中国大豆期货市场与国际大豆期货市场价格关系研究_基于VAR模型的实证分析

农业技术经济2007年第1期

中国大豆期货市场与国际大豆期货市场

价格关系研究

)))基于VAR模型的实证分析

周应恒邹林刚

(南京农业大学经济管理学院南京210095)

内容提要本文采用向量自回归模型(VAR),通过协整检验、VEC M估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解,对中国大豆期货市场与国际大豆期货市场价格关系进行了实证分析。结果表明,全球三大期货市场间存在着市场整合关系,在国际大豆期货价格形成中,美国大豆期货市场在全球大豆期货定价中处于主导地位,中国和日本对全球大豆期货价格形成的影响有限。我国大豆进口价格受制于人,对于定价缺乏/话语权0。

关键词VAR VEC M大豆期货价格关系定价权

一、引言

从1996年开始,我国大豆进口数量激增,进口数量从58万吨攀升到2004年的2200万吨,增加了约37倍。在我国大豆进口持续高速增长过程中,大豆价格剧烈波动,仅2004年上半年,我国大豆加工企业仅在大豆高价进口、无力接货而/洗船0(违约退货)方面的损失可能高达50亿元以上,更不要说加工后的亏损了①。来自于国际市场的价格风险越来越大,世界各主要大豆贸易国对大豆定价权的争夺日益激烈。那么作为大豆的主要生产国之一和最大的进口国,我国在世界大豆市场定价中究竟扮演着怎样的角色?在国际市场上存在怎样的价格影响关系?显然在世界大豆市场定价中的地位不同会对国内大豆加工行业和消费者产生不同的影响。目前,世界大豆贸易是通过大豆期货市场来进行定价,作为一种高效率资源配置的价格形式,大豆期货价格已经成为全球大豆贸易定价过程中的权威价格。因此,要考察我国在全球大豆市场中的定价地位,只要考察我国在世界大豆期货市场中的定价地位、考察我国大豆期货市场与国际大豆期货市场之间的价格关系即可。因此,本文将借助于VAR模型来系统分析全球三大大豆期货市场中、美、日大豆期货价格之间的关系,进而得出我国在世界大豆贸易中的定价地位。

①傅兴宇.九成亏损半数面临倒闭大豆加工企业呼吁自救,h ttp://www.yc w b.co m,2004.8.25

农业技术经济2007年第1期

二、文献回顾

在过去的十多年中,国际学术界对期货市场的研究越来越多地聚焦于国际各主要国家不同市场之间的相互作用与影响,因此,关于期货市场间价格关系的研究国外已较为成熟。Boo th et a.l(1996)利用VAR模型分析了OSE、S I M EX和C M E三大交易所的日经指数期货的价格关联和信息传递关系,结果表明三市场之间存在着格兰杰因果关系,OSE在信息传导中发挥着主导作用。在此之前H a m ao et a.l(1990),B ae and K aroly i(1994)和L i n et a.l(1995)已经作过了类似的研究,基本上都得出日、美日经指数期货市场存在着相互影响关系的结论。同样,Tse et a.l(1996)利用VAR模型考察了I M M, S I M EX和LI FFE这3个交易所欧洲美元期货市场信息传递关系,结果表明各市场依次主导着市场信息的流动,不存在哪个市场明显占主导地位的情形。

在上述这些研究的基础上,G.Geoffrey Boo th和C eti n C i n er(1997)开始转入一般商品期货的研究,他们以1993)1995年TGE和CBOT两个交易所玉米期货价格序列为例,应用动态VAR模型考察了两市场之间的价格关系及价格波动的溢出效应,结果表明TGE玉米期货价格的变动依赖于CB OT 玉米期货价格的变动,在价格信息传递中,CBOT玉米期货价格居于主导地位。Y ium an et a.l(1997)利用误差修正模型(VEC M)考察了纽约燃油期货市场和伦敦石油期货市场之间的信息传递过程,结果表明前者在信息传递过程中占有主导地位。H o lder et a.l(2002)也应用了VAR模型分析了美国CBOT和日本TGE的大豆和玉米期货价格信息传导,结果表明仍然是美国CBOT在信息传递过程中占据着主导地位。

在国内,彭朝晖(2002)应用相关分析和因果分析方法对SFE与L M E两个交易所金属铜的期货价格关系进行了相关分析,结果表明两市场金属铜期货价格的变动基本保持一致,存在较强的相关关系。之后,司继文(2004)利用Copu la函数和Kenda lltau统计量的内在关系,估计并选择最优的Copu la 函数刻画了我国大豆期货市场和美国、日本大豆期货市场以及日元/美元汇率之间的相关性结构,结果表明3个期货市场之间存在着不同程度的尾部相关性。同样,对于大豆期货合约,赵进文(2004)应用相关分析和方差分析的方法探讨了中国期货市场与国际期货市场的接轨程度和关联度,结果表明中国期货市场与国际期货市场已经具备了高度的相关性。吴虹生(2004)也利用相关分析、协整检验以及因果关系检验的方法,分析了中美豆类农产品期货的关联关系,结果表明两个市场存在着相关性,格兰杰因果检验显示在滞后一期和二期情况下,DCE和CBOT的价格互相影响。

与国外研究相比,国内在期货价格关系的研究还不够深入,还仅仅限于相关分析和因果关系检验,缺乏更为系统的分析。因此,本文在前人研究基础上,在两方面做出努力:第一是应用VAR模型对期货价格关系进行系统分析;第二是不仅仅考察中美两国大豆期货市场之间的关系,而是站在全球的角度,考察所有大豆期货市场之间的价格关系,得出我国在其中的地位。

三、研究方法

向量自回归模型(VAR)是动态自回归模型的联立形式,最早是由西姆斯(S i m s)于1980年提出。VAR模型不是以经济理论为基础的,而是在模型的每一个方程中用当期内生变量对模型中全部内生变量的滞后值进行回归,从而估计全部内生变量之间的动态关系,估计过程中不带有任何事先约束条件。用数式表示为:

周应恒等:中国大豆期货市场与国际大豆期货市场价格关系研究

若Y t =(Y 1t ,Y 2t ,,,Y N t )T

是一个N @1阶时间序列向量,则k 阶VAR 模型可以表示为VAR(k):Y t =L +E k

i=10i Y t-1+U t =L +01Y t-1+02Y t-2+K +0k Y t-k +U t

(1)其中L 为N @1阶常数项列向量:L =(L 1,L 2,,,L N )

T

(2)01,02,K,0k 均为N @N 阶参数矩阵,U t 是N @1阶随机误差列向量:U t =(u 1t ,u 2t ,,,u N t )T

,U t ~II D(0,8)(3)

基于VAR 模型得出的最大滞后阶数,可以借助Johansen 协整检验对被解释变量是否存在协整关

系进行检验,在此基础上再进行更深入的分析。

如果模型(1)式中含有单位根,即Y t ~I(1),也就是说在模型(1)中的非平稳变量存在协整关系,则可以在VAR 模型的基础上建立向量误差修正模型(VEC M ),这种模型可以克服单纯差分VAR 缺点。

这样,模型(1)经过重新整理与变换参数后可以表示为:v Y t =#1$Y t-1+#2$Y t-2+K+#k-1$Y t-k+1+0Y t-k +U t (4)

其中:

#i =-I+01+02+K +0i ,i=1,2,K,k (5)定义:

0=#k =-I+01+02+K +0k

(6)

我们称式(4)为VEC M 模型的一般表达式。从模型式(1)到式(4)的变换称为协整变换。式(1)

0中的称为压缩矩阵(或影响矩阵),它是所有参数矩阵的和减去一个单位矩阵。

VEC M 本质是一个有约束的VAR 模型,在解释变量中含有了协整约束关系,当出现一个大范围的短期波动时,VEC M 会使内生变量收敛于它们的长期协整关系。短期部分调整可以修正长期均衡的偏离,因此协整项也被称为误差项。在估计VEC M 的基础上,可以进行格兰杰因果关系的检验,这也是VAR(VEC M )模型一个重要的应用。在VAR 和VEC M 的估计中,通过赤池信息准则(Akaike i n -f o r m ation criterion ,A I C )确定合适的滞后期。

VAR (VEC M )模型另一个重要的应用是可以利用脉冲响应函数和方差分解来研究模型的动态特征。所谓脉冲响应是指系统对其某一变量的一个冲击(Shock)或新生(I nnovation)变量所作出的反应,即在随机误差项加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响,脉冲响应函数就是用于衡量这种影响的变动轨迹,它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用。方差分解则是通过将一个变量冲击的均方误差分解成系统中各个变量的随机冲击所做的贡献,然后计算出每一个变量冲击的相对重要性,即变量冲击的贡献占总贡献的比重,定量地把握VAR 模型中变量间的影响关系。

四、样本数据选取和处理

(一)数据的选取

在本研究中,选取2001年1月至2005年6月全球三大大豆期货交易所中、美、日大豆期货日收盘价格作为样本进行考察。选择2001年作为样本数据的起始点主要是因为2001年是我国期货市场治理整顿后规范发展的开始,此后,我国期货市场逐渐走出低迷状态,开始全面复苏。为了克服期货