山东无缝钢管价格影响因素的实证分析

　　山东无缝钢管价格的影响因素很多，包括宏观经济、原料供给、资金面、下游需求等，它们与钢价的关系错综复杂。究竟哪些因素是影响钢价的主要因素?它们之间是如何相互作用的?本文从计量经济学角度进行简要的实证分析,不足之处请指正。

　　本文技术路线：1、通过相关性分析，从12个有代表性影响钢价的指标中挑选出对钢材价格影响较大7个指标;2、对7个指标进行因子分析，得到与钢价走势最契合的综合指标;3、找到影响钢价波动的核心指标，建立VAR模型，通过格兰杰检验、脉冲响应函数和方差分解等方法分析钢价与核心指标的相互关系。

　　一、相关性分析

　　本文选取影响钢价的12个指标，分别是PPI、M2同比增长率、新增贷款同比增长率、铁矿石价格指数(月均)同比增长率、房地产新开工同比增长率、固定资产投资同比增长率、重卡销售量同比增长率、水泥产量同比增长率、粗钢产量同比增长率、钢材社会库存同比增长率、发电量同比增长率,这些指标的代码分别是A、B、XC、E、F、G、H、I、J、K、L、M。

　　图表1 各指标与钢价月均指数同比增长率的相关系数

　数据来源：国家统计局

　　考虑到季节性影响，笔者对B、XC、G三个指标进行了季节性调整。通过测试这些指标不同滞后期的值与钢价指数(月均)同比增长率之间的相关性系数，保留B(-10)、J(-8)、F(-1)、A、E、K(-6)、M(-4)七个相关性系数较大的指标进行因子分析，其中括号内的数字表示滞后期。

　　二、因子分析

　　对上述七个指标进行因子分析,经过旋转后得到三个综合指标：F1、F2、F3(见图表2)，解释的方差占比依次为36.645%、30.583%和24.192%。F1因子在M2、水泥产量同比增长率、房地产新开工同比增长率三个指标上的载荷较大，可近似理解为代表下游需求的指标。F2因子在PPI和铁矿石价格指数(月均)同比增长率两个指标上的载荷较大，可近似理解为代表生产成本的指标。F3因子在粗钢产量同比增长率和发电量同比增长率两个指标上的载荷较大，可近似理解为代表产量的指标。

　　图表2 因子分析旋转成分矩阵a

　图表3 MySpic同比增长率与因子得分的比较

　　　将三个因子的得分与钢价指数(月均)同比增长率进行比较,可见F2的因子得分与MySpic同比曲线契合得最好，说明从长期看生产成本与钢价关系最为密切。

　　三、VAR模型分析

　　由于钢铁的生产成本的40%为铁矿石采购成本，本文通过VAR模型重点研究铁矿石价格指数与钢材价格指数的相互影响。此处选取2011年2月21日至2013年6月9日的MySpic指数和MyIpic指数作为研究对象。

　　对MySpic指数序列和MyIpic指数序列进行ADF检验，发现这两个序列都是非平稳序列。进而对两序列的一阶差分进行ADF检验，发现一阶差分序列不包含单位根，说明一阶差分序列是平稳的，可以进行格兰杰因果关系检验。滞后期根据AIC取值为7，对一阶差分序列进行格兰杰因果关系检验。结果显示,在5%的置信水平下,铁矿石价格指数波动与钢材价格指数波动互为格兰杰因果关系。

　　图表4 脉冲响应函数图

　　图表5 方差分解图

　　为进一步探讨二者的因果关系，建立VAR(7)模型，并得到脉冲响应函数图和方差分解图(如图表4和图表5)。由脉冲响应图可以看出，当铁矿石价格指数受到一个标准差大小的正向冲击时，钢材价格指数在第4期的影响达到最大值，随后逐渐降低，并在第12期后影响消失;铁矿石价格指数第1期达到最大值，随着逐渐下降，并在第8期后影响消失。当钢材价格指数受到一个标准差大小的正向冲击时，铁矿石价格指数在第3期达到最大值，随后逐渐下降，在第20期后影响消失;钢材价格指数在第1期达到最大值，随后逐渐下降，在第20期后影响消失。由方差分解图可以看出，钢材价格指数的波动约有98%是由自身造成的，2%由铁矿石价格指数造成;铁矿石价格指数的波动约有40%是由钢材价格波动引起的，60%是由自身引起的。通过对比可以发现，从短期来看，钢材价格指数的波动对铁矿石价格指数的影响远远大于铁矿石价格指数波动对钢材价格指数的影响。换句话说，钢材产品价格的上涨能较为容易地传递到上游,使铁矿石价格上涨，导致国内钢材利润空间被压缩;而铁矿石价格的上涨却不能传递到下游，使钢材产品价格上涨，导致钢材的利润被铁矿石侵蚀。

　　四、结论

　　综合上述计量分析，可得出如下结论：从长期来看，国内山东无缝钢管价格走势与成本的关系最为紧密;从短期来看，山东无缝钢管价格的波动与铁矿石价格波动互为因果关系，但前者对后者的影响比后者对前者的影响大得多，导致国内山东无缝钢管产品的利润被铁矿石侵蚀。