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    基于MS-GARCH 類模型的中國生鮮乳價格波動雙重非對稱效應(yīng)研究

    2020-07-11 11:11:32楊鈺瑩王明利石自忠
    中國畜牧雜志 2020年6期
    關(guān)鍵詞:非對稱持續(xù)時間生鮮

    楊鈺瑩,王明利,石自忠

    (中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與發(fā)展研究所,北京 100081)

    中國奶業(yè)發(fā)展歷來備受矚目,中央一號文件近幾年頻頻提出“完善原料奶價格形成機制”、“全面振興奶業(yè)”、“做大做強民族奶”等倡導(dǎo)性政策意見,在奶業(yè)發(fā)展形勢見好的同時,生鮮乳價格頻繁出現(xiàn)異常波動,為中國奶業(yè)發(fā)展的健康與穩(wěn)定埋下了隱患。

    從現(xiàn)有文獻資料來看,國內(nèi)對生鮮乳價格波動的研究主要集中在波動的規(guī)律特征方面?;贑ensus X12 季節(jié)調(diào)整法和H-P 濾波法分析可知,中國生鮮乳價格波動大體呈現(xiàn)出季節(jié)性、周期性、趨勢性和不規(guī)則性波動[1];其中,季節(jié)性特征的具體表現(xiàn)為價格波動呈現(xiàn)出上升再下降再上升的變化趨勢[2];基于B-N 分解法分析可知,中國生鮮乳價格在成本拉動和需求推動的影響下,其循環(huán)式周期性波動的平均周期長度約為33 個月[3]。通過GARCH 類模型分析可知,中國生鮮乳價格波動具有集簇性和非對稱性;其中,利空消息比利好消息對價格波動的沖擊性更強[4-5]。通過三區(qū)制馬爾科夫系數(shù)和方差轉(zhuǎn)移的一階自回歸模型可知,中國生鮮乳價格在不同階段存在不同程度的波動性和不確定性,“快速增長階段”的持續(xù)性最強[6]。

    綜上所述,國內(nèi)學(xué)者對生鮮乳價格波動規(guī)律中的周期性、季節(jié)性等特征研究較為透徹,但對非對稱性效應(yīng)則研究的不夠全面。因此,本研究基于2008 年1 月第1 周—2019 年3 月第1 周中國生鮮乳價格周度數(shù)據(jù),借助MS-GARCH 類模型對中國生鮮乳價格波動的雙重非對稱效應(yīng)進行考察,以期為中國奶業(yè)持續(xù)、穩(wěn)定的發(fā)展提供參考。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)說明

    1.1 研究方法 中國生鮮乳價格波動頻繁且劇烈,并具有周期性、集簇性和非對稱性等波動特征。本文將借助MS-GARCH 類模型,即基于2 種狀態(tài)下的GARCH 類模型來分析中國生鮮乳價格波動的雙重非對稱性,既彌補現(xiàn)有文獻中缺少多種狀態(tài)下GARCH 類模型研究的不足,又可更加全面地分析中國生鮮乳價格在不同波動狀態(tài)下的非對稱效應(yīng)。

    廣義自回歸條件異方差模型GARCH 常被用于在金融領(lǐng)域中研究時間序列的波動性問題,為使GARCH 模型的擬合效果更好,后又提出了帶有馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換機制的“MS-GARCH”模型[7]。對于時間序列yt,若允許條件方差過程中存在狀態(tài)轉(zhuǎn)換,令Φt-1≡{yt-1,i>0},一般的MS-GARCH 模型可以表示為:

    式(1)中,D(0,hk,t,ξk)為零均值的連續(xù)分布,向量ξk包含時變方差hk,t和其他形態(tài)的參數(shù);整數(shù)隨機變量st定義為離散狀態(tài){1,2,…,K};并定義[8]。假設(shè)st是服從不可觀測的一階遍歷齊次馬爾可夫鏈,該鏈具有K×K階轉(zhuǎn)換概率矩陣P:

    式(2)中,pi,j≡P[st=j|st-1=i]為狀態(tài)st-1=i向狀態(tài)st=j過渡的概率,其約束條件0<pi,j<1,{1,2,…,K} 成立。對于參數(shù)化的D (·),可得=k,Φt-1]=hk,t,hk,t為st=k條件下yt的方差。假設(shè)yt的條件方差服從GARCH 類模型,當(dāng)st=k時,hk,t可表述為yt-1,hk,t-1和參數(shù)θk的狀態(tài)決定向量,具體為[9]:

    式(3)中,h(·) 是Φt-1的一個可觀測函數(shù),定義了條件方差的濾波,并確保其正性;hk,t(k=1,…,K)設(shè)為k狀態(tài)下的無條件方差,當(dāng)K=1 時,可以重新得到由h(·)所識別的單一GARCH 類模型。

    MS-GARCH 類模型的估計或混合式GARCH 類模型均可采用最大似然估計(ML)和蒙特卡洛(MCMC)貝葉斯估計分析,這兩種方法都需要對似然函數(shù)進行評估。本文將采用最大似然估計法(ML)進行實證分析,其估計方法為:假定模型參數(shù)向量為Ψ≡(θ1,ξ1,…,θK,ξK,P),則似然函數(shù)為:

    關(guān)于MS-GARCH 模型的條件密度則為:

    式(5)中,zi,t-1fD[yt|st=j,Ψ,Tt-1]表示t-1 時期狀態(tài)i的濾波概率[10];yt在狀態(tài)st=k時的條件密度為fD(yt|st=j,Ψ,Tt-1)。

    本文將采用MS-GARCH 模型、MS-GJRGARCH模型、MS-EGARCH 模型和MS-TGARCH 模型對中國生鮮乳價格波動的雙重非對稱性進行考察,并以標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(NORM)、學(xué)生T 分布(STD)和廣義誤差分布(GED)作為其條件分布,具體請見表1。

    表1 GARCH 類模型形式及條件分布

    1.2 數(shù)據(jù)來源與說明本文選取源自中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)中的生鮮乳價格作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為2008 年1 月第1周至2019 年3 月第1 周,共計583 個周度數(shù)據(jù)。為確保數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,本文將計算中國生鮮乳價格收益率來衡量其價格波動,具體計算公式為:Rt=100×ln(Yt/Yt-1);其中,Rt為第t期的生鮮乳價格收益率,Yt為第t期的生鮮乳價格。

    通過圖1 可知,中國生鮮乳價格趨勢隨時間變化呈現(xiàn)出不同的波動特征,價格前期起伏趨勢較為平緩,后期較為波折。2008 年1 月—2009 年8 月,中國生鮮乳價格下滑趨勢明顯,價格最低點為2009 年6 月的第2 周,僅為2.58 元/kg。2009 年9 月—2014 年2 月生鮮乳價格整體呈上升趨勢,持續(xù)時間較長,其中,2013 年6 月—2014 年2 月漲幅較大,最高價格水平出現(xiàn)在2014 年2月的第1~4 周,達到4.36 元/kg,是樣本區(qū)間的最高值。2014 年3 月—2019 年3 月,生鮮乳價格在波折狀態(tài)中逐漸下降,后在波折中趨于穩(wěn)定,并呈現(xiàn)出周期性的波動特征。

    通過中國生鮮乳價格收益率趨勢圖可知(圖2),中國生鮮乳價格收益率波動存在明顯的集聚性,2008年初期波動較大,但持續(xù)時間十分短暫,后期逐漸趨于平穩(wěn);2016 年開始中國生鮮乳價格波動猛烈,且較為頻繁,并存在明顯的周期性和對稱性。根據(jù)中國生鮮乳價格收益率基本統(tǒng)計量結(jié)果顯示(表2),生鮮乳價格收益率序列的標(biāo)準(zhǔn)差為0.73,說明該序列離散程度較強;偏度為0.48,大于0,說明該序列呈左偏分布;峰度為41.96,大于3,說明該序列分布呈現(xiàn)“高瘦”形狀;JB 統(tǒng)計量為36 884.83,在1% 的水平下顯著,說明該序列不服從正態(tài)分布。

    2 生鮮乳價格波動實證分析

    2.1 數(shù)據(jù)檢驗為檢測中國生鮮乳價格收益率序列是否穩(wěn)定,及是否符合構(gòu)建GARCH 類模型的前提條件,本文將對其進行單位根檢驗和ARCH 效應(yīng)檢驗,檢驗結(jié)果如表3 所示。通過單位根檢驗結(jié)果可看出,ADF 檢驗的T 統(tǒng)計量為-6.327 8,均小于在1%、5% 和10%顯著水平下的臨界值,說明該序列通過檢驗,為平穩(wěn)時間序列;通過ARCH 效應(yīng)檢驗結(jié)果可看出,生鮮乳價格收益率的F 統(tǒng)計量為40.277 2,在1%水平下通過顯著性檢驗,說明該序列存在ARCH 效應(yīng),符合GARCH類模型的構(gòu)建條件。此外,本文將生鮮乳價格的波動狀態(tài)劃分為平緩波動和劇烈波動,因此建立兩種狀態(tài)下的MS-GARCH 類模型。

    2.2 模型估計結(jié)果與分析

    2.2.1 中國生鮮乳價格波動在劇烈波動狀態(tài)下的持續(xù)性更強 就MS-GARCH 模型結(jié)果而言(表4),狀態(tài)1時處于NORM、STD 和GED 分布下的α11和β1之和分別為0.987 3、0.984 3 和0.019 3;狀態(tài)2 時各分布下的α12和β2之和分別為0.986 4、0.999 8 和0.999 6。不難看出,除狀態(tài)1 時GED 分布下的所得值較小外,其余分布下的所得值均接近整數(shù)1,可見條件異方差在狀態(tài)2 時所受沖擊的持久性更較強。通過MS-GJRGARCH 模型結(jié)果可看出,狀態(tài)1 時各分布下α11的取值范圍為0.000 0~0.180 7,而 狀 態(tài)2 下α12的 取 值 范 圍 則 在0.241 9~0.434 4;可見在狀態(tài)2 時的生鮮乳價格波動的持續(xù)性更強,兩狀態(tài)間存在明顯差異。通過計算兩狀態(tài)中各分布下(α1+0.5α2+β)的取值范圍可得知,狀態(tài)1 時的取值范圍為0.005 8~0.974 3,狀態(tài)2 時則為0.999 3~0.999 8,可知狀態(tài)2 時的生鮮乳價格的無條件波動率更高,且波動率的持續(xù)性更強,而狀態(tài)1 時則對過去的負面影響反映較低。根據(jù)上述內(nèi)容分析可知,狀態(tài)1為生鮮乳價格的平緩波動狀態(tài),狀態(tài)2 則為劇烈波動狀態(tài)。

    表2 中國生鮮乳價格收益率的基本統(tǒng)計量

    表3 中國生鮮乳價格收益率序列ADF 檢驗及ARCH 檢驗結(jié)果

    2.2.2 中國生鮮乳價格波動存在雙重非對稱效應(yīng) 就MS-EGARCH 模型估計結(jié)果而言(表4),平緩波動狀態(tài)下α11在NORM、STD 和GED 分布下的取值范圍為0.020 4~0.100 7,α21的取值范圍則在0.026 5~0.080 0;劇烈波動狀態(tài)下α12的取值范圍為0.076 2~2.033 9,α22則為-0.391 4~0.678 4;可見不同波動狀態(tài)下生鮮乳價格存在非對稱效應(yīng),且在STD 和GED 分布下更為明顯,即中國生鮮乳價格波動存在雙重非對稱效應(yīng)。通過MSTGARCH 模型估計結(jié)果也可看出,平緩波動狀態(tài)下α11的取值范圍為0.117 6~0.981 2,α21則為0.000 1~0.086 9;劇烈波動狀態(tài)下α12的取值范圍為0.115 8~0.323 7,α22則為0.061 3~0.564 2;對比不同狀態(tài)下各參數(shù)的取值范圍,同樣可得出中國生鮮乳價格波動存在雙重非對稱效應(yīng)的結(jié)論。

    2.2.3 中國生鮮乳價格波動存在明顯杠桿效應(yīng) 通過MS-TGARCH 模型估計結(jié)果可知(表4),平緩波動狀態(tài)下的“利好消息”將對生鮮乳價格波動帶來0.117 6~0.981 2 倍的沖擊(α11),而“利空消息”則會帶來0.204 5~0.981 3 倍的沖擊(α11+α21),可見在平緩波動狀態(tài)中,“利空消息”對價格波動帶來的沖擊大于“利好消息”;劇烈波動狀態(tài)亦是如此,前者將給生鮮乳價格波動帶來0.115 8~0.323 7 倍的沖擊(α12),后者則會帶來0.204 8~0.703 5 倍的沖擊(α12+α22),平緩波動狀態(tài)下,“利空消息”對生鮮乳價格造成的沖擊明顯大于劇烈狀態(tài)。結(jié)合上述內(nèi)容可知,生鮮乳價格波動存在明顯的杠桿效應(yīng),平緩波動狀態(tài)下表現(xiàn)更為明顯。

    2.2.4 中國生鮮乳價格在平緩波動狀態(tài)下的運行概率高于劇烈波動狀態(tài) MS-GARCH 類模型各波動狀態(tài)下的轉(zhuǎn)換概率及平均持續(xù)時間如表5 所示??傮w來看,中國生鮮乳價格波動在平緩狀態(tài)下的運行概率高于劇烈狀態(tài)(即P11>P22);平緩波動狀態(tài)與劇烈波動狀態(tài)在MS-GARCH 類模型的GED 分布下體現(xiàn)出的運行轉(zhuǎn)換較為頻繁(P12與 P21),但其他分布條件下的狀態(tài)轉(zhuǎn)換運行概率相對較小。從兩種波動狀態(tài)間的平均持續(xù)時間來看,平緩波動狀態(tài)下最短持續(xù)時間約為1 個月,最長持續(xù)152 個月,其持續(xù)時間分布的跳躍性較大;劇烈波動狀態(tài)中,超半數(shù)以上的持續(xù)時間約為2 個月,最長持續(xù)143 個月,同分布下的平均持續(xù)時間多數(shù)小于平緩波動狀態(tài),但整體持續(xù)時間的分布要比平緩狀態(tài)下穩(wěn)定。

    表4 中國生鮮乳價格MS-GARCH 類模型估計結(jié)果

    3 主要結(jié)論與政策建議

    3.1 主要結(jié)論

    3.1.1 中國生鮮乳價格在劇烈波動狀態(tài)下持續(xù)性更強,平緩波動狀態(tài)下運行概率更高 中國生鮮乳價格在兩狀態(tài)下的MS-GARCH 類模型中展現(xiàn)了平緩波動狀態(tài)和劇烈波動狀態(tài),且彼此相互轉(zhuǎn)換;生鮮乳價格在劇烈波動狀態(tài)下所受沖擊的持續(xù)性要強于平緩波動狀態(tài),而平緩波動狀態(tài)下的運行概率要高于劇烈波動狀態(tài);平緩波動狀態(tài)與劇烈波動狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換運行概率多數(shù)情況下相對較?。黄骄彶▌訝顟B(tài)下的平均持續(xù)時間分布跳躍性較大,最短持續(xù)時間約為1 個月,最長持續(xù)時間約為152 個月,而劇烈波動狀態(tài)下的平均持續(xù)時間分布則較為穩(wěn)定,但同分布條件下的平均持續(xù)時間多數(shù)小于平緩波動狀態(tài)。

    3.1.2 中國生鮮乳價格波動存在雙重非對稱效應(yīng)和杠桿效應(yīng) 結(jié)合模型結(jié)果可知,中國生鮮乳價格波動在平緩波動狀態(tài)和劇烈波動狀態(tài)下的持續(xù)性不同,因此存在明顯的雙重非對稱效應(yīng);平緩波動狀態(tài)和劇烈波動狀態(tài)下,“利空消息”對價格波動帶來的沖擊均大于“利好消息”,但平緩狀態(tài)下沖擊性更強,說明中國生鮮乳價格波動存在明顯杠桿效應(yīng),且平緩波動狀態(tài)下表現(xiàn)更為明顯。

    3.2 政策建議

    3.2.1 建立健全生鮮乳價格監(jiān)督與預(yù)警機制 生鮮乳價格的不規(guī)則波動主要受不確定性事件影響,通常市場參與者無法及時對負面沖擊做出反應(yīng),而中國消費者又對此類事件極為敏感,因此有必要建立生鮮乳價格監(jiān)督與預(yù)警機制穩(wěn)定奶業(yè)市場,如此,政府部門可隨時掌握市場價格的波動狀況,根據(jù)預(yù)警指標(biāo)及時發(fā)現(xiàn)異常,并制定相應(yīng)對策,有利于市場參與者及時有效地抵御和防范不確定事件造成的風(fēng)險,同時也避免惡性市場競爭和價格違法事件的發(fā)生,保障奶產(chǎn)品的正常銷售,從而減緩生鮮乳價格的異常波動,穩(wěn)定中國奶業(yè)生產(chǎn)與發(fā)展。

    3.2.2 完善生鮮乳市場信息發(fā)布機制 中國生鮮乳市場參與者在交易過程中存在嚴重信息不對稱的情況,若處理不當(dāng)則極易引發(fā)市場失靈,并帶動生鮮乳價格產(chǎn)生異常波動。完善生鮮乳市場信息發(fā)布機制,再輔以建立大數(shù)據(jù)庫平臺,全面把握奶業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的國內(nèi)外動態(tài),并以信息技術(shù)平臺為載體,全面推動產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型升級,有利于市場參與者及時調(diào)整決策,多渠道獲得市場信息,隨時了解生鮮乳市場供求變化趨勢,合理制定生產(chǎn)決策,進而推動市場穩(wěn)步發(fā)展,避免生鮮乳價格頻繁出現(xiàn)不規(guī)則波動的現(xiàn)象。

    表5 中國生鮮乳價格波動狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率及平均持續(xù)時間

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