玉米_豆粕与饲料市场的价格联系
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农业技术经济
2009 年第 1 期
玉米、 豆粕与饲料市场的价格联系
郭新宇 ( 中国农业大学农业部饲料工业中心 李德发 ( 中国农业大学动物科技学院 北京 司 伟 ( 中国农业大学经济管理学院 北京
北京 100094) 100094) 100094)
内容提要
本文运用协整检验方法和误差修正模型分析了配合饲料两种主要原料玉米
郭新宇等 : 玉米、 豆粕与饲 料市场的价格联系
(一 )数据平稳性检验
表 1 项目 I( 0) 检验 I( 1) 检验 DP ( 豆粕 ) - 2 359 - 3 564 YM ( 玉米 ) - 2 149 - 5 468 ADF 检验结果 FZ( 猪饲料 ) - 1 713 - 3 789 R J( 肉鸡饲料 ) - 2 206 - 3 538 D J( 蛋鸡饲料 ) - 1 985 - 13 477
m m k k=1 i j
pt =
i
0 +
p t- k +
k=1
j
k
p t- k + E t- 1 +
i
i
t j ^ 0 i
( 3) + pt ^
其中, E 是对两个具有协整关系变量的水平量 p 和 p 进行回归得到的残差 , 即 E t = ut、 vt ~ I N( 0 ,
2
pt, 也
j
就是所谓的误差修正项。 ut 和 vt 是稳定的白噪声 (W hite No ise) 序列, 导致短期的对均衡的偏离 , 且 )。
注 : 一阶差分前后 , 99% 可信度时的临界值分别是 - 13 48 和 - 3 48
由上述结果可以看出 , 所有时间序列均为非平稳序列, 经一阶差分后均变为平稳序列 , 即所有序 列都是 1 阶单整。 (二 )协整检验结果 本文利用 E view s5 0 软件 , 采用 Johansen 检验方法对 FZ( 育肥猪饲料 )、 DP (豆粕 )、 YM ( 玉米 ) , RJ(肉鸡饲料 ) 、 DP、 YM 和 DJ( 蛋鸡饲料 ) 、 DP、 YM 三组序列进行协整分析, 识别出饲料产品价格与原 料价格之间可能存在的长期协整关系。由于考虑的是两种原料对一种产品的弹性, 为了方便起见, 标 准化协整方程选择以产品价格对数标准化系数为 1 的形式。模型的滞后期根据 A IC 准则 , 均选取为 2 。因篇幅有限, 这里只报告 3组检验结果的标准化协整方程的价格弹性 (见表 2)。 Johansen 检验结果表 明, 育 肥猪配合 料、 肉鸡配合料、 蛋鸡配合料的价格分别同 豆粕和玉米 两种原料 的价格存 在协整关 系。从标准化协整方程系数看出 , 育肥猪 配合料价格对豆粕价格弹性为 0 26 , 即豆 粕价格变化 1 单位, 育肥猪配合料的价格 变化 0 26 个单位。肉鸡配合料和蛋鸡配合料的价格对豆粕价格的弹性分别为 0 31 和 0 29 。 3 种配 合饲料价格对玉米价格的弹性分别为 0 46 、 0 41 和 0 36 。饲料价格对豆粕价格的弹性明显小于对 玉米价格的弹性 , 这是由于在饲料产品中 , 玉米比重最大, 豆粕次之。另一个原因是由于豆粕的可替 代性强于玉米。由于大量中小企业和作坊式加工厂的存在, 在豆粕价格高位波动的情况下 , 多数企业 选择降低产品中豆粕含量和寻找替代品的办法化解成本以保证竞争优势。育肥猪配合料、 蛋鸡配合 料、 肉鸡配合料 3 种饲料的价格对豆粕价格的弹性依次上升, 这和 3 种饲料中豆粕比例递增的现实情 况相符。 (三 )误差修正模型结果 本文采用向量误差修正模型 ( VECM )分析配合饲料产品同两种主要原料之间的短期调整关系。 模型滞后期与协整检验滞后期相同。因分析的需要 , 本文只报告 3 组模型结果的第一个, 即以饲料产 品差分项为被解释变量的三个方程。
和豆粕价格的波动对育肥猪饲料 、 肉鸡配合饲料和蛋鸡配合饲料价格的影响及其传导机制 。 研究表明, 玉米和豆粕价格对 3 种饲料价格的影响存在差异; 玉米和豆粕价格同 3 种饲料价 格存在协整关系 ; 原料价格波动是 3 种饲料价格波动的原因; 从短期看 , 原料市场价格波动 对饲料产品价格的引导作用有限 。 关键词 玉米 豆粕 饲料 价格联系
饲料行业是整个畜牧产业链条的一个重要环 节。疫 病和突发事件 会冲击畜产品 市场进而影 响饲料市场。饲料及其原料 ( 玉米与豆粕等 ) 的价格波动也直接影响畜 牧业生产成本并引发畜产 品市场的不稳定 , 这给饲料加工业带来巨大的经营风险和生存压力。我国饲料产量的 80 % 以上为 配合饲料, 且配合饲料由预混料、 浓缩料等添加其他原料制成 , 因此饲料原料价格对预混料和浓缩 料的影响最终将通过配 合料 价 格作 用 于下 游 产业。饲 料 加工 企 业的 总成 本 中 , 原 料成 本 约占 70 % ~ 80% 。配合饲料产品中 , 玉米与豆粕的比例约为 65% 和 20 % , 这两种原料构成了饲料产品 原料成本的主要部分。近年来, 玉米和豆粕价格的频繁波动和饲料市场的不稳定使饲料企业举步 维艰。很多大中型饲料生产企业正向兼业化发展以寻求出路 , 有的企业甚至把饲料原料贸易作为 主要的收入来源。 波动剧烈的原料市场对饲料市场有多大程度的影响? 面对处于下游的养殖业, 饲料行业转嫁风 险的能力如何? 原料价格的变化是否会通过饲料加工业向下传递进而影响消费者利益? 这些问题的 答案对于饲料行业乃至整个畜牧产业的发展都具有重要意义。而要弄清这些问题, 需要认真研究饲 料原料价格与饲料产品价格的传递关系。本文运用协整检验方法和误差修正模型, 通过分析配合饲 料的两种主要原料 玉米和豆粕的价格波动对配合饲料价格的影响, 识别畜牧业链条中原料市场 价格波动对畜产品生产成本可能带来的冲击。
2
= 1 的虚拟假设被接受 , 那么 pt 存在单位根, pt 为非稳定的时间序列。要用 pt 代替
式的 pt, 继续对其一阶差分进行检验。如果仍无法拒绝虚假设 , 还必须用
源自文库
重复进行以上过程, 直到得出一个稳定的差分 , 以判定时间序列稳定的阶数 ( 司伟 , 2007) 。 如果时间序列之间于同阶稳 定, 可以运用 Johansen ( 1988) 提出的关于系数矩阵的协整似然比 ( LR )检验方法来检验这两个时间序列变量是否具有长期协整关系。基本原理是采用极大似然法估 计包含有关变量一阶差 分滞后项和水平量一阶滞 后项的向量自 回归 ( VAR: Vector Autoreg ression) 39
n k k= 1
+ p t- 1 + T +
p t- k +
t
( 1)
t
其中, pt 是要检验的变量 , T 为时间趋势变量 , 分的滞后阶数; 、 、 和 的。如果
k
是随即误差项, k 是使
t
不存在自相关的 pt 一阶差 pt 代替 ( 1) pt 进行检验。
为待估计参数。虚拟假设
= 1 是通过 t统计量来判定是拒绝还是接受
三、 经验研究结果
稳定的价格序列是进行序列之间协整关系检验的必要条件。因此, 首先需要对所研究市场的价 格序列数据用 ADF 法进行单位根检验。检验的虚拟假设是存在单位根。表 1 报告了玉米、 豆粕、 育 肥猪配合料、 肉鸡配合料和蛋鸡配合料价格的 ADF 检验结果, 结果表明这几个市场水平价格序列不 能拒绝虚拟假设 , 但对各个变量进行一阶差分后可以拒绝虚假设。因此可以得出结论 : 这些价格序列 的一阶差分稳定 , 即均为 I( 1)序列。接下来, 就可以运用 Johansen 方法进行协整关系检验。 40
t
是 n
1 白噪声扰动向量。实际应用中 , 通过解出估计系
数矩阵中对应不同秩数的特征根 , 利用该特征值最大统计值统计量 ( m ax ) 和迹 ( trace) 统计量与临界 值比较来判断是否存在长期协整关系。给定 两个变量不存在协整关系的 虚假设 , 如果统计量的值 超过临界值则拒绝虚假设 , 二者存在协整关系。 2 误差修正模型。 如果同阶稳定的时间序列向量组合是协整的, 那么这两个向量之间的因果关系是怎样的? 如果 其中一个变量发生变动, 短期是如何调整以达到长期均衡的? 这个问题可以通过误差修正模型 ( E r ror CorrectionM odel) 来分析。误差修正模型包括了短期和长期效果。两个同阶变量 pt、 pt。均衡修正 模型一般表达式为:
郭新宇等 : 玉米、 豆粕与饲 料市场的价格联系
能由玉米净出口国转变为净进口国。 豆粕为生产豆油的副产品 , 蛋白质含量 40 % ~ 50 % , 是最主要的饲料蛋白原料。由于我国生产 豆粕的大豆主要依靠进口 , 受国际市场影响, 豆粕价格的波动比玉米大 ( 见图 1) 。畜牧业生产的波动 也是导致豆粕价格波动的重要原因。油脂企业的生产决策不仅受饲料业需求的影响, 更受食用植物 油市场需求的冲击。近年来, 我国油脂压榨企业市场集中度不断提高, 饲料企业在原料市场的谈判地 位趋弱。豆粕保质期短, 企业依靠仓贮调节的能力有限。
农业技术经济
2009 年第 1 期
模型:
k- 1
pt =
+
i= 1
i
p t- i +
p t- k +
t
( 2)
k i
其中, pt 是向量 , 包含 n 个变量, 每一个变量都是 I( 1) ;
k
和
是一个 n
n 的参数矩阵,
i
= ( i= 1
A i ) - Ig,
= ( i= 1A i ) - Ig 。 是常数项,
j i
估计这一模型, 如果 显著则意味着可以把上述长期关系解释为 pt 对 pt 具有格兰杰意义上的因 果关系。误差修正项的系数 ( - 1 0)衡量达到一个新的均衡的调整速度。如果 的估计值趋 近于 - 1 , 意味着均衡校正机制反映速度很快, 短期的扰动能够很快使变量重新回到均衡, 变量之间存 在短期协整关系 , 两个市场的联系较紧密。当 的估计值趋近于 0 时, 意味着一旦受到某个偶然因素 的冲击 , 重新回到协整的速度很慢。协整程度越高 , 在受到某个偶然因素的冲击后两个变量重新回到 协整状态的速度越快 ( 司伟 , 2007) 。 (二 )数据来源 在分析时间序列的价格波动变化关系时, 应选取尽可能短的时间间隔, 以便更准确地反映各变量 在特定时间内相互作用的情况, 以周度或旬度数据最理想。但由于数据来源限制 , 本文选取了月度 数据。 本文数据来源于农业部畜牧兽医总站 1994 年 6 月至 2006 年 12 月对全国各地 500 余个县 ( 市 ) 饲料原料和配合饲料集市价格的统计。该数据涵盖了全国 28 个省份的数据 ( 青、 藏、 渝、 港、 澳、 台除 外 ) 。为消除异方差和避免数据剧烈 波动对模型产生的影响 , 对所有价格数据进行 取自然对数的 处理。
图 1 我国玉米及豆粕价格波动
二、 研究方法与数据来源
玉米、 豆粕价格与饲料价格的关系是怎样的? 它们之间是否存在着某种稳定的关系? 它们之间 传导的方向和程度如何? 相对于一方的变动 , 另一方的调整速度如何 ? 这些问题可以通过 Johansen 模型与误差修正模型进行研究。 Johansen 模型可以识别市场之间是否存在长期协整关系; 而误差修 正模型用来对市场之间受到冲击后动态的调整过程及市场之间的作用机制进行分析。 (一 )研究方法 1 协整分析。 为了确定两个时序变量之间是否具有协整关系 , 首先要对待检验的时间序列变量进行单位根检 验 , 以检验 时 间序 列变 量 的稳 定 性。单 位 根检 验 一般 是 用 Augm ented D ickey F uller( 1981 ) 方法 ( ADF ), 对 ( 1) 式进行 Pt = = 1的虚假设检验:
一、 玉米与豆粕市场及其价格变动
饲用玉米约占我国玉米总需求量的 70 % 。玉米淀粉的消化率达 90 % , 是最优质的能量饲料原 料 , 在饲料的各种原料中比例最高。在产量最大的配合饲料中, 玉米的比例约为 65 % , 在原料总成本 中的比例约占 50 % 。同时 , 燃料乙醇等工业用玉米的需求增长对我国玉米和粮食市场会带来一定的 冲击, 从而导致整个畜牧产业链的价格波动。目前我国的玉米生产能力可以基本满足国内需求 , 但随 着我国经济发展和畜产品需求的快速增长 , 未来玉米的饲用消费和工业消费仍将持续增长 , 我国很可 38
2009 年第 1 期
玉米、 豆粕与饲料市场的价格联系
郭新宇 ( 中国农业大学农业部饲料工业中心 李德发 ( 中国农业大学动物科技学院 北京 司 伟 ( 中国农业大学经济管理学院 北京
北京 100094) 100094) 100094)
内容提要
本文运用协整检验方法和误差修正模型分析了配合饲料两种主要原料玉米
郭新宇等 : 玉米、 豆粕与饲 料市场的价格联系
(一 )数据平稳性检验
表 1 项目 I( 0) 检验 I( 1) 检验 DP ( 豆粕 ) - 2 359 - 3 564 YM ( 玉米 ) - 2 149 - 5 468 ADF 检验结果 FZ( 猪饲料 ) - 1 713 - 3 789 R J( 肉鸡饲料 ) - 2 206 - 3 538 D J( 蛋鸡饲料 ) - 1 985 - 13 477
m m k k=1 i j
pt =
i
0 +
p t- k +
k=1
j
k
p t- k + E t- 1 +
i
i
t j ^ 0 i
( 3) + pt ^
其中, E 是对两个具有协整关系变量的水平量 p 和 p 进行回归得到的残差 , 即 E t = ut、 vt ~ I N( 0 ,
2
pt, 也
j
就是所谓的误差修正项。 ut 和 vt 是稳定的白噪声 (W hite No ise) 序列, 导致短期的对均衡的偏离 , 且 )。
注 : 一阶差分前后 , 99% 可信度时的临界值分别是 - 13 48 和 - 3 48
由上述结果可以看出 , 所有时间序列均为非平稳序列, 经一阶差分后均变为平稳序列 , 即所有序 列都是 1 阶单整。 (二 )协整检验结果 本文利用 E view s5 0 软件 , 采用 Johansen 检验方法对 FZ( 育肥猪饲料 )、 DP (豆粕 )、 YM ( 玉米 ) , RJ(肉鸡饲料 ) 、 DP、 YM 和 DJ( 蛋鸡饲料 ) 、 DP、 YM 三组序列进行协整分析, 识别出饲料产品价格与原 料价格之间可能存在的长期协整关系。由于考虑的是两种原料对一种产品的弹性, 为了方便起见, 标 准化协整方程选择以产品价格对数标准化系数为 1 的形式。模型的滞后期根据 A IC 准则 , 均选取为 2 。因篇幅有限, 这里只报告 3组检验结果的标准化协整方程的价格弹性 (见表 2)。 Johansen 检验结果表 明, 育 肥猪配合 料、 肉鸡配合料、 蛋鸡配合料的价格分别同 豆粕和玉米 两种原料 的价格存 在协整关 系。从标准化协整方程系数看出 , 育肥猪 配合料价格对豆粕价格弹性为 0 26 , 即豆 粕价格变化 1 单位, 育肥猪配合料的价格 变化 0 26 个单位。肉鸡配合料和蛋鸡配合料的价格对豆粕价格的弹性分别为 0 31 和 0 29 。 3 种配 合饲料价格对玉米价格的弹性分别为 0 46 、 0 41 和 0 36 。饲料价格对豆粕价格的弹性明显小于对 玉米价格的弹性 , 这是由于在饲料产品中 , 玉米比重最大, 豆粕次之。另一个原因是由于豆粕的可替 代性强于玉米。由于大量中小企业和作坊式加工厂的存在, 在豆粕价格高位波动的情况下 , 多数企业 选择降低产品中豆粕含量和寻找替代品的办法化解成本以保证竞争优势。育肥猪配合料、 蛋鸡配合 料、 肉鸡配合料 3 种饲料的价格对豆粕价格的弹性依次上升, 这和 3 种饲料中豆粕比例递增的现实情 况相符。 (三 )误差修正模型结果 本文采用向量误差修正模型 ( VECM )分析配合饲料产品同两种主要原料之间的短期调整关系。 模型滞后期与协整检验滞后期相同。因分析的需要 , 本文只报告 3 组模型结果的第一个, 即以饲料产 品差分项为被解释变量的三个方程。
和豆粕价格的波动对育肥猪饲料 、 肉鸡配合饲料和蛋鸡配合饲料价格的影响及其传导机制 。 研究表明, 玉米和豆粕价格对 3 种饲料价格的影响存在差异; 玉米和豆粕价格同 3 种饲料价 格存在协整关系 ; 原料价格波动是 3 种饲料价格波动的原因; 从短期看 , 原料市场价格波动 对饲料产品价格的引导作用有限 。 关键词 玉米 豆粕 饲料 价格联系
饲料行业是整个畜牧产业链条的一个重要环 节。疫 病和突发事件 会冲击畜产品 市场进而影 响饲料市场。饲料及其原料 ( 玉米与豆粕等 ) 的价格波动也直接影响畜 牧业生产成本并引发畜产 品市场的不稳定 , 这给饲料加工业带来巨大的经营风险和生存压力。我国饲料产量的 80 % 以上为 配合饲料, 且配合饲料由预混料、 浓缩料等添加其他原料制成 , 因此饲料原料价格对预混料和浓缩 料的影响最终将通过配 合料 价 格作 用 于下 游 产业。饲 料 加工 企 业的 总成 本 中 , 原 料成 本 约占 70 % ~ 80% 。配合饲料产品中 , 玉米与豆粕的比例约为 65% 和 20 % , 这两种原料构成了饲料产品 原料成本的主要部分。近年来, 玉米和豆粕价格的频繁波动和饲料市场的不稳定使饲料企业举步 维艰。很多大中型饲料生产企业正向兼业化发展以寻求出路 , 有的企业甚至把饲料原料贸易作为 主要的收入来源。 波动剧烈的原料市场对饲料市场有多大程度的影响? 面对处于下游的养殖业, 饲料行业转嫁风 险的能力如何? 原料价格的变化是否会通过饲料加工业向下传递进而影响消费者利益? 这些问题的 答案对于饲料行业乃至整个畜牧产业的发展都具有重要意义。而要弄清这些问题, 需要认真研究饲 料原料价格与饲料产品价格的传递关系。本文运用协整检验方法和误差修正模型, 通过分析配合饲 料的两种主要原料 玉米和豆粕的价格波动对配合饲料价格的影响, 识别畜牧业链条中原料市场 价格波动对畜产品生产成本可能带来的冲击。
2
= 1 的虚拟假设被接受 , 那么 pt 存在单位根, pt 为非稳定的时间序列。要用 pt 代替
式的 pt, 继续对其一阶差分进行检验。如果仍无法拒绝虚假设 , 还必须用
源自文库
重复进行以上过程, 直到得出一个稳定的差分 , 以判定时间序列稳定的阶数 ( 司伟 , 2007) 。 如果时间序列之间于同阶稳 定, 可以运用 Johansen ( 1988) 提出的关于系数矩阵的协整似然比 ( LR )检验方法来检验这两个时间序列变量是否具有长期协整关系。基本原理是采用极大似然法估 计包含有关变量一阶差 分滞后项和水平量一阶滞 后项的向量自 回归 ( VAR: Vector Autoreg ression) 39
n k k= 1
+ p t- 1 + T +
p t- k +
t
( 1)
t
其中, pt 是要检验的变量 , T 为时间趋势变量 , 分的滞后阶数; 、 、 和 的。如果
k
是随即误差项, k 是使
t
不存在自相关的 pt 一阶差 pt 代替 ( 1) pt 进行检验。
为待估计参数。虚拟假设
= 1 是通过 t统计量来判定是拒绝还是接受
三、 经验研究结果
稳定的价格序列是进行序列之间协整关系检验的必要条件。因此, 首先需要对所研究市场的价 格序列数据用 ADF 法进行单位根检验。检验的虚拟假设是存在单位根。表 1 报告了玉米、 豆粕、 育 肥猪配合料、 肉鸡配合料和蛋鸡配合料价格的 ADF 检验结果, 结果表明这几个市场水平价格序列不 能拒绝虚拟假设 , 但对各个变量进行一阶差分后可以拒绝虚假设。因此可以得出结论 : 这些价格序列 的一阶差分稳定 , 即均为 I( 1)序列。接下来, 就可以运用 Johansen 方法进行协整关系检验。 40
t
是 n
1 白噪声扰动向量。实际应用中 , 通过解出估计系
数矩阵中对应不同秩数的特征根 , 利用该特征值最大统计值统计量 ( m ax ) 和迹 ( trace) 统计量与临界 值比较来判断是否存在长期协整关系。给定 两个变量不存在协整关系的 虚假设 , 如果统计量的值 超过临界值则拒绝虚假设 , 二者存在协整关系。 2 误差修正模型。 如果同阶稳定的时间序列向量组合是协整的, 那么这两个向量之间的因果关系是怎样的? 如果 其中一个变量发生变动, 短期是如何调整以达到长期均衡的? 这个问题可以通过误差修正模型 ( E r ror CorrectionM odel) 来分析。误差修正模型包括了短期和长期效果。两个同阶变量 pt、 pt。均衡修正 模型一般表达式为:
郭新宇等 : 玉米、 豆粕与饲 料市场的价格联系
能由玉米净出口国转变为净进口国。 豆粕为生产豆油的副产品 , 蛋白质含量 40 % ~ 50 % , 是最主要的饲料蛋白原料。由于我国生产 豆粕的大豆主要依靠进口 , 受国际市场影响, 豆粕价格的波动比玉米大 ( 见图 1) 。畜牧业生产的波动 也是导致豆粕价格波动的重要原因。油脂企业的生产决策不仅受饲料业需求的影响, 更受食用植物 油市场需求的冲击。近年来, 我国油脂压榨企业市场集中度不断提高, 饲料企业在原料市场的谈判地 位趋弱。豆粕保质期短, 企业依靠仓贮调节的能力有限。
农业技术经济
2009 年第 1 期
模型:
k- 1
pt =
+
i= 1
i
p t- i +
p t- k +
t
( 2)
k i
其中, pt 是向量 , 包含 n 个变量, 每一个变量都是 I( 1) ;
k
和
是一个 n
n 的参数矩阵,
i
= ( i= 1
A i ) - Ig,
= ( i= 1A i ) - Ig 。 是常数项,
j i
估计这一模型, 如果 显著则意味着可以把上述长期关系解释为 pt 对 pt 具有格兰杰意义上的因 果关系。误差修正项的系数 ( - 1 0)衡量达到一个新的均衡的调整速度。如果 的估计值趋 近于 - 1 , 意味着均衡校正机制反映速度很快, 短期的扰动能够很快使变量重新回到均衡, 变量之间存 在短期协整关系 , 两个市场的联系较紧密。当 的估计值趋近于 0 时, 意味着一旦受到某个偶然因素 的冲击 , 重新回到协整的速度很慢。协整程度越高 , 在受到某个偶然因素的冲击后两个变量重新回到 协整状态的速度越快 ( 司伟 , 2007) 。 (二 )数据来源 在分析时间序列的价格波动变化关系时, 应选取尽可能短的时间间隔, 以便更准确地反映各变量 在特定时间内相互作用的情况, 以周度或旬度数据最理想。但由于数据来源限制 , 本文选取了月度 数据。 本文数据来源于农业部畜牧兽医总站 1994 年 6 月至 2006 年 12 月对全国各地 500 余个县 ( 市 ) 饲料原料和配合饲料集市价格的统计。该数据涵盖了全国 28 个省份的数据 ( 青、 藏、 渝、 港、 澳、 台除 外 ) 。为消除异方差和避免数据剧烈 波动对模型产生的影响 , 对所有价格数据进行 取自然对数的 处理。
图 1 我国玉米及豆粕价格波动
二、 研究方法与数据来源
玉米、 豆粕价格与饲料价格的关系是怎样的? 它们之间是否存在着某种稳定的关系? 它们之间 传导的方向和程度如何? 相对于一方的变动 , 另一方的调整速度如何 ? 这些问题可以通过 Johansen 模型与误差修正模型进行研究。 Johansen 模型可以识别市场之间是否存在长期协整关系; 而误差修 正模型用来对市场之间受到冲击后动态的调整过程及市场之间的作用机制进行分析。 (一 )研究方法 1 协整分析。 为了确定两个时序变量之间是否具有协整关系 , 首先要对待检验的时间序列变量进行单位根检 验 , 以检验 时 间序 列变 量 的稳 定 性。单 位 根检 验 一般 是 用 Augm ented D ickey F uller( 1981 ) 方法 ( ADF ), 对 ( 1) 式进行 Pt = = 1的虚假设检验:
一、 玉米与豆粕市场及其价格变动
饲用玉米约占我国玉米总需求量的 70 % 。玉米淀粉的消化率达 90 % , 是最优质的能量饲料原 料 , 在饲料的各种原料中比例最高。在产量最大的配合饲料中, 玉米的比例约为 65 % , 在原料总成本 中的比例约占 50 % 。同时 , 燃料乙醇等工业用玉米的需求增长对我国玉米和粮食市场会带来一定的 冲击, 从而导致整个畜牧产业链的价格波动。目前我国的玉米生产能力可以基本满足国内需求 , 但随 着我国经济发展和畜产品需求的快速增长 , 未来玉米的饲用消费和工业消费仍将持续增长 , 我国很可 38