浅析小麦期货市场价格发现功能及其影响因素分析

　  摘要：文章结合相关文献阐述了期货市场的价格发现功能，并通过利用近期小麦期货和现货价格数据，对小麦期货市场的价格发现功能是否有效进行实证分析，在实证分析中进行了相关性、单位根检验和协整分析，得出我国期货市场的价格发现还有待于进一步完善，最后根据实证结果提出相关建议。
　　关键词：小麦　期货市场　价格发现功能　影响因素
　　一、前言
　　期货市场的发展具有两大基本功能：套期保值和价格发现。期货市场的价格发现机制，在社会资源配置过程中，能够使期货价格发挥比现货价格更为积极的作用，有助于资源的合理配置，使生产经营者、投资者和金融部门根据这一价格作出合理的生产经营决策和投资决策，保障经济的稳定发展。价格发现机制是否完善也是期货市场是否成熟的标志。本文拟通过利用近期小麦期货和现货价格数据，反映通过近年郑州交易所各种交易制度的完善，小麦期货市场的价格发现功能是否有效。
　　二、数据来源说明
　　本文选择了自2005年11月13日—2009年12月6日之间的小麦期货及现货的周报价。其中，期货价格选择的是硬冬白小麦的周收盘价格，该数据来源于郑州商品交易所的网站。为了保持期货价格的连续性，价格选取的办法是选择最近期月份合约的收盘价作为期货价格，当该合约进入交隔月后，选择下一个最近期的合约。小麦现货价格来自中华粮网。文章共整理小麦期货和现货价213个。
　　三、实证研究
　　(一)相关性分析
　　小麦期货价格和现货价格之间的相关性反映了市场的有效性。我们先来看期货价格和现货价格及基差的走势图。
　　由图1可知，近年来小麦期货价格和现货价格的走势高度一致。尤其是近期，两者的趋势几乎重合。再从基差来看，在整个时期内小麦基差都在零基差附近波动，且波动较小。尤其是近段时间，基差趋近于零。
　　另外一个较为显着的特征是，在此期间小麦期货和现货价格表现出了较为显着的上涨趋势。在整个时期内，期货价格和现货价格的相关系数是0.8884，表现出了较高的相关性，表明了我国期货市场具有一定的价格发现功能。
　　(二)单位根检验
　　在做其它相关分析前，我们首先需要确定取得的时间序列数据是否平稳，因而需要进行ADF检验。如果时间序列含有随机性走势，以此作为回归因子而进行的OLS估计，即使在大样本的条件下，其系数的估计量可能会是非标准的分布。如果序列具有随机性趋势，一阶自相关系数会接近于1。在AR(1)模型内，Y含有随机性趋势的假设可以通过检验以下的假设进行检验：
　　在Y=β0+β1Yi-1-ui中，Ho:β1=1，H1:β11
　　而增项的迪基一富勒检验(ADF)则是检验：
　　△Y1=β0+δYi-1+y1△Yi-1+y2Yi-2+…yp△Yi-p+u，中Ho:δ=0，H1:δ0
　　而滞后长度P可以使用BIC或AIC进行估计。检验结果如表1所示。
　　检验结果表明，在99％的置信水平下，期货价格时间序列和现货价格时间序列非平稳性的零假设不能被拒绝。进一步的期货价格和现货价格一阶差分的单位根检验表明，在99％的置信水平下，期货价格和现货价格序列的一阶差分是平稳的。因而，具备了进一步作协整检验的条件。
　　(三)协整检验
　　作者运用VECM模型对小麦期货和现货价格序列作协整检验，以确定二者之间是否具有长期的共同趋势。协整检验分为两个步骤：第一步，估计协整系数，即对Y=a+θx+zi进行OLS估计，得到协整系数θ；第二步，迪基～富勒t检验用于检验这个回归参差Z的单位根。这种方法即是EG-ADF协整检验。
　　因为统计量26.9838525.87211，而7.42450312.51798，因而检验结果表明，小麦期货和现货价格之间存在长期协整关系。这表明我国的小麦期货市场价格发现功能初步实现。
　　(四)Granger因果关系检验
　　在小麦期货和现货存在协整的情况下，可以进行格兰杰引导关系的检验，以确定何种因素在变化中起了主导作用。
　　格兰杰因果检验的模型为：
　　Yi=∑aiXi-t+∑βiYi-t+ui
　　Xj=∑ajXj-t+∑βjYj-t+uj
　　其中X、Y分别表示现货价格和期货价格。或其中某一个βj，不为零，则称期价格引导现货价格；反之，如果某一ai不为零，则称现货价格引导期货价格。如果同时存在ai和βj不为零，则可以称二者之间双向引导。