郑泽如 朱晓宇 黄晓彬 吴国斌
摘 要 以大豆、玉米、小麦和早籼稻4种常见的农产品为例,通过相关性分析、基差分析、单位根检验、Johansen协整检验、误差修正模型和Granger因果检验等方法研究我国农产品期货价格与现货价格的动态关联性。研究结果表明,4种农产品的期货价格与现货价格具有高度相关性,期货价格对现货价格起到了降低波动和稳定价格的调整作用;大豆和玉米具有长期均衡的关系,而小麦和早籼稻没有,但是短期均不存在着协整关系。期货与现货价格相互作用、影响,大豆、玉米和早籼稻的合约表现均为期货价引导现货价,只有小麦的期货价与现货价之间不存在因果引导关系。
关键词:农产品;期货价格;现货价格;动态关联
中图分类号:F224;F323.7;F724.5 文献标志码:B 文章编号:1673-890X(2016)01--03
近年来,农产品价格在全球范围内波动严重,主要表现为波动幅度大、波动时间长、涉及面广,从而引起了世界各国纷纷的关注。期货市场具有价格发现和抵御风险的功能,因此农产品期货市场的存在对农产品价格的波动起着不可或缺的作用[1]。1990年,郑州粮食批发市场的建立,这是我国第一个期货市场。随着我国经济的不断发展和对外开放的不断深化,期货市场逐渐趋于稳定和完善。
将期货市场的功能进行有效的发挥可以规避市场风险,并且提高生产者和经营者的核心竞争力,本文选取我国主要的4种农产品,分别是大豆、玉米、小麦和早籼稻,利用期货价格与现货价格分析了我国农产品期货市场与现货市场之间的关联性,在实证分析中,主要探讨了两个方面的内容:一是探究农产品期货市场的套期保值功能,检验4种农产品的期货价格与现货价格是否存在着长期均衡、短期动态关系;二是探究农产品期货市场的价格发现功能,检验4种农产品的期货价格与现货价格是否存在着因果关系。最后提出了完善我国现货市场与期货市场运行机制的对策和建议[2]。
1 样本数据选取与实证分析方法
1.1 样本数据选取
本文选取了大连商品交易所(DCE)2009年8月27日-2014年10月31日,大豆和玉米的期货、现货指数日数据;郑州商品交易所(CZCE)2009年8月26日-2014年10月31日,小麦的期货、现货指数日数据;郑州商品交易所(CZCE)2009年4月20日-2014年10月31日,早籼稻的期货、现货指数日数据(以上数据均来源于中华粮网数据中心)。
1.2 实证分析方法
为了全面地探究4种农产品期货价格与现货价格之间的变动关系,本文首先对各序列进行描述分析、相关性分析和基差分析,探究期货与现货之间的相关程度,接着进行ADF检验以进一步确认序列的平稳性;然后,利用var模型的Johansen协整检验和误差修正模型检验了农产品期货价格与现货价格之间的长期均衡关系和短期动态关系,以判断农产品期货市场的套期保值功能;最后,利用Granger因果分析检验了4种农产品期货价与现货价之间的因果引导关系,以判断农产品期货市场的价格发现功能[3-6]。
2 实证结果分析
2.1 变量的基本描述与平稳性检验
分别对4组样本数据序列的描述性统计量进行汇总之后发现,4种农产品中大豆的期货和现货的平均价格均最大,玉米的的期货和现货的平均价格均最小,由此可以看出我国农产品中大豆的价格较高,玉米的价格相对较低。而4种农产品的平均期货价格均高于平均现货价格,说明了国内的农产品金融市场较为所被看好。从标准差可以看出,期货价格中大豆的波动性最大,小麦的波动性最小,现货价格中大豆的波动性最大,玉米的波动性最小。由偏度系数可以看出,大豆和小麦的现货价格出现正偏态,其他的期货、现货价格都是负偏态,且偏斜程度最大的是大豆期货价格,即我国大豆期货市场价格的偏斜程度最大。由峰度值可以看出三市场的峰度值均小于3,都属于平顶分布,分布特点略平坦。
2.2 农产品期货市场与现货市场价格的相关性分析
利用相关系数计算公式进一步测算表明,玉米期货价格与现货价格的相关系数最高,为0.838 5,4种农产品的相关系数的显著性检验值(t检验概率值)均为0.000 0,表明4种农产品的期货价格与现货价格在1%水平(双侧)上显著相关。可见,4种农产品的期货价格与现货价格相关性很高,期货能较好地发现真实有效的价格[7]。
2.3 我国粮食的期货基差分析
根据我国粮食的期货基差分析结果表明,大豆、玉米、小麦、早籼稻的基差的标准差都小于其现货价格的标准差,说明我国大豆、玉米、小麦、早籼稻的期货基差风险小于现货价格波动的风险。换句话说,在我国粮食期货价格的导向和调整下,相对应的现货价格逐渐收敛于期货价格,期货价格对现货价格起到了降低波动和稳定价格的调整作用。此外,根据市场基差标准差可以看出,市场基差风险的从高到低依次为大豆、早灿稻、小麦、玉米。
2.4 价格序列的平稳性检验
协整分析是建立在平稳序列的基础之上的,若序列不平稳,则会出现伪回归的现象。为了减缓价格时间序列的波动性,首先对4种农产品的期货价格和现货价格取对数,得到处理后的2个序列,即LNF和LNS,并對其进行ADF检验。又因为进行协整检验需要随机变量具有相同的单位根阶数,故而继续对LNF和LNS进行差分处理,进一步得到序列ΔLNF和ΔLNS,对这些序列进行ADF单位根检验。
由检测结果可知,在进行差分处理后,各农产品的日收盘价序列在0.05和0.01的显著性水平下,均不存在单位根,因此认为序列是平稳的,故可验证序列已满足进行协整分析的条件。
2.5 基于VAR模型的Johansen协整检验
2.5.1 VAR模型估计和平稳性检验
Johansen协整检验是借助VAR模型来完成的。因此,首先需要建立一个合适的VAR模型,再根据所建立的VAR模型,确定合理的滞后阶数。对一阶单整序列LNFUTURES和LNSPOT进行VAR模型的拟合,由拟合结果表明SC指标均指向1为最优滞后阶数,因此,确定最优的滞后阶数为1。
在得到确定的VAR模型之后,进一步作出AR特征多项式的单位根表格和单位圆图形来对VAR模型进行平稳性检验。经过检验后发现,该模型的根都有2个,模均小于1,并且都是实数[8];同时,每个模型的两个根均在单位圆之内,对应的特征多项式的根的倒数也都在在单位圆之内。由此可以判断,VAR模型是稳定的。
在得到稳定的VAR模型的基础上,将进一步进行Johansen协整分析。
2.5.2 Johansen协整检验
进行Johansen协整检验的目的,在于检验各农产品期货价格和现货价格之间有没有存在长期的均衡关系。基于前面所建立的VAR模型,对序列LNF和LNS的VAR模型进行Johansen协整检验。
对大豆的检验结果进行分析。原假设“r=0”表示“存在零个协整关系”,对应的迹统计量为18.93709,在0.05显著性水平下,拒绝原假设,因此至少存在一个协整关系;原假设“r=1”表示“至多存在1个协整关系”,对应的迹统计量为3.841466,在0.05显著性水平下,接受原假设,因此认为存在1个协整关系。最大特征值检验结果与迹统计量结果是一致的。因此可以得到,大豆的期货价格序列与现货价格序列之间在0.05的显著性水平下存在1个协整关系。
同理可得玉米在0.05的显著性水平下也存在1个协整关系,小麦和早籼稻则不存在协整关系。
2.6 误差修正模型
由于只有大豆与玉米期货与现货价格指数存在一个协整关系,而小麦与早籼稻则不存在协整关系。因此,本模型只针对大豆和玉米期货建立误差修正(VEC)模型。对结果进行分析,发现我国大豆、玉米期货现货价格的误差修正项系数分别为-0.005 8、0.006 464、-0.010 67和-0.005 82,在5%的显著水平下具有显著性意义,说明我国大豆、玉米的期货、现货市场发生变化时,在短期可以恢复长期均衡的作用。然而其误差修正项系数都偏小,说明我国大豆、玉米的期货、现货市场价缺乏传递效率,其不存在短期的协整关系。
2.7 Granger因果检验
对大豆、小麦、玉米和早籼稻的期货、现货价格指数数据进行格兰杰因果检验,发现在5%显著水平下,大豆、玉米和早籼稻的合约表现均为期货价引导现货价,只有小麦的期货价与现货价之间不存在因果引导关系。
3 结语
本文针对农产品期货、现货市场价格关联关系,对我国市场的大豆、小麦、玉米、早籼稻农产品期货市场价格与现货市场价格的进行实证分析,所得结论如下。
从现货与期货价格相关性,我国大豆、小麦、玉米以及早籼稻期现货价格的相关系数分别为0.791、0.683、0.839、0.741。其中,玉米的期现货价格相关程度最高;而小麦期现货价格的相关程度最低,但各农产品的期货现货价格都表现有较强的相关性。
从期货市场的有效性上来看,首先,我国大豆、玉米的期现货价格之间均存在一个协整关系,然而小麦和早灿稻不存在协整关系。当价格偏离均衡状态时,大豆、小麦期货价格均能在短期内恢复到均衡状态。
从引导关系上分析,除了小麦农产品不存在因果关系外,大豆、玉米以及水灿稻都仅体现出期货价格引导现货价格的单向引导关系。
从基差风险分析,大豆、玉米、小麦、早籼稻的基差的标准差都小于其现货价格的标准差,说明我国市场大豆、玉米、小麦以及水灿稻的现货价格逐渐收敛于期货价格,期货价格对现货价格起到了降低波动和稳定价格的调整作用。
参考文献
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[2]邰银平.大豆期货价格与国产大豆现货价格动态关系研究[J].哈尔滨理工大学,2014(3).
[3]陈刚,唐衍伟.期货市场价格波动与市场弱有效性的检验与分析[J].系统工程,2004(5).
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[6]华仁海.现货价格和期货价格之间的动态关系:基于上海期货交易所的经验研究[J].世界经济,2005(8).
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[8]荆林波.现货市场发育与期货市场发展的相关性——中国农产品期货发展有关问题的探讨[J].中国农村经济,1999(6).
(责任编辑:赵中正)