周午杰

摘要：本文通過對2011-2013年玉米期貨價格交易日的高頻數(shù)據(jù)進行研究，采用ARCH模型定量分析玉米期貨價格的波動規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)：我國玉米期貨價格具有明顯的波動性，金融危機發(fā)生后期貨價格局部波動性顯著，異常市場信息的沖擊對玉米期貨價格波動影響持續(xù)時間較長。

關(guān)鍵詞：玉米期貨價格；ARCH模型 ；波動性

一、引言

由2007年美國次貸危機引起的全球性金融危機在2008年后期在全球全面爆發(fā)，并引起實體經(jīng)濟和虛擬經(jīng)濟的連鎖反應。2008年9月15日，雷曼兄弟作為美國華爾街第四大投資公司正式申請破產(chǎn)保護，引發(fā)了全球經(jīng)濟的大規(guī)模衰退。全球性金融危機爆發(fā)后，國際商品價格的劇烈波動也引發(fā)了中國期貨市場價格的波動。受金融危機的影響，玉米期貨價格在2008年出現(xiàn)大幅波動，2008年初玉米期貨價格為每噸1567元，至7月底玉米期貨價格達到年度高點每噸1711元，到12月底又降到年度最低點每噸1438元，此后呈現(xiàn)震蕩上漲的趨勢。

二、文獻綜述

從期貨市場價格波動性的角度，國內(nèi)學者研究認為我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場價格受成交量、國際期貨價格、國際利好消息等影響因素影響。華仁海、仲偉俊（2004）借助GARCH模型，價格波動與（當前或滯后期）成交量和空盤量的變動存在較為密切的聯(lián)系。沈小燕、楊旭輝（2006）利用ARCH類模型，分析認為我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場也存在國外成熟期貨市場的特征，即波動“叢集性”、“尖峰厚尾”、“杠桿效應”等。趙萌、吳遲（2010）基于事件研究法的價格敏感性測試，發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場對國際事件沖擊反應敏感，國際利好消息推動我國農(nóng)產(chǎn)品價格上揚。王秀東、劉斌和閆琰（2013）基于ARCH模型對我國大豆期貨價格波動進行分析，他們認為國內(nèi)大豆期貨價格波動存在二階ARCH效應，當日大豆期貨價格波動會受到前兩個交易日的正向影響，交易量與大豆期貨市場波動之間有著顯著的正相關(guān)關(guān)系。

三、研究方法和數(shù)據(jù)來源

本文選擇建ARCH模型分析我國玉米期貨市場的價格波動性。ARCH模型由Engle（1982）首次提出，其后Bollerslev（1986）在ARCH模型基礎(chǔ)上發(fā)展出GARCH模型。

針對玉米期貨市場價格的波動性，這里選擇用期貨市場價格收益率的對數(shù)形式作為研究載體。期貨價格收益率的對數(shù)形式：

Rt=lnPt-lnPt-1（3.4）

本文選用大連商品交易所（簡稱DCE）的玉米期貨價格數(shù)據(jù)，在金融危機前的玉米期貨價格波動分析中選用2011年1月4日到2013年7月31日共541個交易日的數(shù)據(jù)。由于期貨合約都具有期限性，進入交割程序后合約就不復存在，為了保持大豆期貨價格數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本文選取了1、3、5、7、9、11月份的交割合約。同時反映每日期貨價格的指標有多種，如收盤價、結(jié)算價、最高價、最低價等。由于結(jié)算價是由交易所根據(jù)當日成交的每一筆交易以成交量為權(quán)重計算出來的當日均價，消減了日內(nèi)異常因素引起的價格波動，所以本文選用結(jié)算價來計算玉米期貨收益率。

四、實證分析

對金融危機后玉米期貨價格的收益率數(shù)據(jù)進行擴展Dickey-Fuller檢驗（ADF檢驗）的結(jié)果如下：

以上檢驗結(jié)果顯示：玉米期貨收益率在1%的統(tǒng)計顯著水平上拒絕原假設(shè)（原假設(shè)：存在單位根，數(shù)據(jù)非平穩(wěn)），因此這一組時間序列數(shù)據(jù)都是平穩(wěn)的。

本文根據(jù)AIC和SBIC準則，考慮建立AR（1）模型，并估計出殘差項，結(jié)果顯示，無論是自相關(guān)圖還是偏自相關(guān)圖，均顯示殘差之平方序列存在自相關(guān)，故擾動項存在條件異方差，即波動性集聚。進一步地本文選用ARCH-LM檢驗，檢驗模型是否存在ARCH效應結(jié)果如下：

五、結(jié)果分析

玉米期貨價格存在高階ARCH效應，玉米期貨價格收益率具有顯著的波動集簇性。同時ARCH項和GARCH項的系數(shù)均在1%的統(tǒng)計顯著水平上顯著，說明玉米期貨市場有明顯的波動性。具體來看在GARCH（1，1）模型中，α的系數(shù)均大于0，體現(xiàn)了序列波動的叢集性，說明玉米期貨市場的投資者對于市場信息過于重視，玉米期貨在利空信息下產(chǎn)生過度下跌而在利好信息下產(chǎn)生過度上漲。

另外，α+β的值為0.986小于1，說明所建立的GARCH模型都是穩(wěn)定的，也表明了序列整體波動的持續(xù)性較大。值得注意的是，在金融危機發(fā)生后的GARCH模型中α+β值為0.986非常接近1，表明序列的局部波動性特別大，異常市場信息的沖擊對玉米期貨價格波動的影響持續(xù)時間較長，衰退速度較慢。（作者單位：南京財經(jīng)大學）

參考文獻：

[1]華仁海，仲偉俊.我國期貨市場期貨價格波動與成交量和空盤量動態(tài)關(guān)系的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2004（7）：124-132.

[2]沈小燕，楊旭輝.農(nóng)產(chǎn)品期貨價格波動分析[J].上海第二工業(yè)大學學報，2006（3）：117-121.

[3]孫林，倪卡卡，李顯戈.中美糧食期貨價格波動的動態(tài)關(guān)聯(lián)——基于DCC-MGARCH模型的實證分析[J].南京農(nóng)業(yè)大學學報，2014（14）：65-72.

[4]王秀東，劉斌，閆琰.基于ARCH模型的我國大豆期貨價格波動分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2013（12）：73-79.