大豆期貨價格與相關上市公司股價的動態關系研究

　　【摘 要】本文對大連商品交易所大豆期貨價格與主要大豆種植生產企業股票價格之間的動態關系進行了研究。協整檢驗和Granger檢驗結果表明，大豆期貨價格與主要大豆種植生產企業股票價格之間存在長期均衡關系，前者對后者的引導作用十分明顯。本文提出了一種預測主要大豆種植生產企業股票價格的新方法，構建了誤差修正模型（VEC模型）并得到了樣本外區間的股價模擬值。通過比較模擬預測值和實際值，預測模擬結果具有較高的精確度。
　　【關鍵詞】大豆期貨 上市公司股價 誤差修正模型 模擬預測
　　2002年3月，大連商品交易所（簡稱大商所）成功推出黃大豆一號期貨交易。作為國內上市較早的一個期貨品種，國內已經有較多的針對大豆期貨的研究。但主要集中于大豆期貨與現貨市場的動態關聯關系，大豆期貨與豆粕、豆油期貨市場的動態關聯性，大豆期貨市場本身的有效性的研究，以及大豆期貨市場的影響因素進行的分析和探討四個方面。對大豆期貨如何影響大豆種植上市企業市場表現的研究還未見報道。但在其他期貨現貨領域，已有少量的相應研究。如白糖期貨和糖業股的價格關系研究，黃金現貨價格指數對黃金股價格影響機制的研究，棉花期貨價格指數對相關上市公司股價的影響，鋁期貨價格與鋁業上市公司股價的內在關系研究，我國銅業上市公司股票價格與銅期貨價格關系的實證研究。
　　海外市場由于其成熟的期貨、現貨和股票市場，使得其價格發現和價值傳導功能能夠很好的體現。因此，針對類似的行業標的物價格指數和相應上市公司的股價研究已經進行得比較多，有代表性的如Tufanos（1998）關于黃金價格變化給北美黃金開采企業帶來的風險研究。其發現金價每變動1個百分點，黃金開采企業股價變化2個百分點，但風險揭露隨時間和公司的不同而變化。又如，Mazouz等利用GJR-GARCH方法進行實證研究，結果表明，期貨合同能夠提高股票市場的效率。再如，German等對石油期貨市場與股票市場的關系進行了研究，利用Copula模型做出了石油期貨與標準普爾500的依存結構立體圖，實證結果表明，18個月的成熟期貨合約對股票價格具有明顯的反向作用。本文選取大商所的大豆期貨價格與主要大豆生產加工企業股票價格作為研究變量，運用ADF檢驗、協整檢驗、誤差修正模型等方法，旨在研究這兩者之間的動態影響機制，以期為大豆上市企業和大豆期貨套期保值者預測市場，進行價值投資提供依據。
　　一 數據來源與研究方法
　　1．數據選取與處理
　　通過對A股市場的農產品板塊最近五年主營業務的觀察，發現以大豆為主營業務且持續時間較長的公司并不是很多，只有北大荒和ST中農兩個公司。其中，ST中農在2010年4月29日到2011年10月19日期間出現較長期的停盤，數據的連續性較差。位于中國東北的北大荒集團是非轉基因大豆主產區的主力軍，每年種植綠色/有機大豆200萬畝，在大豆種植方面的科研、生產、加工能力較強，是唯一擁有完整個大豆產業鏈的上市企業。2006～2012年上半年，北大荒在大豆方面的收入均值位列大豆種植類上市公司之首。因此本文選擇其作為該研究的大豆上市企業。
　　大商所的大豆合約有“黃大豆一號（簡稱豆一）”和“黃大豆二號（簡稱豆二）”兩種。這兩種合約的區別是豆一合約的交割標準是非轉基因食用大豆，而豆二則包括轉基因和非轉基因的非食用大豆。為了與主要生產非轉基因大豆的北大荒集團相對應，本文選擇大商所豆一合約連續期貨價格（連續時間的綜合指數）進行計算。
　　由于缺乏相關大豆期貨連續的綜合指數。本文采用豆一連續指數作為反映期貨市場大豆價格指標。豆一連續指數以每天交易量最大的期貨合約的成交價為當天價格指數。這種處理克服了期貨合約價格存續時間短的問題，也能反映大豆市場最為活躍的大豆期貨的價格。豆一每日價格從大商所公開的統計數據獲得。股票價格從大智慧軟件導出。
　　期貨價格和股票價格樣本的時間范圍從2006年10月9日至2011年8月4日。由于大連期貨交易所和上海證券交易所存在個別交易日不一致或股票停牌的現象，故剔除所有數據不匹配的交易日，產生的股價和豆一連續期貨價格數據的個數為1259個（數據對）。為平滑數據波動，消除時間序列中的異方差現象，并且不改變變量間的協整及其他原有關系，需要對兩個變量分別取自然對數。另外，為研究需要，用St和Ft分別表示公司股價和豆一期貨價格經過上述處理之后的樣本序列。
　　2．研究方法
　　本文首先討論股價與豆一的連續期貨價格序列是否存在協整關系，如果股價與豆一的期貨價格之間存在協整關系，則誤差修正項將是平穩的，這意味著股價與豆一的期貨價格之間將保持長期均衡關系，股價與豆一的期貨價格不可能出現無限制的偏離，這將使兩個品種之間的相互預測成為可能。反之，如果股價與豆一的期貨價格之間不存在協整關系，股價與豆一的期貨價格之間就可能出現無限制的偏離，從而使這兩個品種之間的套利面臨很大的風險。在判斷股價與豆一的期貨價格之間存在長期均衡關系的基礎上，本文構造了向量誤差修正模型，并且將豆一的連續期貨價格帶入模型對上市公司股價進行預測。為比較預測的效果，本次研究中將總樣本區間分成兩個子區間，第一個子區間從2006年10月9日至2011年6月30日，用于誤差修正模型的估計；第二個子區間從2011年7月1日至2011年8月4日，用于預測效果的樣本外比較。
　　二 實證分析結果
　　1．平穩性檢驗
　　通過對北大荒股價與豆一的連續期貨價格在2006年10月9日至2011年6月30日期間的樣本做相關性分析可知，這組數據的相關系數為0.7649，二者之間具有很強的聯動性，并且不存在明顯的季節效應。為驗證它們之間是否存在協整關系，首先對St和Ft序列的平穩性進行檢驗。
　　根據AIC準則確定最佳滯后階數（具體的滯后階數見表1），利用ADF檢驗考察北大荒股價與豆一連續期貨價格序列的平穩性，由表1的檢驗結果可知（表1給出的是對應于第一個樣本區間的估計結果，整個樣本區間的估計結果類似），北大荒股價與豆一期貨價格序列均是非平穩的，但它們的一階差分均是平穩的，即北大荒股價與豆一期貨價格序列均是一階平穩的，因此，可以進一步進行協整檢驗。
　　2．協整檢驗
　　本文利用Engle和Granger在1987年提出的協整檢驗方法，檢驗北大荒股價與豆一期貨價格之間是否存在協整關系。這里需要構建不含截距項和時間趨勢項的回歸方程，方程殘差的滯后階數都根據SIC準則確定。
　　由表1的協整檢驗結果可知，在1%置信水平下，北大荒股價與豆一期貨價格之間存在協整關系。該結論表明，對二者來說，盡管北大荒股價與豆一期貨價格是非平穩的，短時間內可能出現偏離，但長期來說，二者之間保持著均衡關系。
　　3．誤差修正模型
　　由于北大荒股價與豆一期貨價格之間存在協整關系，因此可以通過如下的誤差修正模型（VEC模型）來表述。
　　（1）
　　（2）
　　其中，Δ為一階差分，Zt－1為誤差修正項，p為滯后階數，ε1，t和ε2，t為殘差項，服從聯合正態分布。
　　通過等式（1）和（2）可以說明，北大荒股價與豆一期貨價格之間至少存在一個方向上的Granger引導關系（或稱為Granger因果關系）。我們稱時間序列Ft能夠Granger引導另一個時間序列St，利用Ft的歷史數據比不利用Ft的歷史數據可以對St的取值進行更準確的預測。更具體地說，如果系數 （i＝1，2，…，p）不全為零，或者誤差修正項的系數α1統計顯著，則稱Ft能夠Granger引導St。同樣，如果系數 （i＝1，2，…，p）不全為零，或者系數α2統計顯著，則稱St能夠Granger引導Ft。
　　等式（1）和（2）中的誤差修正系數α1和α2刻劃了在系統偏離長期均衡狀態時，北大荒股價與豆一期貨價格的調整方向和調整速度。例如，α1＜0時，說明誤差修正項對北大荒股價的變動具有反向調整作用。如果誤差修正項為正（即Zt－1＞0），說明北大荒股價相對于豆一期貨價格偏高，則下一期北大荒股價將下降。同樣，如果誤差修正項為負（即Zt－1＜0），說明北大荒股價相對于豆一期貨價格偏低，則下一期北大荒股價將上升（見表2）。
　　應用χ2統計量對北大荒股價與豆一期貨價格之間Granger因果關系進行檢驗，由表2中Granger因果檢驗的結果可知，在1%的顯著性水平下，豆一期貨價格對北大荒股價的引導作用十分明顯，而北大荒股價基本不引導豆一期貨價格。這說明大豆期貨價格變化通過直接影響現貨價格，進而影響上市公司的業績，從而促使股價回歸其真實價值。
　　4．VEC模型模擬預測
　　將第一個子區間的豆一期貨價格代入上述VEC模型，對2011年7月1日至2011年8月4日的北大荒股價進行模擬預測，結果如圖1所示。
　　由圖1可知，預測值基本模擬出了北大荒股價的變動趨勢，對投資套利具有較強的實踐意義。為了更精確地測量預測的有效性，本文分別計算了股價模擬值與實際值的描述性統計指標及平均絕對誤差、平均相對誤差、均方根誤差和Theil不等系數等統計指標（結果見表3）。
　　從表3中可以看出，雖然預測的股價與實際股價仍存在差異，但北大荒股價模擬值與實際值的均值、標準差、最大值、最小值等描述性統計指標都比較接近。在誤差衡量指標當中，平均絕對誤差和均方根誤差屬于絕對數值分析，平均相對誤差和Theil不等系數屬于相對數值分析。具體分析如下：
　　第一，平均絕對誤差和均方根誤差應用原理基本一致，衡量的是預測值與對應的實際值的絕對數量偏差的平均水平。北大荒股價模擬值的這兩項指標分別是0.3222和0.3852，表明模擬預測值對實際值的偏離程度較小。
　　第二，平均相對誤差一般被認為應小于10%才能說明預測精度較高。由表3可知，模擬預測值的平均相對誤差為2.27%，表明利用VEC模型得到的模擬預測值的精確度較高，具有很好的預測效果。
　　第三，Theil不等系數一般介于0和1之間，而且數值越小表明預測值與真實值間的差異越小，預測精度越高。由表3可知，VEC模型模擬預測結果的Theill不等系數為1.39%，遠小于1，說明該模型的預測準確度較好。
　　通過上述評價指標的綜合分析不難看出，利用VEC模型和樣本外的豆一期貨價格得到的北大荒股價模擬預測結果的準確度較高，比較準確地反映出股價在未來一段時間的變動趨勢。
　　三 結論與建議
　　本文的研究結果表明，大商所的大豆合約連續期貨價格與主要大豆種植生產企業股票價格之間存在長期均衡關系，前者對后者的引導作用十分明顯。隨后，本文提出了一種預測主要大豆種植生產企業股票價格的新方法，構建了誤差修正模型（VEC模型）并得到了樣本外區間的股價模擬值。通過比較模擬預測值和實際值，筆者認為，預測模擬結果具有較高的精確度，本文中提出的方法對投資交易實踐具有一定的現實意義。
　　筆者建議，大豆種植生產公司的決策者應及時關注大商所大豆連續期貨價格，并且據此預測公司股價的變動趨勢，從而進行套期保值，調整自身的生產經營活動。
　　另外，股票市場的交易商和投資者也可以依據大豆期貨市場的價格變化預測大豆公司股價格的變動。同時，在大豆公司股價格波動較大時，可以適當采用大豆期貨及其他合適的相關金融衍生工具進行風險對沖或從這種波動中獲取利益。
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