我国硬小麦期货对现货的价格保障功能研究,投资学论文.docx

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1、我们国家硬小麦期货对现货的价格保障功能研究,投资学论文随着我们国家粮食流通体制改革的逐步深切进入，市场在粮食资源配置、粮食价格构成经过中基础性作用的不断发挥，农产品期、现货市场联络的日益严密，期货市场的价格发现和保障机制正逐步引起国内外众多专家学者的关注。本文即是以郑州商品交易所硬小麦市场上的期现货价格为样本数据，以硬小麦价格的保障效应为依托，展开对我们国家农产品期现货价格间相关性的研究。众所周知，小麦是我们国家的基本粮食作物之一，对于我们国家这样一个有着14亿人口的大国而言尤为重要。但是，由于自然条件、社会环境以及国际市场等众多因素的影响，长期以来小麦的价格一直处于波动之中，然而小麦价格的波

2、动局面无论对于小麦的一般消费者，还是对于国家粮食安全乃至社会稳定均具有重要影响，因而维护小麦市场价格的稳定性就显得至关重要。那么，减少小麦价格的波动性，维护小麦市场价格的稳定首选工具就是期货市场的对冲机制。因而，本文就在相关学者研究的基础上，通过对硬小麦期现货市场上价格波动的分析，试图通过分析我们国家硬小麦期货价格对现货价格的相关影响，尝试着发现我们国家硬小麦期货对现货的价格保障功能，进而分析我们国家农产品市场上期货价格对现货市场的价格引导和保卫机制。2我们国家硬小麦期货价格发现功能的实证2.1模型的构建及样本数据的选取本文将在各学者相关研究的基础上，以2018年1月至2020年12月硬小麦的

3、期货和现货价格的月度数据为依托来展开对硬小麦期货价格和现货价格间相关性的研究。通常而言，大多数的时间序列会存在自相关性，经检验以硬小麦的期货和现货价格为变量的模型所得回归结果具有较显着的自相关性，因而为消除自相关性的影响程度，取硬小麦期现货价格的对数作为变量建立如下WAR方程：logSt=A1logSt-1+A2logSt-2+.+AplogSt-p+B1logft+B2logft-1+.Brlogft-r+εt1华而不实：logS为硬小麦现货价格的对数，本文取该变量作为硬小麦的现货价格，logf为硬小麦期货价格的对数，本文取该变量作为硬小麦的期货价格。2.2相关数据的实证分析

4、通过对2018年1月至2020年12月硬小麦期现货价格相关数据的系统性回归分析，发现：硬小麦的期货价格logf与现货价格logS之间具有明显的正相关性,各变量间相关系数矩阵如表1、回归结果如表2所示。分析表1、2可得：硬小麦的期货价格logf与现货价格logS之间相关系数为0.985547，两者高度相关。同时，由于R2为0.971303，R2为0.970459，两者均接近于1，故该模型的拟合效果也较好；并且，由于F检验为0.000000，所以各变量间呈现出高度线性相关；再加上，D-W0.635251，对照n=36,p=4时D-W检验5的临界值，可知小麦的现货价格指数logS与期货价格logf等

5、相关变量均在5的水平上显着相关。即：小麦市场上的期货价格logf与现货价格logS之间存在明显的正相关性。2.3硬小麦期现货价格的平稳性检验1ADF单位根检验本文利用ADF单位根检验方程对硬小麦期、现货价格的水平值进行稳定性检验。其检验结果如表3所示。本文通过对2018年1月至2020年12月小麦市场上的期货价格波动对小麦现货价格的影响情况的系统性分析，发现：我们国家小麦市场上的现货价格log(S)与期货价格log(f)ADF检验的t统计量均比显着性水平10时的临界值大，所以变量log(S)、log(f)均为非平稳性序列，同时序列ilog(S)、ilog(f)的t统计值则均比显着性水平10时的

6、临界值小，故序列ilog(S)、ilog(f)为平稳序列。2协整检验从图1中能够看出：因变量logS与自变量logf之间具有大致一样的增长和变化趋势，故因变量logS与自变量logf之间可能存在协整关系。因而，可对变量进行相关的协整检验。在该经过中主要通过协整检验来对硬小麦的期、现货价格进行普通最小二乘回归如表4所示，得出回归模型的估计结果e，并通过对残差序列e进行单方根ADF检验来得出硬小麦的期现货价格之间能否协整，如表5所示。由表5可知：由于残差序列e的ADF检验的t统计量值为-3.586732，小于显着性水平10时的临界值-3.2138，因而可知残差序列e为平稳序列，此时变量logS与l

7、ogf之间具有较明显的协整关系。3格兰杰因果检验我们国家硬小麦市场上的期、现货价格能否具有一定的因果关系一直以来都是一个研究的课题，本文在分析了我们国家硬小麦市场上期、现货价格指数之间的相关性以及协整关系的基础上，选取滞后期为1的格兰杰因果检验来分析硬小麦的期、现货价格之间能否具备一定的因果关系，其格兰杰检验结果如表6所示。通过分析能够发现：硬小麦现货价格S不是硬小麦期货价格f的格兰杰成因，由于拒绝它犯第一类错误的概率是0.62711，表示清楚硬小麦期货价格f不是硬小麦现货价格S的格兰杰成因的概率较大，所以不能拒绝原假设。但是硬小麦期货价格f却是硬小麦现货价格S的格兰杰成因，由于该检验的相伴概

8、率只要0.08674，该概率较小，表示清楚至少在95%的置信水平下，能够以为硬小麦期货价格f是硬小麦现货价格S的格兰杰成因。2.4小麦市场期现货价格间的脉冲响应分析协整检验主要用以解释各变量间能否存在长期的平衡关系，无法解释硬小麦的期货市场价格变动一定单位究竟会对其现货价格带来多大影响，因而就需要进一步分析期货价格与现货价格间脉冲响应的传递效应，以反映期货价格变动对现货价格的影响情况。一般，VAR模型可表示为：yt=Ayt-1+.+Apyt-p+Bxt+εt2华而不实：yt、xt表示内生与外生变量，而p则一般表示滞后期，εt则为扰动向量。通过eviews软件分析

9、，以为该模型的整体效果良好，而且模型稳定，可进一步做脉冲响应分析。硬小麦市场期货价格与现货价格间的脉冲响应传递途径图如此图2、3所示。从图3关于期货价格f的脉冲响应传递途径图的分析中，不难得出：期货价格对其本身的一个标准差新息立即就有了较大反映，产出增加约16，然后持续增加至第2期，随后影响逐步减弱；但期货价格对来自于现货价格的新息在第1期并没有反映，直至第2期才较为明显，并逐步加强持续至第3期，随后开场缓慢回落，至第10期新息影响基本消失。同样道理。从图3关于现货价格s的脉冲响应传递途径图的分析中，能够看出：现货价格对其本身的一个标准差新息立即就有较大反映，产出增加约7，然后持续增加至第2期

10、，产出约增加至8，随后影响逐步减弱；同时，现货价格对来自于期货价格的新息在第1期就有较显着反映，期货价格新息对现货价格的影响大约在2，并逐步增加持续至第2期，随后其影响开场缓慢回落，直至10期新息影响基本消失。因而，通过以上分析分析，不难看出我们国家硬小麦市场上期货价格对现货价格具有较明显的价格发现和引导功能。3结论通过以上分析，不难发现：在硬小麦市场上，期货价格和现货价格之间存在较明显的长期平衡关系，而且长期来看期、现货价格具有自动回归平衡的态势；同时，期货价格和现货价格之间具有较明显的正相关性，而且期、现货价格之间也知足ADF检验与协整检验；但是，通过格兰杰因果检验，发现：硬小麦的期货价格

11、f是现货价格S的格兰杰成因，而现货价格S则不是期货价格f的格兰杰成因。总之，硬小麦的期货价格f与现货价格S之间具有较高的相关性，两者走势基本一样；但同时由于期货价格f是现货价格S的格兰杰成因，而现货价格S不是期货价格f的格兰杰成因，所以硬小麦的期货价格f直接影响了硬小麦的现货价格S，在硬小麦市场上期货价格对现货价格具有较明显的影响，一定程度上引导和保障着现货价格的走势。以下为参考文献：1PesaranMH,ShinY.GeneralisedImpulseResponseanAlysisinLinearMultivariateModelsJ.EconomicsLetters,1997,(58).

12、2JohansenS.StatisticalAnalysisofCointegratingVectorsJ.JournalofEconomicDynamicsandControl,1988,(12).3Hasbrouck,J.OneSecurity,ManyMarkets:DeterminingtheContributionstoPriceDiscoveryJ.JournalofFinance,1995,(50)4张宗成，王骏.基于VAR模型的硬麦期货价格发现研究J.华中科技大学学报，2005,(7)5李经谋，姬广坡.农产品期货市场的功能J.经济纵横,1994,(4).6童宛生，胡俞越，冯中越.中国商品期货价格构成理论与实证分析M.北京:中国财政经济出版社,1997.1;