极端事件冲击下立足国家粮食安全视角的四大粮食期货市场分析

杨 杰 冯 芸 杨 豪

(1.上海交通大学安泰经济与管理学院;2. 中国科学院大学经济与管理学院)

1 研究背景

受俄乌战争的影响,全球粮食安全问题更加紧张。包括俄乌在内的多个主要粮食出口国都发布了粮食禁令,以应对可能来到的世界粮食危机。事实上,自2020年新冠疫情在全球快速蔓延起,粮食安全问题就引起了世界各国的广泛关注。雪上加霜的是,2020年之后全球极端天气和自然灾害频发,干旱、蝗灾、拉尼娜、火山喷发等导致一些国家粮食生产受到冲击甚至重创。多种复杂因素交织下,世界粮食安全问题日益严重,全球粮食价格自2020年起涨势迅猛。

我国很早就前瞻性地将粮食问题上升到国家战略层面。在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》中,国家首次把粮食安全战略纳入五年规划,并且将其列在“粮食、能源资源、金融”三大安全战略的首位。小麦、稻谷、玉米和大豆作为我国四大主要粮食作物,其重要地位不言而喻。小麦和稻谷作为国家粮食安全基础战略中严格紧守的底线,其口粮地位不可撼动,玉米、大豆又有着明显的不同之处。随着我国居民饮食结构的改变,肉蛋奶在食物中的消费比例急剧上升,玉米作为“饲料粮之王”肩负重任,而玉米与其他粮食在种植和消费环节又存在着替代关系,玉米价格的异常变动最终会导致整个粮食价格体系的不稳定。大豆作为蛋白质和油脂的主要来源,对于中国居民的营养和健康需求也发挥着极为重要的作用,而且它的副产品豆粕又是畜禽生产中主要的蛋白饲料来源。

聚焦小麦、稻谷、玉米和大豆等四大农产品期货市场,本研究基于多重分形理论,深入探讨2020年以后在各种突发事件冲击的背景下,国内外粮食价格运行机制的差异及其交叉相关性的变化,从一个全新的视角展现我国政府所实施的各种农业举措的有效性。多重分形理论号称金融市场的“显微镜”,能对资产价格波动进行细致的分解,分层次地刻画其内部的精细结构,从而揭示出国内外粮食价格运行机制的内在差异,为防范国际市场的风险传导提供借鉴。

2 文献回顾

自我国加入WTO后,国内外市场的关系日益紧密且复杂,合理利用国外农业资源,可以在一定程度上缓解国内农业资源短缺的压力,是保障中国粮食安全的必然选择[1]。在“以我为主”的同时适度扩大农产品进口,这是中国经济高质量发展和更好地满足居民食物消费需求不断升级的必然选择和趋势[2]。但是,国际农产品贸易容易受到非经济因素的冲击,使得国际粮食价格产生异常波动,并会进一步通过贸易、价格信息和上下游产业链等渠道传导进我国粮食市场,进而冲击我国粮食价格,增加我国粮食供给的不稳定性。

粮食安全的相关研究大体可分为3类:①探讨如何在推进农业对外开放的同时保障国家粮食安全,把控粮食贸易“主导权”。朱晶等[3]指出,牢牢把握粮食主动权的关键在于推动粮食国际国内双循环“内外统筹,协调互促”,马述忠等[4]分析了农业FDI对中国本土农业研发能力的负向溢出效应,倪国华等[5]通过政策模拟研究了未来中国如何把控粮食贸易“主导权”的问题,还有一些学者强调进口结构多元化布局的重要性[1,6,7]。②研究国际粮食价格的高波动特性对我国粮食价格的具体影响。此类文献较多,常采用传统计量模型对农产品价格进行建模分析[8～11]。③聚焦于农业生产领域的特定议题。比如魏晓卓等[12]建议将“农民增收”同“粮食安全”一样也要上升为国家战略,余星等[13]和黄建辉等[14]对农产品供应链补贴机制的研究,展进涛等[15]提出构建风险可控、监管可行、知识产权自主的转基因玉米生物技术应用机制。

上述研究都直接从粮食价格、产量或者进出口贸易等角度出发,并且大多以定性分析或传统计量模型为主。本研究将从农产品期货市场来讨论粮食安全的相关问题。随着我国农产品期货市场的快速发展以及合约覆盖品种的增多,期货的价格发现功能日益凸显,农产品价格的形成机制不断完善[16]。期货的价格发现功能定义为,期货市场的同期价格引领和信息传递作用。就农产品期货而言,期货市场通过大量且连续的合约交易在现货市场形成理性价格预期,进而发挥引导生产、稳定市场的风险规避作用[17]。因此,农产品期货提供了较准确的远期价格波动信息,是农产品相关企业进行套期保值决策的重要依据[18]。对政府部门而言,研究农产品期货的价格波动特征,对于构建粮食价格的风险防控体系有着重要意义。

大量研究都表明金融资产价格极其复杂,是具有标度性质、厚尾幂律分布和长程相关性的非线性动态系统,而传统计量模型忽略了这些重要信息,无法捕捉到期货价格内部的精细结构和两市场间非线性的交叉相关性。多重分形是被用来定量刻画复杂对象非均匀和各向异性特征的有力工具,它可以从动力学和几何学的角度深入研究复杂系统在不同波动幅度下的非线性特征。KANTELHARDT等[19]在DFA方法的基础上提出了多重分形降趋波动分析(MFDFA),随后不少学者基于MFDFA对金融市场进行实证分析,比如HASAN等[20]、汪冬华等[21]对股票市场的研究。ZHOU[22]在DCCA分析的基础上,结合MFDFA提出了多重分形降趋交叉相关分析(MFDCCA)。已有的相关性研究往往忽视了各类市场中蕴含的分形特征,而MFDCCA对于刻画两个非平稳时间序列的非线性交叉相关性有着独特的优势。多重分形理论已被广泛运用到股市、汇率、比特币和原油等市场的研究中[23～25],但在农业相关领域,特别是涉及粮食安全的议题上,目前仍是一片空白。

3 研究方法

3.1 MFDFA和MFDCCA

这里主要介绍MFDCCA,MFDFA可以由MFDCCA顺推得到。假设存在两个长度为N的时间序列{x(t)}和{y(t)},其中t=1,2,…,N。

第一步计算每个时间序列的“轮廓”:

(1)

(2)

第二步将序列X(t)和Y(t)分割为长度均为s的互不重叠的子区间,子区间的数量共计Ns=int(N/s)个,鉴于序列的长度N通常不是s的整数倍,为了避免信息损失,使得序列X(t)和Y(t)的所有数据都能参与计算,通常从序列末端再重复一遍分割过程,于是一共得到2Ns个子区间。标度s的范围取为[smin=max(20,N/100),smax=min(20smin,N/10)],可以得到

Xv(k)={X(t), (v-1)s+1≤t≤vs},

v=1,2,…,2Ns,k=1,2,…,s;

(3)

Yv(k)={Y(t), (v-1)s+1≤t≤vs},

v=1,2,…,2Ns,k=1,2,…,s。

(4)

(5)

第四步计算q阶降趋协方差波动函数:

(6)

第五步如果两时间序列存在长程交叉相关性,那么波动函数Fxy(q,s)与时间标度s存在幂律关系:

Fxy(q,s)～shxy(q),

(7)

式中,标度指数hxy(q)即为广义交叉Hurst指数。当hxy(q)随着q的变化而变化时,称两时间序列的交叉相关性具有多重分形特征,反之为单分形特征。当hxy(q)>0.5时,两时间序列具有长程相关性;当hxy(q)=0.5时,其交叉关系可用随机游走来描述;当hxy(q)<0.5时,存在负的长程相关性,即反持续性。

第六步进一步得到多重分形质量指数τxy(q):

τxy(q)=qhxy(q)-1。

(8)

通过Legendre变换得到奇异性强度函数αxy和多重分形谱函数fxy(α):

(9)

fxy(α)=q(αxy-hxy(q))-1。

(10)

上述就是MFDCCA算法,当时间序列{x(t)}和{y(t)}相同时,MFDCCA算法转变为MFDFA算法。

3.2 关于多重分形理论的几点说明

理论上,阶数q可以取任意实数,但在实际应用中,当其绝对值大于某一范围时,波动函数Fxy(q,s)将趋于稳定,因此常常会将阶数q限制在某一指定的范围。依据各参考文献的做法,本研究将q的取值集合设为{-10,-9,…,9,10}。当q取较大的负值时,Fxy(q,s)中起主要作用的是序列中的小幅波动成分;而当q取较大的正值时,Fxy(q,s)中起主要作用的是序列中的大幅波动成分。

Δh=max(h(q))-min(h(q))与Δα=max(α)-min(α)都可以用来衡量多重分形的强度,Δh常被用来测度金融市场风险的大小,Δh越大表明市场越无效,多重分形特征越明显;Δα是多重分形谱的宽度,Δα越大表明奇异度变化越大,时间序列的分布越不均匀,价格波动的绝对程度越大。多重分形谱f(α)刻画了不同分形子集的局部标度性,若f(α)呈现为单峰钟形,表明具有多重分形特征;而对于单分形,f(α)是一个点。

此外,在降趋步骤中进行多项式拟合时,本研究采用二阶多项式进行计算,并对一阶和三阶多项式进行了测试,发现结论无较大差距。

4 数据说明和初步分析

4.1 数据说明

本研究的数据来源于Choice金融终端和同花顺iFinD,数据的时间跨度为2017年1月1日～2022年4月30日。选取芝加哥期货交易所的小麦、稻谷、玉米和大豆当月连续价格,作为国际粮食期货价格的代表,依次记为CBOTwheat、CBOTrice、CBOTcorn和CBOTbean,国内粮食期货的代表为郑州商品交易所的强麦主力连续和粳稻主力连续、大连商品交易所的豆一主力连续和玉米主力连续,依次记为Chinawheat、Chinarice、Chinacorn和Chinabean。需要说明的是,郑州商品交易所有普麦和强麦两个期货品种,考虑到普麦期货交易不活跃,数据质量较差,因此采用强麦作为国内小麦期货的代表。类似地,对于稻谷期货,郑州商品交易所有早籼、晚籼和粳稻3个品种,其中最活跃的是粳稻品种。为了满足多重分形计算的有效性,本研究只选用了粳稻品种。对国内外粮食期货的数据进行对齐处理,期货价格的走势图见图1。

图1 四大粮食期货价格走势

由图1可明显看出,在2020年后,受各种极端复杂因素的影响,国际四大粮食期货的价格不仅持续上涨而且剧烈波动,国内市场基本也都呈现出上涨的趋势,其中以玉米和大豆最为明显,而稻谷的上涨趋势较为微弱。国际期货市场的异常波动向国内市场传导,而期货市场在现货市场形成理性价格预期,最终致使国际市场的风险传染至国内粮食价格体系中。单纯从图形上看,2020年之后国内外的价格走势整体都呈现出上涨的形势,但这只能笼统地对价格走势的宏观特征进行概括性的总结,而无法捕捉到价格波动局部的细节特征,难以准确描述国内外市场在不同层次、不同标度下的微观差异。本研究认为,国内市场在国家粮食安全战略下受到农业政策严格的管制和调控,其价格走势尽管在整体上呈现出上涨的趋势,但是在局部微观结构上应该与国际市场表现迥异。我国中央政府对国内农产品价格的政策干预,使得中国的农产品价格并不能完全反映出市场状况,更多地会受到国家宏观经济政策和农业政策的影响。

对期货价格序列取自然对数后差分得到收益率序列,各粮食期货收益率序列的描述性统计信息见表1。由表1可知:①除了2017～2019年期间的玉米期货市场,各粮食品种的国际市场的平均收益率都要高于国内市场;而且除了2017～2019年的大豆市场,各粮食品种的国际市场平均收益率均为正。这意味着国际市场拥有着更强的上涨表现,平均涨幅更大。②国际市场的标准差明显大于国内市场,并且2020年之后国内外市场的标准差差距进一步扩大。这说明全球突发公共卫生事件和地缘政治冲突等因素,不仅显著加剧了国际粮食市场价格的波动幅度,而且对国际市场的影响要明显大于国内市场;也侧面暗示国内市场价格受到了政府农业政策的干预和调控,而表现出完全不同的走势特征。③各粮食期货都表现出显著的“尖峰厚尾”特征,JB(Jarque-Bera)统计量均呈现出在1%水平上的非正态性,并且国际市场2020年以后的峰度和JB统计量相比2020年之前都显著增大,这意味着极端收益率分布的增多和非正态性的增强;与此相反,国内市场的峰度和JB统计量却都显著减小。

表1 四大期货市场描述性统计信息

上述分析初步表明,尽管2020年之后国内外粮食期货价格都呈现出上涨的态势,但是其价格走势的内在微观特征其实有着很大的不同。鉴于多重分形理论在分析非平稳时间序列不同时间标度、不同波动幅度下局部非线性特征和微观精细结构的独特优势,后续本研究将从分形的视角对国内外粮食期货价格进行深入研究。

4.2 交叉相关性检验以及一些讨论

(11)

式中,m为自由度;Ci为交叉相关函数,且

(12)

注:实线代表显著性水平为5%的临界值;Qcc_bean、Qcc_corn、Qcc_wheat和Qcc_rice分别为大豆、玉米、小麦和稻谷相对应的国内外市场的交叉相关统计量。

5 四大粮食期货的单市场表现分析

本研究的分析分为两个部分:采用MFDFA研究四大粮食期货单个市场的多重分形特征,和采用MFDCCA研究国内外市场间的多重分形交叉相关性。为了进一步反映新冠疫情和俄乌战争等重大事件的具体影响,分别对2017年1月1日～2019年12月31日和2020年1月1日～2022年4月30日的子样本区间进行对比分析。需要说明的是,尽管本研究选取了交易最活跃的粳稻作为国内稻谷期货的代表,但是其收益率也常常会出现连续的零值,从而导致在进行多重分形分析过程中,当q≤0时出现除数为零或者对零取自然对数的情况。因此在对稻谷期货市场进行分析时,将阶数q限制为q≥1,即q={1,2,…,10}。这在一定程度上可能会对结果的分析有所影响,不过从本研究的最终结论来看,影响不大。本节是对单个市场多重分形特征的探究。

5.1 基于MFDFA的四大粮食期货多重分形分析

国内外四大粮食期货在全样本区间和两个子样本区间的广义Hurst指数与多重分形谱分别见图3和图4,统计量Δh和Δα的结果见表2。

表2 国内外各粮食期货市场的Δh和Δα

图3 广义Hurst指数

图4 多重分形谱

采用两个对比视角进行分析:全样本区间国内外市场间的对比和2020年前后子样本的对比。但对于稻谷期货市场,由于在q≤0被截断,从图3可以看出,在全样本区间下较难判断出国内外稻谷期货两个市场的多重分形特征的异同,因此后续仅从2020年前后子样本对比的视角分析稻谷品种。

在全样本区间国内外市场间对比的视角下,关注图3和图4中圆形数据点的曲线。图3表明,国际小麦、大豆期货市场的广义Hurst指数曲线的变化范围要小于国内市场,但是国际玉米的变化范围要大于国内市场。表2中Δh的结果与此一致。这表明,小麦和大豆的国内市场的多重分形强度更大,而对于玉米则相反,国际市场的更大。进一步地,当阶数q取较大的负值时,国内小麦、玉米和大豆市场的|h(q)-0.5|都大于国际市场;但当阶数q取较大的正值时,国际玉米和大豆市场的表现发生了逆转,|h(q)-0.5|明显高于国内市场,不过国际玉米逆转的程度更大,国际大豆逆转的程度较小。综合阶数q的所有取值情形,最终表现为,国际玉米市场的多重分形特征相比国内玉米市场更强,而国际大豆市场的多重分形特征相比国内市场要弱。

依据多重分形理论,阶数q取较大的负值时以小幅波动为主,而阶数q取较大的正值时以大幅波动为主。上述结果表明,在小幅波动情形下,国内市场的多重分形行为都一致地强于国际市场,国内小麦、玉米和大豆期货市场具有更强的持续性。现实世界中,期货投资者的投资行为并不是完全理性的,他们的投资行为除了受到政策、信息和噪音的影响,还会受到投资者自身认知、信息识别、心理偏差和情绪的影响;而国内期货市场的投资者相比国际市场表现出了更多的非理性行为,上涨阶段的过度自信和下跌阶段的恐惧情绪引起的“追涨杀跌”,使得在小幅度波动情形下国内期货市场呈现出更强的持续性,或者说非有效性。

而在大幅波动情形下,不同粮食品种的市场表现有所不同,玉米和大豆的国际市场表现都发生了逆转,并且相比国内外大豆市场的|0.5-h(q)|的差值,国内外玉米市场的|0.5-h(q)|的差值明显更大,这表明国际玉米期货的反持续性特征要远远超出国内玉米期货,而国内外大豆期货的反持续特征的差异要小很多。石油价格的上涨会对玉米和大豆价格产生显著影响,但是受生物乙醇能源产能扩张的影响,玉米的能源化特征要远强于大豆,而小麦与石油价格的关联性最弱。在当前世界局势动荡的背景下,不同粮食呈现出不同强度的金融化和能源化属性。原油价格的剧烈波动使其不确定风险大大增加,在加大了对低碳生物能源需求的同时,也加剧了国际粮食市场的波动程度,而玉米因其在生物乙醇能源生产中的地位首当其冲,大豆因其部分产业链加工与原油相关联,也会受国际原油市场价格冲击的影响,但是影响程度远不及玉米。而我国政府早已意识到,大规模发展玉米的生物乙醇转化会对国家粮食安全产生不利影响,政策上着重发展非粮食生物能源,转向支持甘薯、木薯和甜高粱等非粮作物制乙醇,积极推进纤维素制乙醇的发展,避免出现能源需求“与人争粮”的状况。2022年的中央一号文件明确强调,“严格控制以玉米为原料的燃料乙醇加工”,因此国内玉米市场的能源化属性远不及国际玉米。此外,国际玉米期货的剧烈波动又会给国际投机性游资推波助澜的机会,更是加剧了国际市场的潜在风险。这些正反馈冲击因素的叠加最终导致在大幅波动情形下,国际玉米期货的表现发生了大幅度逆转,致使其表现出更强的多重分形特征。

2017～2022年全样本期间多重分形谱的结果进一步印证了上述结论。由图4可知,国际小麦、大豆期货市场多重分形谱的谱宽明显小于国内市场,对于玉米期货则相反。从表2的Δα统计量也能得出这一结论。这说明国际玉米期货市场的价格分布更不均匀,复杂程度和所蕴含的风险要高于国内市场,呈现出更强的多重分形特征,但是国际小麦、大豆市场的多重分形特征相比国内市场要弱。

在2020年前后不同子样本对比的视角下,辅以表2分别观察图3和图4中国内外市场各自从2017～2019年到2020～2022年发生的变化。在此对比视角下,稻谷的实证结果在几何学上的差异已比较明显,因此可以开始对稻谷的分析。令人惊讶的是,国内外四大粮食期货市场在2020年前后所发生的转变完全不同:国际四大粮食期货的广义Hurst指数的变化范围Δh和多重分形谱的谱宽Δα,在2020年以后都出现了不同幅度的增大,而国内市场的却都断崖式减少。值得说明的是,尽管稻谷期货的q值被截断,但它的广义Hurst指数曲线的斜率和多重分形谱左边收尾处的斜率,在2020年前后的变化非常明显,并且考虑到广义Hurst指数曲线的平滑性和多重分形谱的钟形特征,基本可以保证上述结论的稳健性。

综上表明,尽管从期货价格的整体走势上来看,国内外市场基本都呈现出上涨趋势,但是这种趋势在多层次、多标度的微观分解下,表现为两种截然不同的精细结构,这与前文中的描述性统计分析相互印证,充分表明2020年以后国内粮食期货市场展现出与国际市场完全迥异的价格运行机制。在2020～2022年期间,尽管受疫情爆发和战争冲突等突发性因素冲击而导致的国际粮价的大幅度波动,会以贸易、价格信息和供应链渠道传入我国,但是我国政府为维护国家粮食安全,保障国内粮食价格体系的平稳运行,迅速采取了各种惠农助企等刺激性举措和一系列干预性政策,成果极其显著,国内各个粮食市场的运行更加平稳,价格波动保持在合理范围内。

5.2 多重分形特征的成因分析

大量研究文献表明,时间序列的多重分形特征主要有两种成因:①由大幅波动和小幅波动的不同范围之间的相关性所导致,即相关多重分形;②由资产价格波动呈“尖峰厚尾”的概率分布所导致,即分布多重分形。金融物理学中通过相位随机化和随机重排,来探究上述两种原因对多重分形特征成因的贡献度。相位随机化能够弱化序列的非高斯分布特征,而保留其相关性特征;随机重排能够破坏序列的长记忆性特征,而保留其概率分布特征。相位随机化和随机重排的具体操作可参考相关文献,限于篇幅不再赘述。

表3 各粮食期货的多重分形特征的成因分析

6 基于MFDCCA的国内外期货市场的交叉相关分析

国内外各粮食期货在不同样本区间的广义交叉Hurst指数和交叉多重分形谱分别见图5和图6,相关统计量Δhxy和Δαxy的结果见表4。主要关注国内外市场间的交叉相关性在2020～2022年相对于2017～2019年发生的变化。

表4 国内外各粮食期货市场的Δhxy和Δαxy

图5 广义交叉Hurst指数

图6 交叉多重分形谱

由表4可知,2020年以后四大粮食期货的Δhxy、Δαxy都出现了不同程度的减少,并且大豆的降幅最小。这表明,国内外两市场间的交叉相关性发生了深层机制上的改变,产生了不同程度的扭曲,交叉相关多重分形强度出现了不同幅度的减弱,相关性的复杂程度降低,交叉市场风险减少,不同时间标度、不同波动幅度下的交叉相关性趋于一致。

结合前文的结果,2020年以后国内四大粮食期货的多重分形强度全都大幅度减弱,市场复杂度降低,市场风险减少。在我国政府各种农业相关举措的有效约束和引导下,国内粮食期货价格显得更加“纯粹”,价格运行的局部特征与2020年以前相比差异明显,从而致使国内外市场间交叉相关性的多重分形强度被削弱。交叉相关性复杂程度的降低是十分有利的,在当前世界经济政治环境动荡、突发公共卫生事件和自然灾害频发的背景下,国内粮食体系受到了国际上各种极端冲击的影响,这加大了国家和企业进行风险监控和危机预警的难度。不同时间尺度、不同波动幅度下交叉相关性的复杂、动态的变化,使得很难精准把握国际粮食市场对国内市场的具体影响。但是,我国各级政府部门在国家粮食安全战略下对国内市场的调控和干预,降低了交叉相关性的复杂程度,交叉相关多重分形特征的减弱,意味着可以更容易地进行粮食价格的风险预警和相关决策,有效地削弱了外部极端事件冲击对两市场间交叉相关所造成的不确定性。

然而,国内外大豆期货市场交叉相关性的多重分形强度虽有所减弱,但是幅度较小。这意味着2020年以来,我国政府对国内大豆市场价格的干预和调控虽然起到了一定的作用,但是影响有限。受限于当前大豆进口依赖度依然过高、自给率过低的原因,我国对国内大豆产业的主导权和定价权还不够,国内大豆市场受到国际非常规冲击挚肘的风险仍然较大。因此,我国政府仍然需要重点关注并大力发展本土大豆产业,对内要逐步扩大大豆种植面积,增加大豆产量,同时要加大生物科技研发,增加大豆单产能力,提高国产大豆质量,合理增加对大豆生产者的补贴,大力鼓励本土企业的扩张以增强在大豆产业链的话语权,进一步打破外资企业对我国大豆上下游行业的垄断;对外要进一步推进大豆进口格局多元化,防范国际投机性游资炒作,防范国际粮食垄断组织操控我国大豆市场价格。

7 结语

在新冠疫情和俄乌战争等复杂因素冲击的背景下,本研究通过MFDFA和MFDCCA算法对国内外的小麦、稻谷、玉米和大豆期货市场进行了研究。结果表明:对于每种粮食,无论是单市场还是国内外市场间的交叉相关性都存在着多重分形特征;相比2017～2019年期间,2020～2022年期间国际4种粮食的多重分形特征都有着或多或少的增强,而国内市场的多重分形强度均大幅度减弱,国内外市场间交叉相关性的多重分形强度也都有所降低,但大豆的降低幅度较小。原因在于,我国大豆存在着较大的进口依赖风险,从而深受国际大豆价格波动的影响;在动荡的国际大环境下,我国各级政府所采取的各种农业举措有效确保了国内粮食价格体系的平稳运行,保障了我国的粮食安全。

本研究对农业经济和农业管理领域,特别是涉及粮食安全的相关研究具有如下贡献:①扩宽了粮食安全研究的思路,要注重利用期货市场的价格发现功能,这对于构建国内粮食价格的风险防控体系有着重要意义;②拓展了金融物理方法在经济和管理学科的应用范畴,从分形视角剖析粮食价格的局部微观特征,以此解读重大事件冲击对国内外农产品期货价格的异质性影响;③丰富了粮食国际国内双循环“内外统筹,协调互促”的内涵,不同农产品期货非线性结构的差异性也从侧面要求“该进就得进”和“该保必须保”双目标的协调统一。

本研究具有如下重要的管理启示和政策建议:①要稳定和提高国内粮食综合生产能力,就要加大农民补贴力度,扩大粮食产业链上各种强农惠农富农的政策覆盖度,充分调动农民的种粮积极性,而且要重视农业研发并加大对农业科技研究的投资力度;②为了应对国内居民日益增长的多样化需求,可适度增加粮食进口,但需进一步优化我国粮食进口结构的多元化布局,以形成竞争牵制关系,避免过于依赖一个或少数国家而丧失过多主动权为他人所掣肘;③加强对农业领域外商直接投资的管制,健全完善相关法规法制,时刻警惕国际粮食垄断组织借机操纵粮食价格威胁到我国粮食体系的安全,加大鼓励本土内资粮食企业的科技研发和业务扩张,并在政策上给予扶持和优惠,增强国内企业的国际竞争力。

本研究还存在着一些不足,比如受限于数据质量,采用强麦和粳稻期货品种分别作为国内小麦和稻谷期货的代表可能不具有充分的代表性;此外,不同粮食品种之间也存在着替代关系,但限于篇幅本研究只分析了国内外对应品种期货市场间的关系,这点在未来研究中值得进一步探讨。