張有望，李 劍

(華中農業(yè)大學 a.經濟管理學院; b.湖北農村發(fā)展研究中心, 湖北 武漢 430070)

糧食期貨與現(xiàn)貨市場價格波動溢出效應

張有望，李 劍

(華中農業(yè)大學 a.經濟管理學院; b.湖北農村發(fā)展研究中心, 湖北 武漢 430070)

以小麥、稻谷、玉米和大豆為例，選取2009—2016年的相關日度價格數(shù)據(jù)，運用BEKK-GARCH模型考察了我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間的價格波動溢出效應。結果顯示：我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場之間存在價格波動溢出效應，但溢出程度在不同糧食品種之間有差異。主糧作物小麥、稻谷和玉米期貨對現(xiàn)貨價格的溢出效應較弱，非主糧作物大豆期貨對現(xiàn)貨價格的溢出效應較強，四個糧食品種現(xiàn)貨對期貨價格的溢出效應均較弱。分析表明：由于我國在調控糧食市場的思路和力度上對于主糧作物與非主糧作物存在較大差別，從而造成了四個糧食品種期貨與現(xiàn)貨市場間價格波動溢出效應的差異。

糧食價格； 期貨市場； 現(xiàn)貨市場； 波動溢出效應； 糧食市場

糧食是關乎國民經濟發(fā)展與社會安定的重要農產品，糧食市場的穩(wěn)定對保障國家安全意義重大[1]。期貨市場作為一種重要的市場形式，兼具價格發(fā)現(xiàn)和套期保值兩大功能，成熟的糧食期貨市場能夠在調節(jié)糧食價格、引導糧食生產、促進糧農增收和維護國家糧食安全等方面發(fā)揮重要作用。因此，健全糧食期貨市場體系和統(tǒng)籌糧食期現(xiàn)貨市場發(fā)展是我國農業(yè)現(xiàn)代化建設的重要任務。1993年3月，鄭州批發(fā)市場誕生了國內第一份小麥遠期合同，拉開了我國糧食期貨交易的序幕[2]。經過20多年的發(fā)展，我國的期貨交易合約已經覆蓋包括小麥、稻谷、玉米、大豆在內的主要糧食品種，糧食期貨市場體系日趨完善。

期貨市場功能充分發(fā)揮的前提是期貨與現(xiàn)貨市場間信息的有效傳遞，尤其是價格信息的傳遞，這也是監(jiān)管部門和市場參與者長期關注的焦點問題。只有當價格信息在期貨與現(xiàn)貨市場間有效傳遞時，期貨市場價格才是對未來現(xiàn)貨市場供求關系變化的準確反映，并能夠很好地預測未來的現(xiàn)貨價格。因此，研究我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間的價格傳導關系，能夠為糧食期貨市場的監(jiān)管部門和市場參與者提供有價值的市場信息，并對進一步提升我國糧食期貨市場運行效率和推進我國糧食現(xiàn)貨市場發(fā)展具有重要的現(xiàn)實指導意義。

一、文獻回顧

國內有關期貨與現(xiàn)貨市場間價格傳導的研究主要集中在均值和方差兩個層面，即研究價格序列間一階矩和二階矩的關聯(lián)性。均值層面的研究起步較早，涵蓋品種多，相關方法也較為成熟，主要包括協(xié)整檢驗、Granger因果關系檢驗和誤差修正模型等。華仁?；谡`差修正模型對我國銅、鋁和橡膠期現(xiàn)貨價格間的傳導關系進行了研究，結果表明三種商品的期現(xiàn)貨價格間相互影響[3]；華仁海和劉慶富綜合運用協(xié)整檢驗、Granger因果關系檢驗和誤差修正模型考察了我國股指期現(xiàn)貨價格間的傳導關系，發(fā)現(xiàn)二個市場的價格間存在雙向引導關系[4]；糧食市場方面，王健和黃祖輝、閆云仙和張越杰、古佛章、孫志娟通過協(xié)整檢驗和Granger因果關系檢驗，分別對我國大豆、玉米、早秈稻和小麥期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能進行了實證研究，并發(fā)現(xiàn)期貨對現(xiàn)貨價格的引導作用更強[5-8]。

方差層面的研究相對較少，研究方法以GARCH類模型為主。張金清和劉慶富通過雙變量EC-EGARCH模型考察了我國鋁和銅期現(xiàn)貨價格間的波動傳導關系，發(fā)現(xiàn)前者是期貨對現(xiàn)貨價格的單向引導，后者是期現(xiàn)貨價格間的雙向引導[9]；鄭尊信和李佳通過構建Rotated Gumbel Copula-EGARCH模型研究我國銅、鋁和鋅期現(xiàn)貨價格間的傳導關系，結果表明鋁和鋅期現(xiàn)貨價格間的關聯(lián)隨二者滯后期基差擴大而增強[10]。糧食市場的相關研究仍比較缺乏，劉慶富和王海民運用雙變量EGARCH模型對我國大豆和小麥期現(xiàn)貨價格的傳導關系進行了研究，發(fā)現(xiàn)二者之間均存在雙向波動傳導關系[11]；朱海燕通過GARCH-BEKK模型研究我國小麥期現(xiàn)貨價格間的波動傳導關系，結果表明期貨對現(xiàn)貨價格的波動溢出效應較弱，并認為這種現(xiàn)象與最低收購價政策有關[12]。

上述文獻運用多種方法考察了期貨與現(xiàn)貨市場間的價格傳導關系，為本研究提供了有益的參考。但仍存在以下不足：⑴大部分研究以均值(一階矩)層面為主，方差(二階矩)層面的研究涉及較少。從方差層面考察期貨與現(xiàn)貨價格間的關聯(lián)性能夠更加深入地捕捉到條件方差、協(xié)方差等影響因素，并能夠將更多信息從殘差中剝離出來，從而有利于更加系統(tǒng)科學的揭示出期現(xiàn)貨價格間的相互關系；⑵關于糧食市場的研究仍相對比較薄弱，涉及到的糧食品種較少。而將小麥、稻谷、玉米和大豆四個主要糧食品種放在一起進行研究，有利于更全面地考察我國糧食期貨與現(xiàn)貨價格間的傳導關系，并發(fā)現(xiàn)不同品種間的共性與差異。基于此，本文擬通過BEKK-GARCH模型考察我國主要糧食品種期貨與現(xiàn)貨價格在方差(二階矩)層面的關聯(lián)性，即波動溢出效應。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

期貨市場價格與現(xiàn)貨市場價格相互影響。一方面，期貨市場具有價格發(fā)現(xiàn)功能，通過其高效率的競爭性交易機制，能夠快速地反映出經濟基本面變動的相關信息，形成真實、準確和權威的價格，并引導現(xiàn)貨價格的變化[13]；另一方面，期貨價格隨著交割日期的臨近會越來越收斂于標的資產的現(xiàn)貨價格，并在交割日等于或非常接近于現(xiàn)貨價格。基于上述關系，下面構建我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間價格關系的理論模型，即BEKK模型。

BEKK模型由Engle和Kroner[14]最早提出，屬于GRACH族中的一類模型。該模型可以在較弱條件下確保協(xié)方差矩陣的正定性，且待估計參數(shù)少，具有較大的優(yōu)越性，故本文采用該模型研究我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間的價格波動溢出效應。一般情況下，GARCH模型的階數(shù)較小，GARCH(1,1)模型便可以描述大量的時間序列[15]。因此，本文將采用BEKK-GARCH(1,1)模型，模型構建如下：

pt=?0pt-1+εt

(1)

(1)式為BEKK-GARCH(1,1)模型的均值方程，式中變量滿足同階單整，且存在協(xié)整關系。隨機擾動項εt服從均值為0，方差為Ht的正態(tài)分布。將Ht展開如下：

(2)

(2)式為BEKK-GARCH(1,1)模型的方差方程，用于考察變量之間的波動溢出效應。其中，A為包含a11、a12、a21和a22四個元素的ARCH項系數(shù)矩陣，B為包含b11、b12、b21和b22四個元素的GARCH項系數(shù)矩陣，C為包含c11、c21和c22三個元素的下三角矩陣。由于(2)式展開后涉及變量較多，此處省略了其展開式。

假定εt服從二元條件正態(tài)分布，采用極大似然法估計BEKK-GARCH(1,1)模型中的相關參數(shù)，得到對數(shù)似然函數(shù)如下：

(3)

(3)式中，θ為待估參數(shù)，T為樣本量，N為序列數(shù)。

下面介紹如何判斷價格序列間是否存在波動溢出效應。i市場價格的波動可能來自兩個方面：一是自身和其他市場價格的前期波動及二者的相互影響；二是自身和其他市場價格的后期波動及二者的協(xié)方差[16]。當aij=0且bij=0時，表明j市場價格對i市場價格不存在波動溢出效應；而當aij≠0或bij≠0時，則j市場價格對i市場價格存在波動溢出效應。其中，aij≠0表明存在ARCH型波動溢出效應，具有方差時變性特征；bij≠0表明存在GARCH型波動溢出效應，具有波動持久性特征。基于此，為考察小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨市場間的價格波動溢出效應，設定如下假設：

原假設1：糧食現(xiàn)貨價格對期貨價格不存在波動溢出效應，即a12=0且b12=0。

原假設2：糧食期貨價格對現(xiàn)貨價格不存在波動溢出效應，即a21=0且b21=0。

(二)數(shù)據(jù)來源

本文選取我國主要糧食品種小麥、稻谷、玉米和大豆的期貨與現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)。其中，現(xiàn)貨價格為小麥、早稻、玉米和大豆的全國現(xiàn)貨平均價，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫；期貨價格為強麥、早秈稻、玉米和黃大豆1號的日結算價，數(shù)據(jù)來源于大連商品交易所網站、鄭州商品交易所網站和Wind數(shù)據(jù)庫。所有價格數(shù)據(jù)的單位均為元/噸，時間跨度為2009年1月5日至2016年5月10日*早秈稻期貨價格數(shù)據(jù)為2009年4月20日至2016年5月10日。。剔除期貨與現(xiàn)貨價格在時間上不匹配的數(shù)據(jù)后，最終分別得到小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨數(shù)據(jù)1771組、1691組、1777組和1771組。

由于單個期貨品種在同一交易日會有多個不同交割月份的價格存在，且每個期貨合約的時間跨度有限，因而期貨價格具有非連續(xù)性。為滿足研究需要，需要獲取連續(xù)的期貨價格數(shù)據(jù)。一般情況下，構造連續(xù)期貨價格序列的方法有兩種：一種是主力合約構造法；另一種是近交割月構造法。國外成熟期貨市場中主力合約的規(guī)律較為明顯，相關研究大多采取主力合約構造法生成連續(xù)期貨價格序列[17]。而國內期貨市場主力合約的規(guī)律還比較模糊，故普遍采用的是近交割月構造法[18-19]。

本文采取近交割月構造法生成四個糧食品種的連續(xù)期貨價格數(shù)據(jù)，具體的做法是，選取最近月份的期貨合約為代表，在最近月份期貨合約進入交割月后，選取下一個最近月份的期貨合約(為避免交割月期貨價格的異常變動，故不選取交割月的數(shù)據(jù))，利用連續(xù)期貨合約每個交易日的結算價格生成連續(xù)的期貨價格序列。以黃大豆1號為例，每年共有6個期貨合約，分別1月、3月、5月、7月、9月和11月。每年1-2月，選取當年3月份交割的期貨合約相關價格；3-4月，選取當年5月份交割的期貨合約相關價格，以此類推。

三、我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間價格波動溢出效應實證分析

(一)單位根檢驗

采用ADF方法考察小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格序列的平穩(wěn)性。由表1可知，四個糧食品種的期貨與現(xiàn)貨價格序列在5%的顯著性水平下均為非平穩(wěn)序列，而其各自對應的一階差分序列在1%的顯著性水平下為平穩(wěn)序列，即上述價格序列均為I(1)序列，滿足協(xié)整檢驗的前提條件。

表1 單位根檢驗結果

注:①*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著；②pws、prs、pcs和pss分別為小麥、稻谷、玉米和大豆的現(xiàn)貨價格，pwf、prf、pcf和psf分別為小麥、稻谷、玉米和大豆的期貨價格。

(二)協(xié)整檢驗

采用Johansen協(xié)整方法考察小麥、稻谷、玉米和大豆的期貨與現(xiàn)貨價格序列間是否存在協(xié)整關系。該方法以VAR模型為基礎，對滯后階數(shù)較為敏感。故在此之前，通過構建VAR模型確定最優(yōu)滯后階數(shù)。根據(jù)LR、FPE、AIC、SC和HQ五個檢驗量，最終確定小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)分別為4階、2階、4階和4階，因而Johansen協(xié)整檢驗的最優(yōu)滯后階數(shù)分別選取3階、1階、3階和3階。

表2 協(xié)整檢驗結果

注:*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

由表2可知，小麥和稻谷期貨與現(xiàn)貨價格序列在10%的顯著性水平下、玉米期貨與現(xiàn)貨價格序列在1%的顯著性水平下、大豆期貨與現(xiàn)貨價格序列在5%的顯著性水平下分別拒絕協(xié)整向量個數(shù)為0的原假設，接受協(xié)整向量個數(shù)為1的備擇假設，表明四個糧食品種的期貨與現(xiàn)貨價格序列間均存在協(xié)整關系。小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格在短期內可能偏離均衡狀態(tài)，但存在長期均衡關系。

(三)波動溢出效應分析

采用極大似然法對BEKK-GARCH(1,1)模型進行估計，考察小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格間的波動溢出效應。借鑒肖小勇和章勝勇[20]的做法，通過Winrats軟件完成對模型的實際運算。本部分主要運用BEKK-GARCH(1,1)模型研究波動溢出效應，故僅估計方差方程的相關系數(shù)。具體而言，首先對未施加任何約束的方差方程的相關參數(shù)進行估計，然后通過χ2檢驗對受約束條件下模型的原假設進行檢驗。由表3可知：

表3 BEKK-GARCH(1,1)模型估計結果

注:*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格受自身前期波動影響較大，方差時變性和波動持久性特征共存。小麥、稻谷、玉米和大豆對應的BEKK-GARCH(1,1)模型中：a11和b11均在1%顯著水平上異于0，表明四個糧食品種期貨價格對自身存在波動溢出效應；其中，ARCH型效應，即方差時變性由大到小依次為大豆(0.3831)、小麥(0.3552)、玉米(0.3028)和稻谷(0.1926)；GARCH型效應，即波動持久性由大到小依次為稻谷(0.9129)、小麥(0.8871)、玉米(0.8290)和大豆(0.5113)。a22和b22均至少在5%顯著水平上異于0，表明四個糧食品種現(xiàn)貨價格對自身存在波動溢出效應；其中，ARCH型效應由大到小依次為稻谷(0.5208)、小麥(0.3417)、玉米(0.3294)和大豆(-0.2625)，GARCH型效應由大到小依次為小麥(0.8723)、玉米(0.8641)、稻谷(0.8122)和大豆(0.1456)。小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格間存在波動溢出效應。小麥、稻谷、玉米和大豆對應的BEKK-GARCH(1,1)模型中，ARCH項系數(shù)矩陣A和GARCH項系數(shù)矩陣B副對角線上元素a12和b12均在1%的顯著水平上異于0，表明四個糧食品種現(xiàn)貨對期貨價格存在ARCH型和GARCH型波動溢出效應，兼具方差時變性和波動持久性特征；同理，a21和b21均在1%的顯著水平上異于0，表明四個糧食品種期貨對現(xiàn)貨價格同樣具有ARCH型和GARCH型波動溢出效應，二者之間的波動溢出效應均同樣兼具方差時變性和波動持久性特征。此外，通過對四個糧食品種對應的原假設1和原假設2進行χ2檢驗，進一步驗證了小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格間存在雙向波動溢出效應的結論。然而，進一步考察四個糧食品種期貨與現(xiàn)貨價格間波動溢出效應的相關系數(shù)發(fā)現(xiàn)，雖然上述系數(shù)在統(tǒng)計上顯著，但大部分系數(shù)的絕對值均較小，表明相互之間實際的波動溢出效應較弱。具體來看，期貨到現(xiàn)貨市場，僅大豆具有較強的ARCH型(a21=-0.3733)和GARCH型(b21=-0.3538)價格波動溢出效應，其余三個糧食品種實際的波動溢出效應(a21和b21均小于0.1)較弱；現(xiàn)貨到期貨市場，小麥、稻谷、玉米和大豆的對應的系數(shù)a12和b12均小于0.2，四個糧食品種現(xiàn)貨對期貨價格的實際波動溢出效應均較弱。

四、不同糧食品種溢出效應差異的原因分析

本文實證研究發(fā)現(xiàn)，主糧作物(小麥、稻谷和玉米)期貨對現(xiàn)貨價格的實際波動溢出效應均較弱，期貨市場對現(xiàn)貨市場波動傳導作用有限，而非主糧作物(大豆)期貨對現(xiàn)貨價格實際的波動溢出效應較強，期貨市場對現(xiàn)貨市場波動傳導作用明顯。本文認為國家的調控政策是造成我國不同糧食品種期貨與現(xiàn)貨價格傳導差異的重要原因。我國政府歷來高度重視糧食安全問題，糧食宏觀調控政策在糧食市場供需和價格形成中具有重要作用。而且，我國政策工具優(yōu)先保障主糧作物，從而造成主糧作物與非主糧作物在市場特征上存在較大差異。總的來說，主糧作物(小麥、稻谷和玉米)呈現(xiàn)“高自給率，強調控”的特點，而非主糧作物(大豆)則呈現(xiàn)“低自給率，弱調控”的特點*2014年，我國進口大豆7139.89萬t，國內大豆產量僅1215.40萬t，進口量為產量的5.87倍；同期我國小麥、稻谷和玉米進口量分別為290.71萬t、257.59萬t和249.26萬t，國內產量分別為12620.84萬t、20650.74萬t和21564.63萬t，進口量占國內產量的比重僅分別為2.30%、1.25%和1.15%。。受制于市場供給主體和政策影響程度的不同，我國糧食期貨品種在期貨與現(xiàn)貨市場信息傳遞與價格傳導方面表現(xiàn)迥異。

我國對糧食市場的調控政策可以分為國內價格支持政策和貿易政策兩類，這些政策大多以穩(wěn)定糧食市場價格為出發(fā)點，在調控思路和力度上對于主糧作物和非主糧作物存在較大區(qū)別。國內價格支持政策方面：國家對主糧品種(小麥、稻谷和玉米)的國內價格支持政策實施時間長、覆蓋范圍廣、調控力度大。分別于2004、2006和2008年開始對稻谷、小麥和玉米實行托市收購政策，憑借國家托市收購政策巨大的收儲能力和規(guī)模，這些政策在穩(wěn)定國內糧食現(xiàn)貨市場價格方面發(fā)揮了顯著作用。而對非主糧作物(大豆)的價格支持政策實施時間相對較短、區(qū)域相對集中、效果相對有限，加之較低的自給率，市場價格形成過程主要取決于市場供需關系和國際市場價格走勢。糧食貿易政策方面：大豆作為我國關稅政策最早放開的品種之一，國家對其進口采取的政策相對寬松，關稅稅率在加入 WTO之前就已經降到了3%。目前，大豆進口仍實行3%的低關稅稅率，導致近年來我國大豆進口量一直維持在較高水平，國內大豆現(xiàn)貨價格受國際市場影響較大；而對主糧作物(小麥、稻谷和玉米)則采取了嚴格的進口配額政策，配額外征收高關稅，我國小麥、稻谷和玉米進口目前配額外稅率均高達65%。這種政策設計有效控制了主糧作物的進口比例，保證了主糧作物基本自給自足。同時，糧食品種之間自給率程度的差異進而造成政府政策調控力度懸殊?？傮w而言，在這種政策組合的影響下，我國對自給率高、進口量低的主糧作物(小麥、稻谷和玉米)市場調控力度相對較強，而對自給率低、進口量高的非主糧作物(大豆)市場調控力度相對較弱。

綜上，糧食政策調控力度與自給率水平相互作用、互為因果，共同決定了我國主糧作物價格形成主要依賴國內價格支持政策，而非主糧作物價格形成主要取決于市場因素。因此，大豆期貨市場成為市場參與者價格發(fā)現(xiàn)的主要工具，其對現(xiàn)貨市場價格形成和演化具有較強的引導作用，在我們的研究中具體表現(xiàn)為非主糧作物大豆期貨對現(xiàn)貨價格實際的波動溢出效應較強，價格波動傳導程度較高。相反，主糧作物價格形成主要依賴國內價格支持(托市收購)政策，換言之，主糧期貨市場價格形成過程很大程度上取決于國內托市收購價格水平?？紤]到主糧的高自給率及托市收購政策強大的收儲和調控能力，期貨價格的價格發(fā)現(xiàn)功能相應大為弱化，在本研究中具體表現(xiàn)為主糧作物小麥、稻谷和玉米期貨對現(xiàn)貨價格實際溢出效應較弱，價格波動傳導之間缺乏聯(lián)系。因此，我國這種特殊的糧食價格形成方式和品種差異現(xiàn)象在本研究中得到了充分的體現(xiàn)。

五、研究結論與啟示

本文基于2009—2016年小麥、稻谷、玉米和大豆的相關日度價格數(shù)據(jù)，運用BEKK-GARCH(1,1)模型實證研究了我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間的價格波動溢出效應，并對不同糧食品種期貨與現(xiàn)貨市場間溢出效應差異的原因進行了分析。研究發(fā)現(xiàn)：我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場自身的波動溢出效應明顯，每個市場內部均具有各自的價格運行和調節(jié)機制，小麥、稻谷、玉米和大豆期貨與現(xiàn)貨價格受自身前期波動影響較大。同時我國糧食期貨與現(xiàn)貨市場間存在價格波動溢出效應，但這種波動溢出效應在不同糧食品種間存在較大差異。其中，從期貨市場到現(xiàn)貨市場方向，主糧作物小麥、稻谷和玉米的價格波動溢出效應較弱，非主糧作物大豆的價格波動溢出效應較強；從現(xiàn)貨市場到期貨市場方向，小麥、稻谷、玉米和大豆四個糧食品種的價格波動溢出效應均不明顯。

通過進一步分析不同糧食品種期貨與現(xiàn)貨市場間價格波動溢出效應差異的原因發(fā)現(xiàn)，國家對主糧與非主糧作物采取的不同調控力度和調控思路是造成上述差異的重要原因之一。具體主要體現(xiàn)在貿易政策和國內價格支持政策方面，一方面我國對主糧作物小麥、稻谷和玉米實施了進口高關稅和長時間、大范圍的托市收購政策；而另一方面對于非主糧作物大豆則實施了進口低關稅和短時間、小范圍的托市收購政策，對主糧作物的調控程度明顯強于非主糧作物。這樣出現(xiàn)的結果是主糧作物小麥、稻谷和玉米的進口量小，供給主要依靠國內生產，其價格受國家政策干預影響較大，價格形成主要依賴于國內價格支持政策，期貨與現(xiàn)貨市場間價格的聯(lián)動性較弱；非主糧作物大豆的進口量大，國內供給量小，其價格受國內調控政策影響較小，價格形成機制更加市場化，期貨對現(xiàn)貨價格的波動傳導作用更強。

上述結論與分析表明，不同糧食品種期貨與現(xiàn)貨市場間這種價格傳導差異一定程度上反映出我國現(xiàn)行的糧食托市收購政策在主糧作物市場價格形成中存在較大扭曲作用。因此，借鑒國外發(fā)達糧食市場的經驗，充分發(fā)揮期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能和進一步深化糧食價格形成機制改革勢在必行。具體而言：一是要繼續(xù)加強和完善我國糧食期貨市場體系建設。目前我國主糧作物小麥、稻谷和玉米期貨對現(xiàn)貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能仍較弱，必須認清期貨市場的重要性，加大對糧食期貨市場的規(guī)范力度，提高其運行效率，增強主糧作物期貨與現(xiàn)貨市場間的聯(lián)系，從而更好地引導現(xiàn)貨市場發(fā)展；二是要進一步推進和深化我國糧食價格形成機制改革。對糧食市場，尤其是主糧市場的過度干預會造成其價格形成機制的扭曲，導致價格在一定程度上失去真實性，因而政府對糧食價格的調控政策要堅持市場化方向，減少過度的直接干預，充分發(fā)揮市場在糧食價格形成中的作用，使糧食現(xiàn)貨與期貨市場間的聯(lián)動更為合理。

[1]王川. 我國糧食期貨市場與現(xiàn)貨市場價格關系的研究[D]. 北京：中國農業(yè)科學院，2009.

[2]樓迎軍. 我國期貨價格行為與市場穩(wěn)定機制研究[D]. 杭州：浙江大學，2005.

[3]華仁海. 現(xiàn)貨價格和期貨價格之間的動態(tài)關系：基于上海期貨交易所的經驗研究[J]. 世界經濟，2005(8)：34-41.

[4]華仁海,劉慶富. 股指期貨與股指現(xiàn)貨市場間的價格發(fā)現(xiàn)能力探究[J]. 數(shù)量經濟技術經濟研究，2010(10)：90-100.

[5]王健，黃祖輝. 我國大豆期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能的實證研究[J]. 農業(yè)技術經濟，2006(3)：42-46.

[6]閆云仙，張越杰. 美國玉米期貨市場功能發(fā)揮的經驗及啟示[J]. 農業(yè)經濟問題，2011(7)：106-109.

[7]古佛章. 我國早秈稻期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的實證研究[D]. 南昌: 南昌大學, 2013.

[8]孫志娟. 我國硬小麥期貨市場價格保障效應研究[J]. 統(tǒng)計與決策，2014(10)：162-164.

[9]張金清，劉慶富. 中國金屬期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的波動性關系研究[J]. 金融研究，2006(7)： 102-112.

[10]鄭尊信，李佳. 商品期現(xiàn)價格聯(lián)動與局部套期保值決策——基于上海期貨市場的實證研究[J]. 廣東金融學院學報，2012(6)：79-90.

[11]劉慶富，王海民. 期貨市場與現(xiàn)貨市場之間的價格研究——中國農產品市場的經驗[J]. 財經問題研究，2006(4)：44-51.

[12]朱海燕. 中國小麥和棉花價格波動研究[D]. 北京：中國農業(yè)大學，2015.

[13]趙華，王一鳴. 中國期貨價格的時變跳躍性及對現(xiàn)貨價格影響的研究[J]. 金融研究，2011(1)：195-206.

[14]Engle R F, Kroner K. F. Multivariate Simultaneous Generalized ARCH[J]. Econometric Theory, 1995, 11(1): 120-150.

[15]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應用[M]. 北京：中國人民大學出版社，2008.

[16]劉萍，柯楊敏. 國際農產品價格對中國通貨膨脹的傳遞效應[J]. 華南農業(yè)大學學報(社會科學版)，2016(2)：81-89.

[17]馬述忠，汪金劍，邵憲寶. 我國戰(zhàn)略性農產品期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能及效率研究以大豆為例[J]. 農業(yè)經濟問題，2011(10)：20-28.

[18]何曉燕，張蜀林. 我國棉花期貨與現(xiàn)貨市場的價格發(fā)現(xiàn)與波動溢出效應[J]. 系統(tǒng)工程理論與實踐，2013(7)：1723-1728.

[19]夏天，程細玉. 國內外期貨價格與國產現(xiàn)貨價格動態(tài)關系的研究——基于DCE和CBOT大豆期貨市場與國產大豆市場的實證分析[J]. 金融研究，2006(2)：110-117.

[20]肖小勇，章勝勇. 原油價格與農產品價格的溢出效應研究[J]. 農業(yè)技術經濟，2016(1)：90-97.

Price Volatility Spillovers Effect Between Futures and Spot Grain Market in China

ZHANG You-wang, LI Jian

(a.CollegeofEconomicsandManagement;b.CenterforHubeiRuralDevelopment，HuazhongAgriculturalUniversity，Wuhan430070,China)

Using wheat, rice, corn and soybean as examples, this paper selects daily price data from years 2009 to 2016, and uses BEKK-GARCH model to investigate the price volatility spillover effect between futures and spot market in China. The results show that there is volatility spillover effect between the futures and spot price on grain and the degree of the effect varies from grain varieties. There are weaker price spillover effect from futures to spot market for staple food wheat, rice and corn, stronger price spillover effect from futures to spot market for non-staple food soybean, and the price spillover effect from spot to futures market for all the four kinds of crops are not obvious. In-depth analysis shows that there is a big difference for staple and non-staple food on the ideas and efforts in the regulation of the grain market in China, resulting in the difference of price volatility spillover effect between the futures and spot market for all the four kinds of crops.

grain price; futures market; spot market; volatility spillovers effect; grain market

2016-09-04

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.01.011

國家自然科學基金項目(71673103)

張有望(1990—)，男，黑龍江雙城人，華中農業(yè)大學經濟管理學院博士研究生，主要研究方向為農產品市場與價格。E-mail: zhyouwang@163.com

F323.7

A

1672-0202(2017)01-0104-08