0）衡量了當SHFE期貨或LME期貨價格偏離長期均衡時各自市場價格的調節能力。當t-1期SHFE期貨價格低於均衡價格水平時，即LXt0（-1 基於長期短期分解模型，價格發現貢獻度為見公式（4）。 此外，Dolatabadi等（2014）在價格序列中引入確定性部分將基礎的FCVAR模型擴展為公式（5）。 三、 實證結果 1. 樣本數據。本文使用2003年1月2日～2014年7月31日之間滬銅和LME銅價格序列，共2 754個觀測，期貨價格數據源於上海期貨交易所網站。為了綜合反映我國銅現貨市場行情，本文使用上海SMEI銅指數，而LME現貨價格使用LME官方現貨報價。為避免彙率影響，本文使用人民幣兌美元中間價對國內價格進行彙率調整至可比的美元價格序列，數據來源於iFind金融數據終端。考慮到滬銅交易規則的變更對國內期貨價格的動態影響，本文參照《上海期貨交易所風險控製管理辦法》，根據漲跌幅製度的變遷將樣本數據劃分為三個階段：（I）2003.1.2-2014.7.31，漲跌幅為3%；（II）2003.1.2-2005.2.28，漲跌幅為4%；（III）2010.11.30-2014.7.31，漲跌幅為5%。 2. 模型選擇。所有價格的自然對數序列存在單位根，而一階差分平穩並在1%的顯著性水平下顯著。在估計FCVAR模型之前，首先需要確定滯後階數（k）、是否包含確定性部分以及協整秩r。參照Dolatabadi等（2014）本文首先根據BIC信息準則選擇初始滯後階數，然後選擇符合以下三個條件的最近的k：（1）LR統計量顯著；（2）參數b和的無約束估計量合理；（3）Ljung-Box Q序列相關檢驗未顯示模型誤設定。此外，基於Dolatabadi等（2014）修正的FG理論框架，模型中包含有約束部分t（1）。由於協整秩檢驗統計量的極限分布與協整秩以及是否包含無約束趨勢項有關，因此需要通過統計檢驗確定實證模型是否包含t（1）。在確定了k和是否包含確定性部分以後使用MN協整秩檢驗確定期貨和現貨價格之間的協整向量個數。通過協整檢驗，樣本數據內並不能拒絕序列間最多存在1個協整向量。即SHFE銅期貨和LME銅期貨價格之間、國內銅和倫敦銅現貨價格之間存在顯著的協整關係，並且協整向量個數為1。此外，考慮到彙率因素的影響，本文對比分析了彙率調整後期貨或現貨價格模型，彙率調整後變量間的協整檢驗結果與原序列相同，無論是滬銅期貨和LME銅期貨還是滬銅現貨與LME銅現貨價格間均存在顯著的協整關係，且統計上不能拒絕最多存在1個協整向量的原假設。 3. FCVAR估計結果。表1為FCVAR模型參數估計結果。滬銅現貨與LME銅現貨價格（未經過彙率調整）間的FCVAR實證模型模型顯示，樣本II階段滬銅現貨價格發現貢獻度最高為82.39%。滬銅期貨與LME銅期貨價格（未經過彙率調整）間的FCVAR實證模型顯示，樣本III階段滬銅期貨貨價格發現貢獻度最高為92.66%。當對滬銅價格進行彙率調整之後，無論是現貨還是期貨價格模型，從樣本I階段到III階段，上海市場價格貢獻度逐漸降低，而LME銅市場價格發現貢獻度逐漸上升。這表明考慮到彙率因素的影響之後，相比LME銅市場國內銅的價格發現貢獻度逐漸降低。值得注意地，I階段，滬銅現貨和期貨價格發現貢獻度均為82.39%和70.90%，與彙率調整之後模型估計結果一致，這與肖輝等（2004）早期的結果一致，表明在該階段彙率並不影響交易者選擇SHFE或LME。而III階段原始價格序列模型估計的滬銅價格發現貢獻度遠高於經彙率調整之後的模型，這充分表明，隨著我國彙率改革以及人民幣國際地位的提升，彙率的變化對滬銅與LME銅價間的價格發現程度產生了較大的影響。 此外，本文對模型進行了相關的假設檢驗，具體做法見Nielsen和Morin（2014）以及Nielsen和Popiel（2014），相伴概率的計算詳見MacKinnon和Nielsen（2014）。其中，H01：原假設為模型不包含無約束部分t（1），備擇假設為模型不包含無約束部分t（1）；Hdb：原假設為d=b=1；H：原假設為=（1，-1）′；H1：滬銅現/期貨價格弱外生；H2：LME銅現/期貨價格弱外生。結果顯示，除了未經彙率調整的現貨價格模型III階段以外，所有模型均拒絕Hdb，即FCVAR模型得到統計支持。由此，使用FCVAR模型檢驗滬銅與LME銅間價格發現貢獻度優於CVAR模型。大部分模型H的假設檢驗均拒絕原假設，即表明模型允許存在長期現貨溢價或期貨溢價。 假設檢驗結果顯示，大多數模型均拒絕了H1和H2，表明統計上拒絕滬銅現/期貨價格以及LME銅現/期貨價格的弱外生性。整體而言，所有樣本模型（I-III）中5個假設檢驗均在統計上拒絕，即FCVAR模型顯示當考察樣本區間較長時，不能有效識別是上海還是LME銅主導價格發現功能。在現貨市場模型中，無論是原序列還是經彙率調整序列，I階段H1檢驗統計量對應的p值均為0.337，表明該階段滬銅現貨在價格發現功能中起主導作用，而III階段原序列H2檢驗p值0.008，經彙率調整後為0.740，表明考慮到彙率因素III階段LME銅現貨在價格發現中起主導作用。在期貨市場模型中，無論是原序列還是經彙率調整序列，I階段H1檢驗統計量對應的p值分別為0.012和0.009，表明該階段LME銅期貨在價格發現功能中起主導作用，而III階段H2原序列檢驗p值0.008，經彙率調整後為0.116，表明考慮到彙率因素III階段LME銅期貨在價格發現中起主導作用。這與表1結果一致，並且I階段的結果與肖輝等（2004）早期的結果一致，該階段彙率並不影響交易者選擇SHFE或LME，而隨著人民幣國際地位的逐漸提高，彙率因素會影響國內和LME銅價之間的變化關係。考慮彙率因素以後無論是期貨還是現貨市場，LME銅在價格發現功能中起主導作用，尤其是III階段。這與前期基於協整檢驗、格蘭傑因果關係、VAR模型、線性回歸、Hasbrock（1995）信息共享模型等傳統統計模型研究結論一致（徐信忠等，2005；劉勃，2007；王家輝，2008；宋琳和房珊珊，2012），即LME銅期貨價格在價格發現功能中起主導作用，滬銅期貨對LME銅期貨價格的影響弱於LME對SHFE價格的影響。 四、 結論 我國銅資源常年處於供不應求狀態，銅礦資源的自給率僅位於20%左右，因此彙率的變化對SHFE和LME銅價格間的動態關係具有顯著影響。本文基於一種新的統計模型--分數協整向量自回歸模型（FCVAR）研究滬銅期貨與倫敦期銅以及上海和倫敦現貨市場之間的價格發現貢獻程度。特別地，本文依據滬銅期貨交易風險管理辦法對滬銅期貨價格漲跌幅製度的變更將數據劃分為3個階段。實證結果表明，I階段彙率因素並不影響交易者選擇SHFE或LME。然而，隨著人民幣國際地位的逐漸提高，加之我國是重要的銅進口大國，彙率變化會影響滬銅和LME銅價格間的動態關係，考慮彙率因素以後無論是期貨還是現貨市場，LME銅在價格發現功能中起主導作用，尤其是III階段。這與前期基於協整檢驗、格蘭傑因果關係、VAR模型、線性回歸、Hasbrock（1995）信息共享模型等傳統統計模型研究結論一致（徐信忠等，2005；劉勃，2007；王家輝，2008；宋琳和房珊珊，2012），即LME銅期貨價格在價格發現功能中起主導作用，滬銅期貨對LME銅期貨價格的影響弱於LME對SHFE價格的影響。 參考文獻： [1] 方雯，馮耕中，陸鳳彬，等.期貨保證金調整對中國鋼材市場價格發現的影響研究[J].中國管理科學，2015，（2）：1-9. [2] 劉勃.國內外銅期貨價格與國內銅現貨價格動態關係實證研究[J].華北金融，2007，（7）：10-15. [3] 宋琳，房珊珊.國內外銅期貨市場價格發現功能比較研究[J].海南金融，2012，（7）：49-55. [4] 吳蕾，馬君潞/價格發現度量方法述評[J].經濟學， 2013，13（1）：399-424. [5] 肖輝，吳衝鋒，鮑建平，等.倫敦金屬交易所與上海期貨交易所銅價格發現過程[J].係統管理學報，2004，13（6）：481-484. [6] 徐信忠，楊雲紅，朱彤.上海期貨交易所銅期貨價格發現功能研究[J].財經問題研究，2005，（10）：23-31. [7] Dolatabadi S， Nielsen M ， Xu K.A fra ctionally cointegrated VAR analysis of price discovery in commodity futures markets[J].Journal of Futures Markets， 2015，35（4）：339-356. [8] Johansen S. Likelihood-based inference in cointegrated vector autoregressive models[J].OUP Catalogue，1995. 基金項目：國家自然科學基金項目“投機與金融市場質量關係研究”（項目號：71271136）。 作者簡介：馮芸（1973-），女，漢族，海南省定安市人，上海交通大學安泰經濟與管理學院教授、博士生導師，研究方向為金融工程、實證金融、公司金融、經濟金融全球化與經濟發展；董珊珊（1986-），女，漢族，陝西省漢中市人，上海交通大學安泰經濟與管理學院博士生，研究方向為金融管理、金融衍生品。 收稿日期：2015-09-18。
正文 基於FCVAR模型研究SHFE和LME銅期貨和現貨市場價格發現功能（2 / 3）