投資者投資決策與企業(yè)原材料成本變化的關(guān)系實證研究

婁鄒超

（華東政法大學(xué) 上海 201620）

在疫情逐漸被控制，經(jīng)濟復(fù)蘇前景較好的情況下，包含鐵礦石在內(nèi)的大宗商品價格漲勢兇猛。2021年初，鋼鐵板塊相關(guān)上市公司股票價格頻頻大漲，原材料的價格暴漲和相關(guān)上市公司股票的暴漲之間存在聯(lián)動關(guān)系嗎？這種齊漲齊跌的現(xiàn)象經(jīng)得住歷史數(shù)據(jù)的回測嗎？投資者在投資相關(guān)上市企業(yè)時，會關(guān)注企業(yè)的原材料價格變化嗎？基于這個問題，本文對當(dāng)下熱點的鋼鐵產(chǎn)業(yè)進行實證分析，以探究鐵礦石期貨、現(xiàn)貨價格與鋼鐵板塊相關(guān)上市公司股價之間的聯(lián)動關(guān)系。

一、文獻綜述

研究方法方面，Christopher Sims（1980）提出了向量自回歸模型，即VAR模型，該模型可以呈現(xiàn)各個內(nèi)生變量之間的動態(tài)關(guān)系，由傳統(tǒng)的單變量模型推廣到多元向量模型，十分適用于時間序列數(shù)據(jù)的回歸分析。

眾多學(xué)者對期貨與股市之間的聯(lián)動作了分析，趙然（2011）研究銅、棉花、黃金和燃料油的期股聯(lián)動，分析結(jié)果表明，期股之間相互影響的方式不同，在不同的時段，期市和股市相互影響的結(jié)果也不同；姚祿仕等人（2010）利用GARCH模型發(fā)現(xiàn)滬銅指數(shù)與江西銅業(yè)A股股價不具有協(xié)整的關(guān)系, 但是滬銅指數(shù)短期波動將顯著影響江西銅業(yè)A股股價；陸俊杰（2013）利用格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)我國焦炭期貨收益率和焦炭上市公司股票收益率之間存在格蘭杰因果關(guān)系；陳昕（2012）利用時變參數(shù)模型與格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)期貨市場對股票市場有著單方向的影響作用，但當(dāng)時的貨幣政策會對這種關(guān)聯(lián)性產(chǎn)生影響。

二、鐵礦石市場分析

2019年，中國的鋼鐵產(chǎn)量占全球鋼鐵產(chǎn)量的53.31%，位居全球第一。龐大的鋼鐵產(chǎn)量，需要大量的鐵礦石來支撐，目前中國是世界上最大的鐵礦石進口國，2019年進口了全球73%的鐵礦石，鐵礦石供應(yīng)長期掣肘于其他國家。目前世界上三大鐵礦石生產(chǎn)商中有兩個是澳大利亞的，這也是2020年澳大利亞限制鐵礦石出口后，我國進口鐵礦石價格大幅上漲的原因。

從圖1可以看出，鐵礦石在2018-2021年價格上漲幅度極大，鐵礦石期貨與現(xiàn)貨的聯(lián)動性也比較明顯。鐵礦石期貨與現(xiàn)貨之間的聯(lián)動關(guān)系很多學(xué)者做過相應(yīng)的學(xué)術(shù)研究，肖明等（2014）通過對我國鐵礦石期現(xiàn)價格的波動分析，發(fā)現(xiàn)我國鐵礦石期貨價格及現(xiàn)貨價格之間走勢相仿，但期貨價格還無法引導(dǎo)現(xiàn)貨的價格。可以看到，近幾年隨著我國鐵礦石進口需求的不斷提升，鐵礦石價格也在不斷地上升。

圖1 2018-2021年鐵礦石期現(xiàn)價格走勢

三、鐵礦石期現(xiàn)價格與鋼鐵板塊相關(guān)上市公司股價聯(lián)動性的實證分析

（一）變量選擇和數(shù)據(jù)來源

本文選取2018年2月28日-2021年2月28日三年間我國的鐵礦石的期貨價格、現(xiàn)貨價格、股票市場中鋼鐵板塊指數(shù)及上證指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)。由于國內(nèi)各地鐵礦石價格略有差異，本文中所選取的鐵礦石現(xiàn)貨價格是62%品位干基粉礦到岸價的鐵礦石價格，以美元為單位以當(dāng)期人民幣匯率折算成人民幣的價格；由于不同交割日期的期貨合約價格不同，為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性，本文選取鐵礦石主力連續(xù)期貨合約價格的收盤價作為鐵礦石期貨價格的數(shù)據(jù)，共692組數(shù)據(jù)；在鋼鐵板塊相關(guān)上市公司股價方面，本文選取申萬鋼鐵行業(yè)A股指數(shù)，其中包含的上市公司有本鋼板材、包鋼股份、寶鋼股份、山東鋼鐵和八一鋼鐵等共計37家鋼鐵產(chǎn)業(yè)上市公司。為了比對鋼鐵板塊指數(shù)與資本市場之間的關(guān)系，本文還引入了2018-2021三年的上證指數(shù)作為研究變量。在實證過程中，將鐵礦石期貨價格、鐵礦石現(xiàn)貨價格、鋼鐵板塊指數(shù)與上證指數(shù)分別記作ifp、isp、index和sz。

鐵礦石的期貨價格數(shù)據(jù)來源于大連商品交易所。鐵礦石現(xiàn)貨價格、鋼鐵板塊指數(shù)與上證指數(shù)數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。期現(xiàn)貨價格的單位為元/噸。實證分析所用的軟件是Stata14.0。

（二）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

為防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，在構(gòu)建模型的過程中需保證該時間序列數(shù)據(jù)為平穩(wěn)數(shù)據(jù)。本文采用ADF單位根檢驗的方法，如不存在單位根，則序列平穩(wěn)，反之則不平穩(wěn)。在Stata14.0中本文將ifp、isp、index、sz四個變量采用ADF單位根檢驗的方法來對數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗以確定該時間序列數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。如果原序列不平穩(wěn)，則需要進行差分，依次再檢驗差分后的序列是否平穩(wěn)，實證回歸需要使用差分后的平穩(wěn)序列，實證結(jié)果如表1所示。

表1 單位根檢驗結(jié)果

從表1中可以看出，原序列在5%的顯著性水平下不拒絕原假設(shè)，即原序列存在單位根，說明其并不平穩(wěn)；因而本文對原序列進行一階差分，得到的序列在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即一階差分序列是平穩(wěn)的，一階差分序列記為dindex、disp、difp和dsz，接下來的本文的實證過程所采用的便是一階差分后的平穩(wěn)時間序列數(shù)據(jù)。

（三）滯后階數(shù)的確定

為了使VAR模型更具有說服力，本文需要確定滯后階數(shù)。根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、漢南慶信息準(zhǔn)則（HQIC）、施瓦茨貝葉斯信息準(zhǔn)則（SBIC）和最小最終預(yù)報誤差準(zhǔn)則（FPEC），應(yīng)當(dāng)選取上述準(zhǔn)則數(shù)據(jù)最小值的滯后階數(shù)。如表2所示，1階及3階滯后都被選擇，由于滯后階數(shù)太小可能會帶來強烈的自相關(guān)性，因此最終選取該序列的滯后階數(shù)為3階。

表2 滯后階數(shù)的選擇

（四）VAR模型的估計

VAR模型是由Sims（1980）所提出的將時間序列變量放在一起作為一個系統(tǒng)來預(yù)測的方法，這樣可以使得預(yù)測相互自洽。根據(jù)前述的單位根檢驗及滯后階數(shù)選擇結(jié)果，將檢驗過的平穩(wěn)序列代入到p階VAR模型中，由于本文主要研究鐵礦石期現(xiàn)價格對鋼鐵行業(yè)的影響，所以主要觀察各個變量及滯后變量對鋼鐵行業(yè)指數(shù)index的回歸結(jié)果，具體如表3所示。

表3 VAR模型部分回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示：

第一，鋼鐵行業(yè)指數(shù)index和其本身的后三階滯后都存在較為顯著的聯(lián)動關(guān)系。

第二，鐵礦石現(xiàn)貨價格isp的前三期價格對鋼鐵行業(yè)指數(shù)index影響并不顯著。

第三，鐵礦石期貨價格ifp的前三期價格對鋼鐵行業(yè)指數(shù)index影響并不顯著

第四，上證指數(shù)sz的第二期和第三期對鋼鐵行業(yè)指數(shù)index影響較為顯著。

回歸結(jié)果說明，鐵礦石期現(xiàn)價格對股票中鋼鐵行業(yè)指數(shù)的影響較不顯著，也就是說鐵礦石期現(xiàn)價格和鋼鐵行業(yè)指數(shù)之間的聯(lián)動性較差，鋼鐵行業(yè)指數(shù)主要還是受到上證指數(shù)的影響，它與上證指數(shù)之間的聯(lián)動性較強。

（五）VAR模型的穩(wěn)定性

所有的特征根的絕對值都小于1是VAR 模型穩(wěn)定的前提，即所有的值都需要在單位圓之內(nèi)。從圖2中可以看出所有的特征根都在單位圓內(nèi)，說明這個模型是穩(wěn)定的，并且?guī)讉€根離單位圓邊緣都較遠，意味著這些沖擊不具有較強的持續(xù)性。

圖2 VAR模型的單位根判別圖

（六）格蘭杰因果關(guān)系檢驗

格蘭杰因果關(guān)系檢驗是為了確定變量X是否有助于解釋變量Y將來的變化，檢驗結(jié)果的意義在于原因必然發(fā)生在結(jié)果之前并且原因包含有關(guān)結(jié)果的特殊信息，對結(jié)果有解釋力或預(yù)測力。格蘭杰因果關(guān)系檢驗的原假設(shè)為“變量X不是變量Y的原因”，利用Stata14.0 對四個變量進行檢驗，其結(jié)果如表4所示。

表4 格蘭杰因果檢驗

由表4檢驗結(jié)果可知：鐵礦石期貨價格和現(xiàn)貨價格之間是互為格蘭杰原因，也就是說鐵礦石期貨價格和現(xiàn)貨價格之間互相有助于解釋對方未來的可能變化；上證指數(shù)是鋼鐵行業(yè)指數(shù)的單向格蘭杰原因，說明鋼鐵板塊指數(shù)的變化受到上證指數(shù)的影響，即鋼鐵板塊行業(yè)的股票總體受大盤的影響較大，而受到鐵礦石期貨價格及現(xiàn)貨價格的影響并不顯著，即鐵礦石期現(xiàn)價格不是鋼鐵板塊指數(shù)的格蘭杰原因。鐵礦石期現(xiàn)價格與鋼鐵行業(yè)之間不存在明顯的聯(lián)動性，說明投資者對企業(yè)原材料價格劇烈波動的關(guān)注程度并不高，受整體資金流向即大盤波動的影響較明顯。

（七）脈沖響應(yīng)函數(shù)

在做完VAR模型后，本文通過構(gòu)建脈沖響應(yīng)函數(shù)來研究模型的動態(tài)特質(zhì)。由圖3脈沖響應(yīng)的結(jié)論可以看出，上證指數(shù)sz對鋼鐵行業(yè)指數(shù)index的短期沖擊有較大的影響，而鐵礦石期貨價格ifp和鐵礦石現(xiàn)貨價格isp對其沖擊微乎其微；另外本文發(fā)現(xiàn)上證指數(shù)的變化對isp和ifp也有小幅度的沖擊影響，說明期貨市場及現(xiàn)貨市場也會受到A股市場沖擊的影響，A股市場體現(xiàn)著總體經(jīng)濟運行的情況，對大宗商品價格也有小幅沖擊。

圖3 脈沖響應(yīng)結(jié)果

（八）方差分解

在構(gòu)建VAR 模型后，建立方差分解函數(shù)的目的是為了衡量受到?jīng)_擊之后，內(nèi)生變量方差的變化來確定系統(tǒng)的最終變化。從方差分解的結(jié)論表5可以看出，鋼鐵行業(yè)指數(shù)index超過97%的預(yù)測方差來自本身，鐵礦石期貨價格ifp和鐵礦石現(xiàn)貨價格isp的預(yù)測方差均不足0.4%，有2.3%左右的預(yù)測方差來自上證指數(shù)sz。由此可見，除開鋼鐵行業(yè)指數(shù)對自身的貢獻，上漲指數(shù)對鋼鐵行業(yè)指數(shù)的沖擊相對鐵礦石期現(xiàn)價格要大很多，而鐵礦石期現(xiàn)價格的影響微乎其微。

表5 鋼鐵行業(yè)指數(shù)方差分解結(jié)果

四、主要結(jié)論

本文為了探究鋼鐵板塊指數(shù)與鐵礦石現(xiàn)價之間是否存在關(guān)聯(lián)性，對過往三年的數(shù)據(jù)做了實證分析，分析發(fā)現(xiàn)鐵礦石期貨價格和鐵礦石現(xiàn)貨價格對股票市場鋼鐵板塊的影響微乎其微，而上證指數(shù)對鋼鐵板塊指數(shù)的影響較大，兩者關(guān)聯(lián)性較高。這些結(jié)果說明投資者在投資鋼鐵相關(guān)上市公司時，對短期基本面的波動關(guān)注度并不高，投資者不會去考察原材料變化對上市公司利潤的影響，原材料價格和上市公司股價之間并沒有必然的因果關(guān)系，投資者更關(guān)注資本市場整體的走勢，鋼鐵板塊的股票跟隨上證指數(shù)的聯(lián)動比較明顯，這也導(dǎo)致該板塊近三年幾乎沒有漲幅，這與上證指數(shù)的走勢極其類似。

本文的研究結(jié)論告訴投資者，在鋼鐵板塊中，依據(jù)鐵礦石價格的劇烈波動來投機上市公司股票并不具有科學(xué)依據(jù)。A股市場大多數(shù)投機者并不關(guān)注企業(yè)原材料價格變動，這也體現(xiàn)了我國投資者對企業(yè)基本面的關(guān)注度較低。投資者在投資上市公司時，應(yīng)當(dāng)更多的關(guān)注企業(yè)的基本面，結(jié)合宏觀變化做出合理的投資分析和決策。