中美貿(mào)易摩擦背景下我國棉花期貨與現(xiàn)貨價格波動研究

劉敏，王鼎

(安徽財經(jīng)大學 國際經(jīng)濟貿(mào)易學院，安徽 蚌埠 233030)

1 引言

中國作為全球最大的棉花產(chǎn)銷國之一, 對全世界棉花的價格都有舉足輕重的影響。2018年以來，隨著美國單方面的發(fā)動貿(mào)易戰(zhàn)，不斷加征關稅，中國也被迫采取反制措施，其中的一項就是對棉花、棉短絨加征25%的關稅，這直接導致了我國棉花成本的增加，棉花進口需求不足，國內(nèi)棉花的庫存積累等現(xiàn)象，從而在一定程度上抑制了棉花的價格。并且隨著中美貿(mào)易摩擦的不斷升級，我國棉花市場將在未來很長一段時間內(nèi)都充滿未知性。同時，新冠肺炎疫情在全球持續(xù)蔓延，全球棉花消費銳減，價格波動劇烈，更使得棉花市場雪上加霜。

近年來，我國棉花期貨市場已經(jīng)逐漸成熟起來，在棉花期現(xiàn)貨市場的價格傳導和波動溢出方面已經(jīng)有很多學者展開了研究。從價格傳導方面，王利榮(2019)利用VEC 模型分三個階段來研究國內(nèi)外棉花價格傳導關系，研究結果表明目標價格政策實施后,國內(nèi)與國際棉花市場的聯(lián)系增強,國際棉價對國內(nèi)棉價的影響程度恢復到了收儲制實施之前的水平[1]。柳凌云(2020)基于中美貿(mào)易戰(zhàn)的背景，運用MS-VAR模型研究中美棉花現(xiàn)貨市場間的價格傳導，研究發(fā)現(xiàn)中美棉花市場現(xiàn)貨價格波動具有明顯的區(qū)制轉(zhuǎn)換效應，不同區(qū)制狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換具有非對稱性，并且中美棉花現(xiàn)貨價格傳導具有非線特征[2]。價格波動方面，王力、劉小鳳等(2020)利用ARCH類模型和H-P濾波法分析了我國棉花價格的波動特征，結果表明,我國棉花價格具有顯著的波動集聚性和“杠桿效應”[3]。丁存振、肖海峰(2018)運用 DCC-GARCH 和 BEEK-GARCH 模型對國內(nèi)外棉花價格波動溢出效應進行對比研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)期貨市場對現(xiàn)貨市場存在單向價格波動溢出效應，而 ICE 棉花期貨市場與我國棉花期貨市場存在雙向的波動溢出效應，國外棉價對于國內(nèi)期貨價格的引導效應更強[4]。文章針對當前棉花期現(xiàn)貨市場出現(xiàn)的新問題，結合最新貿(mào)易形勢，將期貨與現(xiàn)貨之間的結構性關系引入模型中，運用結構向量自回歸模型SVAR和BEKK-GARCH模型，研究我國棉花期貨與現(xiàn)貨價格的波動溢出效應，以期對中美貿(mào)易戰(zhàn)下的棉花市場價格波動給出風險預警和相關政策建議。

2 中美棉花市場進出口分析

2.1 棉花進出口結構分析

我國棉花市場長期處于國內(nèi)供需不均衡狀態(tài)，需要依賴棉花進口，棉花總進口量與消費量基本上是同向變化的。與中國棉花供給不足不同，美國國內(nèi)棉花消費量有限，生產(chǎn)的棉花主要以出口為主，美國棉花出口量占其總產(chǎn)量的65%以上。

從我國的棉花進口國來看，主要是美國、澳大利亞、巴西、印度、烏茲別克斯坦等國家，其中對美國棉花的進口一直保持較高的比例。由于中美貿(mào)易摩擦，2019年中國從美國進口的棉花總量大幅減少。

2017年中國進口美國棉花50.64萬噸，占棉花進口總量的44%。中美貿(mào)易戰(zhàn)爆發(fā)后，2018年中國進口美國棉花總量為52.87萬噸，占棉花進口總量的34%，減少了10%。而到了2019年，中國進口美國棉花數(shù)量的占比降到了19%。中國減少了對美國棉花的進口，轉(zhuǎn)而增加了對其他國家棉花的進口，尤其是對巴西棉花的進口，2019年巴西升至我國最大的棉花進口國。

2.2 中美服裝及紡織品進出口分析

美國不僅是中國主要的原棉進口國，同時也是我國最大的服裝和紡織品出口國之一。中美貿(mào)易摩擦以來，美國對我國出口美國的商品實施了四輪加征關稅的措施，從第三次開始正式涉及紡織品類產(chǎn)品，具體情況如表1所示。

表1 美國對中國出口美國商品加征關稅情況

隨著美國不斷增加對我國棉紡織服裝出口的關稅，我國對美國的棉紡織服裝出口總量也發(fā)生了較大的縮減。如表2所示，2017年和2018年，中國出口美國紡織品服裝的占比分別為16.5%和16.6%，而到了2019年，我國出口美國的紡織品服裝占比只有12.3%。

表2 2017～2019年中國紡織品服裝出口美國金額

綜上所述，中美貿(mào)易摩擦從棉花進口與棉紡織品出口兩個方面，給我國棉花市場帶來了巨大的沖擊，造成了棉花價格的劇烈波動。下文將利用結構向量自回歸模型和GRACH模型，進一步研究我國棉花期貨與現(xiàn)貨價格兩者之間的關系。

3 我國棉花期現(xiàn)貨市場價格傳導與波動溢出效應分析

3.1 計量模型

3.1.1 結構化向量自回歸(SVAR)模型 SVAR模型是一種結構式的向量自回歸模型，SVAR模型在研究棉花期現(xiàn)貨市場價格傳導方面可以考慮到兩變量之間的作用和反饋作用[5，6]。本文擬建立結構化向量自回歸(SVAR)模型來研究棉花期現(xiàn)貨價格之間的傳導關系。為了獲得 SVAR 模型中的結構型系數(shù)，本文采用較為常見的AB型SVAR。

3.1.2 BEKK-GARCH(1，1)模型 一般情況下，BEKK-GARCH模型比其他多元 GARCH 模型能更好的刻畫不同時間序列的波動溢出關系。本文采用二元BEKK-GARCH(1，1)模型考察我國棉花期貨與現(xiàn)貨價格間的波動溢出關系。模型中條件均值方程采用向量自回歸形式，條件均值方程的形式設定如下：

(1)

其中，yt為期現(xiàn)貨市場 t時刻價格，隨機擾動項εt代表 t 時刻的市場沖擊，εt服從均值為 0，方差為Ht的正態(tài)分布。方差方程設定如下：

(2)

式中，Ht為條件方差-協(xié)方差矩陣，C為下三角矩陣，A為條件殘差項系數(shù)矩陣，包含a11,a12,a21,a22；B為條件協(xié)方差項系數(shù)矩陣，包含b11,b12,b21,b22。本文中a11和b11表明現(xiàn)貨價格受自身前期波動影響的ARCH和GARCH效應，a22和b22表明期貨價格受自身前期波動影響的ARCH和GARCH效應，a12和b12表明現(xiàn)貨價格對期貨價格的波動外溢，a21和b21表明期貨價格對現(xiàn)貨價格的波動外溢。ARCH型波動溢出具有方差時變性特征，GARCH 型波動溢出具有波動持久性特征。

3.2 數(shù)據(jù)選取與變量的描述性統(tǒng)計

本文以2006年6月至2020年6月全國棉花現(xiàn)貨和期貨日價格數(shù)據(jù)為研究對象。選取鄭交所棉花活躍期貨合約收盤價 (單位:元/噸)代表棉花期貨價格，用全國棉花商品交易市場商品棉平均價(單位:元/噸)代表棉花現(xiàn)貨價格，價格數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫。為了消除異方差，對棉花的期現(xiàn)貨價格序列取對數(shù)。我國棉花期現(xiàn)貨市場價格的描述性統(tǒng)計如表3所示。

表3 我國棉花期現(xiàn)貨市場價格序列描述性統(tǒng)計

由表3可知，棉花期貨的整體價格水平略高于棉花現(xiàn)貨。棉花現(xiàn)貨價格對數(shù)序列的標準誤略高于棉花期貨，說明棉花現(xiàn)貨市場價格的波動程度大于棉花期貨市場，棉花現(xiàn)貨市場的風險更大。棉花期現(xiàn)貨價格序列的J.B 檢驗的P值均為0，說明在1%的顯著性水平下，二者均拒絕收益率序列服從正態(tài)分布的原假設。

3.3 實證分析

3.3.1 ADF檢驗 本文采用常見的ADF檢驗法對序列的平穩(wěn)性進行檢驗，檢驗對象為棉花期貨、棉花現(xiàn)貨的對數(shù)價格序列Ft和St，檢驗方式采用包含截距項和趨勢項的形式，檢驗結果顯示：棉花期現(xiàn)貨對數(shù)價格一階差分后的序列均為平穩(wěn)的序列，可以進行接下來的VAR建模(見表4)。

表4 棉花期現(xiàn)貨價格序列單位根檢驗結果

3.3.2 協(xié)整檢驗 本文采用Johansen協(xié)整檢驗對棉花期現(xiàn)貨市場對數(shù)價格序列進行協(xié)整檢驗。檢驗結果見表5，對于兩時間序列不存在協(xié)整關系的原假設，跡統(tǒng)計量和最大特征根統(tǒng)計量對應的P值均為0.0000，在1%的顯著性水平下拒絕原假設；對于兩時間序列至多存在一個協(xié)整關系的原假設，跡統(tǒng)計量和最大特征根統(tǒng)計量對應的P值為0.0730，在1%的顯著性水平下接受原假設。由此可以判斷我國棉花期現(xiàn)貨價格存在長期協(xié)整關系。

表5 棉花期現(xiàn)貨對數(shù)價格序列協(xié)整檢驗結果

3.3.3 結構向量自回歸(SVAR)檢驗 依據(jù)AIC準則確定滯后階數(shù)p=4，因此本文擬建立一個SVAR(4)模型。約束條件為基于 AB 型VAR模型的短期約束條件，即Aet=Bμt，為了使得SVAR(4)模型可以被識別，AB-VAR模型至少需要施加2k2-k(k+1)/2個約束。表6給出了棉花期現(xiàn)貨對數(shù)價格序列的SVAR參數(shù)估計結果。

表6 AB-SVAR(4)模型參數(shù)估計結果表

由于很難對單個參數(shù)估計值做出經(jīng)濟意義上的解釋，因此需要進一步對所構建的SVAR模型進行方差分解分析。從方差分解的結果(表7)可以看出，棉花期貨價格變化對現(xiàn)貨價格的影響比較大，而現(xiàn)貨價格變化對期貨價格的影響相對較小。

表7 棉花期現(xiàn)貨價格序列的方差分解結果

3.3.4 BEKK-GARCH模型檢驗 上文研究了棉花期貨價格與現(xiàn)貨價格的相互影響關系，在資本市場，學者們更加廣泛地使用波動溢出效應模型研究價格之間的相互作用關系，因此文章采用BEKK-GARCH(1，1)模型考察我國棉花期貨與現(xiàn)貨價格間的波動溢出關系(見表8，表9)。

表8 BEKK-MGARCH(1,1)模型方差方程估計及Wald檢驗結果

續(xù)表

3.3.5 結論 本文選取我國2006年6月至2020年6月的棉花期貨和現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)，建立結構向量自回歸(SVAR)模型和BEKK-GRACH模型進行研究。通過模型檢驗可以發(fā)現(xiàn)，我國棉花期貨價格對現(xiàn)貨價格有較大的影響，同時現(xiàn)貨價格能夠在一定程度上影響期貨價格的變動，說明我國棉花期貨市場與現(xiàn)貨市場聯(lián)系緊密，棉花期貨市場對現(xiàn)貨市場有較強的影響力；根據(jù)BEKK-MGARCH(1，1) 模型的實證結果可知，棉花期貨和現(xiàn)貨對數(shù)價格序列各自都表現(xiàn)出顯著的ARCH效應，即棉花期貨與現(xiàn)貨市場之間存在著雙向波動溢出效應。同時，市場當期波動會受到市場信息和滯后期條件波動的影響，即棉花期貨價格波動不僅會受到棉花現(xiàn)貨價格波動的影響，還會在一定的滯后時間內(nèi)受到與棉花現(xiàn)貨市場有關的其他市場因素的影響。

4 政策建議及展望

綜合上述實證檢驗結果，結合我國棉花期、現(xiàn)貨市場的實際情況，考慮到中美貿(mào)易摩擦對我國棉花市場的影響，提出以下建議：

第一，考慮到棉花期現(xiàn)貨市場間波動溢出效應的存在，價格風險會在兩市場間蔓延，因此政府需要對棉花期貨市場參與者加強投資的風險管理，完善危機預防機制和緊急情況應對措施，避免期貨市場出現(xiàn)過度交易與非理性投資的行為。

第二，針對中美貿(mào)易摩擦導致的棉價大幅波動，改進我國棉花市場的信息公開系統(tǒng)，健全和完善對棉花現(xiàn)貨價格波動的價格預警機制，盡最大可能降低棉花市場的信息不對稱性，避免由供需不均衡情況導致的現(xiàn)貨短缺和價格劇烈波動現(xiàn)象。

第三，利用期權避險的特點，大力發(fā)展我國棉花期權交易市場。同時，完善棉紗、化學纖維等相關期貨品種，完善棉花替代品市場，以減少棉花價格波動對紡織品行業(yè)的沖擊。

第四，普及期貨交易知識，加強投資者教育和管理，使行業(yè)投資者認識到棉花現(xiàn)貨市場變化狀況與期貨市場的相互關系，優(yōu)化市場參與主體結構，引導投資者廣泛參與并合理利用期貨市場的價格預期。