《农业技术经济》：中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析

本文利用基于关联积分的蒙特卡洛非线性因果关系检验模型探讨价格因果关系影响的时效性及强度。利用这一扩展模型,笔者对19952009年中美之间的大豆、豆粕和豆油价格分别进行实证检验。

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农业技术经济2010年第2期中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析朱信凯(中国人民大学农业与农村发展学院北京100872) 吕捷(康乃尔大学纽约14853) 黄娟皘华大学国情研究中心北京10083 内容提要本文利用基于关联积分的蒙特卡洛非线性因果关系检验模型,探讨价格因果关系影响的时效性及强度。利用这一扩展模型,笔者对1995-—2009年中美之间的大豆豆粕和豆油价格分别进行实证检验。检验结果显示:在大豆市场上,2004年前CBOT(芝加哥期货交易所)和DCE(大连商品交易所)之间的价格关系表现为CBOT对DCE的单向影响,2004年后CBOT和DCE之间有双向影响,但是,CBOT对DCE的影响比反向影响的滞后时间更长,影响强度更大。就豆粕和豆油市场而言,CBOT和DCE之间均有双向超强因果关系,且DCE期货市场的加入能够延长中国现货市场对CBOT的影响滞后期并显著提高反应强度。关键词国际贸易豆类产品价格非线性关联积分引言中国是全球大豆进口量和消费量最大的国家之一,在国际豆类产品国际贸易中占有重要地位尤其是加入WTO后,伴随着市场化和国际化进程,中国的大豆进口量也从1993年占世界总进口量的 9.01%发展到2007年的41%。与日俱增的国际市场关联度使得中国豆类产品价格与国际市场之间出现了持续的非稳定性关联波动,对大豆产业产生了重要影响。两者之间的相互作用机制及因果关系一直以来都是学术界和政府部门关注和研究的重要问题,不同的经验实证观点很多。总体而言,数据资料的非可得性和一致性以及实证研究方法的难以突破是这一研究不能深入的根本原因。当前国内对大豆的需求难以平抑,豆价上涨,豆农和消费者两头都不能得利:规模限制决定了豆农难以从上涨的豆价中获取收益,同时,较小的消费弹性也决定了消费者必须承担豆油等一系列豆类食品价格上涨所带来的生活消费支出的增加。探寻国内外豆类产品贸易的价格影响机制,理顺国际贸易关系是当前的一个紧迫任务。在这种背景下,认识和理解农产品国际贸易的定价权以及价格影响机制就成为关键问题。当前,大部分学者主要通过经验实证建立线性时间序列模型来分析寻找答案。本研究试图引入并发展基于关联积分的蒙特卡洛非线性因果关系检验模型,这一模型不需要以假定的线性关系或者预设的函数关系为前提,可以找出价格因果关系的时效性,并检验其影响强度。利用这本文是国家自然科学基金课题“基于非线性时间序列的中国粮食价格与CPl关系研究”的阶段性研究成果。作者感谢美国康乃尔大学洪永淼教授及全国人大农委许翔宇先生等在写作思路、数据运算和资料提供等方面对本文的贡献 2 01994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. htp. //nw cnki, ner

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析 3 朱信凯 (中国人民大学农业与农村发展学院北京 100872) 吕捷 (康乃尔大学纽约 14853) 黄娟 (清华大学国情研究中心北京 100083) 内容提要本文利用基于关联积分的蒙特卡洛非线性因果关系检验模型 ,探讨价格因果关系影响的时效性及强度。利用这一扩展模型 ,笔者对 1995—2009年中美之间的大豆、豆粕和豆油价格分别进行实证检验。检验结果显示 :在大豆市场上 , 2004年前 CBOT (芝加哥期货交易所 )和 DCE (大连商品交易所 )之间的价格关系表现为 CBOT对 DCE的单向影响 , 2004年后 CBOT和 DCE之间有双向影响 ,但是 , CBOT对 DCE的影响比反向影响的滞后时间更长 ,影响强度更大。就豆粕和豆油市场而言 , CBOT和 DCE之间均有双向超强因果关系 ,且 DCE期货市场的加入能够延长中国现货市场对 CBOT的影响滞后期并显著提高反应强度。关键词国际贸易豆类产品价格非线性关联积分一、引言中国是全球大豆进口量和消费量最大的国家之一 ,在国际豆类产品国际贸易中占有重要地位。尤其是加入 W TO后 ,伴随着市场化和国际化进程 ,中国的大豆进口量也从 1993年占世界总进口量的 9101%发展到 2007年的 41%。与日俱增的国际市场关联度使得中国豆类产品价格与国际市场之间出现了持续的非稳定性关联波动 ,对大豆产业产生了重要影响。两者之间的相互作用机制及因果关系一直以来都是学术界和政府部门关注和研究的重要问题 ,不同的经验实证观点很多。总体而言 ,数据资料的非可得性和一致性以及实证研究方法的难以突破是这一研究不能深入的根本原因。当前 , 国内对大豆的需求难以平抑 ,豆价上涨 ,豆农和消费者两头都不能得利 :规模限制决定了豆农难以从上涨的豆价中获取收益 ,同时 ,较小的消费弹性也决定了消费者必须承担豆油等一系列豆类食品价格上涨所带来的生活消费支出的增加。探寻国内外豆类产品贸易的价格影响机制 ,理顺国际贸易关系 , 是当前的一个紧迫任务。在这种背景下 ,认识和理解农产品国际贸易的定价权以及价格影响机制就成为关键问题。当前 ,大部分学者主要通过经验实证、建立线性时间序列模型来分析寻找答案。本研究试图引入并发展基于关联积分的蒙特卡洛非线性因果关系检验模型 ,这一模型不需要以假定的线性关系或者预设的函数关系为前提 ,可以找出价格因果关系的时效性 ,并检验其影响强度。利用这一 4 农业技术经济 2010年第 2期 3 本文是国家自然科学基金课题“基于非线性时间序列的中国粮食价格与 CPI关系研究 ”的阶段性研究成果。作者感谢美国康乃尔大学洪永淼教授及全国人大农委许翔宇先生等在写作思路、数据运算和资料提供等方面对本文的贡献

朱信凯等:中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析扩展模型,笔者对CBOT期货市场、DCE期货市场和国内现货市场1995年1月至2009年5月大豆价格、2004年2月至2009年5月豆粕价格、2003年4月至2009年4月豆油价格进行实证研究。豆类产品国际贸易与定价权 ()中国豆类产品国际贸易概况中国豆类产品对外贸易主要表现为大豆进口量大,大豆出口量以及豆粕豆油的进出口量都相对较小。2008年大豆进口量为3743.55万吨,而其他豆类产品的贸易量均在几十万吨左右,豆粕和豆油的贸易量都无法和大豆的进口量相比。因此,可以说大豆进口是中国豆类产品贸易的主导力量,而中美之间的大豆贸易又是大豆进口的主导力量中美之间的大豆贸易总体看来可以定义为单向贸易,中国每年从美国大量进口大豆,2008年从美国进口大豆1543.09万吨,而中国对美国每年几百吨到几万吨出口量相对进口量而言几乎可以忽略不计。从单个国家来看,美国是中国第一大大豆进口国。阿根廷和巴西对中国的大豆出口量在 1995-2005年也大幅度增加,从1995年的4.65%增加到2008年的57.44%,其中,自2001年起,除 2004年,其余年份两个国家的合计进口量均超过美国。从数据上看,这两个大豆主要出口区域之间有强烈的竞争关系,而中国作为世界上最大的大豆进口国,应该具备在两个区域之间自由选择的权力理论上应该能够在较大程度上掌握大豆定价权。然而事实情况并非如此,这一点本文后面再进步阐述美国和南美洲地区转基因大豆相对国内非转基因大豆的优势体现在榨油品质资金周转、生产和运输成本等各方面。从品质上看,转基因大豆产油量高、品质整齐,厂商采用进口大豆可以直接进入生产链,而不需要对品质参差不齐的大豆进行筛选。在资金方面国产大豆也无法与进口大豆竞争:加工进口大豆采用信用交易,加工一船进一船,每年资金周转可达8次以上,而国内大豆必须一次性储备一个榨期的原料,每年资金仅能周转2次左右。国内大豆虽然有非转基因优势,但是这一优势对于压榨用途几乎没有可取之处,而对于制作食品这一用途的需求基本已处于饱和状态,价格提升的空间不大,尤其对于发展中国家更是如此。成本方面,美国大豆的单产水平比中国高60%左右,国内大豆的种植成本明显高于美国,并且由于中国的特殊国情,国内厂商若选择国内大豆进行加工也会面临更多税收上的不确定性和风险。运输方面,中国的物流运输也没有美国发达,东北大豆受运输成本限制无法进入长江以南压榨市场,导致长江以南压榨企业基本依靠进口大豆满足生产需求。通过以上优劣势比较,可以看到,由于种种原因中国对国外大豆的需求难以平抑,对国内大豆需求难以提高,这供需关系的畸形发展导致中国对国际大豆市场有较高依存度。 C二)竞争力与定价权定价权直接体现了进口国或出口国对于国际市场大宗原材料价格的干预或控制能力。拥有定价权的国家在国际贸易中处于强势地位,并且很容易将强势地位转化为本国巨大的贸易利益。目前世界大宗原材料基准价格的形成有两种最基本的机制:第一,对于有着成熟的期货品种和发达的期货市场的初级产品来说,其价格基本上由著名的期货交易所标准期货合同的价格决定;第二,对尚无期货品种和期货市场的初级产品而言,其价格基本上由市场的主要供应方和主要需求方每年谈判达成。大豆作为一种重要的期货农产品,其价格形成以第一种形式的影响力更强。定价权获得的核心是在不同的定价机制下,提升影响或决定基准价格的能力。豆类产品期货市场是进出口贸易基准价格形成的中心,期货市场是一个公开、集中以及近似于完全竞争的市场,期货市场上产生的价格能够最大限度地反映买卖双方对豆类产品价格的预期,能够真实反映市场供求关 201994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://nww.cnki.ner

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 扩展模型 ,笔者对 CBOT期货市场、DCE期货市场和国内现货市场 1995年 1月至 2009年 5月大豆价格、2004年 2月至 2009年 5月豆粕价格、2003年 4月至 2009年 4月豆油价格进行实证研究。二、豆类产品国际贸易与定价权 (一 )中国豆类产品国际贸易概况中国豆类产品对外贸易主要表现为 :大豆进口量大 ,大豆出口量以及豆粕豆油的进出口量都相对较小。2008年大豆进口量为 3743155万吨 ,而其他豆类产品的贸易量均在几十万吨左右 ,豆粕和豆油的贸易量都无法和大豆的进口量相比。因此 ,可以说大豆进口是中国豆类产品贸易的主导力量 ,而中美之间的大豆贸易又是大豆进口的主导力量。中美之间的大豆贸易总体看来可以定义为单向贸易 ,中国每年从美国大量进口大豆 , 2008年从美国进口大豆 1543109万吨 ,而中国对美国每年几百吨到几万吨出口量相对进口量而言几乎可以忽略不计。从单个国家来看 ,美国是中国第一大大豆进口国。阿根廷和巴西对中国的大豆出口量在 1995—2005年也大幅度增加 ,从 1995年的 4165%增加到 2008年的 57144% ,其中 ,自 2001年起 ,除 2004年 ,其余年份两个国家的合计进口量均超过美国。从数据上看 ,这两个大豆主要出口区域之间有强烈的竞争关系 ,而中国作为世界上最大的大豆进口国 ,应该具备在两个区域之间自由选择的权力 ,理论上应该能够在较大程度上掌握大豆定价权。然而事实情况并非如此 ,这一点本文后面再进一步阐述。美国和南美洲地区转基因大豆相对国内非转基因大豆的优势体现在榨油品质、资金周转、生产和运输成本等各方面。从品质上看 ,转基因大豆产油量高、品质整齐 ,厂商采用进口大豆可以直接进入生产链 ,而不需要对品质参差不齐的大豆进行筛选。在资金方面国产大豆也无法与进口大豆竞争 :加工进口大豆采用信用交易 ,加工一船进一船 ,每年资金周转可达 8次以上 ,而国内大豆必须一次性储备一个榨期的原料 ,每年资金仅能周转 2次左右。国内大豆虽然有非转基因优势 ,但是这一优势对于压榨用途几乎没有可取之处 ,而对于制作食品这一用途的需求基本已处于饱和状态 ,价格提升的空间不大 ,尤其对于发展中国家更是如此。成本方面 ,美国大豆的单产水平比中国高 60%左右 ,国内大豆的种植成本明显高于美国 ,并且由于中国的特殊国情 ,国内厂商若选择国内大豆进行加工也会面临更多税收上的不确定性和风险。运输方面 ,中国的物流运输也没有美国发达 ,东北大豆受运输成本限制无法进入长江以南压榨市场 ,导致长江以南压榨企业基本依靠进口大豆满足生产需求。通过以上优劣势比较 ,可以看到 ,由于种种原因中国对国外大豆的需求难以平抑 ,对国内大豆需求难以提高 ,这一供需关系的畸形发展导致中国对国际大豆市场有较高依存度。 (二 )竞争力与定价权定价权直接体现了进口国或出口国对于国际市场大宗原材料价格的干预或控制能力。拥有定价权的国家在国际贸易中处于强势地位 ,并且很容易将强势地位转化为本国巨大的贸易利益。目前世界大宗原材料基准价格的形成有两种最基本的机制 :第一 ,对于有着成熟的期货品种和发达的期货市场的初级产品来说 ,其价格基本上由著名的期货交易所标准期货合同的价格决定 ;第二 ,对尚无期货品种和期货市场的初级产品而言 ,其价格基本上由市场的主要供应方和主要需求方每年谈判达成。大豆作为一种重要的期货农产品 ,其价格形成以第一种形式的影响力更强。定价权获得的核心是在不同的定价机制下 ,提升影响或决定基准价格的能力。豆类产品期货市场是进出口贸易基准价格形成的中心 ,期货市场是一个公开、集中以及近似于完全竞争的市场 ,期货市场上产生的价格能够最大限度地反映买卖双方对豆类产品价格的预期 ,能够真实反映市场供求关 5 朱信凯等 :中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析

农业技术经济2010年第2期系。国际豆类产品市场价格主要参照期货市场价格来制定,一旦豆类产品期货市场规模足够大、市场交易活跃,就有可能成为国际市场定价中心。当前,美国芝加哥商品交易所就吸引了越来越多的大豆交易,与现货交易相呼应,其已经形成了一整套大豆价格形成以及利用大豆期货和现货两个市场规避风险的机制。从而为把握世界大豆贸易价格走势提供了重要依据。同时,美国发达的金融市场也为其操纵控制大豆的国际价格提供了便利的条件当前绝大多数商品的国际市场都不是完全竞争市场,而是寡头垄断市场,无论买还是卖,寡头垄断的一方都掌握着定价的主动杈。高度分散的一方只能被动地接受价格。当前,国际大豆出口主要集中于美国、巴西和阿根廷3个国家,而进口国中除了中国和欧盟两个最大进口国家和地区,其余的国家进口量相对较少,并且地区分布也较分散。从数量上来看,进口国和出口国势均力敌,但是实际情况并不是如此全球豆类产品贸易主要通过跨国粮商这一媒介进行。全球大豆贸易的豆源一部分来自南美地区。长期以来绝大部分南美大豆的生产和销售都被跨国粮商控制。他们在大豆播种前期,向南美农民提供生产所需的资金、化肥、农药等生产资料,并与其订立合同且在公证处登记,南美农民必须在大豆收获之后交货,并将其所有的财产作抵押。如果大豆收获后不交货,跨国粮商就能够根据合同拿走农民的全部财产。因此,跨国公司的大豆豆源能够得到保证。收获之后,干燥、储存、运输等工作也大部分由这些跨国粮商控制,美国粮商不仅向南美农民提供大豆预付款,还在南美境内修建仓库,提供公路、铁路运输,投资修建港口等。通过这些途径,在陆地运输成本方面,因为大豆通向港口的通道由公路、铁路长期合同所担保,这样就保证了跨国公司拥有长期稳定且巨大的运费折扣,因此大大降低了陆地运输成本。在港口方面跨国公司有自己的仓库,甚至有自己的货船作业泊位,使得他们的业务可以自由运作,避免货物长时间滞港,从而可以充分节约资源、降低成本。美国跨国公司首先从资金的运作中不断扩张和获利,第二从以化肥、杀虫剂交换大豆的业务中获利,第三从公路、铁路和港口的投资中降低大豆成本并卖到其他大豆进口国获利。可见,跨国粮商在南美地区将大豆从生产到出港整个产业链的所有环节都控制在手中,并借此进一步掌控全球大豆贸易的定价权对于大豆的主要进口国中国来说,跨国粮商采取的政策是通过合营与联营方式来控制大豆及其产品的定价权。2004年中国发生大豆风波,国内大豆加工企业经过2003年的产能扩张,2003年底和 2004年初在大豆高价区疯抢大豆,随着2004年4月南美大豆进入国际市场,国际大豆价格急剧下跌。巨大的价差最终导致了国内粮商普遍陷入困境,跨国粮商借此机会大举并购中国大豆油脂加工企业,大型跨国粮商在中国97家大型油脂加工企业中的64家都有参股或控股现象。在大豆采购权方面,跨国粮商拥有企业的所有者之一和进口大豆供应商双重身份,轻而易举垄断了中国80%的进口大豆资源。跨国粮商利用其对原料采购的优势,使中国不仅在国际大豆市场上,而且在国内大豆市场上也失去话语权,大豆进口时间、数量、价格被国外参股控股企业全面掌控(郭清保,208)。显然,尽管中国的大豆进口数量占据了全球大豆进口总量的很大比例,但是在大豆及其制品的国际市场上,中国对豆类产品的定价权仍然无法和跨国粮商抗衡。关于期货市场如CBOT和DCE的定价关系,不少学者试图通过实证方法寻找两者之间的价格因果关系,其中一部分学者得出的结论是两者之间有相互影响的关系,但没有对两者之间谁强谁弱做比较,如夏天、程细玉(206)、吴虹生(2004)通过研究中美豆类农产品期货的关联关系,结果表明两个市场存在着相关关系,DCE和CBOT的价格具有相互影响、相互引导的关系。另一部分学者的结论是两者存在整合市场关系通过比较研究,认为CBOT在全球大豆期货定价中处于主导地位,如武拉平 (2000)使用19%6年1月—1999年12月的月度数据通过格兰杰因果检验表明国际大豆市场是国内大豆市场变化的格兰杰原因,国内大豆市场对国际大豆市场影响较小;周应恒、邹林刚(2007)和高 6 2 o1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. all rights reserved. htp: //wwcnki. net

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 系。国际豆类产品市场价格主要参照期货市场价格来制定 ,一旦豆类产品期货市场规模足够大、市场交易活跃 ,就有可能成为国际市场定价中心。当前 ,美国芝加哥商品交易所就吸引了越来越多的大豆交易 ,与现货交易相呼应 ,其已经形成了一整套大豆价格形成以及利用大豆期货和现货两个市场规避风险的机制。从而为把握世界大豆贸易价格走势提供了重要依据。同时 ,美国发达的金融市场也为其操纵控制大豆的国际价格提供了便利的条件。当前绝大多数商品的国际市场都不是完全竞争市场 ,而是寡头垄断市场 ,无论买还是卖 ,寡头垄断的一方都掌握着定价的主动权。高度分散的一方只能被动地接受价格。当前 ,国际大豆出口主要集中于美国、巴西和阿根廷 3个国家 ,而进口国中 ,除了中国和欧盟两个最大进口国家和地区 ,其余的国家进口量相对较少 ,并且地区分布也较分散。从数量上来看 ,进口国和出口国势均力敌 ,但是实际情况并不是如此。全球豆类产品贸易主要通过跨国粮商这一媒介进行。全球大豆贸易的豆源一部分来自南美地区。长期以来绝大部分南美大豆的生产和销售都被跨国粮商控制。他们在大豆播种前期 ,向南美农民提供生产所需的资金、化肥、农药等生产资料 ,并与其订立合同且在公证处登记 ,南美农民必须在大豆收获之后交货 ,并将其所有的财产作抵押。如果大豆收获后不交货 ,跨国粮商就能够根据合同拿走农民的全部财产。因此 ,跨国公司的大豆豆源能够得到保证。收获之后 ,干燥、储存、运输等工作也大部分由这些跨国粮商控制 ,美国粮商不仅向南美农民提供大豆预付款 ,还在南美境内修建仓库 ,提供公路、铁路运输 ,投资修建港口等。通过这些途径 ,在陆地运输成本方面 ,因为大豆通向港口的通道由公路、铁路长期合同所担保 ,这样就保证了跨国公司拥有长期稳定且巨大的运费折扣 ,因此大大降低了陆地运输成本。在港口方面 ,跨国公司有自己的仓库 ,甚至有自己的货船作业泊位 ,使得他们的业务可以自由运作 ,避免货物长时间滞港 ,从而可以充分节约资源、降低成本。美国跨国公司首先从资金的运作中不断扩张和获利 ,第二从以化肥、杀虫剂交换大豆的业务中获利 ,第三从公路、铁路和港口的投资中降低大豆成本并卖到其他大豆进口国获利。可见 ,跨国粮商在南美地区将大豆从生产到出港整个产业链的所有环节都控制在手中 ,并借此进一步掌控全球大豆贸易的定价权。对于大豆的主要进口国中国来说 ,跨国粮商采取的政策是通过合营与联营方式来控制大豆及其产品的定价权。2004年中国发生大豆风波 ,国内大豆加工企业经过 2003年的产能扩张 , 2003年底和 2004年初在大豆高价区疯抢大豆 ,随着 2004年 4月南美大豆进入国际市场 ,国际大豆价格急剧下跌。巨大的价差最终导致了国内粮商普遍陷入困境 ,跨国粮商借此机会大举并购中国大豆油脂加工企业 ,大型跨国粮商在中国 97家大型油脂加工企业中的 64家都有参股或控股现象。在大豆采购权方面 ,跨国粮商拥有企业的所有者之一和进口大豆供应商双重身份 ,轻而易举垄断了中国 80%的进口大豆资源。跨国粮商利用其对原料采购的优势 ,使中国不仅在国际大豆市场上 ,而且在国内大豆市场上也失去话语权 ,大豆进口时间、数量、价格被国外参股控股企业全面掌控 (郭清保 , 2008)。显然 ,尽管中国的大豆进口数量占据了全球大豆进口总量的很大比例 ,但是在大豆及其制品的国际市场上 ,中国对豆类产品的定价权仍然无法和跨国粮商抗衡。关于期货市场如 CBOT和 DCE的定价关系 ,不少学者试图通过实证方法寻找两者之间的价格因果关系 ,其中一部分学者得出的结论是两者之间有相互影响的关系 ,但没有对两者之间谁强谁弱做比较 ,如夏天、程细玉 (2006)、吴虹生 (2004)通过研究中美豆类农产品期货的关联关系 ,结果表明两个市场存在着相关关系 ,DCE和 CBOT的价格具有相互影响、相互引导的关系。另一部分学者的结论是两者存在整合市场关系 ,通过比较研究 ,认为 CBOT在全球大豆期货定价中处于主导地位 ,如武拉平 (2000)使用 1996年 1月 —1999年 12月的月度数据通过格兰杰因果检验表明国际大豆市场是国内大豆市场变化的格兰杰原因 ,国内大豆市场对国际大豆市场影响较小 ;周应恒、邹林刚 ( 2007)和高 6 农业技术经济 2010年第 2期

朱信凯等:中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析杰、王骏(2008)都采用协整检验、格兰杰因果检验、方差检验和脉冲响应函数等对中美期货交易所的大豆期货价格关联性进行研究,结果均表明CBOT在全球影响力和定价权方面起主导作用,中国对定价缺乏“话语权”。总之,两者之间存在明显的因果关系且CBOT的影响力占据主导作用这一结论是确定的,但这种因果关系的影响强度如何评价以及滞后期的确定一直以来是学术界和政府决策部门关注的问题,当然,也是协整检验、方差检验以及线性格兰杰检验等模型所不能及的。下面笔者将借助于非线性的关联积分检验模型对此问题进行实证研究,以期对因果关系影响强度和滞后期作系统探讨。基于关联积分的非线性蒙特卡洛检验当前国内应用比较广泛的时间序列关系检验模型主要包括单位根检验、协整检验和格兰杰 Granger)检验,这些模型都不可避免的存在着数据要求与数据处理深度等方面的先天不足。有鉴于此,笔者首先对线性和非线性模型进行综合比较,并指出后者相对于前者的特点和优势。 ()关于单位根、协整与格兰杰检验关于单位根、协整与格兰杰检验,学术界已经有了一致的、全面的认识在此笔者作一简述。一般而言,实证研究的检验逻辑是:通过单位根检验变量是否平稳序列,对于平稳序列,可以构造回归等经典计量经济学模型;若非平稳,就要进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整。若所有检验序列均服从同阶单整,可构造VAR模型,做协整检验,以判断模型内部变量间是否存在协整关系,即是否存在长期均衡关系。如果有,则可以构造ⅤEC模型或者进行 granger因果检验,检验变量之间“谁引起谁变化”,即因果关系格兰杰检验只能用于平稳序列,这是格兰杰检验的前提,而其因果关系并非通常理解的因与果的关系,而是说ⅹ的前期变化能有效地解释y的变化,所以称其为格兰杰原因”。非平稳序列很可能出现伪回归,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否为伪回归,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以,非平稳序列的因果关系检验也就是协整检验。平稳性检验有3个作用:检验平稳性,若平稳,做格兰杰检验,非平稳,作协正检验;协整检验中要用到每个序列的单整阶数;判断时间序列的数据生成过程 C二)基于关联积分的非线性蒙特卡洛检验一般的线性模型虽然已经被广泛应用于经济学各个领域,但是它具有一定的局限性。当两组时间序列之间不具备明显的线性关联,线性检验模型就不再适用,或者需要首先将两组时间序列数据先做线性处理后才能适用。近年来,在国际上,一些非线性因果检验模型被提出并应用于各个领域,如经济学、管理学、生物统计、工程物理等( A smakopoubs, Ayling et al.,2000 Chen and l in,2004, Gourevitch, Bouquin Jeannes etal,2006)。其中运用较为广泛的是199年由Baek和Bmck提出的基于关联积分的非参统计方法,它能够揭示出时间序列之间的非线性因果关系( Baeck and b rock,1992)。1994年, Hiem stra和 Jones在其基础上发展了这种模型,被称之为H于模型。具体方法表述如下两组平稳的时间序列{X},{Y},其中定义x和x分别为{X)序列的m长度超前向量和 L长度的滞后向量,和Y,同理 1=(Y,Y+1,…,Y1=m.1) Y,=(yr, Y 其中m=1,2,3…Lx=1,2,3…Ly=1,2,3 对于给定的m,Lx,Ly,e>0,如果 201994-2010ChinaaCademicournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://wwwcnki.net

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 杰、王骏 (2008)都采用协整检验、格兰杰因果检验、方差检验和脉冲响应函数等对中美期货交易所的大豆期货价格关联性进行研究 ,结果均表明 CBOT在全球影响力和定价权方面起主导作用 ,中国对定价缺乏“话语权 ”。总之 ,两者之间存在明显的因果关系且 CBOT的影响力占据主导作用这一结论是确定的 ,但这种因果关系的影响强度如何评价以及滞后期的确定一直以来是学术界和政府决策部门关注的问题 ,当然 ,也是协整检验、方差检验以及线性格兰杰检验等模型所不能及的。下面笔者将借助于非线性的关联积分检验模型对此问题进行实证研究 ,以期对因果关系影响强度和滞后期作系统探讨。三、基于关联积分的非线性蒙特卡洛检验当前国内应用比较广泛的时间序列关系检验模型主要包括单位根检验、协整检验和格兰杰 (Granger)检验 ,这些模型都不可避免的存在着数据要求与数据处理深度等方面的先天不足。有鉴于此 ,笔者首先对线性和非线性模型进行综合比较 ,并指出后者相对于前者的特点和优势。 (一 )关于单位根、协整与格兰杰检验关于单位根、协整与格兰杰检验 ,学术界已经有了一致的、全面的认识 ,在此笔者作一简述。一般而言 ,实证研究的检验逻辑是 :通过单位根检验变量是否平稳序列 ,对于平稳序列 ,可以构造回归等经典计量经济学模型 ;若非平稳 ,就要进行差分 ,当进行到第 i次差分时序列平稳 ,则服从 i阶单整。若所有检验序列均服从同阶单整 ,可构造 VAR模型 ,做协整检验 ,以判断模型内部变量间是否存在协整关系 ,即是否存在长期均衡关系。如果有 ,则可以构造 VEC模型或者进行 Granger因果检验 ,检验变量之间“谁引起谁变化 ”,即因果关系。格兰杰检验只能用于平稳序列 ,这是格兰杰检验的前提 ,而其因果关系并非通常理解的因与果的关系 ,而是说 x的前期变化能有效地解释 y的变化 ,所以称其为“格兰杰原因 ”。非平稳序列很可能出现伪回归 ,协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否为伪回归 ,即检验变量之间是否存在稳定的关系。所以 ,非平稳序列的因果关系检验也就是协整检验。平稳性检验有 3个作用 :检验平稳性 ,若平稳 ,做格兰杰检验 ,非平稳 ,作协正检验 ;协整检验中要用到每个序列的单整阶数 ;判断时间序列的数据生成过程。 (二 )基于关联积分的非线性蒙特卡洛检验一般的线性模型虽然已经被广泛应用于经济学各个领域 ,但是它具有一定的局限性。当两组时间序列之间不具备明显的线性关联 ,线性检验模型就不再适用 ,或者需要首先将两组时间序列数据先做线性处理后才能适用。近年来 ,在国际上 ,一些非线性因果检验模型被提出并应用于各个领域 ,如经济学、管理学、生物统计、工程物理等 (A simakopoulos,Ayling et al1, 2000; Chen and Lin, 2004; Gourévitch,Bouquin Jeannès et al1, 2006)。其中运用较为广泛的是 1992年由 Baek和 Brock提出的基于关联积分的非参统计方法 ,它能够揭示出时间序列之间的非线性因果关系 (Baeck and Brock, 1992)。1994年 , H iem stra和 Jones在其基础上发展了这种模型 ,被称之为 H2J模型。具体方法表述如下 : 11两组平稳的时间序列 {Xt } , {Yt } ,其中定义 X m t 和 X Lx t - Lx分别为 {Xt }序列的 m长度超前向量和 Lx长度的滞后向量 , Y m t 和 Y Lx t - Lx同理。 X m t = (Xt , Xt+1 , …, Xt+m - 1 ) Y m t = ( Yt , Yt+1 , …, Yt+m - 1 ) X L x t- L x = (Xt- L x , Xt- L x +1 , …, Xt- 1 ) Y L x t- L x = ( Yt- L x , Yt- L x +1 , …, Yt- 1 ) 其中 m = 1, 2, 3……,Lx = 1, 2, 3……,Ly = 1, 2, 3…… 对于给定的 m,Lx,Ly, e > 0,如果 : 7 朱信凯等 :中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析

农业技术经济2010年第2期 Pr(‖x-‖<el‖xax-x,‖<e‖ay-rll<e =Pr(‖x-x (3) 其中,Pr(·)为概率测量,‖·‖为上确界范数( sup ranum nonm),e是范数距离。那么就可以得出:{Y序列不会对{X序列产生 granger因果影响。其含义为在长度为Lx的X滞后向量的条件下,任意两组长度为m的x向量之间相近的概率,与将长度为Ly的Y滞后向量引入的条件下的概率相同( Chen and l in 2004 D iks and Panchenko,2006)。或者说,Yi带后向量的引入并不能提高Xt向量相近的概率 2.1994年 Hiem stra和 Jones提出了引入关联积分来实现联合概率密度的检验。等式(3)中的联合概率密度可以表示为 Cl(m+Lr, Ly, e)= Pr(x4-X i <e Y-Y,ir<e) C2(Lr, Ly,e)= Pr(x-X, <e, Y.L. Y., e C3m+Lx,e≡Pr(mtx C4(LI, e)=Pr(Xl. 那么,公式(3)中的非因果关系条件则可以表示为( H iem stra and Jones,1994) CI(m +L. Ly. e) C3(m +L. e) C2(L, Ly, e) C4(L,, e) (5) 在有限数据量条件下,联合概率密度的估计值可以表达为 e(m+L,,en)=m(n.1)∑快,,es,,e) e2,L,n)=n(n21)2∑…,、,s, C3(m+L,en)=n(n.1)2∑联,,e 2∑ 其中,I(Z,Z,e)为检验核,当Zl与Z的最大模距离( Maxmum- nom distance)小于等于e的时候,I 的值取1,否则取0。n为序列长度 H iem stra和 Jones给出了证明在非因果关系下 CI 服从正态分布,△~N(0.02(m,Lx,Ly,e)(7) 2 (Lx, Ly, e) C4(Lx.e) 以上述基于关联积分的非线性蒙特卡洛检验为基础,笔者在2007年提出了一种全新的蒙特卡洛 (Mon℃arb)模拟方法,对模型检验方法进行了扩展,从而可以快速并准确地得到Δ的标准方差 (Lu,2007),这种模拟方法的优点是,可以通过随机统计分析,逼真模拟数据的产生过程,并且具有真实性和普遍性的特点。具体方法如下首先用蒙特卡洛方法随机产生1000组服从正态分布N(0,1)、与被检验序列相同长度的时间序列{Zt},并且用这1000组{Zt}分别替代{Yt},同{Xt序列进行非线性关联积分计算并得到结果Δ 那么,由于{zt}序列和被检验序列没有任何关联关系,所以,所得到的1000个Δz值必然是遵循标准方差为0(m,Lx,Ly,e)的正态分布。从而通过计算△z的方差得到o(m,Lx,Ly,e 总之,相比较包括格兰杰检验在内的诸多线性检验模型而言,基于关联积分的蒙特卡洛非线性因 201994-2010chinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://wwnw.cnki.net

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net Pr( ‖X m t - X m s ‖ < e | ‖X L x t- L x - X L x s- L x ‖ < e, ‖Y L y t- L y - Y L y s- L y ‖ < e) = Pr( ‖X m t - X m s ‖ < e | ‖X L x t- L x - X L x s- L x ‖ < e) (3) 其中 , Pr(·)为概率测量 , ‖·‖为上确界范数 (supremum norm) , e是范数距离。那么就可以得出: {Yt }序列不会对 {Xt }序列产生 Granger因果影响。其含义为:在长度为 Lx的 Xt滞后向量的条件下 ,任意两组长度为 m的 Xt向量之间相近的概率 ,与将长度为 Ly的 Yt滞后向量引入的条件下的概率相同 (Chen and Lin, 2004;Diks and Panchenko, 2006)。或者说 , Yt滞后向量的引入并不能提高 Xt向量相近的概率。 211994年 H iem stra和 Jones提出了引入关联积分来实现联合概率密度的检验。等式 (3)中的联合概率密度可以表示为 : C1 (m +Lx , Ly , e) ≡ Pr(X m +L x t- L x - X m +L x s- L x < e, Y Ly t- L y - Y L y s- L y < e) C2 (Lx , Ly , e) ≡ Pr(X L x t- L x - X L x s- L x < e, Y L y t- Ly - Y Ly s- Ly < e) C3 (m +Lx , e) ≡ Pr(X m +Lx t- L x - X m +L x s- L x < e) C4 (Lx , e) ≡ Pr(X Lx t- L x - X Lx s- Lx < e) (4) 那么 ,公式 (3)中的非因果关系条件则可以表示为 (H iem stra and Jones, 1994) : C1 (m +Lx , Ly , e) C2 (Lx , Ly , e) = C3 (m +Lx , e) C4 (Lx , e) (5) 在有限数据量条件下 ,联合概率密度的估计值可以表达为 : C ^ 1 (m + Lx ,Ly , e, n) ≡ 2 n ( n - 1) ∑t < s ∑I( x m +Lx t- Lx , x m +Lx s- Lx , e) I( y Ly t- Ly , y Ly s- Ly , e) C ^ 2 (Lx ,Ly , e, n) ≡ 2 n ( n - 1) ∑t < s ∑I( x Lx t- Lx , x Lx s- Lx , e) I( y Ly t- Ly , y Ly s- Ly , e) C ^ 3 (m + Lx , e, n) ≡ 2 n ( n - 1) ∑t < s ∑I( x m +Lx t- Lx , x m +Lx s- Lx , e) C ^ 4 (Lx , e, n) ≡ 2 n ( n - 1) ∑t < s ∑I( x Lx t- Lx , x Lx s- Lx , e) (6) 其中 , I(Z1 , Z2 , e)为检验核 ,当 Z1与 Z2的最大模距离 (Maximum2norm distance)小于等于 e的时候 , I 的值取 1,否则取 0。n为序列长度。 H iem stra和 Jones给出了证明 : 在非因果关系下 : Δ = C ^ 1 (m + Lx ,Ly , e) C ^ 2 (Lx ,Ly , e) - C ^ 3 (m + Lx , e) C ^ 4 (Lx , e) 服从正态分布 , Δ ～N (0,σ2 (m , L x, L y, e) ) (7) 以上述基于关联积分的非线性蒙特卡洛检验为基础 ,笔者在 2007年提出了一种全新的蒙特卡洛 (Monte2Carlo)模拟方法 ,对模型检验方法进行了扩展 ,从而可以快速并准确地得到 Δ的标准方差 (Lu, 2007) ,这种模拟方法的优点是 ,可以通过随机统计分析 ,逼真模拟数据的产生过程 ,并且具有真实性和普遍性的特点。具体方法如下 : 首先用蒙特卡洛方法随机产生 1000组服从正态分布 N (0, 1)、与被检验序列相同长度的时间序列 {Zt} ,并且用这 1000组 {Zt}分别替代 { Yt} ,同 {Xt}序列进行非线性关联积分计算并得到结果 Δ, 那么 ,由于 {Zt}序列和被检验序列没有任何关联关系 ,所以 ,所得到的 1000个 Δz值必然是遵循标准方差为 σ(m,Lx,Ly, e)的正态分布。从而通过计算 Δz的方差得到 σ(m,Lx,Ly, e)。总之 ,相比较包括格兰杰检验在内的诸多线性检验模型而言 ,基于关联积分的蒙特卡洛非线性因 8 农业技术经济 2010年第 2期

朱信凯等:中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析果关系检验具体表现为3个明显的优势和特点:(1)不需要以假定的线性关系或者预设的任何函数关系为前提;(2)可以更有效的检验因果关系的时效性和影响强度;(3)是一种典型的非参数检验 Nonparametric Method),简化了原始数据处理和运算过程。基于线性或者某种明确函数关系假定前提的期货与现货市场价格的因果关系检验可能并不能真实反映两者之间的相互作用并很有可能产生伪关系。基于以上认识,本文选择基于关联积分扩展的蒙特卡洛检验,并希望能够通过实际案例的研宄促进这一方法的推广。当然,有一点需要说明的是,无论是格兰杰检验还是蒙特卡洛检验都是检验统计上的时间先后顺序,并不表示被检验对象之间真正存在因果关系,是否真正呈因果关系,还需要根据理论基础、经验实证和模型推理来综合判定。四、实证分析 ()精度选择能否精确地选择最大模距离ε是整个基于关联积分的非线性检验模型的核心环节,决定着整个检验的成败。不同模距离e的选择所得到的因果关系是完成不同的,其中,样本数据的数量多少发挥着重要作用。如果数据量无限大,e值的选取是不会影响最终检验结果的( B aeck and B rock,1992 H iem stra and Jones1994),当然,这只是一种理想状态。一般情况下,如果e值太小,虽然精度很高也往往会出现数据量不足,过度检验的现象。反之,如果ε值太大,则不能满足精度要求。所以,要根据不同的情况,如数据量滞后期长短等因素确定较为合适的e值。 Hiem stra和 Jones(1994)在讨论美国股票价格和交易量的实证模型中选取了ε=1.5,并得到了理想的结果。考虑本文硏究的特殊性及数据资料的可靠性,笔者分别针对每一期选取不同的e值二)数据来源本文所使用的各类数据时间跨度为,大豆:1995年1月至2009年5月;豆油:2003年4月至2009 年4月;豆粕:2004年2月至2009年5月。期货数据来源于DCE、CBOT的报价,大豆现货价格来源于哈尔滨和大连的平均价格,豆粕现货价格为哈尔滨、张家港和珠三角岀厂的平均价格,豆油现货价格为哈尔滨张家港、湛江出厂的平均价格。由于期货价格具有不连续的特点,为克服这一问题,便于连续分析,必须产生连续的期货价格序列。以往的研究往往选取主力合约作为代表,如选择离交割月份最近月份的期货合约连结成连续期货合约。本研究主要目标是通过长期时间序列找出影响的强度和滞后期,需要数据之间间隔稳定。因此,笔者没有区分是否主力合约,而是整体做成连续合约。又由于国内外期货市场节假日不太一致造成某些交易日没有成交记录,为了保持数据配对,删除了非配对数据,最终得到大豆、豆油和豆粕3种豆类产品各自市场的配对数据。大豆数据时间跨度较长:从1995年1月至2009年5月。这一时间跨度经历了贸易背景和交易理念的巨大变化,其中,国内大豆至少经历了两次风波:1996年国内大豆价格上涨以及黑龙江大豆不允许自行出省的政策使得国内加工企业打开了国外大豆进入中国市场的大门;2004年的大豆风波使得国内大豆加工企业面临价格波动带来的巨额亏损而纷纷被国外大型粮商兼并或者入股,国外大型粮商借此良机控制了国内大豆产业的命脉,而2004年也因为此次大豆风波被称为了国内现货企业的保值元年,刻骨铭心的教训使得之后国内企业保值理念和意识明显提高。鉴于此,笔者对大豆数据分时间段研究,以2004年作为间隔点,1995年1月至2004年12月为一个时间跨度,2005年1月至 2009年5月为另一个时间跨度,且因为国内现货市场是在2002年才开始有报价,而且前期数据不太规律,所以第一阶段只研究CBOT和DCE的关系。笔者试图通过对两个阶段4组数据的比较来找出这两个时间跨度3个市场之间的相互影响由于豆油和豆粕的现货市场数据比DCE的期货市场数据的价格起始时间要早,本研究对此也采 201994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhitp://wwww.cnki.net

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 果关系检验具体表现为 3个明显的优势和特点 : (1)不需要以假定的线性关系或者预设的任何函数关系为前提 ; (2)可以更有效的检验因果关系的时效性和影响强度 ; (3)是一种典型的非参数检验 (Non2parametric Method) ,简化了原始数据处理和运算过程。基于线性或者某种明确函数关系假定前提的期货与现货市场价格的因果关系检验可能并不能真实反映两者之间的相互作用并很有可能产生伪关系。基于以上认识 ,本文选择基于关联积分扩展的蒙特卡洛检验 ,并希望能够通过实际案例的研究促进这一方法的推广。当然 ,有一点需要说明的是 ,无论是格兰杰检验还是蒙特卡洛检验都是检验统计上的时间先后顺序 ,并不表示被检验对象之间真正存在因果关系 ,是否真正呈因果关系 ,还需要根据理论基础、经验实证和模型推理来综合判定。四、实证分析 (一 )精度选择能否精确地选择最大模距离 e是整个基于关联积分的非线性检验模型的核心环节 ,决定着整个检验的成败。不同模距离 e的选择所得到的因果关系是完成不同的 ,其中 ,样本数据的数量多少发挥着重要作用。如果数据量无限大 , e值的选取是不会影响最终检验结果的 (Baeck and Brock, 1992; H iem stra and Jones, 1994) ,当然 ,这只是一种理想状态。一般情况下 ,如果 e值太小 ,虽然精度很高 , 也往往会出现数据量不足 ,过度检验的现象。反之 ,如果 e值太大 ,则不能满足精度要求。所以 ,要根据不同的情况 ,如数据量、滞后期长短等因素确定较为合适的 e值。H iem stra和 Jones( 1994)在讨论美国股票价格和交易量的实证模型中选取了 e = 115,并得到了理想的结果。考虑本文研究的特殊性及数据资料的可靠性 ,笔者分别针对每一期选取不同的 e值。 (二 )数据来源本文所使用的各类数据时间跨度为 ,大豆 : 1995年 1月至 2009年 5月 ;豆油 : 2003年 4月至 2009 年 4月 ;豆粕 : 2004年 2月至 2009年 5月。期货数据来源于 DCE、CBOT的报价 ,大豆现货价格来源于哈尔滨和大连的平均价格 ,豆粕现货价格为哈尔滨、张家港和珠三角出厂的平均价格 ,豆油现货价格为哈尔滨、张家港、湛江出厂的平均价格。由于期货价格具有不连续的特点 ,为克服这一问题 ,便于连续分析 ,必须产生连续的期货价格序列。以往的研究往往选取主力合约作为代表 ,如选择离交割月份最近月份的期货合约连结成连续期货合约。本研究主要目标是通过长期时间序列找出影响的强度和滞后期 ,需要数据之间间隔稳定。因此 ,笔者没有区分是否主力合约 ,而是整体做成连续合约。又由于国内外期货市场节假日不太一致造成某些交易日没有成交记录 ,为了保持数据配对 ,删除了非配对数据 ,最终得到大豆、豆油和豆粕 3种豆类产品各自市场的配对数据。大豆数据时间跨度较长 :从 1995年 1月至 2009年 5月。这一时间跨度经历了贸易背景和交易理念的巨大变化 ,其中 ,国内大豆至少经历了两次风波 : 1996年国内大豆价格上涨以及黑龙江大豆不允许自行出省的政策使得国内加工企业打开了国外大豆进入中国市场的大门 ; 2004年的大豆风波使得国内大豆加工企业面临价格波动带来的巨额亏损而纷纷被国外大型粮商兼并或者入股 ,国外大型粮商借此良机控制了国内大豆产业的命脉 ,而 2004年也因为此次大豆风波被称为了国内现货企业的保值元年 ,刻骨铭心的教训使得之后国内企业保值理念和意识明显提高。鉴于此 ,笔者对大豆数据分时间段研究 ,以 2004年作为间隔点 , 1995年 1月至 2004年 12月为一个时间跨度 , 2005年 1月至 2009年 5月为另一个时间跨度 ,且因为国内现货市场是在 2002年才开始有报价 ,而且前期数据不太规律 ,所以第一阶段只研究 CBOT和 DCE的关系。笔者试图通过对两个阶段 4组数据的比较来找出这两个时间跨度 3个市场之间的相互影响。由于豆油和豆粕的现货市场数据比 DCE的期货市场数据的价格起始时间要早 ,本研究对此也采 9 朱信凯等 :中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析

农业技术经济2010年第2期用了分时间段进行研究,第一阶段,先分析没有国内DCE期货市场数据的时间段里国内现货市场和 αBOT期货市场的价格因果关系及影响程度;第二阶段,当有了DCE期货交易数据之后,再分别对组数据进行分析,以期通过与上一个时间段的对比找出DCE期货市场对国内豆油和豆粕市场的作用。这样豆油的价格数据就被划分为两个阶段共有4组研究对象,分别是:2003年4月至2006年月的αBOT期货和国内现货市场价格数据、2006年2月至2009年4月DCE期货和CBOT期货、CBOT 期货和国内现货以及DCE期货和国内现货价格数据;同理,豆粕价格数据也被划分为两个阶段共4 组研究对象,分别是:2004年2月至2005年6月的CBOT期货和国内现货市场价格数据、2005年7月至2009年5月的DCE期货和CBOT期货、CBOT期货和国内现货以及DCE期货和国内现货市场价格数据 ∈)非线性检验首先对以上数列通过自然对数变换,作一阶差分,再除以标准方差,转换为方差为1的稳定序列。基于此,笔者将变换好的大豆、豆粕以及豆油的( BOT DCE期货市场价格序列和国内现货市场价格序列进行非线性检验。因为这种方法是独立于一般的线性检验,而且也能够检验出线性因果关系,所以为了保持数据的原始性和真实性,笔者没有进行线性回归处理,而是直接用于非线性模型中。由于 △=Clm+LLe).3(m+Le C2(Lx, Ly,e) C4(Lx, e) 反映了两列时间序列之间因果关联的强弱。本文定义Δ/为因果关系影响强度( In tensity of Causality)。所以,当Δ/o的值跳出置信区间时,就可以得出两列时间序列存在因果关系的结论。本文考虑了3个等级的置信区间,即80%、90%和95%。本文采用国际较为通用的方法,设定滞后时间Lx=Ly滞后期为1~12天,一共12个滞后期进行检验( Chen and L in,2004)。检验零假设为 HαA市场豆类价格对B市场豆类价格没有因果关系影响。A市场豆类产品价格波动条件下市场豆类产品价格的预测分布不会发生变动。即过去的A市场豆类产品价格信息不能提高或者影响B市场的价格预测 Hb:B市场豆类价格对A市场没有因果关系。即B市场价格信息不能提高或者影响A市场的预测。图1~图12分别为大豆、豆粕和豆油两个方向的检验结果示意图。图示3条虚线代表置信区间由外到内分别为80%、90%和95%。也就是说如果影响强度跳出两条线之外,那么拒绝原假设四)结论从运算结果可以看出,在大豆市场上,2004年以前CBOT和DCE之间是单向影响,CBOT对DCE 的影响滞后两天,但是DCE对CBOT没有影响;2004年之后(BOT和DCE之间的影响为双向影响并且CBOT对DCE的影响滞后时间更长,影响强度更大:CBOT对DCE的影响滞后12天,而DCE对 CBOT的影响滞后期为8天。2005-2009年,DCE对国内现货市场影响的滞后期为7天,而国内现货市场对DCE影响的滞后期为3天;CBOT对国内现货市场影响的滞后期为12天,而国内现货市场对 CBOT影响的滞后期仅为1天。以2004年为分界点,在此之前,中国DCE在世界大豆定价方面的影响力比较弱几乎是没有影响,可能是由于当时中国期货市场刚刚起步,期货市场管理不够规范,而且企业利用期货市场规避风险和保值意识淡薄的原因;2004年的大豆风波给国内企业带来的惨痛教训提高了国内企业利用期货交易进行保值和规避风险的意识,同时中国也加强了对期货市场的规范管理,DCE开始在世界大豆定价方面发挥一定影响力,但是该影响力仍然没有CBOT的影响力强。总体而言,经过2004年的大豆风波,中国DCE期货市场在国际大豆市场上的影响力有了一定程度的加 10 201994-2010ChinaAcademicournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://wwww.cnki.ner

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 用了分时间段进行研究 ,第一阶段 ,先分析没有国内 DCE期货市场数据的时间段里国内现货市场和 CBOT期货市场的价格因果关系及影响程度 ;第二阶段 ,当有了 DCE期货交易数据之后 ,再分别对三组数据进行分析 ,以期通过与上一个时间段的对比找出 DCE期货市场对国内豆油和豆粕市场的作用。这样豆油的价格数据就被划分为两个阶段共有 4组研究对象 ,分别是 : 2003年 4月至 2006年 1 月的 CBOT期货和国内现货市场价格数据、2006年 2月至 2009年 4月 DCE期货和 CBOT期货、CBOT 期货和国内现货以及 DCE期货和国内现货价格数据 ;同理 ,豆粕价格数据也被划分为两个阶段共 4 组研究对象 ,分别是 : 2004年 2月至 2005年 6月的 CBOT期货和国内现货市场价格数据、2005年 7月至 2009年 5月的 DCE期货和 CBOT期货、CBOT期货和国内现货以及 DCE期货和国内现货市场价格数据。 (三 )非线性检验首先对以上数列通过自然对数变换 ,作一阶差分 ,再除以标准方差 ,转换为方差为 1的稳定序列。基于此 ,笔者将变换好的大豆、豆粕以及豆油的 CBOT、DCE期货市场价格序列和国内现货市场价格序列进行非线性检验。因为这种方法是独立于一般的线性检验 ,而且也能够检验出线性因果关系 ,所以为了保持数据的原始性和真实性 ,笔者没有进行线性回归处理 ,而是直接用于非线性模型中。由于 Δ = C1 (m +Lx ,Ly , e) C2 (Lx ,Ly , e) - C3 (m +Lx , e) C4 (Lx , e) ,反映了两列时间序列之间因果关联的强弱。本文定义 Δ/σ为因果关系影响强度 ( Intensity of Causality)。所以 ,当 Δ/σ的值跳出置信区间时 ,就可以得出两列时间序列存在因果关系的结论。本文考虑了 3个等级的置信区间 ,即 80%、90%和 95%。本文采用国际较为通用的方法 ,设定滞后时间 Lx =Ly,滞后期为 1～12天 ,一共 12个滞后期进行检验 (Chen and Lin, 2004)。检验零假设为 : H0 a: A市场豆类价格对 B市场豆类价格没有因果关系影响。A市场豆类产品价格波动条件下 B 市场豆类产品价格的预测分布不会发生变动。即过去的 A市场豆类产品价格信息不能提高或者影响 B市场的价格预测。 H0 b: B市场豆类价格对 A市场没有因果关系。即 B市场价格信息不能提高或者影响 A市场的预测。图 1～图 12分别为大豆、豆粕和豆油两个方向的检验结果示意图。图示 3条虚线代表置信区间由外到内分别为 80%、90%和 95%。也就是说如果影响强度跳出两条线之外 ,那么拒绝原假设。 (四 )结论从运算结果可以看出 ,在大豆市场上 , 2004年以前 CBOT和 DCE之间是单向影响 , CBOT对 DCE 的影响滞后两天 ,但是 DCE对 CBOT没有影响 ; 2004年之后 CBOT和 DCE之间的影响为双向影响 , 并且 CBOT对 DCE的影响滞后时间更长 ,影响强度更大 : CBOT对 DCE的影响滞后 12天 ,而 DCE对 CBOT的影响滞后期为 8天。2005—2009年 ,DCE对国内现货市场影响的滞后期为 7天 ,而国内现货市场对 DCE影响的滞后期为 3天 ; CBOT对国内现货市场影响的滞后期为 12天 ,而国内现货市场对 CBOT影响的滞后期仅为 1天。以 2004年为分界点 ,在此之前 ,中国 DCE在世界大豆定价方面的影响力比较弱 ,几乎是没有影响 ,可能是由于当时中国期货市场刚刚起步 ,期货市场管理不够规范 ,而且企业利用期货市场规避风险和保值意识淡薄的原因 ; 2004年的大豆风波给国内企业带来的惨痛教训提高了国内企业利用期货交易进行保值和规避风险的意识 ,同时中国也加强了对期货市场的规范管理 ,DCE开始在世界大豆定价方面发挥一定影响力 ,但是该影响力仍然没有 CBOT的影响力强。总体而言 ,经过 2004年的大豆风波 ,中国 DCE期货市场在国际大豆市场上的影响力有了一定程度的加 10 农业技术经济 2010年第 2期

朱信凯等:中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析期均为1~12天;在2003-2006年和2006-2009年这两个时间段CBOT和中国现货市场之间的影响主要表现为CBOT对中国现货市场的影响滞后期由第一个时间段的1天提高到第二个时间段的 1~7天,中国现货对CBOT的影响滞后期由第一个时间段的2天提高到第二个时间段的2~4天。显然DCE期货市场加强了中国现货市场和CBOT期货市场之间的联系。五政策建议期货市场已经使大豆成为真正的国际商品,DCE价格也已经成为影响国际大豆价格的重要因素。“国因素通过期货市场间的影响融入国际大豆贸易价格,中国作为全球最大的大豆需求国,其供需情况的变化以及相应的采购行为已经开始对世界大豆产业的发展发挥越来越重要的影响。 (一)准确定位加强监管促进中国大豆期货市场的功能发挥作为中国最重要而且己经具备一定影响力的国际贸易农产品之一,豆类期货品种为中国大豆整个产业链提供了相对完整的避险工具和经营参照体系投资者参与数量逐年增加。DCE大豆期货合约在利润率和风险波动率等方面的指标上对国际大豆期货合约也已存在明显的传导效应。要继续努力扩大在世界大豆贸易价格形成中的参与权,进一步增加市场份额和影响力。具体而言,可以通过逐步扩大中国对CBOT价格形成中的参数,来扩大国际价格形成中的参与权,逐步增强中国大豆产业在国际市场中的影响力。此外,要改变监管的理念,适应新形势下市场发展的需要,创造良好宽松、市场化运行的大豆期货交易市场环境。要借鉴国际期货市场监管经验,改革监管体制,提高市场效率,建议成立专门的大豆期货交易管理委员会或者相关衍生品交易委员会来加强监管二)加大对大豆协会的支持力度,通过行业协会带动产业发展根据国际经验,行业协会因其介于政府与企业之间的特殊灵活性和影响机制而在产业发展方面发挥着重要作用,而中国直到2009年才由于国内外之间、以国产大豆为原料的企业和以国外大豆为原料的企业之间的深重利益矛盾下催生了大豆产业协会。从实际运行情况看,当前该协会并没有囊括中国所有的大型油脂加工企业。该协会的主要成员是以使用国产大豆为原料的油脂企业。所以中国作为全球最大的大豆进口国和全球第四大大豆种植国,虽然目前成立了大豆产业协会,但其实质却没有发挥全国性行业协会的作用。因此,需要加大对大豆产业协会的支持力度,通过行业协会的协调和带动,促进大豆种植进口、加工以及畜牧业和水产养殖业、国内食用大豆消费整个产业链的规范和可持续发展。 ∈三)完善运行机制规范发展路径,提升中国各类农产品期货市场在国际市场的影响力和竞争力农产品期货市场的发展和功能发挥是与现货市场的发展水平相互关联、互相促进的,本文的研究结果支持了这一观点。但是,总体而言,中国各类农产品期货市场发展并不完善,与美国等农产品期货市场发达国家相比,中国农产品期货市场交易主体规模小,结构不合理,期货品种单一,合约设计贴近现货市场的程度不够,这些因素都影响了中国农产品期货市场功能的充分发挥。能否不断完善市场运行机制,减少政府对市场的非正常干预,促进全国统一大市场的形成以及建立和完善农户及农产品加工企业合理进退机制和提高企业的规避风险和保值意识等将成为未来提升中国各类农产品期货市场在国际市场影响力和竞争力的关键参考文献 1, Asmakopoubs L, Aylng, D, and Mansor Mahmood, W., Non-linear Granger causality in the currency futures retums, Econom ics 201994-2010ChinaAcademicournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp://www.cnki.net

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net 期均为 1～12天 ;在 2003—2006年和 2006—2009年这两个时间段 CBOT和中国现货市场之间的影响主要表现为 CBOT对中国现货市场的影响滞后期由第一个时间段的 1天提高到第二个时间段的 1～7天 ,中国现货对 CBOT的影响滞后期由第一个时间段的 2天提高到第二个时间段的 2～4天。显然 DCE期货市场加强了中国现货市场和 CBOT期货市场之间的联系。五、政策建议期货市场已经使大豆成为真正的国际商品 , DCE价格也已经成为影响国际大豆价格的重要因素。“中国因素 ”正通过期货市场间的影响融入国际大豆贸易价格 ,中国作为全球最大的大豆需求国 ,其供需情况的变化以及相应的采购行为已经开始对世界大豆产业的发展发挥越来越重要的影响。 (一 )准确定位 ,加强监管 ,促进中国大豆期货市场的功能发挥作为中国最重要而且已经具备一定影响力的国际贸易农产品之一 ,豆类期货品种为中国大豆整个产业链提供了相对完整的避险工具和经营参照体系 ,投资者参与数量逐年增加。DCE大豆期货合约在利润率和风险波动率等方面的指标上对国际大豆期货合约也已存在明显的传导效应。要继续努力扩大在世界大豆贸易价格形成中的参与权 ,进一步增加市场份额和影响力。具体而言 ,可以通过逐步扩大中国对 CBOT价格形成中的参数 ,来扩大国际价格形成中的参与权 ,逐步增强中国大豆产业在国际市场中的影响力。此外 ,要改变监管的理念 ,适应新形势下市场发展的需要 ,创造良好宽松、市场化运行的大豆期货交易市场环境。要借鉴国际期货市场监管经验 ,改革监管体制 ,提高市场效率 ,建议成立专门的大豆期货交易管理委员会或者相关衍生品交易委员会来加强监管。 (二 )加大对大豆协会的支持力度 ,通过行业协会带动产业发展根据国际经验 ,行业协会因其介于政府与企业之间的特殊灵活性和影响机制而在产业发展方面发挥着重要作用 ,而中国直到 2009年才由于国内外之间、以国产大豆为原料的企业和以国外大豆为原料的企业之间的深重利益矛盾下催生了大豆产业协会。从实际运行情况看 ,当前该协会并没有囊括中国所有的大型油脂加工企业。该协会的主要成员是以使用国产大豆为原料的油脂企业。所以 , 中国作为全球最大的大豆进口国和全球第四大大豆种植国 ,虽然目前成立了大豆产业协会 ,但其实质却没有发挥全国性行业协会的作用。因此 ,需要加大对大豆产业协会的支持力度 ,通过行业协会的协调和带动 ,促进大豆种植、进口、加工以及畜牧业和水产养殖业、国内食用大豆消费整个产业链的规范和可持续发展。 (三 )完善运行机制 ,规范发展路径 ,提升中国各类农产品期货市场在国际市场的影响力和竞争力农产品期货市场的发展和功能发挥是与现货市场的发展水平相互关联、互相促进的 ,本文的研究结果支持了这一观点。但是 ,总体而言 ,中国各类农产品期货市场发展并不完善 ,与美国等农产品期货市场发达国家相比 ,中国农产品期货市场交易主体规模小 ,结构不合理 ,期货品种单一 ,合约设计贴近现货市场的程度不够 ,这些因素都影响了中国农产品期货市场功能的充分发挥。能否不断完善市场运行机制 ,减少政府对市场的非正常干预 ,促进全国统一大市场的形成以及建立和完善农户及农产品加工企业合理进退机制和提高企业的规避风险和保值意识等将成为未来提升中国各类农产品期货市场在国际市场影响力和竞争力的关键。参考文献 11 A simakopoulos, I1, Ayling, D1, and MansorMahmood, W1, Non2linear Granger causality in the currency futures returns, Economics Letters, 2000, Vol168: 25～30 13 朱信凯等 :中美豆类产品国际贸易中的期货与现货市场价格关系分析

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