专题报告：基于钢铁行业的股期联动性研究

第 1页共 22页专题报告-基于钢铁行业的股期联动性研究冠通期货 研究咨询部报告日期：2023 年 10 月 13 日王静 执业资格证书编号：F0235424/Z0000771张娜 执业资格证书编号：F03104186引言追求更高的风险调整后收益，挖掘更多的投资机会，是许多投资者孜孜不倦的追求。资本市场的投资标的看似琳琅满目，究其底层的大类资产，无非股债汇商房等几大类而已。再考虑到可投资性、交易的便利性与规范性等问题，对于国内投资者而言，“效率”最高的投资市场则是股市与期市了。投资交易上，股市与期市是国内唯二的个人投资者可以直接开户交易的投资渠道，但股市覆盖面更广投资者规模更大，几乎所有的期货投资者都有“炒股”，他们在投资者的交易行为上有许多“同步效应”；股市投资的大类资产为权益，期市投资的大类资产是商品，均受到宏观经济的影响；考虑到期货市场的杠杆效应与夜盘交易，某些时候期货价格会更早更快反应一些投资者的市场预期。研究分析上，宏观研究所追踪的不少高频指标，股市与商品基本上是差不多的。要注意二者的分化，更多的是要思考当前宏观因子在不同市场、不同大类资产上的反应，以此来感受不同市场的“温度”。特别是在两个市场出现较大劈叉时（就如当下），则需要重点审视思考--到底是谁“不正常”，异常的市场表现可能是阶段性的定价错误导致，长期来看，未来终将回归“正常”。近段时间以来，商品与股市存在明显的资金跷跷板效应。资产荒之下，大量的闲置资金在努力探寻着能够带来更有吸引力的资产。房市萎靡，依托于地产的各类固收信托频频爆雷，让不少资金从房市挤出，转而投向资本市场。国债太过拥挤，“合规”的股市与期市承载着高质量资本市场，为人民提供“资产配置”的工具。2022 年以来，原本走势高度相关的权益资产与商品的收益开始表现出较强的跷跷板效应。这种效应，叠加资产荒下，让商品期货市场备受资金青睐，赚钱效应更加不断吸引资金入市，继而加剧着商品与股市的劈叉，直至当下二者的分化飙升到疫情以来的极值水平。正是在这种背景之下，股市与期市有什么联动关系，如果架起两个市场之间的桥梁，怎样借助两个市场间的联动去挖掘更多的投资机会，正是本专题报告所第 2页共 22页探讨的。我们选取了市场成熟度较高的钢铁行业作为研究切入口，采取自上而下的方法，分别从宏观（股市与期市）、中观（股票行业与商品价格、盘面利润）、微观（个股与商品价格、盘面利润）三个层面展开研究，试图为投资者的投资与风险管理奠定研究基础。1 研究概述1.1 研究方法大宗商品作为企业运行中的原材料及产成品，其价格波动对于企业盈利预期的影响至关重要，这也是个股和大宗商品联动的内在核心。商品期货由于具有价格发现功能，从而影响现货价格，现货价格又通过生产端传导到企业，对企业的经营效益或者盈利预期造成直接影响，企业的股票价格也随经营效益好坏而出现上下波动。这是大宗商品与股票之间的联动关系，也就是期货价格通过原料端价格影响企业营业利润，进而影响股价的模式。而企业处于产业链中的不同环节、主营业务占比不同、业务模式不一样等都会造成联动关系的差异。商品和个股、基金与指数之间天然具有联动关系，然而这种联动关系受宏观环境等因素影响较大，故导致其联动关系较为复杂且往往在不同时期相关性也会不尽相同，因此本文中拟采用滚动相关性、格兰杰因检验等统计方法探究四者联动关系。滚动相关性是指时间序列数据中每个时间点与其之前一段时间内的数据的相关性，用以统计分析不同时间周期、不同时间阶段股期的联动性的强弱；滚动相关性采用日收益率计算滚动相关性，滚动长度选择 1-6 月，每月按 21 天计算，从而初步判断两者在历史上的相关性变化情况。格兰杰因果检验用于检验一组时间序列是否为另一组时间序列的原因，以此来检验股期研究标的之间的相互解释性。1.2 研究标的rQxOrPrRnPnOpPnPvNoQqR7NdN8OsQpPtRtQeRqRoOeRoPtN8OqRmQwMnQtRvPnQrM第 3页共 22页注：盘面利润计算公式：商品期货价格均选用品种期货活跃合约收盘价；螺纹钢盘面利润=螺纹钢-2.4×铁矿石+0.68×焦炭-250；热卷盘面利润=热卷-2.4×铁矿石+0.68×焦炭-350个股选择方法：商品的营业收入在企业主营收入中占比最高的四家上市公司1.3 风险提示本文采取历史数据进行分析，侧重于股票与商品的联动性研究，毕竟无论是所选择的行业指数、ETF，还是上市公司的股票，其价格波动并不完全受到商品价格与盘面利润波动的影响，还受宏观经济因素、上市公司自身基本面等的影响，在分析股期联动过程中，投资者需理性对待。2 商品与股票整体相关性我们选择具备代表性的 Wind 商品指数与中信大宗商品股票指数来描述商品和股票市场的整体相关性。下图展示了两者滚动 1 月、3 月、6 月及 12 月的相关系数情况。大体上看，股票市场和商品市场呈现正向相关性，且相关系数中枢在0.5 附近。从统计学角度看，相关系数达到 0.6 以上可以上视为二者具有较好的联动性，从我们的样本区间看，一半以上的时间，商品和股票市场的走势正向相关性较好，但也可以看出在部分时间二者相关性极差，这些时期往往是有一些特殊的事件对两个市场产生了不同的影响，例如政策导向。从四个不同时间窗口的相关系数的波动幅度来看，相对长期时间窗口的相关系数波动性更大，反映出长第 4页共 22页期角度股票和商品市场的相关系数具有向中枢回归的动能，因此股期联动的研究是具有意义的。总的来说，股票与期货的相关性并不稳定，大部分时间正相关，有些时段会进入到短暂的负相关之中，这种负相关性的时段往往维持时间较短，且往往发生在某种资产的阶段性顶部或底部。近期商品与股票大盘的滚动相关性接近历史底部区域。资料来源：Wind、冠通期货在格兰杰因果检验中，时间区间选取 2005 年 1 月-2023 年 8 月。首先我们利用 ADF 检验确定了对数收益率序列均为平稳序列，然后将最大滞后参数设定为63 天。下图分别展示了两序列格兰杰因果检验中最小的 p 值与其对应的滞后阶数，可以看出，wind 商品指数对大宗商品股票指数有格兰杰因果关系，因其最小 p 值发生在第 1 阶滞后且显著，而反过来大宗商品股票指数对 Wind 商品指数也有有格兰杰因果关系，最小 p 值发生在第 2 阶滞后且显著。图表 1：格兰杰因果检验第 5页共 22页图表 2：最小 p 值与阶数最小 P 值Wind 商品指数中证大宗商品股票指数阶数Wind 商品指数中证大宗商品股票指数Wind 商品指数极小Wind 商品指数2中证大宗商品股票指数0.0152中证大宗商品股票指数1数据来源：wind，冠通期货针对钢铁行业，选择螺纹钢收盘价与钢铁申万指数，研究分析其格兰杰因果关系。在格兰杰因果检验中，时间区间选取 2018 年 8 月 31 日-2023 年 8 月 30日。首先我们利用 ADF 检验确定了对数收益率序列均为平稳序列，然后将最大滞后参数设定为 63 天。下图分别展示了两序列格兰杰因果检验中最小的 p 值与其对应的滞后阶数，可以看出，螺纹钢收盘价对钢铁申万指数有格兰杰因果关系，因其最小 p 值发生在第 1 阶滞后且显著，而反过来大宗商品股票指数对 Wind