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    生鮮期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的實證研究

    2020-09-10 07:52高揚方新月羅霄
    中國證券期貨 2020年1期

    高揚 方新月 羅霄

    摘要:本文主要以雞蛋期貨和蘋果期貨為例研究生鮮期貨,通過相關性分析、平穩(wěn)性檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應及GS模型分析期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的發(fā)揮。實證發(fā)現(xiàn)雞蛋期貨功能發(fā)揮良好,對雞蛋現(xiàn)貨有較大影響;蘋果期貨未充分發(fā)揮其功能,對蘋果現(xiàn)貨引導性較弱;雞蛋期貨整體發(fā)揮優(yōu)于蘋果期貨。因此,需采取切實可行的舉措,結合生鮮期貨的特色,充分發(fā)揮功能。

    關鍵詞:雞蛋期貨 蘋果期貨 價格發(fā)現(xiàn)

    一、生鮮類期貨品種價格發(fā)現(xiàn)的國內外研究綜述

    價格發(fā)現(xiàn)的實證研究方法是學術領域重點關注的焦點之一。從實證方法上分析,國外學者最早用GS模型[Garbade和Silber(1983)]搭建起期現(xiàn)貨價格聯(lián)系的橋梁。之后,協(xié)整理論由Engle和Granger提出,廣泛運用于兩個變量關系的研究。如Ying Gao(2011)、Haigh(2000)等。隨著計量學的發(fā)展,關于價格發(fā)現(xiàn)的實證方法越來越多樣化。統(tǒng)計截至目前,實證方法包括協(xié)整檢驗,Granger因果檢驗、脈沖影響、向量自回歸模型(VAR)以及garch類模型等,可適用于研究各類期貨品種的價格發(fā)現(xiàn)。

    從內容上來說,國外研究生鮮類期貨主要集中在豬、牛等畜類期貨品種上。典型的有Chan(2001)采用Geweke反饋測度(Feedback Meas-ure)研究使用現(xiàn)金交割對期貨市場預測現(xiàn)貨價格的影響,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金交割使飼牛期貨價格發(fā)現(xiàn)功能得到了改善,而實物交割降低了價格發(fā)現(xiàn)的效率。Sanders(2008)借助Vuchelen和Gutierrez(2005)直接測試對生豬和活牛期貨價格從2個月到12個月跨度的預測能力進行檢驗。結果顯示從1976-2007年生豬期貨價格在所有時間跨度上都增加了信息,但在活牛價格上的信息超過8個月的跨度后就快速下降,在12個月的跨度上不存在遞增的信息。這種不同的表現(xiàn)原因可能在于公共信息質量的差異和生產(chǎn)過程的本質不同。Carter(2008)以全球最大的不可儲存商品CME的生豬期貨為研究對象,實證表明生豬期貨價格是現(xiàn)貨價格的可信預測。

    國內研究中,學者對于農產(chǎn)品、有色金屬、能源及股指等期貨品種的研究頗多,代表性的有趙榮和喬娟(2008)、賀正楚(2011)、劉文文等(2014)、王時芬和汪喆(2016)、曹萍萍和廖宜靜(2018)、高麗和高世憲(2019)等。在生鮮類期貨領域,國內對于雞蛋期貨價格發(fā)現(xiàn)功能研究相對較多。劉榮茂、孫戈(2019)分析雞蛋期貨市場的運行效率,實證表明我國雞蛋期貨市場有著較高的信息運行效率。余萬林、高佳彤(2018)利用平滑轉換回歸模型研究雞蛋期貨與豆粕期貨的價格關聯(lián)性。結果顯示,兩個期貨品種存在的非線性關系降低了聯(lián)動性效果。此外,還有林海波和楊柳(2017)、李娟和趙一夫(2017)、李凱(2014)等。總體而言,相比較雞蛋期貨而言,由于蘋果期貨市場時間較短,相關研究較少。本文則從雞蛋期貨與蘋果期貨人手,研究生鮮期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能,以完善相關研究并為生鮮期貨的功能發(fā)揮提出具有可行性的建議。

    二、雞蛋期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析

    (一)雞蛋期貨和現(xiàn)貨數(shù)據(jù)選取與變量說明

    考慮到雞蛋期貨上市時間,本文選取2013年11月8日至2019年9月27日的雞蛋期貨價格與現(xiàn)貨價格。為了避免數(shù)據(jù)的偶然性并考慮到生鮮期貨價格的波動性,雞蛋期貨價格選取期貨連續(xù)合約結算價,現(xiàn)貨價格為遼寧大連、山東德州、山東青島、河南鄭州的雞蛋現(xiàn)貨價,通過實證篩選出效果較好的山東青島和河南鄭州2個代表性產(chǎn)區(qū)的市場平均價格。保留能配對的數(shù)據(jù)共1416組。

    對于多次重復用到的研究對象進行編碼,以方便解釋變量和模型。其中,QH為雞蛋期貨結算價;XHHN為河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨市場平均價;XHSD為山東青島雞蛋現(xiàn)貨市場平均價。對數(shù)前綴加LN,一階差分前綴加R。

    (二)雞蛋期貨與現(xiàn)貨價格走勢相關性分析

    由圖1可見,我國雞蛋期貨與現(xiàn)貨價格走勢大致相同,其中雞蛋期貨價格波動幅度更大并且變化領先于現(xiàn)貨。經(jīng)過計算可得,雞蛋期貨與河南鄭州現(xiàn)貨價格的相關系數(shù)為0.85.與山東青島現(xiàn)貨價格的相關系數(shù)為0.84(見表1),數(shù)值均較大,說明具有較強的相關性,與價格走勢圖相呼應。值得一提的是,兩個地區(qū)的雞蛋現(xiàn)貨價格的相關性更強,達到0.98.說明不同地區(qū)的雞蛋現(xiàn)貨價格走勢是大致相同的。

    (三)平穩(wěn)性檢驗

    結構性向量自回歸模型(SVAR)在研究當期變量之間的結構性關系上具有優(yōu)越性。本文將通過構建二元AB型結構性向量自回歸模型(SVAR)研究不同市場之間價格變動關系。由于建模要求變量是平穩(wěn)的,故對其取一階對數(shù)差分,再進行ADF檢驗。檢驗結果如表2所示,若P值小于5%,則證明變量是平穩(wěn)的,可進行下一步。

    (四)Granger因果檢驗

    為了進一步考察雞蛋期現(xiàn)貨價格變動關系的引導方向,對其進行Granger因果檢驗。檢驗結果如表3所示,在顯著性水平為5%和10%的情況下,雞蛋期貨價格與河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨價格互為Granger原因,與山東青島雞蛋現(xiàn)貨價格也有相同的結論。表示雞蛋期現(xiàn)貨價格間的變動關系較為緊密,且期貨價格對現(xiàn)貨價格具有引導關系,即初步驗證雞蛋期貨具有一定的價格發(fā)現(xiàn)功能。

    (五)脈沖響應函數(shù)分析

    在對雞蛋期貨和河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨價格建立SVAR模型之前,需要確定最優(yōu)的滯后階數(shù)。根據(jù)信息準則,確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2.然后通過AR圖中所有值都在單位圓內,證明建立的模型是穩(wěn)定的。同理,對雞蛋期貨與山東青島現(xiàn)貨建立了SVAR(4)模型。

    脈沖響應函數(shù)通過施加一個標準差沖擊,分析另一個變量的變動影響。將雞蛋期貨分別與河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨和山東青島雞蛋現(xiàn)貨進行脈沖響應分析,得到圖2~圖5。通過脈沖響應的結果可以看出:一是對來自河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨價格對數(shù)差分的沖擊,雞蛋期貨由0開始,在第2期最大,第4期后回到0附近;對來自雞蛋期貨的響應開始為接近0.5個單位,此后成緩慢下降趨勢,到第5期恢復平靜。二是對來自山東青島雞蛋現(xiàn)貨價格對數(shù)差分的沖擊,雞蛋期貨價格開始為0,第2期達到最大,到第7期回到接近0的狀態(tài);山東青島雞蛋現(xiàn)貨價格的對數(shù)差分對來自雞蛋期貨對數(shù)差分的響應,一開始很強,第8期后在0點附近波動。由此發(fā)現(xiàn),相比于現(xiàn)貨對期貨的沖擊響應速度,雞蛋期貨對于來自雞蛋現(xiàn)貨的響應更遲鈍。

    (六)雞蛋期現(xiàn)貨價格引導關系估計(GS模型)

    Granger因果檢驗主要是從定性角度描述雞蛋期現(xiàn)貨的動態(tài)關系,故借助GS模型進一步量化說明。GS模型可計算出兩組變量相互引導作用的大小,用θ表示。1>θ>0,表示期貨價格與現(xiàn)貨價格相互作用;θ<0.5.表示現(xiàn)貨價格的影響占主導;θ>0.5.表示期貨價格的影響占主導。

    估計結果,其中i=1.表示雞蛋期貨與河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨價格的參數(shù)估計,θ值為0.57.表示雞蛋期貨能引導河南鄭州雞蛋現(xiàn)貨價格的變動;i=2.表示雞蛋期貨與山東青島雞蛋現(xiàn)貨價格的參數(shù)估計,θ值為0.48接近0.5.意味著山東青島雞蛋現(xiàn)貨對雞蛋期貨價格的引導能力以微弱的優(yōu)勢勝出??偟膩碚f,雞蛋期現(xiàn)貨價格能夠互相引導。這與上文Granger檢驗結果一致,說明雞蛋期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能實現(xiàn)有效地發(fā)揮(見表4)。

    三、蘋果期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的實證分析

    (一)數(shù)據(jù)選取與變量說明

    考慮到蘋果期貨的上市日,故選取2017年12月25日至2019年9月27日的蘋果期貨價格與現(xiàn)貨價格。同雞蛋期貨一樣,蘋果期貨價格選取了連續(xù)合約的結算價。在蘋果現(xiàn)貨價格的選取上,我們從Wind中挑選了甘肅、山東青島、河南商丘的市場批發(fā)價,其中只有河南商丘數(shù)據(jù)相對較好。剔除無法配對的數(shù)據(jù),共獲得338組數(shù)據(jù)。價格數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。對于多次重復用到的研究對象進行編碼,以方便解釋變量和模型。其中,QHA為蘋果期貨結算價;XHHN為河南商丘蘋果現(xiàn)貨市場批發(fā)價;XHSD為山東青島蘋果現(xiàn)貨市場批發(fā)價。

    為了選取到匹配性更強的數(shù)據(jù),我們從卓創(chuàng)資訊數(shù)據(jù)庫篩選出與產(chǎn)地更接近的現(xiàn)貨數(shù)據(jù),包括山東的蓬萊、棲霞、平度、沂源,陜西的富縣、洛川、禮泉,河南的虞城、靈寶以及甘肅靜寧的蘋果現(xiàn)貨價。通過實證,現(xiàn)貨地點中只有甘肅靜寧和河南靈寶的實證效果相對較好。故本課題重點描述甘肅靜寧和河南靈寶的實證結果。對于多次重復用到的研究對象進行編碼,其中XHGSA為甘肅靜寧蘋果現(xiàn)貨價;XHHNA為河南靈寶蘋果現(xiàn)貨價。

    (二)相關性分析

    從圖6、圖7可以看出,我國蘋果期貨與現(xiàn)貨價格在走勢上呈現(xiàn)出一定程度的相似性,且期貨價格波動更頻繁劇烈。蘋果期貨與河南商丘、山東青島、甘肅靜寧、河南靈寶現(xiàn)貨價格的相關系數(shù)分別為0.77、0.59、0.42和0.67。由此可以發(fā)現(xiàn),蘋果期貨價格與河南商丘蘋果現(xiàn)貨價格的相關性最高(見表5)。

    (三)平穩(wěn)性檢驗

    本文運用SVAR模型對蘋果期貨與現(xiàn)貨價格進行分析,首先進行ADF平穩(wěn)性檢驗。結果如表6所示,P值證明變量符合平穩(wěn)性條件。

    (四)Granger因果檢驗

    為了進一步考察蘋果期貨與現(xiàn)貨價格關系是如何引導的,對其進行Granger因果檢驗。檢驗結果如表7所示,在顯著性水平為5%的情況下,河南商丘蘋果現(xiàn)貨價格是蘋果期貨價格的Granger原因,但蘋果期貨價格不是河南商丘蘋果現(xiàn)貨價格的Granger原因;山東青島蘋果現(xiàn)貨價格不是蘋果期貨價格的Granger原因,蘋果期貨價格不是山東青島蘋果現(xiàn)貨價格的Granger原因。表示存在河南商丘蘋果現(xiàn)貨到蘋果期貨的單向引導關系,而山東青島蘋果現(xiàn)貨與蘋果期貨互不引導。

    在顯著性水平為10%的情況下,甘肅靜寧蘋果現(xiàn)貨價格是蘋果期貨價格的Granger原因,蘋果期貨價格不是甘肅靜寧蘋果現(xiàn)貨價格的Granger原因,河南靈寶現(xiàn)貨價格是蘋果期貨價格的Granger原因,蘋果期貨價格不是河南靈寶蘋果現(xiàn)貨價格的Granger原因。表示存在甘肅靜寧蘋果現(xiàn)貨、河南靈寶蘋果現(xiàn)貨到蘋果期貨的單向引導關系,而蘋果期貨對現(xiàn)貨無引導作用。

    總體來看,蘋果現(xiàn)貨價格單向引導期貨價格的情形居多,而蘋果期貨對現(xiàn)貨引導作用并未顯現(xiàn),價格發(fā)現(xiàn)功能不理想。

    (五)脈沖響應函數(shù)分析

    對蘋果期貨與河南商丘、山東青島、甘肅靜寧、河南靈寶蘋果現(xiàn)貨分別建立滯后階數(shù)為5、2、1、9的SVAR模型,由AR圖確定所建立的模型是穩(wěn)定的。

    由檢驗結果可以看出,一是對來自河南商丘蘋果現(xiàn)貨價格對數(shù)差分的沖擊,波動到第2期才回到0附近;河南商丘蘋果現(xiàn)貨價格對來自蘋果期貨的響應開始為接近0.5個單位,此后起伏中下降,到第14期恢復平靜。二是對來自山東青島蘋果現(xiàn)貨價格差分的沖擊,蘋果期貨價格開始為0,第1期開始反應,第3期達到最大,到第5期回到接近0的狀態(tài);山東青島蘋果現(xiàn)貨價格的對數(shù)差分對來自蘋果期貨對數(shù)差分的響應,一開始很強,第5期后在0點附近波動。三是對來自甘肅靜寧現(xiàn)貨價格對數(shù)差分的沖擊,波動到第4期才回到0附近;甘肅靜寧蘋果現(xiàn)貨價格對來自蘋果期貨的響應開始為接近0.5個單位,此后起伏中下降,到第4期恢復平靜。四是對來自河南靈寶蘋果現(xiàn)貨價格對數(shù)差分的沖擊,蘋果期貨價格開始為0,劇烈波動中第10期達到最大,到最后回到接近0的狀態(tài);河南靈寶蘋果現(xiàn)貨價格的對數(shù)差分對來自蘋果期貨對數(shù)差分的響應,一開始很強,第11期后在0點附近波動。

    總體看,相比于現(xiàn)貨價格對來自期貨市場沖擊的響應,期貨價格對來自現(xiàn)貨市場沖擊的響應速度較慢。從響應持續(xù)時間看,河南商丘和靈寶兩地持續(xù)時間相對較長。見圖8~圖15。

    (六)蘋果期現(xiàn)貨價格引導關系估計(GS模型)

    蘋果期貨與現(xiàn)貨價格的GS模型參數(shù)估計結果如表8所示。蘋果期貨與河南商丘蘋果現(xiàn)貨價格的參數(shù)估計中,i=3.θ值為0.000301;與山東蘋果現(xiàn)貨價格的參數(shù)估計中,i=4.θ值為0.000031;蘋果期貨與甘肅靜寧蘋果現(xiàn)貨價格的參數(shù)估計中,i=1.θ值為0.003510;蘋果期貨與河南靈寶蘋果現(xiàn)貨價格的參數(shù)估計中,i=2.θ值為0.001347。以上結果顯示的共同特點是,θ值均接近0遠小于0.5.意味著在期貨價格發(fā)現(xiàn)中,蘋果現(xiàn)貨價格均具有主導地位,能引導蘋果期貨價格變動,而蘋果期貨價格的反作用微弱。

    四、雞蛋、蘋果期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的比較分析

    (一)實證結果對比

    結合我國雞蛋期貨和蘋果期貨的交割倉庫地點,從Wind和卓創(chuàng)數(shù)據(jù)獲取了相關現(xiàn)貨地點的價格,各篩選出一組效果最好的,雞蛋的現(xiàn)貨市場以河南鄭州的市場平均價格為代表,蘋果以河南商丘的市場批發(fā)價為代表,雞蛋與蘋果期貨價格選取連續(xù)合約結算價。從雞蛋、蘋果的實證分析可以發(fā)現(xiàn),除脈沖響應顯示結果相似之外,整體來看雞蛋期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能發(fā)揮顯著優(yōu)于蘋果期貨市場。

    (二)產(chǎn)生差異的原因分析

    造成這種差異的原因可能有幾點:一是蘋果期貨市場成立時間較晚,市場成熟度有待提高。期貨市場作為價格發(fā)現(xiàn)的主要場所,機制完善度越高,參與者越多,對信息的反應和處理能力越強,價格發(fā)現(xiàn)效率也越高。而蘋果起步較晚,各方面發(fā)展還不夠成熟,故不能快速處理市場信息、發(fā)現(xiàn)價格。二是蘋果較雞蛋而言,消費者在口味上的異質性更強,對蘋果的偏好受蘋果甜度(偏酸、偏甜)、口感(脆或面)、含水量、蘋果外觀等因素影響,因而會影響現(xiàn)貨市場各類蘋果價格。但期貨市場由于標準化要求,主要確立以蘋果大?。ㄖ睆剑┳鳛橹饕笜?,導致蘋果期貨價格反映的因素相對較為單一,從而導致兩個市場價格走勢的偏差。三是期現(xiàn)貨品質差異導致價格數(shù)據(jù)匹配性不夠,價格關系反映不準確。在進行功能發(fā)揮的計量實證時,收集的現(xiàn)貨市場數(shù)據(jù)中,對于品質的規(guī)定相對較粗,例如Wind數(shù)據(jù)中河南商丘蘋果紅富士批發(fā)價格,對于蘋果的果徑、外觀、甜度、水分等均沒有更細致的描述,在卓創(chuàng)資訊中,蘋果現(xiàn)貨數(shù)據(jù)分為80mm和75mm果徑,但報價是一等品和二等品的混裝報價,這體現(xiàn)了現(xiàn)貨貿易習慣。而期貨價格代表的果徑80mm則符合蘋果國標要求和交割要求的標準品質。由于期貨和現(xiàn)貨數(shù)據(jù)在品質規(guī)定上不一致,導致兩者價格反映的內涵也有差別,價格走勢呈現(xiàn)出獨立性。

    五、生鮮類期貨品種功能發(fā)揮的建議

    (一)交割環(huán)節(jié)貼近現(xiàn)貨習慣或是轉為現(xiàn)金交割,均有助于期現(xiàn)趨同

    促進期貨與現(xiàn)貨價格聯(lián)動性和趨同性,是保證期貨市場發(fā)揮功能的基石。雖然生鮮類品種具有特殊性,期現(xiàn)價格聯(lián)動性弱。但從我國生鮮類期貨品種的交割環(huán)節(jié)看,還是有進一步改進空間。結合國際經(jīng)驗,在交割環(huán)節(jié)可沿用兩種改進思路:一是保持實物交割,但在交割制度規(guī)定上,更貼近現(xiàn)貨交易習慣,降低期貨交割的成本和不確定性;二是可以借鑒國際上生豬、活牛期貨的實踐,將實物交割轉為現(xiàn)金交割,以相關現(xiàn)貨指數(shù)作為現(xiàn)金交割的依據(jù),“強制性”使期貨與現(xiàn)貨價格趨同。

    (二)進一步大力開發(fā)生鮮類期貨品種,拓展現(xiàn)有品種的產(chǎn)品鏈

    從國際實踐看,主要生鮮期貨品種有生豬、活牛等畜類產(chǎn)品,還有凍橙汁、牛奶等,這些品種的發(fā)展也為我國開發(fā)相關品種提供了參考依據(jù)。豐富生鮮類期貨品種,有助于健全生鮮類期貨價格體系,促進期、現(xiàn)貨價格關系的緊密性。

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