棉花期货季节性规律挖掘及应用

　　本文将采用X12季节调整法将季节性因子提取出来对郑棉期货相关指数进行分析，以便掌握棉花期货价格的季节性规律。

　　本文主要选取郑棉指数（2004.6-2017.9）月度收盘价为原始数据为研究对象，对棉花价格季节性波动规律进行分析。考虑到郑棉期货兼具金融属性和商品属性，本文也将分析棉花期货的现货指数（2004.7-2017.9）和基差（2004.7-2017.9）的季节性规律。考虑到国外棉市市场化程度更高且样本更多，本文也将分析美棉期货指数（1959.6-2017.9）及外棉指数Cotlooka指数（1993.6-2017.9）的季节性规律。

　　综合郑棉期货期现货、基差、外棉期现货指数的季节性挖掘，全球棉市期现货体现出一致的特征是：年中（6-8月）淡季易跌，11月份收割低点易跌，12月份容易形成修复性的反弹。国内棉花市场的季节性规律的特殊之处：棉花基差全年容易呈现n型的形状：年中淡季棉花现货更为坚挺，基差偏高。12-2月份现货偏弱但期货容易出现飙升，基差持续走弱，这与基本面关系不大，或与资金推动相关。中国商品市场和股市在春节前后容易出现春季行情，启动时间点各有不同。

　　季节性规律不能机械使用，需结合基本面进行分析才能发挥作用。本文将从应用角度将季节性规律与当前基本面进行结合，揭示当前棉花期货的价格的可能走向。

　　考虑到今年四季度棉花供给压力相较往年偏大。在储备棉主要构成的纺企库存充足、中国以外棉花产量创历史新高，需求稳中趋弱背景下，预计整个四季度棉花供给压力相较往年更大。

　　预计棉花期货11-12月份先抑后扬的季节性走势或容易被比往年偏弱的基本面进一步向下拖拽。

　　棉花价格对季节性反应情况是本文所关注的重点，本文将采用X12季节调整法将季节性因子提取出来对郑棉期货相关指数进行分析，以便掌握棉花期货价格的季节性规律。季节性规律不能机械使用，需结合基本面进行分析才能发挥作用。本文将从应用角度将季节性规律与当前基本面进行结合，揭示目前棉花期货价格的可能走向。

　　2、棉花期货季节性规律挖掘及应用

　　2.1季节性分析的方法

　　传统的时间序列分析把时间序列的波动归结为四大因素：长期趋势变动要素（T）、循环变动要素（C）、季节变动要素（S）、不规则变动要素（I）。季节调整是指从时间序列中去除季节变动因素，从而得到序列潜在的趋势循环分量的一种统计方法。经季节调整后的时间序列能更多的反映价格运动的基本变化规律，以及各因素对价格的影响。那么根据分离出的季节因子的变化规律，我们可以对价格波动的季节性有一个更清晰的认识。

　　国际上通用的季节调整的方法主要有：X-11-ARIMA、X-12-ARIMA和Tramo/Seats。X-12-ARIMA模型由美国劳工统计局在1998年推出，它基本上囊括了X-11-ARIMA的所有特性，同时改进了它在建模和诊断能力。综合考虑本文将主要采用X-12季节调整方法分析国内棉花期货价格时间序列季节性。