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摘 要：大宗商品价格的波动一直受到各方的关注。近几年，国际期铜价格的距离波动引起了各界对其背后原因的争论。一直以为，我国经济的快速发展对国际期铜价格产生了重要的影响受到各方热议，背后的“中国因素”备受重视。但现阶段关于国际期铜价格的研究都是从中国对铜的需求方面来分析其对期铜价格的影响，并没有把“中国因素”放在一个统一框架下来进行分析和讨论。本文从定量的分析角度出发，利用VAR模型考察了国际期铜价格与我国宏观经济指数间的长期均衡关系，结果显示国际期铜价格与我国广义货币供给量、通货膨胀率有紧密联系。
关键词：国际期铜价格 宏观经济因子 向量自回归（VAR）模型
一、引言
大宗商品的基本属性决定其直接参与到一国生产总值的创造，因此大宗商品直接关系到国计民生。国际大宗商品价格波动与地区经济发展水平之间的关系已成为金融领域研究的一个重要论题，它的供需和价格波动受到各方关注成为必然。另外，大宗商品期货的风险转移和提高流动性这些功能使其成为规避股票市场波动等风险的一种好的避险工具，更多金融资本开始投资于商品期货。近几年大宗商品价格的剧烈波动，使得许多研究报告都把其背后的主要原因归咎于“中国因素”。许多国内外学者利用不同时间和地区的数据对此问题进行实证和计量分析。因此，深入了解国际期铜价格的运行规律，客观判断“中国因素”在国际期铜价格波动中所起的作用，对我们正确制定大宗商品战略，最大程度地降低经济发展中不必要的成本，以最小的成本获得最大收益无疑是具有重要意义的。本文首先通过VAR模型寻找国际期铜价格波动与中国宏观经济之间的关系。最后通过格兰杰因果检验，分析国际期铜价格与我国各单个宏观经济因子之间是否存在因果关系以及因果关系的方向。
二、国际大宗商品价格的理论研究
上世纪80年代，国内许多学者就开始对大宗商品的价格波动进行研究。而最近几年大宗商品价格的波动，对于“中国因素”作用的研究也不断增多。周世一（2014）认为，中国的需求增加拉动了全球经济需求的增加，并且中国的需求增长决定了全球大宗商品的整体的需求情况。高扬（2014）认为，在国际期货价格不断上涨的情况下，人民币升值可缓解国内商品期货价格的上涨，与人民币的升值速度正相关。黄健柏（2013）认为，国际期铜价格与我国的广义货币供给量和我国的工业生产总值存在紧密联系。国外關于国际期铜价格的“中国因素”影响的研究很少。但是一些文章中关于国际期铜价格与宏观经济关系的研究对本文有所帮助。Chu和Morrison（1984，1986）等学者认为，美国的经济周期和汇率能够很好地解释当时大宗商品的价格波动。Scott·Barnhart（1989）认为联邦储备的贴现率和货币供给量、房屋开工率对大宗商品的价格能造成显著的影响。
三、实证分析
1.模型构建。本文的研究对象涉及的经济变量都是时间序列。为避免出现回归，妨碍找出经济变量之间的内在联系，首先对所有变量进行平稳性检验。因此，本文将使用迪克-富勒检验（ADF）对时间序列进行平稳性检验。具体到本文就是对国际期铜价格、中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量这些经济变量进行ADF检验，以确定其平稳性情况。传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，使得估计和推断变得更加复杂。本文研究的国际期铜价格的中国因素影响恰恰是一个复杂的动态问题。一方面，中国因素可能导致国际期铜价格的波动；另外，期铜价格也可影响“中国因素”。这就使得国际期铜价格和“中国因素“之间的关系需要构建一种适于解决动态环境下经济变量之间关系的模型来进行研究。因此，本文将采用1980年西姆斯（C.A.Smis）提出的向量自回归模型（VAR）来进行研究。具体到本文章中，我们把国际期铜价格、中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量这些经济变量放在一个动态的经济系统中来检验其相关关系，以了解代表“中国因素”的中国宏观经济变量是否会对国际期铜价格产生影响。在进行实证研究之前，首先假设国际期铜价格（LMECU）为被解释变量，中国工业总产值（IP）、广义货币供给量（M2）、通货膨胀率（PPI）、中国铜生产量为解释变量（CU）。因此，数据模型可以假设为：
最后，通过对平稳模型中保留的变量，进行格兰杰因果检验来分析国际期铜价格与我国各单个宏观经济因子的格兰杰因果关系。
2.数据选择。
2.1国际期铜价格。主要参考伦敦金属期货交易所（LME）相应期货价。伦敦金属期货交易所（LME）是世界上最大的金属期货交易所。伦敦金属交易所创建初期主要经营的期货商品就是铜，此后交易品种逐步扩大。可以说，真正意义上的铜期货市场就是从伦敦金属交易所开始的。现今的伦敦金属交易所已成为世界上最重要的期货交易场所之一。同时，它也是世界上最大的有色金属交易市场，集中了世界上几乎所有的有色金属大宗交易，交易所中的期货价格是世界有色金属期货交易中的权威参考价格。因此，本文选择伦敦金属期货交易所（LMECU）来描述国际期铜价格描述性统计。
2.2中国宏观经济各因子数据选取。
2.2.1中国工业总产值（IP）。由于铜作为重要的工业生产原材料直接参与到工业生产总值的创造中去，因此选择中国国内工业生产总值（Industrial GDP）而非直接用国内生产总值（GDP）作为一个代理变量来研究“中国因素”对铜价格的影响，从其经济意义上来说更为合理，也更加直观。这里我们选取国家统计局公布的月度中国国内工业生产总值数据进行研究。
2.2.2广义货币供给量（M2）。货币供应量会通过影响利率和进出口等经济因素来影响大宗商品的产量来影响大宗商品价格。因此，这里选取中国的广义货币供给量M2来代表这个维度上“中国因素”对大宗商品铜价格的影响。M2的数据来源于中国人民银行公布的月度数据。 2.2.3通货膨胀率（PPI）。通货膨胀0率的上升通常伴随着大宗商品价格的上涨。因此，本文选择中国统计局公布通货膨胀率的月度数据作为中国宏观经济因子。
2.2.4中国铜生产量（CU）。中国有色铜金属的产量直接影响供给从而影响国际大宗铜商品价格。因此从理论上来讲，中国有色铜金属的产量通过影响中国对国际有色铜金属的需求来影响有色铜金属的价格。这里的中国生产量数据采用国家统计局公布月度有色铜金属产量数据。时间跨度。本文选取的解释变量有：中国工业总产值、广义货币供给量、国内精铜的净进口量、精铜产量、通货膨胀率。被解释变量为伦敦期货交易所铜期货价格。上述经济指标在文中依次用，LMECU，IP，M2，CU，PPI表示。本文研究区间为2006 年1 月份至2014 年3 月份的101 组月度数据。实证研究前，首先假设国际期铜价格为被解释变量，中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量为解释变量。因此，数据模型可以假设为：
3.实证检验。
3.1平稳性检验。在检验之前，首先对原始数据进行季节调整和对数变换。变化后的数据进行平稳性检验，结果如下：
为了避免出现“伪回归”现象，我们对时间序列进行ADF检验，检验结果在显著水平5%的情况下，LMECU、IP、M2、PPI、CU的一阶差分序列都通过了ADF 检验，未差分的序列不平稳。这说明所有的数据是一阶平稳的，可以进入下一步的VAR检验。
3.2VAR模型检验。
3.2.1滞后期选择。首先，对国际期铜价格（LMECU），中国工业总产值（IP）、广义货币供给量（M2）、通货膨胀率（PPI）、中国铜生产量为解释变量（CU）建立初步的VAR模型，初步模型建立后对去最优滞后期进行检验。
从上面5个评价指标中有三个认为建立VAR（2）模型，则确定建立VAR（2）模型。
3.3.2VAR模型。选择滞后期数位2，建立VAR模型，由于文中只需说明中国宏观经济因子对国际期铜价格的影响。下面只列出LNLMCU作为被解释变量的方差：
从中可以看出，方程R2很高，说明模型拟合较好；F统计量的值都非常大，说明回归方程是显著的。
3.3.3单位根检验。通过对初步建立的模型单位根检验来判断改VAR模型是否是一个平稳的系统，检验结果如下表所示：
检验结果显示，VAR（2）模型中不存在大于1的根，是一个平稳的系统，保证VAR模型后续分析将是有效的。Johansen协整检验。现在对一阶差分平稳变量进行协整检验。根据AIC和SC准则，最优滞后期为1期。结果如下表所示：
上表分别是Johansen协整关系检验中迹检验和秩检验的结果，表明5个变量之间存在协整关系，迹检验和秩检验表明存在至少一个协整关系，两种检验方法均支持LNLMECU，LNM2，LNIP， LNPPI， LNCU之间存在协整关系。由于前面建立的是VAR模型，不需要确定协整向量的个数，所以只要存在协整关系就可以有效避免伪回归。
3.3.4脉冲响应函数。脉冲响应函数是用来分析当模型中某个变量产生一个冲击，会对其他变量带来怎样的影响。
上图可得，短期内，来自中国广义货币量（M2）的正冲击经过市场传递会给国际期铜价格（LMECU）带来正面影响，并且影响具有较长的持续效应。这反映出在上面模型中得到的结果，即中国货币供应量的增加会显著的拉动我国对铜进口的需求，从而拉动国际期铜价格上升。当给LNPPI一个冲击的时候，LNLMECU在第二期达到最大值，接着慢慢下降趋于平稳，到了第三期的时候冲击开始没有影响。中国工业总产值对国际期铜价格的响应函数。当在本期中国工业产值受到一个正冲击后，国际期铜价格在4期内会上下波动，而后趋于平稳。这说明我国工业产值上升会给国际期铜价格带来冲击，短期内会给国际期铜价格产生影响。因此，可以说明中国工业产值的上升通常会在短期内影响期铜价格，经过滞后期后期铜价格会变为平稳。给LNCU一个冲击的时候，对LNLMECU带来的响应很少，这可能也说明了我国的铜产量占整个国际产量的比重较低。
3.3.5方差分解。方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。
从上图可知，期铜行业自身对期铜价格的贡献率达到90%，我国广义货币供给量对国际期铜价格的贡献率接近10%，其他宏观经济因子对其方差贡献有限。说明在短期内中国货币供给量对于国际铜价确实产生了影响。
四、结语
通过前面的实证研究，本文得出了以下结论：
1. 从上面分析可以看出，中国工业总产值并没有给国际期铜价格带来显著性的影响。这与我国统计上的滞后性有很大的关系。尽管它能够从另外一个角度反映出其对期铜价格是有影响的，但与这项统计数据的过于滞后相比，中国货币供应量作为更加领先的变量，能更好地刻画影响国际期铜价格波动的中国因素。
2. 国际期铜价格与广义货币供给量之间存在着稳定的动态关系。其中，国际期铜价格与广义货币供给量变化负相关。这是因为当广义货币供给量增加时，国内的流动性增加，这将引起人民币贬值和美元升值，进而造成以美元定价的国际期铜价格下降，中国货币供给量主要影响的是中国对有色金属的实体需求和金融需求，进而影响国际期铜商品价格。这一点从实证检验结果中已经得到了充分的论证。
3. 工业生产价格指数对于国际期铜价格的影响的贡献度也不是很明显，其中因素也是由于我国统计滞后性有关。从经济上来说，铜作为重要的生产原料，铜价格的上升应该会伴随着工业生产价格指数的上升，但在计量中没有得到很好的证明。
4.我国铜产量在实证中也没有对国际期铜价格产生明显的影响，这说明铜金属产量在国际供给方面占的比例極低，并没有从供给方面影响国际期铜价格的波动中发挥作用。总之，从目前来看，尽管中国对于国际期铜价格只停留在影响的程度上，没有定价话语权。但随着中国经济实力的不断上升，“中国因素”将会更大程度的引起国际期铜价格的变化，中国国内的政策也将会给国际期铜价格带来更大的影响。同时，国际期铜价格剧烈震荡，也会对我国经济产生一些影响。因此，我们在宏观政策的运用是要更加谨慎，在提高自身国际期铜定价权的基础上，还要不断完善我国的期权期货市场，通过利用期货市场的风险规避功能和价格发现功能，不断推动我国经济平稳健康发展。
参考文献：
[1]李跃中. 期铜价格走势“中国因素”的实证研究[D].安徽大学，2006.
[2]王丽丽. 中国有色金属期货价格形成机制实证研究[D].浙江工商大学，2010.
[3]戴丽君. 商品期货价格与经济周期的相关性研究——以金属铜为例[J]. 思想战线，2010，S2：56-60.
[4]王盛. 沪铜、伦铜期货日夜盘价格关联性研究[D].浙江大学，2015.
[5]高铁梅.计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例（第二版）.北京：清华大学出版社，2009年，第319-372页.
[6]刘庆富，仲伟俊，梅妹娥.基于VAR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究[J].系统工程学报.2006，21（4）：429-433.
[7]王骏，张宗成.基于VAR模型的中国农产品期货价格发现的研究[J].管理学报，2005，2（6）：680-684.
[8]王晓黎.商品价格回归理性波动，中国因素是否还将续演“名角”？ [R].北京：中证期货研究所，2008.
[9]张晓峒.EVIEWS使用指南与案例. [M]机械工业出版社，2007.
关键词：国际期铜价格 宏观经济因子 向量自回归（VAR）模型
一、引言
大宗商品的基本属性决定其直接参与到一国生产总值的创造，因此大宗商品直接关系到国计民生。国际大宗商品价格波动与地区经济发展水平之间的关系已成为金融领域研究的一个重要论题，它的供需和价格波动受到各方关注成为必然。另外，大宗商品期货的风险转移和提高流动性这些功能使其成为规避股票市场波动等风险的一种好的避险工具，更多金融资本开始投资于商品期货。近几年大宗商品价格的剧烈波动，使得许多研究报告都把其背后的主要原因归咎于“中国因素”。许多国内外学者利用不同时间和地区的数据对此问题进行实证和计量分析。因此，深入了解国际期铜价格的运行规律，客观判断“中国因素”在国际期铜价格波动中所起的作用，对我们正确制定大宗商品战略，最大程度地降低经济发展中不必要的成本，以最小的成本获得最大收益无疑是具有重要意义的。本文首先通过VAR模型寻找国际期铜价格波动与中国宏观经济之间的关系。最后通过格兰杰因果检验，分析国际期铜价格与我国各单个宏观经济因子之间是否存在因果关系以及因果关系的方向。
二、国际大宗商品价格的理论研究
上世纪80年代，国内许多学者就开始对大宗商品的价格波动进行研究。而最近几年大宗商品价格的波动，对于“中国因素”作用的研究也不断增多。周世一（2014）认为，中国的需求增加拉动了全球经济需求的增加，并且中国的需求增长决定了全球大宗商品的整体的需求情况。高扬（2014）认为，在国际期货价格不断上涨的情况下，人民币升值可缓解国内商品期货价格的上涨，与人民币的升值速度正相关。黄健柏（2013）认为，国际期铜价格与我国的广义货币供给量和我国的工业生产总值存在紧密联系。国外關于国际期铜价格的“中国因素”影响的研究很少。但是一些文章中关于国际期铜价格与宏观经济关系的研究对本文有所帮助。Chu和Morrison（1984，1986）等学者认为，美国的经济周期和汇率能够很好地解释当时大宗商品的价格波动。Scott·Barnhart（1989）认为联邦储备的贴现率和货币供给量、房屋开工率对大宗商品的价格能造成显著的影响。
三、实证分析
1.模型构建。本文的研究对象涉及的经济变量都是时间序列。为避免出现回归，妨碍找出经济变量之间的内在联系，首先对所有变量进行平稳性检验。因此，本文将使用迪克-富勒检验（ADF）对时间序列进行平稳性检验。具体到本文就是对国际期铜价格、中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量这些经济变量进行ADF检验，以确定其平稳性情况。传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。遗憾的是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端，使得估计和推断变得更加复杂。本文研究的国际期铜价格的中国因素影响恰恰是一个复杂的动态问题。一方面，中国因素可能导致国际期铜价格的波动；另外，期铜价格也可影响“中国因素”。这就使得国际期铜价格和“中国因素“之间的关系需要构建一种适于解决动态环境下经济变量之间关系的模型来进行研究。因此，本文将采用1980年西姆斯（C.A.Smis）提出的向量自回归模型（VAR）来进行研究。具体到本文章中，我们把国际期铜价格、中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量这些经济变量放在一个动态的经济系统中来检验其相关关系，以了解代表“中国因素”的中国宏观经济变量是否会对国际期铜价格产生影响。在进行实证研究之前，首先假设国际期铜价格（LMECU）为被解释变量，中国工业总产值（IP）、广义货币供给量（M2）、通货膨胀率（PPI）、中国铜生产量为解释变量（CU）。因此，数据模型可以假设为：
最后，通过对平稳模型中保留的变量，进行格兰杰因果检验来分析国际期铜价格与我国各单个宏观经济因子的格兰杰因果关系。
2.数据选择。
2.1国际期铜价格。主要参考伦敦金属期货交易所（LME）相应期货价。伦敦金属期货交易所（LME）是世界上最大的金属期货交易所。伦敦金属交易所创建初期主要经营的期货商品就是铜，此后交易品种逐步扩大。可以说，真正意义上的铜期货市场就是从伦敦金属交易所开始的。现今的伦敦金属交易所已成为世界上最重要的期货交易场所之一。同时，它也是世界上最大的有色金属交易市场，集中了世界上几乎所有的有色金属大宗交易，交易所中的期货价格是世界有色金属期货交易中的权威参考价格。因此，本文选择伦敦金属期货交易所（LMECU）来描述国际期铜价格描述性统计。
2.2中国宏观经济各因子数据选取。
2.2.1中国工业总产值（IP）。由于铜作为重要的工业生产原材料直接参与到工业生产总值的创造中去，因此选择中国国内工业生产总值（Industrial GDP）而非直接用国内生产总值（GDP）作为一个代理变量来研究“中国因素”对铜价格的影响，从其经济意义上来说更为合理，也更加直观。这里我们选取国家统计局公布的月度中国国内工业生产总值数据进行研究。
2.2.2广义货币供给量（M2）。货币供应量会通过影响利率和进出口等经济因素来影响大宗商品的产量来影响大宗商品价格。因此，这里选取中国的广义货币供给量M2来代表这个维度上“中国因素”对大宗商品铜价格的影响。M2的数据来源于中国人民银行公布的月度数据。 2.2.3通货膨胀率（PPI）。通货膨胀0率的上升通常伴随着大宗商品价格的上涨。因此，本文选择中国统计局公布通货膨胀率的月度数据作为中国宏观经济因子。
2.2.4中国铜生产量（CU）。中国有色铜金属的产量直接影响供给从而影响国际大宗铜商品价格。因此从理论上来讲，中国有色铜金属的产量通过影响中国对国际有色铜金属的需求来影响有色铜金属的价格。这里的中国生产量数据采用国家统计局公布月度有色铜金属产量数据。时间跨度。本文选取的解释变量有：中国工业总产值、广义货币供给量、国内精铜的净进口量、精铜产量、通货膨胀率。被解释变量为伦敦期货交易所铜期货价格。上述经济指标在文中依次用，LMECU，IP，M2，CU，PPI表示。本文研究区间为2006 年1 月份至2014 年3 月份的101 组月度数据。实证研究前，首先假设国际期铜价格为被解释变量，中国工业总产值、广义货币供给量、通货膨胀率、中国铜生产量为解释变量。因此，数据模型可以假设为：
3.实证检验。
3.1平稳性检验。在检验之前，首先对原始数据进行季节调整和对数变换。变化后的数据进行平稳性检验，结果如下：
为了避免出现“伪回归”现象，我们对时间序列进行ADF检验，检验结果在显著水平5%的情况下，LMECU、IP、M2、PPI、CU的一阶差分序列都通过了ADF 检验，未差分的序列不平稳。这说明所有的数据是一阶平稳的，可以进入下一步的VAR检验。
3.2VAR模型检验。
3.2.1滞后期选择。首先，对国际期铜价格（LMECU），中国工业总产值（IP）、广义货币供给量（M2）、通货膨胀率（PPI）、中国铜生产量为解释变量（CU）建立初步的VAR模型，初步模型建立后对去最优滞后期进行检验。
从上面5个评价指标中有三个认为建立VAR（2）模型，则确定建立VAR（2）模型。
3.3.2VAR模型。选择滞后期数位2，建立VAR模型，由于文中只需说明中国宏观经济因子对国际期铜价格的影响。下面只列出LNLMCU作为被解释变量的方差：
从中可以看出，方程R2很高，说明模型拟合较好；F统计量的值都非常大，说明回归方程是显著的。
3.3.3单位根检验。通过对初步建立的模型单位根检验来判断改VAR模型是否是一个平稳的系统，检验结果如下表所示：
检验结果显示，VAR（2）模型中不存在大于1的根，是一个平稳的系统，保证VAR模型后续分析将是有效的。Johansen协整检验。现在对一阶差分平稳变量进行协整检验。根据AIC和SC准则，最优滞后期为1期。结果如下表所示：
上表分别是Johansen协整关系检验中迹检验和秩检验的结果，表明5个变量之间存在协整关系，迹检验和秩检验表明存在至少一个协整关系，两种检验方法均支持LNLMECU，LNM2，LNIP， LNPPI， LNCU之间存在协整关系。由于前面建立的是VAR模型，不需要确定协整向量的个数，所以只要存在协整关系就可以有效避免伪回归。
3.3.4脉冲响应函数。脉冲响应函数是用来分析当模型中某个变量产生一个冲击，会对其他变量带来怎样的影响。
上图可得，短期内，来自中国广义货币量（M2）的正冲击经过市场传递会给国际期铜价格（LMECU）带来正面影响，并且影响具有较长的持续效应。这反映出在上面模型中得到的结果，即中国货币供应量的增加会显著的拉动我国对铜进口的需求，从而拉动国际期铜价格上升。当给LNPPI一个冲击的时候，LNLMECU在第二期达到最大值，接着慢慢下降趋于平稳，到了第三期的时候冲击开始没有影响。中国工业总产值对国际期铜价格的响应函数。当在本期中国工业产值受到一个正冲击后，国际期铜价格在4期内会上下波动，而后趋于平稳。这说明我国工业产值上升会给国际期铜价格带来冲击，短期内会给国际期铜价格产生影响。因此，可以说明中国工业产值的上升通常会在短期内影响期铜价格，经过滞后期后期铜价格会变为平稳。给LNCU一个冲击的时候，对LNLMECU带来的响应很少，这可能也说明了我国的铜产量占整个国际产量的比重较低。
3.3.5方差分解。方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。
从上图可知，期铜行业自身对期铜价格的贡献率达到90%，我国广义货币供给量对国际期铜价格的贡献率接近10%，其他宏观经济因子对其方差贡献有限。说明在短期内中国货币供给量对于国际铜价确实产生了影响。
四、结语
通过前面的实证研究，本文得出了以下结论：
1. 从上面分析可以看出，中国工业总产值并没有给国际期铜价格带来显著性的影响。这与我国统计上的滞后性有很大的关系。尽管它能够从另外一个角度反映出其对期铜价格是有影响的，但与这项统计数据的过于滞后相比，中国货币供应量作为更加领先的变量，能更好地刻画影响国际期铜价格波动的中国因素。
2. 国际期铜价格与广义货币供给量之间存在着稳定的动态关系。其中，国际期铜价格与广义货币供给量变化负相关。这是因为当广义货币供给量增加时，国内的流动性增加，这将引起人民币贬值和美元升值，进而造成以美元定价的国际期铜价格下降，中国货币供给量主要影响的是中国对有色金属的实体需求和金融需求，进而影响国际期铜商品价格。这一点从实证检验结果中已经得到了充分的论证。
3. 工业生产价格指数对于国际期铜价格的影响的贡献度也不是很明显，其中因素也是由于我国统计滞后性有关。从经济上来说，铜作为重要的生产原料，铜价格的上升应该会伴随着工业生产价格指数的上升，但在计量中没有得到很好的证明。
4.我国铜产量在实证中也没有对国际期铜价格产生明显的影响，这说明铜金属产量在国际供给方面占的比例極低，并没有从供给方面影响国际期铜价格的波动中发挥作用。总之，从目前来看，尽管中国对于国际期铜价格只停留在影响的程度上，没有定价话语权。但随着中国经济实力的不断上升，“中国因素”将会更大程度的引起国际期铜价格的变化，中国国内的政策也将会给国际期铜价格带来更大的影响。同时，国际期铜价格剧烈震荡，也会对我国经济产生一些影响。因此，我们在宏观政策的运用是要更加谨慎，在提高自身国际期铜定价权的基础上，还要不断完善我国的期权期货市场，通过利用期货市场的风险规避功能和价格发现功能，不断推动我国经济平稳健康发展。
参考文献：
[1]李跃中. 期铜价格走势“中国因素”的实证研究[D].安徽大学，2006.
[2]王丽丽. 中国有色金属期货价格形成机制实证研究[D].浙江工商大学，2010.
[3]戴丽君. 商品期货价格与经济周期的相关性研究——以金属铜为例[J]. 思想战线，2010，S2：56-60.
[4]王盛. 沪铜、伦铜期货日夜盘价格关联性研究[D].浙江大学，2015.
[5]高铁梅.计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例（第二版）.北京：清华大学出版社，2009年，第319-372页.
[6]刘庆富，仲伟俊，梅妹娥.基于VAR-GARCH模型族的我国期铜市场风险度量研究[J].系统工程学报.2006，21（4）：429-433.
[7]王骏，张宗成.基于VAR模型的中国农产品期货价格发现的研究[J].管理学报，2005，2（6）：680-684.
[8]王晓黎.商品价格回归理性波动，中国因素是否还将续演“名角”？ [R].北京：中证期货研究所，2008.
[9]张晓峒.EVIEWS使用指南与案例. [M]机械工业出版社，2007.