后危机时代金属期货价格集体上涨——市场需求还是投机泡沫，本文主要内容关键词为：市场需求论文,期货价格论文,泡沫论文,集体论文,危机论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
始于2007年年初的金融危机以短暂的时间席卷全球，余震至今犹存，全球实体经济遭遇重创的同时金属期货市场也步入一波熊市行情，其中期铜、期铝和期锌连续合约价格分别于75452(2007/4/18)、21506(2008/3/4)和33694(2007/5/8)开始下滑，黄金期货上市不久也加入这波下降浪潮，至市场行情反转，四种期货的价格分别下降至22405(2008/12/26)、10118(2008/12/9)、8400(2008/12/8)、149.3(2008/10/24)，下降幅度高达70.31%、52.95%、75.07%和36.13%。此后不久，因为一系列救市政策的出现，包括中国股市在内的各国股市触底反弹，大宗商品期货价格也稳步走高，特别是金属期货纷纷于2008年12月份左右开始了一波持续至今(2011/3)的牛市行情，四种金属期货连续合约的价格分别上涨至76638、18598、21711、313.65，上涨幅度达242%、84%、158%、110%。钢材期货(螺纹钢和线材)自2009年年初上市同样延续了这种上涨趋势，铅期货近期上市(2011/3/24)趋势暂不明朗。这轮持续两年多的金属期货集体上涨行情，到底是来自危机后经济复苏的市场需求，还是因为投机产生的价格泡沫，抑或是市场需求导致价格上涨再引起投机资金进入而产生泡沫，这就成了一个值得深入研究的课题，不仅对一般企业的采购与投资有参考价值，对存在杠杆效应、趋势为王的期货市场更是意义重大。
二、文献综述
虽然人们常用“泡沫”来形容资产价格的持续暴涨和暴跌现象，但目前理论界对“泡沫”的定义还没形成一致的观念，较为认可的是《新帕尔格雷夫货币和金融大辞典》引用Charles et al.(2005)的定义，即泡沫就是资产在连续过程中陡然涨价，而开始的涨价又激发了人们继续涨价的预期，进而吸引更多无关的买主加入，导致资产价格的持续升高。同时，Robert and Shiller(2000)在《非理性繁荣》中进一步定义了投机性泡沫，即暂时高价得以维持主要是由于投资者热情而不是真实价值和基本面信息引起的增长，其本质是一种投机泡沫。可见，金融资产价格持续上涨的原因不仅是市场真正的需求，或许是因为市场中泛滥的投机泡沫。下面笔者将从投机泡沫的相关研究进行文献综述，通过投机泡沫的分析来判断我国金属期货价格继续上涨的原因到底是市场需求还是投机泡沫。
针对市场投机泡沫产生机理及其影响进行定性研究的文献较多，Abreu et al.(2003)研究了金融市场投机泡沫破灭引起市场崩盘的原因与后果，Scheinkman et al.(2003)从行为金融的角度提出了投机泡沫主要产生于市场参与者的过度自信，Battalio and Schultz(2006)利用泡沫理论分析了1999-2000年美国互联网泡沫破灭的原因及其影响，Utpal and Yu(2008)系统研究了金融市场泡沫产生的原因与结果，Sornette et al.(2010)分别研究了金融市场、房地产以及衍生产品市场泡沫产生的原因及所带来的经济和金融危害，以及国内学者攀登等(2008)、陈莹和李心丹(2010)的相关研究等。通过上述关于金融市场泡沫定性方面的研究可以认识到，投机泡沫特别是投机泡沫破灭对经济和人们生活将带来极为不利的影响，因此，提前有效地发现和测度金融市场存在的投机泡沫实际意义重大。
关于投机泡沫的定量研究，传统方法主要有三种：第一种是Ahmed et al.(1999)提出的非线性门限泡沫分析模型，该模型运用于对环太平洋国家股市投机泡沫的度量。第二种是基于马氏域变模型的泡沫度量方法，方法由Quandt(1958)提出，后经Goldfeld and Quaudt(1973)和Hamilton(1990)逐步完善，但该方法仅于20世纪80-90年代期间运用较多。崔杨和刘金全(2006)、孟庆斌等(2008)应用上述两种方法对我国证券市场进行了相关的实证。第三种是Brooks and Katsaris(2005)提出的区制转换检验方法，该方法应用于美国1888-2001年数据的投机泡沫度量实证，证明了投机泡沫产生和破灭存在周期性。国内学者赵鹏等(2008)也同样利用马尔可夫区制转换方法，实证了我国股市泡沫的周期性。因为周期性的存在，泡沫破灭和市场崩盘现象似乎就不可避免了。但是，通过文献调查可发现前两种方法均未得到广泛运用，原因是针对看似存在的投机泡沫进行度量，其结果的有效性无法得到检验，而第三种方法主要是后向研究泡沫及其破灭的周期性，实质上不能对投机泡沫的存在以及大小进行有效测度。
而基于金融物理学的对数周期加速幂率模型，似乎更好的解决了这个问题。Feigenbaum and Freund(1996)和Sornette et al.(1996)首先将物理理论中的幂次法则与对数周期地震模式概念运用到金融市场投机泡沫及其崩盘的研究。Johansen and Sornette(2000)结合幂次法则和对数周期模式正式提出了对数周期加速幂率(Log-Periodic Power Law，LPPL)模型，并结合金融和经济理论对该模型所包含的两方面性质进行了证明和分析。其后Vandewalle、Johansen、Sornette、我国学者周炜星以及位于苏黎世的FCO组织等(www.er.ethz.ch/fco/)均对该方法进行了系统的研究和拓展。
当然，一种好的方法不仅需要从理论上完善，更需要来自实践的验证，这也是该模型与前三种投机泡沫度量模型最大的区别。到目前为止，LPPL模型已经在世界多个金融市场成功运用，具体有：Vandewalle et al.(1999)分析了包括1982/1至1987/8、1992/1至1997/8及1993/1至1998/8三个期间的道琼斯工业指数，通过LM和Monte-Carlo方法适配了股指的包络函数和对数周期模式，由此得出股票市场存在不规则碎型系统，而不规则碎型系统所具备的离散尺度不变性正是LPPL模型的理论基础。Drozdz et al.(1999)运用LPPL模型成功的检验了1987年美国黑色星期一与1998年德国股市泡沫破灭前的超指数增长和对数周期加速幂现象。Johansen et al.(2000)利用LPPL模型证明了2000年的高科技投机泡沫与1929年10月的投机性泡沫类似，即前期较长一段时间内存在超指数增长和对数周期振动现象。更进一步，Johansen(2001)分析拉丁美洲(Argentina，Brazi，Chile，Mexico，Peru，Venezuela)及亚洲(Hong Kong，Indonesia，Korea，Malaysia，Philippines，Thailand)新兴市场中的21件股市崩盘事件，发现上述市场的投机性泡沫均可利用LPPL模型进行刻画，并能在较大可信度下对崩盘时间进行预测。Drozdz et al.(2003)研究了1999/11至2000/2间的超级泡沫，指出一系列长期的对数周期模式推动一个区域泡沫至长期崩盘的顶端通过LPPL模型能更好地刻画。Gnacinski and Makowiec(2004)以波兰市场为例，针对1998年的俄罗斯危机进行了验证，研究发现崩盘的关键点始于投机泡沫产生中对数周期振动的始点。Sornette et al.(2004)以LPPL模式证明了美国股市泡沫产生与外资资本流量的正向回馈关系。Zhou et al.(2004)通过中国股市发现了股指大涨的投机泡沫产生期明显存在LPPL模式的对数周期振动加速幂现象，有趣的是，中国股市比其他成熟市场的对数周期振动现象更为明显，该研究将其归因于市场短期投资者过多。Zhou and Sornette(2006a、2006b)结合基本面和对数周期加速幂率模型分别对2000年后美国股市存在的反投机泡沫，以及当时美国东部、西部以及中部各大城市的房价投机泡沫进行了度量和预测，在95%的置信度下实证效果与实际情况完全吻合。Zhou et al.(2009a)再次运用LPPL模型对2003年至2006年间南非主要45个上市公司的股票泡沫情况进行了度量，并成功鉴别出上市公司股价的泡沫情况。Sornette and Woodard(2009)利用LPPL模型对2006年至2008年间明显存在于石油期货市场的投机泡沫进行了度量和崩盘预测，预测结果在一定置信度下十分准确。Jiang et al.(2010)同样利用LPPL模型对2005年至2007年间以及2008年至2009年间我国股票市场发生的大涨和大跌行情进行了泡沫与反泡沫的测度，其投机泡沫拟合和崩盘预测结果与实际吻合度非常高。
上述实证充分表明，对数周期加速幂率模型(LPPL)能对金融市场中存在的投机泡沫和反泡沫情况进行合理度量，甚至能在一定置信度下对泡沫破灭以及崩盘时间进行预测。但正如Johansen、Sornette以及周炜星在他们的文章中不断强调的，LPPL模型能对金融市场投机泡沫进行相对准确度量，但是关于泡沫崩盘预测仅仅表明市场可能的发展，更为准确的解释应该是LPPL模型预测的崩盘点是一种市场机制转变点。
基于上述分析，本文拟采用对数周期加速幂率模型、超指数增长D检验以及对数周期振动包络分析等金融物理方法，对后危机时代，我国五种金属期货在这轮牛市中大涨行情的内部原因进行分析，即继续的价格增长动因到底来自市场需求还是投机泡沫，以便为相关企业、政府监管部门及投资者和投机者提供一定的投资参考。本文后续部分按如下方式展开：第三部分讨论LPPL模型理论解释与模型构建；第四部分在超指数判定和对数周期振动分析下，运用LPPL模型对我国金属期货市场存在的投机泡沫情况进行实证与分析，进而判定价格继续大涨的内部原因到底是市场需求还是投机泡沫；第五部分运用前向比较和后向敏感分析的方法检验结论；最后一部分为结束语。
三、对数周期加速幂率理论解释与模型
(一)泡沫对数周期加速幂率现象的理论解释
Vandewalle et al.(1999)研究发现，股市的波动有一种明显的倾向，即股票市场每日波动序列在泡沫崩盘日前有大的集群现象，大幅波动是围绕崩盘日附近，这意味着投机泡沫崩盘前有越来越大的波动，就好像地震的前震一般，因此激发了后续学者运用基于地震模式的LPPL模型进行金融泡沫的研究，因此，投机泡沫对数周期加速幂率现象的第一种理论解释是泡沫演化地震论。
针对金融市场投机泡沫的对数周期加速幂率现象，另一种更为接受的理论解释是羊群效应以及由此产生的正向回馈(Sornette et al.1996，2003；Johansen et al.1999；Zhou et al.2002，2009a)，即投资者的羊群效应导致了价格上涨的进一步加速上涨，由此形成一个不断加强的正反馈进而产生投机泡沫，正反馈的表现形式就是资产价格的超指数增长。然而所有的投机泡沫都不能长久持续，随着价格不断攀升，投资者间分歧不断加大，进而产生波动集群，且离崩盘点越近波动越大，其表现为对数周期加速幂率振动的形式，随着分歧不断加大，外界随机产生的负面消息都可能突然引起泡沫的破灭和市场的崩盘。因此，包含超指数增长与对数周期振动的LPPL模型就能有效对市场投机泡沫和崩盘进行度量。
(二)对数周期加速幂率(LPPL)模型
对数周期加速幂率模型(Log-Periodic Power Law，LPPL)是由Johansen et al.(2000)在Feigenbaum and Freund(1996)和Vandewalle(1999)研究基础上发展起来的模型，模型本质思想是离散尺度不变性(Discrete Scale Invariance，DSI)，而离散尺度不变性比连续尺度不变性(Continuous Scale Invariance，CSI)更不具备对称性，但周期振动明显。下面通过CSI的分析引出DSI，进而推导LPPL模型。
则式(2)就是经典的一阶LPPL模型。其中，p(t)为时间t所对应的时间序列值，具体可以指金融市场中的资产价格或者市场指数，
为投机泡沫结束或者行情转制时间，也就是预测的崩盘时间，m为幂次法则加速度，ω为量化对数周期振动，ф为相位，A，B，C为模型的线性参数，并且模型中还需要设定：≥t，B＜0，0＜m＜1。不难发现，LPPL模型的构建基础是离散尺度不变性，关于金融市场资产价格的离散尺度不变性已经得到许多专家的论证，具体可参考Saleur et al.(1996)、Vandewalle et al.(1999)、Zhou et al(2009b)等。
LPPL模型存在两个主要性质：超指数增长性(Faster Than Exponential Acceleration)和对数周期振动性(Log-Periodic Oscillations)，而上述两个特征就构成了LPPL模型辨别和测量市场投机泡沫的基础，也是对投机泡沫的破灭和市场崩盘进行预测的关键。
在模型进一步的理论研究上有：Zhou et al.(2006b)认为当投机泡沫破裂时市场的调整或者崩盘幅度与总价成正比时可用上述模型进行表述，而当调整或崩盘的幅度与泡沫部分价格(即总价与基础价格之差)成正比时，则LPPL模型可转化为式(3)，但笔者认为新模型无法有效体现超指数增长的规律，这与投机泡沫的界定相违背，因此该模型从理论上讲不如经典的LPPL模型。有学者曾提出过非指数形式的LPPL模型，如式(4)，但该模型自提出就受到较多的质疑，其中Johansen(1999)就分别从理论和实证上证实了模型的不合理性。还有学者提出需要对一阶的LPPL进行多阶扩张，但实际中并没有得到运用。可见，运用一阶LPPL模型对金融市场投机泡沫进行实证更被认可。
四、实证分析
本文拟选取上海期货交易所目前所有上市金属期货为研究对象，但考虑到铅期货于2011/3/24新上市，线材期货交易量小、交易不活跃、甚至出现连续不成交现象(如主力合约从2011/1/24到2/23)，以及线材与螺纹钢同属钢材期货几方面原因，因此，暂不对这两种期货进行实证。
选取金属期货三月连续合约日收盘价为指标，其中期铜与期铝上市较早，笔者选取了从2003/1/2到2011/3/8共1984笔交易数据；期锌上市较晚，选取了从2007/3/26到2011/3/8共963笔交易数据；黄金期货和螺纹钢期货分别于2008/1/9、2009/3/27在上海期货交易所上市，数据选取为上市日起到2011/3/8/共768和473笔数据，数据来源于上海期货交易所以及文华财经数据库。
以上五种金属期货价格的具体数据如图1所示，为了方便比较，图中数据进行了被除最大值化处理。图中三个圆圈分别表示期锌、黄金期货以及螺纹钢期货的第一个交易日。虚线右边部分充分反映了这轮金属期货集体上涨的大牛市行情，虚线左边部分反映出金融危机引起的熊市行情。而虚线右边的这轮持续至今、超过两年的牛市行情正是本文的研究对象。
由图1及相关数据可知，金属期货均于2008/12开始止跌反弹，期铜最晚，于2008/12/26开始价格上涨，考虑到数据的一致性，笔者选择了相同上涨数据区间，即从2008/12/26到2011/3/8①，共531个数据。其中，螺纹钢期货上市时间晚，分析区间为：2009/3/27到2011/3/8，共473个数据。
(一)期货价格的超指数增长判定
利用上述检验方法分别对五种金属期货新一轮价格上涨进行超指数检验结果见表1：
从表1中可以初步得出：期铜、期铝和期锌呈现超指数增长规律；黄金期货的指数拟合达到93%以上，属于指数增长；螺纹钢期货超指数增长趋势不明显，具体拟合效果见图2、图4、图6、图8、图10中的深色实线部分(5种金属期货对数价格的线性拟合)。
(二)期货价格的对数周期振动分析
为了呈现资产价格的对数周期振动，Vandewalle(1999)提出了上下包络线拟合分析方法，使用该方法可有效反映资产价格的对数周期振动模式。
利用上述包络方法对五种金属期货价格进行对数周期振动分析，计算结果和拟合效果见图3、图5、图7、图9、图11与表2中的可决系数
。可以发现：五种金属期货中期铜和期锌呈现明显的对数周期振动模式；期铝和螺纹钢期货对数周期振动处于萌芽阶段；而黄金期货包络拟合的可决系数小可信度低，不能认为其存在对数周期振动。
(三)LPPL建模与投机泡沫分析
通过超指数增长的初步判定可知：期铜、期铝和期锌为超指数增长，黄金期货为指数增长，但是关于超指数增长具体形式还需要进一步利用LPPL模型计算。LPPL模型见式(2)，其中，≥t，B＜0，0＜m＜1，通过计算可得如表2所示结果。
根据表2中LPPL模型拟合的可决系数
可知：LPPL模型能较好的拟合处于指数或超指数增长的资产价格序列，相比一般指数增长序列拟合的可决系数
，LPPL模型拟合的可决系数分别提高了18.20%、38.86%、37.68%、1.85%、32.12%，具体拟合效果见图2、4、6、8、10中浅色实线部分，故可以进一步断定期铜、期铝、期锌为超指数增长，黄金期货为一般指数增长，螺纹钢期货由于振动过大，难判定其是否属于超指数增长，笔者认为对螺纹钢期货的判定还需要一段时间观察。
下面分别结合LPPL模型拟合结果以及对数周期振动的包络分析(具体可见图2—图11所示)，对我国金属期货新一轮价格集体上涨的动因分析如下：
根据图2、3和图6、7，期铜、期锌呈超指数增长且伴随明显的对数周期振动，满足市场投机泡沫的判定，可以推断以上两种期货在这次价格增长中存在投机泡沫。特别是期铜，对数周期振动渐大、价格突破危机前高点(但未达历史高点84649)，投机泡沫大。因此，有必要提醒相关投资者和投机者，期铜和期锌市场价格泡沫明显，价格波动和风险较大。
根据图4和图5，期铝呈现超指数增长现象，但对数周期振动仅为萌芽状态。这说明金融危机后，来自市场的需求导致期铝价格上涨，但投资者对目前价格开始产生分歧，是否将产生投机泡沫还要看后续行情的进一步发展，总的来说，这波市场行情期铝价格的增长主要来自市场需求。
根据图8和图9，黄金期货呈现明显的指数增长形式，且对数周期振动不明显(拟合可决系数仅为29.15%)。这说明金融危机以来，黄金期货价格的上涨主要来自强劲的市场需求，这可能与全球低利率甚至负利率，国内通胀压力大、可选投资渠道有限等因素有关。考虑到目前我国通膨压力不减、楼市投资受限以及股市行情低迷，市场对于黄金这种保值产品的扩大性需求将刺激黄金期货进一步稳定上涨，可以说目前黄金期货是金属期货中一种风险相对较小的投资产品。
根据图10和图11，螺纹钢期货价格波动较大，指数增长和超指数增长趋势均不够明显，对数周期振动的拟合说明投资者对现有价格开始出现分歧，这段时间螺纹钢期货价格的上涨是来自市场需求还是投机泡沫无法判断，作为风险偏好型投机者可以考虑该期货品种。
根据以上分析，笔者发现：重金属期货(期铜、期锌)目前的增长受投机泡沫影响；轻金属期货(期铝)目前呈现超指数增长但投机泡沫不明显；贵金属期货(黄金期货)目前呈现指数增长，价格增长主要来自市场需求；而黑色金属期货②(螺纹钢期货)目前随机振动较大，投机泡沫成分小，上涨的动因有待进一步确认。
五、前向比较与后向敏感分析
下面结合危机后金属期货的反应进行前向比较。面对2007年开始的金融危机，期铜、期锌分别于2007/4/18或2007/5/8开始一轮熊市行情，而期铝虽然对危机有所反应，但熊市行情真正开始于2008/3/4，这在一定程度上说明重金属期货市场投机氛围相对较强、泡沫大，受市场冲击反应敏感，而轻金属期货市场投机泡沫相对较小。随着一系列刺激政策的出台和经济的恢复，期铜、期铝、期锌、黄金期货分别于2008/12/26、2008/12/9、2008/12/8、2008/10/24开始止跌反弹，在这轮熊市行情中下降幅度依次达到70.31%、52.95%、75.07%和36.13%，对比市场回调时间以及价格下降空间可知，黄金期货市场投机泡沫相对较小，期铝次之，期铜和期锌市场相对较大，而上述结果正好与目前四种金属期货在此轮大涨中的情形类似，从而进一步验证了本文实证的分析与结论。
2011/3/8也就是本文实证数据的最后一天，金属期货市场均出现低开低走行情，相关专家分析原因是利比亚危机令市场担忧全球经济复苏，当然，本文对金属期货全部下跌的宏观因素不予评价，但可利用这次事件结合期货三月连续合约价格下降的幅度和波动进行后向敏感性分析。其中，当天期铜大幅跳空低开，收于一条长脚阴线，降幅达4.18%；期铝跳空低开，全天降幅为0.96%；期锌类似期铜，大幅跳空低开，收于长脚阴线，全天降幅达4.10%；黄金期货小幅低开，全天降幅为0.79%；螺纹钢期货小幅低开，全天降幅为1.17%。上述现象能进一步验证了本文所得出的投机泡沫分析结论，即重金属期货(期铜、期锌)投机泡沫大，受市场冲击影响大，表现为大幅跳空低开且全天降幅巨大；轻金属期货(期铝)呈现投机泡沫迹象，价格出现一定程度的下降；贵金属期货(黄金期货)的增长来自市场需求，没有明显的投机泡沫，下降幅度相对较小；黑色金属期货(螺纹钢期货)延续了其波动较大的行情，降幅较大。
通过上面的前向比较和后向敏感分析，可进一步验证本文的实证结论，即：重金属期货(期铜、期锌)价格的增长受投机泡沫影响；轻金属期货(期铝)目前呈现超指数增长，但价格上涨的投机泡沫不明显；贵金属期货(黄金期货)呈现指数增长，价格增长主要来自市场需求；黑色金属期货(螺纹钢期货)价格随机振动较大，上涨动因有待进一步的观察和研究。
六、结束语
证券市场价格的持续大涨是投资者和投机者都乐于见到的场面，但是大涨的原因到底是来自市场强劲的需求还是投机产生的泡沫也是大家迫切希望清楚的事情，因为资产存在泡沫就意味着价格与价值的不匹配，意味着资产价格的降低和相关投资者收益的减少，特别是市场由于投机泡沫放大而出现崩盘现象所产生的严重后果。因此，对投机泡沫如何更为有效的度量对整个金融行业而言理论意义重大。同时，目前我国金属期货已走出金融危机阴影正处于一波较大的牛市行情，持续两年的价格上涨是否会给金属期货市场带来投机泡沫是个急需研究的问题。在此背景下，本文借鉴目前在金融市场投机泡沫实证中运用最为成功的金融物理理论进行了系统的分析，得出以下结论：重金属期货(期铜、期锌)价格增长受投机泡沫影响；轻金属期货(期铝)价格呈现超指数增长但投机泡沫不明显；贵金属期货(黄金期货)价格呈现指数增长，增长主要来自市场需求；黑色金属期货(螺纹钢期货)随机振动较大，上涨的动因还有待进一步研究和分析。该结论也得到了前向比较和后向敏感性分析的验证。相信以上结论的获得无论对金属期货市场的投资者、投机者、套期保值者乃至监管机构都具有重大作用。
注释：
①本文于2011/3/8开始实证研究，故选其为截至日期。
②一般来说黑色金属只有铁、锰、铬三种，而合金钢的原材料主要来自这三种金属，故可称其为黑色金属。