商品市场投机泡沫(基于铝的实证检验).doc

商品市场投机泡沫基于金属铝的实证检验张宗成1 吕永琦1 徐杰2(1.华中科技大学经济学院，武汉 430074；2.昆明理工大学国土资源与工程学院，昆明，650093)摘要：本文将理性投机泡沫研究运用到商品市场，通过对便利收益的理论分析，构造商品市场超额收益，并采用持续期依赖方法对2004年2月至2008年7月上海金属铝市场的泡沫现象进行了实证检验。研究结果显示，在这段时期内，特别是自2006年下半年以来，商品铝市场存在投机泡沫。这表明我国商品市场的效率还不高，需要进一步完善现货交易制度，提高商品市场效率。关键词：投机泡沫；便利收益；超额收益；持续期依赖检验引言在本轮的金融海啸过程中，资产价格剧烈下降，导致投资者财富损失惨重。究其原因，与之前资产市场巨大的投机泡沫有很大关联。投机泡沫的存在，提高了获取资产的成本，也加大了持有风险。所以，研究商品价格泡沫，对于防范金融风险、维护投资者利益具有很大的现实意义。本文研究了商品市场的理性投机泡沫，并检验其存在性。运用了McQueen和Thorley1的持续期依赖方法。该方法曾被成功运用于识别证券、货币和房地产市场的泡沫。它通过检验超额收益以判断泡沫的存在性。该方法优点在于对基本面的要求不高，只需是对称单峰分布即可。既使基本面更新过程存在一定的偏度和峰度，也可以进行检验。且可以在收益具有非线性特征的条件下进行检验。因此与许多对基本面的要求严格、收益率要求具有线性特征的检验方法相比，它具有很强的适用性。而为生成超额收益，本文匹配了所要研究的金属铝的现货和期货时间序列，并对其进行了便利收益和无风险利率的调整，以形成超额收益。并在此基础上进行持续期依赖检验。本文贡献有两点：其一，将理性投机泡沫研究拓展至商品市场。目前对于理性投机泡沫的研究，多集中于股票、外汇和房地产市场等金融市场，而商品市场的相关研究很少。本文结合相关研究成果，对商品市场的泡沫进行理论分析，并进行实证研究。其二，商品便利收益的研究。国内关于便利收益的研究甚少，基本限于将其作为期货现货价格关系中的一个因素进行理论解释，很少对其进行深入分析和量化研究。本文在吸收国外研究成果基础上，将之运用于商品泡沫的分析与实证，具有一定的现实意义。本文的结构安排如下，第一部分是引言，第二部分简单评述了商品市场泡沫研究的文献。第三部分是理论分析部分，通过持有成本理论和便利收益的分析，构造商品市场超额收益；第四部分介绍了检验方法，简单描述了持续期依赖检验的基本原理；第五部分，对实证数据进行了描述；第六部分是实证部分，对我国铝市场的泡沫情况进行了实证分析。第七部分是结论和启示。文献评述本部分首先对理性投机泡沫研究作简单评述，在此基础上，评述了商品市场泡沫研究相关文献。收稿日期：作者简介：张宗成，华中科技大学经济学院教授，博士生导师；吕永琦，华中科技大学经济学院博士研究生；徐杰，昆明理工大学国土资源与工程学院博士研究生。1、关于理性投机泡沫的研究资产价格泡沫的研究，是现代金融学领域的重要内容。研究内容主要围绕两大主线进行，即承认个体完全理性条件的理性泡沫理论和认为个体存在非理性的非理性泡沫理论。限于本文主旨，主要对理性泡沫研究进行评述。理性投机泡沫的研究围绕两个主要方面展开。(1)理性泡沫的来源。根据泡沫与基本面的关系，分为外生性泡沫与内生性泡沫。(2)理性泡沫的存在性。研究主要采用两种方式。一种是采用数理方法，讨论各种限制条件下理性泡沫的存在问题，其实质是对理性泡沫解进行剔除，属于泡沫存在性的定性研究（如Diba和Grossman2；Santos和Woodford3；Loewenstein和Willard4）；另一种是采用计量分析方法，对理性泡沫的存在性进行实证研究。检验方法除了一般的统计特征检验、单位根检验、协整检验外，还包括方差界检验（Shiller5）、West设定检验（West6）、状态空间检验（如Wu7；Balke和Wohar8）、持续期依赖检验（McQeen和Thorley）、机制转换检验（Van Nordon9）。其中有些方法需要对资产价格基本面进行设定，属于间接检验，如方差界检验、West设定检验、持续期依赖检验和状态空间检验。另一些方法则不需对基本面作特别设定，属于直接检验。如机制转换检验。在实证研究中，以上方法被大量应用，形成了丰富的理论成果。国内关于资产价格泡沫研究也颇多。近年来，部分学者采用各种计量方法对市场泡沫进行实证研究。张晓蓉、徐剑刚10采用方差界检验、持续期依赖检验对我国沪深股市泡沫进行了研究，丁唯11运用持续期依赖检验对上海证券市场泡沫现象进行了实证分析。韩冬梅、刘兰娟、曹坤12运用状态空间模型检验了上海房地产市场的泡沫现象。赵鹏、曾剑云13，孟庆斌、周爱民和汪孟海14则采用机制转换模型研究了我国股票市场的泡沫存在性。2、商品市场投机泡沫研究理性投机泡沫的研究，主要集中于证券市场、房地产市场、外汇市场等。而商品市场的理性泡沫研究甚少。Bertus和Stanhouse15对美国1975年1月至1998年6月间黄金市场的理性泡沫进行了研究。文章首先建立了一个包括黄金消费者、黄金生产者、做市商和完全投机者四种个体参与的黄金期货现货市场均衡模型，确定了黄金期货、现货的均衡价格。并采用动态因子分析，利用状态空间模型检验了黄金市场的泡沫问题。检验结果显示，黄金市场理性泡沫现象不显著，基本面变化能反映期货价值变化。但联系到样本期间的相关历史事件，使该文在拒绝泡沫存在假设时非常谨慎。即认为如果部分放松检验条件，则可以检验出显著的泡沫。Peter Went、Benjamas Jirasakuldech和Riza Emekter16运用持续期依赖检验，对美国包括能源、工业品、谷物、肉类和金属等五类市场的28种商品的泡沫情况进行了实证检验。结果发现，在五大类商品市场中，每一类市场中均有部分商品存在泡沫现象。作者在检验基础上，对泡沫的形成原因进行了分析。国内相关研究，仅见于陆凤彬、刘庆伟、陈锐刚等17，该文运用协整检验和误差修正模型，对我国目前上市的铜、铝、橡胶、燃料油、玉米、棉花、豆和普通小麦的期货价格泡沫进行了实证研究和度量，并与国际成熟的期货市场进行了比较，认为与国际市场相比，不能否认我国商品期货市场存在较高的泡沫水平。鉴于国内外商品市场泡沫研究缺乏的现状，本文尝试结合已有理论成果，对我国商品市场的泡沫现象进行研究和检验。商品市场理性投机泡沫理论分析当市场存在泡沫时，泡沫破裂的风险使投资者要求获得一定的风险补偿，即存在正的超额收益。在泡沫的增长阶段，资产价格持续上升，从而出现连续的正超额收益，超额收益存在自相关性。且泡沫越大，下一阶段出现正超额收益的概率越大。即连续正超额收益的序列长度会随着泡沫的增长而上升。换言之，如果商品市场存在泡沫，则正超额收益序列结束（泡沫破灭）的概率与序列长度间存在反向关系。因泡沫不可能为负，所以负超额收益序列不会出现该统计特征。根据这一思想，本文运用持续期依赖方法对商品市场泡沫进行了实证检验。在检验之前，首先应生成商品市场的超额收益序列，并将超额收益序列转换为正或负的收益游程长度序列。在此基础上运用计量方法对泡沫的存在性进行验证。如果存在泡沫，则正游程结束的概率将随着游程长度而递减。而负游程不存在类似特征。在本部分中，将根据持有成本理论，结合便利收益的理论研究成果，构造商品市场的超额收益模型；并在后文中按照该模型生成商品超额收益序列和游程长度序列，进而运用持续期依赖方法对形成的游程进行实证检验，以判断泡沫的存在性。 1、商品市场的超额收益根据持有成本理论，期货价格、现货价格、无风险利率、仓储成本和便利收益具有以下关系： （1）式中是时的到期日为的期货合约价格，是时的现货价格，、和分别代表无风险利率、仓储成本和便利收益。其中，便利收益是由于持有现货而能带来的明显或隐含的收益。持有收益来源于市场中可能出现的意外需求或供给冲击，如未来可能存在生产规模的扩大，或预期资产价格的大幅波动等。对（1）式取对数，变形后为： （2）式中的称为利息调整基差（Interest-adjusted basis），、分别是期货价格、现货价格的对数形式。仓储成本受到仓储技术等因素的制约，基本是时序不变的，或在一定时间内，变化很小，其在商品价值中所占比重也相对稳定。纵使在某些研究中，假定仓储成本在理论上与商品价格相关，但也不认为仓储成本会对现货和期货价格关系产生显著性影响。Brenner 和 Kroner18认为，仓储成本与期现货价格关系是无关的。因此的变化仅由便利收益所决定。因此本文类似于其他诸多文献，在研究中忽略了仓储成本。根据上述分析，则在无套利均衡条件下，现货价格和期货价格的关系将是便利收益和无风险利率的函数。在均衡状态下，期现货市场应该不存在无风险套利的机会。然而，经验研究揭示，在商品市场上存在投机利润。即在期货价格和现货价格中存在短期的非均衡，从而为获得超额收益提供可能。考虑到市场存在不均衡的情况，将前文的利息调整基差转换为商品市场的超额收益形式： （3）式中代表商品市场的超额收益（abnormal returns）。在经验研究中，期货价格、现货价格和无风险利率均属于可观测变量，而便利收益则无法直接观测。为了对商品市场的超额收益进行实证研究，需要对便利收益作进一步分析。 2、便利收益的理论分析Longstaff19运用期权定价模型研究了证券市场的市场即时性价值（value of marketability）。Heaney20借鉴了Longstaff的思想以估计商品市场的便利收益。该方法假定便利收益是随机外生的。假定交易者在时处于现货市场多头，具有完全的及时响应市场能力和价格预测能力（perfect market timing and price forecasting ability）。交易策略的存续时间为当前日至期货到期日。如果该交易者选择在此期间卖出商品。则他应在商品达到最高价格时成交（）。交易所得又重新投资于无风险资产，直到分析期结束（），则该交易者在到期间的最大收益为： （4）根据交易策略，交易利润可近似等同于一份美式期权的价值，该期权使持有者在现货价格在到之间上升得足够高时卖出现货，并在期货合约到期日时买回现货。该期权价值可以表示为： （5）假定现货价格和期货价格均服从维纳过程，Longstaff（1995）给出了该期权的定价公式： （6） 此处的是现货的价格波动标准差，是累计正态分布。将上式变形，并取对数，可得： （7）该策略对于交易者无论处于现货市场多头还是期货市场的多头均可行，因而可将这种初始头寸相反的交易一般化。则便利收益可视为两种相反交易策略所获收益之差。即： （8） 将（8）式的便利收益模型代入（3）式，可得： （9）（9）式即为生成的超额收益。在后文中，将根据该式得到实际的超额收益序列，并进一步将之转换为正和负的超额收益游程序列，并运用持续期依赖方法进行实证检验。持续期依赖检验在对超额收益进行持续期检验之前，本部分对持续期依赖检验方法进行简单介绍。设持续期变量为，其分布函数为：。它描述了持续期变量小于给定长度的概率，其相应的密度函数为。则生存函数定义为： （10）生存函数是持续期变量大于给定时间长度的概率，或者说，反映了持续期变量在给定时间长度中生存下来的可能性。持续期变量的风险率定义为： （11）从以上定义可知，风险率是指在给定持续时间段，持续期变量在时间段结束时刻改变这种状态的概率。如果有，即风险率随着时间长度的增加而递减，此时称持续期变量有正的持续期依赖；反之，如果，则称持续期变量有负的持续期依赖。在泡沫研究中，可以将风险率定义为在个正的超额收益的情况下，出现一个负的超额收益的可能性。可将风险率写为： （12）如果泡沫存在，则观测到的正超额收益游程将呈现出正的持续期依赖，即游程结束（泡沫破灭）的概率与游程长度成反比。则风险率随着的增加而递减：。为运用持续期依赖检验，须将商品超额收益转换为正或负的收益游程长度序列。在此，定义一个具有相同符号的超额收益序列为一个游程。假设具有个随机游程观测值的数据集为，其中游程的长度记为，则随机变量的密度函数为，相应的分布函数为。风险率函数表示超额收益游程长度一直持续到期并在期结束的概率。令表示样本中长度为的完全游程个数，和分别表示长度大于的完全游程和部分游程的个数在考察的样本中，存在完全游程和部分游程。其中，完全游程是指在考察期间开始并在考察期间结束的游程。部分游程是在考察期间以前就已发生并延续到考察期间的游程或在考察期间发生并一直保持到考察期间结束之后的游程。则可得随机变量基于风险率函数的对数似然函数： （13）其中为参数向量。在持续期依赖检验时，关键是风险率函数形式的设定。本文在检验过程中，与McQueen 和 Thorley（1994）的类似，选取Log-Logstic函数形式： （14）持续期依赖检验的具体过程为：将（14）式代入（13）式，然后关于参数和最大化对数似然函数。运用Logit回归估计风险率函数。此时，自变量为当期游程长度的对数值，因变量为1（如果游程在下一期结束）或0（如果游程在下一期继续）。无泡沫的零假设意味着正游程结束的概率与以前的收益不相关，即风险率为常数，。备择假设认为正游程结束的概率应随着游程的长度而递减，即存在递减的风险率，。在无泡沫的零假设下，似然比检验（）服从自由度为1的分布： （15） 数据描述本文选取上海市场的金属铝进行实证检验。由于期货价格不连续，且其生命期有限，为将期货价格序列与现货价格序列相匹配，需要构建连续期货价格序列。大量经验研究认为，期货近月合约的活跃度高，因此本文选取期货近月合约价格形成连续期货价格序列，以与现货价格序列匹配。本文铝的现货数据是上海市场的现货交易数据，数据来源于天琪期货网站，期货交易数据来自上海期货交易所。数据区间为自2004年2月至2008年6月，交易价格选取每周五的收盘价，利率数据来源于CCER经济金融研究数据库。实证研究本实证部分的超额收益由第三部分的式（9）生成，其中期、现货价格可以通过市场直接观测，便利收益根据第四部分的公式（8）得到。无风险利率选取3个月企业定期存款利率近似。 1、超额收益的统计特征表1 超额收益的描述性统计特征数字特征均值中位数最大值最小值标准差偏度峰度超额收益0.00340.00180.0750-0.02930.01391.27676.8074表1报告了超额收益的描述性统计结果。从表1可以看出，样本超额收益的均值明显高于中位数，超额收益的偏度、峰度均远高于正态分布值（正态分布的偏度为0，峰度为3），显示有存在泡沫的可能。 2、超额收益的自相关程度检验理性泡沫模型指出，在泡沫增长时，超额收益存在正的自相关。表2报告了铝超额收益的1-12阶和24阶的自相关系数和Ljung-Box Q统计量。从上表看出，超额收益在12阶的自相关系数均为正，Q统计量也很显著，拒绝了没有自相关的零假设。到了24阶自相关系数为负，显示了长期存在均值回复的特征。超额收益正的自相关进一步指出了泡沫存在的可能性。但对统计特征和自相关检验的结果需要谨慎解释。因为还有其他原因可能导致超额收益呈现这些特征。如尖峰厚尾可能反映经济或政治基础的变化，而不是泡沫的出现。类似地，商品的季节性也可能导致商品收益的自相关。此外，基本面的非对称和信息不对称会影响公共信息的获得，从而导致收益的尖峰特点，而信息的分批到达则可能导致厚尾现象。另外，正的自相关可能是由于时变的风险溢价（Fama 和French21）、时尚等因素导致（Poterba 和Summers22）。因此，需要进行进一步检验，以确定泡沫的存在性。表2 超额收益的自相关检验铝AC0.63200.47300.50000.51200.36700.30500.31700.29500.24200.19200.18900.2150-0.0020Q-Stat82.3240128.6900180.7400235.5600263.8100283.4100304.7500323.3700335.8900343.8100351.5700361.6200386.1200Prob0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.0000 3、关于超额收益的持续期依赖检验本部分采用持续期依赖方法对铝市场泡沫情况进行检验。选取对数逻辑函数为失效率函数形式，以3个月定期存款利率为无风险利率生成超额收益，采用周数据进行检验。检验结果见表3。表3 游程长度、计数和样本风险率游程长度正游程负游程游程计数样本风险率（）游程计数样本风险率（）1180.5455120.3529230.200090.4091340.333350.3846410.125050.6250510.142910.3333620.333300.0000700.000000.0000800.000010.5000910.250011.00001000.00001110.33331200.00001300.00001400.00001500.00001610.50001700.00001800.00001900.00002000.00002100.00002200.00002311.0000表3报告了样本风险率。样本风险率。它被用来估计一个游程持续到时，并在时结束的概率。在零假设下，风险率应该为常数。而如果存在理性泡沫，风险率是正游程长度的递减函数。表3中，15个持续期超过1周的正游程中，有3个（20%）游程在第2周结束；12个持续期超过2周的正游程中，有4个（33.33%）游程在第3周结束。而8个持续期超过3周的正游程，则仅有1个（12.5%）游程在第4周结束；7个持续期超过4周的正游程中，仅有1个（14.29%）游程在第4周结束。总体来看，随着正游程长度增加，风险率下降。而负游程则2、3、4、5周结束的概率分别为40.91%、38.46%、62.50%和33.33%，变化不大。 表4是持续期依赖检验的实证结果。无泡沫存在的零假设意味着风险率为常数（），备择假设是()。表4 Log-Logistic检验检验结果表中的*、*、*分别表示在10%、5%和1%的显著水平下具有显著性。以下同。正游程负游程-0.0501(-0.1269)-0.5531(-0.3360)-0.8243*(-3.0347)0.1585(0.1512)13.30260.2192从表4看到，正游程的估计值为-0.8243，在1%的显著性水平下显著为负，说明随着游程长度的增加，正游程在当期结束的概率递减，符合理性泡沫特征。而负游程的为正，但不显著，正游程的样本风险率为常数的假设得到支持。在似然比检验中，正游程的似然比检验结果显著，负游程的似然比检验不显著。上述的实证结果拒绝了无泡沫假设，指出了泡沫存在的可能性。 4.稳健性检验鉴于持续期依赖检验结果对超额收益的生成和失效率函数的选择很敏感，本文以上述方法得到的结果为基准情形，进行了稳健性检验。检验按照超额收益构造、失效率函数形式选取、数据频度三个方面进行。（1）超额收益构造不同本文分别以1年期定期存款利率、样本区间平均收益率作为无风险利率计算超额收益进行比较。依据张晓蓉23的观点，真实的超额收益应介于两者之间。因按照一年期定期存款利率计算得到的超额收益（称为超额收益1）可能会被高估，统计出的游程数更倾向于检验出泡沫，即检验的势比较低，而按照样本区间平均收益率计算得到的超额收益（称为超额收益2）则可能被低估，检验的势比较高。比较两者在相同失效率函数下的检验结果，检验结果见表5。表5 不同超额收益形式的检验正游程负游程基准情形-0.0501(-0.1269)-0.5531(-0.3360)-0.8243*(-3.0347)0.1585(0.1512)13.30260.2192超额收益1-0.0102(-0.0213)-0.2474(-0.2491)-0.8435*(-2.9122)0.0037(0.0049)14.88840.0001超额收益20.8904(0.3279)0.1373(1.6245)-0.4956(-0.6746)0.1378(0.5660)3.02640.3322从上表看出，当改用一年期存款利率生成超额收益时，与基准情形并无改变，正游程的值显著为负，负游程的不显著异于0。但当改用样本区间平均收益率计算得到的超额收益时，则正负游程的值均不显著，检验结果不拒绝无泡沫的零假设。这印证了前文所述的差别，同时意味着泡沫检验对超额收益的构造形式很敏感。采用后一种方法的检验势太高，没有检测出泡沫。本文也同时选取了6个月定期存款利率进行了检验，其结论与基准情形大体相同，也检验到泡沫的存在作者此外选取了6个月定期存款利率、活期存款利率、7日隔夜拆借率等进行检验，结果与基准情形无显著性差异。、（2）失效率函数形式不同表6 不同失效率函数的检验正游程负游程基准情形-0.0501(-0.1269)-0.5531(-0.3360)-0.8243*(-3.0347)0.1585(0.1512)13.30260.2192线性逻辑函数情形-0.3191(-1.6861)-0.5500(-0.5288)-0.1285*(-3.3878)0.0427(0.2019)7.51280.1275一般Weibull分布1.3258(1.1289)0.3351(0.6692)-0.6134*(-2.5663)0.0928(0.1537)1408420.2129除了对数逻辑函数外，经验研究中常采用线性逻辑函数和一般Weibull分布函数作为失效率函数的形式。表6报告了这两种函数形式的估计结果。结果显示，与采用对数逻辑函数相比，结果没有显著性变化，检验结果显示了铝市场的泡沫特征。这说明，本文的研究结果对于失效率函数形式的选取是稳健的。（3）数据频度不同在关于泡沫的实证研究中，国外学者多采用月度和季度数据进行研究。国内由于资本市场时间短，如采用月度、季度数据则存在样本长度不足等问题，故多采用周、双周的数据。而日数据由于交易噪音过多，在泡沫研究中不大采用。本部分尝试运用对样本期间的日交易数据和双周交易数据进行了检验，月度和季度交易数据由于太少没有采用。日和双周交易数据的检验见表7。表7 日数据和双周数据的持续期依赖检验结果日数据双周数据正游程负游程正游程负游程-0.2223(-0.4519)-0.2573(-0.7461)0.0153(0.0213)0.1965(0.0748)-0.8491*(-4.1991)-0.7307*(-3.8091)-0.8420*(-2.0029)-0.3597(-0.2170)92.878047.77547.67440.5119日数据的检验结果显示，无论采用何种失效率函数形式，正游程的值显著为负，与采用周数据的结论一致，但负游程的也显著为负，说明交易的正负超额收益反转的概率均随着持续期变长而递减，这与周数据的实证结果不同，同时也与理性泡沫的特征不符。究其原因，可能是由于日交易数据的噪音过多，从而导致检验结果不太符合泡沫特征，这也是在泡沫研究中往往不愿意采用日数据的缘由。双周数据的检验结果与周数据检验结果一致，在三种失效率函数形式下，检验得到的正游程值显著为负，负游程的均不显著，与采用周数据的结论一致，支持了泡沫的存在。不同数据频度检验的结果显示，采用间隔较长的数据检验泡沫的效果较好，周数据和双周数据的检验结果一致，而采用日数据时，由于噪音干扰等原因，检验结果不太符合泡沫特征。 5.子样本期的检验在前述检验的基础上，本部分将全样本区间拆分为两个子样本期进行检验，分别检测理性投机泡沫是否存在。其中，子样本区间1为2004年2月至2006年6月，子样本区间2从2006年7月至2008年6月。选择2006年6月为分界线，是因为自2006年下半年以来，我国资产价格开始进入新一轮的上升通道。以此分界，考察这两阶段是否存在理性泡沫现象。从理论上来看，如果在整个样本检验出了泡沫，则在两个子样本中，至少有一个样本能检验出泡沫，而如果全样本没有泡沫，则任何一个子样本都不应该检验出泡沫。表8报告了两个子样本区间的检验结果。表8 两个子样本的持续期依赖检验结果子样本1子样本2正游程负游程正游程负游程-0.1359(-0.1320)-0.2328(-0.2162)-0.0878(-0.1891)-1.6303(-0.6517)-0.4711(-0.7076)-0.2270(-0.2826)-0.9711*(-3.2953)2.0610(0.8450)1.49550.28529.29067.3589从表8可以看到，在子样本1中，未发现存在投机泡沫。而在子样本2中，正游程的均显著为负，负游程的值不显著，符合理性泡沫特征笔者对两个子样本还采用了另外两种失效率函数进行检验。在子样本1中，三种失效率函数检验均未发现存在投机泡沫。而在子样本2中，采用一般Weibull分布函数检验时，负游程的值显著为正，这可能意味着在子区间2存在均值回复现象。通过对全样本和两个子样本的检验结果考察，总体来看，在2004年2月至2008年6月的时间内，金属铝存在泡沫现象，但泡沫现象主要存在于2006年下半年至样本期末。考虑到前述样本划分的原因，可以认为，铝市场的泡沫现象，应该并非独有，而是自2006年下半年来，我国整体资产价格水平上升的反映。结论与启示本文通过对便利收益的理论分析，定义了商品市场的超额收益。在此基础上，运用持续期依赖方法实证研究了我国金属铝市场的投机泡沫；并结合超额收益构造、失效率函数形式选取、数据频度选择对实证结果进行了稳健性检验；同时以2006年6月为界，将全样本划分为两个子样本，分别对子样本也进行了泡沫检验。通过分析与检验，形成如下结论：第一，在2004年2月至2008年6月的样本期间，我国商品铝市场存在理性投机泡沫。持续期依赖检验结果拒绝了无泡沫的假设，指出了泡沫的存在；关于超额收益的统计特征检验也支持了这一结论。第二，检验结果对于超额收益的生成形式敏感。稳健性检验显示，对于不同方式生成的超额收益，检验结果均支持正游程的结束随着游程长度递减的结论，但对于负游程的结束概率，检验结果存在差异。这说明对于投机泡沫存在性的检验结果需要谨慎解释。第三，实证检验的结果对失效率函数形式的选择是稳健的。无论采用对数逻辑函数、线性逻辑函数还是一般Weibull分布函数，检验结果均一致支持泡沫的存在。第四，数据频度选择的稳健性检验表明，采用双周数据与采用周数据的实证结果基本一致，支持了泡沫存在的结论。而当采用日数据时，由于交易噪音等的干扰，检验效果则不甚良好。这可能意味着对泡沫的研究，以采用间隔时间较长的数据序列为宜。所以在实证研究时最好采用月度乃至季度数据，本文则由于样本数据有限，只使用单周或双周数据。最后，子样本检验的结论，支持了样本期间存在投机泡沫的实证结果。同时子样本检验进一步表明，样本期间的投机泡沫，主要形成自2006年下半年之后。它与该时期以来，我国整体资产价格水平和物价水平上升的宏观经济环境相一致。研究结论认为，我国商品铝市场存在理性投机泡沫，市场定价效率有待进一步提高。进一步分析其原因，可分为两个方面：第一，从微观来看，与日趋成熟的期货市场相比，商品现货市场交易制度不够完善，市场微观结构缺陷明显。许多研究均指出，现货市场的市场质量低于期货市场，交易成本高于期货市场（Fleming 和Ostdiek24；肖辉、吴冲锋25）。现货市场交易效率低于期货市场，现货价格不能迅速对期货市场价格作出反应，价格形成机制存在缺陷。第二，从宏观来看，在本文考察的样本期间，特别是子样本2期间(2006年6月2008年6月)，我国整体的资产价格和商品价格水平均大幅上升，宏观经济出现过热，泡沫化迹象显现，商品市场的泡沫可能是宏观经济出现泡沫的表现。简言之，商品铝的价格泡沫现象，在宏观上与同期我国经济整体过热有关，微观上则与现货市场微观结构缺陷有关。宏观与微观的双重效应，导致铝商品价格出现泡沫，加大了投资者的投资风险，使投资者在金融海啸中产生投资损失。因此要抑制市场投机泡沫，降低投资风险，需要在宏观上保持经济平稳运行，防止经济泡沫化，同时在微观上加强现货市场微观结构建设，完善交易机制，提高市场定价效率。参考文献1 Grant McQueen,Steven Thorley.Bubbles,Stock Returns,and Duration DependenceJ.Journal of Financial and Quantitative Analysis,1994,29(6):379-4012 Behzad T. 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