农产品期货市场风险评价——一个基于价格泡沫模型的新分析框架

李剑1 李崇光1

(1.华中农业大学经济管理学院)

【摘要】本文引入价格泡沫理论与分析方法, 提出了基于价格泡沫视角的农产品期货市场风险评价方法和分析框架, 创建了“泡沫长度”“泡沫频度”“泡沫强度”3个风险评价指标, 对2006~2014年中国农产品期货市场历史风险水平进行了测量和评价。依据风险评价结果, 本文将10种主要农产品期货品种划分为高、中、低3个风险等级, 并总结出各个风险等级商品的风险特征和调控启示。本文的研究结果显示, 商品功能属性不能完全显示商品风险属性, 有必要按照“分级监控、重点防范”的原则, 完善农产品期货市场风险监管体系。

【关键词】 农产品期货市场; 风险评价; 价格泡沫; 右尾单位根检验;

【DOI】

【基金资助】 国家自然科学基金项目“‘金融化’背景下中国农产品期货与现货市场风险评价与传导研究” (项目编号:71673103) 的阶段性成果

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    脚注

    [1]. (1) 数据来源:中国期货业协会网站 (www.cfachina.org) 。 [^Back]

    [2]. (1) 数据来源:笔者对大连商品交易所 (http://www.dce.com.cn/) 、郑州商品交易所 (http://www.czce.com.cn/portal/index.htm) 和上海期货交易所 (http://www.shfe.com.cn/) 网站相关数据加以整理而得。 [^Back]

    [3]. (2) 本文中, 农产品期货市场“风险评价”是指对商品历史价格序列进行风险测量和评级, 具体包含三个部分:①对历史数据进行泡沫检测;②按照风险评价指标对商品进行风险评级;③总结不同风险等级商品的风险特征和调控方式。 [^Back]

    [4]. (1) 由于本文中部分概念较新, 国内学术界尚无统一翻译, 笔者参考现有文献后自行翻译且加注英文原文, 如有不妥之处, 请读者予以指正。另可参考简志宏、向修海 (2012) 和邓伟 (2013) 。 [^Back]

    [5]. (2) PSY为Phillips et al. (2015) 作者姓名的首字母缩写。 [^Back]

    [6]. (1) 窗口 (window) 序列是指递归回归中每次计算ADF值所用到的观测值序列。需要说明的是, PSY模型需要设置初始窗口序列, 以保证递归回归具有足够的初始样本量, 初始窗口序列起点为样本起点, 终点设为r0。 [^Back]

    [7]. (2) 本文所用到的临界值均由2000次Monte Carlo模拟求得, 下同, 不再单独注明。 [^Back]

    [8]. (1) 稻谷 (早籼稻) 和菜籽油合约的上市时间分别为2009年4月20日和2007年7月2日, 截至2014年底, 分别具有1386个和1826个样本量。由于这两类农产品具有重要的研究意义和相对较长的样本天数, 因而也被纳入研究范围。 [^Back]

    [9]. [^Back]

    [10]. [^Back]

    [11]. [^Back]

    [12]. (1) 在实践应用中, 市场风险“综合评价”过程还可以依据市场经验和具体情境对泡沫长度、泡沫频度和泡沫强度3个风险指标设置不同的权重, 从而对农产品期货市场历史风险水平做出更为细致的分析和评价。 [^Back]

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ISSN:1002-8870

CN: 11-1262/F

Vol , No. 05, Pages 73-87

May 2017

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摘要

  • 一、引言
  • 二、模型构建
  • 三、研究数据
  • 四、农产品期货市场风险评价
  • 六、结论与讨论
  • 脚注

    参考文献