劉凌云 潘 巖

(1. 華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京市昌平區(qū)，102206；2.上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，上海市虹口區(qū)，200434)

1 問題的提出

煤炭作為我國的主體能源，在全部能源結構中長期保持在70%左右的比例，雖然在國家嚴格控煤的政策下，產(chǎn)量增速有所下降，但產(chǎn)能連年在36億t/a以上，而且產(chǎn)銷量不斷呈擴大趨勢，產(chǎn)值超過3萬億元/a規(guī)模。所以，深化煤炭市場改革、理順煤電價格關系、提高資源利用率是國家主管部門始終不懈追求的目標。

自國家取消煤炭價格雙軌制實行市場定價以來，煤炭現(xiàn)貨交易基本上以環(huán)渤海平倉價格為合同簽訂的參照標準，而環(huán)渤海平倉價格產(chǎn)生的依據(jù)是企業(yè)發(fā)布的環(huán)渤?，F(xiàn)貨平倉價格指數(shù)(李寧等，2013；張朋程，2012)。鑒于我國煤炭價格指數(shù)的編制和發(fā)布尚未有國家規(guī)范，目前編制并發(fā)布環(huán)渤海煤炭現(xiàn)貨平倉價格指數(shù)的企業(yè)較多，有影響的主要有萬得資訊(Wind)、汾渭能源(CCI)、中國煤炭市場網(wǎng)(CCTD)、秦皇島煤炭交易中心(BSPI)及易煤網(wǎng)(YBSPI)5家，2017年11月，中國電力聯(lián)合會開始發(fā)布中國發(fā)電企業(yè)電煤采購價格指數(shù)(CECI)，該指數(shù)也是以環(huán)渤海煤炭平倉價格為基準，主要反映電力企業(yè)電煤采購的需求情況；2018年5月，金銀島(寧夏)供應鏈管理有限公司開始發(fā)布秦皇島平倉日報價格(JYDPI)。由于各煤炭價格指數(shù)的信息采集及編制方法上的不同，導致所發(fā)布的同一指標煤炭價格指數(shù)存在差異，造成了煤炭交易商在現(xiàn)貨交易時價格參考的困惑，尤其是我國動力煤期貨自2013年9月26日掛牌后，形成了動力煤期貨價格指數(shù)(唯一性)，由于期貨價格與現(xiàn)貨價格關系的聯(lián)動特征，煤炭期貨價格對現(xiàn)貨價格產(chǎn)生影響的同時，煤炭現(xiàn)貨價格對期貨價格走勢亦存在影響。這樣煤炭期貨交易商在預測一定時期的價格走勢時，同樣遇到煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)參照標準的選取問題。目前我國學者對煤炭市場的研究多集中在煤炭價格及其形成機制(張華明等，2010；葉青海，2014；盛銳等，2014；林伯強，2010)，煤炭產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)直接的聯(lián)動關系，也有涉及研究煤炭現(xiàn)貨價格與期貨價格關系的問題(隋廣琳等，2015；盛銳等，2014；Cui H等，2017；何琬，2011)，運用計量經(jīng)濟方法進行實證分析(邢瑩瑩，2012；李興等，2015；劉凌云等，2015；張智勇等，2014)。但主要研究數(shù)據(jù)選擇的只是Wind發(fā)布的煤炭現(xiàn)貨價格，Wind數(shù)據(jù)不具有唯一性，有必要對我國主要煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)與期貨價格的聯(lián)動效應關系進行比較研究，以期對煤炭交易商從事煤炭現(xiàn)貨與期貨交易提供更有價值的參考。有利于進一步完善煤炭期貨價格發(fā)現(xiàn)功能，有利于企業(yè)化解市場風險，起到預期的套期保值效果，有利于煤炭市場價格更貼近真實交易。同時，為我國進一步深化煤炭市場改革，理順煤炭市場價格關系，優(yōu)化煤炭能源品有效配置，充分發(fā)揮煤炭期貨金融工具的作用提供政策制定的依據(jù)。文中需要說明的是，鑒于我國主要煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)體系不規(guī)范，目前除中國太原煤炭交易中心發(fā)布的煤炭指數(shù)屬于相對價格指數(shù)外，其他企業(yè)編制和發(fā)布的現(xiàn)貨價格指數(shù)也即是指煤炭現(xiàn)貨的絕對價格。

基于時間序列的計量經(jīng)濟協(xié)整理論及實證檢驗是本研究所采納的主要理論及方法，充分運用單根檢驗、協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗及方差分析4種技術手段研究煤炭期貨價格指數(shù)與現(xiàn)貨價格指數(shù)的聯(lián)動關系。

2 數(shù)據(jù)選擇與實證分析

2.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)樣本選取綜述中提到的具有一定市場影響力的前5家企業(yè)發(fā)布的價格數(shù)據(jù)，即：BSPI、Wind、CCTD、CCI、YBSPI，時間均從各企業(yè)最初發(fā)布日起，截止時間到2018年5月29日止。

BSPI最初數(shù)據(jù)發(fā)布時間是2003年2月28日，為周數(shù)據(jù)，共有747個數(shù)據(jù)；Wind最初數(shù)據(jù)發(fā)布時間是2008年2月24日，為日數(shù)據(jù)，共有2307個數(shù)據(jù)；CCTD最初數(shù)據(jù)發(fā)布時間是2013年5月27日，為周數(shù)據(jù)，共有243個數(shù)據(jù)；CCI最初數(shù)據(jù)發(fā)布時間是2013年10月14日，為日數(shù)據(jù)，共有1133個數(shù)據(jù)；YBSPI最初數(shù)據(jù)發(fā)布時間是2016年4月29日，為周數(shù)據(jù)，共有98個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于這5家企業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。

本文研究的時間分割點是2016年4月29日(5家企業(yè)中最晚編制與發(fā)布數(shù)據(jù)的易煤指數(shù)YBSPI)，即分為2016年4月29日以前的研究和2016年4月29日之后的研究。選擇這個時間分割點基于兩點考慮：一是YBSPI指數(shù)雖然推出較晚，但市場影響力較大，不可忽視；二是這個時間點恰好是我國煤炭市場價格的谷底，此后煤炭價格不斷攀升恢復到煤炭市場“黃金十年”時期。同時，煤炭期貨持倉量持續(xù)放大，交易活躍度急劇增加。2016年4月29日之前的煤炭期貨交易波動性高，期貨市場功能難以表現(xiàn)出來。

動力煤期貨價格指數(shù)選自鄭州商品期貨交易所，開始時間為動力煤在鄭州商品交易所掛牌時間，即2013年9月26日，截止時間與5家現(xiàn)貨價格指數(shù)取值一致(2018年5月29日)，共有1138個數(shù)據(jù)，為日交易結算數(shù)據(jù)。

2.2 描述性統(tǒng)計

分別根據(jù)周價格數(shù)據(jù)和日價格數(shù)據(jù)描繪出趨勢圖，如圖1(a)和圖1(b)所示，包括日數(shù)據(jù)和周數(shù)據(jù)。其中，Wind和CCI的日數(shù)據(jù)在周價格趨勢圖中取值為每周最后一個交易日的收盤價。由圖1可以看出，Wind和CCI的現(xiàn)貨數(shù)據(jù)走勢極為相似，與期貨數(shù)據(jù)走勢也較吻合，但BSPI、CCTD則與期貨走勢相差較大，且二者現(xiàn)貨數(shù)據(jù)走勢較為接近。YBSPI數(shù)據(jù)走勢始終高于期貨指數(shù)的幅度較其他現(xiàn)貨指數(shù)相比最大。

對數(shù)據(jù)進行一階差分處理，如圖1(c)和圖1(d)所示，可以發(fā)現(xiàn)期貨與現(xiàn)貨價格指數(shù)的一階差分序列圍繞0上下波動，雖然價格指數(shù)數(shù)據(jù)本身非平穩(wěn)，但是其一階差分過后的數(shù)據(jù)有可能是平穩(wěn)的。

圖1 煤炭期貨與現(xiàn)貨價格指數(shù)及一階差分趨勢圖

對基差進行分析?；钍敲禾楷F(xiàn)貨價格減去煤炭期貨價格，反映了期貨價格和現(xiàn)貨價格之間的動態(tài)變化，基差走勢見圖2。由圖2可以看出，2016年4月29日后，各現(xiàn)貨價格的基差絕對值呈現(xiàn)擴大的趨勢，且不同現(xiàn)貨基差的不一致性增大。為了更加充分地利用數(shù)據(jù)，根據(jù)基差走勢對數(shù)據(jù)進行分段處理，從3個維度進行分析：

(1)2013年9月26日到2016年4月29日，周收盤價，4家現(xiàn)貨價格指數(shù)(去掉尚未出現(xiàn)的YBSPI)；

(2)2016年4月29日到2018年5月25日，周收盤價，5家現(xiàn)貨價格指數(shù)；

(3)2013年9月26日到2018年5月29日，日收盤價，Wind和CCI兩家指數(shù)。

本文以下的研究，每一步都是從以上3個維度分別進行，力求更加全面準確地挖掘出數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，更好地描述煤炭期貨價格指數(shù)與煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)之間的聯(lián)動效應。

2.3 實證分析

2.3.1 單位根檢驗

首先判斷期貨價格指數(shù)與現(xiàn)貨價格指數(shù)的平穩(wěn)性。期貨與現(xiàn)貨價格指數(shù)單位根檢驗p值見表1，反映了各個變量的平穩(wěn)性。由表1可以看出，無論是哪一個維度，都能體現(xiàn)出這樣一個事實：期貨價格指數(shù)或者現(xiàn)貨價格指數(shù)是一個一階單整序列。

圖2 煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)基差走勢圖

表1 期貨與現(xiàn)貨價格指數(shù)單位根檢驗p值

2016年4月29日之前，在周數(shù)據(jù)維度上，可以看出價格指數(shù)均未通過平穩(wěn)性檢驗，但是價格的差分序列是平穩(wěn)的，即期貨與現(xiàn)貨價格指數(shù)均為一階單整序列，期貨與現(xiàn)貨價格之間可能存在穩(wěn)定關系。

2016年4月29日之后，在周數(shù)據(jù)維度上，可以看出Wind現(xiàn)貨、CCI現(xiàn)貨、YBSPI現(xiàn)貨價格和期貨價格本身不是平穩(wěn)的，但是價格差分序列是平穩(wěn)的，即期貨與Wind現(xiàn)貨、CCI現(xiàn)貨、YBSPI現(xiàn)貨價格均為一階單整序列，期貨與這些現(xiàn)貨之間可能存在穩(wěn)定關系。

在日數(shù)據(jù)維度上，Wind現(xiàn)貨、CCI現(xiàn)貨與期貨價格序列也是一階單整序列，可能存在協(xié)整關系。

2.3.2 協(xié)整檢驗

由于發(fā)現(xiàn)了可能存在的協(xié)整關系，接下來需要檢驗協(xié)整階數(shù)及協(xié)整方程估計。由于序列并不是平穩(wěn)的，首先構建向量誤差修正模型，然后根據(jù)Johansen的trace統(tǒng)計量確定協(xié)整階數(shù)，即模型中的協(xié)整方程個數(shù)。將現(xiàn)貨一一與期貨進行分析，因此每一個模型都只有兩個變量：期貨價格指數(shù)和某一個現(xiàn)貨價格指數(shù)，故協(xié)整方程個數(shù)最多為1，最少為0。誤差修正模型的構建需要指定滯后的階數(shù)，本研究依次取滯后1階、滯后2階和滯后3階。不同滯后階數(shù)的模型和不同顯著性水平下協(xié)整方程的個數(shù)見表2。

確定協(xié)整關系后，需要確定協(xié)整方程的形式，并對殘差進行平穩(wěn)性檢驗。如果能夠通過平穩(wěn)性檢驗，就說明協(xié)整關系較強。協(xié)整方程的截距項和斜率項估計值及殘差平穩(wěn)性檢驗p值見表3。所有的協(xié)整方程形式均為：

期貨價格指數(shù)=constant+b*現(xiàn)貨價格指數(shù)+e

(1)

表2 不同滯后階數(shù)的模型和不同顯著性水平下協(xié)整方程的個數(shù)

表3 協(xié)整方程的截距項和斜率項估計值及殘差平穩(wěn)性檢驗p值

2016年4月29日之前，在周數(shù)據(jù)維度上，由表2可以看出，BSPI、CCTD與期貨價格有協(xié)整關系，Wind、CCI與期貨價格無協(xié)整關系。由表3可以看出，協(xié)整回歸殘差未能通過平穩(wěn)性檢驗，說明協(xié)整關系較弱。

2016年4月29日之后，在周數(shù)據(jù)維度上，由表2可以看出，Wind、CCTD、CCI、YBSPI與期貨價格有穩(wěn)定的一階協(xié)整關系，BSPI與期貨價格無協(xié)整關系。由表3可以看出，Wind、CCI、YBSPI的協(xié)整回歸殘差通過平穩(wěn)性檢驗，說明協(xié)整關系較強，而CCTD與期貨價格指數(shù)的協(xié)整關系較弱。

在日數(shù)據(jù)維度上，由表2可以看出，Wind、CCI與期貨價格有穩(wěn)定的一階協(xié)整關系。由表3可以看出，Wind、CCI的協(xié)整回歸殘差通過平穩(wěn)性檢驗，說明協(xié)整關系較強。

2.3.3 格蘭杰因果檢驗

雖然已經(jīng)通過協(xié)整檢驗確定了協(xié)整關系，但是期貨價格指數(shù)和現(xiàn)貨價格指數(shù)之間的因果關系尚不明確，需要進行格蘭杰因果檢驗來分析期現(xiàn)之間的因果關系。雖然格蘭杰因果檢驗基于向量自回歸模型，是針對平穩(wěn)時間序列的，但是由于已經(jīng)通過向量誤差修正模型確定了協(xié)整關系，而這兩個模型又可以相互轉化，因此也可以在這里直接使用格蘭杰因果檢驗。

不能確定怎樣的向量自回歸模型是最優(yōu)的，即期現(xiàn)序列的滯后階數(shù)不能確定，因此這里使用AIC和BIC準則確定最優(yōu)的滯后階數(shù)。向量自回歸模型因變量、滯后自變量、F檢驗p值、χ2檢驗p值、AIC、BIC及最優(yōu)滯后階數(shù)見表4。

2016年4月29日之前，在周數(shù)據(jù)維度上，可以看到現(xiàn)貨價格的滯后對解釋期貨價格并沒有很大幫助，模型的F值對應的p值很大，但期貨價格的滯后對解釋現(xiàn)貨價格卻有很大幫助。基于VAR模型的格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)：期貨價格普遍是現(xiàn)貨價格的格蘭杰原因。

2016年4月29日之后，在周數(shù)據(jù)維度上，基于VAR模型的格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)：除了BSPI以外，在協(xié)整關系較強的現(xiàn)貨品種中，期貨價格普遍是現(xiàn)貨價格的格蘭杰原因。

在日數(shù)據(jù)維度上，基于VAR模型的格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)：期貨價格普遍是現(xiàn)貨價格的格蘭杰原因。

表4 向量自回歸模型因變量、滯后自變量、F檢驗p值、χ2檢驗p值、AIC、BIC及最優(yōu)滯后階數(shù)

2.3.4 方差分解分析

格蘭杰因果檢驗確定了因果關系，為了進一步橫向比較各個現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨價格指數(shù)變化的敏感程度，以及各個現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨價格指數(shù)的影響大小，需要引入方差分解分析方法，分析基于向量誤差的修正模型。

2016年4月29日之前周數(shù)據(jù)方差分解分析結果見圖3，2016年4月29日之后周數(shù)據(jù)方差分解分析結果見圖4，日數(shù)據(jù)方差分解分析結果見圖5。在圖3、圖4、圖5中，(a)是期貨價格指數(shù)的變化有多少來自于現(xiàn)貨，(b)是現(xiàn)貨價格指數(shù)有多少來自于期貨?？梢钥吹?，一般情況下，期貨價格指數(shù)變化對現(xiàn)貨的影響遠遠大于現(xiàn)貨價格指數(shù)變化對期貨的影響。

(1)2016年4月29日之前周數(shù)據(jù)。由圖3可知，期貨價格指數(shù)變化對CCI現(xiàn)貨的影響程度最大，對BSPI現(xiàn)貨影響程度最?。籛ind現(xiàn)貨價格指數(shù)的變化對期貨的影響最大，BSPI現(xiàn)貨價格指數(shù)的變化對期貨的影響最小。

圖3 2016年4月29日之前周數(shù)據(jù)方差分解分析結果

(2)2016年4月29日之后周數(shù)據(jù)。由圖4可知，期貨價格對CCI現(xiàn)貨的影響程度最大，對BSPI現(xiàn)貨影響程度最小；YBSPI現(xiàn)貨價格指數(shù)的變化對期貨的影響最大，CCI現(xiàn)貨價格指數(shù)的變化對期貨的影響最小。不僅如此，還可以看到，隨著時間的推移，Wind現(xiàn)貨價格指數(shù)的變化對期貨的影響逐漸變小，即Wind現(xiàn)貨價格指數(shù)只在短期有效。

(3)日數(shù)據(jù)。由圖5可知，期貨價格指數(shù)對CCI現(xiàn)貨價格指數(shù)的影響強于對Wind現(xiàn)貨價格指數(shù)；Wind現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨的影響略強于CCI現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨的影響。這一結論與2016年4月29日之后周數(shù)據(jù)的結論相似。

圖4 2016年4月29日之后周數(shù)據(jù)方差分解分析結果

圖5 日數(shù)據(jù)方差分解分析結果

3 實證結論

(1)周數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，2016年4月29日之前，煤炭期貨與現(xiàn)貨之間不存在穩(wěn)定的協(xié)整關系。期貨價格指數(shù)是現(xiàn)貨價格指數(shù)的格蘭杰原因，且期貨價格指數(shù)對CCI、Wind的影響程度大于對CCTD、BSPI的影響程度；2016年4月29日之后，除了BSPI、CCTD以外，期貨與現(xiàn)貨之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關系。期貨價格是現(xiàn)貨價格的格蘭杰原因，且對CCI、Wind、YBSPI的影響程度大于對CCTD、BSPI的影響程度。相較于2016年4月29日以前，期貨價格指數(shù)對現(xiàn)貨的影響以及現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨的影響變得更大，但是期貨價格指數(shù)影響現(xiàn)貨的程度大于現(xiàn)貨價格的增幅影響期貨的程度。

(2)日數(shù)據(jù)分析顯示，煤炭期貨與現(xiàn)貨之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關系。期貨價格指數(shù)是現(xiàn)貨價格指數(shù)的格蘭杰原因。在短期內，現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨有一定的影響，但是在長期，現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨的影響變低。

(3)綜合周數(shù)據(jù)與日數(shù)據(jù)分析結果，可以得出結論，在長期意義下，2016年4月29日之前，期貨與現(xiàn)貨的聯(lián)動并不顯著；在2016年4月29日之后，二者聯(lián)動作用變得顯著起來，并且期貨價格指數(shù)影響現(xiàn)貨的程度尤其加深。但是綜合來看，煤炭現(xiàn)貨對期貨的影響集中在短期，期貨對現(xiàn)貨的影響在長期下更顯著。

(4)根據(jù)煤炭現(xiàn)貨價格與期貨價格的關聯(lián)程度，對煤炭現(xiàn)貨指數(shù)進行排名。根據(jù)方差分解結果，煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)對期貨價格指數(shù)影響程度的由高到低排序是：YBSPI、BSPI、Wind、CCTD、CCI；而期貨價格指數(shù)對現(xiàn)貨價格指數(shù)影響程度的由高到低排序是：CCI、Wind、YBSPI、CCTD、BSPI。

4 幾點啟示

(1)為政府和煤炭產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)選取煤炭現(xiàn)貨價格提供了參考依據(jù)。市場意義下，研判期貨價格與現(xiàn)貨價格走勢吻合程度，選取CCI、Wind及YBSPI參考較好，而CCTD、BSPI與期貨價格背離較大；政策因素條件下，可以選取CCTD及BSPI作為長期交易價格的參考。實證分析的結果與實際情況相符合，因為CCI、Wind、YBSPI價格指數(shù)主要以市場煤炭行情為基礎形成的，而CCTD、BSPI帶有政策因素的指令性長協(xié)合同價格色彩。

(2)從對日數(shù)據(jù)的實證研究來看，從事煤炭期貨套利投機者，短期內預測應多關注現(xiàn)貨價格對期貨價格的影響，時刻了解CCI、YBSPI及Wind的指數(shù)變化，因為現(xiàn)貨價格對期貨價格的影響集中在短期時間內；從事長期及套期保值的投資者，除把握CCI、YBSPI及Wind的指數(shù)變化趨勢外，還應分析CCTD、BSPI的指數(shù)變化趨勢。

(3)煤炭長協(xié)合同對穩(wěn)定煤炭生產(chǎn)和消費有著非常重要的作用，也有降低市場價格波動的作用。在美國等發(fā)達國家，長協(xié)在煤炭購銷中占有非常大的比例，在我國未來煤炭購銷中，長協(xié)將發(fā)揮越來越重要的作用，我國煤炭購銷長協(xié)的簽訂，關節(jié)點在價格確定上。BSPI現(xiàn)貨價格指數(shù)為我國煤炭生產(chǎn)與消費企業(yè)簽訂長協(xié)價格提供了重要參考。

(4)政府管理部門有必要在不斷完善我國煤炭期貨市場相關法律法規(guī)的同時，對我國煤炭現(xiàn)貨價格指數(shù)的編制與發(fā)布制定有關政策，規(guī)范采樣、編制技術標準，以減少現(xiàn)貨價格指數(shù)不真實對期貨價格波動的干擾，建立真實、公正合理的現(xiàn)貨交易市場和交易平臺，降低現(xiàn)貨與期貨交易風險，推動我國煤炭現(xiàn)貨價格與期貨價格聯(lián)動機制的形成。