国际大豆价格传导与均衡的变结构分析.pdf

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1、第 2 4 卷第 1 2 期 V_0 1 2 4 No 1 2 统 计 与 信 息 论 坛 S t a t i s t i c s&I r d r o r ma t i o nF o r u m 2 0 o 9 年 l 2月 De e ，2 0 0 9 【统计调查与分析】国际大豆价格传导与均衡的变结构分析 赵玉(华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉4 3 0 0 7 0)摘要：为了克服固定系数模型无法刻画价格序列结构变动的缺陷，采用带季节漂移项和趋势项的变结构 协整模型，研究了国际大豆价格的传导和均衡机制。变结构协整模型可以较好地识别价格序列的结构变化，研究表明：全球大豆价格之间存在均衡机制

2、；全球大豆供给淡季和旺季分别对应着不同的价格传导与均衡机 制；2 0 0 8年全球金融危机使大豆价格系统的结构发生了变化。关键词：大豆市场；价格传导；价格均衡；变结构协整 中图分类号：F 2 2 4 0 文献标志码：A 文章编号：1 0 0 73 1 1 6(2 o 0 9)1 2 0 0 7 8 0 4 一、引 言 大豆是中国所有粮油作物中最早被市场化的品 种。自 1 9 9 6年实行低关税政策以来，中国大豆进口 量快速增加，2 0 0 0年已突破 1 0 0 0万吨，超过当年世 界大豆进 口量的 1 4，成为全球最大的大豆进 口国。至 2 0 0 7年进 口大豆约为 3 0 8 2 1 万

3、吨(约 1 1 4 7亿 美元)，占世界总进 口量的 4 1 6 以上，2 0 0 8年中国 大豆进 口量 达到 3 7 4 3 6万吨，较 2 0 0 7年增 加 6 6 1 5 万吨，增幅达到 2 1 5，连续第四年创下中国 大豆进口量的历史最高纪录。据美国农业部公布的 世界农产品供需报告预计，2 0 0 92 0 1 0年度，中国 进 口大豆数量将达到 3 8 1 0万吨。而据中国海关总 署发布的最新数据显示，2 o 0 9年前六个月中国已经 进 口了2 2 1 0万吨大豆，比上年同期 的 1 7 2 0 万吨又 增长了 2 8。以上数字表明中国大豆需求主要依赖国际市 场，而且这种依赖性

4、是逐年增加的。过度依赖进 口 增加 了国内大豆市场的风险以及整个大豆产业链的 风险。加入世贸以来，国内大豆市场已经多次出现 价格风险。由于 2 0 0 22 0 0 3年大豆进 口价格波动 剧烈导致国内大多数榨油企业倒闭或被外资收购，同时，国内大豆进口商也不同程度地出现了亏损，直 到中国政府临时成立转基因办公室限制转基因大豆 进口，才使得国内大豆市场平抑了此次价格波动的 冲击。2 0 0 7 2 0 0 8年大豆进 口价格 同样出现 了暴 涨暴跌的局面，这次价格波动除了冲击到国内大豆 市场以外还影响到了下游养殖业的安全。基于此，研究国际大豆价格传导与均衡机制有助于防范价格 波动风险，具有一定理

5、论价值和现实意义。二、文 献 回顾 在农产品国际价格传导问题的研究方面，Mu n d l a c k 和L a r s o n 曾假设，农产品的国内价格与国 际价格存在长期均衡趋势而短期 内国内价格与国际 价格存在一定的偏差，并发展了价格传导理论模型：=P E(1+r)，即一国大豆价格 等于世界大 豆价格P 、名义汇率 E 以及关税(1+r)的乘积，r 为关税税率，假定为常数，在此基础上推导出价格传 导模型的统计形式：l n P =口+，z P +y l n E +e ，其中 12 等于(1+r)，J9 为价格传递弹性，将世界 市场上具有代表性的大豆价格和国内现货与期货价 格视作一个价格系统，

6、基于该价格传导模型来研究 国外大豆价格对国内大豆市场 的冲击；Ma c h a d o 等人以巴西和阿根廷为例研究了大豆季节性价格在 国际间 的传 递，结果发 现 巴西、阿 根廷 以及 美 国 C O B T的大豆价格的时间序列中均存在季节项【2 ；刘凤军、刘勇使用 E C M模型研究了中国大豆期货 价格与现货价格之间的波动关系，研究发现中国大 豆的期、现货价格之间存在协整关系和双向的因果 收稿日期：2 o 0 8 一O 8 2 6 作者简介：赵5 t i(1 9 8 2一)，男，河北石家庄人，博士生，研究方向：数量经济学、农产品流通与贸易。78 赵玉：国际大豆价格传导与均衡的变结构分析 关系

7、【3 l。Ma r g a r i d o等人 以大豆 的鹿特丹港 口 C I F 价以及巴西、阿根廷 和美 国的)B价格为研究对 象，使用、C 模型测算了价格间的传导弹性，研究 表明巴西、阿根廷和美国受到国际市场的冲击后反 应不一，巴西和阿根廷 对冲击反应较快是价格接受 者，而美国对冲击反应较慢是价格制定者，并从收获 和上市季节的差异上做了解释【4 ；李晗虹，吴启权 使用 E C一 C HM模型研究了大豆、豆粕和玉 米等现货市场信息和期货交易行为对期货市场波动 的影响，结果表明大豆现货和期货市场价格波动均 具有“杠杆效应”5 ；华仁海、刘庆富使用双参数 A RE GA R C HN型研究 了

8、美 国 C B 0T大豆价 格和 大连商品交易所大豆价格的波动溢 出效应，研究表 明国际大豆期货市场对国内大豆期货市场的影响力 要大于国内大豆期货市场对国际大豆期货市场的影 响 引。虽然关于国内外大豆价格 的研究 比较丰富，但 是综合考虑国外主产国贸易价格波动对 中国大豆价 格影响的文献还 比较少见。国内的研究主要集 中在 大豆期货市场上而对现货价 格 的波动特征关 注较 少，国外文献主要集中讨论美洲大豆出 口国的价格 波动，对最大的大豆进 口国中国的国内大豆价 格讨论较少。同时，已有研究均采用固定系数模型，而固定系 数模型仅适合于结构未发生变动的时间序列。变结 构问题是经济系统建模 中经常遇

9、到 的问题，当重大 的经济政策和制度发生变化或重大的技术发生变革 时，均可能导致经济结构的变化，从而使经济模型的 结构发生变化，固定系数模型不适合处理这类变结 构的时间序列 7】。为了克服 固定 系数模型的缺 陷，需采用变结构协整模型来研究国际大豆价格的传导 和均衡机制。三、数据 与模型(一)数据 收集 2 0 0 6年 1 1月 1 0日至 2 0 0 9年 7月 3 1 E l 的日间数据分析国际大豆价格传导和均衡机制的变 化。所有价格数据均从郑州商品交易所“易盛信息 数据库”获得。三种国际价格单位均为美元 N，两 种国内价格单位均为元。人民币兑换美元的汇 率(中间价)来 自国家外汇管理局

10、。国际价格按照汇 率进行折算并将所有变量按照交易 E l 对应，剔除缺 失的观测值后共 6 4 9组数据。为消除汇率波动对研 究结果的影响，使用 中间价汇率将 国际价格计价单 位 由美元 吨转换为元 吨。由于农产品特有的播种、生长和收获周期导致 了供求关系变化具有明显的季节性，这种供求的淡 季与旺季的变化，使得价格波动在每年的一些特定 时期内同向运动的趋势性比较明显。以中国、美国、巴西和阿根廷为例，中国大豆主产区分别为东北地 区和黄淮地区，这两个地区的大豆收获季节集中在 9、1 0 月份，上市主要集中在 1 1 月份，美国大豆收获 期也主要集中在 9、1 0月份，巴西和阿根廷大豆收获 期主要集

11、 中在 4、5月份，上市主要集 中在 6月份。以上四个 国家大豆产量 占全球总产量的 9 0 以上，按照这四个国家的生产周期，4 6月和 9 l 1月为 全球大豆供应旺季，其他月份为供应淡季。表 1 显 示供给旺季价格波动幅度低于淡季波动幅度，说明 大豆贸易可能受到了季节的影响。表 1 大豆供给旺季和供给淡季的价格标准差表 单位：元 吨【二)模型 由于美 国、巴西和阿根廷是最主要 的三个大豆 出口国，在大豆进 口贸易 中经常使用 的是美国 C I F 价(C I F US Gu l f)、巴西 巴拉 那瓜 港 F O B价(F o b P a r a n a g a B R Z)和阿根廷 FO

12、 B价(F o b U p R i v e r A R G)，因此选择这三个具有代表性的价格代表大 豆国际价格，分别记为 P P b 和 P a。国内价格选择 有代表性的大连大豆现货价格和大商所近交割月期 货收盘价，分别记为 P s 和 P f。协整参数发生变化，分为三种情况：第一，协整 关系中只有常数项漂移；第二，协整关系中发生常数 项和趋势项漂移；第三，协整关系中存在常数项、趋 势项和参数漂移【8 J8。为了检验收获季节对国际大豆 价格传导的影响是否显著，给出原假设 I：“大豆收获 季节对国际大豆传导影响不显著，即大豆供给旺季和 供给淡季的价格传导和均衡机制是相同的”。在协整 检验模型中加

13、入季节漂移 s r 和价格的交互作用项，采用变结构协整来检验这一假设。如果美国、巴西、阿根廷大豆出口价和中国国内大豆现价和期货价格 之间存在协整关系且季节漂移项前的系数不等于 O 则拒绝原假设。由于 2 0 0 8年发生了全球性的金融危机，需要考 7 9 统计与信息论坛 虑金融危机爆发前后经济系统结构是否发生变化，因此给出原假设 I I：“金融危机爆发前后国际大豆价 格没有发生结构变化”。在协整检验中加入趋势变 量 t 和价格的交互作用项来检验这一假设。以 2 0 0 8 年 9 月 1 5日雷曼兄弟申请破产为全球金融危机全 面爆发的标志，将时间序列分为两段：2 0 o 6 年 1 1 月 1

14、 0日至 2 加8年 9月 1 4日和 2 0 0 8年 9月 1 5日至 2 0 0 9年 7月 3 1日。在Mu n d l a c k和L a r s o n固定系数模型的基础上 建立如下变结构模型：e c ru 1。f 一 1=I n P，z l 一(卢 l 1+1 1 S f+1 1 t)I n 一 l 一(l 2+卢 1 2 S +l 2 )l n P 6 一 1 一(8 1 3+卢 1 3 s +1 3 )l n l c (1)e6-m2。t 一 1=I n P，f 一 1 一(1+2 1 S r 十 Y 2 1 t)I n 。一 1 一(卢 2 2+卢 2 2 S +2 1 t

15、)I n P b 一 1 一(8 2 3+卢 2 3 S +2 1 t)I n P a 1 一C (2)传导和均衡机制由模型(1)和模型(2)给出。当 r 1，2，3，7，8，1 2 时，S =0对应大豆供给淡 季；当 r 4，5，6，9，1 0，1 1 时，S =1 对应大豆供 给旺季。2 0 0 6年 1 1 月 1 0日至 2 0 0 8 年9 月 1 4日，t 取 0；2 0 0 8年 9月 1 5日至 2 0 0 9年 7月 3 1日，t 取 1。四、计量分析与结果 检验价格变量间的变结构协整关系：估计模型(1)和模型(2)，若 蝴 1 卜 1 或 e c ru2 卜 l 是平稳的并

16、 且变量 S，和t 前的系数至少有一个显著不等于0，则拒绝原假设 J 或原假设，可认为价格变量间存 在变结构协整关系。拒绝原假设 说明序列的结构 变化是由供求季节性变化引致的；拒绝原假设 说 明结构变化是 由此次金融危机造成 的。在 E Vi e w s 5 0平台上实现变结构协整关系检验。分别给出模型(1)和模型(2)的估计结果(见表 2)，1 卜】和删 2 卜 l 的平稳性A D F 检验结果(见 表3)。为克服残差序列存在的异方差和自相关性，在模型估计过程中使用残差平方的倒数作为权重序 列进行加权回归，经试验发现使用残差平方的倒数 做权重序列，得到的系数非常稳健。采用加权最小二 乘回归得

17、到的结果见表 2，其中两个模型的校正判 定系数均接近 1，D W值分别为 1 7 0 1 3 和 1 6 1 22 ，极大似然比对数值分别为 3 9 0 9 1 7 8 和 3 1 8 0 8 9 3，回归的标准误分别为 0 0 0 0 6和 0 0 0 1 8 0 重点检验 两个方程的平稳性。表 2 加权回归估计结果表 注：最优检验类型为(c，t，k)，其中C=0表示无截距项；t=0 表示不含趋势项；五表示滞后阶数。残差平稳性检验表明模型(1)和模型(2)的残 生了结构变化”。差项 e C 7 1，f 一 1 或 e c ru2。一 1 是平稳的。由于变量 S 和 t 前的系数均显著不等于0

18、，可以拒绝原假设，和，认为“大豆收获季节对 国际大豆传导产生 了显著影 响，即大豆供给旺季和供给淡季的价格传导和均衡 机制不同”且“金融危机爆发前后 国际大豆价格发 8 0 五、结论与讨论 根据分析主要得到以下结论(见表 4)：第一，全 球大豆价格之间存在均衡机制，这与 Mt m d l a&等人 提出的国际农产品价格均衡理论一致；第二，全球大 赵玉：国际大豆价格传导与均衡的变结构分析 豆供给淡季和旺季分别对应着不同的价格传导和均 衡机制，Ma r g a r id o 等人虽然发现大豆价格与收获季 节有关，但没有检验季节是否改变了价格传导和均衡 机制，而本研究验证了这一点；第三，2 O O

19、8 年的全球金 融危机使国际大豆价格序列的结构发生了变化。另外，从表 4中还可以看出，国际大豆价格传导 和均衡机制，在全球金融危机爆发前后的大豆供给 淡季和旺季的具体变化：美国大豆 C I F价格在大豆 供给淡季对中国大豆现货价格影响为正，而旺季影 响为负；在供给季节发生变化以及危机前后巴西大 豆)B价格前 的系数符号都没有发生改变；全球金 融危机爆发前后阿根廷大豆 F O B价格前 的系数符 号发生了改变。表 4 价格传导和均衡机制变化对比表 注：由表 2整理得到，仅列 出 了 _ 变 系数部分，常致项(见表 2)段有列 出。尽管计量模型所测算的结果与模型设定有一定 模型在挖掘经济系统潜在的

20、信息方面更具优势。不 联系，但是从本文实证结果来看，使用变结构模型确 足之处在于本文的模型仍然是“比较静态的”，虽然 实较好地识别出了经济系统结构的变化并根据假设 与固定系数模型相比有所改进但还不是时变系数模 检验 的方法找出了使结构发生变化的原 因。仅仅使 型，在今后的实践 中可以尝试用状态空间理论加 以 用固定系数的模型则会忽视这种变化。显然变结构 改进使之具有更强的解释力。参考文献：1 Mu n d l a c kY，L,a l-s o nDF Ont h et r a n s mi s s i o no f wo r l d c u l t u ml p r i c e s J T h

21、 e Wo r l dB a n kE c o n o mi cR e v i e w，1 9 9 2(6)：3 9 94 2 2 2 Ma c h a d oEL，Ma r g a fi d oM A S e a s o n a l p ri c et r a n s mi s s i o ni n s o y b e a ni n t e r n a t i o n a l ma r k e t：T h e c&s e o f B r a z i l a n dA r g e n t i n a J P e s q u i s a e D e b a t e，2 0 0 1(1 2)：9

22、2 1 0 6 3 刘凤军，刘勇 期货价格与现货价格波动关系的实证研究以农产品大豆为例 J 财贸经济，2 0 0 6(8)：7 7 8 1 4 Ma r g a r i d o M A，T u r d l a F A，B u e n o C a r o l s R FT h e wor l d ma r k e t f o r s o y b e a n s：p r i ce t r io n in t o B r a z i l a n d e ff e c t s f r o mt h et i mi n go f c r o p a n dt r a d e J No v aE c o

23、n o mi a，2 0 0 7(1 7)：1 1 9 5 李晗虹，吴启权 现货市场与期货交易行为对期货市场波动的影响来自中国农产品期货市场的证据 J 湘潭大学学 报：哲学社会科学版，2 0 0 7(6)：7 3 7 6 6 华仁海，刘庆富 国内外期货市场之间的波动溢出效应研究 J 世界经济，2 0 0 7(6)：6 47 4 7 杨宝臣，张世英 变结构协整问题研究 J 系统工程学报，2 0 0 2(1)：2 6 3 1 8 张世英，许启发，周红 金融时间序列分析 M 北京：清华大学出版社，2 0 0 8：1 3 0 (责任编辑：王南丰)Va r i a b l e S t r u c t u

24、 r e Ana l y s i s O n Tr a ns mi s s i o n a nd Eq ui l i b r i u m o f I n t e r na t i o n a l S o y b e a n Pr i c e s Z HA O Yu (S c h o o l o f E c o n o mic s&Ma n a g e me n t，Hu a z h o ng A g ri c u l t u r a l Un i v e r s i t y，Wu h a n 4 3 0 0 7 0，C h i n a)Ab s t r a c t：Th e p a p e r

25、 a n a l y z e s t h e t r a n s mi s s i o n a n d e q u i l i b r a t i n g me c h ani s m o f i n t e r n a t i o n al s o y b e a n p r i c e s u s i n g v a r i a b l e s t r u c t u r e c 0 一i n t e g r a t i o n mo d e l s wi t h s e a s o n al d r i f t a n d t r e n d t e r m t o o v e r c

26、o me t h e s h o r t comi n g o f t h e f i x e d c o e f f i c i e n t mode l wh i c h c a n t i d e n t i f y s t r u c t u r e c h a n g es O f t h e p ri c e s y s t e mHo we v e r，v a r i a b l e s t r u c t u r e t2 0一i n t e g r a t i o n mod e l s e a r l i d e n t i f y s t r u c t u r e c

27、h a n g es o f t h e p ri c e s y s t e mTh e r e s e a r c h s h o ws t h a t：t h e r e are equ i l i b r a t i ng me c h a n i s ms a mo ng g l o b al soy b e 8 1 p r i c es；t h e r e are d i f f e r e n t t r an s mi ssi o n s and equ i l i b r a t i n g me c h an i s ms i n d i f f e r e n t s e

28、 a s o n s s u c h a S o f f s e a s o n an d p e a k s e a s o n o f g l o b al soy b e a n s u p p l y；t h e s t r u c t u r e o f t h e soy b e a n p ri c e s y s t e m h aS c h ang e d b e c a u s e o f g l o b a l f i n an c i al c r i s i s i n 2 0 0 8 Ke y wo r d s：soy b e a n ma r k e t；p ric e t r an s mi s s i o n s；p ri c e equ i l i b riu m；v a r i a b l e s t ruc t u r e c oi n t e g r a t i o n 8 1