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论期铜价格对股票影响的传导机制
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2018/2/23 10:35:25  

内容提要:近年来,大宗商品表现出越来越强的金融属性,其中,铜作为重要的工业原料,其价格波动对股价的影响不断增强。本文通过构建三种铜价敏感度指标,实证检验铜价对公司股价的冲击是直接来源于公司利润变动引起的实体效应还是来源于投资者对行业预期改变引发的行业效应。研究发现,实体效应与行业效应均可解释股价随铜价变动的现象,这表明,铜作为一种重要的大宗商品,其宏观金融属性已对整个行业以及整个股市产生了深远的影响。

关键词:期铜价格 股票传导机制 实体效应 行业效应 敏感度

随着与大宗商品相关的投资工具的推出,大宗商品金融化程度不断提高。大宗商品不仅作为一般的生产要素和消费品存在,更是成为了一种金融工具,兼具商品属性和金融属性。其中,铜作为最重要的工业原料,被广泛地用于我国国民经济的各个领域。2017 年,铜价从年初36660 美元/ 吨涨至8 月份38390 美元/ 吨,涨幅约2000 美元/ 吨,而云南铜业股价从11.81 元涨至15.77 元;江西铜业股价从16.73 元涨至20.73 元。这都说明铜价的变动会给铜相关企业的股价变动带来一定的影响。而在我国弱式有效的市场背景下,商品价格与我国股票市场的价格是否真的有一定的关联,商品价格究竟又是如何影响我国的股票市场的?从这两个问题出发,本文以铜为例,试图探寻商品价格对股市影响的方式。这对我们深入了解商品市场与金融市场之间的本质性联系以及防范两个市场之间风险的扩散,完善两市场的共同治理提供研究基础。

一、相关研究文献评述

商品金融化的过程大大增加了商品市场与股票市场之间的联动性,Tang(2010)、Rossi(2012)等研究发现,2005 年后大宗商品价格之间出现高度相关性,商品与金融市场整合进程加快。这使得大宗商品作为投资品分散投资组合风险的能力在逐步丧失。

基于大宗商品的商品属性和金融属性,一般可将其价格变动对股价波动的影响划分为两种途径,实体经济影响途径和金融市场联动途径。从实体途径来说,Frank and David(2010)等发现,大宗商品的价格波动将直接影响原材料的成本和通货膨胀,这就可以直接改变企业的盈利能力和预期未来现金流,影响股价。从金融属性来看,Basher 和Sadorsky(2006)、Elyasianl、Mansur 和Odusami(2011)研究发现金融化背景下大宗商品价格波动已成为股票市场的系统性风险来源之一,可以直接对股市造成影响。

国外学者研究商品价格对股市冲击的如Jones和Kaul(1996),他们发现二战后国际油价对发达国家股市有负向冲击,其中美国和加拿大股市对油价的反应可理性地由未来的现金流冲击所解释。

Sadorsky(2008)对S&P1500 家公司进行检验得出石油价格与股价显著负相关。不同行业受到大宗商品价格波动的影响不尽相同,Faff 和Brailsford(1999)研究表明石油价格对能源行业的股票收益有显著正影响,而对造纸业、包装业和交通运输业则相反。Driesprong et al.(2008)发现,石油价格上涨会导致石油生产行业股票收益升高而石油消费行业的股票收益率降低。Jahan(2012)研究发现铜价波动可以对整个金属行业的股票收益率产生影响。国内学者研究有:黄伟(2009)、唐英(2008)发现铜价格波动不仅影响铜业上、下游上市公司的股票行情,还能有效反映到金属行业的股票收益率中。刘鹏举和王超(2015)研究了我国铜价与我国铜行业上市公司股票之间的关系,发现铜期货与股票价格互为因果关系,但周伟龙和美芳(2016)却得出了相反的结果。对期货和股票市场的联动性研究,范峰(2009)使用协整、格兰杰因果检验等多种模型研究铜期货对同行业股票价格的传导机制,发现两个市场从长期看来存在均衡关系。石智超(2016)从产业链的角度分析两个市场间的传导关系,发现大宗商品和上游公司股价存在同涨和同跌的双向风险溢出关系,而与下游公司股价只存在同跌的双向风险溢出关系。

事实上,国内针对金属价格与股市间的联动性已有相当文章进行过探究,但主要着眼于对期货和相关股票市场间的风险溢出效应的检验。而针对上市公司面临的商品价格风险敞口问题的研究成果不多。本文的主要研究目的在于揭示铜价变动对股票价格影响的传导途径。通过研究可能的影响途径,发掘商品市场与股市间的联系,为防范市场间的风险传导、完善两市场的共同治理提供研究基础,是对相关研究的补充。

二、期铜价格影响股票市场的理论研究:基于实体效应与行业效应的分析

商品价格对股票市场的传导主要有实体效应和行业效应两个途径。首先,从理性预期的角度,铜价变动将直接影响上市公司的利润,进而改变公司未来现金流。由现金流贴现模型可知,公司预期现金流的波动将改变其股票基本面的价值,调整公司估值,即利润的变动会不可避免地影响股价。那么我们认为股价的变动则是理性地反映未来现金流的增减变化,即股价对铜价变动的反应是实体效应(RealEffect),这代表了铜的商品属性对股价的影响;另一方面,公司股价对铜价波动的风险暴露也可能是一种行业效应(Industry Effect)。在对股票基本面的研究中,股票所属行业是一个重要的信息参考来源。行业整体的盈利情况以及发展前景均会对企业造成影响,投资者也会根据行业的发展状况预期行业中企业的基本面价值。作为大宗商品的铜来说,其金融属性使得铜价的涨落在一定程度上可预示相关行业经济发展前景,进而改变投资者对这些行业整体的未来收益预期,影响上市公司的股价。

图1 为2004 年1 月至2017 年5 月上海期货交易所期铜月度收盘价与同时期上证综指收盘价以及江西铜业月度收盘价的趋势图。从图1 中可以看出,期铜的价格走势波动较为剧烈,而股指的价格波动更加平缓。以区间2006-2008 年为例,铜价一直居高不下,整个股市在2006-2007 年也呈现一派欣欣向荣的景象,后受金融危机影响出现下跌趋势。铜相关股票的涨跌与铜价息息相关,江西铜业是铜行业中的龙头公司,主要产品为铜,因此其股价对铜价变动较为敏感,多数研究均发现江西铜业对铜行业的代表性较强(周伟等,2016)。2007 年2 月,受国际上铜供缩紧影响,期铜价格急升4.6%,涨至6090 美元每吨。受此影响,沪铜主力合约上涨5.59%,随之而来的是铜相关企业的股价上涨,江西铜业涨幅3.8%,云南铜业涨幅6.04%。

根据上述的分析,我们得知,由于铜的特殊性,使得不仅众多企业对铜资源具有或多或少的依赖,其本身需求也可作为预示行业发展前景的因素,即铜价可作为宏观经济变量预测股市走向。

此外,由于不同的企业在经营特征上与铜之间的关系紧密度不一样,客观上会导致铜价变动对其股价的影响不同,故据此本文提出如下假设:

据此我们提出:

假设:铜价变动既通过改变公司利润进而传导股价变动,也通过行业层面进行传导。铜价变动对铜相关企业和非铜企业股价的影响存在异质性。

三、期铜价格影响股票市场的实证检验:基于实体效应与行业效应的分析

(一)样本选取

本文选择所有上市2541 只A 股股票作为研究样本,样本股票交易数据及上市公司数据来源于CSMAR 数据库,其中上市公司每股盈利、财务杠杆率、账面市值比以及总资产利润率为公司季报数据,股票所属行业依据证监会二级行业标准进行分组,行业交易数据为个股交易数据的总市值加权平均。期铜收益来源于大智慧铜期货主力合约的月收益数据。本文选择2004-2016 年为研究区间。为了配合上市公司数据频率,本文将股票的月交易数据以及期铜月收益率分别进行季度调整①。

(二)模型建立

Jorion (1990)提出了股市的多因素模型,Tufano(1998)在其基础上提出了测量金价风险敞口的模型,发现金价的风险敞口是指,当金价上升1%,所对应的掘金相关股价会上升2%-10%。本文参照Tufano的做法,采用以下模型,构建出三个铜价敏感度系数。对个股使用如下回归:

其中,Rmt 和Cut 分别为t 时间的市场季度收益率和期铜收益率。当Rit 为个股股票收益率时,所得系数茁i 为股票收益对铜价的敏感度Cubeta。当Ri,t分别为上市公司每股盈利数据和其所在行业的股票收益时,所得系数茁i 为每股盈利的铜价敏感度RCubeta 和行业收益的铜价敏感度ICubeta。对全样本,以Cubeta 为被解释变量,RCubeta、ICubeta 为解释变量,考察铜价变动对股价影响的来源,具体模型如下:

(三)变量定义

控制变量包括各公司的财务杠杆率、账面市值比、公司规模等,详见各变量定义表1。

(四)实证结果分析

在探究铜价风险来源之前,由模型(1)计算各样本的铜价敏感系数。由于每股盈利数据缺失严重,本文剔除每股盈利数据缺失的样本后只对1508 只样本股进行研究,计算它们的敏感度系数。表2 给出各变量的描述性统计结果。由表2 可见,RCubeta 的数值变动明显大于ICubeta,这可能与本文行业类别较少有关②,但对全样本检验影响应不大。另外由于样本股中未剔除ST 公司,因此资产负债率Lev 存在一些极端现象,属于正常情况。

依照模型(2)对以上1508 只样本股进行OLS 回归,表3 为回归的结果,其中模型1、3 分别为RCubeta和ICubeta 的单变量结果,模型2、4、6 为加入控制变量的多元回归。从单变量模型1、3 的结果来看,RCubeta 与ICubeta 的系数分别在5%和1%的水平上显著为正,并且多元回归中系数依然显著,说明铜价变动对股票的影响既通过改变上市公司利润进行传导,同时也通过行业层面进行传导,假设成立。

值得注意的是,ICubeta 的单变量回归系数不仅大于RCubeta,而且整体回归结果也明显优于RCubeta的统计指标;进一步来看,多元回归模型3、4、5 中ICubeta 系数始终维持1%的水平上显著,而RCubeta的系数显著性水平由模型2 中的1%下降为模型5 中的5%,故本文认为对于整体股票市场而言,相较于实体面冲击,由铜的金融属性引起的行业效应所起的作用可能更为显著。

我们将全样本分为铜相关与非铜相关企业,得到了表4 的回归结果。由a)中结果我们可以看出,RCubeta 的影响具有稳定性,在5%的水平上显著。显然,铜相关企业极易受到铜价对公司利润冲击的影响。然而,表a) 中ICubeta 结果无论是单变量还是多元回归均不显著,且ICubeta 的系数也由表3 中的正值变为负值。这一结果可能由于铜相关企业的行业分布过于集中导致解释力不足,但行业系数由正变负且无显著性的结果也支持了本文假设2 中铜价变动对不同企业性质影响不同的结论。b)为非铜子样本的回归结果。从结果来看,在未加入行业敏感度变量时,RCubeta 多元回归的结果在1%的水平上具有显著性。由于铜价变化对非铜企业的利润影响应该较小,但铜价变动依然可通过行业层面影响非铜企业的股价,因而可以推断金属铜具有引领金属资源市场的特质,它可以通过对其他资源性商品价格的引导进而影响相关的公司股价。RCubeta 的系数及显著性在加入了行业变量后显著的降低,并且ICubeta 的系数始终维持1%水平显著。这表明对于非铜企业,虽然实体效应依然存在,但铜价的变动主要是通过行业层面的调整来影响公司股价的。

四、结论与建议

本文以铜为例,从实体效应和行业效应解释股票收益的铜价敏感性。本文发现:铜价变动对股票的影响既通过改变上市公司利润进行传导,同时也通过行业层面进行传导,但主要是通过影响投资者对不同行业收益的预期来影响的。

针对以上结论,提出以下建议:

1.建立多层次监管体系。相关部门需要加速出台法律法规,具体来说,应尽快明确大宗商品交易市场的监管主体,建立多层次监管体系,将政策的制定、执行和监督三者分开。当铜价出现过度波动时,可以适当采取价格干预措施,削弱商品金融化带来的股市剧烈波动;监督部门应当建立对期铜等大宗商品价格的预警机制,及时有效识别出商品价格对期货市场、股票市场的不利影响,并采取有效措施。

2.重视对期货从业人员的培养。期货行业协会目前的功能性目前还十分有限,活跃性低。在加大对我国商品期货市场建设的同时,应重视行业协会在人员培训、交流学习、行情追踪和纠纷仲裁等事务中的重要作用。同时要提升期货从业人员的专业素养,在获取外界信息时,都应充分考虑到其产生的各种可能的影响,合理对冲风险。

3.要防范期货与股票两个市场之间风险的相互扩散。引导企业合理防范期运营过程中面临的各类风险,缩小风险敞口,实现企业的良性运转。目前来说,相对于国际期货市场,我国期货市场一直受到政府的严格监管,限制了期货市场的流动性。在鼓励投资者、实体企业共同参与期货市场交易的同时,也应提醒投资者充分认识大宗商品的金融属性。目前铜价的波动与股票市场起伏之间的关系日益加深,这意味着投资者在分析每一种信息来源时必须充分考虑到市场之间的联动性,合理投资,防范两个市场之间风险的扩散。

参考文献:

[1]Tufano,P. ”The Determinants of Stock Price Exposure: Financial Engineering andthe Gold Mining Industry”, TheJournalofFinance,Vol Liii,1998. 3.

[2]唐英、温涛.我国铜业上市公司股票价格与铜期货价格关系的实证研究[J].金融纵横,2008 (2).

[3]Park J, Ratti R A. Oil price shocks and stock markets in the <st1:country-region w:st="on">US</st1:country-region> and 13 Europeancountries[J]. Energy economics, 2008, 30(5).

[4]Talbot, E., Artiach, T., Faff, R. ”What Drives the Commodity Price Beta of OilIndustry Stocks?”.

[5]Jones, C. and Kaul, G. “Oil and the Stock Markets”, TheJournalofFinance,Vol Lii,No. 2.

[6]Silvennoinen, A. and S. Thorp , "Financialization, Crisis and Commodity CorrelationDynamics", Research Paper Series 267, Quantitative Finance Research Centre, University ofTechnology, Sydney. 2010.

[7]Daskalaki, C. and G. Skiadopoulos, "Should investors include commodities in theirportfolios after all? New evidence", Journal of Banking and Finance, Volume 35, Issue 10,October 2011.

[8]Boons M, De Roon F, Szymanowska M. The stock market price of commodity risk[J]. Working Paper, 2012.

[9]范峰.我国有色金属期货与同行业股票价格关系研究[D].西南财经大学, 2010.

[10]金洪飞、金荦.国际石油价格对中国股票市场的影响———基于行业数据的经验分析[J].金融研究, 2010 (2).

[11]饶育蕾、雷湘媛、彭叠峰.商品金融化下大宗商品价格对股市的影响: 一个文献综述[J].中南大学学报:社会科学版,2013,19(6).

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