上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的動態(tài)相關(guān)性及溢出效應(yīng)研究

摘要：本文選取2018年3月27日至2023年12月29日上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場黃大豆1號、黃大豆2號、玉米、棉花期貨的日收盤價數(shù)據(jù)，利用DCC-GARCH模型刻畫了上海原油期貨與國內(nèi)四種農(nóng)產(chǎn)品期貨的動態(tài)相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建TVP-VAR-DY模型從靜態(tài)和動態(tài)兩個方面測度了上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：①上海原油期貨與四類農(nóng)產(chǎn)品期貨均具有正相關(guān)性，且與黃大豆2號、棉花期貨的正相關(guān)性最強(qiáng)，與玉米期貨的相關(guān)性水平在2021年以后整體有所提升。②上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨之間存在雙向溢出效應(yīng)，但原油期貨對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的影響更大，表明原油市場的波動對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場有更為顯著的沖擊作用。③上海原油期貨對黃大豆2號和棉花期貨的溢出效應(yīng)最為顯著，其次是玉米期貨，而對黃大豆1號期貨的溢出效應(yīng)相對較小。在四種農(nóng)產(chǎn)品期貨中，黃大豆2號對上海原油期貨具有顯著的溢出效應(yīng)。④極端事件的發(fā)生會加劇上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間的溢出水平。

關(guān)鍵詞：上海原油期貨；國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨；動態(tài)相關(guān)性；溢出效應(yīng)

一、引言

根據(jù)2024年1月17日國家統(tǒng)計局官網(wǎng)發(fā)布的《2023年12月份能源生產(chǎn)情況》，2023年中國進(jìn)口原油56399萬噸，同比增長110%，原油對外依存度增長至7299%，進(jìn)口量繼續(xù)穩(wěn)居世界第一位。近年來，疫情、地緣政治沖突以及WTI（WestTexasIntermediate）原油首次跌至負(fù)值等極端事件頻發(fā)，這些都可能引發(fā)油價沖擊。而原油作為生產(chǎn)生活的基礎(chǔ)性資源，可以通過多種傳導(dǎo)途徑對農(nóng)產(chǎn)品價格產(chǎn)生影響。第一，原油價格的變動會直接影響化肥、農(nóng)藥、汽油等原油副產(chǎn)品的價格，從而改變農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本與運(yùn)輸成本，帶動農(nóng)產(chǎn)品價格上升或下降；第二，我國作為農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)口大國，原油價格的波動通過影響國際農(nóng)產(chǎn)品價格，進(jìn)而造成國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格的改變；第三，當(dāng)前環(huán)境問題愈加受到關(guān)注，目前國際上以農(nóng)產(chǎn)品為原材料生產(chǎn)的生物質(zhì)能源成為化石能源的重要替代之一，導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品價格與原油價格產(chǎn)生聯(lián)系；第四，在商品金融化的背景下，農(nóng)產(chǎn)品期貨的投資屬性增強(qiáng)，使農(nóng)產(chǎn)品價格不僅受基本面供需關(guān)系的影響，還受到金融市場動態(tài)變化的影響。而原油作為金融屬性最強(qiáng)的大宗商品，其價格波動可能會通過金融市場影響農(nóng)產(chǎn)品期貨市場。

2018年3月26日，上海原油期貨作為中國首個對外開放的期貨品種在上海國際能源交易中心上市交易。自上市以來，上海原油期貨的成交量穩(wěn)步增長，目前已成為全球第三大原油期貨品種，市場規(guī)模僅次于WTI原油期貨和Brent原油期貨。但由于我國原油期貨上市時間短，研究其與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨溢出效應(yīng)的文章較少。

我國作為農(nóng)業(yè)大國和人口大國，維持農(nóng)產(chǎn)品價格穩(wěn)定尤為重要，而原油價格受挫或升高會影響農(nóng)產(chǎn)品價格，又由于期貨價格變化會形成對未來現(xiàn)貨價格的理性預(yù)期，因此有必要探討上海原油期貨與我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間的動態(tài)相關(guān)性及溢出效應(yīng)。這將有助于相關(guān)部門制定合理的政策防范農(nóng)產(chǎn)品價格的異常波動以及期貨市場間的風(fēng)險傳染；有助于增強(qiáng)個人和機(jī)構(gòu)投資者對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場和上海原油期貨市場之間聯(lián)動關(guān)系的理解，從而通過農(nóng)產(chǎn)品期貨對沖原油市場的風(fēng)險或豐富投資組合的多樣性；有助于進(jìn)一步完善國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品定價機(jī)制，增強(qiáng)我國在全球大宗商品市場中的定價話語權(quán)，更好地維護(hù)本國利益和戰(zhàn)略安全。

二、文獻(xiàn)綜述

原油與農(nóng)產(chǎn)品作為基礎(chǔ)原材料，不僅與人們的生產(chǎn)生活息息相關(guān)，也影響著一國的宏觀經(jīng)濟(jì)。國內(nèi)外學(xué)者對原油價格與農(nóng)產(chǎn)品價格之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了廣泛的研究。Nazliogˇlu等（2013）研究表明，石油市場的波動在糧食價格危機(jī)后會傳遞到農(nóng)產(chǎn)品市場。Luo和Ji（2018）研究證實美國原油市場對中國農(nóng)產(chǎn)品市場存在波動溢出效應(yīng)，盡管這種溢出效應(yīng)的程度較弱。Kang等（2019）從頻域角度考察國際原油和農(nóng)產(chǎn)品之間的連通性，發(fā)現(xiàn)石油和農(nóng)產(chǎn)品市場在不同頻段之間存在雙向不對稱信息溢出。Dahl等（2020）研究發(fā)現(xiàn)在金融和經(jīng)濟(jì)動蕩時期，原油和農(nóng)產(chǎn)品之間的不對稱和雙向信息流動會加劇。國內(nèi)學(xué)者的研究也表明原油與農(nóng)產(chǎn)品價格之間存在顯著聯(lián)系。郭玉晶等（2015）運(yùn)用VAR（6）-GARCH（1，1）-BEKK模型，對國際原油期貨市場與我國主要的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)原油期貨與玉米期貨、大豆期貨存在雙向波動溢出效應(yīng)，與小麥期貨存在單向波動溢出效應(yīng)。此外，許多學(xué)者的研究也表明原油價格波動對于不同農(nóng)產(chǎn)品的影響程度是不同的（黃海峰和施展，2017；彭新宇和樊海利，2019；卿雨茜和郭風(fēng)龍，2022；張松艷和杜明婭，2022）。

關(guān)于原油與農(nóng)產(chǎn)品價格傳導(dǎo)途徑的研究，已有文獻(xiàn)主要從成本、生物燃料、國際貿(mào)易、商品金融化等視角展開。從成本角度看，原油價格的上漲提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本、運(yùn)輸成本，然后這些成本轉(zhuǎn)移到了農(nóng)產(chǎn)品上（付蓮蓮等，2014；Dillon和Barrett，2016）。從生物燃料角度看，生物燃料是原油的替代品，因此當(dāng)原油價格急劇上漲時，生物燃料的需求將會增加，進(jìn)而導(dǎo)致作為生物燃料原材料的玉米、大豆等農(nóng)產(chǎn)品價格的上漲（Chen等，2010；古家樂和孟慶軍，2020）。從國際貿(mào)易角度看，原油價格波動會影響國際農(nóng)產(chǎn)品價格，而我國作為農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)口大國，國內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品價格必然發(fā)生改變（稅尚楠，2008；鄭燕和丁存振，2019）。從商品金融化角度看，能源和農(nóng)產(chǎn)品市場金融化程度的提高有助于投資者創(chuàng)建多元化投資組合，因此增強(qiáng)了兩個市場之間的連通性，尤其危機(jī)時期農(nóng)產(chǎn)品與原油市場存在雙向波動溢出效應(yīng)，表明金融投資者的存在為農(nóng)產(chǎn)品與原油市場沖擊傳遞提供了新的渠道（Lu等，2019；Sun等，2021）。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者對原油價格與農(nóng)產(chǎn)品價格之間的關(guān)系展開了廣泛的研究。但大多數(shù)學(xué)者關(guān)注的是國際原油，如WTI原油期貨、Brent原油期貨。但這些歐美原油期貨的價格無法充分表現(xiàn)亞洲地區(qū)原油的供求情況。2018年3月26日，上海原油期貨在上海能源交易所正式上市，這對亞洲地區(qū)原油基準(zhǔn)價格的確立具有積極意義?，F(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏對處于同一金融市場的上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間關(guān)系的研究。此外，過往研究多采用VAR模型、GARCH類模型進(jìn)行研究，但這些方法多從靜態(tài)角度證明兩個市場之間存在顯著相關(guān)關(guān)系，缺乏從動態(tài)角度的考察以及對溢出效應(yīng)大小的測度。

因此，本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，選取上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨作為研究對象，構(gòu)建DCC-GARCH刻畫上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的動態(tài)相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上，利用TVP-VAR-DY模型測度上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的溢出效應(yīng)。在探究上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨之間的關(guān)系后，提出相關(guān)的政策建議，以防范兩個市場之間的風(fēng)險傳染，維持農(nóng)產(chǎn)品市場價格的穩(wěn)定。

三、數(shù)據(jù)說明與模型介紹

（一）數(shù)據(jù)說明

1數(shù)據(jù)選取與處理

本文選取了大連商品交易所的黃大豆1號、黃大豆2號、玉米以及鄭州商品交易所的棉花作為國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨代表。上海原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨數(shù)據(jù)均采用連續(xù)合約的日收盤價，樣本期間自上海原油期貨上市交易開始，即從2018年3月26日至2023年12月29日，剔除法定節(jié)假日后，每個期貨品種共得到1273個樣本數(shù)據(jù)。最后，對所有期貨品種的日收盤價進(jìn)行對數(shù)處理以獲得收益率，計算公式如下：

Rt=lnptpt-1（1）

式中，pt表示各期貨品種第t日的收盤價序列，Rt表示第t日的收益率序列，包括上海原油期貨（INE）的日對數(shù)收益率、黃大豆1號期貨（SOYBEAN1）的日對數(shù)收益率、黃大豆2號期貨（SOYBEAN2）的日對數(shù)收益率、玉米期貨（MAIZE）的日對數(shù)收益率以及棉花期貨（COTTON）的日對數(shù)收益率。期貨合約價格均來自Wind數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用Eviews和R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析。

2描述性統(tǒng)計

從表1的統(tǒng)計結(jié)果來看，INE原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨的平均收益率均比較小，接近0。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，INE原油期貨的標(biāo)準(zhǔn)差最大。從偏度來看，以上5個變量的對數(shù)收益率偏度均不為0，存在左偏和右偏的性質(zhì)。從峰度來看，所有變量的峰度都超過了正態(tài)分布的峰度值3且各個變量J-B統(tǒng)計量的值均拒絕了關(guān)于滿足正態(tài)分布的原假設(shè)，符合金融數(shù)據(jù)尖峰厚尾的特征。

3平穩(wěn)性檢驗

在對金融時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析之前，確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是至關(guān)重要的，否則可能出現(xiàn)偽回歸問題。本文采用ADF單位根檢驗對以上5個變量的對數(shù)收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，ADF單位根檢驗的詳細(xì)結(jié)果如表2所示。由表2的檢驗結(jié)果可知，所有期貨品種收益率序列均滿足平穩(wěn)性條件，這意味著可以進(jìn)行后續(xù)的時間序列建模分析。

（二）模型介紹

1DCC-GARCH模型介紹

DCC-GARCH模型又稱動態(tài)條件相關(guān)的廣義條件異方差模型，最初由Engle（2002）提出。該模型可以對多個時間序列的動態(tài)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行刻畫，彌補(bǔ)了CCC-GARCH模型對相關(guān)系數(shù)時變性估計的不足。此外，該模型考慮了各變量序列的自相關(guān)性和異方差性，因此估計結(jié)果較靜態(tài)相關(guān)系數(shù)估計更穩(wěn)健。

DCC-GARCH模型的估計過程通常遵循以下兩個主要步驟：第一步需要對每個變量的收益率序列進(jìn)行GARCH模型估計，GARCH模型能夠捕捉到變量收益率的波動性聚集現(xiàn)象。第二步則使用從GARCH模型中得到的標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列來估計DCC模型。DCC模型可以捕捉不同變量收益率之間的動態(tài)相關(guān)性，即這些變量之間的相關(guān)性是如何隨時間變化的。DCC-GARCH模型設(shè)定如下：

rt=ut+εt（2）

εt=H1/2tvt（3）

ht=ω+a1ε2t-1+b1ht-1（4）

Ht=DtRtDt（5）

其中，rt為收益率序列，ut為條件期望，εt為誤差項，Ht為時變條件相關(guān)方差矩陣，ω為常數(shù)項，a1為前期擾動項平方的系數(shù)，b1為前期條件方差的系數(shù)，Dt=diag（h1/211，t，…，h1/2nn，t）為對角矩陣，對角線元素hnn，t是每個變量收益率序列的條件標(biāo)準(zhǔn)差。動態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣Rt可寫作：

Rt=diag（Qt）-1/2Qtdiag（Qt）1/2（6）

Qt=（1-α-β）Q—+αεt-1ε′t-1+βQt-1（7）

其中，Qt為條件協(xié)方差矩陣，Q—為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的無條件協(xié)方差矩陣，α、β為DCC-GARCH模型參數(shù)，且需要滿足α>0，β>0且α+β<1。最后，在DCC-GARCH模型下，兩個時間序列的動態(tài)相關(guān)系數(shù)的值可以通過以下公式表示：

ρij，t=ρji，t=qij，tqii，tqjj，t（8）

2TVP-VAR-DY模型介紹

時變參數(shù)向量自回歸溢出指數(shù)模型（TVP-VAR-DY）是Antonakakis等于2018年提出的，該模型改進(jìn)了原始的DY溢出指數(shù)方法，有效規(guī)避了因主觀選擇滾動窗口大小而可能引起的觀測值損失問題，能夠捕捉不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下市場間溢出效應(yīng)的動態(tài)變化特征。

首先，構(gòu)建TVP-VAR模型，其表達(dá)式如下：

xt=γtxt-1=εt，εt｜Ft-1～N（0，Ut）（9）

vec（γt）=vec（γt-1）+vt，vt｜Ft-1～N（0，Rt）（10）

其中，xt、εt和vt均為N×1維向量，εt和vt為隨機(jī)擾動項；γt、Ut和Rt為N×N維矩陣，γt是時變系數(shù)矩陣且服從隨機(jī)游走過程，Ut和Rt是時變方差-協(xié)方差矩陣；Ft-1表示t-1期時的信息。

在完成時變參數(shù)的估計之后，根據(jù)Wold的遍歷性原理，任何遍歷的平穩(wěn)時間序列可以唯一表示為一個無限階的倒向移動平均過程，可將TVP-VAR模型轉(zhuǎn)換為時變參數(shù)向量移動平均（TVP-VMA）形式，表達(dá)式如下：

xt=∑pi=1γitxt-i+εt=∑∞j=1Ajtxεt-j+εt（11）

然后，提取TVP-VMA模型的系數(shù)進(jìn)行廣義預(yù)測誤差方差分解（GFEVD），廣義預(yù)測誤差方差分解是一種在多元時間序列分析中用來量化預(yù)測誤差中方差貢獻(xiàn)的方法。通過廣義預(yù)測誤差方差分解，可以得到每個變量對預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)。這些貢獻(xiàn)可以解釋為不同變量之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性和相互影響，通常稱為“溢出效應(yīng)”。

具體來說，對一個包含了變量i和變量j的TVP-VMA模型，通過GFEVD可以得到變量j對變量i預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)φ～gij，t（J），其表示為預(yù)測誤差方差分解中變量j對變量i的影響份額，定義為變量j到變量i的方向性溢出，具體表達(dá)式如下：

φgij，t（J）=U-1ii，t∑J-1t=1（v′iAtUtvj）2∑Nj=1∑J-1t=1（v′iAtUtA′tvj）（12）

φ～gij，t（J）=φgij，t（J）∑Nj=1φgij，t（J）（13）

其中，vj為零向量。同時滿足∑Nj=1φgij，t（J）=1，∑Ni，j=1φgij，t（J）=N，其中J表示預(yù)測誤差方差分解期數(shù)，vi表示一個選擇向量（在變量i位置為1，否則為0）。此外，基于GFEVD，可以計算出總溢出指數(shù)（TCI），它反映了整個系統(tǒng)內(nèi)部平均的風(fēng)險溢出水平，表達(dá)式為：

Cgt（J）=1-N1∑Ni=1φgii，t（J）（14）

除了總溢出指數(shù)，還可定義方向性溢出指數(shù)，總方向性溢出指數(shù)（TO）表示變量i的波動對其他變量的影響，表達(dá)式為：

Cg·i（J）=∑Nj=1，i≠jφgji，t（J）（15）

總方向性溢入指數(shù)（FROM）表示變量i受到其他市場或資產(chǎn)波動影響的程度，表達(dá)式為：

Cgi·，t（J）=∑Nj=1，i≠jφgij，t（J）（16）

凈方向性溢出指數(shù)（NET）表示變量i對其他所有變量的凈影響程度，用變量i的總方向性溢出指數(shù)（TO）減去變量i的總方向性溢入指數(shù)（FROM）計算得到，表達(dá)式為：

Cgi，t（J）=Cg·i，t（J）-Cgi·，t（J）（17）

最后，凈成對溢出指數(shù)（NPDC）表示兩個金融市場或資產(chǎn)之間的風(fēng)險凈溢出效應(yīng)，用市場i對市場j的溢出影響減去市場j對市場i的溢出影響得到，表達(dá)式為：

NPDCji（J）=φji，t（J）-φij，t（J）（18）

如果該指數(shù)值為正，則表示市場i對市場j的溢出效應(yīng)大于市場j對市場i的溢出效應(yīng)，即市場i是風(fēng)險的凈溢出方；如果該指數(shù)值為負(fù)，則情況相反，市場i是風(fēng)險的凈接受方。

四、實證分析

（一）上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨動態(tài)相關(guān)性分析

1單變量GARCH模型構(gòu)建

（1）ARCH效應(yīng)檢驗

GARCH模型的建立要求數(shù)據(jù)具有ARCH效應(yīng)，本文采用ARCH-LM方法來檢驗數(shù)據(jù)的異方差性。先對以上各平穩(wěn)的日收益率數(shù)據(jù)建立均值方程，采用R語言中的autoarima函數(shù)確定各變量ARMA（p，q）模型的最佳階數(shù)。

最終確定INE、SOYBEAN1、SOYBEAN2、MAIZE、COTTON這5個變量的均值方程形式分別為：ARMA（0，0）、ARMA（2，1）、ARMA（0，0）、ARMA（0，0）、ARMA（0，0）。然后對上述5個均值方程的殘差序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示，結(jié)果表明各個收益率序列均存在異方差性，可以利用GARCH模型對其進(jìn)行進(jìn)一步估計。

其中，α是殘差平方滯后項的系數(shù)，表示上一期相關(guān)因素產(chǎn)生的外部沖擊對本期市場波動的影響；β是條件方差自身的滯后項系數(shù)，表示上一期市場的波動程度對本期市場的影響，反映市場自身的記憶性；α和β之和為衰減系數(shù)，其值越大表明市場波動的持續(xù)性越強(qiáng)。各變量收益率序列經(jīng)GARCH（1，1）模型擬合后，α和β的系數(shù)多在1%的置信水平下顯著，且α和β之和滿足小于1的約束條件。各序列GARCH（1，1）建模完成后，對標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗，ARCH-LM（10）統(tǒng)計量對應(yīng)的P值都比較大，殘差序列已不存在異方差性，表明GARCH（1，1）模型較穩(wěn)定，擬合效果較好。GARCH（1，1）的結(jié)果顯示，各β值遠(yuǎn)大于α，說明原油期貨市場和農(nóng)產(chǎn)品期貨市場對過去的波動比對過去的沖擊更敏感，意味著原油期貨市場和農(nóng)產(chǎn)品期貨市場過去的波動會在之后一段時間刺激市場產(chǎn)生新的波動。衰減系數(shù)均在09以上，表明各序列收益率波動的持續(xù)性強(qiáng)，其中MAIZE的衰減系數(shù)較大，說明MAIZE期貨市場的波動聚集性和持續(xù)性表現(xiàn)最佳。

2多變量相關(guān)性分析

在進(jìn)行單變量GARCH（1，1）模型估計之后，利用得到的每個金融資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化殘差以及時變方差進(jìn)行多變量動態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣的估計，DCC-GARCH（1，1）模型估計結(jié)果如表5所示。dcca1反映隨機(jī)干擾項對動態(tài)相關(guān)系數(shù)的影響程度，dccb1代表動態(tài)相關(guān)系數(shù)的持續(xù)性，值越大表示相關(guān)性持續(xù)的時間越長。由估計結(jié)果可知dcca1和dccb1系數(shù)均顯著且dccb1值較大，同時dcca1+dccb1小于1且接近1，表明模型是穩(wěn)健的，且各變量之間具有明顯且持久的動態(tài)相關(guān)關(guān)系。

從DCC-GARCH估計結(jié)果中提取2018年3月27日至2023年12月29日上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的動態(tài)相關(guān)系數(shù)，并做描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表6所示。兩兩變量相關(guān)系數(shù)的均值顯著異于0，說明INE原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨均具有一定程度的相關(guān)關(guān)系。INE原油期貨與我國農(nóng)產(chǎn)品期貨中的COTTON期貨相關(guān)性最強(qiáng)，其次是SOYBEAN2，而與MAIZE、SOYBEAN1的相關(guān)性非常小，這可能因為大豆和棉花作為經(jīng)濟(jì)作物，與糧食作物相比，更易受到外部沖擊的影響。從相關(guān)系數(shù)的波動幅度來看，INE與SOYBEAN2動態(tài)相關(guān)系數(shù)的波動幅度最大，標(biāo)準(zhǔn)差為0057，而與SOYBEAN1之間不僅相關(guān)性最低，相關(guān)性波動幅度也最小，標(biāo)準(zhǔn)差只有0045。究其原因，黃大豆1號合約主要針對的是食品級大豆市場，黃大豆2號合約則更多地與油脂提煉有關(guān)。此外，黃大豆2號合約涵蓋了美國和南美等地區(qū)的大豆，是全球范圍內(nèi)最具綜合性的大豆期貨合約之一。由于黃大豆2號合約涉及的大豆在油脂提煉過程中對能源的需求以及它可以作為生物燃料的原料，因此黃大豆2號相比黃大豆1號，與能源市場特別是原油市場有著更為緊密的聯(lián)系。

上述描述性統(tǒng)計分析從總體上描述了上海原油期貨和國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的相關(guān)性，為了更好地刻畫上海原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨的動態(tài)相關(guān)關(guān)系隨時間變化的特征，觀察市場間相關(guān)性如何隨時間變化以及在某些極端事件發(fā)生時期相關(guān)性如何表現(xiàn)，根據(jù)DCC-GARCH（1，1）模型估計結(jié)果繪制了變量之間相關(guān)系數(shù)趨勢，如圖1所示。

第一，INE原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨的相關(guān)性表現(xiàn)出不同的波動特征，且大多數(shù)時候呈正相關(guān)，這符合理論預(yù)期和經(jīng)濟(jì)實際。原油通過成本效應(yīng)和替代效應(yīng)兩個基本途徑影響農(nóng)產(chǎn)品價格，一是原油價格變化影響農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本，從而影響農(nóng)產(chǎn)品價格；二是農(nóng)產(chǎn)品可用于生產(chǎn)生物燃料，而生物燃料是原油的替代品，當(dāng)原油價格升高時，替代效應(yīng)的發(fā)揮會使農(nóng)產(chǎn)品價格升高。此外，農(nóng)產(chǎn)品期貨的投資屬性也使其與金融屬性最強(qiáng)的原油之間聯(lián)系緊密。

第二，INE原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨的相關(guān)系數(shù)在2020—2021年疫情和2022—2023年俄烏沖突時期發(fā)生了大幅波動并出現(xiàn)峰值。INE原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨的相關(guān)系數(shù)在特殊事件發(fā)生背景下變化較大，這與原油作為全球最重要的能源商品以及我國農(nóng)產(chǎn)品對外依存度高息息相關(guān)。

第三，從單個農(nóng)產(chǎn)品期貨來看，INE原油期貨與SOYBEAN1期貨相關(guān)系數(shù)變動幅度較小，除極端事件期間有較大波動外，其余時間變化趨勢穩(wěn)定。INE原油期貨與SOYBEAN2期貨相關(guān)系數(shù)受中美貿(mào)易摩擦影響，在2019年4月—9月呈下降趨勢，之后整體呈上升趨勢。這與我國大豆的供應(yīng)來源有關(guān)，目前我國對進(jìn)口大豆的依賴程度較高，對外依存度超過80%，主要進(jìn)口美洲國家尤其是美國、巴西和阿根廷等國家的大豆。同時美國也是重要的原油出口國，成本推動效應(yīng)的發(fā)揮使INE原油期貨與SOYBEAN2關(guān)聯(lián)度高。此外，美國可再生生物柴油燃料的生產(chǎn)增加了大豆需求，造成美國國內(nèi)大豆價格上漲，又通過國際貿(mào)易途徑影響我國大豆的價格。INE原油期貨與MAIZE期貨的相關(guān)性程度較低，但在2021年之后相關(guān)性水平整體有所提升。一是因為玉米作為糧食作物，國內(nèi)自給率非常高但玉米生產(chǎn)機(jī)械化水平跟不上；二是因為2016年取消了玉米臨時收儲政策，玉米價格更加市場化，其與原油市場之間的聯(lián)系更加緊密。INE原油期貨與COTTON期貨相關(guān)程度較高，相關(guān)系數(shù)最大值高達(dá)0407，在疫情時期相關(guān)系數(shù)波動幅度最大，并且兩次達(dá)到峰值。原油和棉花是全球重要的大宗商品，棉花作為經(jīng)濟(jì)作物也具有較強(qiáng)的金融屬性，且棉花的生產(chǎn)與加工都需要能源，而原油是能源的主要來源，因此兩者之間相關(guān)程度一直較高并且在2020—2021年疫情防控期間受宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響，相關(guān)系數(shù)波動幅度較大。

（二）上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的溢出效應(yīng)分析

利用DCC-GARCH模型，我們了解了上海原油期貨與國內(nèi)四種農(nóng)產(chǎn)品期貨的相關(guān)關(guān)系及動態(tài)變化趨勢，相關(guān)性的存在意味著上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場是緊密聯(lián)系的，價格波動會在市場間傳導(dǎo)，這促使我們進(jìn)一步探討兩市場間的溢出效應(yīng)。為了直觀地測度溢出效應(yīng)的大小及觀察其時變特征，本文選取TVP-VAR-DY模型進(jìn)行溢出效應(yīng)的研究。

1靜態(tài)溢出效應(yīng)分析

根據(jù)滯后期選擇準(zhǔn)則確定TVP-VAR-DY模型溢出指數(shù)滯后期為2期，同時計算了預(yù)測步長H從5到20的總溢出指數(shù)，最終確定方差分解預(yù)測步長H=10，借助R軟件計算溢出指數(shù)。表7中對角線數(shù)據(jù)表示各個市場自身的波動對自身的影響，即自溢出效應(yīng)。非對角線的行數(shù)據(jù)代表其他市場對某一特定市場的溢出效應(yīng)，即外部市場對指定市場的影響。非對角線的列數(shù)據(jù)則反映某一特定市場對其他市場的溢出效應(yīng)，即指定市場對外部市場的影響?！癋ROM”列數(shù)據(jù)表示一個市場接收到的其他所有市場的總溢出效應(yīng)?！癟O”行數(shù)據(jù)表示一個市場對其他所有市場的總溢出效應(yīng)，“TCI”是總溢出指數(shù)，代表該系統(tǒng)的平均溢出水平，等于“TO”行或“FROM”列元素均值?！癗ET”表示凈溢出效應(yīng)，即一個市場對所有其他市場溢出效應(yīng)的總和減去這些市場對它的溢出效應(yīng)的總和，反映了市場間相互影響的凈結(jié)果。

由表7可知，總溢出指數(shù)為1567，說明所有市場波動率預(yù)測誤差的方差中有1567%來自系統(tǒng)內(nèi)其他變量的溢出。這意味著上海原油期貨市場與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場聯(lián)動效應(yīng)顯著。從凈溢出效應(yīng)來看，INE是系統(tǒng)中溢出效應(yīng)的主導(dǎo)者，影響著農(nóng)產(chǎn)品期貨市場。此外，SOYBEAN2也是該系統(tǒng)溢出效應(yīng)的凈傳遞者，主要因為SOYBEAN2是SOYBEAN1和MAIZE的競爭產(chǎn)品，以及SOYBEAN2是生物柴油的原料，從而SOYBEAN1、MAIZE、INE這三個期貨市場接受著SOYBEAN2價格波動的影響。INE對四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的溢出強(qiáng)度是不同的，對COTTON的溢出水平最大，其次是SOYBEAN2，同樣，COTTON和SOYBEAN2對INE的溢出值也較大，說明INE期貨市場和COTTON、SOYBEAN2期貨市場價格傳導(dǎo)效應(yīng)及聯(lián)動性強(qiáng)。COTTON和SOYBEAN2作為經(jīng)濟(jì)作物，價格會隨市場因素波動，因此原油對其影響明顯強(qiáng)于糧食作物玉米。雖然玉米可以用來生產(chǎn)生物燃料，但I(xiàn)NE對其溢出效應(yīng)較小，這歸因于我國玉米自給率高以及在“谷物基本自給、口糧絕對安全”的糧食安全觀下對玉米價格的宏觀調(diào)控。

2動態(tài)溢出效應(yīng)分析

靜態(tài)溢出指數(shù)描繪了上海原油期貨與國內(nèi)四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場信息溢出的整體平均水平，卻不能夠捕捉市場間溢出效應(yīng)的時變特征。因此，接下來構(gòu)建動態(tài)總溢出指數(shù)、動態(tài)方向性溢出指數(shù)、動態(tài)凈溢出指數(shù)以及動態(tài)凈成對溢出指數(shù)并繪制相應(yīng)的趨勢圖，分析溢出效應(yīng)的時變特征。

（1）動態(tài)總溢出指數(shù)分析

總溢出指數(shù)包括上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場相互之間的溢出，也包括農(nóng)產(chǎn)品期貨市場內(nèi)部的溢出。從圖2可以看出總溢出指數(shù)隨時間推移在0%～25%波動，這說明上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場聯(lián)動性水平較高且呈現(xiàn)時變特征?？傄绯鲋笖?shù)在2020年初一度降到谷底，之后很長時間處于10%以下，這源于疫情暴發(fā)導(dǎo)致的停工停產(chǎn)，對原油市場和農(nóng)產(chǎn)品市場造成了沖擊，之后隨著經(jīng)濟(jì)逐漸回暖，總溢出指數(shù)不斷上升。此外，從圖2中可以觀察到動態(tài)總溢出指數(shù)在2021年達(dá)到了20%以上的高峰，在2022年甚至達(dá)到了25%以上的高峰，同時2021年和2022年總溢出指數(shù)波動幅度較其他時段更高。這可能與極端事件的發(fā)生有關(guān)，2021年正處于新冠疫情時期，疫情加劇了全球金融市場恐慌情緒和不確定性，各類資產(chǎn)價格波動不斷；2022年初俄烏沖突爆發(fā)，作為沖突雙方的俄羅斯和烏克蘭又是世界上兩大重要的糧食和能源出口國，沖突的發(fā)生自然對我國大宗商品市場產(chǎn)生影響?？偟膩碚f，極端事件的發(fā)生會提升市場間溢出水平。

（2）動態(tài)方向性溢出指數(shù)分析

圖3為INE原油期貨對國內(nèi)四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的動態(tài)方向性溢出指數(shù)圖，2018—2019年INE原油期貨作為新上市的金融產(chǎn)品，其市場影響力和交易活躍度可能還在逐步建立過程中，因此其對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場整體波動溢出水平較低也較平穩(wěn)。隨著時間的推移，尤其是2020年后，溢出水平不斷提升，這體現(xiàn)出上海原油期貨對國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的影響越來越顯著，不斷地將自身波動傳遞到農(nóng)產(chǎn)品期貨市場。這也從側(cè)面說明INE原油期貨市場建立的有效性，其在大宗商品市場逐漸發(fā)揮重要的作用，并且與上述分析一致，在極端事件發(fā)生時期，INE原油期貨對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的溢出效應(yīng)更強(qiáng)烈。在面臨極端事件，如地緣政治沖突或全球性公共衛(wèi)生事件時，市場參與者的風(fēng)險偏好和避險需求可能會發(fā)生變化，導(dǎo)致原油期貨市場的波動性增加，進(jìn)而更顯著地影響農(nóng)產(chǎn)品期貨市場。

原油期貨價格的波動可能會通過多種渠道影響農(nóng)產(chǎn)品期貨市場，如影響生產(chǎn)成本、運(yùn)輸成本以及作為投資組合中的對沖工具等。了解原油期貨對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的時變溢出效應(yīng)，有助于政策制定者和投資者構(gòu)建更為有效的風(fēng)險管理策略和投資組合，以應(yīng)對市場波動。

（3）動態(tài)凈溢出指數(shù)分析

在上海原油期貨與四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場組成的系統(tǒng)中，若一個市場的凈溢出指數(shù)為正，那么此時它是該系統(tǒng)中的沖擊傳遞者，反之為沖擊接收者。

由圖4可知，INE原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的凈溢出效應(yīng)的方向、強(qiáng)度在樣本期內(nèi)隨時間不斷變化，這說明每個期貨市場所扮演的角色并不是一成不變的，它們時而是沖擊傳遞者，時而是沖擊接收者。具體來看，INE原油期貨和SOYBEAN2期貨是系統(tǒng)中主要的沖擊傳遞者，SOYBEAN1、MAIZE和COTTON期貨市場大多時候是其他市場的信息溢出

接收者?？梢钥吹剑?019—2022年，INE原油期貨的凈溢出指數(shù)基本為負(fù)，說明其在該段時間受到四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場波動溢出效應(yīng)較大，所以導(dǎo)致其凈溢出為負(fù)。結(jié)合實際情況，這可能與INE原油期貨上市時間較短，以及疫情對全球原油市場的影響有關(guān)。這說明不僅INE原油期貨是溢出效應(yīng)的傳遞中心，農(nóng)產(chǎn)品期貨市場有時也是市場傳染的源頭，會對原油期貨市場造成沖擊。此外，SOYBEAN2的凈溢出效應(yīng)基本為正，因此無論是INE原油期貨市場還是農(nóng)產(chǎn)品期貨市場，都要關(guān)注和警惕來自SOYBEAN2期貨市場的沖擊。

（4）動態(tài)凈成對溢出指數(shù)分析

以上分析了各期貨市場的凈溢出，接下來分析INE原油期貨與四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的凈成對溢出。凈成對溢出主要指該市場對另一個市場的溢出效應(yīng)減去該市場受到另一市場溢出效應(yīng)之后的差值。

從圖5可知，INE原油期貨與四個農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的凈成對溢出存在異質(zhì)性。就SOYBEAN1期貨而言，除2019年凈成對溢出指數(shù)為負(fù)值外，其余時期均以正值為主。2019年受非洲豬瘟影響，大豆的植物蛋白食用需求增長，SOYBEAN1定位于食用，其期貨價格階段性上漲，因而沖擊也傳遞到了INE原油期貨市場。而INE原油期貨與SOYBEAN2期貨的凈成對溢出指數(shù)多呈負(fù)值，這說明SOYBEAN2對INE的溢出效應(yīng)大于INE對SOYBEAN2的溢出效應(yīng)。因為SOYBEAN2的期貨合約定位更廣泛，其與INE原油期貨的溢出關(guān)系和SOYBEAN1截然不同，加之其能源屬性，生物燃料替代效應(yīng)的推動使其對INE原油期貨有正向的溢出效應(yīng)。

INE原油期貨與MAIZE期貨市場的凈成對溢出指數(shù)在2018—2020年多數(shù)時候是大于0的，在2022年3月逐漸轉(zhuǎn)為正值并持續(xù)到6月份左右，之后一直在0附近波動，凈成對溢出指數(shù)為0說明兩市場間溢出與溢入基本持平。2020年受疫情和OPEC+減產(chǎn)協(xié)議的影響，原油價格先跌后漲，原油市場高度動蕩，同時2020年全球疫情對我國糧食生產(chǎn)造成了一定沖擊，為保證糧食穩(wěn)定供應(yīng)增加了玉米進(jìn)口量，因此MAIZE期貨對INE產(chǎn)生了正向凈溢出效應(yīng)。這表明疫情對原油期貨市場的影響是最大的，而對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的影響較小。

棉花作為重要的經(jīng)濟(jì)作物，與石油有著千絲萬縷的聯(lián)系。INE原油期貨與COTTON期貨的凈成對溢出指數(shù)多為正值，但在2021年顯著為負(fù)。2021年得益于我國有效的疫情防控，紡織業(yè)快速恢復(fù)，全球訂單激增，帶動棉花價格上漲，且紡織與石油化工息息相關(guān)，棉花也具有較強(qiáng)的金融屬性，因此COTTON期貨對INE原油期貨產(chǎn)生了凈溢出。

五、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

原油價格波動對農(nóng)產(chǎn)品市場具有顯著的影響力，而我國作為農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)大國，維持農(nóng)產(chǎn)品價格穩(wěn)定尤為重要，這關(guān)系到國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與民生福祉的保障。本文深入分析了上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨的動態(tài)相關(guān)性及溢出效應(yīng)，得出以下結(jié)論：

第一，在相關(guān)性方面，上海原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨（包括黃大豆1號、黃大豆2號、棉花、玉米）均具有正相關(guān)性，且與黃大豆2號、棉花期貨的正相關(guān)性最強(qiáng)，與玉米期貨的相關(guān)性在2021年以后呈上升趨勢。這可能與玉米臨時收儲政策的取消以及在生物燃料生產(chǎn)中的重要作用有關(guān)。第二，在溢出效應(yīng)方面，上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨之間存在雙向溢出效應(yīng)，但原油期貨對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的影響更大，表明原油市場的波動對農(nóng)產(chǎn)品期貨市場有更為顯著的沖擊作用。這主要因為原油期貨價格變動會通過成本推動效應(yīng)、生物燃料替代效應(yīng)等影響農(nóng)產(chǎn)品價格。第三，在不同農(nóng)產(chǎn)品期貨中，上海原油期貨對黃大豆2號和棉花期貨的溢出效應(yīng)最為顯著，其次是玉米期貨，而對黃大豆1號期貨的溢出效應(yīng)相對較小。黃大豆2號因其標(biāo)的物的能源屬性以及期貨合約包容性強(qiáng)，在四種農(nóng)產(chǎn)品期貨中對上海原油期貨具有顯著的溢出效應(yīng)。第四，極端事件的發(fā)生會加劇上海原油期貨與國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間的溢出水平，在新冠感染疫情與俄烏沖突發(fā)生時期，上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間相關(guān)性與溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。這表明在不確定性增加的時期，市場參與者的風(fēng)險規(guī)避行為和投資組合調(diào)整可能會更加顯著地影響市場間的聯(lián)動效應(yīng)。

（二）政策啟示

綜合研究內(nèi)容與結(jié)論，提出以下幾點(diǎn)建議：

第一，多渠道管理，降低油價波動對農(nóng)產(chǎn)品價格的負(fù)面影響。政府和農(nóng)業(yè)企業(yè)需密切關(guān)注上海原油期貨市場的動態(tài)，從中預(yù)測原油價格波動對不同農(nóng)產(chǎn)品價格的可能影響，提前做好應(yīng)對措施。考慮到原油價格波動通過成本推動效應(yīng)、生物燃料替代效應(yīng)、國際貿(mào)易以及金融渠道對農(nóng)產(chǎn)品價格產(chǎn)生影響。因此政府應(yīng)采取多渠道管理措施，以減輕油價波動對農(nóng)產(chǎn)品市場的負(fù)面影響。油價上漲會增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的能源、運(yùn)輸和加工成本，政府可以通過補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等措施，減輕農(nóng)業(yè)企業(yè)的財務(wù)負(fù)擔(dān)?？紤]到生物燃料對農(nóng)產(chǎn)品需求的影響，政府應(yīng)審慎制定相關(guān)政策，平衡能源和農(nóng)業(yè)部門的需求。油價波動可能影響國際農(nóng)產(chǎn)品價格，進(jìn)而通過國際貿(mào)易渠道影響國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格，政府可以通過貿(mào)易協(xié)議、關(guān)稅調(diào)整等手段，穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品的進(jìn)出口市場。商品金融化背景下，原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨價格之間的聯(lián)動性增強(qiáng)。政府應(yīng)加強(qiáng)對期貨市場的監(jiān)管，防止市場過度投機(jī)行為，維護(hù)市場穩(wěn)定。此外，農(nóng)產(chǎn)品期貨具有風(fēng)險對沖功能，但農(nóng)產(chǎn)品期貨市場存在進(jìn)入壁壘，農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)參與度不高。對此，一是通過教育和培訓(xùn)提高農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)對期貨市場的認(rèn)識和參與度，建立或完善政策性金融支持體系，如提供低息貸款、信貸擔(dān)保等，幫助農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)民緩解資金壓力。鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)民使用農(nóng)產(chǎn)品期貨合約進(jìn)行風(fēng)險對沖，以鎖定成本和銷售價格，減少價格波動帶來的風(fēng)險。二是建議推廣“保險+期貨”這種創(chuàng)新型的農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理工具，借助農(nóng)業(yè)保險普遍服務(wù)的優(yōu)勢，擴(kuò)大期貨服務(wù)范圍，讓農(nóng)民及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體最大限度地參與進(jìn)來，幫助其有效管理價格風(fēng)險。

第二，建立極端事件風(fēng)險管理機(jī)制，降低上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間風(fēng)險傳染。本文實證結(jié)果表明極端事件的發(fā)生會加劇上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的溢出效應(yīng)，而當(dāng)前不確定事件頻發(fā)，逆全球化浪潮嚴(yán)重。因此監(jiān)管部門應(yīng)建立針對極端事件的風(fēng)險管理系統(tǒng)，以便快速響應(yīng)原油市場波動可能導(dǎo)致的風(fēng)險傳遞，保障農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的穩(wěn)定。具體來看，首先需要建立一套預(yù)警指標(biāo)體系，包括價格波動率、流動性指標(biāo)、市場壓力指數(shù)等，用于監(jiān)測市場風(fēng)險；其次可以利用先進(jìn)的算法進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析，在這個過程中，不僅要關(guān)注價格波動，還要關(guān)注交易量、持倉量和市場情緒等其他市場指標(biāo)，以便快速識別市場異常行為和潛在的極端事件；再次制定詳細(xì)的應(yīng)急預(yù)案，包括在極端事件發(fā)生時的交易限制、保證金調(diào)整、信息披露等措施；最后建立跨部門協(xié)作機(jī)制，包括金融市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)、農(nóng)業(yè)部門、能源部門等，以實現(xiàn)信息共享和協(xié)調(diào)響應(yīng)。監(jiān)管部門應(yīng)擁有一套完整的“政策工具箱”，包括宏觀審慎政策、市場穩(wěn)定措施等，用于應(yīng)對不同級別的風(fēng)險事件。從另一方面看，上海原油期貨市場的波動也受到農(nóng)產(chǎn)品期貨，特別是黃大豆2號期貨的顯著影響，因此應(yīng)加強(qiáng)對黃大豆2號期貨價格的動態(tài)監(jiān)控，定期進(jìn)行市場分析，以便及時發(fā)現(xiàn)任何異常波動并評估其對原油期貨市場的潛在影響。通過建立這樣的風(fēng)險管理機(jī)制，監(jiān)管部門可以更有效地預(yù)防和應(yīng)對極端事件對市場的影響，降低上海原油期貨與農(nóng)產(chǎn)品期貨市場間的風(fēng)險傳染，保障市場的穩(wěn)定和健康發(fā)展。

第三，持續(xù)促進(jìn)國內(nèi)大豆生產(chǎn)，降低進(jìn)口依賴。生物燃料作為一種可再生能源，具有一系列環(huán)保和可持續(xù)性的優(yōu)勢，是原油的替代品，發(fā)展前景廣闊，雖然我國生物燃料產(chǎn)量低，對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響有限，但隨著生物燃料在全球范圍的產(chǎn)出不斷攀升，其對作為原材料的農(nóng)產(chǎn)品市場價格的作用力逐步加大，這種影響可能會通過國際貿(mào)易渠道間接作用于我國的農(nóng)產(chǎn)品價格。鑒于上海原油期貨與大豆期貨關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，且在四種農(nóng)產(chǎn)品期貨中，我國大豆對外依存度極高，2023年大豆的進(jìn)口量占糧食總進(jìn)口量的六成以上，不似玉米國內(nèi)自給率達(dá)90%以上，這也使大豆價格極易受到原油價格波動的影響。雖然我國在提升大豆自給率方面已經(jīng)取得一些進(jìn)展，但仍沒有改變當(dāng)前大豆國內(nèi)供給不足的現(xiàn)狀，因此政府和相關(guān)部門應(yīng)通過持續(xù)的政策支持、技術(shù)創(chuàng)新和農(nóng)業(yè)保險覆蓋等措施來推動大豆產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在政策支持方面，加大對大豆主產(chǎn)區(qū)的生產(chǎn)獎勵，調(diào)高對大豆生產(chǎn)者的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)，如為降低生產(chǎn)成本，增加對種子、化肥、農(nóng)藥和機(jī)械化作業(yè)的補(bǔ)貼。在技術(shù)創(chuàng)新方面，一是加大對大豆育種技術(shù)的投入，支持高產(chǎn)、高油、抗病蟲害的大豆品種的培育和推廣；二是加快完成對農(nóng)業(yè)機(jī)械化設(shè)備的迭代升級。在農(nóng)業(yè)保險覆蓋方面，推廣大豆作物完全成本保險和種植收入保險，增加對小農(nóng)戶以及新型農(nóng)業(yè)主體的保費(fèi)補(bǔ)貼，減少自然災(zāi)害對農(nóng)民的影響，降低大豆生產(chǎn)風(fēng)險，增加農(nóng)業(yè)利潤。通過這些措施可以促進(jìn)國內(nèi)大豆生產(chǎn)，降低進(jìn)口依賴，增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品市場抵御國際農(nóng)產(chǎn)品價格沖擊的能力。這也有助于穩(wěn)定國內(nèi)大豆價格，保護(hù)農(nóng)民利益，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

第四，可將農(nóng)產(chǎn)品期貨納入投資組合，對沖原油價格波動風(fēng)險。農(nóng)產(chǎn)品期貨的傳統(tǒng)定位集中在為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者和加工企業(yè)提供套期保值的機(jī)會，使他們能夠通過期貨合約鎖定產(chǎn)品的成本和銷售價格，從而減少市場波動帶來的風(fēng)險。隨著時間的推移，農(nóng)產(chǎn)品市場的金融化水平提升，這不僅增加了市場的流動性，也拓寬了投資者的參與度。農(nóng)產(chǎn)品期貨不再僅限于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)用途，而是成為金融市場上一種重要的資產(chǎn)類別。同時投資者對于構(gòu)建一個多元化投資組合的需求日益增長，農(nóng)產(chǎn)品期貨因其與股票和債券等其他資產(chǎn)類別可能存在的低相關(guān)性，成為分散風(fēng)險的優(yōu)選工具。本文揭示了上海原油期貨與四種農(nóng)產(chǎn)品期貨之間存在顯著的相關(guān)性，特別是與黃大豆2號、棉花和玉米期貨。這種相關(guān)性為投資者構(gòu)建投資組合提供了一種可能，即可以通過選擇適合的農(nóng)產(chǎn)品期貨來對沖原油價格波動帶來的風(fēng)險。在油價下跌時，某些農(nóng)產(chǎn)品期貨可能表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性特征，從而有助于平衡投資組合的整體風(fēng)險。因此，對于金融市場上的機(jī)構(gòu)和個人投資者來說，可以考慮把農(nóng)產(chǎn)品期貨加入原油期貨投資組合，以對沖原油價格波動風(fēng)險。

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ResearchontheDynamicCorrelationandSpilloverEffectsbetweenShanghaiCrudeOilFuturesandDomesticAgriculturalProductFutures

ZHANGXiuliLIUYingfen

（SchoolofBusiness，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China）

Abstract：Asthefinancializationofenergyandagriculturalproductmarketscontinuestoincrease，theinterconnectionbetweencrudeoilfuturesandagriculturalproductfuturesmarketsisisconstantlystrengtheningThisarticleselectsthedailyclosingpricedataofShanghaicrudeoilfuturesandfourtypesofdomesticagriculturalproductfutures（soybeanNo1，soybeanNo2，corn，andcotton）fromMarch27，2018toDecember29，2023TheDCC-GARCHmodelisusedtocharacterizethedynamiccorrelationbetweenShanghaicrudeoilfuturesandfourdomestIWv6dpVSRDVCumv/8mYt2w==icagriculturalproductfuturesOnthisbasis，theTVP-VAR-DYmodelisemployedtomeasurethespillovereffectsbetweenShanghaicrudeoilfuturesanddomesticagriculturalproductfuturesfrombothstaticanddynamicperspectivesThefindingsareasfollows：①Shanghaicrudeoilfutureshaveapositivecorrelationwiththefourtypesofagriculturalproductfutures，withthestrongestpositivecorrelationobservedwithsoybeanNo2andcottonfutures，andthecorrelationwithcornfutureshasbeenonanupwardtrendsincetheyear2021②ThereisabidirectionalspillovereffectbetweenShanghaicrudeoilfuturesanddomesticagriculturalproductfutures，butcrudeoilfutureshavingagreaterimpactontheagriculturalproductfuturesmarket，indicatingthatfluctuationsinthecrudeoilmarkethaveamorepronouncedimpactontheagriculturalproductfuturesmarket③ThespillovereffectofShanghaicrudeoilfuturesonsoybeanNo2andcottonfuturesisthemostsignificant，followedbycornfutures，withthespillovereffectonsoybeanNo1futuresbeingrelativelysmallerAmongthefourtypesofagriculturalproductfutures，soybeanNo2exhibitsasignificantspillovereffectonShanghaicrudeoilfutures④TheoccurrenceofextremeeventscanintensifythespilloverlevelbetweenShanghaicrudeoilfuturesandthedomesticagriculturalproductfuturesmarketTherefore，attentionshouldbepaidtotheriskcontagionbetweenthetwomarkets，andmeasuresshouldbetakentopreventtheimpactofcrudeoilmarketvolatilityonagriculturalproductpricesandtomaintainthestabilityoftheagriculturalproductmarket

Keywords：ShanghaiCrudeOilFutures；DomesticAgriculturalProductFutures；DynamicCorrelation；SpilloverEffects