期货价格通货膨胀论文

[收稿日期]2014-06-23[作者简介]朱一鸣（1988—），男，河南省商丘市人，河南工业大学硕士研究生，主要研究方向：金融工程与风险管理。[摘要]近年来我国农产品价格波动频繁，特别是短期内小宗农产品价格波动剧烈，在一定程度上影响了农业生产秩序和物价稳定。下面是小编精心推荐的《期货价格通货膨胀论文(精选3篇)》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

期货价格通货膨胀论文 篇1：

大豆期货价格波动问题探析

摘要：随着经济全球化的一步步加深，我国大连商品交易所(DCE)大豆期货价格与芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格之间联系密切。基于此，重点探究两处价格之间的联系与区别以及自2011年9月份开始，芝加哥期货交易所和大连商品交易所的大豆期货价格开始出现下跌的具体原因。通过定性分析这段时间内国内外宏观方面、行业方面的事件对大豆期货价格的影响，得出其下跌的具体原因主要为欧债危机、供应量上升等。另外由于国内大豆种植成本上升等因素阻止了国内大豆期货价格的大幅下跌，这也为以后通过分析这些因素来判断预测大豆期货价格走势提供了依据。

关键词：价格相关性分析；价格波动分析；宏观经济分析；具体行业分析

引言

近年来，随着我国人口与经济的快速增长，我国对大豆的需求量逐年增加。现在我国的大豆进口量已经跃居世界第一，2010年我国大豆进口量更是达到了5478万吨。期货作为现代金融市场中重要的一部分，无论是从避险角度还是投资角度来说均发挥着重大的作用。大豆期货是我国四大粮食品种中上市时间较长、市场化程度较高的一个期货品种。自加入世贸组织以来，我国农产品市场开放程度逐渐增大，大连商品交易所(DCE)正逐渐成为仅次于美国芝加哥期货交易所(CBOT)的全球第二大农产品期货交易市场。

加入世贸组织以来，我国农产品市场越来越开放，芝加哥期货交易所(CBOT)的大豆期货交易价格与大连商品交易所(DCE)的大豆期货价格的联系也越来越密切。本文主要通过比较大连商品交易所(DCE)大豆期货价格与美国芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格走势，结合今年发生的国内外大事，运用定性分析方法分析两个交易所的大豆期货价格走势的各自的原因。这对我们认识各种外部环境因素对大豆期货价格的影响程度，以及进一步地通过分析相关因素预测大豆期货价格走势有着重要的意义。

一、数据处理

本文旨在研究2011年6月份以来芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格与大连商品交易所(DCE)大豆期货价格之间的联系与走势，所以只搜集了2011年6月1日到11月30日之间的芝加哥期货交易所(CBOT)大豆每天收盘价格与大连商品交易所(DCE)大豆期货中交易活跃的大豆一号的每天收盘价为研究样本，共121个数据。芝加哥期货交易所大豆指数取自文华财经交易软件，大连商品交易所大豆一号期货交易数据取自大连商品交易所网站。并将二者单位均转换为元／吨。另外在选取数据时采取以下原则：

1　鉴于两市开盘时间不同，本文统—采用开盘时间确定交易日。

2　因两市节假日休假造成的非交易日情况不尽相同，本文只选择两市均为交易日的交易日数据。

3　鉴于大连商品交易所所有的大豆合约为1月、3月、5月、7月、9月、11月合约，芝加哥期货交易所所有的大豆合约为1月、3月、5月、7月、8月、9月、11月合约，本文只采用1月、3月、5月、7月、9月、11月合约。

4　本文在选择合约时，选取最近月份的期货合约，进入交割月后则选择下一个最近月份合约。如：2011年5、6月采用1107合约，7月份则采用1109合约。

二、芝加哥期货交易所(CBOT)与大连商品交易所(DCE)大豆期货价格走势分析

本文根据转换之后的芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格数据与大连商品交易所(DCE)大豆期货价格得出以下走势图。接下来本文从两地大豆期货价格相关性角度与两地价格具体波动角度两个层次进行分析。

1　两地大豆期货价格相关性分析

通过观察价格趋势图，我们可以轻易地发现两个交易所的大豆期货每日收盘价的走势大致相同，经过相关计算我们得出两个交易所大豆期货价格相关系数为0.8415，已经属于高度相关。这是因为两个商品交易所的大豆期货价格之间存在协整关系，二者相互影响。但是由于大豆期货价格定价权在芝加哥商品交易所，所以芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格对大连商品交易所(DCE)大豆期货价格的影响力要大于大连商品交易所(DCE)大豆期货价格对芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格的影响力。

由于美国转基因大豆的大规模栽培与高水平的机械化农业生产使得美国大豆的种植生产成本大大降低。另外美国发达的交通运输条件降低了大豆的运输成本，导致芝加哥期货交易所的大豆价格相对大连商品交易所大豆价格而言偏低。

2　两地大豆期货具体价格波动分析

通过对两个交易所大豆期货价格走势的观察，我们可以发现自2011年9月份开始，两个交易所的大豆期货价格出现不同程度的下跌，此后大趋势上一直保持下跌。分析下跌原因从宏观经济与具体行业两个角度出发：

首先进行宏观经济分析。今年全球经济形势恶劣，欧债危机越演越烈，缺乏具体解决措施，信心严重缺失导致大豆期货价格下行。9月份以来，随着欧债危机程度的不断加深，欧洲各国与美国的失业率居高不下，兴业银行等欧洲大型商业银行信用评级与匈牙利、葡萄牙主权信用评级遭到相继下调。欧盟各成员国各自推出自己对于欧债危机的对策，但是尚拿不出具体有效的解决方案，导致人们对全球经济持悲观态度。投资者对大宗商品市场看空，出于防范风险考虑引发整体抛盘，大幅打压了大豆期货价格。

其次进行具体行业分析。行业内的种种利空因素也在很大程度上影响了大豆期货价格，具体因素主要有：

(1)美国农业部在其9月份供需报告中意外上调2011／2012年度美国大豆产量及库存预估数据，美国11／12年度大豆产量预测上调至30.85亿蒲式耳，较8月预测增加2900万蒲式耳，库存上调至165亿蒲式耳，较8月预测增加1000万蒲式耳。供应预期增加导致芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格连续大幅下跌，进而导致大连商品交易所(DCE)大豆期货价格下跌。

(2)今年未能出现严重影响大豆生长的自然灾害，减少了炒作题材，保证了今年新豆的供应量进而打压了今年的大豆期货价格。

(3)9月份为大豆传统收获月份，无论是中国还是美国，短期内大豆供应量均增加，这也会导致粮食大豆期货价格下挫。

(4)前期价格居高不下，大量基金获利抛出，对冲基金平仓打压，也在很大程度上导致了大豆期货价格下行。

最后我们也应该看到相对芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格而言，大连商品交易所(DCE)大豆期货价格跌幅较小。芝加哥大豆期货价格数据方差为47821.55，而大连商品交易所大豆期货价格数据方差为7949.19。其中主要原因是：

(1)中国大豆的种植成本提高及播种面积减少导致产量下降。随着今年国内前段时间的严重通货膨胀，种子、农药、化肥的价格大幅拉升，农民的种植成本也大幅增加，这对控制今年的大豆价格的跌幅起了直接的作用。

(2)下半年节假日较多，是大豆制品的消费旺季，由此而发的国内大豆的需求量上升在很大程度上避免了国内大连商品交易所(DCE)大豆期货交易价格的深幅下跌。

(3)农民在大豆收获之后往往因期望推迟一段时间后价格会上升而不立即向收购商出售大豆，这在短时间内控制了流通在市场上的大豆供给量，也缓解了大豆期货价格的下跌。

结论

通过以上的分析，我们可以发现芝加哥期货交易所(CBOT)大豆期货价格与大连商品交易所(DCE)大豆期货价格走势大致相同。另外由于美国大豆的各项成本均低于中国大豆成本，所以美国芝加哥期货交易所(CBOT)的大豆期货价格要低于大连商品交易所(DCE)大豆期货价格。

今年9月份以来大豆期货价格大幅下跌的原因主要是欧债危机影响了市场信心以及美国农业部数据显示大豆供应量大增。除此之外，自然天气未影响到大豆生长，大豆收获月份的来临以及基金的抛盘也是导致大豆期货价格下挫的重要原因。但是国内今年通胀造成的大豆种植成本上升，下半年豆制品消费量增加等特殊情况使得国内大豆价格未向美国大豆价格一样大幅下跌。我们今后对大豆期货的分析预测应该重点从这里出发，既要考虑国际整体环境对国内大豆期货价格的影响，又要考虑到国内形势对其的影响，逐一分析不同因素对大豆期货价格的影响程度，从而对期货价格作出合理的推测。

作者：魏浩成

期货价格通货膨胀论文 篇2：

期货市场、货币供应量对农产品价格波动的影响

[收稿日期]2014-06-23

[作者简介]朱一鸣（1988—），男，河南省商丘市人，河南工业大学硕士研究生，主要研究方向：金融工程与风险管理。

[摘 要]近年来我国农产品价格波动频繁，特别是短期内小宗农产品价格波动剧烈，在一定程度上影响了农业生产秩序和物价稳定。基于2010年1月至2014年4月小麦、玉米和大豆价格的月度数据，采用VAR模型实证分析农产品期货价格和货币供给的增长对农产品价格波动的影响，从中发现：农产品价格长期上涨趋势与货币供给的增长是一致的；农产品期货价格是短期内影响农产品价格波动的重要因素。为避免我国农产品价格异常波动，应加快建设农产品市场的现代流通体系，进一步强化农产品物流基础设施建设；建立规范高效的农产品期货市场；不断提高农产品市场的差别化管理水平。

[关键词]农产品价格波动；VAR模型；期货市场；货币供应量

农产品是人们生活中最重要的必需品，其价格直接影响农民的收入和城镇居民的日常生活，稳定农产品价格一直是政府农业宏观管理的核心问题。2007年之前，我国农产品价格总体比较稳定，虽然也经历过几轮价格波动，但是波动幅度较小，周期则长至9年、6年，并未引起民众过度注意。从2007年7月开始，农产品价格快速上涨，2008年国际金融危机爆发，农产品价格又迅速下降，到2009年价格增势逐渐平稳，2010年农产品价格又开始持续上涨，农产品价格又进入新一轮波动周期，且周期不断缩短，波动不对称，呈暴涨暴跌的状态。

如今，农产品的属性正在变化：由过去单纯的消费属性向金融属性转化。农产品价格形成机制具备了杠杆作用，价格的轻微变动会造成暴涨或暴跌，供求关系会变得异常不平衡。如果农产品特别是小宗农产品价格上涨或下跌持续时间过长，农户看涨或看跌心理就加重，而贸然跟风生产或减产的概率越大，则供求便越是失衡。政府干预在短期内固然能够稳定农产品价格，但反复的价格波动会破坏市场秩序，加重社会负担。

近年来，农产品价格尤其是小宗农产品价格非理性的暴涨暴跌，引起国内外学者对农产品价格波动深层次原因的探讨，传统的价格影响因素，比如种植成本、人力成本、自然灾害等，不再是主要的关注点，关注更多的是农产品的金融化趋势。随着金融业与农业之间关联性日益增强，货币政策对农产品价格形成机制的影响成为农业研究方面的焦点问题。因此，分析农产品价格波动的影响因素，特别是非传统的外部因素，具有重要的理论和现实意义。农产品价格波动受市场的货币供应量、汇率水平、国内农产品期货价格、国内通货膨胀水平、国际生物能源发展计划、国际农产品期货价格等因素的影响。现有研究已开始定量考察金融化因素对农产品价格波动的影响[1-7]，但这些研究未能充分揭示农产品期货价格和货币供应量对农产品价格波动影响的差异性。我国农产品期货的品种主要有强麦、硬麦、棉花、早籼稻、大豆、玉米等。根据已有的研究，农产品期货价格和现货价格具有很强的联动性，且是单向的价格溢出效应，那么货币供应量对农产品价格波动的影响如何？与农产品期货价格相比，二者在影响农产品价格方面差异性怎样？鉴于此，本文拟分析农产品期货价格和货币供应量对我国农产品价格波动的影响，以期为回答上述问题提供一些帮助。

一、变量与数据来源

本文重点研究农产品期货价格和货币供应量对农产品价格波动的影响，以及二者影响效果的差异性。这里，我们将广义货币供应量M2作为政府货币政策的代理变量，这也是大多数研究文献普遍采用的方法。我国农产品期货主要在郑州和大连2个商品交易所交易，郑州商品交易所主要交易小麦、棉花、早籼稻等，大连商品交易所主要交易黄大豆、玉米和豆粕等，本文以小麦、玉米和大豆3个品种农产品为研究样本。

本文选取2010年1月至2014年4月为研究时段，共52个月度数据。其中，小麦、玉米和大豆的月度数据来自中华粮网，货币供应量M2的数据来源于中国人民银行统计数据。为了尽量避免数据的波动性，除去时间序列的异方差性，我们对所有数据进行了对数化处理。经上述处理后小麦的现货和期货价格分别为LXMP、LXMF，玉米的现货和期货价格分别为LYMP、LYMF，大豆的现货和期货价格分别为LDDP、LDDF，货币供应量以LM2来表示。

二、平稳性及协整检验

由于谬误相关和谬误回归问题的存在，在对时间序列数据进行回归检验之前，需对变量的平稳性进行检验。本文采用单位根检验方法对各变量序列的平稳性进行检验。本文采用ADF检验方法，原假设为存在1个单位根。表1报告了我们使用Eviews6.0分析软件得出的检验结果：LXMP、LYMP、LDDP、LM2、LXMF、LYMF与LDDF原序列均是非平稳的，但是经过一阶差分后均在5%的显著水平下拒绝存在单位根的原假设，即6个变量均为一阶单整序列。

非平稳的时间序列直接建立回归模型，估计结果的可信度会降低，但是，在同阶单整的条件下，可能存在协整关系。基于上述ADF单位根检验结果，本文采用Johansen极大似然法分别对变量LXMP和LM2、LXMF，变量LYMP和LM2、LYMF，变量LDDP和LM2、LDDF进行协整关系检验。结果表明，货币供给和对应农产品期货价格分别与小麦、玉米、大豆价格之间具有长期的均衡关系。

三、VAR模型与脉冲响应函数分析

1.模型的构建

由于Johansen检验已证实各变量之间存在协整关系，为了研究农产品期货价格和货币供应量对农产品价格波动影响的差异性，本文采用脉冲响应函数来分析。在进行脉冲响应函数分析之前，我们先建立VAR模型，分别对小麦现货价格与其他2种农产品现货价格和货币供应量M2、期货价格建立向量自回归模型，因此，本文总共建立6个向量自回归模型。根据VAR模型滞后结构的检验，我们最终确定滞后长度为二阶。根据AR根的图表显示，我们建立的模型都是稳定的。由于文章篇幅所限，下面只给出部分估计结果的矩阵形式。

2.脉冲响应函数分析

脉冲响应函数是用来衡量来自随机扰动项的一个标准冲击对内生变量当前和未来取值的影响。农产品价格对农产品期货价格和货币供应量的脉冲响应见图1。图1左侧显示了分别受农产品期货价格一个标准差单位的正向冲击后小麦、玉米和大豆的脉冲响应函数；右侧则显示了分别受货币供应量一个标准差单位的正向冲击后小麦、玉米和大豆的脉冲响应函数。

给定一个标准差的正向期货价格冲击，小麦现货价格的脉冲响应值在前10期都是正的，并在第3期达到最大值，但从第3期开始冲击减弱，缓慢趋向于0。这表明：小麦期货价格对小麦现货价格在冲击初期有较大的影响，但在市场逐渐回归理性时，这种冲击的影响缓慢消失；在一个标准差的正向货币冲击下，小麦价格在滞后期内的冲击效应开始为非常小的负效应，但是随后在第2期之后转变为正的冲击效应，且冲击力由弱到强，呈缓慢上升趋势。

给定一个标准差的正向期货价格冲击，玉米现货价格的脉冲响应值在前10期也都是正的，在第3期达到最大值之后，冲击效应虽有下降，但仍然保持在相对较高的水平，这说明玉米期货价格对现货价格具有较大且持续性的影响；而在一个标准差的正向货币冲击下，货币供应量对玉米价格的冲击在前10期都是负向影响，但是可以看到，这种负向影响呈逐渐消弱趋势，缓慢趋向于0。

最后，在一个标准差的正向期货价格冲击下，大豆现货价格的脉冲响应值在前2期呈急剧上升态势，在第2期之后，上升态势逐渐平稳，与小麦和玉米对期货价格的脉冲响应相比明显不同，在第10期之后才有可能出现缓慢下降趋势，这表明，大豆期货价格对大豆现货价格具有较强的影响；货币供应量M2对大豆价格的波动在前10期都呈正向影响冲击，从第2期开始，这种正向影响开始呈稳定上升趋势。

通过上述分析，我们发现农产品期货价格和货币供应量对农产品价格波动的影响存在显著的差异性。具体而言，既有的研究已经证实农产品期货价格和现货价格之间存在联动性，期货价格会影响现货价格，我们研究发现，期货价格对现货价格的影响主要在波动的前期比较显著，在长期内，这种影响会逐渐减弱，农产品现货的价格会自动回归理性；而在货币供应量增长过快时，短期内并不会造成农产品价格的大幅度波动，这是因为货币政策对价格的影响存在滞后效应，所以表现出的响应过程不同于期货市场价格的影响。

四、结论与建议

本文采用2010年1月至2014年4月的月度数据，由VAR模型和脉冲响应函数的实证分析，发现农产品期货价格和货币供给的增长在影响农产品价格波动方面显著不同。我国农产品价格长期上涨趋势与货币供给的增长是一致的，即农产品价格长期

图1 农产品价格对农产品期货价格和货币供应量的脉冲响应

上涨的一个重要原因就是宽松的货币政策，但是短期内的大幅度波动并不能完全归因于货币供给的变动，短期内货币供给量的变动并不会对农产品价格造成太大的影响，而农产品期货价格则是短期内影响农产品价格波动的重要因素。

政府调控农产品价格波动的目标不是要消除农产品价格的波动，而是允许其在合理的范围内波动，最大限度地减少其异常波动的次数和程度。这是因为农产品价格在正常范围内进行的不规则周期性波动，可以调节农产品市场中的供求关系，调整农业生产链中各个参与主体的利益分配。要避免国内农产品价格的异常波动，应从以下方面着手：（1）加快建设农产品市场的现代流通体系，进一步强化农产品物流基础设施建设，这对完善农产品供给、保障农产品需求、减少农产品价格异常波动现象、平抑农产品市场价格都具有积极作用。（2）建立规范高效的农产品期货市场。我国农产品期货市场对现货市场的波动溢出较为显著，并且能够在一定程度上稳定现货市场的价格波动，因此，要优化期货市场结构，注重创新。（3）不断提高农产品市场的差别化管理水平。在制定农产品价格调控策略时，要明确干预的范围和品种，哪些是政府应该干预的，哪些属于市场自动调剂的，要根据具体情况和目标加以区分，不要盲目干预放大波动。

[参 考 文 献]

[1]

张树忠，刘磊.小宗农产品价格波动及货币供应量的影响[J].金融理论与实践，2012（11）：75.

[2] 庞贞燕，刘磊.期货市场能够稳定农产品价格波动吗——基于离散小波变换和GARCH模型的实证研究[J].金融研究，2013（11）：126.

[3] 胡冰川，徐枫，董晓霞.国际农产品价格波动因素分析——基于时间序列的经济计量模型[J].中国农村经济，2009（7）：86.

[4] 吕惠明，蒋晓燕.我国大宗农产品价格波动的金融化因素探析——基于 SVAR 模型的实证研究[J].农业技术经济，2013（2）：51.

[5] 苏应蓉.全球农产品价格波动中金融化因素探析[J].农业经济问题，2011（6）：38.

[6] 罗锋.外部冲击对我国农产品价格波动的影响[J].农业技术经济，2011（10）：23.

[7] 黄太洋.我国粮食期货市场与现货市场联动机理分析——基于对大豆、玉米、小麦、籼稻粮食品种的实证分析[J].价格理论与实践，2013（1）：77.

作者：朱一鸣

期货价格通货膨胀论文 篇3：

我国白糖期货市场价格发现功能的Granger因果检验

摘 要：用Granger因果检验法分析了我国白糖期货的价格对于现货市场价格的发现功能；得到了我国白糖期货价格波动和现货价格波动互为因果关系，相互作用，互相影响，期货价格对于现货价格能够发挥一定的预测作用，现货价格反过来也能预测期货价格都趋势。

关键词：白糖期货；Granger因果检验；价格发现；期货市场

从2008年起，我国开始了新一轮的通货膨胀。各路农产品纷纷涨价，从绿豆到大蒜，从生姜到大葱，农产品价格的上涨助推CPI一路走高，并起伏不定，在一定程度上影响了人民的正常消费生活。期货市场价格作为现货市场价格的“晴雨表”，对现货市场的价格起着指导与发现的作用。因此研究期货市场价格与现货市场价格之间关系，分析期货市场对现货市场价格反映的灵敏程度，追踪现货价格走势已成为期货价格研究方面的一个重要问题。

我国期货市场起步于改革开放后，由于市场调节能力不断增强，农产品价格大幅波动，农业生产受到严重影响，1988学者专家建议通过建立农产品期货市场为农产品价格大幅波动提供风险管理工具，我国开始了探索期货交易之路，1990年正式开始起步，经过20年的发展，我国期货市场从无到有，从小到大，到2009年底我国商品期货成交量居全球第一。

白糖是一个特殊的产品，其自身是工业产品，具有工业产品的性质，但其产品的原料甘蔗和甜菜是农产品，因此白糖又具有农产品的性质，因此白糖价格相对于其他农产品价格波动周期更长，波动幅度更为剧烈，2008年白糖每吨价格不到3000，但到了2010年末每吨价格高达7000元。价格的剧烈波动导致白糖企业具有强烈的套期保值需要，白糖期货自2006年1月6号上市以来，成交量一路上扬，到了2012年末，成交量已位居全球首位，但白糖期货市场是否有效，是否能履行其最重要的职能——价格发现功能，一直困扰着参与白糖期货交易的各方投资者。

一、文献回顾

价格是市场的核心，市场通过供求关系形成和发现均衡价格，然而在只存在现货的市场上，白糖生产企业只能按照现在的价格静态的预测未来的价格，无法动态的预测未来一段时期供求关系可能发生的变化，这就导致白糖生产企业只能依据当前的价格安排未来的生产，价格调节的滞后导致了白糖市场呈现周期性的循环波动，即经济学上描述的蛛网模型。由于价格信号的误导，常常造成白糖产业资源配置的低效率，降低了生产企业的预期收入，严重挫伤了白糖企业生产的积极性。

在白糖存在期货市场的情况下，由于期货合约时标准化合约，且集中在市场上公开进行，参与者众多，交易结果基本反映市场中不同主体的参与者对白糖未来价格达成的共识，白糖生产企业可以通过期货合约的均衡价格判断包含未来供求关系信息的预期价格，有效的组织生产，避免陷入蛛网困境，进而控制成本，提高利润；与此同时，市场需求也会在期货价格的引导下，不断收敛于新的市场均衡点，因此，白糖期货价格的前瞻性有助于避免白糖市场出现周期性循环波动，促进了白糖产业的稳步发展。

此外，众多学者都在自己的著作中对期货价格的形成表达了自己的观点，影响力比较大的是持有成本理论和仓储理论，虽然各自的出发点不同，理论模型也不尽一致，但对现货价格受期货价格影响的观点完全认同。持有成本理论最先由凯恩斯提出并由希克斯完善，该理论认为在动态的市场上，现货价格等于期货价格与持有成本之差，如果期货与现货的差距过大，套利者的存在最终会使现货市场价格反映期货市场价格的预期。仓储理论是由沃金提出，该理论认为边际持仓成本是期货价格与现货价格差异大小的关键因素，随着到期交割日的临近，边际持仓成本逐渐递减至零，现货价格等于期货价格。

白糖期货市场要想发挥价格发现功能，首先期货市场需要吸引大量的不同投资主体的交易者参与公开竞价，不同的投资主体掌握的信息不同，有不同的成本考虑，白糖期货的成交价格才能动态、连续的反映整个市场对白糖价格的预期，其次期货交易必须透明，期货交易的参与者获得信息的机会是均等的，形成的期货价格才会真实的反映未来的供求关系；与此同时，还要求白糖现货市场规模大，接近完全竞争，期货价格出现大幅异常波动才会因大量的套利者和套期保值者的存在而迅速平复，避免期货价格由于过度投机导致变动趋势与现货价格变动趋势不存在拟合关系。

有效市场假设最早由萨缪尔森（Samuelson）于1965年提出，他认为如果价格能完全反映市场参与者的预期，那么价格是随机波动的。1970年法马（Fama）在此基础上完整的定义了有效市场，他认为有效市场是市场的价格应该充分反映所有相关的信息，因此任何人不可能用其他方式或其他渠道获取超额收益。他根据价格反映信息的效率的不同，将有效市场分为三类：一是强势有效市场：市场价格包含了所有信息，包括所有历史价格信息以及公开的和未公开的信息（即内幕信息）；二是半强式有效市场：市场价格反映了所有历史价格信息以及公开的可得信息；三是弱式有效市场：市场价格仅仅反映了历史价格信息。在此之后，Dikey和Fuller以及Malkiel等众多学者对有效市场理论做了大量理论研究工作，使有效市场理论逐渐成熟。

对于期货价格效率的实证分析，国外学者已经做了深入的研究。1960年Larson用序列相关法研究美国玉米期货，证明期货价格波动不具有相关性。1983年David Bigman等最早对农产品市场（主要是小麦、谷物和大豆）期货价格和现货价格进行简单线性回归，通过F检验认为无效，但由于期货价格和现货价格都是非平稳时间序列，传统的线性回归容易出现伪回归。因此，在1987年Engle和Granger首先提出EG两步法的协整检验，为研究两个非平稳的时间序列是否存在长期稳定的均衡关系提供了全新的方法，但是该方法不能做出参数推论。Johansen和Juselius继承EG理论，在此基础上充分考虑期货价格与现货价格之间可能出现的相互影响，在向量自回归（VAR）模型的基础上运用最大似然估计法进行协整检验。1995年Zapata用Johansen检验分析美国玉米和大豆与CBOT的相互关系，证明市场间存在长期均衡的协整关系。1996年Mohanty用协整检验分析美国小麦价格，证明其受加拿大小麦价格引导。2003年Jian Yang通过分析国际小麦价格，证明国际间的小麦价格不存在相互引导关系。国内外对于白糖期货价格发现功能的研究尚不完善，还未形成完整的理论框架来探讨此问题。

二、Granger因果检验

1.Granger因果检验的理论基础

协整理论及误差修正模型在统计上揭示了变量之间的一种长期稳定的均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验，Granger提出了一个判断因果的检验，解决了x是否引y起的问题。如果在的预测中有帮助，或者x与y的系数在统计上显著时，就说明x是y的Granger原因。其检验模型为：

（式1）

检验零假设为，检验统计量为：

服从F分布，其中RSS1为H0成立条件下，用普通最小二乘法估计的（公式1）的残差平方和，RSS2为无约束条件下，用普通最小二乘法估计的（公式1）的残差平方和，p和q分别为y与x的滞后阶数，T为样本数据个数。如果S大于F临界值，则拒绝原假设；否则接受原假设，x不能Granger引起y。

2. Granger因果检验

我国白糖期货价格和现货价格存在长期均衡关系，但究竟是白糖期货价格引导现货价格，还是现货价格引导期货价格，或者二者互相引导还需要进一步验证。下表是Granger因果检验的结果：

在检验过程中，根据AIC最小的要求选取的滞后期数是滞后一期，结果在检验的原假设“BTQH不是NNBT的Granger原因”时，P值为为0.019，能通过5%显著性水平的检验，即在5%显著性水平下，白糖期货是广西南宁白糖现货的Granger原因。同理，在5%显著性水平下，广西南宁白糖现货是白糖期货的Granger原因，由此可见，我国的白糖期货价格的波动和白糖现货价格的波动是互相引导的。

Granger因果检验的结论说明了我国白糖期货价格波动的和现货价格波动互为因果关系，相互作用，互相影响，期货价格对于现货价格能够发挥一定的预测作用，现货价格反过来也能预测期货价格都趋势。

参考文献：

[1]高铁梅.《计量经济分析方法与建模》.中国财政经济出版社，2006

[2]（美）萨缪尔森.《经济学》.中国人民大学出版社，1993

[3]Fama，Eugen，Efficient Capital Market：A Review of Theory and Empirical Work，Journal of Bussiness，1970.

[4]Larson， Measurement of a Random Proeess in Futures Prices，Food Research Institute Studies，1960.

[5]David Bigman， Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets， The Journal of Agriculture Eeonomies，1983.

[6]Engle，R.and Grange，C，Cointegration and Error Correction：Representation，Estimation and Testing， Econometrica，1987

作者简介：胡义芳（1979- ），女，河南信阳人，河南财政税务高等专科学校讲师，研究方向：金融投资

作者：胡义芳