我国钢材价格影响因素分析

2017-08-12 04:46李玉俊
现代经济信息 2016年34期
关键词:多元线性回归模型价格波动钢材

李玉俊

摘要:钢材是国民经济发展的重要组成部分之一。分析钢材价格变动的原因,及时减小变化幅度,有助于国民经济的稳定发展。本文选取2009年1月至2015年12月的月度数据,利用多元线性回归模型进行实证检验,得出钢材价格波动的主要影响因素是国际钢市价格指数CRU、规模以上工业增加值IVA和固定资产投资额FAI。最后,本文针对结论提出了稳定钢材价格的政策建议。

关键词:钢材;价格波动;多元线性回归模型

近年来,钢材价格波动剧烈。从2009年到2011年,钢材价格波动上升,得益于国家宏观经济政策。但受到经济增长回落的影响,在2011年下半年开始,钢材的市场需求有所下降。而钢铁生产仍然保持增长态势,2013年我国钢材产量首次突破10亿吨,同比增长11.4%,产能利用率仅为75%,这种供大于求的局面使钢材价格一直呈现下跌态势。钢材行业产能过剩造成浪费,企业的生产成本提高,导致企业的盈利能力降低,竞争加剧,从而制约国民经济的发展。因此,研究我国钢材价格影响因素,对于稳定钢材价格,使钢材企业规避因价格下跌带来的风险有重要的现实意义。同时,钢材工业作为我国国民经济的基础产业,是一国经济水平和综合国力的体现,其发展直接影响相关的国防工业以及建筑、机械等行业,因此十分有必要对影响钢材行业价格波动的各因素进行分析。

一、文献综述

许亚萍、王甜(2013)运用VAR模型对2006-2012年的季度数据进行实证检验,发现钢铁价格波动的主要影响因素是自身供求关系和宏观经济的波动。邓磊(2014)运用不可观测成分模型来研究钢材价格周期与趋势性因素的动态变化,实证结果表明,趋势性成分与周期性成分密切相关,而周期性成分影响较小。贾帅帅、邢美慧(2016)进行产能过剩背景下国内外钢材价格联动关系研究,研究发现尽管中国国内钢材生产以国内消费为主,但依然具有极大的国际影响力,中国国内钢材价格在三组钢材价格组成的体系中居于主导地位,能够显著影响出口钢材价格和进口钢材价格。周晨珥(2016)认为国际钢材价格指数、规模以上工业增加值、固定资产投资额和人民币兑美元汇率等对钢材价格具有正向的显著影响。杨芳、刘敏(2010)运用逐步回归法对山东钢材价格影响因素进行分析,分析发现,上游的黑色金属矿采选业、煤炭及炼焦工业和下游基础设施建设领域对山东钢材价格形成较大的影响,并且山东钢材价格变化相对于部分外部因素的变化有一定的滞后性。比较少的文章是从我国整体角度运用时间序列分析方法研究对我国钢材行业价格具有长期影响和短期影响的因素。

二、研究设计

1.影响因素分析

目前,我国钢材价格在低位徘徊,影响钢材价格的相关因素错综复杂。从宏观来看,作为制造业上游的钢铁行业承担着为下游提供大量钢铁类原材料和中间产品的关键任务,因此制造业的景气状况直接影响着钢材市场的需求,并最终由钢材价格体现出来。所以理论上PMI与钢材价格应具有趋同性。并且我国钢材价格与国际钢市价格指数应同向变动,当国际钢市价格上升时,我国钢材价格受冲击也应上升。从钢材的消费流向来看,固定资产投资和规模以上工业增加值对钢铁消费的拉动作用非常大。因为在钢材消费比例上,基础设施约占50%,制造业占30%-40%。随着固定资产投资的增加和规模以上工业增加值的扩大,对钢材的需求量也相应增加,钢材价格也相应上升。从供求关系上来看,粗钢产量与钢材价格应成反向变动关系。钢材产品供给大于需求,势必会造成钢材竞争加剧,产品价格下降,这也是我国钢材产品价格难以回升的直接原因。

2.指标选取

本文选取中钢协的钢材综合价格指数CSPI作为被解释变量y,选取国际钢市价格指数CRU为解释变量x1,制造业采购经理指数PMI为解释变量x2,规模以上工业增加值IVA为解释变量x3,固定资产投资额FAI为解释变量x4,货币或准货币M2为解释变量x5,银行间同业拆借利率IOR为解释变量x6,人民币兑美元汇率ER为解释变量x7,粗钢产量O为解释变量x8。选取2009年1月一2015年12月的月度数据,运用多元回归模型进行实证分析。数据来源于iFinD数据库、中国钢铁工业协会网站、国家外汇管理局网站。

三、实证分析

1.平稳性检验

如果所有数据均为某个随机变量重复抽样的结果,那么这列数据就不存在平稳性的问题。但是本文所分析的数据是在不同的时间被统计出来的,可能存在平稳性问题。那么需要先对数据进行平稳性检验,可避免“虚假回归”问题。

本文采用单位根检验法对钢材综合价格指数CSPI(v)、国际钢市价格指数CRU(x1)、制造业采购经理指数PMI(x2)、规模以上工业增加值IVA(x3)、固定資产投资额FAI(x4)、货币或准货币M2(x5)、银行间同业拆借利率IOR(x6)、人民币兑美元汇率ER(x7)、粗钢产量Q(x8)这九个指标进行平稳性检验。

在5%显著水平下,各变量都是不平稳的,但是经过一阶差分处理之后,各变量都是平稳的。

2.协整关系检验

虽然时间序列变量本身不平稳,可是运用特定的线性组合之后,可以改变不平稳的特性了。说明这些变量之间具备某种长期的稳定的均衡关系,也就是协整关系。本文采用EG(Engle-Granger)两步法进行协整检验。

由结果可知,检验值-6.156明显小于所有临界值,则残差项RESID01平稳,即钢材综合价格指数与选定的相关连续经济变量之间存在着长期均衡关系。

3.多重共线性检验

国际钢市价格指数CRU(x1)、规模以上工业增加值IVA(x3)固定资产投资额FAI(x4)与钢材综合价格指数CSPI(v)的相关程度比较高,具有较好的解释力。而银行间同业拆借利率IOR(X6)与钢材综合价格指数CSPI(y)的相关性太低,不具有良好的解释力,进行剔除。对自变量间的相关性进行统计发现,固定资产投资额FAI(x4)与货币M2(x5)之间的相关系数均达到0.8以上。在删除x6的基础上,分别删除x4与x5再进行回归,得到的结果进行对比。

经过上述的平稳性检验、协整检验和多重共线性检验,我们建立模型。根据t值将不显著的解释变量去除,最后得到的模型是:y1=-18.396+0.49x2+1 008x1+1.340x。

从模型中可知,长期来看国际钢市价格指数CRU(x1)、规模以上工业增加值IVA(x3)固定资产投资额FAI(x4)对钢材综合价格指数CSPI(y)具有显著的正相关影响,CRU、IVA和FAI的上涨会拉动钢材价格的上涨。

4.误差修正模型

对变量取对数,消除异方差问题,得到一组新的数据,并命名为p=log(y),pl=log(x1),p3=log(x3),p4=log(x4)。对数据重新建立回归模型发现p1、p3和p4的系数都不显著,说明国际钢市价格指数CRU(x1)、规模以上工业增加值IVA(x3)和固定资产投资额FAI(x4)对钢材综合价格指数CSPI(y)的短期波动无影响。

四、结论与建议

通过研究发现,长期来看,国际钢市价格指数CRU(x1)、规模以上工业增加值IVA(x3)和固定资产投资额FAI(x4)对钢材综合价格指数CSPI(y)具有显著影响,CRU、IVA、FAI上涨会拉动钢材价格上涨。短期来看,国际钢市价格指数CRU(x1)、规模以上工业增加值IVA(x3)和固定资产投资额FAI(x4)对钢材综合价格指数CSPI(y)的短期波动无影响。

根据以上分析结果和实际情况,本文提出如下几点建议:第一,立足国内供给侧改革,加快提升钢铁行业质效。在当今国内供给侧改革的引领下,国内钢铁行業需结合自身实际情况,加快压缩国内落后产能,淘汰劣质钢材产品,优化钢材产品结构,着力提升钢铁产品整体生产质量和生产效率,同时加大钢铁企业创新投入力度,稳步提高生产技术水平,合力带动国内钢铁行业转型升级。第二,加强钢铁业需求侧管理,引导价格合理走势。我国应从国内和国际两个方面加强钢材需求侧管理,调整国内“畸形”需求,逐步拓展国际市场需求,合理布局钢材品的海外出口市场布局,保证国内钢材市场的稳定,规避需求波动引起的供需失衡风险,合理引导国内外钢材价格的稳定。第三,稳步提高对外开放水平,夯实钢铁业国际地位。在“走出去”和“一带一路”战略思想引领下,我国钢铁行业要放眼全球,着力提升开放程度积极参与国际钢铁市场贸易,在国际竞争中不断发展壮大,逐步加深我国在全球钢铁生产链条中的嵌入程度,并通过国际贸易和双向直接投资等途径加强与国际市场和钢材品制造强国的经贸往来,带动国内钢材生产水平的提升,稳步提高我国在国际钢材市场的价格话语权和影响力,疏通国内外钢材价格传导机制,切实巩固我国钢铁行业的国际地位。

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