橡胶期货价格影响因素及投资策略分析.docx
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橡胶期货价格影响因素及投资策略分析
橡胶期货价格影响因素及投资策略分析
摘要:
橡胶期货是我国较早进行交易的期货品种之一,经过多年的发展,已经日益趋向成熟.本文通过对橡胶期货价格与GDP增长率、天然橡胶产量、合成橡胶产量进行回归分析,从而确定橡胶期货价格的影响因素,为相关期货市场操作人士提供一定的参考。
关键词:
橡胶期货;产量;合成橡胶;GDP增长率
一、引言
橡胶作为重要的工业原料,对经济发展有着重要的作用,即使人工合成橡胶早已出现,但是由于受自身性能的限制,目前主要应用于低端产品的应用中,天然橡胶虽然受到生长期限、收割期限等方面的限制,但是依然是世界各期货所重点关注的产品。
通过对橡胶期货的价格影响因素进行分析,有助于合理规划橡胶的生产和进口,进而对调控宏观经济起到一定的作用。
二、现状
(一)近八年天然橡胶期货年末价格
上海期货交易所天然橡胶合约的交割等级为国产一级标准胶SCR5和进口烟片胶RSS3,其中国产一级标准胶SCR5通常也称为5号标准胶,执行国家技术监督局发布实施的天然橡胶GB/T8081~1999版本的各项品质指标.进口烟片胶RSS3执行国际橡胶品质与包装会议确定的“天然橡胶等级的品质与包装国际标准"(绿皮书)(1979年版)。
以下为近八年年末橡胶期货的价格
2008年-2015年年末橡胶期货价格(单位:
元/吨)
年份
年末收盘价格
2008
10960
2009
24460
2010
36400
2011
24320
2012
26180
2013
18140
2014
13590
2015
10610
数据来源:
和讯网
(二)近八年我国GDP增长率
国内生产总值(GDP)增长率是指GDP的年度增长率,需用按可比价格计算的国内生产总值来计算.GDP增长率是宏观经济的四个重要观测指标之一,(还有三个是失业率、通胀率和国际收支).所谓增长率是指一个时期到下一个时期百分比的变动。
根据国家统计局数据,2008年-2015年我国GDP增长率如下表所示:
2008年—2015年GDP增长率(单位:
%)
年份
GDP增长率
2008
9.63
2009
9.21
2010
10.45
2011
9.3
2012
7.65
2013
7。
67
2014
7.4
2015
6.9
数据来源:
国家统计局
(三)近八年我国天然橡胶产量
生产橡胶国家主要有泰国、印度尼西亚、马来西亚、中国、印度、越南、缅甸、斯里兰卡.我国橡胶产地主要颁布在海南、云南和广东。
橡胶主要消费地:
东亚、美国、西欧。
我国天然橡胶生产的数量、成本直接关系到国内胶市的价格.同时,国内天然橡胶使用量的变化和加工企业对天然橡胶价格的接受能力也作用于天然橡胶的价格水平。
下表显示的是我国近八年橡胶的生产量:
2008年-2015年我国天然橡胶产量(单位:
吨)
年份
年产量
2008
547861
2009
618866
2010
690812
2011
750853
2012
802255
2013
864806
2014
840171
2015
820000
数据来源:
国家统计局(四)近八年我国合成橡胶产量
工业合成橡胶材料主要目的是节约成本、提高橡胶制品的特性,因为一般天然的橡胶产品的价格比较的昂贵,为了降低企业的成本就大量投入成本低廉的合成橡胶材料.合成橡胶也有缺点,主要缺点存在于它的拉伸效果比较差,抗撕裂强度以及机械性能也比较差,但是由于合成橡胶材料相比天然橡胶的成本低廉,也是很多企业生产中低档型的产品的首选。
2008年—2015年我国合成橡胶产量(单位:
吨)
年份
年产量
2008
2382900
2009
2749100
2010
3195200
2011
3671300
2012
3973900
2013
4806400
2014
5495500
2015
5323800
数据来源:
国家统计局
三、影响因素分析
(一)经济发展情况
之所以天然橡胶期货价格跟经济发展情况相关,是因为天然橡胶价格的一个影响因素是主要用胶行业的发展情况,比如轮胎及相关的汽车工业,这些工业的行业情况将直接受到宏观经济情况的影响。
天然橡胶的主要用户是轮胎,轮胎行业的景气度直接影响天然橡胶市场。
汽车工业又是使用轮胎的大户,因此汽车工业的发展和国家对汽车工业的政策会影响到对轮胎需求,并影响对天然橡胶的需求.
(二)天然橡胶的供给情况
和一般的商品一样,天然橡胶价格受供求关系的影响很大,供大于求价格下跌,供不应求价格上涨。
在我国需求主要取决于汽车工业、交通、煤炭工业、电力工业、建材工业等行业的需求。
由于需求远远大于供给,天然橡胶的现货价格发生了巨大的变化。
我国尽管是国际上的第五大产胶国,但是受土地资源限制、胶园更新严重滞后、产胶和割胶技术落后,我国的天然自产仍是远远不能满足国内的需求,造成了国内天然橡胶价格的异常增长。
国际市场上的供求关系和几个产胶国的出口行情同样对天然橡胶的价格有着巨大的影响。
国际市场上天然橡胶的供应完全控制在泰国、马来西亚、印度尼西亚等少数几个国家手中,这些主要产胶国的产业结构调整、工业化进程加快、劳动力成本上涨、原油价格上涨、胶园更新严重滞后都会对天然橡胶的供给带来影响。
同时受到中国天然橡胶消费的快速增长等因素的综合影响,今后全球将出现天然橡胶供不应求的局面,其价格仍将会出现大幅度上涨。
(三)合成胶的生产情况
包括合成胶的上游产品原油的市场情况。
天然橡胶与合成胶在某些产品上可以互为替代使用,因此当天然橡胶供给紧张或价格趋涨时,合成胶则会用量上升,两者的市场地位存在互补性。
另外由于合成胶是石化类产品,石油价格会影响合成胶的价格水平,近几年,国际上原油的价格在大幅度增加,合成胶的生产成本也随着提高,从而加大了人们对天然橡胶的需求量,造成天然橡胶的价格出现上扬的局面.
四、回归分析
(一)橡胶期货价格和GDP增长率的回归分析
橡胶期货价格和GDP增长率的回归拟合度为58.5%,拟合效果不是很好,但是分析结果会有一定程度的影响。
Sig=0.128,显著性很低,不可以用来分析。
综合来看,橡胶期货和GDP增长率的关系不是很密切.
考虑到天然橡胶需要有一定的生长周期,GDP增长率对价格的影响会有时间差,同时经济增长内在因子的不同使其对橡胶的边际需求也有所不同。
(二)橡胶期货价格和天然橡胶产量的回归分析
橡胶期货价格和天然橡胶产量的回归拟合度为11.5%,拟合程度非常低,不可以用来进行分析.Sig=0.787,显著性非常低,不可以用来分析。
这方面回归结果很出人意料,因为期货价格主要还是受到自身供给决定的,可能是因为橡胶生长收割都有周期,而且周期不一样,并且每年割胶时间窗口固定等因素产生了较大的干扰。
(三)橡胶期货价格和合成橡胶产量的回归分析
橡胶期货价格和天然橡胶产量的回归拟合度为39.8%,拟合程度比较低,基本不可以用来进行分析。
Sig=0.329,显著性很低,不可以用来分析。
虽然合成橡胶和价格期货之间的模型也不成立,但是拟合度和显著性都要好于天然橡胶,这也在一定程度上说明了因为橡胶的生产特性使天然橡胶园的管理者对市场的反应过慢,而可以立即生产的替代品合成橡胶反而更容易对市场作出反应。
五、价格预测走势
截止到目前为止,上海期货交易所的橡胶期货价格走势如图5-1所示:
图5—1
(一)走势分析
图5—2
随机指标KDJ是根据统计学原理,通过一个特定的周期内出现过的最高价、最低价及最后一个计算周期的收盘价及这三者之间的比例关系,并绘成曲线图来研判股票走势。
图5-2中黑色是K线,蓝色是D线,粉色是J线.目前橡胶连续的K、D、J值都大于50,说明此时为多头市场,后市看涨。
橡胶连续的J值小于K值、K值小于D值,即3条指标曲线呈空头排列,显示当前为空方市场,预示着接下来股票价格下跌的可能性比较大。
(二)价格区间分析
图5—3
黄金分割线股市中十分常见和受人欢迎的切线分析工具之一,在实际操作中,主要运用黄金分割来揭示上涨行情的调整支撑位或下跌行情中的反弹压力位.如图5-3所示,如果以最近三个月年橡胶期货的最低价12010为0%线,最高价14770为100%线来画黄金分割线的话,可以发现目前价格正处于0.809线和1.00线之间,所以可以判定橡胶期货在接下来一段时间内的价格区间为14276-14770.
六、投资策略分析
在技术指标的分析中,出现了相互矛盾的结论,这其实说明了目前橡胶期货市场形势尚不明朗,需要再做更进一步的分析。
接下来可以重点关注橡胶期货价格的走势,如果向下跌破14276的价位,则很有可能进入下跌周期,反之,向上突破14770,则表明上涨周期的到来,应结合对价格的实时判断和手中所持仓的情况,做出相应的操作.
七、结论
通过统计回归验证,本文最先设想的三个因素其实对橡胶期货的价格影响并不大,但是这一结论有悖于经济学的基本供求理论,经分析可能有以下两点原因:
一是橡胶作为农产品需要一定的生长周期,而割胶时间又十分固定,这就对数据造成很大的误差,在回归分析时需要不断进行修正;二是橡胶期货的价格可能是由多因素共同决定的,这就需要进行多元回归分析。
参考文献
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北京大学2007
[5]冯娟。
天然橡胶期货市场有效性的实证分析[D]。
华南热带农业大学2007
附件
(一)橡胶期货价格和GDP增长率的回归分析
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
VAR00002a
.
输入
a。
已输入所有请求的变量。
b。
因变量:
VAR00001
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.585a
。
342
。
233
7817。
53245
a.预测变量:
(常量),VAR00002。
b.因变量:
VAR00001
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
1。
908E8
1
1.908E8
3.121
.128a
残差
3.667E8
6
61113813.627
总计
5.574E8
7
a.预测变量:
(常量),VAR00002。
b.因变量:
VAR00001
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
(常量)
—14295.383
19934。
351
-。
717
。
500
VAR00002
4090.647
2315。
415
.585
1。
767
.128
a。
因变量:
VAR00001
模型:
Y=—14295。
383+4090.647X
残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
13930。
0850
28451.8828
20582。
5000
5220.15966
8
残差
-14137.55176
9181.92969
.00000
7237。
62867
8
标准预测值
—1.274
1。
507
.000
1。
000
8
标准残差
-1.808
1.175
。
000
。
926
8
a。
因变量:
VAR00001
(二)橡胶期货价格和天然橡胶产量的回归分析
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
VAR00002a
。
输入
a。
已输入所有请求的变量。
b。
因变量:
VAR00001
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.115a
.013
—.151
9575。
04915
a。
预测变量:
(常量),VAR00002。
b.因变量:
VAR00001
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig。
1
回归
7343952.209
1
7343952。
209
.080
.787a
残差
5.501E8
6
91681566.299
总计
5。
574E8
7
a。
预测变量:
(常量),VAR00002。
b。
因变量:
VAR00001
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
(常量)
27285。
336
23923。
617
1。
141
。
298
VAR00002
-.009
.032
—。
115
-.283
.787
a。
因变量:
VAR00001
模型:
Y=—27285。
336—0.009X
残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
19472.6406
22335.9355
20582。
5000
1024。
27342
8
残差
-11375。
93555
15355。
49023
。
00000
8864.77296
8
标准预测值
-1.084
1.712
.000
1。
000
8
标准残差
-1。
188
1.604
.000
。
926
8
a.因变量:
VAR00001
(三)橡胶期货价格和合成橡胶产量的回归分析
输入/移去的变量b
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
VAR00002a
.
输入
a。
已输入所有请求的变量。
b.因变量:
VAR00001
模型汇总b
模型
R
R方
调整R方
标准估计的误差
1
.398a
.158
.018
8843.83062
a。
预测变量:
(常量),VAR00002。
b.因变量:
VAR00001
Anovab
模型
平方和
df
均方
F
Sig.
1
回归
88153309。
442
1
88153309.442
1.127
。
329a
残差
4。
693E8
6
78213340.093
总计
5.574E8
7
a.预测变量:
(常量),VAR00002。
b.因变量:
VAR00001
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig。
B
标准误差
试用版
1
(常量)
32579。
407
11724.918
2。
779
.032
VAR00002
-。
003
.003
—.398
—1。
062
。
329
a。
因变量:
VAR00001
模型:
Y=32579。
407—0。
003X
残差统计量a
极小值
极大值
均值
标准偏差
N
预测值
15887.5166
25341。
6484
20582。
5000
3548。
70820
8
残差
—14381。
64844
13525.61133
.00000
8187。
79615
8
标准预测值
-1。
323
1.341
。
000
1.000
8
标准残差
-1。
626
1.529
.000
.926
8
a.因变量:
VAR00001
- 配套讲稿:
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- 橡胶 期货价格 影响 因素 投资 策略 分析