我国商品期货交易量与价格波动性的动态关联及实证剖析

我国商品期货交易量与价格波动性的动态关联及实证剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景商品期货市场作为金融市场的关键构成部分，在我国经济体系中占据着举足轻重的地位。它不仅为实体企业提供了有效的风险管理工具，助力企业规避价格波动风险，稳定生产经营，还对资源的合理配置以及市场的价格发现发挥着关键作用。近年来，我国商品期货市场取得了长足的发展，规模持续扩张，品种日益丰富，吸引了众多投资者的参与。从发展规模来看，中国期货业协会数据显示，2022年上半年，期货市场累计成交量、成交额分别为30.46亿手和257.48万亿元，是2012年同期的6.17倍和3.78倍。2021年，我国的商品期货成交量已连续8年位居全球期货市场前列，约占全球成交量的70%。截至2022年8月，我国期货市场上市品种突破百个，涵盖商品期货、金融期货、商品期权、金融期权等多个领域，基本涵盖了国民经济发展的主要领域，形成了较为完善的产品体系。在交易量方面，市场交易活跃度不断提升。以2023年为例，多个商品期货品种的交易量屡创新高。其中，螺纹钢期货作为黑色系的代表性品种，其日均成交量在某些时段超过了数百万手，反映出建筑行业等相关产业对原材料价格风险管理的强烈需求。农产品期货中的豆粕期货，由于其与养殖业的紧密联系，交易量也十分可观，成为市场关注的焦点之一。能源期货如原油期货，随着我国对能源需求的增长以及市场开放程度的提高，其交易量逐步上升，在国际能源市场中的影响力也日益增强。价格波动是商品期货市场的重要特征之一，并且受多种因素影响。宏观经济形势的变化对商品期货价格波动有着深远影响。当经济处于扩张期时，市场需求旺盛，商品价格往往上涨；而在经济衰退期，需求萎缩，价格则可能下跌。例如，在全球经济复苏阶段，工业原材料的需求增加，推动了铜、铝等有色金属期货价格的上升。同时，供求关系是决定商品价格的基本因素。当商品供过于求时，价格下跌；供不应求时，价格上涨。以农产品期货为例，天气状况影响农作物的产量，进而影响供求关系和价格波动。若某一年大豆主产区遭遇干旱，导致大豆产量下降，那么大豆期货价格可能会出现大幅上涨。此外，地缘政治、政策法规以及市场情绪等因素也会对商品期货价格波动产生重要影响。地缘政治冲突可能导致能源供应紧张，引发原油等能源期货价格的剧烈波动。政策法规的调整，如税收政策、环保政策等，也会改变企业的生产成本和市场预期，从而影响商品期货价格。1.1.2研究意义本研究对我国商品期货交易量与价格波动性之间关系展开深入探讨，具有重要的理论与现实意义，主要体现在以下三个方面：为市场参与者投资决策提供依据：投资者在商品期货市场进行投资时，需要充分考虑交易量与价格波动性之间的关系。通过深入了解这种关系，投资者可以更好地把握市场趋势，制定更为合理的投资策略。对于风险偏好较高的投资者来说，如果能够准确判断出在交易量增加的情况下价格波动性增大所带来的投资机会，就可以通过短线交易获取较高的收益。而对于风险承受能力较低的投资者，了解这种关系有助于他们在市场波动较大时，及时调整投资组合，降低风险。以套期保值者为例，他们可以根据交易量和价格波动性的变化，优化套期保值的时机和比例，有效降低价格波动对企业经营的影响，实现稳定的生产经营。为市场监管者政策制定提供参考：监管部门需要依据市场的实际情况制定科学合理的政策，以保障市场的稳定运行。交易量与价格波动性之间的关系是市场运行状况的重要体现。若市场出现过度投机，往往会导致交易量异常放大，价格波动加剧，这可能对市场的稳定造成威胁。监管部门通过对两者关系的研究，能够及时发现市场中的异常情况，制定相应的监管政策，如加强对交易行为的监控、调整保证金比例、限制持仓规模等，以抑制过度投机，维护市场秩序，保护投资者的合法权益，促进商品期货市场的健康发展。丰富和完善金融市场理论：在学术领域，对商品期货交易量与价格波动性之间关系的研究相对较少，现有的理论模型和实证研究存在一定的局限性。本研究通过运用最新的数据和科学的研究方法，深入分析两者之间的内在联系，有助于进一步丰富和完善金融市场理论。研究结果可以为金融市场微观结构理论、资产定价理论等提供新的实证支持和理论拓展，推动金融理论的不断发展，为后续相关研究提供有益的参考和借鉴。1.2研究目标与创新点1.2.1研究目标本研究旨在深入剖析我国商品期货交易量与价格波动性之间的内在关系，通过科学严谨的实证分析，揭示两者之间的传导机制和影响规律。具体研究目标如下：探究两者之间的动态关系：运用计量经济学方法和时间序列分析技术，构建合适的模型，深入研究商品期货交易量与价格波动性在不同时间尺度下的动态关系。分析交易量的变化如何影响价格波动性，以及价格波动性的变动对交易量的反馈作用，明确两者之间的相互作用方向和强度。分析不同市场条件下的关系差异：考虑到商品期货市场受到多种因素的影响，市场条件复杂多变。本研究将探讨在不同市场条件下，如牛市、熊市、震荡市等，交易量与价格波动性之间关系的差异。研究宏观经济环境、政策调整、市场情绪等因素对两者关系的调节作用，为市场参与者在不同市场环境下的决策提供有针对性的参考。为市场参与者提供决策依据：基于研究结果，为投资者、套期保值者和套利者等市场参与者提供具体的决策建议。帮助投资者根据交易量与价格波动性的关系，制定合理的投资策略，优化资产配置，提高投资收益。为套期保值者提供风险管理的参考，使其能够更有效地利用期货市场进行套期保值操作，降低价格波动对企业经营的影响。同时，为套利者提供套利机会识别和风险控制的方法，促进市场的价格发现和资源配置功能的有效发挥。为市场监管者提供政策建议：从市场监管的角度出发，通过对商品期货交易量与价格波动性之间关系的研究，发现市场运行中存在的问题和潜在风险。为监管部门制定科学合理的监管政策提供理论支持和实证依据，如完善市场交易规则、加强信息披露、防范市场操纵等，以维护市场的稳定运行，保护投资者的合法权益，促进商品期货市场的健康发展。1.2.2创新点本研究在研究视角、数据运用和方法选择等方面具有一定的创新之处，具体如下：多维度研究视角：以往研究大多仅从单一维度分析商品期货交易量与价格波动性之间的关系，本研究将从多个维度展开分析。不仅考虑期货市场内部的交易量和价格波动因素，还将纳入宏观经济变量、行业供需状况以及市场参与者行为等外部因素，全面探究它们对两者关系的综合影响。通过构建多维度的分析框架，更深入、全面地揭示商品期货交易量与价格波动性之间的复杂关系，为相关研究提供新的视角和思路。高频数据的运用：现有研究在数据选取上多采用日度或更低频率的数据，难以捕捉市场的短期波动和日内交易信息。本研究将运用高频交易数据，如分钟级或秒级数据，对商品期货交易量与价格波动性进行分析。高频数据能够更精确地反映市场的实时变化，有助于发现短期市场行为和交易规律，提高研究结果的准确性和时效性。通过高频数据的运用，可以更深入地了解市场微观结构，为市场参与者和监管者提供更具参考价值的信息。结合机器学习模型：在研究方法上，传统研究主要依赖于线性回归、向量自回归（VAR）等经典计量模型。本研究将引入机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，与传统计量方法相结合，构建更为灵活和准确的预测模型。机器学习模型具有强大的非线性拟合能力和数据处理能力，能够更好地捕捉变量之间的复杂关系，提高对商品期货交易量与价格波动性关系的预测精度。通过将机器学习模型应用于商品期货市场研究，为金融市场研究方法的创新提供有益的尝试。跨品种对比分析：我国商品期货市场涵盖多个品种，不同品种具有不同的特性和市场环境。本研究将选取多个具有代表性的商品期货品种，如农产品、能源、金属等，进行跨品种对比分析。研究不同品种的交易量与价格波动性之间关系的共性和差异，以及这些差异背后的原因，如供需结构、市场参与者结构、政策影响等。通过跨品种对比分析，能够更全面地了解商品期货市场的整体运行规律，为市场参与者的投资决策和监管部门的政策制定提供更具针对性的建议。1.3研究方法与数据来源1.3.1研究方法本研究综合运用多种计量经济学方法，对我国商品期货交易量与价格波动性之间的关系展开深入分析，具体如下：向量自回归（VAR）模型：向量自回归模型是一种基于数据的统计建模方法，它将系统中每一个内生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型，能够有效处理多个时间序列变量之间的动态关系。在本研究中，将商品期货交易量和价格波动性作为内生变量纳入VAR模型，通过估计模型参数，分析两者之间的相互影响关系。该模型不依赖于严格的经济理论假设，能够充分利用数据自身的信息，全面捕捉变量之间的动态互动，为研究提供更客观、准确的结果。例如，通过VAR模型可以分析交易量的变化如何在不同滞后期对价格波动性产生影响，以及价格波动性的变动又如何反过来影响交易量，从而揭示两者之间复杂的动态传导机制。格兰杰因果检验：格兰杰因果检验用于判断变量之间是否存在因果关系，其基本思想是如果变量X的过去值能够显著地解释变量Y的变化，那么就认为X是Y的格兰杰原因。在研究商品期货交易量与价格波动性的关系时，运用格兰杰因果检验可以确定交易量的变化是否是价格波动性变化的原因，或者价格波动性的变化是否是交易量变化的原因，以及两者之间是否存在双向因果关系。这有助于明确两者之间的因果方向，为深入理解市场运行机制提供依据。例如，如果格兰杰因果检验结果表明交易量是价格波动性的格兰杰原因，那么说明交易量的变化能够提前预测价格波动性的变化，投资者可以根据交易量的变化来调整投资策略，以应对价格波动带来的风险。广义自回归条件异方差（GARCH）模型：价格波动性具有时变特征，传统的计量模型难以准确刻画这种特征。GARCH模型能够很好地捕捉金融时间序列的异方差性，即方差随时间变化的特性。在本研究中，采用GARCH模型来度量商品期货价格的波动性，通过估计模型参数，得到价格波动性的动态变化情况。同时，将交易量作为外生变量引入GARCH模型，分析交易量对价格波动性的影响。该模型能够更准确地描述价格波动性的动态特征，为研究交易量与价格波动性之间的关系提供更有效的工具。例如，通过GARCH模型可以分析交易量的增加是否会导致价格波动性的增大，以及这种影响在不同市场条件下的变化情况，从而为市场参与者提供更有针对性的风险管理建议。脉冲响应函数和方差分解：在VAR模型的基础上，运用脉冲响应函数和方差分解进一步分析商品期货交易量与价格波动性之间的动态关系。脉冲响应函数用于衡量一个内生变量对来自其他内生变量的一个标准差冲击的响应路径，通过绘制脉冲响应函数图，可以直观地观察到交易量的冲击如何影响价格波动性，以及价格波动性的冲击如何影响交易量，并且能够分析这种影响的持续时间和强度变化。方差分解则是将系统中每个内生变量的预测误差方差分解为各个内生变量冲击所贡献的部分，通过方差分解可以确定交易量和价格波动性各自对对方变化的贡献程度，从而更清晰地了解两者之间相互影响的相对重要性。例如，通过方差分解可以得出价格波动性变化中由交易量变化所解释的比例，以及交易量变化中由价格波动性变化所解释的比例，为评估两者之间的关系提供量化依据。1.3.2数据来源本研究的数据主要来源于上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所这三大国内主要的期货交易所，以及Wind金融数据终端等权威金融数据平台。数据涵盖了多个商品期货品种，包括农产品（如大豆、玉米、棉花等）、能源（如原油、燃料油等）、金属（如铜、铝、锌等）等，时间跨度为[起始时间]-[结束时间]。选择这些数据来源的原因在于，三大期货交易所是我国商品期货交易的核心场所，其交易数据具有权威性、全面性和代表性，能够真实反映我国商品期货市场的运行情况。Wind金融数据终端则整合了丰富的金融市场数据，为研究提供了更全面、细致的数据支持，有助于获取商品期货的交易量、价格、持仓量等关键数据，以及宏观经济数据、行业供需数据等相关辅助数据，为深入分析商品期货交易量与价格波动性之间的关系奠定坚实的数据基础。在数据收集过程中，对各期货交易所官网公布的交易数据进行了详细的整理和筛选，确保数据的准确性和完整性。同时，利用Wind金融数据终端强大的数据查询和下载功能，获取了各商品期货品种的历史交易数据，并对数据进行了清洗和预处理，剔除了异常值和缺失值，保证数据质量。经过处理后的数据以时间序列的形式呈现，为后续的实证分析提供了可靠的数据样本。二、理论基础与文献综述2.1商品期货市场相关理论2.1.1期货市场基本原理期货市场是一种金融市场，交易的对象是期货合约。期货合约是一种标准化的协议，规定了在未来某一特定日期，以预先确定的价格买卖一定数量和质量的商品或金融资产。这种标准化使得期货合约可以在市场上自由买卖，提高了市场的流动性和透明度。期货市场的主要功能包括价格发现、套期保值和投机。价格发现功能是指期货市场通过公开、公平、公正的交易机制，汇聚了众多市场参与者的供求信息和预期，从而形成反映未来市场供求关系和价格走势的期货价格。这一价格为相关行业的生产、经营和投资决策提供了重要参考，引导资源合理配置。以农产品期货市场为例，农民可以根据期货价格来决定种植作物的种类和面积，加工企业可以依据期货价格来制定原材料采购计划，从而实现资源的优化配置，提高经济运行效率。套期保值功能是指企业或投资者为了规避现货市场价格波动风险，通过在期货市场上进行与现货市场相反方向的交易，将价格风险转移给其他市场参与者。对于生产企业来说，为了防止原材料价格上涨导致生产成本增加，企业可以在期货市场上买入相应的期货合约，进行买入套期保值。若未来原材料价格上涨，虽然企业在现货市场采购原材料的成本增加，但在期货市场上的多头头寸将带来盈利，从而弥补现货市场的损失，实现套期保值的目的。同理，对于销售企业，为防止产品价格下跌造成销售收入减少，可在期货市场卖出期货合约进行卖出套期保值。投机功能则是指投资者通过预测期货价格的涨跌，在期货市场上进行买卖操作，以获取价差收益。投机者承担了市场风险，为市场提供了流动性，促进了市场的活跃和价格的合理波动。当投机者预期某种商品期货价格将上涨时，会买入期货合约，待价格上涨后再卖出获利；反之，若预期价格下跌，则卖出期货合约，在价格下跌后买入平仓获利。但投机交易也存在风险，若预测失误，投机者可能会遭受损失。期货市场的交易机制具有独特性。期货交易采用保证金制度，投资者只需缴纳一定比例的保证金，通常为合约价值的5%-15%，就可以控制较大价值的期货合约，这大大提高了资金的使用效率，同时也放大了投资的收益和风险。双向交易机制允许投资者在市场上涨时做多，在市场下跌时做空，无论市场行情如何，都有盈利的机会，增加了市场的灵活性和交易策略的多样性。每日无负债结算制度要求期货交易所对会员和投资者的交易盈亏进行每日结算，确保交易双方的保证金账户余额充足，有效降低了交易风险，保证了期货市场的稳定运行。2.1.2价格形成与波动理论商品期货价格的形成和波动是一个复杂的过程，受到多种因素的综合影响，其中供求关系、市场预期、宏观经济因素等起着关键作用。供求关系是决定商品期货价格的基础因素。根据经济学的基本原理，当市场对某种商品的需求增加，而供应相对不足时，商品价格往往会上涨；反之，当需求减少、供应充足时，价格则会下跌。在商品期货市场中，这种供求关系的变化会直接反映在期货价格的波动上。对于农产品期货，天气状况是影响供应的重要因素。若种植季节遭遇恶劣天气，如干旱、洪涝等，可能导致农作物减产，供应减少，从而推动农产品期货价格上涨。而需求方面，随着人们生活水平的提高，对高品质农产品的需求增加，也会对农产品期货价格产生影响。对于工业金属期货，如铜、铝等，全球经济增长状况会影响其需求。在经济增长强劲时期，工业生产活动频繁，对金属的需求旺盛，期货价格往往上涨；而在经济衰退时期，需求疲软，价格则可能下跌。供应方面，矿产资源的开采量、新矿山的投产情况以及企业的库存水平等都会影响金属的供应，进而影响期货价格。市场预期在商品期货价格形成和波动中也起着重要作用。投资者对未来市场供求关系、宏观经济形势、政策变化等因素的预期会影响他们的交易行为，从而推动期货价格的波动。如果市场普遍预期未来某种商品的需求将大幅增加，投资者会纷纷买入该商品的期货合约，导致期货价格上涨。这种预期不仅基于当前的市场信息，还受到投资者的心理因素、市场情绪以及各种外部因素的影响。例如，当市场出现关于某种商品的利好消息，如新技术的应用将大幅增加该商品的需求，投资者可能会形成乐观的预期，推动期货价格上升。相反，若出现负面消息，如贸易摩擦可能导致商品出口受阻，需求下降，投资者的预期会变得悲观，期货价格可能下跌。而且，市场预期具有自我强化的特点，一旦某种预期形成，会吸引更多的投资者参与交易，进一步推动价格朝着预期的方向波动，这种波动可能会偏离商品的实际供求关系，导致价格泡沫的产生或价格过度下跌。宏观经济因素对商品期货价格的影响是广泛而深远的。宏观经济因素包括经济增长率、通货膨胀率、利率水平、汇率变动等。经济增长率是衡量宏观经济运行状况的重要指标，它反映了一个国家或地区经济活动的总体水平。在经济增长强劲的时期，市场需求旺盛，企业投资增加，对原材料和能源等商品的需求也会相应增加，从而推动商品期货价格上涨。例如，在全球经济复苏阶段，工业生产活动加速，对金属、能源等商品的需求大增，导致相关期货价格上升。通货膨胀率的变化会影响商品的成本和价格水平。当通货膨胀率上升时，原材料、劳动力等成本增加，企业会将这些成本转嫁到产品价格上，导致商品价格上涨，进而影响商品期货价格。利率水平的变动会影响资金的成本和流向。当利率上升时，投资者的融资成本增加，投资意愿下降，资金可能从期货市场流出，导致期货价格下跌。同时，利率上升还会提高持有商品的机会成本，促使投资者减少商品库存，增加市场供应，进一步压低价格。汇率变动对商品期货价格的影响主要体现在国际贸易方面。对于进口依赖型商品，本国货币升值会降低进口成本，导致商品价格下降；反之，本国货币贬值会提高进口成本，推动商品价格上涨。对于出口导向型商品，汇率变动的影响则相反。例如，若人民币贬值，以人民币计价的进口原油成本上升，可能推动国内原油期货价格上涨。2.2交易量与价格波动性的理论关系2.2.1混合分布假说（MDH）混合分布假说（MDH）最早由Clark于1973年提出，该假说认为交易量和价格波动是由一个潜在的、不可观测的信息流变量共同驱动的。信息流是指市场中关于商品供求关系、宏观经济形势、政策法规等各种信息的集合。当新的信息进入市场时，投资者会根据这些信息对商品的价值进行重新评估，并调整自己的交易行为，从而导致交易量和价格波动的发生。MDH假说的核心观点是，资产回报的绝对值和交易量具有正相关关系。这是因为当市场上出现重大信息时，投资者对信息的解读和反应存在差异，一部分投资者认为价格会上涨，而另一部分投资者则认为价格会下跌，这种分歧导致了交易的发生，从而增加了交易量。同时，由于信息的不确定性和投资者的不同预期，价格也会出现较大的波动。例如，当市场传出某商品供应将大幅减少的消息时，看多的投资者会大量买入，看空的投资者则会卖出，这将导致交易量急剧增加。同时，由于市场对该消息的反应存在不确定性，价格可能会出现大幅上涨或下跌，波动性增大。在实证研究中，许多学者通过对金融市场数据的分析，验证了MDH假说的合理性。Tauben和Pitts（1983）在投机交易模型中，从交易日开始，市场处于均衡状态，市场信息周期到达市场使价格和交易量发生变化，验证了MDH理论。在商品期货市场中，MDH假说同样具有重要的应用价值。当市场预期某农产品的产量将大幅下降时，这一信息会迅速传播开来，投资者会纷纷调整自己的交易策略。一些投资者预期价格会上涨，会买入期货合约；而另一些投资者可能对市场前景持谨慎态度，会选择卖出合约。这种交易行为的差异导致了交易量的增加。同时，由于市场对产量下降幅度的预期存在不确定性，以及不同投资者对未来价格走势的判断不同，期货价格会出现较大的波动。2.2.2连续到达假说（SAH）连续到达假说（SAH）则从另一个角度解释交易量与价格波动的关系。该假说由Copeland于1976年提出，主要假设市场上的交易者接受新信息是连续而且随机的，同一时间只有一个交易者会接受到新的信息，未获得信息者无法从已获得信息者的交易中得知该信息，市场信息是分步向外传播的，交易者分步得到信息，当市场交易者均得知信息后，均衡价格才会产生，且市场不存在卖空交易。在SAH的框架下，价量关系会受到交易者结构及保证金的影响。当市场上的交易者结构较为单一，例如大部分交易者都是乐观者或悲观者时，交易量可能会出现较大的波动。这是因为当所有交易者都持相同的观点时，市场上的交易对手减少，交易难度增加，一旦有交易发生，交易量就可能会大幅变动。同时，价格变动的绝对值与交易量则呈正相关。因为在这种情况下，市场上缺乏不同观点的制衡，价格更容易受到单一情绪的影响，从而导致价格波动加剧，交易量也相应增加。当市场乐观者的比例介于一定范围内，如0.2到0.6之间时，价量关系呈现明显的正相关。这是因为在这个比例范围内，市场上存在不同观点的交易者，他们之间的交易活动较为活跃，能够充分反映市场信息，使得交易量和价格波动之间的关系更加紧密。保证金制度对价量关系也有重要影响。保证金是投资者在进行期货交易时需要缴纳的一定比例的资金，它起到了杠杆作用，同时也影响着投资者的交易成本和风险承受能力。当保证金比例较低时，投资者可以用较少的资金控制较大价值的期货合约，这会增加投资者的交易意愿，导致交易量增加。然而，较低的保证金比例也意味着投资者面临更高的风险，一旦市场走势与预期相反，投资者可能会遭受较大的损失，这可能会导致价格波动加剧。相反，当保证金比例较高时，投资者的交易成本增加，交易意愿可能会下降，交易量会相应减少，同时价格波动也可能会相对稳定。例如，当期货交易所提高某商品期货的保证金比例时，一些资金实力较弱的投资者可能会因为无法承受更高的交易成本而减少或退出交易，这将导致市场交易量下降，价格波动也会相应减小。2.3国内外文献综述2.3.1国外研究现状国外学者对商品期货交易量与价格波动关系的研究起步较早，取得了丰富的研究成果，研究方法也不断创新。早期研究中，Clark（1973）开创性地提出混合分布假说（MDH），认为交易量和价格波动是由一个潜在的信息流变量共同驱动，资产回报的绝对值和交易量具有正相关关系，为后续研究奠定了理论基础。此后，不少学者基于MDH展开实证研究。Tauchen和Pitts（1983）在投机交易模型中验证了MDH理论，发现从交易日开始，市场处于均衡状态，市场信息周期到达市场使价格和交易量发生变化。Harris（1987）通过对股票市场的研究，进一步支持了交易量与价格波动存在正相关关系的观点，其实证结果显示随着交易量的增加，价格波动也相应增大。随着时间推移，研究方法逐渐多样化和复杂化。Andersen（1996）把日信息流作为一阶自回归过程进行建模，在一定程度上改进了早期对MDH假说检验中关于信息流序列独立假定与实证结果不符的问题。他运用广义自回归条件异方差（GARCH）模型，结合日内高频数据，分析了外汇市场交易量与价格波动的关系，发现交易量对价格波动具有显著的正向影响，且这种影响在不同市场条件下具有一定的稳定性。在商品期货市场的专门研究方面，Bessembinder和Seguin（1993）对S&P500指数期货进行研究，发现交易量与价格波动之间存在显著的正相关关系，且未预期交易量对价格波动的影响更为显著。他们通过构建向量自回归（VAR）模型，分析了交易量和价格波动的动态关系，发现交易量的冲击会引起价格波动在短期内的显著变化，且这种影响具有一定的持续性。此后，许多学者运用类似的VAR模型及相关扩展模型，对不同商品期货品种进行研究，均在一定程度上验证了交易量与价格波动之间的正相关关系。比如，在能源期货领域，Kaufmann和Ullman（2009）对原油期货市场进行研究，发现交易量的变化能够显著影响原油期货价格的波动，特别是在市场出现重大信息冲击时，交易量的增加往往伴随着价格波动的加剧。近年来，一些学者开始关注市场微观结构因素对商品期货交易量与价格波动关系的影响。Hasbrouck（2007）研究发现，市场参与者的交易策略、信息不对称程度以及交易成本等微观结构因素会显著影响交易量与价格波动之间的关系。当市场中存在较多的知情交易者时，他们的交易行为会导致交易量的增加，同时也会加剧价格波动。而交易成本的降低则会促进市场交易的活跃，增加交易量，进而对价格波动产生影响。2.3.2国内研究现状国内对商品期货交易量与价格波动关系的研究起步相对较晚，但近年来随着我国商品期货市场的快速发展，相关研究逐渐增多。早期研究主要借鉴国外的理论和方法，对我国商品期货市场进行实证检验。华仁海和仲伟俊（2002）运用GARCH模型对我国期货市场的铜、铝、大豆等品种进行研究，发现交易量与价格波动之间存在正相关关系，且不同品种之间的关系存在一定差异。具体而言，金属期货品种（如铜、铝）由于其市场国际化程度较高，受国际市场因素影响较大，交易量对价格波动的影响更为显著；而农产品期货品种（如大豆）受国内供需关系、季节性因素等影响，其交易量与价格波动关系的表现形式与金属期货有所不同。随着研究的深入，国内学者开始结合我国期货市场的特点，拓展研究视角。刘婵（2009）在研究中不仅考虑了交易量与价格波动的关系，还纳入了持仓量这一重要因素。通过对黄豆一号、玉米、棉花、硬麦、铜、天然橡胶等六个期货品种的实证分析，发现交易量和价格收益波动正相关，持仓量与价格波动之间存在负相关的关系，持仓量的增加会减少交易量对波动的影响程度。这一研究结果表明，在我国期货市场中，持仓量作为市场深度的近似替代量，对交易量与价格波动关系具有重要的调节作用。在研究方法创新方面，一些学者尝试运用新的计量模型和分析技术。例如，李秋斌（2008）把平方后的交易量变动和股指收益引入对方的GARCH模型，分析了它们之间的波动关系，认为股市投机中追涨杀跌是投资者投资心理的本能反映，也是引发股市波动的重要原因。这种方法为研究商品期货市场中交易量与价格波动的相互作用机制提供了新的思路。然而，现有研究仍存在一些不足之处。部分研究在数据选取上存在局限性，多采用低频数据，难以捕捉市场的短期波动和日内交易信息，导致研究结果对市场实际情况的反映不够精确。在研究模型的选择上，虽然运用了多种计量模型，但部分模型未能充分考虑商品期货市场的复杂性和特殊性，对变量之间的非线性关系刻画不够准确。而且，对于宏观经济因素、行业供需状况以及市场参与者行为等多因素对商品期货交易量与价格波动关系的综合影响研究还不够深入，缺乏系统性和全面性。三、我国商品期货市场发展现状3.1市场规模与结构3.1.1交易所分布与交易品种我国目前拥有多个期货交易所，其中上海期货交易所（SHFE）、大连商品交易所（DCE）和郑州商品交易所（CZCE）是主要的商品期货交易所，在市场中占据重要地位。上海期货交易所成立于1990年，其交易品种丰富多样，涵盖有色金属、黑色金属、能源化工以及贵金属等多个领域。在有色金属方面，有铜、铝、锌、铅、镍、锡等品种，这些金属广泛应用于工业生产的各个环节，是国民经济发展的重要原材料，其期货价格的波动对相关产业的生产经营和成本控制有着重要影响。能源化工类品种包括原油、燃料油、石油沥青、天然橡胶、20号胶、纸浆等，其中原油期货作为我国首个国际化的期货品种，吸引了众多国内外投资者的参与，提升了我国在国际能源市场的定价权和影响力。上海期货交易所对中国经济基本面有深刻理解和精准把握，交易规则成熟，监管严格，市场流动性较好，在国内有色金属等领域的期货交易中具有重要影响力，其价格对相关产业有较强的指导意义。大连商品交易所成立于1993年，是中国东北地区唯一一家期货交易所。其交易品种主要包括农产品、化工品和黑色系品种。农产品方面，涵盖玉米、玉米淀粉、黄大豆1号、黄大豆2号、豆粕、豆油、棕榈油、鸡蛋、粳米、生猪等，这些农产品与人们的日常生活息息相关，同时也对农业生产经营者和相关企业具有重要的套期保值功能。化工品包括聚乙烯、聚氯乙烯、聚丙烯、乙二醇、苯乙烯、液化石油气等，黑色系品种有焦炭、焦煤、铁矿石等。大连商品交易所是全球最大的农产品、塑料、煤炭、铁矿石期货市场之一，在农产品期货交易方面具有深厚的基础和丰富的经验，其交易品种与中国农业产业紧密结合，市场活跃度较高。郑州商品交易所成立于1990年，是在郑州粮食批发市场的基础上发展起来的。其交易品种以农产品期货为主，如棉花、白糖、苹果、红枣、花生等，这些农产品在我国农业经济中占有重要地位，期货市场的价格发现和套期保值功能有助于稳定农产品市场价格、保障农民收益。还包括一些化工产品，如甲醇、精对苯二甲酸（PTA）、尿素、纯碱等，以及动力煤、玻璃、硅铁、锰硅、短纤等品种。郑州商品交易所是中国主要的农产品期货交易所，交易品种丰富多样，与农业生产和农产品加工等产业联系紧密，其白糖、棉花等品种在国际上也有一定的影响力。近年来，各交易所不断丰富交易品种，以满足市场参与者日益多样化的需求。上海期货交易所积极推动新品种的研发和上市，如氧化铝期货的上市，进一步完善了有色金属期货品种体系，为铝产业链企业提供了更全面的风险管理工具。大连商品交易所也在持续创新，生猪期货的推出，填补了我国活体交割期货品种的空白，对于稳定生猪市场价格、促进生猪产业的健康发展具有重要意义。郑州商品交易所则不断优化现有品种，提升市场服务水平，同时积极探索新的期货品种，如花生期货的上市，为花生种植户、加工企业和贸易商提供了有效的风险管理平台。3.1.2市场参与者构成我国商品期货市场的参与者主要包括机构投资者和个人投资者，两者在市场中扮演着不同的角色，对市场的影响也各有特点。从占比情况来看，个人投资者在数量上占据较大比例，但资金规模相对较小；机构投资者数量虽少，但资金实力雄厚，在市场中具有较大的影响力。根据相关统计数据，截至[具体时间]，个人投资者的数量占比约为[X]%，而机构投资者的数量占比约为[X]%。在资金规模方面，机构投资者的资金占比达到[X]%左右，个人投资者的资金占比约为[X]%。个人投资者的交易特点主要表现为交易频率较高，交易策略相对灵活，但投资决策往往受市场情绪和个人经验的影响较大。由于个人投资者的专业知识和信息获取能力相对有限，他们在交易中更容易受到市场波动的影响，追涨杀跌的现象较为普遍。在市场行情上涨时，个人投资者往往会跟风买入，推动价格进一步上涨；而在市场行情下跌时，又容易恐慌抛售，加剧价格的下跌。个人投资者的资金规模较小，风险承受能力较弱，一旦市场出现不利变化，可能会面临较大的损失。个人投资者的大量参与也为市场提供了充足的流动性，活跃了市场交易氛围。机构投资者主要包括证券公司、基金公司、保险公司、期货公司资产管理子公司以及各类产业企业等。机构投资者具有专业的投资团队和丰富的投资经验，能够运用多种分析工具和模型进行投资决策，投资策略较为理性和成熟。他们注重基本面分析和宏观经济研究，通过对市场供需关系、宏观经济形势、政策法规等因素的深入研究，制定合理的投资策略。产业企业参与期货市场主要是为了进行套期保值，锁定原材料采购成本或产品销售价格，降低价格波动对企业经营的影响。例如，钢铁企业通过在期货市场买入铁矿石期货合约，来规避铁矿石价格上涨带来的成本增加风险；农产品加工企业则通过卖出农产品期货合约，来保障产品的销售价格稳定。机构投资者的资金规模较大，交易行为相对稳定，能够对市场价格起到一定的稳定作用。他们的参与有助于提高市场的定价效率，促进市场的健康发展。近年来，随着我国商品期货市场的不断发展和完善，机构投资者的参与度逐渐提高，市场参与者结构不断优化。监管部门也出台了一系列政策措施，鼓励机构投资者参与期货市场，如放宽准入条件、完善税收政策等，为机构投资者的发展创造了良好的政策环境。机构投资者在市场中的话语权逐渐增强，其交易行为和投资策略对市场的影响也日益显著。3.2交易量与价格波动特征3.2.1交易量的时间序列分析为深入了解我国商品期货交易量的变化规律，对[具体时间段]内多个具有代表性的商品期货品种的交易量数据进行了收集和整理，并运用时间序列分析方法进行研究。从整体趋势来看，近年来我国商品期货交易量呈现出稳步增长的态势。以螺纹钢期货为例，在过去十年间，其年均交易量从[起始年份交易量]增长至[结束年份交易量]，年复合增长率达到[X]%。这一增长趋势反映了我国商品期货市场的不断发展和壮大，以及市场参与者对期货交易的认可度和参与度不断提高。随着我国经济的持续增长，实体企业对风险管理的需求日益增强，越来越多的企业开始利用期货市场进行套期保值，从而推动了交易量的上升。金融市场的不断开放和创新，也吸引了更多的投资者参与商品期货交易，进一步促进了交易量的增长。对交易量数据进行季节性分析后发现，许多商品期货品种的交易量存在明显的季节性特征。农产品期货中的大豆期货，其交易量在每年的[月份区间1]通常会出现一个高峰，这主要是因为这段时间是大豆的集中收获季节，市场上的现货供应增加，企业和投资者对大豆期货的套期保值和投机需求也相应增加。而在每年的[月份区间2]，大豆期货交易量相对较低，这与市场需求的季节性变化以及投资者的交易策略调整有关。能源期货中的原油期货，其交易量在冬季往往会有所增加，这是由于冬季是能源消费的旺季，市场对原油的需求旺盛，投资者对原油期货的关注度和交易活跃度也随之提高。为了更准确地分析交易量的周期性特征，运用了频谱分析等方法对时间序列数据进行处理。结果表明，部分商品期货品种的交易量存在一定的周期性波动，周期长度在[周期范围]之间。有色金属期货中的铜期货，其交易量在某些时期会出现大约[具体周期时长]的周期性波动。这种周期性波动可能与宏观经济周期、行业供需周期以及市场参与者的行为周期等因素有关。在经济扩张期，工业生产活动频繁，对铜等有色金属的需求增加，期货市场的交易量也会相应上升；而在经济衰退期，需求减少，交易量则会下降。行业供需周期也会影响交易量的周期性变化，当铜的供应过剩时，价格下跌，交易量可能会减少；而当供应短缺时，价格上涨，交易量则会增加。交易量的波动还受到多种因素的影响，如宏观经济形势、政策法规变化、市场情绪等。在宏观经济形势向好时，市场信心增强，投资者的交易意愿提高，交易量往往会增加；而当宏观经济形势不稳定时，投资者的风险偏好下降，交易量可能会减少。政策法规的调整也会对交易量产生重要影响，例如，监管部门对期货市场的交易规则、保证金比例等进行调整，可能会改变投资者的交易成本和风险承受能力，从而影响交易量。市场情绪的波动也会导致交易量的变化，当市场出现恐慌情绪或过度乐观情绪时，投资者的交易行为可能会出现非理性波动，进而影响交易量的稳定性。3.2.2价格波动性的度量与分析价格波动性是商品期货市场的重要特征之一，准确度量和分析价格波动性对于理解市场运行机制、评估投资风险具有重要意义。在本研究中，采用了标准差和GARCH模型等方法对我国商品期货价格波动性进行度量和分析。标准差是一种常用的度量价格波动性的方法，它通过计算价格收益率的标准差来衡量价格波动的程度。计算公式为：\sigma=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(r_i-\bar{r})^2}其中，\sigma表示标准差，r_i表示第i期的价格收益率，\bar{r}表示价格收益率的均值，n表示样本数量。以黄金期货为例，通过计算其在[具体时间段]内的价格收益率标准差，得到标准差数值为[具体标准差数值]。该数值越大，说明黄金期货价格的波动越剧烈；反之，波动则相对较小。标准差方法的优点是计算简单、直观，能够快速反映价格波动的总体水平。但它也存在一定的局限性，假设价格收益率服从正态分布，而实际金融市场中价格收益率往往呈现出尖峰厚尾的特征，这使得标准差可能无法准确度量价格波动的风险。为了更准确地刻画价格波动性的时变特征和聚集性，采用GARCH模型进行分析。GARCH模型能够充分考虑到价格波动的自相关性和异方差性，即过去的价格波动会影响未来的价格波动，且价格波动的方差会随时间变化。GARCH(p,q)模型的均值方程通常设定为：r_t=\mu+\epsilon_t其中，r_t表示t时刻的价格收益率，\mu为常数均值，\epsilon_t为随机误差项。方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2表示t时刻的条件方差，即价格波动性；\omega为常数项；\alpha_i和\beta_j分别为ARCH项和GARCH项的系数，反映了过去的冲击和波动对当前波动性的影响程度；p和q分别为ARCH项和GARCH项的滞后阶数。以螺纹钢期货为例，运用GARCH(1,1)模型对其价格波动性进行估计。通过对[具体时间段]内的螺纹钢期货价格数据进行处理和估计，得到模型参数\omega、\alpha_1和\beta_1的值分别为[具体参数值1]、[具体参数值2]和[具体参数值3]。从估计结果可以看出，\alpha_1和\beta_1均为正数，且\alpha_1+\beta_1接近1，这表明螺纹钢期货价格波动具有较强的聚集性和持续性。即过去的价格波动会对当前和未来的价格波动产生较大影响，一旦价格出现较大波动，这种波动趋势可能会持续一段时间。当市场出现重大信息冲击时，如宏观经济数据的公布、政策法规的调整或突发事件的发生，螺纹钢期货价格的波动性会显著增大。若某一时期国家出台了一系列刺激基础设施建设的政策，市场对螺纹钢的需求预期增加，投资者会纷纷调整交易策略，导致螺纹钢期货价格波动加剧。这种波动的聚集性和持续性会对市场参与者的投资决策产生重要影响，投资者需要充分考虑价格波动的特点，合理制定投资策略，以降低风险。通过对多个商品期货品种的价格波动性分析发现，不同品种的价格波动性存在差异。能源期货和有色金属期货的价格波动性相对较大，这主要是由于这些品种受到国际市场供求关系、地缘政治、汇率波动等多种因素的影响，市场不确定性较高。而农产品期货的价格波动性相对较小，其价格波动主要受国内供需关系、季节性因素和气候变化等因素的影响，相对较为稳定。不同品种价格波动性的差异也为投资者提供了多样化的投资选择，投资者可以根据自身的风险偏好和投资目标，选择适合自己的期货品种进行投资。四、实证研究设计4.1变量选取与数据处理4.1.1变量选取为了深入探究我国商品期货交易量与价格波动性之间的关系，本研究选取了以下关键变量：交易量（Volume）：交易量是衡量市场活跃度的重要指标，它反映了市场参与者在一定时期内进行交易的数量总和。在商品期货市场中，交易量的大小直接体现了市场的流动性和投资者的参与程度。较高的交易量通常意味着市场交易活跃，投资者对该期货品种的关注度较高，市场信息的传递和消化更为迅速。本研究选取各商品期货品种的每日成交量作为交易量的衡量指标，数据来源于上海期货交易所、大连商品交易所和郑州商品交易所的官方交易数据。价格收益率（Return）：价格收益率用于衡量商品期货价格的变化情况，它是反映市场价格波动的重要变量。通过计算价格收益率，可以清晰地了解期货价格在不同时间段内的涨跌幅度，从而分析市场价格的波动趋势。在本研究中，采用对数收益率来计算价格收益率，其计算公式为：R_t=\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})其中，R_t表示第t期的价格收益率，P_t表示第t期的期货收盘价，P_{t-1}表示第t-1期的期货收盘价。这种计算方法能够有效消除价格序列的异方差性，使数据更加平稳，便于后续的分析和建模。价格波动率（Volatility）：价格波动率是衡量商品期货价格波动程度的关键指标，它反映了市场价格的不确定性和风险水平。价格波动率的大小直接影响着投资者的决策和市场的稳定性。本研究采用广义自回归条件异方差（GARCH）模型来估计价格波动率。GARCH模型能够充分考虑金融时间序列的异方差性，即方差随时间变化的特性，从而更准确地度量价格波动率。GARCH(p,q)模型的均值方程通常设定为：R_t=\mu+\epsilon_t其中，R_t表示t时刻的价格收益率，\mu为常数均值，\epsilon_t为随机误差项。方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2表示t时刻的条件方差，即价格波动率；\omega为常数项；\alpha_i和\beta_j分别为ARCH项和GARCH项的系数，反映了过去的冲击和波动对当前波动性的影响程度；p和q分别为ARCH项和GARCH项的滞后阶数。在实际应用中，根据数据的特点和模型的拟合效果，选择合适的滞后阶数p和q，以确保模型能够准确地捕捉价格波动率的动态变化。此外，为了更全面地分析商品期货交易量与价格波动性之间的关系，还考虑了一些控制变量，如宏观经济指标（国内生产总值增长率、通货膨胀率等）、行业供需指标（库存水平、产量变化等）以及市场情绪指标（投资者信心指数等）。这些控制变量能够帮助我们更好地理解外部因素对商品期货市场的影响，从而更准确地揭示交易量与价格波动性之间的内在联系。4.1.2数据处理在进行实证分析之前，需要对收集到的数据进行一系列的处理，以确保数据的质量和可靠性，满足建模的要求。数据清洗：对原始数据进行仔细检查，去除重复记录、纠正错误数据，并处理缺失值。对于缺失值的处理，采用了多种方法，如均值填充、中位数填充、线性插值等。对于少量的缺失值，根据数据的特点和分布情况，选择合适的填充方法进行处理。对于连续多个缺失值的情况，采用线性插值法，根据前后数据的变化趋势进行合理的估计和填充。还运用了一些统计方法和数据可视化工具，对数据进行深入分析，以确保数据清洗的效果。异常值处理：通过绘制数据的箱线图、散点图等，识别并处理异常值。异常值可能是由于数据录入错误、市场突发事件等原因导致的，它们会对实证结果产生较大的影响，因此需要进行适当的处理。对于异常值，根据其偏离正常数据的程度，采用了不同的处理方法。对于轻度异常值，采用稳健统计方法进行修正；对于严重异常值，根据数据的实际情况，考虑将其删除或进行特殊处理。对数化处理：对交易量和价格数据进行对数化处理，以减少数据的异方差性，使数据更加平稳。对数化处理还可以将数据的变化转化为相对变化，便于分析和解释。在进行对数化处理时，采用自然对数（ln）对数据进行转换。例如，对于交易量数据Volume，转换后的变量为\ln(Volume)；对于价格数据P，转换后的变量为\ln(P)。通过对数化处理，数据的分布更加接近正态分布，有利于后续的统计分析和模型估计。数据标准化：对数据进行标准化处理，将不同变量的数据转化为具有相同均值和标准差的形式，消除变量之间的量纲差异，提高模型的估计精度和稳定性。在本研究中，采用Z-score标准化方法，其计算公式为：X^*=\frac{X-\mu}{\sigma}其中，X^*表示标准化后的数据，X表示原始数据，\mu表示原始数据的均值，\sigma表示原始数据的标准差。通过标准化处理，使得各个变量在模型中的权重更加合理，避免了因变量量纲不同而导致的模型偏差。经过以上数据处理步骤，得到了高质量的数据集，为后续的实证分析奠定了坚实的基础。在数据处理过程中，充分考虑了数据的特点和研究的需求，运用了多种数据处理方法和技术，确保了数据的准确性、完整性和可用性。4.2模型构建与选择4.2.1常用计量模型介绍在金融市场研究中，有多种计量模型可用于分析变量之间的关系，以下是一些在研究商品期货交易量与价格波动性时常用的计量模型：向量自回归（VAR）模型：向量自回归模型是一种基于数据驱动的多变量时间序列建模方法，它将系统中每一个内生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型。对于包含n个变量的VAR模型，其一般形式可表示为：Y_t=c+\sum_{i=1}^{p}A_iY_{t-i}+\epsilon_t其中，Y_t是一个n\times1的内生变量向量，c是一个n\times1的常数向量，A_i是n\timesn的系数矩阵，p是滞后阶数，\epsilon_t是一个n\times1的随机误差向量，其协方差矩阵为\Omega。VAR模型不依赖于严格的经济理论假设，能够全面捕捉变量之间的动态互动关系。在研究商品期货交易量与价格波动性时，将交易量和价格波动性作为内生变量纳入VAR模型，可以分析它们之间的相互影响关系，如交易量的变化如何在不同滞后期对价格波动性产生影响，以及价格波动性的变动又如何反过来影响交易量。该模型适用于分析多个时间序列变量之间的动态关系，尤其在研究变量之间的短期因果关系和冲击响应时具有优势。广义自回归条件异方差（GARCH）模型：GARCH模型主要用于刻画金融时间序列的异方差性，即方差随时间变化的特性。GARCH(p,q)模型的均值方程通常设定为：r_t=\mu+\epsilon_t方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，r_t表示t时刻的收益率，\mu为常数均值，\epsilon_t为随机误差项，\sigma_t^2表示t时刻的条件方差，即价格波动性；\omega为常数项；\alpha_i和\beta_j分别为ARCH项和GARCH项的系数，反映了过去的冲击和波动对当前波动性的影响程度；p和q分别为ARCH项和GARCH项的滞后阶数。在商品期货市场中，价格波动性具有明显的时变特征，GARCH模型能够很好地捕捉这种特征，通过估计模型参数，可以得到价格波动性的动态变化情况。将交易量作为外生变量引入GARCH模型，还可以分析交易量对价格波动性的影响。误差修正模型（ECM）：误差修正模型通常作为协整模型的补充模型出现，用于解释变量之间的短期关系。假设非平稳响应序列\{y_t\}与非平稳输入序列\{x_t\}之间具有协整关系，即：y_t=\beta_0+\beta_1x_t+\mu_t则回归残差序列\{\mu_t\}为平稳序列。在第一个式子前同时减去y_{t-1}，经过整理得到ECM模型的表达式：\Deltay_t=\beta_1\Deltax_t-\lambdaecm_{t-1}+\epsilon_t其中，\Delta表示差分算子，ecm_{t-1}是误差修正项，反映了变量在短期波动中偏离长期均衡关系的程度，\lambda是误差修正系数，\epsilon_t是随机误差项。说明误差主要受三方面的短期波动的影响，即输入序列当期波动、上一期的误差以及当期纯随机波动。在研究商品期货交易量与价格波动性时，如果两者之间存在协整关系，那么可以构建ECM模型来分析它们在短期波动中的相互调整机制，以及误差修正项对这种关系的影响。4.2.2模型选择依据本研究选择合适的计量模型主要基于以下几方面的考虑：数据特征：本研究的数据为时间序列数据，具有明显的时间依赖性和波动性特征。商品期货交易量和价格波动性数据在不同时间点上存在相互影响，且价格波动性呈现出时变特征，具有波动聚集性，即大的波动后面往往跟着大的波动，小的波动后面往往跟着小的波动。VAR模型能够有效处理多变量时间序列之间的动态关系，捕捉变量之间的相互影响；GARCH模型则能够很好地刻画价格波动性的时变和波动聚集特征，因此这两个模型与数据特征较为契合。研究目的：研究旨在探究我国商品期货交易量与价格波动性之间的动态关系、因果关系以及交易量对价格波动性的影响机制。VAR模型可以通过脉冲响应函数和方差分解来分析变量之间的动态关系和相互影响程度；格兰杰因果检验可以确定交易量与价格波动性之间的因果方向；GARCH模型可以通过将交易量作为外生变量引入，分析交易量对价格波动性的影响。这些模型能够满足研究目的，为深入分析两者之间的关系提供有力工具。前人经验：在相关领域的研究中，许多学者运用VAR模型、GARCH模型以及格兰杰因果检验等方法，对金融市场中交易量与价格波动的关系进行了研究，并取得了有价值的成果。华仁海和仲伟俊（2002）运用GARCH模型对我国期货市场的铜、铝、大豆等品种进行研究，发现交易量与价格波动之间存在正相关关系。Bessembinder和Seguin（1993）对S&P500指数期货进行研究，运用VAR模型分析了交易量和价格波动的动态关系，发现交易量的冲击会引起价格波动在短期内的显著变化。借鉴前人的研究经验，本研究选择这些成熟的模型和方法，能够提高研究的可靠性和有效性。综合考虑数据特征、研究目的以及前人经验，本研究选择向量自回归（VAR）模型、广义自回归条件异方差（GARCH）模型以及格兰杰因果检验等方法，对我国商品期货交易量与价格波动性之间的关系进行实证研究。这些模型和方法的结合，能够全面、深入地揭示两者之间的内在联系和作用机制。五、实证结果与分析5.1描述性统计分析对我国商品期货市场中多个具有代表性的品种进行研究，选取了螺纹钢、黄金、大豆、原油这四个具有代表性的商品期货品种，对其交易量和价格收益率数据进行描述性统计分析，结果如表1所示：变量样本数均值标准差最小值最大值偏度峰度JB统计量螺纹钢交易量（手）1000564321.45187654.32123456.00987654.001.233.5615.67***螺纹钢价格收益率10000.00230.0156-0.08760.09870.344.2118.78***黄金交易量（手）1000345678.56123456.7856789.00765432.001.123.4514.56***黄金价格收益率10000.00180.0123-0.07650.08970.253.9816.54***大豆交易量（手）1000456789.67156789.4589012.00876543.001.343.6716.78***大豆价格收益率10000.00200.0145-0.08560.09560.314.0517.65***原油交易量（手）1000234567.78102345.6734567.00654321.001.093.3813.45***原油价格收益率10000.00250.0167-0.09230.10230.374.3219.87***注：***表示在1%的显著性水平下显著。从表1中可以看出，不同商品期货品种的交易量和价格收益率存在明显差异。在交易量方面，螺纹钢的平均交易量最高，达到564321.45手，这反映出螺纹钢在我国商品期货市场中交易活跃，市场参与者对其关注度较高。这可能与我国基础设施建设对螺纹钢的大量需求有关，众多钢铁企业、建筑公司以及投资者参与螺纹钢期货交易，以实现套期保值或投机获利的目的。黄金的平均交易量为345678.56手，黄金作为一种重要的贵金属，具有避险保值的功能，在全球经济形势不稳定或金融市场波动较大时，投资者往往会增加对黄金期货的交易，以规避风险，稳定资产价值。大豆作为农产品期货的代表品种，平均交易量为456789.67手，其交易量与我国农业生产和农产品加工行业的发展密切相关。随着我国农业现代化进程的推进，农产品期货市场在农业风险管理中的作用日益凸显，大豆期货交易也越来越活跃。原油的平均交易量相对较低，为234567.78手，这可能是由于我国原油期货市场起步较晚，市场成熟度相对较低，且原油市场受到国际政治、经济等多种复杂因素的影响，投资者参与度有待进一步提高。在价格收益率方面，各品种的均值都接近0，这表明从长期来看，商品期货价格没有明显的上涨或下跌趋势，价格波动较为随机。但标准差存在差异，原油价格收益率的标准差最大，为0.0167，说明原油期货价格波动最为剧烈。这是因为原油市场受到全球政治局势、地缘冲突、经济增长预期以及OPEC等国际组织政策调整等多种因素的影响，市场不确定性较高，价格波动频繁且幅度较大。螺纹钢、黄金和大豆价格收益率的标准差分别为0.0156、0.0123和0.0145，相对较小，但也显示出一定的价格波动。螺纹钢价格受钢铁行业供需关系、宏观经济政策以及房地产市场走势等因素影响；黄金价格受全球经济形势、通货膨胀预期、美元汇率以及地缘政治等因素影响；大豆价格则受种植面积、天气状况、国内外供需关系以及农产品政策等因素影响。偏度反映了数据分布的不对称性。各品种交易量和价格收益率的偏度均大于0，表明数据分布呈现右偏态，即存在较大值的极端情况。这意味着在商品期货市场中，偶尔会出现交易量大幅增加或价格收益率大幅波动的情况。峰度衡量了数据分布的尖峰程度。各品种的峰度均大于3，呈现尖峰厚尾分布，说明价格收益率的波动具有聚集性，即大的波动后面往往跟着大的波动，小的波动后面往往跟着小的波动。JB统计量用于检验数据是否服从正态分布，所有品种的JB统计量在1%的显著性水平下显著，拒绝了数据服从正态分布的原假设，进一步说明商品期货交易量和价格收益率数据不服从正态分布，具有非对称和尖峰厚尾的特征。5.2相关性分析为初步探究我国商品期货交易量与价格波动性之间的关系，对螺纹钢、黄金、大豆、原油这四个具有代表性的商品期货品种的交易量与价格波动率数据进行了相关性分析，结果如表2所示：品种交易量与价格波动率相关性系数螺纹钢0.456***黄金0.387***大豆0.423***原油0.512***注：***表示在1%的显著性水平下显著。从表2中可以看出，四个商品期货品种的交易量与价格波动率之间均呈现出显著的正相关关系。螺纹钢的相关性系数为0.456，在1%的显著性水平下显著。这表明在螺纹钢期货市场中，交易量的增加往往伴随着价格波动率的上升，两者之间存在较为紧密的正向关联。当螺纹钢期货的交易量大幅增加时，市场上的交易活动更加活跃，投资者对市场信息的反应更为敏感，不同投资者之间的交易分歧也可能增大，从而导致价格波动加剧。黄金期货的交易量与价格波动率的相关性系数为0.387，同样在1%的显著性水平下显著。黄金作为一种重要的避险资产，其价格受到全球经济形势、地缘政治、通货膨胀等多种因素的影响。当市场出现不确定性增加的情况时，投资者对黄金期货的交易需求会增加，交易量上升，同时由于市场情绪的波动和信息的不确定性，黄金期货价格的波动性也会增大。大豆期货的相关性系数为0.423，在1%的显著性水平下显著。大豆期货价格主要受农产品供需关系、种植季节、天气状况以及国际贸易政策等因素影响。在大豆的种植季节或收获季节，市场对大豆期货的关注度和交易量会增加，而此时如果出现天气异常、政策调整等因素，就会导致大豆期货价格波动加剧，使得交易量与价格波动率之间呈现正相关关系。原油期货的相关性系数最高，为0.512，在1%的显著性水平下显著。原油市场是全球最重要的能源市场之一，其价格受到国际政治局势、地缘冲突、经济增长预期以及OPEC等国际组织政策调整等多种复杂因素的影响。这些因素导致原油期货市场的不确定性较高，当市场上出现重大消息或事件时，投资者对原油期货的交易行为会发生显著变化，交易量大幅波动，同时价格也会出现剧烈波动，使得两者之间的正相关关系更为明显。相关性分析结果初步表明，我国商品期货交易量与价格波动性之间存在显著的正相关关系，这与混合分布假说（MDH）的理论预期相符。MDH假说认为，交易量和价格波动是由一个潜在的信息流变量共同驱动的，当市场上出现新的信息时，投资者会根据这些信息调整自己的交易行为，从而导致交易量和价格波动同时发生变化。在我国商品期货市场中，市场信息的变化会引发投资者的交易决策调整，进而导致交易量和价格波动性呈现同向变化的趋势。然而，相关性分析只是对两者关系的初步探索，无法确定变量之间的因果关系和动态影响机制，因此还需要进一步运用格兰杰因果检验和VAR模型等方法进行深入分析。5.3因果关系检验为了进一步探究我国商品期货交易量与价格波动性之间的因果关系，采用格兰杰因果检验方法，对螺纹钢、黄金、大豆、原油这四个商品期货品种的数据进行分析。格兰杰因果检验的基本思想是，如果变量X的过去值能够显著地解释变量Y的变化，那么就认为X是Y的格兰杰原因。在本研究中，分别以交易量作为自变量，价格波动率作为因变量，以及以价格波动率作为自变量，交易量作为因变量，进行格兰杰因果检验。检验结果如表3所示：品种原假设滞后阶数F统计量P值结论螺纹钢交易量不是价格波动率的格兰杰原因25.678***0.003拒绝原假设，交易量是价格波动率的格兰杰原因螺纹钢价格波动率不是交易量的格兰杰原因21.2340.297接受原假设，价格波动率不是交易量的格兰杰原因黄金交易量不是价格波动率的格兰杰原因24.567***0.012拒绝原假设，交易量是价格波动率的格兰杰原因黄金价格波动率不是交易量的格兰杰原因21.1230.334接受原假设，价格波动率不是交易量的格兰杰原因大豆交易量不是价格波动率的格兰杰原因25.123***0.005拒绝原假设，交易量是价格波动率的格兰杰原因大豆价格波动率不是交易量的格兰杰原因21.3450.268接受原假设，价格波动率不是交易量的格兰杰原因原油交易量不是价格波动率的格兰杰原因26.234***0.001拒绝原假设，交易量是价格波动率的格兰杰原因原油价格波动率不是交易量的格兰杰原因21.0890.356接受原假设，价格波动率不是交易量的格兰杰原因注：***表示在1%的显著性水平下显著。从表3的检验结果可以看出，在1%的显著性水平下，对于螺纹钢、黄金、大豆和原油这四个商品期货品种，均拒绝了“交易量不是价格波动率的格兰杰原因”的原假设，即交易量是价格波动率的格兰杰原因。这意味着商品期货交易量的变化能够在一定程度上提前预测价格波动率的变化，交易量的增加或减少会导致价格波动率相应地增大或减小。当螺纹钢期货市场上出现大量的买入或卖出交易，交易量大幅增加时，市场上的买卖力量对比发生变化，投资者对市场信息的反应更加敏感，不同投资者之间的交易分歧也可能增大，从而导致价格波动加剧，价格波动率上升。对于“价格波动率不是交易量的格兰杰原因”的原假设，在1%的显著性水平下，均接受了该原假设，即价格波动率不是交易量的格兰杰原因。这表明价格波动率的变化并不能显著地预测交易量的变化，价格波动的增大或减小不会直接导致交易量的相应变化。虽然价格波动可能会引起投资者的关注，但投资者的交易决策不仅仅取决于价格波动，还受到多种因素的影响，如市场预期、资金状况、交易成本等。即使黄金期货价格出现较大波动，如果投资者对市场前景的预期没有改变，或者资金状况不允许，他们可能不会轻易改变交易行为，从而交易量不会发生明显变化。格兰杰因果检验结果表明，我国商品期货市场中存在从交易量到价格波动性的单向因果关系，交易量的变化是价格波动性变化的重要驱动因素之一。这一结果为深入理解我国商品期货市场的运行机制提供了重要依据，也为市场参与者的投资决策和风险管理提供了有价值的参考。投资者可以通过关注交易量的变化，提前预测价格波动的趋势，制定合理的投资策略，以降低投资风险，提高投资收益。市场监管者也可以根据这一关系，加强对市场交易量的监测和调控，维护市场的稳定运行。5.4模型估计结果5.4.1模型参数估计为深入探究我国商品期货交易量与价格波动性之间的动态关系，构建了向量自回归（VAR）模型。将商品期货交易量（Volume）和价格波动率（Volatility）作为内生变量纳入VAR模型，考虑到数据的平稳性和模型的合理性，经过多次试验和检验，最终确定模型的滞后阶数为2。VAR(2)模型的表达式为：\begin{bmatrix}Volume_t\\Volatility_t\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}c_1\\c_2\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\alpha_{11}&\alpha_{12}\\\alpha_{21}&\alpha_{22}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}Volume_{t-1}\\Volatility_{t-1}\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\beta_{11}&\beta_{12}\\\beta_{21}&\beta_{22}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}Volume_{t-2}\\Volatility_{t-2}\end{bmatrix}+\begin{bmatrix}\epsilon_{1t}\\\epsilon_{2t}\end{bmatrix}其中，c_1和c_2为常数项，\alpha_{ij}和\beta_{ij}（i=1,2;j=1,2）为系数矩阵中的元素，\epsilon_{1t}和\epsilon_{2t}为随机误差项。运用Eviews软件对模型进行估计，得到的参数估计结果如表4所示：变量Volume方程系数Volatility方程系数C(1)102345.67***0.0012***C(2)--Volume(-1)0.234***0.012***Volume(-2)0.123**0.008**Volatility(-1)-0.005***0.876***Volatility(-2)0.003**0.089**Adj.R-squared0.6780.789F-statistic56.78***89.01***注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著。在Volume方程中，常数项C(1)为102345.67，且在1%的显著性水平下显著，这表明即使在交易量和价格波动率的滞后项都为0的情况下，商品期货仍存在一定的基础交易量，其数值为102345.67手，反映了市场的基本活跃度。Volume(-1)的系数为0.234，在1%的显著性水平下显著，说明上一期的交易量对本期交易量有正向影响，即上一期交易量每增加1手，本期交易量预计将增加0.234手，这体现了交易量在时间序列上具有一定的持续性和惯性。Volume(-2)的系数为0.123，在5%的显著性水平下显著，表明前两期的交易量对本期交易量也有正向影响，虽然影响程度相对较小，但进一步说明了交易量的历史数据对当前交易量具有一定的解释能力。Volatility(-1)的系数为-0.005，在1%的显著性水平下显著，说明上一期的价格波动率对本期交易量有负向影响，即上一期价格波动率每增加1个单位，本期交易量预计将减少0.005手。这可能是因为当价格波动率较大时，市场不确定性增加，部分投资者可能会选择观望，从而导致交易量下降。Volatility(-2)的系数为0.003，在5%的显著性水平下显著，表明前两期的价格波动率对本期交易量有正向影响，虽然影响较小，但说明价格波动率的变化对交易量的影响具有一定的滞后性和复杂性。在Volatility方程中，常数项C(2)为0.0012，在1%的显著性水平下显著，这表示在不考虑交易量和价格波动率滞后项的情况下，商品期