司曉麗，楊愛軍

（南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京210037）

1 引言

近年來，我國對(duì)原油的需求量越來越高，國家為了調(diào)整現(xiàn)有的不合理能源結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展新能源行業(yè)。由于新能源的研發(fā)和設(shè)備成本比較高，企業(yè)需要通過資本市場(chǎng)進(jìn)行大量的資金募集，而原油與新能源之間又具有相互替代性，因此越來越多的學(xué)者將視角轉(zhuǎn)向原油價(jià)格和新能源股價(jià)的相關(guān)性研究。國外方面，Henriques and Sadorsky（2008）最早開始研究新能源股票市場(chǎng)，研究發(fā)現(xiàn)：原油價(jià)格是可替代能源公司股價(jià)的Granger原因[1]。Kumar（2012）基于VAR模型探討了原油價(jià)格和新能源股價(jià)的相互影響，結(jié)論顯示：兩者呈正相關(guān)關(guān)系[2]。Reboredo等人（2017）建立小波分析模型研究了石油價(jià)格與清潔能源公司股價(jià)之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)：原油價(jià)格是清潔能源公司股價(jià)的格蘭杰原因[3]。國內(nèi)方面，湯祚楚（2010）對(duì)石油價(jià)格和新能源消費(fèi)量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果表明：新能源的消費(fèi)量會(huì)隨著原油價(jià)格的上升而增加[4]。溫曉倩（2012）研究發(fā)現(xiàn)，WTI原油期貨價(jià)格對(duì)我國新能源股票市場(chǎng)存在非對(duì)稱性溢出效應(yīng)[5]。秦天程（2014）基于VAR模型和CAPMGARCH模型，研究了傳統(tǒng)能源價(jià)格對(duì)新能源上市公司股價(jià)的影響，結(jié)果顯示：兩者之間并沒有顯著的影響[6]。綜上，對(duì)已有的文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，大量的研究證實(shí)了國際原油價(jià)格對(duì)新能源股價(jià)存在一定傳導(dǎo)關(guān)系。

2018年3月26日上海原油期貨市場(chǎng)在上海期貨交易所正式掛牌交易。因?yàn)樯鲜袝r(shí)間比較短，關(guān)于上海原油期貨對(duì)我國相關(guān)行業(yè)股價(jià)影響的實(shí)證研究比較少，探討上海原油期貨與新能源行業(yè)股價(jià)的研究相對(duì)更少。根據(jù)上述研究及分析，探討上海原油期貨市場(chǎng)和我國新能源行業(yè)股票市場(chǎng)相關(guān)性是一個(gè)重要的研究視角。運(yùn)用實(shí)證方法，深入研究上海原油期貨價(jià)格和新能源行業(yè)股價(jià)的相關(guān)關(guān)系，為政策制定者提供新能源鼓勵(lì)發(fā)展政策、并為投資者進(jìn)行投資策略的轉(zhuǎn)變提供參考，并為新能源上市企業(yè)未來如何規(guī)避原油市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及更好的在資本市場(chǎng)募集資金提供建議。

2 原油期貨市場(chǎng)和新能源市場(chǎng)傳導(dǎo)機(jī)制分析

原油的商品屬性與金融屬性決定原油與新能源市場(chǎng)的影響機(jī)制。大體上看，二者之間的影響機(jī)制可以通過實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融市場(chǎng)兩大渠道得以實(shí)現(xiàn)[7]。

2.1 實(shí)體經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)

原油是我國當(dāng)前主要的消費(fèi)能源，與我國的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)，原油價(jià)格的波動(dòng)會(huì)傳導(dǎo)至資本市場(chǎng)，進(jìn)而對(duì)與原油相關(guān)的行業(yè)股價(jià)產(chǎn)生影響。

按照需求的影響路徑，一方面，傳統(tǒng)能源與新能源具有相互替代性，當(dāng)原油期貨價(jià)格上升時(shí)，新能源的需求會(huì)增加，新能源股價(jià)看漲。另一方面，新能源股價(jià)也可能對(duì)原油價(jià)格產(chǎn)生影響，當(dāng)新能源股價(jià)上漲時(shí)，新能源上市公司能夠籌集更多的資金投入到新能源產(chǎn)品的研發(fā)中，使新能源使用成本相對(duì)下降，此時(shí)，作為替代產(chǎn)品的原油需求量會(huì)驟減，受需求的影響，原油期貨價(jià)格出現(xiàn)下跌[8]。

另外，在全球能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的大背景下，綠色高效的新能源贏得了市場(chǎng)的普遍青睞，進(jìn)一步推進(jìn)了新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，人們?cè)絹碓絻A向于消費(fèi)新能源產(chǎn)品，這就導(dǎo)致了原油需求的不斷下降，從而引發(fā)原油價(jià)格的下跌[7]。

2.2 金融市場(chǎng)傳導(dǎo)

原油期貨市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)還可以通過投資者行為和金融市場(chǎng)來對(duì)我國新能源行業(yè)股票的市場(chǎng)表現(xiàn)產(chǎn)生影響。根據(jù)現(xiàn)代投資組合理論，投資者的投資行為是理性的。投資者在進(jìn)行資產(chǎn)配置時(shí)，會(huì)根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好來決定對(duì)原油期貨市場(chǎng)與新能源股票市場(chǎng)的投資比例。當(dāng)原油期貨市場(chǎng)與新能源股票市場(chǎng)具有價(jià)格傳導(dǎo)關(guān)系時(shí)，很大程度上會(huì)影響投資者的投資行為。原油價(jià)格上漲會(huì)導(dǎo)致我國新能源行業(yè)面臨利好的局面，投資者會(huì)調(diào)整投資組合，買入更多的新能源股票，相對(duì)減少原油的資金配置，受需求量影響，我國新能源行業(yè)股票價(jià)格上升。另外，目前中國新能源行業(yè)發(fā)展迅猛，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，因此，投資者會(huì)對(duì)原油期貨看空，導(dǎo)致原油期貨的非商業(yè)持倉減少，從而原油期貨價(jià)格下降。

3 實(shí)證研究與分析

3.1 數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用的數(shù)據(jù)是中證新能指數(shù)（CSINE）和上海原油期貨（SCO）當(dāng)月連續(xù)合約的日收盤價(jià)。選取中證新能指數(shù)作為新能源行業(yè)股價(jià)代表，該指數(shù)選取涉及新能源應(yīng)用、可再生能源生產(chǎn)、新能源存儲(chǔ)以及新能源交互設(shè)備等業(yè)務(wù)的上市公司股票作為成份股，目前該指數(shù)共有80只成份股，以反映新能源產(chǎn)業(yè)相關(guān)上市公司股價(jià)的整體表現(xiàn)。上海原油期貨數(shù)據(jù)樣本區(qū)間從2018年3月26日到2019年12月31日，共得到433組數(shù)據(jù)。中證新能指數(shù)數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)易財(cái)經(jīng)，上海原油期貨日收盤價(jià)數(shù)據(jù)來源于新浪財(cái)經(jīng)。在實(shí)證過程中，為了減少時(shí)間序列數(shù)據(jù)的序列相關(guān)性以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，本文對(duì)各原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)處理[9]。同時(shí)，本文均以LNSCO代表上海原油期貨日收盤價(jià)和LNESP代表新能源行業(yè)股價(jià)。

圖1 展示了我國新能源股價(jià)和上海原油期貨日收盤價(jià)的序列走勢(shì)，我們可以發(fā)現(xiàn)上海原油期貨自上市以來一直處于低位波動(dòng)，這可能與國際原油市場(chǎng)自2018年4月以來經(jīng)歷了兩次大幅下跌有關(guān)。上海原油期貨大幅度波動(dòng)時(shí)期，我國新能源股價(jià)也伴隨有大幅度波動(dòng)，表明兩序列之間可能存在相關(guān)性。然而，我們還需要對(duì)上海原油期貨價(jià)格和我國新能源股進(jìn)一步實(shí)證分析來驗(yàn)證兩者之間的傳導(dǎo)效應(yīng)。

圖1 我國新能源股價(jià)（LNESP）和上海原油期貨日收盤價(jià)（LNSCO）序列走勢(shì)圖

表1 報(bào)告了上海原油期貨日收盤價(jià)（LNSCO）和我國新能源行業(yè)股價(jià)（LNESP）的描述性統(tǒng)計(jì)。LNSCO序列呈右偏分布；峰度大于3，屬于尖峰分布；JB統(tǒng)計(jì)量概率小于0.05，上海原油期貨價(jià)格序列不服從正態(tài)分布。LNESP序列相比起正態(tài)分布是右偏的；峰度略小于3，低于正態(tài)分布的峰度值，屬于平峰分布；JB統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)概率值小于0.05，拒絕LNESP服從正態(tài)分布的原假設(shè)。兩對(duì)數(shù)序列的ADF檢驗(yàn)的概率值都大于0.01，都是非平穩(wěn)序列。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 實(shí)證分析過程

3.2.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

構(gòu)建VAR模型的前提條件要求時(shí)間序列具有平穩(wěn)性[10]。對(duì)兩個(gè)序列一階差分再次進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表2、表3所示：

表2 D（LNSCO）序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

表3 D（LNESP）序列的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

從表2和表3可看出，上海原油期貨價(jià)格序列和新能源行業(yè)股價(jià)序列的ADF檢驗(yàn)的P值都為0，在1%的置信水平上拒絕一階差分序列存在單位根的原假設(shè)，因此，D（LNSCO）序列和D（LNESP）都是平穩(wěn)序列。

3.2.2 協(xié)整檢驗(yàn)

LNSCO序列和LNESP序列都是一階單整序列，可以直接進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。經(jīng)過檢驗(yàn)，確定VAR模型的最佳滯后階數(shù)為1階，之后則以0階的滯后階數(shù)來進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：

表4 兩序列協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

從表4可以看出，在跡統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果中，在5%的置信水平下拒絕兩序列不存在協(xié)整變量的假設(shè)，拒絕兩序列存在至多一個(gè)協(xié)整變量的假設(shè)；綜合上述結(jié)果可得出：LNSCO序列和LNESP序列存在兩個(gè)協(xié)整變量，兩序列存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。

3.2.3 VAR模型分析

本文通過Eviews實(shí)驗(yàn)，選擇1為最佳滯后階數(shù)，建立LNSCO和LNESP的VAR(1)模型。從估計(jì)結(jié)果可得到LNSCO和LNESP的VAR(1)模型方程為：

由上式可知滯后一期的原油期貨價(jià)格對(duì)當(dāng)期的新能源行業(yè)股價(jià)產(chǎn)生了負(fù)向影響；滯后一期的新能源行業(yè)股價(jià)對(duì)當(dāng)期股價(jià)產(chǎn)生較大的正向影響。

模型具有穩(wěn)定性是進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析的前提，否則可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)存在誤差。LNSCO與LNESP的VAR(1)模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示：

圖2 VAR模型單位圓檢驗(yàn)結(jié)果

從圖2可以看出，VAR(1)模型的所有特征根都落在單位圓內(nèi)，特征根的模都是小于1的，因此模型是穩(wěn)定的。

3.2.4 脈沖響應(yīng)分析

圖3 與圖4顯示了股票價(jià)格和期貨價(jià)格在分別受到股票價(jià)格和期貨價(jià)格一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后的脈沖響應(yīng)狀況。

圖3 LNESP序列脈沖響應(yīng)結(jié)果Response of LNSCO to Cholesky One S.D.Innovations

圖4 LNSCO序列脈沖響應(yīng)結(jié)果

根據(jù)上圖結(jié)果，LNESP對(duì)于來自LNSCO沖擊的響應(yīng)，在第一期就開始迅速下降為負(fù)值，并且在40期下降到最低值-0.006 62，之后則進(jìn)入緩慢上升階段，并且在較長期數(shù)后趨于0，LNESP對(duì)于來自LNSCO的沖擊調(diào)整結(jié)束，這表明原油期貨價(jià)格的變動(dòng)給新能源行業(yè)股價(jià)帶來反向的沖擊，期貨價(jià)格在初期對(duì)股票價(jià)格變動(dòng)有負(fù)向的影響作用，并且這種負(fù)向影響作用持續(xù)時(shí)間較長。LNESP來自自身的沖擊的響應(yīng)，在第一期就達(dá)到最大值，之后進(jìn)入長期下降通道，在80期跌為負(fù)值，之后緩慢趨近于0，總的來說，正向影響更為顯著。

3.2.5 方差分解分析

為了分析LNESP變動(dòng)中來自自身市場(chǎng)和LNSCO變動(dòng)影響的比重，基于上文VAR(1)模型對(duì)LNESP預(yù)測(cè)誤差的方差進(jìn)行分解分析，結(jié)果如圖5所示：

圖5 LNESP變動(dòng)來自自身市場(chǎng)和LNSCO變動(dòng)影響的比重

圖5 呈現(xiàn)了LNESP序列在70個(gè)追蹤期內(nèi)的方差分解情況。在第一期，幾乎沒有總方差來自LNSCO。隨著期數(shù)的增加，LNSCO對(duì)總方差的貢獻(xiàn)程度不斷增加，最終穩(wěn)定在36.56%的水平，也就是說原油期貨價(jià)格收益率對(duì)新能源行業(yè)股價(jià)收益率的貢獻(xiàn)率為36.56%。同時(shí)，LNESP自身市場(chǎng)的影響持續(xù)下降并收斂于63.44%，說明LNESP的趨勢(shì)預(yù)期對(duì)其自身市場(chǎng)有著很大的影響，并且期貨市場(chǎng)的影響也相當(dāng)重要。

4 結(jié)論與建議

本文建立原油期貨價(jià)格收益率和新能源行業(yè)股價(jià)收益率的VAR模型，模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果表明當(dāng)期原油期貨價(jià)格收益率和新能源股價(jià)收益率都受到滯后一期原油期貨價(jià)格的影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果表明原油期貨價(jià)格的下跌反而會(huì)引起新能源行業(yè)股票價(jià)格指數(shù)的上漲，兩者表現(xiàn)出反向變動(dòng)。實(shí)證結(jié)果與前文理論分析的結(jié)果并不一致，這可能是由于上海原油期貨上市時(shí)間不長，運(yùn)行不夠成熟所致。另外，受國際原油價(jià)格持續(xù)走低的影響，上海原油期貨自2018年上市以來，原油價(jià)格初期雖然波動(dòng)不是很大，但都是低位波動(dòng)，即使原油價(jià)格很低，但是面對(duì)政府補(bǔ)貼，新能源的高速發(fā)展使得其股價(jià)持續(xù)快速增長，所以出現(xiàn)了原油價(jià)格與新能源股價(jià)反向相關(guān)的現(xiàn)象。

基于上述結(jié)論提出以下建議：首先，從政府角度而言，加大對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)的支持力度，對(duì)新能源行業(yè)投資者提供貸款優(yōu)惠和利息優(yōu)惠，鼓勵(lì)投資者對(duì)新能源加大投資[7]；其次，從投資者角度而言，需要時(shí)刻關(guān)注原油期貨市場(chǎng)波動(dòng)因素，基于上海原油期貨和我國新能源股票價(jià)格構(gòu)建一個(gè)最優(yōu)的投資組合，利用原油期貨對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行套期保值，有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)；最后，從新能源上市企業(yè)角度而言，面對(duì)原油價(jià)格發(fā)生變動(dòng)時(shí)，新能源上市企業(yè)可及時(shí)調(diào)整發(fā)展策略，隨著上海原油期貨市場(chǎng)的逐步推進(jìn)，能源期貨品種的增加，新能源上市企業(yè)可選擇適宜的對(duì)沖工具，降低風(fēng)險(xiǎn)[11-13]。