投资者参与商品市场投资,主要出于以下原因:第一,商品投资可以很好地抵抗通货膨胀。金融投资的商品在一揽子商品中占有很大的比例,因此商品投资收益同通货膨胀率有着很大的相关性。第二,优化投资组合。Gorton和Rouwenhorst研究发现,商品合约同股票有着相似的平均收益,但对于经济周期的不同时段,商品合约的收益与股票和债券的收益不同;并且商品投资收益波动性比股票和债券小得多[2]。第三,投资商品可以对冲风险。比如投资商品期货可以对冲汇率等变动的风险[3]。对于机构投资者的商品市场投资,研究主要集中于商品投资收益的表现上,其中多以衍生品市场的商品期货合约投资为样本。Chopra等研究了等权重商品期货的抵抗通货膨胀和提高组合表现的作用,发现商品期货投资收益对未预期到的通货膨胀有着正相关,而且增加商品期货投资能够降低资产组合波动而不影响收益[4]。商品期货和股票有一定的相关性,KennethA.Froot将房地产、商品期货和股票的收益进行对比,发现商品期货比房地产和股票投资更能有效对冲未预期到通胀风险[5]。Gorton和Rouwenhorst的研究还发现,商品期货不仅与通货膨胀、未预期到的通货膨胀有相关性,还与预期到的通货膨胀的变化有相关性[2]。
对于商品投资收益表现良好的原因分析,比较有代表性的是Georgiev利用1990年至2001年间GSCI指数来研究直接投资商品期货的风险收益特性,认为之所以商品期货投资收益表现良好,一是对未预期到的通胀表现良好,二是当现货价格波动时,“滚动”的期货合约有正的收益[6];Nij-man和Swinkels从投资组合有效前沿角度给出了商品期货良好表现的原因,他们利用均值—方差模型研究发现商品期货可以改变养老金的有效前沿,从而改善投资组合[7]。多数研究宏观因素对实体经济的影响一般是以债券市场和股票市场为样本的,Balduzzi,Ed-win,Elton和Green发现美国国债价格受多种宏观经济因素的影响,如通货膨胀率、失业率等[8]。对于大宗商品和宏观经济因素的关系,TangKe和XiongWei认为,金融化的商品价格越来越受到市场因素的影响,宏观经济指标变动会对商品价格产生影响[9]。Roache和Rossi研究了商品价格对宏观经济消息的反应,在剔除了美元的影响因素后,对利好消息和利空消息对商品价格的影响做了实证分析,对于不利经济消息的,贵金属金却有着最显着的避险功能[10]。现有的文献对于此轮商品价格上涨的原因做了分析,指出机构投资者参与商品市场推高了商品价格,并且对商品投资收益的表现做了分析,认为对于优化投资组合而言,持有商品投资非常重要。但对于商品金融化的形成背景、形成机理和市场表现特点等的研究相对较少。本文运用总供给—总需求模型来试图说明。
二、宏观因素的传导机制
金融化的一般概念就是把可交易的价值物品转换成金融工具或金融衍生品的经济系统或经济过程,使人们更加容易进行金融交易。商品金融化的发展是以经济金融化为背景的,弗里德曼等芝加哥学派新自由主义和自由市场理论的提出,为金融体系和银行放松监管提供了理论基础。Palley分析了美国债务的变化,他认为美国债务规模扩大化可以充分说明经济金融化的发展,20世纪70年代,经济金融化开始[11]。在之后的年份里,许多国家都经历了结构性转换,金融交易量显着增长,金融业获利巨多,大量投资者开始进行金融资产投资,这反映出了世界经济的金融化。经济金融化的主要影响表现在金融业部门的产值在不断变大,金融部门的利润与非金融业利润比值在不断增加,资本份额产生变化,利息份额增加。经济政策也倾向于金融化,比如全球化政策主张各国放松资本控制,诸多提倡私有化、减税和放松管制的政策都推动了金融化的发展。商品金融化形成的根本原因是参与到商品市场的货币量增多了,这些货币量超出了一般的需求范畴,在商品市场上进出,对商品价格造成影响,使商品价格变化容易受到供求以外的其它因素的影响。各国都有自己的货币政策和财政政策,比如美国一直实行着量化货币政策,不断向市场投放货币量,会对商品市场产生一定的影响。李稻葵和张双长认为资产价格对家庭消费、企业投资、金融机构借贷和中央银行货币政策都有重要影响,从而在分析产品价格时不能忽略资产价格。他们以资产价格为核心创建了新宏观经济分析框架[12]。资产价格可以通过托宾Q效应、资产负债表效应和财富效应等对投资和消费产生正的影响,从而当资产价格上升时,对总产出有着正的影响。而在商品市场上,商品价格并不是单一的价格,而是由多个市场决定的,比如衍生品市场和现货市场都可以影响商品价格。
三、宏观经济因素与商品价格关系分析
从理论上而言,金融机构会对宏观经济因素做出反应,调整其投资组合,进而影响投资组合中商品的投资,对商品价格造成影响,从而宏观经济因素间接作用到商品市场上。我们采用协整向量自回归﹙VAR﹚模型来分析变量间的长期关系和短期动态调整,VAR模型是把多个变量当成一个系统来回归。对于宏观经济因素,我们可以选取国内生产总值﹙GDP﹚、货币供给量﹙M2﹚、股票市场﹙Stock﹚、利率﹙Rate﹚和消费者物价指数﹙CPI﹚来观察宏观经济因素的变化对大宗商品价格﹙Y﹚变化的影响。大宗商品我们选取比较有代表性的原油和小麦,数据选取从1993年1月到2012年12月的美国经济数据,其中2011年1月和2月的商品价格数据缺失。首先利用STATA软件对各时间序列进行ADF平稳性检验,发现各时间序列一阶差分序列平稳,其中d_m2表示M2的一阶差分,其余类推。五、商品市场金融化的表现形式随着商品金融化的发展,商品市场越来越体现出金融化的特征。周丽娜指出,商品不仅有其本质的商品属性,而且还有金融属性,商品交易过程中金融因素的参与使得商品的金融属性得以体现[13]。商品的商品属性指的是商品的使用价值,金融属性是商品在交易过程中产生的收益性、流动性以及安全性等。在商品金融化背景下,商品市场的具体表现形式可以从衍生品市场和现货市场来观察。
(一)商品衍生品市场金融化
1.商品交易主体的金融化商品交易主体的金融化主要是指金融机构参与商品交易,商品交易主体不再仅仅是简单的实物商品交割的买卖双方,金融机构参与商品期货买卖后使得商品价格不再仅仅由供需等基本因素决定,还受到各种金融因素的影响。以往的期货市场参与者主要有套期保值者和投机者,现在出现了一种新的投资者———指数投机者[14]。指数投机者一般只持有多头头寸,采取买入并“滚动”持有的策略。如果商品指数上升,则指数投机者获利。商品期货合约没有实际产出,唯一获利来源是期货合约价格的上涨,购买商品期货指数被认为是一种投机行为。通过对比可以分析套期保值者、传统投机者和指数投机者的特点。Masters和White指出,商品﹙甚至是指数内﹚的现货价格指数受到即将到期的期货合约价格的影响[15]。通常是现货市场上供给短缺或者投机需求过剩导致期货价格上升,而最近的价格上涨却有相反的趋势,期货价格会高于现货价格许多,说明有投机力量主导着市场。我们可以从CFTC划分的商业头寸和非商业头寸的变换来观察。图7分别为1995年、2000年、2005年以及2010年末纽约期货交易所铜的商业头寸与非商业头寸的情况。2000年以前,商业头寸与非商业头寸之间的比例基本上保持稳定,在20%~30%之间,然而进入2000年以后,非商业头寸迅速增加,投机者大量进入大宗商品的衍生品市场,遇到金融危机后非商业头寸的比例又有所下降,但总体来说还是处于历史上的高位,可以说,投机者作为市场参与者,他们的作用变得越来越大。图7说明投机者的角色正变得越来越重要,指数投机者把商品期货合约当作对冲通货膨胀优化投资组合的工具,当越来越多的金融机构参与到指数投机者当中时,商品价格表现与投资组合其它资产的关系就越密切,指数投机者的存在与发展推动了商品金融化的发展。
2.商品交易机制的金融化在衍生品市场上,新技术的发明和发展为推动商品金融化起了重要的作用,我们可以从以下的描述中探寻商品交易机制的金融化表现。交易指令化。比如商品期货交易可以在期货交易所内进行,也可以在场外市场进行。客户在按规定足额缴纳开户保证金后,即可开始交易,进行委托下单,通过指令完成交易。常用的交易指令有市价指令、限价指令、止损指令、取消指令等。在正式交易时,客户可以通过书面、电话或者互联网下单。交易指令的出现大大降低了交易的成本,缩短了交易的时间。价格形成自动化。商品期货合约价格的形成方式主要有公开喊价方式和计算机撮合成交两种。公开喊价属于传统的竞价方式,靠的是人力,速度较慢。计算机撮合成交是一种计算机自动化交易方式,是指期货交易所的计算机交易系统对交易双方的交易指令进行配对构成,其特点是生成的价格准确、连续。程序化交易。程序化交易主要是通过计算机系统进行某种约定的条件形成证券组合,并且构建组合交易指令,实现自动下单的交易过程。利用程序化交易,主要是为了进行风险管理和成本管理,在风险管理方面,程序化交易可以设置盈利率和止损率,系统可以自动完成,在成本控制方面,可以在交易后时时监控损益和保证金要求,动态管理保证金。另外,在期权交易市场上,也出现了以商品期货合约为标的的期权交易类型,在互换市场上也不断有新的商品互换类型出现,使商品价格固定在约定水平上。这些都是商品金融化带来的交易机制的变化。
(二)商品现货市场金融化
1.现货交易的类期货化﹙1﹚现货仓单标准化。同期货合约一样,现货市场的仓单也是标准化的,其内容是预先规定好的。以现货标准仓单为交易标的,可以通过计算机网络实现同货异地同步交易,把有形市场和无形市场结合起来。现货仓单的标准化,使得产品质量得到了保证,避免了假冒产品。﹙2﹚现货物流标准化。现货仓单的标准化在一定程度上促进了现货物流的标准化。现货物流单据票据的标准化,可以实现信息的有效采集,将管理工作规范化和标准化,是进行现货仓单网上交易的基础标准,也可以实现对现货交易进行有效宏观监控。现货物流标准化对现货物流成本和效益有着重大的影响,参与现货交易的成本降低,其效益相应的获得提高。﹙3﹚网上交易集中化。现货电子市场交易有着严格的市场交易制度,所有的交易最终在网上集中完成。大宗商品电子交易也称网上现货交易或现货仓位交易,是采用计算机网络组织同货异地、同步集中竞价、统一撮合、统一结算、价格行情实时显示的交易方式。
关键词 金融工程；实验教学；模拟投资
中图分类号：G642.423 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2013）36-0136-02
20世纪80年代，随着国外金融市场的不断发展，有关股票、债券及其衍生产品的研究不断地趋于成熟，与此相关的金融工程学的研究也不断有新成果涌现。1997年，罗伯特·C.默顿减弱了由布莱克和斯科尔斯提出的有关期权定价的布莱克-斯科尔斯公式所依赖的假设条件，与迈伦·斯科尔斯同时获得诺贝尔经济学奖（如果当时布莱克还健在的话也能得奖）。20世纪90年代中期以来，中国金融市场不断发展，股票市场不断完善，股指期货成功推出。随着中国金融期货市场的建立，金融交易总量得以大幅增长。国内金融工程学的研究也在不断加强，我国设立金融工程专业的高校在逐年增多。同时，清华大学、复旦大学等都设立了金融工程实验室，为我国培养了许多金融人才。高校中金融工程学的教学在注重理论教学的同时也要注重学生投资实践能力的培养。
李佳颐和宋彤在《应用型金融人才培养顶层设计》中指出，作为金融人才队伍的重要组成部分，应用型金融人才数量需求巨大，人才质量直接影响乃至决定着金融产业的服务水平和效率，事关民生福祉。因此，应用型金融人才培养的顶层设计和具体实践一直备受关注。所谓顶层设计，指的是在人才培养模式设计中，从学校及学科建设层面推进人才培养模式构建。所以，高校在培养金融人才时，除了讲授金融知识外，还要培养学生具备基本的职业技能和较强的动手能力，从而适应当前金融工作实际。同时，要从市场适切度（即适应程度）和知识能力两个方面培养。
1 培养学生投资观念
学生在大学学习的金融工程学是研究利用远期合约、期货、互换、期权等产品进行资产选择、资产定价、套期保值等理论。高校中的学生在接触这些理论时并没有太多的实际资产投资经验，教师在讲授理论的同时应注重理论和实践相结合，借助模拟投资系统给学生介绍股票投资、期货投资等基本投资操作，同时关注国债、企业债券、世界股票指数、外汇、黄金走势，了解互换合约的交易方式，借助国内及国外网站了解期权合约的交易规则。互联网上许多网站都提供财经信息，新浪、网易、搜狐、凤凰、和讯等各大网站都有财经频道，时时报道财经信息、股市动态、各股行情、外汇产品、基金盈亏、全球股指、黄金走势以及投资方法和投资计算器。利用网络，学生在课后可以很好地跟踪股票价格变动，了解投资动态，分析经济变化趋势，丰富业余生活。
鼓励学生关注全球金融交易所的交易信息，了解各国主要的交易所的网站，如我国内地的中国金融期货交易所（CFFEX，.cn）、大连商品交易所（DEC，.cn）、上海期货交易所（SHFE，.cn）、郑州商品交易所（ZCE，.cn），香港的香港期货交易所（HKFE，.hk）；可关注国外的美国证券交易所（AMEX、https：//）、伦敦证券交易所（LSE，）、新加坡交易所（SGX，）、芝加哥商品交易所集团（CME，，英文；/cn-s，中文简体）、多伦多证券交易所（TSX，）、纳斯达克证券交易所（NASDAQ）、伦敦证券交易所（LSE，）、东京证券交易所（TSE，tse.or.jp）、韩国证券交易所（KRX，krx.co.kr/index.jsp）等交易所的交易；关注几大银行网站，了解利率、汇率、黄金、基金等走势；关注保险的投资方向等活动。
2 培养学生综合分析能力
利用Excel软件、计量经济学中的Eviews软件、SPSS等统计软件对相关数据进行统计分析。通过分析，学生可以具有现代金融数据分析能力，培养学生对金融数据变化的敏感性，研究各种经济变量间长、短期的关系，寻找套期保值或套利的机会。综合各种数据，分析国内、国外经济运行情况，把握投资方向，利用模拟炒股软件、模拟股指期货交易软件、各种理财计算器，计算模拟投资的盈亏。时时检查资产配置，讨论投资方向，根据理论计算敞口风险，确定做多还是做空。
学生的学习不再拘泥于课堂教学。学生根据世界各地工作时间，实时跟踪金融数据的变化，实时了解各国的经济政策、经济发展前景、金融投资方向、风险状况，了解各国股市、金融市场发展情况，关注时事，了解汇率变化，分析并预测股市、期市、银行等金融市场中金融产品的价格变化趋势。同时也要关注非金融市场中的相关信息，了解世界格局的变化，了解气候变化对经济发展的影响。建立调研小组，研究当地或周边地区经济发展状况、投资情况，走访银行、保险公司、证券公司、投资公司等机构，了解市场所需人才的知识结构，了解金融人才所必需的知识结构，了解这些银行业务、保险业务、股票、债券、期货等金融产品的知识，使学生在大学期间成为具备高素质、高知识储备的综合型人才。
3 培养学生实际操作能力
学生通过课上的理论学习，已经掌握无套利原理、风险中性定价原理、积木分析法等理论。如何将这些理论运用到金融衍生产品设计、定价、投资分析，规避金融风险，金融创新是关键。学生通过一段时间的金融数据分析，结合相关理论进行理论和实践相结合实验。将学生分组，利用模拟软件进行模拟投资，根据市场上基差的变化，寻找投资机会和套期保值机会；根据相关系数和β值确定套期保值合约的份数；研究利率的变化，利用利率合远期约、利率期货合约进行投资实验。建立投资的风险测评系统，计算投资风险系数，评估投资风险。组织学生参加模拟投资大赛，与投资公司合作，定期组织培训，使学生了解新的投资产品构建方法，了解最新的投资动态。学校可以建立金融实验室，通过模拟银行业务实务、模拟金融期货交易实务、模拟证券投资实务、模拟财务会计实务、模拟保险实务等实验，实时跟踪金融信息，实时监控金融风险，实时了解国际经济发展状况、投资趋势。与金融机构合作，分析金融风险，为当地经济服务。
同时，改革对学生的考核方式，将传统考试模式转换成传统考试模式与实验考试、实践考核相结合的方法，更好地体现学生的综合素质。
总之，金融工程学的教学不只是讲授金融投资知识，还要培养对金融数据变化的敏感性、对经济数据的综合分析能力以及实际投资的动手能力。因此，许多大学都设立了金融工程实验室，这是为我国培养金融人才的一个非常好的方法。学生可以边学习理论边进行投资模拟，理论指导投资，投资又可补充理论。所以，金融工程学的教学必须采用理论与实验相结合的教学模式。
参考文献
[1]李佳颐，宋彤.应用型金融人才培养顶层设计[J].中国金融，2013（10）：87-88.
[2]何启志.金融工程实验教学探讨[J].中国证券期货，
2011（9）：215-216.
[3]文忠桥，李阳.金融工程专业的实验教学体系研究[J].中国证券期货，2010（1）：107-109.
[4]刘向华.关于金融工程专业实验教学的思考[J].金融教学与研究，2009（5）：68-70.
[5]王鹏.金融工程专业实验教学体系探索[J].金融天地，
投资者参与商品市场投资，主要出于以下原因：第一，商品投资可以很好地抵抗通货膨胀。金融投资的商品在一揽子商品中占有很大的比例，因此商品投资收益同通货膨胀率有着很大的相关性。第二，优化投资组合。Gorton和Rouwenhorst研究发现，商品合约同股票有着相似的平均收益，但对于经济周期的不同时段，商品合约的收益与股票和债券的收益不同；并且商品投资收益波动性比股票和债券小得多［2］。第三，投资商品可以对冲风险。比如投资商品期货可以对冲汇率等变动的风险［3］。对于机构投资者的商品市场投资，研究主要集中于商品投资收益的表现上，其中多以衍生品市场的商品期货合约投资为样本。Chopra等研究了等权重商品期货的抵抗通货膨胀和提高组合表现的作用，发现商品期货投资收益对未预期到的通货膨胀有着正相关，而且增加商品期货投资能够降低资产组合波动而不影响收益［4］。商品期货和股票有一定的相关性，KennethA.Froot将房地产、商品期货和股票的收益进行对比，发现商品期货比房地产和股票投资更能有效对冲未预期到通胀风险［5］。Gorton和Rouwenhorst的研究还发现，商品期货不仅与通货膨胀、未预期到的通货膨胀有相关性，还与预期到的通货膨胀的变化有相关性［2］。
对于商品投资收益表现良好的原因分析，比较有代表性的是Georgiev利用1990年至2001年间GSCI指数来研究直接投资商品期货的风险收益特性，认为之所以商品期货投资收益表现良好，一是对未预期到的通胀表现良好，二是当现货价格波动时，“滚动”的期货合约有正的收益［6］；Nij-man和Swinkels从投资组合有效前沿角度给出了商品期货良好表现的原因，他们利用均值—方差模型研究发现商品期货可以改变养老金的有效前沿，从而改善投资组合［7］。多数研究宏观因素对实体经济的影响一般是以债券市场和股票市场为样本的，Balduzzi，Ed-win，Elton和Green发现美国国债价格受多种宏观经济因素的影响，如通货膨胀率、失业率等［8］。对于大宗商品和宏观经济因素的关系，TangKe和XiongWei认为，金融化的商品价格越来越受到市场因素的影响，宏观经济指标变动会对商品价格产生影响［9］。Roache和Rossi研究了商品价格对宏观经济消息的反应，在剔除了美元的影响因素后，对利好消息和利空消息对商品价格的影响做了实证分析，对于不利经济消息的，贵金属金却有着最显著的避险功能［10］。现有的文献对于此轮商品价格上涨的原因做了分析，指出机构投资者参与商品市场推高了商品价格，并且对商品投资收益的表现做了分析，认为对于优化投资组合而言，持有商品投资非常重要。但对于商品金融化的形成背景、形成机理和市场表现特点等的研究相对较少。本文运用总供给—总需求模型来试图说明。
二、宏观因素的传导机制
金融化的一般概念就是把可交易的价值物品转换成金融工具或金融衍生品的经济系统或经济过程，使人们更加容易进行金融交易。商品金融化的发展是以经济金融化为背景的，弗里德曼等芝加哥学派新自由主义和自由市场理论的提出，为金融体系和银行放松监管提供了理论基础。Palley分析了美国债务的变化，他认为美国债务规模扩大化可以充分说明经济金融化的发展，20世纪70年代，经济金融化开始［11］。在之后的年份里，许多国家都经历了结构性转换，金融交易量显著增长，金融业获利巨多，大量投资者开始进行金融资产投资，这反映出了世界经济的金融化。经济金融化的主要影响表现在金融业部门的产值在不断变大，金融部门的利润与非金融业利润比值在不断增加，资本份额产生变化，利息份额增加。经济政策也倾向于金融化，比如全球化政策主张各国放松资本控制，诸多提倡私有化、减税和放松管制的政策都推动了金融化的发展。商品金融化形成的根本原因是参与到商品市场的货币量增多了，这些货币量超出了一般的需求范畴，在商品市场上进出，对商品价格造成影响，使商品价格变化容易受到供求以外的其它因素的影响。各国都有自己的货币政策和财政政策，比如美国一直实行着量化货币政策，不断向市场投放货币量，会对商品市场产生一定的影响。李稻葵和张双长认为资产价格对家庭消费、企业投资、金融机构借贷和中央银行货币政策都有重要影响，从而在分析产品价格时不能忽略资产价格。他们以资产价格为核心创建了新宏观经济分析框架［12］。资产价格可以通过托宾Q效应、资产负债表效应和财富效应等对投资和消费产生正的影响，从而当资产价格上升时，对总产出有着正的影响。而在商品市场上，商品价格并不是单一的价格，而是由多个市场决定的，比如衍生品市场和现货市场都可以影响商品价格。
三、宏观经济因素与商品价格关系分析
从理论上而言，金融机构会对宏观经济因素做出反应，调整其投资组合，进而影响投资组合中商品的投资，对商品价格造成影响，从而宏观经济因素间接作用到商品市场上。我们采用协整向量自回归﹙VAR﹚模型来分析变量间的长期关系和短期动态调整，VAR模型是把多个变量当成一个系统来回归。对于宏观经济因素，我们可以选取国内生产总值﹙GDP﹚、货币供给量﹙M2﹚、股票市场﹙Stock﹚、利率﹙Rate﹚和消费者物价指数﹙CPI﹚来观察宏观经济因素的变化对大宗商品价格﹙Y﹚变化的影响。大宗商品我们选取比较有代表性的原油和小麦，数据选取从1993年1月到2012年12月的美国经济数据，其中2011年1月和2月的商品价格数据缺失。首先利用STATA软件对各时间序列进行ADF平稳性检验，发现各时间序列一阶差分序列平稳，其中d_m2表示M2的一阶差分，其余类推。五、商品市场金融化的表现形式随着商品金融化的发展，商品市场越来越体现出金融化的特征。周丽娜指出，商品不仅有其本质的商品属性，而且还有金融属性，商品交易过程中金融因素的参与使得商品的金融属性得以体现［13］。商品的商品属性指的是商品的使用价值，金融属性是商品在交易过程中产生的收益性、流动性以及安全性等。在商品金融化背景下，商品市场的具体表现形式可以从衍生品市场和现货市场来观察。
（一）商品衍生品市场金融化
1.商品交易主体的金融化商品交易主体的金融化主要是指金融机构参与商品交易，商品交易主体不再仅仅是简单的实物商品交割的买卖双方，金融机构参与商品期货买卖后使得商品价格不再仅仅由供需等基本因素决定，还受到各种金融因素的影响。以往的期货市场参与者主要有套期保值者和投机者，现在出现了一种新的投资者———指数投机者［14］。指数投机者一般只持有多头头寸，采取买入并“滚动”持有的策略。如果商品指数上升，则指数投机者获利。商品期货合约没有实际产出，唯一获利来源是期货合约价格的上涨，购买商品期货指数被认为是一种投机行为。通过对比可以分析套期保值者、传统投机者和指数投机者的特点。Masters和White指出，商品﹙甚至是指数内﹚的现货价格指数受到即将到期的期货合约价格的影响［15］。通常是现货市场上供给短缺或者投机需求过剩导致期货价格上升，而最近的价格上涨却有相反的趋势，期货价格会高于现货价格许多，说明有投机力量主导着市场。我们可以从CFTC划分的商业头寸和非商业头寸的变换来观察。图7分别为1995年、2000年、2005年以及2010年末纽约期货交易所铜的商业头寸与非商业头寸的情况。2000年以前，商业头寸与非商业头寸之间的比例基本上保持稳定，在20%~30%之间，然而进入2000年以后，非商业头寸迅速增加，投机者大量进入大宗商品的衍生品市场，遇到金融危机后非商业头寸的比例又有所下降，但总体来说还是处于历史上的高位，可以说，投机者作为市场参与者，他们的作用变得越来越大。图7说明投机者的角色正变得越来越重要，指数投机者把商品期货合约当作对冲通货膨胀优化投资组合的工具，当越来越多的金融机构参与到指数投机者当中时，商品价格表现与投资组合其它资产的关系就越密切，指数投机者的存在与发展推动了商品金融化的发展。
2.商品交易机制的金融化在衍生品市场上，新技术的发明和发展为推动商品金融化起了重要的作用，我们可以从以下的描述中探寻商品交易机制的金融化表现。交易指令化。比如商品期货交易可以在期货交易所内进行，也可以在场外市场进行。客户在按规定足额缴纳开户保证金后，即可开始交易，进行委托下单，通过指令完成交易。常用的交易指令有市价指令、限价指令、止损指令、取消指令等。在正式交易时，客户可以通过书面、电话或者互联网下单。交易指令的出现大大降低了交易的成本，缩短了交易的时间。价格形成自动化。商品期货合约价格的形成方式主要有公开喊价方式和计算机撮合成交两种。公开喊价属于传统的竞价方式，靠的是人力，速度较慢。计算机撮合成交是一种计算机自动化交易方式，是指期货交易所的计算机交易系统对交易双方的交易指令进行配对构成，其特点是生成的价格准确、连续。程序化交易。程序化交易主要是通过计算机系统进行某种约定的条件形成证券组合，并且构建组合交易指令，实现自动下单的交易过程。利用程序化交易，主要是为了进行风险管理和成本管理，在风险管理方面，程序化交易可以设置盈利率和止损率，系统可以自动完成，在成本控制方面，可以在交易后时时监控损益和保证金要求，动态管理保证金。另外，在期权交易市场上，也出现了以商品期货合约为标的的期权交易类型，在互换市场上也不断有新的商品互换类型出现，使商品价格固定在约定水平上。这些都是商品金融化带来的交易机制的变化。
（二）商品现货市场金融化
1.现货交易的类期货化﹙1﹚现货仓单标准化。同期货合约一样，现货市场的仓单也是标准化的，其内容是预先规定好的。以现货标准仓单为交易标的，可以通过计算机网络实现同货异地同步交易，把有形市场和无形市场结合起来。现货仓单的标准化，使得产品质量得到了保证，避免了假冒产品。﹙2﹚现货物流标准化。现货仓单的标准化在一定程度上促进了现货物流的标准化。现货物流单据票据的标准化，可以实现信息的有效采集，将管理工作规范化和标准化，是进行现货仓单网上交易的基础标准，也可以实现对现货交易进行有效宏观监控。现货物流标准化对现货物流成本和效益有着重大的影响，参与现货交易的成本降低，其效益相应的获得提高。﹙3﹚网上交易集中化。现货电子市场交易有着严格的市场交易制度，所有的交易最终在网上集中完成。大宗商品电子交易也称网上现货交易或现货仓位交易，是采用计算机网络组织同货异地、同步集中竞价、统一撮合、统一结算、价格行情实时显示的交易方式。
2.现货交易门槛降低现货市场不仅有现货交易商，还出现了投机者。买主和卖主很难在同一时刻提出数量相同交易方向相反的交易，这就需要投机商从中买卖，赚取差价，承担投机风险，促使现货仓单成交，使得交易变容易了。投机者的参与提高了市场的流动性，增加了现货交易量，保持了价格体系的稳定。同时，现货交易目前也实行对冲制度、双向交易、T+0制度和履约金制度等，这些新制度的出现给现货交易带来了便利，交易灵活，所需金额比较低，使得交易门槛降低。
3.现货市场金融创新商品金融化也促进了现货市场上金融创新的发展。比如在铜价不断攀升时，ETF证券公司推出了现货铜ETF﹙铜交易型开放式基金﹚；黄金非货币化以后一直延续进行的纸黄金交易；以及为规避油料市场风险的油的纸货交易。这些交易方式取代了实物交割，降低了商品的储藏成本和交易成本，促进了商品金融化的发展。六、研究结论及展望本文首先从商品价格变化的现象入手，从货币发行角度来探寻商品金融化的形成机理，接着利用总供给—总需求模型，从理论角度分析宏观经济变量会影响商品市场，随后建立了宏观经济指标与商品价格的VAR模型，从实证角度探究宏观经济对商品市场的影响。我们得出以下结论：
第一，商品市场会直接受到货币政策和财政政策的影响。金融投资者进入商品市场，通过投资组合把商品市场和其它资产紧密的联系在一起，使得商品价格更容易受到宏观经济的影响。宽松的货币政策向经济体内投入大量货币，金融机构把过多货币带入商品市场，短期内会对商品市场造成冲击，商品价格上涨，而当积极的财政政策发挥作用时，价格会有所缓和。最终结果是宽松货币政策和财政政策会增加商品合约的供给。
第二，货币供给量和CPI与原油价格互为格兰杰因果关系，股票市场表现和汇率波动也显示是原油价格波动的格兰杰原因；而宏观经济指标对小麦的格兰杰因果关系不显著。说明宏观经济指标的变化能够对原油价格造成显著的短期影响，并且原油价格波动一定程度上也会影响宏观经济政策的制定。相比于小麦而言，原油的金融化程度更高，更容易受到宏观经济指标变化的影响。
第三，过多的货币供给会导致大宗商品价格升高，利率及股票市场上涨，也都会对大宗商品价格有正向冲击。商品价格不再仅仅受到自身供给和需求的影响，而且还会受到宏观经济变化的冲击。受到金融危机的冲击，商品价格曾经从高位剧烈降低，而美国推行了货币量化宽松政策，在刺激经济增长的同时，也一定程度上推高了商品价格。当市场出现货币量化宽松终止的预期时，大宗商品﹙如黄金﹚价格也迅速下跌。
第四，商品衍生品市场和现货市场的金融化现象开始显现。大量机构投资者进入商品期货市场，商品期货市场的交易机制越来越便捷；现货市场也开始出现类似期货合约的交易方式，交易门槛降低，现货市场也不断出现新的纸质交易方式。商品市场交易机制等的变化，极大地方便了投资者在商品市场上操作，但也鼓励了商品市场上的投机套利炒作等。
关键词：农产品金融化；投机资本；非商业交易者；玉米期货
中图分类号：F306文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2014）04-0079-06
引言
关键词：羊群行为；金融期货市场；存在性；金融理论
一、研究背景及意义
（一）羊群行为研究背景
羊群行为处于金融市场快速发展的时候，此时金融市场在往两个方面发展，一个是以现代经济的资产组合为发展理论，然后在建造发展理论模型，从而建设严谨的经济发展理论。随着时代的发展，经济学者渐渐发现CAPM和EMH经济发展理论，经济发展的前提就是互相获益。与此同时，金融市场在向前发展的过程中，就会逐渐出现羊群行为，简单来说，羊群行为就是将多种的经济发展理论进行综合性的结合，然后间接性的推动市场经济的发展。
（二）我国金融期货市场研究背景
我国金融经济在快速发展的同时，也要深刻的研究金融期货市场的发展背景，从九十年代开始，经济就在渐渐的开始起步，事到如今已经有了二十多年的发展历程。研究的第一步，我们可以在股票交易市场上通过分析数据，进行整体性的研究，可以明确的观看出上证指数在明显上升。我国金融市场此时还不太稳定，每一个阶段的发展都会出现一定的起伏波动，从这点我们可以充分的明白金融市场的动荡性。
二、羊群行为对金融市场的影响
（一）羊群行为威胁市场正常运行
金融期货市场出现的羊群行为会对金融市场造成一定的影响，其中最严重的一点就是直接威胁市场的正常运行，起初会出现有效市场假说现象，其中的信息是可以被无限传递的。进一步来说，经济市场中的羊群行为会产生各种各样的大批量互相模仿，跟风投资的不良竞争行为。其次羊群行为在经济市场中出现并不是坏现象，但是羊群行为过于严重就会影响经济的秩序，严重则影响经济的正常发展。在经济的市场中，盲目的过分追涨价格就会导致市场经济中商品的质量下降，从而使市场丧失评判商品质量的稚职能。
（二）羊群行为维持市场的正常运行
虽然羊群行为的过度出现会扰乱经济市场的秩序，但是适当调节羊群行为就可以维持市场的正常运行，羊群行为在国内和国外的经济市场中都有出现。羊群行为可以适当调节经济市场的稳定性与对称性，其主要的原理就是，金融期货市场中的优势投资者会迅速获取投资信息，然后利用有效的经济资源获取最高的成本。经济市场中的任何信息都会存在共享，这样才会使商品的最初价格回归到成本之上。在金融期货市场中，金融机构投资者的优势会高于单枪匹马的个人投资者，羊群行为在一定程度上就会帮助个人投资者，从而保障了经济市场的平衡。简单来说，羊群行为就是将多种的经济发展理论进行综合性的结合，然后间接性的推动市场经济的发展。
三、金融期货市场的发展影响因素
（一）我国金融期货市场投资者的高素质
我国金融期货市场之所以能得到快速的发展，除了羊群行为的适当调节，最重要的一点就是金融期货市场投资者的素质较高。投资者具有较高的职业水准，对于市场有限资源的利用会更加充分，对投资的时机也会把握的很好。可是现在大部分的投资者文化水平有限，并不能较好的理解什么是期货金融投资，导致盲目跟风投资，造成金融市场经济的紊乱。多种因素导致经济股票市场的执行者专业水平下降，进一步来说，经济市场中的羊群行为也会产生各种各样的大批量互相模仿，跟风投资的不良竞争行为。随着经济投资政策的严格管理控制，投资者的风险也在渐渐降低，与此同时投资者的利益获取率也在下降。
（二）我国金融期货市场投资风险高影响
金融期货市场的因素多种多样，其中最主要的一点就是，我国金融期货市场的投资风险较高。经济市场中的羊群行为会产生各种各样的大批量互相模仿，跟风投资的不良竞争行为，从而加剧了期货市场中的投资风险。在投资之前会交付一定的投资保障金，保障金如果达不到一定的规定，就无法进行投资，从而导致交易的失败。由此看来，我国金融期货市场中的交易风险过大，信用抵押的要求也较高，银行等金融机构所承担的风险也较大。
（三）我国金融市场获取信息渠道单一
金融市场投资存在着巨大的风险，并且在其中也会出现消息外泄的现象，但是总体来说，我国金融期货市场信息的获取渠道还是过于单一。投资者具有较高的职业水准，对于市场有限资源的利用会更加充分，对投资的时机也会把握的很好，这些都有利于获取第一手的信息资讯。在我国，虽然金融期货市场的各种信息合约是开放的，但是在实际交易的过程中，仍然存在非法信息的流动。渐渐的，信息泄露过于严重就会影响经济的秩序，严重则影响经济的正常发展。经济市场中会产生各种各样的大批量互相模仿，跟风投资的不良竞争行为，从而加剧了期货市场中的投资风险。
四、结语
随着时代的不断发展，国内逐渐重视了对羊群行为的深度研究，少数的研究人员也对羊群行为进行了总结性概括。在今后金融期货市场的快速发展中，我们将利用各种调查方式来进一层次了解羊群行为，通过实际案例分析、社会调查和人物访谈，直接性的获取更多的研究可靠性依据。
参考文献：
[1]蔡庆丰.基金持股与股价波动性研充:基于业绩报酬设计的期权分析阴[J].河北经贸大学学报,2003
[2]常志平，蒋穂.我国股票市场“羊群行为”的实证研究[J].经济未来预测,2002
[3]陈浩.中国股票市场机构投资者羊群行为实证研究[J].南开经济硏究,2004
[4]邓艳.股票投资羊群行为对股价波动性影响的研究[D].西南交通大学,2009
20世纪以来，金融理论研究，取得了巨大的成就，其主要内容集中于以下6个方面：
（一）货币金融理论的研究取得突破性进展
货币金融理论一直都是金融理论的核心组成部分。在凯恩斯发表《通论》之前，货币金融理论
集中研究货币的本质、职能与作用。1936年，《通论》发表，凯恩斯率先在其《通论》中提出了货币不仅是一种交换媒介，而且是一种资产，可以进行选择与替代；在实际经济中，货币的作用是非中性的，从而实现了对早期的传统货币数量论、货币中性论的质的突破。其后，在不同的历史背景下，凯恩斯主义、新古典综合派、新剑桥学派、货币主义、供给学派、理性预期学派等经济学流派相继形成。他们对货币金融理论的争论，客观上促进了货币金融理论的发展，从而在货币需求、货币供给、通货膨胀、货币政策、利息理论等方面都取得了前所未有的进展。
货币需求理论，从本世纪初以甘末尔与费雪的现金交易数量理论等为代表，通过货币数量与物价之间的关系，间接体现对货币需求的决定，发展到凯恩斯的流动偏好理论、新古典综合派的平方根定律、托宾的资产选择理论、新剑桥学派的货币需求三类七动机说以及弗里德曼的货币需求函数，货币需求理论已经成为一个相对成熟的、独立的理论体系。
货币供给理论，以1952年米德首次在《货币数量与银行体系》一文中用货币供应对货币供给与银行系统作出系统研究为标志，现代货币供给理论正式形成，并在接下去的几十年间，构成一个比较完整的货币供给理论体系。在对货币供给的研究中，各个学派的经济学家集中于探寻货币的“内生性”与“外生性”。本世纪上半叶，凯恩斯在他的货币供给理论中率先提出外生货币论。但随后的新剑桥学派、新古典综合派、货币学派都摒弃了这种论调，提出内生货币论。他们认为货币供应量不是由中央银行控制的外生变量，而是除由中央银行之外，还要受商业银行以及社会大众行为影响的内生变量，使货币的概念更贴近真实状况。
通货膨胀理论，随着本世纪30年代信用制度的推行而逐渐形成。凯恩斯最早于1936年提出了较为完整的“半通货膨胀理论”，他认为货币量对物价的影响是间接的。而此后，新剑桥学派、货币学派、供给学派、西德学派的研究表明通货膨胀的直接原因就在于货币量过多。除此之外，经济金融学家们还对通货膨胀的形成原因、传导机制进行了系统研究，产生了较成熟的通货膨胀理论，例如需求拉动型通货膨胀理论、成本推动型通货膨胀理论、结构性通货膨胀理论以及通货膨胀的北欧模型等。70年代，理性预期理论广为流传，货币金融理论界由此又发展了包含预期因素在内的全球性通货膨胀模型（林德白克，1980年）以及预期通胀理论。
利息理论，在传统的均衡利率论中以分析资本供求来研究利率的形成与决定机制。对于货币与利率之间的关系这一核心问题，各学派各有己见。后凯恩斯主义在假定其他条件不变时，货币量增加将会使利息下降，利率是传导枢纽；货币学派则认为货币量增加会在短期内降低利率，而在长期使利率上升；而理性预期学派认为公众的理性预期，会使货币量的变动对利率失去效力。
（二）商业银行经营管理理论从传统走向现代化
随着本世纪30年代信用制度的推行，银行在经济中的地位日益重要，银行经营管理理论在短短几十年里也经历了几次变革。
首先，银行家们突破了古老的真实票据理论，莫尔顿于1918年提出了可转换性理论、普鲁克诺于1949年提出了预期收入理论。前者认为银行贷款不一定要用于自偿性项目，可将资金投入具有次级市场条件的证券，这样，就将银行的资产业务拓展到证券投资业。后者强调银行发放贷款可以借款人的预期收入为基础，从而鼓励银行将资产业务从短期贷款扩展到中长期贷款。
此外，60年代银行学家提出了商业银行负债管理理论，强调商业银行以借入资金的方式保持经营的流动性。到了70年代，银行学家又提出了商业银行资产负债管理理论，如偿还期对称理论、资产分散理论、资产分配理论、缺口管理理论等，将银行的经营重心从负债方扩展到资产方，要求通过对资产结构与负债结构的共同调整，实现商业银行经营管理的目标要求。
（三）金融市场理论横空出世逐步走向系统化
20世纪是金融市场蓬勃发展的时代，与此相呼应，金融市场理论日益丰富并逐渐系统化。随着对衍生金融工具的风险定价等金融微观企业行为的关注，金融市场的理论研究也从定性分析推向了科学的定量分析。
公司金融理论方面，莫迪利亚尼与米勒于1958年《资本成本、公司财务与投资理论》，提出了著名的“MM定理”，奠定了现代公司资本结构理论的基础。
风险收益理论方面，马柯维茨于1952年提出证券投资组合理论，奠定了现代证券投资理论的基础。6年后，威廉·夏普、约翰·林特纳、简·莫辛建立了资本资产定价模型（CAPM模型），根据证券预期的收益与风险方差寻找最佳证券结合。1971年，斯蒂芬·罗斯从影响证券报酬率的各个因素出发，建立了套利定价模型（APT模型），从而为实践中的证券投资决策提供良好的理论参考。
期权定价理论方面，1973年肖尔斯与布莱克发表了《期权与公司债务的定价》，1973年密尔顿又发表了《合理期权定价理论》等文章，为期权及其他衍生金融商品的定价提供了可选择的计算公式，为今后金融定价理论的发展奠定了良好的理论基础。
股市投机理论方面，齐曼于1974年、汤姆于1975年共同提出了股市风潮理论，布兰查与沃森于1982年提出了投机泡沫理论。前者已经开始将股市参与者区分为“保守者”与“投机者”，将投机风险因素正式从股市中抽离出来。后者在此基础上进而提出投机孕育了虚拟的资产泡沫，并将成为股市崩溃的直接隐患这一思想，从而为更科学地对股市进行研究提供理论指导，并为今后的金融风险、金融安全理论的产生发展作了铺垫。
（四）国际金融理论得到了繁荣发展
国际金融理论有三个基本组成部分，即汇率决定理论、国际收支调节理论、国际通货膨胀理论。
国际收支调节理论，在20世纪不同的时期，在不同的国际金融背景下，形成了不同的分支理论。30年代大萧条时期，产生了国际收支弹性理论，解释了国际收支中贸易差额的由来。第二次世界大战结束后，产生了国际收支的吸收理论，解释国际收支与宏观经济之间的关系。20世纪60至70年代，产生了国际收支的货币理论，这是当代西方国际收支调节理论中最流行的一种学说，解释各国国际收支的联系以及国际收支的自动调节过程，并通过强调货币供求对国际收支平衡的直接影响，实现了对大卫一休谟的“价格—现金流动机制”的超越。这三种国际收支理论在很大程度是互补而非相互替代的。这表现在三个方面：其一，分析法上，弹性理论和吸收理论注重短期和中期的均衡条件分析，货币理论注重长期收支均衡条件的分析。其二，分析对象上，弹性理论解释贸易差额，吸收理论解释经常项目差额，货币理论解释整个国际收支。其三，在分析的理论层面上，弹性理论是对商品市场的微观经济分析，吸收理论和货币理论分别是对商品市场与货币市场的宏观分析。
汇率决定理论，在20世纪的20、30年代，以传统理论为主流，即购买力平价理论（20年代）与利率平价理论（30年代）。70年代，浮动汇率制的日益盛行、金融创新活动的兴盛，使得一批新型汇率决定理论向传统汇率理论提出挑战，其中主要的代表理论是：资本市场理论（70年代）、布朗逊·库礼的汇率资产组合平衡模式（70年代）、阿尔盖的汇率国际收支说（1981年）。在汇率决定理论的新旧更替之间，经济金融学家们在一般均衡分析法之外，又发展了收益—风险分析法，实现了对研究领域的层层拓展，即从最初的商品市场，拓展到货币市场，最终将证券市场也包括在内。
国际通货膨胀理论，基本有两个分支，一是国际传递结构论，一是国际传递货币论。结构论没有形成一个系统性的理论体系，只是简单地概括出通货膨胀国际传导的5类机制。而货币论从70年代初出现后，已自成体系，其理论分为4大类：社会成本推进分析、世界性通货膨胀的货币分析、小国开放模型和世界性通货膨胀的凯恩斯派分析。研究集中于通货膨胀产生的原因以及通货膨胀的国际传导机制。
（五）经济金融发展理论形成以金融理论为核心的分析体系
金融与国民经济息息相关，而且还是现代经济的核心。一直以来，传统经济学的分析往往脱离金融而集中于资本、劳动力与技术等的要素分析。直到20世纪50年代，一些经济学家才注意到金融发展的滞后已成为阻碍许多国家，尤其是许多发展中国家经济发展的深层原因。至此，金融与经济才得以结合，成为一个研究整体，并相应形成了一些较有影响力的经济金融发展理论：戈德斯密斯的金融结构理论（1969年）、爱德华·肖的金融深化论（1973年）、罗纳德·麦金农的金融压制论（1973年）。金融理论也从分析体系的边缘走向了核心地位。戈德史密斯在金融结构理论中将各国的金融现象归纳为：金融工具、金融机构、金融结构。一国的金融工具与金融机构的相对规模，构成了该国的金融结构。他还提出以金融相关率为衡量金融发展水平的唯一特征，由此开创了现代金融发展理论。
爱德华·肖与罗纳德·麦金农则分别在金融深化论、金融压制论的具体分析过程中，将货币与非货币资产统一，将银行与非银行金融机构统一，形成广义的货币金融概念，并提出了一国金融体制与该国的经济发展之间存在一种互相刺激、互相制约的关系，政府应该放弃过份的干预与管制，以推进经济增长。
在同一时期，发达国家的金融机构出于规避政府管制的目的，如火如荼地开展金融创新活动。各种探讨创新原因的创新理论也相继形成，如技术发展论、货币因素论、财富增长论、约束一诱导论、回避管制论、交易成本下降论、制度因素论、结构变化论等。
（六）金融危机理论成为世纪末理论研究的焦点
自本世纪30年代拉开世界性金融危机的序幕以来，灾难性的世界金融危机接踵而至，对金融危机理论提出了挑战。
现有的金融危机理论主要是金融体系内在脆弱性假说以及一些相对零散的危机模型。金融体系脆弱性假说在分析上缺乏微观基础，因此难以称为理论，而成为假说。它主要包括以明斯基为代表的对危机产生的周期性解释，以及以弗里德曼为代表的对危机生成的货币性解释两大分支。随着80年代信息经济学、博弈论的兴起，它们被经济学家作为有效的分析手段尝试着用于研究微观金融层面中金融风险的生成机制，从而将金融危机理论的发展推进了一大步。
在金融危机模型方面，最成形的是货币危机的三代模型。第一代，克鲁格曼的国际收支模型（1979年），说明财政赤字导致货币金融危机的必然性。第二代，奥布斯特菲尔德的预期模型（1994年），说明金融危机可以脱离宏观经济状况的好坏，具有自促成性质。第三代，克鲁格曼的道德风险模型（1998年），说明道德风险对危机的产生有触发与推动作用。
二、金融理论的世纪回顾
在20世纪金融理论的发展史上，50年代是一个重要的分水岭。一般认为，现代金融理论起始于50年代初马柯维茨提出的投资组合理论。而在此之前已存在的金融理论体系，则被称为是古典经济学中的金融理论。
古典金融理论在凯恩斯主义出现之前，一直是以“货币与实物经济相分离”的古典经济学“两分法”为手段，从实物经济的层面出发，对货币的职能、银行的流动性、信用机制、货币与经济的关系、国际收支平衡、汇率的决定等问题进行探讨，并取得相当成就。该阶段所出现的影响较大的理论成果有：甘末尔学说（1907年）、费雪的现金交易数量理论（1911年）、马歇尔的现金余额数量论（1923年）、庇古的剑桥方程式（1917年）、哈耶克的中立货币理论（1931年）、莫尔顿的银行可转换性理论（1918年）、勒纳等的弹性理论（30年代）、卡塞尔的购买力平价理论（1922年）、阿夫塔里昂的汇兑心理理论（1927年）、凯恩斯与爱因齐格的利率平价理论（1930年）等。
1936年凯恩斯的《就业利息与货币通论》问世，这不仅在经济发展史上是一个重要的里程碑，称为经济学的一场革命，特别在古典金融理论的发展史上更具有划时代的意义。凯恩斯将货币视为一种资产，把货币资产融入实际经济中，指出货币对就业、产出、收入等实际经济有着重要而特殊的作用，填平了货币与实物经济之间的“两分”，创立了以货币经济为特征的宏观经济学。在凯恩斯之后，希克斯与汉森于1949年创立了商品市场与货币市场相结合的IS－LM模型，鲍莫尔于1952年提出了平方根定律，弗里德曼于50年代提出现代货币数量论。
50、60年代，由于直接融资的迅速发展，金融市场上金融工具不断创新，新的金融机构不断涌现。在金融理论方面，不仅出现了商业银行的负债管理理论，而且出现了大量以金融市场为研究对象的微观金融理论。尤其是，1952年马柯维茨提出了证券组合理论，创立现代金融理论之开端。以风险—收益理论、期权定理、有效市场理论与公司理论为四大支柱，构建了现代金融理论体系，并推进金融理论研究由定性描述向定量分析的方向发展。该阶段的代表性理论成果有：普鲁克诺的银行预期收入理论（1949年）、银行负债管理理论（60年代）、莫迪利亚尼与米勒的资本结构理论（1958年）、夏普等的资本资产定价模型（1958年）、托宾的资产选择理论（1958年）等。
60、70年代，国际金融市场发展迅速，国际金融形势出现了较大的转变。资本在国际间的流动日益频繁，70年代布雷顿森林体系崩溃，固定汇率制被浮动汇率制逐渐代替。此外，一批优秀的经济金融学家开始关注于发展中国家的金融发展问题。该时期出现的代表性理论成果有：孟德尔的国际收支与货币分析法（60年代）、讷克斯的国际资本流动理论、戈德史密斯的金融结构理论（1969年）、麦金农的金融压制论（1973年）、爱德华·肖的金融深化论（1973年）以及布莱克的发展中国家汇率理论（70年代）等。
70、80年代，各种金融创新活动层出不穷，为了防范各种衍生金融风险，各种套期保值工具日益多样化，金融机构的业务向纵深发展，对国际汇率制度的研究有所完善。有关金融工具的定价、风险估测及金融规避等问题成为研究的重点。由此，产生了汤姆与齐曼的股市风潮理论（1975年）、罗斯的套利定价模型（1977年）、多恩布茨的资本市场理论（70年代）、布朗逊·库礼的汇率资产组合平衡模式（70年代）、商业银行资产负债管理理论（70年代）、布兰查与沃森的投机泡沫理论（1982年）。并且，一门以现代金融理论为基础，以数学模型为分析方法，兼收经济学、投资学、数学等学科的新型交叉学科——金融工程学在西方兴起，并呈方兴未艾之势。
80、90年代，接连爆发了西方股灾、拉美债务危机、欧洲货币危机、东南亚金融危机，有关金融体系的稳定性、危机的生成原因、防范机制、监管模式等的研究已成为经济学家们关注的焦点。该时期的代表性理论，主要有：克鲁格曼的国际收支模型（1979年）、奥布斯特菲尔德的危机预期理论（1994年）、克鲁格曼的道德风险模型（1998年）。
综观百年，金融理论的发展从古典走向现代，主要实现了三个方面的转变。其一，分析工具的转变。古典金融理论承袭古典经济学的一般均衡分析法，侧重于理性研究，进行问题的纯理性描述。而现代金融理论越来越多地运用数学、模型分析法，侧重于定量分析，对问题进行较严格的科学论证。其二，问题研究层面的转变。古典金融理论无论是对货币的供求，还是对通货膨胀、就业等问题的分析，较多的是从宏观层面对金融问题进行探讨。而现代金融理论在宏观层面之外，越来越多地从微观层面对金融进行研究，成为指导微观金融企业行为的重要手段。其三，研究领域的转变。古典金融理论的研究集中于经济金融领域，而现代金融理论的研究已跨出这一领域而走向社会工程化。
三、跨世纪的两大金融前沿问题
21世纪，金融理论将面临以下两大前沿问题：一是宏观层面上的金融问题，即全球金融一体化条件下的金融稳定问题；二是微观层面上的金融问题，即金融工程问题。
1.全球金融一体化条件下的金融稳定问题。金融
稳定问题是当今全球金融一体化条件下各国共同关注的中心问题。金融稳定包含着两方面的含义：金融体系的稳定以及金融市场的稳定。
金融体系的稳定是金融稳定的基础与根本保证。安全、稳健的金融体系包含了货币币值的稳定以及银行体系的稳健。币值的稳定与一国的财政、货币、汇率政策有关；银行体系的稳健则需要存在一个安全保障体系。21世纪，就此重大课题，理论界可着手解决以下几个问题：（1）开放经济条件下，国内外经济金融政策的协调问题；（2）区域货币资金的流动问题；（3）最优国际货币体系的重建问题；（4）全球网络化条件下，银行的内控与外部监管机制的构建问题等。
金融市场的稳定主要指金融资产价格的稳定。在对金融市场本身的运作进行规范之外，国际资本的流动（尤其是短期资本流动）、国际投机资本的冲击以及金融危机的各种恐慌性传播都会导致金融市场的异常波动。在21世纪，可以主要考虑以下问题：（1）金融危机的传导模式；（2）短期资本流动机制；（3）区域性金融安全网的构建等。
2.金融工程问题。金融工程，是在本世纪80年代中期才逐步发展起来的金融前沿学科。它是现代金融学、信息技术和工程方法的结合。英国的格利茨教授提出了金融工程的统一定义，即“应用金融工具，将现在的金融结构进行重组以获得人们所希望的结果”。可见，金融工程所要解决的是两类问题：一是规避金融机构或企业所面临的金融风险，二是从金融市场的波动中获得收益。金融工程的精髓在于创新，它通过对期货、期权、远期、调期为主的金融衍生工具进行组合，以使得投资者取得较大收益，筹资者以较小的成本获得资本。有学者称，21世纪将是金融工程的世纪，那么在科学技术日新月异的时代，我们需要考虑的主要问题将会是：（1）金融工程产品的风险估测问题；（2）金融工程产品的定价问题；（3）金融工程产品创新的网络支持问题等等。
【参考文献】
①陈岱孙厉以宁：《国际金融学说史》，中国金融出版社，1997。
②梁小民：《西方当代经济思想》，人民出版社，1994。
③闻岳春：《现代西方金融学说》，山西经济出版社，1994。
④周延军：《西方金融理论》，中信出版社，1992。
⑤姚勇：《当代金融理论何处去：反思与展望》，《国际金融研究》1999年第8期。
⑥王维安：《货币银行学的困惑与革命》，《金融参考》1999年第7期。
关键词：时间序列 聚类分析 期货
本文受国家自然科学基金项目资助（61375066）
一、引言
时间序列分析的理论基础是上世纪40年代由Norbort Viener和Andei Kolmogonor给出。1968年，美国统计学家Box和英国的Jenkins提出时间序列的模型识别、参数估计和诊断检验的建模方法，并于1970年出版专著《时间序列分析―预测与控制》，使时间序列分析广泛应用。1976年， Box和Jenkins提出自回归求和滑动平均模型――ARIMA（Autoregressive Intergrated Moving Average），针对具有明显趋势项的非平稳事件序列。由于金融市场的数据是不稳定的随机序列，其分布未必是正态分布，而是具有非线性、自相关性、异方差性。1982年，Engle针对时变方差性，提出了自回归异方差模型――ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedastic）。1986年，Bollerslev 将ARCH模型延伸至一般ARCH模型――GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic）。在近20年，许多学者在ARCH模型基础上，针对不同的问题提出不同模型扩展，形成ARCH模型族。例如：1986年，Engle和Bollerslev提出了积分GARCH模型――IGAR。1987年，Engle， Lilien和Robins提出了ARCH-M模型。1991年，Nelaon提出指数GARCH模型――EGARCH。1992年，Higgins和Bera提出了非线性ARCH模型――NARCH。1994年，Zakoian提出了门限GARCH模型――TGARCH。1994年Baillie，Bollerslev和Mikkelson提出了非整数次积分GARCH模型――FIGARCH。以ARCH模型族为代表的时间序列分析方法直接引自于经济金融问题，它认为随机序列的方差是时变的，传统ARMA模型一般假定方差是常数。因而，时间序列分析方法在金融市场，尤其是股票指数、汇率、利率、期货等证券风险大小的度量、风险收益的计算与市场效率的检验中得到了广泛的应用。
本文主要讨论时间序列分析方法对金融市场中的C1207玉米期货的价格波动的分析并对其未来的走势作出相应预测。本文将聚类分析与ARIMA模型结合，首先对期货合约的价格做聚类分析，然后对各个类的价格均值做ARIMA模型拟合，进而预测出下个阶段的期货价格的总体水平，进而帮助投资者提早的对自己的投资选择进行分配，确定足够的保证金金额以满足期货合约可能的追加保证金要求。
二、研究对象
期货市场是金融市场的重要组成部分，与国民经济发展密切相关。作为和股票市场和外汇市场并存的三大金融交易体系之一，期货与现货相对。期货是现在进行买卖，但是在将来进行交收或交割标的资产，这个标的资产可以是某种商品（例如黄金、原油、农产品），也可以是金融工具，还可以是金融指标。交收期货的日子可以是一星期之后，一个月之后，三个月之后，甚至一年之后。买卖期货的合同或者协议叫做期货合约，期货合约属于一种场内合约，买卖期货的场所叫做期货市场。
期货市场主要的交易种类有：利率期货、外汇期货、股票价格指数期货、农产品期货、金属期货、能源期货，它为现货商提供了保值和购货的场所，又提供了回避价格风险的作用，并且还能投资者提供了一个投资获利的渠道。建立合理的模型分析和预测期货价格波动走势对投资者做出正确的投资决策有着重要的意义。此外期货市场的波动还是整个宏观经济状况的重要体现，因此保证合理的期货交易价格对于政府在宏观经济调控中做出正确的决策，进而保证期货交易市场乃至整个金融市场的健康发展都有着重要的作用。
本文研究的对象是C1207玉米的期货价格。作为农产品期货的重要组成部分，玉米期货具有很好的预测价值和较好的可预测性。此处研究的玉米期货指的是在2012年7月15日交割的玉米期货，该期货合约于2011年7月15日开始交易，因此分析的数据是C1207玉米期货自2011年7月15日到2012年5月15日的价格波动数据，见表1。研究的目的是希望能够对其价格的波动趋势做出预测。数据来源于中信证券商品期货数据库，使用分析软件为SAS软件9.2版本和SPSS软件17.0版本。
三、数据分析及结论
实证研究表明，期货价格波动具有内在的规律性，我们通过对历史价格时间序列数据可以建立价格波动模型，进行短期预测，可以帮助投资者套期保值和规避风险，但在应用的过程中，要坚持使用多种方法验证，此处使用ARIMA模型和GARCH模型两种方法做短期预测。并结合聚类分析做阶段预测。
（一）使用ARIMA模型和GARCH模型做短期预测
我们对每天的交易平均值（最高价与最低价的平均值）做时序图，可得出C1207玉米期货的价格有着明显的季节波动趋势，这是典型的非平稳时间序列。为了将数据平稳化，我们可以采用差分的方法。通过尝试找到BIC信息量最小的模型，即为最优模型。
ARIMA建模分析后，模型为：（1）
其中 表示t时刻的玉米期货的价格。
序列的拟合与预测：由于我们的目标是进行短期预测，所以设定预测步长为5，即预测未来一周（5个工作日）的C1207玉米期货价格的走势。
所得的拟合预测效果图如图1所示，可见通过ARIMA模型对C1207玉米期货的价格进行的建模分析，其中蓝色的离散值为真实数据，黑色的曲线为拟合预测值，两条红色的曲线分别为95%置信度下的最大预测值和最小预测值。由最终的拟合和预测效果图来看，拟合效果很好。
GARCH建模分析后，模型为：（2）
拟合效果图如图2所示，红色部分为拟合图形，蓝色数据为真实市场数据。由预测图形可知，期货价格未来5天将会上涨，因此根据拟合结果投资者可以考虑提前购入期货合约。
（二）结合聚类分析和ARIMA模型做阶段价格水平预测
本节将会在对期货价格的时间序列分析中加入聚类分析，使得我们可以对下个时间段期货合约的大致价格走势有着较为明确的了解。加入聚类分析将期货价格做有序样品聚类之后，再对每个类中的期货价格做ARIMA模型预测，可以很好的预测出下个阶段的期货价格水平，给期货投资者在投资选择和保证金准备方面提供了很好的帮助。
由于期货市场具有独特的盯市和保证金性质，因此期货合约的多头（即买方）需要根据每天的具体合约价格决定是否需要追加保证金。因此，确定一个阶段的期货合约价格的大概走势对于期货合约的双方合理分配在其它金融工具中投资以保证有足够的流动资金维持保证金的追加支付有着重要的作用。
聚类分析常见方法有：系统聚类法、模糊聚类法、K-均值法、有序样品的分类（ n个样品按照时间或空间的顺序排成次序，聚成的类必须是次序相邻的样品才能在一起。）、分解法、加入法。由于本文所研究的是期货市场的合约价格走势，因此研究的数据与时间的顺序密切相关。所以采用可操作的有序样品聚类法。
1、对期货合约价格数据做聚类分析
我们对期货合约的价格做聚类分析，然后求出每类数据的价格均值及标准差。由于期货价格是一个有序样品，我们先对价格做系统聚类，然后再根据价格的时间顺序重新排列，得到新的分类――即进行了可操作的有序样品聚类。
通过比较我们发现，将原期货价格数据分为10类时的效果最好。因此我们采用10分类，得到的分类结果加入时间顺序之后，我们得到如表2所示的新的分类结果。
对新分类的结果进行整理，我们可以得到新分类的均值和标准差，如下表3所示：
接下来我们将对每个新类的价格均值数据做ARIMA模型拟合和预测。
2、ARIMA模型预测
ARIMA模型的实质就是差分运算和ARMA模型的组合。非平稳时间序列只要通过恰当阶数的差分实现差分平稳之后就可以使用ARIMA模型拟合了。ARIMA模型的建模遵循如图3流程：
首先判断序列的平稳性，我们对表3中新类的均值做时序图，可见新的分类的价格均值仍然有着明显的季节波动趋势，这是典型的非平稳时间序列。为了将数据平稳化，我们可以采用差分的方法。
对序列进行差分平稳化处理，进行差分运算。由差分序列的自相关图，发现自相关系数很快衰减到零，并且之后在零附近小范围波动，因此可以认为一阶差分后的序列具备的平稳性。对平稳的一阶差分序列进行白噪声检验，在95%的置信度下，统计量太大，因此该差分序列不能被视为白噪声序列，即差分后还蕴含着不容忽视的相关性信息可够提取。
对平稳非白噪声差分序列拟合ARMA模型， 一阶差分后序列的自相关系数图显示该序列的自相关系数具有一定的拖尾性，但不太明显。由一阶差分序列的偏自相关图可知其偏自相关系数的截尾性不是很明显。因此我们考虑使用SAS软件做相对最优模型识别。找到BIC信息量最小的模型，即为最优模型。
在自相关延迟阶数小于5且移动平均阶数小于5的所有ARMA模型中，BIC信息量最小的模型是ARMA（1，0）模型，即AR（1）模型。确定了拟合模型的阶数之后，进而估计模型中的未知参数的值、 ARIMA模拟的变量平均值和自回归因子。
可得模型为：（3）
将上式中心化得： （4）
其中 表示t时刻的玉米期货的价格。
序列的拟合与预测，设定预测步长为5，即预测未来五个阶段价格水平的期货价格的聚类均值的走势。所得的拟合和预测效果图如下图4所示：
其中蓝色的离散值为真实数据，黑色的曲线为拟合预测值，两条红色的曲线分别为95%置信度下的最大预测值和最小预测值。
预测结果的含义是在接下来的一段时间（具体时间长短不知），根据前面的聚类标准可以将期货的价格聚类为5类，且每一类价格的平均值为2418.0875、2420.2230、2421.5457、2422.6772、2423.7635.
这样预测的意义是可以让投资者提前预知期货合约的价格在接下来会保持在什么样的价格水平。由于期货合约的保证金特性，期货投资人如果能够预知期货合约接下来的大致价格水平，就可以根据价格水平提前预留一定的资金以确保保证金的支付。因此该预测在期货投资领域有着重要的实际意义。
以上是通过ARIMA模型对阶段价格进行的建模分析，由最终的拟合和预测效果图来看，拟合效果很好。
四、结束语
ARIMA模型和GARCH模型有很好的短期预测效果，期货价格预测的时间序列模型分析方法具有非常好的拟合效果，比一般的线性回归方法要好。将期货价格做有序样品聚类分析之后再对每个类做ARIMA模型，期货阶段价格水平体现为未来每个类的价格均值，可以很好的拟合和预测未来的期货阶段价格水平，使得期货投资人可以根据价格水平提前预留一定的资金以确保保证金的支付。该预测在期货投资领域有着重要的实际意义。
时间序列分析方法尤其在金融市场上对金融市场收益、市场风险及市场销量的研究有着重要的作用。由于金融市场的证券价格会随着时间变化而发生波动，因此时间序列分析的研究方法在结合之前的市场数据及时间序列模型的基础上，使用统计软件对数据进行分析处理，不仅可以对经典模型做出更符合实际使用的优化，还可以对未来金融市场做出较为科学准确的预测。
参考文献：
[1]赵国顺.基于时间序列分析的股票价格趋势研究.[D].厦门：厦门大学，2009年
[2]潘红宇.时间序列分析[M].北京：对外经济贸易大学出版社，2006，134-176
[3]王海鸿，齐飞.LME镍.铜期货价格变动的时间序列分析[J].财务与金融，2009总第119期，9-13
