农产品期货持仓量对股市收益率预测能力研究

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1、农产品期货持仓量对股市收益率预测能力研究　　作者简介：朱佳青（1988—），女，汉族，浙江杭州人，硕士研究生，单位：中央财经大学中国金融发展研究院证券投资专业，研究方向：证券投资。杨倩（1989—），女，汉族，北京人，硕士研究生，单位：中央财经大学中国金融发展研究院国际金融学专业，研究方向：国际金融。摘要：本文通过使用基于工具变量法的样本内预测及基于DM检验的样本外预测以探究我国农产品期货持仓量对股市收益率的预测能力。研究结果显示，农产品期货持仓量对国内股市收益率具有一定的预测能力：基于工具变量法的样本内预测

2、得到了边际显著的结果，而在样本外预测中，使用DM检验得到了在100次预测当中，有60次添加农产品期货持仓量变化率的预测模型强于不添加该变量的预测模型的结果。关键词：持仓量；股市收益率预测；工具变量法；DM检验一、引言在HarrisonHongandMotohiro5Yogo（2011）一文中，作者建立理论模型进行推导，得出了在存在对冲需求以及期货市场对风险的吸收能力有限的情况下，期货持仓量预测能力强于期货价格的结论。他们发现持仓量变动时顺周期的，同时与宏观经济活动及资产价格波动相关。本文试图探究我国农产品期货

3、持仓量对股市收益率的预测能力。具体方法为：首先使用工具变量法进行样本内回归，所使用的工具变量为气温与降水量，因为一方面，气候因素与农产品期货持仓量高度相关，另一方面，很难想象气候因素与股市收益率将存在明显的相关性，所以，通过使用工具变量法，我们可以进行简单的单变量回归以获得农产品期货持仓量对股市收益率的精确衡量。研究结果表明，显著的回归系数说明在样本内农产品期货持仓量的确能够预测股市收益率；第二步我们将进行样本外预测，以检验这种预测能力是否能在现实生活中得到应用，结果显示，农产品期货持仓量具有一定的样本外预测

4、能力。本文的贡献在于，为国内股市预测领域提供了新的研究方向，从实证角度验证了期货持仓量能在一定程度上反应宏观经济及股市收益率，至少在农产品期货领域。二、预测变量的建立我们借鉴HarrisonHongandMotohiro5Yogo（2012）一文来建立衡量预测变量。我们使用持仓量的月增长率而不是持仓量的水平值，这是因为，持仓量的水平值存在单位根。我们首先计算用人民币衡量的各期货品种的月持仓量，具体计算方式为期货现价乘以该期货持仓量。然后在每一个月，我们把各期货品种以人民币衡量的月持仓量加总，得到以人民币衡量的

5、月持仓总量，最后使用这些月数据计算月持仓量增长率。另一方面，我们使用国内17个城市的月平均气温和降水量作为气候的衡量，以此作为工具变量进行样本内预测。所有样本数据从1999年7月起，至2010年12月截止。三、样本内分析我们使用基于工具变量的单变量回归来进行样本内分析，被解释变量为使用上证综指计算的股市月收益率，解释变量为滞后一期的农产品期货持仓量变化率，工具变量为月平均气温和持仓量。结果显示，农产品期货持仓量的回归系数t值为1.79，p值为0.079，即我们得到了在10%的显著性水平内边际显著的结果。四、样

6、本外预测虽然样本内预测可能具有更强的检验能力，在GoyalandWelch（2008）一文中，作者强调样本外检验可能是检验变量预测能力的更标准方式。因此，我们在样本内分析的基础上加入了样本外预测分析以探究农产品期货持仓量对股市收益率的预测能力。我们借鉴DieboldandMariano5（1995）一文中所提出的DM统计值来进行样本外预测检验。在本文中，该检验的原假设为，加入衡量农产品期货持仓量变化率的变量与不加入该变量的模型具有相同的预测能力。检验结果如图1所示：图1DM检验统计值具体来说，在57次统计检验

7、中，有34次（即60%）检验得到了在10%显著水平内的显著结果。这表明，在100次预测当中，有60次添加农产品期货持仓量变化率的预测模型强于不添加该变量的预测模型，这在一定程度上证明了农产品期货持仓量的预测能力。五、结论基于月度数据，我们发现在国内市场，农产品期货持仓量对股市收益率具有一定的预测能力，HarrisonHongandMotohiroYogo（2011）一文中所提出的理论模型一定程度上在国内市场得到了验证。基于工具变量法的样本内预测得到了边际显著的结果，而在样本外预测检验中，使用DM检验得到了在1

8、00次预测当中，有60次添加农产品期货持仓量变化率的预测模型强于不添加该变量的预测模型的结果。另一方面，本文也存在着一定的局限性，本文中我们只关注农产品期货持仓量是否对股市收益率具有一定的预测能力，其他期货品种的预测能力并未在本文中得到体现。因此，该方向的研究仍有待国内学者的探究与发现。（作者单位：中央财经大学）参考文献[1]Diebold，F.X.andMariano，R.S.（1995）.5Co