大宗商品價格波動對投資者的投資決策和國家經濟穩定具有十分重要的影響。一般來說，大宗商品之間的供需矛盾是造成價格波動的主要原因，而供需雙方的博弈與經濟的周期性運轉保持著密切聯系，所以在相關經濟周期的波動中，具體研究和分析大宗商品價格波動規律變得越來越重要。本文以庫存周期理論為基礎，選取鄭棉期貨作為代表，對鄭棉價格波動進行實證分析。
(相關資料圖)
研究背景
庫存周期又稱基欽周期，基本周期為3—4年，一個完整的庫存周期包括以下四個階段：
一是主動補庫階段。在主動補庫階段，下游企業需求逐步改善，部分生產企業的生產規模和開工率穩步提高。在這個階段中，企業確認了市場需求的回升，產業內的利潤開始走高，進一步推動價格上揚，企業一方面愿意通過原有庫存來換取更多利潤，另一方面則不斷積極尋求機會來補充消耗的庫存。在此背景下，企業主動補庫意愿增加。
二是被動補庫階段。當產業利潤攀升至高點時，商品價格也達到階段性頂峰，過高的價格市場接受程度下降，需求開始萎縮。不過，由于價格傳導機制有一定的時間滯后性，企業受生產規模擴張的影響，產能處于高位，這時只能通過補充庫存維持生產來平攤固定成本。此時，市場將出現供過于求的局面，商品價格下跌，這就是被動補庫存階段。
三是主動去庫階段。當市場需求處于持續性低迷狀態、產品價格明顯下跌時，企業通常采取主動防御策略，縮減生產規模，降低產能利用率，產成品生產數量減少，庫存處于低位運行，此時便來到主動去庫存階段。
四是被動去庫階段。當企業處于被動去庫存階段時，前期相對萎縮的市場需求開始復蘇，但是受生產計劃調整滯后的影響，此時呈現出消費需求改善、產品價格觸底反彈、庫存繼續下降、產能利用率低位運行的特點。具體如下圖所示：
圖為庫存周期理論模型
鄭棉期貨自2004年6月1日上市以來，交易、風控、交割制度日益完善，但是由于棉花的農產品屬性，供給容易受到季節性因素的影響，供需矛盾問題突出，所以價格波動劇烈。由下圖鄭棉期貨收盤價可知，鄭棉收盤價低點曾觸及10000元/噸，高點則突破35000元/噸，價格波動幅度顯著，但是也呈現出一定的規律性。
圖為鄭棉期貨收盤價
大宗商品的供求雙方在力量對比上的變化，通常與經濟的周期性運轉有著密不可分的關系，所以在相關經濟周期的波動中，具體研究和分析大宗商品價格波動規律變得越來越重要。通過找尋這種規律，筆者從庫存周期這個重要的周期理論視角出發，將庫存周期在不同時期的節點作為棉花價格波動規律的參考物，研究其對棉花價格波動的影響情況，把握棉花價格整體走勢，無論是從理論還是從現實角度來說都具有重要意義。
實證分析
一般情況下，價格類觀測指標要先于庫存類指標變動，屬于非常理想的庫存周期觀測指標。本文在觀測庫存周期上選擇了PPI作為觀測指標，并以價格指標變動的明顯節點作為劃分庫存周期的時間依據，利用Census X12方法對庫存周期進行劃分。通過Eviews軟件，我們可以得到以下四幅圖：
圖為最終季節調整后序列
圖為最終季節因子
圖為最終趨勢循環因子
圖為最終不規則因子
從季節調整序列可以看出，時間序列在經過X12季節調整后總體趨勢十分明顯。從季節因子序列圖可以看出，季節因素呈現出非常明顯的周期性。而趨勢循環序列表示，將不規則序列以及季節因素去除后的整體趨勢，曲線圖光滑，季節影響因素處理效果滿意。
在宏觀經濟學中，序列組成成分中的長期趨勢是重要的研究對象，Hodrick-Prescott濾波(下稱H-P濾波)，是經常使用的經濟變量趨勢分解方法，利用H-P濾波可以將經濟變量序列中的長期增長趨勢和短期波動成分分離出來，經過H-P濾波處理得到的數據為平穩序列。假設Mt是包含趨勢成分和波動成分的時間序列，MTt表示其中的趨勢成分，MCt表示其中的波動成分，則
最小化問題我們可以選擇利用[c(L)MTt]2來調整趨勢的變化。趨勢隨著λ的變化而變化。一般來說，當λ=0時，滿足最小化問題的趨勢等于表達式Mt.當λ增加時，估計趨勢中的變化總數相對于序列中的變化減少，即λ越大，估計趨勢越光滑。λ趨于無窮大的時候，估計趨勢將接近于線性函數。由于本文所選數據為季度數據，根據經驗可知，λ選擇為1600.對上文最終趨勢循環因子進行H-P濾波分析后得到下圖。
圖為H-P濾波處理后的趨勢周期
由圖的波峰和波谷，我們可以大致將我國的農產品庫存周期做以下劃分：2006—2009年、2009—2013年、2013—2016年、2016—2020年、2020年至今。結合一個完整的庫存周期，時間跨度大致為3—4年的理論來看，本文通過H-P濾波處理后的周期劃分是合理的。由于本文的研究對象是棉花產業，所以需結合棉花產業的庫存變化，對庫存周期進一步進行劃分。
圖為規模以上工業企業產成品存貨紡織業同比
上圖展示出2002年1月至2021年9月紡織業規模以上工業企業產成品存貨同比走勢，根據上圖并結合之前的庫存周期劃分，可以得到以下具體區間劃分：
我們對庫存周期進行細化之后，得到幾個時間段。為了研究庫存周期對價格波動的影響，本文通過自回歸分布滯后—誤差修正模型(ARDL-ECM)以及在此模型理論上提出的邊界協整檢驗法進行實證分析。本文所用到的四個變量ARDL模型的基本形式如下：
上式中，a，bi，ci，di都是常數，是一個穩定的白噪聲序列，下面將上式進行一定的處理，引入等價變換和一階差分方法后，可以得到如下公式：
上式中，a，bi，ci，di，σ1，σ2，σ3，σ4都是常數，上式也可以稱為是無限制的誤差修正模型，繼續將上式中非差分的一階滯后項進行合并，就可以得到如下式：
上式中的λ表示的是誤差修正系數，ECMt-1表示的是滯后的誤差修正因子，上式是由自回歸分布滯后模型(ARDL)經過上述的一系列步驟變換整合而得到的，同時又具有誤差修正項(ECM)，所以上式就是本文用于實證分析過程的自回歸分布滯后-誤差修正模型(ARDL-ECM)。
前文中已經就庫存周期對大宗商品價格波動規律進行了較為詳細的理論分析，為了增加相關結論的說服力，基于前文的分析基礎，在實證分析部分，本文選擇紡織業產成品存貨(I)作為庫存周期的代理變量。為了消除鄭棉價格的異常變化，將經過周移動平均平滑處理鄭棉價格作為大宗商品價格的代理變量，同時增加PPI指數的同比數據和廣義貨幣供給量(M2)同比數據進行實證分析，CF代表鄭棉月度收盤價，四個變量的數據都是月度數據。綜合考慮棉花期貨交易的實際情況和異常經濟因素對實證結果的不利影響，本文選擇最近的五個庫存周期作為研究的時間跨度來進行相關的實證分析，首先對四項時間序列進行單位根檢驗。
上表展示本文實證分析所需的四項數據的ADF檢驗結果。由表可知，I、PPI兩項時間序列通過了ADF檢驗，P值小于5%，所以時間序列是平穩的。而M2和CF屬于非平穩序列一階單整，但是經一階差分后通過了ADF檢驗，M2(-1)、CF(-1)的P值均小于5%，說明M2和CF經過一階差分后實現了平穩，ARDL邊界協整檢驗適用，本文最終確定的最大可滯后階數為3。
邊界協整檢驗的原假設是變量之間不存在協整關系，即原假設H0:σ1=σ2=σ3=σ4=0，備擇假設為相關變量之間存在協整關系，即H1:σ1≠0或σ2≠0或σ3≠0或σ4≠0.ARDL邊界協整檢驗的結果將會給出兩組臨界值，一組臨界值是假設所有的時間序列是平穩的；另一組臨界值則是假設所有的時間序列都是一階單整的，這兩組臨界值根據相關的可信度構成了用于協整檢驗的一個區間，若計算得到的統計量大于這個區間的上邊界，就可以拒絕原假設。
我們對ARDL結果進行Long Run Form and Bounds Test，得到表4的結果，由表中數據可以看出，F值為127，顯著高于10%、5%、2.5%、1%臨界值的上邊界，說明我們可以拒絕變量間不存在協整關系的原假設，即說明本文所選取樣本CF價格與I、PPI、M2之間存在長期穩定的協整關系。
根據格蘭杰檢驗結果來看，觀察CF與I的關系，F統計量的值為6.4489，P值為0.0037，說明I是CF的格蘭杰原因，即紡織業產成品存貨指標是鄭棉價格波動的長期格蘭杰原因，從統計意義上來說，二者是存在相關性的，即證明庫存理論對于鄭棉價格具有適用性。
結論及建議
本文對庫存周期理論的四個階段特征深入剖析，并結合模型進行實證檢驗，綜合研究認為，庫存周期在研究鄭棉價格趨勢上有較大的參考意義。具體來看，本文通過H-P濾波法對我國棉花產業庫存周期進行劃分，以此分析對鄭棉價格的影響。以紡織業產成品存貨指標作為庫存代表，通過實證分析結果來看，紡織業產成品存貨指標對鄭棉價格波動具有顯著影響。
我國作為全球棉花進口大國和消費大國，對棉花的需求量長期處于高位，棉花價格穩定運行對國民經濟平穩發展具有戰略性意義，同時對我國棉紡行業來說，把握棉花價格整體走勢以及預判棉花價格具有較高的研究價值。就棉紡企業而言，建立健全的庫存周期運行監控機制，對把握價格趨勢、控制生產庫存意義重大，企業可以根據自身建立的庫存監控機制，并結合期現實時行情研判結果，對行業整體庫存規模進行有效的分析和判斷。與此同時，通過把握庫存周期的整體走勢，判斷行業所處的庫存周期區間，最大程度地降低因企業在產業鏈傳導的滯后性問題上對商品價格波動的影響，能夠顯著提升企業對自身庫存數量的管理水平。通過對產成品庫存進行有效規劃，降低企業因過度囤貨造成的資金不合理占用，顯著提升資金利用效率，降低資金使用成本，提高企業的競爭力，有效保障企業乃至整個行業的穩健發展。(作者單位：華安期貨)
（文章來源：期貨日報）
關鍵詞： 大宗商品
