基于var模型大豆期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的探討(編輯修改稿)
2025-07-21 04:12 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 釋，加入x的滯后值是否是解釋程度提高。如果x在y的預(yù)測(cè)中有幫助，或者x與y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著時(shí)，就可以說(shuō)“y是由x Granger引起的”。判斷Granger原因的直接方法時(shí)利用F檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)下述聯(lián)合檢驗(yàn), 其統(tǒng)計(jì)量S1服從F分布。如果S1大于F的臨界值，則拒絕原假設(shè)；否則接受原假設(shè)：x不能Granger引起y。 向量誤差修正模型Engle和Granger將協(xié)整與誤差修正模型結(jié)合起來(lái)，建立了向量誤差修正模型。只要兩個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，可以由自回歸分布滯后模型導(dǎo)出誤差修正模型。在下公式中，Δyt是含有外生變量的，現(xiàn)把等式右邊的外生變量xt去掉，則變?yōu)? (t=1,2，…，T)其中，每個(gè)誤差項(xiàng)都是平穩(wěn)的，上式可以表述為如下形式 (t=1,2，…，T)其中的每一個(gè)方程都是一個(gè)誤差修正模型。是誤差修正項(xiàng)，反映變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，系數(shù)向量α反映變量之間的均衡關(guān)系偏離長(zhǎng)期均衡狀態(tài)時(shí)，將其調(diào)整到均衡狀態(tài)的速度。所有作為解釋變量的差分項(xiàng)的系數(shù)反映各變量的短期波動(dòng)對(duì)作為被解釋變量的短期變化的影響。2 大豆期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的檢驗(yàn) 樣本數(shù)據(jù)的選擇本文檢驗(yàn)2005年1月至2010年11月我國(guó)大豆期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，對(duì)大豆來(lái)說(shuō)，每年有從1月、3月、5月、7月、9月至11月交割共6個(gè)期貨合約，所以在本研究所跨期間大豆上市交易了36 個(gè)期貨合約。選取距合約最后交易日一周，兩周，四周的交易日的收盤價(jià)格作為期貨價(jià)格，共108個(gè)數(shù)據(jù)。大豆的現(xiàn)貨價(jià)格選取與期貨價(jià)格時(shí)間相對(duì)應(yīng)的全國(guó)市場(chǎng)平均價(jià)格。LNSP，代表連豆現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)數(shù)序列，簡(jiǎn)稱現(xiàn)貨價(jià)格；LNFP，代表連豆期貨價(jià)格對(duì)數(shù)序列，簡(jiǎn)稱期貨價(jià)格。大豆的期貨價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)自文化期貨交易軟件，現(xiàn)貨價(jià)格從中華糧網(wǎng)的數(shù)據(jù)庫(kù)收集得到。 相關(guān)性分析先對(duì)大豆期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格做出相關(guān)性分析，結(jié)果如圖1：圖1 相關(guān)性分析從圖中我們可以看出在滯后幾期內(nèi)相關(guān)系數(shù)比較大，且隨著滯后時(shí)間延長(zhǎng)，相關(guān)系數(shù)減小，二者之間存在比較明顯的某種關(guān)系，具體的關(guān)系下文進(jìn)行探討。 ADF單位根檢驗(yàn)ADF單位根檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)期貨價(jià)格序列與現(xiàn)貨價(jià)格序列的單整性。檢驗(yàn)結(jié)果見表1.表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果ADF值5%臨界值A(chǔ)DF值5%臨界值LNSPD(LNSP)LNFPD(LNFP)從表可以看出大豆期貨價(jià)格與大豆現(xiàn)貨 在5%的顯著水平上，ADF值分別大于臨界值，不能拒絕單位根的零假設(shè)，因此期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格序列是非平穩(wěn)的。而在對(duì)現(xiàn)貨與期貨價(jià)格序列進(jìn)行一階差分后的序列的ADF檢驗(yàn)中，ADF值都小于5%臨界值，單位根零假設(shè)被拒絕，即一階差
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