中美貿易摩擦下國際農產品價格風險差異比較

許馨露 顧光同 沈強斌 鄭超凡

摘 要：對國際農產品期貨交易價格進行研究，選取玉米、大豆、小麥及豬肉4類農產品期貨價格數據，運用GARCH模型族進行農產品期貨價格收益率的風險差異比較，運用VaR方法進行回測。結論：在4類農產品期貨中，豬肉期貨價格風險更大，未來期貨市場應著重于豬肉期貨的價格操作。提出了通過農產品期貨交易來保證我國資金安全和獲取利潤的建議。

關鍵詞：中美貿易;GARCH模型族;農產品期貨;VaR

文章編號：1004-7026（2020）14-0007-05? ? ? ? ?中國圖書分類號：F742? ? ? ? 文獻標志碼：A

1? 研究背景

農產品作為中美貿易的重要部分，與普通百姓日常生活密切相關。我國不僅是全球最大的農產品生產國，更是全球最大的農產品消費國和進口國，美國是我國長期進口農產品的大國之一[1-2]。21世紀以來，中美貿易交流更加頻繁，我國從美國進口棉花、大豆和牛皮等農產品，進行加工后返往美國銷售。進口成本隨著大宗農產品價格上升而增加，導致我國減少從美國購入大宗農產品的數量，例如巴西取代美國成為我國進口大豆的最大供應國[3]。從需求方面來說，農產品生產供給低彈性，存在剛性消費需求，在我國大宗農產品最大的供應商轉變之后，美國必然會采取相應措施來保護本國的貿易[4]。美國擁有豐富的土地資源和相對過剩的農產品，而我國人口多、耕地資源緊張，且農產品具有生產周期性和季節性等特點，中美兩國農產品生產和出口結構都存在著很大差異。雙方從保護本國貿易角度出發，通過數次談判和加征關稅保障本國農產品進出口利益，牽連到其他行業，導致市場期貨價格不斷波動，且波動幅度較大，這對于投資者和國家把控國內市場貿易走向來說都是不利的。

自2018年初以來，中美貿易摩擦不斷升級，中美雙方的“籌碼”也隨著談判次數增加而增加。截至2019年9月1日，美國對中國單次加征關稅高達5 500億美元，而中國對美國單次加征的關稅也達到了750億美元。其中影響最大的就是與普通百姓關系最緊密的農產品。因此，借助GARCH模型族和相關農產品期貨交易的價格數據，對價格風險差異進行比較分析具有現實意義。

2? 相關研究文獻評述

潛力模型是早期主要研究模型。Stouffer（1940）提出該模型，在對城市距離研究的基礎上第一次提出了中介機會的概念。賴利定律就是在套用了中介機會概念的潛力模型基礎上，利用引力模型的兩個主要因素規模和距離，對一個地區的市場邊界進行分析而得出的。隨著理論發展，Tinbergen（1962）和Poyhonon（1963）引出基礎的引力模型。隨后，朱海霞（2008）構造了邊境效應引力模型，發現了顯著的中美農產品貿易的邊境效應，提出該效應呈逐年下降趨勢，但沒有對數據運用更加具有量化能力的現代數學模型進行分析。王磊（2010）運用中美兩國雙邊服務的貿易數據、國內生產總值數據及貿易相似系數等指標構造了多個引力模型，通過比較分析明確了最優模型并預測了在完全自由貿易條件下中美雙邊貿易規模發展趨勢。

在引力模型的基礎上，選取適當的變量可以對中美農產品貿易進行價格差異比較，但僅比較價格差異并不能很好地說明目前農產品期貨市場的風險。因此，應再引進風險價值（VaR）分析方法對數據進行進一步分析。

在早期金融市場的風險管理度量方面，風險價值（VaR）模型比較流行，該模型能對某一投資組合或單個資產在確定時間內一定置信水平（a）下，將其遭受的最大損失進行量化，因此在金融行業風險管理方面擁有廣泛運用。之后，在20余年的學術積累下，學者們將VaR的單變量模型升級拓展，目前風險測度模型按參數類型劃分為3類，即參數類（如GARCH族模型等）、非參數類（如歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法等）、半參數類（如CAViaR模型等）。由于非參數類模型無須預先假設分析按因子變化分布，存在波動性較大、穩健性較差的缺點，也可能形成維數災難等問題，因此實踐中更多采用參數類模型及半參數類模型對VaR進行測度。當代大量實證研究表明，大宗商品類期貨收益率序列分布常常表現為尖峰厚尾、自相關性和杠桿效應，這些特征已經違背了傳統VaR模型的假設前提，因此大多數文獻通常采用GARCH模型族對資產風險進行統計度量，并進行了兩方面的對比研究。采用多種GARCH模型族開展研究的有龐淑娟和劉向麗等，他們對比了較多的GARCH模型族對不同商品期貨風險的測度能力后，認為以下幾個模型具有更佳的風險預測能力：考慮長記憶性的HYGARCH模型、考慮長記憶性及杠桿效應的FIGARCH（1，d，1）模型和FIEGARCH（1，d，1）模型、考慮不對稱性的EGARCH模型。

綜上，國內外學者采用引力模型對不同國家和地區之間貿易進行了大量研究，而少有專門針對中美兩國農產品貿易的期貨價格進行建模分析[5-6]。本文試圖在數理方面對農產品價格的風險差異進行分析，結合GARCH模型族分析2018—2019年中美兩國農產品貿易變化，對改進模型檢驗后，明確影響貿易額的顯著因素，并提出政策建議。

3? 模型

3.1? GARCH模型

在ARCH模型的基礎上，Boollerslev（1986）提出了廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型。GARCH模型是對ARCH模型的重要擴展，ARCH模型僅僅是GARCH模型的特例。一般而言。GARCH（p，q）模型可以表示為下式。

GARCH模型能夠表現金融市場具有的“波動聚集”特征和“厚尾”特征。考慮一個GARCH（1，1）模型的波動方程。

Ding等（2003）提出了APARCH（Asymmetric Power Autoregressive Conditional Heteroscedastic）模型。APARCH（p，q）模型的條件方差過程為下式。