我国铜现货市场价格预测-基于时间序列模型的实证研究

我国铜现货市场价格预测——基于时间序列模型的实证研究一、引言1.1研究背景与意义铜作为一种至关重要的工业金属，凭借其优良的导电、导热、耐腐蚀以及可塑性等特性，在电力、电子通讯、建筑、交通工具等众多领域得到广泛应用。随着经济全球化进程的加速以及我国经济的迅猛发展，铜市场的需求呈现出大幅增长的态势。在这种背景下，准确把握铜市场价格的走势，对市场参与者制定合理决策、有效控制市场风险，以及维护市场的稳定与健康发展都具有不可忽视的重要意义。传统的经济学模型以及基于市场供求关系的方法，在实际预测铜市场价格时，往往由于无法充分捕捉价格变化的复杂规律，而存在一定的局限性。相比之下，时间序列模型能够通过对历史价格数据的深入分析，挖掘出价格变化的潜在规律，在铜现货市场价格预测方面展现出较高的准确性和广泛的应用前景。因此，运用时间序列模型对我国铜现货市场价格进行预测的研究具有重要的现实意义。1.2研究目的与内容本研究旨在运用时间序列模型，对我国铜现货市场价格进行精准预测，为市场参与者提供科学、可靠的决策支持，帮助其有效控制市场风险。具体而言，本研究将围绕以下三个方面展开：对我国铜现货市场价格展开全面、深入的时序分析，通过运用多种分析方法，揭示价格变化的规律与趋势，为后续的价格预测工作奠定坚实的基础。基于ARIMA、VAR等典型的时间序列模型，构建我国铜现货市场价格的预测模型，对未来价格走势进行预测。采用均方根误差、平均绝对误差等指标，对所构建模型的预测准确性和稳定性进行客观、公正的评估，深入探究时间序列模型在铜现货市场价格预测中的实际应用效果，为市场参与者提供更具参考价值的决策依据。1.3研究方法与创新点本研究将以我国铜现货市场的历史价格数据为基础，综合运用多种研究方法。在数据处理阶段，运用图表和指标分析方法，对铜现货价格进行可视化处理，直观呈现价格变化特征；同时，采用ADF单位根检验和呈现性检验等统计方法，对价格数据的趋势性、季节性以及平稳性进行检验，确保数据符合时间序列模型的应用要求。在模型构建阶段，分别运用ARIMA模型和VAR模型，从不同角度对铜现货市场价格进行建模预测。在模型评估阶段，利用均方根误差、平均绝对误差等指标，定量评估模型的预测准确性；通过残差分析等方法，检验模型的稳定性。相较于以往的研究，本研究的创新点主要体现在以下两个方面：一方面，在模型选择上，综合运用ARIMA、VAR等多种时间序列模型，从不同维度对铜现货市场价格进行预测，并对各模型的预测结果进行对比分析，从而为市场参与者提供更为全面、准确的价格预测信息；另一方面，在研究过程中，充分考虑了铜现货市场价格的复杂性和多变性，通过对多种影响因素的综合分析，以及对不同时间尺度数据的深入挖掘，提高了价格预测的准确性和可靠性。二、我国铜现货市场概述2.1铜的应用领域与市场地位铜在现代工业中占据着举足轻重的地位，其应用领域极为广泛。在电力领域，由于铜具有优异的导电性能，是制造电线、电缆、变压器等电力设备的主要材料。据统计，在电力行业的原材料成本中，铜的占比高达60%以上。在电子通讯领域，铜被广泛应用于印刷电路板、电子连接器、集成电路引线框架等产品的制造，是实现电子设备高效运行的关键材料之一。在建筑领域，铜因其良好的耐腐蚀性和美观性，常用于建筑给排水系统、屋顶和墙面装饰等方面。此外，在交通工具制造领域，铜也是制造汽车散热器、空调系统、电线束以及船舶螺旋桨等部件的重要材料。由于铜在众多关键领域的不可或缺性，其市场表现往往被视为宏观经济运行状况的重要风向标。当经济处于繁荣期时，各行业对铜的需求旺盛，推动铜价上涨；而当经济陷入衰退时，铜的需求则会相应减少，导致铜价下跌。因此，准确把握铜现货市场价格的走势，对于宏观经济形势的研判以及相关行业的发展规划都具有重要的参考价值。2.2我国铜现货市场的发展现状近年来，我国铜现货市场呈现出蓬勃发展的态势。从市场规模来看，随着我国经济的持续增长以及工业化、城市化进程的加速推进，我国对铜的消费量不断攀升。根据中国有色金属工业协会的统计数据，2024年我国铜消费量达到了1300万吨，占全球铜消费总量的40%以上，已成为全球最大的铜消费国。在市场供给方面，我国铜资源相对匮乏，国内铜矿产量难以满足日益增长的市场需求，因此对进口铜的依赖程度较高。2024年，我国铜精矿进口量达到了2200万吨，进口依存度超过80%。在市场交易方面，我国铜现货市场形成了以上海有色金属交易市场为核心，多个区域性交易市场协同发展的格局。上海有色金属交易市场作为我国最大的有色金属现货交易平台，其铜现货交易量占全国总交易量的60%以上，在价格形成方面具有较强的主导权。同时，随着互联网技术的不断发展，我国铜现货市场的线上交易规模也在逐年扩大，交易效率得到了显著提升。然而，我国铜现货市场在发展过程中也面临着一些挑战，如市场价格波动频繁、国际市场价格波动传导影响较大、市场竞争秩序有待进一步规范等。三、铜价的主要影响因素分析3.1宏观经济因素3.1.1经济增长与铜需求宏观经济增长与铜需求之间存在着紧密的正相关关系。当全球经济呈现出增长态势时，各行业的生产活动趋于活跃，对铜的需求也会随之增加。以我国为例，在过去的几十年中，随着经济的高速增长，我国对铜的消费量也实现了快速增长。在经济增长的带动下，电力、建筑、电子等铜消费的主要行业发展迅速，对铜的需求持续攀升。例如，在电力行业，随着我国电网建设的不断推进以及新能源发电产业的快速发展，对电线电缆、变压器等铜制电力设备的需求大幅增加。在建筑行业，城市化进程的加速推动了房地产市场的繁荣，从而带动了对铜制给排水管道、建筑装饰材料等的需求增长。据国际铜业研究组织（ICSG）的研究报告显示，全球GDP每增长1个百分点，铜需求量将增加约0.8个百分点。在2008年全球金融危机爆发之前，全球经济保持着较高的增长速度，铜价也在这一时期持续攀升，达到了历史高位。而在金融危机期间，全球经济陷入衰退，铜需求大幅萎缩，铜价也随之暴跌。由此可见，宏观经济增长是影响铜需求和价格的重要因素之一。3.1.2货币政策与铜价波动货币政策对铜价波动具有显著影响。在全球经济一体化的背景下，各国货币政策的调整会通过多种渠道影响铜价。一方面，宽松的货币政策通常会导致货币供应量增加，市场利率下降，从而降低企业的融资成本，刺激投资和消费增长，进而增加对铜的需求，推动铜价上涨。例如，在2020年新冠疫情爆发后，为了应对疫情对经济的冲击，全球主要经济体纷纷实施了宽松的货币政策，大量资金流入市场，铜价在这一时期触底反弹，并在随后的一段时间内持续上涨。另一方面，货币政策的调整还会影响投资者对铜的投资需求。由于铜具有金融属性，是一种重要的投资标的，当货币政策宽松时，投资者的风险偏好上升，会增加对铜等大宗商品的投资配置，推动铜价上涨；反之，当货币政策收紧时，投资者的风险偏好下降，会减少对铜的投资，导致铜价下跌。此外，货币政策的调整还会通过影响汇率波动，间接影响铜价。例如，当美元贬值时，以美元计价的铜价通常会上涨，因为对于持有其他货币的投资者来说，铜变得相对便宜，从而刺激需求增加。3.2供需因素3.2.1全球铜资源分布与供给情况全球铜资源分布具有明显的不均衡性。根据美国地质调查局（USGS）的数据，全球已探明的铜储量主要集中在南美洲、北美洲、非洲和亚洲等地区。其中，智利是全球铜储量最丰富的国家，其铜储量占全球总储量的25%以上。其次是秘鲁、澳大利亚、美国、俄罗斯等国家。这些国家的铜产量在全球铜供应中占据着主导地位。在铜的供给方面，全球铜精矿产量和精炼铜产量近年来呈现出稳步增长的态势。然而，铜资源的开发和生产受到多种因素的制约，如矿山资源品位下降、开采成本上升、环保政策限制以及地缘政治风险等。例如，近年来，随着全球优质铜矿资源的逐渐减少，矿山开采的平均品位不断下降，导致开采成本上升，部分矿山的生产规模受到限制。此外，一些铜生产大国如智利、秘鲁等，时常受到罢工、政治动荡等因素的影响，导致铜产量波动较大，进而对全球铜市场的供给稳定性产生影响。3.2.2我国铜市场的供需特点我国铜市场的供需特点主要表现为需求旺盛但供给相对不足。如前所述，我国是全球最大的铜消费国，随着经济的持续发展，我国对铜的需求仍将保持增长态势。然而，我国铜资源相对匮乏，国内铜矿产量难以满足市场需求，对进口铜精矿和精炼铜的依赖程度较高。在国内铜供给方面，我国铜矿山主要分布在江西、云南、内蒙古、安徽等省份。近年来，我国加大了对国内铜矿资源的勘探和开发力度，但由于资源禀赋的限制，国内铜精矿产量增长缓慢。在精炼铜生产方面，我国虽然拥有较为庞大的精炼铜产能，但由于原料供应的不稳定，部分精炼铜企业的开工率受到影响。此外，我国铜市场的供需还存在结构性矛盾。在高端铜产品领域，如高精度铜板带、高性能铜箔等，我国的生产能力相对不足，仍需大量进口；而在中低端铜产品领域，市场竞争激烈，产能过剩问题较为突出。3.3其他影响因素3.3.1政策法规对铜产业的影响政策法规对铜产业的发展和市场价格具有重要影响。在环保政策方面，随着全球对环境保护的重视程度不断提高，各国纷纷出台了更为严格的环保法规，对铜矿山的开采、冶炼以及铜产品的生产过程提出了更高的环保要求。例如，我国自2018年开始实施的《环境保护税法》，对铜产业的环保成本产生了直接影响。为了满足环保要求，铜企业需要加大在环保设施建设和运营方面的投入，这在一定程度上增加了企业的生产成本，可能导致部分产能受限，进而影响市场供给。在产业政策方面，各国政府为了促进铜产业的健康发展，会出台一系列产业政策，如产业扶持政策、产能调控政策等。例如，我国政府为了推动铜产业的转型升级，鼓励企业加大技术创新投入，提高资源利用效率，对符合产业政策导向的铜企业给予税收优惠、财政补贴等支持。同时，为了化解铜产业的产能过剩问题，我国政府采取了严格的产能调控政策，限制新增产能的投放，对不符合产业政策要求的落后产能进行淘汰。这些政策措施的实施，对我国铜产业的市场结构和价格走势都产生了深远影响。3.3.2突发事件与铜价波动突发事件如自然灾害、地缘政治冲突、公共卫生事件等，往往会对铜价波动产生重大影响。自然灾害可能导致铜矿山、冶炼厂等生产设施受损，从而影响铜的生产和供应。例如，2010年智利发生的8.8级大地震，对智利的铜矿业造成了严重破坏，部分矿山和冶炼厂被迫停产，导致全球铜市场供应短缺，铜价在短期内大幅上涨。地缘政治冲突也会对铜价产生显著影响。铜生产大国之间的政治关系紧张、贸易摩擦加剧等，都可能导致铜的进出口贸易受阻，影响全球铜市场的供需平衡。例如，近年来，中美贸易摩擦的持续升级，对我国铜市场的进出口贸易产生了一定影响，市场对铜价的预期也因此发生波动。此外，公共卫生事件如新冠疫情的爆发，对全球经济和铜市场产生了巨大冲击。疫情导致全球经济活动受限，铜需求大幅下降，同时也对铜的生产、运输等环节造成了影响，使得铜价在2020年初出现了大幅下跌。四、时间序列模型概述4.1时间序列模型的基本原理时间序列是指将某一个或一组变量在一系列按时间顺序排列的时刻上的观测值，按照时间次序排列所形成的离散数字序列集合。时间序列模型就是基于时间序列数据，通过建立数学模型来描述变量随时间变化的规律，并用于预测未来值的一类统计模型。其基本原理是假设时间序列数据具有一定的规律性和稳定性，通过对历史数据的分析，挖掘出数据中的趋势成分、季节性成分和随机波动成分等，从而构建能够准确描述数据生成过程的模型。在实际应用中，时间序列模型通常将时间序列数据分解为以下几个组成部分：趋势成分（T），反映了时间序列在较长时期内的总体变化趋势，如上升、下降或平稳；季节性成分（S），表示时间序列在一年内或更短周期内呈现出的周期性波动规律，如某些商品的销售在特定季节会出现高峰或低谷；循环成分（C），类似于季节性成分，但周期通常较长且不固定，一般与经济周期等因素相关；随机成分（I），是时间序列中无法用趋势、季节性和循环成分解释的随机波动部分。通过对这些成分的分析和建模，可以预测时间序列的未来值。4.2常用时间序列模型介绍4.2.1ARIMA模型ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种广泛应用于时间序列预测的模型。其基本形式为ARIMA（p，d，q），其中p表示自回归阶数，d表示差分阶数，q表示滑动平均阶数。自回归部分（AR）描述了时间序列当前值与过去值之间的线性关系，通过建立自回归方程来捕捉数据中的自相关性；积分部分（I）用于对非平稳时间序列进行差分处理，使其转化为平稳时间序列，以满足模型的建模要求；滑动平均部分（MA）则考虑了时间序列中的随机干扰项之间的相关性。ARIMA模型的建模过程通常包括以下几个步骤：首先，对原始时间序列进行平稳性检验，常用的检验方法有ADF检验等。如果时间序列是非平稳的，则需要进行差分处理，直到序列达到平稳状态。然后，通过计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），确定自回归阶数p和滑动平均阶数q。最后，利用最小二乘法等方法对模型的参数进行估计，并对模型的拟合效果进行评估，常用的评估指标有均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。4.2.2VAR模型VAR（向量自回归）模型是一种用于多变量时间序列分析的模型。与ARIMA模型不同，VAR模型可以同时考虑多个时间序列变量之间的相互关系。VAR模型将系统中每个内生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。VAR模型的一般形式为：Y_t=A_1Y_