市场波动（精选12篇）
市场波动 篇1
1.随机波动性模型
立足于已经证实的研究结果,资产价格方差会随着时间的变化而发生改变,继而可以用对数正态分布来分析价格变化的分布情况[1,2,3]。
据不完全统计,通常情况下,较之于向下冲击价格的向上冲击更能够引发波动的发生,即波动性是非对称的,也可称其为杠杆效应。下图1是Victor和Engle在这种概念的基础上提出的基于不对称冲击消息的曲线图,用以测试该效应的发生。
2 基于 MCMC 贝叶斯分析的随机波动性预测模型
2.1 随机波动性模型的参数与波动性的贝叶斯
以SV模型为例 ,定义波动 性模型参 数。增加参数法是贝叶斯分析中较为典型的方法,其中潜在波动序列为,是需要增加的一个预测参数,参数总数上升为(4+ T)。设计一个由层次结构组成的条件分布模型,给定波动过程和参数:f(RT/Σ'T,θ),f(Σ'T/θ),f(θ),f(RT/Σ'T,θ) 。其中,在研究波动性模型中,f(Σ'T/θ) 为先验信息,属于对数正态过程;对波动性参数布置的先验过程由f(θ) 来完成,其必须确保Ln(Rt)过程的平稳性,而f (Σ'T,θ )则是∑T',θ的联合先验分布。
2.2 基于MCMC的后验分布的模拟
马尔科夫链蒙特卡洛法最开始是被用于物理计算的,直至1970年Hastings将其一般化,使其得以在统计问题上得到更为广泛的发展。而著名经济学家Gelfand和Smith则认为MCMC的潜力还远远不止如此,所以将其与增参数法充分融合,并得出预估含有潜在动态变量的计算模型是具有科研价值的。笔者在这里以Gibbs抽样法为切入点,通过对SV模型的模拟,研究后验分布对于股票市场波动性分析的存在意义。
Gibbs抽样的方法已经成功地应用于大量的计量模型,其内在的思想是通过在参数向量7的状态空间上构造出一个具有唯一的固定分布的马尔可夫链,取已经进入收敛的状态的来近似计算.,即其中: E(g(Ψ)) 可定义为参数g基于样本RT的后验均值和后验标准差等.Gibbs抽样首先将参数7分成B块:。在应用中,应该通过适当的分块使得从每一个条件分布,中的抽样成为可能.下面写出分块Gibbs抽样的具体步骤: Ψ(b + 1),Ψ(b - 1),...,Ψ(B),RT)
事实证明,Gibbs是一种十分成熟的抽样方法,其能够适用于大规模的计量模型,借助参数向量7的各种状态空间,构建出仅有一个固定分布的马尔科夫链,即。本研究设定取近似值,那么,,解释为参数g基于样本RT的后验证均值为E(g(Ψ)) 。下面将具体的对Gibbs抽样法的2个板块进行逐一分析:
1)设置初始点,此时i=0,则有
2)下面为在条件分布中抽样的方式,
这样就定义了一个从Ψ(i)到Ψ(i+1)的转移过程.3)i =i+1,转到第2步.上述的算法产生了一个向量序列, Ψ(0),Ψ(1),...,Ψ(i),... 作为马尔可夫链的一个实现过程,从Ψ(i)到Ψ(i+1)的转移密度是:
经过上述两个步骤,从Ψ(i)到Ψ(i+1)的转移就被成功的定义完毕。继而,i=i+1再次重复步骤2的过程。由此得到一个向量序列Ψ(0),Ψ(1),...,Ψ(i),结合马尔科夫链的实现过程,下式可用于计算Ψ(i)到Ψ(i+1)的转移密度:
3 实证结果分析
3.1 基本数据
上面简单的介绍了基于波动性的数据建模分析,下面笔者将通过其在股票市场中的应用加以实证。首先,采用2003年3月到2012年11月上证指数,2003年7月至2012年11月收盘的深证成分指数作为本实验的基础数据,其取值分别为2726与2692.针对两种股票的价格指数,采取连续复利转价格回报序列的形式,得到rt= 100 ln( pt/pt - 1)(见下图2),对其表现出来的特性进行规整,得到表1,另外为了研究回报平方序列与回报之间的联系,特用表2对比说名。从下表1中了解,两个指数的回报序列均出现了大范围的偏度,与文献中所记载的指数回报序列的负向偏度出现了偏差。另外观察两个序列,峰值均在3以上,换言之,回报序列的特性之一为尖峰厚尾;另外在进行ARCH的效应测试中可以看出回报序列反映强烈,足以证明其存在该种效应。
3.2 SV模型实证结果分析
针对随机波动模型的股票市场波动性分析,本文只是做出基于杠杆效应的MCMC后验分布的建模实验,通过比较回报与回报平方序列的相关性来验证MCMC模拟计算结果的准确性,并且加以实证。
3.3 SV模型与GARCH模型的比较
对ARCH模型进行简单的介绍,并且与随机波动性模型对比,凸显SV模型的优势。针对于中国的股票市场,采用GARCH(p,q)模型即可做代表性分析。假定,在预估条件下,模型的参数已经确定,则σ2t为r2t的预期条件,得到函数;当取最小值时,并同时给出的值。此时,预测到的均方误差属于样本数据rt的4阶矩,可在分析股票市场的波动性时,很多情况下根本不存在数据的4阶距,所以GARCH(p,q)模型并不具备精准的预测能力,无法与MCMC相比。但是笔者仍给出了其计算指标的方程以供参考,如下:
4 结论
结合我国金融市场的现状,考虑股票市场不规则的波动性,采用构建动态随机波动模型的方法进行深入研究。本文所用到的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶分析法能够有效对随机波动性模型中的参数进行预估,并且通过上证和深证的实际数据得到了验证。相较于ARCH类模型,在描述中国股票市场的波动性序列的关联性上面随机波动性模型更具有优势,并且精准度更高。
摘要：马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯分析法针对我国股票市场的波动性进行了科学的分析与研究,这种基于动态随机性的波动模型的设计,能够在参数设定和波动性序列的选择上进行较精准的预测。通过对我国股票实际数据进行实验,并通过比较ARCH类模型,文章充分解析股票市场波动性与异方差之间的关联。
关键词：随机波动性模型,贝叶斯分析,马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC),ARCH模型
市场波动 篇2
课程分析报告
专业班级： 管理系市场营销B09-1班
小组成员：李智小杰张剑敏
标题 关于猪肉市场价格波动的相关因素分析报告
实习时间：2011年10月1日
指导教师：杨慧玉
评语：
评阅成绩：评阅教师：
摘要：
自2007年以来，我国部分超市里面的就开始了猪肉全面
提价，涨价范围在0．3元到2元之间。如里脊肉由11元／斤
涨到了13元／斤，瘦肉由10元／斤涨到了11元／斤，软排由
15元／斤涨到了17元／斤，而猪脚也由9元／斤涨到了9．5
元／斤左右。据农业部“全国农产品(行情论坛)批发市场信
息网”公布的监测数据，2007年4月份猪肉批发均价为12.99
元/公斤，环比持平，但同比却上涨35.5%。在此之后猪肉上
涨的趋势就无法阻挡，虽然在几个小时期内有着小幅度的下跌
但是大趋势上价格仍在上涨。至今为止，2011年9月30日，全
国生猪平均价格达18.98元/公斤，比前一日又上涨了0.07
元，目前已经是连续6周持续上涨。
猪肉价格的持续上涨对国民生活水平的影响很大，作为
居民日常消费的只要肉类食品，猪肉价格的不断上涨对居民日
常消费趋向和消费水平产生了重大影响，居民由于猪肉的价格
提高改变肉食的消费种类以及消费比例，同时提高了居民在基
本温饱问题上的支出增加以至于影响居民的生活状态。有民间
言论说：宁愿不吃肉了，也不能让肉吃了我。可见猪肉涨价对
居民生活的的影响和巨大压力。
在面对猪肉涨价的问题上国家给予了高度重视，相关部
门也采取了多次措施，但猪肉价格然居高不下，其原因让广大
居民费解，广大居民迫切的希望政府能调控市场价格以保证正
常生活需求。
对此问题，我组进行了相关调查和分析。
经过我组调查认为猪肉涨价的相关影响因素如下生猪存栏量的下降即市场供应不断减少。
有统计数字表明，自2005年以来，猪这种大众畜产品的养殖供应量便一直在下降通道中运行，正以年均超过1000万头的速度下降。生猪存栏量持续下降已成为推高本轮猪肉价格的主因。而让人疑问的是，如今的猪肉价格已比2005年时上涨了超过六成之多
生猪存栏量逐年下降，这和占整个生猪养殖市场达85%的散养户们的动摇、减少密切相关。可以说，目前几乎所有的成本都轮番上涨，而养殖户所面临的疫病等风险成本和融资成本也在增加，养猪正在变成穷人养不起的行业。
成本是决定商品定价的主要因素之一，也是价值决定价格的体现。成本的提高是生猪存栏量下降的主要原因在养猪行业其基本成本包含如下内容：仔猪成本、猪饲料、防疫成本、其他。其中对猪肉价格影响很明显的就是饲料和防疫。由于近年来农作物的价格上涨导致猪饲料价格也是一路攀升，而同时市场对猪肉防疫卫生的检查越来越严格使养猪防疫成本在不断提升。
在网络搜索的资料中有一个实例，阎军勇是郓城县小有名气的规模养猪专业户，其年出栏猪崽约200头、生猪近50头，他说，“肉价虽然达到了历史最高位，但养猪还不如2008年赚钱。”他算了一笔成本账：从猪崽断奶到长成110公斤左右出栏，每头猪的饲料和防疫成本在1140元，仅玉米饲料一样，每头猪的养殖成本就增加了200元。面对日益上涨的饲料成本和降不下来的人力开支，阎军勇原本想趁着好行情扩大养殖的打算中止了。
与此同时，生猪防疫疾病难控所带来的风险，也让不少曾涉足养猪的投资者退市。不少规模养殖户经历了2009年的疫情之后，很少能翻身，阎军勇所知道的规模养殖场中，将近1/3已经易主。而随着比较效益的下降，越来越多的农民选择转离又脏又臭的养猪业，甚至过去家家养猪的农村如今有的已变为“无猪村”。
面对行业前景，阎军勇感叹，养猪正在变成穷人养不起的行业。据了解，一个饲养1000头猪的大型养猪场，一个生长周期仅饲料支出就要110万，加上猪舍建设和人力开支，保守估计也要在200万以上。
我组分析认为：一个大型养殖场要求200万的成本投资使很多市场上的投资者望而生畏，而同时效益的下降使很多现有的投资者撤出了市场，导致大户供应量的减少，并且民间小养殖户因为农村生活水平的提高以及养殖成本的增加、养殖的明显效益减少而不断的流失。而在我国的市场供应中是以农户散养为主的，规模养殖的比重很小。农村中养猪户越来越少，代表着曾经对猪肉可以自给自足甚至可以提供不少的产品给市场的农村地区对猪肉的需求大幅增加。当一个占很大比例的供应者变成需求者的时候，市场的产品缺乏就很严重了，所以农户养殖减少对猪肉市场价格的影响巨大
有专家指出若生猪补栏量下降之势不能阻止，那么未来生猪价格肯定会走
高，对消费者物价指数上涨仍会带来比较大的影响。猪源紧缺仍是近期生猪价格迅速反弹的直接原因。据中国生猪预警网汇总数据，今年生猪供应量实际比2010年减少20%左右。
受供应紧缺影响，近期猪肉价格继续出现上涨。今年以来国内猪肉价格涨幅较大并带动物价上涨，7月CPI按年涨6.5%，创37个月新高，其中猪肉价格上涨56.7%，影响价格总水平上涨约1.46个百分点。
专家认为，“在供应量有限的情况下，猪肉价格对CPI的拉动将会持续。”与以往周期不同，此次猪肉涨价在很大程度上是在通胀背景下受饲料成本飙升所推动，受粮食涨价影响，即使明年肉价能够回落，其降幅也将有限。对于后市猪肉价格走势，国家发改委价格司副司长周望军近日表示，从这一轮生猪生产周期来看，在2012年春节前，猪肉价格基本稳定或稳中略涨。
猪肉已经成为其他商品涨势的一个标杆，在涨价的市场预期心理暗示作用下，猪肉涨价会带动其他商品涨价，这对CPI的推动仍不可小觑。猪肉需求的增加。根据资料三农直通车综合报道：全球猪牛需求增加，肉价持续上涨，美国中西部成年猪只售价，已由去年夏季每只125美元（约人民币800元），升至200美元（约人民币1280元），升幅60%，创历来新高。但明尼苏达大学农业经济教授罗纳德·普莱恩指出，养猪成本上涨令卖猪利润变薄，用来喂猪的玉米近年被用作提炼生物能源，推高玉米价格。很多猪农只能减少养猪数目降低成本，造成猪肉越来越贵的恶性循环。
根据上面所述的第一点观点，供应的减少相对而言的就是单个供应商面对的需求增加，生产压力增大。而当供需变化造成的价格上涨所给供应商的利润空间不足以弥补产品成本上涨的时候，那么供应会在尽管市场需求大的时候由于效益没有更大的提高的时候退出市场或者保持甚至缩小产量以保证单产利润。从而是市场供应更少。
我国近年来GDP增幅很快，广大国民的生活水平提高的速度相对较快，对于日常消费中的肉食消费产生了巨大的需求增幅。是的市场对肉类产品的需求增幅变大，供需脱节导致了产品价格迅速提升。政府政策调控面临两难问题。
商务部曾明确表示猪肉价格将主要依靠市场来调节，政府不会干预。
养殖户（场）对于政府不干预猪价的政策持欢迎态度，但屠宰企业和猪肉零售商已经到了强弩之末，迫切需要政府出手相救。更关键的是，猪肉价格高涨已经影响到城市中低收入者的生活，猪肉从一个经济问题变为了民生问题。
庆幸的是政府已经作出了新一轮的调控措施，国务院总理温家宝2011年七月12日主持召开国务院常务会议，研究促进生猪生产持续健康发展的政策措施。会议确定，今年中央支持大型标准化规模养殖场和
小区建设的投资恢复至25亿元，并对养殖户（场）按每头能繁母猪100元的标准给予补贴。
但到现在为止，由于宏观政策的实施滞后性，目前市场上的猪肉价格仍然处于上涨趋势。其他突发事件影响
近年内由于瘦肉精等其他突发事件的影响，我国国内的养殖生产户遭受了巨大的打击。此外，还有国外市场的价格波动同时也影响到了国内市场。
同时 我国国内的通胀问题也在影响了猪肉价格的提升，中美货币的兑换率的变化使人民币的升值问题也使得市场上产品价格的提升。
根据小组在对网络资料的收集以及相关分析，认为猪肉涨价的相关因素如上所述。特如下总结：
猪肉价格的涨价问题的主要因素是由于其他原因导致的市场供需变化，次要因素是国际市场对我国国内市场的影响。同时政府宏观调控的局限性也是重要因素之一。
2011年10月1日
如何面对市场大幅波动 篇3
他认为，如果投资者因为所持有的股票出现不理性的下跌就盲目跟风或过度担忧的话，那就相当于因为别人的错误而遭受了精神折磨。换言之，事实上只要自己的股票没有出现基本面的变化，那么，你就可以把他当作自己投资的一家实体经营的公司的股权来持有，而不能仅仅把它当作股票，更不能因为它出现了价格波动就把它卖掉。
而格雷厄姆更以市场先生的例子来说明投资者对于市场价格的波动应该更为理性和淡定。他谈到，“假设你拥有某家非上市企业少量的股份，价值1000美元。你的一位合伙人——名叫“市场先生”——的确是一位非常热心的人。每天他都会根据自己的判断告诉你，你的股权价值多少钱，而且他还让你以这个价格为基础，把股份全部出售给他，或者从他那里购买更多的股份。有时，他的股价似乎与你所了解的企业的发展状况和前景相吻合；有时，在很多情况下，市场先生的热情或担心有些过度，这样他所估计的价值在你看来有些愚蠢。”
这段话，已经被价值投资者引为经典案例。“市场先生”作为歇斯底里的市场代名词已经被巴菲特嘲笑过多次。但“市场先生”的确就是我们最好的报价器，他随时会告诉你现在你手里的股份值多少钱。但你不能被他报出的价格所引导，你自己要有能力来区分来衡量你手里股份到底价值多少，否则，你很难判断何时该买进，何时该卖出。当然，投资者还需要克服自己在面对市场价格波动所出现的心理波动。比如很多投资者会因为市场大跌就卖出股票，市场大涨就追进或买入股票。这正好说明投资者心理的脆弱性和易盲目跟风的非理性情绪。
格雷厄姆认为，从根本上讲，价格波动对真正的投资者只有一个重要的含义，即它们使得投资者有机会在价格大幅下跌时做出理智的购买决策（股票被大幅低估的时候），同时有机会在价格大幅上升的时候做出理智的抛售决策（股票被大幅高估的时候）。除此之外，他应该更多的像企业家一样关注自己的股息回报和企业的经营结果。
君子务本，本立而道生。投资者如果不能把握企业的价值才是投资的根本性问题的话，那么，他就很难在市场大幅波动的时候而能够淡然面对。
市场波动 篇4
农产品价格变化走势
7月份小麦、玉米、油料油脂、原糖等多数农产品价格上升。与上月相比国际市场农产品现货价格上升3.91%, 期货价格上升7.96%;与去年同期相比现货价格上升15.32%, 期货价格上升4.66%。
粮食价格上升。因俄罗斯主产区发生严重旱情, 7月份国际市场小麦现货价格上升10.4%, 期货价格上升19.21%。受此影响, 粮食现货价格环比上升5.41%、期货价格环比上升14.67%。其它粮食品种中, 玉米现货价格比上月上升5.13%、期货价格比上月上升5.28%;大米现货价格比上月下降1.7%、期货价格比上月下降6.14%。在主要现货市场, 美国2#硬麦美湾FOB价为189美元/吨, 比上月上升21.15%;美国玉米美湾FOB价为134美元/吨, 比上月上升3.88%;泰国含碎25%大米曼谷FOB价为381美元/吨, 比上月下降3.79%。美国芝加哥交易所小麦期货价格为211美元/吨、比上月上升23.66%, 玉米期货价格为151美元/吨、比上月上升7.87%。
大豆价格大幅上升。受美国主产区高温干旱天气影响, 5月份国际市场大豆价格大幅上升。与上月相比大豆现货价格上升6.17%、期货价格上升3.98%;豆油现货价格上升2.79%、期货价格上升1.17%;菜籽油现货价格上升2.79%, 豆粕期货价格上升5.96%。主要市场中, 美国大豆现货价格为350美元吨、比上月上升4.71%, 期货价格为370美元/吨、比上月上升6.22%;豆油现货价格为776美元/吨、比上月上升1.95%, 期货价格为835美元/吨、比上月上升1.68%。
棉花期货价格继续下降。因美国农业部预计下年度全球棉花大幅增产, 7月份棉花期货价格比上月下降3.57%, 连续第三个月下降;现货价格上升1.74%。其中美国市场棉花期货价格为1762美元/吨, 比上月下降1.45%, 同比上升36.34%。
食糖价格大幅上升。受亚洲及中东国家食糖需求增加等因素影响, 7月份国际市场原糖现货价格比上月上升9.79%、同比下降5.54%, 期货价格比上月上升12.25%、同比分别下降1.39%。国际糖业组织原糖综合报价为383美元/吨, 比上月上升9.79%。
工业生产资料价格变化走势
7月份工业生产资料主要品种中, 有色金属价格上升, 原油价格下降。与上月相比工业生产资料现货价格下降2.4%, 同比上升21.35%;期货价格上升0.34%, 同比上升17.99%。
石油价格继续下降。7月份石油及其制品现货价格比上月下降1.11%、期货价格比上月下降1.24%。其中原油现货价格下降0.97%、期货价格下降0.82%;汽油现货价格下降0.87%、期货价格下降2.41%。主要市场中纽约WTI原油现货价格为每桶76.32美元、比上月上升1.3%, 期货价格为每桶76.53美元、比上月上升0.13%;伦敦布伦特原油现货价格为每桶76.23美元、比上月上升1.71%, 期货价格为75.34美元、比上月下降1.18%。
市场波动 篇5
全国政协常委、农业部市场与经济信息司司长钱克明23日在全国政协十一届常委会第十次会议上代表全国政协委员、中央农村工作领导小组办公室主任陈锡文作联合发言时指出，部分农产品市场价格出现波动，根本问题在于农产品市场体系的不健全和不规范。
“近年来，我国生猪等某些农产品价格频繁出现市场波动的现象，去冬今春以来，大蒜、绿豆等小品种市场价格又发生异常波动。原因很多，但根本问题还在于农产品市场体系的不健全和不规范，尤其是流通领域层层倒手批发、层层加码加价，导致消费者多花了钱，农民却难以得到实惠。”钱克明说。陈锡文、钱克明建议，要着力建设规范的农产品市场体系，加快建立以农民专业合作组织为基础的农产品市场体系，鼓励农民专业合作组织的产品直接进入批发市场，鼓励发展农超对接等营销模式，减少流通环节，降低流通费用。要引导加工流通等龙头企业与农民专业合作组织相结合，建立稳定的生产基地，与农民结成风险共担、利益均沾的共同体。
他们还建议，要加强对农产品期货市场和其他各类远期合同市场的监管，遏制过度投机和炒作行为，保持农产品供求和市场价格的基本稳定。
陈锡文、钱克明同时指出，从当前的某些迹象看，我国粮食等主要农产品的供给和保障水平仍不容乐观。一是大豆、食用植物油等大宗农产品进口不断增加；二是自然灾害对农业生产的不利影响不断加深；三是部分农产品市场价格出现不正常波动；四是粮棉油生产效益低下，农民增收困难。针对这些情况，陈锡文、钱克明建议，必须加快现代农业建设的步伐，增强农业持续稳定发展的能力。要毫不动摇地坚持最严格的耕地保护制度和最严格的节约用地制度，大力改造中低产田，建设高标准的高产稳产农田，不断提高土地产出率；大力加强农田水利设施建设，形成以政府为主导、吸引更多社会资金投入农田水利建设的新机制；以种业为重点加快推进农业科技进步，整合我国种业科研推广力量，打造我国自己的航母级种业企业，满足农民发展生产的需求并提高国际竞争力；加快完善农民专业合作组织和农业社会化服务体系，降低农业生产各环节的成本，提高农民抵御风险的能力。
编辑：许冬晖
作者：吴晶晶、隋笑飞
河南万邦市场：菜价小幅波动 篇6
本周蔬菜价格与上周同期相比上涨明显的有西葫芦、油麦菜，涨幅为44.4%-48.1%。西葫芦产自山东和山西长治，山东西葫芦价格稍贵，价格在0.50元/斤，其质量较好，大小均匀，且是精装；山西长治西葫芦价格在0.50元/斤，质量一般，导致其均价上涨。油麦菜产自北京和本地，由于北京油麦菜质量较好，且干净，是泡沫箱装，本地油麦菜是散装，其均价上涨。
蔬菜价格与上周同期相比下降较明显的有：娃娃菜、紫长茄、西红柿，降幅分别为：66.7%、60%、53%。紫长茄产自山东，由于前期属于刚上市阶段，价格稍高，本周上市量较大，导致价格下降。西红柿产自云南和新乡，据商户介绍，云南西红柿属于大棚种植，颜色虽然鲜艳，但是味道不如本地种植的，价格一直抬不高；而本地西红柿上市量较多，需求量大，导致其价格下降。
预计，近期蔬菜价格将会小幅波动，但波动不大，交易量将会持续活跃。
石家庄电力市场动态波动周期研究 篇7
无论何种经济现象, 在其发展过程中必然客观存在着周期波动规律, 电力市场的发展也不例外, 电力市场周期波动是电力经济在运行过程中出现的周期性扩张与收缩的现象。正确认识和把握电力市场发展的周期波动规律, 有助于从整体上实现电力工业持续、稳定和健康的发展, 避免因出现大起大落危害电力工业及整个国民经济的持续稳定, 有助于指导参与电力系统运行的各方顺应周期波动而选择相应策略。
对社会经济系统的发展趋势进行辨识与度量, 人们多用回归分析法求得时间序列的各次多项式或指数函数方程, 再通过检验对比确定最佳拟合曲线, 作为辨识函数。但这种静态的描述对于经济系统分析是不够的, 难以反映经济发展速度与已达到的经济水平之间的动态关系。以往诸多研究成果使用不同的数学工具对电力发展的特征进行了研究, 而忽视了电力市场本身所隐含的周期性变化规律, 缺乏一种有效地认识、描述电力市场周期波动的方法。本文利用灰色理论建模的方法分析石家庄电力市场波动周期的变化特征。
二、灰色模型周期项和趋势项分解
石家庄, 河北省省会, 面积1 5 8 4 8平方公里, 供电人口9 4 0万人。石家庄是以医药、纺织为主的制造业基地。目前医药、纺织、食品加工与制造、皮革毛皮羽绒及其制品、石油加工及炼焦、化学原料已经成为优势产业, 其中医药、纺织业为支柱产业, 商贸流通服务业已成为石家庄第三产业的重要支柱。
研究电力市场周期性, 首先应辨识电力需求发展趋势这一基准线, 度量出各个时刻发展水平的大小, 然后才能确定波动的方向与大小。设原始序列是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列, 定义为其中的趋势项成分, 定义为其中的周期项成分, 则 (1) 以下介绍利用灰色系统理论从中把趋势项和周期项分离出来。
定义1对原始数据序列作一次累加生成, 得:
其中,
对作紧邻均值生成, 令
对建立一阶线性微分方程模型
对参数序列进行最小二乘估计, 得
其中
解微分方程式 (2) , 得其时间响应式
求的模拟值
对作一次累减生成, 得时间序列的趋势成分的值。
其中 (4)
根据石家庄地区1983年～2007年不同历史时期售电量构建灰色模型, 求解得:
则式 (3) 的时间响应函数为:
最后利用式 (4) 、式 (1) 计算分别得到石家庄电力市场的趋势项和周期项, 并作图, 图1所示。
三、动态波动周期特征分析
1983年～2007年25年间, 石家庄电力市场年平均增长率为8.8 6%, 波动周期为8年左右。周期波动最明显的特点是整体呈现“扩张-增长”型发展, 没有出现绝对额的下降, 表现出明显的中长期周期波动现象;1 9 8 3年～2 0 0 2年波动幅度相对平稳, 2002年后周期波动振幅开始增大。在上述分析结合其他一些随机因素的干扰, 石家庄电力市场发展可以划分为以下几个阶段:
第一周期:1983年～1990年。
这个阶段是中国改革开放全面展开阶段, 年平均增长率为6.91%, 1987年后钢铁、有色金属和煤炭工业等耗能行业开始实行全行业投入产出承包, 企业生产积极性极大提高, 从而带动了整个电力市场一直处于较快扩张时期。然而经济的过度扩张也带来了一系列尖锐矛盾, 表现为投资、信贷、消费的同时膨胀超过了经济本身的承受能力。对此1 9 8 8年为抑制经济过热, 政府果断采取了急刹车的经济政策, 并快速实现了经济“硬着陆”, 直至1990年结束。
第二周期:1990年～1998年。
自1991年起, 电力需求增长率连续4年处于平稳快速扩张阶段, 这主要是因为1992年中国在邓小平同志南巡重要谈话和十四大精神指导下, 沿着建设有中国特色社会主义道路迅速前进, 国民经济在调整中不断发展。1994年经济再次出现过热, 政府开始着重加强和改善宏观经济调控, 优化产业结构, 全面加紧建立社会主义市场经济体制。1996年《电力法》颁布规定“实行谁投资谁受益的原则”, 充分调动了各方面办电的积极性, 电力供需形势发生了根本性的转折, 连续多年的缺电局面得以扭转, 1 9 9 8年电力供需实现基本平衡。在这种背景下1 9 9 8年后电力建设出现滞后状态, 从1999年的“三年不上火电项目”到2004年的大规模“批发”电站建设项目, 2 0 0 3年开始电力需求与供给矛盾极为突出。
第三周期:1998年～2002年。
1998年新一届政府成立后从下半年开始, 为扩大内需, 减少亚洲金融危机带来的负面影响。我国开始加大基础建设投资, 从而拉动了钢铁、水泥、建材、化工等高耗能行业的迅速发展。在国家连续3年实施积极的财政政策和有效扩大内需, 国有企业改革与脱困3年目标基本实现, 1 9 9 9年开始实施的“西部大开发”战略, 以及世界经济出现明显好转等因素推动下, 2000年～2001年虽处于扩张状态, 但受前期电力供需平衡的影响, 扩张幅度有所减缓, 并与2002年转入收缩期。
第四周期:2002年～至今。
2002年中国加入WTO后, 进出口贸易激增。国家继续鼓励投资和消费政策, 同时加大货币供应量以及促进货币的流动性。工业和第三产业增长速度加快。主要特点是电力发展增长较经济增长的波动幅度大, 年平均增长率为11.83%。2002年“十六大”以后, 在推动产业结构升级和加快城市化等中长期目标方面所采取的政策的影响下, 传统重工业, 尤其是“高电耗”行业迅速增长。随着国家经济制度的不断完善和经济政策的适当调整, 电力发展随经济发展持续快速增长, 从2002年的收缩期迅速转入2003年开始的高速上升阶段一直到现在。
从电力增长趋势来看, “十七大”以后随国家节能减排工作与适度从紧的财政政策不断加强, 污染大企业、高能耗行业、固定资产投资将会受到一定的抑制, 通过周期分析可以推算, 2009年前后, 石家庄电力市场可能会出现新的拐点。
四、结论
本文通过对电力系统波动周期的分析研究可以看出灰色系统理论的数学建模思想有着深刻的经济内涵。当实际统计值高于趋势量时波动量增加表明系统处于扩张状态;当实际统计值低于趋势量时波动量减少, 则表明系统处于收缩状态。在运用灰色动态模型对经济趋势进行度量时, 可直接应用原始数据列与模型拟合值之差的符号, 判别系统在各时刻所处的状态, 即当残差符号为正值的时段, 反映系统处于扩张期, 而残差符号为负值的时段, 则反映系统处于收缩期, 再以“波峰”、“波谷”确定其发展周期。结果证明在进行波动周期分析时运用灰色系统理论结果具有一定的精度和可靠性, 具有一定的理论与应用价值。
参考文献
[1]邓聚龙:灰色控制系统[M].武汉:华中工学院出版社, 1985.
[2]温铁军:经济周期与发展[J].中国软科学, 1996 (9) :31-43.
市场波动 篇8
关键词：经济危机,国际油价,石油供需,石油市场
1. 金融危机之前世界石油市场的状况
石油作为经济发展所必需的主要能源, 尤其是在21世纪以来, 在经济快速发展的背景下, 石油价格总体趋势不断走高, 但是由于种种因素的影响, 整个世界石油市场的环境也在不断的发生着变化。2000年世界原油平均现货价格为27.53美元/桶, 2001年“9.11”事件后, 油价下跌, 2001年全年原油价格平均至21.82美元/桶。2002年以来, 随着全球经济的缓慢复苏和随后的加快增长, 油价呈持续上升趋势, 2008原油现货价格更是达到了近150美元/桶, 08年全年油价均价为96.00美元/桶。
1.1 主要产油区原油产量分析
下面对2003年到2007年世界各主要产油地区产量的变化进行分析:
单位:亿吨
(数据来源:美国《油气杂志》2003年-2007年12月刊)
从表1中的数据显示我们可以看出, 2003年以来, 世界原油产量较20世纪90年代的增长有所加快, 产油区主要分布在中东、欧洲和中亚以及美洲地区。2007年世界石油产量排名前5位的国家分别是沙特阿拉伯、俄罗斯、美国、伊朗和墨西哥, 产量合计约占世界总产量的43%。
1.2 主要地区石油消费量分析
1) 从表2中的数据我们可以看出, 世界石油年均消费主要呈现出增长趋势。进入21世纪以来, 由于世界经济的逐步复苏和加快增长, 世界石油消费也有了很大幅度的增长。石油消费增长主要来自于亚太地区、北美地区和中东地区。
2) 石油消费主要集中在发达国家和经济发展较快的发展中国家。北美地区一直保持世界总消费量的30%左右, 其中大部分的消费量来自美国。尽管美国石油产量逐年下滑, 但并没有影响其石油消费的增长。亚太地区石油消费所占比例也正在逐步提高, 韩国、印度、印度尼西亚和泰国经过上世纪90年代石油消费的高速增长后, 在2000年以来消费速度明显放缓, 而中国石油消费增长依然强劲。
单位:百万吨
2. 金融危机下的世界石油市场
2008年上半年, 国际市场石油价格延续了前几年上涨之势加速上涨, 至7月2日欧佩克油价创下每桶140.73美元的历史高位, 7月11日纽约原油期货价格达到146.20美元的历史高位 (盘中曾创出每桶147.27美元的历史新高) 。此后, 油价维持走低之势。至12月23日, 欧佩克 (石油输出国组织) 公布的欧佩克市场监督原油一揽子价格 (以下简称欧佩克油价) 为每桶34.49美元。这是自2004年7月以来, 欧佩克油价首次降到35美元以下。12月24日, 美国纽约市场原油期货价格为每桶36.22美元, 为2004年7月13日以来首次跌破40美元。与年内高点相比, 两者近期下跌幅度高达75.5%, 是1981年以来最剧烈的一次下跌。今年以来, 石油价格虽有起落, 但大体仍处于40美元/桶左右的低位。下图是前两年石油价格的剧烈波动的大致走向:
低位价格是石油价格泡沫破灭的必然结果。2004年至2008年上半年, 包括石油在内的国际市场初级产品价格大幅上涨, 既有需求强劲增长的原因和价格周期因素的作用, 也有长期以来流动性泛滥而导致的泡沫成分。2007年8月份美国次贷危机爆发后, 大量资本从金融市场撤出, 转入商品期货市场, 一度吹大了初级产品价格泡沫。正如同房地产价格泡沫不可持续一样, 严重脱离了世界经济基本面的初级产品价格泡沫也不可持续。在2008年9月份全球金融危机爆发之后, 世界经济下行风险迅速加大, 预期商品需求下滑, 加上信贷紧缩导致期货市场失血, 此前炒作期货的投机资金大量撤离期市并涌入国债市场和黄金市场避险, 石油期货价格泡沫迅速破灭, 价格快速下跌。
3. 国际原油价格暴涨暴跌原因分析
虽然有强大的需求支撑, 然而2008年的油市却因次贷危机而情势急转直下。尤其是在其经历了2007年美联储为刺激经济而一举降息50个点后的疯狂上涨局面后, 价格的突降形成了一个明确的周期拐点。油价的下跌撕破了华尔街神话的冰山一角, 使投资者认识到次贷危机的危害性比先前想象的更为严重, 也扭转了期货市场的情势。在百年一遇的危机面前, 石油的供需不再是其价格的决定因素, 然而作为具有一定价值的商品, 纵使美国金融体系崩溃, 石油依然不会一文不值。
3.1 油市中的政治
石油从不是一个孤立商品, 历来是政治商品, 早在20世纪之初就属战略资源。高油价对于石油出口国来说无疑有利, 但最大的受益者依旧是西方工业大国的石油寡头和金融投机商。这其中错综复杂的关系, 很能反映当代国际政治经济的现实。
从需求来讲, 新兴经济体对石油需求旺盛, 而发达国家的石油消耗减少有限, 而油价上升使得近年来石油需求膨胀的国家的资金源源不断流入华尔街金融玩家的荷包, 在这个资金回流的过程中, 累积在新兴市场国家的庞大储备大幅下降, 与此对应的美国对外负债大幅下降。而美国过度消费的巨大成本自然很大程度上由承载着全球庞大制造业的新兴市场国家经济体来承担。
3.2 关联市场———天然气风景独好
天然气市场的局势也如同油市一样风高浪急。由于天然气的二氧化碳排放量远低于原油和煤炭, 随着全球能源需求上涨、环保要求更严格以及核能和风能等可替代能源开发相对缓慢, 天然气目前正受到大力追捧。这种热度给天然气供应带来压力, 导致了天然气价格的居高不下。
4. 世界石油市场前景展望
当前处于低位的国际石油价格是低水平需求条件下的均衡价格, 中短期内难以改变, 由此判断当前较低水平将维持一年左右。供求关系的逆转主要表现为需求不足。一方面, 2005-2007年快速增长的世界经济在2008年下半年转为低速增长, 甚至滑向衰退, 导致石油需求下降。另一方面, 欧佩克减产政策执行不力, 石油供应未明显减少。
然而, 当前石油价格被打压到低位的主要原因是全球金融危机所造成的信贷紧缩和世界经济衰退, 以及由于美国次贷危机前一阶段形成的期货价格泡沫的迅速破灭, 无论是金融危机还是经济周期因素, 都只是暂时现象, 这并未显著改变石油供求的基本面, 相反, 近期各国采取救市措施, 向市场注入了大量的流动性, 却因目前货币创造机制失灵而造成流动性紧缩, 一旦金融危机平息, 世界经济复苏, 全球流动性将再度膨胀, 造成包括石油在内的初级产品价格的再度上涨。
1) 市场上潜在的流动性不断积累。面对百年一遇的全球金融危机, 以美日欧等发达国家为主, 不少发展中国家参与的全球救市行动中, 最主要的就是向金融市场注资, 其中相当大一部分为基础货币投放。从2007年底以来, 美联储不断创新货币政策工具, 通过支持购买商业票据和购买美国国债等措施, 扩大了相关基础货币投放。由于各金融机构去杠杆化以及补充资本金等原因, 金融市场借贷意愿低落, 金融机构普遍惜贷, 导致大量资金积淀, 货币创造机制失灵。一旦金融市场恢复正常, 暂时受制的流动性将再度在全球范围内泛滥, 造成包括石油在内的初级产品价格的再度上涨。
2) 石油供求关系紧张的基本面未改。虽然石油价格大涨大落, 但是石油供求的基本面变化不大。供给方面, 石油供给依然趋紧, 而且受投资开发成本、专业人员断代等因素影响, 石油的供给缺乏弹性。需求方面, 在过去一段时间内, 全球各国相继推出了一系列经济刺激方案, 政府扩大财政支出、央行纷纷减息以及经济结构调整, 都着力解决国内金融和宏观经济问题, 经过一定时滞后, 必将带动经济复苏, 石油长期需求依然保持强劲增长。
3) 石油投资项目被迫搁置或延迟, 石油产能扩张受限。不少在石油价格高涨期间开工的石油勘探开发项目是以预期高油价为前提的, 由于当前油价走低, 很多产油国和石油公司盈利大幅减少, 加上金融危机的影响, 很多新开工项目面临资金供应紧张和营利前景不明的双重压力而被迫搁置或延迟, 这必然会在世界经济复苏时诱发新的供应紧张。
参考文献
[1]汤湘华.2000年以来世界石油市场供需综述[J].国际石油经济, 2006, (9) .
[2]李富兵.关于当前世界石油市场的几个基本判断[J].中国矿业, 2009, (2) .
[3]张京城, 闾海琪.对国际市场石油价格走势的初步判断[J].天然气技术, 2009, (3) .
[4]宋玉春.世界石油市场回顾与展望[J].中国石油和化工, 2007.
[5]谷文艳.世界石油市场情况概述[J].国际资料信息, 2006, (6) .
市场波动 篇9
二季度开始至8月份, 生产资料市场整体价格呈现稳步回升趋势, 主要得益于钢材、有色、原油以及煤炭价格的纷纷走强。4～8月, 各月环比价格分别上升2.75%、1.44%、1.67%、2.03%和3.3%;至8月份累计同比价格下降18.1%。从与2000年12月定比价格变化情况看, 自4月份开始生产资料价格已经摆脱自去年8月份以来持续下跌和低迷不振的状况, 呈现出逐步回升的走势。
(±%)
9、10月份, 由于钢材价格的暴跌再次止住了加速回升的势头, 环比价格再次下降, 但由于市场供需持续增长, 同时考虑到去年同期价格总水平的情况, 降幅呈收窄回稳走势;1～10月份累计同比价格下降17.5%。
1 1、12月份, 时值年末, 国内生产资料市场供需持续升温, 价格呈加快上升态势, 11月份生产资料环比价格由负转正, 上升1.8%, 12月份更是呈现加速回升的态势, 环比上升2.5%;同比价格结束了长达12个月的下降走势, 全年首次出现正增长, 11月份上升4.9%, 12月份上升12.9%;全年累计同比下降14.5%;说明生产资料市场整体处于逐渐加速恢复期。
影响国内生产资料价格行情走势的主要原因有以下几个方面, 一是宏观经济方面, 我国经济整体呈现了稳步回升且不断向好的发展态势, 促进市场需求回暖的因素持续增加;二是今年以来执行的积极财政政策及适度宽松的货币政策, 在一定程度上为生产资料市场营造了良好的资金环境, 缓解了供需矛盾;三是几次价格总水平的大幅波动和监测的主要大宗商品价格的波动密不可分, 如国际石油价格出现的急剧快速回升变化, 钢材价格在4～10月份经历的强劲反弹, 急速上升, 而后一路狂跌的异常波动。
钢材价格大起大落
钢材市场价格全年呈现两头较平稳中间大起大落的走势。岁末年初, 国家振兴钢铁产业规划政策出台的利好因素推动, 市场预期看好, 钢厂普遍上调了出厂价格, 国内钢材市场价格延续了去年底反弹的行情, 价格出现持续上涨, 1月份钢材平均价格环比上涨2.9%。但由于缺乏实际需求的支撑, 春节过后价格又出现持续下降的走势, 到3月最后一周又连续下降了7周, 钢材总体价格水平在3月末4月初跌势趋于平缓。
从4月份开始, 国内钢材价格结束了春节后持续低迷态势, 开始企稳回升, 在原料价格上涨和钢厂不断上调出厂价格等因素刺激下, 钢材市场价格走出了一波强劲反弹行情, 持续了长达17周左右。
由于市场价格前期涨势过猛, 涨幅过大, 而当前国内钢材资源供给持续增加, 需求增长较慢, 市场供大于求趋势扩大;同时钢坯、焦炭、废钢和铁矿石等上游原材料价格持续下滑, 从8月中旬开始钢材价格急转直下, 一路狂跌, 9月份延续了大幅下跌走势, 当月钢材价格总水平环比降幅达到8.6%, 10月份又下降了3.8%。期间虽有短暂上涨行情, 但由于缺乏市场真实需求的支撑, 也仅仅表现为冲高回落走势。
进入11月份, 建筑、汽车制造和机电设备这钢材需求的三大支柱产业均保持较高增长水平, 下游行业整体需求旺盛。同时, 随着国际原料市场的明显好转, 国内钢坯、铁矿石、焦炭、废钢和燃料油等原料价格上扬趋势明显, 价格持续走高;11月19日, 国家发改委宣布上调非居民用电价格, 每度上调2.8分, 对钢铁等耗电量较大的生产企业来说, 生产成本明显提高。加上铁矿石明年协议价格的强烈上涨预期, 成本因素推动钢材价格上涨越加明显。再加上北方的极端气候严重影响了钢材正常的运输秩序, 受大雪影响, 钢材资源流动性减弱, 助推了钢材价格上扬。11月份, 钢材市场价格整体触底回升, 8月中旬开始的阶段性回落调整宣告结束。11月份环比上升2%, 12月份环比上升2.6%, 12月份同比更是结束了长达13个月的下降走势, 全年首次出现正增长, 当月同比上升1.2%, 全年累计比上年仍下降25.2%。12月份监测的主要钢材品种价格全部上升, 其中, 硅钢片、薄板、中板、优质钢材、线材价格环比分别上涨4.5%、3.9%、3.6%、3.5%和2.5%;全年累计同比分别下跌2 3.8%、22.2%、32.9%、27.1%和24.6%。
2009年末的钢市走势, 为2010年开了一个好头, 伴随全球经济形势的持续回暖, 预计2010年全球钢铁供需形势更趋好转, 钢铁生产快速恢复, 进出口规模扩大, 钢材价格有望摆脱低位徘徊的运行态势。1月份市场价格有望继续上涨, 由于原材料上涨的预期逐步加大, 2月份钢厂出厂价格有望进一步上调, 也将对市场价格起到支撑作用。不过经过前期明显拉涨过后, 后期涨幅将趋于缓和, 市场回调的压力也将明显加大。
有色金属价格波动剧烈
2009年以来, 由于全球投资性资金规模过剩, 再加上美元持续走弱, 基础金属再次受到投资者的追捧, 有色金属的金融属性明显增强, 金融化趋势导致国际有色金属期货市场价格上下波动剧烈, 进而联动到国内有色金属市场。我国有色金属市场价格基本呈现持续上升的走势, 并在4月份和8月份出现两拨大幅上扬的行情。在国际期货市场高价的影响下, 我国期货市场沪铜和沪锌10月份更是纷纷创出年内新高。
1 2 月份, 我国有色金属价格继续11月份的上涨势头, 涨幅有所加快, 月环比价格上升5.7%, 涨幅比上月增加2.9个百分点;同比价格上升68.6%;1～12月份, 累计同比价格下降20.5%, 累计平均价格与去年初相比上升幅度达到36.9%。
1 2 月份当月监测的主要有色金属品种呈现出全线上扬的行情, 其中, 锌、铜、铝、镍、锡、铅环比价格分别上升9%、6.4%、5.6%、2.3%、1.8%和0.2%;全年累计同比价格分别下降1 1.5%、2 4.1%、18.7%、35.2%、23.8%和20.8%。
化工产品价格基本平稳
进入2009年, 元旦、春节前后市场行情处于一个观望气氛浓厚的休整期, 一季度化工产品市场较为平稳;二季度, 随着商家、下游厂家节后返回市场, 以及原油、国际原材料价格一路高企的有力配合, 国内市场行情全面启动, 价格稳健上行, 尤其是4月份, 环比价格升幅达到7.3%, 5月份又继续上升了1.2%。到6月份, 随着季节性需求淡季的来临, 需求不振及观望气氛增加, 在硫酸、烧碱等部分产品价格下降的拉动下, 市场整体出现价格回调的变化, 环比价格下降1.27%, 1～6月份, 累计同比下降28.2%。
三季度, 市场价格在国际油价、外盘石化价格高开的牵引下节节攀升。进入10月份以来, 由于消费信心受挫, 市场进入理性回调阶段, 当月环比价格下降1.9%。11、12月份, 随着需求旺季来临, 市场渐渐复苏, 交易活跃, 下游企业开工增加, 需求转旺, 市场价格振荡上行, 并呈现涨幅逐渐加快的走势, 11月份环比价格上升1.5%, 1 2月份上升5.1%, 同比价格上升23.8%, 全年累计同比下降23.5%。
煤炭价格稳中上扬
2 0 0 9年以来, 在国家“扩内需、保增长”一系列措施的强烈刺激下, 煤炭市场价格在一季度触及低点后, 逐渐从底部回升, 全年呈现出旺季不旺, 淡季不淡, 前松后紧、价格先抑后扬的总体态势。
2009年初, 受金融危机的冲击, 全球经济增速明显放缓, 国内外电力、钢铁和煤化工等产业受到冲击, 导致煤炭市场资源相对充裕, 需求疲软, 价格低位徘徊。随后, 国际原油价格以及海运价格均出现持续攀升, 煤炭价格4、5月份加快上涨, 6、7月份出现小幅回调, 各月环比价格4、5月份分别上升1.5%和2.76%, 6、7月份分别下降1.75%和2.1%。
在全球经济复苏及美元贬值的推动下, 8、9月份国际煤炭市场整体表现较好, 亚太地区煤价反弹。同时, 国内主要耗煤行业发展向好, 保持稳健增长势头, 用煤需求上升, 也在支撑着煤炭价格的上扬。8月份开始, 国内煤炭市场价格进入上升通道, 当月煤炭价格环比上升1%。进入10月份, 随着世界经济恢复, 北半球逐渐进入供暖期, 国际煤炭市场需求逐渐增加, 而在国际原油价格重新走强的带动下, 国际煤炭价格也持续走高。临近年尾, 传统冬季采暖用煤拉动了市场需求, 而天气状况又严重影响了煤炭运输。煤炭贸易商开始入市, 囤煤的积极性增强, 进一步加剧了煤炭供应紧张的局面。作为国内煤炭市场价格风向标的主要煤炭发货港口秦皇岛港煤价更是连续3个月增长, 屡创年内新高。截止到2010年1月4日, 发热量为5800大卡/千克的大同优混煤秦皇岛价格为8 4 0元/吨, 5500大卡/千克的山西优混煤秦皇岛价格为790元/吨, 和2009年年初相比每吨有高达近200元的涨幅。
至12月份, 本轮上涨行情已持续了长达5个月。12月份国内煤炭市场价格环比上升高达9.9%, 同比价格全年首次出现正增长, 本月上升27.2%;全年累计同比下降22.5%。其中, 烟煤环比上升10%, 无烟煤环比上升9.6%;全年累计同比烟煤及无烟煤分别下降21%和23%。
随着外围经济的逐步回暖以及油价等大宗商品价格的反弹, 加之北半球冬季用煤增加, 预计国际煤炭价格未来仍将呈上升趋势, 将对国内煤价形成有利支撑。另一方面, 国内煤炭市场的需求旺盛, 冬季取暖等因素的持续作用, 煤炭供应偏紧的情况预计将持续到3月份。
成品油价格跟随国际原油市场价格波动上行
2009年我国成品油价格主要跟随国际原油市场变化动态调整。由于国际石油市场需求下降, 一季度, 国际原油价格基本维持在每桶40美元下方低位徘徊。同时, 国内市场需求明显下降, 我国成品油市场价格呈现持续走低的行情。3月25日, 国家发改委发出通知上调成品油价格, 国内主要油品价格才结束了持续下跌的状况。
随后, 国际油价持续大幅上涨, 国际原油在5月份平均涨幅接近30%, 创十年来最大单月涨幅;6月份继续上冲至每桶70美元附近震荡, 6月3 0日零时, 国家发改委发出通知, 再度将汽、柴油批发价格每吨上调了600元, 成品油价格二季度各月环比价格平均升幅高达7.83%。截止到12月31日, 原油价格已再度逼近80美元/桶, 并在2010年的第一个交易日一举突破80美元大关。
受国家调价的后续影响, 12月份成品油环比价格上升0.4%;同比价格上升16%;全年累计同比下降10%。
建材及木材产品价格基本平稳
我国玻璃、水泥以及木材等产品价格2009年基本保持平稳, 波动不大。其中水泥价格年末几个月由于房地产开工项目的增加市场需求转旺, 价格有小幅回升, 全年累计同比仍下降2.1%, 平板玻璃累计同比上升2.8%, 木材产品价格累计同比下降3.1%。
在全球经济复苏和需求预期增加的大环境下, 国家出台的多项扶持措施, 意在改善经济环境, 稳定市场;宽松的货币政策, 为市场购买领域正常运作提供了充裕的资金保证, 对2010年市场走势起到了至关重要的作用。2010年生产资料市场有望延续2009年稳定发展的走势, 供给稳定增加, 需求持续回暖, 市场价格步入上升通道。
我国外汇市场波动性的实证研究 篇10
随着经济全球化和金融自由化, 2006年2月份我国外汇储备已达到8 536亿美元, 超过日本外汇储备跃居世界第一。丰厚的外汇储备是一把“双刃剑”。一方面, 巨额外汇储备为中国国民经济安全构成了一道厚实的“城墙”;另一方面, 身背“全球最大外汇储备”的重担, 中国所面临的潜在的金融风险也更大了。因此, 如何进行外汇的管理和投资, 成为整个国家乃至每个投资者和研究者所关注的一个热点。进行外汇的管理和投资的关键之一是准确掌握外汇波动率的变化规律。本文的主要目的就是为我国外汇市场的三个重要币种的波动率建立合理可靠的模型。
一、GARCH、TGARCH、EGARCH模型概述
Bollerslev (1986) 把ARCH模型发展为广义自回归条件异方差模型, 即GARCH模型[1]。GARCH模型的定义如下:一个随机变量Xt有P阶自回归表示形式AR (P) , 如果:
则称序列{εt}服从广义的ARCH过程, 即GARCH (p, q) 过程, 记作εt (其中εt为误差项, ht为εt在时刻t的条件方差, νt服从标准正态分布) 。如果, 则称εt□GARCH (p, q) 是稳定过程。
GARCH模型的优点在于解决了ARCH (p) 模型中阶数p较大问题, 减少了估计量, 比ARCH模型具有更高的效益, 但经典GARCH模型也依然有缺点, 比如, GARCH模型不能很好地刻画金融市场普遍存在的所谓“杠杆效应”。为了弥补这一缺陷, Zakoian和Nelson又分别提出TGARCH模型和E-GARCH模型。
(一) TGARCH模型[2]
TGARCH (Threshold GARCH) 模型在经典GARCH模型的基础上最先由zakojan (1990) 提出, 将条件方差定义为:
其中, dt是一个名义变量:
在这个模型中, 由于引入dt, 汇率上涨信息 (εt>0) 和下跌信息 (εt<0) 对条件方差的作用效果不同。上涨时φε2t-idt-1=0, 其影响可用系数代表, 下跌时为。若φ≠0, 则说明信息作用是非对称的;如果φ>0, 则表明存在杠杆效应。
(二) EGARCH模型[2]
EGARCH模型, 即指数 (Exponential) GARCH模型, 由Nelson在1991年提出, 模型的条件方差定义为:
模型中, 条件方差采用了自然对数形式, 意味着ht非负且杠杆效应是指数型的。式中, φi表示杠杆效应系数, 若φ≠0, 说明信息作用非对称;当φi<0时, 杠杆效应显著。EGARCH模型的优点在于克服了ht非负限制的障碍。
众所周知, 在我国的外汇市场上, 利多和利空的消息对汇率的波动也会产生不同程度的影响, 通常利空消息对波动率的冲击更大。综上, 我们决定主要选取TGRACH模型和E-GARCH模型来对我国外汇市场进行分析。
二、实证分析与预测
(一) 数据及其统计分析
本文选取的数据是中国外汇市场上具有代表性的日元、美元、港元/人民币的每日汇率数据, 从1995年1月1日至2004年1月1日, 分别共2 267个。数据均来自国家外汇管理局 (http://www.safe.gov.cn) 。
在对时间序列数据进行处理时, 先对数据取自然对数变换, 即Zt=log Pt (其中Pt表示汇率) , 再进行一阶差分后乘以100[3], 得Rt=100* (log Pt-log Pt-1) , Rt即为这三种汇率的收益率。借助EViews软件, 对这三种汇率收益率序列进行了基本统计, 发现这三种汇率收益率的波动呈现尖峰厚尾性, 并且这三种汇率收益率不服从正态分布。
(二) ARCH效应的检验
序列是否存在ARCH效应, 最常用的检验方法是拉格朗日乘数法, 即LM检验[2]。本文采用此法首先对日元/人民币收益率进行检验。通过对汇率收益率作折线图, 发现该收益率序列是平稳的, 于是对其作普通最小二乘法 (OLS) 回归, 在5%的显著性水平下, 根据回归系数的相伴概率及AIC准则和SC准则, 得到回归方程
括号里的系数是t-统计量的值。这里得到了残差序列, 记其为CC。
对CC进行相关性检验, 由于滞后36阶的Q统计量的P值均大于0.05, 所以接受原假设, 即序列CC不存在自相关。
对CC序列进行ARCH效应检验。在q=10时, Obs*R-squared的值为65.79483, 相伴概率P值为0.00, 这说明在5%的显著性水平下, 存在高阶ARCH (q) 效应。由于一个高阶的ARCH模型可以用一个低阶的GARCH模型代替, 所以用GARCH (p, q) 模型进行估计。
(三) 建模
运用AIC和SC准则及对数似然比的值来分别确定GARCH模型、TGARCH模型、EGARCH模型的阶数。通过比较, 最终选择GARCH (2, 2) 模型、TGARCH (2, 2) 模型、E-GARCH (2, 1) 模型来拟合日元/人民币收益率的波动。
同日元/人民币汇率收益率处理方法一样, 通过ARCH效应的检验以及模型的阶数分析可知, 用EGARCH (2, 2) 模型拟合美元/人民币和港元/人民币收益率的效果更好, 从而我们开始进行模型的参数估计。
由表1可以看出:港元/人民币的杠杆效应最为显著, φ1和φ2均为负, 则表明第t-2期和t-1期的负面信息均对第t期的价格产生大的冲击;美元/人民币次之, φ1<0和φ2>0, 则表明第t-1期的信息对第t期的价格产生大的冲击, 而第t-2期则没有;日元/人民币的杠杆效应相对弱些, φ1>0和φ2<0, 则表明杠杆效应具有滞后现象。
(四) 基于GARCH类模型的预测
预测时段为2004年1月1日至2004年1月9日, 共5个数据。用GARCH (2, 2) 、TGARCH (2, 2) 、EGARCH (1, 2) 模型分别对日元/人民币收益率的波动率 (方差) 进行预测;用GARCH (2, 2) 、TGARCH (1, 1) 、EGARCH (2, 2) 模型分别对美元/人民币收益率的波动率 (方差) 进行预测。预测结果如下表。
预测时段真实数据 (收益率的残差) 有两个特点:其一, 样本容量小;其二, 数据平稳。因此, 我们可考虑用样本方差来替代预测时段的真实波动率, 这样, 我们可以得到日元/人民币的波动率为0.195957;美元/人民币的波动率为2.75E-06。我们与上表一比较, 则表明:使用EGARCH预测模型, 能够取得较好的预测结果, 特别是日元/人民币的预测更为精准。用三种模型进行预测都表明日元/人民币和美元/人民币的波动率在预测区间内都是稳定上升的。
(五) 讨论
前面的工作是建立在1995.1.1—2004.1.1区间长度为2 267的数据基础上。如果选取2002.4.1—2006.4.1这个时间段的数据进行研究, 经LM检验知ARCH效应根本不存在, 究竟用什么模型来建模, 这值得进一步的研究。
三、结论
本文对1995—2004年中国外汇市场上具有代表性的三种外汇汇率的波动性作了实证分析。结果表明, 在这段时间内确实存在着显著的GARCH效应。基于国际外汇市场普遍存在的杠杆效应现象, 我们采用了TGARCH、EGARCH模型作为备选模型。通过比较, 我们发现EGARCH (2, 1) 能较好地刻画日元/人民币的波动, EGARCH (2, 2) 能较好地刻画美元/人民币、港元/人民币的波动, 而且这三种汇率都存在着比较明显的杠杆效应。
参考文献
[1]Bollerlev, T.Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity[J].Journal of Econometrics, 1986, (31) :307-327.
[2]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社, 2002.
以长期目标因应市场短期波动 篇11
当卖茶叶蛋的老太太都开始投身股市时,市场的暗潮也将更為跌宕起伏。在起伏不定中,如何保证收益,心态稳定胜过一切。
随着投资市场的起伏不定,投资者的心态亦基本呈现与之相应的漂浮。而受创于金融危机带来的影响,自2009年以来,大陆资本市场一直处於起起伏伏的动盪中。此时,保持平衡的心态会在很大程度上对投资者渡过投资危机起到帮助作用。
危机过后心态应更平和
市场的起伏不定往往也是不少投资者的心情「晴雨錶」来源。
「2008年整个市场的表现并不是特别乐观,所以很多投资者的心态特别差。」兴业全球基金管理有限公司市场部管道销售总监张程分析认為,2008年投资者情绪的不甚乐观影响了他们对2009年的预期。但恰恰相反,2009年的市场表现去大大超过了2008年年底时的预期。「经歷一年多金融危机变化以后,2010年的投资者的心态趋於平和,更加成熟。」这是他的感受。
这种心态趋向成熟的关键,是基於很多投资者在经济復苏的2009年裡取得了相对不错的收益,因此导致其心态上更加平和、更加成熟。就市场投资方式而言,心态成熟的表现是「整个2008年市场大幅下跌的经歷,导致当时很多投资者转而一掷千金买股票型基金,一直到现在开始学会配置,学会定投。」
同样的,华夏基金副总裁吴志军对此亦有相同的认识。「这些年来投资者越来越成熟,在金融投资方面也越来越有经验。」
但他也提醒说,几乎很少人能够在短期的判断裡就赚到钱,如果投资者在战略上已经找对了方向,并做了佈局,更不应因受到短期波动的影响而有所调整。他建议投资者最好可以设定出一个长期的目标,保持有很好的投资心态,而这,对投资者来讲尤為重要。
儘管心态非常重要,但投资者也不能忽略对自己投资產品的了解。市场上有不同的投资种类和產业,比如股票基金、债券或货币类基金等產品,完全具有不同的风险、收益,他举例说,如果投资的是指数基金类產品,投资者则应多关注该基金跟所追踪的指数收益率之间的差距,而不是只看超过指数多少。「一定要知道自己投资的是什麼產品,自己是否已经足够了解该產品的投资性质与市场变化。」
悲观行情更需把握机会
有分析认為,目前整体经济依然处於恢復型上涨阶段,这对股市而言无疑是利好消息。「作為投资者,要充分把握经济恢復型上扬过程中的机会。」光大保德信基金管理有限公司北京分公司总经理朱冠宇认為,目前阶段应该是处於一个相对安全的投资区域。
「无论是投资股票还是投资基金,现在应该说都是一个投资的时候。」他分析说,刚经歷完过去一年多的危机,应该会出现一个行情相对底部的时间段,而且在市场上扬的初期,往往市场观点的分歧都会相当大。因此他则建议投资者在此相对安全的投资阶段,多判断市场走向,「但目前还是比较适宜投资。」
安全区域内适宜投资,但比照危机中的一年,市场行情低落时,投资者该何去何从?
国海富兰克林总经理金哲非则认為:「正如泡沫的膨胀、破灭不可避免一样,经济週期、牛熊市的交替转换也是不可避免的。无数次熊市的歷史告诉我们:最悲观的时候,却往往是最需要勇气去把握投资机会的时候。只有这样,才能取得好的长期收益。」
早前曾有市场人士分析,近几年的股市投资呈现「估值标準絮乱」、「投资行為短期化」的特徵,大陆市场对股票的估值一直缺乏稳定而明确的标準,而在2008年曾以短线投资获得利益的现象一度成為主流,但他也指出,这种过於频繁的交易,对市场的发展并非有利。
如何才能获得收益?除了保持稳定的心态、放眼长远趋势之外,风险控制也成為关键,毕竟惟有将风险分散到不同的投资產品中,不至於一下子颗粒无收,损失惨重。
【BOX】香港股神曹仁超的投资心法
◎. 一年内最赚钱项目通常只有两、叁个,不可能天天都有。请投资者减少每年买卖次数, 做神枪手不要做机关枪手(乱扫一通);
◎. 不要尝试捉住下跌中的刀已是老生常谈,但不少人一犯再犯;
◎. 大部分日子不要炒卖低价股,只有在极少数日子裡低价股才可跑赢大市;
◎. 2007年11月开始,香港股市已进入Trader’s Market,不再是「买入后长期持有」的日子;
◎. 如果你没有去别人的「婚礼」,请也不要参加别人的「丧礼」。多少人眼见一隻股份由1元升上2元,再由2元升上3元、4元、5元、6元、7元、8元……最后忍不住手在9元买入,然后看着他的股价由9元回落到8元、7元、6元……机会失去了,就让它溜走吧!
我国融资融券与股票市场波动 篇12
融资融券业务也叫信用交易或保证金交易。2010年3月31日起, 我国正式开通融资融券交易系统, 开始接受试点会员融资融券交易申报, 融资融券业务正式启动。从经验上面来说, 融资融券能够以小搏大, 是一种杠杆交易, 同时引入的卖空机制可以使投资者在股票价格下降的时候也能获得盈利的机会, 避免了单边市的情况。融资融券对股票市场的影响也主要是通过杠杆交易机制和卖空交易机制。
2 融资融券对股市波动性的相关研究
2.1 经验观察
融资融券能够以少量的资金操纵更多的股票, 所以能够放大对证券的供需。杠杆交易是一把双刃剑, 一方面放大了投资者的投资能力, 使得投资者能够用较少的资金获得更大的收益, 这样就会在一定程度上放大资金和证券的供求, 增加市场中的交易量, 给市场注入更多的流动性。流动性越强的市场往往能够更好地抵御外部冲击, 从理论上来说, 融资融券交易的开展具有稳定市场的作用。但是杠杆交易在带来更多收益的同时也加大了股票投资的风险。尤其因为它的投机性, 据新闻报道, 一名长沙男子用四倍融资杠杆重仓了重组后的中国中车, 中国中车股票两个跌停赔光了170万的本金。这种投机和一哄而上具有助涨助跌的效应, 可能会加大股票市场的波动性。
卖空交易机制对股市波动性的影响也具有两面性。在卖空受限的市场上, 投资者只能通过做多这种方式从价格的上涨中获利, 市场呈现出单边运行的态势, 很容易引起巨幅波动。融资融券通过引入做空渠道可以给投资者双向获利的机会, 价格上涨的时候做多赚钱, 价格下跌的时候做空也可以获利。做空机制从理论上来说解决了单边市的状况。这样避免了证券价格的单边波动, 能够起到稳定股价, 降低市场波动的作用。另一方面, 因为杠杆的存在, 卖空机制也可能被滥用, 市场操纵者可能利用这一机制人为地增加市场空头力量, 导致股票的供需失衡, 加大股票市场的波动。
2.2 学术研究
从学术的角度, 融资融券在我国发展的五年多的时间里, 很多学者开始关注并且对融资融券展开研究, 但研究大多集中在波动性和流动性方面。关于融资融券业务对股票市场波动性的影响的研究至今没有一个统一的观点, 大致可以分为以下三类。
2.2.1 融资融券业务加大了股市的波动性
王晓云, 潘庭庭, 姚欣 (2015) 利用VAR模型和Granger因果关系检验以及脉冲响应函数, 实证结果显示融资融券与股市波动性之间存在显著相关关系, 融资融券是股市波动性的格兰杰原因, 股市波动也是融资融券的格兰杰原因。王旻, 廖士光, 吴淑琨 (2008) 基于中国台湾证券市场的经验, 研究结果表明融资买有助于提升整个市场的流动性水平, 但是融券卖空交易对市场流动性没有显著影响;融资和融券显著影响整个市场的波动性水平。陈作章等人 (2014) 以上海证券交易所的融资买入额和融券卖出量对上证指数波动性的实证分析中发现, 融资业务对股市波动影响显著, 且正相关, 融券业务发展缓慢, 业务量较小, 对股市波动不显著。
2.2.2 融资融券业务降低了股市的波动性
谭平 (2014) 基于沪深300指数, 通过GARCH (1, 1) 模型和TARCH (1, 1) 模型, 发现融资融券在一定程度上能够降低股市的波动性, 并且对波动性的影响具有杠杆作用。张木点石 (2015) 通过GARCH (1, 1) 模型研究融资融券对上证50、上证综指波动性的影响, 实证结果显示融资融券推出后, 我国股市的波动性显著减小, 但是减小股市波动的幅度有限。冯玉梅, 陈轩, 张玲 (2015) 研究发现, 试点期间融资相对于融券更能平抑波动, 转常规后融券平抑股价波动的功能开始显现, 但两个阶段的影响系数均较小。宋常, 陈茜 (2015) 发现买空能够有效降低市场波动性, 卖空对市场波动的影响不显著
2.2.3 融资融券业务对股市波动没有影响
胡雅君, 邹馨 (2015) 运用沪市保险股票数据实证得出融资融券业务可以提高保险股市流动性, 但对保险股市波动性影响不显著的结论。郑晓亚, 闫慧, 刘飞 (2015) 研究发现融资融券业务对我国股票市场长期波动性影响并不显著, 相关性分析发现融资融券业务在发展初期的规模局限或是影响不显著的主因。
3 我国融资融券业务发展现状
我国融资融券的发展大致分为两个阶段, 即“加杠杆”阶段和“去杠杆”阶段。
“加杠杆”阶段即2010年3月到2015年6月18日, 在融资融券业务开展初期, 监管层逐渐降低融资融券业务的参与门槛, 比如增加开展融资融券业务的券商家数, 降低融资融券业务开户标准, 扩容融资融券标的证券。特别是2014年7月到2015年6月18日这一年的时间, 两融余额从4077亿元飙升到22730亿元。其中沪深两市融资余额22666.35亿元, 融券余额64亿元。足足上升了476%, 这一段时间上证指数从2000点攀升到最高的5178点, 股指涨幅150%。随着融资融券规模的不断扩张, A股日成交额也不断创新高, 并创下了惊人的世界成交记录。在这段时间, A股新增开户数也创下历史新高。图-1叠加了融资融券余额与沪深300指数走势的趋势图, 从此可以看出, 融资融券余额的走势与指数的走势基本相符, 可以说是“同进”, 在这个“加杠杆”的过程中融资融券加剧了股市的波动。
数据来源于互联网后一阶段是“去杠杆”, 即2015年6月18日到2015年9月30日。各种故事讲完了, 融资融券规模也扩张到了最大极限, 之后, A股市场便开始进入“一哄而散”的暴跌程序。杠杆暴跌与杠杆疯涨一样的可怕, 并具有强烈的“对称性”和“报复性”。这一轮股市的下跌, 从市场内部来看, 主要是“有毒资产”, 以及两融资产的泡沫堆积。传导链条是:股市泡沫堆积→投资者恐慌性杀跌→融资杠杆爆仓→融资买券者被强制平仓→市场卖盘疯狂涌出→市场被压垮并崩盘。随着“去杠杆”力度的不断加大, 融资融券余额从2.27万亿下跌到0.9千亿, 下跌超过50%, 股指下跌39%。股指出现了断崖跳水式连续下跌。从图-1中可以看出, 在这轮股市暴跌途中两融业务也呈迅速缩水状态, 这一阶段融资融券负向加剧了股市的波动。
从中国的实际经验可以看出, 泡沫堆积与融资买入额之间是互相促进的作用。在2015年上半年的股市运行中, 沪市A股指数攀升阶段, 泡沫不断堆积, 融资买入的投资者不断的追涨。当大盘在高点回调时, 泡沫破裂, 伴随着融资盘的平仓与杠杆断裂, 流动性枯竭, 大盘加速震荡。在整个过程中, 融券卖出的作用并不明显。所以在我国现状中, 融资融券实际上起到的是助长助跌的作用, 由此可以得出一个结论:我国最近一个阶段融资融券加剧了股市的波动。
4 经验与教训
从融资融券的数据可以看出, 我国融资交易和融券交易资金数量差距很大:进入2014年以后, 沪深融资融券余额差值保持在3300亿元以上, 进入2015年以后融资融券余额差值更是跨入了一万亿门槛;从2015年5月底开始融资融券余额差值更是突破两万亿大关。在本轮大牛市中, 两融余额不断扩容、不断创新高, 其中, 99%都是融资余额在单边扩张, 而融券余额则很小。其次我国股票市场投资者以散户占多数, 专业机构相对较少, 导致投资者整体结构不够理性, 易出现投机性行为, 而且做多者居多, 这样非常不利于融资融券制度发挥稳定市场的作用。
针对上述问题的分析, 在借鉴前人学者经验的基础上提出相关建议。首先要鼓励金融市场产品创新, 推行和完善转融通机制来改善融券业务远少于融资业务的局面, 充分发挥卖空机制稳定市场的作用。其次可以尝试推行无涨跌幅限制的T+0, 这个机制是最基础的市场化自我调节机制, 它可以极大地提升A股交易效率及市场有效性, 形成多空双边的充分博弈与对等博弈, 有利于股价均衡。再次加强对投资者的投资教育和风险教育, 培养理性投资者, 指导投资者做出更理性的投资操作来减少投资风险和稳定市场。
摘要：融资融券制度从2010年在我国正式推行至今已经有了五年多的时间, 越来越多的学者开始关注并且对融资融券业务进行研究, 本文主要对一些学者的相关研究做一个总结, 并且结合中国目前的股市, 对融资融券业务与中国的股市波动提出一些自己的看法。
关键词：融资融券,股市,波动性
参考文献
[1]吴国平, 谷慎.融资融券交易对我国股市波动性影响的实证研究[J].价格理论与实践, 2015 (10) .
[2]王晓云, 潘庭庭, 姚欣.融资融券对中国股市波动性影响的实证分析[J].经济师, 2015 (10) .