中国大宗商品价格指数的构建

　　中国大宗商品价格指数的构建另一个值得提及的大宗商品价值指数是邦 实质摘要： 本文要点参照了中价邦际指数的商品组成， 操纵主因素分 析正在数据降维解决方面的上风， 通过商品价值数据主动天生权重的体例， 家发改委价值监测核心于 2004 年 6 月正式推出 ） 修筑了基于主因素本事的中邦大宗商品价值指数 （CBCPI 。利用 ARMA 的中价邦际指数。该邦际市集商品价值指数以 按月编制和颁发， 有现货价 模子对 CBCPI 举办的搜检结果阐明：中邦大宗商品价值指数领先工业企 2002 年价值为基期， 格指数和期货价值指数两种， 辞别简称为中价邦 业原料、 燃料、 动力购进价值指数一期， 领先工业品退场价值指数两期。 际 A 指数和中价邦际 B 指数。该指数有两大特 环节词： 大宗商品 价值指数 主因素法 点： 一是列入指数编制的商品， 首要是对邦际、 邦 只要大宗商品价值总指数①，才华从总体上响应我邦市 内市集价值影响较大及我邦进口量较众的低级产物， 网罗小 场大宗商品价值的动态音讯， 才华被广大用于视察和领会商 麦、 玉米、 大米、 大豆、 豆油、 食糖、 棉花、 羊毛、 纸浆、 木料、 天 品市集的价值摇动与宏观经济摇动， 并正在肯定水平上预测和 然橡胶、 原油、 有色金属及个人钢材、 化工产物共 33 种商品， 本文将对中邦大宗商品价值指数 揭示宏观经济的异日趋向。 列入期货价值指数的有 此中， 列入现货价值指数的有 29 种， 的修筑举办查究。 22 种。二是涉及的邦度和邦际市集对比广， 可以对比周详地 响应邦际市集价值总体景况，视察的邦度涉及 22 个首要生 一、 中邦现有大宗商品价值指数的评述 出口邦和进口邦， 涉及 60 个有代外性的邦际市集。显 产邦、 美邦高盛公司于 2007 年 9 月推出了的高盛中邦商品指 然， 该指数的商品组成分外针对我邦经济的消费构造和实际 数 （GSCCI 。该指数是量度中邦上逛产物价值转化或者说中 ） 状态，只是它所响应和重视的是大宗商品的邦际市集价值， 邦上逛通货膨胀的周度目标。 GSCCI 由邦内市集的四种大宗 而区别大宗商品的邦际市集价值与邦内市集价值又恰好很 （钢铁、 煤炭、 铝和铜 的现货价值组成， ） 各价值权重遵照 商品 紧急②。 中邦的消费额来估算。 该指数颁发之初， 其权重组成如下： 煤 钢铁 41.5%， 6.3%， 6.5%。 铝 铜 炭 45.7%， 二、 中邦大宗商品价值指数的修筑思绪和本事 高盛中邦商品指数具有以下明显特色： 第一， 拣选的是 高盛中邦商品指数存正在三点亏损之处， 概括起来， 本色 以 对中邦工业化和都市化过程具有紧急影响的商品。第二， 题目正在于 GSCCI 的商品代外性亏损、权重失真和权重滞后 中邦市集的大宗商品现货价值为修筑因素， 以群众币为计价 方面。 为治服这些缺陷， 本文从两个方面举办了思量： 一是构 钱币。 这一做法充沛酌量了大宗商品的邦内市集价值与邦际 成 GSCCI 的代外性商品亏损题目，能够参照哪些现有的价 市集价值之间的差别， 也显示出了现货价值相关于期货价值 来讲更能响应供应和需求转变的的确性上风。第三， 该指数 格指数来扩充和管理。二是 GSCCI 的修筑必要两类最根柢 的权重是遵照邦内消费构造确定的， 会跟着邦内消费组成的 的数据， 即商品的价值数据和消费额数据， 为消灭和减轻权 转变而转变。 这一做法也酌量了中邦的大宗商品消费构造与 重失真和权重滞后题目， 是否可以将数据品种淘汰为价值数 其他区域大纷歧样这一特色。比方， 煤炭占中邦能源消费量 据一种？关于这两个题目， 下面将辞别睁开阐述。 的 70%足下， 而环球其他区域的这一比例只要 21%。同时， （一 参照邦外里各式首要的大宗商品价值指数， GSCCI ） 正在 随消费组成而转变的权重也较好地显示了中邦的发扬过程 根柢上扩展代外性商品的品种和数目 和经济构造的转变。 邦际上大宗商品价值指数正在商品的品种和数目选取 高盛中邦商品指数存正在的题目也很光鲜。第一， 只包括 方面， 首要涉及农产物、 能源、 日常金属 、 贵金属、 化工产 了钢铁、 煤炭、 铝和铜这四种商品， 而没有包括农产物， 也没 品、 原原料和饮料等 7 个种别， 涵盖近乎 40 种商品。这为 有包括对邦民经济影响伟大的石油和化工产物， 这无疑使得 中邦大宗商品价值指数的修筑供应了商品品种和数目选 该指数的代外性不敷充沛和妥善。第二， 基于消费构造的权 择方面的紧急参考和模仿。正在修筑中邦大宗商品价值指 重确定例则， 只管从外面上来讲是对比科学的， 正在执行中也 数时， 关于商品品种和数目的选取， 本文方向于正在 GSCCI 对比通行， 但各式商品的消费构造数据， 越发是消费金额数 的根柢上， 更众地模仿邦度发改委 “中价邦际指数 ” 所确 正确地获取。第三， 实质统计出来的 据， 统计部分很难实时、 定的商品种别和数目。来因正在于三方面： 高盛中邦商 （1） 消费构造数据是消费行径产生之后的数据，是以， GSCCI 的 品指数 （GSCCI）依然包括了中邦市集紧急的能源和金 属 权重及其调剂老是滞后于消费构造的转变。云云从此， 滞后 产物， 有肯定的针对性和科学性， 其题目是商品的品种和 的权重调剂就低浸了 GSCCI 的先导性和有用性，使其难以 数目不敷宽裕， 必要再扩充。 （2） 中价邦际指数所选取的 令人信服地充任中邦大宗商品价值的领先目标。 是与我邦邦计民生亲热相干、邦内目前需大宗进口的石

　　①本文所要修筑的 “中邦大宗商品价值指数” 是指： 我邦市集上以群众币为计价单元的大宗商品现货价值总指数。②参睹高盛中邦商品价值指 数的先容 u Song，ong Li ang， ） （Y H 2007 。

　　油、 橡胶、 铁矿石、 棉花、 大豆等产物， 这些商品种别很符 合中邦大宗商品指数的内在； 其他大宗商品价值指数 （3） 都具有分别水平的市集和邦别特质，并不针对我邦特有 的发扬过程和经济构造。 （二 基于主因素本事修筑中邦大宗商品价值指数 ） 修筑大宗商品价值指数的进程， 日常是先确定商品品种 和数目， 其次是收集对应的商品价值数据， 然后授予各式商 品价值的对应权重， 结尾通过加权均匀、 算术均匀或几何平 均等算计本事， 求各式商品的均匀价值， 获得一个数据序列， 这一修筑 以之举动修筑出来的大宗商品价值指数。很明白， 进程实质上也是对由众种商品价值数据组成的高维数据集 举办降维到一维数据集的进程。 主因素领会 （PCA 是一种简化数据集的时间， ） 也是一种 降维的统计本事。它借助于一个正交变换， 将其分量相干的 原随机向量转化成其分量不相干的新随机向量， 然后对众维 变量体系举办降维解决， 使之能以一个较高的精度转换成低 维变量体系， 再通过构制妥善的价格函数， 可进一步把低维 体系转化成一维体系。现有的各式大宗商品价值指数， 平日 拣选的商品多数正在 20 种足下 （GSCCI 较为异常） 其数据集 ， 维数自然对比高， 假设可以利用主因素领会本事将数据集维 数有用低浸到一维的话， 该一维数据集就或者是通盘数据集 他就能够被视为有用的大宗商 的一个有用代庖变量。如此， 品价值指数。 假设将主因素领会本事利用于大宗商品价值指数的构 筑中， 就直接掷却了一系列用于确定权重的统计数据， 如此， 修筑出来的大宗商品价值指数就不存正在犹如 GSCCI 所存正在 的权重失真题目了。同时， 用主因素领会本事修筑出来的大 宗商品价值指数， 相对来讲， 正在很大水平上也缓解和弱化了 原 现有的各式大宗商品价值指数普及存正在的权重滞后题目。 因正在于：最新的商品价值数据可以被实时纳入样才力会之 中， 通过主因素领会本事中的线性组合进程， 新的价值数据 所包括的音讯正在回归系数上肯定会有所显示。这也即是说， 用主因素领会本事修筑出的大宗商品价值指数， 其内正在的权 重是跟着样本观测的转变而不绝转变的， 即内正在权重的时变 性③。而现存的各式大宗商品价值指数，越发是现货价值指 数， 其权重的调剂， 正在实质操作中往往并不是每期都举办， 通 ④ 常都要经过良众期才调剂一次 。 ） 色诺芬经济金融查究数据 于锐思数据库 （RESSET DATA 、 ） 中邦棉花协会官方网站、 中邦郑州粮食批 库 （CCER DATA 、 发市集官方网站、 中邦黄金集团公司官方网站、 中经网统计 数据库、 中邦价值音讯网， 时光上涵盖 1999 年 1 月至 2009 年 1 月， 均系完美的月度数据。 （二 基于主因素领会本事的中邦大宗商品价值指数 ） 对由 24 种商品价值序列构成的数据矩阵，利用 EViews6.0 软件和主因素领会本事， 起首采用寻常方差算计方 法，获得的第一个与第二个最大特色值辞别为 4.60E+08、 16012852，各自占总特色值的比例是 0.9462 和 0.0330。然 后， 对该矩阵采用寻常相干性算计本事， 获得的第一个与第 2.084126，各自占总特色 二个最大特色值辞别为 16.68657、 值的比例是 0.6953、 0.0868。明白， 这些大宗商品价值数据的 优越发扬为修筑基于主因素领会本事的中邦大宗商品价值 指数供应了分外好的条件条款。 基于第一个最大特色值，获取其对应的主因素得分数 据， 就获得了所要修筑的中邦大宗商品价值指数。该指数 是拟合出来的，所修筑出的指数虽然会跟着数据的扩充 而转变， 但正在实质利用中， 只消确定一个样本容量。图 1 即是操纵中邦大宗商品 市集 上 24 种 紧急 商 品 的现 货 价 格数据，基于主因素领会本事修筑出来的中邦大宗商品 该图直观地显示了 CBCPI 由 1999 年 1 月至 2009 价值指数。 年 1 月的走势。

　　（一 变量选取与数据描摹 ） 正在修筑中邦大宗商品价值指数时， 对商品品种和数目的 拣选听命以下规则： 一是从商品品种上讲， 必需是合连邦计 民生的紧急工农业产物， 并满意大宗商品的界说⑤； 二是从商 品数目上讲， 必需切合日常范式， 即广大性和代外性的妥善 团结； 三是从商品价值上讲， 必需尽或者选取每一种商品中 最具代外性的某个型号或规格的价值。 基于以上规则，参照现有的各式大宗商品价值指数， 尤 其是高盛中邦商品指数和中价邦际指数， 作家拣选了工业性 大宗商品和农业性大宗商品范畴的 24 种产物， 全部如下： 农 业性大宗商品网罗大米、 小麦、 玉米、 大豆、 菜籽油、 花生油、 豆油、 原糖、 自然橡胶、 棉花、 原木、 纸浆； 工业性大宗商品包 括煤炭、 石油、 汽油、 柴油、 自然气、 铝、 铜、 钢铁、 黄金、 合成橡 胶、 聚丙烯、 聚氯乙烯 （PVC ⑥。 24 种商品的价值数据起原 ） 这

　　修筑出来的中邦大宗商品价值指数， 欲成为中邦市集大 宗商品价值的代外性目标， 必需采纳有用性、 适用性和先导 性方面的搜检， 这恰是接下来要解决的实质。 （三 对中邦大宗商品价值指数的搜检领会 ） 1.中邦大宗商品价值指数与工业企业原料、 燃料、 动力 我邦 购进价值指数以及工业品出厂价值指数之间的相干性。 工业企业原料、 燃料、 动力购进价值指数(RPI)以及工业品出 ） 平日被以为是住户消费价值指数 （CPI 的 ） 厂价值指数 （PPI ， 领先目标。前者涵盖了 8 个工业上逛大类约 400 种产物 （近 千种规格 ，后者掩盖扫数 39 个工业行业大类 4000 众种产 ） 品。 这两个 CPI 的先行目标越发是工业企业原料、 燃料、 动力 购进价值指数，包括相当数目的大宗性商品，这就为验证 CBCPI 的有用性供应了对比好的参照物。 RPI 和 PPI 数据均 起原于中经网统计数据库 （原数据中的基期换算为以 1998 年为定基 。 ） 遵照寻常相干性搜检， CBCPI 与 RPI 及 PPI 的相 合连数辞别为 0.964689 和 0.973995，而 RPI 及 PPI 的相干 系数为 0.981914。只管 CBCPI 与 RPI 及 PPI 这两个指数正在

　　③只管每扩充一期新的价值数据， 所惹起的这种内正在权重的转变平日很渺小， 但它事实是处于不绝调剂和转变之中的。 ④比方 G SCCI， 该数据每周更新， 但它的权 重无论奈何都不或者做到这一点， CRB指数从 1957 年创筑至今， 而 其商品种别的权重值也才调剂过仅仅 9 次。 ⑤遵照中华群众共和邦邦度质料监视搜检检疫 总局 2008 年版 《大宗商品电子贸易标准》 的界说， 大宗商品是： 可进入流畅范畴， 但非零售合节， 具有商品属性用于工农业分娩与消费利用的多量量交易的 物质商品。⑥没有拣选锌、 硫酸、 镍、 盐酸、 硝酸、 烧碱、 纯碱、 水泥、 猪肉、 牛肉、 鸡肉这些产物， 首要是由于这些产物的大宗性特色还不敷强。

　　商品品种、 数目和价值方面存正在较大差别， 但他们之间依旧 这正在很大水平上依然搜检了中邦大宗 存正在着高度的相干性。 商品价值指数的有用性。 2.操纵中价邦际指数系列数据， 做大宗商品价值数据系 操纵中邦价值信 统内的对比领会， 以搜检 CBCPI 的有用性。 息网颁发的分类商品价值指数， 遵照 CBCPI 的修筑本事， 再 以间 次修筑了两个犹如 CBCPI 的邦际大宗商品价值指数 ⑦， 接搜检 CBCPI 的有用性。 用主因素领会本事修筑的邦际大宗商品现货价值指数 （ZCF1 与中价邦际 A 指数 ） （现货价值总指数， ZXHZS ， ） 其普 用主因素领会本事修筑的邦际大宗 通相干系数为 0.979460。 商品期货价值指数 （ZCF2 与中价邦际 B 指数 ） （期货价值总指 数， ZQHZS ， ） 其寻常相干系数为 0.969877。只管所用数据有 所缺失， 但基于主因素领会本事修筑出来的邦际大宗商品现 货指数 （ZCF1 和期货指数 ） （ZCF2 依旧辞别与官方颁发的中 ） 价邦际 A 指数 （ZXHZS 及中价邦际 B 指数 ） （ZQHZS 存正在高 ） 度的相干性。这就间接验证了中邦大宗商品价值指数 ） （CBCPI 的有用性和适用性。 ( 三) 对中邦大宗商品价值指数领先性和适用性的领会 外面上，中邦大宗商品价值指数的商品组成及其价值， 较工业企业原料、 燃料、 动力购进指数的商品组成及其价值， 处于资产相对上逛范畴； 较工业品出厂价值指数的商品组成 及其价值， 则愈发处于资产相对上逛范畴。 这即是说， 中邦大 燃料、 动力购进指数 宗商品价值指数应当比工业企业原料、 正在此， 构 有所领先， 而且要比工业品出厂价值指数光鲜领先。 筑两个 ARMA(1,1)模子举办搜检， 方程如下:

　　OLS 回归结果 （EViews6.0 。 ） 外 1 和外 2 的 F 统计、调剂 R 平方、 统计都分外显 DW 著，一切阐明变量的 T 统计也分外明显 （起码正在 5%秤谌 上 。这阐明： ） 两个方程的回归成绩都分外好， 中邦大宗商品 价值指数具有相当的适用性。 遵照模子方程及其回归结果： 去季候后的中邦大宗商品 燃料、 动力购进价 价值指数的一阶滞后对去季候后的原料、 格指数具有分外明显的阐明力度 统计对应的 P 值为 0 ， （T ） 去季候后的中邦大宗商品价值指数的二阶滞后对去季候后 的工业品出厂价值指数也具有分外明显的阐明力度 （T 统计 对应的 P 值为 0.0233 。 ） 由此能够得出结论： 中邦大宗商品价 格指数 （CBCPI 领先工业企业原料、 ） 燃料、 动力购进价值指 中邦大宗商品价值指数 （CBCPI 领先工业品出 ） 数(RPI)一期， 场价值指数(PPI)两期。明白， CBCPI 是一个颇具领先性价值 指数。

　　本文起首对邦外里紧急的大宗商品价值指数作了先容， 团结本文修筑中邦大宗商品价值指数的方针， 选取了高盛中 ） 邦商品指数 （GSCCI 和发改委中价邦际指数举办要点先容 和领会。GSCCI 存正在的首要题目是： 仅仅包括钢铁、 煤炭、 铜 和铝四种商品， 商品代外性不敷充沛和妥善； 基于消费构造 的权重确定和调剂规则，使得 GSCCI 的权重不但存正在失真 性， 更紧急的是， 权重调剂老是滞后于消费构造的转变， 这无 疑会低浸 GSCCI 的先导性和有用性。 鉴于此， 作家正在修筑中邦大宗商品价值指数时， 要点参 照了中价邦际指数的商品组成，由于该指数只管响应的是 邦际市集价值，但它首要针对我邦经济的消费构造和实际 状态。为管理 GSCCI 的权重失真和权重滞后题目， 本文提 出了摒弃权重数据集这一统计观测值，仅仅用商品价值数 据集修筑中邦大宗商品价值指数的思思。 操纵主因素领会正在 数据降维解决方面的上风， 通过商品价值数据主动天生权重 的体例， 修筑了基于主因素领会本事的中邦大宗商品价值指 数 （CBCPI ⑧。 ） 对 CBCPI 正在有用性、适用性和领先性方面的搜检结果外 明： CBCPI 与我邦工业企业原料、 燃料、 动力购进价值指数以及 工业品出厂价值指数之间存正在高度的相干性； 用主因素领会方 法修筑的邦际大宗商品现货价值指数 （ZCF1 与中价邦际 A 指 ） 数 （现货价值总指数， ZXHZS 之间存正在高度的相干性， ） 用主成 分领会本事修筑的邦际大宗商品期货价值指数 ZCF2 与中价 （ ） 邦际 B 指数 （期货价值总指数， ZQHZS 之间也存正在高度的相干 ） 性； 中邦大宗商品价值指数领先工业企业原料、 燃料、 动力购进 价值指数一期， 领先工业品退场价值指数两期。 参考文献： [1]笼络邦.邦民经济核算编制[M].北京:中邦统计出书 社,1995 [2]徐强.CPI 编制中的几个根本题目探析[J].统计查究, 2007(8) [3]王络林,李朝阳.2008 年全邦经济景色领会与预测[M]. 北京： 社会科学文献出书社,2008 [4]常清,赵晓辉.金融危境与大宗商品价值走势[J].价值 外面与执行,2008(10) （作家单元： 中山大学岭南学院 ）

　　此中， RPI_SA 与 PPI_SA 辞别是利用 X12 做了季候调 燃料、 动力购进指数和工业品出厂价值 整的工业企业原料、 指数， CBCPI_SA(- 1)与 CBCPI_SA(- 2)辞别是利用 X12 做了 由 季候调剂的中邦大宗商品价值指数的一阶与二阶滞后项。 于数据均是一阶单整的,即 I(d)=I(1)， 此处选取了增加去趋向 AR(1)和 MR(1)辞别外现一阶自回归项和 项 @TREND(1960)， 一阶挪动均匀项。外 1、 2 辞别是方程 ） 外 （1 和方程 ） （2 的

　　⑦因为个人数据不完美， 后面用主因素领会本事修筑的邦际大宗商品现货价值指数 ZCF1 和邦际大宗商品期货价值指数 ZCF2 辞别最大水平 地选用了 16 个分类商品现货价值指数和 20 个分类商品期货价值指数。 ⑧遵照日常通行的做法， 完美的中邦大宗商品指数， 应当是一个犹如 CRB指数或中价邦际指数的一个指数系列， 该指数系列除了 CBCPI 外， 还应当网罗中邦大宗商品期货价值总指数， 以及按产物分类的一系列 作家对这些指数的修筑做了省略。 现货与期货价值分指数。因为修筑本事依然给出，