Influence of pricing mechanism transferring on iron ore price volatility

Zhe YOU; Jinhua Cheng; Tong WU; Ran WANG

doi:10.18402/resci.2020.08.14

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Resources Science
Vol. 42, Issue 8, 1604 (2020)

Influence of pricing mechanism transferring on iron ore price volatility

Zhe YOU^1、3, Jinhua Cheng^2、3、*, Tong WU¹, and Ran WANG^2、3

Author Affiliations

¹School of Law and Business, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430205, China

²ddr-line>2. School of Economics & Management, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China

³Research Center of Resource and Environmental Economics, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430074, China

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DOI: 10.18402/resci.2020.08.14 Cite this Article

Zhe YOU, Jinhua Cheng, Tong WU, Ran WANG. Influence of pricing mechanism transferring on iron ore price volatility[J]. Resources Science, 2020, 42(8): 1604 Copy Citation Text

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Fig. 1. Graph of discontinuity regression

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Fig. 2. Manipulation test for execution variables

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一级指标	二级指标	三级指标/单位	代码	计算方法	数据来源
铁矿石价格	国内铁矿石进口价格	澳大利亚61.5%粉矿青岛港价格/（元/t）	dIP_index	一阶对数差分	西本数据库
铁矿石价格	国际铁矿石价格	普氏62%铁矿石指数	dP_mudi	一阶对数差分	西本数据库
供需因素	长期铁矿石需求	国内生产总值增速/%	dGDP	一阶对数差分	世界银行
	长期铁矿石供给	国产矿产量/t	dIOP	一阶对数差分	西本数据库
	短期铁矿石供给	进口铁矿石港口库存/t	dIS	一阶对数差分	西本数据库
	短期铁矿石需求	铁矿石进口量/t	dIM	一阶对数差分	联合国贸易数据库
	短期铁矿石供给	国内粗钢产量/t	dCSP	一阶对数差分	西本数据库
金融因素	资本市场因素	标准普尔500股票指数	dbp500	一阶对数差分	WIND数据库
金融因素	汇率变动因素	美元兑人民币汇率	dER	一阶对数差分	世界银行
运输因素	运输成本因素	波罗的海干散货指数	dBDI	一阶对数差分	西本数据库

Table 1. Variable selection

	Lwald	Lwald200	Lwald250	Lwald300
Lwald200	-0.0606***(-0.0029)	-0.180***(-0.0595)	0.127(-0.4436)	-0.0707(-0.0454)
N	164	164	164	164

Table 2. Basic regression results

	控制变量影响
铁矿石进口量	-0.0109(0.0377)
国产矿产量	0.0274(0.0358)
标普500指数	0.177(0.1236)
进口铁矿石港口库存	-0.0862*(0.0390)
国内生产总值	-0.0762(0.1361)
国内粗钢产量	-0.0546(0.0959)
美元兑人民币汇率	-0.846(0.6176)
波罗的海干散货指数	-0.0148(0.0198)
N	164

Table 3. Regression coefficients of control variables on iron ore import prices

	（1）	（2）
Lwald	-0.238**(0.0861)	-0.0606***(0.0029)
Lwald50	-0.0482-	-0.0482-
Lwald200	-0.238**(0.0861)	-0.180**(0.0595)
N	164	164

Table 4. Results of bandwidth sensitivity test

	dCSP	dBDI	dER	dIM	dIOP	dIS
Conventional	-0.0518(-0.0545)	-0.359(-0.4835)	-0.00149*(-0.0009)	-0.0979(-0.123)	0.0769(-0.1247)	0.079(-0.153)
Bias-corre~d	-0.0671(-0.0545)	-0.498(-0.4835)	-0.00255***(-0.0009)	-0.112(-0.123)	0.0812(-0.1247)	0.0635(-0.153)
Robust	-0.0671(-0.0638)	-0.498(-0.5465)	-0.00255***(-0.0009)	-0.112(-0.1459)	0.0812(-0.151)	0.0635(-0.1827)
N	164	164	164	164	164	164

Table 5. Results of continuity test

	（1）	（2）
Lwald	-0.238**(0.0861)	-0.0529 -
Lwald250	-0.129(0.0658)	- -
Lwald50	- -	-0.0482 -
Lwald200	- -	-1.051 -
N	164	164

Table 6. Regression results after introducing key covariates and forward terms

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
Conventional	0.0849(0.0704）	-0.044(0.1064)	0.000238(0.0981)	0.102(0.0813)	-0.128(0.1312)	-0.102(0.1191)
Bias-corre~d	0.0819(0.0704)	-0.0792(0.1064)	-0.0263(0.0981)	0.101(0.0813)	-0.151(0.1312)	-0.119(0.1191)
Robust	0.0819(0.0839)	-0.0792(0.1248)	-0.0263(0.1146)	0.101(0.0898)	-0.151(0.1449)	-0.119(0.1313)
N	164	164	164	164	164	164

Table 7. Results of Non-parametric test

	（1）	（2）
Lwald	0.289**(0.1007)	0.164(0.1001)
Lwald 200	0.289**(0.1007)	0.205*(0.0928)
Lwald 250	0.113(0.1296)	0.102(0.0919)
Lwald 300	0.0104(0.1146)	0.101(0.0834)
N	164	164

Table 8. Basic regression results for international iron ore price impact mechanism

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
Conventional	0.113(0.1082)	0.0969(0.0933)	0.103(0.1007)	0.289*(0.1316)	0.208*(0.0998）	0.247*(0.1067)
Bias-corre~d	0.0628(0.1082)	0.0622(0.0933)	0.0642(0.1007)	0.252(0.1316)	0.185(0.0998)	0.220*(0.1067)
Robust	0.0628(0.1245)	0.0622(0.1200)	0.0642(0.1296)	0.252(0.1433)	0.185(0.1168)	0.220(0.1241)
N	164	164	164	164	164	164

Table 9. Results of Non-parametric test for international iron ore price impact mechanism

Zhe YOU, Jinhua Cheng, Tong WU, Ran WANG. Influence of pricing mechanism transferring on iron ore price volatility[J]. Resources Science, 2020, 42(8): 1604

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