張 恒,趙宇洋,安起光
(1.河南省西華縣財政局,河南 周口 466600;2.山東財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,山東 濟(jì)南 250014;3.山東財經(jīng)大學(xué) 數(shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 濟(jì)南 250014)
2004年中國全面放開糧食收購和銷售市場之后,在農(nóng)產(chǎn)品金融化趨勢愈發(fā)明顯的背景下,政府對糧食的價格調(diào)控基本實(shí)現(xiàn)從直接干預(yù)向間接干預(yù)的轉(zhuǎn)變。作為商品糧,小麥?zhǔn)侵袊Z食系統(tǒng)中極其重要的農(nóng)產(chǎn)品,其產(chǎn)量與價格的穩(wěn)定將直接影響中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與居民生活。國家糧食政策、小麥價格市場化程度及經(jīng)濟(jì)環(huán)境等均會對小麥價格產(chǎn)生一定影響,特別是2020年新冠肺炎疫情之后,市場上極易出現(xiàn)糧食價格波動。
目前,小麥期貨與現(xiàn)貨價格波動溢出性研究的主要觀點(diǎn):① 中國小麥價格與國際小麥價格之間呈雙向溢出效應(yīng)。在烏克蘭,小麥與面粉市場間存在價格引導(dǎo)和單向波動溢出效應(yīng)[1],玉米、小麥、大豆與大豆油之間呈雙向波動溢出效應(yīng)[2]。② 外匯期貨與現(xiàn)貨市場的波動性呈正相關(guān)關(guān)系且期貨波動性比現(xiàn)貨更加劇烈[3];日本和美國貨幣期貨市場間呈雙向波動溢出效應(yīng)且具有非對稱性特征[4];金屬期貨與現(xiàn)貨之間存在協(xié)整關(guān)系,鋁期現(xiàn)貨的波動溢出效應(yīng)呈非對稱性,而銅期現(xiàn)貨市場的波動溢出效應(yīng)則呈對稱性[5]。現(xiàn)有關(guān)期現(xiàn)貨關(guān)系的研究方法主要使用反映時間序列結(jié)構(gòu)關(guān)系的協(xié)整檢驗(yàn)[6-8]和反映時間序列波動集聚性的GARCH族模型。
國內(nèi)外學(xué)者對小麥?zhǔn)袌鰞r格關(guān)系的研究通常是分析小麥期現(xiàn)貨市場的價格引導(dǎo)關(guān)系,或是小麥?zhǔn)袌雠c其他市場間的波動溢出關(guān)系,鮮有文獻(xiàn)研究小麥?zhǔn)袌鰞?nèi)部期現(xiàn)貨之間的波動溢出關(guān)系。對于期現(xiàn)貨關(guān)系的研究方法,早在20世紀(jì)90年代Lai等[6]便采用協(xié)整理論檢驗(yàn)股指期貨與現(xiàn)貨之間是否存在協(xié)整關(guān)系,此后研究了指數(shù)期貨與現(xiàn)貨的協(xié)整關(guān)系,結(jié)論顯示兩者之間呈長期均衡關(guān)系。之后,Kawaller等[9]使用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法研究股指期現(xiàn)貨價格關(guān)系,得出股指期現(xiàn)貨之間互為對方的格蘭杰原因,并呈雙向均值溢出效應(yīng)。Schreiber等[10]運(yùn)用同種方法,并采用方差分解和脈沖響應(yīng)的方法對美國國債期貨與現(xiàn)貨間的關(guān)系進(jìn)行研究。但是大部分學(xué)者對小麥?zhǔn)袌鰞r格的波動溢出效應(yīng)是結(jié)合其他農(nóng)產(chǎn)品市場研究的,而小麥期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的波動溢出效應(yīng)卻少有文獻(xiàn)涉及。少量關(guān)于小麥期現(xiàn)貨市場之間相互作用的研究,大多局限于均值水平或波動水平,缺乏結(jié)合性和完整性。除此之外,小麥期現(xiàn)貨的研究結(jié)論各有差異,且由于時空限制,對當(dāng)今小麥期現(xiàn)關(guān)系的代表性較差。鑒于此,本文基于近5年小麥的日度數(shù)據(jù)構(gòu)造代表波動水平的BEKKGARCH雙變量模型,全面研究小麥期現(xiàn)貨市場的波動溢出效應(yīng)。
在小麥?zhǔn)袌鲋校←渻r格波動的影響因素與一般商品價格波動的影響因素相似,生產(chǎn)成本、供求關(guān)系、國家政策與外部環(huán)境因素等均為影響小麥價格的主要因素。
從微觀角度講,商品的生產(chǎn)成本是決定商品價格的重要因素。作為一種普通商品,小麥的市場價格也是始終圍繞著它的內(nèi)在價值上下波動,并且波動更多地表現(xiàn)為受市場供求關(guān)系的影響。此外,勞動力價格的不斷上升、生產(chǎn)資源的逐漸匱乏,使小麥的生產(chǎn)要素價格上漲,帶動小麥的生產(chǎn)成本增加,推動小麥的價格攀升,因此生產(chǎn)成本因素直接影響的是小麥的現(xiàn)貨價格,再進(jìn)一步影響期貨合約的定價。
對于一般商品,引起價格變動的主要因素是供求關(guān)系的變化,小麥也不例外。中國作為一個傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國,小麥的供給很大程度上影響著小麥現(xiàn)貨價格的波動,行業(yè)對小麥需求量的增加,推動小麥現(xiàn)貨價格的上漲。此外,國際市場上的小麥供求變化對中國小麥現(xiàn)貨價格的影響逐漸變大。在供求關(guān)系發(fā)生改變時,小麥現(xiàn)貨價格變動會引導(dǎo)小麥期貨價格的變動。
徐雪高等[11]研究得出農(nóng)業(yè)政策穩(wěn)定性與農(nóng)業(yè)體制改革都影響著農(nóng)產(chǎn)品現(xiàn)貨的價格;王川[12]認(rèn)為不同糧食價格受供求影響程度的不同,也與國家政策扶持度相關(guān)。雖然我國小麥價格的制定已經(jīng)完成了由國家計劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)變,但是考慮到我國國情,國家政策對于小麥價格的影響仍是至關(guān)重要的。國家政策主要影響小麥現(xiàn)貨價格,但是由于國家政策效應(yīng)的顯現(xiàn)有一定的滯后性,因此當(dāng)有國家政策變化時,小麥的期貨價格會先行變動,從而帶動現(xiàn)貨價格的波動。
何蒲明等[13]通過對國內(nèi)1991—2010年的數(shù)據(jù)分析指出我國糧價波動規(guī)律應(yīng)從宏觀經(jīng)濟(jì)因素出發(fā)考量。隨著糧食金融化的不斷深入,糧食市場開始與宏觀經(jīng)濟(jì)市場、匯率市場、資本市場等國際市場相互融合,也讓國際經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定因素表現(xiàn)于糧食價格的波動之中。中國作為一個糧食貿(mào)易大國,國際經(jīng)濟(jì)形勢的好壞亦成為影響中國糧食期貨的重要因素。隨著中國對小麥商品進(jìn)口的依賴程度增加,小麥期貨價格更容易受到國際匯率市場變動的影響,并進(jìn)一步影響小麥現(xiàn)貨的價格。
本文所選數(shù)據(jù)中,以鄭州期貨交易所中的普麥、強(qiáng)麥兩種期貨為例。期貨日價格為不同交割月的普麥期貨的每日結(jié)算價的平均值(元/t),現(xiàn)貨日價格為萬得(Wind)數(shù)據(jù)庫中中國小麥每日價格的平均值(元/t)。所選數(shù)據(jù)的起止時間為2015年1月—2019年11月,去除雙休日、節(jié)假日等休市日,以及小麥現(xiàn)貨、普麥期貨、強(qiáng)麥期貨三者不匹配的情況,最終得到711組數(shù)據(jù)。其中普麥期貨用P表示,強(qiáng)麥期貨用Q表示,現(xiàn)貨用X表示。
由表1可以看出,對于小麥期現(xiàn)貨而言,普麥期貨的價格變化趨勢比強(qiáng)麥期貨的價格變化更加接近于現(xiàn)貨價格的變化趨勢。相對于期貨價格,現(xiàn)貨價格更加穩(wěn)定,且波動幅度更小。期貨價格的變化一般提前于現(xiàn)貨價格的變化。
表1 變量描述性統(tǒng)計
由表2可知,小麥現(xiàn)貨、普麥期貨、強(qiáng)麥期貨三者任意兩者之間均為顯著的正相關(guān),普麥期貨與小麥現(xiàn)貨的相關(guān)性為0.63,明顯高于強(qiáng)麥期貨與小麥期貨的相關(guān)性,所以以下研究以普麥期貨與小麥現(xiàn)貨為主,強(qiáng)麥期貨為輔。
表2 變量相關(guān)系數(shù)矩陣
2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
當(dāng)小麥期貨價格產(chǎn)生波動時,能夠影響其現(xiàn)貨價格,但具體如何影響則需要對其波動溢出效應(yīng)進(jìn)行研究。為了更好地度量小麥期現(xiàn)貨市場之間的波動溢出效應(yīng),將對收益率序列建立BEKK-GARCH模型進(jìn)行分析。其中,普麥期現(xiàn)貨市場的價格收益率序列命名分別為PQ和PX,強(qiáng)麥期現(xiàn)貨市場的價格收益率序列命名分別為WQ和WX,在剔除異常變量值之后,對剩余變量值進(jìn)行建模分析。
2.2.2 模型設(shè)定
Engle等[14]于1995年提出的BEKK-GARCH模型估計參數(shù)較少,在很弱的條件下能保證協(xié)方差矩陣正定性,可以充分利用殘差項(xiàng)方差—協(xié)方差矩陣所蘊(yùn)含的信息,能夠有效地檢驗(yàn)市場之間的波動溢出效應(yīng)。本文用于檢驗(yàn)小麥期現(xiàn)貨市場兩個市場之間波動溢出效應(yīng)的二元BEKK-GARCH(1,1)模型設(shè)定如下:式中:Yt為2×1維收益率向量;εt為2×1維殘差向量;Ht為收益率序列的條件方差—協(xié)方差矩陣;C為2×2的常數(shù)下三角矩陣;A和B分別為ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)矩陣;每一項(xiàng)具體展開形式如下:
式中:h11和h22分別為兩個市場收益率的條件方差;h12和h21分別為兩個市場間的協(xié)方差。單個市場除了受到自身過去方差與隨機(jī)波動的影響外,還會受到來自其他市場的影響。考察兩個市場間是否存在波動溢出效應(yīng),主要取決于系數(shù)矩陣中a12、a21、b12、b21是否顯著為0。因此,可以將檢驗(yàn)市場1和市場2間的波動溢出效應(yīng)的假設(shè)設(shè)定如下:
假設(shè)1:市場1對市場2未呈現(xiàn)單向波動溢出效應(yīng),故a12=b12= 0;
假設(shè)2:市場2對市場1未呈現(xiàn)單向波動溢出效應(yīng),故a21=b21= 0。
2.2.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)
在建立時間序列模型之前,先對4組序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示,在ADF單位根檢驗(yàn)中,PQ、PX、WQ和WX的t統(tǒng)計量的檢驗(yàn)P值均小于0.05,即在5%顯著水平上4組序列均可拒絕原假設(shè),不存在單位根,所有序列都是平穩(wěn)序列。
表3 單位根檢驗(yàn)
2.2.4 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
建立GARCH類模型之前,對時間序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)的原假設(shè)為:假定模型中擬合出的所有系數(shù)(殘差平方滯后項(xiàng)的系數(shù))是否同時為0,以檢驗(yàn)序列的殘差序列是否存在自回歸異方差。對兩個序列回歸的殘差進(jìn)行ARCH型異方差檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。PQ、PX、WQ和WX殘差項(xiàng)的檢驗(yàn)P值小于0.05,在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),4個序列均存在ARCH效應(yīng),可以進(jìn)行GARCH類模型分析。
表4 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)
2.2.5 BEKK-GARCH模型的建立
設(shè)定的二元BEKK-GARCH(1,1)模型中,均以市場1為期貨市場,市場2為現(xiàn)貨市場。檢驗(yàn)小麥期貨市場與現(xiàn)貨市場是否具有波動溢出效應(yīng)的關(guān)鍵在于方差方程的系數(shù)矩陣各元素的數(shù)值大小,本文采用Wald檢驗(yàn)來檢驗(yàn)市場間的波動溢出效應(yīng)。
從表5可以看出,兩個期貨市場與現(xiàn)貨市場的方程系數(shù)A(1,1)、A(2,2)、B(1,1)和B(2,2)的檢驗(yàn)P值均小于0.05,說明期貨市場與現(xiàn)貨市場內(nèi)隨機(jī)波動對自身市場價格波動的影響顯著,并且各市場的價格受自身過去方差的影響持久,呈現(xiàn)波動聚集性的特征,也就是存在價格出現(xiàn)大的波動后會跟隨大的波動,而出現(xiàn)小的波動后會跟隨小的波動的現(xiàn)象,即波動具有正相關(guān)性。
表5 方差方程估計結(jié)果
由表6可知,兩個期貨市場與現(xiàn)貨市場的A(1,2)和B(1,2)的Wald檢驗(yàn)P值均小于0.05,可知,期貨市場對現(xiàn)貨市場具有單向波動溢出效應(yīng);而A(2,1)和B(2,1)的Wald檢驗(yàn)P值大于0.05,可知,現(xiàn)貨市場對期貨市場未呈現(xiàn)單向波動溢出效應(yīng)。
表6 Wald檢驗(yàn)結(jié)果
由BEKK-GARCH模型結(jié)果可以得出,無論是普麥期貨還是強(qiáng)麥期貨,對小麥現(xiàn)貨均具有單向波動溢出效應(yīng),所以小麥期貨對小麥現(xiàn)貨具有單向波動溢出效應(yīng)。此外,分別考慮每一種期貨和現(xiàn)貨之間的波動效應(yīng)時,強(qiáng)麥期貨與現(xiàn)貨之間的波動溢出效應(yīng)大于普麥期貨與現(xiàn)貨之間的波動溢出效應(yīng),其原因可能是強(qiáng)麥期貨自身價格的波動性要大于普麥期貨自身價格的波動性,因此在參考期貨制定現(xiàn)貨價格策略時,選取普麥期貨更為合理。
考慮到國家發(fā)改委每年都會制定下一年的小麥最低收購價格,查閱本文所選數(shù)據(jù)期間的發(fā)改價格文件(發(fā)改價格〔2015〕2301號、〔2016〕2207號、〔2017〕1855號、〔2018〕1680號),可知2015—2017年最低收購價格保持不變,2018年較2017年有所下調(diào),2019年再度下調(diào)。在下調(diào)未來一年的最低收購價格后,期貨價格會出現(xiàn)明顯迅速下降的情況,而現(xiàn)貨價格是在期貨價格下降一定時間后才開始下降,此現(xiàn)象證明了期貨價格對于現(xiàn)貨價格具有引導(dǎo)關(guān)系。
近年來,受新冠肺炎疫情的影響,小麥期貨價格出現(xiàn)3次較大的波動。受波動溢出效應(yīng)的影響,國內(nèi)小麥現(xiàn)貨價格出現(xiàn)一定程度的波動,但是整體表現(xiàn)平穩(wěn),究其原因一是國家小麥庫存充足,市場供需寬松,各級糧庫相繼進(jìn)行儲備輪換,這對市場價格穩(wěn)定發(fā)揮著決定性的作用;二是下游產(chǎn)品需求不足,企業(yè)小麥采購大多需求不大。同時,面粉廠為維持成本、獲取利潤,幾乎不會貿(mào)然降價促銷,這便導(dǎo)致小麥價格的漲跌幅度受到限制。另外,我國小麥消費(fèi)以國產(chǎn)為主,進(jìn)口大多是為滿足小麥品種結(jié)構(gòu)調(diào)劑的需要,故國際小麥價格的波動對國內(nèi)小麥價格的影響比較有限。
相比美國小麥現(xiàn)貨市場在2020年4月1日收盤下跌超過3%,CBOT軟紅冬小麥期貨價格創(chuàng)下7個半月來的最大跌幅,在本次突發(fā)性事件中我國小麥?zhǔn)袌龅默F(xiàn)貨價格及時跟進(jìn)期貨價格的引導(dǎo),并未出現(xiàn)大的波動。農(nóng)產(chǎn)品期貨市場起到的價格發(fā)現(xiàn)與風(fēng)險規(guī)避的功能有利于我國農(nóng)產(chǎn)品市場的穩(wěn)定發(fā)展,農(nóng)業(yè)與金融業(yè)的結(jié)合有助于推進(jìn)我國現(xiàn)代化建設(shè)的進(jìn)程,糧食金融化必然會成為未來農(nóng)產(chǎn)品市場發(fā)展的一大趨勢。
本文采用Stata和Winrats軟件,并構(gòu)造了代表波動水平的BEKK-GARCH雙變量模型,進(jìn)行Wald 檢驗(yàn),全面分析小麥期貨現(xiàn)貨市場間的波動溢出效應(yīng)。根據(jù)以上實(shí)證分析可以得出以下幾個主要結(jié)論:第一,期貨市場對現(xiàn)貨市場呈波動溢出效應(yīng);第二,兩個市場有一者發(fā)生價格波動,會對另一者的波動率產(chǎn)生一定的影響;第三,小麥的市場價格在形成過程中受期貨市場的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于現(xiàn)貨市場,而且普麥期貨與小麥現(xiàn)貨比強(qiáng)麥期貨與小麥現(xiàn)貨的聯(lián)系更加密切。
4.2.1 加快推動完善期現(xiàn)貨交易系統(tǒng)與風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新
首先,建立健全電子交易的法律法規(guī),為交易系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新提供前提條件,創(chuàng)造有益于技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境。其次,在加快交易系統(tǒng)技術(shù)創(chuàng)新的過程中,從人力、物力、財力上加大對交易系統(tǒng)、硬件設(shè)施等方面的研發(fā)與投資力度,為期貨行業(yè)的發(fā)展提供技術(shù)與服務(wù)支撐。最后,應(yīng)用云計算等高科技技術(shù),構(gòu)架以小麥期貨價格為核心的交易系統(tǒng)與市場風(fēng)險預(yù)測預(yù)警系統(tǒng),從而保障交易的安全性與有效性。
4.2.2 發(fā)揮政府的引導(dǎo)作用,明確市場機(jī)制和政府引導(dǎo)的界限
第一,完善小麥期貨的價格引導(dǎo)功能,不僅需要發(fā)揮市場的資源配置作用,也需要政府運(yùn)用合理的手段對其進(jìn)行引導(dǎo),以保證價格功能的發(fā)揮與市場的正常運(yùn)行。第二,政府應(yīng)完善法律法規(guī),健全監(jiān)管機(jī)制,堅(jiān)持“走出去”戰(zhàn)略,遵循市場規(guī)律,避免過度行政干預(yù)。此外,政府應(yīng)當(dāng)鼓勵更多的投資者、套期保值者、期貨經(jīng)紀(jì)人等進(jìn)入國際期貨市場,推動我國小麥期貨的國際化步伐,使我國的期貨產(chǎn)品定價與國際市場接軌。