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    我國白糖期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能協(xié)整分析

    2014-09-24 22:56:52胡義芳
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2014年14期
    關(guān)鍵詞:誤差修正模型期貨市場

    胡義芳

    基金項目:《河南省外來投資問題研究》,(河南省政府決策研究課題,立項編號:2013B014)。

    摘要:回顧了關(guān)于期貨市場價格和現(xiàn)貨市場價格之間關(guān)聯(lián)性的相關(guān)文獻,并對白糖期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能協(xié)整分析理論基礎,包括平穩(wěn)性檢驗的理論基礎、協(xié)整檢驗的理論基礎、誤差修正模型(ECM)的理論基礎、Granger因果檢驗的理論基礎、方差分解的理論基礎進行了分析。

    關(guān)鍵詞:白糖期貨;誤差修正模型(ECM);價格發(fā)現(xiàn);期貨市場

    中圖分類號:F2文獻標識碼:A文章編號:16723198(2014)14000102

    從2008年起,我國開始了新一輪的通貨膨脹。各路農(nóng)產(chǎn)品紛紛漲價,從綠豆到大蒜,從生姜到大蔥,農(nóng)產(chǎn)品價格的上漲助推CPI一路走高,并起伏不定,在一定程度上影響了人民的正常消費生活。期貨市場價格作為現(xiàn)貨市場價格的“晴雨表”,對現(xiàn)貨市場的價格起著指導與發(fā)現(xiàn)的作用。因此研究期貨市場價格與現(xiàn)貨市場價格之間關(guān)系,分析期貨市場對現(xiàn)貨市場價格反映的靈敏程度,追蹤現(xiàn)貨價格走勢已成為期貨價格研究方面的一個重要問題。

    我國期貨市場起步于改革開放后,由于市場調(diào)節(jié)能力不斷增強,農(nóng)產(chǎn)品價格大幅波動,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到嚴重影響,1988年學者專家建議通過建立農(nóng)產(chǎn)品期貨市場為農(nóng)產(chǎn)品價格大幅波動提供風險管理工具,我國開始了探索期貨交易之路,1990年正式開始起步,經(jīng)過20年的發(fā)展,我國期貨市場從無到有,從小到大,到2009年底我國商品期貨成交量居全球第一。

    白糖是一個特殊的產(chǎn)品,其自身是工業(yè)產(chǎn)品,具有工業(yè)產(chǎn)品的性質(zhì),但其產(chǎn)品的原料甘蔗和甜菜是農(nóng)產(chǎn)品,因此白糖又具有農(nóng)產(chǎn)品的性質(zhì),因此白糖價格相對于其他農(nóng)產(chǎn)品價格波動周期更長,波動幅度更為劇烈,2008年白糖每噸價格不到3000元,但到了2010年末每噸價格高達7000元。價格的劇烈波動導致白糖企業(yè)具有強烈的套期保值需要,白糖期貨自2006年1月6號上市以來,成交量一路上揚,到了2012年末,成交量已位居全球首位,但白糖期貨市場是否有效,是否能履行其最重要的職能——價格發(fā)現(xiàn)功能,一直困擾著參與白糖期貨交易的各方投資者。

    1文獻回顧

    價格是市場的核心,市場通過供求關(guān)系形成和發(fā)現(xiàn)均衡價格,然而在只存在現(xiàn)貨的市場上,白糖生產(chǎn)企業(yè)只能按照現(xiàn)在的價格靜態(tài)的預測未來的價格,無法動態(tài)的預測未來一段時期供求關(guān)系可能發(fā)生的變化,這就導致白糖生產(chǎn)企業(yè)只能依據(jù)當前的價格安排未來的生產(chǎn),價格調(diào)節(jié)的滯后導致了白糖市場呈現(xiàn)周期性的循環(huán)波動,即經(jīng)濟學上描述的蛛網(wǎng)模型。由于價格信號的誤導,常常造成白糖產(chǎn)業(yè)資源配置的低效率,降低了生產(chǎn)企業(yè)的預期收入,嚴重挫傷了白糖企業(yè)生產(chǎn)的積極性。

    在白糖存在期貨市場的情況下,由于期貨合約時標準化合約,且集中在市場上公開進行,參與者眾多,交易結(jié)果基本反映市場中不同主體的參與者對白糖未來價格達成的共識,白糖生產(chǎn)企業(yè)可以通過期貨合約的均衡價格判斷包含未來供求關(guān)系信息的預期價格,有效的組織生產(chǎn),避免陷入蛛網(wǎng)困境,進而控制成本,提高利潤;與此同時,市場需求也會在期貨價格的引導下,不斷收斂于新的市場均衡點,因此,白糖期貨價格的前瞻性有助于避免白糖市場出現(xiàn)周期性循環(huán)波動,促進了白糖產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。

    此外,眾多學者都在自己的著作中對期貨價格的形成表達了自己的觀點,影響力比較大的是持有成本理論和倉儲理論,雖然各自的出發(fā)點不同,理論模型也不盡一致,但對現(xiàn)貨價格受期貨價格影響的觀點完全認同。持有成本理論最先由凱恩斯提出并由希克斯完善,該理論認為在動態(tài)的市場上,現(xiàn)貨價格等于期貨價格與持有成本之差,如果期貨與現(xiàn)貨的差距過大,套利者的存在最終會使現(xiàn)貨市場價格反映期貨市場價格的預期。倉儲理論是由沃金提出,該理論認為邊際持倉成本是期貨價格與現(xiàn)貨價格差異大小的關(guān)鍵因素,隨著到期交割日的臨近,邊際持倉成本逐漸遞減至零,現(xiàn)貨價格等于期貨價格。

    白糖期貨市場要想發(fā)揮價格發(fā)現(xiàn)功能,首先期貨市場需要吸引大量的不同投資主體的交易者參與公開競價,不同的投資主體掌握的信息不同,有不同的成本考慮,白糖期貨的成交價格才能動態(tài)、連續(xù)的反映整個市場對白糖價格的預期,其次期貨交易必須透明,期貨交易的參與者獲得信息的機會是均等的,形成的期貨價格才會真實的反映未來的供求關(guān)系;與此同時,還要求白糖現(xiàn)貨市場規(guī)模大,接近完全競爭,期貨價格出現(xiàn)大幅異常波動才會因大量的套利者和套期保值者的存在而迅速平復,避免期貨價格由于過度投機導致變動趨勢與現(xiàn)貨價格變動趨勢不存在擬合關(guān)系。

    有效市場假設最早由薩繆爾森(Samuelson)于1965年提出,他認為如果價格能完全反映市場參與者的預期,那么價格是隨機波動的。1970年法馬(Fama)在此基礎上完整的定義了有效市場,他認為有效市場是市場的價格應該充分反映所有相關(guān)的信息,因此任何人不可能用其他方式或其他渠道獲取超額收益。他根據(jù)價格反映信息的效率的不同,將有效市場分為三類:一是強勢有效市場:市場價格包含了所有信息,包括所有歷史價格信息以及公開的和未公開的信息(即內(nèi)幕信息);二是半強式有效市場:市場價格反映了所有歷史價格信息以及公開的可得信息;三是弱式有效市場:市場價格僅僅反映了歷史價格信息。在此之后,Dikey和Fuller以及Malkiel等眾多學者對有效市場理論做了大量理論研究工作,使有效市場理論逐漸成熟。

    對于期貨價格效率的實證分析,國外學者已經(jīng)做了深入的研究。1960年Larson用序列相關(guān)法研究美國玉米期貨,證明期貨價格波動不具有相關(guān)性。1983年David Bigman等最早對農(nóng)產(chǎn)品市場(主要是小麥、谷物和大豆)期貨價格和現(xiàn)貨價格進行簡單線性回歸,通過F檢驗認為無效,但由于期貨價格和現(xiàn)貨價格都是非平穩(wěn)時間序列,傳統(tǒng)的線性回歸容易出現(xiàn)偽回歸。因此,在1987年Engle和Granger首先提出EG兩步法的協(xié)整檢驗,為研究兩個非平穩(wěn)的時間序列是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系提供了全新的方法,但是該方法不能做出參數(shù)推論。Johansen和Juselius繼承EG理論,在此基礎上充分考慮期貨價格與現(xiàn)貨價格之間可能出現(xiàn)的相互影響,在向量自回歸(VAR)模型的基礎上運用最大似然估計法進行協(xié)整檢驗。1995年Zapata用Johansen檢驗分析美國玉米和大豆與CBOT的相互關(guān)系,證明市場間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。1996年Mohanty用協(xié)整檢驗分析美國小麥價格,證明其受加拿大小麥價格引導。2003年Jian Yang通過分析國際小麥價格,證明國際間的小麥價格不存在相互引導關(guān)系。國內(nèi)外對于白糖期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的研究尚不完善,還未形成完整的理論框架來探討此問題。

    2白糖期貨市場效率的協(xié)整分析

    2.1白糖期貨市場協(xié)整分析的理論基礎

    在對金融時間序列數(shù)據(jù)樣本進行建模前,需要先檢查樣本的平穩(wěn)性,否則會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,其中最常用的方法是ADF檢驗。ADF檢驗是由Dickey和Fuller提出的一種用于檢驗時間平穩(wěn)性的常用統(tǒng)計方法,其模型為:

    ΔXt=α+βΔXt-1+nt=1δiΔXt-1+εt

    其中ΔXt=Xt-Xt-1,ΔXt-i=Xt-i-Xt-i-1,n的選擇標準是使得殘差不存在自相關(guān)εt。ADF檢驗的零假設為H0:β=0(即時間序列是非平穩(wěn)性的),被選假設為H1:β<0,如果H0被拒絕,說明時間序列是平穩(wěn)的,則期貨價格變化是隨機游走的,因此投資者不能通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析來預測未來的期貨價格變化,期貨市場滿足弱式有效性。

    2.2協(xié)整檢驗的理論基礎

    宏觀經(jīng)濟和金融時間序列多數(shù)是非平穩(wěn)的,均值和方差一般隨時間的變化而改變,用兩個獨立的非平穩(wěn)的時間序列建立的回歸模型,會得到具有統(tǒng)計顯著性的回歸參數(shù),即虛假回歸。Engle和Granger在1987提出了檢驗協(xié)整關(guān)系的EG檢驗法,用來考察經(jīng)濟變量之間長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,為非平穩(wěn)時間序列建模提供了另一種途徑。若序列xt和yt都是d階單整的,EG檢驗分為兩步:(1)用普通最小二乘法估計yt=α+βxt+ut,得到y(tǒng)^t=α^+β^xt,則模型的殘差為u^t=yt-α^-β^xt;(2)對殘差模型進行單位根ADF檢驗,若u^t~I(0),則說明誤差項是平穩(wěn)的,即xt和yt存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

    2.3誤差修正模型(ECM)的理論基礎

    協(xié)整模型主要用來考察經(jīng)濟變量間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,誤差修正模型的基本思路是反映在長期均衡的情況下短期調(diào)整的情況。首先介紹自回歸分布滯后(ADL)模型:

    yt=β0+β1xt+β2yt-1+β3xt-1+εt

    移項后,整理得

    Δyt=β0+β1Δxt+(β2-1)y-β1+β31-β2xt-1+εt

    上述模型即為ECM,其中y-β1+β31-β2是誤差修正項,記為ecm,誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響。模型解釋了被解釋變量yt的短期波動Δyt是如何被決定的,一方面,它受到自變量短期波動Δxt的影響,另一方面取決于ecm;如果變量xt和yt存在長期存在長期均衡關(guān)系,則有:

    Δyt=β0+β1Δxt+λecmt-1+εt

    因此,當yt-1<β1+β31-β2xt-1時,λecmt-1為負,使得Δyt減少,反之亦然,體現(xiàn)了均衡誤差對yt的控制。

    另外,誤差修正項的系數(shù)可以衡量系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時期貨價格與現(xiàn)貨價格的調(diào)整速度和調(diào)整方向:如果系數(shù)為正且相對較小,則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較慢;如果系數(shù)為負且相對較小,則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較慢;如果系數(shù)為正且相對較大,則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較快;如果系數(shù)為負且相對較大,則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較塊。

    2.4Granger因果檢驗的理論基礎

    協(xié)整理論及誤差修正模型在統(tǒng)計上揭示了變量之間的一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,但是否構(gòu)成因果關(guān)系,還需要進一步檢驗,Granger提出了一個判斷因果的檢驗,解決了x是否引起y的問題。如果在的預測中有幫助,或者x與y的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時,就說明x是y的Granger原因。其檢驗模型為:

    yt=c+pi=1αiyt-i+qj=1βjxt-j+ε(1)

    檢驗零假設為H0:β1=β2=…=βq=0,檢驗統(tǒng)計量為:

    S=(RSS1-RSS2)/pRSS2/(T-p-q-1)~F(q,T-p-q-1)

    服從F分布,其中RSS1為H0成立條件下,用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和,RSS2為無約束條件下,用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和,p和q分別為y與x的滯后階數(shù),T為樣本數(shù)據(jù)個數(shù)。如果S大于F臨界值,則拒絕原假設;否則接受原假設,x不能Granger引起y。

    2.5方差分解的理論基礎

    誤差修正模型可以進一下表示為如下形式:

    pt=p0+Ψτt=1εtΓ+Ψ*(L)εt

    Hasbrouck在1995年提出增量Ψεt是由于新信息的出現(xiàn)而導致證券價格變動的長期作用部分,其方差為σ2f=ΨΨ*,表示殘差εt的協(xié)方差,公式核心是將σ2f分解成了兩個部分,一個部分是由期貨價格的波動引起的,另外一個部分是由現(xiàn)貨價格波動引起的。Hasbrouck將市場i所占的信息份額St定義為市場i在總方差中的比重。由于價格變動反映了市場對新信息的作用,如果一個市場所占的信息份額相對較大,則說明這個市場吸收了更多信息,也就是說在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮了更大的作用。

    參考文獻

    [1]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].北京:中國財政經(jīng)濟出版社,2006.

    [2](美)薩繆爾森.經(jīng)濟學[M].北京:中國人民大學出版社,1993.

    [3]Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work[J].Journal of Bussiness,1970.

    作者簡介:劉紅學(1977-),男,陜西華縣人,經(jīng)濟學碩士,陜西理工學院經(jīng)濟與法學學院講師,主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、投資和理論經(jīng)濟學教學研究工作。[4]Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices[J].Food Research Institute Studies,1960.

    [5]康敏.中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場功能與現(xiàn)貨市場關(guān)系研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2005.

    [6]Working,H,Theory of the Inverse Carrying Charge in Futures Markets[J].Joumal of Farm Economies,1948.

    [7]Samuelson,P. Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly[J].Industrial Management Review,1965.

    [8]Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work[J].Journal of Bussiness,1970.

    [9]Dickey,D.A.and Fuller,W.A,Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root[J].Econometrica,1981.

    [10]Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices[J].Food Research Institute Studies,1960.

    [11]David Bigman, Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets[J].The Journal of Agriculture Eeonomies,1983.

    [12]Johansen,S.and Juselious,K, Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money[M].Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1990.

    [13]JianYang,JinZha,NG,David J L,Price and Volatility Transmission in International Wheat Futures Markets[J].Annals of Economics and Finance,2003.

    [14]彭紅楓.衍生金融工具實驗教程[M].武漢:武漢大學出版社,2008.

    [15]童光榮,何耀.計量經(jīng)濟學實驗教程[M].武漢:武漢大學出版社,2008.

    2.2協(xié)整檢驗的理論基礎

    宏觀經(jīng)濟和金融時間序列多數(shù)是非平穩(wěn)的,均值和方差一般隨時間的變化而改變,用兩個獨立的非平穩(wěn)的時間序列建立的回歸模型,會得到具有統(tǒng)計顯著性的回歸參數(shù),即虛假回歸。Engle和Granger在1987提出了檢驗協(xié)整關(guān)系的EG檢驗法,用來考察經(jīng)濟變量之間長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,為非平穩(wěn)時間序列建模提供了另一種途徑。若序列xt和yt都是d階單整的,EG檢驗分為兩步:(1)用普通最小二乘法估計yt=α+βxt+ut,得到y(tǒng)^t=α^+β^xt,則模型的殘差為u^t=yt-α^-β^xt;(2)對殘差模型進行單位根ADF檢驗,若u^t~I(0),則說明誤差項是平穩(wěn)的,即xt和yt存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

    2.3誤差修正模型(ECM)的理論基礎

    協(xié)整模型主要用來考察經(jīng)濟變量間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,誤差修正模型的基本思路是反映在長期均衡的情況下短期調(diào)整的情況。首先介紹自回歸分布滯后(ADL)模型:

    yt=β0+β1xt+β2yt-1+β3xt-1+εt

    移項后,整理得

    Δyt=β0+β1Δxt+(β2-1)y-β1+β31-β2xt-1+εt

    上述模型即為ECM,其中y-β1+β31-β2是誤差修正項,記為ecm,誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響。模型解釋了被解釋變量yt的短期波動Δyt是如何被決定的,一方面,它受到自變量短期波動Δxt的影響,另一方面取決于ecm;如果變量xt和yt存在長期存在長期均衡關(guān)系,則有:

    Δyt=β0+β1Δxt+λecmt-1+εt

    因此,當yt-1<β1+β31-β2xt-1時,λecmt-1為負,使得Δyt減少,反之亦然,體現(xiàn)了均衡誤差對yt的控制。

    另外,誤差修正項的系數(shù)可以衡量系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時期貨價格與現(xiàn)貨價格的調(diào)整速度和調(diào)整方向:如果系數(shù)為正且相對較小,則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較慢;如果系數(shù)為負且相對較小,則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較慢;如果系數(shù)為正且相對較大,則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較快;如果系數(shù)為負且相對較大,則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較塊。

    2.4Granger因果檢驗的理論基礎

    協(xié)整理論及誤差修正模型在統(tǒng)計上揭示了變量之間的一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,但是否構(gòu)成因果關(guān)系,還需要進一步檢驗,Granger提出了一個判斷因果的檢驗,解決了x是否引起y的問題。如果在的預測中有幫助,或者x與y的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時,就說明x是y的Granger原因。其檢驗模型為:

    yt=c+pi=1αiyt-i+qj=1βjxt-j+ε(1)

    檢驗零假設為H0:β1=β2=…=βq=0,檢驗統(tǒng)計量為:

    S=(RSS1-RSS2)/pRSS2/(T-p-q-1)~F(q,T-p-q-1)

    服從F分布,其中RSS1為H0成立條件下,用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和,RSS2為無約束條件下,用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和,p和q分別為y與x的滯后階數(shù),T為樣本數(shù)據(jù)個數(shù)。如果S大于F臨界值,則拒絕原假設;否則接受原假設,x不能Granger引起y。

    2.5方差分解的理論基礎

    誤差修正模型可以進一下表示為如下形式:

    pt=p0+Ψτt=1εtΓ+Ψ*(L)εt

    Hasbrouck在1995年提出增量Ψεt是由于新信息的出現(xiàn)而導致證券價格變動的長期作用部分,其方差為σ2f=ΨΨ*,表示殘差εt的協(xié)方差,公式核心是將σ2f分解成了兩個部分,一個部分是由期貨價格的波動引起的,另外一個部分是由現(xiàn)貨價格波動引起的。Hasbrouck將市場i所占的信息份額St定義為市場i在總方差中的比重。由于價格變動反映了市場對新信息的作用,如果一個市場所占的信息份額相對較大,則說明這個市場吸收了更多信息,也就是說在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮了更大的作用。

    參考文獻

    [1]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].北京:中國財政經(jīng)濟出版社,2006.

    [2](美)薩繆爾森.經(jīng)濟學[M].北京:中國人民大學出版社,1993.

    [3]Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work[J].Journal of Bussiness,1970.

    作者簡介:劉紅學(1977-),男,陜西華縣人,經(jīng)濟學碩士,陜西理工學院經(jīng)濟與法學學院講師,主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、投資和理論經(jīng)濟學教學研究工作。[4]Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices[J].Food Research Institute Studies,1960.

    [5]康敏.中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場功能與現(xiàn)貨市場關(guān)系研究[D].北京:中國農(nóng)業(yè)大學,2005.

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    [15]童光榮,何耀.計量經(jīng)濟學實驗教程[M].武漢:武漢大學出版社,2008.

    2.2協(xié)整檢驗的理論基礎

    宏觀經(jīng)濟和金融時間序列多數(shù)是非平穩(wěn)的,均值和方差一般隨時間的變化而改變,用兩個獨立的非平穩(wěn)的時間序列建立的回歸模型,會得到具有統(tǒng)計顯著性的回歸參數(shù),即虛假回歸。Engle和Granger在1987提出了檢驗協(xié)整關(guān)系的EG檢驗法,用來考察經(jīng)濟變量之間長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,為非平穩(wěn)時間序列建模提供了另一種途徑。若序列xt和yt都是d階單整的,EG檢驗分為兩步:(1)用普通最小二乘法估計yt=α+βxt+ut,得到y(tǒng)^t=α^+β^xt,則模型的殘差為u^t=yt-α^-β^xt;(2)對殘差模型進行單位根ADF檢驗,若u^t~I(0),則說明誤差項是平穩(wěn)的,即xt和yt存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

    2.3誤差修正模型(ECM)的理論基礎

    協(xié)整模型主要用來考察經(jīng)濟變量間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,誤差修正模型的基本思路是反映在長期均衡的情況下短期調(diào)整的情況。首先介紹自回歸分布滯后(ADL)模型:

    yt=β0+β1xt+β2yt-1+β3xt-1+εt

    移項后,整理得

    Δyt=β0+β1Δxt+(β2-1)y-β1+β31-β2xt-1+εt

    上述模型即為ECM,其中y-β1+β31-β2是誤差修正項,記為ecm,誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響。模型解釋了被解釋變量yt的短期波動Δyt是如何被決定的,一方面,它受到自變量短期波動Δxt的影響,另一方面取決于ecm;如果變量xt和yt存在長期存在長期均衡關(guān)系,則有:

    Δyt=β0+β1Δxt+λecmt-1+εt

    因此,當yt-1<β1+β31-β2xt-1時,λecmt-1為負,使得Δyt減少,反之亦然,體現(xiàn)了均衡誤差對yt的控制。

    另外,誤差修正項的系數(shù)可以衡量系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時期貨價格與現(xiàn)貨價格的調(diào)整速度和調(diào)整方向:如果系數(shù)為正且相對較小,則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較慢;如果系數(shù)為負且相對較小,則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較慢;如果系數(shù)為正且相對較大,則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較快;如果系數(shù)為負且相對較大,則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較塊。

    2.4Granger因果檢驗的理論基礎

    協(xié)整理論及誤差修正模型在統(tǒng)計上揭示了變量之間的一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,但是否構(gòu)成因果關(guān)系,還需要進一步檢驗,Granger提出了一個判斷因果的檢驗,解決了x是否引起y的問題。如果在的預測中有幫助,或者x與y的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時,就說明x是y的Granger原因。其檢驗模型為:

    yt=c+pi=1αiyt-i+qj=1βjxt-j+ε(1)

    檢驗零假設為H0:β1=β2=…=βq=0,檢驗統(tǒng)計量為:

    S=(RSS1-RSS2)/pRSS2/(T-p-q-1)~F(q,T-p-q-1)

    服從F分布,其中RSS1為H0成立條件下,用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和,RSS2為無約束條件下,用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和,p和q分別為y與x的滯后階數(shù),T為樣本數(shù)據(jù)個數(shù)。如果S大于F臨界值,則拒絕原假設;否則接受原假設,x不能Granger引起y。

    2.5方差分解的理論基礎

    誤差修正模型可以進一下表示為如下形式:

    pt=p0+Ψτt=1εtΓ+Ψ*(L)εt

    Hasbrouck在1995年提出增量Ψεt是由于新信息的出現(xiàn)而導致證券價格變動的長期作用部分,其方差為σ2f=ΨΨ*,表示殘差εt的協(xié)方差,公式核心是將σ2f分解成了兩個部分,一個部分是由期貨價格的波動引起的,另外一個部分是由現(xiàn)貨價格波動引起的。Hasbrouck將市場i所占的信息份額St定義為市場i在總方差中的比重。由于價格變動反映了市場對新信息的作用,如果一個市場所占的信息份額相對較大,則說明這個市場吸收了更多信息,也就是說在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮了更大的作用。

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    作者簡介:劉紅學(1977-),男,陜西華縣人,經(jīng)濟學碩士,陜西理工學院經(jīng)濟與法學學院講師,主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學、投資和理論經(jīng)濟學教學研究工作。[4]Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices[J].Food Research Institute Studies,1960.

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