国际粮价对中国经济的影响研究.ppt

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1、国际粮价波动对中国经济的影响研究研究意义有人认为，目前中国粮食的自给率已经到了90%以下，国内粮价对世界粮价的联动反应比较敏感。近来国际粮食市场价格波动较大，人们担心它会进一步传导到国内，中国CPI可能重新抬头，引起通货膨胀。鉴于粮食价格的重要性，在当前国际环境下对国际农产品价格波动对国内农产品价格的影响进行定量研究，深入分析农产品价格的国际传导机制，定量研究国内粮食价格对我国粮食产量和进出口量的影响，以对我国出台相关政策提供依据。目标任务文章从以下三个问题入手：1.建立数学模型，对国际粮价和国内粮价进行计量分析，论

2、证国际粮价与国内粮价之间的关系，探索其传导效应。2.利用线性回归分析研究国内粮价的波动对中国粮食产量和粮食进出口的影响大小。3.根据以上研究对我国粮食生产和进出口的策略给出合理建议。模型假设1、假设粮食期货价格对现货价格的影响；2、假设中国在国际粮食价格战中遵循“小国效应”；3、假设短期内国家粮价不受宏观政策影响；4、假设不考虑货币汇率变化对粮价的影响。问题一的求解问题的分析及数据准备国际粮价的波动和国内粮价的波动均是时间非平稳序列，能否运用科学的数学方法找出二者之间的关系是本文的突破口。查阅相关资料，本文基于VAR

3、模型研究国际粮价对我国粮价的实际影响。问题一的求解VAR模型VAR模型的核心思想就是不考虑经济理论，而直接考虑时间序列的各经济变量间的关系。VAR的一般形式为:是(n×1)向量组成的同方差平稳的线性随机过程是(n×n)的系数矩阵是向量的阶滞后变量是误差项，在本模型中可视为随机干扰项问题一的求解VAR模型最佳滞后期数的确定由于VAR方程滞后期的确立受变量影响较大，故需首先进行变量的平稳性检验。本文引入ADF统计量来进行检验。为时间趋势项为参数为误差项其检验的原假设为，对立假设为。若原始数据无法拒绝原假设，将进行一次差分

4、，并将差分后的序列重新进行ADF检验，待变量为平稳序列后建立VAR模型。AIC标准的计算方法为Schwarz的SIC准则，定义如下为变量滞后期为样本数为残差平方和问题一的求解协整关系检验协整检验既是诊断变量之间是否存在长期依存关系的一种检验方法，同时又是具体建立变量之间长期稳定方程的一种方法。如果几个变量是协整的，那么它们之间就存在长期均衡关系，因此由这些变量建立的回归模型才是有意义的。这里用Johansen的检验方法。假设为k×1的I(l)向量序列，则其滞后p期的VAR可表示为将上述方程改写为差分形式代表了所有的长

5、期均衡信息是误差修正项的秩则决定了之间的协整向量，也就是决定变量间到底有多少个长期关系问题一的求解Grange因果关系检验Grange因果检验是基于这样的思想：如果一个事件Y是另一个事件X的原因，则事件Y应领先于事件X。因此，我们看现在的Y能够在多大程度上被过去的X解释，加入X的滞后值是否使解释程度提高。Granger检验采用如下变量自回归方程指标选取与数据来源本文选取的指标主要有国际和国内的主要农产品，大豆、玉米、大米的价格指数，鉴于数据的可获得性，本文选取2010年1月至2012年7月的月度数据，在数据转化过程中

6、，本文以2010年1月为1作为定基数据。本文实证分析所用的数据分析处理软件为Eviews5.0。问题一的求解模型的构建与检验单位根检验由于虚假回归问题的存在，所以在进行动态回归模型拟合时，必须先检验各序列的平稳性。如果各组价格序列不平稳但同阶单整，则可利用Johansen协整检验来考察国内外农产品价格之间的长期关系。变量国内大豆价格指数国际大豆价格指数国内大米价格指数国际大米价格指数国内玉米价格指数国际玉米价格指数水平值检验形式（c，0，1）（c，0，1）（c，0，1）（c，0，1）（c，0，1）（c，0，1）ADF

7、统计量-5.168-7.114-0.31-1.55-1.22-1.52一阶差分检验形式（c，0，11）（c，0，11）（c，0，11）（c，0，11）（c，0，11）（c，0，11）ADF统计量-5.89-6.509-5.25-7.21-3.63-7.03从表的检验结果中可以看出：除了大豆价格指数水平检验为平稳序列，其余均为非平稳序列，但这些序列的一阶差分均是平稳的，因此对于每一对价格指数均可以进行协整检验。表1单位根检验结果问题一的求解Johansen协整检验由于价格序列的一阶差分均是平稳序列，满足协整检验的前提条

8、件。进一步采用Johansen协整检验法对多变量系统进行向量协整检验。特征值迹统计量5%临界值最大特征值统计量5%临界值大豆0.4825.2715.4918.5414.26大米0.4117.1115.4915.4814.26玉米0.418.2515.4916.8614.26表格报告了Johanson协整检验的结果。给定序列间不存在协整关系的原假