期货和原油的关系原理
期货和原油的关系原理
期货和原油之间存在一种密切的关系。
原油是一种重要的能源资源，也是期货市场上最重要的商品之一。
期货是一种标准化合约，约定了在未来某个时间、以事先约定的价格交割特定数量的商品。
原油期货交易是在交易所上进行的，是为了满足生产者和消费者之间对原油价格的风险管理和套期保值的需求。
原油期货市场的形成和发展与原油的资源稀缺性、国际能源市场的复杂性密切相关。
在全球原油市场中，供求关系的变化和国际政治、经济等大环境的影响都会对原油价格产生重要影响。
原油期货市场则为投资者提供了一个可以在这种变动环境中进行价格风险管理和投资的机会。
原油期货和原油的关系可以从价格发现、风险管理、投资和套期保值四个方面来分析。
首先，原油期货市场通过价格发现机制，为原油价格的形成和改变提供了一个透明、公平的平台。
在原油期货市场上，参与者可以通过交易对价格进行投票，市场上供需的变化以及相关的市场消息、财经数据都会通过成交量和价格表现在期货价格中。
因此，原油期货价格可以被视为一个市场共识，参与者可以通过观察原油期货价格的变化来了解当前市场对原油供需和相关预期的看法。
其次，原油期货市场提供了一种风险管理的工具，使得生产者和消费者可以通过期货合约来锁定未来的原油价格，从而降低价格波动对其经营和生活造成的不确
定性。
生产者可以在市场供需趋紧时，通过卖出期货合约锁定一个较高的价格，以保证其在未来交付原油时可以获得相对稳定的收益。
消费者则可以通过购买期货合约锁定一个较低的价格，以降低未来购买原油时的成本。
通过这种风险管理的方式，原油期货市场为生产者和消费者提供了一个稳定经营和生活的基础。
第三，原油期货市场也是一个重要的投资市场。
投资者可以通过原油期货市场参与原油价格的走势，以期获取投资收益。
投资者可以通过期货合约的杠杆效应，用较少的资金参与大宗商品交易。
原油作为一种全球性商品，其价格可以受到来自全球各地的因素影响，包括政治环境、地缘政治紧张局势、经济增长、供求关系等等。
因此，原油期货市场为投资者提供了一个可以参与全球经济和金融市场的机会。
最后，原油期货市场也是一个重要的套期保值工具。
在实际经营中，一些企业和机构可能需要大量使用原油，如航空公司、石化公司等。
这些企业和机构面临着原油价格的波动风险，如果原油价格上涨，将会对其业务成本产生重要影响。
因此，这些企业和机构可以使用原油期货合约进行套期保值，通过买入或卖出期货合约以锁定未来的原油价格，从而降低价格波动带来的风险和不确定性。
总之，原油期货市场和原油之间存在一种密切的关系。
原油期货市场为投资者提供了一个可以参与全球能源市场的机会，同时也为生产者和消费者提供了一个实现价格风险管理和套期保值的工具。
通过原油期货市场，原油的价格可以在透明、
公平的环境中进行价格发现，供需关系和市场预期都会通过期货价格表现出来。
因此，原油期货市场对于全球原油市场的稳定和发展具有重要的意义。
原油现货价格与期货价格关系的协整分析
原油现货价格与期货价格关系的协整分析原油是全球最重要的能源资源之一，其价格波动不仅会直接影响石油生产和出口国的政治和经济形势，还会对全球能源市场和宏观经济形势产生重大影响。
原油价格的变化受多种因素的影响，其中包括供求关系、地缘政治风险、货币政策等等。
而原油价格的现货市场和期货市场之间存在着密切的关联性，两者之间的协整关系研究对于了解原油价格变动的规律和市场机制具有重要意义。
一、原油现货价格与期货价格的概念原油现货价格是指在特定时间和地点，买方向卖方支付货款后，立即交付原油的价格。
而原油期货价格则是指在未来某一约定时间交割的原油价格。
原油现货价格和期货价格之间的关系是长期以来学术界和市场参与者广泛关注的研究课题。
一般来说，原油现货价格与期货价格之间存在着紧密的联系。
期货市场是现货市场的延伸，二者之间通过价格传导机制相互影响。
现货市场和期货市场的价格变动受到共同的市场因素和宏观经济因素的影响，因此两者之间存在着一定的协整关系。
要研究原油现货价格与期货价格之间的协整关系，可以采用时间序列分析方法来进行实证研究，常用的方法包括单位根检验、协整关系检验等。
通过这些方法可以得出原油现货价格与期货价格之间是否存在协整关系的结论。
以美国原油现货价格和期货价格为例，研究二者之间的协整关系。
通过对美国WTI原油现货价格和期货价格的历史数据进行分析，得到了以下实证研究结果。
对原油现货价格和期货价格的时间序列数据进行单位根检验，发现两者的价格序列均存在单位根，即非平稳序列。
接下来，对两个价格序列进行一阶差分处理，得到平稳序列。
然后通过协整关系检验，得出结论：美国WTI原油现货价格和期货价格之间存在着长期均衡关系，即存在着协整关系。
六、结论原油现货价格与期货价格之间存在着紧密的协整关系，这一结论不仅对于市场参与者了解原油市场的运行规律和价格形成机制具有重要意义，同时也为政府部门和相关机构制定政策提供了重要参考依据。
未来，我们可以在更多的维度上对原油现货价格与期货价格之间的协整关系进行深入研究，以期能够更好地把握原油市场的运行规律，并为实际生产和交易提供更加科学合理的参考依据。
塑料期货和石油价格有关吗 塑料期货和原油关系
塑料期货和石油价格有关吗塑料期货和原油关系国际原油价格走势对我国塑料市场影响较大。
塑料作为原油的下游产品，与原油价格不同步，呈等周期滞后。
但从目前市场价格波动看，这种滞后效应越来越短。
原油价格对塑料价格影响在理论上呈弱化关系，原油价格的波动能够被产业链弱化。
在原油价格处于上涨周期或者下跌周期的情况下，塑料价格往往会处于相对应上涨或者下跌周期，对塑料成本上升或下跌推动作用越来越明显。
乙烯是一种非常基础的化工原材料，主要由石油裂解而来，因此原油的涨跌对乙烯的价格影响很大。
此外，煤化工的主要产品就是煤制烯烃，即用煤炭来生产乙烯。
中美两国解决高油价问题的方法“坑苦”了塑料。
其一，页岩油技术的兴起造成了原油供应的增加，原油价格的暴跌直接导致塑料成本的塌陷;其二，中国煤制烯烃技术的兴起使塑料的原材料供给增加。
在页岩油和煤制烯烃的前后夹击下，号称天然多头品种的塑料，期货价格“溃不成军”，9000元/吨的支撑被无情地打破。
随着原油价格的暴跌，煤制烯烃行业遭受重创。
当原油价格在80美元/桶之上时，煤化工是有成本优势的，在利益的驱使下，大量的煤化工装置上马。
目前，原油价格跌破80美元/桶，煤化工的成本优势不再，特别是原油跌破60美元/桶时，煤化工装置的成本已经明显比油化工高了，这造成了煤化工装置开工负荷大幅下降，没有投产的装置推迟投产，计划上马的装置暂时搁置。
此外，虽然目前油化工相较煤化工具有优势，但是市场普遍认为原油的价格很难长期处于低位，加之乙烯一体化装置投入的资金动辄上百亿元，时间周期需要数年，资金对于投产油制乙烯装置非常谨慎。
煤化工被低油价遏制，油化工又被低油价周期的顾虑捆绑，这种情况下，化工行业中供应相对紧缺的塑料，短期内很难出现供应的大幅增加。
综上所述，当原油价格在60—80美元/桶时，低油价除了引起塑料成本的塌陷，也对煤化工产生了抑制作用。
然而，一旦原油价格低于60美元/桶，煤化工基本上会被市场挤出，油价的进一步下跌对塑料的影响就成了单纯的成本下降。
浅析PTA期货和PTA现货及原油期货价格的相关性
申 林 中 国 石 油 化 工 股 份 有 限 公 司 化 工 销 售 华 东 分 公 司 ２ ０ ０ ０ ０５
【 文章 摘 要 】 由 于 国 内 Ｐ Ａ 货 的 发展 ，越 来越 Ｔ期
多的 聚 酯 工 厂 和 Ｐ Ａ工 厂 开 始 研 究 Ｐ Ａ Ｔ Ｔ 期 贷 ， 并 尝试 利 用 ＰＡ期 贷 套 保 ，通 过 Ｔ 期 贷 的 价格 发现 功 能 ，预 测 Ｐ Ａ现 货 的 Ｔ
１ Ｔ 、Ｐ Ａ现货价格 波动大 近十年来 ， Ｔ Ｐ Ａ价格最高 １ ０ ０ ０ 余元， ７ 最 低 则 在 ３ ０ 元 。１９ 年 ６月至 １９ 年 ８ ００ ９５ ９６ 月，Ｔ Ｐ Ａ价格 自１ ０ ０ 吨跌到５ ０ 元／ ０ 元／ ７ ｆ 到 ２ ０ 年 １ ０７ 月 ０８ ２
月原 油期 贷 价 格 、 Ｔ 期 货 价 格 和 Ｐ Ａ ＰＡ Ｔ现 货价 格 进 行 相 关性 分 析 ，在 数据 上 分 析
说明其 中的相互 关系，为Ｐ Ａ价格预测 Ｔ
提供 方法。
【 关键 词 】
ＰＡ Ｔ ；期 贷 ；原 油 ；相 关性
吨 ；１９ 年 ３ 至 １ ９９ 月 ０月 ，从 ３ ０ 元 ／吨 ４０ 回升 ；２ ０ ０２年 １ 至 ６ ， 自 ４ ０／吨 飙 月 月 ００ 涨 ８ ％； ０ ３ ４月 至 ５ ，从 ８ ０ 元 吨 ０ ２０年 月 ２０ 骤跌 ５ ％；其后 ｔ ０ 月则呈快 速上涨 。 ８个 ２ ０ 年 ， Ｔ 的 价格 大 幅 波 动 。先 是 从 ３ ０６ Ｐ Ａ 月 份 ７０ 元 ／ 左 右 ， ６ 月涨 至 １４ ０ ６０ 吨 在 个 １ ０ 元 ／吨 。９ 初 ，Ｐ Ａ 价格 开始 见顶 回落 ， 月 Ｔ 个 多月 时 间便 下 跌 了 ３ ０ 元 ， 至 １ 月 ４０ 跌 ０ 的 最 点 ８ ０ 元 ／吨 ．０ ８ ， Ｔ 更 是 上 ００ ２０ 年 Ｐ Ａ 演 过 山 车 行 情 ， 月 初 的 ６９ 上 涨 到 从 ２５ ９５ ， ７ ０ 接着 受 经 济 危机 的 影 响 价格 又一 路 下跌到 ４０ ３ ０元 ／吨 （ １。 图 ） ２ Ｐ Ａ现货 趋 势 性 强 Ｔ 从 现货 价 格 的历 史变 化情 况分 析 ， Ｐ ＴＡ的价 格 趋 势 性 十分 明 显 。 势 ～ 旦 形 趋 成 ，持续性较强 。以２ ０ ０ ８年 Ｐ Ａ现货价 Ｔ 格 走 势 来说 明 ， 是 ２ ０ 年 １ 到 ４月 期 先 ０８ 月 问 ， ＴＡ 现货价格 小幅上升 ， １月初 的 Ｐ 从 ６ ２ 元 ／吨稳 步 上 涨 到 ４ ９５ 月底 的 ７０ 元 ／ ９０ 吨， 由于 国 际原 油 价格 的暴 涨 ， ５ 开 始 从 月 到６ 中旬 ，ＴＡ价格持续上涨 ， 月 Ｐ 市场最高 价 格 达 到 ９５ 元 ／吨 。 Ｔ 经历 了 ６ 月 ７０ Ｐ Ａ 个
原油现货价格与期货价格关系的协整分析
原油现货价格与期货价格关系的协整分析一、研究背景原油是全球重要的能源资源之一，其价格波动具有重要的经济意义。
原油市场的现货价格和期货价格也是投资者关注的焦点。
现货价格是指在交易当天可以即期交割的价格，而期货价格是指在未来某个日期可以交割的价格。
原油期货价格通常是由现货价格、预期通货膨胀率、利率和存储成本等因素共同决定的。
现货价格与期货价格之间的关系成为了市场参与者亟待研究的问题。
通过对现货价格与期货价格之间的关系进行分析和研究，不仅可以帮助投资者理解市场的供需关系，还可以帮助投资者进行风险管理和决策。
二、相关理论1.协整理论协整是指一个时间序列是平稳的差分序列，但其线性组合是非平稳的情况。
在经济学中，协整是指两个或多个时间序列之间存在长期的均衡关系。
协整理论的核心思想是通过寻找一条使得两个非平稳时间序列之间的线性组合成为平稳的线性组合的协整关系，从而揭示其之间的长期均衡关系。
协整分析因其理论基础牢固、结果可靠而被广泛应用于经济学和金融学领域，尤其是时间序列分析的领域。
2.原油现货价格与期货价格关系原油现货价格与期货价格之间的关系一直备受关注。
根据现有的理论和实证研究，原油现货价格与期货价格之间存在一定的长期均衡关系。
具体而言，当期货价格高于现货价格时，投资者可以通过现货市场购买现货原油，然后通过期货市场卖出期货合约，以实现套利操作，从而促使期货价格下跌，现货价格上涨，直至两者之间重新建立均衡；反之，当期货价格低于现货价格时，投资者可以通过期货市场购买期货合约，然后通过现货市场卖出现货原油，以实现套利操作，从而促使期货价格上升，现货价格下跌，直至两者之间重新建立均衡。
原油现货价格与期货价格之间的均衡关系对于投资者的决策具有较大的指导意义。
三、数据与方法在本文中，我们选取了某国际知名原油市场的现货价格和期货价格作为研究对象，并使用协整分析方法对其关系进行研究。
数据的时间跨度为5年，频率为每日。
具体的原油现货价格和期货价格数据可以从该原油市场的官方网站或相关金融数据库中获取。
原油宝的交易原理
原油宝的交易原理如下：
1. 原油宝是银行面向个人投资者的理财产品，投资者购买原油宝产品后，其资金将被用于购买相应的期货合约。
2. 银行作为代客理财的机构，在国际市场购买对应数量的原油期货合约，然后根据期货价格的变动来计算投资者的收益或亏损。
在交易过程中，原油宝产品的价格与实时原油价格密切相关。
3. 当实时原油价格上涨时，原油宝产品的价格也会上涨，反之亦然。
投资者可以通过购买原油宝产品来参与原油价格的涨跌，从而获取投资回报。
4. 需要注意的是，原油宝产品的投资门槛较高，且存在较高的投资风险。
投资者需要充分了解产品的特点和风险，并根据自身的风险承受能力和投资目标做出决策。
5. 原油宝的交易机制类似于期货交易，采用保证金制度、T+0交易、双向交易等方式，使投资者可以在较短时间内进行多次买卖操作。
6. 原油宝产品的收益计算方式通常包括两种：一种是按照期货价格的变动来计算收益，另一种是采用固定收益率的方式。
投资者需要根据自己的风险承受能力和投资目标来选择适合自己的产品。
7. 需要注意的是，原油宝产品的投资风险较高，投资者需要具备较高的风险意识和风险管理能力。
同时，银行也会采取一系列风险控制措施来降低投资风险，包括设置投资门槛、限制投资额度、进行风险提示等。
总之，原油宝是一种基于现货原油价格变动的交易工具，通过购买原油宝产品，投资者可以参与原油价格的涨跌。
在投资过程中，投资者需要充分了解产品的特点和风险，并根据自身的风险承受能力和投资目标做出决策。
原油宝的交易原理
原油宝的交易原理原油宝是一种金融衍生品，旨在让投资者通过购买期货合约或期权合约来参与原油市场。
它提供了便捷的交易方式，使投资者无需直接拥有原油资产即可获得投资回报。
本文将对原油宝的交易原理进行详细探讨。
一、什么是原油宝原油宝是一种受监管的投资工具，通过模拟原油期货和期权交易，向投资者提供了参与原油市场的机会。
投资者可以通过购买原油宝的份额，间接参与原油市场的波动，并从中获得盈利。
原油宝的交易原理基于期货合约或期权合约的价格走势。
二、交易原理解析1. 期货合约原油宝的交易基于期货合约。
期货合约是一种标准化合约，约定了未来某个时间点的原油交割价格和交割量。
投资者通过购买原油宝的份额，实际上是购买了期货合约的一部分。
2. 价格走势原油宝的价格走势受原油期货价格的影响。
当原油期货价格上涨时，原油宝的价格也会上涨；当原油期货价格下跌时，原油宝的价格也会下跌。
投资者可以通过分析原油市场的供需关系、地缘政治因素等因素来预测原油期货价格的走势，从而做出交易决策。
3. 杠杆效应原油宝的交易具有杠杆效应。
杠杆效应是指投资者通过少量的资本参与交易，获得的盈利或亏损相对于投入资本的比例较大。
由于原油期货价格波动较大，投资者可以通过使用杠杆来放大盈利机会，但同时也增加了投资风险。
4. 交易成本原油宝的交易成本主要包括手续费和管理费。
手续费是投资者在交易过程中需要支付给券商或平台的费用；管理费是投资者根据持有原油宝的份额支付给基金管理公司的费用。
这些成本将直接影响到投资者的实际收益。
5. 风险控制原油宝的交易涉及到一定的风险。
投资者应该根据自己的风险承受能力和投资目标来进行合理的风险控制。
可以通过严格控制仓位、设定止损点等方法来降低风险，同时也要密切关注市场动态，及时调整交易策略。
三、投资者应注意的问题1. 了解市场风险投资者在进行原油宝交易之前，应该对原油市场的基本面和技术面进行充分了解，评估市场风险。
原油市场受多种因素影响，投资者需要学会分析这些因素对原油价格的影响，以制定适合自己的交易策略。
pta期货价格与原油价格之间是什么关系
pta期货价格与原油价格之间是什么关系
从原油-MXPX-PTA-聚酯-下游产品的产业链传递因子来看，原油是PTA产业链的源泉。
根据成本驱动因素，原油价格的涨跌将影响PTA价格，进而形成PTA价格与原油价格之间的"正向变化关系"。
然而，2009年国际原油价格掀起了两波反弹浪潮，特别是自4月底以来，NYMEX原油价格现已超过每桶60美元，涨势仍在继续。
通过对PTA价格和原油价格走势的比较，发现国内PTA价格与国际原油价格之间存在着严重的偏差。
事实上，自二零零八年十二月月底以来，国内PTA价格开始与原油价格出现显著的"反向变化"关系，并持续了长达三个月的时间。
然而，在二零零七年五月到二零零七年十二月月底期间，PTA和原油价格也经历了长达7个月的重大"反向变化"。
在其他影响因素相对稳定的前提下，原油价格的影响将成为PTA价格走势的主导力量。
从历史的价格走势来看，PTA市场多次大幅上涨是受原油价格飙升的推动，原油价格的大幅上涨对PTA市场的上行效应会更大，原油价格的大幅下跌也会使下游产品市场的人随着价格的上涨而放松，PTA价格也会因成本支撑的损失而大幅下跌，不可否认的是，两者整体价格之间存在着很强的正相关关系。
橡胶期货和原油的关系 橡胶和原油有什么关系
橡胶期货和原油的关系橡胶和原油有什么关系
同样是与原油的相关性较高的品种，橡胶存在这一特性与PTA的情况有所不同。
橡胶与原油的紧密联系既受产业链层面的因素影响，又有金融因素的助推。
目前国内上市交易的橡胶品种是天然橡胶，众做周知是产自于橡胶树上的，也就是说严格意义上其应归类为农产品。
但是由于按照现代生产工艺，在生产诸如轮胎等橡胶制品时，原材料往往不仅限于使用天然橡胶，还会添加较高比例的合成橡胶作为替代品或互补品。
因此天然橡胶和合成橡胶的价格具有较高的相关性，这也就搭起了橡胶与原油的产业链桥梁。
以轮胎为例，一般情况下当天然橡胶和合成橡胶的价差超过5000元/吨时，轮胎制造商会有提高合成橡胶配方比例的成本需求，而当两者价差低于5000时，生产轮胎时则可适当提高天然橡胶的使用比率，也就是说当天然橡胶和合成橡胶的价差出现大幅变动时，会迫使其中一个的价格跟随另一个的价格走势。
2010、2011年就出现过这样的两类情况。
2010年中至2011年初，天然橡胶价格飙涨，最高时突破40000元/吨，合成橡胶业顺势跟涨，顺丁橡胶、丁苯橡胶2010年价格累计上涨64%和42%。
而2011年7月，合成橡胶因上游原料紧缺价格步步走高，与天然橡胶价差急剧萎缩，顺丁橡胶市场报价甚至一度超过海南标一胶2000元/吨，受此影响沪胶走出一波显著地上升行情。
外文翻译--原油现货和期货价格关系：协整,线性和非线性因果关系
外文题目：The Relationship between Crude Oil Spot and Futures Prices: Cointegration, Linear and Nonlinear Causality出处：Energy Economics作者：Stelios D.Bekiros , Cees G.H Diks原文:The Relationship between Crude Oil Spot and Futures Prices: Cointegration, Linear and Nonlinear Causality! AbstractThe present study investigates the linear and nonlinear causal linkages between daily spot and futures prices for maturities of one, two, three and four months of West Texas Intermediate (WTI) crude oil. The data cover two periods October 1991-October 1999 and November 1999-October 2007, with the latter being significantly more turbulent. Apart from the conventional linear Granger test we apply a new nonparametric test for nonlinear causality by Diks and Panchenko after controlling for cointegration. In addition to the traditional pairwise analysis, we test for causality while correcting for the effects of the other variables. To check if any of the observed causality is strictly nonlinear in nature, we also examine the nonlinear causal relationships of VECM filtered residuals. Finally, we investigate the hypothesis of nonlinear non-causality after controlling for conditional heteroskedasticity in the data using a GARCH-BEKK model. Whilst the linear causal relationships disappear after VECM cointegration filtering, nonlinear causal linkages in some cases persist even after GARCH filtering in both periods. This indicates that spot and futures returns may exhibit asymmetries and statistically significant higher-order moments. Moreover, the results imply that if nonlinear effects are accounted for, neither market leads or lags the other consistently, videlicet the pattern of leads and lags changes over time.Keywords: Nonparametric nonlinear causality; Oil Futures Market;Cointegration;The role of futures markets in providing an efficient price discovery mechanism has been an area of extensive empirical research. Several studies have dealt with the Lead-lag relationships between spot and futures prices of commodities with the objective of investigating the issue of market efficiency. Garbade and Silber (1983) first presented a model to examine the price discovery role of futures prices and the effect of arbitrage on price changes in spot and futures markets of commodities. The Garbade-Silber model was applied to the feeder cattle market by Oellermann et al. (1989) and to the live hog commodity market by Schroeder and Goodwin (1991), while a similar study by Silvapulle and Moosa (1999) examined the oil market. Bopp and Sitzer (1987) tested the hypothesis that futures prices are good predictors of spot prices in the heating oil market, while Serletis and Banack (1990) and Chen and Lin (2004) tested for market efficiency using cointegration analysis. Crowder and Hamed (1993) and Sadorsky (2000) also used cointegration to test the simple efficiency hypothesis and the arbitrage condition for crude oil futures. Finally, Schwarz and Szakmary (1994) examined the price discovery process in the markets of crude and heating oil.In theory, since both futures and spot prices “refect”the same aggregate value of the underlying asset and considering that instantaneous arbitrage is possible, futures should neither lead nor lag the spot price. However, the empirical evidence is diverse, although the majority of studies indicate that futures influence spot prices but not vice versa. The usual rationalization of this result is that the futures prices respond to new information more quickly than spot prices, due to lower transaction costs and flexibility of short selling. With reference to the oil market, if new information indicates that oil prices are likely to rise, perhaps because of an OPEC decision to restrict production, or an imminent harsh winter, a speculator has the choice of either buying crude oil futures or spot. Whilst spot purchases require more initial outlay and may take longer to implement, futures transactions can be implemented immediately by speculators without an interest in the physical commodity per se and with little up-front cash. Moreover, hedgers who are interested for the physical commodity andhave storage constraints will buy futures contracts. Therefore, both hedgers and speculators will react to the new information by preferring futures rather than spot transactions. Spot prices will react with a lag because spot transactions cannot be executed so quickly (Silvapulle and Moosa, 1999). Furthermore, the price discovery mechanism, as illustrated by Garbade and Silber (1983), supports the hypothesis that futures prices lead spot prices. Their study of seven commodity markets indicated that, although futures markets lead spot markets, the latter do not just echo the former. Futures trading can also facilitate the allocation of production and consumption over time, particularly by providing a market scheme in inventory holdings (Houthakker, 1992). In this case, if futures prices for late deliveries are above those for early ones, delay of consumption becomes attractive and changes in futures prices result in subsequent changes in spot prices. According to Newberry (1992) futures markets provide opportunities for market manipulation by the better informed or larger at the expense of other market participants. For example, it is profitable for the OPEC to intervene in the futures market to influence the production decisions of its competitors in the spot market. Finally, support for the hypothesis that causality runs from futures to spot prices can also be found in the model of determination of futures prices proposed by Moosa and Al-Loughani (1995). In their model the futures price is determined by arbitrageurs whose demand depends on the difference between the arbitrage and actual futures price and by speculators whose demand for futures contracts depends on the difference between the expected spot and the actual futures price. The reference point in both cases is the futures price and not the spot price (Silvapulle and Moosa, 1999).The aim of the present study is to test for the existence of linear and nonlinea causal lead-lag relationships between spot and futures prices of West Texas Intermediate(WTI) crude oil, which is used as an indicator of world oil prices and is the underlying commodity of New York Mercantile Exchange's (NYMEX) oil futures contracts. We apply a three-step empirical framework for examining dynamic relationships between spot and futures prices. First, we explore nonlinear and linear dynamic linkages applying the nonparametric Diks-Panchenko causality test, and aftercontrolling for cointegration, a parametric linear Granger causality test. In the second step, after filtering the return series using the properly specified V AR or VECM model, the series of residuals are examined by the nonparametric Diks-Panchenko causality test. In addition to applying the usual bivariate V AR or VECM model to each pair of time series, we also consider residuals of a full five-variate model to account for the possible effect of the other variables. This step ensures that any remaining causality is strictly nonlinear in nature, as the V AR or VECM model has already purged the residuals of linear dependence. Finally, in the last step, we investigate the null hypothesis of nonlinear non-causality after controlling for conditional heteroskedasticity in the data using a GARCH-BEKK model, again both in a bivariate and in a five-variate representation. Our approach incorporates the entire variance-covariance structure of the spot and future prices interrelationship. The empirical methodology employed with the multivariate GARCH-BEKK model can not only help to understand the short-run movements, but also explicitly capture the volatility persistence mechanism. Improved knowledge of the direction and nature of causality and interdependence between the spot and futures markets, and consequently the degree of their integration, will expand the information set available to policymakers, international portfolio managers and multinational corporations for decision-making.The remainder of the paper is organized as follows. Section 2 briefly reviews the linear Granger causality framework and provides a description of the Diks-Panchenko nonparametric test for nonlinear Granger causality. Section 3 describes the data used and Section 4 presents the results. Section 5 concludes with a summary and suggestions for future research.Figure 1 displays the spot and future price and returns time series. The following notation is used: “WTI Spot” is the spot price and “WTI F1”，“WTI F2”，“WTI F3” and “WTI F4”are the futures prices for maturities of one, two, three and four months respectively. Descriptive statistics for WTI spot and futures log-daily returns are reported in Table 1. Specifically, the returns are defined aswhere Pt is the closing price on day t. The differences between the two periods are quite evident in Table 1 where a significant increase in variance can be observed as well as a higher dispersion of the returns distribution in Period II reflected in the lower kurtosis. Additionally, Period II witnessed many occasional negative spikes as it can be also inferred from the skewness. The results from testing nonstationarity are presented in Table 2.Specifically, Table 2 reports the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test for the logarithmic levels and log-daily returns. The lag lengths which are consistently zero in all cases were selected using the Schwartz Information Criterion (SIC). All the variables appear to be nonstationary in log-levels and stationary in log-returns based on the reported p-values. Table 1 also reports the correlation matrix at lag 0 (contemporaneous correlation) for both periods. Significant sample cross-correlations are noted for spot and futures returns indicating a high interrelationship between the two markets. However, since linear correlations cannot be expected to fully capture the long-term dynamic linkages in a reliable way, these results should be interpreted with caution. Consequently, what is needed is a long-term causality analysis.In the present paper we investigated the existence of linear and nonlinear causal relationships between the daily spot and futures prices for maturities of one, two, three and four months of West Texas Intermediate (WTI), which is the underlying commodity of New York Mercantile Exchange's (NYMEX) oil futures contracts. The data covered two separate periods, namely PI: 10/21/1991-10/29/1999 and PII: 11/1/1999-10/30/2007，with the latter being significantly more turbulent. The study contributed to the literature on the lead-lag relationships between the spot andfutures markets in several ways. In particular, it was shown that the pairwise VECM modeling suggested a strong bidirectional Granger causality between spot and futures prices in both periods, whereas the five-variate implementation resulted in a uni-directional causal linkage from spot to futures prices only in PII. This empirical evidence appears to be in contrast to the results of Silvapulle and Moosa (1999) on the futures to spot prices uni-directional relationship. Additionally, whilst the linear causal relationships have disappeared after the cointegration filtering, nonlinear causal linkages in some cases were revealed and more importantly persisted even after multivariate GARCH filtering during both periods. Interestingly, it was shown that the five-variate implementation of the GARCH-BEKK filtering, as opposed to the bi-variate, captured the volatility transmission mechanism more effectively and removed the nonlinear causality due to second moment spillover effects. Moreover, the results imply that if nonlinear effects are accounted for, neither market leads or lags the other consistently, or in other words the pattern of leads and lags changes over time. Given that causality can vary from one direction to the other at any point in time, a finding of bi-directional causality over the sample period may be taken to imply a changing pattern of leads and lags over time, providing support to the Kawaller et al. (1988) hypothesis. Hence it can be safely concluded that, although in theory the futures market play a bigger role in the price discovery process, the spot market also plays an important role in this respect. These conclusions, apart from offering a much better understanding of the dynamic linear and nonlinear relationships underlying the crude oil spot and futures markets, may have important implications for market efficiency. For instance, they may be useful in future researchto quantify the process of market integration or may influence the greater predictability of these markets.An interesting subject for future research is the nature and source of the nonlinear causal linkages. As presented, volatility effects may partly account for nonlinear causality. The GARCH-BEKK model partially captured the nonlinearity in daily spot and future returns, but only in some cases. An explanation could be that spot and futures returns may exhibit statistically significant higher-order moments. A similar result was reported by Scheinkman and LeBaron, (1989) for stock returns. Alternatively, parameterized asymmetric multivariate GARCH models could be employed in order to accommodate the asymmetric impact of unconditional shocks on the conditional variances.外文题目：The Relationship between Crude Oil Spot and Futures Prices: Cointegration, Linear and Nonlinear Causality出处：Energy Economics作者：Stelios D.Bekiros , Cees G.H Diks译文：原油现货和期货价格关系：协整，线性和非线性因果关系摘要本文研究探讨原油现货价格日报价和西德克萨斯中质油（WTI）距到期1个月，2个月，3个月，4个月的期货价格的线性及非线性关系。
商品期货分析--以原油期货为例
个人理财期货作业商品期货----以原油期货为例一．商品期货基本内容1. 定义商品期货是指标的物为实物商品的期货合约。
商品期货历史悠久，种类繁多，主要包括农副产品、金属产品、能源产品等几大类。
2. 商品期货投资的特点(1)以小博大。
投资商品期货只需要交纳5%～20%的履约保证金，就可控制100%的虚拟资金。
(2)交易便利。
由于期货合约中主要因素如商品质量、交货地点等都已标准化，合约的互换性和流通性较高。
(3)信息公开，交易效率高。
期货交易通过公开竞价的方式使交易者在平等的条件下公平竞争。
同时，期货交易有固定的场所、程序和规则，运作高效。
(4)期货交易可以双向操作，简便、灵活。
交纳保证金后即可买进或卖出期货合约，且只需用少数几个指令在数秒或数分钟内即可达成交易。
(5)合约的履约有保证。
期货交易达成后，须通过结算部门结算、确认，无须担心交易的履约问题。
3 .我国上市的商品期货品种目前，我国经中国证监会的批准，可以上市交易的期货商品有以下种类。
（1）上海期货交易所：铜、铝、锌、天然橡胶、燃油、黄金、钢材期货。
（2）大连商品交易所：大豆、豆粕、豆油、塑料、棕榈油、玉米、pvc期货、焦炭。
（3）郑州商品交易所：小麦、棉花、白糖、pta、菜籽油、稻谷期货、甲醇期货。
4. 商品期货的价格一．理论价格根据无套利定价原理，商品期货的价格F为：F=Se(r+u-y)(T-t)其中S表示标的资产现货价格，r表示无风险市场利率，u为每单位储存成本为现货价格的比率，y表示便利收益率，T为期货到期时间。
二．实际价格影响因素商品期货不同于金融期货，其价格还受到其他一些因素的影响：（1）供求关系；供求关系是影响商品价格最基本的因素，许多其他因素都是通过影响供求关系进而影响商品价格。
期货交易也是市场经济的产物，因此，它的价格变化受市场供求关系的影响。
当供大于求时，期货价格下跌；反之，期货价格就上升。
（2）经济周期；在期货市场上，价格变动还受经济周期的影响，在经济周期的各个阶段，都会出现随之波动的价格上涨和下降现象。