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      貿(mào)易戰(zhàn)背景下中美兩國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格與波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制研究

      2020-08-02 10:59:33郁紀(jì)樹(shù)劉禹彤
      時(shí)代金融 2020年16期
      關(guān)鍵詞:傳導(dǎo)機(jī)制GARCH模型溢出效應(yīng)

      郁紀(jì)樹(shù) 劉禹彤

      摘要: 本文立足于中美貿(mào)易戰(zhàn)這一背景,采用VAR模型與BEKK-GARCH模型,對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)前與貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后兩個(gè)階段內(nèi),中國(guó)與美國(guó)玉米、大豆期貨間的價(jià)格與波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明:中美玉米、大豆期貨均在短期內(nèi)具有一定的相互影響關(guān)系。玉米期貨在貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后由中國(guó)市場(chǎng)占據(jù)了優(yōu)勢(shì)地位,而波動(dòng)溢出效應(yīng)則有所減弱;大豆期貨始終由美國(guó)市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位,且貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后波動(dòng)溢出效應(yīng)顯著增強(qiáng)。

      關(guān)鍵詞: 傳導(dǎo)機(jī)制? 溢出效應(yīng)? VAR模型? BEKK-GARCH模型

      一、引言

      2018年3月22日,美國(guó)宣布計(jì)劃對(duì)中國(guó)600億美元的商品征收關(guān)稅,中美貿(mào)易戰(zhàn)打響。在后續(xù)一年半時(shí)間里,中美雙方又展開(kāi)了多輪制裁與談判,這一事件對(duì)兩國(guó)各類商品的交易都造成了沖擊。其中,農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易作為中美貿(mào)易結(jié)構(gòu)的重要組成部分,必將受到貿(mào)易戰(zhàn)期間各項(xiàng)政策的影響。

      玉米與大豆是全球農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)中的兩種代表性商品,但在中美雙方的農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易中,兩者則具有截然相反的特性:我國(guó)大豆存在明顯的供求失衡問(wèn)題,需要大量依賴進(jìn)口,貿(mào)易戰(zhàn)前,美國(guó)每年向我國(guó)進(jìn)口3000余萬(wàn)噸大豆,在2018年才有所降低;我國(guó)玉米產(chǎn)量較高,對(duì)進(jìn)口依賴性較弱。2018年,我國(guó)玉米總產(chǎn)量為2.57億噸,向美國(guó)進(jìn)口玉米僅76萬(wàn)噸。

      據(jù)此現(xiàn)狀,本文將以玉米和大豆代表兩類不同特征的農(nóng)產(chǎn)品,對(duì)比分析這兩類農(nóng)產(chǎn)品中美期貨的價(jià)格與波動(dòng),在貿(mào)易戰(zhàn)背景下的傳導(dǎo)機(jī)制有何異同,以揭示我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)在諸如貿(mào)易戰(zhàn)等突發(fā)事件中的可能風(fēng)險(xiǎn)。

      二、數(shù)據(jù)選取

      本文選取美國(guó)芝加哥期貨交易所(CBOT)、大連期貨交易所(DCE)的玉米、小麥活躍期貨合約每日收盤(pán)價(jià),并對(duì)中美期貨交易日不匹配的觀測(cè)值予以刪除,同時(shí)用對(duì)數(shù)收益率法()計(jì)算得到收益率時(shí)間序列。

      考慮到本輪中美貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始時(shí)間為2018年3月23日,為保證貿(mào)易戰(zhàn)前與貿(mào)易戰(zhàn)時(shí)觀測(cè)值數(shù)量盡可能相等,本文選取了2016年7月至2019年11月的數(shù)據(jù),并以2018年3月23日作為階段劃分點(diǎn)。

      為保持計(jì)價(jià)單位一致,本文統(tǒng)一將芝加哥期貨報(bào)價(jià)折算成按人民幣/噸報(bào)價(jià),其中1噸為36.9蒲式耳,美元兌人民幣匯率采用國(guó)際匯率市場(chǎng)每日收盤(pán)價(jià)。兩國(guó)玉米期貨在收益情況如圖1所示,大豆期貨如圖2所示。

      三、研究方法

      (一)均值溢出效應(yīng)研究方法

      均值溢出效應(yīng),是指一種資產(chǎn)的價(jià)格變動(dòng)受另一種資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)影響的效應(yīng)。本文使用二元VAR模型分析中美兩國(guó)同種期貨均值溢出效應(yīng),模型形式如下:

      (1)

      其中,為二維內(nèi)生變量向量,p為滯后階數(shù),為第i階系數(shù),c為常數(shù)向量,為殘差向量。

      (二)波動(dòng)溢出效應(yīng)研究方法

      波動(dòng)溢出效應(yīng),是指一種資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)對(duì)另一種資產(chǎn)價(jià)格造成沖擊的延遲效應(yīng),該效應(yīng)通常使用GARCH模型進(jìn)行估計(jì)。該模型擴(kuò)展至多元時(shí),有多種方法對(duì)條件方差-協(xié)方差矩陣進(jìn)行構(gòu)造,其中BEKK方法具有在弱條件下保證矩陣正定性的優(yōu)點(diǎn),且需估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)較少。本文將使用二元BEKK-GARCH(1,1)模型對(duì)中美兩國(guó)同種期貨波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析,其形式如下:

      (2)

      式(2)矩陣形式為:

      (3)

      其中,為2×2階對(duì)稱矩陣,A和B分別為波動(dòng)溢出效應(yīng)系數(shù)矩陣,C為常數(shù)矩陣,為殘差矩陣。

      式(2)中系數(shù)矩陣和的對(duì)角線元素,表示了資產(chǎn)自身前期波動(dòng)帶來(lái)的影響,非對(duì)角線元素則表示了兩資產(chǎn)間的波動(dòng)溢出效應(yīng),其中與表示美國(guó)期貨對(duì)中國(guó)期貨的波動(dòng)溢出效應(yīng),而與則表示中國(guó)期貨對(duì)美國(guó)期貨的波動(dòng)溢出效應(yīng)。因此,為檢驗(yàn)兩國(guó)期貨間的波動(dòng)溢出效應(yīng),本文設(shè)定了以下三個(gè)原假設(shè):

      原假設(shè)1:美國(guó)期貨對(duì)中國(guó)期貨無(wú)波動(dòng)溢出,。

      原假設(shè)2:中國(guó)期貨對(duì)美國(guó)期貨無(wú)波動(dòng)溢出,。

      原假設(shè)3:中美期貨無(wú)雙向波動(dòng)溢出,。

      四、實(shí)證研究及結(jié)果

      (一)統(tǒng)計(jì)特征與平穩(wěn)性檢驗(yàn)

      表1給出了中美玉米、大豆期貨兩階段收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)特征??梢钥闯觯餍蛄芯憩F(xiàn)出有偏、尖峰的特征,且J-B檢驗(yàn)原假設(shè)全部被拒絕,說(shuō)明所有序列都不服從正態(tài)分布。

      另外,本文使用ADF單位根法,對(duì)各序列進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,中美兩國(guó)玉米、大豆期貨在兩階段的收益率序列均在1%顯著性水平下平穩(wěn)。

      (二)VAR模型

      本文使用SIC信息準(zhǔn)則得到模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。表2列出了VAR模型的估計(jì)結(jié)果,具體結(jié)論如下:

      首先,從自身滯后回歸項(xiàng)來(lái)看,只有第一階段美國(guó)玉米期貨,滯后1期的價(jià)格對(duì)其當(dāng)期價(jià)格在5%的水平下顯著,這說(shuō)明該序列自相關(guān)性較強(qiáng),而其他序列的自相關(guān)性則不顯著。

      第二,從交叉滯后回歸項(xiàng)來(lái)看,中美兩國(guó)玉米期貨價(jià)格在第一階段不存在顯著均值溢出,而第二階段,美國(guó)玉米期貨價(jià)格受滯后1期中國(guó)玉米期貨價(jià)格的正向均值溢出,該效應(yīng)在10%的水平下顯著。

      第三,第一階段中國(guó)大豆期貨價(jià)格受滯后1期美國(guó)大豆期貨價(jià)格的正向均值溢出,該效應(yīng)在1%的水平下顯著。而第二階段,這一效應(yīng)有所減小,顯著性也有所降低。

      (三)BEKK-GARCH模型

      本文使用極大似然法對(duì)二元BEKK-GARCH(1,1)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),并對(duì)原假設(shè)進(jìn)行Wald檢驗(yàn),全部計(jì)算在Winrats軟件中完成。表3中列出了估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果。具體結(jié)論如下:

      第一,美國(guó)期貨對(duì)中國(guó)期貨存在更顯著的單向波動(dòng)溢出。表3第二列在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)1,第三、五列在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)1,而所有原假設(shè)2均被接受,這表明美國(guó)大豆期貨與第一階段玉米期貨對(duì)中國(guó)對(duì)應(yīng)期貨始終存在單向波動(dòng)溢出,但中國(guó)期貨則無(wú)顯著的單向波動(dòng)溢出。

      第二,兩國(guó)玉米期貨價(jià)格的雙向波動(dòng)溢出在第二階段顯著性減弱。表3第二列在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)3,但第四列則接受原假設(shè)3。這表明第一階段兩國(guó)玉米期貨具有顯著的雙向波動(dòng)溢出,但第二階段并不顯著。

      第三,兩國(guó)大豆期貨的雙向波動(dòng)溢出在第二階段顯著性增強(qiáng)。表4第三列在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)3,但第五列則在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)3。這表明兩國(guó)大豆期貨在兩個(gè)階段均具有一定的雙向波動(dòng)溢出,而第二階段的效應(yīng)顯著性更強(qiáng)。

      假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果為Wald值,括號(hào)中為P值。

      五、結(jié)論

      本文使用VAR模型與BEKK-GARCH模型,對(duì)比分析了中美貿(mào)易戰(zhàn)前后,兩國(guó)的玉米、大豆期貨間的價(jià)格與波動(dòng)溢出效應(yīng),得到如下結(jié)論:

      第一,中美農(nóng)產(chǎn)品期貨在短期內(nèi)具有一定的相互影響關(guān)系,其中兩者對(duì)對(duì)方的均值溢出效應(yīng)與因果性關(guān)系均在特定階段有所體現(xiàn),而波動(dòng)溢出效應(yīng)則是美國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨對(duì)中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨的影響更強(qiáng)。

      第二,中美兩國(guó)玉米期貨在貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后的均值溢出效應(yīng)有所增強(qiáng),突出表現(xiàn)為中國(guó)玉米期貨對(duì)美國(guó)玉米期貨的正向溢出,相反,兩者的波動(dòng)溢出效應(yīng)則是在貿(mào)易戰(zhàn)前更為顯著。

      第三,中美兩國(guó)大豆期貨在貿(mào)易戰(zhàn)前均有一定的均值溢出效應(yīng),主要體現(xiàn)為美國(guó)大豆期貨對(duì)中國(guó)大豆期貨的溢出,且該效應(yīng)在貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后有所減弱,但波動(dòng)溢出效應(yīng)則在貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后顯著增強(qiáng)。

      參考文獻(xiàn):

      [1]華仁海,陳百助.國(guó)內(nèi)、國(guó)際期貨市場(chǎng)期貨價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),2004(02): 727-742.

      [2]肖小勇,李崇光,李劍.國(guó)際糧食價(jià)格對(duì)中國(guó)糧食價(jià)格的溢出效應(yīng)分析[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2014(02):42-55.

      [3]Hamao Y,Masulis R W,Ng V.Correlations in Price Changes and Volatility across International Stock Markets[J].Social Science Electronic Publishing,1990(3).

      作者單位:西南財(cái)經(jīng)大學(xué)證券與期貨學(xué)院

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