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铝均衡价格分析

影响铝价格的因素有很多，从大的方面可分为三类，宏观经济状况、供需状况以及相关市场因素，为此我们选取了11个主要指标。为了考察各种相关因素对铝价的影响，本文首先根据相关性分析，再利用多元线性回归模型，找出这些变量之间的关系，并根据系数显著性检验及共线性诊断，利用逐步回归法对回归方程进行优化，得到铝均衡价格的模型。

实证检验显示OECD领先指标、电解铝产量、铝持仓数量均和铝价格都有较强的正相关性，但决定铝均衡价格较重要的因素是美国工业产值、原油价格和中国铝材产量。

我们在利用自回归模型对影响铝价格主要变量预估的基础上，根据改进后的均衡价格模型，对短期铝价格进行了预测。

一、数据及有关变量

影响铝价格的因素有很多，从大的方面可分为三类，宏观经济状况、供需状况以及相关市场因素。为了考察各种相关因素对铝价的影响，本文首先根据相关性分析，再利用多元线性回归模型，找出这些变量之间的关系。我们界定了一些主要解释变量：①宏观经济状况方面，选用美国工业产值 (Industrial production，IP) 指数和供应管理协会(ISM)制造业采购经理人指数(Purchase Management Index，PMI)，以及OECD六个月领先指标(Lead Indicator，LI)；②供给和需求方面，选用国际铝业协会(IAI)公布的全球电解铝日平均产量(Pro)、月度库存(Stock市场保有量到达85万台)、中国铝材产量(CNSemi)、日本汽车月产量(JPCar)、美国房屋开工数(U滑阀SHS)；③市场因素方面，选用美元指数(USDI)、WTI原油期货月平均价格(Petro)、LME市场期铝月平均持仓(Open Interest，OI)。

笔者依据2002年1月－2007年12月的有关横断面数据(OECD六个月领先指标选用的是2001年7月－2007年6月的数据)，使用SPSS软件对影响铝价的各因素进行相关性检验，并做回归分析。所有变量的统计结果描述见表1。 其中：MAL3为LME三个月期铝月平均价格；IP为美国月度工业产值指数；PMI为美国制造业采购经理人指数；LI 为OECD六个月领先指标；Pro为IAI公布的全球电解铝日平均产量，Stock为月度库存；CNSemi为中国铝材月度产量；JPCar为日本汽车月产量、USHS为美国房屋开工数；USDI为美元指数；Petro为WTI原油期货月平均价格；OI 为LME市场期铝月平均持仓。

表1：变量的描述性统计量

二、相关性分析

根据有关数据，笔者对伦敦铝价与以上解释变量进行相关分析，其结果如表2所示。

从对影响伦敦铝价的变量的相关性分析中，笔者发现：

靠前，宏观经济方面选取的三个变量，其中美国工业产值指数和OECD六个月领先指标与铝价有较强的相关性，分别为0.96和0.73，而采购经理人指数和铝价几乎没有相关性(-0.06)。从相关性强弱程度来看，美国工业产值指数和铝价的相关性要高于OECD六个月领先指标。OECD六个月领先指标与铝价有较强的相关性，说明该指标对于预测未来铝价格走势确实有前瞻性的指导作用。对于其相关性弱于工业产值指数，我们的理解是在该指标的相关性分析中我们选取的是提前六个月的数据，而美国工业产值是当期数据，显然后者对于经济状况的反映更贴近实际情况。我们选取OECD六个月领先指标(OECD-Total)，是一个涵盖了29个国家的综合性指标，虽然能够较好地反映主要发达经济体经济状况，但对市场的直接影响仍然不及美国工业产值。需要说明的是，由于美国在全球经济中占有非常高的比重，这两个指标间的相关性达到0.79。工业产值测度的是产品数量的变化，所以数据不会因通货膨胀而扭曲，与实际GDP的关系极为密切。美联储每个月收集代表制造、采掘、电力、燃固定电阻气的295个工业部门的数据，计算工业产值指数。由于服务部门的增长较为稳定，而生产活动对利率和需求变化高度敏感，和经济总体紧密相连，所以尽管产品生产部门只占美国经济总量的20%，工业产值却能体现GDP的增长变化。铝价和工业产值指数高度相关，充分体现了铝价走势和宏观经济状况密切相关。

图1：美国工业产值与铝价变化情况

第二，供给和需求方面选取的几个变量和铝价的相关性有较大差异。全球电解铝产量和伦敦铝价显示出非常强的正相关，这反映出故障1：当曲折实验机时材料不在要求的标距以内致使拉断；出现上述缘由多是：被测材料几何形状不规范、曲折实验机本身的同心度不好、被测材料的夹持部位有破损产量增长是由需求拉动的，由于需求旺盛，产量增长对于价格并没有形成压制。库存数据我们选取的是包括厂商和贸易商库存在内的总库存，由于隐性库存包括在内，其总数量波动不大，对铝价影响不大，相关性只有-0.10。消费方面的数据较难统计，铝的消费领域从全球来看，建筑、交通和包装领域各占到20%，西方国家交通领域的电解铝消费接近30%；从地域来看亚洲占到50%，其中中国占30%，而国内电解铝消费主要是在建筑领域，其次是交通，分别占33%和24%。从统计数据来看，国内铝材产量和LME铝价格有较强的相关性，而日本汽车产量和美国房屋开工数据和铝价的相关性并不大。

图2：铝价、美元指数和原油价格走势图

第三，市场因素方面选取的三个变量和铝价有较强的相关性，其中总持仓、原油价格与铝价有较强的正相关性，分别为0.89和0.87，而美元指数与铝价的相关性也达到-0.69。持仓数量和铝价的相关性较高，则说明铝行情波动，分析铝价波动资金情况是一个非常重要的因素，在期货市场上基金是天然的多头，而市场上流动性充裕是铝走出大行情的基础。而原油价格和铝价的高度相关，可以从资金流向和反映生产成本两方面理解，而我们认为背后共同的因素仍然是美元，美元和原油、铝持仓的相关性更强，分别达到-0.77和-0.78。

表2：各因素相关性检验

三、回归分析

为了进一步考察上述各因素对铝价的影响程度，笔者去除相关分析中某些对铝价无显著影响的变量：采购经理人指数(PMI)、库存数量(Stock)、日本汽车产量(JPCar)和美国房屋开工数量(USHS)，保留有显著影响的变量(IP、LI、PRO、CNSEMI、USDI、PETRO和OI)，进行回归分析。

我们先将选取变量全部引入回归方程，得到下面模型：

MCU=--13833.9+136.681*IP+1839*LI+9.805*PRO-4.825*CNSEMI+6.930*USDI-8.322*PETRO+0.001*OI (1)

表3：对模型(1)的常数项和回归系数的检验结果

12.79

Sig.为偏回归系数为0(和常数项为0)的假设检验的显著性水平值，由检验结果可知在多元回归方程中，OECD领先指标(LI)、世界电解铝产量(PRO)均未能通过检验。而共线性诊断结果显示，工业产值指数(IP)、世界电解铝产量(PRO)、铝持仓数量(OI)和原油价格(PETRO)的容忍度(Tolerance)接近于零，并且方差膨胀因子(VIF)数值较大，说明它们之间存在共线性关系。

我们采用逐步回归方式，确立新的回归方程。逐步回归法是向前选择法和向后剔除法的结合，SPSS系统将根据所设定的F检验统计量的概率标准进行逐步回归，从所有可供选择的自变量中逐步地选择加入或者剔除单个自变量，直到建立起较优的回归方程为止。我们选用系统默认值：F统计量的显著性概率Sig.≤0.05，变量将被引入回归方程；Sig.≥0.10，变量将被天门移出回归方程。我们得到两个回归方程：

MAL3= -8577.311+99.289*IP (2)

MAL3= -11758.9+134.064*IP-10.429*PETRO (3)

MAL3= -13004.2+146.784*IP-9.283*PETRO-3.036*CNSEMI (4)

通过逐步回归法，OECD领先聊城指标(LI)、世界电解铝产量(PRO)等变量都从回归方程中移出，这与我们之前采用强行回归后，对系数检验的结果相一致。很明显在我们所选取的各种影响因素中，美国工业产值是影响铜价较重要因素，其次是原油价格和中国铝材产量。

四、均衡价格模型及预测

由模型2－4我们得到了铝价和美国工业产值以及原油价格及国内铝材产量的一般关系，但该由于MAL3和IP等实际上都是时间序列，如果直接将非平稳时间序列当作平稳时间序列来进行回归分析，可能会造成伪回归，并且在时间序列中，相邻时期残差之间经常出现正相关，实际上模型4的DW值仅为0.9已经显示残差间存在自相关。从规范的角度还应该对序列进行平稳性检验以及因果性分析，然后利用误差修正模型得到铝的均衡价格，限于篇幅此处从略。

我们采用简易方法，利用ARMA模型对美国工业产值(IP)和原油期货价格(PETRO)价格进行预测，并将预测值代入期铝价格的协整模型，计算得到均衡价格预测数据。模型分别为：

IP=1.002*AR(1)- 0.1972MA(1) (5)

PETRO= 1.0189*AR(1)-0.2937MA(3) (6)

MAL3= -10137.99+116.50*IP-5.44*PETRO+0.55MA (1) (7)

表5：根据ARIMA得到的价格模型及相关指标检验

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