钢材价格波动论文范文

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一、影响我国钢材价格波动的因素分析

目前，我国钢材价格在低位徘徊，影响钢材价格的相关因素错综复杂。从复杂的价格信息中分离出价格运行的不同信号，是价格分析的一个重要方面。从作用的持久性来看，这些信号包括价格的主体趋势和伴随周期，因此，有必要分析影响钢材价格波动的趋势性因素和周期性因素。

1.趋势性因素。趋势性因素是影响较为持久的因素，影响我国钢材价格长期趋势的主要因素如下：首先，我国钢铁行业整体产能过剩且落后。2013年底，我国钢铁行业产能利用率不足75%，落后产能占总产能的15%以上。产能是影响钢材价格的一个重要方面（许亚萍、王甜，2013）。但是，落后产能淘汰、产业转型升级是一个相对漫长和渐进的过程，这使得产能调整对钢材价格的支撑效应体现在价格的长期趋势上。其次，我国钢材生产的行业集中程度较低，大型钢企之间价格竞争激烈，而小型钢厂缺乏议价能力，整个行业的利润空间受到极大压缩，从而抑制了钢材价格的长期上涨趋势。

2.周期性因素。周期性因素影响持续时间较短，属于短期影响因素。我国钢材价格周期变化主要有以下因素影响：首先，我国是钢材净出口大国，国外市场的需求冲击对钢材价格影响较大。目前来看，世界经济整体已显示出缓慢复苏迹象，从而带动我国钢材出口量稳步回升，使得2013年钢材净出口额达到历史新高。其次，我国经济正处于结构调整周期，钢铁行业作为基础原材料产业中的关键环节，必然受下游建筑、轮船、汽车制造以及机械制造等众多行业的影响。最后，国际铁矿石、海运、石油等相关产业的产品处于价格低迷阶段，客观上造成了粗钢和成品钢材价格的阶段性下降。我国对进口铁矿石的依赖程度较高，达到50%以上，而铁矿石是炼钢的主要原料，铁矿石价格的周期性波动也会带动钢材价格出现周期性波动。

二、我国钢材价格波动的实证分析

（一）模型设计本文采用不可观测成分模型（UnobservedComponentModel，简称UC模型）来研究钢材价格周期与趋势性因素的动态变化。从结构上来看，UC模型具有一般性和完整性，包括ARIMA等在内的许多模型都可以看成是UC模型的特例。本文运用UC模型对我国钢材价格波动进行分析，提取并分离出我国钢材价格运行中的周期成分和趋势成分，以此分析短期和长期内我国钢材价格的动态变化。模型（4）可以实现钢材价格波动中趋势和周期因素的提取和分离，对于价格长期和短期变化分别给予估计①。模型中趋势成分Tt和周期成分Ct不可观测，利用卡尔曼滤波（KalmanFilter）和极大似然估计方法可以推断上述模型中的状态变量，即P(Tt|y1:T)和P(Ct|y1:T)，其中{y1:T}表示从1到T时间点的钢材价格指数观测值。先去掉数据的月度性趋势，再通过Oxmetrics6.0软件中的STAMP软件包来完成估计和推断。

（二）估计和推断经过估计和推断，模型中λ为0.14，对应的周期为3.7年。阻尼因子ρ为0.99，说明周期性因素的持续性较强，衰退周期较长。图2和图3分别为基于UC模型的趋势和周期成分平滑（Smoothed）推断。图2中纵轴表示价格指数水平，实线为去除月度趋势后的真实数据，点线为推断得到的水平趋势成分。可见，水平趋势成分能够代表钢材价格指数波动的主体特征，两者十分接近，可以用来估计价格的长期变化趋势和水平。水平趋势成分与真实数据的差即为图3中所示的周期成分推断，周期成分围绕横轴上下波动，基本可以代表钢材价格波动的周期特征，与指数的上升和下降的反转时间高度吻合，可以用来预测价格阶段性变化发生的时点。另外，周期成分与趋势成分变化相关性较高，这意味着短期因素的积累会改变长期价格走势。更为重要的是，根据相对重要性的卡方检验，趋势成分对指数变化起到主导作用，其影响的贡献度高于周期性因素，是钢材价格最主要的影响成分。UC模型拟合程度较高，R2约为0.9386，这说明模型分离出的趋势和周期成分对样本内原指数序列具有很强的拟合能力。同时，本文以2001年1月至2012年6月钢材价格指数月度数据为样本，以2012年7月至2014年6月两年的数据作为预测样本，检验了UC模型的预测能力。结果表明，基于水平趋势和周期成分的预测与真实数据非常接近，平均误差为2.44%。这说明模型的实际预测能力较强，趋势成分和周期成分可以较好地完成对钢材价格指数的预测。由图2和图3可以发现，无论是从趋势成分还是周期成分来看，目前我国钢材价格均呈现下行特征。通过预测可知，趋势成分下降势头未有明显逆转，而周期成分下跌幅度有缩小迹象，已经触底反弹。由于周期成分对钢材价格走势的变化影响远小于趋势成分，所以如果现有环境不发生明显变化，短期来看钢材价格基本保持稳定，但长期来看仍有可能延续下降趋势。

三、结论与政策建议

本文梳理了2001年以来我国钢材价格出现三次较为明显波动的深层次原因，并结合我国钢铁产业发展现状和问题，分析了我国钢材价格中趋势性因素和周期性因素的具体表现。通过UC模型提取并分离出我国钢材价格趋势成分和周期成分，实证结果表明：趋势性成分与周期性成分密切相关，且趋势性成分对钢材价格的波动起主导作用，而周期性成分影响较小。本文又根据模型预测了我国钢材价格的短期和长期动态变化，预测结果显示：短期内我国钢材价格将基本保持稳定，但长期内仍可能延续下跌趋势。结合以上结论，本文提出如下针对钢材价格的管理建议：

1.重点把握钢材价格的趋势性变化。趋势变化主导了钢材价格的走势，合理的钢材价格形成和管理机制必须考虑供应链环境、宏观环境、金融环境、行业环境等因素对价格产生的长期影响。着眼于产能需求的长期趋势来调整钢材产能总量和产品结构，提高技术含量和水平，合理制定钢材行业未来的发展规划，从供给端确保价格稳定。另外，需特别注意新增趋势性因素对钢材价格的长期影响，如营业税改增值税等政策变化。随着建筑业等钢材中下游行业“营改增”的推进，税收的“楔子效应”会提高需求方的钢材购入价格，这成为钢材价格上升的潜在趋势性因素。

2.正确认识钢材价格周期性波动的中短期效应。运用周期调整工具来应对引起钢材价格波动的周期因素。根据世界经济复苏状况调整钢材产量，对国内经济增长周期下降与增长换挡进行区分。对钢铁行业上游的原材料和能源价格周期波动保持关注，估计铁矿石、原油、煤炭、运输等商品服务的价格冲击效应。钢材价格波动的趋势成分与周期成分对应着不同的影响因素，对两者的管理也不尽相同，因此不能频繁地使用影响价格长期趋势的政策来干预钢材价格短期波动。比如，可以通过产能利用率的调整来应对价格的波动，而不是简单重复扩张和“关、停、并、转”。

3.优化价格低迷趋势中的钢材价格管理策略。从本文分析可知，目前我国钢材价格将保持低位运行的态势，且无明显反转之势。从钢材市场需求端来看，企业应根据市场需求尽量减少钢材库存，下游企业要合理确定钢材的购入数量，避免价格继续下行带来的生产成本提高。还可以合理利用螺纹钢等期货品种规避价格波动的风险。另外，市场供给端的钢厂也应该使钢材存货保持在较低水平，避免库存压力加重价格下行趋势。

作者：邓磊单位：北京工商大学经济学院