中国农产品期货市场间的波动溢出效应分析

发布时间：2017-05-23 15:08

  本文关键词：中国农产品期货市场间的波动溢出效应分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,中国农产品期货市场价格波动剧烈,以郑州商品交易所的棉花期货为例,2010年棉花期货价格由2010年6月7日的16000元／吨上升至2010年11月10日的33720元/吨,并于2010年11月29日降至24180元/吨,而后于2011年2月17日再次冲高至34870元/吨,其他的农产品期货市场也经历了类似的巨幅波动,例如,大豆、玉米、小麦期货等。农产品期货市场大幅度波动的原因和可能产生的影响在媒体和学术文献上引起了广泛地讨论。许多国内外学者已经针对农产品现货、期货市场之间或者不同品种农产品现货市场之间的波动溢出效应进行研究,但是对于农产品期货市场之间波动溢出效应的研究却很少,目前国内还没有相关文献。本文针对国内对于农产品期货市场之间波动溢出效应研究的空白,主要讨论不同品种农产品期货市场之间的波动溢出效应,这对农产品期货市场的投资者和政策制定者都有重要的意义。本文采用Engle和Kroner(1995)提出的BEKK-GARCH (1,1)模型,利用我国大豆期货、玉米期货、棉花期货和强麦期货于2006年1月6日—2015年6月30日之间的日收盘价数据,通过Eviews6.0与Winrats8.0进行数据处理,来考察我国农产品期货市场之间的波动溢出关系,发现四种农产品期货市场之间表现出不同的波动溢出关系。本文第一章是引言,主要阐述本文的研究背景、意义和研究方法,并提出本文的主要研究内容、结构安排和创新之处。第二章是文献综述,首先介绍了国内外关于波动性的相关文献,其次回顾了国内外关于农产品期货市场的研究成果,尤其是详细介绍了基于ARCH模型的文献。第三章是对波动溢出效应的定义与成因的简介。第四章主要介绍VAR-BEKK-GARCH模型以及实证数据的选取。第五章基于VAR-BEKK-GARCH模型对大豆、玉米、棉花、强麦期货的收益率进行实证分析。对于VAR模型,首先,对本文研究的四种农产品期货的收益率序列进行统计特征检验；其次,根据相关变量建立VAR模型;再次,以VAR模型为基础,对四个变量进行平稳性检验,检验变量间的Granger因果关系,并进行脉冲响应分析；最后,呈现实证结果,并对结果进行解释。随后基于BEKK-GARC H模型对大豆、玉米、棉花、强麦期货市场之间的波效应进行实证分析,以建立的VAR模型为基础,建立多变量BEKK-GARCH模型,分析四种期货间的波动关系,呈现相关实证结果,并对结果进行解释。第六章是本文的结论,并基于实证结果提出相关建议。本文主要得出以下结论：Wald检验结果表明,除了强麦对大豆期货市场和棉花对玉米期货市场的单向波动溢出效应的存在,其他各个期货市场间存在着双向波动溢出效应。不同期货市场之间的波动溢出效应的大小也有不同,其中强麦期货市场对大豆期货市场的波动溢出效应最大,棉花期货市场对强麦期货市场的波动溢出效应最小。本文针对农产品期货市场进行的分析对于跨品种套利以及投机行为有一定帮助,对投资者构建合适的投资组合规避投资风险也具有实际意义；另一方面,对政策制定者而言,准确把握不同市场间波动溢出效应的方向,将有助于降低政策变动的负效应,维护农产品期货市场的稳定。本文的不足之处在于实证模型选择有限,未能进行不同模型的比较。
【关键词】：农产品期货市场 VAR模型 BEKK-GARCH模型 波动溢出
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F323.7;F724.5
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 引言8-11
• 1.1 选题背景8-9
• 1.2 选题意义9
• 1.3 研究思路及结构安排9-10
• 1.4 本文主要创新点10-11
• 2 国内外文献综述11-17
• 2.1 国内外关于市场波动性的研究11-13
• 2.1.1 国外有关农产品市场的研究11-12
• 2.1.2 国内有关农产品市场的研究12-13
• 2.2 国内外关于市场波动性的研究13-16
• 2.2.1 国外市场波动性研究13-15
• 2.2.2 国内关于市场波动性的研究15-16
• 2.3 市场间价格波动的原因16-17
• 3 波动溢出效应的理论基础17-20
• 3.1 波动的概念与特征17
• 3.2 波动溢出效应的定义17-18
• 3.3 波动溢出效应产生的理论分析18-20
• 4 模型设定与数据选择20-25
• 4.1 VAR-BEKK-GARCH模型的设定20-24
• 4.1.1 均值方程的设定:VAR模型20-21
• 4.1.2 方差方程的设定与检验21-24
• 4.2 数据来源及预处理24-25
• 5 我国农产品期货波动溢出效应实证分析25-40
• 5.1 收益率序列统计特征检验25-27
• 5.2 VAR模型的实证分析27-33
• 5.2.1 收益率序列的平稳性检验27-28
• 5.2.2 VAR模型估计结果28-33
• 5.3 BEKK-GARCH模型实证分析33-38
• 5.3.1 BEKK-GARCH模型的实证结果33-35
• 5.3.2 波动溢出效应的检验35-36
• 5.3.3 波动溢出效应的分析36-38
• 5.4 对实证结果的进一步解释38-40
• 6 结论与政策建议40-43
• 6.1 结论40-41
• 6.2 投资及政策建议41-42
• 6.3 本文的不足与展望42-43
• 参考文献43-47
• 后记47-48

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