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    浅谈我国小麦和大豆期货市场价格发现功能的实证研讨

    来源:网络  时间:2017-06-30 22:03:00

         【摘要】期货市场以其价格发现功能而处于市场机制的核心地位,其价格信息为宏观决策和微观经济活动提供依据和参考。目前我国期货市场正步入新的发展期,研究期货市场上主要商品的价格发现功能情况具有重要意义。本文选取了我国商品期货市场上小麦和大豆两个期货品种的期货价格和现货价格数据,并以协整为基础的一系列计量经济学方法对两类价格之间进行了实证检验,结果显示我国的小麦期货市场不具有价格发现功能,而大豆期货市场具有此功能。为此进一步分析了两个市场表现不同的原因,并提出完善我国农产品市场运行机制的相关政策建议。
      【关键词】期货市场;价格发现;协整分析;农产品期货
      期货市场是现代市场经济体系的重要组成部分,通过与现货市场的配合,它可以实现对市场上的稀缺资源进行有效配置的重要作用。一般认为期货市场具有价格发现和套期保值的基本功能,价格发现功能是其基础功能,离开了价格发现功能,以套期保值和投机为主要表现形式的风险重分配功能也就无法实现了。我国期货市场的建立时间较晚,至今也不过二十年时间,和运行机制已臻成熟的发达国家期货市场相比,我国期货市场在功能发挥上还存在较多不足,研究我国期货市场的功能发挥问题具有重要意义。因此,本文以小麦期货和大豆期货为切入点来研究其价格发现功能的发挥状况如何,并进而对我国农产品期货市场的价格发现功能做出推断。
      一、文献述评
      从20世纪60年代末开始,国外的众多学者对期货市场的价格发现功能进行了广泛的研究。在这一过程中,随着计量经济学的发展,不断有新的检验方法产生并被加以运用。国内学者对期货市场价格发现功能研究的起步较晚,研究者也较少,从20世纪90年代末期开始才陆续有学者关注这个领域。
      国外学者在此领域的贡献是提出了以协整理论为基础的一系列计量检验方法,他们一般是选用期货交易所的一些期货品种的价格和现货价格,利用协整检验、格兰杰因果关系检验、向量自回归模型、误差修正模型等最新的计量方法来检验期货价格能否发现现货价格。对计量理论和期货价格计量分析做出过贡献的主要学者有恩格尔、格兰杰、Johansen、Chowdhury、Hasbrouck、Paul Brockman and Yiuman Tse等人。
      国内学者中,严太华等(1999)利用协整方法检验了上海期货交易所的铜期货与重庆市场上的铜现货之间、郑州商品交易所的绿豆期货与郑州粮食批发市场上的绿豆现货之间的关系,结果表明,它们之间均存在长期的均衡关系。华仁海、仲伟俊(2002)利用Johansen协整检验、Granger因果检验、GS模型以及ECM模型对上海期货交易所的金属铜、铝的价格发现功能进行了检验,结果发现铜、铝的期货与现货价格之间存在协整关系,且期货价格是现货价格的无偏估计量。
      王骏、张宗成(2005a)借助向量自回归(VAR)模型,运用Johansen协整检验、向量误差修正模型(VECM)、Granger因果检验、脉冲响应函数(IRF)、方差分解等方法,对上海期交所的铜、铝期货进行了实证分析。研究表明,铜、铝期货与现货价格存在双向的Granger因果关系与协整关系,而且铜、铝期货市场在价格发现功能中均居于主导地位。王骏、张宗成(2005b)还运用上述同样方法检验了黄豆和硬麦期货的价格发现功能,发现黄豆和硬麦的期货价格与现货价格都存在双向的Granger因果关系,而且两种价格之间也存在长期均衡关系。但王骏和张宗成在两篇文章里都对价格数据做对数化处理之后再做检验,这种处理方法极少有其他学者使用,其做法值得商榷。
      刘庆富、张金清(2006)利用Johansen协整检验方法对我国大连商品交易所的大豆与豆粕期货市场、郑州商品交易所的小麦期货市场进行了检验,发现大豆、豆粕的期货价格与最后交割日的现货价格之间均存在长期均衡关系,大豆期货市场的价格发现功能要强于豆粕,而小麦的期货价格与最后交割日的现货价格之间不存在协整关系,小麦期货市场不具有明显的价格发现功能。
      综观国内外学者的实证研究,可以有以下两点认识。
      一是研究方法趋于成熟,大多数学者所采用的计量方法均包括了协整检验、因果关系检验、误差修正模型等,或者是再进一步还使用了方差分解、GS模型、EC-EGARCH模型等。这表明计量研究方法已经成熟,以协整为基础的统计检验方法是验证期货市场价格发现功能的有效办法。
      二是由于期货合约价格的不连续性这一客观事实的存在,各类研究文献在期货价格的数据选择上存在很大差异,而这直接关系到计量检验结论的可靠性,但这似乎并没有引起多数学者的重视。而对于如何使期货价格和现货价格相匹配,多数文献都是语焉不详。对于这些存在的问题,都需要做出说明和改进。
      因此,本文试图借鉴国内外学者已有研究的长处,利用较新的计量检验方法对我国的农产品期货市场进行实证研究,希望能够得出一些具有创新意义和指导意义的结论。
      二、研究方法和数据选择
      协整理论是由恩格尔和格兰杰(1987)等人首先提出,其后又经Johansen等学者加以完善的一种研究非平稳时间序列之间关系的理论,它提供了一种规范的检验不同变量之间是否存在结构性长期关系的方法。由传统协整模型衍生而来的误差纠正模型(ECM)则把变量之间的长期均衡和短期扰动相互结合起来,因此可以观察短期冲击对长期均衡的影响。基于协整的一系列理论和方法可以说非常适合用来探讨期货市场和现货市场之间价格波动的长期均衡关系和短期影响关系。与协整理论相关的计量方法还有平稳性检验和格兰杰因果关系检验,其中前者是协整检验的前提条件,后者则能够说明在存在协整关系的两类价格中到底是期货价格还是现货价格在价格发现中起主导作用。本文通过选取郑州商品交易所的小麦期货和大连商品交易所的大豆期货为代表来检验期货市场的价格发现功能发挥情况,并试图由此管窥我国农产品期货市场的运行是否有效。优质强筋小麦期货合约2003年3月在郑商所上市,经过七年多的运行,当前的成交量远远大于硬麦期货合约,因此可以用其产生的价格来代表小麦产品的期货价格。黄大豆1号期货合约是大商所最早上市的期货品种之一,当前也是该所的主力品种之一,本文用其来标示大豆产品的期货价格。
      由于期货合约的价格是不连续的,每份期货合约都有一个从产生到消亡的生命周期,同一份期货合约在距离最后交易日不同的时间内其价格自然是不相同的。我国农产品期货价格的选择还面临着另一问题,即两个交易所设计的合约交割月份均是每年的单数月份,因此对于同一份期货合约在最后交割月份之前,单数月份的价格以及与之相邻的偶数月份的价格,由于距离最后交易日的时期不同,不能把这两个月的期货价格作为时间序列中两个地位对等的点。由于这两个原因的存在,如何在一个较长的时间跨度内产生一个连续的、对等的期货价格时间序列,并使之与现货价格相匹配就是一个很重要的问题了。   本文采用的期货价格是周数据,为了与单数月份的现货价格相匹配,针对上述两个问题采取间隔取样的解决办法,即在期货价格上只在单数月份或偶数月份取样,每月严格只选4个数据点,每年共6个月份24个数据点。为了保证统计检验的严谨性和增强其说服力,所以选取了两组期货价格,并用这两组价格分别与期货合约到期月份(即期货合约交割月份)的现货价格匹配进行计量检验。其中一组期货价格是距离合约交割月份的4个特定交易日4周前的该份期货合约的价格,如此则每对期现价格的时间距离均为4周,另一组价格的时间距离是8周。与多数相关研究文献不同的是,本文采用的是期货合约的结算价,而不是收盘价。期货价格数据来源于郑州商品交易所和大连商品交易所的统计数据。
     现货价格的选择问题主要是受限于现货市场的特性而难以产生一个权威的价格。理论上最优的现货价格应该是与所交易期货品种同质的现货产品的全国市场平均价,但受限于统计制度的不完善和数据来源渠道较少,本文采取替代的办法。小麦现货价格,与强筋小麦期货价格相对应,采用的是菏泽、郑州、石家庄三地强筋小麦出库价的平均价。大豆现货价格,采用的是大连、哈尔滨、河南周口、山东博兴四地大豆现货市场报价的平均价格。现货价格数据来源于wind和易胜农产品现货数据库。
      三、小麦期货价格发现功能的实证分析
      小麦现货价格是从2008年9月4日开始,截止到2010年7月22日,共采集48个现货价格数据。与此相对应,分别采集了4周前和8周前期货价格数据各48个。小麦现货价格以SW表示,期货价格以FW表示,其中FW4和FW8分别表示4周前和8周前的期货价格。图4.1是三个时间序列的小麦价格数据的示意图,纵轴单位为“元/吨”。
      表2的检验结果显示,在水平形式下,SW、FW4、FW8三个时间序列数据都不能拒绝存在一个单位根的原假设,而在一阶差分形式下,三个时间序列都能在很高的显着性水平上(概率几乎为零)拒绝存在单位根的原假设。检验结果表明,三个时间序列均是一阶单整过程,满足进行协整分析的前提条件。
      2.现货价格和期货价格之间的协整分析
      通过对现货价格SW和4周前的期货价格FW4以及8周前的期货价格FW8分别进行协整性检验,考察分析小麦期货价格发现功能。
      表4的检验结果显示,SW和FW8之间也不存在协整关系。
      以上检验结果表明,小麦现货价格与4周前及8周前小麦期货价格均不存在协整关系,因此从计量意义上来看小麦期货市场不具备价格发现功能。
      四、大豆期货价格发现功能的实证分析
      大豆现货价格的数据从2008年5月1日开始,截止到2010年7月22日,共有56个现货价格数据。与此相对应,4周前和8周前期货价格数据也各有56个。大豆现货价格以SB表示,FB4和FB8分别表示4周前和8周前的期货价格。图2是三个时间序列的大豆价格数据的示意图,纵轴单位为“元/吨”。
      1.变量的统计特征和平稳性检验
      表6的检验结果显示,在水平形式下,SB、FB4、FB8三个时间序列数据都不能拒绝存在一个单位根的原假设,而在一阶差分形式下,三个时间序列都能在很高的显着性水平(概率几乎为零)上拒绝存在单位根的原假设。检验结果表明,三个时间序列均是一阶单整过程,满足进行协整分析的前提条件。
      2.现货价格和期货价格之间的协整分析
      SB和FB4之间进行Johansen协整检验的结果如表7所示。
      从公式(1)的协整方程来看,协整系数为0.9233,系数的t统计量为18.71,非常显着。公式(2)则表明,4周前的期货价格可以由到期后的现货价格乘以一个为1.0831的系数再减去一个值为160.34的常数来得出。
      SB和FB8之间进行Johansen协整检验的结果如表8所示。
      表8显示,大豆现货价格和8周前期货价格在1%的显着性水平上能够拒绝“不存在协整方程”原假设,而在5%显着性水平上能够拒绝“至多存在一个协整方程”的原假设。由于只有两个随机过程,所以不可能存在一个以上的协整方程,所以我们只接受存在一个协整方程的检验结果。协整方程如公式(3)或公式(4)所示。
      当滞后期为2期和4期时,检验结果显示都能在高于1%的水平上拒绝“SB不是FB4的格兰杰原因”的原假设,而不能拒绝“FB4不是SB的格兰杰原因”的原假设。当滞后期为6期时,检验结果表明两者互不为因果关系。由于后文的误差修正模型检验表明,SB和FB之间当滞后期大于2时进行检验所得滞后项的系数均不显着,也就是表明滞后期更长时,滞后项对被解释变量的影响不明显。因此在这里笔者接受前两项的格兰杰因果关系检验结果,即认为在大豆期货市场上,4周后可能会发生的现货价格变动是4周前期货价格变动的原因。
      对SB和FB8之间进行Granger因果关系检验的结果如表10所示。
      表10显示,滞后期分别为2期、4期、6期时,所得检验结果都表明能在很高的显着性水平上拒绝“SB不是FB8的格兰杰原因”的原假设;当滞后2期时,可以在5%水平上拒绝“FB8不是SB的格兰杰原因”,表明8周前期货价格可能是到期后现货价格变动的原因,但另两个滞后期的检验不能拒绝“FB8不是SB的格兰杰原因”。综合来看,我们接受8周后可能会发生的大豆现货价格变动是8周前期货价格变动的原因这一结果。
      从对大豆现货价格和期货价格进行的两组序列的格兰杰因果关系检验中可以得知,我们可以接受大豆现货价格变动是期货价格变动的原因,这初步表明了大豆期货市场在价格发现功能上是有效的。
      4.现货价格和期货价格之间的误差修正模型方程
      由于是大豆现货价格引导期货价格,因此在误差修正模型中以期货价格为被解释变量。下面的公式(5)是大豆现货价格SB与4周前期货价格FB4之间的误差修正方程。
      式中的ECM项是式公式(2)的变形(FB4—1.0831*SB + 160.34),代表了由长期协整关系而得来的误差修正项。由公式(5)可以看出,当期的期货价格变动(△FB4t)主要受上期的误差修正项(ECMt-1)和上期现货价格(△SBt-1)的影响,系数-0.3974和0.5134的显着性程度较高。如果上期的期货价格偏离协整关系,则在本期就可以回调39.7%,从而保证期货价格和现货价格之间的长期均衡。上期期货价格变动(△FB4t-1)的系数不显着,说明其对当期期货价格变动的影响不明显。 转贴于 免费论文下载中心

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