价格波动性（共12篇）
价格波动性 篇1
一、引言
2014/2015 年度, 全球75 个种植棉花国的棉花总产量为26340 000 吨, 其对全球社会和经济的重要性不言而喻。棉花作为中国仅次于粮食的重要农作物, 其价格波动非常大, 2014 年中国棉花近期期货价格从19270 元/ 吨开启新篇章, 2 月19 日创每吨20060 元的高价位, 年底降到最低价为12860 元每吨, 这一年中价格振幅度达到55%。国际棉花市场动荡同样剧烈, 作为国际棉花期货大本营的洲际交易所棉花近期期货价格从年初的84.04 美分/ 磅, 4 月30 日达到最高价格94.14 美分一磅, 11 月19 日降到最低价59.11 美分/ 磅, 当年价格振幅达到59.26%。棉花期货价格的剧烈波动是对现货价格的预期不断改变, 也表明了棉花现货价格的不确定性。棉花期货市场给棉纺企业提供了套期保值工具。近年来, 由于受到国际国内多方面因素的影响, 棉花价格的波动日益频繁, 给棉花生产和经营带来了很大的风险, 因而, 对规避棉花价格风险的需求越来越迫切。
二、棉花市场价格波动性分析
供求关系决定价格是市场经济的一般规律。棉花价格与供需基本面和市场心态有着千丝万缕的紧密关系。棉花与其他大宗商品的不同点是所面对的竞争环境比较依赖出口进口棉和进口纺织品对国产棉替代性很强, 因此国际棉花价格对国内棉花供需关系的调节和平衡性有显著的影响。虽然在全球纺织行业原料中棉花作为原料仅占20%, 但是因承担者最基础性的原料的棉花价格的高低, 不仅直接影响者纺织企业的竞争力和生产成本, 而且还影响着其他天然纤维和化纤等方纺织原料的价格。
决定棉花种植面积和产量的经济驱动因素是竞争性农作物的价格。从1990/91 年开始, 棉花价格相对于粮食与油籽而言出明显的现下降。棉花价格与以小麦、玉米、大豆价格的比率指数化, 以1990 年12 月为100, 2013 年的棉花价格指数显示下降到相当于1990 年竞争性农作物的三分之一到二分之一。工业化国家的棉农通过农业技术的应用、良好费用管理控制, 在皮面和种子市场中广泛使用对冲工具, 对质量的重视, 设备的维护, 并注重水的利用效率, 维持了棉花在各种纤维中的竞争力。对于工业化国家和发展中国家的棉农来说, 由于品种的改善而提高的平均单产对贸易中维持与其他农作物之间的竞争优势有重要的作用。然而在2007 年至2012 年, 每公顷棉花的平均成本增长率超过了单产的增长速度导致棉花贸易的总体下降。
国际棉花价格受市场供求的影响而波动, 而中国的棉花价格主要受临时收储政策和进口配额量的影响。2011 年以来受国际对棉花需求不足及丰收预期的影响, 国际棉花价格呈现下降趋势。世界棉花供量给等于起初库存加以当年产量, 世界棉花需求量等于纺织厂用量加以期末库存。国际棉花价格基于对全球供给和需求量的基本面的预期而上下波动。国内棉花总供给等于期初库存加以当年产量和进口量, 总需求等于纺织厂用量加以出口和期末库存。
三、棉花市场经济风险分析
棉花产业, 像许多其他农业产业, 各国家依据其自然 (例如气候) 和组织特征 (例如棉花贸易结构) 所面临的风险都有所不同。棉花行业主要风险包括以下几项:
1.气候风险
对棉花产量或者质量产生负面影响的气候变化, 例如迟来雨季的影响单产、棉花生长的重要时间段不充足的降水量影响单产或者质量、过度的降水量破坏甚至摧毁农作物。在灌溉不足的情况下, 农民们可以通过减少投入量或者推迟投入时间 (主要是农药) 来应对气候风险。这样的风险规避行为意味着接受预期的较低的单产并导致更低的利润率。
2.植物检疫风险
对棉花产量或者质量产生负面影响的病虫害或者疾病风险。在有些发展中国家, 市面上提供成本高, 质量不可靠的投入资料, 农民有关综合虫害管理和替代合成杀虫剂的知识的缺乏增加检疫和质量风险。
3.质量风险
在一个季度生产的棉花在质量方面不如平常的棉花, 因此在卖出棉花和满足合同约定条件方面遇到困难, 或者因此导致价格下降。
4.对手方风险
指的是关键对手方未能履行合同的风险。例如, 一个棉农可能与一个轧棉厂主有收购合同、其中约定棉农在某个时间段将棉花交给厂主。棉农会面临轧棉商未来毁约的风险, 相反的轧棉商会面临未来不能从棉农手中买到棉花的风险。
5.汇率风险
当地货币对于美元大幅升值, 该货币是棉花合约中的主要结算货币。依据贸易商和农民之间的价格传递机制, 当地货币汇率的急剧变化可能对农民的收入产生显著影响。
6.物理风险
物理风险指的是棉花产品在传送的任何阶段因为被破坏或者被偷而产生的价值损失。
7.监管风险
一个国家棉花行业的监管规则或者法律的而变化引起的成本的上涨或者其他破坏运作、激励、盈利能力的风险。
8.价格风险
棉花生产或者相关活动的收入因棉花市场价格变化或者因市场价格的波动性而降低。价格风险主要由市场的波动性引起, 棉农相对于价格上涨更关注价格下跌的风险。
经济风险与价格风险直接相关, 但其他所有风险增加了棉花生产经济可行性的总体不确定性。风险管理过程是农民 (或作为一个整体的部门) 在引起风险的未来事件发生之前理解和积极的管理风险。 (世界银行, 2010) 发达国家的农户通常应用的风险管理技术是对冲, 例如以棉花期货和期权来抵消现货市场上持有的头寸因不利的价格变动而带来的经济损失 (Chaudhry and Guitchounts, 2003 ) 。然而因为运作期货期权等金融工具的财务要求, 使得这些工具不适用于中小型农户。在发展中国家不经常使用因较差的种植条件导致收入的急剧下降给予补偿以防经济风险的措施。
在有些国家, 比如美国, 政府通过支付一部分保险费推进农作物保险的普遍。一些非洲国家正在考虑通过多边筹资组织的协助下应用天气指数农作物保险。及时获得相关的精准的棉花供求统计数据, 尤其是实际库存量成为防范经济风险的关键。透明和广泛宣传的政府政策更有利于私人部门的规划。相反的经常变换的国家和贸易政策会迫使市场做出调整, 并最终以加强的波动性表现出来。
另外一个在发达国家和发展中国家都常见的风险管理技术是使用目标价格、指示性价格、最低价格、保证价格, 将国内价格或多或少的与国际价格水平联系在一起并且在整个销售季度保持稳定。全球只有美国具备比较完善的棉花价格风险规避工具, 由于棉花行业生产、贸易、消费等各环节时刻面临着棉花价格巨大的价格波动的风险, 风险规避工具对棉花行业的生存能力和可持续发展性至关重要。
摘要：棉花单产增加, 多种纤维安排下逐步取消纺织品配额, 以及世界经济持续增长的推动2000年和2005年之间的世界棉花市场的快速增长。2005年至2010年间, 停滞的单产增长率、世界经济的大衰退导致国际棉花市场的大萧条。虽然在全球纺织行业原料中棉花作为原料仅占20%, 但是因承担者最基础性的原料的棉花价格的高低, 不仅直接影响者纺织企业的竞争力和生产成本, 而且还影响着其他天然纤维和化纤等方纺织原料的价格。种植面积、单产、气候、政府补贴等各种因素综合影响棉花价格, 因此掌握棉花市场的经济风险, 不管是对投资者还是棉农都非常重要。
关键词：棉花价格,波动性,经济风险
参考文献
[1]丁建刚, 赵春晖.疯狂的棉花[J].瞭望, 2010 (42) :12-16.
[2]马建雷, 韩一军, 刘岩.对棉花价格剧烈波动的分析与建议[J].中国棉麻流通, 2011 (1) :23-26.
[3]侯海燕.国际棉花市场:纤维行业的另一挑战[J].中国纤检, 2010, (3) :72-73.
价格波动性 篇2
一、总则
（一）价格异常波动突发公共事件（以下简称价格异动事件）是指由于各种经济社会紧急情况或其他人为、自然因素，引发区域性、大范围重要商品价格出现异常上涨，需要政府依法进行干预的价格异常波动状态。
重要商品主要指关系国计民生的商品，包括粮、油、药品（药材）等重要生活必需品，农资、建材、燃料等重要生产资料。（二）根据价格异动事件的波及范围、危害程度、发展阶段等因素，将价格异动事件划分为三个级次。
1、明显价格异动事件：在本行政区域范围内发生，重要商品价格上涨幅度达到50%以上，市场开始有抢购迹象，如不加以控制有可能继续恶化的情况。
2、显著价格异动事件：在本行政区域范围内发生，重要商品价格上涨幅度达到50%以上，市场出现抢购，对经济社会产生不良影响的情况。
3、严重价格异动事件：在本行政区域范围内发生，重要商品价格上涨幅度达到50%以上，市场出现大面积抢购，对经济社会产生严重影响的情况。
（三）处置价格异动事件按照分级负责、属地管理的原则进行。县价格主管部门应当按照上级价格主管部门的工作部署和价格管理权限，制定行政区域内的价格异动事件应急预案，在县人民政府的领导下处置价格异动事件。
二、机构和职责
（一）县价格主管部门要成立由主要领导任组长，内部有关职能机构组成的处置价格异动事件领导小组。领导小组的主要职责是：分析判断价格异动事件状况，研究决定启动应急预案；向县人民政府和上级价格主管部门报告有关价格异动事件的情况；向有关部门通报价格异动事件情况；统一调配价格部门的人、财、物资源开展价格异动事件处置工作，检查处置工作落实情况；根据上级的指示，采取处置措施，稳定市场价格秩序。
（二）领导小组下设监控、政策、检查、宣传四个小组。
1、监控组由价格监测人员和价格成本调查人员承担，主要负责市场价格动态监测；预测与分析价格走势；预警、预测价格异动事件；建议启动应急预案。
2、检查组由价格监督检查人员承担，主要负责市场价格行为的巡查、调查、核实；依照有关规定对市场价格异常波动进行干预；对价格违法违规行为进行查处。
3、政策组由办公室、价格管理、收费管理人员承担，主要负责贯彻落实上级有关政策和文件精神，起草、制定政策文件材料。
4、宣传组由办公室承担，主要负责拟订相关的对外宣传材料，会同有关部门做好宣传工作。
三、启动和实施
（一）加强价格异动预警预报工作。要依托县价格主管部门、价格监测网和12358投诉电话广泛收集市场价格动态信息，建立健全价格异动监测网络；完善重要主副食品和生产资料商品价格监测报告制度，及时发现可能引起价格异动事件的倾向性、苗头性问题，并提出相应的对策建议。
（二）县价格主管部门负责受理和报告价格异动事件信息。要建立健全价格异动事件信息报告制度，严格执行24小时值班制度，对外公布值班联系电话，保障信息报送渠道畅通、运转有序。处置价格异动事件领导小组接到价格异动信息报告后，应在2小时内向县人民政府和市物价局请示，决定是否启动应急预案。
（三）建立价格异动事件三级报告制度
1、发生明显价格异动事件时，县物价局要按规定在2小时内将事件信息向县人民政府和市物价局报告，并随时报告现场状况，通报县直有关部门，实行向市物价局一天一报制度。
2、发生显著价格异动事件时，县物价局要按规定随时将事件信息向县人民政府和市物价局报告，并随时报告现场状况，通报县直有关部门，实行向市物价局半天一报制度。
3、发生严重价格异动事件时，县物价局要按规定随时向县人民政府和市物价局报告情况信息，并随时报告现场状况，通报县直有关部门。
（四）建立省、市、县分级管理制度
1、明显价格异动事件的应急处置
县物价局在县人民政府的统一领导下开展处置工作，及时派出检查组调查摸清情况，开展价格检查，对构成价格违法的行为，坚决依法查处，对有价格违法倾向的，给予提醒、告诫，防止价格异动事件扩大、蔓延。其他有关部门也要在县人民政府的统一领导下对处置价格异动事件给予配合。县处置价格异动事件领导小组对明显价格异动事件的处置工作给予必要的指导和支持。【范文网】
2、显著价格异动事件的应急处置
县处置价格异动事件领导小组负责指导开展处置工作，对重点地区派出检查组，督促指导当地做好处置工作；开展价格检查，及时查处价格违法、违规行为；会同新闻宣传主管部门，迅速通过新闻媒体，公告价格政策法规、供求信息，规范市场价格行为，告知广大消费者保持冷静；开展24小时价格监测，受理价格投诉，做好应对事态进一步扩大的各种准备工作；协调县直有关部门共同采取措施稳定市场价格秩序。3、严重价格异动事件的应急处置
县处置价格异动事件领导小组负责指挥做好应急处置工作，按规定迅速开展处置价格异动事件的各项工作；定期向县人民政府和市物价局报告严重价格异动事件发展情况，及时会同县经贸、公安、工商、质监、药监等部门加强管理，维护市场价格秩序；根据事态发展，必要时向上级价格主管部门提出建议，对部分重要商品价格采取限定差价率或者利润率、规定限价、实行提价申报制度或调价备案制度等干预措施。（五）各相关部门的应急行动
1、价格异动事件发生后，按照分级负责的原则，县物价局根据具体情况，向县人民政府提出建议，提请动用副食品价格调节基金和重要商品物资储备，调节供求，平抑价格。
2、工商部门负责查处囤积居奇、短斤少两、以次充好、假冒伪劣等扰乱市场秩序的违法行为，协助价格主管部门监督检查集贸市场价格行为，配合价格主管部门依法查处价格违法经营者。
3、质监部门负责查处制假售假等产品质量、计量违法行为，配合价格主管部门提取价格违法行为的证据
4、食品与药品监督部门负责监督检查食品与药品质量，充分运用监管手段，积极配合价格部门防止哄抬价格行为的发生，发现价格违法行为后要及时移交价格主管部门查处。
5、公安部门负责做好社会稳定工作，注意掌握社会动态，积极配合各级政府和有关职能部门控制谣言的传播。对故意制造、传播谣言，扰乱社会秩序和市场价格秩序的人员，应根据情节依法追究其法律责任。对因价格异动事件引发的群体性治安事件应按有关规定依法妥善处置，尽快恢复正常的社会秩序和市场秩序。
6、经贸、粮食、供销、农业等部门在自身职责范围内做好组织生产、供应、销售等工作，保证市场供应。
7、新闻宣传部门要加强正面舆论宣传引导，减少负面影响，维护社会安定稳定。
四、附则
（一）本预案由县物价局负责解释。
谁在推动价格波动 篇3
【关键词】市场；价格；波动；推动
经典经济学告诉我们，供需决定着价格，但在相当多的时间内，商品价格波动并不遵循这一流行已久的所谓经济规律，那么除了基本面中的供求因素外，还有什么对价格波动产生较大的影响呢？
一
对商品价格波动的研究，始于传统西方经济学，西方经济学认为，市场的总供给形成供应曲线，市场的总需求形成需求曲线，两条曲线的交点，就形成了市场的均衡价格，随着影响总供给因素的变化，总供给发生改变，使供给曲线产生位移，供给曲线与需求曲线的交点形成变化，均衡价格发生改变，也就是价格产生了波动。需求曲线也如此，供给需求二者的不断变化，使二者的交点也不断发生改变——也就是均衡价格不断产生变化，使得市场价格产生波动。这一理论，适应了早期工业经济发展的需要，是对价格波动分析的主要工具，但是随着金融及其衍生品行业的快速发展，市场对金融及其衍生品投资需求越来越旺盛，这些投资行为，对商品市场产生越来越大的影响，使得市场价格的波动不仅更加频繁而且幅度更大，关键在于，这些影响，并不与供求因素对价格波动的影响保持一致，绝大多数是相反。另外，国家经济部门（财政及央行）对经济的掌控或施加的干预越来越深入，施加的手段主要依靠财政政策和货币政策，这些政策措施的出台，往往引发市场的强烈反应，导致市场价格产生剧烈波动，这充分表明，货币对市场施加的影响愈来愈大，因此，传统市场学所依据供求理论对商品价格波动的分析，偏差越来越大。无论是短缺经济学还是过剩经济学，都不能很好的解释价格波动的成因，我们看到各国中央政府对经济调控的行为，本身就对商品价格波动产生直接或间接的影响，因此，对商品价格波动的影响因素越来越多，而且更加复杂。
二
通过上述我们知道，影响价格的因素是多方面的，而并非供需单一决定，事实果真如此？在此我们通过实证的方法来验证。先来看一段商品价格的波动情况（因期货市场价格波动直观明了，且现货价格随之波动，因此选取期货市场一交易品种为例）
这是螺纹钢期货2016年10月期合约，日期是从2015-12-1起到2016-4-21止的价格走势图（日K线图），从图形看，价格从1628元/吨一路上涨至2787元/吨，是一波经典的上涨，整个涨幅达71%，涨幅较为巨大。这个过程主要涵盖2016年一季度，我们来看看在这段时间与之密切相关的几个主要因素的表现。1，2016年一季度，中国GDP同比增长6.7%，不仅处于7%以下，也是中国几十年来的最低水平，表明整体经济处于下滑状态，整个商品市场的供需也处于疲软当中，按传统逻辑，商品价格应该下行。2，就商品本身而言， 2016年一季度全国初钢产量19201万吨，同比下降3.2%，众所周知，中国钢产能巨大，增产是轻而易举的事，但是，几乎没有一个钢铁企业能满负荷生产，产量的下滑，意味着需求下滑更加突出，这种情况下，按传统经济学观点，市场价格是要下跌的。3，再来看看央行的货币政策，2016年一季度，广义货币M2增长了13.4%，这是一个明显的阶段性经济刺激举措，央行的这一“放水”行为，大幅增加了市场的流动性，对社会经济的各个方面带来深刻影响，造成整个商品市场价格的大幅波动。（数据均来自官方公开统计），上述几个因素（当然不排除还有其他因素）导致了上图螺纹钢一季度的上行，而且不仅仅是螺纹钢，包括铁矿石，煤炭焦炭等其他商品，在这一时期，都有相似的表现。可以得出这样的结论，2016年一季度商品的上行，最主要因素就是央行M2的大幅增加，而这一因素的作用远远超过了供需对价格的影响，这也充分说明商品价格波动对货币投放量的敏感，也就是商品表现出了极强的金融属性，这一属性在这一阶段的作用，已经超越供需因素占到主导地位。
三
通过上面的分析，在影响价格的众多因素中，货币因素愈来愈重要，而且在分析师眼里，已经占到举足轻重的位置.随着经济社会的发展，人类社会早期的以物易物的交换方式，不仅对产品（商品）的交换带来严重不便，而且不能衡量价值的相等或相似，交换的公平原则不能体现，甚至严重制约了社会经济的发展.随着货币特别是金属货币（黄金，白银）的出现，使得贸易极大的丰富起来，不仅促进了经济的发展，还带来了社会的巨大进步。货币主要的两大职能，价值尺度和流通手段在经济社会中得到完美体现，商品的价值，都是通过货币体现出来，也就是说，任何商品的价值，都是通过一定数量的货币表现出来，货币就像一把尺子，衡量着商品价值的大小.在金属货币条件下，这把尺子还是较为稳定的.但随着社会经济的发展，纸币的出现，价值尺度功能出现了千差万别的变化.因为纸币的发行量，受人为因素的影响太大，没有相对的稳定性，各国中央政府为了各自的经济或社会发展目标，对纸币的发行各不相同，多发甚至滥发的现象比比皆是。因此，社会商品总量与纸币发行总量之间的比值在不同时间各不相同，而且变化很大，这就带来商品价格的频繁波动。全球经济一体化进程加快，全球贸易量不断增加，各国之间的货币比值的不断变化，也就是汇率的变化，也深刻的影响着商品价格，在以不同货币标价的商品价格，其波动幅度和频率也各不相同，但这些都是货币的影响范畴。随着社会经济的发展，纸币已经不是货币的唯一表现形式，特别是互联网的高度发达，电子货币，信用货币，虚拟货币（如比特币）等其他一些货币的出现，也会对商品价格产生影响，带来价格的波动——这是今后对价格波动分析也要关注的方面。无论如何，市场经济条件下，货币对商品价格的影响，在众多因素中，愈来愈占据重要地位，甚至在相当多的时间内，占主导地位，因此，在对商品价格波动分析中，货币因素必须作为主导因素之一考虑，这样对价格分析得出的结论，才不会产生大的偏差。
四
市场经济的合理性在于，宏观上，通过市场高效合理配置 社会资源，从而达到效益最优或次优，微观上，引导着社会投资及企业生产经营的方向，这些作用又是通过价格波动来实现，价格的波动，犹如指挥棒一般，引导着资源的流向，引导着社会投资的方向，因而对价格波动的研究就有着特殊的意义。是什么推动着价格的波动？传统经济学告诉我们，是“一只看不见的手”，然而，通过上面的分析我们知道，推动市场价格波动的不仅仅是一只“看不见的手”，而且有很多只“看不见的手”，甚至还有一些我们不知道或没有发现的手，它们共同推动着价格的波动，并且在不同的时间段，推动的力量也不尽相同，因此，在不同的时段，抓住那一只或几只处于主导作用的手，才能牢牢把握住价格波动的轨迹和方向性，从而在投资或资源配置中处于有利地位。
总之，市场经济条件下，价格的波动是受到无数的”看不见的手”推动，这些”看不见的手”在不同时空以不同的方向和力量推动价格的波动变化，产生不同的轨迹，引导着社会资源的有效配置，并推动着社会经济的向前发展.
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价格波动性 篇4
国内量价关系的实证研究较少, 且大多为股市的量价研究。 华仁海和仲伟俊(2002)利用相关分析和Va R模型对我国期货市场价格波动与成交量之间的关系进行了实证分析, 检验结果显示交易量与价格波动之间无关系。 华仁海和仲伟俊(2002)通过对上海期货交易所金属铜期货价格的实证检验发现, 期货价格的变动值与交易量变动值之间存在正相关关系。 李慧如(2007) 对我国郑州商品交易所期货价格与交易量的关系进行了实证分析, 研究结果表明绝对价格变动与交易量之间呈现线性正相关关系。 与以上文献不同,本文以换手率作为活跃度的表征变量, 样本选取大连商品交易所(“大商所”)绝大部分品种,同时覆盖郑州商品交易所(“郑商所”)和上海期货交易所(“上期所”)的近期主力品种, 不仅运用相关性分析从整体上对活跃度和波动性之间的关系进行了实证检验, 还逐个品种探讨了表征活跃度和波动性的各项指标间的关系。
期货价格的波动性和期货品种的活跃度是衡量期货市场的重要指标,价格的变动反映了市场对新信息的反应,波动性反映了价格波动的剧烈程度, 而活跃度则反映了投资者对新信息认同的程度。 研究它们之间的相关关系,将有助于市场各方了解期货市场的微观结构以及市场信息传播方式和速度, 从而把握其运行规律。 上海期货交易所的黄金和白银连续交易(夜盘)自2013年7月5日上线,目前运行状况较好,成交量屡创新高。 大连商品交易所连续交易工作也已部署完成,各项工作有序开展。 本文也试图从一个角度对后续深入跟踪研究连续交易可能给市场带来的新变化以及连续交易品种的选择等问题提供一定的参考和借鉴。
2期货价格波动性与品种活跃度的相关性
对于投资者而言,价格波动剧烈意味着投资机会更多,因此期货价格的波动水平高对投资者的价值更大。 一般而言,活跃度较高的品种价格波动幅度较大, 此类品种得到投资者的普遍青睐,因此从理论上来讲,波动性与活跃度在一定程度上应具有正相关性。
2.1品种活跃度分析
交易活跃程度可以衡量市场上交易者参与交易的意愿,该类指标数值越大,说明交易者买卖的意愿越强烈,交易的可能性也随之增大,流动性越好。 对于期货品种交易的活跃度来说,需要考察流动性方面的因素,而通常选用的指标有成交量、持仓量和换手率等。 这3项指标均很好地反映了各期货品种的交易活跃程度,其中换手率(成交量/ 持仓量)可以看作是成交量指标和持仓量指标的综合, 故本文将换手率作为衡量品种活跃度的表征, 定义为活跃度指数PX(PX代表品种X的活跃度指数)。
2.2价格波动性分析
波动性是指期货市场或某种品种的表现在一段短时间内大幅上升或下跌的统计性指标。 波动性指标是基于对过去数据的统计分析得出的,对于期货市场来说,常选取振幅、跳空和波动率3个指标来分析价格波动,指标的计算方法如下:
波动率: 首先求出每个交易日收盘价Pi与前一日的收盘价Pi－1的比值的自然对数Xi,求出这些对数值的标准差 σ,再乘以一年中包含的交易日数量T的平方根(通常取250个交易日),便得到历史价格波动率 δ。 具体公式如下:
其中,Pi代表第i个交易日的收盘价,Pi－1代表第i-1个交易日的收盘价,T为交易日的数量。
振幅表示日内价格的变动浮动,跳空幅度表示价格对隔夜信息的反应,如果我们把振幅和跳空综合考虑,也就是衡量收盘价的全日变动程度,就得到了波动率指标,故本文取波动率为品种波动性的表征,定义为波动性指数 δX(δX代表品种X的波动性指数)。
2.3数据选取描述
品种选择上主要以大商所上市交易的品种为主,另外选取上期所比较活跃和有代表性的品种。 出于对上市时间及数据充足性的考虑,上市时间较短的大连焦煤、焦炭期货合约未纳入本文的筛选范围。 最晚上市的螺纹钢以及PVC期货均是2009年方才上市,因此我们选择2009年6月1日起至2013年3月底的时间段内各品种的市场数据为研究范围。 所选出的上市品种大致可以按照相应板块进行划分,包括农产品中的大豆、玉米、豆粕、豆油、棕榈油,化工品种中的PVC、LLDPE,基本金属中的螺纹钢,贵金属的代表品种黄金。
2.4数据统计
本节通过计算每个品种的活跃度和波动性指数,对数据进行统计和分析,从整体上揭示活跃度和波动性之间可能存在的关系。
*在0.05水平(双侧)上显著相关
样本品种的活跃度指数和波动性指数的统计相关性计算结果见表1,可知活跃度和波动性具有显著的相关性,且相关系数为0.786,说明具有较高的正相关性。
图1中,各品种活跃度变化幅度大于波动率变化幅度,但整体变动趋势基本保持一致。接着分别按活跃度和波动性指数的大小对各品种进行排序,分别如图2、图3所示。
可以看出,黄金、大豆、玉米的活跃度和波动性较为一致,始终排在后三位, LLDEP的活跃度和波动性均为第一,除螺纹钢两项指标的排名相差3位外,其余品种排名相差均在两位以内。
3各品种波动性指标和活跃度指标间的关系
本章详细讨论单个品种的各项活跃度与波动性指标之间的影响关系,由于不存在品种之间的数据比较,在第1章研究样本的基础上增加了大商所的焦炭、焦煤,上期所的白银,郑商所的玻璃4个品种,数据均从上市时间开始选取,对各项指标的时间序列数据进行统计分析。
3.1豆粕
**在0.01水平上显著相关
豆粕的波动性、跳空和振幅与换手率高度正相关;其余指标可视为不相关。
3.2豆油
**在0.01水平上显著相关
豆油波动率、跳空和振幅与换手率有较高的正相关性;振幅与成交量有较低的正相关性;其余指标可视为不相关。
3.3大豆
**在0.01水平上显著相关
大豆的波动率、跳空和振幅分别与成交量、换手率中度正相关;其余指标可视为不相关。
3.4玉米
**在0.01水平上显著相关
玉米的波动率、跳空和振幅分别与成交量、换手率中度正相关;其余指标可视为不相关。
3.5棕榈油
**在0.01水平上显著相关
棕榈油的波动率、跳空和振幅与换手率有中度正相关性,波动率与持仓量中度负相关;其余指标可视为不相关。
3.6 PVC
**在0.01水平上显著相关
PVC的波动率、跳空和振幅与换手率有较高的正相关性,波动率与成交量中度正相关;跳空、振幅与成交量有较高的正相关性;其余指标可视为不相关。
3.7 LLPDE
**在0.01水平上显著相关
LLPDE的波动率与换手率有较高的正相关性; 跳空与换手率中度正相关;振幅与换手率高度正相关;其余指标可视为不相关。
3.8焦炭
**在0.01水平上显著相关
焦炭的波动率与活跃度指标有中度的正相关性; 振幅与成交量、持仓量中度正相关,与换手率高度正相关;其余指标可视为不相关。
3.9焦煤
**在0.01水平上显著相关
焦煤的波动率、跳空和振幅与持仓量中度正相关,波动率与换手率有较低的负相关性;跳空与成交量有较低的正相关性;振幅与成交量、持仓量有较高的正相关性,与换手率有较低正相关性;其余指标可视为不相关。
3.10黄金
**在0.01水平上显著相关
黄金的波动率与换手率中度正相关, 与成交量有较低的正相关性;跳空与成交量、换手率有较低的正相关性;振幅与换手率有较高的正相关性,与成交量中度正相关、与持仓量有较低的正相关性;其余指标可视为不相关。
3.11白银
**在0.01水平上显著相关
白银的波动率与成交量中度正相关,与持仓量、换手率有较低的正相关性;跳空与成交量、换手率有较低的正相关性;振幅与成交量有较高的正相关性,与换手率中度正相关、与持仓量有较低的正相关性;其余指标可视为不相关。
3.12螺纹钢
螺纹钢的波动率与成交量中度正相关,与换手率有较高的正相关性;跳空与成交量有较低的正相关性,与换手率中度正相关;振幅与成交量中度正相关,与换手率高度正相关;其余指标可视为不相关。
**在0.01水平上显著相关
3.13玻璃
**在0.01水平上显著相关,*在0.005水平上显著相关
玻璃的波动率与成交量、换手率中度正相关;跳空与成交量有较低的正相关性;振幅与成交量有较低的正相关性;其余指标可视为不相关。
4结论
4.1品种活跃度与价格波动性整体上具有高度正相关性
本文第1章, 通过对9个品种4年的样本数据进行统计分析, 得出以换手率为代表的活跃度和以波动率为表征的波动性之间有显著的相关性,具体显示为高度的正相关关系,即活跃度越高的品种往往价格波动性也越大;相反,价格波动性大的品种相对也较为活跃。 其中黄金、大豆、玉米的活跃度和价格波动性均较低。
4.2各个品种活跃度和波动性不同指标间具有不同的相关性
价格波动性 篇5
目 录
一、总则………………………………………………2
二、预案适用类型……………………………………2
三、应急组织机构和主要职责………………………2
四、应急处置原则……………………………………4
五、应急措施…………………………………………5
六、附则………………………………………………9
—1— 富县应对价格异常波动应急预案
一、总则
为了应对商品价格和服务价格异常波动事件，保持市场价格的基本稳定，维护正常的市场价格秩序，根据《中华人民共和国价格法》、国家发改委《价格监测规定》、《价格异常波动监测预警制度》、《陕西省价格监测规定》、《中华人民共和国突发事件应对法》及《中华人民共和国突发事件应对法》等相关法律、规章和政策，特制定本预案。
二、预案适用类型
本预案适用于以下三种价格异常波动（以下简称为价格异动）预警情形：
1、紧张状态级警情。是指价格异动的商品品种不多，波及范围较小，波动幅度不大，社会经济活动受到轻微影响的。
2、紧急状态级警情。是指价格异动的商品品种较多，波及范围较广，波动幅度较大，社会经济活动受到较大影响的。
3、特急状态级警情。是指价格异动的商品品种很多，波及范围很广，波动幅度很大，市场秩序出现严重混乱，社会经济活动受到严重影响的。
三、应急组织机构和主要职责
（一）成立富县价格异动应急工作领导小组，由县政府分管—2— 价格工作的副县长任组长，县物价局、应急办、工商局、质监局、公安局、财政局、经济发展局、粮食局、广电局、通讯组等部门单位负责人为成员。其主要职责是：
1、负责指导、监督和处置全县价格异常波动应急工作；
2、制定、修改、启动和实施价格预警方案和价格应急工作预案；
3、根据市场形势，认定价格异动警情级别，提请县政府决定实施和终止价格异动应急行动；
4、根据价格应急工作需要，统一调配价格异动应急资源；
5、统一部署和指挥有关部门开展价格异动事件应急工作；
6、报请上级政府采取价格干预措施和紧急措施；
7、报请县政府动用价格调节基金和储备物资；
8、完成市价格异动应急工作领导小组交办的其它价格应急工作；
9、完成县政府交办的其它价格应急工作。
（二）县价格异动应急工作领导小组下设办公室，办公室设在县物价局，办公室主任由县物价局局长兼任，办公室内设秘书综合、监测监控、监督检查、物质保障和宣传报道五个工作小组。办公室的主要职责是，给县价格异动应急工作领导小组做好参谋；组织、实施和监督价格异动应急工作领导小组做出决议或决定的执行；完成县价格异动应急工作领导小组交办的—3— 其它工作。
1、秘书综合组。由县物价局牵头，主要负责协调有关部门，组织相关会议和对外宣传；及时上传下达价格异动情况和上级决策，督促决策的落实及反馈执行情况；提供有关法律、法规和政策依据；起草具体工作方案及各类文件。
2、监测监控组。由县物价局牵头，抽调农业等部门或有关单位人员参加，主要负责价格信息的收集与传递，对价格异动情况和价格走势进行监测、预测和分析，提出价格异动事件警情级别、预警及对策建议。
3、监督检查组。由县物价局牵头，抽调工商、公安、质监和药监等部门或有关单位人员参加，协助价格部门开展价格监督检查，对扰乱市场价格秩序的违法行为依法进行处理。
4、物质保障组。由县财政局牵头，抽调物价、粮食、经济发展局等部门或有关单位人员参加，主要负责价格调节基金和储备物资的投放等具体落实工作。
5、宣传报道组。由宣传部牵头，抽调广播电视台、通讯组新闻单位的记者参加，主要负责宣传报道，加强舆论监督，运用舆论手段引导市场价格行为。
四、应急处理原则
（一）快速反应原则。出现价格异动事件，县价格异动应急工作领导小组及办公室，必须第一时间作出反应，第一时间作—4— 出监测预警，第一时间向上级报告，第一时间采取措施。
（二）综合调控原则。针对价格异动事件的不同情况，综合运用行政、法律、经济、舆论等手段，调节市场，平抑价格。
（三）依法行政原则。在应对突发性价格异动事件中，必须严格按照法定的权限和程序办事。出台价格干预措施，动用价格调节基金和储备物资，要严格遵守相关规定。查处价格违法案件，要做到事实清楚、证据确凿、定性准确、处理恰当、程序合法、手续完备。
五、应急措施
（一）价格异动事件应急工作制度
1、信息通报制度。县价格异动应急工作领导小组和各有关部门及群众发现价格异动诱发因素或者价格异动事件时，特别是重大自然灾害、疫情、事故以及群体性事件引发的价格异动事件时，应迅速将有关情况报告市价格异动应急工作领导小组办公室和县价格异动应急工作领导小组。县价格异动应急工作领导小组办公室将价格异动的警情信息和应急工作情况向县人民政府、各有关部门或单位及本系统进行通报和反馈。
2、应急资源调配制度。县价格异动应急工作领导小组根据价格异动事件的警情级别，明确各成员单位应该承担的应急任务，采取的应急措施以及所提供的人、财、物等应急资源，并视具体情况统一调配应急资源。
—5—
3、价格异动事件报告制度。进入预警状态后，县价格异动应急工作领导小组办公室应立即启动价格异动事件报告机制进行跟踪监测，实行一天一报告制度。即每天下午三点前，按照规定的报告内容，报告市价格异动应急工作领导小组办公室和县人民政府。出现跨县区的大范围价格异动事件，应坚持随时报告制度。
4、应急值班制度。出现跨县区的大范围价格异动时，按照市、县价格异动应急工作领导小组的部署，实施24小时警情值班制度，随时接听预警专线电话。
5、价格干预措施的特别审批制度。出现价格异动事件且需要采取价格干预措施时，县价格异动应急工作领导小组可以通过电话、口头、书面请示形式（电话、口头请示后必须留书面记录），向县政府申请对部分已放开实行市场调节价格的商品和服务价格采取限定差价率或者利润率、规定限价、实行提价申报制度和调价备案制度等价格干预措施，并报市政府同意后实施。
（二）各类预案的执行
进入预警状态后，县价格异动应急工作领导小组应立即启动价格监测应急预案，严格执行价格异动事件报告制度和应急值班制度。
1、紧张状态级警情的预案
—6—（1）县价格异动应急工作领导小组办公室在接到或发现价格异动事件警情时，要立即组织秘书综合、监测监控、监督检查、物质保障和宣传报道五个小组人员，迅速掌握情况，分析判断警情，提出价格应急措施建议，及时向本级和上级价格异动应急工作领导小组报告紧张状态警情的相关情况。
（2）县价格异动应急工作领导小组组长迅速召开县价格异动应急工作领导小组紧急会议，通报价格异动情况，认定价格异动警情级别，明确各成员单位的任务、应采取的措施以及所应提供的人、财、物等应急资源，做出启动应急工作预案的决策。
（3）县价格异动应急工作领导小组各成员单位根据县价格异动应急工作领导小组会议决定和本预案规定的分工原则与制度要求，各司其职，各尽其责。
（4）县价格异动应急工作领导小组办公室及时将价格异动警情信息和应急情况向邻近县区的价格部门进行通报。
（5）县价格异动应急工作领导小组应迅速召开新闻发布会，发布有关公告，关重申有关价格法律、法规、规章和政策，通报价格部门对事件所持的立场、态度及采取的措施； 提醒经营者要加强自律，遵纪守法；告诫违法经营者立即停止并纠正价格违法行为；告知广大消费者保持冷静，不要盲目追风，并积极举报违法经营者。
—7—（6）价格部门迅速派出监督检查组开展检查，对于构成价格违法行为的，依法实施行政处罚，并通过新闻媒体曝光，形成高压震慑的态势，防止价格异动范围的扩大、蔓延；对于没有构成价格违法行为的，给予正确引导和警示告诫。
2、紧急状态级警情的预案
出现紧急状态警情，除采取上述紧张状态级警情预案外，还应采取如下措施：
（1）经县政府批准，启动应急资源调配制度，动用价格调节基金和储备物资，调节供求，平抑价格。
（2）通过县政府在全县范围内调配物资，调节供求，平抑价格。
（3）启用价格干预措施的特别审批制度，报请市政府对部分价格采取限定差价率或者利润率、规定限价、实行提价申报制度和调价备案制度等价格干预措施。
3、特急状态级警情的预案：
出现特急状态级警情，除采取以上紧张和紧急状态级警情预案措施外，还应采取如下措施：
（1）由县政府报请市政府在全县采取临时集中定价权 限、部分或全部冻结价格的紧急措施。
（2）通过县政府向市政府请示调拨紧缺物资和利用进口手段，调节供求，平抑价格。
—8—
（三）后期处置
价格异动事件平息后，县价格异动领导小组及其办公室要全面总结价格异动应急工作经验和教训，进一步修改和完善价格异动应急工作预案，事件平息后，表彰奖励工作突出的先进单位和个人。
六、附则
1、本预案由县物价局制定并负责解释；
2、本预案自颁布之日起执行。
主题词：价格
应急预案
通知 抄送：市物价局。
县委办，县人大办，县人武部，县法院，县检察院。
价格剧烈波动引发的物流难题 篇6
时面积压，时面断货
入夏以来，上游原料市场价格一路飞涨，旭日公司不得不多次提高成品销售价格。下游客户一时无法接受，旭日公司销量持续下跌，从工厂到前沿仓库，货积如山。
在销售部门努力下，下游客户慢慢接受了新的价格，局面开始好转；加上近期上游原料价格小幅回落，旭日公司相应回调了销售价格，下游客户一直压抑的需求出现爆发性增长!
局势好转，销售总监长舒一口气，摩拳擦掌准备大干一场，追回前期损失的销量和利润。谁知接二连三接到报告：市场面临断货!仔细查看近几天库存，销售总监发现：区域内6个仓库的库存，短短3天内迅速降到安全警戒线，而调拨的货物还在路上不紧不慢的，要5天后才能到达!
价格波动杀死计划
旭日公司所面临的是典型的供应链问题：因价格剧烈波动等因素，市场需求突然紧缩，之后又突然反弹。震荡从销售反射到物流部门，计划来不及变更，市场就会出现断货或库存超量积压。
几年前，上游原料市场价格相对平稳，一般半个月波动一次，幅度很小，对旭日公司的市场价格影响很小。
同时，旭日公司的下游客户不了解上游原料市场的价格，也不关心，他们只在意采购价能不能获得预期收益。因此，旭日公司的定价往往随行就市，根据历史经验和市场现状制订的销售计划也比较准确；销售计划提前两个星期转到物流部，物流部也有充足的时间制订运输计划，安排运输。因此，仓库库存总能保持相对充足。
但近年来，上游原料市场的价格波动越来越大、越来越频繁，以前两个星期才会有明显变化，但现在一个星期、三天，甚至每天都可能发生明显变化。
这样一来，随行就市地制定销售价格变化太大，自然被客户质疑。旭日公司不得不开展价格教育工作，让下游客户明白整个产品链的价格传递过程。
没成想这却让下游客户变得异常精明。他们总希望在原料市场价格触底反弹时多采购，而在原料市场价格刚刚下跌时，希望旭日公司立即降低产品价格!
于是上游原料市场的每一次小波动，下游用户都可能反应过度：价格些微上涨，客户就等着公司降价，销量锐减，价格突然下跌，客户都想低进高抛，订单暴涨。这种心理变化，使市场需求充满变数，准确预测销量成了奢望，销售计划形同虚设，不得不经常修改。
销售锐减时，由于运输计划在两周前就已经制订，大多数已经发出的货物正在源源不断地进入仓库，一周内库存就会迅速上升。如果销售部不能在短期内提高销量、消化库存，就必须削减销售计划。
削减部分体现到库存水平上，大约要10天时间。如果这10天内销量又突然上升，物流部来不及修改运输计划，就极易导致库存水平快速下降，市场断货。
旭日公司的物流系统反应迟钝，导致库存水平无法保持在合理的水平，时而过高，时而断货。提高物流系统的反应速度和系统弹性，是旭日公司的当务之急。
增加物流系统的弹性
1．物流部与销售部必须分享市场调查结果。
长期以来，市场调查结果作为一种“市场信息”，只在市场部和销售部之间传阅，认为物流部不需要，物流部也向来不闻不问。物流部不了解市场下一步的可能变化，往往会做出与市场走向相反的运输计划。
现在的局势，要求物流部和销售部都能及时看到同样的市场调查结果，两部门之间还必须每周沟通两次信息，保证物流部充分了解、领会销售部对市场趋势的判断。
物流部若发现运输计划大大高于市场预期数量，即使销售部还没有提交新的销售计划，也要口头提醒工厂的运输部门，减少、延后甚至暂停发运差别最大的几个品种，防止未来库存更高；相反情形下，则应增加、提前发运几个品种，防止断货。
2．物流部在申请铁路计划时，应适当考虑部分富余运力。
运力资源是公共资源，紧张时，想要追加非常困难。因此在旺季，个别区域的个别产品可按照正常计划的110％～130％申请发运计划。工厂在安排这些10％～30％的富余运力时，可接受物流部提前一天的计划变更，而不是以前的一个星期。这样可以提高产品发运的灵活性。
由于市场在快速变化，处理这些富余运力，需要一定的技巧。一旦原定的区域和品种不需要这些运力，便可安排它们运输其他区域的其他产品，并相应削减后续的运输计划。这相当于提前执行了其他区域和产品的运输任务。
富余运力的选择，要综合考虑运输费用、计划可变更性和服务水平等因素。一般说来，铁路行包运输是一个比较好的选择。首先，运费比公路便宜，安全性高于公路；其次，货源很充足，配货运输方便，与铁路车皮计划相比，更容易接受运输计划变更；最后，运输时间短，还可提供门到门的服务。
3．变革仓储系统。
由于历史原因，旭日公司一直沿用以前的仓储网点，功能单一，只存放货物。
考虑到部分仓库之间覆盖区域的重合度很高，再结合笔者在《客户自提如何变革为主动配送》(见本刊第七期物流供应链栏目)里的产品配送需求，物流部需要重新建设仓储系统。
首先，取消相对集中的租赁仓库，改租一个配送中心。一个配送中心的吞吐量等于现在多个仓库的吞吐量之和，但其库存要小于现在多个仓库的库存之和。
这是因为，原来各个仓库的安全库存合并到一个配送中心后，相互之间具有可替代性。这样就降低了库存总量，提高了货物流转速度。同时，配送中心的租用成本和存货持有成本，要低于原来数个仓库的成本之和。
其次，配送中心集中了多个仓库的市场需求，合并计算后，原来波动的市场需求被相互冲减一部分，提高了销售计划稳定性，运输计划也相应减少变化的次数。即使区域市场需求同时出现同向变化，配送中心的相对库存较大，也可以一定程度上缓解供货紧张。
最后，配送中心改变了当前仓库功能单一、只能存放货物的现状，集储存、配送、客户服务于一体。尤其是拥有产品配送能力，能提高客户服务水平。
4．与其把产品放在工厂仓库，不如将产品放在各配送中心以方便销售。物流部应该削减工厂的仓库面积，产品生产出来后尽量及时运到各配送中心。
由于配送中心的数量要比现在的仓库数量少，物流部制订运输计划要更容易些。且工厂的产量相对稳定，运力要求也相对稳定，有利于物流部合理搭配运力，减少计划外紧急运输现象，降低物流系统变化成本。
5．新的配送中心应该放弃以往的包租面积做法。
价格波动性 篇7
2006年,中国金融期货交易所从抗操纵性、基本特征等方面综合考虑,选取了覆盖两市六成市值的沪深300股票指数作为股指期货合约的标的指数,并率先推出了股指期货仿真交易。经过四年筹备,我国沪深300股指期货终于在2010年4月16日正式上市交易,不仅为我国期货市场增加了一种新的交易品,而且使我国建立起自己的证券衍生品交易市场。沪深300股指期货上市以来运作良好,在我国期货市场的地位日益稳固。
2 实证结果分析
对2015年1月5日至2016年6月15日共353组数据进行分析。为缩小数据分布范围,避免异常值对统计量的影响,对所选取的日收盘价数据均取对数。
2.1 单位根检验,单整检验
为避免伪回归发生,进行平稳性检验。LNS的ADF统计量-0.38和LNF的ADF统计量-0.35均大于5%显著性水平下的临界值-1.94,即不能拒绝原假设,存在单位根,均为非平稳的时间序列。对于一阶差分,DLNS的ADF统计量-17.54和DLNF的ADF统计量-14.98均小于5%显著性水平下的临界值,拒绝原假设,说明沪深300股指期货与现货日对数价格的一阶差分序列均平稳,即均为一阶单整序列。
2.2 协整检验
釆用E-G两步法,对于同是一阶单整的序列LNF与LNS,进行OLS:
残差的ADF统计量-4.30小于10%显著性水平下的临界值-1.62,拒绝原假设,表明沪深300股指期货价格与现货价格间存在长期稳定的均衡关系。
2.3 格兰杰因果检验
可以发现,虽然滞后三阶不存在序列相关,但AIC已开始增大,选择滞后两阶为最佳滞后。对于原假设“ln s不是ln f的Granger原因”和“ln s不是ln f的Granger原因”,P值都较小,拒绝原假设,表明股指期货收益率和现货收益率互为Granger原因,即股指期货价格与现货价格间存在领先滞后关系。
3 基于ARIMA模型对沪深300指数的实证分析研究
以沪深300指数日时间序列为研究对象,用ARIMA模型对其进行实证分析并作出预测。
3.1 判定原始序列的稳定性,识别模型
沪深300指数日数据记为S,现货价格原序列的ADF统计量-0.51大于5%显著性水平下的临界值-1.94,为非平稳序列,一阶差分后ADF统计量-14.79小于5%显著性水平下的临界值,为平稳序列,即S~I(1)。
3.2 模型的定阶
确定d值后,用自相关函数、偏自相关函数以及它们的图形来确定p,q值。观测差分数据d S序列的ACF和PACF图能看出d S序列的自相关系数和偏自相关系数都在2阶拖尾,均无明显截尾性,故可建立ARIMA(2,1,2)。再用AIC和SC准则最小化来确定模型。经比较,ARIMA(2,1,2)过程的AIC=11.756 63和SC=11.800 73都是最小的,然后进行模型估计,模型参数估计在5%的水平下不完全是显著的。在ARIMA(2,1,2)计算结果的基础上,逐步剔除不显著的滞后项或移动平均项,得到由AR(1)、AR(2)、MA(2)组成的改进后的ARMA(2,2)模型进行拟合。各参数的t检验量在5%显著性水平下都通过,且滞后多项式f(x-1)倒数根值都在单位圆内说明过程平稳,DW在2附近说明残差不存在一阶自相关。模型最小二乘估计:
3.3 模型的检验
对ARIMA(2,1,2)模型的残差序列进行Q-检验,该模型的残差不存在序列相关,残差序列为白噪声过程,且模型的各项统计量也很好,因此可确定ARIMA(2,1,2)模型来拟合沪深300指数序列是合适的,并可选取此模型作为预测模型。
3.4 模型的预测和分析
采用一步向前静态预测,依据模型对沪深300指数下一日收盘价预测。预测值与实际观测值有一定偏差。考虑到六月份以来,沪深300指数波动较大且6月16日指数出现了一个向上猛冲的势态,这种情况下6月17日指数出现一次回降,导致了预测值的偏误。
3.5 研究结论
从实际值和预测值能看出该模型预测效果基本接近实际值,作为沪深300指数的短期预测模型是可行的。ARIMA模型拟和预测的结果说明此序列包含了沪深300指数的大部分信息,在一定程度上可代表沪深300指数的走势。但该模型只考虑了时间序列本身的特性,没考虑其他一些不确定因素的影响,虽然它们以随机项来反映,但在预测的期望值中无法反映。
4 基于GARCH模型的沪深300指数收益率波动性分析
4.1 基本统计特征分析
为减少误差,将收益率根据以下公式计算:r=log(Pt/Pt-1),即得到沪深300指数收盘价对数的一阶差分。由EViews日对数收益率线形图知日收益率的波动表现出时变性、突发性和集簇性等特征。日收益率偏度-0.938 181,其分布左偏,峰度为5.480 630,远高于正态分布峰度值3,并结合Jarque-Bera正态性检验结果(P=0<0.05)知,收益率不服从正态分布,即利用基于正态分布统计方法对收益率的检验均失效。
4.2 ARCH效应检验
先对收益率的自回归的滞后阶数进行选择。沪深300指数收益率的均值方程都采用如下形式:
分别对滞后1、2、3、4、5期进行回归,结果见表1。
根据AIC最小原则可看出滞后4期为最优,则公式可写成:
4.3 GARCH(1,1)模型检验
残差是一个白噪声过程,说明GARCH模型能解决原来所存在的异方差性。
4.4 研究结论
沪深300指数收益率序列具有显著的波动集簇性。充分说明我国股市投机氛围浓厚,投资者的短期投资偏好明显。沪深指数收益率存在明显的GARCH效应,说明过去的波动对于未来的影响是持久的,同时也是逐渐衰减的。
5 对策建议
5.1 提高信息效率
沪深300股指期货推出的短期时间内,股指期货价格与现货价格的因果关系不显著,两市场间联动机制未能有效实现,但随着股指期货市场的发展壮大,现货价格对期货价格不断增大影响,两市场间联动性增强。股指期货与现货市场价格之间存在长期均衡关系。但当前信息效率较低,股指期货引导现货价格走势的作用有待提升,因此必须提高信息效率。
5.2 加快机构投资者入场步伐
机构投资者是股票现货市场的重要参与者,是套期保值的主要需求者,加快机构投资者的入场步伐不仅对股票市场的平稳快速发展具有重要意义,还有利于股指期货市场风险转移功能和价格发现功能有效发挥等。
5.3 对套利等交易提供政策优惠
套利交易与单纯的投机交易相比风险较小,并且能有效发现市场中出现的错误定价并进行修复,从而促进市场价格发现功能的运作。所以我国也可以尝试提供类似政策优惠。
5.4 对监管机构加强宣传和监管
建立以信息披露为中心的制度体系,确保政策信息等被及时准确地披露,同时市场参与者应提高获取信息和理解信息的能力,结合市场信息和专业知识,做出客观合理的决策,从而完善信息传导机制。
参考文献
[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].北京:中国统计出版社,2002.
[2]高铁梅.计量经济分析与建模[M].北京:清华大学出版社,2008.
[3]陈蕾.基于ARIMA模型对沪深300指数的实证分析研究[J].赤峰学院学报:自然科学版,2014(2).
[4]王博.基于ARMA-GARCH模型的上证指数实证分析[J].科学技术与工程,2012,12(5).
价格波动性 篇8
1 文献综述
国外有关石油贸易中市场价格风险的研究文献很多:Pierre (2003) 应用向量自回归 () 模型研究了石油价格波动性, 并系统探索了其风险的来源及规避方法。作为国际上通用的风险管理方法VaR, 以其众多的优点正被越来越多的学者和机构应用到能源风险的管理中;在研究方法上, Robert (2002) 成功的应用VaR理论中的极值理论方法对高置信度、短持有期的一个电力投资组合进行分析。并将估计所得VaR的值与能源市场风险管理中常用的模型的分析结果进行比较, 发现该方法在95%~99%的置信水平下表现优于其他模型。此外, 还发现基于资产回报正态分布性假设的模型在95%~99%的置信水平下都不准确;Sember (2003) 应用VaR模型来度量石油价格风险, 指出VaR能够提供一定置信水平下石油的最大价格变化信息, 并能够用来制定风险策略。
我国学者冯春山、吴家春 (2003) 及潘慧峰、张金水 (2005) 也运用类模型分别分析了国内外原油价格的波动性, 得出阿拉伯轻油价格具有波动性和非对称性, 国内原油价格收益率具有显著的异方差性和杠杆效应等重要结论;张跃军、范英等 (2007) 通过GED-GARCH模型分析我国大庆油价的波动率, 发现国内油价存在显著的效应, 此结论与马超群、李科的研究结果相反;袁放建、许燕红、刘德运 (2011) 运用族模型分析了石油市场与黄金市场的波动关系, 认为私有市场具有显著的方差时变性以及新信息对波动冲击的持续性, 模型能够很好地消除其效应。
2 实证研究
2.1 数据的选取、处理及特征
本文选取了国际原油贸易市场上比较有代表性的西得克萨斯中油 (WTI) 现货市场日价格数据为研究对象, 在这里, 我们其实是把石油现货价格作为一种金融资产、投资工具或一只“虚拟”股票的价格, 计算样本取2009年2月8日至2012年1月9日三年中的705个交易日数据;所选数据样本取自最近几年的数据, 更具备说服力, 样本容量相对较大, 有助于提高模型模拟的准确性。
2.1.1 价格收益率
石油价格的收益率是指在每一期石油价格相对于前一期价格所获得的收益, 本文收益率表达形式采用几何收益率的计算方法:, 其中是第t天的价格。
2.1.2 石油价格收益率序列的特性
我们运用计量经济学软件Eviews 6.0对石油现货价格日收益率进行正态性检验。在随机变量x为正态分布的零假设条件下, 峰度为3, 偏度为0, Jarque-Bera统计量服从自由度为2的X2分布。在此, 我们得到的检验结果如图1所示:
从上述检验结果来看, 石油现货价格的收益率分布的偏度为-0.340018, 小于0, 左偏, 峰度为10.16144, 大于3, 呈现尖峰厚尾的特征, Jarque-Bera统计量的值为1517.961, 相应X2分布对应的分布概率为0, 所以拒绝正态分布假设。因此, 本文使用t-分布代替正态分布反应石油市场收益率的尖峰厚尾性。
2.2 石油市场波动性研究
2.2.1 石油市场收益率的ARCH效应检验
由图2可知, 残差序列波动性随时间变化出现连续偏高或连续偏低的现象, 呈现明显的波动集聚性, 这说明随机扰动项有可能存在条件异方差性。在此我们假设石油现货价格对数收益率的均值方程为:Rt=αRt+εt, 进一步使用拉格朗日乘数法检验数据序列可能存在的条件异方差性, 结果如表1所示, 表明收益率拒绝不存在ARCH效应的原假设, 即存在显著地的ARCH效应。因此本文可以采用GARCH模型予以拟合。
2.2.2 石油市场收益率的平稳性检验
在使用GARCH模型之前我们必须对收益率时间序列进行平稳性检验。使用ADF检验法检验数据的平稳性, 结果如表2所示, 在1%、5%和10%的显著水平下都拒绝序列非平稳的原假设, 表明收益率是十分平稳的。
2.2.3 石油市场风险状况GARCH模型分析
通过以上对石油现货价格收益率序列的分析, 我们发现石油价格日收益率是一个非正态分布的平稳序列, 具有尖峰厚尾的特征, 而且石油现货价格收益率存在显著的“波动集聚性”特征。所以, 我们这里不能简单的使用正态分布来模拟石油价格日收益率的变动。针对这一现象, 许多经济学学者进行了大量的研究, 这其中最成功的模型就是恩格尔 (Engle) 提出的自回归条件异方差模型 (即ARCH模型) 及其扩展的GARCH模型等。本文选用GARCH (p, q) 模型来检验石油现货价格收益率波动性情况。为了能更好的描述石油现货市场的波动情况, 我们需要选择GARCH (p, q) 中最佳的p和q值, 此处我们可以使用信息准则来判断模型是否有效, 检验结果如表3:
基于以上的分析得到最佳估计模型为GARCH (1, 1) 模型。利用GARCH (1, 1) 模型估计结果如下:
方差方程:
可以看出, 收益率条件方差方程中ARCH项和GARCH项都非常显著, 表明收益率具有显著的波动性。另外, 方差方程中ARCH项和GARCH项系数之和为0.960115, 接近于1, 且满足α1+β1<1的约束条件, 表明条件方差有限, 新信息对石油市场波动的冲击有很强的持续性。建立上述GARCH (1, 1) 模型后, 再进行一次效应检验, 结果如表4所示, 收益率接受不具有ARCH效应的原假设, 即不再具有ARCH效应, 说明了GARCH (1, 1) 模型的拟合效果较好。
2.3 石油市场价格风险度量
2.3.1 收益率日VaR的计算
运用GARCH模型计算VaR的计算公式为:。在计算VaR时, 采用95%和99%的置信水平分别计算石油市场现货收益率序列在样本期间的日VaR, 计算公式为:
95%置信度:VaR=-1.645*条件标准差
99%置信度:=-2.326*条件标准差
其中, 1.645和2.326分别为在t-分布下的95%和99%的分为点。计算结果的统计特征如表5:
如上表所示, 在GARCH模型下, 样本期限内所持有石油市场现货在95%的置信水平下每天潜在的平均亏损不超过3.8678%, 最小亏损不超过2.9274%, 最大亏损不超过14.2098%;而在99%的置信水平下, 每天潜在的平均亏损则不超过5.4691%, 最小亏损不超过4.1393%, 最大亏损不超过20.0924%。
2.3.2 VaR后验测试
本文采用失败检验法对VaR的准确性进行检验, 失败检验法通过比较实际损失超过VaR的频率与在一定的置信水平下的上限值是否极其接近或者相等, 来对VaR模型是否有效作出判断。如果模拟的失败率非常近似的等于预先设定的显著性水平, 则可以认为模型是有效的;如果失败率与显著性水平相差较大时, 则说明模型是不适合的。结果如表6所示:
由表6可知, 在95%的置信水平下, 模型失败率为4.96454%;在99%的置信水平下, 模型失败率为1.70213%, 分别接近于5%和1%的显著性水平, 说明模型是有效的。我们得到收益率与不同置信水平下的拟合图如图3所示:
3 结语
本文通过对西得克萨斯中油 (WTI) 现货市场2009年2月8日至2012年1月9日三年中的705个交易日的价格进行汇总, 运用VaR-GARCH模型对石油市场收益率波动性、风险状况进行了实证研究, 得出了如下结论:
(1) 石油贸易市场价格收益率呈现尖峰厚尾现象, 不具有正态分布特征, 且存在显著的ARCH效应, 而且石油现货价格收益率存在显著的“波动集聚性”特征。
(2) 模型能够很好地消除石油市场收益率的ARCH效应, 且其方差方程中的ARCH项和GARCH项系数之和都接近于1, 表明新信息对石油贸易市场波动性具有很强的持续性。
(3) 我们可以看到后验测试的结果基本符合要求, VaR值预测较为有效, 这表明基于t-分布的VaR-GARCH模型能够较好的估计石油贸易市场的价格风险。同时, 通过上面的收益率和VaR的拟合图, 我们可以明显的看出, 对于GARCH (1, 1) 模型来说, 置信水平越高, 收益率超过VaR的次数就越少。
摘要：本文利用国际贸易中西得克萨斯中油 (WTI) 现货市场日价格数据, 通过建立相应的GARCH模型计算石油收益率VaR的值 (在险价值) , 并进行VaR的后验测试, 对石油价格波动性和风险进行实证分析。结果表明:石油市场具有显著的方差时变性及新信息对波动冲击的持续性;GARCH (1, 1) 模型能够很好地消除其ARCH效应;在运用VaR-GARCH模型方法对石油贸易价格风险进行管理时, 应选择较高的置信水平。本文的研究结果对石油贸易领域的投资决策及风险控制具有一定的参考价值。
关键词：石油金融,价格风险VaR,GARCH模型
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我国食品价格波动原因探讨 篇9
关键词：食品价格,支出弹性,适应性预期
食品类商品在计算CPI的八大类商品中因其比重最高, 而决定着我国CPI的基本运行态势。2004年以来, 我国食品价格持续上涨, 有关食品价格上涨的原因已引起人们的高度关注。笔者对国内外学术界对我国食品价格的研究现状做了如下梳理:一是从理论上论证供求关系、成本推动、流动性宽松、全球经济等宏观经济因素是食品价格上涨原因的研究较多。如:赵如 (2007) 认为, 全球经济影响、政府保护价格作用、加工业的迅速发展等是粮食价格上涨的原因;成本推动、供求失衡是猪肉价格上涨的原因;替代效应是牛羊肉价格上涨的原因;收入效应对整体价格产生影响。薛慧敏 (2008) 认为, 国际市场价格的带动、成本推动、美元贬值和供给不足是我国食品价格指数上涨的原因。罗鸿铭等 (2011) 认为, 食品类价格快速攀升是粮食与猪肉等农副产品供求失衡、成本上升、国际粮价输入以及流动性过剩等多种因素综合作用的结果。周智慧 (2011) 认为, 农副产品的成本上升、供不应求, 市场上存在的流动性宽松和投资炒作, 超额的货币供给, 国际经济形势的影响是我国现阶段食品价格上涨的原因。二是从实证角度分析食品价格上涨原因的研究较少。谭本艳 (2010) 从食品消费价格分类指数的视角, 运用Gonzalo-Granger分解的方法, 检验得出粮食和肉禽及其制品是食品价格波动的长期驱动力和短期驱动力;而蛋类是长期驱动力, 水产品类是短期驱动力。张文朗 (2010) 采用微观和宏观层面数据, 分别建立线性回归模型, 结果显示需求压力是中国食品价格上涨的重要决定因素。
以上研究除谭本艳 (2010) 是从食品价格波动本身的结构特征出发, 研究了不同种类的食品对总体食品价格的驱动力, 其他研究均是论证食品的需求、供给及其他因素对食品价格的影响。本文先从食品价格指数的结构特征角度, 用支出弹性理论分析需求特别是高档食品的需求压力对食品价格上涨产生的持续推动作用, 然后用适应性预期假设下蛛网模型阐释为什么我国食品价格的波动呈现出较小的缓慢上涨趋势。
一、供给影响的阶段性和需求影响的持续性
一般情况下, 供给冲击对于食品价格上涨的影响是暂时性的, 食品价格上涨的趋势表现为阶段性, 而需求压力对食品价格的影响相对比较持久, 表现为对食品价格上涨持续性的拉动作用。2004年以来, 我国经历了3次比较大的食品价格上涨:2004-2005年, 2007-2008年, 2010-2011年。首先肯定每次上涨都有供给冲击的影响。比如1999-2003年粮食连年减产、水灾、旱灾、2007年蓝耳病对猪肉供应的影响等。但存在质疑的是:2006年以来的连续7年里, 我国粮食丰产, 供求基本平衡;而且每次食品价格上涨都伴随着肉禽蛋等高档食品价格的高速增长。比如2011年食品类价格上涨高达15.3%, 肉禽及其制品涨幅超过30%, 成为拉动食品价格上涨的最主要因素。猪肉价格领跑食品类价格上涨, 猪肉价格同比上涨高达48.3%, 拉动价格总水平上涨1.13个百分点, 影响程度达18.8%。在粮食供求基本平衡的情况下, 说明需求压力, 特别是高档食品的需求压力对食品价格上涨的拉动作用。
二、从我国各类食品的支出弹性来看———食品特别是高档食品的需求压力是食品价格上涨的重要影响因素
随着我国经济持续快速增长, 城乡居民经济收入明显提高, 食品消费水平及结构发生变化。主要表现为粮食消费所占比重基本趋于稳定, 肉禽蛋奶等高档食品消费需求持续快速增长, 居民开始注重饮食结构。基于此, 在微观层面上笔者用支出弹性来解释各类食品的需求压力对食品价格上涨的不同影响程度。
截至2013年4月, 在我国食品支出弹性方面的研究结果一致, 即各项食品的支出弹性都是正值, 特别是肉和家禽类、奶及奶制品等高档食品的支出弹性大于1。例如, 张文朗 (2010) 以1995-2007年省级人均消费数据估计了8种食品的支出弹性, 结果是所有食品类的支出弹性都是正值, 而肉和家禽类、奶制品的弹性大于1;Hsu et al. (2002) 根据中国1993-1996年的数据, 中国城市地区鱼、家禽和猪肉的支出弹性分别是3.14、3.12和1.68, 而同期的谷物支出弹性仅为0.11。所有食品类的支出弹性大于0, 说明随着家庭消费支出的增加, 对食品的需求将上升;特别是高档食品的支出弹性大于1, 说明实际人均支出增加1%, 将导致对这些产品的需求增加大于1%。这就说明消费支出总额的增加将导致对食品的更大需求。特别是肉类和家禽类食品的支出弹性均大于1, 这可以部分解释为什么肉类和家禽价格是中国总体食品价格上涨的主要构成部分。所以在我国的食品价格上涨中, 尽管供给因素具有一定作用, 但需求压力的作用也不容小觑。
三、适应性预期假设下的蛛网理论对我国食品价格波动趋势的阐释
蛛网理论是现代西方经济学中关于动态均衡分析方法的重要手段。蛛网理论的假设条件是:1.完全竞争, 每个生产者都认为当前的市场价格会继续下去, 自己改变生产计划不会影响市场;2.价格由供给量决定, 供给量由上期的市场价格决定;3.生产的商品不是耐用商品。它主要用于分析农产品。可用如下模型表示:
可推出动态价格为:
假设Pt=Pt+1=…=Pe (均衡价格) , 故可得均衡价格
从而可得:
根据商品需求弹性E (D) 和供给弹性E (S) 的不同, 蛛网模型可分为3种:当, 即当商品|E (D) |<|E (S) |时, 为发散型蛛网模型;当, 即当商品|E (D) |>|E (S) |时, 为收敛型蛛网模型;当, 即商品|E (D) |=|E (S) |时, 为封闭型蛛网模型。
食品有刚性需求的特征, 在经济学中表现为需求价格弹性较小。但食品包括高档食品的供给量受价格的影响很大。目前我国从事像生猪、禽类、牛等生产所需的技术门槛较低, 行业的产业集中度较低, 养殖户可以自由进退于完全竞争状态下的养殖市场。此外, 疫病对养殖业也有很大的影响。也就是说我国食品供给比较不稳定, 供给弹性|E (S) |比需求弹性|E (D) |大。根据蛛网理论, 其价格与供给波动的动态趋势是发散型的, 均衡一旦遭到破坏很难自动恢复。
但蛛网模型是一种理想化的产量和价格的波动模型, 它的基本假定是:商品的本期产量Q (t) 取决于前一期的价格P (t-1) 。Muth认为这种预期属于非理性的静态预期, 这与现实中供给方的预期心理不符。实际上, 供给方会不断从过去的经验中学习, 会用过去的误差来修正本期的预期, 即采用适应性预期理论。当然, 供给方作预期时, 除使用过去的特定信息外, 还可以使用现在所能取得的其他信息, 即采用理性预期理论。但笔者认为现阶段在我国农产品市场上, 供给者难以掌握使自己作出理性预期的足够信息, 加之大部分供给者的理性分析信息的能力十分有限, 所以在适应性预期理论假设下, 用蛛网模型对食品价格的波动作出解释。
适应性预期用公式表示为:
式中, η为适应系数, 它决定了预期对过去约误差进行调整的速度。
把适应性预期引入蛛网理论:
可推导出动态价格Pt为:
可以看出, Pt包括两部分:第一部分为系统的长期均衡价格, 等于蛛网模型中的均衡价格;另一部分为系统的动态特征。所以该系统是否收敛取决于是否小于1。由于参数作为适应系数, 是价格适应新信息的速度, 具有滞后作用, 所以无论食品需求价格弹性是否小于供给弹性的情况下, 都可以找出一个值, 使小于1, 使系统收敛。所以, 这一条件比蛛网模型的稳定性条件更容易得到满足。
我国食品价格的波动性不是很大, 且呈缓慢上涨趋势, 没有收敛趋势, 所以用适应性预期假设下的发散型蛛网理论阐释我国食品价格波动比较适合。如图1虚线所示说明了在适应性预期假设下发散型蛛网理论。
设初始价格为P0, P0*=0, 则如下是它的价格、预期价格、供给量的传导过程:
实线为发散型蛛网理论, 它的价格、供给量传导过程是:
可以很容易看出适应性预期下的价格波动幅度不大。如上文所说, 理论上可以找到一个恰当的η值, 使价格趋向于长期均衡价格, 即收敛型蛛网模型, 也可使蛛网模型成为固定型。但从我国食品价格的实际情况来看, 用略微发散型的比较贴切。
另外, 为了充分说明对于用适应性预期下的蛛网模型比用理性预期下的蛛网模型合适, 下面把理性预期加入蛛网模型:
μt为供给冲击, E (μt) =0
由Qdt=Qst可知:
再由, 可知:
这说明若供给方采用理性预期理论, 则食品价格是固定不变的, 等于蛛网模型的长期均衡价格, 这显然不符合事实。
综上所述, 随着我国经济的发展, 人们生活水平的提高, 消费结构的改变, 对食品特别是高档食品的需求在增加, 这是推动食品价格持续上涨的重要作用。实际生活中, 由于适应性预期的存在, 尽管食品需求价格弹性小于供给价格弹性, 而食品价格的波动也没有表现为过度剧烈, 食品价格的上涨表现为比较缓慢的稳步上涨趋势。
参考文献
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价格波动性 篇10
财政政策工具是财政政策主体所选择的用以达到政策目标的各种财政手段, 财政政策工具主要有税收、公债、公共支出、政府投资、财政补贴等。货币政策工具分为一般性工具和选择性工具。一般性货币政策工具包括公开市场操作、存款准备金和再贴现;选择性货币政策工具包括贷款规模控制、特种存款、对金融企业窗口指导等。一般性货币政策工具多属于间接调控工具, 选择性货币政策工具多属于直接调控工具。现阶段, 我国的货币政策工具主要有公开市场操作、存款准备金、再贷款与再贴现、利率政策、汇率政策和窗口指导等。
(1) 托宾的q值理论。托宾把q定义为企业的市场价值与资本的重置成本之比。如果q很高, 企业的投资积极性会提高, 企业的投资会增加。反之, 企业投资则会萎缩。货币政策对企业投资的影响过程为:货币供应量增加引起利率下降, 对股票需求增加, 股票等金融资产价格升高, q值增大, 企业投资上升, 社会的产出增加。
(2) 财富效应理论。该理论认为, 消费是由消费者的财富存量决定的, 普通股资产是财富存量的一个重要组成部分, 因此, 消费者消费行为的变化受金融资产价格的影响。货币政策通过影响资产价格, 进而影响到消费和产出。其传导过程为:货币供应量上升, 利率下降, 股票价格上升, 消费者的财富增加, 消费者的消费支出增加, 社会的产出增加。
(3) 非对称信息效应理论。该理论认为银行为防止借款人的败德行为给自己带来损失, 贷款以借款人的财富净值为基准, 提高抵押和贷款担保的价值, 企业财富净值上升, 会减少逆向选择和道德风险。货币政策变动引起的资产价格变化对银行信贷等产生影响的传导过程为:货币供应量上升, 利率下降, 股价上升, 企业财富净值上升, 逆向选择和道德风险降低, 商业银行信贷增加, 企业投资上升, 社会的产出增加。
(4) 流动性效应理论。该理论认为货币政策的变动引起股价水平的变化, 从而引起消费者资产负债表的变化, 使金融资产在总资产中比重发生变动。传导过程为:货币供应量上升, 利率下降, 股票价格上升, 金融资产价值升值, 消费者所承担债务面临的风险降低, 对耐用消费品的支出增加, 社会的产出上升。
(5) 物价预期理论。该理论认为企业股东的收益表现在股票红利和股票本身价格, 都属于名义收入。它们的实际价值取决于价格水平和通货膨胀水平的高低。传导过程为:货币供给量增加, 预期通货膨胀率上升, 股票除息价值下降, 本期股票真实回报下降, 企业下期投资增加, 下一期产出增加。
二、实证分析
我们选择的变量都是月度数据, 以深证A股综合指数每月末收盘价作为因变量, 以广义货币供给量M2、实际利率R (一年期定期存款利率减每月通货膨胀率) 、印花税T作为自变量。 (中国属于利率管制体制, 在实践中, 一直以金融机构对客户的存款利率作为基准利率, 其中又以一年期定期存款利率为核心, 其他各类资金利率一般以一年期定期存款利率为基础, 先推算出三个月和六个月的存款利率, 再确定其他档次存款利率, 最后定出各个档次贷款利率, 其他资金利率的定价也与存款利率挂钩, 所以本文选取金融机构法定一年期定期存款利率作为衡量名义利率变动的指标。) 考虑到实际利率存在负值, 而负数取对数是没有意义的, 因此对所有的实际利率值都加4, 这样所有的实际利率都为正值, 方便建立模型和模型的分析。
数据来源于中国人民银行、中国统计局、中国证券监督管理委员会、深圳证券交易所网站, 其中货币供给量来源于中国人民银行月度报告, 深证A股综合指数收盘价来源于深圳证券交易所网站月度报告, 实际利率是根据中国人民银行网站公布的一年期定期存款利率减月度通货膨胀率 (即消费物价指数变化率) 整理而成, 印花税数据来自于中国证券监督管理委员会网站。样本数据是从2002年12月到2007年8月的月度数据。
对所有数据取对数, 用Eviews 3.1建立模型:P=C+a M2+b R+d T+u (这里变量的数据都是取过对数后的数据) , 得出实际利率R的t值为-0.4461, P值为0.6573>0.05, 未能通过t检验, 说明实际利率R对P值影响不显著, 所以应将实际利率R从模型中剔除而重新建立新的模型。现在以P为因变量, M2、T为自变量, 重新建立新模型:P=C+a M2+b T+u
得出回归方程为:
R2=0.86, 说明拟合程度较高。根据怀特检验和偏相关系数检验, 证明模型不存在异方差性和自相关性。此外, 说明货币供给量增加一个单位, 股票价格下降0.57个单位, 印花税增加一个单位, 股票价格增加0.44个单位。
(1) 时间序列的平稳性检验。分别对P、M2、T三个序列进行时间序列的平稳性的单位根检验, 根据A DF统计量判定序列是否平稳。首先是P序列, 对原序列做单位根检验得出A DF的值比三个给定的临界值都大, 所以应该对P的差分序列进行单位根检验。经过对P序列的一阶差分单位根检验后, ADF值比三个给定的临界值都小, 可见深证A股综合指数收盘价的一阶差分序列ΔP是一个平稳序列, 同理, 广义货币供给量的一阶差分序列ΔM2是一个平稳序列, 印花税的一阶差分序列ΔT是一个平稳序列。因此可以对上述三个变量进行协整检验。
(2) 格兰杰因果检验。为了检验三个变量之间的因果关系, 同时为了避免检验中的伪回归。对上述一阶差分序列进行格兰杰因果检验。检验结果如下表:
广义货币供给量M2是深证A股综合指数收盘价P的Granger原因, 而印花税T和深证A股综合指数收盘价P互为Granger因果关系。
(3) 协整检验。从上面的检验中可知, 变量间货币供给量M2以及印花税T和收盘价P之间存在因果关系, 所以可以通过最小二乘法用M2和T去拟合P, 再根据残差的平稳性来判断两个变量之间是否存在协整关系。首先对M2和P间的协整关系进行检验。用OLS法对两个变量建立起回归方程为:
R2=0.2269, 说明拟合程度低, 对模型的残差的单位根检验结果表明A DF值大于三个给定的临界值, 说明残差序列不是平稳的时间序列, P和M2之间不存在稳定的协整关系。
同理对P和T间的协整关系进行检验, 回归方程为:
R2=0.816, 说明拟合程度高, 对模型的残差的单位根检验结果表明A DF值大于三个给定的临界值, 说明残差序列不是平稳的时间序列, P和T之间不存在稳定的协整关系。
三、结论
(1) 深证股价指数对实际利率的变动不敏感。我国利率的形成主要受制于政府的政治经济意图, 割断了市场资金的供求关系, 而且对利率的调整滞后于物价上涨, 调节的方式是强制被动型, 所以削弱了实际利率对金融经济的调节作用。我国虽然名义利率为正, 但是由于近期以来的通货膨胀率较高, 使实际利率为负值, 使得即使人民银行加息, 但是由于各方面的限制, 加息力度不大, 再加上加息经常被人们所预期, 所以加息对股票价格影响不大。
(2) 深证股价指数与货币供给量负相关, 货币供给量是深证股价指数的Granger原因, 货币供给量和深证股价指数在长期内不存在稳定的协整关系。
(3) 深证股价指数与印花税正相关, 而且互为Granger因果原因, 印花税和深证股价指数在长期内不存在稳定的协整关系。
摘要：近年来, 中国经济出现流动性过剩问题, 中国股市价格指数不断创出新高, 国家多次运用财政政策和货币政策对宏观经济进行调控, 对股价指数影响较大的因素有:财政政策工具印花税、货币政策工具实际利率、货币政策中介变量、货币供给量。本文通过建立这些变量模型, 发现股价指数与印花税呈正相关, 与货币供给量呈负相关, 实际利率对股价指数影响不显著, 而且股价指数与印花税、货币供给量不存在稳定的协整关系。
关键词：股价指数,印花税,货币供给量,实际利率,ADF检验
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[3]刘义圣.中国利率市场化改革论纲[M].北京:北京大学出版社, 2002.
资产价格波动与通货膨胀目标 篇11
【关键词】 资产价格 货币政策 通货膨胀
一、资产价格波动对我国货币政策的挑战
从过去几十年的世界经济运行情况来看，低通胀与资产价格大幅波动并存。在1997年开始爆发的亚洲金融危机中，深受影响的国家几乎都处在国内物价水平稳定的宏观经济环境中，但这些国家并未因低通货膨胀而能逃脱被冲击的命运。这表明资产价格的波动是导致金融危机的重要甚至是决定性的因素。
在我国，随着资本市场迅速扩张和金融资产总量和结构的变迁，资产价格波动的效应大大超出了对资本市场本身的影响，其在货币政策中所起到的作用日益受到重视。随着居民资产结构中有价证券和不动产份额持续增加，资产价格的波动对货币政策的制定和实施必然产生深刻影响。在我国，随着货币政策的传导渠道增多，经济主体更加多样化，其行为更具多变性，经济运行的不确定性加大，同时也使得金融体系对货币政策来说变得非常难以操作和预测，中央银行的货币政策已经并将继续受到更大的挑战。因此研究资产价格对货币政策的影响有重大意义。
二、资产价格波动影响通货膨胀的机制
资产价格的波动对物价可能产生影响。资产价格的上升能够提高预期的未来商品和服务的价格膨胀水平，这主要是通过多种渠道来实现的。
第一条渠道是财富效应，预算约束的存在决定了消费与资产价格之间必然存在某种联系。较高的资产价格增加了人们的财富水平，从而增加消费，导致总需求的上升；如果总需求上升超过总供给，就会产生通货膨胀的压力。这一过程可以进一步导致更高的通货膨胀预期，原因在于股票等资产价格的迅速上升，对于私人部门而言就会产生更高的商品和服务价格膨胀的预期，这样，可能会出现更高的通货膨胀率。大量的实证分析表明，在发达国家，资产价格的变化对居民消费有着显著的影响。而且这种财富效应的大小在各个国家之间差别很大。现有的研究文献大多数是以美国为研究对象的，研究的结论认为：资产价格每上涨1美元，所引起的消费的变动在3-5美分之间，而且这种效应发生作用可能需要1-3年的时间。
第二条渠道是信贷效应。资产价格波动影响经济主体的净值变化，从而影响到外部融资成本的变化，进而影响到信贷的可获得性，最后对物价产生影响。
第三条渠道是托宾q效应。托宾认为，股价与重置资本成本的比率（用q来表示）是公司投资激励的一个良好的指示器。如果这个比率上升，那么资本就更有价值，会高于其在公开市场上的成本，从而投资是有利可图的。而资产价格的变化导致q值变化，从而影响企业的投资支出，进而对物价产生影响。
第四条渠道是流动性机制。一般来说，耐用消费品和住宅等商品缺乏流动性，消费者对它们的需求受到其资产负债表状况的影响。消费者的资产负债表状况越好，其发生财务危机的可能性越低，就越愿意增加对耐用消费品和住宅的消费，从而刺激物价上涨。反之，则会减少对耐用消费品和住宅的消费，从而抑制物价上涨。而资产价格变化会改变消费者的资产负债状况。
最后，如果资产价格的上涨能够给中央银行带来一个信号，即中央银行认为私人部门正在预期会产生更高的通货膨胀，这种信息就会影响到中央银行对未来通货膨胀的判断，这样中央银行可能实行货币紧缩政策从而抑制通货膨胀。
三、现有的通胀测量方法所存在的问题
一般而言，货币政策的首要目标是物价稳定。在通胀目标制下的货币政策首要目标是将通胀维持在一个既定的目标内。而衡量通胀的指标通常是消费价格指数（CPI）。但对通胀的传统测量并不能完全反映通胀状况。如果消费价格在未来预期上涨更多，消费者将会感觉到一个更为恶化的通胀状况。然而，对通胀的传统测量方法不能指出这种恶化状况，因为它们大部分反映了过去的价格压力。因此生活成本的完整衡量应该包括未来商品价格的改变，而用CPI来考量通胀状况的准确度已经越来越低。
在我国，CPI中篮子商品及其权重已经难以准确反映经济内部各要素价格变动的状况；CPI保真度受到了学界的质疑，CPI统计数据也与居民生活体验存在某种程度的背离。众所周知，居民消费价格指数，是衡量居民购买并用于消费的商品和服务项目价格水平变动的指数。而在进行计算时，相关统计部门对食品、教育、住房、交通等统计范围项目分别予以一定权重，从而得出不同时期的居民消费价格指数，从而成为国家宏观经济决策的重要参考。同时，这也是反映一定时期居民真实生活水平与变动的数据。
在现行消费价格指数统计中，食品的权重约为33%，医疗保健约11%，教育娱乐及服务约14.5%，居住为13.6%。由于食品价格占有指数的三分之一权重，目前食品价格变动对消费价格指数有着很大影响。在现在实际社会居民生活中，对居民生活影响最大，或者说占居民生活支出最大的应该是教育、住房、医疗，这应当是不容否认的社会事实。在居民收入稳定条件下，一些刚性支出，例如类似教育与医疗的支出可能会在一定程度使居民减少其它支出，例如食品支出。在食品占三分之一消费价格指数情况下，就会出现一种非常奇怪的现象：即由于食品与教育或住房的在指数所占各自权重不同，居民在生活中的教育支出可能并不能在指数得到准确反映，而受教育影响减少的食品支出却因同样原因可能对指数有很大影响。而如此的价格消费指数统计，能在多大程度上反映出真实的居民生活水平，当此数据成为宏观经济决策重要参考时对政策有多少扭曲，就不能不让人对此打上一个大大的问号。
作为宏观调控的重要依据，消费价格指数存在的基础条件是要能够客观反映当前经济运行中的问题，但从当前的消费价格指数与居民现实感受相背离以及消费价格指数篮子商品及其权重问题来看，消费价格指数并未能很好实现这些目标。从这个角度讲，当前的消费价格指数不能等同于当前的通胀状况，而只能是作为反映中国通胀状况的一个重要参考指标。如果政府按照目前的消费价格指数数据进行决策，就很容易造成对经济形势的判断不足，甚至会影响其决策，也会扭曲一系列经济行为，如消费价格指数偏低导致了长期的低利率政策。按国际惯例或中国国情，如何设计出一套能真实反映目前中国居民消费行为的消费价格指数，是一个重要问题。
所以，面对居民消费价格指数失真现象，国家相关部门也要有一个与时俱进的统计理念，否则，居民消费价格指数不仅会与居民生活不符，同时对国家宏观经济决策也可能产生负面影响。
四、我国货币政策应把资产价格作为调控目标
在过去的20年里，资产价格的波动已经成为影响一国经济的主要因素。特别是资产价格在经济周期中已经扮演着极为重要的角色。同时，资产价格的波动也给货币政策的决策与执行带来了极大的难题。迄今为止比较一致的共识是，货币政策不应该以任何直接的方式将资产价格纳入目标体系，而是应该致力于物价的稳定，并保证金融体系足以应付资产价格的波动。然而，我们也必须清楚地看到，相对于现代货币经济运行的复杂性而言，上述研究成果还只是初步的，还需要进一步努力。
由于金融市场中影响资产价格的因素不仅繁杂而且极其不稳定，货币政策跟踪资产价格容易发生明显的调控偏离。从实体经济和资产市场的关系来说，货币政策是以中性的货币为政策传导媒介，针对资产价格实行货币政策调控不符合货币政策调控的整体性原则。因此，不论是理论上还是央行的调控实践都不会把资产价格作为实施货币政策的指标。但是货币政策专注于包括GDP、CPI以及投资增长等指标是基于实体经济和资产市场的逻辑传导关系并没有发生显著的改变和偏离，一旦实体经济和资产市场的这一逻辑传导关系发生明显的变化，如资产市场对实体经济的影响力逐渐超越实体经济对资产市场的影响力，那么货币政策过度拘泥于GDP、CPI等实体宏观指标而对资产价格忽视就很容易纵容经济内部所存在的风险。
目前实体经济与资产市场的关系正在发生某种程度的改变，金融资产价格对各国经济和通胀的影响比重越发凸现。这种日益凸现出来的新特征客观上对传统货币政策理论和央行的货币政策目标实践提出了新的挑战。
从GDP增长的角度看，当前各国经济的增长一部分来自于要素生产率提高的影响，而另一部分则来自于全球资产价格泡沫所产生出来的财富效应。随着经济全球化和金融国际化水平的不断深化，产业分工的国际化配置一方面使得各国央行的货币政策对该国经济调节作用都不同程度地受到了一定的制约，货币政策对经济的调控效用逐渐收窄；另一方面国际贸易失衡问题，即中国积累大量的贸易顺差和美国出现巨额的贸易逆差等问题更加复杂，仅通过调整两国间的贸易政策和主权货币汇率并不可能有效矫正国际贸易失衡问题。而美国之所以能够维系巨额的贸易赤字，并推动该国经济和中国等顺差国经济的增长，美国的金融市场对此功不可没。
当前经济的全球化和产业分工的国际化使得各国消费者得以享受到廉价的消费品，从而在一定程度上降低了各国的通胀水平，如中国出口的廉价制造品有效地缓解了美国等国的通胀压力；但另一方面，大量积累起来的货币流动性进入国际大宗商品市场进行炒作，则又使得通胀超越国别，对几乎所有的国家形成压力。因此，当前出现的全球性通胀压力从根本上讲是一种货币现象。资产价格被疯狂炒高，并通过开发大量金融衍生产品不断盘活其流动性，最终为投机资金进入国际大宗商品市场兴风作浪提供了粮草。
在我国，当前资产价格的过度膨胀，对中国经济的影响和危害程度日益超过了CPI的走高影响。一方面，股价、房价的持续过度增长不仅潜伏着巨大的金融风险，而且也越来越加剧贫富差距，不利于消费内需的有效启动。由于银行是中国金融资源的主要配置渠道，而银行放贷依然依赖于是否有抵押品，因此资产价格超越内在价值的过高上涨，实际上把过多的资产价格风险聚集到银行体系之内。这使得资产价格调整风险过度地集中于银行体系之中。另一方面，当前国内的投资越来越具有明显的财务性投资和金融属性的投资特征，这将使得投资的财富创造能力下降，而对财富的分享属性提高。如受房价、股价上涨所带来的客观财富效应的影响，国内企业向房地产和其他金融资产领域投资的倾向和力度越大，中国出现经济金融系统性风险的概率就越高。特别指出的是，由于中国金融体系尚较为脆弱，金融机构的风险识别和风险资产定价能力不高，监管部门化解市场化的系统性风险的经验也不足，资产价格过度上涨给中国经济金融所带来的风险和破坏性要远远高于成熟的市场经济体。
城市住宅价格波动的因素研究 篇12
一、对城市住宅价格范围的确定
研究城市住宅价格波动, 首先要对本文所研究的城市住宅价格的范围进行限定。
在国内, 城市住宅包括商品房、经济适用房和廉租房等, 其中商品房又包括普通商品房、高档商业公寓、别墅等。经济适用住房是指已经列入国家计划, 由城市政府组织房地产开发企业或者集资建房单位建造, 以微利价向城镇中低收入家庭出售的住房, 是具有社会保障性质的商品住宅。廉租房是指政府以租金补贴或实物配租的方式, 向符合城镇居民最低生活保障标准且住房困难的家庭提供社会保障性质的住房。经济适用房和廉租房的价格或者租金是由国家指导建立的, 不受供求机制的影响, 因此都不在本文研究范围之内。而高档商业公寓、别墅都是为了满足较高收入群体对住宅的需求, 加之商住两用公寓和别墅的土地使用年限与普通商品房不同 (商业、旅游、娱乐用地使用年限为40年, 而普通商品房为70年) , 与占我国绝大多数的普通商品房需求相比不具有代表性和可比性, 其价格同样不属于本文的研究对象。
综上, 本文所研究的城市住宅价格范围是具有70年土地使用权, 城市新增的普通商品房价格 (下文中简称商品房价格) 。
二、商品房价格波动 (上涨) 的原因
我国商品房价格的波动具体表现为持续的价格上涨和由于宏观经济、行业政策或者企业自身等原因引起的间歇性价格微调 (下降) 。2010年4月17日, 国务院国发[2010]10号文件即《国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》出台, 标志着我国新一轮政策调控的开始, 这势必影响商品房的供求关系。本文, 笔者利用经济学中供求关系理论, 从商品房的需求、供给两方面出发, 分析导致商品房价格的波动因素。
1. 影响商品房需求的因素。
(1) 宏观经济因素。GDP与商品房价格有着十分密切的关系。我国几十年GDP的稳定持续增长导致了居民消费指数CPI的上涨, 而适度的CPI上涨又能促进GDP的增长。随着CPI持续上涨且缺少其他投资渠道, 普通居民为了财富保值, 增加了对商品房的需求, 进而引起商品房价格上涨。可以说CPI持续上涨是商品房需求增大的直接因素之一。
(2) 相关政策制度。政府通过运用合理的金融政策和税收政策, 满足普通居民对商品房的刚性自住需求, 并减少以投资为目的的投机性需求。金融政策对需求的影响主要表现在政府为建立合理的房屋供应体系, 充分运用贷款利率和贷款数量两种信贷手段, 针对不同的收入阶层所需的住房标准制定相关政策。例如加大对自住型面积在90m2以下的住房需求的贷款支持力度, 上调对第二套及以上住房的贷款利率, 或者在适当的情况下限制对此类住房消费的贷款。
税收政策的调整对房地产市场具有重要的调节作用。在现阶段商品房价格居高不下的情况下, 通过征收住房持有环节的物业税, 会使房屋的投资价值下降, 有助于抑制非理性和投机性需求, 并稳定商品房价格, 保障中低收入家庭的正常住房需求。
(3) 人口因素。在我国, 随着城市化进程的不断加快, 城市人口不断增加, 城市居民对住房的需求也不断增加。一方面, 居住水平提高会导致住房需求量增加, 尤其是居民平均居住面积的增加, 加大了住房需求;另一方面, 城市人口增长及家庭规模的变化导致住房需求量增加。现在住房需求的主力军是21世纪七八十年代出生的人口, 这个年龄段的人口家庭规模普遍是三口之家的小家庭或丁克家庭甚至单身家庭。一般说来, 随着家庭规模逐步缩小, 即大家庭分解为小家庭, 住房需求就会增加。
(4) 心理因素。消费者心理因素对需求的影响主要包括心理预期、传统住房观念等。首先, 住房是生活必需品, 当居民预计住房价格未来要上涨时, 会增加住房需求。此外, 中国人历来对土地和住房很重视, “有土斯有财”、“安土重迁”等传统观念深入人心。对“居者有其屋”的理解不仅仅是居住, 而且是拥有房产, 这也会增加住房需求。
2. 影响商品房供给的因素。
(1) 土地政策。面对当前商品房价格居高不下, 明显超出普通居民承受能力的情况, 经过一系列土地政策制度的出台, 国家宏观经济调控已初显成效。固定资产投资增长速度及房地产投资增长速度已明显下降, 住宅市场局部过热的现象得到有效缓解。另外, 由于土地政策的收紧, 导致商品房供应量减少。
(2) 开发成本及利润率。商品房开发成本包括建筑安装工程成本、销售费用、财务费用以及管理费用。其中一项或几项成本增加会导致总体开发成本上升, 在国家收紧银行个人住房信贷、预计开征物业税的环境下, 商品房的有效需求减少, 房地产企业的利润率下降, 进而影响到商品房的供给量的降低。
(3) 宏观及行业政策。我国现阶段是通过房地产税收、财政补贴、银行信贷和政府投资等财政政策对房地产供给进行调节。调低房地产税率, 可以起到促进该行业投资、增加房屋供给的作用, 反之会起到减少房屋供给的效果。而财政补贴、银行信贷和政府投资与房地产税收的作用正好相反。政府可以运用这些政策调节商品房的供给量。