我国大豆期货价格与现货价格关系的实证分析张薇薇摘 要:现如今我国期货市场的发展较为迅猛ꎬ它的整体走势能够在一定程度上反映出投资者对其未来变化的看法ꎮ期货价格是投资者出于自身预期所能接受的价格ꎬ它与现货价格息息相关ꎬ是在此基础上对价格升降与否进行判断并签订的一种标准化的合约ꎬ目的通常是进行套期保值ꎮ而现货价格也受到期货价格的影响ꎬ由于期货具有价格发现的功能ꎬ在日常交易中期货的利多或利空也会使现货市场的价格发生相应变化ꎮ本文首先对二者关系做了趋势分析ꎬ发现其波动幅度非常相似ꎬ其次进行了协整检验ꎬ发现它们的一阶残差序列具有协整关系ꎬ接下来利用误差修正模型得出具体的模型ꎬ说明一方的变动会影响另一方一定程度的变动ꎬ最后利用方差分解方法计算出二者各受哪部分的影响最大ꎮ结果证明大豆期货价格和现货价格之间具有双向因果关系ꎬ但是相互之间的影响力度比较小ꎬ均受自身的影响较大ꎮ关键词:期货价格ꎻ现货价格ꎻ误差修正模型ꎻ方差分解中图分类号:Ｆ７１３.３５ 文献标识码:Ａ 文章编号:１００８－４４２８(２０１９)０６－０１２２－０２
一、引言２０１６年农业部颁发了指导意见意在大力发展大豆培育、
扩大大豆种植区域ꎮ大豆是我国起源较早的农产品ꎬ其丰富的蛋白质含量体现其应用价值较高ꎬ不仅可以榨油ꎬ也可作为饲料ꎬ同等水平下与其他农作物相比需要较少的土地ꎮ综上ꎬ大豆在我国有着非常广阔的应用领域ꎮ与此相对ꎬ大豆期货也是我国最早推出的商品期货品种之一ꎬ最早可以追溯到１９９３年ꎬ历史悠久、交易稳定并且这些年得到了迅猛发展ꎮ所以ꎬ研究大豆期货与现货价格之间的关系一直是热议话题ꎬ能够丰富期货市场理论ꎮ严太华等(１９９９)最早将协整检验运用到我国期货市场的相关研究中ꎬ证实了重庆铜以及郑州绿豆这两种期货种类的期现货价格之间有着协整关系ꎬ这为我们对期现货价格建立模型奠定了基础ꎮ刘凤军等(２００６)在运用ＡＤＦ检验和误差修正模型的基础上加上了格兰杰检验ꎬ证实了期现货价格互相为对方的成因ꎮ刘庆富等(２００６)利用信息共享模型和波动溢出效应模型发现期现货市场之间存在着不断增强的双向溢出效应ꎮ刘凯等(２０１７)通过实证发现大豆市场期现货之间相互影响的程度较低ꎬ整个市场效率并不是很高ꎮ我国大豆的需求量极高ꎬ仅凭自己种植远远满足不了使用需求ꎬ所以需要向国外大量进口大豆ꎬ作为生活依赖度很高的农作物ꎬ其两个不同市场的价格波动都值得我们好好关注ꎮ因此ꎬ本文从探究二者关系的角度入手ꎬ在探究它们相互关系的基础上探究了它们各自的贡献程度ꎬ希望能够为促进我国提高大豆期货市场的价格发现功能的效率做一些微小的贡献ꎮ二、中国大豆期货和现货价格走势我国大豆期货的历史可以追溯到１９９３年的大连商品期货交易所ꎬ至今此期货市场已经发展了二十几年ꎬ交易量和交易规模都增加了许多ꎬ但是同国外发达国家相比仍存在着些许不足ꎮ一个期货市场是否成熟主要依据其功能是否有所发挥ꎬ期货价格是基于投资者心理预期形成的ꎬ能够反映出现货真实价格以及供求关系ꎬ是能够引导现货市场的存在ꎬ所以ꎬ期货价格一般情况下变动要早于现货价格ꎬ变动的方向和程度也一致ꎮ所以ꎬ本文利用期现货价格数据来进行走势分析ꎮ本文选取了２００５—２０１７年全国大豆现货日平均价格和期货活跃合约日平均价格(结算价)分别可作为现货价格(ＳＰ)和期货价格(ＦＰ)ꎬ然后剔除数据缺失和日期无法匹配
的数据组ꎬ最终可以得到２４０８对期现货价格日数据ꎬ数据均来自Ｗｉｎｄ数据库ꎮ
图１ ２００５—２０１７年中国大豆期货和现货价格走势绘制出期现货价格变动趋势图如图１所示ꎬ可以看出我国大豆期现货价格变动趋势大致相同ꎬ但波动幅度在某些年份略有差距ꎮ在２０１１—２０１２年以及２０１４—２０１７之间ꎬ大豆期货价格未能很好地锁定大豆现货价格ꎬ说明大豆期货的价格发现功能在一定的时期内显著ꎬ在另一些时期内不显著ꎮ同时也能看出期货价格的变动通常早于现货价格的变动ꎬ但提前的时间并不是很多ꎬ说明了期货价格的引导功能未能完全发挥出来ꎮ因此ꎬ我们可以提出假说ꎬ期货价格能够引导现货价格ꎬ指明其变动趋势ꎬ但这种引导关系在长期内并不明显ꎮ三、中国大豆期货价格和现货价格的关系由图１可以看出有些年份大豆期现货价格的波动较大ꎬ所以我们为了保证时间序列的平稳性ꎬ对二者均取对数形式ꎬ再对其进行相互关系的探究ꎮ这样便可得到ｌｎＳＰ以及ｌｎＦＰ两组时间序列ꎬ这样也能在一定程度上消除异方差给模
型带来的影响ꎮ本文提及的大豆期现货价格均是以对数形式表示的ꎬ但用对数形式不能完全保证数据的平稳性ꎬ所以对二者进行ＡＤＦ检验来证明其有着长期范围内的平稳性ꎮ(一)平稳性检验
ＡＤＦ检验的核心是对序列之间均衡关系以及平稳性进
行判断ꎬ通过判断单位根的有无来证明是否能进行下一步的检验ꎮ表１ 大豆期货价格序列的ＡＤＦ检验结果
变量ＡＤＦ检查值ＡＤＦ检验的临界值１％５％１０％检验结果ｌｎＦＰ－１.９６８９－３.４３２９－２.８６２５９－２.５６７３接受
—２２１—金融观察◎ 续表变量ＡＤＦ检查值ＡＤＦ检验的临界值１％５％１０％检验结果ｌｎＦＰ一阶差分－４６.２５６７－３.４３２９－２.８６２５９－２.５６７３拒绝
ｌｎＳＰ－１.５２１６－３.４３２９－２.８６２５９－２.５６７３接受ｌｎＳＰ一阶差分－１.９６８９－３.４３２９－２.８６２５９－２.５６７３拒绝
我们利用ＥＶＩＥＷＳ软件选择适当滞后期的检验结果如表１所示ꎬ大豆期现货价格ｌｎＦＰ和ｌｎＳＰ各自的一阶差分均在１％的置信水平下拒绝了存在单位根的原假设ꎬ是平稳序列ꎬ所以我们可以利用ｌｎＦＰ一阶差分以及ｌｎＳＰ一阶差分进行长期的协整检验ꎮ(二)协整检验
我们首先用最小二乘法对ｌｎＦＰ一阶差分以及ｌｎＳＰ一阶差分进行回归ꎬ然后可以得到一个残差序列ꎬ若二者能够通过协整检验ꎬ即具有长期均衡关系的话则需要此残差序列能够通过ＡＤＦ检验ꎬ是平稳序列ꎮ表２ 大豆期现货价格序列的协整检验回归估计结果变量回归系数标准差ｔ值ｐ值ｃ０.２７９５６４９４.３０４７０.００００ｌｎＦＰ０.９６１７０.００７９１２２.１６２５０.００００ 根据表２回归结果ꎬ我们可以写出回归方程ꎬ其中ε为
残差序列:ｌｎＳＰ＝０.９６１７ｌｎＦＰ＋０.２７９５＋ε
其中的经济含义是在其他条件不变的情况下ꎬ期货价格平均增长１００％ꎬ现货价格平均增长９６.１７％ꎮ说明长期内ꎬ现货价格受到期货价格的影响并且随着期货价格而有所变动ꎮ(三)因果关系检验
长期均衡关系只是代表着二者在很长一段时间内基本按照相同方向相同程度进行变动ꎬ均衡并不代表互为因果关系ꎬ本文的目标是证明大豆期现货价格之间是互相影响的关系ꎬ所以要进行格兰杰因果检验ꎬ来判断二者是否是双向影响ꎮ我们首先对滞后阶数进行判断ꎬ依据ＡＩＣ值、ＳＣ值等指标进行比较ꎬ得出最佳的滞后阶数为２ꎬ然后进行格兰杰检验ꎬ根据表３结果可以看出大豆期现货价格互相是对方的成因ꎬ不仅期货价格对现货价格有所引导ꎬ现货价格反过来也促进了期货价格的形成ꎬ其原因大概是投资者在对未来价格进行预期时会基于过去价格的参考ꎮ表３ 大豆期现货价格序列的格兰杰因果检验结果原假设Ｆ统计量ｐ值因果关系ｌｎＳＰ不是ｌｎＦＰ
的Ｇｒａｎｇｅｒ原因１.２６４６０.０８２３是
ｌｎＦＰ不是ｌｎＳＰ的Ｇｒａｎｇｅｒ原因２３.８５５９６.００Ｅ－１１是
(四)误差修正模型经由以上探究可以得出大豆期现货价格之间存在着长期的均衡关系且双方互为因果ꎬ接下来将探究当短期内的变量出现变化的时候ꎬ整个模型是如何自我调整从而达到长期均衡ꎬ即当大豆期货价格在短期内出现波动的时候ꎬ大豆现货价格将如何变动以重新达到均衡ꎮ利用残差序列作为误差修正项从而得到新的均衡模型ꎬ结果如下所示:ΔｌｎＳＰｔ＝－０.０１３２ＥＣＭｔ－１＋０.０４０１ΔｌｎＦＰｔ－１－０.００３８ΔｌｎＦＰｔ－２＋０.０１５９ΔｌｎＳＰｔ－１＋０.０１５３ｌｎＳＰｔ－２＋０.０００１
ＥＣＭｔ－１＝ｌｎＦＰｔ－１－０.９４９３ｌｎＳＰｔ－１
－０.４８００
可以看出现货价格的变动不仅受到长期均衡影响ꎬ同时也受到期货价格短期波动以及二者滞后项的影响ꎮ由系数可知ꎬ当短期内期货价格上升１％ꎬ则会引起长期内现货价格上升０.０４０１％ꎬ也可以看出二者变动的方向一致ꎬ但是变动的幅度相差很大ꎬ说明期货价格的变动只在很小的程度上影响了现货价格的变动ꎬ此传导的后果不佳ꎮ误差修正项系数显著为负ꎬ数值为－０.０１３２ꎬ具有反向调整的功能ꎬ即当期货价格出现波动继而离开均衡状态时会受到反向作用力ꎬ将其重新调整至均衡状态ꎬ但可以看出这个系数很小ꎬ给予的调整
力度很小ꎬ调整速度也较慢ꎬ调整效率较低ꎮ(五)方差分解
表４ 大豆期现货价格序列的方差分解结果
期数期货价格方差分解结果现货价格的分差分解结果期货价格贡献度现货价格贡献度期货价格贡献度现货价格贡献度１１００.０００００００.００００００１.１６９５３２９８.８３０４７０
２９９.９９９０９００.０００９１１２.４４１０１４９７.５５８９９０３９９.９９７３５００.００２６５０３.２０６８３１９６.７９３１７０４９９.９９４８２００.００５１７７３.８２４１７１９６.１７５８３０５９９.９９１５２００.００８４７６４.３９３７６７９５.６０６２３０６９９.９８７４７００.０１２５２８４.９４９９６２９５.０５００４０７９９.９８２６８００.０１７３１６５.５０６８２４９４.４９３１８０８９９.９７７１８００.０２２８１８６.０７０７９５９３.９２９２００９９９.９７０９８００.０２９０１８６.６４４９４７９３.３５５０５０１０９９.９６４１０００.０３５８９５７.２３０６７６９２.７６９３２０ 由表４可以看出ꎬ随着期数的增加ꎬ期货价格变动受到
自身影响的程度逐渐减少ꎬ从第一期的１００％降至第十期的９９.９６％ꎬ但仍然维持在一个很高的水准ꎬ而期货价格受到现
货价格影响的程度从最初的无影响上升至０.０４％ꎬ虽有影响但非常微弱ꎮ现货价格受到自身的影响从最初的９８.８３％下降至第十期的９２.７７％ꎬ下降幅度较期货价格受自身影响变化程度较高ꎬ而现货价格受到期货价格的影响从最初的１.１７％上升至最终的７.２３％ꎬ可以得出期货价格的变动对现货价格变动有一定程度的影响ꎮ在我国的大豆市场中ꎬ期货市场所占信息份额为５３.６０％ꎬ现货市场所占的信息份额为４６.４０％ꎬ期货市场的引导作用要更高ꎮ由此可以看出ꎬ大豆期货价格和现货价格均是受自身的影响较高ꎬ期货价格受到现货价格影响的程度极为微弱ꎬ而现货价格受期货价格变动的影响程度较高ꎬ但二者仍受到一定程度的对方影响ꎬ与格兰杰检验的结论一致ꎬ并且期货市场起主导作用ꎮ四、结论由协整检验以及格兰杰检验可以证明我国期现货价格之间存在着长期均衡关系ꎬ期货价格平均增长１００％引起现货价格平均增长９６.１７％ꎮ同时ꎬ它们互为因果ꎬ其中一方的变动均会导致另一方的变动ꎬ存在着双向引导关系ꎬ与前文理论相一致ꎬ它们互为基础ꎮ同时通过方差分解模型能够判断出它们互相影响以及自身影响的具体程度多少ꎬ二者均受自身影响较高ꎬ期货价格自身贡献度为９９.９６％ꎬ现货价格自身贡献度为９２.７７％ꎬ均受对方影响较低ꎬ期货价格受到现货价格影响的程度为０.０４％ꎬ而现货价格受到期货价格的影响程度为７.２３％ꎬ得出我国大豆现货价格对期货价格的影响力度有限ꎮ最后通过计算出两个市场所占的信息份额可以说明两个市场各自的引导能力ꎬ我国期货市场起主导作用ꎬ但各自的效率仍有待提高ꎬ我国期货市场的价格发现功能需要进一步得到提高ꎮ