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华商基金范文1
自2007年旗下首只基金成立至今，截至目前，仅仅四年多的时间，华商基金资产管理规模即增长了10倍，从2007年中的30亿元增长到2011年三季度末的313亿元，一举跻身中等规模基金公司行列。
近几年来，华商基金的综合实力与资产管理能力备受肯定，多次荣获专业机构大奖，在2009年、2010年表现更为突出，表明华商基金在短时间内已完成公司发展质的飞跃，成为耀眼的基金业明星。
而在经历了公司的高速发展之后，2011年初，华商基金提出全面梳理、深化管理、夯实基础、稳健发展的公司发展战略，一年内公司治理上了一个新的台阶。
全面规划 公司治理上新台阶
根据市场及行业的整体形势以及后续发展的需要，2011年华商基金将工作重点从2010年的飞速发展、跳跃增长转向2011年的苦练内功、夯实基础上，确定了“全面梳理、流程再造”的工作主线条。
制度体系建设是公司内控管理的重要基础，结合长远发展规划，华商基金大力加强制度建设，内容涉及特定客户资产管理业务、监察稽核、投资、研究、交易、产品开发、信息技术、人力资源、财务管理等多个方面；同时，对公司的制度体系进行了有针对性地、分层次地梳理。
根据公司基业长青的发展规划，遵循制度化、专业化、市场化的基本原则，华商基金聘请了知名人力资源咨询公司，帮助公司建立了岗位职级管理体系，建立了员工职业发展生涯规划，完善了公司人力资源管理模块。
随着基金产品数量的增加和规模的扩大，华商基金2011年全面升级更新公司投资交易系统，加大了对基金投资风险控制的支持，为公司的后续发展提供了强有力的保证。
在“自主开发、量身打造”的信息技术建设思想指导下，公司独立建设完成客户关系管理系统，为市场完善营销、客户服务等工作提供有力支持。
完善产品线 拓展新业务
2011年，在不断深化公司制度建设、梳理工作流程的同时，在产品线的完善和新业务的拓展方面，华商基金同样不遗余力。
除了陆续发行新基金，完善公募基金产品线，大力发展专户，华商基金还为投资者提供了多元化的投资选择。
华商基金组建了阵容强大、经验丰富的绝对收益投资团队，团队成员多数来自于财务公司、保险公司等绝对收益机构，平均证券从业年限8年以上，具有丰富的绝对收益经验，经历过不同的市场情况、有着对不同市场下投资的切身感受，同时要多方考察验证过去多年的资产管理中业绩，历史业绩表现优秀。
特别值得强调的是，华商基金在产品开发上充分挖掘投资经理的投资思想，反复论证同一产品系列的设计理念，力求兼顾市场需求和不同渠道客户的价值和理念偏好。
2011年市场持续低迷，各大基金管理公司的专户理财业务几乎全面亏损，各类承诺高收益的信托产品、银行理财产品、民间高利率借贷资金分流了大批高端客户。
为了拓展新业务，华商基金积极深入渠道，培育市场信心，截至目前，华商基金已经成立专户“一对多”产品两只，目前正在发行产品有3只。
精耕细作 完善公司投研体系
近两年来，特别是2011年，华商基金进一步对投研队伍建设进行了快速、有力的扩充。公司在人力配置上向投研大力倾斜，目前基金经理有9人，行业研究员人数超过30人，分为宏观策略、金融工程、金融地产、工业、大宗商品和消费、TMT等六个大组，基本实现了行业的全覆盖。优秀的平台能吸引更优秀的人才，这些人才的加入反过来又增强了这个平台的力量，让华商基金的投研力量更加稳定。
华商基金对于投研分置下投研团队的精诚合作、高效沟通进行了深入彻底的讨论和沟通，对于投研团队的考核与激励进行了国内外范围的展示和分析，列示了目前国内基金投研摩擦以及解决摩擦的办法，力图以最快、最大、最直接的方式将目前的投研紧密配合状态转化为投资业绩，对于投研团队建设与人才培养以及塑造投研团队的文化进行了提出了明确的规划。
根据资本市场运行态势和公司战略发展规划，为积极拓展新业务领域，丰富公司产品储备、加大产品开发力度和提高产品创新能力，加强金融工程对投资研究的支持力度，2011年华商基金组建了量化投资部，在产品规划建设、产品设计上报方面取得明显的进展，金融工程支持投研的力度突出，市场择时模型、基于动量的选股模型和主动量化结合的研究体系正在逐步建立和实践运用，为公司发展建立了产品、研究的蓄水池和长足发展支持平台，为公司的战略规划建立了发展的基础。
不断拓展 提升市场竞争力
2011年，国外欧美债务危机此起彼伏、市场震荡，国内宏观经济增速也出现明显放缓，A股市场随之出现震荡下挫的行情，受此影响，基金行业也遭遇了一定的净赎回，新发基金份额同时出现下滑。
在此种市场环境下，华商基金发行新基金2只，共募集资金46.28亿元。另外，华商基金在专户产品的发行上也取得了不错的成绩，目前已经成立的两只专户产品共募集资金近亿元。华商基金发展6年来树立的专业投资品牌形象，得到投资者的认可。
面对弱势市场下投资者信心的缺失和基金首发规模的下降以及成本的上升，华商基金及时调整管理思路深入拓展定投业务，推动市场工作在弱市中取得突破。
截至2011年三季度末，公司定投业务新增开户数为23.57万户，通过定投申购总金额达29.13亿元。
华商基金积极拓展与渠道的深度合作，不断提升自身的竞争力。截至2011年末，与华商基金正式合作渠道共计62家。在建行总行关于2012年全年营销计划的“基金服务万里行”调查问卷中，华商基金公司的渠道服务工作获得了建行各省行的高度认可。
华商基金范文2
IPO不会分流市场资金
南方基金认为，IPO重启可能带来成长股的系统性下跌，其中符合转型方向且业绩能保持高增长的领域，如果跌幅较大可以逢低增加配置。展望2014年，市场格局会发生很大的变化，价值股和成长股均有表现的机会。挖掘低估值、业绩增长稳定的白马股，把握政策热点，抓住改革受益个股，是行之有效的投资策略。2013年成长股大幅上涨，创业板呈现鸡犬升天的格局，而2014年成长股行情将出现分化，一些受益于经济转型、真正具有成长性的个股依然有进一步创新高的机会，而多数伪成长股将出现大幅调整。
大成基金：
维持整体仓位中性判断
大成基金表示，年末国内外综合因素下形成的利率冲击，是指数大幅波动的重要原因。虽然在金融机构普遍负债端成本提升背景下，利率提升是长期趋势，但是短期内，政策面对极端情况反应较慢，也是造成市场波动的因素。在无法形成对于经济和流动性方向的合理预期前，股市方向不明，应保持均衡的配置，继续维持整体仓位“中性”判断。行业配置方面，继续看好业绩确定性高的汽车和家电行业，以及受益通胀、盈利稳定、具较强防御性的食品饮料、农林牧渔和餐饮旅游行业。
宝盈基金：
2014年总体偏乐观
宝盈基金指数认为：2014年总体偏乐观。经济方面，未来三年将有6.5%—7%的潜在增长速度。2014年信用风险的爆发是有可能会出现的。长期来看，一个国家能提供10%相当于无风险利率的收益水平是很难维持的。同时也期待着中国的信用风险爆发以后，市场真正迎来一个比较长一点的牛市。此外关于改革，2014年应该关注它的落地。所谓的落地，不单是要有三中全会的指引，不单是需要有各个部委大的方向，还需要知道具体事项里面具体的操作方法。
华商基金：
华商基金范文3
普涨单边市出现概率小
华商基金认为，今年出现普涨的单边市概率比较小。从宏观经济层面，经济疲软依然持续，宏观数据继续探底；从资金面角度，流通市值处于高位，场内资金不足以支撑大幅上涨；同时IPO重启等事件性因素对大盘依然承压，因此A股目前不具备普涨的条件。
华商基金表示，今年的市场将保持情绪化，震荡格局仍然持续。但是从大类资产配置的角度，股市值得关注。黄金现在处于明显的下跌周期，房地产也已经出现拐点，信托产品也将受制于违约风险。因此，股市在财富管理中是优势资产。股市中一定有一部分资金较为灵活，在不同的资产中做腾挪，因此，只要有赚钱效应，比如热点板块，则股市仍然有可为之处。
万家基金：
整体配置以防御为主
IPO此次重启后，发行将常态化，监管层不会调控发行节奏，由发行人一年内自主选择发行窗口。目前过会和待审企业合计600家左右，估计募集资金规模在3300―3800亿元，对市场构成比较大的负面影响。
此外，成长股还面临全球创新暂歇的问题。在过去几年中每年都有比较大的创新，如2010年的苹果，2011年的云计算，2012年的大数据、页岩气，2013年的移动互联、特斯拉。2014年到目前为止，市场似乎没有找到新的重量级的“故事”，有的是又重新回到苹果链中去找机会，总体上产业之风没有过去几年来的强，这是更深层次的缺憾。成长卷土重来必须要有新的集聚人气的创新主题。
海富通基金：
二季度或将宽幅震荡
海富通基金指出：经济疲弱和业绩压力促发市场乐观情绪降温，市场关注重点从小市值公司开始向大盘蓝筹兼顾，但是大盘蓝筹缺乏持续上涨的动力。预计上证综指和创业板二季度都将呈现宽幅震荡的行情。
债市方面，海富通基金认为，从基数货币的来源看，5月银行体系流动性并不乐观。而随着财政存款的季节性上升，继续对基本货币形成回笼，公开市场操作更多是平滑短期流动性分布。而从整体市场流动性格局看，即使在4月末，略紧的资金面格仍表现为结构性，即短期资金需求大，长期资金供应多，显示出市场机构对于未来流动性的预期良好。
大成基金：
货币政策向实质性转变
华商基金范文4
简单地说，就是利用基于数据模型的量化投资策略运作的基金。基金公司宣传此类产品时，习惯于用“电脑+人脑”进行解释。
从1971年巴克莱投资管理公司发行全球第一只定量投资产品至今，量化投资已走过30年历程。
凭借着良好的业绩表现，这一投资方法已占据全球投资30%的江山，成为主流的投资方法之一。其中著名的大基金自成立起至2006年的17年间，年化收益率达到38.5%。
然而，近两年来，量化基金在全球的业绩并不理想。次贷危机之后，量化基金一直举步维艰。
国内量化基金的兴起，正是在次贷危机之后。
截至目前，国内已成立的采用量化策略的基金有12只，其中9只自2009年以来成立。它们整体面临业绩不尽如人意的尴尬，据《投资者报》数据，它们的年复合增长率为11.78%，远低于平衡类、价值类、成长类基金。
量化基金成败，最关键是量化模型的有效性和投资纪律的执行情况。然而，国内已有的量化基金两方面均无太大优势。
一方面，模型相对较原始，量化投资策略要么机械地借鉴国外已经公开的模式，要么基于基金公司自有的多因子模型；另一方面，与海外量化基金一样，具体的模型并不会公开，这样投资纪律便无处考察。
从现有的几只量化基金过往业绩看，长期业绩较优异的是上投摩根阿尔法，自成立以来，年复合增长率达到35%，算得上是量化基金的龙头。
量化模型无亮点
投资模型是量化基金最核心的竞争力。
定量基金经理基于对市场的理解，提炼出能够产生长期稳定超额收益的投资思想，并用历史数据验证其正确性，再由系统根据提炼出的投资思想，在全市场挑选符合标准的股票，并通过对收益、风险的优化，建构最优股票组合。
“对于中国这样的新兴市场，量化投资的关键是能否根据市场特点，设计好的投资模型。”接受《投资者报》记者采访时，上海一位从事量化投资的基金经理说道。
然而，已有的量化基金中，大多简单地利用国外已公开的模型，或是用基金公司自有的一些简单模型，在考察市场的有效性上普遍比较欠缺。
如中海量化策略和南方策略优化在行业权重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。
这种模型现是华尔街主流模型，亦是高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具。
BL模型利用概率统计方法，将投资者对大类资产的观点与市场均衡回报相结合，产生新的预期回报。即由投资者对某些大类资产提出倾向性意见，模型根据投资者的倾向性意见，输出对该大类资产的配置建议。
然而，在国内市场信息搜集等方面局限性较大的情况下，该系统到底是否有效还仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，有待探讨。
国内量化基金模型还具有同质化特点，表现在对个股估值等方法的应用上，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等。
另外，模型是量化产品背后“不能说的秘密”，虽然基金契约中对要采用的量化模型做了模糊介绍，作为靠“执行纪律”取胜的产品，实际运作是否执行到位，也无处查证。
量化基金业绩平淡
量化基金的优点首先在于，通过具体的经济模型对经济复苏行业评估并进行行业权重配置，将基金经理的投资理念与分析有效结合。
其次，覆盖全市场，避免因基金经理个人偏见或经理不足造成选择范围局限。
再次，通过基金经理精细化投资运作，较好把握细微的结构性投资机会。
或许是因为模型简单雷同，以及没有较好体现A股的特征，比如说波动性、“政策市”等，现有的量化基金整体业绩优势并不明显。
根据《投资者报》数据，可比较的6只“人脑+电脑”量化产品的年复合增长率为11.78%，低于“人脑”管理的趋势类、回报类、价值类、平衡类（年复合增长率均超过18%）。
今年以来，所有量化基金中，超越指数的仅有采用量化投资的富国沪深300增强指数型基金，截至4月1日，回报率为6.94%。
而在估值修复行情中，以对估值有量化指标要求的华商动态阿尔法、国泰金鼎价值精选、嘉实量化阿尔法大幅跑输业绩大盘，取得负收益，净值分别下跌7.2%、6.7%和4%。
上投摩根阿尔法领衔
从已成立的采用量化策略投资的基金中，年复合增长率大幅超过平均值的仅有上投摩根阿尔法，为35%。但这与该基金是较早采用量化策略的基金之一，成立于2005年10月，经历过2006、2007年的大牛市行情有一定关系。
截至去年底，该基金资产规模44亿元，自成立以来的回报率为425%。该基金受到机构投资者的青睐，持股2.9亿份，占基金总份额的21%。
近两年的市场表明，价值投资和成长投资在不同的市场环境中都存在各自的发展周期，并呈现出一定的适应性。而上投摩根阿尔法量化模型适应了这一市场特点。
华商基金范文5
中国甚至提出了打造全球供应链“第一梯队”的宏伟目标，利好政策更是接踵而至，这其中金融则成了主要抓手，也是中国当下发展供应链，再造国际贸易中心优势，推动中国企业更深、更广融入全球供应链体系的中坚力量。
供应链金融快速发展
对于发达国家供应链，金融既是产业链发展最强动能，也是打通产业链上下游最好通路。美国供应链在工业领域起步就注重背后金融力量的推动，目前供应链金融已从银行主导逐渐发展到产业核心企业主导阶段，而参照美国经验，供应链金融在中国的未来空间，无论是在产业链改革的需求，还是在金融科技创新发展方面都将远大于美国。
国内供给则改革深入推进、产业转型升级迫切与金融压抑、金融短板突出的博弈进程中，供应链金融无疑拥有着广阔的前景，潜力巨大，供应链金融的创新，不仅仅体现在企业融资方面，更重要的是整合产业链上下游资源，产生协同发展效应，增强产业的整体实力，这既与经济全球化发展一脉相承，也是供应链发展到成熟形态后的自然衍生产物。
毋庸置疑，未来产业供应链发展必须实现“商流”、“资金流”、“信息流”等的多流合一，而供应链金融是实现这一目标的最佳途径。
供应链金融通过核心企业资金、资源优势，解决了产业链上中小企业“资金流”问题，增强了企业发展核心动能。其次，这种跨界融合和协同发展服务模式，重塑了市场经济血脉和神经，打通产业链上下游之间的“商流”、“物流”以及信息流，实现了产品从设计到生产、以及销售服务的全过程高效协同生态。
以产业链管理服务、现代金融创新为依托，打造出具有现代化市场竞争力的高端产业集群体系，是提升中国国际话语权的重要任务。
供应链金融的兴起在于其能快速、有效的解决传统供应链中的产融分离以及融资问题。在传统产业链中，上下游的中小企业特别是经销商，经常面临资金周转难、贷款难等问题，这极大限制了其进一步扩大市场的能力。而作为产业链核心的大型企业集团，市场、品牌、资源、资金优势明显，为产业链中小游企业提供亟需的金融服务，有利于实现产业链协同发展，共同做大产业链市场蛋糕。
巨头齐聚供应链金融
去年以来，巨头在供应链金融领域的发力日渐明显。
前不久，阿里“码商成长计划”，全面赋能个体工商户极小微群体，其中供应链金融服务（赊购贷款、循环信用贷等）是重中之重。
腾讯旗下微众银行着力打造基于税务数据和社交数据的小微信贷产品“微业贷”，试图将其培育成继“微粒贷”之后下一个现象级爆款互金产品。
建设银行全面践行“双小”普惠金融战略，建成了能适应小微金融场景的“小微快贷”产品体系，因此董事长田国立的最近表态才能如此高调：“发展普惠金融业务不是靠良好的愿望，而是要靠能力。”
此外，弘翼财富也在不断深耕自身生态的供应链金融体系，研究出一套独特的风控体系，为企业打造快速便捷的融资服务。由此可见，精确瞄准解决小微企业金融痛点和难点几乎成为供应链金融服务商的共同主题和共通战略。
风控科技化
当前中国供应链金融已经全面进入智慧供应链金融新时代，其标志就是金融科技对于供应链金融风控体系的全面赋能。
当前最重要的金融科技包括五项：ABCD+I，即AI人工智能、BLOCK-CHAIN区块链、CloudComputing云计算、Big-Data 大数据、IOT物联网。其赋能要点如下：
一是云计算是基础。云计算技术可以大幅降低各种市场主体的数据化运营成本，方便云端平台收集聚合数据，这是大数据技术的前提。
二是大数据技术是关键。在供应链金融场景中，基于大数据的分析审核核心企业的资质和评估还款能力，从而提高放款融资的速度并达到供应链体系内的风险平衡。
三是物联网技术是数据源的有益补充。例如，通过传感、导航、定位等技术方式，在仓储和货运环节来控制交易过程，提高终端交易的真实性通过物联网平台，打通资金融通、资源需求，实现现代物流与现在信息系统的高度融合，形成信息共享。
四是人工智能技术的广泛应用。未来在供应链金融领域，可利用人工智能、机器学习、深层分析，并加载传感器等物联网进一步丰富动态数据湖，定期自动更新客户画像，主动给优质客户提升授信额度。
五是区块链技术的深度嵌入。供应链金融需要多方合作，数据也来源于多方面，可以利用区块链来搭建场景。利用区块链具有分布式存储、数据公开透明、不可篡改、身份安全等特征，创造信任环境。
华商基金范文6
投资者参与商品市场投资,主要出于以下原因:第一,商品投资可以很好地抵抗通货膨胀。金融投资的商品在一揽子商品中占有很大的比例,因此商品投资收益同通货膨胀率有着很大的相关性。第二,优化投资组合。Gorton和Rouwenhorst研究发现,商品合约同股票有着相似的平均收益,但对于经济周期的不同时段,商品合约的收益与股票和债券的收益不同;并且商品投资收益波动性比股票和债券小得多[2]。第三,投资商品可以对冲风险。比如投资商品期货可以对冲汇率等变动的风险[3]。对于机构投资者的商品市场投资,研究主要集中于商品投资收益的表现上,其中多以衍生品市场的商品期货合约投资为样本。Chopra等研究了等权重商品期货的抵抗通货膨胀和提高组合表现的作用,发现商品期货投资收益对未预期到的通货膨胀有着正相关,而且增加商品期货投资能够降低资产组合波动而不影响收益[4]。商品期货和股票有一定的相关性,KennethA.Froot将房地产、商品期货和股票的收益进行对比,发现商品期货比房地产和股票投资更能有效对冲未预期到通胀风险[5]。Gorton和Rouwenhorst的研究还发现,商品期货不仅与通货膨胀、未预期到的通货膨胀有相关性,还与预期到的通货膨胀的变化有相关性[2]。
对于商品投资收益表现良好的原因分析,比较有代表性的是Georgiev利用1990年至2001年间GSCI指数来研究直接投资商品期货的风险收益特性,认为之所以商品期货投资收益表现良好,一是对未预期到的通胀表现良好,二是当现货价格波动时,“滚动”的期货合约有正的收益[6];Nij-man和Swinkels从投资组合有效前沿角度给出了商品期货良好表现的原因,他们利用均值—方差模型研究发现商品期货可以改变养老金的有效前沿,从而改善投资组合[7]。多数研究宏观因素对实体经济的影响一般是以债券市场和股票市场为样本的,Balduzzi,Ed-win,Elton和Green发现美国国债价格受多种宏观经济因素的影响,如通货膨胀率、失业率等[8]。对于大宗商品和宏观经济因素的关系,TangKe和XiongWei认为,金融化的商品价格越来越受到市场因素的影响,宏观经济指标变动会对商品价格产生影响[9]。Roache和Rossi研究了商品价格对宏观经济消息的反应,在剔除了美元的影响因素后,对利好消息和利空消息对商品价格的影响做了实证分析,对于不利经济消息的,贵金属金却有着最显着的避险功能[10]。现有的文献对于此轮商品价格上涨的原因做了分析,指出机构投资者参与商品市场推高了商品价格,并且对商品投资收益的表现做了分析,认为对于优化投资组合而言,持有商品投资非常重要。但对于商品金融化的形成背景、形成机理和市场表现特点等的研究相对较少。本文运用总供给—总需求模型来试图说明。
二、宏观因素的传导机制
金融化的一般概念就是把可交易的价值物品转换成金融工具或金融衍生品的经济系统或经济过程,使人们更加容易进行金融交易。商品金融化的发展是以经济金融化为背景的,弗里德曼等芝加哥学派新自由主义和自由市场理论的提出,为金融体系和银行放松监管提供了理论基础。Palley分析了美国债务的变化,他认为美国债务规模扩大化可以充分说明经济金融化的发展,20世纪70年代,经济金融化开始[11]。在之后的年份里,许多国家都经历了结构性转换,金融交易量显着增长,金融业获利巨多,大量投资者开始进行金融资产投资,这反映出了世界经济的金融化。经济金融化的主要影响表现在金融业部门的产值在不断变大,金融部门的利润与非金融业利润比值在不断增加,资本份额产生变化,利息份额增加。经济政策也倾向于金融化,比如全球化政策主张各国放松资本控制,诸多提倡私有化、减税和放松管制的政策都推动了金融化的发展。商品金融化形成的根本原因是参与到商品市场的货币量增多了,这些货币量超出了一般的需求范畴,在商品市场上进出,对商品价格造成影响,使商品价格变化容易受到供求以外的其它因素的影响。各国都有自己的货币政策和财政政策,比如美国一直实行着量化货币政策,不断向市场投放货币量,会对商品市场产生一定的影响。李稻葵和张双长认为资产价格对家庭消费、企业投资、金融机构借贷和中央银行货币政策都有重要影响,从而在分析产品价格时不能忽略资产价格。他们以资产价格为核心创建了新宏观经济分析框架[12]。资产价格可以通过托宾Q效应、资产负债表效应和财富效应等对投资和消费产生正的影响,从而当资产价格上升时,对总产出有着正的影响。而在商品市场上,商品价格并不是单一的价格,而是由多个市场决定的,比如衍生品市场和现货市场都可以影响商品价格。
三、宏观经济因素与商品价格关系分析
从理论上而言,金融机构会对宏观经济因素做出反应,调整其投资组合,进而影响投资组合中商品的投资,对商品价格造成影响,从而宏观经济因素间接作用到商品市场上。我们采用协整向量自回归﹙VAR﹚模型来分析变量间的长期关系和短期动态调整,VAR模型是把多个变量当成一个系统来回归。对于宏观经济因素,我们可以选取国内生产总值﹙GDP﹚、货币供给量﹙M2﹚、股票市场﹙Stock﹚、利率﹙Rate﹚和消费者物价指数﹙CPI﹚来观察宏观经济因素的变化对大宗商品价格﹙Y﹚变化的影响。大宗商品我们选取比较有代表性的原油和小麦,数据选取从1993年1月到2012年12月的美国经济数据,其中2011年1月和2月的商品价格数据缺失。首先利用STATA软件对各时间序列进行ADF平稳性检验,发现各时间序列一阶差分序列平稳,其中d_m2表示M2的一阶差分,其余类推。五、商品市场金融化的表现形式随着商品金融化的发展,商品市场越来越体现出金融化的特征。周丽娜指出,商品不仅有其本质的商品属性,而且还有金融属性,商品交易过程中金融因素的参与使得商品的金融属性得以体现[13]。商品的商品属性指的是商品的使用价值,金融属性是商品在交易过程中产生的收益性、流动性以及安全性等。在商品金融化背景下,商品市场的具体表现形式可以从衍生品市场和现货市场来观察。
(一)商品衍生品市场金融化
1.商品交易主体的金融化商品交易主体的金融化主要是指金融机构参与商品交易,商品交易主体不再仅仅是简单的实物商品交割的买卖双方,金融机构参与商品期货买卖后使得商品价格不再仅仅由供需等基本因素决定,还受到各种金融因素的影响。以往的期货市场参与者主要有套期保值者和投机者,现在出现了一种新的投资者———指数投机者[14]。指数投机者一般只持有多头头寸,采取买入并“滚动”持有的策略。如果商品指数上升,则指数投机者获利。商品期货合约没有实际产出,唯一获利来源是期货合约价格的上涨,购买商品期货指数被认为是一种投机行为。通过对比可以分析套期保值者、传统投机者和指数投机者的特点。Masters和White指出,商品﹙甚至是指数内﹚的现货价格指数受到即将到期的期货合约价格的影响[15]。通常是现货市场上供给短缺或者投机需求过剩导致期货价格上升,而最近的价格上涨却有相反的趋势,期货价格会高于现货价格许多,说明有投机力量主导着市场。我们可以从CFTC划分的商业头寸和非商业头寸的变换来观察。图7分别为1995年、2000年、2005年以及2010年末纽约期货交易所铜的商业头寸与非商业头寸的情况。2000年以前,商业头寸与非商业头寸之间的比例基本上保持稳定,在20%~30%之间,然而进入2000年以后,非商业头寸迅速增加,投机者大量进入大宗商品的衍生品市场,遇到金融危机后非商业头寸的比例又有所下降,但总体来说还是处于历史上的高位,可以说,投机者作为市场参与者,他们的作用变得越来越大。图7说明投机者的角色正变得越来越重要,指数投机者把商品期货合约当作对冲通货膨胀优化投资组合的工具,当越来越多的金融机构参与到指数投机者当中时,商品价格表现与投资组合其它资产的关系就越密切,指数投机者的存在与发展推动了商品金融化的发展。
2.商品交易机制的金融化在衍生品市场上,新技术的发明和发展为推动商品金融化起了重要的作用,我们可以从以下的描述中探寻商品交易机制的金融化表现。交易指令化。比如商品期货交易可以在期货交易所内进行,也可以在场外市场进行。客户在按规定足额缴纳开户保证金后,即可开始交易,进行委托下单,通过指令完成交易。常用的交易指令有市价指令、限价指令、止损指令、取消指令等。在正式交易时,客户可以通过书面、电话或者互联网下单。交易指令的出现大大降低了交易的成本,缩短了交易的时间。价格形成自动化。商品期货合约价格的形成方式主要有公开喊价方式和计算机撮合成交两种。公开喊价属于传统的竞价方式,靠的是人力,速度较慢。计算机撮合成交是一种计算机自动化交易方式,是指期货交易所的计算机交易系统对交易双方的交易指令进行配对构成,其特点是生成的价格准确、连续。程序化交易。程序化交易主要是通过计算机系统进行某种约定的条件形成证券组合,并且构建组合交易指令,实现自动下单的交易过程。利用程序化交易,主要是为了进行风险管理和成本管理,在风险管理方面,程序化交易可以设置盈利率和止损率,系统可以自动完成,在成本控制方面,可以在交易后时时监控损益和保证金要求,动态管理保证金。另外,在期权交易市场上,也出现了以商品期货合约为标的的期权交易类型,在互换市场上也不断有新的商品互换类型出现,使商品价格固定在约定水平上。这些都是商品金融化带来的交易机制的变化。
(二)商品现货市场金融化
1.现货交易的类期货化﹙1﹚现货仓单标准化。同期货合约一样,现货市场的仓单也是标准化的,其内容是预先规定好的。以现货标准仓单为交易标的,可以通过计算机网络实现同货异地同步交易,把有形市场和无形市场结合起来。现货仓单的标准化,使得产品质量得到了保证,避免了假冒产品。﹙2﹚现货物流标准化。现货仓单的标准化在一定程度上促进了现货物流的标准化。现货物流单据票据的标准化,可以实现信息的有效采集,将管理工作规范化和标准化,是进行现货仓单网上交易的基础标准,也可以实现对现货交易进行有效宏观监控。现货物流标准化对现货物流成本和效益有着重大的影响,参与现货交易的成本降低,其效益相应的获得提高。﹙3﹚网上交易集中化。现货电子市场交易有着严格的市场交易制度,所有的交易最终在网上集中完成。大宗商品电子交易也称网上现货交易或现货仓位交易,是采用计算机网络组织同货异地、同步集中竞价、统一撮合、统一结算、价格行情实时显示的交易方式。
