螺紋鋼及線材期貨價格影響因素實證分析目錄TOC\o"1-3"\h\u19631螺紋鋼及線材期貨價格影響因素實證分析 1133481.1本文選取的影響因素 175591.2螺紋鋼期貨價格影響因素實證研究 9179901.3線材期貨價格影響因素實證研究 1542951.4實證結論 191.1本文選取的影響因素鋼材期貨目前有三種:螺紋鋼期貨、線材期貨和熱軋卷材期貨。由于熱軋卷板期貨在2014年3月上市，從長期角度來看樣本數量相對較少，所以這里選擇螺紋鋼和線材期貨進行實證分析。本文主要分析了螺紋鋼期貨、鋼絲期貨的長短期影響因素。1.1.1本文選取的長期影響因素（1）宏觀經濟方面主要是有GDP、PMI、PPI、工業增加值以及政策因素，GDP和PMI相比較，我國GDP每年保持較穩定的增長且變動幅度較小，PMI波動趨勢和螺紋鋼期貨價格更加吻合，因此本文選取PMI；PPI和工業增加值相比較，工業與鋼材顯然更具相關性，PPI變動幅度要小，且其不如工業增加值更能反映螺紋鋼和線材期貨價格，因此本文選取工業增加值。圖4-12009年-2020年我國PMI和GDP統計值圖4-22009年-2020年我國PMI和螺紋鋼期貨價格統計值圖4-32009年-2020年我國PPI和工業增加值統計值圖4-42009年-2020年我國工業增加值和螺紋鋼期貨價格統計值（2）供需方面對螺紋鋼鋼材的需求主要包括固定資產建設、基礎設施建設和房地產建設等。由于上述因素有一定的共同之處，可以選擇趨勢明顯一致的主要因素作為影響因素。本文選擇新開工住宅面積作為影響因素，原因如下:房地產投資完成量與固定資產投資完成量基本穩定且呈小幅度增長趨勢，不存在明顯的重合程度。新建住宅樓面面積與螺紋鋼價格的波動在一定程度上是一致的，這可以很好地解釋對螺紋鋼的需求。而對于線材，線材產品廣泛應用于煤炭、礦山、冶金、機械、建筑、石油、化工、航空、電子、海運、通訊、林業、水產品、鐵路、交通、輕工等國民經濟和國防軍工部門。不能將某一行業的數據作為需求因素，只能使用工業增加值。圖4-52009年-2017年我國房屋新開工面積和螺紋鋼期貨價格統計值圖4-62009年-2020年我國房地產開發投資完成額和螺紋鋼期貨價格統計值圖4-72009年-2020年我國固定資產完成額：第二產業和螺紋鋼期貨價格統計值螺紋鋼的供應主要包括螺紋鋼產量、螺紋鋼庫存、高爐開工率等。在本文中，螺紋鋼產量和庫存這兩個因素主要基于以下考慮:股票和期貨價格的波動基本相同。高爐作運率的波動與螺紋鋼期貨價格的波動可以看出是反向波動，重合程度不是很高。此外，產量因子的波動與螺紋鋼期貨價格的關聯度長期不高，因此剔除了高爐運行率這一因子。線材同樣，長期使用庫存作為供方的因素。圖4-82013年-2019年我國高爐開工率和螺紋鋼期貨價格統計值圖4-92009年-2020年我國螺紋鋼庫存和螺紋鋼期貨價格統計值圖4-102009年-2020年我國螺紋鋼產量和螺紋鋼期貨價格統計值圖4-112009年-2020年我國線材庫存和線材期貨價格統計值圖4-122009年-2020年我國線材產量和線材期貨價格統計（3）成本構成因素鋼鐵的成本主要來源于鋼鐵生產的原材料和生產成本，而生產的原材料主要是鐵礦石。針對中國鐵礦石市場大部分進口鐵礦石的現實情況，采用進口鐵礦石的價格因素。對于鋼材的生產成本，行業中有專業的鋼材成本指數，可以直接反映鋼材的生產成本和鋼材的成本，且具有高度的重合性。從長期來看，生產成本的變化范圍對原材料成本的影響不大，鐵礦石的重合程度較高。因此，本文采用進口鐵礦石的價格因素。圖4-132009年-2020年我國螺紋鋼價格和鋼材成本指數統計值圖4-142009年-2020年我國螺紋鋼價格進口鐵礦石價格數統計值1.1.2本文選取的中期影響因素（1）螺紋鋼期貨中期影響因素的選擇基于長期影響因素的選擇原則，螺紋鋼期貨價格的中期影響因素本文選取的有宏觀方面，供需方面，成本方面。宏觀方面：PMI、政策因素。供需方面：房屋新開工面積、庫存。成本方面：進口鐵礦石價格。這里去掉了工業增加值因素，因為對于中期而言，該因素的影響較為廣泛，我們可以將其忽略，所以中期因素直接將其剔除了。（2）線材期貨中期影響因素的選擇基于長期影響因素的選擇原則，線材期貨價格的中期影響因素本文選取的有宏觀方面、供需方面。宏觀方面：PMI、政策因素。供需方面：庫存。成本方面：進口鐵礦石價格。線材的用途廣泛，并不能從單一行業的某項數據來反應需求端，故舍去需求端的影響因素分析。1.1.3本文選取的短期影響因素（1）螺紋鋼期貨短期影響因素的選擇基于長期影響因素的選擇原則，重新分析短期影響顯著的因素，螺紋鋼期貨價格的短期影響因素本文選取的有供需方面和成本方面。供需方面：房屋新開工面積、產量、庫存成本方面：成本加成指數。（2）線材期貨短期影響因素的選擇基于長期影響因素的選擇原則，重新分析短期影響顯著的因素，線材期貨價格的短期影響因素本文選取的供需方面和成本方面。供需方面：線材產量、庫存。成本方面：成本指數。短期而言，各項成本的影響都值得考慮，需要綜合分析，采用鋼材成本指數。1.1.4本文選取的影響因素小結影響鋼材期貨的因素不外乎包含在宏觀經濟因素、成本構成因素、市場供求因素和其他因素這四個方面，本文通過前期數據分析，選擇了以下幾個因素。螺紋鋼期貨長期影響因素：PMI、工業增加值、政策因素、房屋新開工面積、螺紋鋼庫存、進口鐵礦石價格；螺紋鋼期貨中期影響因素：PMI、政策因素、房屋新開工面積、螺紋鋼庫存、進口鐵礦石價格；螺紋鋼期貨短期影響因素：房屋新開工面積、螺紋鋼產量、螺紋鋼庫存和鋼材成本指數。線材期貨長期期影響因素：PMI、工業增加值、政策因素、線材庫存、進口鐵礦石價格；線材期貨中期影響因素：PMI、線材庫存、進口鐵礦石價格、政策因素；線材期貨短期影響因素：線材產量、線材庫存、鋼材成本指數。1.2螺紋鋼期貨價格影響因素實證研究本文研究的是期貨價格影響因素分析，由于因素較多，選擇逐步回歸的分析方法，由于stata軟件對于處理逐步回歸分析較為方便、簡潔，因此，本文選用的軟件為stata15。1.2.1所選影響螺紋鋼期貨價格因素的數據來源及區間時間（1）長期影響因素模型樣本數據的選擇：螺紋鋼期貨結算價（y）、PMl（x1）、工業增加值（x2），房屋新開工面積（x3）、螺紋鋼庫存（x4）及進口鐵礦石價格（x5），均從東方財富Choice數據庫取得，選取的是我國2012年到2020年季度數據；虛擬變量為政策因素（x6）考慮的是國家“去產能”政策，其從2016年3月開始實施持續到2020年12月，以上區間政策因素取值為1，其余取值為0。（2）中期影響因素模型樣本數據的選擇：螺紋鋼期貨結算價（y）、PMI（x1）房屋新開工面積（x2）、螺紋鋼庫存（x3）、及進口鐵礦石價格（x4），均從東方財富Choice數據庫取得，選取的是我國2012年10月到2020年3月的月度數據；虛擬變量為政策因素（x5）考慮的是國家“去產能”政策，其從2016年3月開始實施持續到2020年12月，以上區間政策因素取值為1，其余取值為0。（3）短期影響因素模型樣本數據的選擇：螺紋鋼期貨結算價（y）、房屋新開工面積（x1）、螺紋鋼產量（x2）、螺紋鋼庫存（x3）、鋼材成本指數（x4），均從東方財富Choice數據庫取得，選取的是我國2019年1月1日到2020年12月31日的周度數據；由于宏觀經濟大面的因素對于短期影響并沒有很大的指導意義，這里便沒有考慮；政策方面的因素確實會對螺紋鋼期貨價格產生影響，但是由于比較難以處理，短期影響因素模型里便沒有納入。1.2.2相關數據平穩性檢驗（1）長期影響因素首先，我們將所選取的螺紋鋼期貨長期影響因素和螺紋鋼期貨價格（季度）進行平穩性檢驗，為了降低數據的波動性，對以上數據先進行取對數操作，即：lny表示螺紋鋼期貨價格（季度）對數值，lnx；表示對自變量取對數值（i=1（PMI），2（工業增加值），3（房屋新開工面積），4（螺紋鋼庫存），5（進口鐵礦石價格），6（虛擬因素——政策因素）），顯著水平取1%，若ADF檢驗結果小于在1%的顯著水平的值，則此數據為平穩的，不再做處理；若ADF檢驗結果大于在1%的顯著水平的值，則此數據為非平穩的，我們要對此數據采取一階差分，即dx；表示自變量的一階差分，若ADF檢驗結果小于在1%的顯著水平的值，則此數據為平穩的，不再做處理；若ADF檢驗結果大于在1%的顯著水平的值，則此數據為非平穩的，要對不平穩數據進行二階差分，以此類推，一直做到平穩。對相關數值序列進行ADF平穩性檢驗，結果如下表所示：表4-1螺紋鋼期貨價格長期影響因素ADF檢驗變量TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValue結果y-1.631-3.702-2.980-2.662不平穩dy-5.187-3.709-2.983-2.623平穩x1-0.758-3.702-2.980-2.622不平穩dx1-4.249-3.709-2.983-2.623平穩x2-3.135-3.702-2.980-2.662不平穩dx2-6.935-3.709-2.983-2.623平穩x3-5.397-3.702-2.980-2.662平穩x4-4.304-3.702-2.980-2.662平穩x5-1.865-3.702-2.980-2.662不平穩dx5-5.513-3.709-2.983-2.623平穩結果顯示，房屋新開工面積（x3）和螺紋鋼庫存（x4）是平穩的，其余都是不穩的，對其余的序列進行一階差分后再檢驗，螺紋鋼期貨結算價（y）、PMI（x1）、工業增加值（x2）及進口鐵礦石價格（x5）一階差分后平穩。（2）中期影響因素ADF檢驗如長期影響因素ADF檢驗步驟相同，對中期影響因素相關數值序列同樣進行ADF平穩性檢驗，結果如下表所示：表4-2螺紋鋼期貨價格中期影響因素ADF檢驗變量TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValue結果y-1.589-3.516-2.893-2.582不平穩dy-7.747-3.517-2.894-2.582平穩x1-3.495-3.516-2.893-2.582不平穩dx1-10.248-3.517-2.894-2.582平穩x2-0.727-3.538-2.906-2.588不平穩dx2-6.260-3.549-2.912-2.591平穩x3-5.086-3.516-2.893-2.582平穩x4-1.742-3.516-2.893-2.582不平穩dx4-7.130-3.517-2.894-2.582平穩結果顯示，螺紋鋼庫存（x3）是平穩的，其余都不平穩，對其余的序列進行一階差分后再檢驗后都平穩。（3）短期影響因素ADF檢驗如長期影響因素ADF檢驗步驟相同，對短期影響因素相關數值序列進行ADF平穩性檢驗，結果如下表所示：表4-3螺紋鋼期貨價格短期影響因素ADF檢驗變量TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValue結果y-0.932-3.511-2.891-2.580不平穩dy-7.591-3.516-2.893-2.582平穩x1-2.899-3.518-2.895-2.582不平穩dx1-9.507-3.521-2.896-2.583平穩x2-3.093-3.509-2.890-2.580不平穩dx2-10.019-3.509-2.890-2.580平穩x3-1.126-3.510-2.890-2.580平穩dx3-3.178-3.511-2.891-2.580不平穩Dx3-12.977-3.514-2.892-2.581平穩x41.307-3.510-2.890-2.580不平穩dx4-7.130-3.517-2.894-2.582平穩結果顯示，都不平穩，對其進行一階差分后再檢驗，期貨結算價（y）、房屋新開工面積（x1）、螺紋鋼產量（x2）、鋼材成本指數（x4）一階差分后平穩。螺紋鋼庫存（x3）二階差分后平穩。1.2.3螺紋鋼期貨價格的逐步回歸模型逐步回歸模型是多元線性回歸模型的簡化。研究過程中研究的因變量與多個自變量之間的關系,并可以選擇多個因素可能影響因變量,有些參數影響顯著,有些沒有顯著影響,在一定程度上,我們可以忽略不顯著,在影響選擇的諸多因素中，有顯著的影響因素，采用逐步回歸模型來處理這一問題。逐步回歸模型的核心是首先選擇影響最大的因素，然后逐一加入影響較大的其他因素。當增加一個因子時，模型會進行內部操作，分析是否要增加這個因子，以便更好地描述因變量，從而節省研究者的工作量。如果研究者在添加自變量后不需要對每個模型進行誤差平方和分析和F統計量分析，逐步回歸分析是一種非常有效的方法。通過逐步回歸分析建立一個子集，然后在這個子集中選取一個最顯著的、對模型貢獻最大的因素作為基礎模型，然后將其他變量根據貢獻由大到小的階段來建立這個基礎模型，引入一是偏回歸二次和是否顯著的前提，二是F檢驗是否顯著。具體來說，當確定引入自變量時，對引入的方程計算偏回歸平方和，選取最小的進行F檢驗，看是否通過顯著性檢驗。如果通過，則保留所有自變量;否則，該變量將被刪除，依此類推，直到所有變量通過F檢驗。另一方面作為引入方程的偏回歸平凡和計算，選取最大的一個進行F檢驗。如果顯著性不通過，則證明這些因素不需要加入到方程中。如果意義通過，就把它加到方程中。重復這個過程，直到沒有新的自變量被添加，也沒有變量被從方程中刪除。STATA軟件會自行對上述步驟操作，將所有自變量顯著的保留，不顯著的剔除，以保證最后所保留的影響因素都是顯著的。軟件重復操作直至檢驗完所選取的所有自變量，得到最優子集。采用STATA軟件進行逐步回歸方法對于檢驗多個影響因素具有十分高效的作用。本文模型的初步形式為：Yt=αt+βtXt+ut其中，t為變量考察的時期數，Y為回歸變量，即我國螺紋鋼期貨價格；Xt（Xt1，Xt2..…Xtk）影響因素，k為解釋變量個數，αt表示截距，斜率系數βt（β1，β2...βk）。根據設定的模型，進行具體的實證檢驗分析，得出實證結果。（1）長期影響因素模型lny表示螺紋鋼期貨價格（季度）對數值，lnx；表示對自變量取對數值（i=1（PMI），2（工業增加值），3(房屋新開工面積），4（螺紋鋼庫存），5（進口鐵礦石價格），6（虛擬因素——政策因素）),逐步回歸結果如下：表4-4螺紋鋼期貨價格長期影響因素實證模型擬合度情況Numberofobs32F(6,25)15.50R-squared0.7881AdjR-squared0.7373R2表示模型擬合度情況，取值[0,1]，0說明模型毫無意義，完全不擬合，1說明模型十分準確，完美的解釋了被解釋變量，取值越高擬合度越好。本模型的R2為0.7881，調整后的R2為0.7373，說明多元回歸模型對螺紋鋼期貨價格的擬合度較好。表4-5螺紋鋼期貨價格長期影響因素實證模型系數表dyCoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]dx14.5571.7664192.580.0160.91939878.195417dx50.7140.11245556.350.0000.48240170.9456146x60.1870.05992673.120.0050.06358550.3104283_cons-19.2768.70515-2.210.036-37.20489-1.347709表4-6螺紋鋼期貨價格長期影響因素模型中剔除的影響因素因素Px20.634x30.944x40.982P值超過0.10，未通過F檢驗，在螺紋鋼期貨價格長期影響因素模型中并不顯著，因此剔除。實證結果顯示，x2（LN工業增加值）、x3（LN房屋新開工面積）及x4（LN螺紋鋼庫存）P值超過0.10，未通過F檢驗，在螺紋鋼期貨價格長期影響因素模型中并不顯著，因此剔除。通過上表可以得出螺紋鋼期貨價格長期影響因素的具體模型為：dy=-19.276+4.557dx1+0.714dx5+0.187x6模型公式分析，長期來看，x1、x5、x6影響螺紋鋼期貨價格，代表PMI、進口鐵礦石價格和政策因素影響對螺紋鋼期貨價格有影響，且都是正向的影響，也就是螺紋鋼期貨價格和這幾個因素同向變動，從系數上看，PMI對螺紋鋼期貨價格影響最大，其次是進口鐵礦石價格，最后是政策因素。模型的經濟含義：在其他變量保持不變的情況下，隨著PMI每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格會增速（減速）4.557%；在其他因素固定的前提下，隨著進口鐵礦石價格每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格同時會增速（減速）0.714%，在其他因素固定的前提下，國家推出“去產能”政策，使得螺紋鋼期貨價格增加18.70%。（2）中期影響因素模型lny表示螺紋鋼期貨價格（月度）對數值，lnx；表示對自變量取對數值（i=1（PMI），2（房屋新開工面積），3(螺紋鋼庫存），4（進口鐵礦石價格），5（虛擬因素——政策因素）),逐步回歸結果如下：表4-7螺紋鋼期貨價格中期影響因素實證模型擬合度情況Numberofobs88F(5,82)52.04R-squared0.7604AdjR-squared0.7458本模型的R2為0.7604，調整后的R2為0.7458，說明多元回歸模型對螺紋鋼期貨價格的擬合度較好。表4-8螺紋鋼期貨價格中期影響因素實證模型系數表dyCoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]dx13.0210.82986183.640.0001.3699164.671635dx40.6580.051189612.860.0000.55625430.7599192x50.2150.03677085.850.0000.14189160.2881893_cons-7.2424.160108-1.740.085-15.517491.03407表4-9螺紋鋼期貨價格中期影響因素模型中剔除的影響因素因素Px20.680x30.656實證結果顯示，x2（LN房屋新開工面積）、x3（LN螺紋鋼庫存）P值超過0.10，未通過F檢驗，在螺紋鋼期貨價格中期影響因素模型中并不顯著，因此剔除。通過上表可以得出螺紋鋼期貨價格中期影響因素的具體模型為：dy=-7.242+3.021dx1+0.658dx4+0.215x5模型公式分析，中期來看，x1、x4、x5影響螺紋鋼期貨價格，代表PMI、進口鐵礦石價格和政策因素影響對螺紋鋼期貨價格有影響，且都是正向的影響，也就是螺紋鋼期貨價格和這幾個因素同向變動，從系數上看，PMI對螺紋鋼期貨價格影響最大，其次是進口鐵礦石價格，最后是政策因素。模型的經濟含義：在其他變量保持不變的情況下，隨著PMI每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格會增速（減速）3.021%；在其他因素固定的前提下，隨著進口鐵礦石價格每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格同時會增速（減速）0.658%，在其他因素固定的前提下，國家推出“去產能”政策，使得螺紋鋼期貨價格增加21.50%。（3）短期影響因素模型lny表示螺紋鋼期貨價格（周度）對數值，lnx；表示對自變量取對數值（i=1（房屋新開工面積），2（螺紋鋼產量)，3（螺紋鋼庫存），4（鋼材成本指數）),逐步回歸結果如下：表4-10螺紋鋼期貨價格短期影響因素實證模型擬合度情況Numberofobs93F(4,88)92.50R-squared0.8079AdjR-squared0.7991本模型的R2為0.8079，調整后的R2為0.7991，說明多元回歸模型對螺紋鋼期貨價格的擬合度較好。表4-11螺紋鋼期貨價格短期影響因素實證模型系數表dyCoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]dx1-0.1440.0459506-3.140.002-0.2354012-0.0527668dx20.07930.04181391.900.061-0.00383930.1623532dx3-0.02700.0081821-3.300.001-0.0432459-0.0107255dx40.7750.043625117.770.0000.68860420.8619955_cons3.2960.5160667-1.740.0002.2708584.322006實證結果顯示，各因素均通過F檢驗，在螺紋鋼期貨價格短期影響因素模型中都顯著，因此不需剔除任何因素。通過上表可以得出螺紋鋼期貨價格短期影響因素的具體模型為：dy=3.296-0.144dx1+0.0793dx2-0.0270dx3+0.775dx4模型公式分析，短期來看，x1、x2、x3、x4影響螺紋鋼期貨價格，代表、螺紋鋼產量、螺紋鋼庫存以及鋼材成本指數因素影響對螺紋鋼期貨價格有影響，也就是螺紋鋼期貨價格和這幾個因素同向變動，從系數上看，鋼材成本指數對螺紋鋼期貨價格影響最大，其次是房屋新開工面積，然后是螺紋鋼產量，最后是螺紋鋼庫存。模型的經濟含義：在其他變量保持不變的情況下，隨著房屋新開工面積每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格會反方向變化0.144%；在其他因素固定的前提下，隨著螺紋鋼產量每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格會同方向變化0.0793%；在其他因素固定的前提下，隨著螺紋鋼庫存每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格會反方向變化0.0270%；在其他因素固定的前提下，隨著鋼材成本指數每增速（減速）1%，螺紋鋼期貨的合約價格會同方向變0.775%。1.3線材期貨價格影響因素實證研究1.3.1所選影響線材期貨價格因素的數據來源及時間區間長期影響因素模型樣本數據的選擇：線材期貨結算價（y）、PMI（x1）、工業增加值（x2）、庫存（x3）、進口鐵礦石價格（x4）及政策（x5），均從東方財富Choice數據庫取得，選取的是我國2014年3月到2020年12月季度數據。虛擬變量為政策因素（x5）考慮的是國家“去產能”政策，其從2016年3月開始實施持續到2020年12月，以上區間政策因素取值為1，其余取值為0。（2）中期影響因素模型樣本數據的選擇：線材期貨結算價（y）、PMI（x1）、庫存（x2）、進口鐵礦石價格（x3）及政策（x4），均從東方財富Choice數據庫取得，選取的是我國2014年1月到2020年12月月度數據。虛擬變量為政策因素（x4）考慮的是國家“去產能”政策，其從2016年3月開始實施持續到2020年12月，以上區間政策因素取值為1，其余取值為0。（3）短期影響因素模型樣本數據的選擇：線材期貨結算價（y）、線材產量（x1）、庫存（x2）及成本加成指數（x3），均從東方財富Choice數據庫取得，選取的我國是2019年1月1日到2020年12月31日周度數據。由于宏觀經濟大面的因素對于短期影響并沒有太大的指導意義，這里便沒有考慮；政策方面的因素確實會對線材期貨價格產生影響，但是由于比較難以處理，短期影響因素模型里便沒有納入。1.3.2相關數據平穩性檢驗按照前文螺紋鋼期貨價格影響因素數列ADF檢驗，檢驗步驟相同，對線材期貨長期，中期及短期影響因素相關數值序列進行ADF平穩性檢驗，結果如下:長期影響因素ADF檢驗表4-12線材期貨長期影響因素ADF檢驗變量TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValue結果y-0.624-3.750-3.000-2.630不平穩dy-2.624-3.750-3.000-2.630不平穩Dy-4.660-3.750-3.000-2.630平穩x1-0.100-3.750-3.000-2.630不平穩dx1-2.825-3.750-3.000-2.630不平穩Dx1-4.370-3.750-3.000-2.630平穩x2-1.594-3.750-3.000-2.630不平穩dx2-4.924-3.750-3.000-2.630平穩x3-1.360-3.750-3.000-2.630不平穩dx3-9.457-3.517-2.894-2.582平穩x4-1.780-3.750-3.000-2.630不平穩dx4-4.363-3.750-3.000-2.630平穩結果顯示，都是不穩的，對其余的序列進行一階差分后再檢驗，工業增加值（x2）庫存（x3）、進口鐵礦石價格（x4）一階差分后平穩。線材期貨結算價（y）、PMI（x1）一階差分不穩，二階差分后平穩。中期影響因素ADF檢驗表4-13線材期貨中期影響因素ADF檢驗變量TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValue結果y-0.603-3.587-2.933-2.601不平穩dy-8.094-3.614-2.944-2.606平穩x1-2.370-3.549-2.912-2.591不平穩dx1-10.294-3.551-2.913-2.592平穩x2-3.709-3.555-2.916-2.593平穩x3-2.309-3.549-2.912-2.591不平穩dx3-6.434-3.551-2.913-2.592平穩結果顯示，庫存（x2）是平穩的，其余都是不穩的，對其余的序列進行一階差分后再檢驗，線材期貨結算價（y）、PMI（x1）及進口鐵礦石價格（x3）一階差分后平穩。短期影響因素ADF檢驗表4-14線材期貨短期影響因素ADF檢驗變量TestStatistic1%CriticalValue5%CriticalValue10%CriticalValue結果y-2.806-3.511-2.891-2.580不平穩dy-10.490-3.516-2.893-2.582平穩x1-1.008-3.520-2.896-2.583不平穩dx1-10.183-3.524-2.898-2.584平穩x2-2.221-3.514-2.892-2.581不平穩dx2-9.847-3.520-2.896-2.583平穩x31.307-3.510-2.890-2.580不平穩dx3-4.589-3.511-2.891-2.580平穩結果顯示，都是不穩的，對其余的序列進行一階差分后再檢驗，線材期貨結算價（y）、線材產量（x1）、庫存（x2）及成本加成指數（x3）一階差分后平穩。1.3.3線材期貨價格的逐步回歸模型（1）長期影響因素模型lny表示線材期貨價格（季度）對數值，lnx；表示對自變量取對數值（i=1（PMI），2（工業增加值），3（線材庫存），4（進口鐵礦石價格），5（虛擬因素——政策因素）),逐步回歸結果如下：表4-15線材期貨價格長期影響因素實證模型擬合度情況Numberofobs21F(1,19)51.85R-squared0.7318AdjR-squared0.7177R2表示模型擬合度情況，取值[0,1]，0說明模型毫無意義，完全不擬合，1說明模型十分準確，完美的解釋了被解釋變量，取值越高擬合度越好。本模型的R2為0.7318，調整后的R2為0.7177，說明多元回歸模型對線材期貨價格的擬合度較好。表4-16線材期貨價格長期影響因素實證模型系數表dyCoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]dx40.85570.11883737.200.0000.60699341.104452_cons2.5730.75406453.410.0030.99470414.151254表4-17線材期貨價格長期影響因素模型中剔除的影響因素因素Px10.8067x20.6169x30.3666x50.1821實證結果顯示，x1（LNPMI）、x2（LN工業增加值）、x3（LN線材庫存）、x5（政策）P值超過0.10，未通過F檢驗，在線材期貨價格長期影響因素模型中并不顯著，因此剔除。通過上表可以得出線材期貨價格長期影響因素的具體模型為：dy=2.573+0.8557dx4模型公式分析，長期來看，x4影響線材期貨價格，代表進口鐵礦石價格影響對線材期貨價格有影響，且是正向的影響，也就是線材期貨價格與其同向變動模型的經濟含義：在其他變量保持不變的情況下，隨著進口鐵礦石價格每增速（減速）1%，線材期貨的合約價格會增速（減速）0.8557%。（2）中期影響因素模型lny表示線材期貨價格（月度）對數值，lnx；表示對自變量取對數值（i=1（PMI），2(線材庫存），3（進口鐵礦石價格），4（虛擬因素——政策因素）),逐步回歸結果如下：表4-18線材期貨價格中期影響因素實證模型擬合度情況Numberofobs52F(2,49)42.27R-squared0.6330AdjR-squared0.6181R2表示模型擬合度情況，取值[0,1]，0說明模型毫無意義，完全不擬合，1說明模型十分準確，完美的解釋了被解釋變量，取值越高擬合度越好。本模型的R2為0.6330，調整后的R2為0.6181，說明多元回歸模型對線材期貨價格的擬合度較好。表4-19線材期貨價格中期影響因素實證模型系數表dyCoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]dx1-4.5541.561285-2.920.005-7.691952-1.416911dx30.8910.10024388.890.0000.68972781.092623_cons20.1546.1087193.300.0027.87791632.42978表4-20線材期貨價格中期影響因素模型中剔除的影響因素因素Px20.7174x40.1370實證結果顯示，x2（LN線材庫存）、x4（政策因素）P值超過0.10，未通過F檢驗，在線材期貨價格中期影響因素模型中并不顯著，因此剔除。通過上表可以得出線材期貨價格中期影響因素的具體模型為：dy=20.154-4.554dx1+0.891dx3模型公式分析，中期來看，x1、x3影響線材期貨價格，代表PMI和進口鐵礦石價格影響對線材期貨價格有影響，兩者影響方向相反，也就是線材期貨價格與進口鐵礦石價格同向變動，線材期貨價格與PMI反向變動。模型的經濟含義：在其他變量保持不變的情況下，隨著PMI每增速（減速）1%，線材期貨的合約價格反方向變動4.554%。在其他變量保持不變的情況下，隨著進口鐵礦石價格每增速（減速）1%，線材期貨的合約價格會同方向變動0.891%。（3）短期影響因素模型lny表示線材期貨價格（