摘 要：本文以中美玉米期貨市場為研究背景，分析了美國玉米期貨價格對我國的影響。首先介紹了中美玉米期貨的基本情況，然后運用VAR模型進(jìn)行實證研究，進(jìn)行了單位根檢驗、向量自回歸、脈沖響應(yīng)分析，并作出相應(yīng)的分析，最后得到結(jié)論。

關(guān)鍵詞：玉米期貨；期貨價格；VAR模型

一、引言

玉米是世界最早的期貨品種之一，如今玉米已經(jīng)成為最活躍的農(nóng)產(chǎn)品期貨品種之一。美國是世界玉米生產(chǎn)、消費和貿(mào)易第一大國，以CBOT為代表的美國玉米期貨市場同現(xiàn)貨市場有效接軌，不僅在影響著國內(nèi)玉米生產(chǎn)流通領(lǐng)域，而且在世界玉米市場上起到了重要的作用，其玉米期貨合約及交易交割規(guī)則的設(shè)計和修改中的經(jīng)驗更是成為世界期貨市場的共同財富，為眾多期貨交易所借鑒和采用。在我國，玉米期貨自2004年重新推出，在大連商品交易所上市以來，玉米期貨市場規(guī)模不斷擴張，保持著穩(wěn)健的發(fā)展態(tài)勢。目前，世界玉米貿(mào)易通過玉米期貨市場進(jìn)行定價，美國CBOT玉米期貨對于世界玉米期貨價格有著重要的影響，考察中國玉米期貨價格與美國CBOT玉米期貨價格之間的關(guān)系，有助于我國玉米生產(chǎn)消費企業(yè)規(guī)避市場價格變動風(fēng)險，有助于了解我國在全球玉米市場的定價地位，對提高我國生產(chǎn)效率、資源配置有重要的意義。

因此，本文運用VAR模型，以中國和美國的玉米期貨市場為研究背景，來分析美國玉米期貨價格與我國期貨價格的關(guān)系，進(jìn)行了單位根檢驗、向量自回歸、脈沖響應(yīng)分析，并作出相應(yīng)的分析。

二、模型選擇

1.單位根檢驗

時間序列的后續(xù)分析一般基于數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的基礎(chǔ)上，因此數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗異常重要，為后續(xù)做分析奠定了基礎(chǔ)。為了檢驗數(shù)據(jù)是否具有平穩(wěn)性，可以使用的檢驗主要有以下幾種，DF檢驗、ADF檢驗與Phillips-Perron檢驗簡稱PP檢驗，當(dāng)然還有較為主觀的圖檢法，但是為了客觀起見，使用較為合理的前三種方法。其中，又以DF檢驗、ADF檢驗居多。

2.VAR模型

向量自回歸模型即VAR模型是用來描述時間序列之間的系統(tǒng)的關(guān)系，并用以分析與解釋時間序列之間的相互影響。VAR模型是通過之后確定不同的滯后階數(shù)的向量之間的線性關(guān)系建立的結(jié)構(gòu)性模型，但是克服了聯(lián)立方程組的結(jié)構(gòu)性要求缺陷，同時利用了時間序列自回歸的特點。一個VAR（p）模型的數(shù)學(xué)形式是：

可以簡寫為以下形式：

這里yt是一個k維的內(nèi)生變量，xt是一個d維的外生變量。A1，… ，Ap和B是待估計的系數(shù)矩陣。εt是擾動向量，它們相互之間可以同期相關(guān)，但不與自己的滯后值相關(guān)及不與等式右邊的變量相關(guān)。

3.脈沖響應(yīng)模型

由于VAR模型并非是一個理論性的模型，在分析是往往不是分析一個變量對另一個變量所作出的影響，而是在一個變量出現(xiàn)一個微小的變化時，另一個變量所相應(yīng)出現(xiàn)的變化，或者說是一個變量發(fā)出了一個脈沖之后，對系統(tǒng)所產(chǎn)生的影響。因此稱為脈沖響應(yīng)模型。模型結(jié)構(gòu)如下：

假設(shè)存在VAR模型如下：

在給予其中一個變量一個擾動項的沖擊，會造成其他變量在隨后幾期的相繼變動。

三、實證分析

1.數(shù)據(jù)選擇與處理

為分析美國玉米期貨數(shù)據(jù)與中國玉米期貨數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系，本文選取的數(shù)據(jù)為2009年1月到2014年8月的月度中國玉米期貨連續(xù)指數(shù)代碼為C0001以及美國玉米期貨連續(xù)指數(shù)代碼為ZCY0每月收盤價數(shù)據(jù)，分別記為CHI與AME。由于是月度數(shù)據(jù)，因此不存在由于中美開盤日不同需要剔除的數(shù)據(jù)，同時月數(shù)據(jù)很好的說明了數(shù)據(jù)變化的總體情況，隨機性變小。

為避免由于數(shù)據(jù)量綱不同引起的異方差的存在，在此本文將數(shù)據(jù)CHI與AME分別取自然對數(shù)后得到新的數(shù)據(jù)列，記為LNCHI與LNAME。這樣不但可以避免變量前的系數(shù)因單位不同而造成對模型解釋的困難，同時有效的消除了異方差。

2.數(shù)據(jù)ADF檢驗

對于時間序列的描述性統(tǒng)計往往是不夠的，為使得時間序列能進(jìn)行更為深入的分析與解釋，需要對原數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，本文中利用ADF檢驗進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗。利用eviews軟件對數(shù)據(jù)的檢驗結(jié)果如下表：

表1 時間序列的單位根（ADF）檢驗

注：c、t、k分別表示帶有常數(shù)項、趨勢項、滯后階數(shù)；△表示滯后一階差分；*表示1%的顯著水平；滯后階數(shù)是以AIC和SC值最小為準(zhǔn)則。

上表中可以看出，兩個時間序列在0階差分的時候為非平穩(wěn)序列，但是經(jīng)過一階差分以后，兩列數(shù)據(jù)有著一致0的平穩(wěn)性，因此，將此兩列時間序列數(shù)據(jù)都稱為一階單整序列，記為I（1）。

3.VAR模型的建立

在得到兩列數(shù)據(jù)均為一階單整即兩者同階單整之后便可以利用數(shù)據(jù)建立向量自回歸模型。但是在建立VAR模型之前，需要檢驗VAR模型的滯后階數(shù)，利用eviews軟件檢驗如下表所示：

表2 LNCHI與LNAME向量自回歸階數(shù)確定

根據(jù)上表所示，向量自回歸模型選擇滯后階數(shù)為一階，建立模型為VA（1），該方程模型如下所示：

為分析擬合結(jié)果是否可行，需要檢驗向量自回歸模型的單位根，檢驗單位根均小于1，說明各個單位根均在單位圓內(nèi)，因此上述VA（1）模型經(jīng)檢驗是可行的。

上述向量自回歸模型的系數(shù)表明，兩條時間序列的數(shù)值主要是由自身序列的滯后期數(shù)據(jù)影響的，而其他的數(shù)據(jù)則對他的影響較小。

4.數(shù)據(jù)脈沖響應(yīng)分析

上文分析向量自回歸模型時發(fā)現(xiàn)兩列數(shù)據(jù)之間的關(guān)系不是很明顯，因此需要借助脈沖響應(yīng)模型來檢驗在一個變量發(fā)生微小沖擊的時候，另一個變量隨之會發(fā)生的變化。

在完成脈沖響應(yīng)模型時，發(fā)現(xiàn)在LNAME發(fā)生一個單位的細(xì)小變化的時候，另一個變量即LNCHI會在已開始便做出反應(yīng)，會做出接近0.01的沖擊，在此之后的幾期內(nèi)，它的變化隨著期數(shù)的增加而呈現(xiàn)非線性下降，直到在60期左右趨向于平穩(wěn)的0。說明LNAME對LNCHI的影響是真實存在的，并且影響并不小。

另外，對于LNAME來說，LNCHI變化一個細(xì)小的單位時，LNAME幾乎是沒有反應(yīng)的除了在十幾期接近二十期左右最高的反應(yīng)，其效果也是細(xì)微的，因此在此認(rèn)為LNAME對LNCHI的脈沖響應(yīng)較小。

四、結(jié)論與不足

本文利用VAR模型分析了中國玉米期貨價格和美國玉米期貨價格之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，主要得到兩個結(jié)論：

1.中國玉米期貨市場與美國CBOT玉米期貨市場具有較高的相關(guān)性，其數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較為一致的走勢?？梢钥闯?，中國玉米期貨市場與美國CBOT玉米期貨市場已經(jīng)實現(xiàn)了有效的接軌。

2.美國CBOT玉米期貨市場價格對中國玉米期貨價格的引導(dǎo)作用比較強，根據(jù)脈沖響應(yīng)影響結(jié)果，可以看到，美國CBOT玉米期貨市場價格對中國玉米期貨價格的作用在開始較強，隨著時間的推移，作用逐漸變小，而中國玉米期貨市場對美國玉米市場的作用則微乎其微，說明我國玉米期貨市場在國際上的引導(dǎo)作用有限，我國期貨市場起步較晚，還沒有完全放開。我國玉米期貨市場應(yīng)該加強制度建設(shè)，擴大投資者范圍，特別是有步驟地開放期貨市場是一個需要進(jìn)一步研究的問題。

當(dāng)然，論文還存在一些不足，由于相關(guān)統(tǒng)計資料不夠完整，所搜集到的數(shù)據(jù)不夠多，沒有分析更多國家之間的期貨市場關(guān)系，對于中國期貨市場定位有一個更為全面的認(rèn)識，所以，之后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行完善分析。

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作者簡介：於玲菲，女，漢族，首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)