農產品期貨價格波動特征分析
——基于Beta-skew-t-EGARCH模型的實證分析

谷 政，陳皓東，孫永青

(南京審計大學 金融學院，江蘇 南京 211815)

0 引言

我國是農業大國，“三農”問題關系到國家的健康發展、經濟的平穩運行、社會的持久穩定。中央1號文件多次提到了大力發展鄉村經濟，切實提升農民收入水平，如2018年中央1號文件強調要把解決好“三農”問題作為黨工作的重中之重，不斷加大強農惠農富農政策力度。2019年中央1號文件提出，要發展壯大鄉村產業，拓寬農民增收渠道。2020年中央1號文件再次強調持續抓好農業穩產保供和農民增收，推進農業高質量發展。同時，2020年是建成小康社會目標的實現之年，能不能實現小康，小康成色怎么樣、脫貧質量如何，很大程度上取決于“三農”政策的實施成效。大力發展農業，增加農民收入是建設小康社會的重要道路。農產品價格波動深刻影響了人民日常生活水平和國民經濟運行，農產品平穩供給、價格穩定更是保障社會安定、人民生活正常的重要前提，對經濟社會有序發展具有重要意義。

農產品期貨是農業發展中的重要一環，是穩定農產品價格和增加農民收入的重要抓手。農民要增收不僅要種好地，更要賣好糧，農產品期貨價格已成為農民生產的“望遠鏡”和“風向標”。研究農產品期貨價格波動規律，無論是對幫助農民增收，或是幫助農產品加工行業規避風險增加收益，還是對降低農產品期貨價格波動幅度、預警農產品價格危機、調控農產品價格都意義重大。因此，研究農產品期貨價格波動特征并分析其成因，一定程度上對緩解農產品價格劇烈波動程度、保障農產品供給穩定和實現農民增收具有重要意義。

1 文獻綜述

1.1 關于價格波動的研究

價格機制對于農產品期貨市場的有效運行至關重要，農產品期貨價格的波動情況能夠在一定程度上反映農產品期貨市場存在的風險，所以必須制定合理的價格機制，實時關注農產品期貨市場的價格波動情況，防范市場風險。通過研究農產品期貨價格波動特征及其影響因素，構建完善農產品期貨交易體系。20世紀30年代就有學者研究農產品價格波動問題，局限于歷史條件學者們多采用理論解釋?，F如今，國內外學者主要采用時間序列模型來研究分析價格的波動特征，從而驗證價格波動的非對稱性及集聚性特征。

Piot-Lepetit[1]以歐盟及其15個成員國小母牛、牛肉、仔豬、豬肉為例，選用ARCH類模型探究其價格波動特征。實證結果表明，EGARCH模型對上述農產品擬合程度較好，適合大部分歐盟成員國，ARCH和APARCH模型對以2003年為分界點的樣本子區間更加適合，說明價格對于未預測到的沖擊有非對稱的反應[2-3]。Gilbert等[4-6]采用時間序列模型對油脂類、糧食類、肉、水果類和魚類等19種農產品近40年數據分段進行了實證分析，結果表明：除了水稻，18種農產品1970～1989年的波動幅度較大；價格波動的長期趨勢并沒有受到2007～2009年的波動影響。

與國外學者類似，國內學者主要采用ARCH類模型對價格收益率波動特征進行研究，探究農產品期貨是否存在波動集聚性、杠桿效應、周期性等典型特征。李晗虹等[7]運用EC-TARCH-M模型深入研究大豆、玉米、強麥和豆粕等期貨的交易行為、期貨市場內在波動性和現貨市場信息沖擊三者之間的關系，最終發現不同期貨市場波動性對來自相應現貨市場的信息沖擊做出的反應不同，但是對期貨市場中產生的信息沖擊具有“杠桿效應”。連蓮等[8]運用GARCH和EGARCH模型分別對比分析中美棉花期貨價格波動特征，實證結果證明，鄭州棉花期貨市場收益波動不具“杠桿效應”。丁文斌[9]采用ARCH類模型對玉米期貨進行實證分析，結果發現：玉米期貨具備“尖峰厚尾”和持久性特征，但不存在顯著“杠桿效應”。王鵬等[10]采用我國農產品期貨市場中具有代表性的4種價格指數，實證分析其價格波動統計特征及波動模式，研究發現我國農產品期貨的價格波動具有明顯的有偏和條件厚尾特征，但卻不存在類似股票市場顯著的“杠桿效應”。

王秀東等[11]采用自回歸條件異方差(ARCH)對大豆期貨價格收益率進行了實證研究，發現大豆期貨收益率存在二階ARCH過程，價格波動的集聚性特征較為明顯；大豆期貨價格明顯受到交易量的正面沖擊而產生波動；國際金融危機明顯加大了大豆期貨價格的波動性，交易量沖擊產生的影響持續一段時間后才漸漸衰減，進而提出了適度提高大豆儲備量是防控大豆市場風險有效且必要手段等建議。王吉恒等[12]基于菜籽油、大豆期貨收盤價數據，運用GARCH、GARCH-M、PGARCH和EGARCH等 ARCH 系列模型對2種期貨價格波動進行了實證分析，發現菜籽、大豆期貨的價格波動明顯具有集聚性，菜籽和大豆期貨市場皆不具備高風險、高回報的特征，菜籽和大豆期貨的價格波動皆具有非對稱性。姚孟仙[13]運用ARCH類模型和平穩性檢驗實證分析了2000～2016年大豆價格波動特征，實證結果表明：我國大豆價格呈隨機游走特征，波動具備“尖峰厚尾”、集群性特征，并且ARCH效應顯著，波動沖擊影響逐漸衰減。

朱海燕[14]采用趨勢分解法和BN分解法，研究了1990～2013年棉花和小麥價格波動特征，結果發現：中國小麥和棉花價格均具有確定性的平穩增長趨勢，同時短期價格波動皆存在顯著的周期性。周金城[15]采用H-P濾波、Quandt-Andrews斷點檢驗、ARCH-LM檢驗等方法進行實證檢驗，結果表明：我國西紅柿、豬肉、大米等9類農產品價格在調整過程中普遍存在時變性、群集性、非對稱性、非線性轉換等動態特征，并認為是間歇性發生的疫情、農業生產者分散決策、自然災害襲擊等原因導致了上述特征。李志慧等[16]采用MF-DEF(多重分形消除趨勢波動分析)實證方法，比較分析了我國強麥、玉米、硬麥和大豆4種主要農產品期貨價格波動的多重分形特征，結果顯示：我國農產品期貨市場具有顯著的多重分形特征，并且得出此特征是由收益序列的厚尾概率分布和長程相關性2個因素共同導致。

1.2 關于波動影響因素的研究

近年來，對于波動影響因素的研究逐漸深入，研究供求因素逐步發展到研究農產品的金融化、國際因素、農產品生產成本等諸多因素。由于研究側重點和研究方法不同，這些研究結果也存在諸多差異。

Trostle[6]從供需角度分析了全球糧食價格波動成因：需求方面，糧食需求上漲主要受到快速的經濟增長、人口增長、肉類消費增長的影響；供給主要受到生產成本上升、自然災害頻發、儲備減少的影響。Sekhar[5]對主要出口國和進口國小麥數據建立方程組模型，得到結論：若主要進出口國的小麥生產穩定則世界小麥價格很大程度上也能保持穩定。Gilbert等[4](2010)認為金融工具和金融市場提供的流動性可以降低價格波動。但是，羊群效應和投資決策會對有些市場的需求產生負面影響。

張明等[17]以新凱恩斯混合菲利普斯曲線為基礎，運用動態面板估計法探究中國農產品價格波動的成因。實證分析結果表明，我國農產品價格持續上漲受到需求影響較為有限，農產品價格持續走高主要因為農村勞動力成本和生產資料價格的快速上漲及國際農產品價格的大幅攀升。張天龍[18]采用主成分分析法來探尋大豆期貨價格波動的影響因素，對影響大豆期貨價格的19個因素降維處理，提煉成4個主因子，結果表明：包含我國大豆壓榨量、大豆消費量等因素的主因子F1對價格波動影響較大。

隨著中國農產品市場對外開放程度進一步加深，國內農產品與國際農產品聯系愈發緊密，國內市場價格波動是否受到國際因素影響及其影響程度是國內學者研究的熱點。葉蘇等[19]基于主成分分析法視角，以我國大豆期貨市場為例，探究價格波動成因，分析結果表明：大豆替代產品和國際因素是影響大豆期貨短期價格波動的主要原因。呂惠明等[20]基于金融化視角，采用SVAR 模型定量分析我國大宗農產品價格的波動，發現匯率很大程度上影響國內大宗農產品的價格波動，而國際油價、CPI、M2、國際農產品期貨價格及國際利率水平對我國農產品價格波動影響程度依次降低。王銳等[21]基于協整理論，并運用向量自回歸模型，側重研究國際農產品價格波動對國內農產品價格的影響，發現國際傳導因素越來越影響我國農產品的價格，不過農業生產成本才是我國農產品價格的主要決定因素。顧國達等[22]采用馬爾科夫局面轉移向量誤差修正模型(MS-VECM)，實證分析了中國農產品價格波動顯著受國際市場因素影響，且兩者局面轉移呈現出一致性。李丹等[23]基于我國農產品價格波動現狀，通過VAR模型采用協整分析、脈沖響應函數和平穩性檢驗，分析了我國農產品價格波動影響因素，發現國際石油價格、人均可支配收入、農業生產資料價格是影響我國農產品價格波動的主要因素。

綜上所述，國內外學者的探索方向主要為農產品價格波動特征以及價格波動原因。傳統的ARCH類模型可以描繪“尖峰厚尾”、波動集聚性等特征，并不能很好地解釋價格收益率序列的偏斜和杠桿效應等特征，因此，學者們研究結論并不一致。于是Harvey等2014年在Beta-t-EGARCH 模型基礎上提出了Beta-Skew-t-EGARCH 模型，相較于其他ARCH類模型，其可以描述時變金融波動中的一些重要特征，如“尖峰厚尾”、杠桿效應、條件偏度等。Beta-skew-t-EGARCH模型通過刻畫這一系列結構特征，能夠更好地擬合現實的金融時間序列，也能夠更符合實際情況來預測價格波動。

2 實證研究

在農產品期貨市場，農產品期貨價格的波動集聚性使得價格持續大幅波動，加大了農產品期貨市場的風險，并且農產品期貨價格還具有長期記憶性，不同的外部沖擊還會導致不同的價格波動，此外波動的不確定性還會導致極端風險，給眾多參與主體帶來巨大經濟損失，不利于農產品期貨市場長遠健康發展。為了精確、全面地反映農產品期貨價格收益率序列的偏斜、波動集聚性、杠桿效應以及“尖峰厚尾”等特征，筆者采用Beta-skew-t-EGARCH模型對農產品期貨價格收益率序列進行擬合，刻畫農產品期貨價格波動特征，有助于防范和控制風險。

2.1 描述性統計分析

本文主要的研究對象是我國期貨交易所的大豆、玉米、棉花、豆粕和白糖期貨合約，所有數據來源均來自同花順軟件。

圖1顯示了2008～2019年5種農產品期貨的價格波動狀況，5條曲線清晰反映了這段時間農產品期貨價格劇烈波動情況。波動狀況最為劇烈的是棉花和豆粕，峰值是最低值2倍有余，波動區間也大于其余農產品。與其他4種農產品期貨不同的是，玉米價格波動狀況稍顯溫和，波動區間略小，但波動幅度仍達到1倍多。

接下來用對數處理農產品期貨收盤價，且結果用百分比表示。Rt表示第t日的價格收益率，Pt和Pt-1分別表示第t日和第t-1日農產品期貨的收盤價，于是農產品期貨價格收益率可表示為：Rt=100×(lnPt-lnPt-1)。

圖2～圖6描繪了大豆、黃玉米、棉花、白糖、豆粕期貨價格收益率序列。可以很明顯地看到各期貨品種價格收益率序列出現了波動聚集現象，即高波動率和低波動率往往會自聚集在某一時間段，而且高波動率和低波動率聚集的時期會交替出現。5個期貨品種中白糖期貨價格收益率序列呈現出高的波動狀態接著低的波動狀態最為明顯的情況，并且價格收益率序列的連續性很強，表明白糖期貨交易市場比較活躍。

圖2 大豆價格收益率序列

圖3 玉米價格收益率序列

圖4 棉花價格收益率序列

圖5 白糖價格收益率序列

圖6 豆粕價格收益率序列

從圖中還可以看出：大豆、玉米期貨市場交易量較少，價格收益率序列連續性不強，交易多數集中于履約期當月，價格在履約期前后會出現大幅波動，主要因為我國農產品期貨市場還處于摸索階段，相關政策還不夠明確，市場機制還很不完善，企業參與度較低。

從表1可以看出：5個期貨品種中，玉米和白糖價格收益率均值大于0，說明玉米和白糖市場價格總體呈上升趨勢，這與隨著經濟的發展居民飲食習慣有所改變有關。大部分人對健康要求越來越高，因而增加了玉米等粗糧的攝入需求，同時為迎合年輕人的需要，食品行業加大了白糖的添加量；同時，玉米、甘蔗和甜菜種植面積減少、全球貿易不確定性也會導致玉米和白糖價格的上漲。大豆、棉花和豆粕收益率均值小于0，表明其價格總體上呈現出下降趨勢。其中棉花均值最接近0，說明棉花價格振幅較小，這和棉花種植面積多年來保持穩定相關，市場中紡織類產品需求平穩且多為剛需，供需平穩導致棉花價格穩定。

表1 我國農產品期貨市場價格收益率序列描述性統計

大豆期貨收益率的最大值遙遙領先其他期貨品種，最小值也遠遠落后于其他品種，說明大豆期貨合約價格波幅最大。這與我國大豆長期依賴進口有關，國際大豆市場不確定性勢必傳導至我國大豆期貨市場；同時，中美貿易戰和大豆種植面積不斷減少也會影響大豆期貨價格。豆粕作為大豆附屬產物，其收益率最大值也顯著高于玉米、棉花和白糖。白糖期貨收益率的最大值最小，說明白糖期貨價格振幅較小，這和白糖需求前景較為有限相關，并且隨著居民對健康重視程度的增加，白糖攝入量會越來越低。白糖期貨交易中應充分調動市場積極性，增加交易主體活躍度。

標準差方面，大豆和豆粕大于其他期貨品種，說明其價格波動較大，反映了大豆期貨市場交易的活躍性和參與主體的積極性，在交易過程中更應注意風險防范。白糖期貨標準差最小，價格較為穩定。5個期貨品種標準差非常接近并且均接近0，體現了農產品特性類似且剛需的特質。

玉米、棉花和豆粕的偏度小于0呈現左偏，大豆和白糖的偏度大于0呈現右偏。不管是左偏還是右偏，各期貨品種收益率序列均存在不對稱性，其中玉米期貨價格收益率序列的非對稱性最為明顯，棉花的價格收益率序列的非對稱性最不明顯。5個期貨品種的峰度均大于3，都具備“尖峰厚尾”的特征，大豆和玉米“尖峰厚尾”的特征最為明顯。為進一步檢驗樣本序列的分布特征，對樣本序列的 QQ 圖進行刻畫(圖7～圖11)。

圖7 大豆QQ圖

圖8 玉米QQ圖

圖9 棉花QQ圖

圖10 白糖QQ圖

圖11 豆粕QQ圖

關于各期貨品種收益率序列是否服從正態分布，本文通過AD統計量來進行判斷，各試點的AD統計量P值皆為0，表示5個期貨品種價格收益率序列皆不服從正態分布；關于5個期貨品種價格收益率序列是否平穩，本文采用ADF單位根檢驗，發現ADF檢驗的P值都為0.01，均顯著拒絕原假設，說明各期貨均不存在單位根，表明5個期貨品種價格收益率序列是平穩的；關于期貨價格收益率序列是否存在ARCH效應，本文采用ARCH-LM檢驗的方法，結果顯示ARCH-LM檢驗P值都為0，說明5個期貨價格收益率序列存在ARCH效應。

2.2 基于Beta-skew-t-EGARCH模型價格波動特征實證分析

傳統的線性回歸模型是假設隨機誤差項是同方差的，但是針對金融資產收益率的波動聚集性、“尖峰厚尾”等特征，無法滿足同方差的假設，因此，一般選用條件異方差模型來擬合金融資產價格波動特征。

Harvey和Sucarrat在Beta-t-EGARCH模型的基礎上擴展到Beta-Skew-t-EGARCH模型，Beta-Skew-t-EGARCH模型有以下優點：(1)該模型對跳躍或異常值具有穩健性；(2)能夠很好地擬合金融時間序列的杠桿效應、“尖峰厚尾”、波動集聚、偏斜等統計特征；(3)存在無條件的回歸時刻；(4)比EGARCH模型更容易推導出漸近性質。Beta-skew-t-EGARCH模型通過刻畫這一系列結構特征，能夠更好地擬合現實的金融時間序列，也能夠更符合實際情況來預測價格波動。

Beta-Skew-t-EGARCH模型的表達式：

假設ε*服從普通的t分布變量，f(ε*)代表其密度，偏t分布的密度函數可以表示為：

Beta-Skew-t-EGARCH模型鞅差分的條件得分為：

為了方便模擬，可以簡化為：

從表2可以看出,豆粕的持續性參數為0.9999，在5個期貨品種中最大，其他的幾家試點也比較接近1，表明各期貨價格收益率序列波動聚集性明顯，說明外界沖擊對條件方差產生的影響將會是持久的，而且豆粕期貨價格收益率的波動受外部信息沖擊影響聚集的時間與其他期貨相比更長。

表2 Beta-skew-t-EGARCH模型的參數估計

從ARCH參數來看，棉花期貨的值為0.0950，比其他期貨品種大?？偟膩砜?，各期貨都只有零點多，都比較小，說明5個期貨價格收益率序列對波動沖擊的響應較小。

從表2的杠桿參數來看，5個期貨品種價格收益率序列皆具有杠桿效應，玉米和白糖期貨的杠桿參數都大于0，說明玉米和白糖期貨價格收益率序列具有正杠桿效應，負面消息對收益率波動的影響大于正面消息對收益率波動的影響，并且玉米期貨價格收益率序列杠桿效應比白糖期貨更大，大豆、棉花和豆粕的杠桿參數小于0，說明它們的價格收益率序列具有負杠桿效應，即負面消息對收益率波動的影響小于正面消息對收益率波動的影響。

5個期貨品種的偏度參數都大于0，說明5種期貨價格收益率序列的分布皆具備偏斜特征，其中棉花和白糖期貨的偏度參數大于1，是右偏，大豆、玉米和豆粕期貨的偏度參數小于1，是左偏。

由上述分析可得，Beta-skew-t-EGARCH 模型可以較好地擬合上述農產品期貨價格收益率序列，為掌握我國農產品價格波動特征、防范和控制農產品期貨交易市場的價格波動風險提供了幫助，能夠有效地促進全國農產品期貨交易體系的建立和完善，推動我國農產品的發展。

3 價格波動影響因素分析

3.1 供求與價格波動

由于篇幅限制，本文僅以玉米為例探究其影響因素，其他農產品同理。影響玉米價格波動的供給因素可簡單歸納為種植面積，而需求因素主要有人均GDP和人口總數，具體數據如表3所示。

表3 玉米播種面積、產量、人口數量、人均GDP

由圖12可知：2008～2018年玉米播種面積一路上漲，在2013年種植面積首次突破4000萬hm2，2018年播種面積是2008年的1.4倍。近幾年玉米產量雖略有回落，總體來看，產量還是保持上漲態勢，在2015年產量達到峰值為2.6億t，大約是2008年產量的1.5倍。圖12更加直觀地反映在增加土地供給階段玉米產量加速上升，減少種植面積玉米產量又迅速回落，兩者走勢保持高度一致幾乎沒有滯后。側面體現了在產量短時間之內難以有較大提升情況下，只能靠擴大種植面積加大玉米供給，玉米產量的增加必然對其價格產生影響。

圖12 玉米播種面積和玉米產量

由圖13可以看出：我國人口在2008～2018年間持續增長，從最初的13.28億上漲至13.95億，增加近7000萬。而我國自古以來就有直接或間接食用玉米的飲食習慣，龐大的人口數量勢必提升了對玉米的需求量，進而影響玉米價格。正如圖13所示，10年間人口數量不斷增加，玉米產量增長近50%，其對玉米價格的增長趨勢具有不可替代的作用。

圖13 人口數量和玉米產量

從圖14可以看出：2018年人均GDP是2008年的近3倍，從2.4萬元增加到6.59萬元。隨著經濟不斷發展，人均收入日益增加，不同收入水平群體對玉米及其加工品的消費觀念也產生了分歧。隨著收入增加，低人均收入的消費群體仍然加大其對玉米及其附屬品的消費量，而高人均收入的玉米消費者不再處于隨著收入增加，玉米消費量也增加階段，轉向追求其他高品質食物。圖14較好地揭示了這一規律，2008～2016年間，隨著收入的增加玉米產量進而上漲，而后2年隨收入依舊上漲，但玉米生產量卻下滑。

圖14 人均GDP和玉米產量

3.2 物價指數和價格波動

本文構建VAR模型并進行脈沖響應分析，變量分別是居民消費價格指數(CPI)當月環比與玉米期貨價格當月環比，描述玉米期貨價格對自身沖擊和對CPI沖擊的動態反應路徑。

首先對居民消費價格指數(CPI)當月環比和玉米期貨價格當月環比(Y)進行平穩性檢驗，本文采用的是ADF檢驗，t值分別為-10.1112和-7.5679，P值皆為0而拒絕原假設，檢驗結果表明：原序列在5%的顯著性水平下均是平穩序列，可以構建VAR模型，然后得到兩者的VAR模型表達式如表4所示。

表4 向量自回歸模型(VAR)估計結果

即玉米期貨價格與物價指數的VAR(2)模型為:

Yt=0.4439Yt-1-0.1606Yt-2+0.0234CPIt-1+0.348CPIt-2-0.0068

CPIt=0.0169Yt-1+0.0095Yt-2+0.1006CPIt-1-0.0745CPIt-2+0.1759

圖15是玉米期貨價格受到外部沖擊的脈沖響應軌跡，其中滯后長度設定為12 個月，縱坐標是玉米期貨價格受到外部沖擊后的反映程度，橫軸表示受到沖擊后滯后的時間，圖中實線是玉米期貨價格受到沖擊后的走勢圖，虛線代表正負2倍標準差偏離帶。圖15描述了玉米價格受到自身沖擊的動態軌跡，某一時刻玉米期貨價格受到正向沖擊后，清晰看出玉米價格對自身的沖擊影響非常大，反應程度最大值約為2.9%，最小值略小于0，自受到沖擊后反應程度在隨后的5個月內逐漸走低，呈現出一定的負效應，到達最低點后轉而略微上升，第6個月開始逐漸趨于0，實線幾乎與橫軸重合，說明玉米期貨價格重回穩定。

圖15 玉米價格對自身沖擊的脈沖響應函數軌跡

圖16反映了物價指數受到玉米期貨價格沖擊的動態反應軌跡，其影響相較于玉米價格對自身沖擊的反應要小很多，反映程度皆不為負數，當在t時刻給物價指數一個單位正向沖擊后，玉米期貨價格脈沖響應起初為零表現出一定滯后性，然后產生大約0.4%正向影響，在之后的4個月中，函數軌跡一路走低，但在第2個月和第3個月軌跡圖像幾乎與橫軸平行，在第5個月及以后無限接近0，玉米期貨價格波動逐漸消失對物價指數影響逐漸減小。

圖16 玉米價格對物價指數沖擊的脈沖響應函數軌跡

4 結論

通過分析我國的大豆、玉米、棉花、白糖和豆粕期貨價格波動特征以及玉米價格波動成因，可以得出如下結論。

(1)5種農產品期貨的平均收益率偏低皆在0上下。一方面，體現農產品較為剛需的特質，相較其他商品價格波動小，另一方面，反映出市場流動性低，參與積極性較為有限。其中，玉米和白糖收益率大于0，并且5個品種中收益率最高的是白糖，這與近幾年國際災情導致白糖減產從而導致價格上漲有關，從而收益率上升。作為上市的主要農產品期貨品種，大豆和豆粕收益率皆小于0，一定程度上挫敗了投資者參與交易的積極性。從收益率波動圖可以看出，在履約期前后價格劇烈波動，反映期貨市場流動性缺乏，投資者參與熱情不高，也從側面解釋了大豆和豆粕收益率方差明顯高于其他農產品的原因。相關職能部門應加強期貨市場建設，完善各項制度，為投資者合法利益保駕護航，提高交易者的積極性。

(2)農產品期貨價格波動存在集聚性，即表現為大的波動和大的波動聚集在一起，小的波動和小的波動集聚在一起。價格波動收益率圖非常清晰直觀地反映出5種農產品期貨價格波動存在集聚性，其中白糖波動集聚性最為顯著，圖像顯得比較“豐滿”，大的波動聚集在一起，小的波動后伴隨著小的波動。而實證分析更加精確地闡述了農產品期貨的價格波動規律，5種農產品期貨的持續性參數十分接近且略小于1，說明外界對其價格影響是持久的，側面回答了價格波動集聚性的原因。其中，豆粕的持續性參數略微高于其他4個品種，而玉米的參數最小，和收益率波動圖較為吻合。大、小波動集聚在一起，反映出在一定程度上可以預測農產品期貨的價格波動情況。大的波動會對整個農產品期貨甚至是農業發展產生較大影響，但小的波動影響后果卻較為有限。所以，為了保障農業市場的有序、健康運行，有必要采取相應的緩解措施來抑制大的價格波動。

(3)5種農產品期貨的杠桿參數皆不為0，說明我國農產品期貨存在杠桿效應，即表現為負面和正面消息對價格波動影響不一致，價格波動受到不同信息的影響具有非對稱性。玉米和白糖期貨的杠桿參數都大于0，說明玉米和白糖期貨價格收益率序列具有正杠桿效應，并且玉米期貨價格收益率序列杠桿效應比白糖期貨更大，大豆、棉花和豆粕的杠桿參數小于0，說明它們的價格收益率序列具有負杠桿效應。其中，參數絕對值最小的是白糖，這和白糖應用場景有限相關，并且隨著健康意識的提高人們逐漸控制了糖分的攝入，整個市場供需較為穩定，受到外界沖擊非常小。參數絕對值最大的是棉花，對外部消息較為敏感?？赡芘c棉花種植面積小，且作為棉物受人們喜好變化影響相關。農產品期貨存在杠桿效應，說明外部消息有變化時其價格也會有變化，表明農產品期貨市場的各項相關制度還有待進一步完善，并應該提高信息傳播效率，盡可能解決信息不對稱的問題。

(4)關于農產品期貨價格波動成因，從供給層面角度來看，農產品種植面積和產量密切相關，當種植面積擴大時產量明顯會有所提升，價格則會下降，反之產量減少，價格上升。需求層面上，不斷增加的人口和持續發展的經濟提振了農產品需求。此時，在土地資源有限和需求不斷增加的實際局面下，合理地富有前瞻性地規劃種植面積顯得尤為重要。通過脈沖響應圖來看，玉米價格顯然會受到自身過往價格影響，價格變化也會對物價指數造成明顯沖擊。因此，相關部門要疏通信息渠道，提前發布農產品價格行情，避免生產高利潤農產品。

5 政策建議

通過我國農產品期貨市場的現狀分析農產品期貨價格波動特征的實證研究，發現我國農產品期貨市場還存在許多問題。為了能夠充分發揮我國農產品期貨的市場機制，更好地發現價格，增強市場流動性，需要著力完善我國農產品期貨市場體系。

(1)合理規劃農產品種植面積。波動成因分析中，種植面積是影響農產品產量的重要因素，產量上不去勢必會加劇農產品價格波動程度。另外，我國作為人口大國，土地資源較為緊張，只有合理規劃各種農產品種植面積才能在應對供需矛盾時游刃有余。同時，在主要的務農省份既要加強對農業和農民的補貼，又要加大對農產品市場行情的宣傳，避免一窩蜂生產同類農產品，造成其他農產品短缺。

(2)建立完善價格預警機制。我國農產品期貨的價格波動體現出顯著集聚性，即表現為一個大的波動和大的波動集聚在一起，小的波動和小的波動聚集在一起，說明可以預見農產品期貨的價格波動情況。而且我國是世界上主要的農產品消費國和進口國，國內外發生的重大事件如經濟危機、糧食危機、貿易戰等都可能導致農產品期貨價格產生劇烈的波動，為了能夠穩定并準確地預測農產品期貨價格，有必要建立合理的農產品價格監測機制，加強重大事件發生時期貨市場的應對能力，同時鼓勵和支持國內大型農業企業對國外的農產品倉庫、碼頭等物流設施的收購，打造全球農產品重要定價中心，這也有助于我國建立合理的農產品期貨市場價格監測機制，從而促進農產品期貨市場的健康穩定發展。

(3)豐富期貨品種吸引投資者進入。農產品期貨價格收益率在履約期前后的劇烈波動，而在非履約期則波動非常小，反映了市場參與主體積極性缺乏，期貨品種數量難以吸引各類投資者進入。因此，對于一個完善的農產品期貨交易市場，衍生品是必不可少的，衍生品通過期貨市場的對沖保值可以為投資者規避現貨市場中的風險，降低了價格波動，減少了參與主體的交易成本。同時，可以制定相關支持政策，在主要種植農產品的周邊國家，建立農產品倉儲和物流交割庫，為境外農產品參與境內交割提供更加順暢的通道，吸引境外投資者參與農產品期貨交易，調動境外企業參與我國期貨市場的積極性。另外，應適時加大期貨合約對境外企業和投資者的開放程度。

(4)加強職能部門監管。我國農產品期貨受政策、流動性、信息不對稱等因素影響，價格波動異常的現象時有發生。為了解決價格波動異常等現象，政府需要充分發揮監管作用來規范市場機制運作，防范道德風險，保障農產品期貨交易的順利進行。對于違法亂紀的交易主體需要受到相應的懲罰，針對目前處罰力度疲軟的態勢，可以適當提高懲罰力度，如增加罰款、增設行政處罰種類、限制交易、納入信用管理體系等方式，鞭策各主體主動自覺遵守期貨市場各項法律法規。對于有突出貢獻的農業企業也可以提供一些鼓勵性措施，如國家優惠政策、補貼等。