國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫傳染機(jī)制研究

郭文偉

一、引言

大宗商品通常是指具有商品性質(zhì)、用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與消費(fèi)的物質(zhì)商品，可以進(jìn)入流通領(lǐng)域，但不能進(jìn)入零售環(huán)節(jié)。我國(guó)大宗商品現(xiàn)貨主要包括9大類：能源、鋼鐵、礦產(chǎn)、有色金屬、橡膠、農(nóng)產(chǎn)品、牲畜、油料油脂、食糖，共涵蓋了26種大宗商品現(xiàn)貨。大宗商品期貨主要包括能源化工、工業(yè)品、金屬、貴金屬、農(nóng)產(chǎn)品等五大類，其價(jià)格波動(dòng)密切影響著相關(guān)產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)成本乃至國(guó)計(jì)民生。在國(guó)內(nèi)，無論是大宗商品現(xiàn)貨市場(chǎng)還是大宗商品期貨市場(chǎng)，由于受到國(guó)內(nèi)市場(chǎng)供求因素、投機(jī)因素和國(guó)外大宗商品價(jià)格波動(dòng)沖擊等影響而一直呈現(xiàn)出暴漲暴跌的態(tài)勢(shì)。尤其是隨著我國(guó)政府在2015年11月實(shí)施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以來，在“三去一降一補(bǔ)”政策的影響下，我國(guó)大宗商品市場(chǎng)(尤其是能源化工和有色金屬)供需格局及對(duì)外依存問題發(fā)生了深刻轉(zhuǎn)變，但同時(shí)也出現(xiàn)了部分大宗商品價(jià)格極端波動(dòng)頻發(fā)現(xiàn)象，導(dǎo)致部分大宗商品泡沫化傾向日益嚴(yán)重并產(chǎn)生傳染效應(yīng)。

在2008年全球金融危機(jī)后，國(guó)外大宗商品也經(jīng)歷暴漲暴跌的走勢(shì)，其價(jià)格泡沫的膨脹和破滅對(duì)我國(guó)大宗商品市場(chǎng)走勢(shì)也產(chǎn)生了明顯沖擊。國(guó)內(nèi)外大宗商品期現(xiàn)貨市場(chǎng)之間的價(jià)格波動(dòng)溢出效應(yīng)日趨明顯。這不僅明顯加大了我國(guó)下游相關(guān)行業(yè)和企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，壓縮了相關(guān)企業(yè)的利潤(rùn)空間，同時(shí)也帶來了上游行業(yè)供給和產(chǎn)量的反復(fù)，破壞供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的已有成果。2021年4月8日，國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)召開第五十次會(huì)議，特別關(guān)注大宗商品價(jià)格走勢(shì)。隨后半個(gè)月內(nèi)，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議三提大宗商品漲價(jià)，要求打擊囤積居奇、哄抬價(jià)格，整頓市場(chǎng)秩序，穩(wěn)定市場(chǎng)價(jià)格，努力防止大宗商品價(jià)格攀升。顯然，中央政府已經(jīng)開始關(guān)注大宗商品價(jià)格極端走勢(shì)，并要求采取措施防止大宗商品價(jià)格泡沫化帶來的危害。那么從2019年上漲至今的國(guó)內(nèi)外大宗商品是否已經(jīng)出現(xiàn)了嚴(yán)重泡沫？是否已經(jīng)出現(xiàn)相互傳染？其傳染機(jī)制如何？對(duì)這些問題的研究在當(dāng)前深入推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的新時(shí)代背景下就具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義：一是從理論上揭示國(guó)內(nèi)外大宗商品期現(xiàn)貨市場(chǎng)泡沫的演變趨勢(shì)、結(jié)構(gòu)分化特征和傳染效應(yīng)，進(jìn)一步豐富現(xiàn)有大宗商品期現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的研究結(jié)論和內(nèi)容；二是通過測(cè)度國(guó)內(nèi)外大宗商品期現(xiàn)貨價(jià)格泡沫程度及識(shí)別其傳染路徑，為監(jiān)管層更好地認(rèn)識(shí)大宗商品期現(xiàn)貨市場(chǎng)泡沫程度及其結(jié)構(gòu)性分化特征提供實(shí)證支持，從而為其制定相應(yīng)防范大宗商品期現(xiàn)貨的泡沫破滅風(fēng)險(xiǎn)的政策措施提供參考思路；三是有利于幫助投資者優(yōu)化自身資產(chǎn)配置及套期保值策略，也為企業(yè)經(jīng)營(yíng)者預(yù)防大宗商品價(jià)格極端波動(dòng)提供有益啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)大宗商品價(jià)格泡沫化及其影響因素研究

所謂大宗商品價(jià)格泡沫，一般是指其市場(chǎng)價(jià)格持續(xù)超過其內(nèi)在價(jià)值的部分，這種資產(chǎn)泡沫具有收縮、膨脹甚至破滅的周期性演化特征。國(guó)外學(xué)者對(duì)于大宗商品價(jià)格泡沫方面的研究最早出現(xiàn)在二十世紀(jì)初期，由于分析工具的限制，當(dāng)時(shí)的眾多學(xué)者僅集中于在大宗商品價(jià)格異常波動(dòng)及其影響因素方面的研究，至今已形成豐富的研究成果。學(xué)者們發(fā)現(xiàn)大宗商品價(jià)格存在過度波動(dòng)現(xiàn)象。Masters(2008)[1]認(rèn)為大宗商品指數(shù)投機(jī)者大量進(jìn)出使得其價(jià)格波動(dòng)劇烈。大宗商品指數(shù)基金的多方力量使得商品期貨偏離了其基本面價(jià)值，產(chǎn)生了巨大的泡沫。Estienne等(2014)[2]基于12個(gè)農(nóng)產(chǎn)品期貨從1970年至2011年的日度交易數(shù)據(jù)研究投機(jī)泡沫是否存在以及泡沫行為模式對(duì)價(jià)格走勢(shì)的影響。研究結(jié)果表明，雖然大多數(shù)泡沫是短暫存在的，但其對(duì)價(jià)格的影響很大，無論是積極或者是消極的投機(jī)泡沫，都會(huì)引致市場(chǎng)在隨機(jī)游走中出現(xiàn)回調(diào)。柳松等(2015)[3]通過構(gòu)建Spline-GARCH模型研究了國(guó)際原油期貨市場(chǎng)低頻波動(dòng)的宏觀經(jīng)濟(jì)基本面影響因素及“過度波動(dòng)”現(xiàn)象的存在性，結(jié)果表明國(guó)際原油期貨市場(chǎng)存在顯著的“過度波動(dòng)”現(xiàn)象，且這種波動(dòng)是由于市場(chǎng)投機(jī)行為造成的。與此同時(shí)，眾多學(xué)者對(duì)于經(jīng)濟(jì)中引起大宗商品價(jià)格泡沫化的影響因素也進(jìn)行了深入分析，獲得了較為豐富的研究成果?？偟膩砜?，具有幾類影響因素：第一，市場(chǎng)供求因素。Alexandra等(2011)[4]認(rèn)為過度的金融投資活動(dòng)會(huì)造成大宗商品價(jià)格的短期波動(dòng)甚至泡沫化，但主導(dǎo)價(jià)格水平長(zhǎng)期波動(dòng)的因素仍是供需基本面。趙姜等(2013)[5]認(rèn)為鮮活農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的主要原因是人均供給量波動(dòng)較大，人均需求量則相對(duì)穩(wěn)定；需求價(jià)格彈性相對(duì)較低，而供給價(jià)格彈性較大等。Byrne等(2013)[6]運(yùn)用非平穩(wěn)面板和FAVAR方法對(duì)大宗商品價(jià)格的聯(lián)動(dòng)性和決定因素進(jìn)行了實(shí)證，結(jié)果表明需求和供給的沖擊都對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。譚小芬等(2014)[7]研究了國(guó)際大宗商品價(jià)格波動(dòng)原因尤其是中國(guó)因素對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響程度，實(shí)證表明總需求是主要因素，中國(guó)因素對(duì)大宗商品價(jià)格波動(dòng)的影響弱于發(fā)達(dá)國(guó)家，但呈現(xiàn)出擴(kuò)大趨勢(shì)。第二，實(shí)體經(jīng)濟(jì)因素。李靚和穆月英(2015)[8]認(rèn)為全球視角下的實(shí)體經(jīng)濟(jì)因素對(duì)大宗商品價(jià)格的影響是持久的。賈瑞和喬家君(2017)[9]基于MS-VAR模型對(duì)領(lǐng)先經(jīng)濟(jì)體與新興經(jīng)濟(jì)體的實(shí)體經(jīng)濟(jì)因素及貨幣因素對(duì)大宗商品價(jià)格的影響進(jìn)行了實(shí)證，發(fā)現(xiàn)新興經(jīng)濟(jì)體的實(shí)體經(jīng)濟(jì)因素影響大于領(lǐng)先經(jīng)濟(jì)體，而領(lǐng)先經(jīng)濟(jì)體的貨幣因素影響大于新興經(jīng)濟(jì)體。第三，宏觀經(jīng)濟(jì)政策因素。Reicher和Utlaut(2013)[10]發(fā)現(xiàn)擴(kuò)張性的貨幣政策沖擊會(huì)導(dǎo)致大宗商品價(jià)格和產(chǎn)出在短期內(nèi)急劇上升并出現(xiàn)泡沫化趨勢(shì)，貨幣政策對(duì)實(shí)際商品價(jià)格有著強(qiáng)大和巨大的邊際效應(yīng)。Harvey等(2017)[11]從歷史角度分析了大宗商品價(jià)格、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和利率之間的關(guān)系，并通過向量自回歸模型(VAR)和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)利率與大宗商品價(jià)格存在顯著正相關(guān)性，即寬松的貨幣政策傾向于導(dǎo)致商品價(jià)格短期泡沫化。Jian等(2017)[12]基于我國(guó)2005—2014年期間芝加哥期貨交易所和中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的價(jià)格泡沫，結(jié)果顯示中國(guó)自給率高的大宗商品(小麥和玉米)的投機(jī)泡沫程度低于國(guó)際市場(chǎng)，但自給率低的大宗商品(大豆)反之，這種差異是由不同市場(chǎng)之間的差異、我國(guó)與貿(mào)易相關(guān)的農(nóng)業(yè)政策及宏觀調(diào)控政策引起的。陳丹妮(2013)[13]認(rèn)為貨幣政策調(diào)整帶來的貨幣供應(yīng)量變動(dòng)會(huì)導(dǎo)致大宗商品價(jià)格的波動(dòng)。陳文(2015)[14]通過建立M1、M2、信貸余額、利率和期銅價(jià)格的向量自回歸模型，研究了我國(guó)貨幣政策對(duì)大宗商品價(jià)格(以期銅為例)帶來的影響，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)貨幣政策對(duì)期銅價(jià)格的影響顯著，且M1、M2和利率對(duì)期銅價(jià)格具有預(yù)測(cè)作用。張程和范立夫(2017)[15]利用結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR)研究了貨幣流動(dòng)性與石油價(jià)格之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)擴(kuò)張性貨幣政策與石油價(jià)格的上漲是相互促進(jìn)的。

(二)大宗商品價(jià)格泡沫測(cè)度研究

從大宗商品價(jià)格泡沫的測(cè)度方法來看，目前主要有三種方法：第一種檢測(cè)方法是基于非線性門限泡沫分析模型來分析資產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)的結(jié)構(gòu)突變特征來判斷是否存在泡沫(孟慶斌等，2008[16]；康志勇，2010[17])。第二種方法是基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型(MRS)對(duì)資產(chǎn)泡沫進(jìn)行檢測(cè)(Evans，1991[18]；Norden，1996[19]；趙鵬和曾劍云，2008[20])。第三種方法是Phillips等(2011，2015)[21][22]提出的可以檢驗(yàn)出單個(gè)周期性泡沫的SADF檢驗(yàn)法和可以同時(shí)檢驗(yàn)出多個(gè)周期性泡沫的基于單位根右側(cè)ADF泡沫檢驗(yàn)(BSADF)方法。其中，BSADF方法已經(jīng)成為當(dāng)前國(guó)際上最前沿的資產(chǎn)泡沫監(jiān)測(cè)方法。

從國(guó)內(nèi)當(dāng)前有關(guān)價(jià)格泡沫測(cè)度的研究對(duì)象來看，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要集中分析我國(guó)股價(jià)泡沫和房?jī)r(jià)泡沫，而專門分析大宗商品期現(xiàn)貨價(jià)格泡沫的文獻(xiàn)相對(duì)較少。在工業(yè)原材料方面，周偉和何建敏(2011)[23]采用對(duì)數(shù)周期加速冪模型(LPPL)分析了2008年金融危機(jī)后我國(guó)金屬期貨的投資泡沫存在性，其研究結(jié)果表明投機(jī)性泡沫顯著影響我國(guó)重金屬期貨(銅、鋅)價(jià)格的走高，而輕金屬期貨(鋁)、貴金屬期貨(黃金)、黑色金屬期貨(螺紋鋼)的投機(jī)性泡沫不明顯。在農(nóng)產(chǎn)品方面，王燕青等(2015)[24]采用SADF方法來測(cè)度我國(guó)雞蛋期貨在2013年11月至2015年3月期間的周期性泡沫，發(fā)現(xiàn)在研究時(shí)期內(nèi)存在短期的價(jià)格泡沫。李劍和李崇光(2017)[25]采用BSADF動(dòng)態(tài)測(cè)度了我國(guó)10種農(nóng)產(chǎn)品期貨在2006—2014年的價(jià)格泡沫，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在研究時(shí)期內(nèi)，除了小麥期貨，其他9個(gè)農(nóng)產(chǎn)品期貨中均顯著存在周期性泡沫。劉國(guó)棟和蘇志偉(2018)[26]采用BSADF方法分析了我國(guó)“菜籃子”價(jià)格總體指數(shù)(2010年10月—2017年12月)的九類農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)的周期性泡沫存在性，最終發(fā)現(xiàn)有四類農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)存在周期性泡沫，而其他五類農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)不存在周期性泡沫并進(jìn)一步分析了這些泡沫的成因。黃慧蓮等(2018)[27]采用BSADF分析了我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)中13個(gè)期貨品種上市以來的周期性泡沫存在性，結(jié)果表明我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨中存在價(jià)格泡沫，但各種泡沫之間差異較大。倪子越等(2019)[28]利用GSADF方法測(cè)度了我國(guó)2013年后上市的農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格泡沫，并進(jìn)一步分析其特征，發(fā)現(xiàn)投機(jī)資本在不同品種和不同交易所間存在輪動(dòng)效應(yīng)。

綜上所述，現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外關(guān)于資產(chǎn)價(jià)格泡沫的研究文獻(xiàn)主要以房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)為研究對(duì)象，而對(duì)大宗商品價(jià)格泡沫的研究相對(duì)較少。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有少數(shù)文獻(xiàn)主要基于SADF、BSADF方法來測(cè)度我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)和金屬期貨的周期性泡沫，而對(duì)其他大類商品期現(xiàn)貨(能源、金屬、鋼鐵、礦產(chǎn)等)價(jià)格泡沫的研究較為缺乏，更鮮有文獻(xiàn)對(duì)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)及傳染效應(yīng)展開詳細(xì)討論。然而，隨著中央政府持續(xù)推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，我國(guó)大宗商品期現(xiàn)貨(比如農(nóng)產(chǎn)品、有色金屬、能源化工等)供需關(guān)系發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變，尤其是2020年新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，各國(guó)陸續(xù)實(shí)施停工停產(chǎn)、居家隔離等抗疫措施，使得全球大宗商品短期內(nèi)供過于求，從而出現(xiàn)了價(jià)格極端下跌趨勢(shì)。2021年以來，隨著各國(guó)復(fù)工復(fù)產(chǎn)，各類大宗商品需求短期出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，從而導(dǎo)致之前受疫情影響的商品庫存出現(xiàn)供不應(yīng)求的局面，促使各類大宗商品價(jià)格全面持續(xù)大幅上漲。顯然，近幾年來，全球大宗商品價(jià)格暴漲暴跌現(xiàn)象頻繁發(fā)生，部分大宗商品價(jià)格泡沫化傾向嚴(yán)重，這不僅為投資者帶來極端波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，也深刻影響下游相關(guān)行業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本和利潤(rùn)空間，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面沖擊。因此，有必要全面測(cè)度國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫，厘清各類大宗商品價(jià)格泡沫的交互影響程度，在此基礎(chǔ)上揭示各類大宗商品價(jià)格泡沫之間的傳染機(jī)制，為制定科學(xué)合理的大宗商品價(jià)格泡沫風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控政策提供有益的啟示。相比現(xiàn)有研究，本文的特色在于：第一，研究視角的創(chuàng)新。首次以全球大宗商品期現(xiàn)貨為研究對(duì)象，基于BSADF方法全面動(dòng)態(tài)測(cè)度了全球大宗商品價(jià)格泡沫、存續(xù)周期和發(fā)生頻次，進(jìn)而比較了各類大宗商品價(jià)格泡沫的異質(zhì)性。第二，拓展了高維動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型在資產(chǎn)價(jià)格泡沫研究上的應(yīng)用，使用該模型揭示全球大宗商品價(jià)格泡沫之間的復(fù)雜相依結(jié)構(gòu)、傳染效應(yīng)及傳染路徑；與此同時(shí)，結(jié)合格蘭杰因果關(guān)系法來分析各大宗商品價(jià)格泡沫之間的因果關(guān)系。這些研究結(jié)論將能為化解國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格泡沫傳染風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革及促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康運(yùn)行提供決策支持。

三、大宗商品價(jià)格泡沫及其傳染效應(yīng)的測(cè)度模型

(一)大宗商品價(jià)格泡沫測(cè)度模型

Phillips和Yu(2011)[21]在單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷幕A(chǔ)上進(jìn)行拓展，提出了如下公式(1)，該式中pt為資產(chǎn)價(jià)格，ρ為資產(chǎn)價(jià)格的滯后一階回歸系數(shù)，εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)，Δpt-j為滯后J階的資產(chǎn)價(jià)格pt差分項(xiàng)。Phillips和Yu(2011)[21]在公式(1)的基礎(chǔ)上，提出了右側(cè)單位根ADF檢驗(yàn)法(簡(jiǎn)稱SADF)來檢驗(yàn)單個(gè)資產(chǎn)泡沫的存續(xù)周期時(shí)點(diǎn)，這是以向前遞歸回歸技術(shù)為支撐的一種檢驗(yàn)方法，也就是將直接檢驗(yàn)資產(chǎn)價(jià)格pt是否存在泡沫的傳統(tǒng)思維轉(zhuǎn)換到檢驗(yàn)pt是否存在弱爆炸性過程特征，即檢驗(yàn)自回歸系數(shù)ρ是否顯著大于1。當(dāng)ρ≤1時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格不存在泡沫或處于平穩(wěn)趨勢(shì)；當(dāng)ρ>1時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)將出現(xiàn)自我增強(qiáng)的趨勢(shì)而不斷走高，進(jìn)而出現(xiàn)價(jià)格泡沫。

(1)

由于SADF檢驗(yàn)方法只能識(shí)別出整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)的單個(gè)資產(chǎn)泡沫，Phillips等(2015)[22]提出了BSADF檢驗(yàn)法來檢測(cè)多個(gè)資產(chǎn)泡沫及其存續(xù)時(shí)點(diǎn)。該方法原理可詳見文獻(xiàn)[22]，這里僅介紹其對(duì)資產(chǎn)泡沫存續(xù)時(shí)點(diǎn)的判斷標(biāo)準(zhǔn)：

(2)

(3)

(二)大宗商品價(jià)格泡沫傳染效應(yīng)測(cè)度：高維動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型

至今為止，較少國(guó)內(nèi)學(xué)者研究基于R-Vine Copula模型的資產(chǎn)泡沫間相依結(jié)構(gòu)特征，且尚未有文獻(xiàn)專門分析國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫間相依結(jié)構(gòu)及傳染效應(yīng)；而本文將采用高維動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型來全面描繪國(guó)內(nèi)外各大宗商品價(jià)格泡沫間的相依結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)傳染效應(yīng)。這里采用兩種思路：第一種是首先對(duì)整個(gè)研究時(shí)期進(jìn)行R-Vine Copula建模分析，獲得各大宗商品價(jià)格泡沫之間的靜態(tài)相依結(jié)構(gòu)；然后假設(shè)在整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)相依結(jié)構(gòu)保持不變，進(jìn)而采用滑動(dòng)窗口技術(shù)來分析大宗商品價(jià)格泡沫之間的動(dòng)態(tài)相依性(傳染效應(yīng))及相連節(jié)點(diǎn)之間Copula類型的演化特征。第二種是首先采用滑動(dòng)窗口技術(shù)來對(duì)整個(gè)研究時(shí)期進(jìn)行滾動(dòng)建模分析，然后提取每次滾動(dòng)區(qū)間估計(jì)結(jié)果(相依結(jié)構(gòu)參數(shù)、池信息量準(zhǔn)則AIC和貝葉斯信息準(zhǔn)則BIC)，最后通過分析這些估計(jì)結(jié)果來綜合判斷是否存在結(jié)構(gòu)突變及其驅(qū)動(dòng)因素。這里以24個(gè)月為滾動(dòng)估計(jì)的固定窗口期，以1個(gè)月作為滾動(dòng)步長(zhǎng)，共需滾動(dòng)估計(jì)143次，從而獲得2009年5月—2021年2月的動(dòng)態(tài)分析結(jié)果。

四、國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫測(cè)度與比較

(一)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格指數(shù)的選取說明

為了全面反映國(guó)內(nèi)外大宗商品期現(xiàn)貨的價(jià)格走勢(shì)，這里采用由商務(wù)部發(fā)布的中國(guó)大宗商品價(jià)格指數(shù)(CCPI)來代表我國(guó)大宗商品現(xiàn)貨的價(jià)格水平及走勢(shì)。該系列指數(shù)包括9大類商品現(xiàn)貨(能源NYXH、鋼鐵GTXH、礦產(chǎn)KCXH、有色金屬JSXH、橡膠XJXH、農(nóng)產(chǎn)品NCPXH、牲畜SCXH、油料油脂YZYLXH、食糖STXH)，是目前我國(guó)最具權(quán)威性和代表性的大宗商品現(xiàn)貨價(jià)格指數(shù)。與此同時(shí)，采用南華商品期貨研究所推出的四大類商品期貨(工業(yè)品期貨GYPQH、金屬期貨JSQH、能化期貨NHQH和農(nóng)產(chǎn)品期貨NCPQH)進(jìn)行分析；貴金屬期貨由于推出時(shí)間較晚而沒有納入本文分析范圍。國(guó)外大宗商品現(xiàn)貨價(jià)格指數(shù)采用具有全球代表性的CRB現(xiàn)貨指數(shù)(包括食品GWSPXH、食用油GWSYYXH、家禽GWJQXH、金屬GWJSXH、工業(yè)品GWGYPXH、紡織GWFZXH)。由于目前國(guó)際上只有具體品種的大宗商品期貨價(jià)格，而沒有類似南華商品期貨研究所那樣編制的大類商品期貨價(jià)格指數(shù)，目前國(guó)外比較有代表性的是路透杰富瑞商品期貨指數(shù)(常簡(jiǎn)稱為RJ指數(shù))，能夠較好衡量國(guó)外大宗商品期貨市場(chǎng)狀況，且國(guó)際原油期貨在RJ指數(shù)中占有較大權(quán)重(40%以上)，因此，這里采用RJ指數(shù)來代表國(guó)外大宗商品期貨(GWQH)，不再單獨(dú)納入國(guó)際原油期貨進(jìn)行實(shí)證分析。研究時(shí)期統(tǒng)一為2006年6月至2021年2月(樣本數(shù)為177)。以上20類大宗商品價(jià)格指數(shù)均為月度數(shù)據(jù)，均來自東方財(cái)富網(wǎng)Choice金融數(shù)據(jù)庫。

(二)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫存在性檢驗(yàn)

基于SADF和BSADF檢驗(yàn)法對(duì)各大宗商品的價(jià)格泡沫存在性的檢驗(yàn)結(jié)果見下表1。遞歸估計(jì)分析參照Phillips等(2015)[22]的做法，設(shè)定最小樣本窗口長(zhǎng)度為1年，步長(zhǎng)為一個(gè)月，每次完成遞歸估計(jì)后就新增一個(gè)樣本(一個(gè)月)到估計(jì)窗口中進(jìn)行循環(huán)估計(jì)直至樣本終點(diǎn)。為了獲得各大宗商品的統(tǒng)計(jì)量SADF臨界值(CV-SADF)和統(tǒng)計(jì)量BSADF臨界值(CV-BSADF)，本文對(duì)各大宗商品均進(jìn)行了2 000次模擬，從而得到這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量在10%、5%和1%置信水平上的臨界值，為后面判斷各大宗商品價(jià)格泡沫的存在性及其存續(xù)周期時(shí)點(diǎn)奠定基礎(chǔ)。由表1中可知，BSADF方法能夠檢測(cè)出SADF方法所無法檢測(cè)到的價(jià)格泡沫。比如，基于SADF方法檢測(cè)結(jié)果表明國(guó)內(nèi)食糖現(xiàn)貨和橡膠現(xiàn)貨不存在價(jià)格泡沫，而基于BSADF方法表明國(guó)內(nèi)食糖現(xiàn)貨和橡膠現(xiàn)貨在1%的置信水平上存在價(jià)格泡沫。因此，后續(xù)討論以BSADF方法檢驗(yàn)結(jié)果為依據(jù)。從各類大宗期現(xiàn)商品的BSADF值及其在1%、5%、10%置信水平上的臨界值(CV-BSADF10%、CV-BSADF5%、CV-BSADF1%)的比較可知，國(guó)內(nèi)的能源現(xiàn)貨、礦產(chǎn)現(xiàn)貨、橡膠現(xiàn)貨、農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨、牲畜現(xiàn)貨、油脂油料現(xiàn)貨、食糖現(xiàn)貨在1%的置信水平上存在價(jià)格泡沫；而鋼鐵現(xiàn)貨在5%的置信水平上存在價(jià)格泡沫。國(guó)外市場(chǎng)中只有工業(yè)品現(xiàn)貨在5%的置信水平上存在價(jià)格泡沫，而其他國(guó)外大宗期現(xiàn)貨均不存在價(jià)格泡沫。

表1 國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫的存在性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫存續(xù)周期時(shí)點(diǎn)及其泡沫程度比較

上述各大宗商品在整個(gè)研究時(shí)期內(nèi)出現(xiàn)的泡沫次數(shù)、最長(zhǎng)泡沫周期及泡沫程度均值見表2。表中剔除了泡沫存續(xù)期小于log(T)的商品價(jià)格泡沫，其中T為樣本長(zhǎng)度，泡沫存續(xù)周期小于2個(gè)月的泡沫不計(jì)入統(tǒng)計(jì)范圍，這是借鑒Phillips等(2015)[22]為防止過度識(shí)別價(jià)格泡沫的做法。

從表2可知，在國(guó)內(nèi)現(xiàn)貨市場(chǎng)中，能源現(xiàn)貨共出現(xiàn)8次價(jià)格泡沫，最長(zhǎng)泡沫周期延續(xù)了4個(gè)月(2014年10月—2015年1月)，峰值達(dá)到4.907；鋼鐵現(xiàn)貨發(fā)生了5次周期性泡沫，最長(zhǎng)周期歷時(shí)14個(gè)月(2007年7月—2008年8月)，泡沫峰值最大為3.133；礦產(chǎn)現(xiàn)貨共發(fā)生了6次周期性泡沫，最長(zhǎng)歷時(shí)5個(gè)月(2007年6月—2007年10月)，價(jià)格泡沫最高達(dá)3.733；橡膠現(xiàn)貨發(fā)生4次周期性泡沫，最長(zhǎng)歷時(shí)4個(gè)月(2010年11月—2011年2月)，泡沫峰值最大為3.710；農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨發(fā)生5次周期性泡沫，最長(zhǎng)歷時(shí)5個(gè)月(2020年10月—2021年2月)，泡沫峰值最大為4.398；牲畜現(xiàn)貨共發(fā)生了4次周期性泡沫，最久長(zhǎng)達(dá)8個(gè)月(2019年8月—2020年3月)，泡沫峰值最大為7.491；油料油脂現(xiàn)貨出現(xiàn)6次周期性泡沫，最久長(zhǎng)達(dá)8個(gè)月(2007年9月—2008年4月)，泡沫峰值最大為4.122；食糖現(xiàn)貨出現(xiàn)4次周期性泡沫，最長(zhǎng)一次僅有3個(gè)月(2009年12月—2010年2月)，峰值達(dá)3.616。在國(guó)內(nèi)大宗商品期貨方面，只有金屬期貨在研究時(shí)期內(nèi)出現(xiàn)價(jià)格泡沫，共發(fā)生3次，最長(zhǎng)持續(xù)4個(gè)月(2020年11月—2021年2月)，價(jià)格泡沫最高為2.986；國(guó)外市場(chǎng)中只有工業(yè)品現(xiàn)貨出現(xiàn)了5次泡沫，最長(zhǎng)泡沫持續(xù)了4個(gè)月(2015年9月—2015年12月)，泡沫峰值最大為2.731。

表2 國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫統(tǒng)計(jì)匯總

圖1對(duì)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫在整個(gè)時(shí)期內(nèi)的均值進(jìn)行排序。從中可知，大宗商品價(jià)格泡沫程度最大的前三名分別為國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨、鋼鐵現(xiàn)貨和能源現(xiàn)貨，且均值為正數(shù)，而其他17類大宗商品價(jià)格泡沫均值都為負(fù)值，均值最小的兩位分別是國(guó)外家禽現(xiàn)貨和食用油現(xiàn)貨?？傮w上看，國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格泡沫程度要大于國(guó)外大宗商品價(jià)格泡沫程度。從最近一年來的走勢(shì)看，除了國(guó)外商品期貨價(jià)格泡沫趨于下降外，中國(guó)大宗商品期現(xiàn)貨價(jià)格泡沫和國(guó)外大宗商品現(xiàn)貨價(jià)格泡沫走勢(shì)均出現(xiàn)持續(xù)的上漲態(tài)勢(shì)。

圖1 國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫均值比較

五、國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫的相依結(jié)構(gòu)及傳染效應(yīng)

(一)各大宗商品價(jià)格泡沫靜態(tài)相依結(jié)構(gòu)

為了進(jìn)一步分析國(guó)內(nèi)外各大宗商品價(jià)格泡沫間相依結(jié)構(gòu)及傳染效應(yīng)，本文通過R-Vine Copula模型來對(duì)上述20類大宗商品價(jià)格泡沫進(jìn)行整體建模分析。參考Diβmanna等(2013)[29]基于最大生成樹原則確定最佳RVM，并基于似然函數(shù)值LL最大、AIC和BIC值最小的原則來確定最佳的Copula模型，用R語言編程實(shí)現(xiàn)相連節(jié)點(diǎn)之間最佳Copula類型的確定和參數(shù)估計(jì)。由于文章篇幅限制，這里僅展示第一棵樹的相依結(jié)構(gòu)及其估計(jì)結(jié)果(見圖2)，而不再給出具體的RVM矩陣、估計(jì)參數(shù)矩陣、研究時(shí)期內(nèi)大宗商品價(jià)格泡沫其他棵樹的相依結(jié)構(gòu)(1)對(duì)其他估計(jì)結(jié)果(RVM矩陣、估計(jì)參數(shù)矩陣和每棵樹的相依結(jié)構(gòu)等)感興趣的讀者，可向作者索取。。

圖2 整個(gè)時(shí)期內(nèi)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫的靜態(tài)相依結(jié)構(gòu)

在整個(gè)時(shí)期內(nèi)，國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫的靜態(tài)相依結(jié)構(gòu)中共出現(xiàn)了10種Copula類型符號(hào)(N、t、G、F、BB1、BB7、BB8、BB8_270、SBB7、SBB8)，分別代表了Normal、Student t、Gumble、Frank、Clayton-Gumbel、Joe-Clayton、Frank-Joe、Rotated Frank-Joe 270 degrees、Survival Joe-Clayton、Survival Joe-Frank。其中，N、t、F、BB8、SBB8適合刻畫具有上下尾對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；G適合刻畫上尾相依結(jié)構(gòu)特征；BB8_270適合刻畫上下尾對(duì)稱的負(fù)向相依結(jié)構(gòu)特征。BB1、BB7、SBB7適合刻畫具有上下尾非對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征。在整個(gè)相依結(jié)構(gòu)中，國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨、農(nóng)產(chǎn)品期貨和國(guó)外商品期貨均處于中心樞紐地位。能源現(xiàn)貨分別與鋼鐵現(xiàn)貨、油脂油料現(xiàn)貨、國(guó)外商品期貨直接相連，各自的相依性分別為0.29、0.34、0.43；國(guó)外商品期貨直接與國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨、能化期貨和國(guó)外金屬現(xiàn)貨直接相連，各自相依性分別為0.43、0.41、0.41；顯然，國(guó)內(nèi)外能源期貨及現(xiàn)貨的價(jià)格泡沫之間的相依性較高，說明存在緊密的聯(lián)動(dòng)性。國(guó)內(nèi)工業(yè)品期貨直接與金屬現(xiàn)貨、牲畜現(xiàn)貨、金屬期貨、能化期貨相連，各自的相依性分別為0.5、-0.22、0.61、0.61。國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨直接與橡膠現(xiàn)貨、農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨、油脂油料現(xiàn)貨相連，各自的相依性分別為0.29、0.28、0.37。與此同時(shí)，國(guó)外食品現(xiàn)貨分別與國(guó)內(nèi)金屬期貨、國(guó)外食用油現(xiàn)貨和家禽現(xiàn)貨直接相連，各自的相依性分別為0.33、0.53、0.44。橫向比較來看，能源期貨及現(xiàn)貨價(jià)格泡沫與金屬期貨及現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間的相依性要高于其他相連的大宗商品價(jià)格泡沫相依性。相依性水平比較高的是國(guó)外市場(chǎng)中金屬現(xiàn)貨與工業(yè)品現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間的相依性(0.72)，而國(guó)內(nèi)金屬期貨價(jià)格泡沫與國(guó)外食品現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間的相依性最小，為-0.33。

從相依結(jié)構(gòu)類型來看，相連的大宗商品價(jià)格泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)存在明顯差異，主要存在四種情況：一是存在上下尾對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)。比如，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中，能源現(xiàn)貨與鋼鐵現(xiàn)貨、能源現(xiàn)貨與油脂油料現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨與牲畜現(xiàn)貨、農(nóng)產(chǎn)品期貨與橡膠現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨和金屬期貨、礦產(chǎn)現(xiàn)貨與油脂油料現(xiàn)貨的價(jià)格泡沫之間就存在上下尾對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)。在國(guó)外市場(chǎng)中，商品期貨與金屬現(xiàn)貨、金屬現(xiàn)貨與工業(yè)品現(xiàn)貨、家禽現(xiàn)貨與食品現(xiàn)貨的價(jià)格泡沫之間同樣存在上下尾對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)。這說明上述相連的大宗商品在價(jià)格泡沫演化方向存在高度的趨同性；也即，大宗商品價(jià)格泡沫的膨脹與收縮上存在明顯的同步性。二是存在下尾相依結(jié)構(gòu)。比如，國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨與農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨、農(nóng)產(chǎn)品期貨與油脂油料現(xiàn)貨的價(jià)格泡沫之間就存在下尾相依結(jié)構(gòu)。同樣，國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨與國(guó)外商品期貨之間也存在下尾相依結(jié)構(gòu)。這說明這些相連的大宗商品在價(jià)格泡沫收縮時(shí)存在趨同性，而在價(jià)格泡沫膨脹時(shí)沒有同步性。三是存在上尾大下尾小的非對(duì)稱相依結(jié)構(gòu)。比如，國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨與國(guó)外紡織現(xiàn)貨、國(guó)外市場(chǎng)現(xiàn)貨與國(guó)外食用油現(xiàn)貨之間就存在上尾大下尾小的相依結(jié)構(gòu)。這說明這些大宗商品在價(jià)格泡沫膨脹時(shí)的聯(lián)動(dòng)性要大于價(jià)格泡沫收縮時(shí)的聯(lián)動(dòng)性。四是存在上尾小下尾大的非對(duì)稱相依結(jié)構(gòu)。比如，國(guó)內(nèi)橡膠現(xiàn)貨與食糖現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨與有色金屬現(xiàn)貨、能化期貨與國(guó)外商品期貨的價(jià)格泡沫之間存在上尾小下尾大的相依結(jié)構(gòu)，說明這些大宗商品的價(jià)格泡沫在收縮時(shí)的聯(lián)動(dòng)性要大于價(jià)格泡沫在膨脹時(shí)的聯(lián)動(dòng)性。

(二)各大宗商品價(jià)格泡沫因果關(guān)系

圖2只是刻畫了各大宗商品價(jià)格泡沫之間的靜態(tài)相依結(jié)構(gòu)及其相依性，但沒有揭示出相連大宗商品價(jià)格泡沫間的因果關(guān)系。對(duì)此，這里進(jìn)一步利用格蘭杰因果關(guān)系法對(duì)整個(gè)相依結(jié)構(gòu)中相連大宗商品價(jià)格泡沫之間的因果關(guān)系進(jìn)行分析，以此探明其泡沫傳染路徑。檢驗(yàn)步驟為：首先對(duì)這20類大宗商品價(jià)格泡沫序列進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)(ADF單位根檢驗(yàn))，發(fā)現(xiàn)除農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨價(jià)格泡沫序列外(其一階差分為平穩(wěn)時(shí)間序列)，其他均為平穩(wěn)時(shí)間序列；然后基于兩兩相連的大宗商品價(jià)格泡沫序列構(gòu)建二元向量自回歸模型，根據(jù)AIC值最小準(zhǔn)則來確定模型的最佳滯后階數(shù)；最后基于最佳滯后階數(shù)進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果(2)為了文章內(nèi)容的直觀，這里不再給出這20類大宗商品價(jià)格泡沫之間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果，而以文中圖3的形式表示出來；感興趣的讀者可向作者索取。見圖3。圖中箭頭方向表示格蘭杰因果方向，對(duì)應(yīng)的百分?jǐn)?shù)為置信水平。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，國(guó)外商品期貨在1%的置信水平上是國(guó)外金屬現(xiàn)貨泡沫和國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨泡沫的單向格蘭杰原因。這表示國(guó)外商品期貨市場(chǎng)出現(xiàn)泡沫時(shí)，會(huì)引致國(guó)外金屬現(xiàn)貨和我國(guó)能源現(xiàn)貨出現(xiàn)價(jià)格泡沫。同時(shí)，油脂油料現(xiàn)貨在1%的置信水平上是能源現(xiàn)貨價(jià)格泡沫的單向格蘭杰原因，而礦產(chǎn)現(xiàn)貨和農(nóng)產(chǎn)品期貨在5%的置信水平上均是油脂油料現(xiàn)貨價(jià)格泡沫的單向格蘭杰原因，這說明我國(guó)礦產(chǎn)現(xiàn)貨和農(nóng)產(chǎn)品期貨出現(xiàn)價(jià)格泡沫時(shí)，會(huì)進(jìn)一步傳染油脂油料現(xiàn)貨，再進(jìn)而傳染能源現(xiàn)貨。而國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨價(jià)格泡沫與鋼鐵現(xiàn)貨價(jià)格泡沫在5%的置信水平上互為格蘭杰原因，說明彼此相互促進(jìn)互為因果。食糖現(xiàn)貨和農(nóng)產(chǎn)品期貨在1%的置信水平上是橡膠現(xiàn)貨價(jià)格泡沫的單向格蘭杰原因，說明當(dāng)食糖現(xiàn)貨或農(nóng)產(chǎn)品期貨出現(xiàn)價(jià)格泡沫時(shí)，會(huì)帶動(dòng)橡膠現(xiàn)貨出現(xiàn)價(jià)格泡沫。我國(guó)工業(yè)品期貨與金屬期貨、能化期貨在5%的置信水平上互為格蘭杰原因，說明工業(yè)品期貨價(jià)格泡沫與能化期貨和金屬期貨的價(jià)格泡沫之間會(huì)相互傳染。與此同時(shí)，工業(yè)品期貨價(jià)格泡沫會(huì)單向傳染有色金屬現(xiàn)貨。國(guó)外工業(yè)現(xiàn)貨價(jià)格泡沫與金屬現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間會(huì)相互傳染。在國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫互動(dòng)方面，除了國(guó)外期貨市場(chǎng)泡沫會(huì)傳染我國(guó)能源現(xiàn)貨外，國(guó)外紡織現(xiàn)貨價(jià)格泡沫也會(huì)單向傳染我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨?？傮w上看，處于中心樞紐地位的大宗商品在價(jià)格泡沫傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)上發(fā)揮的作用存在明顯差異。國(guó)外大宗商品期貨市場(chǎng)和我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨處于價(jià)格泡沫傳遞的源頭，而我國(guó)能源現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨則發(fā)揮著承接和擴(kuò)散價(jià)格泡沫的中介作用。

圖3 國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫因果關(guān)系(第一棵樹)

(三)各大宗商品價(jià)格泡沫之間的動(dòng)態(tài)相依性及相依結(jié)構(gòu)演化特征

1.動(dòng)態(tài)相依性。

由于基于整個(gè)時(shí)期的研究樣本下各大宗商品價(jià)格泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)具有較好的穩(wěn)定性，因此，我們基于上述第一種思路下的滾動(dòng)估計(jì)來獲得各大宗商品價(jià)格泡沫之間的動(dòng)態(tài)相依性。這里重點(diǎn)分析在靜態(tài)相依結(jié)構(gòu)中處于中心樞紐地位的節(jié)點(diǎn)與其相連節(jié)點(diǎn)之間的動(dòng)態(tài)相依性。從動(dòng)態(tài)相依性均值來看，在國(guó)內(nèi)，工業(yè)品期貨泡沫與金屬期貨泡沫、能化期貨泡沫、有色金屬現(xiàn)貨泡沫之間的相依性普遍較大，分別為0.68、0.66、0.50，而且這三者走勢(shì)較為類似，均在2019年后開始出現(xiàn)持續(xù)大幅下跌趨勢(shì)，甚至在2021年出現(xiàn)負(fù)相依性，說明在2019年之前這三種大宗商品價(jià)格泡沫演化趨勢(shì)較為同步，存在相互促進(jìn)的關(guān)系，但在2019年之后，這種演化同步性被打破，甚至出現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的關(guān)系。同時(shí)，工業(yè)品期貨泡沫與牲畜現(xiàn)貨泡沫之間的相依性均值較小(-0.24)，從走勢(shì)上看，大部分時(shí)期相依性為負(fù)值，說明這兩種商品價(jià)格泡沫變化趨勢(shì)相反。

能源現(xiàn)貨泡沫與鋼鐵現(xiàn)貨泡沫之間的相依性均值為0.29；從走勢(shì)上看，除了2012年8月至2014年8月期間兩者的相依性處于負(fù)值狀態(tài)外，其他時(shí)期內(nèi)兩者的相依性均處于震蕩上漲的正值狀態(tài)。這說明這兩種泡沫在研究時(shí)期內(nèi)大部分時(shí)間存在相互促進(jìn)的關(guān)系。

農(nóng)產(chǎn)品期貨泡沫與橡膠現(xiàn)貨泡沫、農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨泡沫、油脂油料現(xiàn)貨泡沫之間的相依性均值分別為0.30、0.33、0.44，說明總體上這三種大宗商品價(jià)格泡沫存在相互促進(jìn)關(guān)系。從走勢(shì)來看，農(nóng)產(chǎn)品期貨泡沫與油脂油料現(xiàn)貨泡沫的相依性基本在[0,0.68]的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，且具有逐漸上升趨勢(shì)。農(nóng)產(chǎn)品期貨泡沫與農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨泡沫之間的相依性走勢(shì)波動(dòng)較為激烈，在2009—2014年期間處于震蕩走高的正相依性趨勢(shì)，在2015—2021年期間出現(xiàn)先跌后漲的趨勢(shì)，甚至在2016年前后出現(xiàn)負(fù)相依性，隨后從2017年至今出現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)。這說明農(nóng)產(chǎn)品期貨及現(xiàn)貨泡沫之間并非總是存在相互促進(jìn)的狀態(tài)，也在局部時(shí)期處于此消彼長(zhǎng)的狀態(tài)，目前兩者相依性較高(0.61)。同樣，農(nóng)產(chǎn)品期貨泡沫與橡膠現(xiàn)貨泡沫之間的相依性走勢(shì)波動(dòng)更加激烈，在[-0.45,0.80]區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)明顯的寬幅震蕩，說明兩者之間存在相互促進(jìn)和相互抑制的輪換關(guān)系。

在國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫互動(dòng)方面，國(guó)外商品期貨泡沫與能化期貨泡沫、能源現(xiàn)貨泡沫之間的相依性均值分別為0.37、0.34；從走勢(shì)來看，這兩者的走勢(shì)在2018年之前基本同步，均保持水平震蕩趨勢(shì)，但國(guó)外商品期貨泡沫與能化期貨泡沫的相依性在2018年之后就出現(xiàn)快速下降，直至2019年9月的最低值(-0.68)，隨后開始震蕩上升至2021年2月的0值附近。國(guó)外商品期貨泡沫與能源現(xiàn)貨泡沫的相依性更早在2018年年初就開始出現(xiàn)快速下跌趨勢(shì)，并于2019年5月達(dá)到最低值(-0.56)，隨后出現(xiàn)反轉(zhuǎn)上漲趨勢(shì)至今達(dá)到0.74。這說明國(guó)內(nèi)外能源期貨及現(xiàn)貨泡沫之間存在復(fù)雜的傳染效應(yīng)，不是線性的正向傳染效應(yīng)，而是正負(fù)向傳染效應(yīng)交替出現(xiàn)。與此同時(shí)，國(guó)外食品現(xiàn)貨泡沫與國(guó)內(nèi)金屬期貨泡沫之間的相依性均值為-0.26；從走勢(shì)來看，除了在2015年3月—2017年8月出現(xiàn)正相依性外，其他時(shí)期均為負(fù)相依性。也即，兩者之間除了局部時(shí)期存在相互促進(jìn)關(guān)系外，其他大部分時(shí)間存在此消彼長(zhǎng)關(guān)系。

在國(guó)外市場(chǎng)方面，金屬現(xiàn)貨泡沫與工業(yè)品現(xiàn)貨泡沫之間的相依性在整個(gè)時(shí)期內(nèi)均處于較高的正相依性狀態(tài)(相依性均值高達(dá)0.72)，且波動(dòng)幅度較小。這說明國(guó)外金屬現(xiàn)貨泡沫與工業(yè)品現(xiàn)貨泡沫之間始終存在較為強(qiáng)烈的相互傳染效應(yīng)，且泡沫演化趨勢(shì)較為同步。同樣，商品期貨泡沫與金屬現(xiàn)貨泡沫之間也基本保持正相依性(相依性均值為0.52)，說明兩者的泡沫演化趨勢(shì)較為同步，存在明顯的傳染效應(yīng)。食品現(xiàn)貨泡沫與家禽現(xiàn)貨泡沫之間的相依性出現(xiàn)正負(fù)交替的寬幅波動(dòng)趨勢(shì)，除了在局部時(shí)期(2013年11月—2015年1月)出現(xiàn)負(fù)相依性外，其他時(shí)期均為正相依性。這說明兩者關(guān)系總體上是以相互促進(jìn)為主，凸顯出明顯的正向傳染效應(yīng)。

2.相依結(jié)構(gòu)演化特征。

通過對(duì)每個(gè)時(shí)點(diǎn)上相依結(jié)構(gòu)中相連節(jié)點(diǎn)的Copula類型匯總可知，共出現(xiàn)了15種Copula模型 (t、N、F、G、C、SG、SC、SJ、J、J270、G90、J90、C270、G270、C90)(3)15種Copula模型(t、N、F、G、C、SG、SC、SJ、J、J270、G90、J90、C270、G270、C90)分別為Student t、Gaussian、Frank、Gumbel、Clayton、Survival Gumbel、Survival Clayton、Survival Joe、Joe、Rotated Joe 270 degrees、Rotated Gumbel 90degrees、Rotated Joe 90degrees、Rotated Clayton 270 degrees、Rotated Gumbel 270 degrees、Rotated Clayton 90degrees。，各種Copula模型的出現(xiàn)次數(shù)和占比如圖4所示。

圖4 動(dòng)態(tài)相依結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)的Copula類型次數(shù)及占比

從圖4可知，t、N、F這3種Copula模型共出現(xiàn)了1 145次，占比高達(dá)42.31%，而且這3種模型均是刻畫上下對(duì)稱的線性相依結(jié)構(gòu)。這說明在整個(gè)相依結(jié)構(gòu)演化過程中，比較多的相連節(jié)點(diǎn)之間存在服從正態(tài)分布的相依結(jié)構(gòu)特征。其次是G、C、SG、SC、J、SJ這6種Copula模型，共出現(xiàn)了1 184次，占比49.62%，而且這6種模型均是用于刻畫只存在上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。這說明在整個(gè)相依結(jié)構(gòu)演化過程中，相連節(jié)點(diǎn)之間也會(huì)頻繁出現(xiàn)上尾相依結(jié)構(gòu)或下尾相依結(jié)構(gòu)。其他4種Copula模型(J270、G90、J90、C270)共出現(xiàn)了230次，占比僅為8.07%，說明出現(xiàn)的頻率較低。這4種模型均適合刻畫存在負(fù)向上尾相依結(jié)構(gòu)或負(fù)向下尾相依結(jié)構(gòu)特征。總體上，在大部分研究時(shí)期上，國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫存在正相依性，形成了相互促進(jìn)的格局，而在局部時(shí)期會(huì)出現(xiàn)負(fù)相依性，少數(shù)大宗商品價(jià)格泡沫存在此消彼長(zhǎng)的格局。

對(duì)國(guó)外商品期貨來說，其與金屬現(xiàn)貨泡沫的相依結(jié)構(gòu)演化過程中，N、t、F模型累計(jì)出現(xiàn)的次數(shù)占比高達(dá)71.83%，而G、SC模型出現(xiàn)的次數(shù)占比為19.72%。這說明兩者在71.83%的時(shí)間上表現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)，主要發(fā)生在2011年9月—2014年3月、2016年10月—2021年2月；在19.72%的時(shí)間上出現(xiàn)了上尾或下尾相依結(jié)構(gòu)，主要發(fā)生在2009年5月—2011年8月、2014年4月—2016年9月。國(guó)外商品期貨泡沫與國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在28.17%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在55.63%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。國(guó)外商品期貨泡沫與國(guó)內(nèi)能化期貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在58.45%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在40.14%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。

對(duì)國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨來說，其與鋼鐵現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在40.14%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在49.30%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。其與油脂油料現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在48.59%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在57.70%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。

對(duì)國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨來說，其與農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在47.89%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在46.48%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。其與橡膠現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在35.21%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在61.27%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。其與油脂油料現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在52.81%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在47.18%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。

對(duì)國(guó)內(nèi)工業(yè)品期貨來說，其與有色金屬現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在40.14%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在57.75%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。其與牲畜現(xiàn)貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在57.75%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在7.75%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。在34.51%的時(shí)間上出現(xiàn)了C90、G90、C270、G270、J270模型，呈現(xiàn)出負(fù)向的上尾或下尾相依結(jié)構(gòu)特征。其與金屬期貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)在40.14%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在57.75%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。其與能化期貨泡沫之間的相依結(jié)構(gòu)有29.58%的時(shí)間上出現(xiàn)了N、t、F模型，呈現(xiàn)出線性、對(duì)稱的相依結(jié)構(gòu)特征；在70.42%的時(shí)間上出現(xiàn)了C、G、SC、SG、J、SJ模型，呈現(xiàn)出上尾或下尾的相依結(jié)構(gòu)特征。

(四)各大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)的突變性

基于上述第二種思路下的滾動(dòng)估計(jì)來獲得各大宗商品價(jià)格泡沫在每個(gè)時(shí)點(diǎn)上的相依結(jié)構(gòu)及其信息指標(biāo)(AIC、BIC、LL)。通過分析信息指標(biāo)走勢(shì)的結(jié)構(gòu)突變性就可以探測(cè)國(guó)內(nèi)外大宗商品泡沫相依結(jié)構(gòu)是否出現(xiàn)明顯突變。各信息指標(biāo)的走勢(shì)如圖5(1)所示。從該子圖可知，AIC和BIC走勢(shì)完全一致，而極大似然值LL走勢(shì)則與AIC、BIC相反，但也較為同步。因此，這里以AIC指標(biāo)來分析國(guó)內(nèi)外大宗商品泡沫相依結(jié)構(gòu)的突變性。本文采用Bai和Perron(2003)[30]提出的多結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢測(cè)方法分析AIC序列的突變點(diǎn)。從圖5(2)可知，在整個(gè)時(shí)期內(nèi)存在2個(gè)結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，發(fā)生時(shí)點(diǎn)分別為2015年11月、2017年8月，由此形成3個(gè)突變區(qū)間(2009年5月—2015年11月、2015年12月—2017年8月、2017年9月—2021年2月)。由于AIC指標(biāo)越小表明模型擬合度越好，這在一定的程度上表明該時(shí)段上相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性越強(qiáng)，因此，從三個(gè)突變區(qū)間的AIC均值來看，相依結(jié)構(gòu)最穩(wěn)定的是第二區(qū)間，其次是第一區(qū)間，最不穩(wěn)定的是第三區(qū)間。這說明自2017年以來，國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性在持續(xù)下降。由于國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)對(duì)國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格波動(dòng)具有系統(tǒng)性影響，因此可以認(rèn)為大宗商品價(jià)格泡沫及其相依結(jié)構(gòu)的演化也同樣受到國(guó)際原油價(jià)格波動(dòng)的影響。這里進(jìn)一步分析國(guó)際原油WTI價(jià)格走勢(shì)與AIC走勢(shì)之間的關(guān)聯(lián)性，如圖6所示。三個(gè)突變區(qū)間內(nèi)，兩者的相關(guān)性分別為：-0.30、-0.52、-0.63，整個(gè)時(shí)期兩者的相關(guān)性為-0.23,由此表明國(guó)際原油期貨價(jià)格與大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性之間存在明顯的負(fù)相關(guān)性。其原因可能在于國(guó)際原油價(jià)格越高會(huì)催生自身泡沫的同時(shí)也將帶動(dòng)國(guó)內(nèi)外大宗商品出現(xiàn)價(jià)格泡沫，而這種價(jià)格泡沫的正向傳染效應(yīng)將會(huì)提升各大宗商品之間的相依性水平，從而使得相依結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性得到不斷增強(qiáng)。如在第一突變區(qū)間內(nèi)，國(guó)際原油期貨價(jià)格從2009年5月的66.31美元/桶持續(xù)上升至2011年3月的113.93美元/桶，而同時(shí)期相依結(jié)構(gòu)的AIC指標(biāo)持續(xù)下降，結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性趨于增強(qiáng)。反之，國(guó)際原油期貨價(jià)格大幅暴跌(第三突變區(qū)間)，自身泡沫破滅的同時(shí)將使得國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫程度出現(xiàn)明顯分化，這種分化趨勢(shì)就會(huì)降低各大宗商品價(jià)格泡沫之間的相依性，使得相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性趨于下降。從圖中第三突變區(qū)間中可看到，國(guó)際原油價(jià)格由2019年12月份的59.80美元/桶持續(xù)暴跌至2020年4月份的低點(diǎn)16.70美元/桶，在此期間，AIC隨之出現(xiàn)大幅攀升；而隨著國(guó)際原油價(jià)格由該低點(diǎn)大幅反彈至2021年2月的61.50美元/桶，AIC指標(biāo)也幾乎同步出現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)。

圖5 大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)突變特征

與此同時(shí)，國(guó)際原油期貨價(jià)格波動(dòng)也一直深受主要原油生產(chǎn)國(guó)和消費(fèi)國(guó)的經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的影響。因此，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策不確定性也可能直接或間接影響大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性(4)本文采用 Baker等(2016)[31]構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。該指數(shù)的構(gòu)造基于新聞報(bào)道內(nèi)容，由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合發(fā)布，涵蓋了全球主要經(jīng)濟(jì)體。下載網(wǎng)址：http://www.policyuncertainty.com。。通過觀察圖6、圖7可知，AIC指標(biāo)與全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(GEPU)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(CNEPU)的走勢(shì)之間存在一定的聯(lián)動(dòng)性。通過測(cè)度發(fā)現(xiàn)AIC指標(biāo)與全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)之間的相關(guān)性分別為0.46、0.38，而國(guó)際原油期貨價(jià)格與這兩個(gè)指數(shù)之間的相關(guān)性分別為-0.55、-0.57。這說明，國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，國(guó)際原油期貨價(jià)格波動(dòng)越小，全球大宗商品價(jià)格泡沫的相依結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性越差。

圖6 國(guó)際WTI原油期貨價(jià)格與AIC走勢(shì)

圖7 國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)與AIC走勢(shì)

六、結(jié)論與建議

本文采用具有國(guó)際前沿性的資產(chǎn)泡沫監(jiān)測(cè)方法(BSADF)來動(dòng)態(tài)度量國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫及其進(jìn)化趨勢(shì)，并進(jìn)一步采用高維動(dòng)態(tài)R-Vine Copula模型來分析大宗商品價(jià)格泡沫的動(dòng)態(tài)相依性、相依結(jié)構(gòu)突變性和演化特征，在此基礎(chǔ)上采用格蘭杰因果關(guān)系法來揭示各大宗商品價(jià)格泡沫的傳染效應(yīng)和傳染路徑。最終結(jié)論如下：

第一，國(guó)內(nèi)外大宗商品期現(xiàn)貨普遍存在多個(gè)周期性泡沫，但存在明顯的結(jié)構(gòu)性差異。其中，國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨、鋼鐵現(xiàn)貨和能源現(xiàn)貨的泡沫程度較高?？傮w上看，國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格泡沫程度要大于國(guó)外大宗商品價(jià)格泡沫程度。2021年以來中國(guó)大宗商品期現(xiàn)貨價(jià)格泡沫和國(guó)外大宗商品現(xiàn)貨價(jià)格泡沫走勢(shì)均出現(xiàn)持續(xù)的上漲態(tài)勢(shì)。

第二，國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨、農(nóng)產(chǎn)品期貨和國(guó)外商品期貨在整個(gè)相依結(jié)構(gòu)中處于中心樞紐地位。國(guó)內(nèi)外能源期現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間的相依性較高，存在較強(qiáng)的傳染效應(yīng)。整個(gè)相依結(jié)構(gòu)凸顯出“物以類聚”的特征。同類或近類商品價(jià)格泡沫之間存在較強(qiáng)的相依性和對(duì)稱的上下尾相依結(jié)構(gòu)，且商品價(jià)格泡沫變化具有趨同性，而不同類商品價(jià)格泡沫之間多存在非對(duì)稱的上尾或下尾相依結(jié)構(gòu)特征，呈現(xiàn)出商品價(jià)格泡沫變化的非對(duì)稱性?？傮w上，各類相連商品價(jià)格泡沫之間的傳染效應(yīng)較為明顯。

第三，國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫之間存在非對(duì)稱的傳染機(jī)制。處于中心樞紐地位的大宗商品在價(jià)格泡沫傳導(dǎo)機(jī)制上發(fā)揮不同的角色。國(guó)外大宗商品期貨市場(chǎng)和國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨處于價(jià)格泡沫傳遞的源頭，而國(guó)內(nèi)能源現(xiàn)貨、工業(yè)品期貨則發(fā)揮著承接和擴(kuò)散價(jià)格泡沫的中介作用。

第四，整個(gè)相依結(jié)構(gòu)演化過程中，約有一半時(shí)間出現(xiàn)上尾或下尾相依結(jié)構(gòu)特征，一半時(shí)間出現(xiàn)上下尾對(duì)稱的正態(tài)相依結(jié)構(gòu)特征。這說明在大部分研究時(shí)期上，國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫膨脹時(shí)存在較高相依性，形成了相互促進(jìn)的格局，而在泡沫收縮時(shí)會(huì)出現(xiàn)負(fù)相依性，形成了此消彼長(zhǎng)的格局。

第五，國(guó)內(nèi)外大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)并不穩(wěn)定，存在突變性，其結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性受到國(guó)際原油期貨價(jià)格波動(dòng)的影響?？傮w上，國(guó)際原油期貨價(jià)格與大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性之間存在正相關(guān)性。在國(guó)際原油期貨價(jià)格持續(xù)上漲過程中將帶動(dòng)大宗商品價(jià)格泡沫形成和膨脹，增強(qiáng)了相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性；在國(guó)際原油期貨價(jià)格持續(xù)下跌過程中導(dǎo)致大宗商品價(jià)格泡沫分化，降低了相依結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，全球大宗商品價(jià)格泡沫的相依結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性越差。

第六，國(guó)內(nèi)外能源期現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間存在復(fù)雜、非線性的傳染效應(yīng)。傳染路徑主要表現(xiàn)為國(guó)外商品期貨對(duì)國(guó)內(nèi)能源期現(xiàn)貨的價(jià)格泡沫凈輸入。國(guó)外金屬現(xiàn)貨價(jià)格泡沫與工業(yè)品現(xiàn)貨價(jià)格泡沫之間始終存在較為強(qiáng)烈的相互傳染效應(yīng)，且泡沫演化趨勢(shì)較為同步。

依據(jù)上述研究結(jié)論，就防范我國(guó)大宗商品價(jià)格泡沫傳染風(fēng)險(xiǎn)方面提出如下政策建議：

第一，建立全球大宗商品價(jià)格泡沫監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)。通過該監(jiān)測(cè)體系來對(duì)全球大宗商品價(jià)格泡沫程度及其演化趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)度和預(yù)警，一方面能及時(shí)掌握全球大宗商品價(jià)格泡沫走勢(shì)及其結(jié)構(gòu)性分化特征，甄別出泡沫化嚴(yán)重的大宗商品加以重點(diǎn)跟蹤；另一方面能為制定精準(zhǔn)化的國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格泡沫防控政策提供有力的指導(dǎo)。

第二，根據(jù)全球大宗商品價(jià)格泡沫相依結(jié)構(gòu)演化趨勢(shì)來制定我國(guó)大宗商品泡沫風(fēng)險(xiǎn)防范措施。在此基礎(chǔ)上識(shí)別出大宗商品價(jià)格泡沫的傳染源和傳染路徑，評(píng)估對(duì)我國(guó)大宗商品價(jià)格泡沫的影響程度，重點(diǎn)防范處于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上的大宗商品價(jià)格泡沫(能源期現(xiàn)貨)及其傳染路徑，制定相應(yīng)措施切斷傳染路徑。

第三，要及時(shí)評(píng)估國(guó)際原油期貨價(jià)格極端波動(dòng)和國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)大宗商品相依結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的沖擊。我國(guó)大宗商品價(jià)格泡沫的形成，除了與全球市場(chǎng)供求有關(guān)外，還與市場(chǎng)流動(dòng)性和國(guó)內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性存在密切關(guān)系。對(duì)此，在制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策(比如貨幣政策轉(zhuǎn)向、產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整等)時(shí)，有必要考慮相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)通過影響市場(chǎng)供求或市場(chǎng)流動(dòng)性，進(jìn)而促使國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格泡沫的生成，在源頭上剎住大宗商品價(jià)格泡沫形成的主要驅(qū)動(dòng)力。