中美两国商品期货价格指数与CPI、利率关系的实证研究

王建建 何枫 陈忠莹

摘要：随着我国期货市场迅猛发展，商品期货价格指数在国民经济运行中的预警作用受到了越来越多的关注。经济周期以及金融货币因素均会对期货价格造成影响，利率是国家调控宏观经济的重要工具，CPI是衡量通货膨胀的重要指标，二者均能在一定程度上影响宏观经济的发展。因此，本文主要研完商品期货价格指数与二者的关系，定性分析了宏观经济与期货市场的关系。然后运用计量经济时间序列方法实证检验了中美两国商品期货价格指数与利率、CPI的相互关系，结果表明中美两国商品期货价格指数与宏观经济指标关系的不同。针对此差距，本文提出了改进性的建议，以便政府能够提前采取合适的调节政策、制定相应的货币政策以及财政政策以稳定宏观经济。

关键词：商品期货;价格指数;利率;CPI

中图分类号：F820 文献标识码：A 文章编号：1674-9448（2018）04-0017-10

一、引言

自十九大以来，我国中央政府越来越重视实体经济的发展，金融市场也要更好地支撑实体经济的发展。在这一前提下，深入理解和揭示出商品价格指数与通胀指数、利率等关键因素的配比研究，就具有重要的意义。作为金融市场的重要组成部分，期货市场[1]在国民经济发展中的地位不断提升，发挥的作用越来越显著。目前各国宏观经济的运行越来越受到国际大宗商品期货价格的影响，已有大量研究表明商品期货价格指数与GDP、汇率、CPI、利率、PPI等宏观经济变量之间存在某种关系。

我国期货市场，由于发展初期管理的不规范，使得期货市场在很长一段时间内不能充分发挥其经济功能[2]。在期货价格指数编制方面，我国学术界的研究尚处于起步阶段，相关研究成果相对较少。这部分的成果主要包括两个方面：一方面，一些学者通过对现有指数的分析，探讨了我国商品期货指数的构建方法[3];另一方面，一些学者根据不同的研究目的编制并持续发布了相关的指数[4-6]。在指数的检验方面，国际主流的价格指数一般都采用了基本的计量数据检验方法，如平稳性检验、协整检验和格兰杰因果关系检验[7]，在对相关指数与经济运行的具体预测效果方面的研究则一般采用了AIC信息准则等相关的领先滞后检验方法[8]。

国际商品期货价格指数形成已久，其经历了半个多世纪已发展成为一个成熟的、能够有效预测未来物价变动、对一国经济发展起重要作用的先行指标。许多经济学家和投资主体对商品期货指数与CPI、利率之间的相互关系进行了大量深人的研究，主要表现在以下几方面：

综合价格指数与CPI之间存在相关关系，进而对经济的景气程度具有一定的影响作用，这在国内外有很多的代表性研究。Lummer，S.L.，&Siegel;，L.B.[9]研究得出商品期货价格指数能够有效地抑制通货膨胀、抵御物价持续上涨的风险;Warsager&Halpem[10]研究得出商品期货价格指数能够提前预判未来通货膨胀的程度，可以为政策制定者制定行之有效的宏观经济政策服务;Rouwenhorst&Gorton[11]编制了一个“平均的”商品期货价格指数，该指数与CPI呈正相关关系，与SP500指数呈负相关关系，说明其不仅能有效抵御通货膨胀的风险，而且分散资产组合的风险从而使投资者资产组合更加多样化。冯科、李听昕[12]通过考察我国商品期货价格指数与主要宏观经济变量之间的相互影响关系，发现商品期货价格指数对物价、国内生产总值、利率、人民币汇率均有明显的引导作用和直接影响，并且能够领先CPI指标约5-7个月。赵振英[13]（2015）通过我国商品期货价格指数与通货膨胀关系研究，通过脉冲响应分析得出，不论是CPI还是PPI，Nll期货价格指数均会在一定期数内对它们产生影响。

国内外学者对综合价格指数与利率之间的关系进行了实证研究，发现综合价格指数可以为货币政策的制定提供一定的参考依据[14-15]。利率作为货币政策的价格型工具，是大宗商品价格波动的重要影响因素。Hamilton[16]研究了2008年大宗商品价格的波动，认为大宗商品价格上涨最少有部分原因是利率下降造成的。Frankel[17]进一步论证了降低利率致使大宗商品价格全面提高，同时还分析了利率对大宗商品价格影响途径并建立了货币政策与大宗商品关系的新模型，发现二者之间具有不稳定性。Belke[18]用VAR模型分析了貨币当局制造的流动性过剩对大宗商品价格的长期影响，结果表明全球流动性过剩是大宗商品与消费品价格变化的主要驱动因素。李敬辉、范志勇[19]建立了一个预期动态均衡模型，实证分析预期通货膨胀率对存货的影响，以及利率对资金的影响。结果表明预期通货膨胀率与利率的变化引起的经济主体的投资变化，致使大宗商品价格出现波动，从而引起价格超调现象。王馄[20]通过对2000至2007年我国1162家A股上市公司进行实证研究，以CRB期货价格指数为例考察了期货市场对实体经济的影响。研究结果表明：平均来看，国际商品期货指数变动对我国上市企业的毛利率有显著的负面影响。

综合来看，国内外研究者在综合价格指数的编制和应用实践中已经做了大量的工作，取得了很多成果。但是，既有研究成果中也有不少需商榷或值得改进之处，例如有以下几点：

（1）在现有综合价格指数的研究中，其编制方法方面有较大的改进空间。（2）现有文献在研究综合价格指数对宏观经济指标、现货市场以及投资组合效率的影响时，往往仅以特定的市场进行研究。因此，本文将弥补现有研究在这方面的不足，对商品期货价格指数与Cpl、利率两宏观经济指标的关系进行研究，这对构建更加有效的综合价格指数具有重要的意义。

本文研究将商品期货价格指数与利率以及CPI之间的关系进行中美两国对比，通过对美国的商品期货价格指数与利率以及CPI的关系的分析及借鉴，再次验证二者之间的关系是共性不是个性，为我国作出更加合理的宏观经济政策提供建议。

二、数据选取及处理

商品指数方面：美国选取CRB指数。CRB指数是最早创立的商品期货指数，具有权威性。样本采用每日收盘价数据，数据截取时间为2005年1月至2015年12月。我国选取南华商品指数（NH）和中证商品期货综合指数（CFCI）。南华商品指数是我国国内运行时间最长的指数，具有公信力和说服力。中证商品期货综合指数是由中证指数有限公司编制，目前已发展成为国内规模最大、产品种类最多、服务全方位、最具市场影响力的专业指数服务机构。样本同样采用每日收盘价，数据截取时间为2005年1月至2015年12月。南华商品指数以及中证商品期货综合指数数据均来自WIND数据库，CRB指数数据来自天金加银数据库以及WIND数据库。

利率方面：常用银行间同业拆借利率来代表社会资金的成本，本文选择隔夜拆借利率作为代理变量。我国的利率数据来源于中经网统计数据库，美国的联邦基金利率，数据来源于FEDERALRESERVE BANK OF NEWYORK https：//apps-newyorkfed.org/markets/autorates/fed-funds-search-result-page。数据选取时间均为2005年1月-2015年12月。计量软件使用Eviews6.0。

经过处理后的指数数据分别表示为CRB，NH、CFCI。本文得出了132个CRB、NH、CFCI月均值数据，120个CRB、NH、CFCI同比数据，132个美国CPI、中国CPI、NR和CR的数据，表1为原始数据以及取对数之后的统计结果。

从表1可以看出，三种指数的标准差分别为21.81、17.38、20.05，远高于两国CPI和利率的标准差1.53、2.24、1.97、0.95，说明相对于CPI和利率，商品期货价格指数的波动更频繁，变化幅度更大。同时，由CRB、NH、CFCI、ACPI、CCPI、NR、CR的最大值和最小值的差额数据99.11、97.28、105.16、7.46、10.50、5.20、5.88也可以看出CPI和利率的波动幅度较小，总体较为平稳，而商品期货价格指数相对浮动较大，波动较为剧烈，由此可以作出推测，商品期货价格指数的变动领先于CPI以及利率的变动，商品期货价格指数能在一定程度上引导CPI和利率的未来走势。

从图1中可以看出，三种商品期货价格指数的波动趋势基本一致，在大多数时间段内，CRB的数据高于NH、CFCI的数据，CFCI的数据高于NH的数据，CFCI的波动幅度最大，CRB的波动幅度相对较小。

从表2中可以看出，NH与CRB的相关系数为0.8405，CFCI与CRB的相关系数为0.8619，NH与CFCI的相关系数为0.9887，由于NH与CFCI均为国内商品指数，二者所受的影响因素有很大的相似性，因此二者相关系数很大。我国的NH和CFCI这两种商品指数与美国的CRB商品指数的相关性很高，说明在全球经济金融一体化格局下，我国经济与世界经济发展动向在一定程度上保持一致，且国内经济容易受到国际环境的影响，我国大宗商品价格经常受到国际商品市场价格的影响而产生波动。相对于美国等发达国家来讲，我国的期货市场不够完善，运行效率不够高，但我国的期货商品指数借鉴了国际上成熟的商品指数的成功编制经验，并结合我国基本国情而编制，具有科学性和可行性，对我国期货市场的未来价格走势能够较为全面的反映及预测，同时具有一定的宏观经济预警功能。

三、研究模型

本文采用模型作为研究模型，通过所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归分析，是一种非结构化的多方程模型，用于相关时间序列系统的预测。该模型的一个突出优点是对模型中的变量没有任何事先约束条件，每个变量都被视为内生变量。

假设Y_t是一个N×1阶的时间序列向量，，则k阶YAR模型的具体表达公式为：

公式VAR（k）表示，其中Π_t都是N×N阶参数矩阵，U_t是N×1阶随机误差向量，Ω是N×N方差协方差矩阵。

四、中美两国商品期货价格指数与CPI、利率关系的实证研究

（一）格兰杰因果关系

由于研究中的相关分析和协整检验只能说明现象之间关系的密切程度，但并不能说明其中哪个变量起主导作用引导另一变量的变动，或者两变量之间相互影响的程度，以及所引起的变动有多大。通过Granger因果检验可弥补此类不足之处[21]。

因此，从预测可能性的角度出发，本文采用Granger提出的格兰杰因果关系检验法则分析变量之间的相互引导关系，其模型如下：

其中：{x_t}与{_t}是变量X与Y的时间序列，μ_t是随机项。如果拒绝假设H₀：bj=0（j=0，1，2，KK_k），说明X是Y的格兰杰原因，存在X到Y的单向引导关系;如果接受原假设，就说明X不是Y的格兰杰原因，即不存在X到Y的引导关系。下面对变量进行了双向的Granger因果关系检验，检验结果如表3-表6所示。

由表3可知，随着滞后期的增加，“LN（NR）不是LN（CRB）的原因”的零假设的F统计的P值均大于10%，说明，在10%的显著水平上不能拒绝原假设，即NR不是CRB的格兰杰原因。但是从滞后4期到滞后8期，“LN（CRB）不是LN（NR）的原因”的零假设的P值小于等于10%，说明在滞后4-8期内，在10%的显著水平上拒绝原假设，即CRB在四个月到8个月内是NR的格兰杰原因。因此，CRB与NR之间存在单向引导关系。

由表4看出，“LN（CRB）不是LN（ACPD的格兰杰原因”的F统计量的值随着滞后期的不断增力口而不断减小，且其P值均小于1%，表明在滞后1-13个月内，CRB均为ACPI的格兰杰原因。从滯后1期开始，到滞后13期，“LN（ACPI）不是LN（CRB）的格兰杰原因”的零假设的P值均小于10%，说明从滞后1期开始，到滞后13期，在10%的显著性水平上可以拒绝原假设，即ACPI在1-13个月内也是CRB的格兰杰原因。因此，CRB与ACPI之间互为格兰杰原因，存在着双向传导关系。商品期货价格能够在一定程度上预先反映或引导通货膨胀，反过来，通货膨胀式的总需求上涨能够推动商品期货价格上涨。

根据表5可得“LN（Nll）不是LN（CCPD的格兰杰原因”和“LN（CFCI）不是LN（CCPI）的格兰杰原因”的零假设的F值不断变小，且其P值均小于1%，说明滞后期在1-15个月内，在1%的显著性水平上二者均能够拒绝原假设，即Nll和CFCI在1-15个月内均为CCPI的格兰杰原因。将NH指数和CFCI指数看做一个整体，从滞后2期到滞后8期，“LN（CCPI）不是LN（NH）的格兰杰原因”和“LN（CCPI）不是LN（CFCI）的格兰杰原因”的零假设的P值大于或等于5%，说明从滞后2期到滞后8期，在5%的显著性水平上二者不能拒绝原假设，即CCPI在两个月到8个月之内就不是NH和CFCI整体的格兰杰原因。从滞后9期到滞后13期，“LN（CCPD不是LN（NII）的格兰杰原因”和"LN（CCPI）不是LN（CFCI）的格兰杰原因”的零假设的P值小于等于5%，说明从滞后9期到滞后13期，CCPI是Nll指数和CFCI指数整体的格兰杰原因。因此，在滞后1期到滞后8期之间，Nll和CFCI与CCPI之间存在着单向引导关系，在滞后9期到滞后13期，Nll和CFCI与CCPI互为格兰杰原因存在着双向引导关系。并且NH和CFCI领先于CCPI8个月，说明我国商品期货指数对我国现货市场的物价走势具有很强的预测作用，同时对通货膨胀有一定的预警作用，可以将商品期货指数作为指定宏观经济政策的先行指标。

由表6可看出，随着滞后期的增加，“LN（NM不是LN（CR）的格兰杰原因”和“LN（CFCI）不是LN（CR）的格兰杰原因”的F统计值不断减小，且其概率P在滞后1-11期均小于10%能够拒绝原假设，所以在滞后1-11期，NH和CFCI是CR的格兰杰原因。“LN（CR）不是LN（NH）的格兰杰原因”和“LN（CR）不是LN（CFCI）的格兰杰原因”的零假设的P值在2-13期均大于10%，不能拒绝原假设，CR不是NH的格兰杰原因，CR也不是CFCI的格兰杰原因。所以，NH和CFCI与CR之间存在着单项引导关系，且NH指数和CFCI指数领先利率CR大约11个月，说明我国商品期货指数对利率具有较强的预测作用。

（二）脉冲响应函数

脉冲响应函数分析方法[22]，主要思想是任意一个内生变量变动对自己及所有其他内生变量产生的影响。

由图2看出，CRB和ACPI在前10期对自身都有较大的影响。ACPI受CRB的影响在第五期达到最大，在前10期都有较大影响，不难发现，ACPI受CRB和其自身变化的共同影响。由图3可知，CRB和NR都对自身有较大影响，NR对CRB的影响较小，CRB对NR的影响在第5期最大，NR受期货价格指数和其自身的影响。

NH和CCPI脉冲响应结果如图4所示：

由图4可知，NH和CCPI都对自身有较大影响，NH对CCPI的影响在3期、5期、8期波动较大，NH对CCPI的影响在第5期最大，观察得出CCPI受NH指数和其自身的影响。

NH和CR的脉冲响应结果如图5所示：

由图5看出，NH对CR的冲击较小，说明NH对CR有较弱的引导作用。

（三）方差分解

方差分解是一种研究模型动态特征的方法，主要思想是将内生变量波动的主要原因分解成与方程相关的组成部分。美国CPI、利率的方差分解的结果如表6、7所示。

由表6看出，ACPI受自身影响在前5期比较高，影响程度在下降，下降速度在减慢，在5期时影响程度为49.44%，而CRB对ACPI的影响，在第1期较小，以后逐渐增大，5期时达到50.56%，观察得出，ACPI数值受到CRB和自身的共同作用，并随着期数的增多，CRB影响也越来越大，这表明，CRB对ACPI有引导的作用。

由表7看出，NR受自身影响在1至10期都较高，影响程度下降速度很慢，而CRB对NR的影响一直都很小，影响程度增长速度也很慢，观察得出，NR受到CRB的影响较小，CRB对NR有较弱的引导作用。

我国CPI、利率的方差分解的结果如表8、9所示。

由表8看出，CCPI受自身影响在前几期比较高，影响程度在下降，下降速度在减慢，在5期时影响程度为64.06%，而NH对CCPI的影响，在第1期较小，以后逐渐增大，5期时达到35.93%，观察得出，CCPI数值受到NH和自身的共同作用，并随着期数的增多，NH影响也越来越大，这表明，NH对CCPI有引导的作用。

由表9看出，CR受自身影响在1至10期都较高，影响程度下降速度很慢，而NH对CR的影响一直都很小，影响程度增长速度也很慢，觀察得出，CR受到NH的影响较小，NH对CR有较弱的引导作用。

综上理论分析与实证研究，本文得出中美两国商品期货价格指数与宏观经济变量波动关系之间存在着许多异同点。上述实证分析得出二CRB与NR之间存在单向引导关系且CRB指数先行于美国利率NR至少8个月以上。CRB与ACPI之间存在着双向传导关系且CRB指数先行于美国消费者物价指数ACPI至少9个月以上。NH和CFCI与CR之间存在着单项引导关系，NH指数和CFCI指数先行于我国利率CR至少一年以上。在滞后1期到滞后8期之间，NH和CFCI与CCPI之间存在着单向引导关系，在滞后9期到滞后13期，NH和CFCI与CCPI互为格兰杰原因存在着双向引导关系，NH指数和CFCI指数先行于我国消费者物价指数CCPI至少8个月以上。从脉冲响应和方差分解上来看，商品期货价格指数对利率的影响不是很大，美国相对中国要好一些，美国的CRB指数对于美国CPI波动的影响程度大于我国NH指数对于我国CPI波动的影响程度，NH和CFCI与CRB在对本国未来物价水平的预测能力上相差不大，这说明NH指数和CFCI指数已经能够充分反映我国期货市场的整体价格走势，可以作为一个有效参考对于投资者进行判断国内大宗商品的价格的走势。但美国的CRB指数与物价指数之间是双向引导，而我国是单向引导，美国的期货品种丰富，期货市场管理高效规范，我国的期货市场的运行效率有待进一步提高。