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    基于基本面因素的商品期貨價(jià)格預(yù)測(cè)研究

    2023-09-24 12:58:41由琳恬
    關(guān)鍵詞:多元回歸基本面

    由琳恬

    【摘? 要】在以產(chǎn)業(yè)資金占主導(dǎo)地位的螺紋鋼期貨市場(chǎng),基本面數(shù)據(jù)的變動(dòng)會(huì)通過保值、套期保值等行為影響期貨市場(chǎng),進(jìn)而影響期貨價(jià)格。論文對(duì)12項(xiàng)基本面數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的標(biāo)準(zhǔn)化之后,將其與期貨價(jià)格進(jìn)行回歸分析,得到一個(gè)具有較高相關(guān)性的回歸模型,其中所有變量均為一階單整平穩(wěn)序列,并且各個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,論文建立了多日預(yù)測(cè)模型,為該行業(yè)提供了一個(gè)較佳的保值計(jì)劃,從而有助于公司提高保值效率,降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。

    【關(guān)鍵詞】螺紋鋼期貨;基本面;多元回歸;價(jià)格預(yù)測(cè)

    【中圖分類號(hào)】F724.5? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069(2023)08-0041-03

    1 引言

    近年來,由于疫情以及各種事件的發(fā)生,世界范圍內(nèi)的資本遭受的沖擊和波動(dòng)性有所增加,同時(shí),我國的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇也面臨著更多的不確定因素。期貨市場(chǎng)是一個(gè)很好的避險(xiǎn)渠道。在期貨交易中,如何預(yù)測(cè)大宗商品的價(jià)格,并利用套期工具對(duì)沖現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn),與商品市場(chǎng)的供求關(guān)系緊密聯(lián)系。目前,市場(chǎng)上已出現(xiàn)兩種預(yù)測(cè)方式:第一種是定量研究方法,主要是利用技術(shù)形態(tài),以價(jià)格本身的隨機(jī)變動(dòng)性質(zhì)為基礎(chǔ),結(jié)合隨機(jī)游走性質(zhì)等,構(gòu)建出一種商品價(jià)格的預(yù)測(cè)模型,但未將期貨市場(chǎng)的有效性和預(yù)測(cè)能力相聯(lián)系;第二種是根據(jù)商品的基差歷史走勢(shì)對(duì)期現(xiàn)貨操作進(jìn)行判斷,雖然大部分期貨品種的期現(xiàn)貨價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)趨向于相同,但二者的震動(dòng)幅度并不完全一致,因此得出的基差值也會(huì)經(jīng)常發(fā)生改變。基價(jià)與市場(chǎng)價(jià)格的偏差還受基本面的供需變化等多種因素的制約。所以,在面臨目前期貨價(jià)格與未來現(xiàn)貨價(jià)格的差別時(shí),也就是目前的預(yù)測(cè)模型所產(chǎn)生的誤差時(shí),因?yàn)槌钟蓄^寸而實(shí)現(xiàn)的機(jī)會(huì)收益或損失,可以利用基本面的影響因素,對(duì)已有的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行完善和改進(jìn),為企業(yè)提供有效的套期保值策略。

    2 基本面數(shù)據(jù)回歸模型的構(gòu)建

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文選擇了最貼近產(chǎn)業(yè)的鋼聯(lián)數(shù)據(jù)庫,盡可能地選擇可以涵蓋國內(nèi)市場(chǎng)和與期貨有關(guān)的數(shù)據(jù),同時(shí),使用了Wind數(shù)據(jù)終端提供的數(shù)據(jù)。

    ①收集和分析期貨數(shù)據(jù)。在本文中,使用的是在Wind數(shù)據(jù)終端上得到的各個(gè)月份的合同的收盤價(jià)的加權(quán)平均值,并使用當(dāng)日的成交量進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。即:

    式中,Pt為螺紋鋼當(dāng)日期貨收盤價(jià)的加權(quán)平均值;Pi為螺紋鋼i月合約當(dāng)日期貨收盤價(jià);ti為螺紋鋼i月合約當(dāng)日期貨成交量。

    ②采集基本面數(shù)據(jù)。鋼聯(lián)資料庫中的各項(xiàng)資料每日都會(huì)有不同的更新,因此,本文采用的是每日收盤后兩個(gè)小時(shí)內(nèi)的資料,即使用每日17時(shí)的截面數(shù)據(jù),這是由于期貨價(jià)格僅在交易日內(nèi)產(chǎn)生。由于基本面數(shù)據(jù)可以在周末得到,所以周五和周六的部分?jǐn)?shù)據(jù)將不會(huì)被用于分析。

    在此基礎(chǔ)上,本文將收集到的基本面數(shù)據(jù)劃分為現(xiàn)貨價(jià)格、成本、供應(yīng)量、需求、庫存、利潤6個(gè)部分,以更好地反映出各指標(biāo)對(duì)期貨價(jià)格的指示作用。每個(gè)板塊之下又被劃分為12項(xiàng)基本面數(shù)據(jù)(見表1)。其中,61.5%PB粉礦港均價(jià)是以4個(gè)主要進(jìn)口鐵礦石口岸的均價(jià)為基礎(chǔ),通過對(duì)各口岸61.5%PB粉礦庫存的加權(quán)計(jì)算得出的。

    ③基本面數(shù)據(jù)的規(guī)范化。由于收集到的各類數(shù)據(jù)量綱、大小差別很大,不能依據(jù)每個(gè)數(shù)據(jù)的數(shù)值進(jìn)行合理的回歸分析,無法真正地反映數(shù)據(jù)所代表的基本面狀況。由于基本面數(shù)據(jù)對(duì)期貨價(jià)格產(chǎn)生的作用,并不僅從產(chǎn)業(yè)本身的供需關(guān)系來影響期貨價(jià)格,同時(shí)也使投資者作出符合基本面狀態(tài)的交易行為,因此,本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文利用Z-score法對(duì)各個(gè)指數(shù)進(jìn)行了規(guī)范化處理,得出了一個(gè)在0周圍的數(shù)據(jù)序列,再利用等比例尺進(jìn)行尺度調(diào)整,使得全部樣本Xi滿足Xi∈(0,1)。

    2.2 回歸模型分析

    因?yàn)榛久鏀?shù)據(jù)對(duì)期貨市場(chǎng)的作用是多方面的,所以很難將每個(gè)模型單獨(dú)加以考察,而多元線性回歸可以分析多個(gè)變量間的相關(guān)程度,因此,可以利用這一方法判定各項(xiàng)基本面指標(biāo)與期貨價(jià)格的相關(guān)性,并以此對(duì)期貨價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    需要指出的是,12個(gè)基本面數(shù)據(jù)指標(biāo)列于表1,并非作者的主觀選取,而是采用了剔除部分變量后的逐步回歸,所得到的各因子對(duì)期貨市場(chǎng)的影響較為顯著。雖然這些指數(shù)和期貨價(jià)格并不一定具有很強(qiáng)的因果聯(lián)系,但是在基礎(chǔ)條件相同的情況下,這些指數(shù)所反映的市場(chǎng)走勢(shì)是相近的。最終利用多元線性回歸,可以得出如式(2)所示的線性方程:

    式中,RBr為螺紋鋼期貨價(jià)格的期望值;Xi為第i項(xiàng)基本面數(shù)據(jù)指標(biāo);βi為第i項(xiàng)基本面數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)系數(shù);α為常系數(shù)。

    本文運(yùn)用SPSS軟件,對(duì)12個(gè)主要的基本面指數(shù)變量與螺紋鋼的期貨價(jià)格進(jìn)行了相關(guān)的回歸,結(jié)果如表2所示,并得到了各個(gè)影響因素的相關(guān)系數(shù),結(jié)果如表3所示。

    由表2可知,R值為0.979,R2值為0.958,調(diào)整R2為0.953,驗(yàn)證了基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價(jià)格的相關(guān)性。

    實(shí)證分析發(fā)現(xiàn),調(diào)整R2為0.953,基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價(jià)格存在較好的相關(guān)性,說明以上12項(xiàng)基礎(chǔ)指數(shù)均能較好地說明該時(shí)段的螺紋鋼價(jià)格走勢(shì)。由表3可以得到一個(gè)關(guān)于螺紋鋼的基本面數(shù)據(jù)和螺紋鋼期貨價(jià)格的回歸模型:

    RBr=-145.921X1+240.352X2+451.761X3-102.176X4+

    2 764.258X5-129.566X6-1 526.294X7-925.336X8+108.119X9+119.632X10-163.724X11+109.234X12+3 426.556? ? ? ? ? ? ? ?(3)

    因?yàn)檫@些指標(biāo)均在回歸前經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理,所以其所代表的系數(shù)大小就反映了該指標(biāo)對(duì)螺紋鋼期價(jià)的影響。從表3可以很清楚地看到,與螺紋鋼期價(jià)關(guān)系最大的是61.5%PB粉礦港口報(bào)價(jià)平均值,而與螺紋鋼期價(jià)負(fù)相關(guān)的是建筑鋼材成交量合計(jì)、螺紋鋼滬市終端采購量、普鋼相對(duì)價(jià)格指數(shù)、開工率、廢鋼價(jià)格指數(shù)、全國鋼廠庫存(長周期)等指標(biāo)。其中,建筑鋼材成交量合計(jì)、螺紋鋼滬市終端采購量是負(fù)相關(guān)關(guān)系最為顯著的兩項(xiàng)指標(biāo)。這說明,對(duì)螺紋鋼期貨價(jià)格變動(dòng)影響最大的是原材料(鐵礦石)的現(xiàn)貨價(jià)格和市場(chǎng)交易活躍程度的變化。

    根據(jù)式(3)和在樣本期間進(jìn)行的計(jì)算而得出的螺紋鋼期貨價(jià)格估計(jì)值與實(shí)際每天螺紋鋼期貨收盤價(jià)X13的比較(見圖1),模型能夠較好地反映商品期貨市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)情況。

    2.3 協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

    從回歸分析的結(jié)果看,基本面數(shù)據(jù)可以很好地反映螺紋鋼期貨價(jià)格的走勢(shì),但仍需采用協(xié)整方法進(jìn)行檢驗(yàn)。本文檢驗(yàn)了各個(gè)序列的穩(wěn)定性,包含螺紋鋼期貨價(jià)格的全部變量序列都存在單位根,變量序列都表現(xiàn)為非穩(wěn)定的時(shí)間序列,并且包含螺紋鋼期貨價(jià)格在內(nèi)的變量序列的一階差分在1%的顯著性水平上拒絕了單位根的存在,因此,各類基本面數(shù)據(jù)序列、螺紋鋼期貨價(jià)格一階差分和原序列都是平穩(wěn)的(見表4),D表示差分。因?yàn)檫@13個(gè)變量都是一階單整的,所以本文可以對(duì)其進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。在(4)式中給出了構(gòu)建回歸模型的方法:

    式中,RB為螺紋鋼期貨價(jià)格的實(shí)際值;ε為無窮小量;t為時(shí)間。

    {εt}為時(shí)間序列。結(jié)果顯示,{εt}的ADF值為-5.525,在1%的顯著性水平上拒絕了存在單位根的假設(shè),如表5所示。基本面數(shù)據(jù)與螺紋鋼期貨價(jià)格具有較強(qiáng)的因果關(guān)系,現(xiàn)貨價(jià)格和供需關(guān)系等基本面數(shù)據(jù)的變化能夠較好地反映螺紋鋼期貨價(jià)格的走勢(shì)。

    3 回歸模型的應(yīng)用及建議

    綜上所述,基本面數(shù)據(jù)通常是一個(gè)很好的指標(biāo),而且在市場(chǎng)行情發(fā)生波動(dòng)或風(fēng)向突變時(shí),相關(guān)人員一般可以對(duì)各種基本面數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,以便快速分析市場(chǎng)波動(dòng)的原因,此外,可以對(duì)基本面數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    3.1 價(jià)格預(yù)測(cè)模型的建立

    基于基本面數(shù)據(jù)的價(jià)格預(yù)測(cè)模型是利用歷史數(shù)據(jù)與股票價(jià)格的時(shí)間差,建立的基于歷史數(shù)據(jù)的股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型。此處仍然使用式(2)將基本面數(shù)據(jù)與2020年11月10日、2020年12月10日、2021年1月10日、2021年2月10日和2021年3月10日,這5個(gè)時(shí)間點(diǎn)1~5日之前的期貨收盤價(jià)進(jìn)行匹配,并進(jìn)行回歸得到5個(gè)模型,每個(gè)模型均具有較高的相關(guān)性。采用與上面相同的測(cè)試方式,本文對(duì)5個(gè)不同的組合進(jìn)行了協(xié)整測(cè)試,結(jié)果表明,5種組合之間存在協(xié)整關(guān)系(見表6)。將這5個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)的螺紋鋼期貨價(jià)格對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)每一種預(yù)測(cè)結(jié)果都可以很好地反映期貨價(jià)格的變化規(guī)律(見圖2),因此,可以根據(jù)基本面數(shù)據(jù)對(duì)期貨價(jià)格進(jìn)行更加準(zhǔn)確的預(yù)估。

    3.2 建議

    第一,通過對(duì)以上數(shù)據(jù)的分析,表明根據(jù)現(xiàn)貨價(jià)格、成本及供求關(guān)系等基本面數(shù)據(jù),均能對(duì)螺紋鋼期價(jià)的走勢(shì)作出良好的說明與預(yù)報(bào)。市場(chǎng)中的交易者能夠根據(jù)這些因素,完成更加理性的交易。一方面,在交易過程中,參與生產(chǎn)和貿(mào)易的公司能夠利用價(jià)格預(yù)測(cè)對(duì)原來的避險(xiǎn)計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化,從而達(dá)到提升避險(xiǎn)效果、降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)的目的;另一方面,投資者可以借此方案,對(duì)自己的交易計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整,從而掌握行業(yè)的動(dòng)態(tài),而無須浪費(fèi)額外的時(shí)間和精力,反復(fù)地對(duì)基礎(chǔ)因素的變化進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。第二,完善鐵礦石期貨市場(chǎng)環(huán)境?,F(xiàn)行的相關(guān)法律和規(guī)章對(duì)期貨交易范圍進(jìn)行了進(jìn)一步的放寬,使其在市場(chǎng)中的地位得到了進(jìn)一步的提高。在此基礎(chǔ)上,對(duì)鐵礦石期貨市場(chǎng)進(jìn)行深入分析,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更多的鐵礦石期貨品種的開發(fā),這對(duì)于提高我國鐵礦石期貨市場(chǎng)中貿(mào)易商的參與度、穩(wěn)定我國鐵礦石期貨市場(chǎng)的價(jià)格水平具有重要意義。第三,助力現(xiàn)貨市場(chǎng)保供穩(wěn)價(jià)。相關(guān)單位可適度擴(kuò)大鐵礦石資源進(jìn)口規(guī)模,使國外航運(yùn)更加順暢,支持公司與其他國家簽署長期合作協(xié)定,加大對(duì)國外礦產(chǎn)資源的開采力度。為了確保我國的鐵礦石供應(yīng),各個(gè)部門必須齊心協(xié)力。為了降低生產(chǎn)成本,保證鐵礦石的供應(yīng),應(yīng)加強(qiáng)對(duì)鐵礦石資源的開發(fā),對(duì)礦山企業(yè)進(jìn)行技術(shù)革新,以達(dá)到減少生產(chǎn)成本、保障我國鐵礦石供給的目的。因此,保障國家鐵礦石資源安全具有重要意義。同時(shí),要積極推進(jìn)鋼鐵廠的轉(zhuǎn)型和升級(jí),大力推進(jìn)廢舊鋼鐵廠改造,減少對(duì)鐵礦石的依賴,最大限度地保障國家的鋼材供應(yīng)和產(chǎn)品質(zhì)量。

    4 結(jié)論

    本文在綜合考慮各種因素的基礎(chǔ)上,從基本面數(shù)據(jù)中選擇包含螺紋鋼現(xiàn)貨價(jià)格、成本、供給、需求、存貨和利潤的6個(gè)重要指標(biāo)的12個(gè)單一指數(shù),經(jīng)過特定的規(guī)范化處理,這些因素之間會(huì)產(chǎn)生一種協(xié)整效果,并且能夠獲得具有高擬合程度的多元線性回歸模型,并對(duì)螺紋鋼期價(jià)進(jìn)行了分析。從宏觀角度對(duì)螺紋鋼期貨進(jìn)行定價(jià),有助于產(chǎn)業(yè)投資者作出最優(yōu)避險(xiǎn)決策,優(yōu)化套期保值方案。

    【參考文獻(xiàn)】

    【1】季晨洋,林杰.基于隨機(jī)森林方法的甲醇期貨價(jià)格預(yù)測(cè)與交易策略研究[J].上海管理科學(xué),2023,45(1):113-118.

    【2】劉文超,安毅,劉曉陽.我國商品期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出研究——來自時(shí)域和頻域的新證據(jù)[J].中國證券期貨,2021(2):4-22.

    【3】張國勝,劉晨,武曉婷.我國商品期貨市場(chǎng)套期保值效率評(píng)價(jià)與提升對(duì)策[J].中國流通經(jīng)濟(jì),2021,35(5):42-51.

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