供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革推動(dòng)我國(guó)煤炭行業(yè)步入高質(zhì)量發(fā)展階段。本文基于BEKK-GARCH模型,以2016年1月4日至2020年1月23日的日數(shù)據(jù)為樣本,定量測(cè)算焦煤期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的動(dòng)態(tài)演變,并探討影響價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的決定因素。研究結(jié)果表明:焦煤期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能增強(qiáng),貢獻(xiàn)度超過(guò)現(xiàn)貨,且隨時(shí)間越來(lái)越強(qiáng);期貨貢獻(xiàn)度的大小與成交金額微弱負(fù)相關(guān),與手續(xù)費(fèi)顯著負(fù)相關(guān),與保證金比例顯著正相關(guān);而投機(jī)交易會(huì)顯著削弱期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。 

【文章來(lái)源】：價(jià)格理論與實(shí)踐. 2020,(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

焦煤現(xiàn)貨和期貨價(jià)格走勢(shì)圖

數(shù)據(jù)后，共得到1014組樣本，并對(duì)所有價(jià)格數(shù)據(jù)均進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。（二）實(shí)證分析首先，本文對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。原價(jià)格序列不平穩(wěn)，對(duì)原價(jià)格序列進(jìn)行一階差分，單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示：收益率序列是平穩(wěn)的。然后，對(duì)收益率序列進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果拒絕了不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。因此，可以建立VECM模型。本文估計(jì)了VECM模型，并對(duì)殘差序列建立BEKK-GARCH模型，最后，計(jì)算每個(gè)時(shí)刻的價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)度（從期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格中分離出一個(gè)共同的有效因子，再分析兩個(gè)市場(chǎng)對(duì)這個(gè)共同有效因子的貢獻(xiàn)），結(jié)果見(jiàn)圖2。1.焦煤期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。從圖2可以看出，期貨貢獻(xiàn)度的波動(dòng)范圍為46.7%-84.0%，均值達(dá)到65.1%。在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位，這與圖1的初步判斷相一致。分時(shí)段來(lái)看，2016、2017、2018、2019年（包括2020年1月份）的貢獻(xiàn)度均值依次為56.6%、66.4%、68.4%、68.5%。期貨貢獻(xiàn)度隨時(shí)間依次增強(qiáng)，表明期貨市場(chǎng)在逐漸成熟，價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力越來(lái)越強(qiáng)。作為對(duì)比，根據(jù)GS模型，計(jì)算得到茁s茁s+茁F數(shù)值為0.67，同樣表明在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過(guò)程中，期貨的作用更大。2.焦煤期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力的影響因素。第一個(gè)是VOL，定義VOL為焦煤期貨的成交金額與樣本首日（即2016年1月4日）成交金額的比，VOL越大，說(shuō)明期貨市場(chǎng)越活躍。第二個(gè)是SPEC,定義為焦煤期貨成交量與持倉(cāng)量的比。通常投資者的套期保值交易頻率較低，投機(jī)交易的交易頻率較高，因此SPEC越大，說(shuō)明期貨市場(chǎng)的投機(jī)占比越高。第三個(gè)是FEE，定義FEE為焦煤期貨的交易手續(xù)費(fèi)。第四個(gè)是MARG，定義為交易所規(guī)定的最低保證金比例。由歷史數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，焦煤期貨的成交金額波動(dòng)非常大，最高成交額是最低成交額的36倍（14.73/0.40）。SPEC的均值為1.22，說(shuō)明期

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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