2中国粮食价格波动分析_基于ARCH类模型_罗万纯

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1、2010.4*中国粮食价格波动分析：基于ARCH类模型12罗万纯刘锐内容提要：了解粮食价格波动的特征对采取相应政策稳定粮食价格具有重要的现实意义。本文利用GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH类模型对粮食价格的波动、波动的非对称性进行了分析。研究表明：籼稻、粳稻、大豆价格没有显著的异方差效应；小麦和玉米价格波动有显著的集簇性；小麦市场和玉米市场没有高风险高回报的特征；小麦价格波动有非对称性，即价格上涨信息引发的波动比价格下跌信息引发的波动大。本文在此基础上提出：可以利用价格波动

2、的集簇性对未来的价格波动进行预测；要不断完善粮食市场，引导市场参与主体理性投资；要特别关注引起价格上涨的因素并采取相应措施。关键词：粮食价格波动ARCH类模型一、引言近年来，中国粮食价格频繁波动。1997～2007年，籼稻、粳稻、小麦、大豆价格呈现相同的变化趋势，1997年3月至2003年9月价格不断下跌，但从2003年10月开始价格不断上涨。玉米价格的波动与其他品种粮食价格的波动有些差异，1997年3月至2000年4月不断下跌，但从2000年5月开始呈现在波动中不断上涨的变化趋势。粮食价格的频繁波动

3、对生产者行为、消费者行为以及宏观经济都产生了重大影响，因此，了解粮食价格波动的特征对采取相应政策稳定粮食价格具有重要的现实意义。粮食价格波动问题一直备受关注，有很多学者从不同角度进行了研究。关于粮食价格波动的特点，冯云（2008）的研究表明，粮食价格波动具有集簇性和明显的非对称性。关于粮食价格波动的影响因素，LappandSmith（1992）认为，粮食价格波动水平直接和间接受到宏观经济政策特别是货币政策的影响；钟甫宁（1995）强调了稳定的政策和统一的市场对避免粮食价格人为波动的重要性；柯炳生（19

4、96）认为，农户的粮食储备及其市场反应行为是造成粮食价格波动的重要原因之一；谭江林、罗光强（2009）的研究表明，通货膨胀是粮食价格波动的Granger原因。关于粮食价格波动产生的影响，石敏俊、王妍、朱杏珍（2009）的研究表明，能源价格和粮食价格上涨及其带来的饲料价格上涨和劳动力成本上升所导致的成本驱动效应对畜产品价格实际涨幅的影响在44%～59%之间；对加工食品价格的影响较为显著，占加工食品价格实际涨幅的74%左右。能源价格上涨对CPI和物价总水平的拉动作用高于粮食价格波动的影响。受粮食价格上涨的

5、影响，城镇居民净收益减少，农村居民净收益增加。何蒲明、黎东升（2009）认为，中国粮食产量与价格波动均较大，并且价格波动比产量波动更大，对国家粮食安全造成了不利影响；而粮食产量与粮食价格有密切的关系，粮*本文得到中国社会科学院重点课题“中国粮食价格预测模型比较研究”的资助。中国社会科学院农村发展研究所各位专家、学者在双周学术交流午餐会上对本文的形成提出了建设性意见，在此表示感谢。-30-中国粮食价格波动分析：基于ARCH类模型食价格是粮食产量变化的原因。从研究方法上来说，国外研究价格波动问题常常采用A

6、RCH类模型。ARCH类模型能准确地模拟时间序列变量的波动，使人们能更加准确地把握波动（风险）。国内应用ARCH类模型的研究成果也比较丰富，现有的研究成果主要集中在股票市场和期货市场方面。比如，陈千里（2002）利用GARCH类模型，以上证综合指数为对象，对中国股市波动进行了实证研究，并在中国股市的背景下对集簇性和不对称性的几种经济解释进行了理论分析。华仁海、仲伟俊（2003）运用ARCH类模型对中国期货市场中期货价格、收益、交易量、波动性相互之间的关系进行了动态分析。刘宁（2004）应用ARCH类模

7、型对上海股市的波动进行了分析。唐衍伟、陈刚、张晨宏（2004）运用ARCH类模型对中国铜、大豆、小麦期货市场的波动和有效性进行了研究。总的来说，关于粮食价格波动和ARCH类模型应用的研究成果非常丰富，为本文的研究提供了参考和借鉴。但是，现有研究还有进一步拓展的空间：一是目前关于粮食价格波动的描述性分析较多，但计量分析较少；二是利用ARCH类模型研究粮食价格波动的成果很少，冯云（2008）的研究没有分具体粮食品种，从实际情况看，不同粮食品种价格的波动存在差异，因而有必要细分品种来研究。为丰富和深化现有研

8、究，本文将利用ARCH类模型对粮食价格的波动、波动的非对称性进行分析，主要验证以下几个问题：①粮食价格波动是否具有集簇性？②粮食市场是否有高风险高回报的特征？③粮食价格波动是否具有非对称性？在本文中，粮食品种指籼稻、粳稻、小麦、玉米、大豆；集簇性指大的价格变化往往跟随着大的价格变化，小的价格变化往往跟随着小的价格变化；非对称性指价格下跌信息引发的波动和价格上涨信息引发的波动不一样大。二、研究方法（一）波动分析本文首先对价格序列和价格收益率序列进行描述性分