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1、<p><b> 問(wèn)題分析</b></p><p> 問(wèn)題三要解決的問(wèn)題是探討我國(guó)糧食價(jià)格所具有的特殊規(guī)律。糧食是人民生活的根本,關(guān)系到整個(gè)國(guó)家的戰(zhàn)略安全。隨著國(guó)際糧價(jià)震蕩和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)狀況變化,中國(guó)糧食價(jià)格迅速上漲且波動(dòng)劇烈,直接影響到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的穩(wěn)定和人民生活水平的提高。由于ARCH類(lèi)模型能夠?qū)r(shí)間序列進(jìn)行準(zhǔn)確模擬,所以ARCH類(lèi)模型是國(guó)外研究股票等金融投資產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)性的常用方
2、法。本文在前人研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)各糧食品種價(jià)格收益率的波動(dòng)是否存在集簇性和非對(duì)稱(chēng)性、是否存在杠桿效應(yīng)以及高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的特點(diǎn)建立ARCH類(lèi)模型,并結(jié)合一般性描述分析,研究我國(guó)糧食價(jià)格所具有的特殊規(guī)律。本文將糧食品種按照《中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》中進(jìn)行分類(lèi),主要分析秈稻、粳稻、小麥、大豆、玉米價(jià)格波動(dòng)情況。文中的集簇性是指大的價(jià)格波動(dòng)往往跟隨著大的價(jià)格波動(dòng),非對(duì)稱(chēng)性是指糧食市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)對(duì)價(jià)格上漲和下跌信息會(huì)產(chǎn)生不同的反應(yīng)。</p>
3、;<p><b> 模型的建立</b></p><p> ?。ㄒ唬┎▌?dòng)對(duì)稱(chēng)性分析</p><p><b> 1.ARCH模型</b></p><p> 為了刻畫(huà)預(yù)測(cè)誤差的條件方差中可能存在的某種相關(guān)性,Engle最早提出能夠準(zhǔn)確反映觀(guān)測(cè)值方差隨時(shí)間變化的自回歸條件異方差(ARCH)模型。ARCH模型的主
4、要思想是:擾動(dòng)項(xiàng)的條件方差依賴(lài)于它的前期值的大小。ARCH模型是對(duì)主體方程的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行建模,一般包括兩個(gè)方程:</p><p> 其中式(2)為均值方程,和分別代表價(jià)格及其影響因素。式(3)為方差方程 ,表示的條件方差,包括常數(shù)項(xiàng)和ARCH項(xiàng),為滯后階數(shù)。若ARCH項(xiàng)中有一個(gè)系數(shù)顯著不為0,說(shuō)明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的條件方差受前期方差的影響 ,即存在波動(dòng)集簇性。</p><p><b&g
5、t; 2.GARCH模型</b></p><p> 當(dāng)ARCH模型中存在高階條件異方差效應(yīng)時(shí),為彌補(bǔ)滯后多期的信息對(duì)殘差序列條件方差的影響,可以采用廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型。在ARCH模型的方差方程(3)中加入條件方差自身的滯后項(xiàng)就得到GARCH模型:</p><p> ?。?)式中,為ARCH項(xiàng),為GARCH項(xiàng),和分別為它們的滯后階數(shù),如果ARCH項(xiàng)和GAR
6、CH項(xiàng)都高度顯著,說(shuō)明糧食價(jià)格收益率具有顯著的波動(dòng)集簇性。為保證條件方差非負(fù),一般要求系數(shù)和,但這個(gè)系數(shù)的非負(fù)性要求只是保證模型有意義的充分條件而非必要條件。GARCH模型將波動(dòng)來(lái)源劃分為兩部分:變量過(guò)去的波動(dòng)和外部沖擊,而和則分別反映了它們對(duì)本期波動(dòng)的作用強(qiáng)度。模型系數(shù)之和的大小反映了波動(dòng)的持續(xù)性,當(dāng)它小于1時(shí),說(shuō)明沖擊的影響會(huì)逐漸消失,當(dāng)它大于1時(shí),說(shuō)明沖擊的影響不但不會(huì)消失,反而會(huì)擴(kuò)散。相對(duì)于ARCH,GARCH模型的優(yōu)點(diǎn)在于:可
7、以用較為簡(jiǎn)單的GARCH模型來(lái)代表一個(gè)高階ARCH模型,從而使模型的識(shí)別和估計(jì)都變得比較容易。</p><p> 3.(G)ARCH-M模型</p><p> 金融理論表明具有較高可觀(guān)測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)可以獲得更高的平均收益,其原因在于人們一般認(rèn)為金融資產(chǎn)的收益應(yīng)當(dāng)與其風(fēng)險(xiǎn)成正比,風(fēng)險(xiǎn)越大,預(yù)期的收益就越高。這種利用條件方差表示預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的模型被稱(chēng)為ARCH均值或ARCH-M模型。在(G)
8、ARCH模型的均值方程(1)中加入就轉(zhuǎn)化為(G)ARCH-M模型:</p><p> ?。?)式中,是條件標(biāo)準(zhǔn)差的一個(gè)倍數(shù),若為正數(shù),就意味著市場(chǎng)參與主體因風(fēng)險(xiǎn)增加而要求更高的收益,該參數(shù)用來(lái)驗(yàn)證糧食市場(chǎng)是否有高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的特征。</p><p> (二)波動(dòng)非對(duì)稱(chēng)性分析</p><p> 本文利用門(mén)檻ARCH(threshold ARCH,簡(jiǎn)稱(chēng)為“TARCH”
9、)模型和指數(shù)GARCH(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,簡(jiǎn)寫(xiě)為“EGARCH”)模型對(duì)波動(dòng)的非對(duì)稱(chēng)性進(jìn)行分析,兩個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果可以相互驗(yàn)證。</p><p><b> TARCH模型</b></p><p> TARCH模型由Rabemananjara a
10、nd Zokoian(1993)提出,其條件方差方程為:</p><p> ?。?)式中,是虛擬變量,當(dāng)時(shí),,否則,。此模型中,價(jià)格上漲信息()對(duì)條件方差的影響為,而價(jià)格下跌信息()的影響為。如果,表明波動(dòng)具有非對(duì)稱(chēng)性。當(dāng)時(shí),表明價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)大;當(dāng)時(shí),價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)大。</p><p> 2.EGARCH模型</p&
11、gt;<p> EGARCH模型由Nelson(1991)提出,其條件方差方程為:</p><p> (7)式中,價(jià)格上漲信息()對(duì)的影響為,價(jià)格下跌信息()的影響為。如果,表明波動(dòng)具有非對(duì)稱(chēng)性。當(dāng)時(shí),表明價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)大;當(dāng)時(shí),表明價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)大。</p><p><b> 模型的求解<
12、/b></p><p> 現(xiàn)搜集秈稻、粳稻、小麥、大豆和玉米2000年1月至2014年12月的集貿(mào)市場(chǎng)月度價(jià)格(元/公斤)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源《中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》),對(duì)各品種糧食價(jià)格的時(shí)間序列做平穩(wěn)性檢驗(yàn),可得表1:</p><p> 表1 各品種糧食價(jià)格ADF檢驗(yàn)</p><p> 從表1中可以看出秈稻、粳稻、小麥、大豆和玉米在顯著性水平5%下,均接受
13、原假設(shè),不能拒絕存在單位根的原假設(shè),是非平穩(wěn)的。根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品蛛網(wǎng)模型,糧食產(chǎn)品的上一期價(jià)格會(huì)影響到下一期,上一期的波動(dòng)同樣會(huì)反映到下一期,即相鄰兩期的方差是序列相關(guān)的。故現(xiàn)以?xún)r(jià)格收益率說(shuō)明我國(guó)糧食價(jià)格波動(dòng)情況。</p><p> 價(jià)格收益率以相鄰月份糧食價(jià)格的對(duì)數(shù)一階差分表示,現(xiàn)建立回歸模型:</p><p> 則價(jià)格收益率可表示為:</p><p> 其中,和
14、分別表示第月和第月的價(jià)格。同樣對(duì)各品種糧食價(jià)格收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),可得表2:</p><p> 表2 各糧食品種價(jià)格收益率ADF檢驗(yàn)</p><p> 從表2的結(jié)果顯示中,可看出各品種糧食價(jià)格收益率在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),接受不存在單位根的結(jié)論,說(shuō)明價(jià)格收益率序列為平穩(wěn)序列。</p><p> 現(xiàn)對(duì)各品種糧食價(jià)格收益率做描述性統(tǒng)計(jì),可得表3結(jié)果,秈稻
15、、粳稻、小麥、玉米、大豆價(jià)格收益率的峰度都高于正態(tài)分布的峰度值3,說(shuō)明價(jià)格收益率具有尖峰和后尾的特征;JB正態(tài)性檢驗(yàn)也均較大,同樣驗(yàn)證了價(jià)格收益率顯著異于正態(tài)分布。</p><p> 表3 各糧食品種價(jià)格收益率基本統(tǒng)計(jì)量</p><p> 從模型的殘差平方相關(guān)圖,即價(jià)格收益率變化圖(圖1-圖5)可見(jiàn)秈稻、粳稻、小麥、玉米和大豆價(jià)格存在波動(dòng)的集聚現(xiàn)象:波動(dòng)在一些較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)非常小,在其它
16、一些較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)非常大,這說(shuō)明價(jià)格收益率可能具有條件異方差性。</p><p> 圖1 小麥價(jià)格收益率</p><p> 圖2 秈稻價(jià)格收益率</p><p> 圖3 粳稻價(jià)格收益率</p><p> 圖4 大豆價(jià)格收益率</p><p> 圖5 玉米價(jià)收益率格</p><p> 因
17、此,要對(duì)各個(gè)序列進(jìn)行ARCH—LM檢驗(yàn),來(lái)判斷它們是否存在條件異方差效應(yīng)。</p><p> 表4 各糧食品種ARCH-LM檢驗(yàn)</p><p> 表4ARCH-LM檢驗(yàn)結(jié)果表明:秈稻、粳稻價(jià)格異方差效應(yīng)方差不顯著;對(duì)小麥而言,選擇滯后階數(shù)5階時(shí),檢驗(yàn)概率P值小于1%,說(shuō)明殘差序列存在條件異方差效應(yīng)。至少存在5階ARCH效應(yīng)。這就意味著必須估計(jì)很多個(gè)參數(shù),而這很難精確做到,可以用一個(gè)低
18、階的GARCH模型代替,以減少待估參數(shù)個(gè)數(shù);對(duì)大豆和玉米而言,選擇滯后階數(shù)為1階時(shí),檢驗(yàn)概率P值小于5%,說(shuō)明殘差序列存在異方差效應(yīng)。根據(jù)ARCH-LM檢驗(yàn)結(jié)果,本文對(duì)存在顯著異方差效應(yīng)的小麥、玉米和大豆市場(chǎng)建立ARCH類(lèi)模型。</p><p><b> 小麥</b></p><p> 小麥?zhǔn)袌?chǎng)的ARCH類(lèi)模型估計(jì)結(jié)果如表5:</p><p&g
19、t; 1.GARCH模型估計(jì)結(jié)果。小麥價(jià)格收益率條件方差方程中,和都在1% </p><p> 的水平下顯著,表明價(jià)格收益率序列具有顯著的波動(dòng)集簇性。和之和為0.982,小于1,因此,過(guò)去的波動(dòng)對(duì)未來(lái)的影響逐漸消失。</p><p> 2.GARCH—M模型估計(jì)結(jié)果。小麥價(jià)格收益率均值方程中估計(jì)值為0.301,但不顯著,這反映了小麥沒(méi)有高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的特征。</p>&l
20、t;p> 3.TARCH和EGARCH模型估計(jì)結(jié)果。在TARCH模型中,的估計(jì)值小于零,且在10%的水平下顯著。在EGARCH模型中,的估計(jì)值大于零,且在1%的水平下顯著。這說(shuō)明,小麥價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)要大,小麥價(jià)格波動(dòng)具有顯著的非對(duì)稱(chēng)性。</p><p> 表6 小麥?zhǔn)袌?chǎng)ARCH類(lèi)模型估計(jì)結(jié)果</p><p> 注:*表示在10%水平下顯著,**表
21、示在5%水平下顯著,***表示在1%水平下顯著</p><p><b> ?。ǘ┯衩?lt;/b></p><p> 玉米市場(chǎng)的ARCH類(lèi)模型估計(jì)結(jié)果如表7</p><p> 1.ARCH模型估計(jì)結(jié)果。玉米價(jià)格收益條件方差方程中在1%水平下高度顯著,表明玉米價(jià)格波動(dòng)具有顯著的集簇性。</p><p> 2.ARCH-M
22、模型估計(jì)結(jié)果。玉米價(jià)格均值方程中估計(jì)值為0.383,且在1%水平下高度顯著,這反映了玉米價(jià)格市場(chǎng)存在高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的特征。</p><p> 3.TARCH和EGARCH模型估計(jì)結(jié)果。在TARCH模型中,的估計(jì)值大于零,但是不顯著。在EGARCH模型中,的估計(jì)值小于零,但不顯著。這說(shuō)明,玉米價(jià)格波動(dòng)沒(méi)有非對(duì)稱(chēng)性。</p><p> 表7 玉米市場(chǎng)ARCH類(lèi)模型估計(jì)結(jié)果</p>
23、<p> 注:*表示在10%水平下顯著,**表示在5%水平下顯著,***表示在1%水平下顯著</p><p><b> ?。ㄈ┐蠖?lt;/b></p><p> 大豆市場(chǎng)的ARCH類(lèi)模型估計(jì)結(jié)果如表8:</p><p> 1.ARCH模型估計(jì)結(jié)果。大豆價(jià)格收益條件方差方程中在1%水平下高度顯著,表明大豆價(jià)格波動(dòng)具有顯著的集簇性
24、。</p><p> 2.ARCH-M模型估計(jì)結(jié)果。大豆價(jià)格均值方程中估計(jì)值為0.017,且在1%水平下高度顯著,這反映了大豆價(jià)格市場(chǎng)存在高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的特征。</p><p> 3. TARCH和EGARCH模型估計(jì)結(jié)果。在TARCH模型中,的估計(jì)值小于零,且在5%的水平下顯著。在EGARCH模型中,的估計(jì)值大于零,且在1%的水平下顯著。這說(shuō)明,大豆價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息
25、引發(fā)的波動(dòng)要大,大豆價(jià)格波動(dòng)具有顯著的非對(duì)稱(chēng)性。</p><p> 表8 大豆市場(chǎng)ARCH類(lèi)模型估計(jì)結(jié)果</p><p> 注:*表示在10%水平下顯著,**表示在5%水平下顯著,***表示在1%水平下顯著</p><p> 總體來(lái)看,本節(jié)通過(guò)對(duì)秈稻、粳稻、小麥、玉米和大豆價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論:(1)秈稻、粳稻沒(méi)有顯著的條件異方差效應(yīng)。(2)小麥、大
26、豆和玉米價(jià)格波動(dòng)具有顯著的集簇性。(3)玉米市場(chǎng)和大豆市場(chǎng)具有高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的特征。(4)小麥和大豆價(jià)格波動(dòng)具有非對(duì)稱(chēng)性,即價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)大。</p><p> 與現(xiàn)實(shí)相聯(lián)系,小麥、玉米和大豆市場(chǎng)大的價(jià)格波動(dòng)后面往往跟隨著大的價(jià)格波動(dòng),小的價(jià)格波動(dòng)后面經(jīng)常跟隨著小的價(jià)格波動(dòng),這說(shuō)明,小麥、玉米和大豆價(jià)格波動(dòng)在一定程度上是可以預(yù)測(cè)的。小的價(jià)格波動(dòng)影響較小,但大的價(jià)格波動(dòng)會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)業(yè)發(fā)
27、展、居民生活、宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較大的影響,為穩(wěn)定糧食市場(chǎng),大的價(jià)格波動(dòng)不可不防。玉米和大豆市場(chǎng)存在高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)特征,小麥?zhǔn)袌?chǎng)不存在高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)特征,這可能與近年來(lái)玉米和大豆進(jìn)出口貿(mào)易和玉米期貨市場(chǎng)的迅速發(fā)展有關(guān)。玉米市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)沒(méi)有顯著的非對(duì)稱(chēng)性,小麥和大豆價(jià)格具有明顯的非對(duì)稱(chēng)特征,并且價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)大??赡艿慕忉屖怯捎谵r(nóng)民固有的農(nóng)產(chǎn)品種植習(xí)慣、消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣等原因,當(dāng)價(jià)格出現(xiàn)下跌跡象,對(duì)小麥和大豆市場(chǎng)價(jià)格造
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