2009/10年度，国内棉花(资讯,行情)种植面积下降以及生长期间遭遇不利天气，造成棉花减产、品质下降，同时下游纺织行业销售顺畅，棉布、棉纱产量大增，棉花供不应需，导致棉价大幅上涨，ccindex328指数从11323元/吨上涨至18369元/吨，涨幅62%。面对于高企的棉价，涉棉企业陷于两难境地，若采购棉花则担心棉价大幅下跌，不采购棉花企业的生产经营又无法维持，唯一的解决办法就是参与棉花期货的套期保值，但是企业担心期货现货走势不一致，害怕两头受气，不敢大举进入期货进行套保。总所周知，期货主要有两大功能，价格发现和套期保值。价格发现比套期保值更有意义，因为一个有效的、反映基本面信息的期货价格是进行套期保值的关键。价格发现就是将市场信息及时有效的融入到资产的价格中，可以反映市场的效率。如果棉花期货市场运行有效，具有良好的价格发现功能，则表现在期货价格和现货价格隐含共同的有效价格，并在长期保持均衡关系。对价格发现功能的机制进行分析，不仅有助于理解不同市场的信息对价格形成的不同作用，而且有助于理解期货和现货市场之间的信息传递机制，从而制定相应的套保策略。 

　　本文主要利用E-G协整检验来分析棉花期货和现货价格之间的长期均衡关系；利用Granger因果检验来分析棉花期货和现货之间的相关引导关系；利用误差修正模型来分析棉花期货和现货之间短期的偏离向长期均衡回复的过程；最后利用Garbade-Silber模型来分析期货和现货在棉花价格的的形成中谁处于主导地位。

　　一、数据来源和数据处理

　　由于棉花期货价格的不连续性，每个合约都存在一个固定的存在的时限，为了能更好的分析棉花期货的价格发现功能，期货价格序列选取离交割月最近月份的期货合约收盘价作为代表，在最近期货合约的最后交易日后选取下一个最靠近交割月份的合约的收盘价，得到棉花期货的近月期货价格，记为{QH},现货价格选取CCidex328指数，记为{XH},时间跨度从2009年2月17日到2010年7月2日，剔除二者不同时交易的数据，供给337个样本；同时为了避免异方差的影响，对两个价格序列取自然对数，得到新的价格序列{LQH}和{LXH}。

　　二、期现走势及相关性分析

　　从图一的结果可以看出，郑商所的棉花期货近月价格和现货328指数的走势基本一致，但是328指数的波动幅度较小，价格走势较为平滑，期货价格波动相对较大；对二者进行相关性分析，相关系数为0.98，具有极高的相关性，二者价格走势同向变动的一致性很高。

　　图一、近月价格和328指数走势图 

　　三、协整检验

　　3.1 ADF平稳性检验

　　由于协整检验要求的序列是平稳的，若非平稳的序列经过差分后平稳也可能存在线性的协整关系，因此，需要对分析的价格序列进行平稳性检验。在这里采用ADF单位根检验来检验价格序列的平稳性（含常数项但是不含趋势项），滞后期根据AIC准则来确定，序列的平稳性检验结果见表一。

　　表一、ADF单位根检验结果 

　　检验类型 检验对象 T统计量值 显著性水平

　　1% 5% 10%

　　ADF 近月价 0.447399 -3.449917 -2.870057 -2.571377

　　ADF 328指数 1.406594 -3.449917 -2.870057 -2.571337

　　ADF △（近月价） -7.431378 -3.449977 -2.870084 -2.571391

　　ADF △（328指数） 3.980419 -3.449977 -2.870084 -2.571391

　　备注：△（价格序列）为一阶差分后的价格序列

　　由表一可知，棉花期货的近月价格和328指数的价格序列都是非平稳的，但是在1%的显著性水平下，一阶差分后的价格序列平稳，因此二者同为一阶单整序列，符合进行协整分析的要求。

　　3.2 协整检验

　　协整检验主要两种方法，分别是E-G两步法和Johansen协整检验，E-G两步法主要用于两个变量的之间的检验，Johansen协整检验主要用于多变量之间的协整检验，本文的主要目的是检验郑商所棉花期货价格和328现货之间的协整关系，因此采用E-G两步法进行协整检验。协整检验的分析结果见表二。

　　表二、协整检验结果 

　　回归方程 拟合优度 残差ADF检验T值 临界值 结论

　　LQH = 1.04*LXH – 0.108 0.97 -3.633834 -3.449917（1%） 平稳

　　对棉花期货的近月价格序列和现货价格序列进行OLS线性回归，得到长期均衡模型为：LQH = 1.04*LXH – 0.108,残差项为ECM=LQH-1.04*LXH+0.108,对残差项ECM进行ADF平稳性检验，其值低于1%的临界值-3.449917，不能拒绝零假设，残差序列平稳，进而说明棉花期货的近月价格和现货价格存在长期均衡关系。 

　　图二、协整分析的残差序列 

　　从回归结果以及上图可以看出回归方程拟合状况良好，回归结果显示期货价格变动1%现货价格变动1.04%，期货价格变动幅度小于现货价格变动幅度。其调整后的拟合优度达到0.9744，回归系数均显著不为零,说明棉花期货和现货的价格走势有很强的相关度，期货价格变动中的绝大部分可由现货价格的变动来解释，现货价格是影响期货价格变动的主要因素。

　　当期、现货价格之间协整关系存在时 ,期货价格是现货价格的无偏估计量 ,但这只是表示两个变量之间存在长期均衡关系 ,无法说明两个变量中谁在价格发现中起主导作用 ,因此需要对期货价格和现货价格进行进一步的因果分析。

　　3.3 格兰杰因果检验

　　对棉花期货的近月价和328指数的现货价进行Granger因果检验，结果显示，在5%的置信水平下，原假设均不成立，近月价格和现货互为Granger成因。检验结果表明期货和现货之间存在双向的Granger因果关系，即期货和现货之间价格的变动的影响是相互的。

　　图三、棉花近月价格序列和328指数价格序列的格兰杰检验结果

　　3.4 误差修正模型（ECM）

　　由于棉花期货的近月价格和328指数之间存在协整关系，而且通过格兰杰检验表明它们之间的价格相互影响，双向引导，但对于短期脱离长期均衡的非均衡状态，期货和现货如何向均衡价格回归，这就需要用误差修正模型（ECM）来解释。

　　根据Granger定理,两个具有协整关系的变量一定具有误差修正模型的表达形式存在。用ECM表示在协整检验中回归方程的残差序列,经过反复尝试和剔除,建立误差修正模型如下(括号内为t检验值) :

　　ΔLQHt = 0.000621-0.272ΔLQHt-1 + 0.277ΔLXHt-1-0.04ecmt-1 +μt (2)

　　(1. 31) ( 4.92) (1. 41) (-2.45)

　　ΔLXHt =0.000651- 0.05ΔLQHt-1 + 0.499ΔLXHt-1 - 0.0201ecmt-1 +μt (3)

　　(6.09) (3. 98) (1. 80) (4.35)

　　从误差修正模型的结果可以看出，式(2)中误差修正项ecmt - 1系数为负，说明误差修正项对棉花期货近月价格的变动具有反向调整作用,式(3)中误差修正项ecmt - 1系数大于零,说明误差修正项对现货价格的变动具有正向调整作用；式(3)中误差修正项ecmt - 1的系数显著,说明当期货价格与现货价格出现偏离时,对现货价格的影响力相对较大；式(3)中ΔLQHt – 1、ecmt - 1系数显著而ΔLXHt - 1的系数不显著,说明期货价格和误差修正项对现货货价格具有很好的解释作用,当期货价格与现货价格出现偏离时,现货货价格将进行调整,也即意味着期货价格对现货价格具有引导作用。此外,对于棉花价格来说,由于式(2)中ecmt - 1的系数(绝对值)小于于式(3)中ecmt - 1的系数,也在一定程度上说明期货价格的影响力大于现货价格的影响力。误差修正模型的结果表明，棉花期货的运行是有效的，若出现非均衡状态，期货价格和现货价格都将对非均衡状态进行修正，其中期货的修正强度大于现货的修正强度。

　　3.5. Garbade - Silber (GS)模型

　　如果Granger因果检验的结果是双向引导,则无法说明期货价格与现货价格两者谁在价格发现中起主导作用,即使检验结果是单向引导也不能说明其对另一价格的引导程度。Garbade - Silber (GS)模型(Garbade and Silber, 1983)可用来分析是期货价格还是现货价格在信息传递和价格发现中起主导作用,因此,采用GS模型进一步分析期货现货价格引导作用的大小。

　　GS模型为:

　　LXHt =αq+ (1 – βq ) LXHt - 1 +βqL QHt - 1 + ut (4)

　　LQHt =αx +βxLXH t - 1 + (1 – βx ) LQHt - 1 + vt (5)

　　其中LQHt、LXHt 表示t时期货价格和现货价格,αx、βx、αq、βq 为常数,Mt、Nt 为随机误差项。βq 反映了滞后一期的期货价格对当期现货价格的影响,而βx 反映了滞后一期的现货价格对当期期货价格的影响,由于期货价格与现货价格在最后交割日趋于一致,因此一般认为βx、βq非负,而αx、αq反映了价格序列的变动趋势。βq/（βx +βq）可用来刻画期货价格和现货价格在价格发现功能中发挥作用的程度。如果βq /（βx +βq）> 0. 5,则说明在价格发现功能中,期货价格的作用大于现货价格的作用;如果βq/（βx +βq）< 0. 5,则说明在价格发现功能中,现货价格的作用大于期货价格的作用。

　　对式(4) 和(5) 进行OLS 估计,可以得到期货和现货价格在信息传递和价格发现中作用的大小,参数值及统计量如表4 。

　　Garbade - Silber模型的参数估计

　　参数 估计值 T值 P值 拟合系数

　　βx 0.012 0.66 0.508 0.997

　　βq 0.046 9.29 0.000 0.999

　　表三、Garbade - Silber模型的参数估计结果

　　由表3可知,βq大于零且统计显著,说明期货价格对现货价格具有引导作用;βx也大于零但统计不显著,说明现货价格对期货价格引导作用不大,这与前面Granger因果检验的结论一致。进一步计算βq /（βx +βq）的值为0.79,说明棉花期货价格的影响力远远超过其现货价格的影响力,价格发现功能主要由期货价格决定。

　　五、结论

　　综上所诉，通过多种统计方法对郑州商品交易所棉花期货的价格发现功能进行实证分析，得出以下结论：

　　第一,从单位根检验结果中可以看出,在我们分析的样本期内,棉花期货的近月价格和328指数现货价格的对数都是非平稳的,但它们的一阶差分序列都是平稳的。这个特性说明虽然它们自身的长期变化规律难以把握,但是相互之间可能存在长期均衡关系,这被文中的实证检验所证实。相关性分析结果显示,我国棉花期现货之间具有较强的价格关联度。这说明棉花期货的上市,给棉花加工企业和贸易商提供了一个有效的锁定利润、规避风险的套期保值工具。涉棉企业可以针对自己的资金情况和生产情况构造更为合理的期现组合,以规避价格波动带来的风险。 

 　　第二,根据协整检验结果,郑州商品交易所的棉花期货价格与国内现货价格之间存在协整关系,且期货价格是现货价格的无偏估计量,这充分说明郑州商品交易所的棉花期货市场的运行是有效的,棉花期货价格发现功能得到了的发挥。

　　第三,根据Garbade - Silber模型以及误差修正模型的检验结果,对棉花期货现货而言,存在双向的引导关系,且在价格发现功能中,期货价格起着决定性的作用。

　　第四，郑商所的棉花期货发现价格功能良好，通过棉花期货的价格可以对现货价格做出引导，为现货交易定价，各级政府可以依据棉花期货价格引导农民安排棉花种植并根据期货走势决定棉花出售时机，涉棉企业应充分期货价格的引导经营来安排自己的生产经营，同时利用期货来规避生产经营中价格波动的风险。