我国沪铜期货市场价格发现与风险度量：理论、实证与启示

我国沪铜期货市场价格发现与风险度量：理论、实证与启示一、引言1.1研究背景与意义随着经济全球化的深入发展，期货市场作为金融市场的重要组成部分，在资源配置、价格发现和风险管理等方面发挥着愈发关键的作用。沪铜期货作为上海期货交易所的重要交易品种，自1993年上市以来，凭借其完善的交易制度、活跃的市场交易以及广泛的市场参与主体，在国内乃至国际铜市场中占据了举足轻重的地位。中国作为全球最大的铜消费国，对铜的需求量巨大且持续增长。沪铜期货市场的稳健运行，不仅对我国铜产业链上的企业至关重要，也深刻影响着国际铜市场的价格走势。一方面，它为国内铜生产企业、加工企业和贸易商等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；另一方面，沪铜期货价格的形成过程，汇聚了来自国内外众多市场参与者的信息和预期，对全球铜市场的价格发现和资源配置发挥着重要的引导作用。在价格发现功能方面，期货市场通过公开、公平、公正的集中竞价交易，能够快速、准确地反映市场上各种信息，从而形成具有前瞻性和权威性的期货价格。这一价格不仅为现货市场交易提供了重要的参考基准，还有助于引导铜资源在全球范围内的合理流动和有效配置。对于企业而言，准确把握沪铜期货价格所传递的市场信号，能够帮助企业合理安排生产计划、优化库存管理、降低采购成本，进而提升企业的市场竞争力和抗风险能力。对于投资者来说，深入研究沪铜期货市场的价格发现功能，有助于其更好地理解市场运行规律，制定科学合理的投资策略，提高投资收益。在风险度量方面，期货市场的高杠杆性和价格波动的复杂性，使得投资者和企业面临着较大的风险。准确度量沪铜期货市场的风险，对于投资者合理控制风险、保护自身资产安全，以及企业制定有效的风险管理策略、保障生产经营的稳定性，都具有至关重要的意义。通过科学的风险度量方法，投资者和企业能够更加清晰地认识到市场风险的大小和潜在影响，从而采取相应的风险控制措施，如合理调整投资组合、设置止损点、运用套期保值工具等，降低风险损失，实现稳健的投资和经营目标。综上所述，深入研究我国沪铜期货市场的价格发现功能及风险度量，无论是对于铜产业链上的企业、投资者，还是对于整个市场的稳定健康发展，都具有重要的理论和现实意义。在理论层面，有助于丰富和完善期货市场相关理论，进一步深入探讨期货价格与现货价格的关系、市场效率以及风险度量模型等问题；在实践层面，能够为市场参与者提供决策依据，为监管部门制定政策提供参考，促进沪铜期货市场更好地发挥其经济功能，服务实体经济发展。1.2研究目标与问题本研究旨在深入剖析我国沪铜期货市场的价格发现功能及风险度量，为市场参与者提供科学、精准的决策依据，助力其在复杂多变的市场环境中实现稳健发展。具体研究目标如下：精准剖析价格发现功能：通过严谨的实证分析，全面、深入地探究沪铜期货价格与现货价格之间的动态关系，明确期货价格在价格发现过程中的领先滞后关系、引导作用以及两者之间的相互影响机制。精确测算沪铜期货市场对价格信息的反应速度和效率，评估其在全球铜市场价格形成中的重要地位和影响力，为市场参与者提供准确的价格预期参考。科学度量风险：运用先进、适用的风险度量模型，如VaR模型、CVaR模型等，结合沪铜期货市场的历史数据和市场特点，对沪铜期货市场的风险进行科学、准确的度量和评估。深入分析不同市场条件下沪铜期货市场风险的特征和变化规律，识别影响风险的关键因素，为投资者和企业制定有效的风险控制策略提供坚实的数据支持和理论依据。提供实用策略建议：基于对沪铜期货市场价格发现功能和风险度量的研究结果，紧密结合市场实际情况，为投资者和企业提供具有针对性、可操作性的投资决策和风险管理策略建议。助力投资者优化投资组合，合理配置资产，在控制风险的前提下实现投资收益的最大化；帮助企业有效运用期货工具进行套期保值，规避价格波动风险，稳定生产经营成本，提升企业的市场竞争力和抗风险能力。围绕上述研究目标，本研究拟解决以下关键问题：价格发现机制相关问题：沪铜期货价格与现货价格之间究竟存在怎样的长期均衡关系和短期动态调整关系？是期货价格引导现货价格，还是现货价格影响期货价格？抑或是两者相互影响？这种引导关系在不同市场行情下是否会发生变化？若有变化，其变化规律和原因是什么？沪铜期货市场在价格发现过程中，对新信息的吸收和反应速度如何？与国际主要铜期货市场相比，沪铜期货市场的价格发现效率处于何种水平？哪些因素会显著影响沪铜期货市场的价格发现功能？如何进一步提升沪铜期货市场的价格发现效率，增强其在全球铜市场的定价话语权？风险度量与管理问题：何种风险度量模型最适合沪铜期货市场的风险特征？在应用这些模型时，如何准确选择和估计模型参数，以确保风险度量结果的准确性和可靠性？沪铜期货市场的风险在不同时间跨度、不同市场条件下呈现出怎样的分布特征和变化趋势？宏观经济因素、行业供需变化、政策调整等因素对沪铜期货市场风险的影响程度如何？投资者和企业应如何根据风险度量结果，制定个性化、科学化的风险管理策略？在运用期货工具进行套期保值时，如何确定最优的套期保值比率，以实现最佳的风险对冲效果？1.3研究方法与创新点为实现研究目标，解决关键问题，本研究将综合运用多种实证研究方法，全面、深入地剖析我国沪铜期货市场的价格发现功能及风险度量。具体研究方法如下：协整检验与向量误差修正模型（VECM）：运用协整检验，精确判断沪铜期货价格与现货价格之间是否存在长期稳定的均衡关系。若存在协整关系，进一步构建向量误差修正模型，深入探究两者在短期动态调整过程中的相互作用机制，准确确定期货价格与现货价格的领先滞后关系，以及它们对偏离长期均衡状态的调整速度。通过该模型，能够细致地分析市场信息在期货市场和现货市场之间的传递路径和效率，为理解价格发现过程提供坚实的理论支持和实证依据。格兰杰因果检验：借助格兰杰因果检验方法，严谨地验证沪铜期货价格与现货价格之间的因果关系方向。明确究竟是期货价格对现货价格具有引导作用，还是现货价格影响期货价格，或者两者存在双向因果关系。这对于准确把握市场价格的形成机制，以及市场参与者依据价格信号做出合理决策具有重要的指导意义。通过格兰杰因果检验，可以清晰地揭示市场价格之间的内在联系，为投资者和企业的决策提供科学的参考依据。广义自回归条件异方差模型（GARCH）族模型：鉴于金融时间序列数据常呈现出波动集聚性和异方差性等特征，本研究将运用GARCH族模型，如GARCH(1,1)模型、EGARCH模型、TGARCH模型等，对沪铜期货收益率的波动特征进行精确刻画和深入分析。这些模型能够有效地捕捉收益率波动的时变性和持续性，准确度量市场风险的动态变化。通过对模型参数的估计和分析，可以深入了解市场风险的形成机制和影响因素，为风险度量和管理提供有力的工具和方法。风险价值（VaR）模型与条件风险价值（CVaR）模型：采用VaR模型和CVaR模型对沪铜期货市场的风险进行科学、准确的度量。VaR模型能够在给定的置信水平下，精确估计投资组合在未来一定时间内可能面临的最大损失；CVaR模型则进一步考虑了超过VaR值的损失情况，即损失的尾部风险，能够更全面、准确地反映投资组合的风险状况。通过对不同模型的应用和比较，选择最适合沪铜期货市场风险特征的模型，并结合历史数据和市场实际情况，准确估计风险度量指标，为投资者和企业制定合理的风险控制策略提供可靠的数据支持。脉冲响应函数与方差分解：运用脉冲响应函数，直观地分析沪铜期货市场和现货市场对外部冲击的响应路径和响应程度。通过施加一个单位标准差的冲击，观察期货价格和现货价格在不同时期的动态变化，深入了解市场之间的相互影响机制和信息传递效率。利用方差分解技术，精确测算期货价格和现货价格波动的方差中，各自以及对方信息冲击所占的贡献比例，从而定量地评估两者在价格发现过程中的相对重要性。这有助于深入理解市场价格的形成过程，为市场参与者提供更有针对性的决策建议。本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：多维度分析价格发现功能：以往研究大多侧重于沪铜期货价格与现货价格的领先滞后关系分析，本研究将在此基础上，从多个维度深入剖析价格发现功能。不仅考虑市场信息的传递效率和反应速度，还将结合宏观经济因素、行业供需变化以及市场参与者行为等多方面因素，综合分析其对沪铜期货市场价格发现功能的影响，从而更全面、深入地揭示价格发现的内在机制。动态风险度量与分析：传统的风险度量方法往往假设市场条件稳定，忽略了市场风险的动态变化特征。本研究将运用GARCH族模型对沪铜期货收益率的波动特征进行动态建模，充分考虑市场风险的时变性和持续性，实现对沪铜期货市场风险的动态度量和分析。这将为投资者和企业提供更符合市场实际情况的风险评估结果，有助于他们及时调整风险管理策略，更好地应对市场风险。对比分析与国际视角：为了更全面地评估沪铜期货市场的价格发现功能和风险特征，本研究将引入国际主要铜期货市场（如伦敦金属交易所LME铜期货市场）进行对比分析。通过对比不同市场的价格走势、交易机制、市场效率以及风险特征等方面，深入探讨沪铜期货市场在国际铜市场中的地位和影响力，以及与国际市场的差异和联系。这将为提升沪铜期货市场的国际化水平，增强我国在国际铜定价体系中的话语权提供有益的参考和借鉴。结合市场微观结构理论：本研究将尝试引入市场微观结构理论，从市场参与者的交易行为、信息不对称、市场流动性等微观层面出发，深入分析沪铜期货市场价格发现和风险形成的内在机理。这将为市场监管部门制定科学合理的政策，完善市场交易制度，提高市场运行效率提供新的思路和视角。二、文献综述2.1期货市场价格发现功能研究2.1.1价格发现功能的理论基础价格发现功能是期货市场的核心功能之一，它指的是在期货市场通过公开、公平、公正、高效、竞争的期货交易机制，形成具有真实性、预期性、连续性和权威性期货价格的过程。这一功能的实现基于一系列的经济理论和市场机制。有效市场假说（EMH）是理解价格发现功能的重要理论基石。该假说由Fama（1970）系统阐述，认为在一个有效的市场中，证券价格能够迅速、准确地反映所有可获得的信息。在期货市场中，这意味着期货价格能够充分反映市场参与者对未来现货价格的预期，以及与标的资产相关的各种供求信息、宏观经济信息等。当新的信息进入市场时，期货价格会迅速调整，以达到新的均衡状态，从而使市场参与者能够根据期货价格做出合理的决策。持有成本理论也是解释期货价格形成的重要理论。该理论认为，期货价格等于现货价格加上持有成本，持有成本包括仓储成本、资金成本、保险成本等。在无套利条件下，期货价格与现货价格之间存在着紧密的联系，并且随着交割期的临近，期货价格会逐渐收敛于现货价格。这一理论为理解期货价格与现货价格的关系提供了基础，也说明了期货市场在价格发现过程中如何通过对持有成本的考量来反映市场的供求状况和未来预期。市场微观结构理论从市场参与者的交易行为、信息传递和市场机制等微观层面来研究价格发现过程。该理论认为，市场的交易机制、信息不对称程度、市场参与者的类型和数量等因素都会影响价格发现的效率和准确性。例如，在一个交易活跃、信息透明、参与者众多的市场中，价格发现功能往往能够更有效地发挥，因为更多的信息能够被快速纳入到价格中，市场能够更及时地对新信息做出反应。此外，理性预期理论也在价格发现功能中发挥着重要作用。市场参与者基于自身的知识、经验和对市场的理解，形成对未来价格的理性预期，并在期货市场上进行交易。这些交易行为反映了市场参与者的预期和信息，进而影响期货价格的形成。当市场参与者的预期发生变化时，期货价格也会相应地调整，从而实现价格发现的动态过程。2.1.2国内外研究现状国外学者对期货市场价格发现功能的研究起步较早，成果丰硕。Garbade和Silber（1983）开创性地构建了GS模型，首次对期货价格引导现货市场价格进行实证检验，该模型为后续研究奠定了重要基础。此后，众多学者在GS模型的基础上不断拓展研究，如延长滞后结构以探究期货价格与现货价格对前期价格的依赖性；运用格兰杰因果检验判断期货价格和现货价格之间的因果关系；借助误差纠正模型分析期货市场价格与现货市场价格对长期均衡和短期偏离因素的响应；通过解决收益序列数据中的异方差性问题，提高统计检验的精确度，并利用高频数据验证期货市场与现货市场之间的领先－滞后关系等。Bigman、Goldfarb和Schechtman（1983）运用传统的OLS回归方法，对在CBOT交易的小麦、玉米和硬麦等期货合约的价格发现功能进行检验。他们分析了1975年1月至1980年9月间期货价格与现货市场价格的数据，通过交割日的现货市场价格对前j个星期的期货价格进行简单回归，得出期货价格不是相应到期日现货价格有效估计的结论，认为期货市场的“简单效率”不成立。然而，这一研究结论引发了广泛的讨论和进一步的研究，后续学者通过改进研究方法和数据处理方式，对不同期货品种和市场进行研究，得出了更为多样化的结论。在国内，随着期货市场的不断发展，学者们对期货市场价格发现功能的研究也日益深入。梁朝晖和李树生（2008）选取中国期铜数据，借助向量误差修正模型、协整检验、误差修正模型、方差分解、脉冲响应函数等方法，研究期货市场的价格发现功能。研究发现，铜的期货市场和现货市场存在长期均衡关系，期货市场在价格发现功能中起到主要作用。此外，他们还发现市场在上涨和下跌时，价格发现功能存在不对称性：铜期货价格与现货价格在上涨时存在相互引导关系，但在下跌过程中期货对现货价格没有引导关系，在市场下跌过程中，现货价格对信息反映较弱，表明在中国的铜期货市场，价格发现功能在下跌时市场有效性降低。徐信忠、杨云红和朱彤（2005）利用线性回归和Hasbrouck（1995）信息份额分析方法，通过上海期货交易所与伦敦金属交易所之间的比较，研究上海期货交易所交易的铜期货的价格发现功能。结果表明，在1995-2004年期间，伦敦金属交易所在铜期货价格引导关系和信息份额上具有一定优势；但对数据的分段研究显示，上海期货交易所相对于伦敦金属交易所的价格引导关系不断加强，信息份额不断上升，说明我国的铜期货在国际期货市场上的地位日益重要。2.1.3对沪铜期货市场的研究针对沪铜期货市场价格发现功能的研究，众多学者从不同角度展开分析。部分研究聚焦于沪铜期货价格与现货价格的关系。有学者通过协整检验发现，沪铜期货价格与现货价格之间存在长期稳定的均衡关系，期货价格在价格发现过程中发挥着重要的引导作用。例如，在市场信息的传递过程中，沪铜期货市场能够更迅速地对新信息做出反应，将信息融入到期货价格中，进而影响现货价格的走势。在与国际市场的比较研究方面，一些学者将沪铜期货市场与伦敦金属交易所（LME）铜期货市场进行对比。研究发现，虽然LME在全球铜市场定价中长期占据主导地位，但随着我国沪铜期货市场的不断发展壮大，其在价格发现功能方面的影响力逐渐增强。沪铜期货市场的交易规模不断扩大，市场参与者日益多元化，使得沪铜期货价格能够更全面地反映国内市场的供求状况和投资者预期，在国际铜市场价格形成中发挥着越来越重要的作用。此外，还有学者从市场微观结构的角度研究沪铜期货市场的价格发现功能。他们分析了市场参与者的交易行为、信息不对称程度以及市场流动性等因素对价格发现效率的影响。研究表明，市场参与者的多样性和信息的充分流通有助于提高沪铜期货市场的价格发现效率；而信息不对称程度的降低和市场流动性的增强，能够使期货价格更准确地反映市场的真实供求关系，从而更好地发挥价格发现功能。2.2期货市场风险度量研究2.2.1风险度量的方法与模型在期货市场风险度量领域，众多方法与模型被广泛应用，以精准衡量和管理风险。风险价值（VaR）模型作为一种常用且重要的风险度量工具，通过统计方法，在给定的置信水平和特定持有期内，估算投资组合可能面临的最大损失。例如，若某投资组合在95%的置信水平下，1天持有期的VaR值为100万元，这意味着在未来1天内，该投资组合有95%的可能性损失不会超过100万元。VaR模型的优势在于其简洁直观，能够将复杂的风险状况用一个具体数值呈现，便于投资者和管理者理解与比较不同投资组合的风险程度，从而在投资决策和风险控制中发挥重要作用。然而，VaR模型也存在一定局限性，它基于历史数据和特定的分布假设，在市场环境发生剧烈变化或极端事件发生时，可能无法准确反映真实风险，存在低估风险的可能性。条件风险价值（CVaR）模型是对VaR模型的重要拓展和改进。CVaR模型不仅考虑了一定置信水平下的最大损失（即VaR值），还进一步关注超过VaR值的损失情况，也就是损失的尾部风险。它衡量的是在损失超过VaR值的条件下，损失的平均水平。例如，若某投资组合的CVaR值为150万元，这表明当损失超过VaR值时，平均损失将达到150万元。CVaR模型能够更全面、准确地反映投资组合面临的风险状况，特别是在处理极端风险事件时，相较于VaR模型具有明显优势，为投资者提供了更完善的风险评估视角，有助于投资者制定更有效的风险管理策略，更好地应对极端市场情况带来的风险挑战。广义自回归条件异方差（GARCH）族模型在刻画金融时间序列的波动特征方面具有显著优势，被广泛应用于期货市场风险度量。该族模型能够有效捕捉金融时间序列数据中常见的波动集聚性和异方差性等特征。波动集聚性是指大的波动往往会集中出现，小的波动也会相对集中，而GARCH族模型能够很好地描述这种波动的聚集现象；异方差性则表示数据的方差不是恒定不变的，而是随时间变化，GARCH族模型可以精确地刻画方差的动态变化过程。通过对期货收益率的波动特征进行建模，GARCH族模型能够更准确地度量市场风险的动态变化，为投资者提供更贴合市场实际情况的风险评估结果。例如，GARCH(1,1)模型通过过去的收益率和波动信息来预测未来的波动，能够及时捕捉市场波动的变化趋势，帮助投资者更好地把握市场风险动态，做出更合理的投资决策。除上述模型外，还有一些其他的风险度量方法和模型也在期货市场风险度量中发挥着作用。如压力测试，它通过模拟极端市场条件，如金融危机、重大政策调整等，来评估投资组合在这些极端情况下的潜在损失，帮助投资者识别在正常市场条件下可能被忽视的风险；情景分析则通过构建不同的市场情景，如经济衰退、经济繁荣、行业重大变革等，来评估投资组合在各种情景下的表现，使投资者更全面地了解不同市场环境下的风险暴露情况，从而制定更具针对性的风险管理策略。这些方法和模型各有特点和适用范围，在实际应用中，投资者和研究者通常会根据具体情况选择合适的方法和模型，或综合运用多种方法和模型，以实现对期货市场风险的全面、准确度量和有效管理。2.2.2相关实证研究成果国内外学者运用多种方法对期货市场风险度量展开了广泛而深入的实证研究，取得了丰硕的成果。在国外，一些学者运用VaR模型对期货市场风险进行度量，并对模型的准确性和适用性进行了检验。例如，[学者姓名1]选取了[具体期货品种]的历史交易数据，运用参数法、非参数法和半参数法三种不同方法计算VaR值，并通过回测检验比较了三种方法的准确性。研究结果表明，在不同市场条件下，三种方法计算的VaR值表现各异。在市场波动较为平稳时，参数法由于基于正态分布假设，能够较为准确地估计风险，计算效率较高；但在市场出现极端波动时，非参数法和半参数法更能捕捉到收益率的厚尾分布特征，对风险的估计更为准确。这一研究为投资者在不同市场环境下选择合适的VaR计算方法提供了重要参考，有助于投资者更准确地度量风险，制定合理的投资策略。[学者姓名2]运用GARCH族模型对[期货市场名称]的风险进行研究，通过对不同GARCH模型的比较分析，发现EGARCH模型在刻画该期货市场收益率的波动特征方面表现出色。EGARCH模型不仅能够捕捉到波动的集聚性和异方差性，还能有效反映收益率波动的非对称性，即利好消息和利空消息对市场波动的影响程度不同。研究结果表明，该期货市场存在明显的杠杆效应，利空消息引发的波动大于同等程度的利好消息，这意味着市场对负面信息更为敏感。这一发现对于投资者理解市场风险的形成机制具有重要意义，投资者可以根据这一特征，在市场出现负面消息时更加谨慎地管理风险，合理调整投资组合，降低潜在损失。在国内，学者们也针对我国期货市场的特点，运用各种风险度量方法进行了深入研究。[学者姓名3]采用VaR和CVaR模型对我国农产品期货市场的风险进行度量，通过实证分析发现，CVaR模型在度量农产品期货市场风险时，相较于VaR模型能够更全面地考虑极端风险情况，为投资者提供更可靠的风险评估结果。在农产品期货市场，由于受到自然因素、政策因素等多种因素的影响，价格波动较为频繁且具有一定的不确定性，极端风险事件时有发生。CVaR模型能够有效捕捉这些极端风险，帮助投资者更好地应对市场的不确定性，制定更稳健的风险管理策略，保障投资收益的稳定性。[学者姓名4]结合Copula函数和GARCH模型对我国金融期货市场的投资组合风险进行度量。Copula函数能够刻画不同资产之间的非线性相关关系，弥补了传统相关系数只能衡量线性相关的不足。通过将Copula函数与GARCH模型相结合，该研究能够更准确地描述金融期货市场中不同品种之间的风险相依结构，从而更精确地度量投资组合的风险。研究结果表明，考虑资产之间的非线性相关关系后，投资组合的风险度量结果更加准确，这为投资者在构建投资组合时提供了更科学的依据，有助于投资者优化投资组合，降低风险，提高投资收益。2.2.3沪铜期货市场风险度量研究针对沪铜期货市场风险度量的研究，已取得了一定成果，但仍存在一些有待完善的方面。已有研究多运用VaR模型、GARCH族模型等对沪铜期货市场风险进行度量。例如，有学者运用GARCH(1,1)-VaR模型对沪铜期货的风险进行度量，通过对历史数据的分析，发现该模型能够较好地捕捉沪铜期货收益率的波动特征，从而较为准确地度量风险。在实际应用中，通过计算不同置信水平下的VaR值，投资者可以了解在不同概率水平下沪铜期货投资可能面临的最大损失，为风险控制提供了量化指标。当置信水平设定为95%时，计算得出的VaR值可以帮助投资者预估在95%的可能性下，投资沪铜期货在未来一段时间内的最大损失金额，从而合理安排资金，设置止损点，有效控制风险。然而，现有研究也存在一些不足之处。一方面，部分研究在模型选择和参数估计上存在一定的主观性。不同的模型假设和参数设定可能导致风险度量结果存在较大差异，使得研究结果的可靠性和可比性受到影响。在选择GARCH族模型时，不同的研究者可能根据自己的判断选择不同的模型形式（如GARCH(1,1)、EGARCH、TGARCH等），并且在估计模型参数时，采用的方法和数据处理方式也不尽相同，这就导致对沪铜期货市场风险的度量结果缺乏一致性和稳定性，投资者难以根据这些结果做出准确的决策。另一方面，现有研究对沪铜期货市场风险的动态变化特征以及风险影响因素的综合分析还不够深入。沪铜期货市场受到宏观经济形势、国际政治局势、行业供需关系、市场参与者行为等多种因素的共同影响，这些因素相互作用，使得市场风险呈现出复杂的动态变化特征。目前的研究往往侧重于单一因素或少数几个因素对风险的影响，缺乏对多种因素综合作用的全面分析，无法准确揭示沪铜期货市场风险的形成机制和变化规律。宏观经济形势的变化会影响铜的需求，国际政治局势的紧张可能导致铜的供应中断，行业供需关系的失衡会直接影响铜价波动，而市场参与者的情绪和行为也会对市场风险产生重要影响。只有综合考虑这些因素，才能更全面、深入地理解沪铜期货市场风险的本质，为投资者和企业提供更有针对性的风险管理建议。此外，随着金融市场的不断发展和创新，沪铜期货市场与其他金融市场的关联性日益增强，跨市场风险逐渐凸显。现有研究在度量沪铜期货市场风险时，对这种跨市场风险的考虑相对不足，未能充分揭示沪铜期货市场与其他相关市场之间的风险传导机制。在实际市场中，沪铜期货价格不仅受到自身市场供需关系的影响，还会受到国际铜期货市场、股票市场、外汇市场等其他金融市场的影响。当国际铜期货市场出现大幅波动时，可能会通过价格传导、资金流动等渠道影响沪铜期货市场，引发市场风险的变化。因此，未来的研究需要进一步加强对跨市场风险的研究，完善风险度量模型，以更全面地评估沪铜期货市场的风险状况，为市场参与者提供更有效的风险管理工具和策略建议。2.3文献综述总结综上所述，已有研究在期货市场价格发现功能及风险度量方面取得了丰硕成果。在价格发现功能研究中，理论基础涵盖有效市场假说、持有成本理论、市场微观结构理论和理性预期理论等，为深入理解价格发现机制提供了多维度视角。国内外实证研究运用多种方法，如GS模型、协整检验、格兰杰因果检验等，对不同期货品种和市场进行分析，普遍认为期货市场在价格发现中发挥重要作用，且不同市场和品种存在差异，如沪铜期货市场与现货市场存在长期均衡关系，期货价格在价格发现中起主导作用，同时其在国际市场的影响力也逐渐增强。在风险度量方面，VaR模型、CVaR模型和GARCH族模型等被广泛应用。这些模型在捕捉风险特征、衡量潜在损失等方面各有优势，通过大量实证研究，为投资者和企业进行风险评估和管理提供了有力工具。针对沪铜期货市场风险度量的研究，虽已运用多种模型取得一定成果，但在模型选择和参数估计的主观性、风险动态变化及影响因素综合分析的深入程度，以及跨市场风险考虑等方面仍存在不足。基于已有研究的不足，本文将进一步深化对沪铜期货市场价格发现功能及风险度量的研究。在价格发现功能研究中，不仅关注期货价格与现货价格的关系，还将从市场信息传递效率、宏观经济因素、行业供需变化以及市场参与者行为等多维度综合分析，全面揭示价格发现的内在机制。在风险度量方面，将更加注重模型的适用性和参数估计的准确性，充分考虑市场风险的动态变化特征以及多种因素的综合影响，同时加强对跨市场风险的研究，以完善风险度量模型，更全面、准确地评估沪铜期货市场的风险状况，为市场参与者提供更具针对性和可操作性的投资决策和风险管理策略建议。三、沪铜期货市场概述3.1沪铜期货市场发展历程沪铜期货市场自设立以来，经历了多个重要发展阶段，其发展历程与我国经济体制改革、金融市场开放以及铜产业的发展紧密相连，在不同阶段呈现出不同的特点和成就。萌芽起步阶段（20世纪90年代初-1995年）：20世纪90年代初，随着我国经济体制改革的推进，市场经济逐步发展，对价格发现和风险管理工具的需求日益迫切。在这样的背景下，期货市场开始在我国萌芽。1993年3月，沪铜期货在上海金属交易所正式上市交易，成为我国最早一批上市的期货品种之一。这一举措标志着我国铜市场引入了期货交易机制，为铜生产企业、加工企业和贸易商等提供了一种全新的风险管理和价格发现工具。在上市初期，由于市场参与者对期货交易的认识和了解有限，市场规模相对较小，交易活跃度不高。但随着市场的逐步推广和宣传，越来越多的企业开始关注并参与沪铜期货交易，市场规模逐渐扩大，交易规则也在实践中不断完善。规范整顿阶段（1996年-2000年）：在期货市场快速发展的过程中，也出现了一些问题，如市场秩序混乱、过度投机等。为了规范期货市场的发展，从1996年开始，国家对期货市场进行了大规模的整顿和规范。在这一阶段，沪铜期货市场也受到了严格的监管，交易所对交易规则进行了进一步的完善和细化，加强了对市场参与者的资格审查和风险管理，提高了市场的透明度和规范性。同时，一些不符合要求的期货经纪公司被清理整顿，市场参与者结构得到优化，市场秩序得到明显改善。经过整顿，沪铜期货市场逐渐走上了规范发展的道路，为后续的发展奠定了坚实的基础。稳步发展阶段（2001年-2012年）：进入21世纪，随着我国加入世界贸易组织（WTO），经济全球化进程加快，我国铜产业的发展也迎来了新的机遇和挑战。在这一时期，沪铜期货市场交易量和持仓量稳步增长，市场影响力不断扩大。随着我国铜消费需求的快速增长，沪铜期货市场吸引了越来越多的国内外企业参与，市场参与者结构更加多元化，包括铜生产企业、加工企业、贸易商、金融机构以及各类投资者等。同时，交易所不断推出创新举措，如完善交割制度、优化合约设计、加强投资者教育等，进一步提升了市场的运行效率和服务水平。沪铜期货价格的权威性和影响力逐渐增强，不仅成为国内铜市场定价的重要参考，也在国际铜市场中发挥着越来越重要的作用。创新发展与国际化阶段（2013年至今）：近年来，随着我国金融市场改革的深入推进和对外开放的不断扩大，沪铜期货市场进入了创新发展与国际化的新阶段。交易所积极推动产品创新和业务创新，推出了一系列与沪铜期货相关的衍生产品和服务，如铜期权等，丰富了市场参与者的风险管理工具和投资策略选择。2018年，上海期货交易所推出了以人民币计价的铜期货合约，允许境外投资者通过特定渠道参与交易，这标志着沪铜期货市场迈出了国际化的重要一步。境外投资者的参与使得市场参与者更加多元化，交易量和持仓量显著增加，市场深度和广度得到进一步提升。同时，国际化进程也推动了人民币的国际化，提升了沪铜期货市场在国际铜市场中的地位和影响力，促进了市场价格的透明度和有效性，有助于形成更加公正和透明的价格机制，对于全球金属市场的价格发现和风险管理具有重要意义。3.2沪铜期货交易规则与特点3.2.1交易规则沪铜期货在上海期货交易所挂牌交易，其交易规则涵盖多个关键方面，这些规则不仅规范了市场交易行为，还为投资者提供了明确的操作指引，对市场的稳定运行和功能发挥起着至关重要的作用。交易时间：沪铜期货的交易时间分为日盘和夜盘。日盘交易时间为每周一至周五的上午9:00-11:30，下午13:30-15:00；夜盘交易时间为21:00-次日凌晨1:00。这种分时段的交易安排，充分考虑了不同投资者的时间需求和全球市场的交易特点，使得投资者可以根据自身的时间安排进行交易，增加了市场的流动性。同时，夜盘交易的设置也使沪铜期货市场能够更好地与国际市场接轨，及时反映国际市场的价格变化，提高了市场价格的有效性和权威性。交易单位：沪铜期货的交易单位为5吨/手。这一交易单位的设定综合考虑了市场参与者的资金实力、交易成本以及市场流动性等因素。对于资金量较小的投资者，可以通过少量的手数参与交易，降低了投资门槛；而对于资金量较大的投资者，则可以通过增加手数来扩大交易规模，满足其投资需求。每手5吨的交易单位，在资金管理、市场流动性和价格波动等方面都起到了平衡作用，有助于维持市场的稳定和健康发展。报价单位与最小变动价位：报价单位为人民币元/吨，最小变动价位为10元/吨。这意味着在交易过程中，铜价的每一次波动最小为10元/吨，每波动一个最小单位，投资者的账户盈亏变动50元（5吨×10元/吨）。最小变动价位的设定既保证了市场价格的连续性和稳定性，又为投资者提供了一定的盈利空间，使得交易更加灵活，同时也对投资者的资金管理提出了更高的要求。保证金制度：期货交易实行保证金制度，沪铜期货的保证金通常以合约价值的一定百分比来计算，具体比例由交易所根据市场情况动态调整，一般在5%-10%左右。保证金是投资者在进行期货交易时，按照交易所规定缴纳的一定比例的资金，用于确保投资者能够履行合约义务，防止违约风险。例如，若当前沪铜期货价格为60000元/吨，交易单位为5吨/手，保证金比例为10%，则投资者开仓一手沪铜期货需要缴纳的保证金为30000元（60000元/吨×5吨×10%）。保证金制度的实施，一方面提高了资金的使用效率，使得投资者可以用较少的资金控制较大规模的合约；另一方面也要求投资者密切关注市场波动，及时调整仓位，以避免因价格剧烈波动而导致的保证金不足，被强制平仓的风险。涨跌停板制度：为了控制市场的波动，沪铜期货设有涨跌停板制度，每日涨跌幅度不得超过上一交易日结算价的一定比例，通常为±3%。例如，若上一交易日沪铜期货的结算价为60000元/吨，则当日的涨停价为61800元/吨（60000×（1+3%）），跌停价为58200元/吨（60000×（1-3%））。涨跌停板制度旨在防止市场出现极端行情，保护投资者的利益。然而，在极端行情下，这也可能导致投资者无法及时平仓，从而面临更大的风险。持仓限额制度：交易所会规定会员或客户的持仓限额，以防止市场风险过度集中。持仓限额根据会员或客户的资金实力、交易经验等因素进行设定，不同类型的会员和客户可能有不同的持仓限额标准。例如，对一般法人客户和个人客户的持仓限额可能会有所区别，对套期保值客户和投机客户的持仓限额也会有不同的规定。通过设置持仓限额制度，交易所可以有效控制单个投资者或会员对市场的影响力，降低市场操纵的风险，维护市场的公平、公正和有序运行。交割制度：沪铜期货采用实物交割的方式，交割单位为25吨。合约到期时，卖方需要交付符合交割标准的25吨铜，买方则需要支付相应的货款。实物交割的过程严格按照交易所的规定和流程进行，包括交割商品的质量检验、交割仓库的选择、货款的结算等环节。实物交割制度的存在，使得期货市场与现货市场紧密相连，促进了期货价格与现货价格的趋同，保证了期货市场价格发现和套期保值功能的有效发挥。对于有实物交割需求的投资者来说，熟悉交割规则可以提前做好准备，确保交割流程的顺利进行；而对于大多数以投机为目的的投资者来说，通常会在合约到期前平仓，避免实物交割的复杂流程。3.2.2市场特点沪铜期货市场在长期的发展过程中，形成了一系列独特的市场特点，这些特点不仅反映了铜市场的供需状况和价格走势，也对投资者的交易策略和风险管理产生了深远的影响。高流动性：上海期货交易所作为全球最大的铜期货交易市场之一，吸引了大量的国内外投资者参与沪铜期货交易。高流动性意味着投资者可以更容易地进出市场，执行交易策略。无论是大额交易还是小额交易，都能够在市场中迅速找到对手方，实现交易的成交。在市场活跃时期，沪铜期货的日均交易量可达数万手甚至更高，持仓量也保持在较高水平。这种高流动性使得市场价格能够及时反映各种信息的变化，提高了市场的效率和透明度，同时也为投资者提供了更多的交易机会，降低了交易成本。价格波动性较大：铜作为一种重要的工业金属，其价格受到全球经济状况、供需关系、货币政策、地缘政治等多种因素的影响。全球经济增长预期强劲时，铜的需求通常会增加，从而推高价格；反之，经济衰退或需求下降则会导致价格下跌。货币政策的宽松或紧缩会影响市场的资金流动性和投资者的预期，进而对铜价产生影响。地缘政治事件如战争、贸易摩擦等也可能导致铜的供应中断或需求改变，引发价格的剧烈波动。这种高波动性为投资者提供了丰富的交易机会，但同时也增加了投资风险。投资者需要具备较强的风险管理能力，根据自身的风险承受能力和市场预期，制定合理的止损和止盈策略，以应对价格的大幅波动。市场参与者结构复杂：沪铜期货市场的参与者包括生产商、贸易商、金融机构以及个人投资者等。不同类型的参与者有不同的交易动机和策略，这使得市场行为更加多样化。铜生产企业参与期货市场主要是为了进行套期保值，锁定未来的销售价格，规避价格下跌的风险，保障企业的稳定生产和经营利润。贸易商则通过期货市场进行风险管理和套利操作，利用不同市场之间的价格差异获取利润。金融机构如期货公司、证券公司等，为市场提供交易服务和资金支持，同时也参与一些投资和套利活动。个人投资者则主要以投机为目的，通过对市场价格走势的判断，买卖期货合约获取差价收益。了解市场参与者的行为模式，可以帮助投资者更好地预测市场走势，制定相应的交易计划。与国际市场关联紧密：中国是全球最大的铜消费国，沪铜期货市场的价格不仅受到国内市场供需关系的影响，还与国际市场的价格走势密切相关。伦敦金属交易所（LME）的铜期货价格是国际铜市场的重要定价基准，沪铜期货价格与LME铜期货价格之间存在着较强的相关性。国际市场上铜的供应、需求、库存等变化，以及全球经济形势、货币政策等因素的变动，都会通过各种渠道传导到沪铜期货市场，影响沪铜期货价格的走势。同时，随着沪铜期货市场的国际化进程不断推进，境外投资者的参与度逐渐提高，进一步加强了沪铜期货市场与国际市场的联系，使得沪铜期货价格在国际市场中的影响力也日益增强。投资者在分析和预测沪铜期货价格走势时，需要密切关注国际市场的动态，综合考虑各种因素的影响。3.3沪铜期货市场参与者结构沪铜期货市场参与者结构丰富多样，主要由套期保值者、投机者和套利者构成，他们在市场中扮演着不同角色，对市场的运行和发展发挥着各自独特的作用。套期保值者在沪铜期货市场中占据重要地位，其主要包括铜生产企业、加工企业和贸易商等。铜生产企业参与期货市场，旨在通过套期保值锁定未来铜产品的销售价格，规避价格下跌风险，保障企业稳定的生产经营利润。当市场价格波动较大时，企业可通过卖出期货合约，提前锁定销售价格，无论未来市场价格如何变化，都能确保企业获得相对稳定的收益。加工企业则通过买入期货合约，锁定原材料采购成本，避免因铜价上涨而导致生产成本增加，影响企业的盈利能力。贸易商在买卖过程中，同样利用期货市场进行套期保值，稳定贸易利润，降低价格风险对业务的影响。套期保值者的参与，使期货市场与现货市场紧密相连，促进了期货价格与现货价格的趋同，增强了市场价格的稳定性，为实体经济提供了有效的风险管理工具，保障了铜产业链的平稳运行。投机者是沪铜期货市场的重要参与者，他们以获取差价收益为目的，凭借对市场价格走势的判断，在期货市场上进行买卖操作。投机者的存在为市场提供了充足的流动性，使得市场交易更加活跃。他们积极捕捉市场价格的微小波动，通过频繁的买卖交易，增加了市场的交易量和持仓量，提高了市场的活跃度和流动性。在市场价格波动较大时，投机者迅速做出反应，进行买卖操作，使得市场价格能够及时反映各种信息的变化，提高了市场的效率和透明度。然而，投机者的交易行为也具有一定的风险性，由于市场价格的不确定性，投机者可能面临较大的损失。如果对市场走势判断失误，可能导致投机者在交易中遭受重大损失，影响其资金状况和投资信心。套利者则利用不同市场或不同合约之间的价格差异，进行套利操作，以获取无风险或低风险收益。在沪铜期货市场中，套利者的操作方式多样，包括跨期套利、跨市套利和跨品种套利等。跨期套利是指利用同一期货品种不同交割月份合约之间的价格差异进行套利。当远期合约价格与近期合约价格之间的价差偏离正常范围时，套利者可以通过买入低价合约、卖出高价合约，待价差回归正常时平仓获利。跨市套利则是利用不同期货市场上同一期货品种的价格差异进行套利。由于不同市场的供求关系、交易规则等因素的影响，同一期货品种在不同市场上的价格可能存在差异，套利者可以在价格低的市场买入，在价格高的市场卖出，从中获取差价收益。跨品种套利是指利用相关期货品种之间的价格差异进行套利。铜与其他金属或商品之间存在一定的价格关联，当这种关联关系出现异常时，套利者可以通过买卖相关期货品种进行套利操作。套利者的存在有助于缩小不同市场或合约之间的价格差异，促进市场价格的合理形成，提高市场的有效性和稳定性。当不同市场或合约之间出现价格差异时，套利者的介入会促使价格回归合理水平，使市场价格更加公平、公正，减少市场的不合理波动。在沪铜期货市场中，套期保值者、投机者和套利者的占比并非固定不变，而是受到市场行情、政策法规、投资者偏好等多种因素的影响。在市场波动较大、不确定性增加时，套期保值者的参与度可能会提高，以规避价格风险；而在市场行情较为平稳、投资机会较多时，投机者和套利者的活跃度可能会上升，追求更多的收益。不同参与者的占比变化会对市场产生重要影响。当套期保值者占比较高时，市场价格更能反映现货市场的供求关系，有利于稳定市场价格，保障实体经济的发展；当投机者和套利者占比较高时，市场流动性增强，价格发现功能可能更加有效，但也可能增加市场的波动性和风险。因此，保持市场参与者结构的合理平衡，对于沪铜期货市场的健康稳定发展至关重要。监管部门和交易所应通过制定合理的政策和规则，引导各类参与者有序参与市场，促进市场的平稳运行和功能发挥。四、沪铜期货市场价格发现功能的实证研究4.1研究设计4.1.1数据选取与处理本研究选取了上海期货交易所（SHFE）的沪铜期货主力合约价格作为期货价格数据，以及长江有色金属市场的1#电解铜现货平均价作为现货价格数据。数据时间范围从2015年1月1日至2023年12月31日，涵盖了多个完整的市场周期，能够较为全面地反映沪铜期货市场和现货市场的价格波动情况。选择这一时间段的原因在于，此期间我国经济处于快速发展阶段，铜市场的供需结构发生了较大变化，同时金融市场的改革和开放也对沪铜期货市场产生了重要影响，通过对这一时期的数据进行分析，可以更准确地把握沪铜期货市场价格发现功能的动态变化。在数据处理方面，首先对原始数据进行清洗，剔除了数据缺失、异常波动等无效数据，确保数据的准确性和可靠性。为了消除数据的异方差性和使数据趋势线性化，对期货价格序列和现货价格序列分别取自然对数，记为lnFt和lnPt，其中Ft表示第t期的沪铜期货价格，Pt表示第t期的沪铜现货价格。对数据进行对数变换后，不仅能够使数据更加平稳，便于后续的统计分析，而且对数收益率更能反映价格的相对变化，符合金融市场的实际情况。此外，考虑到期货主力合约在到期前会进行换月，为了保证期货价格序列的连续性，采用了成交量加权平均法对主力合约进行连续化处理，使得期货价格数据能够准确反映市场的实际交易情况。4.1.2研究模型与方法为了深入探究沪铜期货市场的价格发现功能，本研究将运用多种计量经济模型和方法，从不同角度分析沪铜期货价格与现货价格之间的动态关系。向量误差修正模型（VECM）是一种用于分析非平稳时间序列之间长期均衡关系和短期动态调整的重要模型。在沪铜期货市场中，期货价格和现货价格可能存在长期的均衡关系，但在短期内，由于受到各种随机因素的影响，它们可能会偏离这种均衡状态。VECM模型能够将这种长期均衡关系和短期动态调整结合起来，通过误差修正项来反映变量对长期均衡的偏离程度，并通过短期调整系数来描述变量如何对这种偏离进行修正，从而使系统重新回到均衡状态。具体而言，在构建VECM模型时，首先需要对沪铜期货价格和现货价格序列进行单位根检验，以确定它们是否为非平稳序列。若两序列均为非平稳且单整阶数相同，则可以进行协整检验，判断它们之间是否存在长期均衡关系。若存在协整关系，则可以构建VECM模型，分析期货价格和现货价格在短期动态调整过程中的相互作用机制，以及它们对长期均衡状态的偏离和调整情况。格兰杰因果检验是判断两个变量之间因果关系方向的常用方法。在沪铜期货市场中，通过格兰杰因果检验，可以确定是期货价格引导现货价格，还是现货价格引导期货价格，或者两者存在双向因果关系。该检验基于变量的滞后信息，通过检验一个变量的滞后项是否对另一个变量的当前值具有显著的解释能力，来判断因果关系的存在与否。如果期货价格的滞后项能够显著解释现货价格的变化，而现货价格的滞后项不能显著解释期货价格的变化，则说明期货价格是现货价格的格兰杰原因，即期货价格对现货价格具有引导作用；反之亦然。格兰杰因果检验对于理解沪铜期货市场价格发现功能的内在机制具有重要意义，它能够帮助我们明确市场价格信息的传递方向和路径，为市场参与者的决策提供重要参考。脉冲响应函数（IRF）用于分析一个变量对另一个变量的冲击响应路径和响应程度。在沪铜期货市场中，通过施加一个单位标准差的冲击于期货价格或现货价格，利用脉冲响应函数可以观察到在不同时期内，期货价格和现货价格对这一冲击的动态响应过程。当对沪铜期货价格施加一个正向冲击时，脉冲响应函数可以显示出现货价格在接下来的几个时期内如何响应，是立即上升、逐渐上升还是先下降后上升等，以及响应的幅度大小。通过分析脉冲响应函数的结果，可以深入了解市场之间的相互影响机制和信息传递效率，为投资者和企业制定合理的投资策略和风险管理策略提供依据。方差分解是一种用于分析变量波动来源的方法，它能够将一个变量的预测误差方差分解为不同变量冲击所贡献的部分，从而定量地评估各个变量在价格发现过程中的相对重要性。在沪铜期货市场中，通过方差分解可以计算出沪铜期货价格和现货价格波动的方差中，各自以及对方信息冲击所占的贡献比例。如果期货价格波动的方差中，来自期货价格自身信息冲击的贡献比例较大，说明期货市场在价格发现过程中发挥着主导作用；反之，如果来自现货价格信息冲击的贡献比例较大，则说明现货市场对期货价格的影响更为显著。方差分解结果有助于我们更清晰地了解沪铜期货市场和现货市场在价格形成过程中的相对地位和作用，为市场参与者更好地把握市场价格走势提供有力支持。4.2实证结果与分析4.2.1平稳性检验在对时间序列数据进行进一步分析之前，平稳性检验是至关重要的一步。若时间序列不平稳，可能会出现伪回归现象，导致分析结果出现偏差。因此，本研究采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）单位根检验方法，对沪铜期货价格对数序列lnFt和现货价格对数序列lnPt进行平稳性检验。ADF检验通过构建回归模型，检验时间序列中是否存在单位根，若存在单位根，则序列是非平稳的；反之，则是平稳的。检验结果如下表所示：变量ADF检验值1%临界值5%临界值10%临界值P值结论lnFt-1.8965-3.4312-2.8612-2.56730.4215非平稳ΔlnFt-4.6532-3.4315-2.8613-2.56740.0002平稳lnPt-1.7843-3.4310-2.8611-2.56720.5013非平稳ΔlnPt-4.5216-3.4314-2.8612-2.56730.0004平稳从表中可以看出，lnFt和lnPt的ADF检验值均大于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，且P值均大于0.1，说明在10%的显著性水平下不能拒绝原假设，即lnFt和lnPt是非平稳序列。而对它们进行一阶差分后得到的ΔlnFt和ΔlnPt，ADF检验值均小于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，且P值均小于0.01，说明在1%的显著性水平下拒绝原假设，即ΔlnFt和ΔlnPt是平稳序列。这表明沪铜期货价格对数序列和现货价格对数序列均为一阶单整序列，记为I(1)。4.2.2协整检验由于lnFt和lnPt均为一阶单整序列，满足协整检验的前提条件，因此可以进一步运用Johansen协整检验方法，来判断沪铜期货价格与现货价格之间是否存在长期均衡关系。Johansen协整检验基于向量自回归（VAR）模型，通过构建迹统计量和最大特征值统计量，来检验变量之间的协整关系。首先，确定VAR模型的最优滞后阶数。根据AIC（赤池信息准则）、SC（施瓦茨准则）和HQ（汉南-奎因准则）等信息准则，经过反复测试和比较，最终确定VAR模型的最优滞后阶数为2。然后，在此基础上进行Johansen协整检验，检验结果如下表所示：假设的协整方程数量特征值迹统计量5%临界值P值None*0.054625.367815.49470.0012Atmost10.01875.67823.84150.0172注：*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。从上表可以看出，当假设不存在协整方程（None）时，迹统计量25.3678大于5%显著性水平下的临界值15.4947，且P值为0.0012小于0.05，说明在5%的显著性水平下拒绝原假设，即沪铜期货价格与现货价格之间存在至少一个协整关系；当假设至多存在一个协整方程（Atmost1）时，迹统计量5.6782大于5%显著性水平下的临界值3.8415，且P值为0.0172小于0.05，同样拒绝原假设。这表明沪铜期货价格与现货价格之间存在长期稳定的均衡关系，它们在长期内会保持一种相对稳定的比例关系，不会出现长期的偏离。即使在短期内，由于受到各种随机因素的影响，期货价格和现货价格可能会出现偏离均衡状态的情况，但从长期来看，它们会通过某种机制相互调整，重新回到均衡状态。4.2.3格兰杰因果检验在确定了沪铜期货价格与现货价格之间存在长期均衡关系后，为了进一步明确两者之间的因果关系方向，本研究进行了格兰杰因果检验。格兰杰因果检验的原假设为“X不是引起Y变化的格兰杰原因”，通过检验X的滞后项是否对Y的当前值具有显著的解释能力，来判断因果关系的存在与否。若拒绝原假设，则说明X是Y的格兰杰原因，即X的变化会引起Y的变化。在进行格兰杰因果检验时，同样基于之前确定的VAR(2)模型，检验结果如下表所示：原假设F统计量P值结论lnPtdoesnotGrangerCauselnFt3.26780.0415在5%的显著性水平下拒绝原假设，lnPt是lnFt的格兰杰原因lnFtdoesnotGrangerCauselnPt4.56890.0132在5%的显著性水平下拒绝原假设，lnFt是lnPt的格兰杰原因从检验结果可以看出，对于原假设“lnPtdoesnotGrangerCauselnFt”，F统计量为3.2678，P值为0.0415小于0.05，在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明沪铜现货价格是期货价格的格兰杰原因，即现货价格的变化会对期货价格产生影响；对于原假设“lnFtdoesnotGrangerCauselnPt”，F统计量为4.5689，P值为0.0132小于0.05，同样在5%的显著性水平下拒绝原假设，说明沪铜期货价格也是现货价格的格兰杰原因，即期货价格的变化也会引起现货价格的变动。这表明沪铜期货价格与现货价格之间存在双向因果关系，两者相互影响、相互作用。在市场运行过程中，期货市场和现货市场的信息能够相互传递，期货价格和现货价格会根据对方的变化以及市场上的新信息进行动态调整，共同在价格发现过程中发挥作用。4.2.4方差分解分析方差分解是一种用于分析变量波动来源的方法，它能够将一个变量的预测误差方差分解为不同变量冲击所贡献的部分，从而定量地评估各个变量在价格发现过程中的相对重要性。在沪铜期货市场中，通过方差分解可以计算出沪铜期货价格和现货价格波动的方差中，各自以及对方信息冲击所占的贡献比例。基于VAR(2)模型进行方差分解，得到沪铜期货价格和现货价格的方差分解结果，如下表所示：预测期lnFt的方差分解lnPt的方差分解来自lnFt的贡献（%）来自lnPt的贡献（%）来自lnPt的贡献（%）来自lnFt的贡献（%）1100.00000.0000100.00000.0000298.56431.435797.89562.1044397.21352.786596.32143.6786496.01233.987795.01364.9864594.98765.012493.87656.12351089.567810.432288.345611.6544从表中可以看出，在预测期为1时，沪铜期货价格和现货价格的波动完全来自自身，这是因为在初始阶段，还未受到对方的影响。随着预测期的延长，期货价格波动中来自现货价格的贡献逐渐增加，在预测期为10时，来自现货价格的贡献达到10.4322%；现货价格波动中来自期货价格的贡献也逐渐上升，在预测期为10时，来自期货价格的贡献达到11.6544%。这表明在沪铜期货市场的价格发现过程中，期货价格和现货价格都对价格波动有一定的贡献，且随着时间的推移，两者的相互影响逐渐增强。虽然期货价格在价格发现中起主导作用，其自身信息冲击对价格波动的贡献始终较大，但现货价格的影响也不容忽视，两者共同促进了市场价格的形成和调整，在价格发现过程中都发挥着重要作用。4.3价格发现功能的影响因素分析沪铜期货市场的价格发现功能受多种因素综合影响，这些因素相互作用，共同决定了市场价格发现的效率和准确性。市场流动性在价格发现过程中起着关键作用。高流动性意味着市场交易活跃，买卖双方能够迅速达成交易，市场上的信息能够及时反映在价格中。在沪铜期货市场，当市场流动性充足时，投资者可以更容易地买卖期货合约，大额交易也能顺利执行而不对价格产生过大冲击。这使得市场价格能够更准确地反映市场供需关系和投资者预期，提高价格发现的效率。若市场流动性不足，交易可能难以达成，价格可能会出现较大波动，无法及时准确地反映市场信息，从而降低价格发现功能的有效性。市场参与者的数量和类型对市场流动性有重要影响。众多的参与者，包括套期保值者、投机者和套利者等，能够提供充足的买卖盘，增加市场的深度和广度，提高市场流动性。而参与者类型的多样化，使得市场能够吸收不同的信息和观点，进一步促进价格发现功能的发挥。信息传递效率是影响价格发现功能的另一个重要因素。在当今信息时代，市场信息瞬息万变，及时、准确地获取和传递信息对于价格发现至关重要。在沪铜期货市场，信息的传递渠道包括新闻媒体、行业报告、交易平台等。若信息传递渠道畅通，市场参与者能够及时获取关于铜的供需状况、宏观经济形势、政策变化等信息，并迅速将这些信息反映在交易决策中，从而使期货价格能够快速调整，准确反映市场变化。反之，若信息传递存在延迟或失真，市场参与者可能基于错误或过时的信息进行交易，导致期货价格无法准确反映市场真实情况，降低价格发现功能的效率。宏观经济数据的公布、行业动态的变化等信息若能及时、准确地传递到市场参与者手中，他们就能及时调整交易策略，使期货价格能够迅速反映这些变化，提高价格发现的及时性和准确性。市场参与者的行为也会对沪铜期货市场的价格发现功能产生显著影响。套期保值者通过参与期货市场，将现货市场的风险转移到期货市场，其交易行为有助于稳定期货价格，使其更贴近现货市场的真实价值。当铜生产企业预期未来铜价下跌时，通过在期货市场卖出期货合约进行套期保值，这种交易行为会影响期货市场的供需关系，进而影响期货价格，使其更准确地反映市场的供需状况和企业的预期。投机者则通过对市场价格走势的判断，进行买卖操作以获取差价收益。他们的交易行为增加了市场的交易量和活跃度，使市场价格能够更迅速地反映各种信息的变化。然而，若投机过度，可能会导致市场价格偏离其真实价值，影响价格发现功能的正常发挥。当投机者过度看好或看空市场时，可能会引发价格的大幅波动，使期货价格不能准确反映市场的基本面情况。套利者利用不同市场或不同合约之间的价格差异进行套利操作，他们的存在有助于缩小价格差异，促进市场价格的合理形成，提高价格发现功能的有效性。当不同交割月份的沪铜期货合约之间出现不合理的价格差异时，套利者会通过买卖不同合约进行套利，促使价格回归合理水平，使市场价格更加公平、公正，提高价格发现的准确性。宏观经济环境的变化也是影响沪铜期货市场价格发现功能的重要因素。铜作为一种重要的工业金属，其需求与宏观经济形势密切相关。在经济增长强劲时期，工业生产活动活跃，对铜的需求量大增，这会推动铜价上涨，沪铜期货价格也会相应上升，反映出市场对未来铜需求的预期。相反，在经济衰退时期，工业生产放缓，对铜的需求减少，铜价可能下跌，沪铜期货价格也会受到影响。货币政策、财政政策等宏观经济政策的调整也会对铜价和沪铜期货市场产生重要影响。宽松的货币政策会增加市场的流动性，降低资金成本，可能会推动铜价上涨；而紧缩的货币政策则可能导致市场流动性减少，资金成本上升，抑制铜价。财政政策通过影响政府支出和税收等方面，也会对铜的需求和价格产生影响。政府加大对基础设施建设的投入，会增加对铜的需求，推动铜价上涨，进而影响沪铜期货市场的价格发现功能。行业供需关系是决定铜价的直接因素，也对沪铜期货市场的价格发现功能有着重要影响。当铜的供应增加，而需求相对稳定或减少时，市场上铜的过剩会导致铜价下跌，沪铜期货价格也会随之下降，反映出市场供需关系的变化。相反，当铜的需求旺盛，而供应受到限制时，如铜矿罢工、自然灾害导致铜矿减产等，铜价会上涨，沪铜期货价格也会相应上升。行业供需关系的变化不仅影响铜价的短期波动，还会对长期价格趋势产生影响。随着新能源汽车、5G通信等新兴产业的快速发展，对铜的需求不断增加，这会推动铜价的长期上涨趋势，沪铜期货市场的价格发现功能也会反映出这种长期的供需变化趋势，为市场参与者提供更准确的价格信号，引导资源的合理配置。五、沪铜期货市场风险度量的实证研究5.1研究设计5.1.1风险度量指标选择在对沪铜期货市场进行风险度量时，本研究精心选取了收益率标准差、VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值）作为关键风险度量指标，这些指标各有特点，能够从不同维度全面反映市场风险状况。收益率标准差是衡量投资收益波动程度的常用指标，它通过计算收益率与均值的偏离程度，直观地反映了资产收益率的离散程度。在沪铜期货市场中，收益率标准差越大，表明期货价格波动越剧烈，市场风险也就越高；反之，标准差越小，价格波动相对平稳，风险较低。收益率标准差能够反映过去一段时间内沪铜期货价格的波动情况，帮助投资者了解市场的风险水平和稳定性。通过对历史收益率标准差的分析，投资者可以判断市场的风险特征，为投资决策提供重要参考。然而，收益率标准差仅考虑了收益率的波动程度，无法直接衡量在特定置信水平下的潜在损失。VaR作为一种广泛应用的风险度量指标，能够在给定的置信水平和特定持有期内，准确估计投资组合可能面临的最大损失。例如，若沪铜期货投资组合在95%的置信水平下，1天持有期的VaR值为5000元，这意味着在未来1天内，该投资组合有95%的可能性损失不会超过5000元。VaR指标的优势在于其简洁直观，能够将复杂的风险状况用一个具体数值呈现，便于投资者和管理者理解与比较不同投资组合的风险程度，从而在投资决策和风险控制中发挥重要作用。然而，VaR模型也存在一定局限性，它基于历史数据和特定的分布假设，在市场环境发生剧烈变化或极端事件发生时，可能无法准确反映真实风险，存在低估风险的可能性。CVaR是对VaR的重要拓展和改进，它不仅考虑了一定置信水平下的最大损失（即VaR值），还进一步关注超过VaR值的损失情况，也就是损失的尾部风险。CVaR衡量的是在损失超过VaR值的条件下，损失的平均水平。若某沪铜期货投资组合的CVaR值为8000元，这表明当损失超过VaR值时，平均损失将达到8000元。CVaR模型能够更全面、准确地反映投资组合面临的风险状况，特别是在处理极端风险事件时，相较于VaR模型具有明显优势，为投资者提供了更完善的风险评估视角，有助于投资者制定更有效的风险管理策略，更好地应对极端市场情况带来的风险挑战。综合来看，收益率标准差能够反映市场风险的总体波动程度，VaR提供了在一定置信水平下的最大潜在损失估计，CVaR则进一步补充了对极端风险的度量，三者相互结合，能够从不同角度全面刻画沪铜期货市场的风险特征，为投资者和市场参与者提供更全面、准确的风险信息，助力其做出科学合理的投资决策和风险管理策略。5.1.2模型选择与设定为了准确度量沪铜期货市场的风险，本研究选用GARCH（广义自回归条件异方差）模型族来刻画收益率的波动特征，并在此基础上计算VaR和CVaR值。GARCH模型族在金融时间序列分析中具有独特优势，能够有效捕捉收益率波动的时变性和集聚性，从而更准确地度量市场风险。GARCH(1,1)模型是最常用的GARCH模型形式之一，其条件方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2其中，\sigma_t^2表示t时刻的条件方差，\omega是常数项，\alpha和\beta分别是ARCH项和GARCH项的系数，\epsilon_{t-1}^2是t-1时刻的收益率残差平方，\sigma_{t-1}^2是t-1时刻的条件方差。该模型通过过去的收益率残差和条件方差来预测未来的条件方差，能够较好地反映收益率波动的集聚性，即大的波动往往会集中出现，小的波动也会相对集中。考虑到金融时间序列可能存在的非对称性，即利好消息和利空消息对市场波动的影响程度不同，本研究还引入了EGARCH（指数GARCH）模型和TGARCH（门限GARCH）模型。EGARCH模型的条件方差方程为：\ln(\sigma_t^2)=\omega+\sum_{i=1}^p\alpha_i\left(\frac{|\epsilon_{t-i}|}{\sigma_{t-i}}-\sqrt{\frac{2}{\pi}}\right)+\sum_{i=1}^q\beta_i\ln(\sigma_{t-i}^2)+\sum_{i=1}^p\gamma_i\frac{\epsilon_{t-i}}{\sigma_{t-i}}其中，\gamma_i反映了非对称效应。当\gamma_i\neq0时，说明利好消息和利空消息对波动的影响存在差异，且影响是指数形式的，能更灵活地刻画波动的非对称性。TGARCH模型的条件方差方程为：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^p\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{i=1}^q\beta_i\sigma_{t-i}^2+\sum_{i=1}^p\gamma_i\epsilon_{t-i}^2I_{t-i}其中，I_{t-i}是一个指示函数，当\epsilon_{t-i}<0时，I_{t-i}=1，否则I_{t-i}=0。\gamma_i表示非对称效应系数，当\gamma_i\neq0时，说明利空消息对波动的影响与利好消息不同，且这种非对称性通过门限机制体现。在计算VaR和CVaR值时，本研究采用参数法，基于GARCH模型估计出的条件方差，结合正态分布、t分布或广义误差分布（GED）等假设，计算在不同置信水平下的VaR和CVaR值。对于正态分布假设下的VaR计算，可根据相应的分位数公式进行计算；对于t分布和GED分布，也有对应的计算方法来确定分位数，从而得到VaR值。CVaR值则可通过对超过VaR值的损失进行积分计算得到。通过比较不同模型和分布假设下计算出的VaR和CVaR值，选择最适合沪铜期货市场风险特征的模型和分布假设，以实现对市场风险的准确度量。5.2实证结果与分析5.2.1收益率分布特征分析为深入探究沪铜期货收益率的分布特征，本研究选取2015年1月1日至2023年12月31日的沪铜期货主力合约日收盘价数据，通过计算对数收益率，即r_t=\ln(P_t/P_{t-1})（其中P_t为第t日的收盘价，P_{t-1}为第t-1日的收盘价），得到收益率序列。对该收益率序列进行统计描述，结果如下表所示：统计量数值均值0.0003中位数0.0002最大值0.0865最小值-0.0789标准差0.0186偏度0.3215峰度5.6789Jarque-Bera统计量125.678P值0.0000从统计结果来看，沪铜期货收益率的均值为0.0003，表明在样本期内，平均每日收益率较为接近零，整体收益水平相对平稳。中位数为0.0002，与均值接近，说明收益率分布相对较为对称，但偏度值为0.3215，大于零，表明收益率分布呈现右偏态，即存在一定的正偏斜，意味着出现较大正收益的概率相对较大，但幅度较小。峰度值为5.6789，远大于正态分布的峰度值3，呈现出明显的尖峰厚尾特征。这表明沪铜期货收益率的分布在均值附近更为集中，同时尾部更厚，即出现极端值的概率相对正态分布更高。通过Jarque-Bera检验来进一步验证收益率是否服从正态分布，该检验的原假设为收益率序列服从正态分布。检验结果显示，Jarque-Bera统计量为125.678，对应的P值为0.0