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期貨投資步驟范文第1篇

國(guó)慶長(zhǎng)假接到可可（小名）一同去看海的要約，讓記者有幸再次走近這位80后小資女生，并了解到她玩樂股指期貨的傳奇故事。記得認(rèn)識(shí)可可是緣于半年前的一次朋友聚會(huì)，窈窕身材、笑容可掬，陽(yáng)光向上，是記者對(duì)可可的基本印象。后經(jīng)朋友介紹，才知可可出生在美麗的膠東半島，父母均長(zhǎng)期從事金融行業(yè)，2003年如父母愿考入香港大學(xué)金融系，大學(xué)畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)在北京和山東老家開有國(guó)際知名化妝品專賣店，可謂是才女+財(cái)女集于一身。

大學(xué)玩恒指期貨

可可不僅是個(gè)弄潮兒，而且還是個(gè)活學(xué)派?？煽杉抑杏胁簧偃俗龉善?、期貨投資，耳濡目染之下，她在上高中時(shí)就不時(shí)跑到證券、期貨交易大廳替家人們操作，感受盈虧帶來的那份刺激。考上香港大學(xué)后，她更是興趣濃厚，結(jié)合自己所學(xué)專業(yè)獨(dú)個(gè)兒玩過恒指期貨，時(shí)常讓家人們捏一把冷汗?！肮芍钙谪泴?duì)大多數(shù)投資者而言可能還有些陌生，甚至有點(diǎn)可望而不可及的感覺，但一旦你掌握了它的一些操作規(guī)律，就有可能被你輕松玩轉(zhuǎn)”。可可頗為老道地說道。

提起恒指期貨，她顯得頭頭是道。市場(chǎng)從來都是“大魚吃小魚，小魚吃蝦米”，一般期指的大戶總會(huì)有手段來控制局面，拉升或者打壓成分股中權(quán)重大的股票影響現(xiàn)貨市場(chǎng)，從而拉高或壓低期指的走勢(shì)，這在香港市場(chǎng)比較典型，如中移動(dòng)（0941）股份是被市場(chǎng)公認(rèn)的風(fēng)向標(biāo)，因它的盤子相對(duì)比匯豐（0005）要小，股價(jià)亦低很多，但權(quán)重位居第二，容易被大戶基金左右。此外，匯豐、長(zhǎng)實(shí)為首的地產(chǎn)股份也是基金持倉(cāng)對(duì)象，它們的走勢(shì)也直接影響到指數(shù)的變化，因此，可可在做恒指期貨投資時(shí)，很是留意這些權(quán)重股。

“即日鮮”即超短線交易是可可操作恒指期貨的崇尚策略。這種交易方式主要依賴于技術(shù)性分析，比方說，在投資期間，可可都會(huì)在當(dāng)日收市后測(cè)算次日的走勢(shì)，經(jīng)過多次交易與投資經(jīng)驗(yàn)積累后，一般情況下她能夠大概預(yù)測(cè)到短期的阻力位、支撐位及中軸點(diǎn)位，只是在交易當(dāng)中，她的不同心理因素變化會(huì)影響收益結(jié)果。

可可說，股指期貨是高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)投資品種，具有較大的杠桿效應(yīng)。香港市場(chǎng)又經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)跳空缺口，當(dāng)日的漲跌波動(dòng)較大。因此，及時(shí)設(shè)好止損，控制風(fēng)險(xiǎn)是十分重要的。尤其是對(duì)資金額度有限的一般散戶來說，當(dāng)市況出現(xiàn)與自己期望相反的走勢(shì)時(shí)，若不及時(shí)止損，時(shí)刻會(huì)有爆倉(cāng)的風(fēng)險(xiǎn)。除此之外，投資時(shí)切忌“手癢”，并要具有敢于承認(rèn)失敗的勇氣。貪婪的心理是操作股指期貨的大忌，做了一單、二單賺了，還想做三單多賺，最后的結(jié)果往往是盈利回吐，甚至還出現(xiàn)倒虧，最后以后悔收?qǐng)觥?/p>

恒指期貨最為關(guān)鍵的操作技巧在于與現(xiàn)貨指數(shù)之間的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利?？煽蓪?duì)記者詳細(xì)講解了她曾做過的一份合約。該合約一攬子股票組合與香港恒生指數(shù)構(gòu)成完全對(duì)應(yīng)，交割市場(chǎng)價(jià)值為75萬(wàn)港元，對(duì)應(yīng)于恒生指數(shù)15200點(diǎn)（恒指期貨合約的乘數(shù)為50港元），比實(shí)際指數(shù)15124點(diǎn)高76點(diǎn)。市場(chǎng)年利率為6%，一個(gè)月后收到5000元現(xiàn)金紅利。

步驟1：賣出一張恒指期貨合約，成交價(jià)位15200點(diǎn)，以6%的年利率貸款75萬(wàn)港元，買進(jìn)相應(yīng)的一攬子股票組合；

步驟2：一個(gè)月后，收到5000港元，按6%的年利率貸出；

步驟3：3個(gè)月后交割。此時(shí)在期現(xiàn)兩市同時(shí)平倉(cāng)。該交易從中收回的資金數(shù)都是相同的760000港元，加上收回貸出的5000港元的本利和5050港元，共計(jì)收回資金765050港元；

步驟4：還貸，750000港元3個(gè)月的利息為11250港元，共計(jì)需還本利761250港元，則765050-761250=3800港元為可可獲得的凈利潤(rùn)。正好等于實(shí)際期價(jià)與理論期價(jià)之差（15200-15124）×50港元=3800港元。

正因?yàn)檎莆樟撕阒钙谪洸僮鞯囊恍┗驹瓌t與技巧，可可總是盈多虧少，在大學(xué)期間月掙幾千港幣已是家常便飯，加上獎(jiǎng)學(xué)金和父母供給，她的四年香港大學(xué)生活過得有滋有味，更不用說現(xiàn)在的可可淘金恒指期貨的輕車熟路了。

意外的是，大學(xué)畢業(yè)后，天才可可并未從事金融行業(yè)，而是選擇了做國(guó)際化妝品品牌?？煽烧f：“把股指期貨作為一種業(yè)余愛好可能會(huì)比作為一種職業(yè)輕松得多，收獲卻未必會(huì)少，因?yàn)闆Q策越多，往往失誤就會(huì)更多，我所做的只需要該出手時(shí)就出手”。

收益裝點(diǎn)品質(zhì)生活

滬深300股指期貨合約自2010年4月16日起正式上市交易；可可也沒少在滬深股指期貨上淘金，裝點(diǎn)她的品質(zhì)生活。操作中，她十分關(guān)注中國(guó)銀行、中國(guó)石化、G寶鋼、G長(zhǎng)電、G聯(lián)通、中國(guó)國(guó)航、大秦鐵路等對(duì)指數(shù)影響較大的個(gè)股。

可可說，滬深300股指期貨市場(chǎng)實(shí)行的保證金制度、強(qiáng)行平倉(cāng)制度、限倉(cāng)制度、每日無(wú)負(fù)債結(jié)算制度等都是與證券市場(chǎng)不同的，充分了解這些交易制度對(duì)控制風(fēng)險(xiǎn)交易有非常大的幫助。她炒股指期貨有嚴(yán)格的倉(cāng)位控制原則，絕不會(huì)孤注一擲。一般而言，未獲利的隔夜持倉(cāng)控制在資金的30%以下。

股指期貨可做多、也可做空。受股票、房地產(chǎn)投資的傳統(tǒng)思維限制，大多數(shù)投資者對(duì)做多較有興趣，對(duì)做空總覺得有點(diǎn)不踏實(shí)，從而錯(cuò)過了不少賺錢的機(jī)會(huì)。在可可看來，多空投資是動(dòng)態(tài)戰(zhàn)略管理，兩年多來，她的做空股指期貨的盈利部分并不比做多少。

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)掌控，可可認(rèn)為當(dāng)前國(guó)內(nèi)股指期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)主要來自四個(gè)方面—價(jià)格波動(dòng)、保證金交易杠桿效應(yīng)、交易者的非理性投機(jī)和市場(chǎng)機(jī)制是否健全。其中，投資者需主要關(guān)注的是來自于期貨本身的交易機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)。為了規(guī)避期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，可可有三條風(fēng)險(xiǎn)掌控原則：一是控制好保證金的占用比率，持倉(cāng)比例從不超過30%。二是十分注重合約到期時(shí)交割，控制合約到期風(fēng)險(xiǎn)。三是從不把套期保值做成投機(jī)交易，根據(jù)自己的投資規(guī)模制定相應(yīng)的套期保值計(jì)劃。

當(dāng)記者問及操作股指期貨與操作股市有何關(guān)鍵性建議時(shí)，可可強(qiáng)調(diào)了三點(diǎn)：一是不抱僥幸心；股市再跌也不會(huì)虧完，而股指期貨就不存在這種僥幸，發(fā)現(xiàn)方向不對(duì)及時(shí)止損比什么都重要。二是不做賭徒；股指期貨與賭大小的賭徒心理格格不入，切忌贏錢時(shí)害怕，虧錢時(shí)就膽大。三是交割要及時(shí)；合約要及時(shí)換月，挑選買賣最活躍的月份交易，同時(shí)，還要避免做不活躍合約。

現(xiàn)實(shí)生活中的可可舉止十分莊重文雅，而在股指期貨市場(chǎng)她則儼然換成了另外一個(gè)人。據(jù)她媽媽介紹說：“這孩子在期市跟她老爸一樣有血性，膽子很大、敢搏，一旦發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤總是大刀闊斧地?cái)貍}(cāng)。今年上半年她兩度出擊做空，賺取了180萬(wàn)收益。到9月7日期指上漲了逾百點(diǎn)，一直做空的她一下虧了近160萬(wàn)，這瘋姑娘毅然‘割肉’，讓我們做父母的很是緊張。不過，在此后的幾個(gè)交易日她不斷加倉(cāng)空單，隨著期指盤整一周之后，開始新一輪的下挫，國(guó)慶前一周直接跌破2300、2200點(diǎn)兩個(gè)整數(shù)關(guān)口。而可可不斷的加碼空單，最終不僅將損失的160萬(wàn)悉數(shù)掙回，并且還多掙了近40萬(wàn)?！?/p>

可可的爸爸說，雖然這孩子喜歡業(yè)余玩股指期貨，但她太有天賦，操作能力大大勝過保守的他，他和她媽還是捉摸著為她開通了IB業(yè)務(wù)，并在關(guān)鍵時(shí)刻允許她動(dòng)用全家8個(gè)期指賬戶的上億資金，以便操作時(shí)可多單、多手加倉(cāng)，她個(gè)人最高持倉(cāng)曾達(dá)到30%的倉(cāng)位、保證金超過3000萬(wàn)，其作風(fēng)著實(shí)剽悍。今年以來，可可少說也盡賺了200多萬(wàn)。

期貨投資步驟范文第2篇

關(guān)鍵詞:金屬商品期貨；價(jià)格指數(shù)；PPI

JEL分類號(hào):G18　中圖分類號(hào):F830　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A　文章編號(hào):1006-1428(2011)10-0075-04

一、引言

國(guó)外歷史經(jīng)驗(yàn)表明，金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)是宏觀經(jīng)濟(jì)景氣的預(yù)警指示器，也是金融指數(shù)創(chuàng)新的重要組成部分，金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展對(duì)一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控、物價(jià)的監(jiān)督管理及優(yōu)化投資等都具有現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)意義。

第一，金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控提供了一種參照。由于金屬商品期貨價(jià)格的形成是建立在交易者對(duì)金屬未來價(jià)格的理性分析基礎(chǔ)上，因此金屬商品期貨價(jià)格是金屬價(jià)格指數(shù)的先行指標(biāo)，對(duì)未來價(jià)格走勢(shì)具有很強(qiáng)的預(yù)測(cè)性。國(guó)外不少國(guó)家先后開發(fā)了金屬期貨價(jià)格指數(shù)，其中最具代表性的是倫敦金屬期貨交易所的LMEX金屬期貨指數(shù)，它作為生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)(PPI)的先行指標(biāo)能比較好地預(yù)測(cè)PPI走勢(shì)。

第二，金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)是政府部門監(jiān)控金屬商品期貨市場(chǎng)的重要工具。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的逐步完善，金屬商品期貨市場(chǎng)將會(huì)成為我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。與股票價(jià)格指數(shù)類似，政府監(jiān)管部門需要能全面綜合反映金屬商品期貨市場(chǎng)發(fā)展的金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)，以利于了解將來金屬商品價(jià)格走勢(shì).制定相關(guān)的指導(dǎo)政策。

第三，為相關(guān)金屬生產(chǎn)、流通和消費(fèi)企業(yè)提供低成本、高效率的風(fēng)險(xiǎn)管理手段。理論研究和實(shí)踐都表明，金屬商品期貨指數(shù)的上市能為金屬生產(chǎn)、消費(fèi)企業(yè)提供良好的套期保值工具，從而達(dá)到穩(wěn)定生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的作用。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者從期貨價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間相關(guān)性的角度研究商品期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，并進(jìn)行了大量實(shí)證檢驗(yàn)來論證期貨指數(shù)是貨幣政策制定與調(diào)整的重要先行指標(biāo)。Hoffman(1932)認(rèn)為期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能是指期貨價(jià)格能夠提前反映出現(xiàn)貨價(jià)格未來的變動(dòng)趨勢(shì)。Halpern和Warsager(1998)研究了商品期貨指數(shù)與通貨膨脹之間的相關(guān)性，以論證商品期貨指數(shù)用于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)。ThomasSehneeweis、Riehard Spurgin(2000)認(rèn)為商品指數(shù)開始以金融創(chuàng)新產(chǎn)品像指數(shù)期貨、指數(shù)期權(quán)等風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避類金融工具的標(biāo)的指數(shù)而出現(xiàn)。

我國(guó)金屬商品期貨指數(shù)的研究還處于探索階段，國(guó)內(nèi)研究目前主要集中在金屬商品期貨指數(shù)的編制上。蘇均和，劉飛(2005)研究了我國(guó)金屬商品期貨指數(shù)編制的必要性和可行性，并提出了較為可行的編制方案。徐國(guó)祥、李宇海(2009)總結(jié)和研究了商品期貨指數(shù)編制理論和方法，梳理了國(guó)外商品期貨價(jià)格指數(shù)編制的成功經(jīng)驗(yàn)，確定了“持倉(cāng)量”滾動(dòng)型方案為最優(yōu)方案。楊陽(yáng)、萬(wàn)迪(2010)利用上海期貨交易所陰極銅和鋁套期保值持倉(cāng)和投機(jī)持倉(cāng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了套期保值情緒和投機(jī)情緒兩個(gè)指標(biāo)，分析了不同投資者情緒對(duì)我國(guó)金屬期貨市場(chǎng)收益和波動(dòng)的影響。而關(guān)于我國(guó)金屬期貨價(jià)格指數(shù)和PPI的關(guān)系及其經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)的研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者的相關(guān)研究還很少。周焯華、宋旺江(2011)仿照張樹忠、李天忠和丁濤(2006)的研究思路，以2005年1月4日至2009年11月30日為樣本研究期，分別檢驗(yàn)了FPI對(duì)采掘類PPI(MPPI)、加工類PPI(PPPI)和PPI的影響，論證了我金屬期貨價(jià)格指數(shù)可以作為PPI的先行指標(biāo)，能夠提前2個(gè)月預(yù)測(cè)，但是遠(yuǎn)小于國(guó)外研究的通常先行時(shí)間。究其原因，一方面是其指數(shù)編制的方法選擇欠妥，另一方面是因?yàn)闃颖酒陂g投機(jī)情緒嚴(yán)重，導(dǎo)致結(jié)果不理想。

本文研究與前面學(xué)者的研究在以下方面存在不同，首先，采用“持倉(cāng)量”滾動(dòng)型這種最優(yōu)方案來編制金屬商品期貨指數(shù)。其次，我們選擇以2008年1月1日到2011年4月31日為樣本期，檢驗(yàn)近三年金屬商品期貨指數(shù)是否能反映PPI走勢(shì)。最近的研究表明，近年來期貨市場(chǎng)功能趨于成熟和完善，而之前的市場(chǎng)投機(jī)氛圍嚴(yán)重。所以把近三年作為研究時(shí)間段，對(duì)于以后預(yù)測(cè)PPI走勢(shì)更可靠。

三、倫敦金屬期貨交易所指數(shù)(LMEX)

倫敦金屬期貨交易所指數(shù)(LMEX)的權(quán)重確定原則為:以每種金屬前5年的全球平均產(chǎn)量及期間內(nèi)在LME市場(chǎng)平均的交易流動(dòng)性來確定，從而確保各個(gè)品種的權(quán)重能夠真實(shí)、有代表性地反映整個(gè)金屬市場(chǎng)的價(jià)值。各金屬品種現(xiàn)有權(quán)重見圖1:

LMEX的指數(shù)價(jià)值是將每一金屬品種最近3個(gè)有效月合約的第3個(gè)星期三的收盤價(jià)加起來，乘以相應(yīng)的品種權(quán)重，再乘以一個(gè)常數(shù)計(jì)算而得。具體公式如下:

LMEX指數(shù)=『WAL×(ALlmnth+AL2mnth+AL3mnth)]+[其他5個(gè)品種同樣的計(jì)算結(jié)果]xC0xl00

其中:WAL=鋁(AL)的權(quán)重；ALlmnth=第一個(gè)有效月的第三個(gè)星期三的鋁期貨的收盤價(jià):AL2mnt=第二個(gè)有效月的第三個(gè)星期三的鋁期貨的收盤價(jià):AL3mnt=第三個(gè)有效月的第三個(gè)星期三的鋁期貨的收盤價(jià)；C0=0.002593529f該常數(shù)是通過規(guī)定1999年1月4日的LMEX指數(shù)值為1000，然后以當(dāng)時(shí)各品種的相關(guān)收盤價(jià)格根據(jù)上述公式倒算出來的，每次調(diào)整權(quán)重時(shí)，該常數(shù)也相應(yīng)改變，以達(dá)到平衡指數(shù)的目的)。

四、我國(guó)金屬商品期貨指數(shù)(MFI)編制

1、指數(shù)構(gòu)成品種的選擇。

以上海期貨交易所上市的銅、鋁、鋅三大類金屬的主力合約品種為樣本。2010年銅、鋁和鋅三大基本金屬產(chǎn)量為3065萬(wàn)噸，約占當(dāng)年十種有色金屬產(chǎn)量的84％，交易量大，對(duì)市場(chǎng)有較大的影響力。銅鋁鋅期貨流動(dòng)性強(qiáng)，能夠敏感反映市場(chǎng)供求關(guān)系，是工業(yè)需求的主要原料，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)分析具有預(yù)警作用，符合指數(shù)設(shè)計(jì)的目的。2011年3月24日鉛期貨上市后，四種大類基本金屬能占到有色金屬產(chǎn)量的97％，如果以銅鋁鉛鋅四種有色金屬為基準(zhǔn)，編制中國(guó)有色金屬期貨指數(shù)更加具有權(quán)威性。

2、價(jià)格的收集。

通過上海商品交易所，取得各個(gè)品種每個(gè)合約的每日價(jià)格，價(jià)格取每天的結(jié)算價(jià)。時(shí)間跨度是從基期2008年1月1日到2011年4月31日。另外還收集各個(gè)品種每個(gè)合約每天的持倉(cāng)量數(shù)據(jù)，用于指數(shù)編制的權(quán)數(shù)計(jì)算。

3、基期的選擇。

從指數(shù)基期點(diǎn)數(shù)來看基本上均設(shè)為100或1000。

本方案以2008年的第一個(gè)交易日作為基期。

4、編制方法的確定。

由于本文編制的指數(shù)是要反映整個(gè)金屬期貨市場(chǎng)的價(jià)格水平，結(jié)合國(guó)際權(quán)威商品指數(shù)的研究方法.本文采用加權(quán)算術(shù)平均法的編制方法。首先，計(jì)算每個(gè)指數(shù)品種的平均價(jià)格。每個(gè)指數(shù)品種的平均價(jià)格的計(jì)算以該品種所有上市合約的持倉(cāng)量為權(quán)數(shù)，所有上市合約的加權(quán)價(jià)格加權(quán)計(jì)算而成。計(jì)算公式如下:

其次，采用基準(zhǔn)對(duì)比的方法求出各個(gè)指數(shù)品種的單個(gè)簡(jiǎn)單價(jià)格指數(shù)。計(jì)算公式是:

最后，以各個(gè)指數(shù)品種的最近3年滾動(dòng)加權(quán)平均產(chǎn)量為權(quán)數(shù)，各個(gè)指數(shù)品種的簡(jiǎn)單指數(shù)加權(quán)計(jì)算出金屬期貨價(jià)格指數(shù)，計(jì)算公式如下:

5、權(quán)重的確定。由于我們要編制的是金屬商品期貨指數(shù)，可以作為權(quán)重的有:進(jìn)口量、消費(fèi)量、成交量、產(chǎn)量、持倉(cāng)量、交割量。從數(shù)據(jù)可得的角度以及反映國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)的定位來看，我們最終考慮采用各個(gè)指數(shù)品種最近36個(gè)月(近期權(quán)數(shù)50％，次近期權(quán)數(shù)30％。次次近期權(quán)數(shù)20％，其中近期是指過去12個(gè)月，次近期是指過去12個(gè)月至24個(gè)月，次次近期是指過去24個(gè)月至36個(gè)月)的滾動(dòng)加權(quán)平均年產(chǎn)量作為權(quán)重，指數(shù)品種第t期的權(quán)重計(jì)算公式如下:

對(duì)于2011年3月24日新品種鉛期貨上市，以上市日為基準(zhǔn)日，在指數(shù)上添加新品種的權(quán)重，并進(jìn)行系數(shù)修正。調(diào)整系數(shù)的具體計(jì)算方法:在新品種上市日，金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)中未添加新品種的數(shù)值與添加了新品種后的數(shù)值之比，即為當(dāng)日的調(diào)整系數(shù)，這個(gè)調(diào)整系數(shù)延續(xù)應(yīng)用至下一個(gè)新品種上市重新計(jì)算新的調(diào)整系數(shù)為止。

6、指數(shù)的計(jì)算。

指數(shù)的計(jì)算按照前面提到的三個(gè)步驟進(jìn)行。

第一步，計(jì)算每個(gè)指數(shù)品種的平均價(jià)格。首先查詢到每個(gè)指數(shù)品種各合約在當(dāng)天的結(jié)算價(jià)格.然后查詢到各個(gè)合約在當(dāng)天的持倉(cāng)量，最后以持倉(cāng)量為權(quán)數(shù)將各合約的結(jié)算價(jià)格加權(quán)。

第二步，采用基準(zhǔn)對(duì)比的方法求出各個(gè)指數(shù)品種的單個(gè)簡(jiǎn)單價(jià)格指數(shù)。

第三步，以各個(gè)指數(shù)品種的最近3年滾動(dòng)加權(quán)平均年產(chǎn)量為權(quán)數(shù)，各個(gè)指數(shù)品種的簡(jiǎn)單價(jià)格指數(shù)加權(quán)計(jì)算出金屬期貨價(jià)格指數(shù)，再乘以修正系數(shù)。

根據(jù)以上三個(gè)步驟，以2008年1月至2011年4月31日各金屬期貨品種收盤價(jià)格和上述各品種的權(quán)數(shù)，作者對(duì)金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了試算，繪制了金屬期貨價(jià)格指數(shù)的圖形。

五、金屬商品期貨指數(shù)和PPI關(guān)系的實(shí)證研究

MFI對(duì)PPI的傳導(dǎo)作用可以從圖3看出，MFI對(duì)價(jià)格反應(yīng)更加靈敏，提前反映了PPI的走勢(shì)，2008年4月MFI開始下滑，PPI跟著在9月份開始下跌；2009年1月MFI開始上升，PPI在8月開始上漲。可見，MFI在很大程度上能夠提前指引PPI的走勢(shì)，同時(shí)，MFI比PPI對(duì)市場(chǎng)更為靈敏。下面對(duì)它們之間的關(guān)系進(jìn)行研究。由于只有在平穩(wěn)變量之間或存在協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)變量之間才能進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，如果對(duì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列做格蘭杰檢驗(yàn)會(huì)產(chǎn)生偽回歸問題，因此按如下步驟進(jìn)行。

1、單位根檢驗(yàn)。

分別對(duì)MFI和PPI進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見表1。由表1的檢驗(yàn)結(jié)果可知，MFI和PPI兩個(gè)初始時(shí)間序列都是非平穩(wěn)的，一階差分后也都是非平穩(wěn)的，但二階差分后都趨于平穩(wěn)，即它們都是二階單整序列。

2、協(xié)整檢驗(yàn)。

上面單位根檢驗(yàn)表明，MFI和PPI序列都是二階單整的，說明它們之間可能存在一個(gè)長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。下面對(duì)它們進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為2。表2顯示在MFI和PPI之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系，即存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

3、Granger因果檢驗(yàn)。

從協(xié)整檢驗(yàn)得出MFI和PPI存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，因而可以進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可見，滯后1-2期的MFI不是PPI的Granger原因的假設(shè)成立的概率均小于1％，滯后3-5期的MFI不是PPI的Granger原因的假設(shè)成立的概率均小于5％，MF1對(duì)PPI的引導(dǎo)作用十分明顯。

六、結(jié)論及建議

利用“持倉(cāng)量”滾動(dòng)型方案這種最優(yōu)的指數(shù)編制方案來編制我國(guó)金屬商品期貨指數(shù)，以最近三年為研究樣本區(qū)間，然后利用得出的MFI數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)MFI和PPI的關(guān)系，研究結(jié)論表明:我國(guó)金屬商品期貨價(jià)格指數(shù)(MFI)能夠提前5個(gè)月預(yù)測(cè)PPI的基本走勢(shì)，可以作為PPI的先行指標(biāo)。這也表明，我國(guó)金屬期貨市場(chǎng)功能近年來已趨于完善，價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能得以較好體現(xiàn)。這是從本文經(jīng)驗(yàn)研究結(jié)果直接得出的一個(gè)重要結(jié)論。

期貨投資步驟范文第3篇

關(guān)鍵詞:股指期貨;期現(xiàn)套利;股票現(xiàn)貨組合

作為金融期貨的一種,股指期貨將是我國(guó)首推的一款金融衍生產(chǎn)品｡無(wú)論從市場(chǎng)體制､法制法規(guī),還是到對(duì)投資者的風(fēng)險(xiǎn)教育等方面,股指期貨的外部條件都已基本完善｡因此,廣大投資者都在熱盼滬深300指數(shù)期貨的推出｡

期現(xiàn)套利憑借其能夠同時(shí)在期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)進(jìn)行交易,以及利用價(jià)格差異賺取利潤(rùn)的優(yōu)點(diǎn),必定在我國(guó)股指期貨推出初期為廣大機(jī)構(gòu)投資者所用｡為此本文重點(diǎn)探討了股指期貨期現(xiàn)套利策略,以便為投資者介入股指期貨提供借鑒｡

1 期現(xiàn)套利簡(jiǎn)介

1.1 期現(xiàn)套利的概念

所謂股指期貨期現(xiàn)套利交易,就是指一旦股指期貨的市場(chǎng)價(jià)格偏離了其理論價(jià)格的某個(gè)價(jià)格區(qū)間(即考慮交易成本時(shí)的無(wú)套利區(qū)間),投資者通過賣出高估的期貨合約或現(xiàn)貨､同時(shí)買入被低估的期貨合約或現(xiàn)貨的方式達(dá)到獲利的目的｡

在我國(guó),由于滬深300指數(shù)期貨在到期日必然收斂于現(xiàn)貨指數(shù)(即滬深300指數(shù)),所以,指數(shù)期現(xiàn)套利在一定程度上可以視為一種無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的投資策略｡

1.2 股指期貨期現(xiàn)套利的流程

套利的利潤(rùn)來源于期貨和現(xiàn)貨間相對(duì)價(jià)格的變動(dòng),而同時(shí)做多做空的結(jié)果也使套利交易毫無(wú)風(fēng)險(xiǎn)｡具體流程如圖1所示:

圖1 股指期貨期現(xiàn)套利流程圖

1.3 股指期貨期現(xiàn)套利模型的建立

(1)發(fā)現(xiàn)套利機(jī)會(huì)｡

首先,計(jì)算股指期貨理論價(jià)格;

按股指期貨持倉(cāng)成本定價(jià)模型,股指期貨理論價(jià)格為:

以理論價(jià)格為標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)實(shí)際價(jià)格高于理論價(jià)格時(shí),代表市場(chǎng)高估期貨價(jià)格,只要高估幅度超過執(zhí)行套利的交易成本,按低買高賣原則,可以買現(xiàn)貨同時(shí)拋空期指來套利｡反之,如果股指期貨價(jià)格較低,且低估幅度大于交易成本,投資者可買期指賣現(xiàn)貨來套利｡

最后,估算交易的成本｡

套利交易需要同時(shí)買賣現(xiàn)貨及期貨指數(shù),交易成本包括現(xiàn)貨買賣成本及股指期貨買賣成本｡加上套利時(shí)建立的多空倉(cāng)必須在到期日前平倉(cāng),現(xiàn)貨及期貨均是雙邊交易,總成本包括雙邊交易的總成本｡

(2)建立無(wú)套利區(qū)間｡

交易成本圍繞股指期貨理論價(jià)格形成無(wú)套利區(qū)間,股指期貨市場(chǎng)價(jià)格跌入該區(qū)間內(nèi)就無(wú)法套利,一旦股指期貨市場(chǎng)價(jià)格超出無(wú)套利區(qū)間,就可以進(jìn)行套利｡無(wú)套利區(qū)間如下:

2 針對(duì)滬深300指數(shù)的股票現(xiàn)貨組合的選取

股指期貨期現(xiàn)套利的主要難度與技巧便是股票現(xiàn)貨組合的構(gòu)建｡這是由于指數(shù)對(duì)應(yīng)的是一攬子成分股｡目前股票現(xiàn)貨組合構(gòu)建的方法有三種:指數(shù)化投資的完全復(fù)制配備技術(shù)､指數(shù)化投資的增強(qiáng)型配備技術(shù)和利用交易型開放式指數(shù)基金(ETF)｡針對(duì)滬深300指數(shù),期現(xiàn)套利尚沒有理想的現(xiàn)貨標(biāo)的｡

如何以盡可能少的權(quán)重股來比較完善地復(fù)制現(xiàn)貨指數(shù)是期現(xiàn)套利中的關(guān)鍵｡以下的研究,將采用最小二乘法來選取盡可能少的權(quán)重股,以更好的復(fù)制滬深300指數(shù),使得指數(shù)期現(xiàn)套利在實(shí)際操作中切實(shí)可行｡

(1)樣本的選取｡

本文選取滬深300指數(shù)和滬深300板塊中權(quán)重占比最高的30只股票的15分鐘價(jià)格,各因素的累計(jì)收益率為 (n代表各樣本的編號(hào)),樣本期間從2007年1月19日至2007年4月24日｡具體數(shù)據(jù)如表1所示:

由以上得出,所有30只權(quán)重股可以解釋滬深300指數(shù)變動(dòng)的99.8%,整個(gè)模型的擬合程度非常高,p值幾乎為0｡同時(shí)股票組合收益率與滬深300指數(shù)的收益率非常接近,幾乎可以替代滬深300指數(shù)｡但是要同時(shí)對(duì)30只個(gè)股進(jìn)行交易操作無(wú)疑是件非常困難的事情,所以還必須將權(quán)重股簡(jiǎn)化,以盡量少的股票來復(fù)制出比較完美的滬深300指數(shù)｡

(2)股票現(xiàn)貨組合的選擇｡

在以上分析的基礎(chǔ)上,可以從中選取出15只權(quán)重最大的個(gè)股｡雖然這15只權(quán)重股的組合擬合度非常高,但是股票的個(gè)數(shù)還是相對(duì)較多,操作也會(huì)帶來一定的不便｡因此,還需要進(jìn)行再次的篩選,以便得出盡可能少的股票｡再通過同樣的方法分析,便可從這15只股票當(dāng)中篩選出7個(gè)最具代表性的股票｡通過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),這7只權(quán)重股的股票組合依然能很好的復(fù)制滬深300指數(shù),能解釋滬深300指數(shù)變動(dòng)的99.39%(具體數(shù)據(jù)如表2所示)｡由這7只權(quán)重股的組合收益率與滬深300指數(shù)的走勢(shì)也非常接近(如圖2所示),因此完全可以作為期現(xiàn)套利的現(xiàn)貨標(biāo)的物｡

雖然以上兩個(gè)方面是期現(xiàn)套利交易的關(guān)鍵所在,但是缺少最后的步驟整個(gè)期現(xiàn)套利交易將無(wú)法完成｡首先,我們要確定期現(xiàn)套利的規(guī)模及相應(yīng)股票組合的買賣數(shù)量｡其次,進(jìn)行期現(xiàn)套利交易,并計(jì)算最終的套利收益率｡當(dāng)期貨市價(jià)低于(即低估)或高于(即高估)無(wú)套利區(qū)間的時(shí)候,便可進(jìn)行套利交易,并由此獲得套利利潤(rùn)｡套利收益率的計(jì)算可以采用〔(賣價(jià)-買價(jià))/買價(jià)100% 〕為基本模式;最后,當(dāng)價(jià)差收斂時(shí)離場(chǎng)平倉(cāng)｡至此,整個(gè)期現(xiàn)套利便已完成｡

從西方發(fā)達(dá)國(guó)家期指交易的發(fā)展歷史來設(shè)想滬深300指數(shù)期指在我國(guó)推出的初期,必然會(huì)有較大甚至劇烈的震蕩,這會(huì)使得期現(xiàn)套利機(jī)會(huì)非常明顯｡但是要獲得高額的收益,投資者就必須對(duì)期現(xiàn)套利有充分的了解,同時(shí)要掌握期現(xiàn)套利的關(guān)鍵所在｡

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期貨投資步驟范文第4篇

關(guān)鍵詞： 股指期貨 協(xié)整 套利

一、股指期貨與ETF的套利的可行性分析

在構(gòu)建期現(xiàn)套利時(shí)，滬深300指數(shù)由于包含的成分個(gè)股達(dá)300只，如果采用股票完全復(fù)制的方法來構(gòu)建現(xiàn)貨組合，由于停牌、流動(dòng)性和成本等因素，要實(shí)現(xiàn)起來困難非常大。但是，ETF交易成本低、流動(dòng)性好、跟蹤誤差小，是理想的現(xiàn)貨組合替代品。利用ETF實(shí)施期現(xiàn)套利的基本思想是，當(dāng)股指期貨和ETF組合構(gòu)成的現(xiàn)貨出現(xiàn)大的偏離時(shí)，如果在考慮套利成本的情形下仍然存在一定的折價(jià)或溢價(jià)，則可以通過買入價(jià)值較低的ETF組合/股指期貨合約同時(shí)賣出價(jià)值較高的股指期貨合約/ETF組合獲取無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利潤(rùn)。

我們用量化模型的形式，給出了套利成本的數(shù)學(xué)表達(dá)式。在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出期現(xiàn)比和無(wú)套利區(qū)間：當(dāng)期現(xiàn)比小于無(wú)套利區(qū)間下限時(shí)，存在反向套利機(jī)會(huì)，可以買入股指期貨并賣空ETF組合；當(dāng)期現(xiàn)比大于無(wú)套利區(qū)間上限時(shí)，存在正向套利機(jī)會(huì)，可以買入ETF組合并賣空股指期貨。在設(shè)計(jì)了利用ETF組合和股指期貨進(jìn)行期現(xiàn)套利的操作流程之后，我們給出了較優(yōu)的ETF指數(shù)來擬合滬深300指數(shù)，股指期貨首個(gè)標(biāo)的是滬深300指數(shù)。如果未來市場(chǎng)推出了滬深300ETF，這樣滬深300指數(shù)就可以同時(shí)擁有直接標(biāo)價(jià)的現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格，當(dāng)兩個(gè)價(jià)格出現(xiàn)較大偏離時(shí)，就產(chǎn)生了套利機(jī)會(huì)。從目前流通的樣本股來看，上證50指數(shù)樣本股全部是滬深300指數(shù)樣本股。從調(diào)整后的流通市值看，上證50指數(shù)調(diào)整后的流通市值占滬深300指數(shù)比例高達(dá)68.7%。那么我們用股指期貨合約模擬滬深300指數(shù)，用上證50ETF模擬滬深300ETF進(jìn)行套利。

二、構(gòu)建股指期貨與ETF的套利模型

我們?nèi)?010年10月8日到2010年11月8日滬深300指數(shù)股指期貨和上證50指數(shù)的收盤價(jià)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。

X: 滬深300指數(shù)股指期貨；Y: 上證50指數(shù)

滬深300指數(shù)股指期貨和上證50指數(shù)的收盤價(jià)

我們通過對(duì)上證50ETF和滬深300指數(shù)股指期貨的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析，得出時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)化后的兩者回歸關(guān)系，即:

lnyt是滬深300指數(shù)股指期貨相應(yīng)的對(duì)數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)， lnxt是上證50ETF相應(yīng)的對(duì)數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)。本文研究中，已經(jīng)將上證50ETF和滬深300指數(shù)股指期貨的關(guān)系確定。因此，套利者可以直接利用該關(guān)系對(duì)上證50ETF和滬深300指數(shù)股指期貨的相對(duì)市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行判斷。如果在該關(guān)系基礎(chǔ)上判斷出兩者的相對(duì)價(jià)差大于套利成本，那么套利者可以直接交易進(jìn)行套利，而不再像傳統(tǒng)股指期貨期現(xiàn)套利一樣對(duì)股指期貨理論價(jià)格進(jìn)行計(jì)算，再跟市場(chǎng)價(jià)格比較。

三、套利的步驟

（一）由上證50ETF的市場(chǎng)價(jià)格計(jì)算lnyt，推算出滬深300指數(shù)股指期貨的對(duì)數(shù)lnx`t。如果lnx`t高于同時(shí)期滬深300指數(shù)股指期貨的對(duì)數(shù)lnx`t，此時(shí)滬深300股指期貨的價(jià)格就被低估了，這時(shí)可以買入股指期貨，賣出上證50ETF進(jìn)行套利。待套利機(jī)會(huì)消失后，反向?qū)_獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益。

（二）由上證50ETF的市場(chǎng)價(jià)格計(jì)算lnyt，對(duì)數(shù)推算出滬深300指數(shù)股指期貨的對(duì)數(shù)lnxt低于同時(shí)期滬深300指數(shù)股指期貨的對(duì)數(shù)lnx`t，此時(shí)滬深300股指期貨的價(jià)格就被高估了，這時(shí)投資者可以買入股指期貨，賣出上證50ETF進(jìn)行套利。待套利機(jī)會(huì)消失后，反向?qū)_獲得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益。

四、實(shí)例分析

以2010年10月11日一手上證50ETF的價(jià)格是2066元。我們假如使用和股指期貨同樣的資金配比做上證50ETF，就可以賣出140490/2066=68手。

這樣，1000萬(wàn)資金滿倉(cāng)操作不計(jì)手續(xù)費(fèi)的話，可以買入30手股指期貨，放空2040手上證50ETF。

股指期貨開倉(cāng)價(jià)格：3122*300*15%*30=4214700

上證50ETF開倉(cāng)價(jià)格：2066*68*30=4214640

如到2010年11月1日平倉(cāng)，我們平倉(cāng)后的資產(chǎn)為：

股指期貨平倉(cāng)價(jià)格：3472*300*15%*30=4687200

上證50ETF平倉(cāng)價(jià)格：2238**68*30=4565520

在15個(gè)交易日我們的套利收益率為1.2162%，雖然收益率不是很高，可能沒達(dá)到中小投資者的預(yù)期收益，但這是在風(fēng)險(xiǎn)最小的情況下追求的收益最大化，可以說是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益。我們只是拿15個(gè)交易日的一個(gè)靜態(tài)時(shí)點(diǎn)來看收益率，實(shí)際盤中套利機(jī)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于我們靜態(tài)研究的機(jī)會(huì)。

五、對(duì)投資者風(fēng)險(xiǎn)提示

雖然套利交易能低風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)行投資，但是投資者也是有風(fēng)險(xiǎn)的。

（一）期現(xiàn)套利時(shí)，由于現(xiàn)貨股票組合與指數(shù)的股票組合不一致產(chǎn)生模擬誤差。

（二）交割風(fēng)險(xiǎn)。

（三）由于保證金追加不及時(shí)而被強(qiáng)行平倉(cāng)的風(fēng)險(xiǎn)。

（四）套利交易過程中因?yàn)槟硞€(gè)交割月份出現(xiàn)單邊行情而可能被強(qiáng)制減倉(cāng)的風(fēng)險(xiǎn) 。

（五）極端行情的風(fēng)險(xiǎn)。

（六）套利交易過程中可能產(chǎn)生較大的沖擊成本，沖擊成本可能沖抵套利利潤(rùn)甚至導(dǎo)致套利出現(xiàn)虧損 。

（七）價(jià)差往不利方向運(yùn)行。

所以，在利用ETF和股指期貨進(jìn)行套利的過程中，要嚴(yán)格控制好倉(cāng)位。在進(jìn)行無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利的同時(shí)，注意非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn):

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期貨投資步驟范文第5篇

【關(guān)鍵詞】商品期貨市場(chǎng)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；指標(biāo)體系

1.期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法

1.1 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警內(nèi)涵

風(fēng)險(xiǎn)管理專家heins與willams認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)管理是有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)衡量、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)連貫過程，目的在于最小成本下實(shí)現(xiàn)效用的最大化。

通過納入反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)價(jià)格的關(guān)鍵變量，構(gòu)建體現(xiàn)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系，對(duì)諸多指標(biāo)進(jìn)行主因子提取，并結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型形成比較科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，以減少我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響和提高預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的能力。

1.2 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法

（1）早期的預(yù)警方法

早期預(yù)警方法中代表性的是一元分析法，該方法將分析的對(duì)象樣本按照某種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序，然后選出預(yù)先認(rèn)為的判斷點(diǎn)，超過這一判斷點(diǎn)則視為風(fēng)險(xiǎn)。一元分析法方法簡(jiǎn)單易行，但由于對(duì)影響風(fēng)險(xiǎn)的因素的分析過于單一，使得人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的判斷過于簡(jiǎn)單，往往沒有意識(shí)到影響風(fēng)險(xiǎn)因素的復(fù)雜性，從而造成低估風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象。

（2）多元判別預(yù)警方法

多元判別模型基于影響風(fēng)險(xiǎn)的因素具有多元化的特征，從多個(gè)方面考察影響風(fēng)險(xiǎn)的各種因素。選取多元的過程主要是通過對(duì)各種因素進(jìn)行分組，將相對(duì)類似的因素分為一組，重點(diǎn)考察在在組中差別或離散程度較小而在各組之間具有較大差異的因素，在此基礎(chǔ)上通過構(gòu)建多元模型進(jìn)行有效的分析。

假設(shè)在z模型中，各種選定因素設(shè)為，，則z可以表示為：

其中，z為判別值，可以通過該值進(jìn)行判別風(fēng)險(xiǎn)，但也可以跟據(jù)具體的發(fā)展環(huán)境的不同，采取不同的臨界值。相比早期的預(yù)警方法具有更多的優(yōu)勢(shì)，能從比較全面的角度考察市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并能有效的提高市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的精確度。但由于影響價(jià)格的市場(chǎng)因素的千變?nèi)f化，該模型對(duì)于不同時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)調(diào)整性較差，有些定性變量對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響比較大，如何用數(shù)據(jù)進(jìn)行界定是一個(gè)很大的問題，此外，在組內(nèi)變量的選擇上主要是基于正態(tài)分布的假定，而這與大多的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是難以吻合的。

（3）ann預(yù)警方法

ann預(yù)警方法為anificial neural network方法的簡(jiǎn)稱，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該方法是將人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行方式，應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警上的一種方神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬法。整體上ann主要由輸入層、輸出層以及隱藏層三個(gè)部分組成。ann預(yù)警方法中有關(guān)信息的處理方式有兩種，即前向傳播和后向?qū)W習(xí)，整體上傳播過程相對(duì)比較簡(jiǎn)單，而學(xué)習(xí)過程主要是一個(gè)糾錯(cuò)的過程，即信息是從輸出層到輸入層的逆向進(jìn)行反饋，并對(duì)錯(cuò)誤進(jìn)行有效的修正的過程，通過學(xué)習(xí)的過程將分析的樣本對(duì)象進(jìn)行有效的類別劃分，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的目的。ann預(yù)警方法能夠?qū)︼L(fēng)險(xiǎn)影響的因素進(jìn)行有效的分析和歸納，能夠在分布不明確的數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的分析，并且通過學(xué)習(xí)過程能夠?qū)崿F(xiàn)較好的糾錯(cuò)能力。但ann預(yù)警方法由于是對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬，很難形成現(xiàn)實(shí)分析的穩(wěn)定，使風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的作用受到很大的抑制。

（4）logistic預(yù)警方法

logistic回歸法是一種最主要的二元選擇分析模型，通過二元概率的選擇，說明風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率與不發(fā)生的概率，由于分析建立在累計(jì)概率的基礎(chǔ)之上，因而對(duì)所分析的各個(gè)變量的分布設(shè)定沒有正態(tài)分布的假定，能夠較好的分析客觀風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況。通過實(shí)現(xiàn)設(shè)定的分割點(diǎn)（如設(shè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)為0.5）進(jìn)行判斷，若通過模型算出的概率值大于分割點(diǎn)則意味著風(fēng)險(xiǎn)的存在。

若概率表示風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，則風(fēng)險(xiǎn)不發(fā)生的概率表示為。對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行判斷將總分設(shè)置為，其中。，為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)比率。則：

式（5），通過該模型，可以對(duì)事件發(fā)生的概率進(jìn)行有效的測(cè)度，具有較高的準(zhǔn)確性。但缺點(diǎn)是對(duì)臨界值進(jìn)行規(guī)范的確定比較困難，需要根據(jù)不同的發(fā)展環(huán)境和風(fēng)險(xiǎn)要求進(jìn)行實(shí)現(xiàn)界定。如選取0.5作為風(fēng)險(xiǎn)較嚴(yán)重的水平作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，則有以下分類：

2.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 指標(biāo)選取原則

防范我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，單單從期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量、套期保值、保證金確定等幾個(gè)方面考察顯然是不夠的，考察我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理，首先應(yīng)從多角度的視角選取反映我國(guó)期貨市場(chǎng)價(jià)格的指標(biāo)體系，再對(duì)各種指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)的篩選后進(jìn)行選擇。選取的指標(biāo)要能夠有效的對(duì)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理的測(cè)度。主要原則主要有：

（1）科學(xué)性：反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)的選取，應(yīng)通過科學(xué)方法進(jìn)行篩選和分類，使得選取的指標(biāo)具有較大的代表性和廣泛的說服力，能夠結(jié)合我國(guó)期貨市場(chǎng)發(fā)展的實(shí)際現(xiàn)狀，客觀的刻畫我國(guó)商品期貨市場(chǎng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)。

（2）系統(tǒng)性：反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因子眾多，在科學(xué)的分類和總結(jié)基礎(chǔ)上，需要形成合理的指標(biāo)體系，從而構(gòu)建一個(gè)反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)系統(tǒng)。

（3）操作性：構(gòu)建反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)的指標(biāo)體系，是一個(gè)復(fù)雜的工程，各個(gè)因素之間的關(guān)系紛繁復(fù)雜，不可能將所有定性或定量因素都進(jìn)行闡述。應(yīng)通過科學(xué)的篩選和分類形成具有代表性和可操作性的指標(biāo)。

（4）實(shí)用性：構(gòu)建的理論體系應(yīng)能對(duì)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的防范具有較高的實(shí)用價(jià)值，能夠體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)防范等的系列性和連貫性，從而對(duì)實(shí)踐具有較高的解釋意義。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)選取

（1）宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

衡量我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的變動(dòng)情況，需從這三個(gè)方面進(jìn)行考察。本文主要通過以下指標(biāo)考察宏觀層指標(biāo)對(duì)我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

①宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度：宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)（）

為衡量我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)景氣狀況，國(guó)家信息中心宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)預(yù)警課題組構(gòu)建了反映我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的景氣合成指數(shù)①，本文用宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)反映我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的景氣情況。

②消費(fèi)衡量指標(biāo)：消費(fèi)信心指數(shù)（）

消費(fèi)行為和市場(chǎng)需求主導(dǎo)著投資取向和規(guī)模。在金融危機(jī)背景下，依靠國(guó)內(nèi)居民消費(fèi)需求拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整顯得更加重要。因此，堅(jiān)持?jǐn)U大國(guó)內(nèi)需求特別是消費(fèi)需求的方針，把增加居民消費(fèi)作為擴(kuò)大內(nèi)需的重點(diǎn)，增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用。

③投資衡量指標(biāo)：城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資完成額同比增長(zhǎng)率（）

由于我國(guó)技術(shù)和資本存量與發(fā)達(dá)國(guó)家之間存在著很大的差距，只有提高我國(guó)的投資率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率才能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的跨越式發(fā)展。此外，注重提高投資的質(zhì)量和效益，才能增強(qiáng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的后勁，提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力。本文選取城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資作為衡量投資變動(dòng)指標(biāo)。

④對(duì)外貿(mào)易衡量指標(biāo)：外貿(mào)同比增長(zhǎng)率（）

我國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)方式一直沿用“出口導(dǎo)向性”的戰(zhàn)略，外貿(mào)是拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的推動(dòng)力量，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2009年我國(guó)進(jìn)出口總額上升到世界第二位，出口總額則超過德國(guó)躍居世界第一位。

⑤政府調(diào)控能力指標(biāo)：政府財(cái)政收入同比增長(zhǎng)率（）

當(dāng)我國(guó)期貨市場(chǎng)出現(xiàn)較大風(fēng)險(xiǎn)事件的時(shí)候，強(qiáng)力行政往往能在較短的時(shí)間內(nèi)發(fā)揮比市場(chǎng)自發(fā)調(diào)節(jié)更好的效果，因此，政府的調(diào)控能力會(huì)對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生較大的影響。本文通過財(cái)政收入指標(biāo)反映我國(guó)政府的調(diào)控能力。

（2）微觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

本文主要從經(jīng)濟(jì)貨幣化程度變動(dòng)率，通貨膨脹變動(dòng)率以及匯率變動(dòng)率三個(gè)方面考察對(duì)期貨市場(chǎng)的影響。

①經(jīng)濟(jì)貨幣化程度變動(dòng)率：貨幣準(zhǔn)貨幣（m2）變動(dòng)率（）

經(jīng)濟(jì)貨幣化是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中以貨幣為媒介的交易份額逐步增大的過程。一國(guó)商品經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)、貨幣信用關(guān)系覆蓋面以及金融業(yè)發(fā)展程度越高，代表貨幣化程度也越高，同時(shí)期貨市場(chǎng)具有更好的發(fā)展基礎(chǔ)。通常情況下，用廣義貨幣m2占gnp（或gdp）的比值（m2/gnp或m2/gdp）來表示，由于月度gdp數(shù)據(jù)的不可得性，本文利用廣義貨幣（m2，即流通中的現(xiàn)金+活期存款）的變動(dòng)情況代表貨幣的變動(dòng)狀況表示我國(guó)的經(jīng)濟(jì)貨幣化程度變動(dòng)率。

②通貨膨脹率（cpi）（）

在通貨膨脹預(yù)期下，人們一般會(huì)購(gòu)買具有保值功能的投資品種，期貨市場(chǎng)中的貴金屬、有色金屬材料由于具有一定的金融屬性和儲(chǔ)量的稀缺性特征，成為在通貨膨脹下防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的有力工具。本文利用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（cpi）表示通貨膨脹率。

③人民幣兌美元匯率環(huán)比變動(dòng)率（）

當(dāng)前，我國(guó)商品期貨市場(chǎng)中，有很多產(chǎn)品是需大量進(jìn)口的大宗原材料產(chǎn)品。對(duì)國(guó)內(nèi)主要期貨品種而言，人民幣升值對(duì)工業(yè)品影響大，農(nóng)場(chǎng)品影響小，對(duì)進(jìn)口量大的期貨品種如銅、大豆、豆粕、棉花、天然橡膠以及燃料油等影響大，而進(jìn)口較小的品種如鋁、小麥影響較小。

（3）現(xiàn)貨市場(chǎng)指標(biāo)

現(xiàn)貨市場(chǎng)產(chǎn)量、價(jià)格等因素會(huì)對(duì)期貨市場(chǎng)價(jià)格具有很大的影響，本文通過現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)率、現(xiàn)期價(jià)波動(dòng)率、現(xiàn)貨市場(chǎng)總產(chǎn)量、國(guó)外凈進(jìn)口四個(gè)指標(biāo)反映我國(guó)現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)的影響。

①現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)率（）

該比率是利用現(xiàn)貨市場(chǎng)本月價(jià)格與上月價(jià)格的變動(dòng)比率來反映現(xiàn)貨市場(chǎng)對(duì)該商品的市場(chǎng)需求變動(dòng)情況。

②現(xiàn)期價(jià)偏離率（）

通過現(xiàn)價(jià)期價(jià)偏離率本月與上月的對(duì)比來反映現(xiàn)價(jià)期價(jià)偏離率的變動(dòng)率，該指標(biāo)可以反映現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)價(jià)格的偏離狀況，從而反映投機(jī)的情況。

③現(xiàn)貨市場(chǎng)總產(chǎn)量同比波動(dòng)率（）

總產(chǎn)量的提高有利于有效緩解了國(guó)內(nèi)市場(chǎng)供需緊張的矛盾，其穩(wěn)定性有利緩解期貨價(jià)格呈大幅上漲—急速下跌的走勢(shì)。

④凈進(jìn)口環(huán)比增長(zhǎng)率（）

據(jù)統(tǒng)計(jì)，近三年來大豆、銅以及天然橡膠的進(jìn)口量占總消費(fèi)量的比重分別達(dá)到了37%、47%以及65%②，凈進(jìn)口總量增加在一定程度上抑制國(guó)內(nèi)期貨價(jià)格非理性上漲空間，有利的實(shí)現(xiàn)現(xiàn)貨市場(chǎng)中的供需平衡。

（4）期貨市場(chǎng)指標(biāo)

市場(chǎng)流動(dòng)性對(duì)期貨合約的價(jià)格具有很大的影響，當(dāng)市場(chǎng)的人氣比較旺時(shí)，期貨的成交速度比較快，能夠根據(jù)不斷變化的市場(chǎng)行情生成比較合理的價(jià)格，而合理的期貨市場(chǎng)價(jià)格自然是低風(fēng)險(xiǎn)的體現(xiàn)，同時(shí)會(huì)吸引更多的市場(chǎng)參與者，從而提高了市場(chǎng)的流動(dòng)性，二者形成良好的互動(dòng)關(guān)系?？疾焓袌?chǎng)流動(dòng)性的指標(biāo)有三個(gè)。

①成交量（手）變動(dòng)率（）

期貨合約的成交量即成交的總手?jǐn)?shù)，但成交手?jǐn)?shù)并不能完全的反映市場(chǎng)的流動(dòng)水平，因?yàn)楦鱾€(gè)期貨合約的定價(jià)是不相同的，成交量大不一定成交金額就大，因此成交量?jī)H是對(duì)期貨合約流動(dòng)性“量”的衡量。

②成交金額變動(dòng)率（）

成交金額是指期貨交易的資金量，成交量是成交合約數(shù)與期貨價(jià)格的乘積。成交金額越大則意味著市場(chǎng)流動(dòng)性比較高，因此成交金額是對(duì)期貨合約流動(dòng)性“質(zhì)”的衡量。

③月末持倉(cāng)量變動(dòng)率（）

期貨合約的流動(dòng)性源于期貨市場(chǎng)參與者的買賣，持倉(cāng)量即為買賣雙方尚未平倉(cāng)的數(shù)量，持倉(cāng)量大說明市場(chǎng)參與者有較多的買賣行為，也代表了市場(chǎng)的流動(dòng)性比較大。

④成交金額市場(chǎng)占有變動(dòng)率（）

從期貨套期保值的基本功能上講，套期保值者希望投資對(duì)象是市場(chǎng)占有水平比較高，行情相對(duì)穩(wěn)定的期貨商品。單個(gè)期貨商品的成交金額無(wú)法在市場(chǎng)中得到充分的體現(xiàn)，為測(cè)度該期貨商品市場(chǎng)中成交金額的情況，可以用本月與上月整個(gè)期貨市場(chǎng)占有率的變化來反映成交金額市場(chǎng)占有變動(dòng)率的變動(dòng)。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

結(jié)合期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)選取的原則，本文選取的指標(biāo)從目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層三個(gè)層面出發(fā)，首先確定了宏觀經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)、微觀經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)、現(xiàn)貨市場(chǎng)衡量指標(biāo)以及期貨市場(chǎng)衡量指標(biāo)四個(gè)子系統(tǒng)，在四個(gè)子系統(tǒng)下共選取16個(gè)指標(biāo)構(gòu)成評(píng)測(cè)我國(guó)期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系，如表1所示。

3.我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理實(shí)證分析

3.1 因子分析概述

因子分析簡(jiǎn)介：由于分析對(duì)象的指標(biāo)多種多樣，需要將多個(gè)因素綜合考慮才能分析出對(duì)象的根本特征，但對(duì)單個(gè)對(duì)象考察指標(biāo)過多會(huì)造成指標(biāo)之間相關(guān)程度增加，對(duì)分析問題造成了很大的不便，尋找多種因素的替代變量成為解決此類問題的重要途徑，此種分析方法即為因子分析。

因子分析的特點(diǎn)主要有以下幾個(gè)方面：首先，計(jì)算簡(jiǎn)便：因子分析師對(duì)原來的眾多指標(biāo)的衡量，因此計(jì)算上因子分析有利的減少了計(jì)算的工作量。其次，能有效的反映變量信息：因子分析不是對(duì)原有變量的簡(jiǎn)單取舍，而是對(duì)原有變量信息進(jìn)行了重新的構(gòu)造，能夠有效的反映原有的信息。第三，因子分析各個(gè)變量之間是對(duì)原有眾多變量某一方面的概括，因此各個(gè)因子之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。

除此以外，因子分析中，因子變量具有命名解釋性，即該變量是對(duì)某些原始變量信息的綜合。對(duì)多變量的平面數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化，在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對(duì)高維變量空間進(jìn)行降維處理，形成在一個(gè)低維空間狀態(tài)的解釋系統(tǒng)，這一系統(tǒng)比在一個(gè)高維系統(tǒng)空間進(jìn)行解釋要容易得多。

3.2 我國(guó)商品期貨市場(chǎng)影響因素的因子分析步驟

設(shè)反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)有多個(gè)因素如，因子分析尋找的替代變量為（其中），則這些因素可以用替代表示如下：

式（6）中可以對(duì)原有多個(gè)變量進(jìn)行有效概括，而替代變量之間相關(guān)性很小，以此減少了分析的重疊性。

在因子分析過程中，需要解決兩個(gè)關(guān)鍵問題，首先是如何構(gòu)造反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的諸多影響因素的因子變量；其次是命名解釋，即如何對(duì)所求得得因子變量進(jìn)行命名解釋。具體的講，我國(guó)商品期貨市場(chǎng)因子分析因子分析有下面4個(gè)基本步驟。

步驟一，因子分析適合性檢驗(yàn)：確定我國(guó)商品期貨市場(chǎng)中待分析的原有若干變量是否適合于因子分析，檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)主要有三個(gè)。一是kmo（kaiser-meyer-olkin）值，該值的大小應(yīng)至少在5左右，太小不適合做因子分析，大于0.7以上則效果比較好，kmo的計(jì)算公式如下：

其中，，，而變量偏相關(guān)系數(shù)。因此kmo指標(biāo)反映的是變量之間相關(guān)系數(shù)的一種關(guān)系，當(dāng)所得的kmo值約接近于1，則表明越適合做因子分析。二是巴特利特球形檢驗(yàn)（bartlett’s test of sphericity）：該指標(biāo)首先考察各個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，其次通過與單位陣進(jìn)行對(duì)比，從而考察相關(guān)系數(shù)，若考察的矩陣與單位陣越接近則說明不適合做因子分析。三是反映像相關(guān)矩陣檢驗(yàn)（anti-image correlation matrix）：若矩陣中某些元素的絕對(duì)值比較大時(shí)，則表明考察的對(duì)象不適合做因子分析。

步驟二，構(gòu)造反映我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因子變量：因子分析過程中確定因子變量的方法比較多，如主成分分析法、主軸因子法、極大似然法、最小二乘法等。在這些方法中，基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法之一。如主成分分析主要是通過變換手段，即將原有的個(gè)相關(guān)變量做線性變化，轉(zhuǎn)化為另外一組不相關(guān)的變量，上述過程可以表示為：

其中，為原有變量的第一、第二、….、第個(gè)主成分。其中在總方差中占的比例最大，綜合原有變量的能力也最強(qiáng)，其余主成分在總方差中占的比例逐漸減少。數(shù)據(jù)標(biāo)注化處理公式為：

其中，i=1，2……，n，n為樣本總數(shù)；j=1，2，……p，p為樣本原變量數(shù)目。

通過標(biāo)注化處理后可以算出協(xié)方差矩陣r，并可以通過協(xié)方差矩陣的特征值，從而可以求出個(gè)變量的因子載荷矩陣。

步驟三，因子旋轉(zhuǎn)：為增加因子的課解釋性，可以利用因子旋轉(zhuǎn)。經(jīng)過主成分分析得到的，是對(duì)原變量的綜合。原變量是具有物理含義的變量。對(duì)于因子變量的解釋，可以進(jìn)一步說明影響原變量系統(tǒng)構(gòu)成的主要因素和系統(tǒng)特征。在實(shí)際分析工作中，主要是通過對(duì)載荷矩陣進(jìn)行分析，得到因子變量和原變量的關(guān)系，從而對(duì)新的因子變量進(jìn)行命名。

步驟四，計(jì)算因子變量的得分：我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子變量的得分因子變量確定以后，可以得到它們的不同因子上的具體數(shù)據(jù)值，這些數(shù)值就是因子得分，它和原變量的得分相對(duì)應(yīng)。估計(jì)因子得分的方法主要由回歸法、bartlette法等，計(jì)算因子得分首先將因子變量表示為原有變量的線性組合，表示如下：

3.3 因子分析實(shí)證檢驗(yàn)

通過表1可知，我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)測(cè)指標(biāo)體系由16個(gè)指標(biāo)構(gòu)成。由于指標(biāo)比較多，可以運(yùn)用主成分分析法進(jìn)行綜合，利用計(jì)量軟件spss16，

以銅期貨合約為例，時(shí)間跨度為2007-2008年，共有24個(gè)月的數(shù)據(jù)，輸入相關(guān)變量的數(shù)據(jù)，可以得到相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

在進(jìn)行因子分析之前先檢驗(yàn)變量是否適合于因子分析。本文采用的是kmo（kaiser-meyer-olkin）值。和巴特利特球形檢驗(yàn)（bartlett’s test of sphericity）檢驗(yàn)的方法。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

從檢驗(yàn)的結(jié)果可知，利用的相關(guān)變量是適合做因子分析，特別是球性假設(shè)檢驗(yàn)的顯著性水平為0，表明可以通過巴特尼特法球性（bartlett’s test of sphericity）檢驗(yàn)。

因子的提取遵循主軸長(zhǎng)度（initial eigenvalues）即特征值大于1的原則，本文一共為13個(gè)分析對(duì)象，首先提取了五個(gè)因子，但通過提取的因子數(shù)據(jù)顯示，其他因子的特征值小于1。綜合考慮本文提取五個(gè)因子，分別表示為f1，f2，f3，f4，f5，具體數(shù)據(jù)如表4所示。

根據(jù)特征值大于1的原則，提取前五個(gè)因子，其特征值分別為：376、2.997、1.389、1.208、1.016。第一個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為39.851。前兩個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為58.585，前三個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了67.268，前四個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了78.420，前五個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了89.169。因此這五個(gè)因子能夠很好的對(duì)原有的16個(gè)變量進(jìn)行有效的概括。通過因子的提取可以得到如下（表5）的結(jié)果。

為使所得的主因子（principal component）能夠?qū)υ凶兞窟M(jìn)行更加有效的概括，可以進(jìn)行方差旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)變換的目的是為了使原來的個(gè)樣本點(diǎn)在主成分軸方向上的離散程度最大，即的方差最大，變量代表了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，本文采用的是varimax（方差極大法）旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子的得分信息如表6所示。

從旋轉(zhuǎn)后因子的提取結(jié)果可知，五個(gè)因子對(duì)不同變量的概括性是不相同的，第一個(gè)因子對(duì)銅期貨市場(chǎng)總產(chǎn)量、貨幣或準(zhǔn)貨幣（m2）供應(yīng)量、政府財(cái)政收入、成交額占比變化以及現(xiàn)期價(jià)偏離率等幾個(gè)變量的變動(dòng)率具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，第二個(gè)因子對(duì)cpi、宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)、匯率以及對(duì)外貿(mào)易的波動(dòng)率具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，第三個(gè)因子則對(duì)成交量、成交額以及持倉(cāng)量三個(gè)指標(biāo)的變動(dòng)情況具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，第四個(gè)因子對(duì)消費(fèi)和投資指標(biāo)的波動(dòng)率具有高的概括能力，第五個(gè)因子對(duì)則對(duì)凈進(jìn)口等指標(biāo)的變動(dòng)具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

3.4 logistic風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析

在進(jìn)行l(wèi)ogistic之前，先設(shè)定二分類因變量為。由于考察的是期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，是否具有風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)二分變量，因此將y設(shè)為：y=0代表銅期貨商品當(dāng)月具有較高的風(fēng)險(xiǎn)性，而y=1代表銅期貨合約當(dāng)月是安全的。根據(jù)式（5），在主成分設(shè)定為下，可以建立如下的logistic回歸模型：

在該模型中，由原來的多個(gè)指標(biāo)與因變量之間的回歸，變?yōu)槎肿兞颗c因子之間的回歸關(guān)系，模型的誤差項(xiàng)服從二項(xiàng)分布，使用最大似然法來解決方程的估計(jì)和檢驗(yàn)問題。通過spss10軟件得到的回歸結(jié)果如表8所示。

其中，constant為常數(shù)項(xiàng)，表示自變量取值全為o（稱基線狀態(tài)）時(shí)，比數(shù)（y=1與y=o的概率之比）的自然對(duì)數(shù)值；各自變量的回歸系數(shù)表示自變量每改變一個(gè)單位，比值比的自然對(duì)數(shù)值改變量。

該回歸結(jié)果表明：當(dāng)所有因子取值為0時(shí)，比數(shù)的自然對(duì)數(shù)值為-9.082。五個(gè)因子的系數(shù)估計(jì)值表明，f1、f2、f3、f4、f5、每改變一個(gè)單位對(duì)自然對(duì)數(shù)值的改變量分別為10.998，10.572，-1.954、8.899、4.594。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果，可以將回歸模型表示為：

概率p是以0.5為對(duì)稱點(diǎn)，因而，可以把0.5作為一個(gè)臨界點(diǎn)作為考察風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)參考標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)概率大于0.5時(shí)，表示該期貨合約當(dāng)月的風(fēng)險(xiǎn)性比較大，對(duì)于該種期貨合約在當(dāng)月應(yīng)當(dāng)提高風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，而當(dāng)概率小于0.5時(shí)，代表該種期貨合約當(dāng)月處于較為安全的邊界。

從表9預(yù)測(cè)的結(jié)果可知，銅期貨合約實(shí)際安全的月份只有7個(gè)月份，在預(yù)警模型中將有風(fēng)險(xiǎn)的1個(gè)月誤判成了安全的月份，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性為87.5%；而實(shí)際具有風(fēng)險(xiǎn)性的月份有16個(gè)月，預(yù)警模型中將這16個(gè)安全性的月份判成了高風(fēng)險(xiǎn)性的月份，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性達(dá)到了100%；綜合的預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性為95.8%，表明本文所設(shè)定的我國(guó)商品期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型具有較高的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的作用。

注釋：