應(yīng)”，即TARCH模型見(jiàn)式(7)。

(7)

2 實(shí)證數(shù)據(jù)描述與預(yù)處理

2.1 價(jià)格數(shù)據(jù)波動(dòng)趨勢(shì)描述

本文采用國(guó)內(nèi)鉬精礦(45%)月份平均價(jià)格為研究對(duì)象，選取2003年1月—2019年5月的月度數(shù)據(jù)為樣本，部分缺失數(shù)據(jù)采取相鄰月份鉬精礦價(jià)格的平均值來(lái)進(jìn)行補(bǔ)充，數(shù)據(jù)來(lái)源為安泰科、CBC中國(guó)鉬材數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)有色金屬工業(yè)協(xié)會(huì)、美國(guó)金屬周刊及《中國(guó)有色金屬工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等。該樣本有效個(gè)案數(shù)總計(jì)197列，最大值為6 494元/t度，最小值為660元/t度，總體平均值2 282.73元/t度，標(biāo)準(zhǔn)差為1 369.72，其偏度值為1.122，表明鉬精礦價(jià)格時(shí)間序列具有不對(duì)稱(chēng)性且右偏分布，長(zhǎng)尾拖右側(cè)，峰度值為3.189，表示分布曲線(xiàn)與正態(tài)分布相比較為陡峭。K-S正態(tài)檢驗(yàn)值為0.223***，說(shuō)明樣本時(shí)間序列不成正態(tài)分布，表明鉬精礦價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)存在信息特征未被提取。具體的描述統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

鉬精礦價(jià)格在選取時(shí)間范圍內(nèi)存在明顯波動(dòng)，見(jiàn)圖1。2003—2004年，國(guó)內(nèi)鉬精礦價(jià)格急劇上升，原因主要有以下兩點(diǎn)：國(guó)際市場(chǎng)方面，受全球經(jīng)濟(jì)逐步回暖影響，國(guó)際鉬市場(chǎng)出現(xiàn)供不應(yīng)求，拉動(dòng)國(guó)內(nèi)鉬市場(chǎng)價(jià)格持續(xù)上漲；國(guó)內(nèi)市場(chǎng)方面，下游產(chǎn)業(yè)鋼鐵工業(yè)迅速發(fā)展，引發(fā)鉬精礦等原材料供應(yīng)緊張。 2005年，國(guó)內(nèi)鉬精礦價(jià)格出現(xiàn)劇烈波動(dòng)情況，是由于中國(guó)政府對(duì)鉬行業(yè)出臺(tái)了一系列宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)控，如：1月1日，取消鉬鐵的出口退稅；5月1日，取消氧化鉬的出口退稅等。對(duì)國(guó)內(nèi)出現(xiàn)的亂采濫挖、采富棄貧等現(xiàn)象進(jìn)行治理，旨在對(duì)國(guó)內(nèi)鉬工業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整，淘汰落后生產(chǎn)工業(yè)，防止投資過(guò)熱。2008年11月之后，受?chē)?guó)際金融危機(jī)影響，世界經(jīng)濟(jì)增速回落，拉動(dòng)鉬需求增長(zhǎng)的鋼鐵工業(yè)需求低迷，鉬精礦價(jià)格出現(xiàn)急劇下降，主要鉬消費(fèi)廠(chǎng)商購(gòu)買(mǎi)力不足，國(guó)內(nèi)鉬市場(chǎng)庫(kù)存過(guò)剩。2009—2015年，鉬需求持續(xù)低迷，鉬精礦價(jià)格在局部起伏波動(dòng)中保持下降趨勢(shì)；2016年之后，隨著鋼鐵工業(yè)供給側(cè)改革持續(xù)推進(jìn)深化，供需基本面持續(xù)改善，鉬精礦價(jià)格總體振蕩回升。

表1 鉬精礦價(jià)格的統(tǒng)計(jì)描述Table 1 Statistical description of molybdenumconcentrate prices

圖1 鉬精礦價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)圖Fig.1 Molybdenum concentrate price fluctuationtrend chart

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 ADF檢驗(yàn)

由圖1價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)圖初步推斷，該時(shí)間序列不具有平穩(wěn)性，并出現(xiàn)斷崖式下跌，通過(guò)對(duì)鉬精礦原始價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明原始數(shù)據(jù)沒(méi)有足夠理由拒絕具有單位根的原假設(shè)，不能直接用于相關(guān)性回歸分析。因此，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，根據(jù)ADF統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)一次差分后的時(shí)間序列通過(guò)1%的顯著性水平的單位根檢驗(yàn)。其具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Unit root test results

2.2.2 自相關(guān)檢驗(yàn)

為進(jìn)一步確定模型回歸的具體階數(shù)及形式，對(duì)差分后的時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖2。通常認(rèn)為，當(dāng)相關(guān)系數(shù)AC值及PAC取值在[-0.125,0.125]之間時(shí)，則有95%的置信水平認(rèn)為該時(shí)間序列無(wú)關(guān)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果分析，其滯后1階、5階的AC值及PAC值均大于0.125，2階的AC值接近-0.125。因此，初步推斷，DM存在明顯1階、5階自相關(guān)，可能存在2階、4階自相關(guān)；在DM時(shí)間序列中，對(duì)過(guò)去的價(jià)格信息具有明顯的記憶性且波動(dòng)具有集簇性。

圖2 DM相關(guān)性檢驗(yàn)圖Fig.2 DM correlation check chart

2.3 鉬精礦價(jià)格ARCH模型檢驗(yàn)

由自相關(guān)檢驗(yàn)可知，差分后的時(shí)間序列DM存在明顯的自相關(guān)性。表3展示了4種不同的自回歸模型擬合結(jié)果。模型(1)～模型(4)統(tǒng)計(jì)量D.W.、AIC、SC及調(diào)整后的R2統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果都比較相近且具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的檢驗(yàn)意義，表明模型整體擬合效果良好。 從各滯后期的回歸參數(shù)的顯著性水平看，模型(1)和模型(3)的DMt-4回歸系數(shù)不顯著，結(jié)果沒(méi)有拒絕回歸系數(shù)為零的原假設(shè)；模型(2)和模型(4)中各滯后期的回歸系數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)的意義，在99%的置信水平上，故選取了滯后期較多模型(2)繼續(xù)研究。

在模型(2)的回歸結(jié)果中，當(dāng)期的鉬精礦價(jià)格受著滯后1階、2階、5階的影響，滯后1階、5階對(duì)當(dāng)期鉬精礦價(jià)格有一個(gè)正向影響，影響系數(shù)之和為0.548;滯后2階對(duì)當(dāng)前價(jià)格存在一個(gè)負(fù)向影響，影響系數(shù)為-0.198，在一定程度上制約著價(jià)格無(wú)限制的上漲，保持鉬精礦價(jià)格在一個(gè)合理的區(qū)間波動(dòng)。

表3 DM自回歸模型擬合結(jié)果Table 3 DM autoregressive model fitting results

進(jìn)一步對(duì)模型(2)的殘差序列進(jìn)行條件異方差檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)圖3。 由圖3可知，差分后的鉬精礦價(jià)格波動(dòng)呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)集群現(xiàn)象。 Heteroskedasicity檢驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)量F=4.415***和Chi-Square=43.310***，表明在1%的顯著性水平下，認(rèn)為DM價(jià)格序列拒絕殘差不存在ARCH效應(yīng)的原假設(shè)，因此，建立ARCH類(lèi)模型進(jìn)行鉬精礦價(jià)格時(shí)間序列的波動(dòng)分析。

圖3 DM殘差序列圖Fig.3 DM residual sequence diagram

3 實(shí)證結(jié)果分析與討論

3.1 實(shí)證結(jié)果分析

表4 DM序列GARCH簇模型估計(jì)結(jié)果Table 4 DM sequence GARCH cluster model estimation results

觀察模型GARCH(1,0)與模型GARCH(1,1)，反映波動(dòng)集簇性的α值在1%顯著性水平下顯著，表明鉬精礦價(jià)格波動(dòng)具有明顯的集簇特性。在模型GARCH(1,1)中，方差方程中各項(xiàng)回歸系數(shù)之和遠(yuǎn)大于1，盡管β值-0.008并不具有顯著性，考慮到其遠(yuǎn)小于α值，因此認(rèn)為鉬精礦價(jià)格的條件方差所受外部影響是不斷消散的，即外部沖擊對(duì)國(guó)內(nèi)鉬精礦價(jià)格的波動(dòng)僅具有短期效應(yīng)。

模型PARCCH(1,1)中，較模型GARCH(1,1)增加了用來(lái)反映標(biāo)準(zhǔn)偏差參數(shù)的δ值及描述信息對(duì)稱(chēng)性的γ值，在方差回歸模型中，參數(shù)γ值通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明鉬精礦價(jià)格波動(dòng)中存在“杠桿效應(yīng)”。為了進(jìn)一步驗(yàn)證信息對(duì)市場(chǎng)價(jià)格反饋的大小及方向，對(duì)模型TARCH(1,1)與模型EARCH(1,1)進(jìn)行比較，在1%的顯著性水平下，方差方程各回歸系數(shù)值都具有統(tǒng)計(jì)意義。在TARCH(1,1)模型中，表征“杠桿效應(yīng)”的γ值為1.341，說(shuō)明在國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)中，當(dāng)市場(chǎng)中價(jià)格上漲時(shí)上期殘差方差對(duì)當(dāng)期方差產(chǎn)生0.837倍的沖擊，而當(dāng)價(jià)格下跌時(shí)，對(duì)當(dāng)期方差產(chǎn)生2.178倍沖擊；在模型EARCH(1,1)中，方差方程γ值的回歸系數(shù)為-0.279，說(shuō)明鉬精礦價(jià)格波動(dòng)存在非對(duì)稱(chēng)性，當(dāng)市場(chǎng)中出現(xiàn)“好消息”時(shí)，會(huì)對(duì)鉬精礦市場(chǎng)產(chǎn)生1.210倍影響，而當(dāng)出現(xiàn)同等效力的“壞消息”時(shí)，鉬精礦市場(chǎng)受到1.489倍沖擊。

在模型GARCH-M(1,1)中，表征風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)因子的系數(shù)值ρ為20.104，在1%的顯著性水平下，認(rèn)為國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)具有高風(fēng)險(xiǎn)高報(bào)酬的特點(diǎn)。

綜合考慮各模型參數(shù)的回歸結(jié)果及檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量AIC、SC值，為得到最優(yōu)的擬合效果模型，根據(jù)表4中6種模型，在AIC值、SC值基本保持一致的前提下，唯有TARCH(1,1)模型各參數(shù)回歸系數(shù)值在5%的顯著水平下顯著，表明TARCH(1,1)模型具有較優(yōu)地?cái)M合效果，能較好地解釋鉬精礦市場(chǎng)的波動(dòng)特性。

鉬精礦價(jià)格波動(dòng)的TARCH(1,1)回歸結(jié)果如下所述。

均值方程，見(jiàn)式(8)。

DMt=27.950**+0.302***DMt-1-

(1.895) (3.732)

0.156***DMt-2+0.064***DMt-5

在醫(yī)院感染控制工作中,關(guān)注醫(yī)院重點(diǎn)科室、重點(diǎn)部門(mén)與重點(diǎn)環(huán)節(jié)的院感管理質(zhì)控。對(duì)一些免疫力相對(duì)低下的老年慢性病、消耗性以及創(chuàng)傷性疾病的患者還有危重患者要作為醫(yī)院感染控制的重點(diǎn)人群,做好對(duì)病人的家屬以及醫(yī)護(hù)人員消毒與防護(hù)。因?yàn)?這些人不僅僅是感染的受害者,還有可能成為感染的散播者以及感染源。要對(duì)探訪(fǎng)進(jìn)行限制,盡量避免探訪(fǎng),醫(yī)護(hù)人員還要做好自己的防護(hù)工作,這樣才能夠盡最大限度的降低感染率。將病區(qū)當(dāng)中的突發(fā)事件、不良事件歸入到護(hù)理部日常管理工作中,與醫(yī)院感染管理科進(jìn)行及時(shí)信息溝通,從而有效的控制不安全因素[3]。

(-2.334) (2.411)

(8)

條件方差方程，見(jiàn)式(9)。

(4.587) (3.338)

(-14.594) (1.878)

(9)

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚑ARCH(1,1)是否對(duì)可以對(duì)鉬精礦價(jià)格波動(dòng)中存在的ARCH效應(yīng)做出解釋?zhuān)疚幕跀M合模型的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列ηt進(jìn)行ARCH檢驗(yàn)。圖4是DM價(jià)格序列TARCH(1,1)模型的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列的自回歸圖。

圖4 模型TARCH(1,1)殘差序列自回歸圖Fig.4 Autoregressive graph of TARCH(1,1) residual sequence

從圖4檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，擬合統(tǒng)計(jì)量Prob值始終都大于0.05的顯著性水平，初步判斷殘差序列不存在自相關(guān)性，進(jìn)一步通過(guò)LM統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差序列ηt的ARCH效應(yīng)。結(jié)果顯示，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LM的Prob值為0.994，大于顯著性水平0.05，接受原假設(shè)，認(rèn)為模型TARCH(1,1)可以對(duì)鉬精礦價(jià)格波動(dòng)中的ARCH效應(yīng)進(jìn)行提取解釋?zhuān)俅巫C明模型擬合估計(jì)的有效性。

為此，本文在均值回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上，以TARCH回歸擬合模型為主，其余GARCH簇模型回歸結(jié)果為輔討論鉬精礦價(jià)格波動(dòng)特征，研究發(fā)現(xiàn)以下幾方面特點(diǎn)。

1) 鉬精礦當(dāng)期價(jià)格受滯后期影響較大，即價(jià)格波動(dòng)具有集簇性。 價(jià)格滯后1階、5階對(duì)當(dāng)前價(jià)格有正向影響，影響系數(shù)分別為0.302、0.064，但滯后2階對(duì)當(dāng)前價(jià)格產(chǎn)生明顯的負(fù)向影響，影響系數(shù)為0.156。

2) 國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)具有顯著的高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)特征，且價(jià)格波動(dòng)信息所引起的市場(chǎng)沖擊并不具有累積效應(yīng)。即國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)具有一定的市場(chǎng)化運(yùn)作特征，受供需關(guān)系調(diào)控，具有一定程度的自我調(diào)節(jié)能力。

3) 國(guó)內(nèi)鉬精礦價(jià)格波動(dòng)具有非對(duì)稱(chēng)性，即市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)價(jià)格下跌信息更敏感。當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格發(fā)生單位波動(dòng)時(shí)，上漲信息帶來(lái)0.837倍的正向市場(chǎng)沖擊，下跌信息帶來(lái)2.178倍的負(fù)向市場(chǎng)沖擊。

3.2 討論

綜上，國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)具有高風(fēng)險(xiǎn)高報(bào)酬的行業(yè)特征，價(jià)格波動(dòng)具有明顯的集簇性，不同方向的價(jià)格波動(dòng)信息對(duì)市場(chǎng)的沖擊不同，即價(jià)格下跌所引起鉬精礦市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)要大于價(jià)格上漲信息所引起的波動(dòng)，且這些波動(dòng)沖擊并不具有長(zhǎng)期效應(yīng)。出現(xiàn)此種情況的原因有以下三點(diǎn)。

1) 產(chǎn)業(yè)鏈參與主體的異質(zhì)信念。市場(chǎng)參與者的決策行為主要是根據(jù)自身所掌握的信息來(lái)對(duì)價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行響應(yīng)，政策及宏觀經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定性反而會(huì)加劇不同主體間的異質(zhì)信念，使得樂(lè)觀的市場(chǎng)參與主體更加狂熱，而悲觀的參與者則對(duì)市場(chǎng)前景更加的悲觀，從而各自強(qiáng)化了對(duì)市場(chǎng)極點(diǎn)的判斷。而鉬精礦產(chǎn)品具有較低的供給價(jià)格彈性，在產(chǎn)業(yè)鏈不同主體反復(fù)博弈中，趨利者在獲得高額報(bào)酬同時(shí)也承擔(dān)著高風(fēng)險(xiǎn)。

2) 礦業(yè)特有的強(qiáng)資產(chǎn)專(zhuān)用性。鉬礦開(kāi)發(fā)企業(yè)一次投入高，固定資產(chǎn)投資比重大且具有很強(qiáng)的專(zhuān)用性，當(dāng)市場(chǎng)下行時(shí)，高額的沉淀成本及較高的退出壁壘，加劇鉬精礦市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)價(jià)格波動(dòng)。

3) 鉬精礦產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈較短，主體依賴(lài)下游鋼鐵行業(yè)需求拉動(dòng)，縱向較短的產(chǎn)業(yè)鏈流動(dòng)和橫向產(chǎn)業(yè)鏈的集中化使得鉬產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)穩(wěn)定性較高。當(dāng)發(fā)生市場(chǎng)信息變動(dòng)時(shí)，鉬礦企業(yè)能在較短時(shí)間內(nèi)明確沖擊的大小及影響范圍，使得鉬精礦的供需處于可控范圍之內(nèi)。但是，鉬精礦產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)鏈上各節(jié)點(diǎn)主體在信息獲取能力及風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)能力存在較大差異，引起產(chǎn)業(yè)鏈上各節(jié)點(diǎn)之間接受信息時(shí)發(fā)生扭曲，導(dǎo)致鉬精礦價(jià)格在短期波動(dòng)中出現(xiàn)集簇現(xiàn)象。

4 結(jié)論與啟示

本文以2003年1月—2019年5月份國(guó)內(nèi)鉬精礦月度價(jià)格數(shù)據(jù)為樣本，基于多種GARCH簇模型對(duì)鉬精礦價(jià)格波動(dòng)的特征進(jìn)行實(shí)證分析。實(shí)證結(jié)果表明：第一，國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)具有高風(fēng)險(xiǎn)高報(bào)酬行業(yè)特征；第二，國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)具有集簇性，即當(dāng)期的鉬精礦價(jià)格信息對(duì)滯后期的價(jià)格信息具有一定的記憶性，波動(dòng)形式上呈現(xiàn)大波動(dòng)后面跟隨大波動(dòng)，小波動(dòng)后面跟隨小波動(dòng)；第三，鉬精礦波動(dòng)存在“杠桿效應(yīng)”，即價(jià)格下跌信息引起的鉬精礦市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)要大于價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)；第四，外部沖擊對(duì)鉬精礦價(jià)格波動(dòng)的沖擊僅具有短期效應(yīng)。通過(guò)研究結(jié)果映射出，我國(guó)鉬精礦產(chǎn)業(yè)鏈存在著縱向偏短、橫向較為集中的特點(diǎn)，參與主體在進(jìn)行投資時(shí)，存在著投機(jī)心理，且缺乏一定的市場(chǎng)信息獲取和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。

基于此，研究結(jié)論深入了對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)鉬精礦市場(chǎng)認(rèn)知，進(jìn)而為充分發(fā)揮鉬資源戰(zhàn)略礦產(chǎn)資源的作用提出以下建議。

1) 積極開(kāi)拓鉬礦產(chǎn)業(yè)下游市場(chǎng)，助力產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造。政府應(yīng)制定合理有效的產(chǎn)業(yè)政策，給予一定的科技創(chuàng)新補(bǔ)貼，支持新產(chǎn)品技術(shù)攻關(guān)，開(kāi)發(fā)鉬在高效節(jié)能產(chǎn)業(yè)、電子核心基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)工程產(chǎn)業(yè)及太陽(yáng)能產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域的新應(yīng)用[15]，提高產(chǎn)品附加值，多元化鉬礦資源深加工路線(xiàn)，提高鉬礦產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)揮政府科技政策的引導(dǎo)激勵(lì)作用。

2) 構(gòu)建鉬礦產(chǎn)業(yè)鏈公共信息發(fā)布平臺(tái)，降低市場(chǎng)負(fù)面沖擊效應(yīng)。政府應(yīng)及時(shí)公布最新的鉬礦市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策解讀文件，確保信息傳送的暢通與及時(shí)，引導(dǎo)市場(chǎng)參與主體進(jìn)行理性投資，完善鉬礦產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)的準(zhǔn)入與退出機(jī)制，降低杠桿效應(yīng)帶來(lái)市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。

致謝感謝西安建筑科技大學(xué)科技大學(xué)資源工程學(xué)院江松老師、西華大學(xué)土木建筑與環(huán)境學(xué)院張?chǎng)卫蠋煹韧袑?zhuān)家對(duì)本文中模型的建立提供了寶貴的建議及審核。