有色金属价格的动态因子分析

论文摘要

大宗商品的价格波动因其对整体物价水平广泛的影响力长期以来备受各方关注。近年来由于中国印度等发展中国家进入了经济起飞的关键阶段,使世界单位GDP的相对原材料消耗增大。强大的消费需求深刻地改变了市场格局和价格走向。尤其是在资源类商品上,中国的需求因素和生产因素成为了国际大宗商品价格变化的主要动力。但是中国却没有大宗商品的定价权,21世纪以来中国陷入了中国买什么,国际市场就涨什么；中国卖什么,国际市场就跌什么的怪圈,大宗商品定价权的讨论愈来愈烈。为了从根本上探讨大宗商品定价权问题,首先要搞明白大宗商品价格的决定因素。本文在Frankel和Rose(2010)建立的关于商品价格决定因素的结构模型基础上,对解释变量进行了进一步的甄选,区分了发达经济体(以美国为代表)和发展中经济体(以中国为代表),加入了货币因素,并对汇率影响进行调整,来研究宏观经济因素和微观市场因素对伦敦金属交易所的六种基本工业金属价格的影响。在计量方法的选择方面,经过对数据特征的分析和计量方法的比较,最终选择了偏最小二乘回归法对模型进行实证分析。本文的实证结果表明,模型中主要由中美两国的贸易和生产指标构成的第一个成分对因变量金属价格的解释能力最大,且与价格成正相关。真实利率主要参与构成第二个成分,它的影响方向与Frankel模型预测不符,本文采用泰勒规则下的理性预期进行解释。对于宏观实体经济因素的影响大大超过货币因素和微观市场因素,本文从各金属的供给方产业集中度、最终消费用途和发展前景来分析和解释。由于供求基本面的巨大影响,争夺定价权应该从寻找替代材料,降低生产成本之类影响需求的方法入手。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 导论
• 1.1 选题背景
• 1.2 研究框架
• 第二章 文献综述
• 第三章 经济理论
• 3.1 理论模型：Frankel的商品价格决定理论
• 3.2 本文的改进
• 第四章 计量理论
• 4.1 计量方法的比较和选择
• 4.2 偏最小二乘回归简介
• 4.3 偏最小二乘回归方法的算法推导
• 4.4 偏最小二乘回归法的分析指标
• 4.4.1 成分个数的确定：交叉有效性
• 4.4.2. 精度分析
• j'>4.4.3 自变量在解释因变量时的重要性：变量投影重要性指标VIP_j
• 4.4.4 对成分的解释和命名
• 4.4.5 预测图
• 第五章 数据处理与模型估计
• 5.1 原始数据来源及处理
• 5.1.1 金属商品自身的有关变量处理
• 5.1.2 宏观经济变量的处理
• 5.2 模型估计结果
• 5.2.1 模型计算精度分析
• i'>5.2.2 自变量在解释因变量时的作用分析：变量投影重要性指标VIP_i
• 5.2.3 组间变量的相关关系结构和成分分析
• 5.2.4 预测图
• 5.3 结果分析
• 5.3.1 真实利率的影响方向
• 5.3.2 需求因素高过其他因素之原因分析
• 第六章 结论
• 6.1 主要研究结论
• 6.2 值得后续研究的方向
• 6.3 政策建议
• 参考文献
• 附录
• 后记