基于ARCH類模型的中國大豆價格波動分析

姚孟仙

摘 要：受中美貿易戰的影響，大豆價格變動頻繁，針對大豆的加稅政策層出不窮，因此分析大豆價格波動的特征對采取相應稅收政策具有重要的現實意義。選用2000—2016年大豆價格的月度數據，采用Eviews6.0，運用平穩性檢驗、ARCH類模型對其波動特征進行研究。研究表明，2000—2016年，我國大豆價格呈隨機游走特征，其波動具有尖峰和厚尾、集群性的特點，并且ARCH效應顯著，波動沖擊影響逐漸衰減。同時，存在“高風險，高回報”特征，非對稱性（杠桿效應）明顯。基于此，提出相應的政策建議。

關鍵詞：大豆價格;ARCH類模型;波動特征

中圖分類號：F323.7 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）07-0009-03

引言

近年來，受糧食價格的頻繁波動影響，大豆價格及其進口量也在不斷變化。21世紀以來，我國大豆價格變化多端，整體呈增長趨勢。其間主要發生了四次大變化：第一次是2000年9月至2002年12月大豆價格呈下降狀態，其間斷斷續續出現上漲趨勢;第二次是2004年10月至2006年11月，其間大豆從最高價4.08元每斤降到3.46元每斤，呈現較大波動幅度狀態，下降15%;第三次是受2008年的金融危機影響，所導致的2008年10月至2009年10月為期一年的價格波動;最后一次是2014—2016年以來，大豆價格都呈現下降態勢，處于多年來的低位水平，其中2015年9—10月大豆價格發生了急劇變化。大豆價格的波動不僅對生產者及宏觀經濟產生了重大影響，對消費者行為也產生了一定的影響。近年來，大豆進口量不斷上升，自給率急劇下降，因此通過分析大豆月度價格波動的特點，對國家采取相應政策建議具有重要的現實意義。

關于大豆價格變動的原因，李建偉和桑虎（2013）認為，貨幣供給量的變動是其主因[1]。而王健和黃祖輝[2]（2006）以及顧蕊[3]（2013）的研究則認為，大豆現貨價格的變動主要是由大豆期貨價格變動引起的。王長梅（2005）以大豆期貨價格為研究對象，認為主導其變動的主因主要有國內外大豆供應量、大豆種植面積及進口量、國內外市場需求、相關商品價格及相關的國家政策[4]。王杜春和孫麗娟（2013）以中國大豆的主產區黑龍江省為例，發現其波動受其自身特性及技術進步所影響[5]。周佳佳和高強（2013）根據供求定量，認為大豆進口量的不斷攀升是是主因[6]。陳訓波（2013）通過研究認為，大豆進口價格、GDP及農業生產資料價格是導致大豆價格變化的主因[7]。周應恒、鄒林剛（2007）的研究表明，經濟主體也具有一定的影響力。關于大豆價格變化的特征[8]。顧蕊等人（2013）通過研究得出，國際對國內大豆價格具有單向波動效應[3]。關于大豆的研究方法，目前主要運用ARCH類模型及其擴展模型，比如李晗虹和吳啟權（2007）使用EC-TARCH-M模型分析[9];陳訓波（2013）則基于VAR模型進行研究[7];褚冬（2015）選用了傳統的ARMA模型和修正的ARCH類模型[10];查婷俊（2016）則利用主成分分析法，分析國內外大豆與市場開放度的關系[11]。

受貿易戰影響及與之相應的各加稅政策，我國大豆價格及產量變動幅度較大。本文在前人的基礎上，利用ARCH類模型對大豆價格的波動特征進行詳細分析。

一、研究方法與數據來源

（一）研究方法

1.波動分析。波動性分析目前廣泛應用于研究市場價格隨機變動的現象。本文首先對大豆價格序列進行描述性分析和單位根平穩性檢驗，其次建立GARCH模型、TGARCH和GARCH-M等模型。本文采用ADF檢驗法檢驗模型的平穩性。GARCH模型主要是用來檢驗波動是否具有集群性;TGARCH模型主要用于檢驗好、壞消息對未來的影響;GARCH-M模型主要檢驗大豆市場的風險回報特征。

2.波動非對稱性分析。本文用門檻ARCH（TARCH）模型對波動的非對稱性進行分析，采用EGARCH模型，探討同樣程度的“利好消息”和“負面消息”對大豆市場價格波動的沖擊程度是否一樣。

（二）數據來源

本文選取2000年1月至2016年12月的集貿市場大豆月度價格（元/公斤）數據，數據來源于《中國農產品價格調查年鑒》（2000—2016年歷年數據），共計203個樣本。本文使用Eviews6.0進行計量分析。

二、實證研究

（一）大豆價格平穩性檢驗

因大豆價格原始數據存在自相關性及異方差性，本文定義大豆價格為一階差分對數價格即DP。通過表1的單位根檢驗，該時間序列為一階單整平穩性序列。

從下圖可以觀察到，大豆價格變化具有很強的“集簇性”，且2010年之后呈逐漸遞減狀態。由上圖可見，DP整體在0均值附近波動，且波動隨時間變化出現連續偏高或偏低的情況，這種波動在2007年尤為明顯，且波動在價格上升區間和下降區間內呈現出一定的非對稱性特征。

通過對序列做統計分析，得到大豆價格序列均值為0.004592，標準差為0.021488，偏度為1.539638，說明為正偏態，峰度為11.99759，說明大豆價格序列具有尖峰和厚尾的特征。Jarque-Bera統計量為764.9593，P值為0.00000，也遠大于5%顯著性水平上X2（2）的臨界值，因而拒絕殘差是正態分布的假設。

（二）ARCH類模型估計結果

1.滯后階數及ARCH效應檢驗。由表2可知，模型滯后兩階都顯著，通過比較AIC和SC信息準則，確立模型主要為一階自相關，且模型具有顯著的ARCH效應。

2.GARCH類模型檢驗結果。通過比較大豆價格的GARCH類模型（見表3），其中GARCH（1，1）所有的系數都通過t檢驗，效果最好，所以本文采用GARCH（1，1）模型。GARCH（1，1）模型的滯后項系數大于0，且誤差平方項（ARCH項）與滯后項（GARCH項）都顯著，則大豆價格具有顯著的波動集簇性。變量過去波動與外部沖擊的系數之和為1.122586，大于1，表明前期外部沖擊與變量過去的波動對本期波動影響持續時間較長。TGARCH模型中？覬1與EGARCH模型中的φ1都顯著，表明模型具有非對稱性，且系數大于0，表明價格上漲信息比下跌信息影響大。GARCH-M模型系數γ0>0，表明大豆價格存在“高風險，高回報”的風險報酬特征。

三、結論與建議

本文主要以往期大豆的批發價格為數據特征，在平穩性檢驗的基礎上，采用ARCH類模型對大豆價格波動特征分析，通過分析可以得出以下結論。第一，從平穩性檢驗可以看出，大豆價格數據序列在一階差分的情況下處于平穩，且波動具有集簇性，這有力地說明了我國大豆批發市場屬于典型的有效市場。第二，大豆價格具有顯著的ARCH效應，模型存在滯后一階。大豆價格波動持續性較強，易受到歷史價格的影響，本期對大豆價格產生的直接沖擊將給未來的大豆價格造成很大影響。第三，從GARCH-M模型來看，中國大豆市場存在高風險與高回報特征。第四，從TGARCH模型與EGARCH模型觀察到，大豆價格波動呈現顯著的非對稱性，具體特征表現為價格上漲信息引起的價格波動率大于價格下降引起的波動。從宏觀來看，我國大豆一直十分依賴于從外國進口，即貿易依存度十分高，這將導致我們必須密切關注其價格變動，以防價格變動對我國帶來嚴重影響。而大豆價格上漲的原因是多方面的：一方面，國內大豆的成本上升較快，尤其是土地價格大幅快速上漲推動了大豆平均價格的上漲;另一方面，受其急劇下降的種植面積的影響，總產量下降，大豆供不應求，價格隨之上漲。

基于以上結論，本文從兩方面提出建議：首先，加大對大豆的政策支持與補貼力度，同時為農戶提供更多農業信息服務。大豆價格易受到諸如玉米等農產品的影響，因此，政府在制定這些相關產品的收購價格或其他補貼政策時，應當充分考慮其對大豆的間接影響。此外，目前國內大豆種植收益下降，豆農種植積極性不高，大豆產量過低。在這種特殊情況下，政府可加大大豆種植的補貼，鼓勵農民種植大豆，降低大豆進口依賴度。其次，完善大豆市場體系，使得價格信息的傳導真正能夠反映出大豆市場供給與需求的變化。再次，增加技術與設施的投入。技術是提高產量的根本，通過一定的技術與設施投入，不僅能提高國內大豆產量，而且同時提升我國綜合實力。最后，制定合理的收購政策。小規模的生產者面臨極大的市場風險（陳訓波、孫春雷，2013）[12]，應通過合理的收購政策降低市場風險，提高豆農積極性。

參考文獻：

[1] ?李建偉，桑虎.大豆價格波動的影響因素分析及對策探討[J].價格月刊，2013，（1）：31-33.

[2] ?王健，黃祖輝.我國大豆期貨市場價格發現功能的實證研究[J].農業技術經濟，2006，（3）：42-46.

[3] ?顧蕊，郭俊芳，田甜.大豆價格波動溢出效應研究[J].價格理論與實踐，2013，（3）：82-83.

[4] ?王長梅.影響大豆期貨價格的主要因素[J].飼料廣角，2005，（16）：21-22.

[5] ?王杜春，孫麗娟.黑龍江省大豆價格波動影響因素實證分析[J].中國農學通報，2013，（17）：217-221.

[6] ?周佳佳，高強.中國大豆價格風險影響因素的實證分析[J].世界農業，2013，（10）：162-167.

[7] ?陳訓波.進口大豆價格波動對國內市場的影響——基于VAR模型的實證分析[J].價格理論與實踐，2013，（8）：83-84.

[8] ?周應恒，鄒林剛.中國大豆期貨市場與國際大豆期貨市場價格關系研究——基于VAR模型的實證分析[J].農業技術經濟，2007，（1）：55-62.

[9] ?李晗虹，吳啟權.現貨市場與期貨交易行為對期貨市場波動的影響——來自中國農產品期貨市場的證據[J].湘潭大學學報：哲學社會科學版，2007，（6）：73-76.

[10] ?褚冬.時間序列模型對大豆期貨價格的預測比較研究[J].金融經濟，2015，（24）：116-119.

[11] ?查婷俊，徐建玲.大豆期貨市場有效性的多維度分析[J].華南農業大學學報：社會科學版，2016，（3）：88-102.

[12] ?陳訓波，孫春雷.農產品價格波動與訂單農業違約風險：基于契約理論的分析[J].西南民族大學學報：人文社會科學版，2013，（9）：107-110.