中国铜价波动关键性因素识别及预警机制研究

刘 莹

(湖南财政经济学院，湖南长沙 410205)

随着经济迅猛发展，我国已成为世界铜生产、消费大国，铜需求不断增长，铜工业快速成长。作为重要的基础原材料产业，铜价的剧烈波动不仅带来了极大的市场风险，给生产者、消费者和相关利益者带来了很大的不确定性，也将影响中国经济稳定。如图1所示，2001年到2013年上半年的铜价波动趋势可以看出，我国铜价从2002年一路上涨，在2006年5月达到历史最高值82000元/吨后，频繁波动至2008年7月。在2008年此后的五个月内，铜价从7月的63422元/吨暴跌至12月的22470元/吨，跌幅达到60%，2011年4月是第二高峰值。

图1 2001－2013年沪铜价格走势图

铜作为基础性原材料不仅具有资源属性，还具有金融属性，其价格的变动不仅牵动着全球经济的脉搏，同时也深刻影响着我国经济的稳定发展。波动通过在上下游行业和国民经济各部门的传导，显著影响了国民经济复杂系统的稳定。每一轮价格波动，都给有色金属工业带来了极大的困难和挑战，也严重影响了我国资源安全保障。对使用铜作为原材料的企业来说，铜价波动会产生不良影响，因为价格波动可以转化为原材料成本的波动。波动的原材料成本会削弱企业的盈利能力，限制企业原材料的选择决策。提前收集铜价波动信息，能帮助企业管理或者至少控制价格波动风险。拟在原有研究的基础上，进一步探讨关键性因素与铜价的相关性，及这些因素如何通过相关指标影响铜价波动，计算综合警度，根据警限分级，分析铜价波动警情级别，提出相应措施，并形成铜价波动预警反馈机制。

一、文献综述

早在1979年，美国NBER与美国国际经济循环研究中心合作，建立了“国际经济指标系统”。1978年，拥有西方20多个工业国家的经济合作与发展组织(OECD)建立了应用先行指标系统监测成员国经济动向的机构。20世纪90年代初期，美国地质调查网(USGS)在哥伦比亚大学国际经济周期研究中心的帮助下定期监测美国金属市场的波动变化，并定期计算和发布“金属工业指数”。目前美国地质调查网分别构建了初级金属、钢铁、铜、铝等行业的先行指数，改进后的新先行指数的先行期约为6－9个月，这些改进后的先行指数可以为使用者提供一些关于宏观经济变动对金属活动影响的早期信号。同时USGS也计算和公布了铜等金属价格的先行指数，这些指数可以对金属的价格指数增长率的变化给出预期，铜价先行指标有有色金属平均工作时间(除铝)、有色产品新订单、建筑产品公司标准普尔价格指数、LME铜价指数、新建私人住宅指数、美国10年期国库券与联邦基金利率之间的传导;一致指标有工业生产指数、基本金属总雇佣时间(除铝)、精铜运输量;美国钢铁工业景气指数由美国地质调查网(USGS)每月定期公布，但其中不包括滞后指标[1]。

国内外对铜价波动的研究集中在Slade(1991)、Ferretti and Gilbert(2000)等基于生产定价、市场交易定价体系以及投机行为对铜价的影响[2－4]，Mei－ Hsiu Chen(2010)分析了经济周期及宏观因素对铜价的影响[5]。Nathan Richard Fleming(2011)基于系统动力学的金属铝价格波动进行仿真建模，该模型包括了金属从在地面上发现到作为产品使用的全过程以及金属产品最终处理或金属回收的流量和存量，其中伴随着价格、库存、生产能力、订单和其他变量[6]。国内的研究集中在采用计量方法研究铜价与其他商品价格的传导、期货与现货价格的传递效应、原油及其他金属品种与期铜价格的动态关系、美元汇率M2等因素分别对铜价的影响等方面[7－8]。Huang Jian － bo，CHEN Fang(2012)搜集了国家统计局《中国经济景气月报》和中国经济信息网中铜工业相关领域的经济指标，包括其相关的上游和下游产业的经济活动以及宏观经济活动的相关指标构建铜价波动预警指标体系，得到先行指标、一致指标和滞后指标[9]。由此研究中可知，该指标体系并未考虑铜作为金属资源的稀缺性指标，同时忽略了一些铜价波动的关键性因素，如再生金属的使用以及重大事件等因素。国内学者对相关行业进行了预警研究，高铁梅和孔宪丽等(2003)开发了中国钢铁工业景气指数[10]。崔啸和周克成(2011)运用系统动力学方法模拟了北京市商品住宅市场，建立了房地产市场的模拟预警体系[11]。周德群和鞠可一(2013)对历次石油价格波动过程展开预警分级研究，建立石油价格预警分级机制[12]。参考钢铁、石油等其他行业的相关分析和其他商品价格波动预警方法[13]，笔者加入影响铜价波动的关键性指标，采用主成分分析预警指标，计算出铜价波动的综合警度，并确定警限分级，最后分析铜价波动的预警机制。

二、关键性指标识别

如何应对铜价波动风险，已经成为我国工业经济的关键问题，中国铜价受到经济环境、突发事件、市场结构等诸多不确定因素的影响，其波动的频率与幅度并没有遵循一定规律，因此预警铜价波动风险首先要识别影响我国铜价波动的关键性指标。

图2 铜价波动影响关系图

从长期来说，铜价是由其供需基本面决定的，同时市场流动性、投机因素、突发事件等因素对铜价形成短期冲击，总结影响铜价波动的指标，分析各指标与铜价之间以及各指标之间的相互影响关系，可得图2。

1、供需因素

Labys(2003)指出有色金属的价格波动行为，从长期来讲，是由金属市场上供需基本面的失衡所决定的[14]。在完全竞争市场，原材料供给或者需求的变化将导致价格迅速而平滑地调整，例如，如果需求增加，价格将会增加，而增加的价格将同时导致需求减少和供给增加，直到达到新的平衡状态。铜市场是不完全开放市场，其大多数交易都是依赖一体化组织，而且铜市场具有产能调整延迟，即供需变化对铜生产的影响会有时间延迟，进而对铜价的影响有延迟，但是供给和需求的变化仍然是铜价波动的主要影响因素，铜产量、进出口量、消费量和库存等均是供需因素的关键性指标。国内外对于铜供需基本面的研究也已经比较深入，但是随着循环经济的兴起，再生金属的使用比例逐渐增加，再生铜对铜供给以及对铜价的影响值得我们深入研究，在铜价波动预警的供需关键性指标中应加入再生铜的相关指标。

2、流动性与投机因素

市场上面临的各种不确定性，例如投机、经济冲击、收储、政治干涉以及市场结构变化等，在一定程度上决定了金属价格在短期的剧烈波动行为，但这些因素对金属的影响程度如何，依然需要更为深入的研究。因此对于铜价波动预警的流动性因素应该考虑货币量M2、美元指数，投机因素则应该考虑铜基金持仓量以及股票价格指数。

3、重大事件

突发事件虽然不会改变铜价格变化的长期趋势，但是会对其价格波动产生短期冲击，例如铜生产、消费国地震均会对铜产品价格产生波动。铜生产国地震对国家的供电、道路和建筑造成破坏，势必引起供电中断和交通阻塞，影响铜产量;铜生产国发生强烈地震会对国家经济、工业生产造成一定的损失，灾后重建势必需要大量的原材料铜，本国铜需求量大幅增加，必然影响铜出口量，而全球铜需求量不减，因此铜价必然上升。中国作为铜进口大国，铜主要生产国发生地震，势必对铜供应产生冲击。

2012年3月26日全球最大产铜国智利中部马乌莱地区发生里氏6.8级地震，当月中国铜矿砂及其精矿的进口数量由2012年2月的63万吨降至53万吨，下降了15.9%，但是我国铜矿砂及其精矿的进口价格却由同年2月的2.02千美元/吨上涨至 2.18千美元/吨，涨幅达7.9%;而2012年4月我国铜产品的进口数量和进口价格进一步受到影响，我国精炼铜的进口数量由3月的345667吨下降至4月的272903吨，降幅达到了21%，铜矿砂及其精矿4月的进口数量也进一步下降至47万吨，铜矿砂及其精矿4月的进口价格涨至2.54千美元/吨，涨幅达到16.5%。同样2010年2月27日智利发生里氏8.8级地震，2010年3月中国铜矿砂及其精矿的进口数量也呈下降趋势，由同年2月的57万吨下降至54万吨，而中国铜矿砂及其精矿的进口价格由2月1.87千美元/吨上升至3月的2千美元/吨，涨幅达7%。

4、其他因素

除了以上因素外，影响铜价波动的还有国际铜价，铜现货价格与期货价格联系密切，国内期货市场与国外期货市场具有很强的联动性，同时原油和黄金的价格与铜价具有较强的联动性，这几个价格因素也是影响铜价波动的重要因素。还需要考虑宏观经济水平对铜价的影响，宏观经济发展水平影响到铜下游行业的需求，进而影响铜价波动。

三、预警指标分析

根据现有研究和上节对铜价波动关键性指标分析，并考虑指标与铜价波动的相关性，从供给因素、需求因素、成本因素、宏观因素、国际价格因素、市场流动性与投机因素和突发因素七个方面挑选指标。指标筛选过程中考虑到再生产品对铜价影响日益密切，加入了废铜的相关指标，衡量再生铜对铜价波动的影响。由于剧烈地震在铜生产国智利、秘鲁，以及铜消费大国中国均有发生，因此笔者在铜生产消费国发生7.0级以上地震时取1，未发生地震时取0来构建地震指标，以衡量地震对铜价的影响。

表1 中国铜价波动预警初选关键性指标

由于铜价波动初选预警指标众多，而且指标之间具有较强的相关性，使得指标体系非常繁杂，因此运用主成分分析法进行指标降维。初选的铜价波动预警指标过多过杂，无法准确把握影响铜价波动的关键因子，应用主成分分析法把大量相互关联的指标分别转换成少数的、意义更加明确、能起决定作用而且能够综合反映铜价波动的预警指标。

假如对该问题的研究涉及p个指标，记为X1，X2，…，Xp，由这个p随机变量构成的随机向量为 X=(X1，X2，…，Xp)，设 Xi=(x1i，x2i，…，xni)'，xni代表第 n个样本在第 i个(i=1，2，…，p)指标上的观测值，则第i个主成分就可以表示为Pi=a1iX1+a2iX2+K+apiXp，第i个主成分Pi是X1，X2，…，Xp的所有线性组合中方差第i大的，在进行主成分分析时采用相关系数矩阵，即先求标准化指标值的相关系数矩阵Rp×p，再求矩阵R的特征值，笔者根据特征值大于1的要求来选取主成分个数[15]。

2008年金融危机爆发，铜价开始出现暴涨暴跌，因此笔者选取表1中指标在2008年1月至2012年12月的时间序列，计算指标的增长率序列，应用SPSS软件对增长率序列进行主成分分析，对数据进行适用性检验得到KMO值为0.852，说明非常适合做主成分分析，提取了5个主成分，累计方差贡献率达到80.819%，说明这5个主成分保留了大部分原始变量的信息，具有很好的代表性，得到旋转成分矩阵如表2所示。

表2 旋转成分矩阵

1 2 3 4 5 X10 0.184 0.711 0.152 0.085 0.267 X11 0.837 0.226 0.213 －0.005 0.012 X12 0.879 0.241 0.169 －0.112 0.178 X13 0.456 0.080 0.189 0.377 0.418 X14 0.903 0.349 0.076 0.084 0.005 X15 0.131 －0.008 0.094 －0.884 0.049 X16 0.886 0.154 0.067 0.086 0.122 X17 0.877 0.299 －0.071 0.063 0.038 X18 0.861 0.168 0.154 0.078 0.189 X19 0.843 0.389 0.001 －0.023 －0.064 X20 0.876 0.340 0.029 0.044 －0.056 X21 0.843 0.249 －.064 0.137 －0.018 X22 0.891 0.390 0.038 0.039 －0.034 0.006 0.068 －0.116 －0.135 0.843 X23

由旋转后的因子提取结果可知，共提取了5个因子，如表3所示，根据每个因子中载荷系数绝对值最高的指标，列出每个因子包含的警兆指标，并分别给五个因子命名。结果表明，产量、成本、国际价格和流动性因子的警兆指标是与中国铜价波动联系最为紧密的，其方差贡献率达到42.569%，其他因素依次是需求消费因子、出口因子、工业增加值因子和地震因子。

表3 指标因子提取结果

四、警度分析与警限确定

根据主成分得分系数计算五个因子的得分，并根据主成分权重，将五个因子加权，得出综合警度指标，将综合警度指标与铜价波动率比较如图3所示。

图3 综合警度指标与铜价波动率

如图3所示，2008年1月、2月的综合警度值分别为0.103和0.653，均超过重警警限，这是因为2007年就已出现的美国的次贷危机导致了美国房地产行业崩溃，股价大跌，市场流动性出现危机，最终引发了全球的金融危机，这大大影响了原材料行业的供需平衡，导致2008年3月开始的一轮铜价暴跌，2008年9月跌幅更是达到32.48%，下跌趋势一直延续到12月。2011年3月、4月的综合警度值分别为0.235和－0.752，都大大超过了重警警限，由于2011年2月11日智利发生了6.8级地震，智利作为全球最大的铜生产国，地震的发生必然影响产量，同年3月11日在日本发生了9.0级强震并引发海啸，地震发生对日本经济造成了重创，日本是主要的精炼铜生产国和铜精矿进口国，这一突发事件势必对铜价造成重大影响。

由此可知，铜价波动综合警度指标不仅能反映铜供需、宏观经济水平以及国际市场的变化，还能反映突发事件的影响，因此该警度指标能及时反映铜市场变化，预警铜价波动风险。

表4 警度指标警限分级

根据铜价波动警度指标值的表现，以及伴随的铜价波动趋势，将警限分为无警、轻警、中警和重警四级，并分别划定警限值，根据综合警度指标落入警限分级的不同阶段来判定不同的警情级别，其具体说明如表4所示。

五、中国铜价波动预警机制运行

铜价波动预警是一个系统的过程，铜现货价格很大程度上由期货价格决定，因此国际金融市场上的各相关因素的变化都将影响中国铜价波动，进而影响中国经济稳态，因此形成中国铜价波动预警机制至关重要。完整的预警机制需要收集信息、分析警兆、预报警度，并采取风险处理措施，如图4所示。

图4 预警机制示意图

1、信息收集机制

铜价波动预警首先需要对相关信息进行收集和传递，比如国际政治经济形势发生重大变化，铜产品生产消费国发生地震等灾害，国内宏观政策出现调整等，此时应密切关注影响铜价波动的关键性因素，分析关键性因素出现是否出现异常波动，是否会影响铜价。

2、警兆分析机制

如果确定某些关键性因素发生异常变化，则应该具体分析警兆指标，比如国际金融机构在期货市场进行铜投机炒作时，首先必然会一边在期铜市场做多，一边在现货市场囤积库存，同时制造题材，在媒体中进行大规模唱多的宣传造势，引起机构和个体投资者的心理恐慌，加大期铜市场的供需矛盾预期，推高期铜价格来获取利益。因此分析期货库存、基金持仓以及股价指数等相关警兆指标的变化，可以判断铜价未来可能的波动。为防范国际金融势力对铜的炒作，我国企业应积极进行套期保值，利用期货合约转移价格风险。

3、警限分级机制

警兆指标出现异常波动时，则应计算警度值，根据警度值落入哪个警限分级阶段中，判断警情级别。

4、风险处理机制

根据铜价波动的警情级别采取不同的风险处理机制，警情级别为轻警时，企业可以通过积极调整库存降低经营风险;中警时，企业经营者应该判断是否处于经济周期转折阶段，考虑是否调整生产计划，防止市场供需矛盾恶化，进一步引起价格暴涨暴跌;重警时，政府相关部门应采取一定措施防止形势恶化，比如在市场预期低迷，价格过度下滑时，出台刺激消费需求的相关政策，帮助稳定市场。

在预警机制的各个环节应该形成传递与反馈机制，相关部门和企业经营者根据不同警情变化积极调整政策措施与经营决策。

六、结论与建议

铜价波动并不是一个单纯的经济现象，是一系列经济指标相互作用的结果，笔者对中国铜价波动进行了关键性因素识别，分析了供给因素、需求因素、宏观经济因素、流动性因素、国际价格因素，以及突发因素等关键性指标，创新地加入了再生铜、地震等对铜价影响深远的关键性指标。运用主成分分析方法得到方差贡献率最高的，即与中国铜价波动联系最为紧密的第一主成分——产量、成本、国际价格和流动性因子，得到其他因子依次是需求消费因子、出口因子、工业增加值因子和地震因子。

根据主成分得分系数计算出铜价波动警度指标，确定警限，根据警情级别分析其可能的内在含义，提出应该采取的相应措施，并形成铜价波动的预警反馈机制，帮助行业以及企业经营者根据警情级别及早进行风险防范，政府相关部门也可以及时调整经济政策，规避铜价波动风险。

铜是重要的基础原材料产业，我国铜消费约占全球四分之一，我国的产量无法满足本国消费量，未来随着我国工业化进程推进，我国部分有色金属供求矛盾将呈进一步扩大趋势。为防范其价格波动风险，对相关部门、行业及企业提出以下建议:国际方面，鼓励国内企业融入国际期货市场，积极参与套期保值，探索争取定价权。同时密切关注国际市场动态，推进海外资源开发，鼓励国内矿业公司参与海外联合并购，出台如进口环节税收优惠专项政策，加强海外开发的相关服务工作。国内生产方面，淘汰落后产能，加强自身的生产能力，提高产业集中度，鼓励突破核心关键技术，稳步提高国内铜供给水平，降低国内精铜产品的进口比重，减少我国进口价格受制于人的风险。提高再生金属使用比例，开辟新的有色金属资源供给保障领域。

[1]高铁梅，孔宪丽，刘 玉.中国钢铁工业景气指数的开发与应用研究[J]. 中国工业经济，2003，(11):71－77.

[2]Slade M.E.Market structure，marketing method and price instability[J].The Quarterly Journal of Economics，1991，(106):1309－1339.

[3]Figuerola － Ferretti，Gilbert C.Price variability and marketing method in non － ferrous metals:Slade＇s analysis revisited[J].Resources Policy，2001，(3):169 －177.

[4]McMillan，D.G.，Speight，A.E.H.Non － ferrous metals price volatility:a component analysis[J].Resources Policy，2001，(3):199－207.

[5]Chen，M.H.Understanding world metals prices——Returns，volatility and diversification[J].Resources Policy，2010，(3):127 －140.

[6]Fleming，N.R.Metal price volatility:a study of informative metrics and the volatility mitigating effects of recycling[D].Massachusetts Institute of Technology，2011.62 －87.

[7]华仁海，刘庆富.国内外期货市场之间的波动溢出效应研究[J]. 世界经济，2007，(6):64－74.

[8]方 毅，张屹山.国内外金属期货市场“风险传染”的实证研究[J]. 金融研究，2007，(5):133－146.

[9]HUANG Jian－bo，CHEN Fang.The establishment of Copper price volatility pre－warning indicators system of China based on cross correlation－principle component analysis[J].International Journal of Digital Content Technology and its Applications.2012，(22):875－884.

[10]高铁梅，孔宪丽，刘 玉，胡 玲.中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析[J].管理世界，2004，(6):73－81.

[11]崔 啸，周克成.北京市商品住宅系统动力学模型构建及其在预警中的应用[J].系统工程理论与实践，2011，(4):672－678.

[12]周德群，鞠可一.石油价格波动预警分级机制研究[J].系统工程理论与实践，2013，(3):585－592.

[13]文先明，邹 桃.我国钢铁产业发展及其对外贸易的政策选择[J]. 经济地理，2008，(5):734－739.

[14]W.C.Labys.New Directions in the Modeling and Forecasting of Commodity Markets[J].Mondes en Development，2003，(31):3－19.

[15]迟国泰，曹婷婷，张 昆.基于相关－主成分分析的人的全面发展评价指标体系构建[J].系统工程理论与实践，2012，(1):111－119.