天然氣市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)下游企業(yè)資本市場(chǎng)的影響

柴 建, 李曉芬

(西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,陜西西安 710126)

1 引 言

作為一種清潔、高效、便利的能源,天然氣在世界能源系統(tǒng)中占據(jù)了重要位置.中國(guó)要實(shí)現(xiàn)能源節(jié)能與環(huán)保,提高能效的措施是盡快增加天然氣在一次能源構(gòu)成中的比率,天然氣承擔(dān)了我國(guó)能源轉(zhuǎn)型的重要任務(wù)[1]. 此外,推進(jìn)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型也是實(shí)現(xiàn)中國(guó)2030 年CO2減排雙重目標(biāo)的重要保障[2].

天然氣供應(yīng)和需求波動(dòng)較大,供需平衡多次被打破. 在多重因素交互作用下,我國(guó)出現(xiàn)了“氣荒”與“荒氣”交替的現(xiàn)象.另一方面,天然氣消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化. 液化天然氣已經(jīng)開始被大量地應(yīng)用于城市燃?xì)夂鸵蕴娲加汀⑷济簽楣δ艿墓I(yè)燃料. 就城市燃?xì)庥猛緞澐?包括居民用氣和交通用氣. 天然氣作為城市燃?xì)?具有清潔干凈、低污染排放、燃燒效率高的優(yōu)勢(shì). 保持天然氣的有效供給和合理需求,是保障城市居民日常用氣,促進(jìn)下游城市燃?xì)馄髽I(yè)原料供應(yīng)穩(wěn)定的有效途徑. 國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)天然氣市場(chǎng)、天然氣產(chǎn)業(yè)鏈以及與資金市場(chǎng)關(guān)系進(jìn)行了大量研究.結(jié)合本文研究問(wèn)題,本文從天然氣市場(chǎng)、能源與資本市場(chǎng)的關(guān)系兩個(gè)方面對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行歸納整理.

從天然氣市場(chǎng)來(lái)看,姜子昂等[3]、史立軍等[4]和陳正惠[5]提出為了緩解資源趨緊、環(huán)境污染等各方面的壓力,就要加快天然氣的開發(fā)和利用;Wang 等[6]、李潤(rùn)生等[7]和Shi 等[8]發(fā)現(xiàn),由于國(guó)內(nèi)天然氣生產(chǎn)能力、消費(fèi)需求以及進(jìn)口依存度上升等因素的影響,天然氣市場(chǎng)具有很大的不確定性;劉毅軍[9]、王震等[10]和董秀成等[11]提出解決天然氣氣荒的方式就是優(yōu)化天然氣產(chǎn)業(yè)鏈. 綜合分析相關(guān)文獻(xiàn),優(yōu)化天然氣產(chǎn)業(yè)鏈與解決天然氣不確定性,緩解環(huán)境污染緊密相連.

能源市場(chǎng)的波動(dòng)不僅受到經(jīng)濟(jì)基本面的影響, 能源市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的關(guān)系也不可忽視[12-14]. Tang等[15]指出商品價(jià)格不再僅僅由其供求關(guān)系決定,也取決于金融市場(chǎng)的總體風(fēng)險(xiǎn)偏好與多元化投資行為.學(xué)者們開始把能源市場(chǎng)與資本市場(chǎng)結(jié)合研究.Hamilton[16]采用格蘭杰因果檢驗(yàn)考察國(guó)際油價(jià)上漲對(duì)于企業(yè)投資的影響;韓立巖等[17]建立因素增強(qiáng)型向量自回歸模型體系,就美國(guó)與中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、國(guó)際投機(jī)因素、商品期貨市場(chǎng)供需與庫(kù)存狀態(tài)進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期商品價(jià)格仍然是受到基本面的影響,在短期金融市場(chǎng)的投資因素會(huì)影響商品市場(chǎng); Ratti 等[18]使用估計(jì)動(dòng)態(tài)投資模型,發(fā)現(xiàn)實(shí)際油價(jià)上漲會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)企業(yè)投資下降,所以穩(wěn)定能源的相對(duì)價(jià)格可以穩(wěn)定企業(yè)投資;王勇等[19]通過(guò)GARCH 模型研究,發(fā)現(xiàn)國(guó)際油價(jià)不確定性對(duì)國(guó)內(nèi)微觀企業(yè)投資具有顯著的負(fù)向影響;俞劍等[20]采用SVAR 和TVAR 模型,從微觀和宏觀兩方面研究油價(jià)與企業(yè)投資之間的關(guān)系;Zhang 等[21]通過(guò)GARCH 提取歷史波動(dòng)率的方法,研究天然氣、原油市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出關(guān)系;Ji 等[22]用VAR 模型,將金融市場(chǎng)與能源市場(chǎng)聯(lián)系起來(lái),結(jié)果表明金融市場(chǎng)尤其是股票市場(chǎng)會(huì)影響中國(guó)的能源市場(chǎng),金融的發(fā)展對(duì)中國(guó)清潔能源的發(fā)展有重要的作用.

關(guān)于區(qū)制轉(zhuǎn)換模型, Almansour[23]運(yùn)用Markov 機(jī)制轉(zhuǎn)換模型分區(qū)制研究原油與天然氣的期貨期限結(jié)構(gòu);柴建等[24]建立基于Bayes 理論的原油價(jià)格系統(tǒng)MSBVAR 模型識(shí)別原油價(jià)格系統(tǒng),發(fā)現(xiàn)原油價(jià)格波動(dòng)的首要因素為中國(guó)原油凈進(jìn)口,同時(shí)對(duì)影響原油價(jià)格系統(tǒng)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)性分析,發(fā)現(xiàn)原油市場(chǎng)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的漸變性;鐘美瑞等[25]提出供需因素與金融因素影響有色金屬價(jià)格波動(dòng)的作用機(jī)理,構(gòu)建MSVAR 模型研究銅價(jià)格影響機(jī)制,發(fā)現(xiàn)銅價(jià)格波動(dòng)存在顯著的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征;諶金宇等[26]構(gòu)建MSVAR 模型實(shí)證分析我國(guó)貨幣政策對(duì)大宗商品市場(chǎng)的非線性影響,我國(guó)大宗商品價(jià)格波動(dòng)存在顯著的區(qū)制轉(zhuǎn)換特征,即上行期、平穩(wěn)期、下行期三種狀態(tài);劉超等[27]采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型與主成分分析法相結(jié)合,對(duì)我國(guó)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)行實(shí)證分析.

在總結(jié)以前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,本文從天然氣供需和結(jié)構(gòu)變化出發(fā),在天然氣供給不足、對(duì)外依存度攀升以及城市燃?xì)庥脩粼黾拥谋尘跋?研究我國(guó)的天然氣市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)天然氣下游城市燃?xì)馄髽I(yè)資本市場(chǎng)的影響效應(yīng).同時(shí),對(duì)學(xué)者的方法進(jìn)行總結(jié),研究影響天然氣市場(chǎng)與下游企業(yè)資本市場(chǎng)的關(guān)系.探討這些問(wèn)題,有利于解決我國(guó)天然氣市場(chǎng)供應(yīng)不確定性的問(wèn)題、規(guī)范我國(guó)天然氣市場(chǎng)、滿足居民城市用氣和交通用氣、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有現(xiàn)實(shí)意義.

2 影響效應(yīng)分析模型

2.1 基于季節(jié)趨勢(shì)分解

基于Loess 的季節(jié)趨勢(shì)分解方法(seasonal-trend decomposition procedure based on Loess)是一種對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分解的方法,簡(jiǎn)稱為STL 分解[28]. STL 分解將時(shí)間序列分解成季節(jié)項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)及殘余項(xiàng).比起傳統(tǒng)的時(shí)間序列分解模型,STL 分解可以適用于任何季節(jié)周期的數(shù)據(jù),季節(jié)性成分隨時(shí)間的變化率可以被控.STL分解如下.

其中Tt,St和Rt分別是趨勢(shì)成分、周期成分和殘差成分.

2.2 結(jié)構(gòu)向量自回歸模型

VAR 模型是西姆斯引入經(jīng)濟(jì)學(xué)[29],并推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)分析.但是,VAR 模型并沒有給出變量之間的當(dāng)期相關(guān)關(guān)系.為了彌補(bǔ)這一缺點(diǎn),Blanchard 等[30]提出了結(jié)構(gòu)向量自回歸模型,在模型中包含變量之間的當(dāng)期關(guān)系.本文采用了SVAR 模型

其中yt= (I,Q,P,U),I為液化天然氣進(jìn)口量對(duì)數(shù)值的一階差分,即液化天然氣進(jìn)口量增長(zhǎng)率;Q為液化天然氣產(chǎn)量對(duì)數(shù)值的一階差分,即液化天然氣產(chǎn)量增長(zhǎng)率;P為液化天然氣價(jià)格對(duì)數(shù)值的一階差分,即液化天然氣價(jià)格變化率;U為下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的收益率,

其中εt和ut分別代表的是結(jié)構(gòu)性擾動(dòng)項(xiàng)及簡(jiǎn)化式擾動(dòng)項(xiàng).

2.3 基于傳導(dǎo)機(jī)制的識(shí)別約束設(shè)定

1)考慮城市燃?xì)馄髽I(yè)資本市場(chǎng)對(duì)天然氣市場(chǎng)的影響具有時(shí)滯性,假設(shè)下游天然氣企業(yè)價(jià)格指數(shù)不對(duì)當(dāng)期任何變量產(chǎn)生影響,因此約束矩陣第4 列除第4 個(gè)元素外,其余元素均為0,即C14=C24=C34=0.

2)根據(jù)液化天然氣進(jìn)口量的影響機(jī)制,液化天然氣進(jìn)口量增加→液化天然氣總供給增加→液化天然氣的價(jià)格下降→液化天然氣產(chǎn)量增加. 進(jìn)口量改變不會(huì)立即反映在產(chǎn)量上來(lái),進(jìn)口量的改變不能影響即期產(chǎn)量,即C21=0.

3)根據(jù)供需原理,產(chǎn)量的改變首先影響的是價(jià)格,然后才影響需求,當(dāng)需求不能被滿足時(shí),需要增加進(jìn)口. 因此當(dāng)期液化天然氣產(chǎn)量缺口不能立即影響當(dāng)期的液化天然氣進(jìn)口量,假設(shè)產(chǎn)量不對(duì)即期進(jìn)口量產(chǎn)生影響,即C12=0.

4)液化天然氣生產(chǎn)商在受到液化天然氣價(jià)格的沖擊時(shí),需要很長(zhǎng)時(shí)間才能調(diào)整液化天然氣產(chǎn)量,液化天然氣產(chǎn)量的變化依賴于即期需求量,假設(shè)液化天然氣價(jià)格不對(duì)即期液化天然氣產(chǎn)量產(chǎn)生影響,因此C23=0.

2.4 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型

由于經(jīng)濟(jì)具有周期性,天然氣市場(chǎng)有季節(jié)性的特征,所以僅僅研究天然氣市場(chǎng)對(duì)下游城市燃?xì)獾挠绊懶?yīng),是不能全面分析整個(gè)天然氣市場(chǎng)對(duì)下游企業(yè)資本市場(chǎng)的影響.因此,在建立SVAR 模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)區(qū)制轉(zhuǎn)換,來(lái)研究整個(gè)天然氣市場(chǎng). 馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型(MSVAR 模型)就是在向量自回歸模型的基礎(chǔ)上加上馬爾科夫鏈特性的模型. Hamilton[31]提出的馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型,是在基本轉(zhuǎn)換回歸的基礎(chǔ)上,將各變量在各區(qū)制間的轉(zhuǎn)換概率.將樣本分成不可觀測(cè)的若干區(qū)間,分析不同區(qū)制下變量間的相互關(guān)系,MSVAR 模型為

3 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)

3.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

在信息論中,熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)重的方法,通過(guò)這種方式,可以使數(shù)據(jù)避免了主觀性. 包含的信息越少,在系統(tǒng)中所占的比重越小,相應(yīng)所占的比重越小,通過(guò)這種方法構(gòu)建15 家下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)[32,33],具體構(gòu)建步驟如下.

步驟1 給定了k個(gè)指標(biāo),其中各指標(biāo)數(shù)據(jù)的值為X1,X2,...,Xk.

3.2 數(shù)據(jù)選取與處理

液化天然氣是下游城市燃?xì)馄髽I(yè)的原材料,因此天然氣市場(chǎng)數(shù)據(jù)選擇了液化天然氣的產(chǎn)量、液化天然氣進(jìn)口量和液化天然氣現(xiàn)貨價(jià)格.下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)包括下游企業(yè)15 家公司收盤價(jià)(后復(fù)權(quán)). 根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,這里選取了2012 年1 月～2019 年7 月的月度數(shù)據(jù)作為研究區(qū)間,共455 個(gè)數(shù)據(jù). 數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù),論文所涉及數(shù)據(jù)如下:

1)天然氣供需存在著生產(chǎn)的相對(duì)均衡性和用氣量波動(dòng)之間的矛盾,天然氣市場(chǎng)具有區(qū)域性和季節(jié)性,因此收集了液化天然氣產(chǎn)量數(shù)據(jù). 原始數(shù)據(jù)單位為104t,為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)單位,轉(zhuǎn)換為t. 2)受多種因素影響,LNG 價(jià)格快速上漲和下跌,因此選擇液化天然氣現(xiàn)貨價(jià)作為代表天然氣市場(chǎng)波動(dòng)的變量之一.這里用的是丙烷(冷凍貨):CFR 華東的現(xiàn)貨價(jià)來(lái)代替LNG 市場(chǎng)價(jià),單位: 萬(wàn)元/t. 3)目前,我國(guó)的天然氣供應(yīng)是國(guó)產(chǎn)氣與進(jìn)口氣并存. 由于天然氣進(jìn)口量增加,對(duì)外依存度上升,所以這里選取了液化天然氣進(jìn)口量作為研究天然氣市場(chǎng)的變量之一.原始數(shù)據(jù)單位為104t,轉(zhuǎn)換為t. 4)中國(guó)內(nèi)地有15 家上市城市燃?xì)馄髽I(yè),這里用的是中國(guó)內(nèi)地城市燃?xì)馄髽I(yè)15 家上市企業(yè)的收盤價(jià)(后復(fù)權(quán)),通過(guò)熵權(quán)法構(gòu)建中國(guó)內(nèi)地城市燃?xì)馄髽I(yè)15 家上市企業(yè)價(jià)格指數(shù).

做了三方面的數(shù)據(jù)預(yù)處理. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)頻率,液化天然氣價(jià)格選擇的是每個(gè)月最后一個(gè)交易日的數(shù)據(jù),其它液化天然氣產(chǎn)量和進(jìn)口量的數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù);填補(bǔ)缺漏數(shù)據(jù),通過(guò)使用SPSS 軟件,通過(guò)分析點(diǎn)處的線性趨勢(shì),填補(bǔ)了液化天然氣產(chǎn)量的缺失數(shù)據(jù). 為了去除時(shí)間序列的季節(jié)性,采取了X-12 方法對(duì)各變量進(jìn)行了季節(jié)性調(diào)整.

采取對(duì)數(shù)差分的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將液化天然氣進(jìn)口量,液化天然氣產(chǎn)量,液化天然氣價(jià)格和下游價(jià)格指數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)差分,即

由于許多數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的, 直接建模容易導(dǎo)致“偽回歸”. 本文對(duì)原始數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)和一階差分, 采用ADF 檢驗(yàn)的方法,各序列的單位根如下表1 所示.

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 unit root test results

穩(wěn)定性檢驗(yàn)可以作為檢驗(yàn)理論合理性的標(biāo)準(zhǔn).根據(jù)ADF 檢驗(yàn),對(duì)數(shù)后的數(shù)據(jù)顯著性水平P大于0.05,所以對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行了差分處理,處理后的數(shù)據(jù)均在1%顯著性水平下滿足一階差分平穩(wěn).

4 影響效應(yīng)分析

4.1 變化率分析

為了研究天然氣市場(chǎng)的波動(dòng)性,對(duì)2012 年1 月～2019 年7 月天然氣進(jìn)口量的變動(dòng)率、天然氣產(chǎn)量的變動(dòng)率、天然氣價(jià)格的變動(dòng)率,以及下游企業(yè)收益率以時(shí)間序列圖的形式表現(xiàn)出來(lái),可以更好的探索其波動(dòng)性.

圖1 描繪了下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)和液化天然氣價(jià)格,進(jìn)口量,產(chǎn)量在2012 年1 月～2019 年7 月變化率圖.除了液化天然氣產(chǎn)量變化率比較穩(wěn)定外,其他都呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢(shì). 其中液化天然氣進(jìn)口量變化率波動(dòng)最為頻繁,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)收益率變動(dòng)次之,液化天然氣價(jià)格變化率最小.

圖1 天然氣市場(chǎng)波動(dòng)與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)收益率圖Fig.1 Natural gas market volatility and downstream enterprise price index yield chart

圖2 描繪了液化天然氣進(jìn)口量變化率與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)收益率的變動(dòng)圖. 液化天然氣進(jìn)口量的變化率與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的收益率幾乎呈現(xiàn)相同的變化趨勢(shì),但是液化天然氣進(jìn)口量的變化率比下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的收益率的波動(dòng)幅度更大、更頻繁.

圖2 天然氣進(jìn)口量變化率與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)Fig.2 Change rate of natural gas import and price index of downstream enterprises

圖3 表明,液化天然氣產(chǎn)量的變化率趨勢(shì)呈現(xiàn)周期性. 下游天然氣企業(yè)原料供給主要來(lái)源于國(guó)內(nèi)供給和國(guó)外的進(jìn)口,液化天然氣產(chǎn)量變化率趨于穩(wěn)定,有利于下游城市燃?xì)馄髽I(yè)液化天然氣的有效供給,保證天然氣產(chǎn)業(yè)鏈的有效運(yùn)轉(zhuǎn).

圖3 天然氣產(chǎn)量變化率與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)Fig.3 Change rate of natural gas production and price index of downstream enterprises

天然氣價(jià)格變化率與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)見圖4.根據(jù)圖4,2014 年10 月,液化天然氣價(jià)格的變化率下降,但是下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的收益率卻上升. 這說(shuō)明,液化天然氣的價(jià)格雖然與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的變化不完全呈現(xiàn)相同的趨勢(shì),但是液化天然氣價(jià)格變動(dòng)會(huì)直接或者間接影響天然氣下游企業(yè)的資本市場(chǎng).

圖4 天然氣價(jià)格變化率與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)Fig.4 Natural gas price change rate and downstream enterprise price index

綜上,根據(jù)液化天然氣進(jìn)口量、產(chǎn)量、價(jià)格與下游城市燃?xì)馄髽I(yè)的變化率圖,可以發(fā)現(xiàn),液化天然氣市場(chǎng)的變化與下游企業(yè)的資本市場(chǎng)有著趨勢(shì)關(guān)系.對(duì)液化天然氣進(jìn)口量、產(chǎn)量、價(jià)格變化率及下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行STL 分解,研究其季節(jié)性與趨勢(shì)性.

4.2 基于季節(jié)趨勢(shì)分解的分析

將液化天然氣進(jìn)口量變化率、液化天然氣產(chǎn)量變化率、液化天然氣價(jià)格變化率和下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行STL 分解. 結(jié)果見圖5.

圖5 STL 分解Fig.5 STL breakdown

對(duì)于四組時(shí)間序列,季節(jié)性特征明顯. 趨勢(shì)項(xiàng)來(lái)看,天然氣產(chǎn)量呈線性下降趨勢(shì),供給變化率下降. 液化天然氣進(jìn)口量與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)幾乎呈現(xiàn)相同趨勢(shì),在2016 年,液化天然氣進(jìn)口量的趨勢(shì)達(dá)到最大,在2015 年底,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的趨勢(shì)達(dá)到最大.但是STL 分解只能看出液化天然氣市場(chǎng)與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)之間的趨勢(shì),為了進(jìn)一步分析天然氣市場(chǎng)與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,下一步構(gòu)建了SVAR模型.

4.3 基于SVAR模型的分析

根據(jù)AIC 信息標(biāo)準(zhǔn)、SC標(biāo)準(zhǔn)、HQ 信息標(biāo)和FPE 準(zhǔn)則的不同滯后值選擇模型,不同信息準(zhǔn)則的具體結(jié)果如表2. 根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)原則,選擇3 階.

表2 VAR 模型的滯后期選擇Table 2 Late stage selection of VAR model

在SVAR 滿足可識(shí)別條件的情況下,可以用完全信息極大似然方法估計(jì)得到SVAR 模型的所有未知參數(shù),得到的估計(jì)結(jié)果見表3.

表3 即期影響矩陣估計(jì)結(jié)果Table 3 Estimation results of immediate impact matrix

C32表示液化天然氣產(chǎn)量沖擊對(duì)液化天然氣價(jià)格沖擊的即期影響系數(shù),估計(jì)符號(hào)為負(fù),這表明液化天然氣產(chǎn)量的增加會(huì)使得液化天然氣價(jià)格的下降,符合理論預(yù)期.從估計(jì)系數(shù)來(lái)看,C32為-0.099,當(dāng)其他變量保持不變時(shí),液化天然氣產(chǎn)量每增加1 個(gè)單位,則會(huì)影響當(dāng)期價(jià)格下降0.099 個(gè)單位. 液化天然氣產(chǎn)量過(guò)剩的話,會(huì)引起價(jià)格的下降.C31表示液化天然氣進(jìn)口量沖擊對(duì)液化天然氣價(jià)格沖擊的即期影響系數(shù),估計(jì)符號(hào)為正,液化天然氣進(jìn)口量的增加會(huì)使得當(dāng)期液化天然氣總供給量增加,促使當(dāng)期液化天然氣價(jià)格上升. 當(dāng)液化天然氣進(jìn)口量變動(dòng)1 個(gè)單位時(shí),會(huì)使得液化天然氣價(jià)格變動(dòng)0.076 個(gè)單位.

C41,C42和C43分別表示液化天然氣進(jìn)口量、產(chǎn)量和價(jià)格對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的影響,無(wú)論是哪個(gè)因素的正向沖擊,都會(huì)對(duì)即期下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)產(chǎn)生反向的沖擊.從系數(shù)上來(lái)看,液化天然氣進(jìn)口量的沖擊對(duì)于即期企業(yè)價(jià)格指數(shù)的影響最大,液化天然氣價(jià)格沖擊次之,液化天然氣產(chǎn)量最小. 進(jìn)一步證明了液化天然進(jìn)口量沖擊對(duì)于下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)影響最大.

圖6 的第一行為液化天然氣進(jìn)口量、產(chǎn)量、價(jià)格和下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)液化天然氣進(jìn)口量沖擊的脈沖圖. 可以看到,當(dāng)產(chǎn)生一個(gè)正向的沖擊后,除了下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的沖擊外,液化天然氣產(chǎn)量和液化天然氣價(jià)格在當(dāng)月都會(huì)對(duì)液化天然氣進(jìn)口量產(chǎn)生上升的壓力. 由于液化天然氣具有季節(jié)性,液化天然產(chǎn)量增加的時(shí)候,往往需求也比較大,當(dāng)產(chǎn)量的增加無(wú)法滿足消費(fèi)需求時(shí),就需要進(jìn)口液化天然氣,所以產(chǎn)量的增加會(huì)給進(jìn)口量帶來(lái)上升的壓力,符合經(jīng)濟(jì)學(xué)基本面的原理;而液化天然氣價(jià)格的上升在短期內(nèi)會(huì)促進(jìn)進(jìn)口量的增加;下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)會(huì)對(duì)液化天然氣進(jìn)口量有一個(gè)下降的壓力,在第5 期(第5 個(gè)月)這種沖擊效應(yīng)基本就消失了. 綜上,從影響時(shí)間來(lái)看,液化天然價(jià)格沖擊對(duì)液化天然氣進(jìn)口量影響時(shí)間最長(zhǎng),液化天然氣產(chǎn)量次之,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的影響時(shí)間最短;從影響系數(shù)來(lái)看,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)影響最大,液化天然氣價(jià)格的影響次之,液化天然氣產(chǎn)量的影響最小.

圖6 的第二行為液化天然氣進(jìn)口量、液化天然氣產(chǎn)量、液化天然氣價(jià)格和下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)一個(gè)單位液化天然氣產(chǎn)量結(jié)構(gòu)沖擊的響應(yīng)圖. 但是它們對(duì)于液化天然氣產(chǎn)量的沖擊程度都比較小,影響微弱,但是持續(xù)期比較長(zhǎng),到第10 期,這種沖擊趨于穩(wěn)定. 我國(guó)液化天然氣產(chǎn)量較為穩(wěn)定,受其他影響較小.

圖6 的第三行液化天然氣進(jìn)口量、產(chǎn)量、價(jià)格和下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)沖擊對(duì)液化天然氣價(jià)格的影響.產(chǎn)生一個(gè)單位正向沖擊后,除了液化天然氣進(jìn)口量對(duì)于液化天然氣的價(jià)格產(chǎn)生的是負(fù)向的沖擊以外,液化天然氣產(chǎn)量、下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)液化天然氣價(jià)格都是正向沖擊.液化天然氣進(jìn)口量的增加會(huì)使得其價(jià)格的下降,這是符合經(jīng)濟(jì)學(xué)的規(guī)律.產(chǎn)量產(chǎn)生正向的沖擊后,在短期會(huì)給價(jià)格一個(gè)向上的壓力,隨后沖擊效應(yīng)由正變負(fù),影響效應(yīng)減弱. 下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)價(jià)格沖擊變化頻繁,說(shuō)明液化天然氣價(jià)格與下游企業(yè)的關(guān)系密切.

圖6 的第四行液化天然氣進(jìn)口量、液化天然氣產(chǎn)量、液化天然氣價(jià)格和下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)一個(gè)單位下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)結(jié)構(gòu)沖擊的響應(yīng)圖. 隨著我國(guó)天然氣對(duì)外依存度的增加,液化天然氣的進(jìn)口量對(duì)于我國(guó)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)有著顯著的影響.我國(guó)的液化天然氣進(jìn)口量逐年增加,對(duì)外依存度上升,會(huì)對(duì)我國(guó)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)產(chǎn)生影響.液化天然氣價(jià)格在短期會(huì)對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)沖擊效應(yīng)為負(fù),這種沖擊效應(yīng)逐漸減弱,在第20 期完全消失.液化天然氣產(chǎn)量、進(jìn)口量、價(jià)格與下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的影響日益密切,液化天然氣市場(chǎng)與下游企業(yè)資本市場(chǎng)的關(guān)系增強(qiáng).

圖6 脈沖響應(yīng)圖Fig.6 Pulse response diagram

脈沖響應(yīng)分析能夠?qū)ψ兞恐g的動(dòng)態(tài)影響過(guò)程進(jìn)行分析,但是要進(jìn)一步了解不同變量之間的相互影響程度還需進(jìn)一步進(jìn)行方差分解分析.這里著重對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)沖擊預(yù)測(cè)的方差分解進(jìn)行分析.由表4可知,對(duì)于下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)沖擊的預(yù)測(cè)方差,液化天然氣產(chǎn)量在第一個(gè)月的解釋能力為1.43%,液化天然氣價(jià)格的解釋能力為5.40%,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)自身的解釋能力為91.04%,液化天然氣進(jìn)口量的解釋能力為2.13%. 但是從第2 個(gè)月開始,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)自身的解釋能力開始下降,液化天然氣產(chǎn)量、價(jià)格、進(jìn)口量的解釋能力增強(qiáng). 到第5 個(gè)月就開始穩(wěn)定,液化天然氣產(chǎn)量的解釋能力上升到1.69%,液化天然氣價(jià)格的解釋能力上升到5.89%,液化天然氣進(jìn)口量的解釋能力上升到5.14%,下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的解釋能力下降到87.28%. 從預(yù)測(cè)方差結(jié)果看,除了自身的影響外,在短期內(nèi)液化天然氣價(jià)格對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)有著較大影響.從長(zhǎng)期來(lái)看,液化天然氣價(jià)格和進(jìn)口量對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)影響比較大.結(jié)果見表4.

表4 下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)誤差方差分解Table 4 Variance decomposition of price index prediction error of downstream enterprises company

綜上分析,可以看到,液化天然氣進(jìn)口量沖擊對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)影響最大,液化天然氣進(jìn)口量的變化關(guān)系著我國(guó)能源的安全. 而液化天然氣價(jià)格對(duì)下游企業(yè)資本市場(chǎng)的影響次之,液化天然氣產(chǎn)量比較穩(wěn)定,對(duì)下游企業(yè)影響比較小.

4.4 MSVAR 模型分析

表5 展示了區(qū)制轉(zhuǎn)換下滯后變量的系數(shù).

表5 MSVAR 模型回歸系數(shù)值Table 5 Regression coefficient value of MSVAR model

從液化天然氣價(jià)格來(lái)看,在區(qū)制1 的狀態(tài)下,液化天然氣進(jìn)口量對(duì)當(dāng)期液化天然氣價(jià)格的影響為負(fù),且滯后期越長(zhǎng),影響系數(shù)越大;區(qū)制2 下,滯后一期的液化天然氣進(jìn)口量和滯后二期的液化天然氣進(jìn)口量對(duì)當(dāng)期液化天然氣價(jià)格的影響為正,但是滯后三期的液化天然氣進(jìn)口量對(duì)當(dāng)期液化天然氣價(jià)格的影響反向是負(fù)向的,影響系數(shù)隨著滯后階數(shù)變小. 滯后一期的下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)在區(qū)制1 和區(qū)制2 下都不對(duì)當(dāng)期液化天然氣價(jià)格產(chǎn)生影響,在區(qū)制1 狀態(tài)下,滯后二期和滯后三期的下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)當(dāng)期的液化天然氣價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響,區(qū)制2 下,滯后二期和滯后三期下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)當(dāng)期液化天然氣價(jià)格產(chǎn)生正向影響.從液化天然氣進(jìn)口量來(lái)看,區(qū)制一和區(qū)制二液化天然氣價(jià)格對(duì)液化天然氣進(jìn)口量的影響方向相反.液化天然氣價(jià)格對(duì)液化天然氣進(jìn)口量影響在不同區(qū)制的影響系數(shù)是不同的,區(qū)制一下影響系數(shù)更大.從下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)來(lái)看,液化天然氣價(jià)格和液化天然氣進(jìn)口量在滯后三期對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的影響大.而且液化天然氣進(jìn)口量對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)影響更大.

綜上分區(qū)制研究,可以看到,區(qū)制1 下的影響系數(shù)比區(qū)制2 的狀態(tài)下的影響系數(shù)更大.同時(shí),進(jìn)一步證明了無(wú)論處于怎樣的狀態(tài)下,液化天然氣進(jìn)口量對(duì)下游企業(yè)價(jià)格指數(shù)的影響最大.

圖7 給出MSVAR 模型在兩種狀態(tài)下的平滑概率值. 由圖7 可知, 模型主要處在狀態(tài)1. 2012 年1月～2012 年4 月區(qū)制1 占總體,但從2012 年5 月開始, 從區(qū)制1 向區(qū)制2 轉(zhuǎn)換;2012 年6 月完全處在區(qū)制2,到了2012 年8 月又轉(zhuǎn)換至區(qū)制1. 2015 年2 月、2016 年9 月和2019 年1 月分別經(jīng)歷了三次狀態(tài)轉(zhuǎn)換主要分析如下.

圖7 MSVAR 模型二區(qū)制平滑概率圖Fig.7 Two zone smoothing probability of MSVAR model

2012 年1 月～2015 年2 月這段時(shí)間,模型主要處在狀態(tài)1,概率約等于1,模型處在狀態(tài)2 的概率很小,幾乎為零. 2012 年5 月和2015 年2 月有兩次狀態(tài)的轉(zhuǎn)換.這一結(jié)果表明,西氣東輸二線、三線以及川氣東送等開通,我國(guó)天然氣產(chǎn)量穩(wěn)定性和國(guó)內(nèi)供給能力增強(qiáng),使得天然氣市場(chǎng)打破了之前的平衡,出現(xiàn)了狀態(tài)轉(zhuǎn)換.2016 年9 月以后,出現(xiàn)了頻繁的區(qū)制轉(zhuǎn)移的多變時(shí)期,一直到2017 年8 月才穩(wěn)定下來(lái).

受全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境低迷、國(guó)際油價(jià)大跌的影響,國(guó)內(nèi)天然氣消費(fèi)量增速已降至10%以內(nèi),與油價(jià)掛鉤的中國(guó)LNG 進(jìn)口價(jià)格上漲,2018 年1 月～12 月LNG 到岸均價(jià)同比上漲42%,同時(shí)液化天然氣消費(fèi)量的上升以及液化天然氣進(jìn)口量的增加,液化天然氣市場(chǎng)的波動(dòng)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)出現(xiàn)了區(qū)制的轉(zhuǎn)換.

MSVAR 模型各個(gè)狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移概率, 處于區(qū)制1 的概率更高, 為0.91, 由區(qū)制1 向區(qū)制2 轉(zhuǎn)換的由0.09,處于區(qū)制2 的概率為0.60,由區(qū)制2 向區(qū)制1 轉(zhuǎn)換的概率為0.40,同時(shí)模型由區(qū)制2 轉(zhuǎn)向區(qū)制1 的概率要比相反方向的轉(zhuǎn)換概率高很多. 區(qū)制1 平均持續(xù)期為11.38 月,而區(qū)制2 平均持續(xù)期為1.67 個(gè)月. 總體而言,區(qū)制1 的持續(xù)概率最大,平均持續(xù)期最長(zhǎng),穩(wěn)定性最強(qiáng). 結(jié)果見表6.

表6 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和持續(xù)期Table 6 Probability matrix and duration of state transition

5 結(jié)束語(yǔ)

本文研究天然氣市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)城市燃?xì)馄髽I(yè)資本市場(chǎng)的影響效應(yīng).通過(guò)熵權(quán)法,構(gòu)建了下游企業(yè)城市燃?xì)鈨r(jià)格指數(shù). 利用STL 分解,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于Loess 的季節(jié)趨勢(shì)的分解. 采用結(jié)構(gòu)向量自回歸模型,通過(guò)脈沖響應(yīng)和方差分解研究天然氣市場(chǎng)波動(dòng)的影響效應(yīng),并以此為基礎(chǔ)建立二區(qū)制的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型. 結(jié)果發(fā)現(xiàn),液化天然氣進(jìn)口量對(duì)天然氣下游企業(yè)資本市場(chǎng)影響最大.各種有關(guān)天然氣的突發(fā)事件,使得天然氣市場(chǎng)存在波動(dòng)性.

隨著天然氣市場(chǎng)與下游企業(yè)資本市場(chǎng)關(guān)系的日益密切,天然氣市場(chǎng)的波動(dòng),無(wú)論是價(jià)格波動(dòng)、產(chǎn)量波動(dòng)還是進(jìn)口量的波動(dòng)會(huì)通過(guò)兩種方式傳導(dǎo)到下游企業(yè),既有成本傳導(dǎo)機(jī)制,也有金融傳導(dǎo)機(jī)制.所以穩(wěn)定天然氣市場(chǎng),不僅僅保證了下游企業(yè)城市燃?xì)獾挠行Ч┙o,為居民城市用氣和交通用氣提供了方便,同時(shí),也保證了下游天然氣產(chǎn)業(yè)鏈的穩(wěn)定.