文/范其浩(重慶工商大學 金融學院)
我國玉米期貨自2004 年9 月在大連商品交易所上市以來,交易十分活躍,成交數(shù)量和交易金額不斷增大,現(xiàn)已成為國內最大規(guī)模的農(nóng)產(chǎn)品期貨交易品種。2019 年大連商品交易所玉米期貨成交量9912 萬手,增加48.35%,成交金額18841億元,增長52.89%。玉米消耗主要以豬飼料為主,市場價格波動對生豬養(yǎng)殖業(yè)的成本會帶來較大影響,進而影響到豬肉價格和生豬上市企業(yè)的股票價格。豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)是綜合反映生豬上市企業(yè)股票價格走勢的,在2016 年1 月 至2020 年9 月期間指數(shù)最高點達到1789 點,最低點達到667 點,向上漲幅最大為79%,向下跌幅最大為33%。如此大的波動幅度是否與玉米期貨價格變動有直接的關系呢?影響程度又怎樣?本文基于VAR 模型對玉米期貨與豬產(chǎn)業(yè)股價的相關性進行實證研究,其目的是揭示玉米期貨價格波動對豬產(chǎn)業(yè)上市公司股價的溢出效應和內在邏輯關系。本文研究結論對國家提前制定相關政策維護豬肉價格穩(wěn)定,解決好民生問題具有重要的現(xiàn)實意義,對生豬養(yǎng)殖企業(yè)制定經(jīng)營成本戰(zhàn)略和風險管理具有重要的實踐意義,對證券投資者決策是否投資生豬上市企業(yè)股票和運用玉米貨期進行套期保值具有重要的參考價值。
國外學者對現(xiàn)貨市場和期貨衍生品的關聯(lián)研究較早,在各方面取得了較為豐碩的研究成果,研究選取的數(shù)據(jù)范圍更加廣泛。一些研究認為期貨交易對現(xiàn)貨價格具有引導作用,具備價格發(fā)現(xiàn)的能力。Theissen(2005)對股指期貨和股票市場進行研究,發(fā)現(xiàn)期貨價格對現(xiàn)貨指數(shù)具有引導作用[1]。Vishwanathan 和 Pillai(2010)對所有商品期貨及其現(xiàn)貨市場進行了檢驗,發(fā)現(xiàn)近八成的期貨具有比現(xiàn)貨更高的價格發(fā)現(xiàn)能力[2]。有學者認為期貨交易能夠提高相關信息效率,提升市場信息質量。JiaxuanDu(2019)以5 分鐘股指期貨和現(xiàn)貨的高頻時間序列數(shù)據(jù)為對象,使用VAR 模型和信息函數(shù)法,幫助相關部門在市場大變時預測未來信息[3]。
而關于期貨交易對現(xiàn)貨市場的波動關系則未能得出一致結論,有學者認為期貨交易增加了現(xiàn)貨市場的波動性,Damodaran(1990) 對標準普爾500 指數(shù)期貨市場的交易數(shù)據(jù)進行了分析,發(fā)現(xiàn)指數(shù)推出后現(xiàn)貨市場的波動性有所增加[4]。Mayhew(2000) 使用GARCH 模型,研究加入了股指期貨市場后的世界資本市場,發(fā)現(xiàn)美國和日本的市場波動性增加[5]。有學者認為期貨交易降低了現(xiàn)貨市場的波動性,Eva和Helmut(2012) 選 取1970-2009 年股票指數(shù)波動性數(shù)據(jù),通過GARCH建模實證了DAX 期貨交易降低了現(xiàn)貨市場的波動性[6]。
對相關文獻研究發(fā)現(xiàn),由于我國期貨衍生品出現(xiàn)時間較晚,國內學者開展相關研究要晚于國外,主要運用建立數(shù)學模型對期貨與現(xiàn)貨的關系進行實證研究。嚴敏、巴曙松、吳博等(2009)使用ECM 模型、公因子模型和EGARCH 模型,對滬深300 股指期貨的期貨市場和現(xiàn)貨市場進行了實證分析,認為二者不存在顯著的非對稱雙向波動溢出效應,而是存在長期均衡關系、短期的雙向Granger 因果關系[7];張金清、劉慶富(2006)建立雙變量EC-EGARCH 模型,對我國鋁、銅期貨與現(xiàn)貨進行了實證研究,認為兩者的期貨與現(xiàn)貨價格存在長期均衡關系,且銅期貨市場比鋁期貨市場運行更為有效[8];梁萬泉(2007)利用雙變量向量自回歸方程建立股價指數(shù)期貨市場和現(xiàn)貨市場的動態(tài)關系模型,表明期貨市場和現(xiàn)貨市場的動態(tài)關系取決于套利交易的供給彈性[9];薛健、郭萬山(2020)構建t-couple 模型,研究上海原油期貨的國際化定價能力,發(fā)現(xiàn)上海原油期貨國際影響力初顯,與國內外代表性原油現(xiàn)貨間存在著不同的相依關系[10]。馬鄭瑋、李蘊雯(2020)通過構建VAR 模型分析原油期貨與瀝青期貨價格關聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)二者存在長期均衡關系且影響存在時滯性[11]。
通過對國內外相關文獻梳理,發(fā)現(xiàn)期貨與現(xiàn)貨市場相關性的研究逐漸從純粹的理論研究轉為定量研究,研究的對象類型逐漸多樣化,研究的時間跨度不斷擴大,研究的數(shù)據(jù)頻率不斷提高,研究所使用的計量方法也越來越貼近實際。國外文獻主要集中在期貨比現(xiàn)貨具有更高的價格發(fā)現(xiàn)功能,期貨能夠顯著提高市場信息質量和期貨市場對現(xiàn)貨市場的穩(wěn)定性影響方面。國內文獻更多的是運用數(shù)學模型對國內商品期貨與現(xiàn)貨的關聯(lián)性和互動性進行實證研究。但到目前為止,國內外文獻還沒有對期貨與現(xiàn)貨相關性延伸到股票價格指數(shù),本文的貢獻在于從期貨與股票價格指數(shù)相關性視角出發(fā),構建VAR 建模,進行ADF 單位根檢驗、Johansen 協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應分析和方差分解,研究玉米期貨對豬產(chǎn)業(yè)價格指數(shù)的溢出效應,對國家層面制定相關政策維護豬肉市場價格穩(wěn)定,對生豬養(yǎng)殖企業(yè)制定經(jīng)營成本戰(zhàn)略,對證券投資者決策投資生豬上市企業(yè)股票的時機都具有重要的意義。
溢出效應主要是指某個組織在進行某項活動或者作出某項行為時,不僅是對自身產(chǎn)生預期的效果,還對其他組織在一定程度上產(chǎn)生影響。這個活動或者行為所產(chǎn)生的這種外部影響性,即為“溢出效應”,可分為三個類別:均值溢出效應、波動溢出效應和極端風險溢出效應[16]。本文研究豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)受到玉米期貨價格的影響,屬于均值溢出效應范疇。
國內外學者經(jīng)過長期研究,普遍得到一致的研究結論是期貨為現(xiàn)貨提供價格發(fā)現(xiàn)功能,事實上在實踐中也得到了證明其結論的正確性。因此,玉米期貨能為現(xiàn)貨提供價格發(fā)現(xiàn)功能,玉米期貨價格的變動對現(xiàn)貨價格產(chǎn)生較大影響,并且玉米期貨價格的變動會先于玉米現(xiàn)貨。玉米消耗主要是以生豬養(yǎng)殖飼料為主,約占飼料成分的60%,玉米價格的波動直接影響到生豬養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營成本,企業(yè)成本的變動又直接影響企業(yè)利潤,進而影響到豬肉上市企業(yè)的股票價格。本文通過對玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格走勢比較發(fā)現(xiàn),二者存在一定的關聯(lián)性,一是玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格都存在一定波動,但豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格波動較大;二是在2017年第1 季度兩線重疊,其后豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)在玉米期貨價格之下運行,在2019 年2 月豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)上穿玉米期貨價格線,如圖1 所示。分析趨勢圖發(fā)現(xiàn),玉米期貨價格波動與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格波動聯(lián)動性較強,是否存在溢出效應,有必要采取實證分析進行驗證。
圖1 玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格走勢圖
本文運用VAR 建模等系列方法對玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)價格指數(shù)相關性進行實證分析,以便弄清楚玉米期貨價格波動對豬企業(yè)股票價格的溢出效應和內在邏輯關系。豬產(chǎn)業(yè)價格指數(shù)采用Wind 提供的豬產(chǎn)業(yè)指數(shù),該指數(shù)主要包含種豬、肉豬養(yǎng)殖、肉豬屠宰及肉豬銷售、豬飼料類一共25 家上市公司(包括牧原股份、順鑫農(nóng)業(yè)、新希望、巨星農(nóng)牧、益生股份等上市公司),每個公司在指數(shù)中權重為4%。
本文選取數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫,選取的樣本為2017 年1 月至2019 年12 月之間大連商品交易所玉米期貨價格(X)和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的月度數(shù)據(jù)(Y),數(shù)據(jù)個數(shù)一共36 個。為了使所選數(shù)據(jù)更加平穩(wěn),削弱模型的共線性和異方差性,減小分析誤差,本文將所選的玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)取自然對數(shù),得到玉米期貨價格LnX,和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格LnY。
本文選擇VAR 模型對玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)價格指數(shù)的相關性進行實證研究。其模型表達式為:
其中:C 代表(n×1)維的常數(shù)向量,Ai(i=1,2,...,p)表示(n×n)維的自回歸系數(shù)矩陣,t 是樣本個數(shù),p是滯后階數(shù),εt是擾動向量[16]。
本文運用Eviews8 軟件中的ADF 單位根檢驗方法對玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的兩組數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢測,在實驗中發(fā)現(xiàn)選擇沒有截距項和趨勢項的效果最好,結果詳見表1。
表1 ADF 檢驗結果
ADF 檢驗結果表明:(1)玉米期貨價格(LnX)在原始狀態(tài)下P值為0.6401,在10%的顯著性水平下,接受原假設,表明該序列是非平穩(wěn)的。豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)(LnY)在原始狀態(tài)下P 值為0.7852,在10%的顯著性水平下,接受原假設,表明該序列是非平穩(wěn)的。所以,兩組數(shù)據(jù)均具有單位根性質;(2)在對兩組數(shù)據(jù)進行一階差分處理后,玉米期貨的P 值(0.0001)與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的P 值(0.0000)均明顯小于1%的顯著性水平,拒絕原假設,表明兩者對數(shù)序列的一階差分都是平穩(wěn)的,LnX 和LnY 都是一階單整。因此,兩個變量的水平序列都是非平穩(wěn)的,而它們的一階差分序列都是平穩(wěn)的,即都為I(1)序列,由于變量間是同階平穩(wěn),可能存在協(xié)整關系。
由于Engle-Granger 檢驗基于Dickey-Fuller 檢測,它不是很有效且如果數(shù)據(jù)中存在結構性斷層會產(chǎn)生誤導性結論[18]。因此,本文選擇Johansen 協(xié)整檢驗方法檢驗玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)兩者之間的協(xié)整關系,結果詳見表2。
表2 Johansen 協(xié)整檢驗結果
從表2 可以看出,“沒有協(xié)整關系”項(None),跡統(tǒng)計值(Trace Statistic)和最大特征值統(tǒng)計值(Max-Eigen Statistic)均大于臨界值,P 值在5%顯著性水平下顯著,拒絕原假設,存在協(xié)整關系?!白疃嘤幸粋€協(xié)整關系”項(At most 1)跡統(tǒng)計值(Trace Statistic)和最大特征值統(tǒng)計值(Max-Eigen Statistic)均小于臨界值,P 值在5%顯著性水平下不顯著,接受原假設,即最多存在一個協(xié)整關系。由此可見,玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)之間存在長期平穩(wěn)過程。
經(jīng)過ADF 單位根檢驗和Johansen 協(xié)整檢驗得出玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)都是平穩(wěn)的序列,并且二者之間存在協(xié)整關系。因此可以避免在格蘭杰檢驗中出現(xiàn)偽回歸的問題。本文用Granger 因果檢驗方法對玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)進行分析,檢驗結果詳見表3。
表3 Granger 因果關系檢驗結果
Granger 因果檢驗結果表明:(1)第一個原假設是LnY 不是LnX 的Granger 原因,P 值為0.1480,在給定α=5%的顯著性水平下接受原假設,說明LnY 不是LnX 的Granger原因;(2)第二個原假設是LnX不 是LnY 的Granger 原因,P 值 為0.0253,在給定α=5%的顯著性水平下拒絕原假設,說明LnX 是LnY的Granger 原因;(3)玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)存在因果關系,說明玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有預測作用,玉米期貨價格可引導豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)變化,而豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)對玉米期貨價格沒有預測作用,豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)對玉米期貨價格沒有引導作用。以上結果表明,玉米期貨價格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)存在均值溢出效應,且玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有單向均值溢出效應。
本文選擇取對數(shù)后的玉米期貨價格(LnX) 和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格(LnY),建立二元VAR 模型。為了確定VAR 模型的滯后階數(shù),運用Eviews8軟件的赤池信息準則(AIC)、施瓦茨信息準則(SC)和最大似然比法確定模型滯后階數(shù),檢驗結果如表4 所示。
表4 VAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗結果
由表4 中數(shù)據(jù)可得,根據(jù)AIC和SC 的判定,表4 中帶*號最多的行為VAR 模型滯后階數(shù),即滯后一階,因此確定使用VAR(1)模型進行分析,VAR(1)模型的估計結果詳見表5。
表5 VAR 模型的估計結果
從表5 可以得出:(1)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)滯后1 期對自身的影響參數(shù)為0.850856,對玉米期貨價格的影響參數(shù)為-0. 025369;(2)玉米期貨滯后一期對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的影響參數(shù)為-0.961168,對自身的影響參數(shù)為0.682684。
本文采用AR 根圖分析法,對VAR(1)模型使用VAR 滯后結構進行檢驗,得到圖2,從圖中可知特征根的模都落在單位圓內,表明建立的VAR(1)模型擬合效果好,是穩(wěn)定的。
圖2 VAR模型滯后結構的檢驗結果
本文對玉米期貨價格變動一個單位對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的沖擊進行分析,得到玉米期貨價格變動對自身和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的累積脈沖響應,結果詳見圖3。
圖3 脈沖響應分析結果
從圖中可得出:(1)玉米期貨價格對自身沖擊的相應數(shù)值是逐漸降低的,并最終趨于0;(2)玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)沖擊的響應數(shù)值為負,且呈現(xiàn)出先增大后逐漸減小的趨勢,并在第五期時影響達到最大,之后減小并趨于0,也就是說玉米期貨價格變動會引起豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的負向變動,且影響是長期的;(3)脈沖響應分析結果符合經(jīng)濟學意義上的判斷,即玉米期貨價格上漲,會引起玉米現(xiàn)貨價格的上漲,導致生豬養(yǎng)殖的成本上漲,從而導致豬企業(yè)的利潤降低,對其股價指數(shù)產(chǎn)生負面影響。
本文運用Eviews8 軟件做方差分解,其結果詳見表6。
從表6 可以得出:(1)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)主要受到自身因素的影響,并且影響程度從滯后1 期的99.99%到滯后60 期的65.56%,表明隨著滯后期數(shù)的增加影響程度減??;(2)玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的影響則是逐漸增大,在滯后期為1 時,玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格的影響很小,為0.941%,隨滯后期數(shù)的增加,玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格的影響不斷加大,但在滯后31 期至60 期時趨于穩(wěn)定,其值為34.032%至34.443%。
表6 方差分解結果
玉米是生豬養(yǎng)殖的主要飼料,豬肉價格的波動很大程度上受玉米價格波動的影響,進而影響到生豬養(yǎng)殖企業(yè)的股價。玉米期貨為現(xiàn)貨提供價格發(fā)現(xiàn)功能,玉米期貨價格的變動對現(xiàn)貨價格產(chǎn)生較大影響,并且玉米期貨價格的變動會先于玉米現(xiàn)貨。本文建立VAR 模型,選取2017 年1 月至2019 年12 月玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的月度數(shù)據(jù),使用Eviews8 軟件做ADF 單位根檢驗、Johansen 協(xié)整檢驗、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應、方差分解,實證分析得出結論:
第一,玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格的對數(shù)序列一階差分是平穩(wěn)的,且都是一階單整,得出采用VAR 模型進行分析是有效的;第二,從Johansen 協(xié)整檢驗的結果分析得出,玉米期貨價格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格在長期中存在協(xié)整關系;第三,從格蘭杰因果檢驗的結果來看,玉米期貨價格是豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格的格蘭杰原因,并且玉米期貨價格的一階滯后值對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有顯著性影響,說明玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格有明顯的均值溢出效應,而豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格不是玉米期貨價格的格蘭杰原因,豬產(chǎn)業(yè)價格指數(shù)對玉米期貨價格沒有引導作用。由此可見,玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價格具有明顯的單向均值溢出效應;第四,從脈沖響應分析來看,玉米期貨價格對自身沖擊的相應數(shù)值是逐漸降低的,并最終趨于0,玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)沖擊的響應數(shù)值為負,且呈現(xiàn)出先增大后逐漸減小的趨勢,并在第五期時影響達到最大,之后減小并趨于0,也就是說玉米期貨價格變動引起豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)是負方向的溢出效應,且是長期的;第五,從方差分解的結果來看,豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)主要受到自身因素的影響,并且影響程度從滯后1 期的99.99%到滯后60 期的65.56%,玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有明顯的影響,最大貢獻率達34.441%。
本文從玉米期貨與豬產(chǎn)業(yè)股價波動相關性視角出發(fā),著重闡述了玉米期貨對豬產(chǎn)業(yè)股價波動溢出效應的理論分析,并構建VAR 模型,通過模型檢驗,得出實證結論。在此基礎上,本文從國家層面制定相關政策維護豬肉市場價格穩(wěn)定,以便保障民生,對生豬養(yǎng)殖企業(yè)制定經(jīng)營成本戰(zhàn)略,對證券投資者決策投資生豬產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)股票的時機等方面提出相關建議。
第一,在發(fā)生豬瘟疫情時,建議國務院及農(nóng)業(yè)農(nóng)村部可出臺相關穩(wěn)定玉米期貨市場價格的政策措施,或者對中小養(yǎng)殖戶的豬飼料價格適當進行補貼,并對養(yǎng)殖方式和生物安全防護提供科學咨詢服務,增加中小養(yǎng)殖戶的信心,穩(wěn)定豬肉市場價格,以便能促進和保障民生。
第二,建議政府部門加強市場監(jiān)管,完善玉米期貨市場法規(guī)。玉米期貨價格容易受政策影響,政府部門應當加強期貨市場監(jiān)管,提高市場透明度,化解信息不對稱給市場帶來的不良反應,避免價格大幅波動對生豬養(yǎng)殖帶來不利影響。同時,建立能及時、準確反映國內玉米期貨動態(tài)的信息化平臺,減少不合規(guī)的交易發(fā)生,跟蹤玉米期貨發(fā)展形勢,更好地發(fā)揮玉米期貨價格發(fā)現(xiàn)功能,提高玉米期貨對相關產(chǎn)業(yè)鏈的服務能力。
第三,建議生豬養(yǎng)殖企業(yè)可以利用玉米期貨的套期保值功能進行價格風險管理,控制經(jīng)營成本。企業(yè)管理者可從成本控制的角度,充分利用玉米期貨市場在產(chǎn)業(yè)鏈中的價格指導作用,發(fā)揮期貨的套期保值作用,控制好成本。特別是在生豬養(yǎng)殖行業(yè)受到豬瘟的影響下,生豬養(yǎng)殖企業(yè)的風險管理能力更加受到考驗。
第四,建議證券投資者在決策投資生豬上市企業(yè)股票或玉米期貨時,需要重點關注玉米期貨價格對豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的影響,考慮不同階段的影響方向和影響程度,并且考慮當前市場的投資時機,避免或減少類似非洲豬瘟發(fā)生時對市場價格波動產(chǎn)生的沖擊,從而減小投資損失,增加投資收益。