我國糧食價格所具有的特殊規(guī)律探討

1、<p><b>　　問題分析</b></p><p>　　問題三要解決的問題是探討我國糧食價格所具有的特殊規(guī)律。糧食是人民生活的根本，關(guān)系到整個國家的戰(zhàn)略安全。隨著國際糧價震蕩和國內(nèi)生產(chǎn)狀況變化，中國糧食價格迅速上漲且波動劇烈，直接影響到經(jīng)濟(jì)運行的穩(wěn)定和人民生活水平的提高。由于ARCH類模型能夠?qū)r間序列進(jìn)行準(zhǔn)確模擬，所以ARCH類模型是國外研究股票等金融投資產(chǎn)品價格波動性的常用方

2、法。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，針對各糧食品種價格收益率的波動是否存在集簇性和非對稱性、是否存在杠桿效應(yīng)以及高風(fēng)險高回報的特點建立ARCH類模型，并結(jié)合一般性描述分析，研究我國糧食價格所具有的特殊規(guī)律。本文將糧食品種按照《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒》中進(jìn)行分類，主要分析秈稻、粳稻、小麥、大豆、玉米價格波動情況。文中的集簇性是指大的價格波動往往跟隨著大的價格波動，非對稱性是指糧食市場價格波動對價格上漲和下跌信息會產(chǎn)生不同的反應(yīng)。</p>

3、;<p><b>　　模型的建立</b></p><p>　?。ㄒ唬┎▌訉ΨQ性分析</p><p><b>　　1.ARCH模型</b></p><p>　　為了刻畫預(yù)測誤差的條件方差中可能存在的某種相關(guān)性，Engle最早提出能夠準(zhǔn)確反映觀測值方差隨時間變化的自回歸條件異方差（ARCH）模型。ARCH模型的主

4、要思想是：擾動項的條件方差依賴于它的前期值的大小。ARCH模型是對主體方程的隨機(jī)擾動項進(jìn)行建模，一般包括兩個方程：</p><p>　　其中式（2）為均值方程，和分別代表價格及其影響因素。式（3）為方差方程 ，表示的條件方差，包括常數(shù)項和ARCH項，為滯后階數(shù)。若ARCH項中有一個系數(shù)顯著不為0，說明隨機(jī)擾動項的條件方差受前期方差的影響 ，即存在波動集簇性。</p><p><b&g

5、t;　　2.GARCH模型</b></p><p>　　當(dāng)ARCH模型中存在高階條件異方差效應(yīng)時，為彌補(bǔ)滯后多期的信息對殘差序列條件方差的影響，可以采用廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型。在ARCH模型的方差方程（3）中加入條件方差自身的滯后項就得到GARCH模型：</p><p>　?。?）式中，為ARCH項，為GARCH項，和分別為它們的滯后階數(shù)，如果ARCH項和GAR

6、CH項都高度顯著，說明糧食價格收益率具有顯著的波動集簇性。為保證條件方差非負(fù)，一般要求系數(shù)和，但這個系數(shù)的非負(fù)性要求只是保證模型有意義的充分條件而非必要條件。GARCH模型將波動來源劃分為兩部分：變量過去的波動和外部沖擊，而和則分別反映了它們對本期波動的作用強(qiáng)度。模型系數(shù)之和的大小反映了波動的持續(xù)性，當(dāng)它小于1時，說明沖擊的影響會逐漸消失，當(dāng)它大于1時，說明沖擊的影響不但不會消失，反而會擴(kuò)散。相對于ARCH，GARCH模型的優(yōu)點在于：可

7、以用較為簡單的GARCH模型來代表一個高階ARCH模型，從而使模型的識別和估計都變得比較容易。</p><p>　　3.（G）ARCH-M模型</p><p>　　金融理論表明具有較高可觀測到的風(fēng)險的資產(chǎn)可以獲得更高的平均收益，其原因在于人們一般認(rèn)為金融資產(chǎn)的收益應(yīng)當(dāng)與其風(fēng)險成正比，風(fēng)險越大，預(yù)期的收益就越高。這種利用條件方差表示預(yù)期風(fēng)險的模型被稱為ARCH均值或ARCH-M模型。在（G）

8、ARCH模型的均值方程（1）中加入就轉(zhuǎn)化為（G）ARCH-M模型：</p><p>　?。?）式中，是條件標(biāo)準(zhǔn)差的一個倍數(shù)，若為正數(shù)，就意味著市場參與主體因風(fēng)險增加而要求更高的收益，該參數(shù)用來驗證糧食市場是否有高風(fēng)險高回報的特征。</p><p>　?。ǘ┎▌臃菍ΨQ性分析</p><p>　　本文利用門檻ARCH（threshold ARCH，簡稱為“TARCH”

9、）模型和指數(shù)GARCH（exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,簡寫為“EGARCH”）模型對波動的非對稱性進(jìn)行分析，兩個模型的估計結(jié)果可以相互驗證。</p><p><b>　　TARCH模型</b></p><p>　　TARCH模型由Rabemananjara a

10、nd Zokoian(1993)提出，其條件方差方程為：</p><p>　?。?）式中，是虛擬變量，當(dāng)時，，否則，。此模型中，價格上漲信息（）對條件方差的影響為，而價格下跌信息（）的影響為。如果，表明波動具有非對稱性。當(dāng)時，表明價格下跌信息引發(fā)的波動比價格上漲信息引發(fā)的波動大；當(dāng)時，價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大。</p><p>　　2.EGARCH模型</p&

11、gt;<p>　　EGARCH模型由Nelson（1991）提出，其條件方差方程為：</p><p>　　（7）式中，價格上漲信息（）對的影響為，價格下跌信息（）的影響為。如果，表明波動具有非對稱性。當(dāng)時，表明價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大；當(dāng)時，表明價格下跌信息引發(fā)的波動比價格上漲信息引發(fā)的波動大。</p><p><b>　　模型的求解<

12、/b></p><p>　　現(xiàn)搜集秈稻、粳稻、小麥、大豆和玉米2000年1月至2014年12月的集貿(mào)市場月度價格（元/公斤）數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒》），對各品種糧食價格的時間序列做平穩(wěn)性檢驗，可得表1：</p><p>　　表1 各品種糧食價格ADF檢驗</p><p>　　從表1中可以看出秈稻、粳稻、小麥、大豆和玉米在顯著性水平5%下，均接受

13、原假設(shè)，不能拒絕存在單位根的原假設(shè)，是非平穩(wěn)的。根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品蛛網(wǎng)模型，糧食產(chǎn)品的上一期價格會影響到下一期，上一期的波動同樣會反映到下一期，即相鄰兩期的方差是序列相關(guān)的。故現(xiàn)以價格收益率說明我國糧食價格波動情況。</p><p>　　價格收益率以相鄰月份糧食價格的對數(shù)一階差分表示，現(xiàn)建立回歸模型：</p><p>　　則價格收益率可表示為：</p><p>　　其中，和

14、分別表示第月和第月的價格。同樣對各品種糧食價格收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，可得表2：</p><p>　　表2 各糧食品種價格收益率ADF檢驗</p><p>　　從表2的結(jié)果顯示中，可看出各品種糧食價格收益率在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，接受不存在單位根的結(jié)論，說明價格收益率序列為平穩(wěn)序列。</p><p>　　現(xiàn)對各品種糧食價格收益率做描述性統(tǒng)計，可得表3結(jié)果，秈稻

15、、粳稻、小麥、玉米、大豆價格收益率的峰度都高于正態(tài)分布的峰度值3，說明價格收益率具有尖峰和后尾的特征；JB正態(tài)性檢驗也均較大，同樣驗證了價格收益率顯著異于正態(tài)分布。</p><p>　　表3 各糧食品種價格收益率基本統(tǒng)計量</p><p>　　從模型的殘差平方相關(guān)圖，即價格收益率變化圖（圖1-圖5）可見秈稻、粳稻、小麥、玉米和大豆價格存在波動的集聚現(xiàn)象：波動在一些較長的時間內(nèi)非常小，在其它

16、一些較長的時間內(nèi)非常大，這說明價格收益率可能具有條件異方差性。</p><p>　　圖1 小麥價格收益率</p><p>　　圖2 秈稻價格收益率</p><p>　　圖3 粳稻價格收益率</p><p>　　圖4 大豆價格收益率</p><p>　　圖5 玉米價收益率格</p><p>　　因

17、此，要對各個序列進(jìn)行ARCH—LM檢驗，來判斷它們是否存在條件異方差效應(yīng)。</p><p>　　表4 各糧食品種ARCH-LM檢驗</p><p>　　表4ARCH-LM檢驗結(jié)果表明：秈稻、粳稻價格異方差效應(yīng)方差不顯著；對小麥而言，選擇滯后階數(shù)5階時，檢驗概率P值小于1%，說明殘差序列存在條件異方差效應(yīng)。至少存在5階ARCH效應(yīng)。這就意味著必須估計很多個參數(shù)，而這很難精確做到，可以用一個低

18、階的GARCH模型代替，以減少待估參數(shù)個數(shù)；對大豆和玉米而言,選擇滯后階數(shù)為1階時，檢驗概率P值小于5%,說明殘差序列存在異方差效應(yīng)。根據(jù)ARCH-LM檢驗結(jié)果，本文對存在顯著異方差效應(yīng)的小麥、玉米和大豆市場建立ARCH類模型。</p><p><b>　　小麥</b></p><p>　　小麥?zhǔn)袌龅腁RCH類模型估計結(jié)果如表5：</p><p&g

19、t;　　1.GARCH模型估計結(jié)果。小麥價格收益率條件方差方程中，和都在1% </p><p>　　的水平下顯著，表明價格收益率序列具有顯著的波動集簇性。和之和為0.982，小于1，因此，過去的波動對未來的影響逐漸消失。</p><p>　　2.GARCH—M模型估計結(jié)果。小麥價格收益率均值方程中估計值為0.301，但不顯著，這反映了小麥沒有高風(fēng)險高回報的特征。</p>&l

20、t;p>　　3.TARCH和EGARCH模型估計結(jié)果。在TARCH模型中，的估計值小于零，且在10%的水平下顯著。在EGARCH模型中，的估計值大于零，且在1%的水平下顯著。這說明，小麥價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動要大，小麥價格波動具有顯著的非對稱性。</p><p>　　表6 小麥?zhǔn)袌鯝RCH類模型估計結(jié)果</p><p>　　注：*表示在10%水平下顯著，**表

21、示在5%水平下顯著，***表示在1%水平下顯著</p><p><b>　　（二）玉米</b></p><p>　　玉米市場的ARCH類模型估計結(jié)果如表7</p><p>　　1.ARCH模型估計結(jié)果。玉米價格收益條件方差方程中在1%水平下高度顯著，表明玉米價格波動具有顯著的集簇性。</p><p>　　2.ARCH-M

22、模型估計結(jié)果。玉米價格均值方程中估計值為0.383，且在1%水平下高度顯著，這反映了玉米價格市場存在高風(fēng)險高回報的特征。</p><p>　　3.TARCH和EGARCH模型估計結(jié)果。在TARCH模型中，的估計值大于零，但是不顯著。在EGARCH模型中，的估計值小于零，但不顯著。這說明，玉米價格波動沒有非對稱性。</p><p>　　表7 玉米市場ARCH類模型估計結(jié)果</p>

23、<p>　　注：*表示在10%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，***表示在1%水平下顯著</p><p><b>　?。ㄈ┐蠖?lt;/b></p><p>　　大豆市場的ARCH類模型估計結(jié)果如表8：</p><p>　　1.ARCH模型估計結(jié)果。大豆價格收益條件方差方程中在1%水平下高度顯著，表明大豆價格波動具有顯著的集簇性

24、。</p><p>　　2.ARCH-M模型估計結(jié)果。大豆價格均值方程中估計值為0.017，且在1%水平下高度顯著，這反映了大豆價格市場存在高風(fēng)險高回報的特征。</p><p>　　3. TARCH和EGARCH模型估計結(jié)果。在TARCH模型中，的估計值小于零，且在5%的水平下顯著。在EGARCH模型中，的估計值大于零，且在1%的水平下顯著。這說明，大豆價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息

25、引發(fā)的波動要大，大豆價格波動具有顯著的非對稱性。</p><p>　　表8 大豆市場ARCH類模型估計結(jié)果</p><p>　　注：*表示在10%水平下顯著，**表示在5%水平下顯著，***表示在1%水平下顯著</p><p>　　總體來看，本節(jié)通過對秈稻、粳稻、小麥、玉米和大豆價格波動進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：（1）秈稻、粳稻沒有顯著的條件異方差效應(yīng)。（2）小麥、大

26、豆和玉米價格波動具有顯著的集簇性。（3）玉米市場和大豆市場具有高風(fēng)險高回報的特征。（4）小麥和大豆價格波動具有非對稱性，即價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大。</p><p>　　與現(xiàn)實相聯(lián)系，小麥、玉米和大豆市場大的價格波動后面往往跟隨著大的價格波動，小的價格波動后面經(jīng)常跟隨著小的價格波動，這說明，小麥、玉米和大豆價格波動在一定程度上是可以預(yù)測的。小的價格波動影響較小，但大的價格波動會對糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)

27、展、居民生活、宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較大的影響，為穩(wěn)定糧食市場，大的價格波動不可不防。玉米和大豆市場存在高風(fēng)險高回報特征，小麥?zhǔn)袌霾淮嬖诟唢L(fēng)險高回報特征，這可能與近年來玉米和大豆進(jìn)出口貿(mào)易和玉米期貨市場的迅速發(fā)展有關(guān)。玉米市場價格波動沒有顯著的非對稱性，小麥和大豆價格具有明顯的非對稱特征，并且價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大。可能的解釋是由于農(nóng)民固有的農(nóng)產(chǎn)品種植習(xí)慣、消費者購買習(xí)慣等原因，當(dāng)價格出現(xiàn)下跌跡象，對小麥和大豆市場價格造