谭小芬;张峻晓;郑辛如
【摘 要】大宗商品的金融化改变了其传统定价机制,不从市场间和市场内产品间全面地研究大宗商品价格的溢出效应就很难抓住商品价格溢出效应的本质特征.基于原油、天然气、黄金、银、铜、铝、小麦和玉米8种代表性商品,以及股票指数、债券指数、美元外汇、美国10年期国债收益率4类金融资产的价格数据,本文通过建立非对角的BEKK-GARCH和Diebold构造的基于VAR模型的溢出指数方法,从收益率和波动率两个视角研究了商品市场与金融市场之间的双向溢出关系.结果发现:(1)国际大宗商品市场与金融市场之间存在双向溢出效应;(2)收益溢出与波动溢出的特征与变化趋势有很大不同,这些差别与全球性危机和商品市场状况相关.基于研究结论,本文认为应从商品金融化的视角调控监管商品价格.
厦门舒洁【期刊名称】《中国软科学》
【年(卷),期】2018(000)008
【总页数】18页(P31-48)
【关键词】国际大宗商品价格;金融市场;溢出效应;BEKK-GARCH;溢出指数
【作 者】谭小芬;张峻晓;郑辛如
【作者单位】中央财经大学 金融学院,北京 100081;中央财经大学 国际金融研究中心,北京 100081;中国人民大学 经济学院,北京 100872
李水明【正文语种】中 文
【中图分类】F832.5
一、引言
随着经济全球化和金融自由化的进程加快，过去二十年间国际商品市场和金融市场的一体化程度正逐渐加深且波动性逐渐增大。新世纪以来，单个商品价格和大宗商品价格指数的波动幅度和频率都超过历史水平(见图1)。以美国西德克萨斯轻质原油现货价格为例，WTI原油均价自上世纪80年代中期至20世纪末一直维持在13.1-24.2美元/桶的范围内波动。从2
003年开始原油价格持续上涨，至2008年中达每桶138.68美元，创下了有史以来原油现货价格的最高值。2008年美国次贷危机爆发并扩散至世界各国，WTI原油在不到6个月的时间里下跌70%，最低至38.92美元/桶，之后油价随着经济回升又大幅上涨，于2011年达到102.36美元/桶。2011年以后油价在102-123美元/桶的范围内小幅震荡下行，到2014年下半年加速下跌，至2015年3月跌幅超过50%。此外，不同类别商品的价格受共同因素驱动而呈现价格联动。根据IGC(国际谷物理事会)的报告显示，与原油价格类似，小麦、玉米等谷物价格在2006年之后的波动幅度和频率亦创下历史新高。国际大宗商品价格的波动虽与大宗商品金融属性密切相关，而商品金融化归因于大宗商品相关衍生品市场的迅速发展。美国商品期货委员会(CFTC)的报告显示，各类金融投资机构通过商品相关的指数工具投资于期货市场的资金规模在从2003年至2011年期间翻了30倍。交易所数据显示，2005年铜和原油的期货、期权的交易规模分别达到其世界产量的36.1倍和3.9倍。随着大宗商品的金融属性逐渐升级，商品市场与资本市场之间的互动关系愈发密切，在此背景下，大宗商品价格与股票、债券、外汇等金融资产价格之间存在什么样的关联性和溢出效应？原油、黄金、铜等价格波动会对其他商品产生何种冲击？来自某一商品市场的冲击会对其他商品市场产生什么样的作用？这些互动关系是怎样随时间而变化的？现有文献尚未系统全面地探
讨这些问题，而这些问题对于理解大宗商品价格形成和波动机制具有理论意义，并且能够为我国防范金融风险和稳定物价提供重要的启示。
本文在已有文献基础上，尝试用BEKK-GARCH模型和溢出指数法，从收益溢出和波动溢出两个角度研究了商品市场与金融市场之间的双向溢出效应，并通过滚动窗口回归的方法测度了溢出指数的时变特征。本文的主要特在于，相对于常相关多元GARCH模型，BEKK-GARCH模型突破了金融变量之间的相关系数保持恒定的假设限制，通过分析商品市场和金融市场间二阶矩阵的关联性来捕捉两市场收益率和波动率的条件方差和协方差的影响因素，进一步采用构建溢出指数的方法全面科学的研究市场间和市场内部的溢出效应。
图1 CRB商品现货综指与原油价格
袁大炳二、文献综述
(一)商品市场与金融市场的相互影响渠道
已有文献认为金融市场对商品市场的影响渠道主要来自三个层面(韩立岩和尹力博，2012)：
尼龙6
投资或投机需求、市场流动性和美元汇率[1]。第一，投资或投机需求方面。投资者或投机者可以通过在金融市场的衍生品交易影响商品市场中以石油为代表的大宗商品价格。殷剑峰(2008)[2]，Hamilton和Wu(2014)[3]，Chong和Miffre(2010)[4]，Lombardi和Robays(2012)[5]，Eickmeier和Lombardi(2012)[6]，Baldi，Peri和Vandone(2011)[7]分别对石油、玉米和大豆等大宗商品的价格的波动进行分析，发现实体经济需求和投机都是造成大宗商品价格波动的主要因素。Manera、Nicolini和Vignati (2013)证实了短期投机行为会对商品价格的波动产生正向冲击[8]。第二，市场流动性方面。世界主要经济体的货币供给调整，尤其是美元的政策调整会通过改变市场流动性进而对商品价格产生重要影响。Giese和Tuxen(2007)[9]，Darius和Radde(2010)[10]，Askari和Krichene(2010)[11]，Gruber和Vigfusson(2012)[12]，Gospodinov和Jamali(2013)[13]，Reuven和Sylvain(2012)[14]等研究认为，在全球连通的金融市场环境中，世界主要经济体货币供给的调整会在世界范围内对资产和商品价格产生冲击。第三，美元汇率方面。美元汇率是影响大宗商品价格重要因素， Chu和Morrison(1984)认为世界利率水平和美元汇率变化也会作用于商品市场，并且两者与商品价格明显负相关[15]。Breitenfellner和Cuaresma(2008)阐述了美元汇率影响原油价格的五条核心逻辑 [16]。
全寿命周期
(二)商品市场与金融市场之间的溢出效应
蒲剧苏三起解溢出效应可分为收益率溢出效应和波动率溢出效应，前者衡量市场间价格信息的相互传导，后者测度市场波动和风险的相互传导。
国内外有相当部分的文献针对商品市场对金融市场的溢出效应展开研究。根据金融化程度高低，张思成等(2014)将商品金融化分为高、中、低三个层次[17]。高级金融化商品的交易行为主要由投资或投机动机决定，呈现出与金融市场较为一致的波动规律。Buyuksahin和Robe(2014)[18]的研究表明商品的金融属性越强其与股票市场的溢出效应越强，以原油为例(Malik和Hammoudeh，2007；Park和Ratti，2008)[19-20]，原油的金融属性较强，其价格变动对其他国家股市能够产生显著影响。另外，Lombardi和Ravazzolo(2012)[21]，Kawamoto, Kimura和Morishita(2011)[22]，Chan(2011)[23]认为全球性的“危机”能够加强这一溢出效应。在方法的选择上，这类文献主要采用了多元GARCH、VAR。
已有文献大多研究商品市场与金融市场之间的联动性。Gorton和Rouwenhorst(2006)[24]Silvernn-oienen和Thorp(2012)[25]，Sadorsky(2014)[26]从商品金融属性增强，投资多样化的角度，分析了商品市场和金融市场之间的联动性。Aboura和Chevalier(2014)[27]，
Hillier等(2006)[28]，Arouri等(2012)[29]证实了两市场之间联动性的存在，并测度了金、银、白金等金属与股票市场等金融市场之间的联动性。国内的研究中，田利辉和谭德凯(2014)分析了中、美股票市场与中国黄金、铜、棉花和白糖四种大宗商品现货价格之间的联动关系[30]。这类文献采用的方法主要是广义条件异方差模型(GARCH)及其拓展形式，比如DSTCC-GARCH、VSRMA-AGARCH、DCC-AGARCH、Bivariate GARCH等。
不同商品市场之间的溢出效应。已有研究集中在能源商品与非能源商品之间的联动性与溢出效应上。Ji和Fan(2012)[31]，Mitchell(2008)[32]，Harri和Hudson(2009)[33]，Erdem和Soytas(2013)[34]，Liu(2014)[35]，Mensi等(2014)[36]发现在收益率和波动率方面，原油价格对非能源商品(农产品)价格存在显著的溢出效应。Nazlioglu和Soytas(2012)通过方差因果检验和脉冲响应分析，检验了原油价格、美元汇率和小麦、5种土耳其农产品价格之间的联动关系，发现原油价格的影响为中性[37]。Kazuhiko和 Tatsuyoshi(2013)发现2000年之后指数内商品价格的协同性显著上升，而指数外商品不具有这种特征[38]。Antonakakis和Kizys(2015)[39]借鉴Diebold和Yilmaz(2012)[40]提出的溢出指数法分析商品市场和外汇市场之间的收益率和波动率溢出。Du等(2011)从产业链视角分析了原油和农产品价格之间的波动率溢出[41]。
(三)简要评论
上述文献采用多种方法和视角分析了商品市场、金融市场和溢出效应之间的关系，证实了商品市场与金融市场之间存在不同程度的溢出效应，为本文研究市场间与市场内部之间的溢出效应提供了有益的参考和借鉴。但上述文献仍然存在以下不足：(1)大多数文献将收益率溢出和波动率溢出进行单独的分析，没有放在同一个分析框架中进行研究；(2)单独分析一种金融资产与大宗商品之间的联动关系和溢出效应，缺乏金融市场内部、商品市场内部以及不同资产与商品之间的溢出效应综合性的研究；(3)缺少对于溢出效应时变特征的考察。本文选择了8种代表性商品和4种金融资产分析商品市场和金融市场的双向溢出效应，并对各类溢出效应进行了对比，进一步深化了同类研究。
三、模型构建
(一)BEKK-GARCH模型的建立
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