粮食期货价格论文

粮食期货价格论文（共11篇）

粮食期货价格论文 篇1

摘要：主要通过设立VAR模型对粮食期货价格和现货价格关系进行实证分析,数据主要采用郑州商品交易所公布的早籼稻的收盘价和中储粮公布的相关收购价格。通过对设立VAR模型的回归结果进行检验,得出粮食期货价格引导现货价格的结论。

关键词：期货价格,现货价格,早籼稻

一、模型选择

粮食生产周期长,其经营者和生产者面临较大的风险,粮食期货交易的引入使得粮食生产者和经营者能够根据市场的价格和供求信息及时、灵活的安排粮食的生产和经营活动,调整生产和经营结构,提高效率。首先,根据相关的理论分析,本文选用了变量自回归的VAR模型,VAR模型正是用非结构性的方法来检验变量之间的关系,其次,在运用VAR模型进行回归的基础上,笔者选用Granger因果检验模型对VAR模型进行检验,Granger因果检验模型正是用于检验当两个变量之间存在有先导———滞后关系时,研究这种关系在统计上是单向的还是双向的?最后,本文运用了误差修正模型对原模型进行了进一步的优化。VAR模型设定的时候,笔者选用了常见的两变量的VAR模型表达形式,即:

其中:ct表示常数;ξt表示误差项;y表示现货价格;x表示期货价格;p表示滞后阶数;t表示选取的时间段;Ai,Bji,j=1,2,…,t待估计的系数。

二、样本数据

郑州商品交易所的粮食期货交易在所有的粮食期货交易份额中占据较大比重,在郑州商品交易所进行的粮食期货交易中,2009 年4 月20 日中国最大的粮食期货交易品种早籼稻在郑州商品交易所上市,填补了中国大宗粮食品种期货交易中没有稻谷期货交易的空白。此外,早籼稻的生产和价格涉及南方早籼稻产区13 个省份近四亿农民,尤其是在湖南、江西、广西、湖北和安徽等中西部产区,关系到服务三农、国家的粮食安全和富民强省,其重要性凸显。在没有存在粮食期货价格指数的情况下,笔者选择早籼稻期货交易来研究粮食现货价格和期货价格的关系很具有代表性。

笔者选用早籼稻指数作为研究对象,数据类型为月数据,研究时间跨度为2005 年5 月至2012 年3 月,期货价格选用郑州商品交易所的早籼稻指数收盘价;早籼稻收购价格与农民收入密切相关,所以现货价格采用收购价格,收购价格是根据中华粮网———全国粮油价格监测系统中早籼稻全国收购均价的周数据进行简单的算术平均计算出来的月数据。

三、VAR模型的设立

(一)检验VAR模型的最佳滞后期数

通过Eviews6.0 软件,对上述设定的模型进行了回归分析以检验最佳滞后期数,分析的结果如下。

从检验结果来看,此模型的最佳滞后阶数为一阶,即t=1。则含有两个变量、滞后一阶的VAR模型可初步确定为:

(二)VAR模型的回归

在确定VAR模型最佳滞后期数为一阶之后,运用Eviews6.对VAR模型进行回归,回归结果(见下页表2)。由此,VAR模型回归方程可进一步确定:

经济意义分析:首先,由R2=0.991207,可知,VAR模型的拟合优度较高,模型对现货价格和期货价格的关系的拟合较为理想;其次,由F=1747.223 知方程的显著性检验通过;最后,我们由回归结果可得出早籼稻的现货价格和期货价格之间存在如下的关系:现货价格的变动滞后于期货价格的变动,期货价格对现货价格的形成起到引导的作用。

(三)VAR模型的检验

模型的检验有助于进一步保证我们结论的准确性,本文在这里采用Granger因果检验对VAR模型得出的结论进行进一步的证明,Granger因果检验Granger因果检验模型正是用于检验当两个变量之间存在有先导———滞后关系时,研究这种关系在统计上是单向的还是双向的? 即主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量当前的行为?还是两个变量过去的行为在共同影响着对方当前行为?VAR模型的Granger检验结果(见表3)。

通过VAR回归分析,可以知道期货价格引导现货价格,通过滞后一阶的Granger因果检验,我们进一步可以看出,在10%的显著性水平下,接受“期货价格引导现货价格”假设,由此可见期货价格引导现货价格,而且二者之间存在单向的格兰杰因果关系。

粮食期货价格论文 篇2

（2012--2013 学年第 2 学期）

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期货理论与实务

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棉花期货影响价格因素分析

1、棉花商品概述

棉花能制成各种规格的织物。棉织物坚牢耐磨，能洗涤并在高温下熨烫。棉布吸湿和脱湿快速而使穿着舒适。棉花的主副产品都有较高的利用价值，正如前人所说“棉花全身都是宝”。它既是最重要的纤维作物，又是重要的油料作物，也是含高蛋白的粮食作物，还是纺织、精细化工原料和重要的战略物资。

1.1棉花的属性

棉花的生长特性棉花原产于热带、亚热带地区，是一种多年生、短日照作物。经长期人工选择和培育，逐渐北移到温带，演变为一年生作物。春季（或初夏）播种，当年现蕾、开花、结实，完成生育周期，到冬季严寒来临时，生命终止。棉花喜热、好光、耐旱、忌渍，适宜于在疏松深厚土壤中种植，在其生长发育过程中，只要有充足的温度、光照、水肥条件等，就象多年生植物一样，可不断地长枝、长叶、现蕾、开花、结铃，持续生长发育，具有无限生长性和较强的再生能力。在棉花的一生中，温度对它的生长发育、产量及产品质量的形成影响很大。除温度外，棉花对光照非常敏感，比较耐干旱，怕水涝。

棉花生长历经春、夏、秋、冬四个季节，春分到立冬16个节气（从四月中下旬至十一月中旬左右），一生可以划分为播种期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期5个阶段。相对于其他农产品来讲，棉花生长期较长，受自然因素的影响较大。

1.2棉纤维品质构成

棉纤维是由受精胚珠的表皮细胞经伸长、加厚而成的种子纤维，不同于一般的韧皮纤维。棉纤维以纤维素为主，占干重的93％-95％，其余为纤维的伴生物。由于棉纤维具有许多优良经济性状，使之成为最主要的纺织工业原料。

(1)长度。目前国内主要棉区生产的陆地棉及海岛棉品种的纤维长度，分别以25-31毫米及33-39毫米居多。棉纤维的长度是指纤维伸直后两端间的长度，一般以毫米表示。棉纤维的长度有很大差异，最长的纤维可达75毫米，最短的仅1毫米，一般细绒棉的纤维长度在25-33毫米，长绒棉多在33毫米以上。不同品种、不同棉株、不同棉铃上的棉纤维长度有很大差别，即使同一棉铃不同瓣位的棉籽间，甚至同一棉籽的不同籽位上，其纤维长度也有差异。一般来说，棉株下部棉铃的纤维较短，中部棉铃的纤维较长，上部棉铃的纤维长度介乎二者之间；同一棉铃中，以每瓣籽棉的中部棉籽上着生的纤维较长。棉纤维长度是纤维品质中最重要的指标之一，与纺纱质量关系十分密切，当其他品质相同时，纤维愈长，其纺纱支数愈高。支数的计算，是在公定回潮率条件下（8.5％），每一公斤棉纱的长度为若干米时，即为若干公支，纱越细，支数越高。纺纱支数愈高，可纺号数愈小，强度愈大。

(2)长度整齐度。纤维长度对成纱品质所起作用也受其整齐度的影响，一般纤维愈整齐，短纤维含量愈低，成纱表面越光洁，纱的强度提高。

(3)纤维细度。纤维细度与成纱的强度密切相关，纺同样粗细的纱，用细度较细的成熟纤维时，因纱内所含的纤维根数多，纤维间接触面较大，抱合较紧，其成纱强度较高。同时细纤维还适于纺较细的纱支。但细度也不是越细越好，太细的纤维，在加工过程中较易折断，也容易产生棉结。

(4)纤维强度。指拉伸一根或一束纤维在即将断裂时所能承受的最大负荷，一般以克或克/毫克或磅/毫克表示，单纤维强度因种或品种不同而异，一般细绒棉多在3.5-5.0克之间，长绒棉纤维结构致密，强度可达4.5-6.0克。5.纤维成熟度。宁波大学科学技术学院考核答题纸

（2012--2013 学年第 2 学期）

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期货理论与实务

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(5)棉纤维成熟度是指纤维细胞壁加厚的程度，细胞壁愈厚，其成熟度愈高，纤维转曲多，强度高，弹性强，色泽好，相对的成纱质量也高；成熟度低的纤维－各项经济性状均差，但过熟纤维也不理想，纤维太粗，转曲也少，成纱强度反而不高。

1.3棉花的分类

按棉花的品种分为陆地棉、海岛棉、亚洲棉（中棉）和非洲棉（草棉）

(1)陆地棉:又称细绒棉,是世界上栽培量最大的一个品种,占世界棉产总量的85%以上。产量高，纤维长，品质好，我国陆地棉的种植面积占总面积的98%以上。

(2)海岛棉:也称长绒棉。强度高，纤维细，是高档的棉纺原料。在我国新疆、上海、广州地区种植相对较多。

(3)亚洲棉:又称粗绒棉.由于在中国有悠久的种植历史，也称中棉。纤维粗短，逐渐被淘汰。(4)非洲棉:也叫草棉。纤维粗短，可纺性差，逐渐被淘汰。

1.4棉花的加工和检验

(1)加工。一般用衣分来表示籽棉加工成皮棉的比例，正常年份，衣分为36-40，也就是100斤籽棉能够加工出36-40斤皮棉。皮棉不能散放，必须经打包机打成符合国家标准的棉包。我国标准皮棉包装有二种包型：85公斤/包（±5公斤）、200公斤/包（±10公斤），以85公斤居多。

(2)检验。我国棉花的质量检验是按照细绒棉国家标准GB1103－1999进行的。标准规定，检验棉花分以下几个指标：

品级：根据棉花的成熟程度、色泽特征、轧工质量这三个条件把棉花划分为1至7级及等外棉。长度：根据棉纤维的长度划分有长度级，以1毫米为级距，把棉花纤维分成25-31毫米七个长度级。马克隆值：马克隆是英文Micronaire的音译，马克隆值是反映棉花纤维细度与成熟度的综合指标，数值愈大，表示棉纤维愈粗，成熟度愈高。具体测量方法是采用一个气流仪来测定恒定重量的棉花纤维在被压成固定体制后的透气性，并以该刻度数值表示。马克隆值分三个级，即A、B、C，B级为马克隆值标准级。

回潮率：棉花公定回潮率为8.5%，回潮率最高限度为10.5%。实际工作中一般用电测器法测定原棉回潮率。

含杂率：皮辊棉标准含杂率为2.5%。实际工作中一般用原棉杂质分析机测定原棉回潮率。危害性杂物：棉花中严禁混入危害性杂物。

棉花检验分感官检验和仪器检验。由于目前我国的棉检仪器主要是测试棉花的一些物理指标，如棉纤维的强度、马克隆值等，还没有完全符合我国国情的棉花定级仪器，因此国标规定，棉花定级以感官检验为主、仪器检验为辅。在我国，承担棉花检验和仲裁机构是国家各级纤维检验局（所），棉花的进出口检验由各省（市）商品检验局负责。2003年12月17日，由国家发展改革委、国家质检总局、财政部、全国供销合作总社、中国农业发展银行联合下发《棉花质量检验体制改革方案》，该方案中明确提出棉花质检改革的目标是：力争五年左右的时间，采用科学、统一、与国际接轨的棉花检验技术标准体系，在棉花加工环节实行、仪器化、普遍性的权威检验，建立起符合我国国情、与国际通行做法接轨、科学权威的棉花质量检验体制。

2.棉花期货概述

2.1概念

棉花期货：以棉花作为标的物的期货交易品种

2.2棉花期货交易的基本特征 宁波大学科学技术学院考核答题纸

（2012--2013 学年第 2 学期）

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期货理论与实务

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(1)合约的标准化：期货交易是通过买卖进行的，合约除价格外，所有条款都是预先规定好的，是标准化的。

(2)交易集中化：期货交易必须在期货交易所内进行，期货交易所实行会员制，只有会员方能进场交易。场外的广大客户若想参与期货交易，只能委托期货经纪公司代理。

(3)双向交易和对冲机制：因为期货合约时标准化的，所以绝大部分交易可通过反向对冲操作解除履约责任。

(4)每日无负债结算制度：为了有效地控制期货市场的风险，现代期货市场普遍建立了一套完整的风险保障体系，其中，最重要的就是每日无负债结算制度。

(5)杠杆机制：期货交易只需交纳少量的保证金，一般为合约价格的5%-10%，就能完成数倍乃至数十倍的合约交易。

2.3棉花期货交易的优点

(1)以小搏大：只需交纳很低的履约保障金，从而可以用少量的资金进行大宗买卖，节省大量的流动资金，资金回报率高。

(2)交易便利：期货市场中买卖的是标准化的合同，只有价格是可变因素，这种合同的标准化提高了合同的互换性和流动性，使采用对冲方式了结义务十分便利，因此可频繁交易。(3)履约担保：所有期货交易都通过期货结算进行结算，为买卖者的每笔交易担保。

(4)市场透明化：交易信息完全公开化，且采取公开竞价方式进行，使交易者在平等的条件下公开竞争。

3.世界棉花供需状况分析

3.1世界棉花生产状况

棉花是世界性经济作物，分布在32。S～47。N之间，遍及亚、非、美、欧及大洋洲，但主要分布在亚洲与美洲。亚洲，主要分布在亚洲大陆南半部，包括中国、印度、巴基斯坦3国以及中亚、外高加索和部分西亚国家，其棉花面积、总产量分别占世界棉花面积、总产量的61.72%、62.78%； 美洲，主要分布在美国、巴西、阿根廷等国，其棉花面积、总产量分别占世界棉花面积、总产量的20.94%24.98%，是世界上棉花最大的出口区；非洲为世界高品级长绒棉的主产区，其棉花面积、总产量分别占世界棉花面积、总产量的15.08%、7.90%；大洋洲、欧洲尽管棉花单产较高，但总面积未超过2.5%、总产量未超过4.5%。

20世纪90年代中期以来，印度、美国、中国、巴基斯坦、乌孜别克斯坦、巴西、土耳其、澳大利亚、希腊、叙利亚一直居世界棉花生产国前列，2006年～2010年，这10个国家棉花收获面积年平均2597万公顷、占世界年平均总面积的80.03%，棉花总产量年平均2215.4万吨、占世界棉花年平均总产量的89.96%。

3.2世界棉花消费状况

(1)世界棉花消费总量呈现稳步上升态势，产需基本保持平衡。

(2)棉花消费需求不断增长，形成“以中国为主”的世界棉花消费格局。2006～2010年世界年平均消费量为25816万吨，中国占世界年平均消费量的40.8%。

(3)世界消费区域相对集中。2006～2010年世界平均年消费量2581.6万吨，年均消费量居前列的国家依次是中国、印度、巴基斯坦、土耳其、巴西、孟加拉国、美国，占世界棉花总量的81.8%。

3.3国际棉花期货市场

在纽约棉花期货交易所推出棉花期货交易以前，棉花现货市场价格波动很大，供求关系的突然失衡会造成价格的剧烈波动并严重冲击棉花生产和贸易。为了转移现货市场固有的风险，1870年纽约宁波大学科学技术学院考核答题纸

（2012--2013 学年第 2 学期）

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期货理论与实务

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棉花交易所应运而后，并于当年推出棉花期货交易。在此后的130多年中，全球有15个商品交易所开展过棉花期货交易，比较著名的有：亚历山大棉花交易所（埃及），新奥尔良交易所（美国），利物浦棉花交易所（英国），不莱梅交易所（德国）等等。日本、印度、巴基斯坦、法国、巴西、香港地区等的交易所的也曾先后开展过棉花期货交易。除纽约棉花交易所（现已更名为纽约期货交易所，简称NYBOT）至今仍在进行棉花期货交易所，其它14个交易所的棉花期货交易均已停止。随着棉花期货市场的不断发展，尤其是二十世纪六七十年代以后，纽约棉花的期货价格越来越受到重视，其规避风险、发现价格的功能已充分发挥出来，棉花期货价格在贸易界和管理界都有很高的权威，已成为棉花行业和产棉国政府不可缺少的价格参考依据。美国政府依据纽约期货交易所的棉花期货价格对农民进行补贴；墨西哥政府为保护棉农利益，由农业部出面在纽约期货交易所对全国棉花进行套期保值操作（主要利用期权）；英国的棉花企业、澳大利亚的植棉农场主也都在纽约期货交易所从事棉花的套期保值交易。据美国最大的棉花贸易商艾伦宝公司的副总裁金宝先生介绍说：若不将自己的现货贸易进行100％的套期保值，谁也没法抵御风云变幻的价格变动的影响，不参与期货，意味着赌博，公司随时可能破产，企业就不能生存到今天；但参与期货，不仅仅限于套期保值，大公司有信息、预测优势，可以通过期货、期权的交易获利。

4.中国棉花供给状况分析

4.1棉花供应产量

我国棉花种植面积在波动很大，90年以来最高为10253万亩，最低为5400万亩，相差近一倍。我国棉花产量呈现周期波动，在400万吨至600万吨之间波动。

主要地区：棉花主产省为新疆、河南、山东、河北、江苏、湖北，其产量占全国棉花总产量的80%左右。

4.2棉花需求销量

中国用棉量增幅最大，我国棉花消费呈现持续增长态势。

纱锭：1978年，1000万锭，2004年，估计达7000万锭左右。

纺纱量：据国家统计局统计，1999年，全国产量566万吨，2003年为927万吨，增长近64%。用棉比例按61%测算，纺棉需求仍在650万吨左右。加上其他用棉及损耗，总需求量在700万吨左右。纺织品、服装：1978年出口额仅为24.3亿美元，2003年达805亿美元。主要地区：全国各地区

5.影响棉花价格的因素

影响棉花现货价格的因素主要有以下几个方面：

5.1政策

政策对价格的影响是很短期的，但是有时却很剧烈。影响棉花现货价格的政策因素主要有：

①政府的宏观政策。包括政治，经济政策，如农业政策，外贸政策，金融政策，证券政策等，都会对棉花期货价格产生影响。在分析国家重大宏观经济政策对棉花期货价格影响的同时，还要分析国务院和其他职能部门出台的政策对棉花价格的影响程度。

②行业组织政策。行业组织在市场经济中起的作用已日益明显，他们制定的产业政策有时会影响棉花的生产规模，产量，销售量以及相对价位。

③国家储备计划。国储棉的拍卖，采购量以及采购价格决定对棉花价格的影响程度。④各国农业补贴政策和纺织品进出口政策。纺织品出口政策和棉花的配额政策影响国内的棉花价格，国际棉花价格与棉花补贴存在着密切的关系。宁波大学科学技术学院考核答题纸

（2012--2013 学年第 2 学期）

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期货理论与实务

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5.2产量

对用于期货交割的棉花来说，当期产量是一个变量，主要受当前播种面积和单产的影响。在播种面积一定的情况下，由于棉花生长周期较长，受气候变化影响较大，棉花生长关键时期的气候因素影响棉花的生长情况，进而会影响到单产水平。一般来说，棉花的播种面积主要受上棉花价格的影响，上棉花的价格较高，则本的播种面积将增加，反之，则播种面积下降。投资者在充分研究棉花的播种面积，气候条件，生长条件，生产成本以及国家的农业政策等因素的变动情况后，对当期产量会有一个较合理的预测。

5.3前期库存量

它是构成总供给量的主要组成部分，前期库存量的多少体现着前期供应量的紧张程度，供应短缺则价格上涨，供应充裕则价格下降。

5.4进出口量

在生产量和前期库存量一定的情况下，进出口量实际上直接改变了供应量的多少。进口量越大，国内可供应量就越大，则国内市场价格可能会下跌；出口量越大，国内可供量就越小，国内市场价格就可能回升。因此投资者应密切关注实际进口量的变化，尽可能及时了解和掌握国际棉花形势，价格水平，进口政策的变化等情况。

5.5国内消费量

棉花的国内消费量并不是一个常数，它处于经常变动状态，并受多种因素影响。主要有：消费者购买力的变化；人口增长及消费结构的变化；政府收入与就业政策等。我国棉花95%用于纺纱，江苏、山东、河南、湖北为棉花的主要消费省。

5.6国家储备

棉花行业是一个劳动密集型行业,就业人口达到2亿多，棉花价格高低直接关系到农民和棉纺织企业工人的收益,因此,做好棉花市场的宏观调控,确保棉花价格合理波动非常重要。棉花市场放开以后，我国棉花储备和进出口政策成为调节棉花价格的两个主要工具。1984年我国棉花储备达到430万吨。上世纪九十末，我国棉花价格居高不下，为了满足棉纺织企业的加工需要，我国大量抛售棉花储备，棉花储备降为最低点，接近零库存。

6.结论

粮食期货价格论文 篇3

关键词：铜期货价格；股票价格；协整检验

股票价格以及期货价格在本质上都是属于预期价格。从期货和股票的定价理论与相关实证可以看出，期货价格与现货价格有着紧密的联系，同时现货价格又直接或间接地影响着相关行业上市公司的股票价格表现。市场的有效性是商品期货市场与股票市场之间这种关联性存在的前提，在我国弱式有效的市场环境背景下，期货价格对相关行业股票价格的影响是本文研究的方向。

1期货价格影响股票价格的途径

原材料产品价格的变动对于相关资源类企业的成本与企业效益具有直接影响，这种影响通过股票市场上投资者对企业未来业绩变动的预期，转为对相关上市公司股票价格的影响。一般来讲现货价格与期货价格之间存在着综合的双向因果关系：两者之间存在着相互影响与作用，并且相互决定，有效市场中期货价格与现货价格之间存在着长期均衡关系。期货市场的有效性是其价格发现和套期保值两大功能的基础和前提，只有当期货市场有效时，期货价格的变动才能准确和迅速地反映未来现货市场供求关系的变化。

3主要研究结论

在对期铜价格与相关行业公司股票价格之间关系的实证检验中，我们可以得到如下结论：铜冶炼及铜制品行业与期货价格指数之间并不存在长期均衡关系。这主要是由于期货价格对该类公司股票价格的价格传导链相对较长，中间影响因素过多所造成的。对该类公司而言，铜期货价格首先对现货价格作出反映，进而由现货价格决定铜制品行业公司的生产成本，同时值得注意的是影响该类公司成品的销售价格的因素也在决定企业盈利，而诸多因素共同影响下的企业盈利能力才能最终影响到公司股票的价格。有色金属矿采选行业股价与铜期货价格指数之间存在长期均衡关系。这主要是由于期货价格对该类公司股票价格的传导链条相对较短，使得期货价格的波动能直接影响到企业的生产成本并决定企业最终的盈利，因此期货价格对该类公司股票价格的影响也更为迅速和直接。本文的研究结论对我们分析商品期货价格影响相关上市公司股票价格的程度和能力提供了一些启示，同时也对我们认识证券市场价格传导机制以及期货市场的价格发现能力有所帮助，从本文结论我们可以看出我国的股票和期货市场是趋于有效的，这也就使我们在对资源类股票进行分析时可参考相关期货价格的变动，帮助我们作出更合理的投资分析和决策。（作者单位：湖北大学）

参考文献：

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[6]章晟，余攀.跨市场相关资产价格互动的实证研究——以金属铜为例[J]，财贸经济，2008年12期.

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[8]陈宋恩：商品期货市场带领股市走势，[N]亚太经济时报，2003—1l一2000

粮食期货价格论文 篇4

关键词：股指期货,期货与现货的引导关系,平稳性检验,Granger因果检验,协整理论

1 股指期货理论

股指期货交易是关于股票指数的标准化期货合约的交易。它是金融期货交易的重要组成部分,是资本市场发展到一定阶段的产物,是投资者用来规避市场系统性风险的有效工具。

1.1 股指期货的定义

股指期货是一种标准化的期货合约,它是以股价指数为标的物,交易的双方约定在未来的时间按事先确定的价格进行股价指数的交易。它的实质是投资者在期货与现货两个市场间实现风险转移的过程,投资者通过对期货市场的走势持有的不同判断,进行股价指数的买卖,从而来对冲现货市场的风险。这些期货合约广泛的应用于对冲、投机和指数套利等交易。

股票指数期货与外汇期货、利率期货和其他各种商品期货一样,都是根据人们规避风险的需要而产生的,而股指期货是专门为人们管理股票价格的市场风险而设计的。

现代投资组合理论将股票市场的风险分为系统性风险和非系统性风险。系统性风险又称为不可控风险,涉及面广,作用时间长,不能通过分散投资的方法来规避;非系统性风险相对于系统风险来说,就比较容易控制,正因为此,它又被称为可控风险。非系统性风险与整个市场无关,所以投资者通常都可采用投资组合的方式来规避此类风险。投资组合虽然在很大程度上能够降低非系统风险,但是当整个市场环境发生变化的时候,也就是说发生系统性风险时,股市上各种股票的市场价格都会向着同一个方向变动,这时候单凭在股票市场的分散投资,是无法规避股市价格的整体变动所带来的风险的。为了避免或减少这种所谓不可控风险的影响,人们在进行商品期货的套期保值交易中受到启发,设计出了一种新型的金融投资工具———股票指数期货。

20世纪70年代,西方各国受石油危机的影响,经济发展十分不稳定,利率波动剧烈,导致股票价格也随着市场大幅波动,股票投资者迫切需要一种能够有效规避风险,实现资产保值的金融工具。于是,股指期货应运而生。它的兴起,一方面给拥有股票和将要购买或卖出股票的投资者提供了有效的风险转移的工具,另一方面也使期货投机者拥有了更多的投机机会,因此股票指数期货迅速地应用于不同的投资者之间。

1.2 股指期货的基本功能

股指期货主要具有价格发现、套期保值、抑制波动和活跃市场等功能。以下仅就其中三种功能做简要的介绍:

1.2.1 价格发现

在市场经济中,调节市场资源配置的一个重要手段就是价格。价格是在买卖双方的交易活动中形成的,它直接反映了产品的供求关系,价格变化会影响供求的变动,同时,市场上供求的变化也会导致价格发生相应的浮动。现货价格是根据当时现货市场上的一般趋势制定的,是短暂的、分散的,而期货价格则是在期货交易所内通过集合竞价的方式产生的,是具有真实性、预期性、连续性和权威性的价格。在交易所内进行交易,它的现货交割制度会使期货价格和现货价格逐渐趋于收敛,因此期货价格能够对市场真实的供求状态及价格变动趋势作出比较准确的反映。

1.2.2 套期保值

套期保值,又称为风险对冲,是指投资者在期货市场上买入或卖出与现货指数数量相当但方向相反的股指期货,用来抵冲在未来一段时间内现货市场可能的波动所带来的实际价格风险。它的实质就是利用股指期货市场对冲现货市场价格的波动,从而起到规避市场的系统性风险的作用。

1.2.3 抑制波动

由于期货和现货市场的标的是一致的,股指期货的交割制度使得期货的价格与现货的价格最终会收敛于一致,同时,两个市场的信息来源也是一致的,所以他们的价格走势也相差不大。如果期货价格和现货价格偏离均衡价格的程度足以覆盖套利的交易成本,套利交易者就会通过在这两个市场上建立套利头寸获取无风险收益,通过这种行为,期货和现货的价格就会向其理论均衡价格回归,从而起到抑制市场异常波动的作用。

1.3 沪深300股指期货

随着金融市场的对外开放不断加深,我国的股票市场必然会受到来自离岸市场推出的股指期货的影响,特别是在新加坡推出新华富时A50股票指数期货后,为了争夺对国内股指期货的定价权,我国也积极准备推出股指期货。2006年4月,沪深300指数被指定为我国第一支股指期货的标的指数,2006年6月,中国金融期货交易所正式经过中国证监会的批准,9月中国金融交易所正式成立,并推出了以沪深300指数为标的的股指期货的模拟交易。为了顺利推出股指期货,监管机构在制度、技术、投资者教育等方面都做了充分的准备。

沪深300指数于2005年4月8日正式发布,以2004年12月31日为基日,基日点为1000点。它是从上海和深圳的证券市场中选取300只A股股票作为样本指数,其中沪市有179只,深市121只,样本选择的标准为规模大,流动性好的股票。沪深300指数样本基本覆盖了沪深市场六成左右的市值,所以具有良好的市场代表性,适合做本文的研究。

沪深300指数期货的交易时间为上午9:15-11:30,下午13:00-15:15,当月合约最后交易日交易时间为上午9:15-11:30,下午13:00-15:00,与现货市场是保持一致的。这种交易时间的安排有利于股指期货实现价格发现的功能,方便投资者根据现货市场的情况及时的调整套保策略,有效控制系统风险。

根据中国金融交易所的公告,沪深300股指期货模拟交易合约细则如表1所示。

注:数据来源:中国金融交易所网站.

2 模拟股指期货价格与现货价格实证研究

自从股指期货产生以来,国内外的学者都对股指期货与现货价格之间的关系做了大量的研究,以期寻找他们之间的联系,能更好地规避风险。但由于我国股指期货的发展还不健全,所以早期的研究大都以国外的股指期货与现货价格为对象,我国的股指期货自产生以来正在逐步的步入正轨,为了更好的为我国股指期货的发展服务,所以本文主要研究我国股指期货的发展及其与现货价格的关系。

2.1 数据的选择和处理

本文选取的样本是以沪深300指数为标的的股指期货、现货数据。国内外的学者对期现价格之间的相关性做了很多研究,但主要都是针对成熟的资本市场,像美国、日本等以及新加坡、台湾、香港等新兴市场,针对国内的研究很少,主要也是因为国内的股指期货迟迟没有推出,没有相关的数据。目前我国开展的主要是在中国金融期货交易所上市的以沪深300指数为标的的股指期货模拟交易。沪深300股指期货模拟交易从2006年10月30日开始交易,截至目前为止已经有三年半的发展时间,已经部分脱离了刚推出时的不稳定性,能够较准确的反映市场信息,所以可以用来作为本文的研究对象。

期货数据方面,在股指期货的初期,由于是模拟交易,而且刚刚开始发展,市场管理方面还很不完善,投资者也大多是小规模,以个人投资为主,再加上模拟交易没有实际的盈亏,投资者的投资行为都缺乏理性,不能很好的反映市场信息,与现货市场出现了严重的脱离。后来由中国金融期货交易所正式推出股指期货,机构参与者逐渐增多,期货市场与现货市场联系也日益紧密,二者的相关性大大增强,因此本文选择最近一段时间的数据。同时由于期货品种的数据存在到期日效应,也就是随着交割日期的临近,期货价格会逐渐向现货价格收敛,这样就不能完全反映期货与现货之间的相关性,因此,本文选择沪深300股指期货交易的远月连月数据,因为2010年的合约交易是从4月开始,样本数据较少,不能很好的反映二者之间的关系,所以选取样本较多的区间,从2008年10月20日到2009年5月20日,共144个样本。因为研究的是期货和现货指数的相关性,所以沪深300的指数数据的时间段同期货数据一样,从2008年10月20日到2009年5月20日,样本个数为144个。

在金融理论中,一般收盘价被认为是最重要的价格,它能够将一天的市场信息和行为集中表现出来,因此本文的数据主要选取期货和现货市场的日收盘价。文中沪深300指数数据来自中证指数有限公司,期货数据来自和讯期货-沪深300股指期货。实证所用软件为Eviews5.0。

我们选择沪深300指数、期货的收盘价,计算出他们的基础统计量如表2所示。

为了降低数据的异方差性,同时又不改变数据的趋势,本文对数据做了取对数处理,假设ln FHS300表示沪深300股指期货日收盘价的对数值,ln SHS300表示沪深300指数日收盘价的对数值,取完对数后,计算基本统计量如表3所示。

从表3中可以看出,不论是沪深300指数还是股指期货数据,它们的峰度和偏度相对于正态分布来说都偏小,接近于零,尤其是峰度值。

2.2 期货、现货价格引导关系分析

在建立模型分析期货与现货之间的关系前,我们可以先从图形上考察沪深300指数与期货之间的走势关系。从图1中我们可以看到,沪深300股指期货与沪深300指数的走势大体上是一致的,特别是自2009年2月开始到近期,期货与现货的走势基本上重合的,从2008年11月到2009年2月之间大体走势也是类似的,但我们也可以看到,这段期间内,沪深300股指期货的价格要比指数价格略高一些。

在分析期货与现货的价格引导关系时,对于平稳的时间序列,我们可以使用Granger因果检验的方法建立模型考察他们之间的关系;对于非平稳的序列,我们可以通过检验变量之间的协整关系来刻画期现价格之间的长期均衡关系,因此,首先我们需要检验变量的平稳性。

2.2.1 平稳性检验

在对时间序列建模时,需要对数据进行平稳性检验,因为很多时间序列模型都是以平稳性为前提的,如果序列是不平稳的,就会出现“虚假回归”的问题,过度拒绝零假设。这里所说的平稳主要是指协方差平稳。

对于时间序列平稳性的检验采用的是单位根检验法,单位根检验的方法有很多,常用的主要是DF(Dickey-Fuller)检验、ADF(Augumented Dickey-Fuller)检验和PP(Philips&Perron)检验。ADF检验能够消除误差项的影响,相对DF检验和PP检验来说要更优一些,所以本文采用的就是ADF检验法。

首先,对时间序列ln SHS300、ln FHS300做平稳性检验。对时间序列Yt,构造一个零假设:H0:ρ=0;备择假设:H1:ρ≠0。相应的,零假设对应的Yt是单位根过程,时间序列不平稳;备择假设则意味着Yt不具有单位根,是平稳序列。我们通过Eviews5.0对沪深300的数据进行分析得出结果如表4所示。表4显示的是关于沪深300股指期货和指数的对数序列的平稳性检验结果,单位根检验结果显示,沪深300股指期货的ADF卡方检验结果为2.34918,P值为0.3089,说明沪深300期货与原假设的服从程度较高,不能拒绝零假设,所以ln FHS300时间序列不平稳。同理我们也可以得出关于ln SHS300时间序列的ADF检验结果,结果显示它的ADF卡方检验结果为0.20272,P值为0.9036,存在单位根,所以这个序列也是不平稳的。

其次,我们对时间序列ln SHS300、ln FHS300做一阶差分,差分后的变量为dln SHS300、dln FHS300。检验其差分后序列的平稳性,结果列在表5中。检验结果显示,两个序列的卡方检验结果都明显较大,服从原假设的概率为零,所以都是拒绝零假设,dln SHS300、dln FHS300是平稳序列。

2.2.2 Granger因果检验

Granger因果检验适用于平稳时间序列,在上述的平稳性的检验中,我们得到时间序列dln SHS300、dln FHS300是平稳的,对于沪深300股指期货,由差分的定义可以得到:

也就是说期货的对数差分序列就是它的收益率,同样的,其他价格的对数差分序列也是它们的收益率,所以,设rFHS300、rSHS300分别表示沪深300股指期货和沪深300指数的收益率。

通过第一部分的分析,我们知道序列rFHS300、rSHS300是平稳序列,这样我们就可以通过建立二元的VAR模型进行Granger因果检验。利用AIC和SC准则确定最优的滞后阶数P。从表6中可以看出,根据AIC准则,我们应取滞后阶数为5阶;根据SC准则,我们应取滞后阶数为1,但是考虑到从1阶以后,AIC值下降幅度较小,所以我们根据SC准则选择滞后项为1,进行估计。

运用Eviews进行VAR模型的建立和分析,得出如下分析结果,见表7。

从表中可以看出,沪深300期货收益率与其自身的滞后一阶项正相关,与上一期的指数收益率则呈现负相关;而指数收益率与自身的上一期结果也是负相关,倒是上一期的期货收益率对指数收益率产生了正相关的影响,而且比它对自身收益率产生的影响要大。这说明,沪深300指数收益率对沪深300股指期货有影响,但这种影响并不大,而沪深300期货收益率对指数收益率的影响却比较显著。对此,我们建立1阶VAR模型,进一步做Granger因果检验,结果见表8。表中数据显示,指数收益率是期货收益率的Granger原因的概率达到了60%,而期货收益率是指数收益率的Granger原因的概率却高达99%,这进一步说明了指数收益率与期货收益率之间相互影响,它们互为Granger原因,但是明显的,期货市场对现货指数市场的影响要更大一些,在引导关系上,更多的由期货市场的价格来引导现货市场的价格。可以看到,格兰杰因果检验与上述的VAR模型的检验结果是基本一致的。

利用脉冲响应函数方法考察沪深300股指期货与指数收益率之间相互影响关系的大小,如图2所示。

图2(左)显示,沪深300指数收益率的一个标准差的扰动对于沪深300期货的冲击是不明显的,第一天为0,第二天最大是在0与-0.1%之间,在接近第三天的时候又恢复为0,持续时间为3天。脉冲响应函数检验结果表明沪深300指数对期货的影响在第二天达到最大,但期货对指数的响应仍然较小。

图2(右)显示,沪深300期货收益率的一个标准差的扰动对于沪深300指数的冲击是较为明显的,在第一天达到最大,为0.16%,随后逐渐下降,在第三天达到最小,为负,到第四天又恢复为0,波动幅度比较大,持续时间也比较长。沪深300现货指数对股指期货的响应较大,说明股指期货对现货价格产生原因,与Granger因果检验结果是一致的。

2.2.3 协整关系检验

上面我们做了Granger因果检验,得到了期货市场的收益率和现货市场收益率的领先-滞后关系,得出在2008年10月到2009年5月的这一段时间内,沪深300的股指期货价格是领先于沪深300现货市场的,但Granger因果检验只能检验平稳变量之间的短期领先-滞后关系,不能考察变量之间的长期均衡关系。由期货的定价公式,我们知道期货价格和现货价格之间应该存在长期的、稳定的价格关系,为了描述这种长期稳定的价格引导关系,我们需要利用协整关系来进行检验。

针对收益率的时间序列进行协整检验,这里我们采用EG两步法。对时间序列的残差进行DW检验,构造零假设:H0:DW=0,检验这一假设是否成立,若H0成立,则rFHS300与rSHS300变量之间不存在协整关系,反之则存在协整。

首先,对两变量及其滞后项做OLS回归,得出协整回归方程如下:

然后对其进行估计,得到残差序列et,对残差序列检验其平稳性,采用协整回归DW检验,根据公式DW=[Σ(et-et-1)2]/(Σet2)计算出DW的值为2.1117,大于其临界值,所以不论是在1%、5%还是10%的显著性水平下,我们都可以拒绝零假设,即接受协整假设,也就是说沪深300股指期货与现货指数之间存在协整,二者具有长期的均衡关系。上述统计结果还表明,沪深300股指期货的收益率的变化不仅取决于沪深300指数收益率的变化,还与上一期的指数收益率与均衡价格的偏离有关。滞后项的系数-0.287394体现了指数收益率对均衡价格的偏离,上一期的指数收益率偏离均衡价格越远,本期修正的量就越大,也就是说系统存在误差修正机制。

为了进一步考察期货与现货价格之间的引导关系,我们再以指数收益率为被解释变量做回归,得出结果如下:

结合(2)式与(3)式进行分析,我们发现,期货市场过去的收益率对现货收益率产生正的影响,而现货市场过去的收益率则对期货市场有负的影响。另外,可决系数与F检验的统计值都说明在引导关系方面,二者虽然具有互为因果的关系,但更倾向于由股指期货市场引导现货市场。

3 结论

本文主要探讨了股指期货市场与现货市场的价格之间的相关性,着重在于对它们的收益率的相关性的研究,也就是在一阶矩意义下的相关性,主要是股指期货和现货指数的价格相互引导关系。

本文以沪深300指数为标的的股指期货和现货指数为研究对象,取2008年10月至2009年5月这一段时间为研究区间,通过建立理论模型并进行实证分析得到以下主要结论:

(1)通过平稳性检验。我们通过研究发现,沪深300指数,沪深300模拟股指期货的对数价格的时间序列是非平稳的,而它们对数序列的差分,也就是其收益率序列是平稳的,即沪深300指数、股指期货的对数序列是一阶协整的。前人的实证研究结果也表明股指期货和现货指数都是服从一阶单整I(1)过程的,本文的分析结果与以前的实证结果正好是一致的。

(2)本文对收益率建立VAR模型,确定最优滞后阶数,并进行Granger因果检验以发现期现市场短期内的价格引导关系,结果发现:沪深300指数与沪深300期货之间具有互为因果的关系,但股指期货对现货的Granger原因要更大一些。在期货与现货的价格引导关系中,我们得到的是期货价格引导现货价格,但现货价格对期货价格的引导关系却不明显,这说明,这一段研究区间内,对于新的信息,期货市场比现货市场反应得更快,现货市场并没有很好的起到价格发现的作用。

(3)对于期货和它们对应指数的对数价格,因为它们是一阶单整的,我们使用协整理论来检验期货与现货对数价格的长期均衡关系,并确定它们是否存在长期价格关系。实证结果发现:沪深300股指期货与沪深300现货指数之间存在长期的均衡关系。通过对不同的被解释变量做回归,得出沪深300股指期货对沪深300指数有较好的价格发现作用的结论。

(4)在利用Granger因果检验和协整分析期货与现货价格发现作用的基础上,我们还使用脉冲响应函数测量了它们之间影响关系的大小。脉冲响应结果显示:沪深300指数在这段期间内,虽然对期货产生了影响,但影响并不大,相反,期货对于指数的影响要相对较大一些,这与我们进行的Granger因果检验的结果是一致的。

从以上的分析中我们可以知道,模拟股指期货价格与现货价格之间存在着密切的相关性,图1显示沪深300股指期货价格与现货价格之间具有趋合性。这种趋合性就是指随着期货合约到期日的逐渐临近,股指期货的价格与现货价格必然会趋于一致。由于股指期货与现货的标的指数是一样的,对于交割日期的临近,二者的基差应该收敛为零,如果到期时二者的基差超过了他们的交易成本,那么交易者就会利用这个价差进行套利交易,从而使期现价格趋于一致。

另外,我们通过Granger因果检验知道了股指期货能够更快的反映信息,领先于指数市场。实践证明,不稳定的经济或者是频繁波动的利率都会导致股票市场价格大幅波动,而股指期货等金融衍生工具的发展恰恰能够有效的规避风险、转移风险、实现资产保值。在任燕燕、李学关于股指期货与现货的超前滞后关系的研究中,建立股指期货与现货指数的向量自回归模型,利用股指期货对信息的提前反应以及股指期货与现货指数之间的关于信息的良好反映特征,在进行套期保值操作时,投资者就能够及时准确的掌握关于他所持有的股票组合与其对应的期货的标的指数的信息,并且通过它们之间信息的相关性就可以为拥有股票和将要购买或卖出股票的投资者以及进行套期保值交易的投资者提供准确的市场信息。

本文的目的主要在研究我国的模拟股指期货与现货价格的关系,通过了解它们之间的相关性发现股指期货的特点,进一步发挥股指期货的效用,使我国的股指期货市场能够快速有效的发展,保持我国经济持续稳定的增长。

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粮食期货价格论文 篇5

摘 要 以大豆、玉米、小麦和早籼稻4种常见的农产品为例，通过相关性分析、基差分析、单位根检验、Johansen协整检验、误差修正模型和Granger因果检验等方法研究我国农产品期货价格与现货价格的动态关联性。研究结果表明，4种农产品的期货价格与现货价格具有高度相关性，期货价格对现货价格起到了降低波动和稳定价格的调整作用；大豆和玉米具有长期均衡的关系，而小麦和早籼稻没有，但是短期均不存在着协整关系。期货与现货价格相互作用、影响，大豆、玉米和早籼稻的合约表现均为期货价引导现货价，只有小麦的期货价与现货价之间不存在因果引导关系。

关键词：农产品；期货价格；现货价格；动态关联

中图分类号：F224；F323.7；F724.5 文献标志码：B 文章编号：1673-890X（2016）01--03

近年来，农产品价格在全球范围内波动严重，主要表现为波动幅度大、波动时间长、涉及面广，从而引起了世界各国纷纷的关注。期货市场具有价格发现和抵御风险的功能，因此农产品期货市场的存在对农产品价格的波动起着不可或缺的作用[1]。1990年，郑州粮食批发市场的建立，这是我国第一个期货市场。随着我国经济的不断发展和对外开放的不断深化，期货市场逐渐趋于稳定和完善。

将期货市场的功能进行有效的发挥可以规避市场风险，并且提高生产者和经营者的核心竞争力，本文选取我国主要的4种农产品，分别是大豆、玉米、小麦和早籼稻，利用期货价格与现货价格分析了我国农产品期货市场与现货市场之间的关联性，在实证分析中，主要探讨了两个方面的内容：一是探究农产品期货市场的套期保值功能，检验4种农产品的期货价格与现货价格是否存在着长期均衡、短期动态关系；二是探究农产品期货市场的价格发现功能，检验4种农产品的期货价格与现货价格是否存在着因果关系。最后提出了完善我国现货市场与期货市场运行机制的对策和建议[2]。

1 样本数据选取与实证分析方法

1.1 样本数据选取

本文选取了大连商品交易所（DCE）2009年8月27日-2014年10月31日，大豆和玉米的期货、现货指数日数据；郑州商品交易所（CZCE）2009年8月26日-2014年10月31日，小麦的期货、现货指数日数据；郑州商品交易所（CZCE）2009年4月20日-2014年10月31日，早籼稻的期货、现货指数日数据（以上数据均来源于中华粮网数据中心）。

1.2 实证分析方法

为了全面地探究4种农产品期货价格与现货价格之间的变动关系，本文首先对各序列进行描述分析、相关性分析和基差分析，探究期货与现货之间的相关程度，接着进行ADF检验以进一步确认序列的平稳性；然后，利用var模型的Johansen协整检验和误差修正模型检验了农产品期货价格与现货价格之间的长期均衡关系和短期动态关系，以判断农产品期货市场的套期保值功能；最后，利用Granger因果分析检验了4种农产品期货价与现货价之间的因果引导关系，以判断农产品期货市场的价格发现功能[3-6]。

2 实证结果分析

2.1 变量的基本描述与平稳性检验

分别对4组样本数据序列的描述性统计量进行汇总之后发现，4种农产品中大豆的期货和现货的平均价格均最大，玉米的的期货和现货的平均价格均最小，由此可以看出我国农产品中大豆的价格较高，玉米的价格相对较低。而4种农产品的平均期货价格均高于平均现货价格，说明了国内的农产品金融市场较为所被看好。从标准差可以看出，期货价格中大豆的波动性最大，小麦的波动性最小，现货价格中大豆的波动性最大，玉米的波动性最小。由偏度系数可以看出，大豆和小麦的现货价格出现正偏态，其他的期货、现货价格都是负偏态，且偏斜程度最大的是大豆期货价格，即我国大豆期货市场价格的偏斜程度最大。由峰度值可以看出三市场的峰度值均小于3，都属于平顶分布，分布特点略平坦。

2.2 农产品期货市场与现货市场价格的相关性分析

利用相关系数计算公式进一步测算表明，玉米期货价格与现货价格的相关系数最高，为0.838 5，4种农产品的相关系数的显著性检验值（t检验概率值）均为0.000 0，表明4种农产品的期货价格与现货价格在1%水平（双侧）上显著相关。可见，4种农产品的期货价格与现货价格相关性很高，期货能较好地发现真实有效的价格[7]。

2.3 我国粮食的期货基差分析

根据我国粮食的期货基差分析结果表明，大豆、玉米、小麦、早籼稻的基差的标准差都小于其现货价格的标准差，说明我国大豆、玉米、小麦、早籼稻的期货基差风险小于现货价格波动的风险。换句话说，在我国粮食期货价格的导向和调整下，相对应的现货价格逐渐收敛于期货价格，期货价格对现货价格起到了降低波动和稳定价格的调整作用。此外，根据市场基差标准差可以看出，市场基差风险的从高到低依次为大豆、早灿稻、小麦、玉米。

2.4 价格序列的平稳性检验

协整分析是建立在平稳序列的基础之上的，若序列不平稳，则会出现伪回归的现象。为了减缓价格时间序列的波动性，首先对4种农产品的期货价格和现货价格取对数，得到处理后的2个序列，即LNF和LNS，并對其进行ADF检验。又因为进行协整检验需要随机变量具有相同的单位根阶数，故而继续对LNF和LNS进行差分处理，进一步得到序列ΔLNF和ΔLNS，对这些序列进行ADF单位根检验。

由检测结果可知，在进行差分处理后，各农产品的日收盘价序列在0.05和0.01的显著性水平下，均不存在单位根，因此认为序列是平稳的，故可验证序列已满足进行协整分析的条件。

2.5 基于VAR模型的Johansen协整检验

2.5.1 VAR模型估计和平稳性检验

Johansen协整检验是借助VAR模型来完成的。因此，首先需要建立一个合适的VAR模型，再根据所建立的VAR模型，确定合理的滞后阶数。对一阶单整序列LNFUTURES和LNSPOT进行VAR模型的拟合，由拟合结果表明SC指标均指向1为最优滞后阶数，因此，确定最优的滞后阶数为1。

在得到确定的VAR模型之后，进一步作出AR特征多项式的单位根表格和单位圆图形来对VAR模型进行平稳性检验。经过检验后发现，该模型的根都有2个，模均小于1，并且都是实数[8]；同时，每个模型的两个根均在单位圆之内，对应的特征多项式的根的倒数也都在在单位圆之内。由此可以判断，VAR模型是稳定的。

在得到稳定的VAR模型的基础上，将进一步进行Johansen协整分析。

2.5.2 Johansen协整检验

进行Johansen协整检验的目的，在于检验各农产品期货价格和现货价格之间有没有存在长期的均衡关系。基于前面所建立的VAR模型，对序列LNF和LNS的VAR模型进行Johansen协整检验。

对大豆的检验结果进行分析。原假设“r=0”表示“存在零个协整关系”，对应的迹统计量为18.93709，在0.05显著性水平下，拒绝原假设，因此至少存在一个协整关系；原假设“r=1”表示“至多存在1个协整关系”，对应的迹统计量为3.841466，在0.05显著性水平下，接受原假设，因此认为存在1个协整关系。最大特征值检验结果与迹统计量结果是一致的。因此可以得到，大豆的期货价格序列与现货价格序列之间在0.05的显著性水平下存在1个协整关系。

同理可得玉米在0.05的显著性水平下也存在1个协整关系，小麦和早籼稻则不存在协整关系。

2.6 误差修正模型

由于只有大豆与玉米期货与现货价格指数存在一个协整关系，而小麦与早籼稻则不存在协整关系。因此，本模型只针对大豆和玉米期货建立误差修正（VEC）模型。对结果进行分析，发现我国大豆、玉米期货现货价格的误差修正项系数分别为-0.005 8、0.006 464、-0.010 67和-0.005 82，在5%的显著水平下具有显著性意义，说明我国大豆、玉米的期货、现货市场发生变化时，在短期可以恢复长期均衡的作用。然而其误差修正项系数都偏小，说明我国大豆、玉米的期货、现货市场价缺乏传递效率，其不存在短期的协整关系。

2.7 Granger因果检验

对大豆、小麦、玉米和早籼稻的期货、现货价格指数数据进行格兰杰因果检验，发现在5%显著水平下，大豆、玉米和早籼稻的合约表现均为期货价引导现货价，只有小麦的期货价与现货价之间不存在因果引导关系。

3 结语

本文针对农产品期货、现货市场价格关联关系，对我国市场的大豆、小麦、玉米、早籼稻农产品期货市场价格与现货市场价格的进行实证分析，所得结论如下。

从现货与期货价格相关性，我国大豆、小麦、玉米以及早籼稻期现货价格的相关系数分别为0.791、0.683、0.839、0.741。其中，玉米的期现货价格相关程度最高；而小麦期现货价格的相关程度最低，但各农产品的期货现货价格都表现有较强的相关性。

从期货市场的有效性上来看，首先，我国大豆、玉米的期现货价格之间均存在一个协整关系，然而小麦和早灿稻不存在协整关系。当价格偏离均衡状态时，大豆、小麦期货价格均能在短期内恢复到均衡状态。

从引导关系上分析，除了小麦农产品不存在因果关系外，大豆、玉米以及水灿稻都仅体现出期货价格引导现货价格的单向引导关系。

从基差风险分析，大豆、玉米、小麦、早籼稻的基差的标准差都小于其现货价格的标准差，说明我国市场大豆、玉米、小麦以及水灿稻的现货价格逐渐收敛于期货价格，期货价格对现货价格起到了降低波动和稳定价格的调整作用。

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[6]华仁海.现货价格和期货价格之间的动态关系：基于上海期货交易所的经验研究[J].世界经济，2005（8）.

[7]贾月梅.影响期货价格波动的基本因素[J].价格月刊，1993（1）.

[8]荆林波.现货市场发育与期货市场发展的相关性——中国农产品期货发展有关问题的探讨[J].中国农村经济，1999（6）.

粮食期货价格论文 篇6

随着我国工业化、城市化进程的不断推进, 中国已经超越美国成为铜的最大消费国。但值得注意的是我国铜砂石和铜锭的进口量不断增加。使得我国生产与加工铜产品以及与铜息息相关的企业都对铜的国际价格相当敏感。期货市场的套期保值是企业回避价格波动风险的有效途径, 同时期货价格在国际和国内贸易中发挥了基准价格的作用。目前全球铜期货交易市场主要有历史最为悠久的伦敦金属交易所 (LME) 和近些年市场交易量猛增的上海期货交易所 (SHEF) 以及纽约商品交易所 (COMEX) 。

虽然我国已经是世界上最大铜生产与消费国之一, 但却并没有掌握铜的国际定价机制。我国目前铜现货市场价格定价机制采用国际市场影响力较大的伦敦金属交易所铜期货价格。上海期货交易所铜期货对国际铜期货市场价格的影响能力, 关乎我国能否推出自主的铜产品定价模式, 同样也关乎国家经济的安全与发展。

二、文献回顾

目前, 国内外对期货价格与现货价格之间波动和关联的研究已经相当丰富, 其中较为成熟的方是, 运用协整检验方法来判断市场价格的长期均衡关系和基于协整条件下的Granger因果检验, 其中还包括构造VAR (向量自回归模型) 及VECM (向量误差修正模型) 进行方差分解和估计脉冲响应函数。其次, 对期货市场之间的收益率进行波动溢出效应研究, 以求精确分析信息传递关系, 例如ARCH模型和多元GARCH模型。

三、期货市场间价格联动的理论基础

期货市场间的价格联动是否显著一般取决于期货市场的有效性和期货市场的价格发现功能。

1. 期货市场有效性与期货价格发现功能

Fama (1970) 定义有效的市场是指市场上的价格可以充分反映所有可以获得的信息, 不能利用资产的历史价格来预测之后价格的波动, 从而获得超额收益。

期货市场有效性则指合约的当前期货价格是最后交易日现货价格的无偏估计。用公式可表示为:

期货市场的价格发现是指, 期货市场可能具有引领现货市场价格走势的作用。根据Fama的有效市场假说如果一个期货市场是有效的, 那么这个市场的期货价格应该是现货价格的无偏估计, 即期货价格具有价格发现功能。

无套利条件下的期货的一般定价公式为

2. 期货市场间价格联动的有效性及其检验方法

期货市场间价格联动的长期有效是指两个市场价格序列之间存在着某种协整关系和相互引导关系。若存在长期均衡关系, 一个市场的价格领先于另一个市场价格先发生变化, 则这个市场的价格对另一个市场的价格具有单向的引导作用。

期货市场间价格联动的短期有效是指市场之间的信息传递方式和信息传递关系, 反映在价格上即期货价格之间的短期波动关系。一个期货市场的期货价格对信息的反应更迅速, 则信息会从这个市场传达到其他的市场, 并对其他市场上的期货价格产生影响。

四、实证过程

1. 数据来源与处理

为了实证部分对连续数据的需要, 本文选取市场上成交最活跃的主力合约的每日收盘价。伦敦金属交易所自引入LME select (电子交易) 后, 电子盘交易量迅速提高。但LME正式会员参加场内交易, 仍决定着每日的官方报价。所以选用LME场内三月铜的收盘价。数据跨度为2009年1月5日至2015年3月6日三家期货交易所铜期货的每日收盘价。筛除三个国家法定节假日不同所导致的交易日不匹配的数据后, 剩余1432个用于实证分析的样本。本文数据来源于文华财经。

2. ADF检验与多元序列的Johansen协整检验

对三家期货交易所合约价格的自然对数序列进行有常数和趋势项的单位根 (ADF) 检验, 并且在此基础上进行一阶差分的单位根检验。结果表明三家期货交易市场合约价格的自然对数序列都是一阶单整的, 可以进行下一步的协整检验。

如果多个不平稳的序列, 经过类似线性组合的形式, 存在长期均衡的关系, 则认为存在协整关系。根据eviews7.2结果得出, 三家期货交易所铜期货合约价格在长期处于均衡状态。所以可以继续建立误差修正模型。

3. 建立向量误差修正模型

三个期货交易所的铜期货合约价格序列是具有协整关系的非平稳时间序列, 可以建立VECM。建立模型如下:

公式1

公式2

公式3

在误差修正模型中△LNcomex、△LNlme、△LNsh代表着自然对数序列的一阶差分。

反映各一阶差分变量, 在短期的波动中对被解释变量的影响, 称为短期调整系数。Zt-1为VEC模型中的误差修正项, 反映了各变量在短期中偏离了长期均衡状态关系的程度。

4. Granger因果检验

本文在前面所建立的VEC模型的基础上, 进行Granger因果检验。结果可知, COMEX所和LME对SHFE呈现引导作用。对于纽约和伦敦两个市场的铜期货合约价格来说, 呈现出互相影响的关系。这说明SHFE国际定价能力在不断上升。而LME仍是全球铜期货合约的定价中心, 引导着全球铜期货价格走势。

5. 脉冲响应函数分析

为了进一步考察上海期货交易所铜期货的国际价格影响能力, 在VEC模型的基础上计算出脉冲响应函数加以刻画, 结果如下图。

可见, 来自伦敦金属交易所的新息对其余期货市场的影响最大, 并且产生的反应迅速。上海期货交易所次之, 两者的相互影响能力已经较为接近。纽约商品交易所的影响, 处于三者中最小, 其余两个市场都会对伦敦市场产生较大影响。

上海期货交易所铜期货交易规模已经与伦敦金属期货交易所相近, 但是种种因素导致上海期货交易所的价格影响能力却低于伦敦交易所。

五、政策建议

1. 深化当前铜期货品种, 加快铜期权与有色金属指数交易的上市

国际上大多数期货交易所的商品期货都有期权交易和金属指数交易。自2013年11月19日, 上海期货交易所启动了铜期货期权仿真交易, 受到广大投资者支持, 交易量较为活跃。所以, 当前应抓紧测试交易策略和评估期权价格, 保证铜期货期权交易尽早上市。

2. 优化连续交易机制, 适当扩大涨跌幅度限制

伦敦金属期货交易所的铜期货交易, 保持在24小时连续交易并且不设立涨跌停制度, 价格较为稳定连续。上海期货交易所自2013年12月20日引入“夜盘”以来, 市场运行平稳, 市场规模有所扩大, 但仍需进一步优化连续交易时间, 研究提前开市时间, 适当放松涨跌幅度限制, 从而完善与国家铜期货市场的联动机制。

3. 改善期货交易所投资者结构, 吸引国际投资者进入, 推进境外期货投资

上海期货交易所投资者大部分为以投机为主要目的的个人投资者, 不利于我国期货市场长期发展, 应当注重培养中小机构投资者和相关产业期货客户。其次, 以股票市场QFII试点方法为例, 吸引更多优秀的国际投资者进入, 推动我国投资者进行境外交易。

4. 学习国际先进监管系统, 探索“数字监管”, 推动大数据分析平台建设

保证期货市场的平稳运行, 维护投资者的合法权益, 一直是上海期货交易所的重要职责。在加强科学监管, 打击违法投资行为的同时, 还应紧跟移动互联网技术的快速发展, 探索和创新“数字监管”的模式。在收集大量实时动态数据的基础上, 建立“大数据”分析平台。

参考文献

[1]韩德宗.SHFE与LME铜期货价格发现功能的比较研究[N].期货日报, 2005 (6) .

[2]古扎拉蒂.计量经济学基础[M].第五版.中国人民大学出版社, 2011, 770-771.

粮食期货价格论文 篇7

1热轧卷板期货价格与现货价格关联性分析

热轧卷板是以板坯为原料, 经加热后由粗轧和精轧机组轧制成的带钢。我国是全球最大的热轧卷板生产国、消费国和出口国。据钢之家网站统计,截止2013年年底,我国共有热轧卷板机组70套,产能2.29亿t。2013年我国热轧卷板产量1.83亿t,产能利用率约为80%;进口244万吨,出口663万t,表观消费量为1.79亿t。我国热轧卷板巨大的产量及表观消费量的背后 ,是迫切的规避其价格波动风险的避险需求。国际上,纽约商品交易所已于2008年10月推出了美国中西部国内热轧钢卷期货合约,推出后在经历了近一年的低迷后,成交量与持仓量迅速增长。国内, 上海期货交易所于2014年3月推出热轧卷板期货合约,截止2014年底 , 累计双边 成交量251.08万手 , 双边成交 金额801.36亿元。我国热轧卷板期货合约的推出 ,是对钢铁产品期货合约体系的重要补充,其贴近现货市场的合约设计,更加便于相关企业参与热轧卷板期货交易。

我国热轧卷板期货合约推出以来, 期货与现货价格走势如图1所示。从图1中可以看出,自热轧卷板期货上市以来,期现货价格都经历了一段“跳水式”下跌,期货价格的波动幅度及频率明显大于现货价格。热轧卷板期货推出后的2014年,期现货价格波动主要可以分为3个阶段:第一阶段为3月21日至8月21日 ,该阶段期货价格在3 300元附近波动 ,并在期货推出初期最高曾达到3 480元,现货价格较平稳;第二阶段为8月22日至9月24日 , 在该一个月 内 , 期现货价 格大幅下 跌 , 期货价格 由3 212元下跌至2 832元 ,跌幅13.5%,现货价格由3 290元跌至2 940元 ,跌幅10.6%;第三阶段为9月25日至12月31日 ,该阶段期现货价格波动性明显大于第一阶段, 且期货价格基本在低于现货价格的区间内大幅波动。此外,热轧卷板期货与现货价格变化具有较强的趋同性, 热轧卷板现货价格滞后期货价格3~5个交易日。

2热轧卷板期货价格与现货价格的实证分析

2.1 数据选取及变量说明

本文采用的数据样本区间为2014年3月21日至12月31日。热轧卷板期货价格选取上海期货交易所热轧卷板期货主力合约每日收盘价, 热轧卷板现货价格选取西本新干线网站发布的天津热轧卷板(Q235B / SS400 5.5*1500*C)每日现货价格。由于期货市场交易日与热轧卷板现货价格发布日之间存在不完全匹配的问题,本文在剔除不匹配数据后共得到194组有效数据。为降低时间序列的波动性, 分别对上海期货交易所热轧卷板期货价格和天津热轧卷板现货价格取对数处理, 分别标记为lnhcf和lnhcs。

2.2 平稳性检验及 VAR 模型的建立

对热轧卷板期货与现货价格时间序列进行ADF检验。检验结果显示,在95%的置信水平下,lnhcf和lnhcs均是非平稳的时间序列,但在一阶差分后都成为平稳序列,因此是一阶单整时间序列I(1),可以使用协整检验研究热轧卷板期货与现货价格间的长期均衡关系。

为确定各序列的最优滞后阶数,首先建立VAR模型,根据AIC准则确定最优滞后阶数为1阶。建立lnhcf和lnhcs的VAR(1)模型为 :

lnhcf=0.9 228 799*lnhcft-1+0.0 910 804*lnhcst-1-0.1 138 003

lnhcs=0.0 946 483*lnhcft-1+0.883 779*lnhcst-1+0.1 737 0262

2.3协整检验

进行Johansen协整检验,选择滞后阶数为VAR模型阶数减1,即0阶。协整检验结果表明 ,在95%的置信水平下 ,热轧卷板期货价格与现货价格之间存在长期的均衡关系。协整方程为:

lnhcf=1.2 935 318*lnhcs-2.374 387

说明热轧卷板现货价格变动1%,期货价格变动约1.29%。

2.4 Granger 因果关系检验

为进一步研究热轧卷板期货价格与现货价格 之间引导 关系,本文对VAR(1)模型进行Granger因果检验。Granger因果检验结果如表1所示。

结果显示,在95%的置信水平下,热轧卷板现货价格是期货价格的Granger原因;在99%的置信水平下,热轧卷板期货价格是现货价格的Granger原因。由此可见,热轧卷板期货价格与现货价格之间存在双向的引导关系, 而且期货价格对现货价格的引导作用更显著。

2.5脉冲响应分析

对变量lnhcf和lnhcs做脉冲响应函数分析,如图2所示。

从图2中可以看出, 热轧卷板期货价格受到自身一个冲击后立即上涨0.78%, 随后冲击作用呈下降趋势,8期后在0.52%处趋于平稳。热轧卷板现货价格受到期货价格的一个冲击后,现货价格首先降低0.01%,之后逐渐上涨,第8期后在0.30%处趋于平稳。热轧卷板期货价格受到现货价格的一个冲击后,逐渐上涨,并在第6期增长至0.17%后趋于平稳。热轧卷板现货价格受到自身一个冲击后立即上涨0.45%,之后影响逐渐减弱,第8期降低至0.22%并趋于平稳。由此可知,热轧卷板期现货价格之间的相互影响在初始时影响不大, 但随后影响逐渐增加, 并在第6~8期左右趋于平稳。

3研究结论与对策建议

本文通过对2014年3月21日至12月31日我国热轧卷板期货和现货价格序列进行了实证研究,研究结果表明:1热轧卷板期货价格与现货价格之间存在长期的协整关系; 2期货价格与现货价格具有双向的引导作用, 这主要是由于我国热轧卷板产量大,标准化程度高,现货市场发达,加上远期电子盘对热轧卷板期货推出的前期铺垫作用, 使热轧卷板期货合约上市后迅速成为贸易商对现货定价的参考依据, 成功实现了期货的价格发现功能;3热轧卷板期货或现货价格受到冲击后,呈缓慢上升的趋势,并在6~8期左右趋于平稳,说明期货价格与现货价格存在良好的传导机制。

由于钢铁产业已经基本实现了从原料(焦煤、焦炭、铁矿石)到产品(螺纹钢、线材、热轧卷板、铁合金)全面覆盖的期货品种体系,产业金融化进程已经成为不可逆转的趋势。为使期货市场更好地服务于实体产业,本文提出如下建议:

(1)继续完善钢铁产业期货品种体系。虽然钢铁产业期货品种体系已基本建立,但各期货品种交易活跃程度参差不齐。为促进期货对实体产业服务功能的实现, 应建立严谨的期货品种退市制度,同时不断开发新的期货品种,满足不同企业的避险需求。

(2)鼓励钢铁企业参与期货套期保值。近年来钢铁原料及成品价格的大幅波动严重影响了钢铁企业的生产经营, 但钢铁企业参与期货套期保值的热情仍然不高。因此,政府和行业协会应在鼓励钢铁企业使用衍生品规避价格波动风险的同时, 帮助其建立安全有效的套保和人才培养机制。

(3)加快淘汰落后产能和行业整合速度 ,提高钢铁产业市场化水平。在产能过剩和产能利用率不高的大背景下,加快推进产业整合以及生产技术的更新换代是钢铁行业重振旗鼓的必要条件。钢铁产业市场化水平的提升也将进一步促进钢铁企业开辟新的经营“战场”,从衍生工具使用和新材料研发两方面为钢铁产业发展保驾护航。

摘要：随着热轧卷板期货的推出,我国钢铁产业金融化进程愈发深入。本文使用向量自回归(VAR)模型、Johansen协整检验、Granger因果检验以及脉冲响应方法,对热轧卷板期货价格与现货价格的动态关系进行了研究。研究结果表明,我国热轧卷板期货价格与现货价格之间具有长期均衡关系,并具有双向的引导作用和价格传导机制。

“十二五”粮食期货将获持续发展 篇8

针对稳步发展粮食期货交易, 《规划纲要》要求, 逐步增加粮食期货交易品种, 引导粮食企业和农民专业合作组织利用期货市场规避风险。增强现货市场与期货市场的联动性, 加强对粮食期货交易的监督管理, 规范粮食期货交易行为。

《规划纲要》还提出, 要加强市场信息体系建设, 建立和发布系统、权威的粮油市场信息。

一位业内人士表示, 由于我国的现货粮食体系没有完善的信息采集、整理和发布机制, 没有建立粮食市场信息会商发布制度和定期发布制度, 无法给粮油企业提供准确的参考依据, 而期货市场交易所反映的信息综合性、概括性、前瞻性极强, 具有重要参考价值, 对我国粮食的生产、流通等环节能够起到引导与促进作用。

“新的经济形势下, 期现货市场的结合将更为紧密。”河南丰源粮油购销公司总经理王洪飞对期货日报记者说, 未来粮食商品的金融属性将体现得更为明显, 因此, 粮企非常需要利用期货市场的价格发现功能获得经营决策依据。他同时表示, 期货市场在帮助农业龙头企业规避市场风险以及“保驾”订单农业等方面优势突出。

记者了解到, 粮食大省河南省的粮食市场体系建设发展“十二五”规划中也明确提出, 加强粮食期货市场建设, 发挥粮食期货交易发现价格、规避风险等方面的作用。

影响期货价格的因素分析 篇9

关键词：期货价格,供求关系,利率汇率

商品期货具有保证金交易的特点,由于交割的存在,使得期货价格必然以现货商品的价值为基础,交割成为期现货市场联系的一个纽带,对于商品期货价格的构成,许多经济大师都在自己的著作中作过论述;随着期货市场理论的发展和完善,关于期货价格组成的认识也逐渐统一,一般认为,若期货市场为无恶意炒作和信息误导的正常市场,则商品期货价格由商品生产成本、期货商品流通费用、期货交易成本、预期利润四部分组成。

一、期货定价理论及公式

在有效市场假说条件下,根据“一价定律”,两份相同的资产在两个市场中的报价必然相同,否则市场参与者可以进行无风险套利,即在—个市场中低价买进,即时在另一个市场中高价卖出;最终,原来定价低的市场因对该资产需求的增加而使其价格上涨,而原来定价高的市场会因对该资产需求的减少而使其价格下跌,直至最后两个市场报价相等;因此,供求力量会产生一个公平而有竞争力的价格,以使套利者无从获得无风险利润。

定价模型是基于假设——期货合约是一个以后与现货资产对应的交易的临时替代物;期货合约不是真实的资产,而是买卖双方之间的协议,双方同意在以后的某个时间进行现货交易,所以,该协议开始的时候没有资金的易手;期货合约的卖方要在以后才能交付对应的现货得到现金,因此,必须得到补偿,以弥补因持有对应现货而放弃的马上到手的资金所带来的收益;相反,期货合约的买方要在以后才付出现金交收现货,必须支付使用资金头寸推迟现货支付的费用,因而,期货价格必然高于现货价格,以反映这些融资或持仓成本,则有

期货价格=现货价格+融资成本

如果对应资产是一个支付现金股息的股票组合,那么购买期货合约的一方因没有持有这个股票组合而没有收到股息,相反,合约卖方因持有对应股票组合收到了股息,因而减少了其持仓成本,因此,期货价格要向下调整相当于股息的幅度,结果,期货价格是净持仓成本即融资成本减去对应资产收益的函数,则有

期货价格=现货价格+融资成本—股息收益

一般的,当融资成本和股息收益用连续复利表示时,期货的定价公式为F = S∙ exp[(r - q)(T - t)]

式中,F为期货合约在时间t的价值;S为期货合约标的资产在时间t的价值;r为对时刻T期的一项投资,在时刻t以连续复利计算的无风险利率(%);q为股息收益率,以连续复利计(%);T为期货合约到期时间(年);t为现在的时间(年)。

一般将这个均衡期货价格称为理论期货价格;实践中,出于模型假设的条件不能完全满足,实际价格可能偏离理论价格,影响期货价格还有诸多因素。

二、影响期货价格的因素

投资者在进行期货投资时,—定要清楚影响期货价格走势最重要的因素。

1.供求关系的影响

商品期货交易的价格变化受市场供求关系的影响最大, 当供大于求时,期货价格下跌,反之,期货价格就上涨;虽然其他因素在期价上涨或下跌过程中对期价短期波动有—些影响,决定期货价格的根本因素是供求关系。

一些非供求因素对期货价格的变化亦有影响,使得投资市场变得更加复杂,也更加难以预料,但供求关系是决定商品期货价格最重要的因素,利率、汇率、政治及商品季节性变化等因素虽然会影响短期波动,但不会改变市场的大趋势;在期货市场中,由于国际投资基金在价格涨跌过程中经常利用各种各样的信息来制造炒作题材,因此,可能在局部会出现过度涨跌,但价格的总体趋势不会违背市场的基本面,经验表明, 顺势操作永远是期货交易的主基调,因为市场永远是对的。

2.经济周期的影响

期货市场的价格变动还受经济周期的影响,商品市场波动通常与经济波动周期紧密相关,期货价格也不例外;由于期货市场是与国际市场紧密相连的开放市场,因此,期货市场价格波动不仅受国内经济波动周期的影响,而且还受世界经济景气状况的影响;经济周期可由一些主要经济指标值的高低来判断,如GDP增长率、失业率、价格指数和汇率等;这些都是期货交易者应密切关注的。

3.利率汇率的影响

商品期货交易与金融市场有着紧密的联系,利率的高低、 汇率的变动都直接影响商品期货价格的变动;在世界经济发展过程中,各国的通货膨胀、汇率以及利率的上下波动,已成为经济生活中的普遍现象,对期货市场带来了日益明显的影响。

利率调节是政府紧缩或扩张经济的宏观调控手段,利率变化对金融衍生品交易的影响较大,而对商品期货的影响相对较小,期货市场是一种开放性市场,期货价格与国际市场商品价格紧密相连,国际市场商品价格必然涉及各国货币的交换比值即汇率,汇率是本国货币与外国货币交换的比率。当本币贬值时,即使外国商品价格不变,以本国货币表示的外国商品价格也将上升,反之,则会下降。因此,汇率的高低变化必然影响相应的期货价格的变化;

4.其他影响

期货市场价格还会受到其他因素的影响,例如政治因素, 政治因素主要是指国际国内政治局势、国际性政治事件的爆发及由此引起的国际关系格局的变化,国际性经贸组织的建立及有关商品协议的达成,政府对经济干预所采取的各种政策和措施等,这些因素将会引起期货市场价格的波动;在分析政治因素对期货价格的影响时,应注意不同的商品所受影响程度是不同的,如国际局势紧张时,对战略性物资价格的影响就比对其他商品的影响大,例如,1980年1月4日美国为警告前苏联入侵阿富汗,决定向前苏联禁运粮食l700万吨,造成芝加哥交易所闭市两天,到9日开市后又出现多次跌停板。

综上所述,尽管影响期货价格的因素很多,但深入分析认真研究,期货价格还是有规律可循。

参考文献

[1]何伟,徐仲昆.《证券期货投资理论与实务》.上海财经大学出版社,2007:211-226.

[2]Hull J C.Options,futures,&other derivatives,5thed.Prentice Hall Inc,2003:33-35.

黄金期货价格发现功能的实证研究 篇10

【关键词】商品期货 价格发现

1970年学者Fama最先提出了有效的观念，他阐述的有效市场是一个对所有信息都全面考虑的市场，而针对期货这一市场则更多关注它的价格，价格是否表明未来商品的价格变化趋势。查阅文献可以了解到学者Bird通过研究金属期货发现期货价格，发现某些金属期货与现货价格相关而另一些则不相关。Johansen提出以向量自回归模型来研究期货市场的价格发现。通过学习前人的研究过程和结论，我设计了下面的分析过程。

一、样本及变量选择

笔者选择comex黄金期货市场和纽约黄金现货作为主体对象，从2007年3月22号开始到2014年12月8日的近两千组黄金现货和期货的价格（数据来源于wind数据库）。在作实证检验前对这些数据取了自然对数，为了使得数据更具有可比性并且避免自相关的存在。

二、研究过程

第一，单位根检验。首先要对期货和现货价格序列的平稳性进行测试，只用平稳才能进行下一步的研究，如果出现不平稳的情况则回归结果会相对失真。

这里运用到了单位根检验-ADF对数据是否平稳进行验证。LnFP是对期货（黄金）价格取对数，LnPP是对现货（黄金）价格取对数。并且对LnFP、LnPP均进行ADP检验，检验形式包含趋势及漂移项。结果见表一：

我们知道在prob值小于0.05时，证明该序列LnFP有平稳性；然而表一中prob数据显著大于0.05，表明lnFP序列没有平稳性。同理，我对LnPP也做了ADP测验，同样的结果发现prob值大于0.05，证明时间序列含有单位根，lnPP序列同样没有平稳性。因此，下一步我们需要对两个变量做一阶差分检验。

这里我们可以发现此时prob值显著小于0.05，所以我们认为期货（黄金）价格序列有平稳性。同理对现货（黄金）价格对数序列一阶差分检验的结果如下：

此次平稳性检验的prob值也是显著小于0.05的，可以发现黄金现货价格序列也是平稳的。

综合上面对于黄金期货价格和现货价格的测试，可以认为一阶差分序列没有单位根，序列是平稳的。

因此对于黄金的现货和期货而言，均满足平稳要求，可以进行协整检验。

第二，因果检验。接下来还需要完成的步骤是对黄金期货价格和黄金现货价格的一阶差分（DLNFP/DLNPP）进行因果检验，从而确定两个变量之间的因果及先后关系。

从上面的结果中清楚的发现——在显著性水平5%的条件下，黄金的现货价格是期货价格的原因。反过来讲，DLNFP不是DLNPP的Granger原因，黄金期货价格不是黄金现货价格的Granger原因。

我认为对于黄金来说，仅存在从现货价格到期货价格的单向引导关系，期货市场不具有引导现货价值变动的关系。

第三，协整检验。最后对两个变量进行协整检验，建立的模型如下：

式中，Yt是期货价格的一阶差分（即DLNFP）时间序列；Xt是现货价格的一阶差分。所以残差序列为：

对残差进行平稳性测试，若ADF测试表明残差项是平稳的，则说明期货价格与现货价格存在协整关系，否则不存在协整关系。残差序列的结果如下：

这里的协整显著性水平小于0.05，代表黄金期货和现货的一阶差分之间有一定的协整关系。

二、总结

黄金的期货价格和现货价格的时间序列是非平稳的，它们的一阶差分是平稳的且存在一定的协整关系，说明黄金期货价格和现货价格变化率是长期稳定的过程。

而通过Granger因果关系检验看短期黄金期货和现货市场的价格发现表明，黄金仅存在现货价格对期货价格的单向引导关系，现货市场的影响作用稍强，期货市场的影响作用偏弱，无法证明出用黄金期货市场的价格发现定理。

粮食期货价格论文 篇11

对大宗商品定价机理、定价模型的探索是大宗商品相关研究、应用的基础与核心。

一方面，众多研究结果显示我国的金属、农产品期货价格明显受制于国际期货市场，国际期货市场对国内期货市场有显著的溢出效应，其信息传递会在第二日到达国内市场[1]。并且，国际期货价格对国内期货价格的引导作用更强、影响更大[2,3]。张燕和童行伟[2]的研究表明，郑州白糖期货价格受到纽约白糖期货的影响作用；戴毓等[3]研究发现：国际燃料油期货市场的价格变动对国内燃料油期货价格变动具有单向的滞后引导作用。

另一方面，相关研究表明[1]：国内外多种商品期货市场均存在明显的跳跃特征（铜、铝、大豆、豆粕、小麦），但国内讨论跳跃特征下期货定价的研究较少，分析国际期货市场价格对国内价格影响的定价模型更为罕见。危慧惠等运用随机贴现因子建立了不完全市场下现货价格具有跳跃特征的期货定价模型[4]。姚慧和范龙振[5]将跳跃现象引入均值反转模型和几何布朗运动模型，推导出了单因素的跳跃扩散模型。闫伟等[6]建立了考虑汇率波动的具有跳跃特征的三因素（现货价格、便利收益、随机汇率）商品期货定价模型。

现有研究充分表明我国的商品期货价格变化受到国际商品期货市场的影响，且存在明显的跳跃特征[1,4,5]。因此，本文要研究的问题是：在国际商品期货价格影响下，存在跳跃特征的国内商品期货的定价方法。

商品期货定价的经典方法，一种是Brennan和Schwartz[7]创立的现货价格与期货价格动态对冲的无套利定价方法。另一种是Schwartz和Smith[8]的风险中性定价方法，将现货价格的波动分解为两个不可观测因素：长期均衡价格与对长期均衡价格的短期偏离，假定它们分别服从几何布朗运动和均值为零的均值回复过程，推导出期货价格的解析解。特别地，Lucia和Schwartz[9]通过引入预期因素把双因素模型[7]与电力期货价格的季节性变化特征结合起来，为本研究提供了启示。

至于跳跃特征下的定价，Duffie和Kan[10]在研究利率定价时提出了带有跳跃的仿射期限结构模型，Duffie等[11]推导出有跳跃的仿射期限结构模型下计算衍生品价格的通用转换公式。Villaplana[12]运用Duffie等的转换公式，将Schwartz与Smith[8]、Lucia和Schwartz[9]的双因素模型扩展到有跳跃的情形。

前述模型都是针对单一商品建立定价模型。为了揭示多个商品间由于共同影响因素的存在而导致的相关，Cortazar等[13]建立了同时为多商品定价的模型，并成功应用于高相关性的多种商品（WTI原油和Brent原油）。Cortazar和Eterovic[14]修正了Cortazar等[13]的定价模型，为低相关商品（铜与银期货）建立了多商品定价模型。

既往相关商品期货定价模型的不足在于：未能体现我国商品期货市场作为新兴市场的本质特征：定价受到国际商品期货市场的影响。本文的主要特色是借鉴Lucia和Schwartz[9]的思想引入预期因素，借鉴Duffie[11]等的转换公式和Villaplana模型[12]，把国际商品期货价格引入风险中性定价模型，建立了国际期货价格影响下我国商品期货的定价模型，并进行实证分析。作者尚未发现国内外有类似研究成果。

2 国内商品期货的典型特征与动态建模

图1为我国与LME铜期货价格指数（分别表示为SHFECU,LMECU）在相对坐标系下的价格走势图(1)，纵坐标为日期（2010年1月4日至2013年1月18日）。从长期来看，国内外铜期货价格具有紧密的联系、大致相同的走势。

国内商品期货的典型特征：一方面，从长期来看，国际商品期货价格对我国商品期货价格有显著的影响；我国的商品期货价格并不是完全跟随国际期货的价格变化，它受国内供需基本面、国家政策调控及突发事件等的影响，与国际期货价格的变动可能有短期偏离（见图1）；另一方面，我国商品市场还可能具有跳跃特征，是引起短期价格波动的重要组成部分，将它纳入价格的短期偏离部分。

综合上述分析，本文的核心研究假设是：影响我国商品价格波动的因素分为两大类：可观测因素与不可观测因素，可观测因素是国际商品期货价格（记为yt），不可观测因素为短期偏离（记为χt），跳跃特征包含在短期偏离中。

记St为t时刻国内商品的现货价格，假定它分解为两个部分：国际商品期货价格影响ωyt与短期偏离χt，即

假定短期偏离价格χt遵循带跳跃的均值回复过程，国际商品期货价格yt遵循算术布朗运动，在风险中性条件下，建立国内商品现货价格的二因素动态模型（1):

其中，ω是度量国际商品期货价格影响大小的系数，λ表示跳跃强度，J表示跳跃幅度，J～N（μJ，σJ2），κ为均值回复系数，σχ、σy分别是χt、yt的扩散系数，φχ、φy分别是与χt、yt相关的风险的市场价格。

模型（1）的经济含义是：国内商品现货价格波动的根源是国际商品期货价格（yt）与短期偏离（χt），并且，国际商品期货价格（yt）呈具有线性趋势的随机波动（算术布朗运动），国内商品的现货价格围绕国际商品期货价格呈具有均值反转、跳跃特征的随机波动。

模型（1）是反映上述核心研究假设（特定预期）的二因素动态模型。为了与前人研究比较，一般地，还可以建立包容上述核心研究假设的关于国内商品现货价格的广义模型：三因素动态模型（2）。

模型（2）的经济含义是：由三个因素决定国内商品价格的波动：国际商品期货价格的影响、不可观测的长期因素的影响（ξt）与短期偏离（χt）；并且，国际商品期货价格与不可观测的长期因素均呈具有线性趋势的随机波动，国内商品的现货价格围绕国际商品期货价格与不可观测的长期因素呈具有均值反转、跳跃特征的随机波动。

与模型（1）相比，模型（2）的弊端在于引入不可观测的长期因素，不仅需要估计更多的参数，更需对国际商品期货价格与不可观测长期因素的相互关系作出合理说明和假定（需要对不可观测长期因素的本质进行经济分析）。故本文仅对模型（1）展开定价与实证分析，对模型（2）的定价与实证分析将在后续研究中进行。

3 国内商品期货的典型特征与期货定价方法

假定模型（1）对应的预期是理性的，假定上述预期是完全信息（市场上所有的参与者都知道），在风险中性条件下，期货价格是未来现货价格的无偏估计：

因此，到期日为T的期货合约在t时刻的价格是：

假定利率为已知常数（不考虑利率变化的影响），利率以r表示，则

借鉴Villaplana[12]的方法，推导出国际期货价格影响下国内商品期货风险中性定价公式（6）。

式（6）揭示出国内期货的理论价格（F(t,T,St））与国际期货价格（yt）具有线性关系，这一结果源于核心假定（参见式（1）及其相关说明）。显然，式（1）仅仅考虑了国际期货价格对国内价格的即期的、线性的影响。

类似地，改变式（1）中的现货价格分解，可以相应推导国内期货的理论价格，实证分析国际期货价格对国内价格滞后K期的、非线性的影响。

从风险防范的角度出发，在本文的实证分析中，假定国内商品的现货价格受上期国际商品期货价格的影响，即St=ωyt-1+χt，式（6）有相应改变。

显然，尽管国际商品期货价格对我国商品价格有显著的影响，但是这种影响的量化关系是时变的、具有不确定性。不同的投资者对此可能有不同的预期，因而建立不同的定价模型。

由于上述影响关系的不确定性、由于不完全信息的存在，异质性预期在所难免。一般地，对于这种不完全市场（例如模型（2）），上述基于特定预期的风险中性定价公式可能不是未来现货价格的无偏估计[4]，建议采用风险补偿定价方法，见式（7），其中，P(t,T）表示风险补偿。

4 对风险中性期货定价模型的实证分析

实证分析选取三个有代表性的品种：上海期货交易所铜期货（Cu）、郑州商品交易所棉花期货（CF）和大连商品交易所豆粕期货（m）。我国棉花期货的发展非常迅速，品种活跃度非常高，上榜美国期货业协会统计的全球最受欢迎农产品期货之一，大连商品交易所的豆粕期货交易量位居2012年商品期货交易量首位，上海铜期货在全球金属期货交易量中排名第三(1)。每个品种分别选取3个合约，各合约在时间上具有连续性（2010年1月至2013年1月）。铜期货合约选取Cu1101、Cu1201、Cu1301，豆粕期货合约选取m1101、m1201、m1301，棉花期货合约选取CF1101、CF1201、CF1301。选取交易日收盘价，国内数据来源为各交易所网站，国外期货数据取自文华财经交易软件。

根据广义Ito公式，得到期货定价公式的动态模型如下：

由于采用日数据进行实证分析，假定每天发生跳跃的次数至多为1，则期货定价公式离散化的最终形式如下：

参数估计选用WinBUGS软件和R软件编程实现。估计时，各参数的先验分布参考国内外相关文献中的设定方法[5,12]，使用一条链运行15000次后，所有的参数都是收敛的。截掉前面的10000个随机样本，使用后面5000个随机抽取的样本。

模型（1）对铜期货各合约的参数估计结果见表1，表2是运用Villaplana[12]模型进行参数估计的结果。其中，λ表示跳跃强度；μJ表示跳跃幅度的均值，即向上跳跃的幅度（为正值）和向下跳跃幅度（为负值）的平均值；σJ的大小体现跳跃幅度的波动范围。

两个定价模型的参数估计结果既有相同之处，又有本质区别。

相同之处在于用两种模型估计出的与跳跃特征相关的参数λ、μJ、σJ的结果都很显著，充分说明我国铜期货价格有明显的跳跃现象。另外，相关系数ρ的估计结果均接近于零，是作者有意选择正交的偏离因子所致。κ的值都非常小，因为使用的是日数据，故均值回复的特征难以体现。

两个模型本质区别是本模型中有国际期货价格的影响，其影响系数ω的估计值非常显著。由σy和ω的估计值可知LME铜价对于我国期铜价格变化的影响非常显著。以Cu101合约为例，LME铜价影响系数ω的值为1.7088，表示LME铜价每上涨1美元/吨，隔天我国铜期货价格会上涨1.7088元/吨。另外，LME铜价的扩散系数σy与Villaplana模型中长期均衡价格的扩散系数σξ相比有较大差异。σξ的估计值比较小，且三个合约之间无显著差异。

按照Villaplana[12]模型，我国铜期货价格波动的根源是不可观测因子造成的（长期均衡价格及其偏离），依据本模型，我国铜期货价格的波动、跳跃的一个重要根源是LME铜价（滞后1期），LME铜价是可观测的，本模型及其实证结果有利于铜相关企业的风险防范和对冲。

依据模型的期货价格变化公式（9）并结合参数估计结果，LME铜价和跳跃特征同时影响我国铜期货价格的变化。对于Villaplana模型，跳跃成分、长期均衡价格、短期偏离影响我国铜期货的价格变化（对豆粕期货、棉花期货的实证结果与上述结论基本一致，篇幅所限，从略）。

5 结语

国内期货市场定价受制于国际期货市场价格的影响是新兴市场有别于国际商品期货市场的突出特征，本文为我国商品期货定价研究提供了一个新思路。

本文借鉴Lucia和Schwartz[9]的思想和Villaplana模型[12]，建立了国际期货价格影响下国内商品期货定价的一个模型。

该模型的主要特点：一是能够反映国际商品期货价格对我国商品期货定价的影响；二是能反映我国商品期货市场的跳跃特征。

相较于Villaplana模型[12]，本模型的主要优势是：(1)国际商品期货价格的引入符合我国商品期货市场价格变化的特点。(2)实证结果表明，LME期货价格的影响系数ω和扩散系数σy的估计结果非常显著。