基于变结构的Copula函数中美大豆期货波动溢出效应变动研究
发布时间：2021-12-30 22:42
近年来,我国大豆需求量逐年上升,而国产大豆产量却逐渐下降,进口量迅速上升。自美国政府对我国发起贸易战以来,大豆期货价格大幅变动。因此,研究中国大豆期货价格的形成机制尤为重要。本文通过建立变结构的正态Copula-GARCH（1,1）-t模型检验DCE（大连商品交易所）和CBOT（芝加哥商品交易所）两个市场之间的波动溢出效应,并利用Bayes时序诊断和Z检验方法诊断变结构点。结果发现:CBOT大豆期货的波动性高于DCE大豆期货,DCE与CBOT大豆期货市场之间存在波动溢出效应,DCE与CBOT大豆期货时变相关系数序列有3个变结构点最为显著。据此,对DCE与CBOT大豆期货的波动溢出效应的变化原因进行了分析。
【文章来源】：大豆科学. 2019,38(03)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
AFI.WI和S.CBT的条件方差Fig.2ConditionalvarianceofAFI.WIandS.CBT
3、4的正态概率图，进一步证明了中美大豆期货价格变动不是正态分布。表1DEC大豆期货和CBOT大豆期货的描述性统计结果Table1DescriptivestatisticsofDECSoybeanfuturesandCBOTSoybeanfutures变量Variable最小值Min.最大值Max.中位数Median均值Mean标准差Std.偏度Skewness峰度KurtosisJ-B量(P值)JB-stat(Pvalue)DECsoybean－5.0284.517－0.033－0.0060.9200.1976.951784.94(0.001)CBOTsoybean－20.1855.2030.019－0.0071.538－2.89137.37360494(0.001)图3DEC大豆期货的正态概率图Fig.3NormalprobabilityplotofDECsoybeanfutures1.3模型和方法用于研究不同市场价格溢出效应的方法一般有一阶矩模型、二阶矩模型和高阶矩模型。应用二阶矩模型进行价格波动溢出研究较为常见，大多使用AＲCH族模型进行检验;高阶矩模型在价格波动溢出关系中的应用最先出现在国外，如三阶矩风险溢出［20］、多元T-VAＲ和BEKK-MGAＲCH［17］，以及图4CBOT大豆期货的正态概率图Fig.4NormalprobabilityplotofCBOTsoybeanfutures时变二元正态Copula［18］等。Sklar［21］最早提出Copula函数。不限制选择边缘分布、变量可单调增加变换、模型估计便利，以及可以同时拟合对称和非对称的尾部相依性等优势使得Copula函数的应用越来越广泛。但目前为止国内学者仅有李显戈等［13］与陈晓雷等［18］采用Cop-ula函数对大豆期货进行实证研究，但尚未有学者运
1784.94(0.001)CBOTsoybean－20.1855.2030.019－0.0071.538－2.89137.37360494(0.001)图3DEC大豆期货的正态概率图Fig.3NormalprobabilityplotofDECsoybeanfutures1.3模型和方法用于研究不同市场价格溢出效应的方法一般有一阶矩模型、二阶矩模型和高阶矩模型。应用二阶矩模型进行价格波动溢出研究较为常见，大多使用AＲCH族模型进行检验;高阶矩模型在价格波动溢出关系中的应用最先出现在国外，如三阶矩风险溢出［20］、多元T-VAＲ和BEKK-MGAＲCH［17］，以及图4CBOT大豆期货的正态概率图Fig.4NormalprobabilityplotofCBOTsoybeanfutures时变二元正态Copula［18］等。Sklar［21］最早提出Copula函数。不限制选择边缘分布、变量可单调增加变换、模型估计便利，以及可以同时拟合对称和非对称的尾部相依性等优势使得Copula函数的应用越来越广泛。但目前为止国内学者仅有李显戈等［13］与陈晓雷等［18］采用Cop-ula函数对大豆期货进行实证研究，但尚未有学者运
【参考文献】：
期刊论文
[1]大豆市场情绪、期货现货价格的相关性研究[J]. 石泽楠,董玲. 大豆科学. 2018(01)
[2]经济政策不确定性对我国粮食期货价格波动的影响研究[J]. 田清淞,肖小勇,李崇光. 中国农业大学学报. 2018(02)
[3]中美大豆期货市场价格波动及联动性分析[J]. 刘凯,穆月英. 中国农学通报. 2017(33)
[4]中美粮食期货的价格关联及波动溢出效应——基于多元T分布下VAR-BEKK-MGARCH模型的实证分析[J]. 郑金英,翁欣. 价格理论与实践. 2017(03)
[5]中美大豆期货市场价格关系研究——基于结构突变视角[J]. 王宏磊,赵一夫. 中国农业大学学报. 2016(09)
[6]我国大豆期货价格与现货价格双向引导机制的研究[J]. 王时芬,汪喆. 价格理论与实践. 2016(01)
[7]基于Copula函数的中美大豆期货波动溢出效应研究[J]. 陈晓雷,李自胜,武鑫,刘建和. 科技通报. 2015(03)
[8]中美农产品价格波动特征及溢出效应研究——基于大豆期货数据的分析[J]. 王振宇. 农村经济. 2014(05)
[9]基于ARCH模型的我国大豆期货价格波动分析[J]. 王秀东,刘斌,闫琰. 农业技术经济. 2013(12)
[10]中美大豆期货价格相关性研究——基于Copula函数[J]. 李显戈,周应恒,随学超. 农业技术经济. 2013(06)
本文编号：3559104
【文章来源】：大豆科学. 2019,38(03)北大核心CSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
AFI.WI和S.CBT的条件方差Fig.2ConditionalvarianceofAFI.WIandS.CBT
3、4的正态概率图，进一步证明了中美大豆期货价格变动不是正态分布。表1DEC大豆期货和CBOT大豆期货的描述性统计结果Table1DescriptivestatisticsofDECSoybeanfuturesandCBOTSoybeanfutures变量Variable最小值Min.最大值Max.中位数Median均值Mean标准差Std.偏度Skewness峰度KurtosisJ-B量(P值)JB-stat(Pvalue)DECsoybean－5.0284.517－0.033－0.0060.9200.1976.951784.94(0.001)CBOTsoybean－20.1855.2030.019－0.0071.538－2.89137.37360494(0.001)图3DEC大豆期货的正态概率图Fig.3NormalprobabilityplotofDECsoybeanfutures1.3模型和方法用于研究不同市场价格溢出效应的方法一般有一阶矩模型、二阶矩模型和高阶矩模型。应用二阶矩模型进行价格波动溢出研究较为常见，大多使用AＲCH族模型进行检验;高阶矩模型在价格波动溢出关系中的应用最先出现在国外，如三阶矩风险溢出［20］、多元T-VAＲ和BEKK-MGAＲCH［17］，以及图4CBOT大豆期货的正态概率图Fig.4NormalprobabilityplotofCBOTsoybeanfutures时变二元正态Copula［18］等。Sklar［21］最早提出Copula函数。不限制选择边缘分布、变量可单调增加变换、模型估计便利，以及可以同时拟合对称和非对称的尾部相依性等优势使得Copula函数的应用越来越广泛。但目前为止国内学者仅有李显戈等［13］与陈晓雷等［18］采用Cop-ula函数对大豆期货进行实证研究，但尚未有学者运
1784.94(0.001)CBOTsoybean－20.1855.2030.019－0.0071.538－2.89137.37360494(0.001)图3DEC大豆期货的正态概率图Fig.3NormalprobabilityplotofDECsoybeanfutures1.3模型和方法用于研究不同市场价格溢出效应的方法一般有一阶矩模型、二阶矩模型和高阶矩模型。应用二阶矩模型进行价格波动溢出研究较为常见，大多使用AＲCH族模型进行检验;高阶矩模型在价格波动溢出关系中的应用最先出现在国外，如三阶矩风险溢出［20］、多元T-VAＲ和BEKK-MGAＲCH［17］，以及图4CBOT大豆期货的正态概率图Fig.4NormalprobabilityplotofCBOTsoybeanfutures时变二元正态Copula［18］等。Sklar［21］最早提出Copula函数。不限制选择边缘分布、变量可单调增加变换、模型估计便利，以及可以同时拟合对称和非对称的尾部相依性等优势使得Copula函数的应用越来越广泛。但目前为止国内学者仅有李显戈等［13］与陈晓雷等［18］采用Cop-ula函数对大豆期货进行实证研究，但尚未有学者运
【参考文献】：
期刊论文
[1]大豆市场情绪、期货现货价格的相关性研究[J]. 石泽楠,董玲. 大豆科学. 2018(01)
[2]经济政策不确定性对我国粮食期货价格波动的影响研究[J]. 田清淞,肖小勇,李崇光. 中国农业大学学报. 2018(02)
[3]中美大豆期货市场价格波动及联动性分析[J]. 刘凯,穆月英. 中国农学通报. 2017(33)
[4]中美粮食期货的价格关联及波动溢出效应——基于多元T分布下VAR-BEKK-MGARCH模型的实证分析[J]. 郑金英,翁欣. 价格理论与实践. 2017(03)
[5]中美大豆期货市场价格关系研究——基于结构突变视角[J]. 王宏磊,赵一夫. 中国农业大学学报. 2016(09)
[6]我国大豆期货价格与现货价格双向引导机制的研究[J]. 王时芬,汪喆. 价格理论与实践. 2016(01)
[7]基于Copula函数的中美大豆期货波动溢出效应研究[J]. 陈晓雷,李自胜,武鑫,刘建和. 科技通报. 2015(03)
[8]中美农产品价格波动特征及溢出效应研究——基于大豆期货数据的分析[J]. 王振宇. 农村经济. 2014(05)
[9]基于ARCH模型的我国大豆期货价格波动分析[J]. 王秀东,刘斌,闫琰. 农业技术经济. 2013(12)
[10]中美大豆期货价格相关性研究——基于Copula函数[J]. 李显戈,周应恒,随学超. 农业技术经济. 2013(06)
本文编号：3559104
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