信息价格（共12篇）
信息价格 篇1
一、问题的提出
会计信息的价值相关性是指某会计数据集的披露与证券的价格或交易量之间具有统计意义的显著相关, 也即是说该会计数据向证券市场传递了新的有用信息, 或者说具有信息含量[1]。从Ball和Brown (1968) 开始, 国外会计研究者发表了许多有关会计信息价值相关性的文章。近年来, 归功于Ohison模型的应用, 更多会计信息价值相关性的研究范围从损益表扩展到资产负债表。早期的研究主要集中于美国的股市, 但会计信息在全球市场作用的日益显著使近来更多的研究从事于非美国股市会计信息的价值相关性。
在我国, 实证会计研究直到20世纪90年代中期才开始出现。我国的研究主要有:赵宇龙 (1998年) 采用事项研究法考察了上海股市123家上市公司在1994-1996年三个会计年度的会计盈余披露前后8个交易周内未预期盈余与股票非正常报酬率之间的关系[4]。研究表明, 在上海证券市场, 未预期会计盈余的符号与股票非正常报酬率的符号之间存在统计意义的显著相关, 这一发现支持会计盈余数据的披露具有信息含量的假设。不过在分年度的检验中, 1994, 1995年的会计盈余基本上不具有因信息含量而导致的价格效应, 但有强烈的证据表明, 1996年会计盈余的披露具有明显的信息含量和市场效应。
二、研究方法与数据来源
(一) 研究方法
本文利用多元回归分析方法, 运用SPSS软件计算, 对信息技术业192家上市公司2004-2008年的会计信息与股票价格的相关性进行实证分析, 归纳出信息技术业五年的股票价格和多个会计指标的多元回归线性方程, 拟通过回归方程揭示信息技术业的会计指标与股票价格的相关关系的具体表现。
(二) 变量设定
1、因变量 (Y) :在本文的研究中, 采用股票价格 (Y) 作为模型的被解释变量。
2、自变量 (X) :
在研究中, 采用会计指标 (X) 每股收益、净资产收益率、主营业务利润率、主营业务收入增长率、净资产增长率、总资产增长率、每股净资产、速动比率、流动比率、股东权益比率、应收账款周转率、存货周转率、每股经营现金流量作为模型的解释变量。:以样本公司公开公布的终期财务报告为基准。
(三) 研究模型
本文将信息技术业的这13个会计指标进行多元线性回归分析, 研究信息技术业的会计信息与股票价格之间的相关关系是怎样的, 建立股票定价的模型如下:
Y:股票价格;X:会计信息, 通过会计指标反映
(四) 样本选择
本文样本的选取是在沪深300指基础上, 剔除2004-2008年财务报告不完整的公司, 最终本文确定了192家上市公司作为研究样本。本文选取的信息技术业是按照证监会的标准分为的13个子行业中样本数最多的行业, 占样本行业的71%。对信息技术业的样本公司的数据选择为2004-2008年的13个会计指标均选取2004-2008年报数据。
三、多元回归实证分析
信息技术业的股价与会计信息之间的关系具体表现如何, 我们将利用回归分析来完成。我们运用最小二乘法, 对股价加权平均值与相应的前一年度财务报表中的会计指标进行多元回归分析, 运用SPSS软件计算, 得出信息技术业的分析结果。
2004年信息技术业的回归模型比较特殊, 影响股价的因素增加了股东权益比率 (X10) , 且股东权益比率 (X10) 与股票价格之间存在显著的负相关关系, 相关系数为-0.409, 在其他因素保持不变的条件下, 上市公司的股东权益比率 (X10) 越高, 相应企业的股票价格反而越低。这可能是由于在中国国有股和法人股占有很大比例, 股东权益比率过大, 意味着企业没有积极地利用财务杠杆作用来扩大经营规模, 因此二者呈反方向变动趋势。
四、结论及建议
五个年度的回归分析表明, 会计信息对股票价格有明显的影响, 它在沪深股市中是起作用的, 本文得出的股价与会计指标的多元线性模型说明了作用的具体方式和程度。因此投资者在对信息技术业做出投资决策时应重点关注每股收益、流动比率和速动比率这三个会计指标所传递出的信息。因此, 投资者在选择价格进行买卖决策时, 一定要注意分析信息, 抓住时机, 争取主动。
摘要：会计信息是股票市场信息的主要来源, 是股票价格的内在决定因素。通过对选取的沪深股市样本行业信息技术业的192家上市公司2004-2008年的大量而详实的财务数据运用多元回归分析方法进行实证研究, 定量分析信息技术业各会计指标对股票价格产生的影响作用及其程度。
关键词：会计信息,股票价格,实证研究,回归分析
参考文献
[1]胡奕明:《证券分析师的信息解读能力调查》, 《会计研究》, 2006年第11期。
[2]蒋义宏:《中国股市发展对会计思想的影响》, 《会计研究》, 2007年第6期。
信息价格 篇2
（1）去年**市蔬菜丰收后，菜价偏低，菜农的种菜收益下降，种菜积极性受到不同程度的挫伤，因而今年**市的蔬菜种植面积较去年有所减少。
（2）大棚蔬菜本身成本较高，加之电力、化肥、农药等物资价格上涨，使菜农种菜的投入增加，成本上升，从而导致蔬菜价格也随之上升。
（3）春节期间，我国南方多个省份出现罕见雪灾，**市蔬菜批发市场积极响应国家支援灾区的号召，紧急组织货源，积极搞好蔬菜供应。国家农业部组织来自灾区的湖南长沙红星等5家农副产品市场，与非灾区的山东**蔬菜批发市场等5家农副产品批发市场签署了《灾后保障灾区鲜活农产品市场供应合作协议书》，**市对签约省份保障3个月的鲜活农产品供应，这一协议也一定程度导致**蔬菜价格上涨。
从总体来看，多数人反映物价上涨对生活影响较大。目前，虽然人民生活水平已经有相当大的提高，但仍有小部分市民月收入在1000元以下，他们主要集中在农村。虽然国家的惠农政策在农村已经发挥其作用，农村基础设施建设和人民生活水平都明显提高，不过近来的物价上涨仍给农民生活带来一定程度的冲击。
信息价格 篇3
关键词：股票价格 会计信息 实证研究
1 综述
西方学者Ball和Brown在1968年发表的“会计收益的经验研究”说明了：在非预期的情况下，若是会计盈余出现正盈余，则其相关股票就会出现意外较高的收益率；若是会计出现的盈余是负盈余，则通常股票也会出现比较意外的负收益。其实可以简单的概括为：会计信息对股票市场是很重要的影响因素，有效的会计信息在股票市场也是有效影响信息，也同时证明了证券市场的有效性。在此基础上财务会计信息的真实有效对股票市场也会有相当程度的影响，在财务会计信息披露之前股票市场的波动也值得通过对会计信息的研究来预测。这也就是会计信息与股票市场相关性研究的最大意义。在众多学者的深入研究过程中逐渐形成了以下两种主要的理论：信息观和计价模型观。
在上世纪60年代后期，西方国家资本市场进入繁荣发展时期，在证券市场取得长足发展，金融家、银行家开始加大对企业会计信息的研究，在分析股票市场时更加注重对会计信息的使用。优秀的投资人一般都会熟练成熟的使用企业的财务会计信息，相关研究也逐渐形成一种模型理论。在这一时期相关会计信息比较准确，很多证券的价格也得到了有效的反映。
总体来说，这一时期的会计信息对股票价格的影响还是比较大的。但是，随着电子计算机技术的进步，信息传播的日益加速，人们对于同一信息的获得时间越来越快，这一时期人们对会计信息的掌握更为成熟，单在股票市场的反应确不再那么敏感。另一方面，对于有些信息的反应确出现过度敏感，这种现象在很大程度上质疑了市场的有效性。
上世纪90年代之后，投资界人士开始从基本面分析股票的内在价值。在这一时期在众多学者的研究中，出现了一种比较重要的计价模型，这一模型主要是奥尔森和费尔萨姆两位西方会计学者的研究成果。这一模型最本质的是从净剩余关系（the clean surplus relation，简称CSR）为出发点，以此为起点进而推导财务报表对于企业股票价格的重要影响。费尔萨姆与奥尔森据依据权益的期末账面价值一定等于期初的账面价值加上会计盈余减股利这一会计原则，在此基础上二位学者给出了权益的市场价值与会计盈余的账面价值之间相关的数学公式。
基于对这两大观点的假设，不少学者或投资者在实践中开始尝试验证上述假设。上世纪90年代我国的证券市场才开始发展，在相关研究方面比较落后，在进入新时期不少投资者和相关领域的学者也开始关注企业会计信息和相关股票价格之间的关系。其中基于我国特殊的资本市场环境，刚起步的股票市场有很多不完善之处。
在这一时期我国的著名学者赵宇龙博士（1998）对我国股票市场的价格与会计信息的相关程度做了比较全面的研究。研究结果表明股票的市场价格和会计信息同样存在正相关性。
一般来说，会计盈余为正的企业其相关股票的市场表现也较好。总体来说，会计信息的相关研究在成熟的市场呈现的敏感性比较一致，但是不少国内学者在分析研究会计信息与股票价格之间的关系时，用的会计数据比较少，很多有价值的会计信息被忽视。对此我们相关领域的学者应该提高注意，在充分利用会计资料，有效信息的基础上更有预见性、科学性的论证会计信息与相关股票价格之间的关系。
2 研究设计
2.1 基本假设
假定股票价格与会计信息是相关的。
2.2 基本模型
根据以上假设，可以得出股票价格和会计信息之间的一般关系式为：
Y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε
其中，x1、x2、…xn表示会计信息数量指标，β0表示非会计信息，ε表示误差。
2.3 变量的选择
上市公司公布的财务报表有若干个指标，本文选取了5个财务指标：反映股东权益指标的每股收益x1、每股净资产x2；反映公司经营能力的应收账款周转率x3、总资产周转率x4；反映公司盈利能力的销售毛利率x5。
2.4 样本的选择
本研究以上证50指数的样本公司为研究对象，其中可获得06年年报数据的相关财务指标的有44家。
3 参数估计和检验结果
利用Eviews软件对符合条件的44家上市公司的股票样本数据进行参数估计和检验，结果为：β0=-15.74，β1=18.50，β2=3.68，β3=-0.0008，β4=4.76，β5=0.33；x1、x2、x3、x4、x5的T统计检验量分别为：2.83、2.11、-0.37、1.13、2.78；F-statistic=12.38，R2是0.619547，Adj-R2是0.569488，说明所选取的财务指标对股价有较强的解释力；在显著性水平a=5%下，F（5，38）=2.45，我们可以看出F=12.38>2.35，所以在这个水平上模型整体拟合性较好。
在显著性水平a=5%，临界值t0.025，38=2.02，x1、x2、x5的T统计检验量均大于2.02，对模型的影响显著，相比之下，x3、x4对模型的影响不显著。
4 实证结果分析
在利用数学方法对股票的市场价格和会计信息之间的相关性研究，可以得出的结论是会计信息在市场总体有效的情况下对于股票的价格是存在正向影响的。在研究设计中所选用的5个财务指标对股价Y的总体解释能力为R-squared=62%，这种结果放大一些就是可以说在财务会计中5个财务指标能够有效解释沪市50板块上市公司股价变动的62%。这种结论也足以说明，质地较好的相关上市公司财务指标能够在很大程度上影响公司股价的变化。会计信息对相关公司的股票价格是有比较大的影响作用。从公司财务信息与公司股票价格的相关性来分析可以看出，每股收益是最为重要的影响因素。在实证研究中发现相关公司的股票每股收益要是变动0.1元，则其相关的股票价格会变动1.85元，还有公司股票每股的净资产、销售毛利率等也是比较重要的影响因素。
5 结束语
现实的情况是，我国处于刚刚起步阶段的证券市场很不成熟，存在诸多弊端，上市公司的质量和透明度有待提高。市场的不稳定导致一些不成熟缺乏足够专业知识的投资者盲目的追涨杀跌。这种投资风格也使得会计信息失去了一些本有的作用。这种投资风格和上市公司之间的质量和透明度密切相关，监管机构必须要严格落实对相关上市公司的约束和监督，提高其会计信息的完整性、准确性。投资者要坚持价值投资，寻找质地优良财务资料准确完整的企业进行长期投资。将企业会计信息中的每股收益、每股净资产、销售毛利率作为投资的重要考虑因素。
参考文献：
[1]赵宇龙.会计盈余披露的信息含量——来自上海股市的经验证据[J].经济研究，1998，7：41-49.
[2]陈晓，陈小悦，刘钊.A股盈余报告的有用性研究——来自上海、深圳股市的实证研究[J].经济研究，1999，6：35-40.
[3]郭菁.上市公司中期报告研究[M].大连：东北财经大学出版社，2009.
[4]张碧芸，龚涵轩，张君慧等。发掘股票投资中的财务信号与估值信号——基于中粮地产（000031）的案例分析[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2011（12）.
发挥价格信息报道正面作用的思考 篇4
本文针对有关价格信息报道中出现的问题和弊端, 结合相关信息宣传的一些做法, 提出有关价格信息报道的几点浅见。
一、价格信息报道存在的问题与弊端
(一) 在报道过程中片面追求轰动效应, 对价格趋势产生误判。
有的媒体工作者政治性、原则性淡漠, 为了获取知名度, 热衷于从非正式的渠道获取有关某种商品价格的调整信息, 在没有求证的情况下做不负责任的报道;有的甚至将尚未公开的内部信息, 在没有取得授权的情况下, 擅自公开报道, 导致国家利益受损。另外, 一些企业或行业组织为了达到自身目的, 处心积虑地利用媒体发出自己的声音, 来影响政府决策与社会舆论;有的媒体在对待“主动”提供的新闻稿件和线索, 没有从专业和政治大局的角度加以考虑, 自觉或不自觉地成为利益集团的代言人和传声筒。
(二) 报道中常用刺激性语言吸引眼球, 给民众造成恐慌心理。
有的媒体对有关价格的报道, 除了用醒目的标题和相关的内容外, 很少进行深层次的分析, 帮助读者理解价格变动的原因。有时过多的单方面渲染涨价的事实, 误导读者, 引发消费者的不满意情绪, 没有起到媒体宣传的正面作用。前些年, 一家地方报纸报道外地食盐价格上涨, 引起居民抢购的报道时, 就事论事, 没有对事件进行分析求证, 过于制造紧张局面, 迅速造成本地居民高价抢购的现象, 好在当地物价部门和盐业部门及时在广播和电视上进行避谣才平息风波。有一年, 电视报道某养鸡场因疫情, 造成大部分产蛋鸡死亡, 就预测报道鸡蛋价格将上涨。这一消息使不少经营者更是广为传播, 抬高蛋价。一些不明事理的蛋鸡饲养者也持蛋待售。而事实情况只是个别鸡场有疫情, 并不影响社会供应总量, 因天气原因, 鸡蛋不易保存, 不少持蛋待售者, 因蛋变质而亏损严重。
(三) 价格部门与信息报道者缺乏沟通, 导致二者信息不对称。
由于价格部门平时与价格信息报道人员沟通联系不够, 导致二者间的信息不对称。在日常的价格信息报道中, 有的撰稿者难免会出现不专业、不透彻的表面价格推断, 容易引起群众的共鸣, 造成不好的影响。如有的媒体对成品油定价联动机制理解不清, 部分报道人员从互联网上获取了关于石油的价格信息, 片面地发布成品油将调价信息, 使不少私有供油企业出现屯油现象, 致使部分消费者连夜排队加油, 人为地造成了用油供应紧张的局面。又如, 因某电视台报道某地因干旱造成玉米绝收, 就武断地推理全国玉米产量会下降, 使不少饲料经销商就散布玉米要涨价的信息, 趁机提价。事实上, 全国每年都会有受灾的地方, 而局部地方的旱灾并不影响全国玉米的总产量, 给养殖户造成了不良的影响。
(四) 农村涉农价格信息渠道少且不畅, 使农产品价格信息滞后。
相对于城市发达的信息渠道, 农民获取价格政策和价格信息就显得相形见绌。一是获取信息的窗口少, 除了看电视就是通过村民间的闲谈中了解点消息。二是获取信息的时间少, 农民每天都在田间地头劳作, 很难有时间获取信息。三是适合农民口味的信息不多, 农民需要的是和自身关系密切的价格信息, 如化肥、种子、农药、饲料及农作物的销售价格等信息。四是发布当地的涉农价格信息少, 更新速度慢。有的信息是外地的、过期的, 这样的价格信息有的让农民无所适从, 有的甚至起误导作用, 对农民调整种植结构, 抓住有利的销售时机等都起不到积极的参考作用。
二、对策与建议
(一) 提高价格信息报道人员的政治素养和业务素质。
要求他们讲政治, 顾大局。价格信息报道人员, 一要切实维护人民群众的利益, 做到实事求是, 替老百姓说话, 为政府分忧。二要研读价格法律和政策。要做好价格信息的报道, 必须认真学习价格法律法规和国家有关价格政策, 使价格信息报道符合价格法律和政府部门的价格政策, 也有利于对一些企业或行业组织的行为作出判断。三要学些经济常识, 会延伸分析。信息报道人员应对国家或当地政府的经济概况有所了解, 要辩证地看待价格在一定时期, 部分品种的上涨现象。要了解我国现阶段总供给还是大于总需求的, 农产品和居民生活用品的供应是充足的。所以在平常的报道中, 就可以避免对物价浅显地解读, 消除消费者对价格理性上涨的恐慌心理。
(二) 借鉴外电价格报道的经验, 提升价格信息报道的质量。
近年来, 国际上部分商品 (如能源) 价格也是一路走高, 全球媒体也不约而同地增加了报道的比重和深度。但海外媒体的价格报道呈现出鲜明的特点。在内容上, 很少就事论事报道价格的变化, 而是把新近发生的一些与价格直接或间接相关的新闻事件联成有机整体, 不仅反映市场行情、提供背景解析, 对未来趋势作出系统、专业的分析预测, 甚至提出市场操作建议, 丰富了价格报道的内涵, 同时提高了稿件的可读性和知识性。在用词上, 忌用词重复, 应引入有类似含义的词, 以突出运动感和时间感。在立场上, 避免在稿件中直接表达自己的态度和看法, 多引用第三方的言论为佐证, 把正反两方面的意见都反映出来, 为信息接收者展现全方位的价格信息情况。
(三) 价格部门应主动加强同媒体人员的联谊, 发挥媒体宣传的载体作用。
作为各级价格主管部门, 要学会做好善用媒体和善待媒体。首先要与当地主流新闻媒体建立良好的合作关系, 建立价格信息报道专板。发表价格信息和价格论坛, 请有关价格专家学者对有关价格问题释疑解惑的形式, 增强知识性、政策性、可读性、观看性, 扩大宣传效果, 提高价格工作的知名度, 提升人民群众对价格工作的知情权、监督权和认知感。其次与媒体合作召开价格信息报道培训班, 普及价格常识和价格政策。一是给价格信息报送人员还原价格基本常识, 价格变化是一种趋势, 需要时间观察, 也需要对比过去几年的数据和规律。二是对季节性的价格变化, 不能简单地形成肤浅的报道, 而应进行横向和纵向的深度分析原因。三是对民众误解的热点和难点进行政策性解读。比如民众对各部门的价格信息和数据的不同会产生质疑, 我们就应主动分析其原因, 主要是从不同的采价点和采价时间所造成的小差异是正常的。同时, 我们也应主动地和有关部门会商, 尽可能地减小数据报道的差异。
(四) 拓宽农村价格信息发布和接收渠道。
一是发挥农业部门和农村紧密联系的实际, 把农村和农民朋友的种植、养殖信息向外发布, 让外界知晓农村和农民朋友的种养现状, 疏通农村信息发布的出口。二是结合广电部门的“村村通”工程, 有效地搭建农村广播、电视服务平台, 充分地利用这一最贴近农民的载体, 提供价格信息服务, 在播出时间上尽量考虑农民的作息时间, 畅通农民接收信息的进口。三是结合物价部门的“价格服务进农家”工作, 规范价格信息公示服务, 把农民最需要的信息公布出来, 并及时更新, 让信息“活”起来。四是价格部门会同农业部门创办农村价格信息小宣传活页, 及时宣传当地农民需求的农资和农产品价格信息和供求信息。
总之, 价格信息报道工作应充分运用不同媒体, 丰富报道内容, 改进报道形式, 提高报道能力, 准确阐释价格政策, 才能充分发挥价格信息报道的正面作用, 对当前经济发展和推进社会和谐进步都有着积极的意义。
摘要：价格问题对上关系到国家宏观经济政策的调控, 对下连着生产者和消费者的切身利益。价格信息的宣传报道工作, 不仅受到各级党政领导的高度关注, 也连着民众的心。
信息价格 篇5
和信息工作的意见
为积极引导社会价格舆论，促进价格工作的顺利开展，充分发挥参谋助手作用，提升物价部门的地位和形象，现就加强价格宣传和信息工作提出如下意见：
一、认清形势，提高认识，积极做好价格宣传工作 今年，物价上行压力仍然很大，各种涨价因素将长期存在，物价总水平呈现上行趋势；社会各界对物价上涨问题越来越关注，对物价部门的工作提出了更高的期望和要求；价格调控、监管和群众生活保障等工作任务越来越艰巨。在新的形势下，迫切需要各级物价部门不断增强政治意识、大局意识、责任意识，始终把价格宣传作为价格工作的重要组成部分，坚持正确的舆论导向，牢牢把握主动权，依托报刊、电视、网络等宣传平台，不断丰富内容和形式，改进方法和技巧，体现时代性、把握规律性、富于创造性，全方位、多视角地开展价格宣传，努力适应新形势下价格工作的需要，争取社会的支持和理解，提高群众对物价工作的满意度，树立物价部门服务党委、政府和广大群众的良好形象。
二、围绕中心，突出重点，提升价格宣传效果
（一）着力宣传市场价格调控监管措施和收效。宣传各级党委、政府在稳价格、保供应、安民生等方面的决策部署，-1-
报道物价部门的具体举措、工作进展、成果和经验。及时准确发布重要商品供求、价格信息变动情况，深入研究变动的原因，客观分析产生的影响，有效引导市场主体行为和社会公众预期。
（二）着力宣传服务发展的成效。大力宣传服务重点项目建设、减轻企业负担、优化发展环境，以及发挥价格职能促进经济发展的好做法、新经验，宣传物价部门在推动科学发展、加快环境友好型社会建设方面所做的工作，加深社会各界对价格工作的了解。
（三）着力宣传重大价格改革。积极宣传资源能源、环境保护等重大价格改革措施，全面阐释改革的背景、目标和原则，客观解读改革方案、措施，及时报道政策实施的效果，引导社会群众正确认识深化价格改革的必要性和紧迫性，排除阻力和干扰，争取理解和支持，保障价格改革顺利稳妥推进。
（四）着力宣传价格惠民工作。针对社会关注、群众关心的教育、医疗、住房、物业、停车、涉农等民生价费热点、难点问题开展政策解读和宣传引导，广泛宣传物价部门破解民生难题的新思路、新办法、新举措，反映物价部门为改善民生、促进社会和谐取得的新成效。
（五）着力宣传重大专题活动。宣传物价部门在调控、管理、监督、服务等方面的重要活动，围绕阶段性热点、成果性亮点、实质性突破点，精心策划、集中宣传、系列宣传，凸显价格工作的作用和地位，提升社会公众对价格工作的关注度。
（六）着力宣传规范价格行为。宣传价格诚信典型，加大对价格维权渠道、方式的宣传力度，及时向社会公布开展市场检查、价格专项检查的相关做法和取得的成效；在重大节日、重要活动、突发事件等敏感时段，大力宣传价格部门应对价格异动所采取的处置措施，澄清不实信息，稳定社会心理，切实防止价格谣言、虚假信息误导群众、破坏稳定；适时对价格违法行为典型案例进行曝光，增强公众的价格法制意识，引导经营者加强价格自律。
（七）着力宣传物价队伍建设。宣传物价系统加强能力作风建设、转变思想观念、转变工作职能、转变工作作风的经验和成效，宣传推进依法行政的好做法和取得的成绩，宣传价格工作者求真务实、廉政勤政的先进事迹，展示物价部门良好形象。
三、丰富载体，灵活多样，拓宽价格宣传平台
（一）发挥好各级物价部门门户网站作用。做好物价部门网站的信息更新和栏目维护，突出信息发布的速度、准度、精度，构建网络价格宣传主阵地。未建立门户网站的县市区，要积极谋划、扎实推进，聘请相关技术人员设计网页，与当地政府电子政务信息管理部门沟通、衔接，借用当地政府服
务器建设网站，安排人员负责信息发布和更新。
（二）发挥各级物价部门《物价简报》的作用。充分利用《物价简报》，向党委、政府报送价格政策信息、价格工作情况；重点工作情况，及时通过政务信息平台报送党委政府；建立《价格快讯》，发挥简短、快捷的特点，及时向党委、政府报送市场价格动态信息。
（三）发挥电视台的作用。与电视台加强合作，及时发布重要农副产品价格信息和价格政策信息，帮助群众足不出户了解价格政策，掌握市场动态，促进理性消费。
（四）发挥各类报刊的作用。加强与有关单位联系、合作，采取开设专题、专栏、专版等形式，利用报刊大力宣传价格政策落实、价格监管成效、价格服务新成果，解读价格热点，分析价格走势，追踪价格动态，发布百姓关心的商品价格。
四、严明制度，规范操作，完善价格宣传机制
（一）强化信息报送制度。各县市区、各科室（局）每月提供有质量的价格政务信息，在网站、简报上登载或转报省局和市委、市政府，对录用信息按宣传稿件统计。
（二）严格接受媒体采访制度。一般性采访须在采访前告知负责宣传工作的科室，经分管负责人同意后，安排相关人员接受采访；重大采访事项报请局主要负责人批准，明确接受采访人员。受访人回答问题应当实事求是、客观公正，坚持有利于维护和推进发展、改革、稳定大局的原则，坚持正确舆论导向，树立物价部门良好社会形象。
信息价格 篇6
关键词：玉米价格；活猪价格；豆粕价格；ARDL-ECM模型；动态关系；长期均衡关系
中图分类号：F307.3文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）01-0440-04
收稿日期：2014-07-30
基金项目：国家自然科学基金青年项目（编号：71203012）；北京市教育委员会社科计划面上项目（编号：M201410020001）。
作者简介：张晓（1991—），男，北京人，硕士研究生，主要从事畜牧业经济研究。E-mail：492055719@qq.com。
通信作者：胡向东，副教授，硕士生导师，主要从事畜牧业经济研究。E-mail：20118301@bua.edu.cn。生猪产业对于畜牧业生产至关重要，同时猪肉也是城乡居民的主要肉类消费品。猪肉价格对于生猪养殖户和城乡居民来说具有较大影响。玉米和豆粕是活猪饲料的主要原料，占其原料总量的80%以上。同时猪肉价格在市场中的变化对玉米价格和豆粕价格也会造成一定的影响。2012年，全球主要粮食生产国美国遭遇了半个世纪以来的罕见干旱，在玉米、小麦、大豆等农作物严重减产的预期下，国际大宗商品市场谷物价格6月以来一路飙升，全球粮食价格上涨趋势日渐明朗。美国生猪生产商协会表示，尽管大多数企业已使用期货锁定2013年春季前的饲养成本，但玉米、大豆等饲料价格持续上涨导致饲养成本提升，企业毛利润减少，养殖户会选择时机突击性宰杀生猪，这导致美国猪肉市场供应出现异常波动，肉价在短期内下跌后再大幅上涨，最终出现10%以上的2位数上涨。2012年8月，我国玉米产区吉林、辽宁多地遭遇了虫害，虫害主要为二代或三代黏虫。据报道，一些地方大面积农作物受损，东北地区虫灾较为严重，部分地区可能绝收，使得玉米价格暴涨，活猪价格也随之快速上涨，与国际趋势趋同。
国外学者Malkowski分析了1974年波兰猪肉产业价格波动的主要原因是育种报酬的不稳定、饲料成本和劳工成本的上升。Chang利用单根检定法与自行回归条件异质变异数模型（autoregressive conditional heteroscedastic model，ARCH），分析了1991—1998年台湾地区猪价及其主要肉品之间的价格变化[1]。对于生猪生产波动的成因，Mordecai首次应用蛛网模型理论分析了不同时期价格对生产者供给行为的影响程度，认为产量与价格之间的循环变化形成了生产波动过程[2]。
国内学者主要对我国生猪生产波动、生猪价格的形成机制及其变动规律的研究较多，殷传麟等认为影响我国生猪价格的因素有供求状况、疫病、饲料原料、替代品价格、进出口贸易、流通费用、国家政策等[3]。由于研究方法和样本数据的不同，改革开放以来我国生猪价格波动次数的研究结论并不一致。吕杰等认为1984—2005年我国生猪价格经历了4次大周期的波动[4]。石有龙则认为，自1988年后我国生猪产业大概每隔3年就有1次生产波动[5]。林智元认为，1947—1988年粮食和生猪生产同时出现了7次波动[6]。黄英伟等研究表明，20世纪80年代前后生猪生产与粮食产量关系发生了变化[7]。还有些学者对猪价运行规律进行研究。孙志强用蛛网理论分析了1996—2007年的活猪市场价格，发现生猪价格先后出现了收敛、封闭和发散型的“蛛网现象”[8]。王芳等以仔猪价格、玉米价格、生猪价格、猪肉价格组成的养猪业价格系统为研究对象，运用动态计量方法探讨他们之间的均衡和引导关系，用分布滞后模型对养猪业价格传导机制进行了分析[9]。李秉龙等发现，猪肉波动受国家宏观调控、消费习惯、生产成本、收入和替代品价格等多方面因素共同影响[10]。
这些研究对活猪价格与粮食价格的关系进行了深入分析，有些对价格形成机制进行研究，有些对价格传导机制进行研究，还有些对价格波动规律进行研究。从总体上看，虽然存在一些分歧，但大多数学者认为，玉米价格和豆粕价格对猪肉价格具有正向作用。然而，我国对于活猪价格与玉米价格和豆粕价格关系的研究仍然较少，多为理论或经验分析，无法得到一定的动态效应。至于活猪价格与我国玉米价格和豆粕价格之间存在什么样的形成机制和传导机制，玉米价格和豆粕价格对活猪价格的短期影响以及长期影响的程度如何都有待进一步深入研究。因此，本研究在借鉴已有文献的基础上，采用ADRL-ECM模型对玉米价格和豆粕价格与我国活猪价格之间的短期动态关系与长期均衡关系进行深入分析，使得能够准确把握玉米价格和豆粕价格对活猪价格影响的传导机制与效应程度，为我国的粮食政策提供一定的参考。
1材料与方法
1.1变量选取与数据来源
为了深入研究活猪价格、玉米价格和豆粕价格的关系，本研究以活猪价格、玉米价格和豆粕价格作为研究对象，所选取的数据是2001年1月至2014年3月的活猪、玉米和豆粕的月平均价格，数据来源于全国畜牧业总站。
2000年1月至2014年3月玉米价格、豆粕价格和活猪价格的走势概况如图1所示。从2000—2014年，活猪的最高价格出现在2011年的9月，为19.68元/kg，最低价格出现在2000年6月，为5.45元/kg。豆粕的最高价格出现在2013年10月，为4.53元/kg，最低价格出现在2000年1月，为 1.93元/kg。玉米的最高价格出现在2012年9月，为 2.57元/kg，最低价格出现在2000年4月，为0.89元/kg。从2000年1月至2014年3月，玉米价格总趋势是上涨的，但没有明显波动，价格趋势表现较平缓。从2000年1月至2014年3月豆粕价格总趋势是上涨的，但也有较小的价格波动，出现了3次相对较明显的高峰，分别为2004年4月、2008年7月和2012年9月。随着豆粕价格的波动起伏，活猪价格也随之波动起伏。从2000年1月至2014年3月活猪价格出现了3次较为显著的高峰，分别为2004年9月、2008年4月和2011年9月，其中2006—2014年活猪价格波动幅度较大。
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1.2研究方法与模型设定
传统的时间序列模型，一般从已知相关理论出发设定模型形式，再由样本数据估计模型中的参数。这种方法使建模过程对相关理论有很强的依赖性。而Jorgenson提出的自回归分布滞后（auto-regressive distributed lag，ARDL）模型与传统的检验方法相比有如下优点：（1）ARDL模型可以通过变换，得到误差修正模型（error correction model，ECM），能反映出短期波动中偏离其长期均衡关系的程度，即将短期效应与长期效应结合起来；（2）当样本变量中的解释变量为内生变量时，ARDL模型也能够得到有效并且无偏的估计结果。因此，本研究采用ARDL-ECM模型对活猪价格与玉米价格和豆粕价格的关系进行研究，为了消除通货膨胀的影响，将各价格数据进行对数变换。
第1步是检验时间序列的平稳性。若序列平稳性为平稳的，即为I（0）或I（1）过程，则可通过式（1）对它们进行ARDL模型的协整关系检验：
Δlnpp=α0+∑ni=1α1Δlnppt-i+∑ni=0α2Δlnrpt-i+∑ni=0α3Δlndpt-i+α4lnppt-i+α5lnrpt-1+α6lndpt-1+ut。（1）
式（1）中：pp为活猪价格，元/kg；rp为玉米价格，元/kg；dp为豆粕价格，元/kg；Δ为一节差分项；α0为常数项；α1、α2、α3代表了短期动态关系；α4、α5、α6代表了3种价格之间的协整关系；i为滞后期数；t为时间，月；ut为误差项。
若经过协整检验后，确定它们之间确实存在协整关系，则可进行第2步，通过ADL模型对变量的长期关系进行分析。运用式（2）对玉米价格、豆粕价格和活猪价格之间的长期效应进行分析：
lnpp=α0+∑ni=1α1lnppt-i+∑ni=0α2lnrpt-i+∑ni=0α3lndpt-i+ut。（2）
用活猪价格自身滞后值以及玉米价格和豆粕价格的当期值及滞后值来解释活猪价格的变化。系数α2即玉米价格对活猪价格的长期影响；系数α3即豆粕价格对活猪价格的长期影响；α1则是活猪价格的滞后值对当期价格的影响。
对上式进行线性变换后，即可导出ARDL-ECM模型。然后进行第3步，对变量之间的短期效应进行分析，即式（3）：
Δlnpp=α0+∑ni=1α1Δlnppt-i+∑ni=0α2Δlnrpt-i+∑niu=0Δlndpt-i+ecmt-1+ut。（3）
式（3）中：各系数为各变量对活猪价格的短期影响，其中的ecmt-1是滞后误差修正因子，代表了经济系统的自我修正速度。式（1）（2）（3）中的滞后阶数由Akaikes Information Criterion（AIC）与Schwartzs Bayesian Critericn（SBC）信息准则确定。
2结果与分析
2.1各序列数据的平稳性检验
ARDL模型要求各变量单整的阶数不能超过1，若序列的阶数超过1，那么对协整关系是否存在的F统计量的判断将失效。本研究将通过ADF检验确定各序列的单整阶数，结果见表1。
表1数据平稳性检验结果
水平值检验形式P值结论lnpp（c，t，1）0.670 3非平稳lnrp（c，t，1）0.824 0非平稳lndp（c，t，1）0.863 6非平稳Ilnpp（c，t，0）0.000 0平稳Ilnrp（c，t，0）0.000 0平稳Ilndp（c，t，0）0.000 0平稳注：括号内的c表示截距项，t表示时间趋势项，括号内最后一位数字代表滞后长度。
从表1可以看出，活猪价格Ilnpp、玉米价格Ilnrp和豆粕价格Ilndp均为平稳时间序列，活猪价格、玉米价格和豆粕价格的对数序列均为一阶单整，满足ARDL边界协整检验的前提条件。
2.2协整检验
通过式（2），对玉米价格、豆粕价格和活猪价格的残差序列进行单位根检验，若残差序列不存在单位根，则可确定是否存在协整关系。
本研究结果显示，t统计量为-11.314，P值为0.000 0<0.01，可见估计残差序列为平稳序列，进而得到序列lnpp、lnrp和lndp之间具有协整关系，说明活猪价格、玉米价格和豆粕价格之间存在长期均衡关系。
2.3短期动态关系与长期均衡估计结果说明
根据边界协整检验的结果，以活猪价格作为因变量，运用式（2）估计活猪价格与玉米价格和豆粕价格之间的长期关系；在长期协整关系估计的基础上，运用式（3）估计活猪价格与玉米价格和豆粕价格之间的短期动态关系；运用误差修正模型来分析活猪价格与玉米价格和豆粕价格的短期波动偏离长期均衡关系的程度，结果见表2。表2活猪、玉米和豆粕价格的短期动态关系与长期均衡分析结果
被解释变量解释变量（t统计量）lnrplndpIlnrpIlndp长期关系lnpp0.567***（10.035）0.821***（12.477）lnrp0.954***（21.976）lndp0.704***（21.976）R2/DW0.762/2.1280.795/1.999短期动态效应Ilnpp0.210*（1.707）0.344***（3.382）Ilnrp0.206***（3.937）Ilnrp（-1）0.404***（6.496）-0.107**（-2.061）Ilnrp（-2）0.307***（4.709）-0.042**（-0.787）Ilnrp（-3）0.226***（3.393）-0.069**（-1.25）Ilndp0.301***（3.937）Ilndp（-1）0.075（0.950）0.228***（3.466）Ilndp（-2）-0.011（-0.131）0.085（1.254）Ilndp（-3）0.011（0.138）0.004（0.06）ecm0.102***（4.326）0.096***（4.084）ecm（-1）-0.023（-0.939）-0.038 6**（-1.556）R2/DW0.72/2.2030.697/2.198注：“***”“**”“*”分别表示显著性水平为1%、5%、10%；括号内为t 值；截距项未列出；DW为杜宾沃森检验的统计量。
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通过对表2中的经验研究结果进行分析，可以发现：（1）短期而言，玉米价格对活猪价格有显著的正向影响，豆粕价格对活猪价格有负向影响；长期而言，玉米价格和豆粕价格对活猪价格均有显著的正向影响。
玉米价格和豆粕价格的上涨会提高猪饲料的生产成本，或刺激其他生产猪饲料成份的替代性，使得活猪价格得以推动。从长期来看，玉米价格每上涨1.00%，会带来活猪价格上涨0.57%，豆粕价格上涨1.00%，会带来活猪价格上涨082%。从短期来看，虽然统计意义上显著但效应不大，玉米价格每上涨1.00%，活猪价格上涨0.21%，豆粕价格上涨100%，活猪价格上涨0.34%。
值得注意的是，玉米价格和豆粕价格对活猪价格的影响在长期和短期中都是正向影响的，但在短期中，玉米价格和豆粕价格对活猪价格的影响不显著。这可能由于玉米和豆粕的前期反季节性价格持续上扬，使生产农户价格心理预期越来越高，从而使得农户的玉米和豆粕存量与往年同期相比并没有减少。作为终端消耗的加工和饲养环节也因往年季节性需求引起玉米价格上扬的习惯思维，有了适量的存储。
（2）玉米价格和豆粕价格对活猪价格的长期影响均比短期效应大。这说明玉米价格和豆粕价格变动给活猪价格带来的短期波动很大程度上受到抑制，但波动幅度较小。玉米价格和豆粕价格对我国活猪价格的短期效应小于长期效应的主要原因在于市场对于活猪的供需问题。短期来看，玉米价格和豆粕价格的上涨并不会对市场对活猪的需求有太大影响，因为不管玉米价格和豆粕价格是上涨还是下跌，活猪养殖户都须要购买猪饲料对猪进行喂养，从短时期的市场来看，市场对于活猪的需求一般供大于求。长期来看，随着玉米价格和豆粕价格的不断增长，猪饲料的价格也逐步提升，使得活猪的生产成本也随之提高。因此，活猪养殖户须对下一期活猪养殖量进行预算，若玉米价格和豆粕价格不断上涨，活猪养殖户就会减少下一期活猪的饲养量，那么下一期市场上活猪的供给量就会减少，出现供小于求的现象，此时活猪养殖户为了挽回利润，就会明显提高活猪的价格。因此，玉米价格和豆粕价格对活猪价格的长期效应十分显著。
（3）长期来看，玉米价格对豆粕价格的影响以及豆粕价格对玉米价格的影响是显著正向的；短期来看，玉米价格对豆粕价格的影响以及豆粕价格对玉米价格的影响也是显著正向的。
在长期和短期上，玉米和豆粕之间的竞争性关系使得它们价格之间存在正向影响。郭新宇等通过Johansen模型与误差修正模型进行研究得出豆粕的可替代性强于玉米[11]。此外，在短期上，豆粕价格对玉米价格的作用由当期的正向影响转为滞后1～3期负向影响，玉米价格对豆粕价格的负向作用在滞后2期体现出来。这一现象的出现可能是由于国家为了提前应对粮食市场未来可能出现的波动而对粮食市场进行干预，使得玉米价格和豆粕价格之间由当期的正向影响在滞后1～3期转为负向。
（4）通过对误差修正模型的结果进行分析，可以得出：玉米的误差修正项的系数为0.102（表2），这说明误差修正项对Ilnpp起正向作用，豆粕的误差修正项的系数为0.096，这说明误差修正项对Ilnpp也起正向作用，且玉米价格对活猪价格和豆粕价格的长期均衡对短期波动的影响比较显著。
但不难看出玉米价格的ecm（-1）项的系数和豆粕价格的ecm（-1）项的系数都为负，小于其ecm。这说明在下一期玉米价格和豆粕价格对活猪价格的短期经济系统对长期均衡的偏离都将得到修正。玉米价格对活猪价格的负向影响以及豆粕价格对活猪价格的正向影响的显著性减弱，在误差修正项滞后1期中体现出来，可能是由于政府为了控制玉米价格和豆粕价格的波动给活猪价格带来较大冲击而采取了一定的市场干预政策。
3结论与讨论
对于活猪价格与玉米价格的这种相关联性，不论是在长期关系还是在短期关系上，玉米价格和豆粕价格对活猪价格都有一定的影响。
（1）当玉米价格和豆粕价格上涨过快，活猪价格也会随之上涨，市场对活猪的需求量就会减少。此时，政府应在控制玉米价格和豆粕价格的同时，对活猪价格提供价格控制措施，采取一定的价格扶持及补贴政策，来平衡活猪、玉米和豆粕三者之间的供求关系。
（2）玉米价格和豆粕价格对活猪价格的长期影响均大于短期效应。这说明虽然玉米价格和豆粕价格对活猪价格的短期效应在政府的粮食价格严格控制下表现不显著，但是从长期来看，玉米和豆粕供应日益趋紧，种植成本和政府调控粮价成本不断提高，玉米和豆粕的价格长期对活猪价格的影响较大。应加强农户合作制度的建设，提高生产效率。加大农业机械的支持力度，提高农业机械利用率，保障一定的玉米和豆粕的存量，应对市场价格长期和短期的波动。
（3）政府应加强农产品价格信息发布平台的建设。自1998年我国推动价格改革以来，政府逐步放松对猪肉、粮食价格的管制，但它们之间的供求关系却凸显得日益明显。玉米价格、豆粕价格和活猪价格逐渐走向成熟市场，成为影响CPI走势的主要因素之一。因此，有必要充分关注玉米价格、豆粕价格和活猪价格的走势，改进统一价格信息发布平台，以较高频率定期公布全国主要地区平均玉米价格、豆粕价格和活猪价格，使得广大种植户、养殖户和消费者可以准确、快捷地得到相关信息。
（4）中国是全球最主要的玉米生产国、消费国，伴随全球玉米需求浪潮的不断高涨，中国国内的玉米消费也大幅上涨，一方面是饲料消费增长，另一方面是国内玉米深加工消费增长，使得国内的供求关系发生明显的变化，目前中国已从全球最主要的玉米出口国转变为“潜在的全球最大的玉米进口国”。而我国大豆消费更加过度依赖于进口，进口依存度突破70%。我国的玉米价格和豆粕价格与世界市场联动性逐渐加大，根据玉米价格和豆粕价格对活猪价格的长期影响，世界的玉米价格和豆粕价格对我国活猪价格的影响越来越大。对于这种情况，政府应加强玉米和大豆的生产方式的科研建设，完善大豆轮作、间作制度，降低玉米的生产成本，提高我国玉米和大豆的产量水平。
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艺术品市场的价格信息哪个可靠 篇7
在普通商品市场,常见的价格信息搜集方法不外两大类。
第一类是从媒体和研究机构查询二手资料,其来源包括报纸、期刊、图书、电视、网络以及研究机构的研究报告。在那里,我们经常会轻而易举地获得详细的价格明细,此法的优点是全面、快捷。第二类是从市场交易当事人和行业管理机构调查一手资料,对象包括生产厂家、中间商、购买者、行业协会等,途径有访问官网、致电致函,或者亲临交易现场实地观察,此法的优点是及时、可靠。因为普通商品大多具有很强的同质性、可比性,不论采用哪类方法搜集价格信息,都很容易识别其中的真伪。
但在艺术品市场,由于艺术品的个体差异极大,加之交易时间和空间相对分散,情况要复杂得多。
艺术品市场最全面、快捷的二手价格信息,同样源于媒体及研究机构。在所有的艺术品交易方式中,拍卖价格最为公开和公平,所以最被认可。目前,媒体和研究机构制作发布的拍卖价格指数、拍卖价格动态、拍卖价格排行榜等,俯拾皆是。但细心的读者不难发现,各家媒体的基础价格资料,几乎均来自“雅昌艺术网”的拍卖数据库。至于目前影响最广的两家研究机构,“雅昌艺术市场监测中心”的《中国艺术品市场调查报告》自不待言,中央美术学院“艺术市场分析中心”的《中国艺术品市场分析报告》,数据也大多从“雅昌艺术网”筛选整合。那么,“雅昌艺术网”数据作为拍卖价格信息的航母,完全靠得住吗?
后有艺术类刊物为整理“2010年顶层春拍总榜”,特意与“雅昌艺术网”发布的《中国艺术品拍卖市场调查报告(2010年春季)》附录“2010年春季拍卖油画及当代艺术家作品成交额排名”比照,发现所有数据竟无一契合。“顶层榜”的原始数据除少数来自拍卖公司官网之外,大部分都来自于“雅昌拍卖网”的公开资料。此结果着实出乎意料。
后经多次检验得知,“雅昌榜”与“雅昌拍卖网”自相矛盾的原因可能包括:拍卖会取样不完善、信息有所遗漏、数据计算错误、画家名字和数据录入错误等。雅昌网《中国艺术品数据库》的艺术品交易数据多达数百万条,在其采集和统计中出现疏漏自是难免,而当它们被各大网站、报纸、杂志等引用之后,便只能以讹传讹了。至于这些数据被其他媒体或机构再次统计和加工后,出现的讹误估计会更多。
其实,这种第三方统计数据不准确的情况,不仅发生在艺术品市场。比如关于中国的房价。近年来,北京等多个城市发布的房价数据与国家统计局严重不符,已经屡见不鲜。而国家权威机构发布的数据互相“打架”,引起民众的更大质疑。此类房价数据统计失实的原因,既包括客观上统计方法的失当、统计渠道的差异、统计过程的误差,也包括某些机构主观上为了让数据服务于政绩而做的有意扭曲。
假如绕开第三方的统计数据,去直接搜集一手信息,其可信度如何呢?我们仍以房地产市场为例。在房地产行业许多需要掌握房价数据的机构和人员,一直仅把各级统计局的房价数据当成趋势参考,他们所用的数据多采自开发商。但对于普通人而言,开发商那里的房价并不透明,开发商为了维护自身利益不愿将房价详细数据公之于众。为了真实了解房地产的泡沫程度,2010年兴起了席卷全国的“黑灯率”调查。因为此前有报道称:“国家电网公司在660个城市调查显示,6540万套住宅电表连续6个月读数为零”,这被认为我国住房空置率畸高的有力证据。但国家电网公司很快澄清,并没有此项调查和统计。相信空置率很高的人想用“黑灯率”证明空置率,发起了“网友集体晒黑灯”活动。然而,就在各地网友纷纷上传“黑灯”照片的同时,有开发商已想出妙计,他们让空置房保持晚间亮灯,并特意用不同色调加以伪装。仅实地调查空置率便如此一波三折,搞清各地真实房价的难度可想而知。
实地调查艺术品市场的一手价格信息,情况可能更不乐观。
通常,各艺术品拍卖行在拍卖结束后,都会在官网上及时发布拍卖结果,这正是各统计机构的原始数据源。不过,数月前发生的疑似拍卖行虚报成交额案,让这些数据的采用者不得不多了一份担忧。2011年6月,新华社“中国网事”栏目播发《记者调查揭“天价拍卖”重重黑幕》一文,反映拍卖行业存在“信息披露不透明”、“相关数据发布标准不统一”等问题,中国拍卖行业协会随即致函新华社,承认所反映问题“在一定程度上确实存在”。
我们即便抛开拍卖行发布的数据到拍场实地观察,也未必眼见为实。
艺术品拍卖行业的“假拍”,早已是公开的秘密。早在2005年,艺术品投资专家夏叶子便在《艺术品投资学》一书中,透露了数条拍场上操纵价格的黑幕。比如,一些拍卖公司为达成交易会迁就买卖双方的暗箱操作,事先和他们约定真实成交价和佣金,然后虚拍到很高的价格表演给别人看;再比如,买受人和委托人是同伙,他们在拍场表演是为了给拍品定价,或者希望钓到更大的买家。相反也有压价的情况,比如拍卖师与某些买家串通,在他们出价后立即落槌,对其他买家的竞价熟视无睹。媒体盛传,就在不久前,一位著名拍卖行的负责人接受新华社记者采访时直言:“假拍在拍卖界肯定存在,这是市场发展的现状。”
法国哲学家笛卡尔曾描述自己思维历程的开端:“一切迄今我以为最接近于‘真实’的东西都来自感觉和对感觉的传达。但是我发现,这些东西常常欺骗我们。因此唯一明智的是:再也不完全相信眼睛所看到的东西。”在他看来,世界上的一切均是可怀疑的,但唯有一件事情毋庸置疑,即“我在怀疑”这一事实本身。
可以说,可疑的不仅仅是艺术市场的价格数据,也包括许许多多曾被我们信以为真的信息。
信息价格 篇8
一、样本、模型以及变量解释
(一) 样本和数据的选取
本文所选取的样本是2014年以前在北京证券交易所上市的所有上市公司全部样本的财务信息, 各项财务指标都来自国泰安金融经济信息数据库中公布的样本。股票价格是把交易日收盘价之和的平均值, 样本数据来自新浪财经网。
(二) 实证研究的模型的建立
本文中将会计信息以及非会计信息用不同的变量来进行表示。假设我们设会计信息为N, 那么其会计信息中所包含的其他因素均用下标进行表示为Ni (i=1, 2, 3…m) 。那么宏观经济政策及财政政策等非会计信息用X来表示为Xi (i=1, 2, 3…m) 。股票价格根据这两个影响因素就可以求出, 股票价格R=f (N1, N2, N3…X1, X2, X3…Xm) 。在任何相同的时间点, 非会计信息对股票的影响不大, 因此我们认为非会计信息是一个常量。可以用y来表示。R=y+f (N1, N2, N3…Nm) 。
(三) 解释变量Zi的选取
由于解释变量Zi与股票用很密切的联系, 它能够直接反映公司的财务信息状况以及股票投资者的选择习惯, 所以我们为了更好的对会计信息进行统计, 对于解释变量的选取应该慎重。根据调查结果以及分析, 我们确定出了9个解释变量, 分别为: (1) 存货周转率 (Z1) ; (2) 销售毛利率 (Z2) ; (3) 资产报酬率 (Z3) ; (4) 应收账款周转率 (Z4) ; (5) 流动比率 (Z5) ; (6) 资产负债率 (Z6) ; (7) 每股利润率 (Z7) ; (8) 速动比率 (Z8) ; (9) 每股收益 (Z9) ;通过对着这些财务指标的分析我们能清楚而直接的看出企业的获利能力、偿债能力、营运资本效率能力。
(四) 模型参数估计以及检验结果
对上述九个财务指标进行回归性试验, 得出结果如下:
根据结果表明, 这九个解释变量的系数不明显, 因袭可以得出一个结论, 那就是方程存在多重共线性。从解释变量本身来观察, R2的值也有变量相互解释的关系。由于流动比率与速动比率两者的计算方程中的分母都是流动负债, 那么他们之间的相关性就会比较强它们之间也可能存在多重共线。我们将这些多重共线的变量去除。进行回归分析, 结果如下:
对这个回归结果进行分析, 结果表明除了每股收益之外的其他的三个变量在统计上均不明显。由于这些不明显的变量对于结果没有什么实质性的作用, 所以将这三个变量去除。将每股收益作回归。回归模型代号为:
从回归结果来看, DW值在2附近, 说明方程不存在正负自相关情况, F值证明方程的在统计上是明显的。N1的T值表明每股收益拒绝β=0假设, N1自变量在统计上是明显的。但三次回归结果的R平方值和修正后的R平方值都不是很高, 说明还存在着别的影响股票价格的量没有在方程中表示出来。一般异方差检验法, 结果如下:
二、结语
本文分析证明会计信息对我国的证券市场影响极大。因此我们要保证各大上市公司的会计信息的真实性。虽然股票市场的日渐完善, 政府对证券市场的规范力度逐渐加大, 广大股票投资者的素质也慢慢提高, 但是会计信息的内容还存在着虚假现象, 因此我们应该加大对上市公司的会计监管, 这样才能真正体现会计信息对股票价格的实用性。
参考文献
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信息价格 篇9
科技信息资源效用优化是提高我国自主创新能力和国家竞争力的核心, 但由于投资主体对科技信息资源产品的效用和成本之间的关系认识模糊, 导致了其转化为实际生产力的效率低下, 呈现出低水平重复的局面。因此, 探讨科技信息资源的高效利用, 成为当下热门的研究话题。要解决这一问题, 最为直接的调节和管理工具是信息资源价格。
科技信息资源的时效性、共享性以及高固定成本和低可变成本等特征使得一般资源和产品的定价模式难以使用。探索科技信息资源的合理定价方法对于实现现代新社会环境下科技信息资源最大限度共享、最小可能冗余、最经济的开发和最有效的使用, 以及实现科技信息资源对社会经济的可持续发展具有积极的意义。为此, 本文期望通过对科技信息资源价格形成机制的研究, 构建科技信息资源的价格模型, 从而为实现科技信息从理论创新到实际应用创造合理的过渡条件, 彻底改变科技信息资源效用的低劣化和转化率不高的现状。
2 科技信息资源的效用属性与成本属性
影响科技信息资源难以定价的因素很多, 但最主要的影响因素是其本身的特性。不论是有形的科技资源产品, 还是无形的科技信息劳务, 都具有双重属性:效用属性与成本属性。两者从不同侧面, 制约着科技资源效用过程的实现, 强化了其价格形成的困难。
科技信息资源的效用属性主要体现在时效性和共享性两个方面。首先, 科技信息资源的时效性强, 对信息服务业而言, 生产和消费同时进行, 信息服务产品无法储存, 不消费对生产者而言是一种浪费。产品不存在有形损耗, 但无形损耗很大。其次, 科技信息资源产品具有共享性[1]。从科技信息资源本身的角度来看, 虽然共享性使之具备无限次被利用的可能, 但不可否认的是, 在既定的技术、资源及其它条件下, 科技信息资源的总效用存在一个峰值, 当科技信息资源每次被投入到经济活动中, 经济行为者可以体验到总效用中的一部分 (极端情况下也可能没有体验到科技信息资源的效用或是体验到科技信息资源的全部效用) 。随着被共享次数的增多, 这个总效用会逐渐衰减, 直至趋于零值。当效用衰减至零时, 就意味着该科技信息资源已被“磨损”掉, 不再具有经济意义。当理性的经济行为者意识到这一点时, 就不会在经济活动中做出购买该科技信息资源的决策。因此, 对科技信息资源的效用属性进行研究可以提高其利用效率, 进而发挥最大的社会效用。
科技信息资源的成本属性则主要体现为高固定成本、低可变成本。科技信息资源的高固定成本和低可变成本即为信息产品生产过程的高额研究、开发、设计费用支出, 但其再生产成本却很低, 因为再生产即是复制和传播[2]。书籍的再版、电影拷贝、录音、录像带的复制都是如此。随着生产规模的扩大, 科技资源产品生产 (再生产) 过程的边际成本趋向于零, 平均成本递减。在这种情况下, 若按照边际成本定价, 则研发与生产主体根本无法收回高额的固定成本, 更何况盈利, 因此信息产品的价格不等于边际成本。科技信息产品的研发主体只有在能够收回高额研发费用的条件下才有可能继续进行研究, 因此, 研究科技信息 (资源) 产品的成本形成对促进研发主体进一步开发新产品和使购买者获得最大效用等方面具有一定意义。
对用得格产品的分析了科技信息 (资源) 产品的成本属性和效用属性, 下文将分别通过基于价值链的成本形成模型和基于效用属性的价格优化模型进一步对科技信息 (资源) 产品的价格形成机制进行研究。
3 基于成本属性的科技信息资源价格模型
在科技信息资源研发和生产过程中, 研发主体可能支付的各项开发费用包括信息材料费、调研费、咨询费、员工工资以及材料费、设备购买及维护费用、通信费等。科技信息资源产品的再生产过程还可能涉及维护、补充及更新成本[3]。因此, 本文借用成本价值链模型来说明科技信息资源的生产成本。
设定科技信息资源 (产品) 的生产要经过成本价值链上的n个环节或步骤, 每个环节由不同的节点部门负责加工, 上游节点部门加工完成后, 以一定的价格出售给下游节点部门, 由下游节点部门负责继续加工。这样, 科技信息资源 (产品) 的生产成本可分为两部分进行讨论。首先是科技信息资源在价值链的n个环节中的任意一个环节上的生产成本, 分析节点部门的成本构成要素;其次是科技信息资源经n个环节加工后所形成的最终成本。 (成本链示意图如下图1所示)
3.1 单节点部门成本构成要素
该n个加工步骤之间的联结主要发生在信息收集环节和信息销售环节, 信息加工部门从上游信息供应商那里购买相关信息资源和信息产品, 经过加工再提供给下级加工部门或需求方, 在这个过程中产生了物流、信息流和资金流, 相应地会发生物流成本、信息成本和外部财务成本。此处物流成本是指信息流通成本, 是信息市场流通中发生的各种费用。包括广告费用, 用户调查费用, 销售费用, 业务接待费用, 交易费用, 市场参与, 专业申请, 知识产权保护等的费用。信息成本是指为了有效地收集和销售信息产品而耗费的信息搜寻成本、信息分析成本、信息处理成本、谈判成本、签约成本、履约成本和监督成本等 (即剔除物流成本的交易成本) 。外部财务成本则是部门间纵向资金联结的成本, 指的是往来资金成本。
每个加工环节中, 成本可以分为两部分:内部成本和联结成本。内部成本是总成本中扣除由于价值链企业相互联结所耗费成本后的余额;联结成本则指与上下游加工部门及相关机构间的物流成本、交易成本和外部财务成本。
3.2 科技信息产品的成本链与科技信息资源完全成本
综合上述分析, 并在此基础上, 将各节点按加工顺序排列, 就形成了科技信息产品的成本价值链, 根据这一构思, 总成本可由所有节点部门的内部成本和联结成本相加得到。
价值链中单个加工环节的成本可以表示为:
C=Cin+Cc (1)
式中 C——表示每个阶段的成本
Cin——表示内部成本
Cc——表示联结成本
其中内部成本由制造成本, 管理成本, 内部财务成本三部分组成。联结成本由物流成本, 交易成本和外部财务成本构成。即:
Cin=Cp+Ca+Cif (1.1)
Cc=Cl+Ct+Cof (1.2)
式中 Cp——表示制造成本
Ca——表示管理成本
Cif——表示内部财务成本
Cl——表示物流成本
Ct——表示交易成本
Cof——表示外部财务成本
在n个环节中的第i个环节, 制造成本Cpi为买价Cpi1 (即其上游部门的销售价格Pi-1) 。该环节由直接人工成本Cpi2和间接费用Cpi3组成。即:
Cpi=Pi-1+Cpi2+Cpi3 (2)
将式 (2) 代入内部成本公式 (1.1) , 再代入单个加工环节的成本公式 (1) , 得:
Ci= (Pi-1+Cpi2+Cpi3) +Cai+Cifi+Cci (3)
若上一步骤部门的销售价格为Pi, 利润为Ri, 则:
Pi=Ci+Ri={ (Pi-1+Cpi2+Cpi3) +Cai+Cifi+Cci}+Ri (4)
将 (4) 式代入每个环节的生产成本进行计算:
当i=1, 即最初步骤, P0为获得初始信息资源的价格, 则:
P1={ (P0+Cp12+Cp13) +Ca1+Cif1+Cc1}+R1
当i=2, 则:
P2={ (P1+Cp22+Cp23) +Ca2+Cif2+Cc2}+R2
={ (P0+Cp12+Cp13) +Ca1+Cif1+Cc1+R1+Cp22+Cp23+Ca2+Cif2+Cc2}+R2
以此类推, 对于最终信息资源出售环节n, 其成本Cn为:
式 (5) 所界定的Cn是确定信息资源产品定价的最基本参数。当信息产品的价格等于或大于其生产成本时, 研发与生产主体才可能有生产的意愿。因此, 以上所确定的生产成本是研发与生产主体所能接受的科技信息资源的最低价格。而他们在出售产品时, 必定希望从产品中获得期望的利润回报, 又由于科技信息产品的生产劳动具有一定程度的摸索性, 不可能每件产品的生产都能成功实现研发主体经济效益, 其动态性所导致的前瞻性与现实经济活动的差距导致科技信息产品得不到社会认可, 即或生产成功但在辅助经济活动实践之前, 也无法精确地评价其效用并准确地决定其价格的高低, 需要一定时间并投入实践过程才能确定。这就使得生产方在出售时会考虑该产品的风险收益。因而, 科技信息 (资源) 产品的最高价格应是购买、消费该产品的全部费用以及由此取得的超额利润之总和。即:最高价格=生产费用+正常利润+风险收益。
4 基于效用属性的科技信息资源价格模型优化
4.1 成本加成的科技信息资源价格模型的基本局限
基于成本属性的价格模型所确定的科技信息 (资源) 产品的最低及最高价格只单一考虑研发主体, 对于信息资源的需求方来说, 若科技信息资源所带来的利润增加, 不能够弥补其为得到科技信息 (资源) 产品所付出的成本时, 需求方会拒绝购买。当然科技信息资源的运用所带来的效益不仅因信息商品本身的质量特性而异, 而且因使用者、使用时间、使用地点而千差万别, 难以预知。
4.2 效用导向的科技信息资源价格模型
由于成本加成模型只确定了模糊的价格区间, 因此就需要找到一个确定价格平衡点的方法, 既能使需求方愿意支付的价格在产品最低价格与最高价格的区间之内, 又能使研发主体获得期望的利润回报, 使科技信息 (资源) 产品获得最大效用。效用优化的价格模型, 本质上是界定了科技信息资源的影子价格, 数值上是考虑科技信息产品效用因素时的均衡价格。因此, 基于双向拍卖的方法具有借鉴意义。
科技信息 (资源) 产品大体适用的几种定价策略有:捆绑定价策略、差别定价策略和成本定价策略[4]。本文中确定价格平衡点的方法, 主要采用企业普遍使用的捆绑定价策略。
捆绑定价策略, 是指将不同类型、内容的产品经过捆绑再销售的方法。在本文模型建立过程中, 选取了2种类型产品的捆绑模型, 通过一种双向拍卖的机制 (The Double-Track Auction) , 在生产该信息产品的企业可以获得利润的条件下, 使产品的售价不至于过高 (低于最高价格) , 从而发挥科技信息资源最大的社会效用。下图为通过拍卖机制进行信息 (资源) 产品交易的过程图[5]: (图中括号内的数字为交易顺序)
4.3 基于效用优化的科技信息资源价格决策与成本链决策
在决策过程中, 出售方与需求方以各自的最大利益为出发点, 进行博弈。即出售方为获得信息资源产品的最高价格, 需求方为获得最大效用。经过反复循环, 最终得到令双方满意的价格。
根据捆绑策论的要求, 确定两种类型的信息产品:
G1={1, 2, …, g}:代表第一种类型的信息产品;
G1={g+1, …, n}:代表第二种类型的信息产品 (该类型与第一种互为替代品) ;
M=G1∪G2, 其中M代表所有产品的总和。
首先, 科技信息资源的出售方在开始时对第一种类型的产品G1实行低价策略 (以产品的成本价格Cn为最低价格) , 同时对第二种类型的产品G2实行高价策略 (即该产品的最高价格=Cn+正常利润+风险收益) .
设置拍卖的起始价格为:
p (0) = (L, …, L, H, …, H) (0≤L≤H L和H都为整数)
式中L——表示第一种产品G1的最低价格Cn
H——表示第二种产品G2的最高价格 (Cn+正常利润+风险收益)
p——表示价格向量
这时, G1的需求必然过量, 即购买者很多, 而G2的需求方极少, 或者说需求方都会放弃对其竞价。
第二步, 出售方记录下需求方的报价, 并根据需求方竞价的情况, 对科技信息产品的价格进行调整。将G1类产品价格上调, 同时把G2类产品价格下调 (价格的双向调整) 。调整之后的价格为:
p (t+1) =p (t) +σ (t) (p (t) ∈Zn+, t=0, 1, 2, ……)
式中σ——表示双向调整的价格波动σ= (σ1, …, σn)
设:价格调整的集合为θ, 为假设简单起见, 此处每次价格调整的幅度设为“1” (即每次进行价格调整时, 上调或者下调的幅度只能是1个单位) , 得θ={σ|σk∈{0, 1}, ∀k∈G1;σl∈{0, -1}, ∀l∈G2}由此可推出:
式中Dh (p) ——需求方h每次报价的函数
B——代表所有需求方h的集合B={1, …, b}
价格调整后, 供销双方都要对现有价格进行评估, 确定调整后价格是否为最优, 并做出决策。这时的需求方利润函数为:
式中uh——表示科技信息资源产品的效用函数
同时, 对于科技信息资源的研发主体来说, 他们的利润函数为:Pro
第三步, 一直重复如上两个步骤, 直到p (t+1) =p (t) 时停止调整。
设这一过程总共经过了t次调整, 则最终得出的平衡价格为:
式中Lt——表示G1类商品经t次调节以后形成的最终价格
Ht——表示G2类商品经t次调整以后形成的最终价格
此时, 所得的Lt、Ht即为供需市场的平衡价格。由此对捆绑销售中科技信息资源产品定价困难的问题提供了一种有效的解决思路。
5 结论
本文通过对科技信息资源 (产品) 效用属性与成本属性的深入分析, 构造出两种科技信息资源定价的模型。其中, 基于成本属性的科技信息资源价格模型给出了科技信息资源的最低价格, 即无论是市场主导还是政府主导的信息产品的定价都应高于这一价格。而基于效用优化的科技信息资源定价模型则是建立在生产成本模型基础上的价格模型, 虽然这种定价方法仅限于捆绑销售的情况, 但是却能够在供需双方的价格博弈中找到一个平衡点, 既使生产者获利, 又能使科技信息资源的效用达到最优化, 自然地实现了使科技信息资源由私人物品过渡到公共物品的有效机制。
摘要：通过分析科技信息资源在我国应用的现状, 指出其应用的非优化状态主要原因在于缺乏一个从科技信息到技术进步、从作为私人物品的创新信息到作为公共物品的技术创造的合理过渡机制, 重点从信息资源的特点入手, 建立了科技信息 (资源) 产品生产成本的模型, 推出其定价底线。由此进一步运用双向拍卖的方法, 构建捆绑销售中的科技信息产品价格模型。提出了基于价格形成机制的科技信息资源效用优化思路。
关键词：科技信息资源,定价,生产成本
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资产价格传递货币政策前瞻性信息 篇10
货币政策是政府调控经济的重要手段, 而随着中央银行体系的不断完善, 货币市场和各种货币政策工具的不断发展, 我国逐渐建立了间接调控为主的货币政策体系。相对于财政政策, 货币政策以其反应迅速, 调控灵活而著称。所以货币政策逐渐成为我国短期宏观调控的重要手段。
然而, 近两年货币政策的变动幅度、变动频率都是历史罕见的。2007年以来, 我国的货币政策发生了剧烈的波动, 货币政策由“稳健”调整为“适度从紧”, 又从“适度从紧”转到“从紧”, 2007年全年十次上调存款准备金率共5.5个百分点, 达到14.5%, 6次上调存款基准利率, 其中一年期基准利率上调1.62个百分点至4.14%, 一年期贷款利率累计上调1.35个百分点至7.47%。到了2008年9月中旬, 遭遇百年一遇的国际金融危机, 货币政策从2008年7月份就开始进行了较大调整, 为了调减公开市场对冲力度, 更是连续三次下调基准利率, 两次下调存款准备金率。可以看出, 针对经济体的剧烈波动, 货币政策进行了及时有力的调整, 对于我国应对百年一见的金融危机, 稳定经济体的持续健康发展发挥了重要的作用。应该说央行的调整不可谓不及时, 也确实对于我国经济维稳发挥了重要作用。然而考虑到货币政策的突然转折, 加上货币政策本身所具有的滞后性, 我们有理由怀疑, 货币政策是否可以做得更好?如果能够及早发现经济的波动, 从而采取前瞻性的调整, 减少政策的不稳定性, 增加政策本身的稳定性, 是否可以更好地增加经济体的稳定性呢?
回顾历史, 总结货币政策的得失, 对于我们判断今天的政策方向、今后的货币政策选择都有着重要的现实意义。
《中国人民银行法》规定:货币政策的目标是保持货币币值的稳定, 并以此促进经济增长。货币币值的波动所产生的通货膨胀或通货紧缩有害于经济体的健康发展。 (注:大部分经济学认为温和的通货膨胀有益于经济体的健康发展) 虽然其统计口径, 其统计的真实性使得CPI的使用屡受指责, CPI无疑是货币币值的最直观的表现也是我国央行制定货币政策的重要的参照指标。然而, CPI和宏观经济的走势出现了分歧。
在本轮波动中, 我国的GDP的增长在2007年2季度达到顶峰11.5%, 随后就直线下滑, 2009年1季度下降到6.1%。然而CPI在2008年1季度达到顶峰, 随即转而向下, 四季度达到本轮波动的谷底, 而七八月正是本轮货币政策的分水岭。由此可知2007年2季度以后经济体本身已经达到顶点, 经济体逐渐回归, 此后的货币政策调整应逐渐的降低紧缩力度或缓慢的转向中性。然而, 由于当时CPI仍不断提升, 货币政策也随之不断紧缩, 客观上加大了经济波动幅度。
虽然期间发生了次贷危机引发的全球金融危机, 但考虑到GDP增长率的迅速下滑, 考虑到货币政策的滞后性, 我们有理由怀疑过度紧缩的货币政策加剧了经济的下滑。如果货币政策更具有前瞻性, 能够及早对后期的变动进行调整, 也许我国经济的波动会更小一些。
那么, 那些指标可能作为货币政策的先行指标呢?我们来看资产价格和GDP增长率之间的关系。这里, 我们选用上证指数代表金融资产价格, 上证指数可以较好地反映我国证券市场的情况, 同时兼顾了数据的可得性。
我国股市在2007年三季度达到本轮的高点, 随后一路下行, 2008年四季度到达本轮波动的最低点, 我们发现, GDP的增长和上证指数的时间几乎完全吻合, 2007年三季度到达顶峰, 2008年四季度到达最低点。所以, 我们有理由相信, 股市指数更好地显示了实体经济的波动, 合理利用股市指数所包含的信息可以提高货币政策的前瞻性, 从而更好地为经济发展服务。
本文其他部分的安排如下:第二部分, 论述资产价格和货币政策的理论基础;第三部分, 实证检验资产价格和CPI的因果关系。第四部分, 政策建议。
二、资产价格和货币政策的理论分析
(一) 文献综述
关于资产价格和货币政策关系的文献极其丰富, 从上个世纪的大萧条以来, 这一课题就成为经济学的一个热点问题。Fisher在其《货币的购买力》中就明确主张, 货币政策的制定者应致力于稳定包括股票、债券在内的广义价格指数。另外, Fisher所提出的泡沫———通货紧缩链条则解释了资产价格泡沫对经济体的巨大的破坏力。明斯基在欧文.费雪的基础上更提出了金融体系内在不稳定假说。虽然这两位的研究主要在于资产价格泡沫的崩溃对经济体的影响, 但反过来也证实了资产价格中蕴含着巨大的信息量, 是货币当局维护经济体稳定所不可忽视的。
经过长期的争辩和发展, 到了上世纪90年代, 关于货币政策和资产价格的观点逐渐的分成两大阵营, 一方以Googhart和Hofman (2000) 为代表, 认为资产价格预示了未来的消费价格通胀情况, 应被纳入通胀预期模型。Goodhart建议央行建立更广泛的价格测度方法, 从而替代消费者价格指数;另一方以Bernanke和Gerlter (1999) 为代表, 认为通过建立通货膨胀目标制, 货币当局可以维持经济体的长期稳定, 而资产价格的波动过大, 引入资产价格可能破坏货币政策的稳定性。Mishkin (1995) 和Greenspan (1999) 认为, 央行并没有优势可以区分资产泡沫, 当央行认定泡沫时, 已到了泡沫破灭的前期, 货币政策只会刺穿泡沫。
国内的学者对资产价格和货币政策的关系也进行了深入的研究, 前期如钱小安 (1998) , 瞿强 (2001) , 易纲和王召 (2002) 等进行了广泛的研究, 囿于当时我国金融体系的落后, 当时的研究多主张关注资产价格, 并不作为直接的参考指标。
后期如郭田勇 (2006) 论述了资产价格对我国货币政策体系的挑战, 并建立了广义价格指数, 进而分析了广义价格指数在我国货币政策中的使用中所面临的困难。伍戈 (2007) 使用Bordo—Jeanne模型分析了货币当局在资产价格膨胀中所面临的困境, 实证分析了美联储对资产价格膨胀的实际反应, 他的结论认为资产价格变动不是美联储政策变动的原因。张晓慧 (2009) 则从美国次贷的影响入手, 明确提出央行应该维护更广泛意义上的物价稳定, 但同时也提出了将资产价格纳入价格指数所存在的困难。
(二) 理论分析
1. 资产价格影响实体经济的途径。
资产作为人们储藏、创造财富的手段, 在人们的生产、生活发挥着重要的作用, 影响着人们的消费、投资决策。经济学分析认为资产价格变动影响实体经济的途径如下:
(1) 托宾“Q”效应。托宾“Q”理论是由经济学家托宾于1969年提出的, “Q”值是指企业资产的市值和资产的重置成本的比值。如果“Q”值大于1, 企业卖出少量的股票就可以买到更多的资产, 企业投资热情高涨, 从而扩大社会投资;如果”Q”值小于1, 企业透过并购来扩大资产规模, 社会整体投资没有变化。
(2) 资产负债表效应。资产负债表效应论述了资产价格变动对银行信贷的影响。由于市场信息不对称, 商业银行普遍惜贷。随着企业资产价格增高, 企业可用于抵押的资产增多, 抵押价值增大, 商业银行乐于放贷, 从而使得企业流动性资金充足, 投资热情高涨。
(3) 财富效应。财富效应则建立在Friedman (1957) 的恒久收入理论和Franco Modigliani (1963) 的生命周期理论的基础上。资产价格的波动使得居民可支配收入提高, 消费随之增加。然而同时, 资产价格的波动对消费产生替代作用, 减弱了收入效应的作用。实证结果显示收入效应大于替代效应, 资产价格上升, 人们的消费随之增大。
2. 资产价格影响实体经济的条件。
虽然资产价格增加可能增加企业的投资和家庭的消费, 然而, 资产价格的上涨并不必然导致投资和消费的增加。如生命周期理论和持久收入学说认为:家庭的消费决定于家庭的持久收入, 短期财富增加的边际消费倾向很低, 因此资产价格的波动并不能显著提高消费。而信贷配给说同样削弱了资产价格波动对投资的影响。
所以, 资产价格波动对实体经济产生显著影响必须满足以下两个条件:资产在家庭财富中占据比较大的比例, 资产价格的波动所带来的财富增加大于当前的可支配收入。资本市场发达, 直接融资的手段丰富, 一方面可以使得托宾“Q”效应显著, 另一方面商业银行面对较大的竞争压力, 必须努力寻找好的投资项目放贷存在放贷的积极性。
(三) 我国金融体系的发展
随着改革开放的进展, 我国的金融体系也不断的发展壮大, 我国金融资产总量不断增大, 如表1所示。
如表所示, 我国的金融资产不断增大, 1991年我国金融资产总量为49403.3亿元, 占当年GDP的208.3%, 到了2001全国金融资产总量为375833.9, 增长了7.6倍, 占当年GDP330.1%, 到了2007年, 总的金融资产达到1329631.7亿元, 是1991年的27倍, 是2001年的3.5倍, 占当年GDP的456.4%, 可知随着我国资本市场的发展, 我国的金融资产获得了长足的发展, 同时, 金融资产占当年GDP的比例不断增长, 金融资产价格的变动对实体经济的影响越来越大。
随着增量的变化, 我国的金融结构也发生着变迁, 如表2所示。
如表所示, 国内总债权不断下降, 由1991年的99%下降到2007年的71.9%, 下降了22个百分点。其中, 流通中现金和存款的比重在2000年之前缓慢下降, 由1991年的46.6%下降到2001年的46%, 进入新世纪, 流通中现金和存款的比重迅速下降到2007年的36.1%。
与此同时, 金融债券和股票的比重则不断上升, 由1991年的1.3%上升到2001年的15.1%, 到了2007年这一比重更是达到了34%。而同时股票在国内金融资产中占的比重则越来越大, 由1997年的1%上升到2007年的28%。
以上数据表明:随着资本市场的发展, 无论是绝对数量还是相对数量, 我国的金融资产都取得了巨大的进步, 人们更多地使用金融资产来实现保值增值, 企业更多地使用资产市场融资。
金融资产总量的增加和结构的变化必然影响人们的投资和消费决策, 从而改变实体经济的运行。有关经济变量间的信息内涵和相互关系也必然随之改变。
货币政策作为货币当局保持币值稳定、实现经济增长的手段, 为了更好地调控经济, 必然随着经济变量的关系进行调整, 才能顺应经济体的变化, 更好地为经济服务。
三、资产价格影响物价稳定的实证检验
正如在第二部分所讨论的, 本文的中心在于论证:随着金融体系的不断发展、金融结构不断深化, 金融资产在国民财富中的比例不断增大, 对实体经济的影响不断加深, 资产价格波动为货币政策提供前瞻性信息。
实证部分使用历史比较分析法进行验证, 通过历史比较, 证明随着经济体的发展和金融体系的成熟, 资产价格的波动预示着未来的通货膨胀 (通货紧缩) 也就是说资产价格变动为货币政策提供了前瞻性信息。
模型的选择我们主要希望发现变量之间的因果关系, 所以这里选用Granger因果检验法。Granger因果检验是由Granger (1969) 提出的用于检验时间序列变量之间因果关系的一种计量方法。其理论基础在于:对于两个变量, 如果X是变量Y的原因, 则X的变化应先于Y的变化。因此, 在做Y对于其他变量的回归时, 如果把X的滞后值包括进去能够显著的改进对Y的预测, 我们就可以说X是Y的granger原因。Granger因果检验自发明以来在经济学分析得到了应用广泛。
所以我们的实证检验就是对比不同时期股市指数与CPI的Granger因果关系。
(一) 数据的选取
首先, 我们进行时间段的选取。2001年底, 我国加入WTO。从加入WTO以后, 我国经济走出通缩, 重新进入了一个高速发展期。同时金融体系也渐趋完善, 正如表1和表2所示, 金融资产的总量和结构都发生重要的变化, 同时我国间接调控为主的中央银行体系进一步健全, 所以, 我们的两个时间段分别选取1992~2001和2002~现在。
其次, 数据的选取。对于股指, 我们选用上证综合指数的季度数据, 选用每季度期末的股市指数;对于CPI, 我们选用上年同月比季度数据, 上年同月比数据可以真实的反应年度之间的CPI变动, 更好的刻画了CPI的变化趋势。上涨指数来自于大智慧数据, CPI指数来自于锐思数据。
(二) 实证检验
为了避免谬误相关, 我们首先对变量进行单位跟检验, 结果如表格3。
由表3的结果可知, CPI序列是一个非平稳的时间序列, 但其一阶差分是平稳的时间序列。Shi序列同样是一个非平稳的时间序列, 但一阶差分是平稳的时间序列。可知两变量存在相同的平稳性, 不存在谬误相关的问题。
下面利用granger因果检验法对两变量进行历史对比分析, 结果整理如下表。
如表4所示, 取显著性为5%时
前期的SHI对CPI时, F-统计量为1.98938, 伴随概率为0.12460, 可知shi不是cpi的Granger原因。
SHI对CPI时, F_统计量为2.00191, 伴随概率为0.09556, cpi也不是shi的Granger原因。
后期, SHI对CPI时, F-统计量为6.69941, 伴随概率为0.11199, SHI是CPI的Granger原因, 而CPI对SHI时, F-统计量为0.5874, 伴随概率为0.67, CPI不是SHI的Granger原因。
综合以上的检验结果, 我们可以看到, 第一阶段, 我国金融体系不完善, 金融资产在国民财富中的比重低, 资产价格波动对CPI的影响小, 资产价格对货币政策没有前瞻性提示。然而到了后期, 拐点出现, 随着经济不断发展, 金融体系不断深化, 金融资产的绝对量和相对量都有了很大提高, 资产价格的波动对人民的投资、消费决策发挥了重要影响, 资产价格成为消费者价格指数的Granger原因。
既然资产价格变动预示着未来消费物价的变动, 货币政策就应该关注资产价格的变动, 根据资产价格的变动进行适当的调整。
四、政策建议
次贷危机渐趋平静, 但次贷危机的影响远未消散。关于次贷危机的原因, 当前学界的共识是:进入新世纪以后, 美国长期的宽松货币政策的最终结果。然而, 货币主义早就告诉我们长期的宽松货币政策必然带来通胀, 而此次美国货币政策长期宽松的一个主要原因在于长期的低通胀使美联储放松了警惕。为什么会出现高增长低通胀还需要学术界继续研究, 但次贷危机给我们的一个重要提示在于:单纯的消费价格指数已不能完全提供经济体的变动信息, 我们应该在关注消费价值指数的同时加大对资产价格的关注, 把资产价格引入货币政策体系。
正如本文所证实的, 资产价格波动必然带来消费物价的变动, 从而给经济的稳定带来隐患, 资产价格的波动为经济当局调整经济提供了前瞻性信息。
而近期为了应对金融危机, 我国采取了极度宽松的货币政策和财政政策, 一方面稳定了经济体, 但另一方面, 也带来了资产价格的快速上升, 上证指数由2008年11月份的1800点左右迅速上升到2009年11月的3200点左右, 上证指数翻了近一倍, 其主要原因就在于我国极度宽松的货币政策。然而, 正如我们所证实的, 资产价格的上升必然导致未来的消费价格上升, 带来未来的通胀, 给经济体的长期发展埋下了隐患。当前我国货币政策的关键在于维持经济体的稳定, 而不应将货币政策作为刺激经济的手段, 须知货币政策的使用是有代价的, 而且这代价已经逐渐显现。当前我国货币政策应逐渐改为中性, 消除迅速上升的通胀预期。而扩大内需、刺激经济的任务应通过进一步的收入体制改革, 产业调整来达到。
资产价格预示着未来的通胀, 货币政策应加大对资产价格的关注, 然而资产价格变动原因的复杂性、资产价格的过度波动都阻碍了资产价格在货币政策中的直接应用。正如郭田勇 (2006) 和张小慧 (2009) 所述, 如何充分挖掘资产价格变动所传递的经济信息, 充分利用资产价格变动所提供的信息还任重道远, 需要学术界和货币当局进一步研究。但可以肯定的是, 货币当局更好地调控经济就必须合理地、充分地挖掘资产价格所提供的信息, 加强对资产价格和货币政策关系的研究将是未来学界的一个重要任务。
参考文献
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[2].钱小安.中国货币政策的形成与发展[M].上海三联书店, 2001
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[7].易纲, 宋旺.中国金融资产结构研究:1991—2007[J].经济研究, 2008 (8)
信息价格 篇11
生奶价半年跌近1元
山东省畜牧局最新发布的今年第39周畜产品市场行情分析信息显示，牛奶价格仍然延续回落势态。9月22日—9月28日我省牛奶价格为3.62元/公斤，同比下降4.49%，环比下降0.28%。奶价市场仍然没有出现回暖迹象。山东奶业协会会长张志民说，去年下半年生奶收购价曾达到每公斤4.50元，今年至今已下跌了20%。
在青岛，情况同样不容乐观。莱西奶业协会的孙会长表示，当地提供给品牌企业的生奶价格是一降再降，“去年底高的时候曾达到每公斤5.60元，现在每公斤只有4元左右。”
而据农业部监测数据，9月份第4周，内蒙古、河北等10个奶牛主产省（区）生鲜乳平均价格3.91元/公斤，比前一周下降0.3%。
其实这次降价不仅发生在中国，全球第二大乳品供应商新西兰的恒天然集团也下调了生奶的收购价。近日，恒天然把支付给农户股东的生乳收购价，从先前预估的6.00新西兰元/每公斤牛乳固型物下调至5.30新西兰元，创下6年来新低。据了解，该集团向世界多个知名品牌的乳品企业供应奶源。
分析人士认为，生奶收购价下调与全球需求疲软有关。
普通纯牛奶促销多
生奶收购价下降，消费者是否得到了实惠？记者走访了山东路一家超市，在牛奶区域，各大厂家的纯牛奶一字摆开，价格多在每箱45元之间，每箱均为16袋，含量在220毫升左右。在货架上层摆放的每箱奶上，都用胶带缠着几袋增品。
“前段时间，每箱奶最多送两包赠品，最近升级了，最少的都送3袋。”售货员以国内一大型乳品企业的纯牛奶为例，这款牛奶每箱16袋，价格为46元，10月份之前送两袋，现在送4袋。由于之前曾出现过赠送临过期奶的情况，记者特意问道：“送这么多，不会是快过期的吧？”对方回答说：“与箱内牛奶为同一款，绝对没有问题。”记者认真核实了一下外包装上的生产日期。
在辽阳西路一家超市，某款牛奶的促销绝对让人心动，买一箱送5袋。记者注意到这款牛奶标价每箱35.20元，但袋容量较小，每袋200毫升。
普通的纯牛奶促销，但走高端路线的牛奶价格依旧，国内两大奶业巨头推出的高端奶与一个月前相比，没有丝毫变动，其中一款有机牛奶标价76元，没有折扣，也没有赠品。
进口奶粉价格坚挺
在超市的婴幼儿奶粉区域，打折促销非常少见，一品牌进口奶粉1段900克罐装奶粉标价320元，售货员告诉记者，这款奶粉的1段产品从不打折，“3段或以上的有时会搞些活动。”
在劲松三路一家专营进口牛奶的商店，记者看到一款新西兰原装进口的奶粉在搞促销，原价298元，买4罐送一罐。但老板告诉记者，他们的活动已经持续了半年多，“没听说新西兰的乳品降价，反正我的进货价没变。”他说。
随后记者咨询了一家国际奶粉品牌的青岛区域负责人，对方告诉记者，自己听过恒天然乳品成交价下降的消息，他们公司也采用恒天然的奶源，但到目前为止青岛地区没有接到奶粉降价的通知。而且据他了解，其他的进口奶粉也没有要降价的消息。
婴幼儿奶粉价格的“稳定”在孩子家长处得到了验证，家住福岭嘉苑的一名家长表示，自己孩子两岁，喝的是一款从澳大利亚原装进口的奶粉，从今年初至今一直是170元一罐，价格没变过。
让利不让价
“牛奶进行促销，但你仔细观察一下，每箱奶的价格其实没变，几乎都是多送点。”在岛城一家乳品企业的负责人表示，这种促销是 “让利不让价”。他进一步解释说，据他了解，绝大多数企业都在观望，因为生奶价格下降，成本有一定幅度的降低，但一旦降价销售，万一奶价回升，再涨回来就困难了。
“降价容易，但涨价很难，会对企业形象不利。”他表示，现在多送几袋奶，出让企业的一部分利润，如果出现生奶价格回升，顶多少送或者不送了，在消费者眼里，还是那个价，但其实是变相涨价了。
国内一家乳品企业的青岛经销商给记者算了一笔账，以一箱16袋装的常温纯牛奶为例，价格在45元左右，平均每袋2.80元，以前搞促销送两袋，相当于2.50元一袋，如今送3袋，折算下来每袋不足2.40元。而2.40元到2.80元，就是厂家的调控空间。
不过，对于进口的婴幼儿奶粉情况就不一样了，“奶粉销售商一般会提前6-9个月给厂家下订单，那时生奶价格还相对较高，所以现在卖的奶粉应该不会调价。”一进口奶粉的代理商说，另一方面中国的婴幼儿奶粉市场巨大，很多人只认进口奶粉，根本不愁销售，因此只要不出现极其重大的价格波动，进口婴幼儿奶粉价格不会出现太大变动。
进口量大压低生奶价格
对于国内生奶价格的大幅下降，山东奶业协会会长张志民表达了自己的看法，他认为，进口奶粉量大是重要原因。他表示，1-6月，我国进口奶粉出现超量进口局面，进口数量达68万吨，同比增长75%，进口额为34.33亿元，同比增长155.73%，创进口数量和进口额新高。使用进口奶粉进行灭菌乳、调制乳生产，进一步打压了国内生奶价格。
“国内需求不旺，也导致生奶的收购价下降。”张志民说，在这种情况下乳品企业最好降价销售，以刺激消费。对于目前的状况，他建议，创新乳品产销模式，减少流通环节，降低交易费用。同时，生鲜乳应仿效生猪，建立价格协调机制，由利益相关方协商确定原料奶交易参考价格，同时明确乳品质量仲裁检测机构，切实保护奶农利益。
对于未来的价格走势，张志民坦言“仍不乐观”。
记者从莱西养殖户处了解到，部分乳品企业已经采取措施，保护养殖户的积极性。“收购我们牛奶的企业已经放话，价格不会再跌，再跌的话，奶源就没法保证了。”莱西一养殖户对记者说，就目前4元左右的价格，他们还能“勉强维持”，如果跌破4元，估计很多人就得考虑转行了。
信息价格 篇12
金融产品及金融衍生品的交易价格行为被认为是资产定价、风险管理、构建资产组合以及产品设计的基础, 早期理论研究认为:金融资产的交易价格及其相应收益率的分布在时间维度呈现为平稳分布的特征 (正态随机过程) 。但现实市场中, 国内外宏观经济的波动、政府政策的公布或者其他信息公告的发布 (如宏观数据、股市中的IPO和兼并收购) 、微观层面上流动性冲击等因素, 都会促使价格的短时间内发生大幅度的变化, 这种由信息冲击或流动性冲击等因素引起的资产价格的瞬间大幅度的跃动现象即称之为跳跃。
现实层面上, 因为跳跃是资本市场上一种瞬时性、高强度、影响深远的资产价格行为, 对跳跃行为统计特征和引发原因的研究有利于更精准地进行资产定价、资产配置和更有效地进行风险管理;理论层面上, 资产价格跳跃行为的引入极大地丰富了市场微观机构的研究内容和研究方向, 也促进了基于高频数据计量方法的发展。因此, 研究资产价格日间或日内跳跃行为的测度方法及形成这种现象的原因对于完善我国资本市场的结构、交易机制和提高市场效率有重要意义。
二、资产价格跳跃现象形成机制的探究
1. 宏观层面的信息发布
从日内价格跳跃与信息发布的关系来看, 很多研究文献都表明宏观数据信息的发布与资产价格剧烈波动 (包括连续性和跳跃性) 有一定的相关性。国外学术界对宏观经济和资本市场的关系研究大部分集中某个市场, 但伴随着实证方法的发展及市场成熟度的提高, 越来越多的研究关注并扩展到多个市场。
早期的研究是基于Engle (1982) 和Bollerslev (1986) 提出的ARCH/GARCH条件波动模型。运用这类方法的研究, 主要得出如下结论。第一, 不同宏观变量的信息发布对于价格跳跃带来不同影响:CPI和PPI信息发布对美国利率和外汇期货市场价格跳跃影响明显。第二, 不同类型的信息发布对于价格日内跳跃的影响产生差异化影响。将信息分为可预期和预期外两种, 可预期的信息发布对于价格短期异常波动的影响相当有限, 期望外的信息发布对价格短期跳跃影响显著。
随着收益跳跃性衡量和测度方法的发展, Andersen等 (2007) 验证了S&P500指数、30年期国债收益率等波动中的跳跃部分, 发现许多跳跃和预期外的宏观信息发布有直接关系, 而去除样本中跳跃部分的数据能提高模型预测日、周和月收益波动的准确性。之后, 关于资本市场价格跳跃性与信息发布之间关系的研究呈现进一步扩大化趋势, 调整后的参数方法和非参数方法在各个市场得到广泛应用, 主要得出如下几个结论:第一, 不同宏观变量的信息发布对于价格跳跃的影响存在差异化, 并发现, CPI、PPI对市场的影响具有非对称性, 影响程度也存在差异, 货币和就业数据等变量影响主要表现为短期。如Rangel (2011) 以S&P500的高频数据为基础, 运用泊松—高斯分布的GARCH类模型、非线性回归分析宏观信息发布对市场波动性的影响, 发现通货膨胀指标 (CPI、PPI) 对市场的影响是非对称的:PPI更易引起市场价格的跳跃性, 而货币数据和就业数据对市场的影响呈短期效应。第二, 预期外宏观信息的影响对于价格跳跃具有解释力, 并进一步提出, 这种跳跃具有正面效应, 促进了期现货市场的价格发现功能。Chen (2010) 通过误差修正模型研究了预期外宏观信息的发布对美国CME外汇期货市场和EBS现货市场价格发现功能的影响, 发现信息公布提高了期货市场的价格发现能力 (其对信息反映更加敏感) , 且即使流动性的交易成本很高也不会影响期现市场的信息溢出效应。第三, 影响股指期货价格跳跃包含宏观和微观因素, 但较大跳跃多由宏观信息引起的。Lee (2011) 发现S&P500的跳跃既有宏观因素又有微观因素, 极端情况的跳跃通常是宏观信息引起的。第四, 从国际视角来看, 某一市场的价格跳跃可能受到本国和其他国家宏观信息的共同影响, 但不同市场价格跳跃的决定因素可能存在明显差异, 美国股票市场和外汇市场价格跳跃呈现明显差异化行为。Chatrath (2013) 在Andersen (2010) 改进方法的基础上采用序列跳跃检验研究了美国预期外宏观信息的发布对德国、日本、英国等国资本市场跳跃性的影响, 发现9~15%的跳跃直接与宏观信息发布有关, 优于预期的美国经济信息对市场跳跃产生负面的影响, 此外其亦提供了在信息公布后衡量市场反应速度、跳跃持续时间的方法。
2. 微观层面的流动性冲击
关于流动性的概念在学术界是多维度的, Amihud (2002) 认为:流动性指以最低的成本和最小的价格影响实现交易速度最快、交易量最大的能力, 包括流动性的深度、流动性的密度及流动性的弹性等。从流动性冲击这一微观角度解释资产价格跳跃现象的文献近些年涌现较多, 但覆盖的广度和涉及的深度不及信息角度, 具有代表性的观点为:第一, 资产价格的跳跃行为时常与信息关系有限, 更多受订单流冲击影响, 如Neely (2011) 通过GARCH-M模型研究发现就业率、贸易数据和利率信息对外汇市场价格跳跃产生影响, 但从本质来讲, 宏观信息冲击是通过订单流冲击实现对价格跳跃的影响;第二, 资产价格跳跃同时受宏观层面的信息和微观层面的订单流影响, 但两者影响跳跃行为的阶段、方式有差异。Frömmel等 (2013) 研究外汇市场的日内价格跳跃和信息、订单流冲击的关系, 发现约50%的资产价格跳跃和宏观层面的信息冲击有关, 跳跃行为的发生是基于信息层面的, 但伴随着信息冲击外汇市场会出现订单流显著的不平衡现象 (需求变化) , 同时这种订单流不平衡现象会在跳跃行为后减缓。
摘要：关于资产价格跳跃行为测度和引发机制的探究是金融市场微观结构理论的持续关注热点, 本研究通过对国内外既有文献的整理、分析, 发现:宏观层面的信息发布 (计划内、外) , 微观层面的流动性冲击 (订单流不平衡) 等是引发资产价格跳跃行为的主要因素;且得出相关继续研究和风险管理启示。
关键词：资产价格跳跃,测度方法,引发机制,启示
参考文献
[1]王春峰.基于跳跃特征的证券市场信息融入效率研究[J].北京理工大学学报 (社会科学版) , 2011, (13) :1.