目录 引言...3 铜价与中国采购经理人指数的实证分析...3 铜价与美国采购经理人指数的实证分析... 7 结论 免责申明...12 图表目录 图表 1: 中国 PMI 指数与铜的相关性...3 图表 2: 中国 PMI 指数与铜价平稳性检验...4 图表 3: 中国 PMI 指数与铜

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1 铜专题系列报告 (1) 2010 年 08 月 16 日 采购经理人指数与铜价关系 制作 : 王宁电话 : 邮箱 :wangning@xiangyu.cn 制作 : 吕爱红电话 : 邮箱 :lahong@xiangyu.cn 我们对变量进行相关性检验, 探寻建模的方法, 通过测试结果分析 PMI 和 ISM 与铜价之间的均衡关系 中国 PMI 指数, 美国 ISM 指数和铜价之间存在很强的相关性 通过格兰杰检验, 在 5% 显著性水平之下,PMI 和 ISM 是铜价上升的原因, 但铜价上涨不是 PMI 和 ISM 上升的原因 通过协整检验, 我们发现中国 PMI 指数, 美国 ISM 指数与铜价不具有长期均衡关系, 只有短期均衡关 系 在目前的经济条件下, 中国 PMI 指数和美国 ISM 指数与铜价具有短期均衡关系, 所以我们能够通过对 PMI 及 ISM 指标的判断来预测铜价在下半年的表现 由于全球经济增速放缓, 中国 PMI 和美国 ISM 指数都有不同程度的回落, 所以我们认为铜价在 8 月也 将以震荡回落为主 由于中国 PMI 指数, 美国 ISM 指数与铜价不具有长期均衡关系, 那么我们不能将 PMI 与 ISM 指标直接 加入定价模型, 而需要寻找其他指标并对 PMI 和 ISM 进行数学处理并分配一定的权重, 从而作为外生 变量预测价格 1

2 目录 引言...3 铜价与中国采购经理人指数的实证分析...3 铜价与美国采购经理人指数的实证分析... 7 结论 免责申明...12 图表目录 图表 1: 中国 PMI 指数与铜的相关性...3 图表 2: 中国 PMI 指数与铜价平稳性检验...4 图表 3: 中国 PMI 指数与铜价兰杰因果检验...4 图表 4: 中国 PMI 指数与铜价残差拟合图...5 图表 5: 向量自回归模型滞后检验...5 图表 6: 中国 PMI 指数与铜价的协整检验...6 图表 7: 中国 PMI 与铜价的脉冲响应函数...6 图表 8: 美国 ISM 指数与铜的价格关联性...7 图表 9: 美国 ISM 指数与铜价平稳性检验...7 图表 10: 美国 ISM 指数与铜价格兰杰因果检验...8 图表 11:ISM 与铜价残差拟合图...8 图表 12: 向量自回归模型滞后检验...9 图表 13:ISM 与铜价协整检验...9 图表 14: 美国 ISM 指数与铜价格的脉冲响应函数

3 一 引言 2009 年之后, 全球经济进入了后危机时代, 宏观刺激政策不断, 流动性宽松, 推 动商品价格大幅走高 我们将在近期推出系列文章来测算宏观指标和铜价之间的关系, 力求找到和铜价有长期均衡关系的指标, 以此作为外生变量来构造模型从而达到预测铜价的目的 本文是系列文章的第一篇, 我们找寻 PMI 和铜价之间的关系 我们首先对变量进行相关性检验, 探寻建模的方法, 通过测试结果分析均衡关系 二 铜价与中国 PMI 指数的实证分析 1 PMI 与 Cu 的强相关性我们选取 2009 年 6 月 1 日起的时间序列时行分析, 从图中可以看到,2009 年 11 月份至 2010 年 1 月份时, 随着 PMI 的回升, 铜的价格也随着采购经理人指数同步上涨, 而在今年 4 月之后,PMI 则与铜价同步的回落 我们测试其相关性达到 , 属于高度相关 图表 1: 中国 PMI 指数与铜的相关性 ( ) 相关性 China PMI 铜 /01/ /01/ /02/ /03/ /03/ /04/ /05/ /06/ /06/ /07/ /08/ /08/ /09/ /10/ /10/ /11/ /12/ /12/ /01/ /02/ /03/ /03/ /04/ /05/ /05/ /06/ /07/ /07/26 数据来源 : 国家统计局, 象屿期货研究所 2 PMI 与 Cu 平稳性检验在金融中, 原始序列一般都不是平稳的 做实证分析前, 首先要检验时间序列是否是平稳的, 如果各变量具有同阶的单位根, 则可继续往下分析, 如果所选的变量不具有相同的单位根, 直接给出结论, 另选变量 先对 Cu 和中国 PMI 做平稳性检验, 检验序列平稳性的标准方法是单位根检验,ADF 检验最为常用 3

4 图表 2: 中国 PMI 指数与铜价平稳性检验 ADF 检验统计量 临界值 置信区间 1% 5% 10% P 值 是否平稳 Cu 否 PMI 否 Cu 是 PMI 是 从检验结果来看,Cu 和 PMI 的一阶差分后, 以上置信区间下的 t 值都大于临界值, 且对应的 P 值为 0, 说明两个序列一阶差分后是平稳的, 具有同阶单位根 3 PMI 与 Cu 的格兰杰因果检验我们将会检验 Cu 和众多指标的关系, 在统计上的时间先后关系, 因而对 Cu 和 PMI 做格兰杰因果检验 因果检验能够判断一个变量的变化是否引起另一个变量变化 该检验与滞后阶数有关 根据 AIC 信息准则以及 SC 准则来确定滞后阶数, 取 AIC 或 SC 值最小对应的阶数, 从而确定滞后阶数为 1 这样可以得到格兰杰因果检验结果: 图表 3: 中国 PMI 指数与铜价格兰杰因果检验 原假设 PMI 不是 Cu 的格兰杰原因 Cu 不是 PMI 的格兰杰原因 滞后阶数下的 F 统计量 滞后阶数下的 P 值 1 阶 2 阶 3 阶 1 阶 2 阶 3 阶段 根据计算的 P 值我们可以知道, 在 5% 显著性水平下,PMI 引起 Cu 格兰杰原因, 意味着 PMI 的变动可以引起 Cu 价格的变动, 而 Cu 价格的变动并不能引起 PMI 的变动, 也就是 Cu 价格的波动并不是 PMI 变动, 这个结论也符合常理 这样我们将 PMI 当做自变量, 而 Cu 价格作为因变量拟合 1 阶 VAR 模型, 运用 VAR 模型对两变量进行实证分析 4 PMI 与 Cu 的向量自回归模型我们使用 Eviews 软件拟合 VAR(1 阶 ) 模型 在模型显著性检验中,F 值为 ,R^2 为 , 拟合效果很好, 该模型如下 : Cu= *Cu(-1) *PMI(-1)

5 5 PMI 与 Cu 的残差及模型滞后检验 图表 4: 中国 PMI 指数与铜价残差拟合图 ( ) M M M07 Residual Actual Fitted 对模型选取一阶滞后进行单位根检验, 均位于单位圆内, 表明我们所选取的模型是平稳的 图表 5: 向量自回归模型滞后检验 ( ) Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 数据来源 : 国家统计局, 象屿期货研究所 6 PMI 与 Cu 向量自回归模型的协整检验前面我们对铜价与中国采购经理人指数进行了格兰杰因果检验, 得出 PMI 能够较大的引起铜价的变化 现在我们对其做协整检验, 考虑两者是否存在长期均衡关系 5

6 由 SIC 准则确定滞后阶数, 利用 ADF 单位根检验, 发现在 1% 5% 10% 的置信 区间下的 t 统计量均小于临界值, 所以其残差序列不平稳, 从而得出两变量间不具有长 期的均衡关系 图表 6: 中国 PMI 指数与铜价的协整检验 ADF 统计量 置信区间 临界值 P 值 % % % PMI 与 Cu 的脉冲响应函数对于 VAR 模型, 我们常常用脉冲响应函数方法分析模型受到某种冲击时对系统的动态影响 在本期给中国 PMI 一个正冲击后, 铜价在前两期无明显变化, 三期以后有缓慢的正向变化, 八期后又回归平稳状态 图表 7: 中国 PMI 与铜价的脉冲响应函数 ( ).8 Response of PMI to TONG

7 三 铜价与美国采购经理人指数的实证分析 1 ISM 与 Cu 的相关性 我们选取 2009 年 6 月 1 日起的时间序列时行分析, 从图中可以看到,2009 年 11 月份至 2010 年 1 月份时,ISM 上升, 铜的价格也随着采购经理人指数同步上涨 我们 测算其相关性达到 , 高于 PMI 指数和铜价的相关性 图表 8: 美国 ISM 指数与铜的价格关联性 ( ) 相关性 ISM 制造业指数 铜 /06/ /06/ /06/ /07/ /07/ /08/ /08/ /09/ /09/ /10/ /10/ /11/ /11/ /11/ /12/ /12/ /01/ /01/ /02/ /02/ /03/ /03/ /04/ /04/ /05/ /05/ /05/ /06/ /06/ /07/ /07/26 数据来源 : 国家统计局, 象屿期货研究所 2 ISM 与 Cu 的平稳性检验 我们运用常用单位根检验的方法, 即 ADF 检验, 通过分析,ISM 与 Cu 具有一阶单 位根 两者在做一阶差分后, 都是平稳的 图表 9: 美国 ISM 指数与铜价平稳性检验 ADF 检验统 计量 临界值 置信区间 1% 5% 10% P 值 是否平稳 Cu 否 PMI 否 Cu 是 PMI 是 3 ISM 与 Cu 的格兰杰因果检验由图 8, 我们知道 ISM 与铜价具有较高的联动性, 运用 Granger 因果检验验证, ISM 是否是引起铜价变化原因之一 通过分析,ISM 不是 CU 的格兰杰成因的原假, 拒绝的概率为 , 换句话说,ISM 对铜价的影响较大 而铜价的变化对 ISM 没有影响 7

8 图表 10: 美国 ISM 指数与铜价格兰杰因果检验 原假设 F 统计量 P 值 ISM 不是 Cu 的格兰杰原因 Cu 不是 ISM 的格兰杰原因 运用向量自回归模型进行分析 向量自回归模型, 本身不能完全说明问题, 但是该模型最大的优点就是用来检验与预测 运用经济统计软件, 我们对模型进行了估计, 其结果如下 : CU = *CU(-1) *ISM(-1) 该模型的拟合值 R2= ,F= , 都比较高, 说明模型拟合较好 并对残差进行了拟合 图表 11:ISM 与铜价残差拟合图 ( ) M M M M M07 Residual Actual Fitted 数据来源 : 国家统计局, 象屿期货研究所 同时对模型选取一阶滞后进行了单位根检验地, 均位于单位圆内, 说明, 我们所选 的模型是平稳的 8

9 图表 12: 向量自回归模型滞后检验 ( ) Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 数据来源 : 国家统计局, 象屿期货研究所 5 ISM 与 Cu 向量自回归模型的协整检验前面对铜价与美国采购经理人指数进行了格兰杰因果检验, 得出 ISM 能够较大的引起铜价的变化 现在我们考虑两者是否存在长期均衡关系, 对其做协整检验 由于是两个变量间的协整检验, 用到的方法还是 ADF 单位根检验, 滞后阶数用默认值, 因为 1%,5%,10% 置信区间下的值都比临界值小, 所以其残差不平稳, 从而两变量不具有长期的均衡关系 图表 13: ISM 与铜价协整检验 ADF 统计量 置信区间 临界值 P 值 % % % ISM 与 Cu 的脉冲响应函数 ISM 对铜价一个正的标准差冲击, 在前 4 期内, 铜价快速上涨, 在后 4 期铜价上涨放缓 9

10 图表 14: 美国 ISM 指数与铜价格的脉冲响应函数 ( ).6 Response of ISM to CU 数据来源 : 国家统计局, 象屿期货研究所 四 结论 (1) 中国 PMI 指数, 美国 ISM 指数和铜价之间存在很强的相关性, 这主要由于采购经 理人指数上升预示着经济扩张, 基础建设需求增加, 而铜广泛应用于机械制造 电力电缆 交通运输 家用电器等关系国家民生的重要行业中, 两者具有较强的关系 (2) 通过格兰杰检验, 在 5% 显著性水平之下,PMI 和 ISM 是铜价上升的原因, 但铜价上涨不是 PMI ISM 上升的原因, 这是由于铜属于基础性材料, 处于资源产业链的上游产品, 无法通过自身带动其他行业的发展, 且价格与经济的扩张关系不密切 (3) 通过协整检验, 我们发现中国 PMI 指数, 美国 ISM 指数与铜价不具有长期均衡关系, 只有短期均衡关系 这是由于长期来看,PMI 指数反应经济发展的步伐, 铜价是由自身金属定价属性供需决定的, 两者具有差异性 而短期的均衡性是由于经历了金融危机之后全球经济快速扩张带来了商品价格的大幅上涨 (4) 在目前的经济条件下, 中国 PMI 指数和美国 ISM 指数与铜价具有短期均衡关系, 所以我们能够通过对 PMI 及 ISM 指标的判断来预测铜价在下半年的表现 由于全球经济增速放缓, 中国 PMI 和美国 ISM 指数都有不同程度的回落, 所以我们认为铜价在 8 月也将以震荡回落为主 (5) 由于中国 PMI 指数, 美国 ISM 指数与铜价不具有长期均衡关系, 那么我们不能将 PMI 与 ISM 指标直接加入定价模型, 而需要寻找其他指标并对 PMI 和 ISM 进行数学处理并分配一定的权重, 从而作为外生变量预测价格, 请关注我们的后续文章 10

11 象屿期货有限责任公司 公司总部 天津经济技术开发区广场东路 20 号 E7 号楼 103 室 邮编 : 电话 : , 传真 : 天津营业部 天津市河西区卫津南路 21 号新金龙大厦南楼四层 邮编 : 电话 : 传真 : 上海营业部 上海市浦东新区松林路 300 号 3003 室 邮编 : 电话 : , , 传真 : 厦门营业部 厦门市湖滨北路 68 号厦门人民保险大厦 20 层 单元 邮编 : 电话 : , 传真 : 晋江营业部 晋江市青阳双龙路福隆花园 ( 二区 ) 号 邮编 : 电话 : , 传真 :

12 免责声明 : 本报告仅作参考之用 不管在何种情况下, 本报告都不能当作购买或出售报告中所提及的商品的依据 报告是针对商业客户和职业投资者准备的, 所以不得转给其他人员 尽管我们相信报告中数据和资料的来源是可靠的, 但我们不保证它们绝对正确 我们也不承担因根据本报告操作而导致的损失 未经允许, 不得以任何方式转载 象屿期货研究所 传真 : 总机 : 公司网址 : 3

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