胡義芳

基金項目：《河南省外來投資問題研究》，（河南省政府決策研究課題，立項編號：2013B014）。

摘要：回顧了關(guān)于期貨市場價格和現(xiàn)貨市場價格之間關(guān)聯(lián)性的相關(guān)文獻(xiàn)，并對白糖期貨市場價格發(fā)現(xiàn)功能協(xié)整分析理論基礎(chǔ)，包括平穩(wěn)性檢驗的理論基礎(chǔ)、協(xié)整檢驗的理論基礎(chǔ)、誤差修正模型（ECM）的理論基礎(chǔ)、Granger因果檢驗的理論基礎(chǔ)、方差分解的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：白糖期貨；誤差修正模型（ECM）；價格發(fā)現(xiàn)；期貨市場

中圖分類號：F2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：16723198（2014）14000102

從2008年起，我國開始了新一輪的通貨膨脹。各路農(nóng)產(chǎn)品紛紛漲價，從綠豆到大蒜，從生姜到大蔥，農(nóng)產(chǎn)品價格的上漲助推CPI一路走高，并起伏不定，在一定程度上影響了人民的正常消費生活。期貨市場價格作為現(xiàn)貨市場價格的“晴雨表”，對現(xiàn)貨市場的價格起著指導(dǎo)與發(fā)現(xiàn)的作用。因此研究期貨市場價格與現(xiàn)貨市場價格之間關(guān)系，分析期貨市場對現(xiàn)貨市場價格反映的靈敏程度，追蹤現(xiàn)貨價格走勢已成為期貨價格研究方面的一個重要問題。

我國期貨市場起步于改革開放后，由于市場調(diào)節(jié)能力不斷增強，農(nóng)產(chǎn)品價格大幅波動，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到嚴(yán)重影響，1988年學(xué)者專家建議通過建立農(nóng)產(chǎn)品期貨市場為農(nóng)產(chǎn)品價格大幅波動提供風(fēng)險管理工具，我國開始了探索期貨交易之路，1990年正式開始起步，經(jīng)過20年的發(fā)展，我國期貨市場從無到有，從小到大，到2009年底我國商品期貨成交量居全球第一。

白糖是一個特殊的產(chǎn)品，其自身是工業(yè)產(chǎn)品，具有工業(yè)產(chǎn)品的性質(zhì)，但其產(chǎn)品的原料甘蔗和甜菜是農(nóng)產(chǎn)品，因此白糖又具有農(nóng)產(chǎn)品的性質(zhì)，因此白糖價格相對于其他農(nóng)產(chǎn)品價格波動周期更長，波動幅度更為劇烈，2008年白糖每噸價格不到3000元，但到了2010年末每噸價格高達(dá)7000元。價格的劇烈波動導(dǎo)致白糖企業(yè)具有強烈的套期保值需要，白糖期貨自2006年1月6號上市以來，成交量一路上揚，到了2012年末，成交量已位居全球首位，但白糖期貨市場是否有效，是否能履行其最重要的職能——價格發(fā)現(xiàn)功能，一直困擾著參與白糖期貨交易的各方投資者。

1文獻(xiàn)回顧

價格是市場的核心，市場通過供求關(guān)系形成和發(fā)現(xiàn)均衡價格，然而在只存在現(xiàn)貨的市場上，白糖生產(chǎn)企業(yè)只能按照現(xiàn)在的價格靜態(tài)的預(yù)測未來的價格，無法動態(tài)的預(yù)測未來一段時期供求關(guān)系可能發(fā)生的變化，這就導(dǎo)致白糖生產(chǎn)企業(yè)只能依據(jù)當(dāng)前的價格安排未來的生產(chǎn)，價格調(diào)節(jié)的滯后導(dǎo)致了白糖市場呈現(xiàn)周期性的循環(huán)波動，即經(jīng)濟學(xué)上描述的蛛網(wǎng)模型。由于價格信號的誤導(dǎo)，常常造成白糖產(chǎn)業(yè)資源配置的低效率，降低了生產(chǎn)企業(yè)的預(yù)期收入，嚴(yán)重挫傷了白糖企業(yè)生產(chǎn)的積極性。

在白糖存在期貨市場的情況下，由于期貨合約時標(biāo)準(zhǔn)化合約，且集中在市場上公開進(jìn)行，參與者眾多，交易結(jié)果基本反映市場中不同主體的參與者對白糖未來價格達(dá)成的共識，白糖生產(chǎn)企業(yè)可以通過期貨合約的均衡價格判斷包含未來供求關(guān)系信息的預(yù)期價格，有效的組織生產(chǎn)，避免陷入蛛網(wǎng)困境，進(jìn)而控制成本，提高利潤；與此同時，市場需求也會在期貨價格的引導(dǎo)下，不斷收斂于新的市場均衡點，因此，白糖期貨價格的前瞻性有助于避免白糖市場出現(xiàn)周期性循環(huán)波動，促進(jìn)了白糖產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展。

此外，眾多學(xué)者都在自己的著作中對期貨價格的形成表達(dá)了自己的觀點，影響力比較大的是持有成本理論和倉儲理論，雖然各自的出發(fā)點不同，理論模型也不盡一致，但對現(xiàn)貨價格受期貨價格影響的觀點完全認(rèn)同。持有成本理論最先由凱恩斯提出并由希克斯完善，該理論認(rèn)為在動態(tài)的市場上，現(xiàn)貨價格等于期貨價格與持有成本之差，如果期貨與現(xiàn)貨的差距過大，套利者的存在最終會使現(xiàn)貨市場價格反映期貨市場價格的預(yù)期。倉儲理論是由沃金提出，該理論認(rèn)為邊際持倉成本是期貨價格與現(xiàn)貨價格差異大小的關(guān)鍵因素，隨著到期交割日的臨近，邊際持倉成本逐漸遞減至零，現(xiàn)貨價格等于期貨價格。

白糖期貨市場要想發(fā)揮價格發(fā)現(xiàn)功能，首先期貨市場需要吸引大量的不同投資主體的交易者參與公開競價，不同的投資主體掌握的信息不同，有不同的成本考慮，白糖期貨的成交價格才能動態(tài)、連續(xù)的反映整個市場對白糖價格的預(yù)期，其次期貨交易必須透明，期貨交易的參與者獲得信息的機會是均等的，形成的期貨價格才會真實的反映未來的供求關(guān)系；與此同時，還要求白糖現(xiàn)貨市場規(guī)模大，接近完全競爭，期貨價格出現(xiàn)大幅異常波動才會因大量的套利者和套期保值者的存在而迅速平復(fù)，避免期貨價格由于過度投機導(dǎo)致變動趨勢與現(xiàn)貨價格變動趨勢不存在擬合關(guān)系。

有效市場假設(shè)最早由薩繆爾森（Samuelson）于1965年提出，他認(rèn)為如果價格能完全反映市場參與者的預(yù)期，那么價格是隨機波動的。1970年法馬（Fama）在此基礎(chǔ)上完整的定義了有效市場，他認(rèn)為有效市場是市場的價格應(yīng)該充分反映所有相關(guān)的信息，因此任何人不可能用其他方式或其他渠道獲取超額收益。他根據(jù)價格反映信息的效率的不同，將有效市場分為三類：一是強勢有效市場：市場價格包含了所有信息，包括所有歷史價格信息以及公開的和未公開的信息（即內(nèi)幕信息）；二是半強式有效市場：市場價格反映了所有歷史價格信息以及公開的可得信息；三是弱式有效市場：市場價格僅僅反映了歷史價格信息。在此之后，Dikey和Fuller以及Malkiel等眾多學(xué)者對有效市場理論做了大量理論研究工作，使有效市場理論逐漸成熟。

對于期貨價格效率的實證分析，國外學(xué)者已經(jīng)做了深入的研究。1960年Larson用序列相關(guān)法研究美國玉米期貨，證明期貨價格波動不具有相關(guān)性。1983年David Bigman等最早對農(nóng)產(chǎn)品市場（主要是小麥、谷物和大豆）期貨價格和現(xiàn)貨價格進(jìn)行簡單線性回歸，通過F檢驗認(rèn)為無效，但由于期貨價格和現(xiàn)貨價格都是非平穩(wěn)時間序列，傳統(tǒng)的線性回歸容易出現(xiàn)偽回歸。因此，在1987年Engle和Granger首先提出EG兩步法的協(xié)整檢驗，為研究兩個非平穩(wěn)的時間序列是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系提供了全新的方法，但是該方法不能做出參數(shù)推論。Johansen和Juselius繼承EG理論，在此基礎(chǔ)上充分考慮期貨價格與現(xiàn)貨價格之間可能出現(xiàn)的相互影響，在向量自回歸（VAR）模型的基礎(chǔ)上運用最大似然估計法進(jìn)行協(xié)整檢驗。1995年Zapata用Johansen檢驗分析美國玉米和大豆與CBOT的相互關(guān)系，證明市場間存在長期均衡的協(xié)整關(guān)系。1996年Mohanty用協(xié)整檢驗分析美國小麥價格，證明其受加拿大小麥價格引導(dǎo)。2003年Jian Yang通過分析國際小麥價格，證明國際間的小麥價格不存在相互引導(dǎo)關(guān)系。國內(nèi)外對于白糖期貨價格發(fā)現(xiàn)功能的研究尚不完善，還未形成完整的理論框架來探討此問題。

2白糖期貨市場效率的協(xié)整分析

2.1白糖期貨市場協(xié)整分析的理論基礎(chǔ)

在對金融時間序列數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行建模前，需要先檢查樣本的平穩(wěn)性，否則會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，其中最常用的方法是ADF檢驗。ADF檢驗是由Dickey和Fuller提出的一種用于檢驗時間平穩(wěn)性的常用統(tǒng)計方法，其模型為：

ΔXt=α+βΔXt-1+nt=1δiΔXt-1+εt

其中ΔXt=Xt-Xt-1，ΔXt-i=Xt-i-Xt-i-1，n的選擇標(biāo)準(zhǔn)是使得殘差不存在自相關(guān)εt。ADF檢驗的零假設(shè)為H0:β=0(即時間序列是非平穩(wěn)性的)，被選假設(shè)為H1:β＜0,如果H0被拒絕，說明時間序列是平穩(wěn)的，則期貨價格變化是隨機游走的，因此投資者不能通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析來預(yù)測未來的期貨價格變化，期貨市場滿足弱式有效性。

2.2協(xié)整檢驗的理論基礎(chǔ)

宏觀經(jīng)濟和金融時間序列多數(shù)是非平穩(wěn)的，均值和方差一般隨時間的變化而改變，用兩個獨立的非平穩(wěn)的時間序列建立的回歸模型，會得到具有統(tǒng)計顯著性的回歸參數(shù)，即虛假回歸。Engle和Granger在1987提出了檢驗協(xié)整關(guān)系的EG檢驗法，用來考察經(jīng)濟變量之間長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，為非平穩(wěn)時間序列建模提供了另一種途徑。若序列xt和yt都是d階單整的，EG檢驗分為兩步：(1)用普通最小二乘法估計yt=α+βxt+ut，得到y(tǒng)^t=α^+β^xt，則模型的殘差為u^t=yt-α^-β^xt；(2)對殘差模型進(jìn)行單位根ADF檢驗，若u^t~I(0)，則說明誤差項是平穩(wěn)的，即xt和yt存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

2.3誤差修正模型（ECM）的理論基礎(chǔ)

協(xié)整模型主要用來考察經(jīng)濟變量間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，誤差修正模型的基本思路是反映在長期均衡的情況下短期調(diào)整的情況。首先介紹自回歸分布滯后（ADL）模型：

yt=β0+β1xt+β2yt-1+β3xt-1+εt

移項后，整理得

Δyt=β0+β1Δxt+(β2-1)y-β1+β31-β2xt-1+εt

上述模型即為ECM，其中y-β1+β31-β2是誤差修正項，記為ecm，誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響。模型解釋了被解釋變量yt的短期波動Δyt是如何被決定的，一方面，它受到自變量短期波動Δxt的影響，另一方面取決于ecm；如果變量xt和yt存在長期存在長期均衡關(guān)系，則有：

Δyt=β0+β1Δxt+λecmt-1+εt

因此，當(dāng)yt-1＜β1+β31-β2xt-1時，λecmt-1為負(fù)，使得Δyt減少，反之亦然，體現(xiàn)了均衡誤差對yt的控制。

另外，誤差修正項的系數(shù)可以衡量系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時期貨價格與現(xiàn)貨價格的調(diào)整速度和調(diào)整方向：如果系數(shù)為正且相對較小，則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較慢；如果系數(shù)為負(fù)且相對較小，則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較慢；如果系數(shù)為正且相對較大，則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較快；如果系數(shù)為負(fù)且相對較大，則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較塊。

2.4Granger因果檢驗的理論基礎(chǔ)

協(xié)整理論及誤差修正模型在統(tǒng)計上揭示了變量之間的一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需要進(jìn)一步檢驗，Granger提出了一個判斷因果的檢驗，解決了x是否引起y的問題。如果在的預(yù)測中有幫助，或者x與y的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時，就說明x是y的Granger原因。其檢驗?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

yt=c+pi=1αiyt-i+qj=1βjxt-j+ε（1）

檢驗零假設(shè)為H0:β1=β2=…=βq=0，檢驗統(tǒng)計量為：

S=(RSS1-RSS2)/pRSS2/(T-p-q-1)~F(q,T-p-q-1)

服從F分布，其中RSS1為H0成立條件下，用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和，RSS2為無約束條件下，用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和，p和q分別為y與x的滯后階數(shù)，T為樣本數(shù)據(jù)個數(shù)。如果S大于F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。

2.5方差分解的理論基礎(chǔ)

誤差修正模型可以進(jìn)一下表示為如下形式：

pt=p0+Ψτt=1εtΓ+Ψ*(L)εt

Hasbrouck在1995年提出增量Ψεt是由于新信息的出現(xiàn)而導(dǎo)致證券價格變動的長期作用部分，其方差為σ2f=ΨΨ*，表示殘差εt的協(xié)方差，公式核心是將σ2f分解成了兩個部分，一個部分是由期貨價格的波動引起的，另外一個部分是由現(xiàn)貨價格波動引起的。Hasbrouck將市場i所占的信息份額St定義為市場i在總方差中的比重。由于價格變動反映了市場對新信息的作用，如果一個市場所占的信息份額相對較大，則說明這個市場吸收了更多信息，也就是說在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮了更大的作用。

參考文獻(xiàn)

［1］高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模［M］.北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2006.

［2］（美）薩繆爾森.經(jīng)濟學(xué)［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，1993.

［3］Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work［J］.Journal of Bussiness,1970.

作者簡介：劉紅學(xué)（1977-），男，陜西華縣人，經(jīng)濟學(xué)碩士，陜西理工學(xué)院經(jīng)濟與法學(xué)學(xué)院講師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、投資和理論經(jīng)濟學(xué)教學(xué)研究工作。［4］Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices［J］.Food Research Institute Studies,1960.

［5］康敏.中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場功能與現(xiàn)貨市場關(guān)系研究［D］.北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，2005.

［6］Working,H,Theory of the Inverse Carrying Charge in Futures Markets［J］.Joumal of Farm Economies，1948.

［7］Samuelson,P. Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly［J］.Industrial Management Review,1965.

［8］Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work［J］.Journal of Bussiness,1970.

［9］Dickey,D.A.and Fuller,W.A,Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root［J］.Econometrica,1981.

［10］Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices［J］.Food Research Institute Studies,1960.

［11］David Bigman, Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets［J］.The Journal of Agriculture Eeonomies,1983.

［12］Johansen,S.and Juselious,K, Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money［M］.Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1990.

［13］JianYang,JinZha,NG，David J L,Price and Volatility Transmission in International Wheat Futures Markets［J］.Annals of Economics and Finance，2003.

［14］彭紅楓.衍生金融工具實驗教程［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2008.

［15］童光榮，何耀.計量經(jīng)濟學(xué)實驗教程［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2008.

2.2協(xié)整檢驗的理論基礎(chǔ)

宏觀經(jīng)濟和金融時間序列多數(shù)是非平穩(wěn)的，均值和方差一般隨時間的變化而改變，用兩個獨立的非平穩(wěn)的時間序列建立的回歸模型，會得到具有統(tǒng)計顯著性的回歸參數(shù)，即虛假回歸。Engle和Granger在1987提出了檢驗協(xié)整關(guān)系的EG檢驗法，用來考察經(jīng)濟變量之間長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，為非平穩(wěn)時間序列建模提供了另一種途徑。若序列xt和yt都是d階單整的，EG檢驗分為兩步：(1)用普通最小二乘法估計yt=α+βxt+ut，得到y(tǒng)^t=α^+β^xt，則模型的殘差為u^t=yt-α^-β^xt；(2)對殘差模型進(jìn)行單位根ADF檢驗，若u^t~I(0)，則說明誤差項是平穩(wěn)的，即xt和yt存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

2.3誤差修正模型（ECM）的理論基礎(chǔ)

協(xié)整模型主要用來考察經(jīng)濟變量間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，誤差修正模型的基本思路是反映在長期均衡的情況下短期調(diào)整的情況。首先介紹自回歸分布滯后（ADL）模型：

yt=β0+β1xt+β2yt-1+β3xt-1+εt

移項后，整理得

Δyt=β0+β1Δxt+(β2-1)y-β1+β31-β2xt-1+εt

上述模型即為ECM，其中y-β1+β31-β2是誤差修正項，記為ecm，誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響。模型解釋了被解釋變量yt的短期波動Δyt是如何被決定的，一方面，它受到自變量短期波動Δxt的影響，另一方面取決于ecm；如果變量xt和yt存在長期存在長期均衡關(guān)系，則有：

Δyt=β0+β1Δxt+λecmt-1+εt

因此，當(dāng)yt-1＜β1+β31-β2xt-1時，λecmt-1為負(fù)，使得Δyt減少，反之亦然，體現(xiàn)了均衡誤差對yt的控制。

另外，誤差修正項的系數(shù)可以衡量系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時期貨價格與現(xiàn)貨價格的調(diào)整速度和調(diào)整方向：如果系數(shù)為正且相對較小，則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較慢；如果系數(shù)為負(fù)且相對較小，則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較慢；如果系數(shù)為正且相對較大，則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較快；如果系數(shù)為負(fù)且相對較大，則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較塊。

2.4Granger因果檢驗的理論基礎(chǔ)

協(xié)整理論及誤差修正模型在統(tǒng)計上揭示了變量之間的一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需要進(jìn)一步檢驗，Granger提出了一個判斷因果的檢驗，解決了x是否引起y的問題。如果在的預(yù)測中有幫助，或者x與y的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時，就說明x是y的Granger原因。其檢驗?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

yt=c+pi=1αiyt-i+qj=1βjxt-j+ε（1）

檢驗零假設(shè)為H0:β1=β2=…=βq=0，檢驗統(tǒng)計量為：

S=(RSS1-RSS2)/pRSS2/(T-p-q-1)~F(q,T-p-q-1)

服從F分布，其中RSS1為H0成立條件下，用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和，RSS2為無約束條件下，用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和，p和q分別為y與x的滯后階數(shù)，T為樣本數(shù)據(jù)個數(shù)。如果S大于F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。

2.5方差分解的理論基礎(chǔ)

誤差修正模型可以進(jìn)一下表示為如下形式：

pt=p0+Ψτt=1εtΓ+Ψ*(L)εt

Hasbrouck在1995年提出增量Ψεt是由于新信息的出現(xiàn)而導(dǎo)致證券價格變動的長期作用部分，其方差為σ2f=ΨΨ*，表示殘差εt的協(xié)方差，公式核心是將σ2f分解成了兩個部分，一個部分是由期貨價格的波動引起的，另外一個部分是由現(xiàn)貨價格波動引起的。Hasbrouck將市場i所占的信息份額St定義為市場i在總方差中的比重。由于價格變動反映了市場對新信息的作用，如果一個市場所占的信息份額相對較大，則說明這個市場吸收了更多信息，也就是說在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮了更大的作用。

參考文獻(xiàn)

［1］高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模［M］.北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2006.

［2］（美）薩繆爾森.經(jīng)濟學(xué)［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，1993.

［3］Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work［J］.Journal of Bussiness,1970.

作者簡介：劉紅學(xué)（1977-），男，陜西華縣人，經(jīng)濟學(xué)碩士，陜西理工學(xué)院經(jīng)濟與法學(xué)學(xué)院講師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、投資和理論經(jīng)濟學(xué)教學(xué)研究工作。［4］Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices［J］.Food Research Institute Studies,1960.

［5］康敏.中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場功能與現(xiàn)貨市場關(guān)系研究［D］.北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，2005.

［6］Working,H,Theory of the Inverse Carrying Charge in Futures Markets［J］.Joumal of Farm Economies，1948.

［7］Samuelson,P. Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly［J］.Industrial Management Review,1965.

［8］Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work［J］.Journal of Bussiness,1970.

［9］Dickey,D.A.and Fuller,W.A,Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root［J］.Econometrica,1981.

［10］Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices［J］.Food Research Institute Studies,1960.

［11］David Bigman, Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets［J］.The Journal of Agriculture Eeonomies,1983.

［12］Johansen,S.and Juselious,K, Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money［M］.Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1990.

［13］JianYang,JinZha,NG，David J L,Price and Volatility Transmission in International Wheat Futures Markets［J］.Annals of Economics and Finance，2003.

［14］彭紅楓.衍生金融工具實驗教程［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2008.

［15］童光榮，何耀.計量經(jīng)濟學(xué)實驗教程［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2008.

2.2協(xié)整檢驗的理論基礎(chǔ)

宏觀經(jīng)濟和金融時間序列多數(shù)是非平穩(wěn)的，均值和方差一般隨時間的變化而改變，用兩個獨立的非平穩(wěn)的時間序列建立的回歸模型，會得到具有統(tǒng)計顯著性的回歸參數(shù)，即虛假回歸。Engle和Granger在1987提出了檢驗協(xié)整關(guān)系的EG檢驗法，用來考察經(jīng)濟變量之間長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，為非平穩(wěn)時間序列建模提供了另一種途徑。若序列xt和yt都是d階單整的，EG檢驗分為兩步：(1)用普通最小二乘法估計yt=α+βxt+ut，得到y(tǒng)^t=α^+β^xt，則模型的殘差為u^t=yt-α^-β^xt；(2)對殘差模型進(jìn)行單位根ADF檢驗，若u^t~I(0)，則說明誤差項是平穩(wěn)的，即xt和yt存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

2.3誤差修正模型（ECM）的理論基礎(chǔ)

協(xié)整模型主要用來考察經(jīng)濟變量間的長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，誤差修正模型的基本思路是反映在長期均衡的情況下短期調(diào)整的情況。首先介紹自回歸分布滯后（ADL）模型：

yt=β0+β1xt+β2yt-1+β3xt-1+εt

移項后，整理得

Δyt=β0+β1Δxt+(β2-1)y-β1+β31-β2xt-1+εt

上述模型即為ECM，其中y-β1+β31-β2是誤差修正項，記為ecm，誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響。模型解釋了被解釋變量yt的短期波動Δyt是如何被決定的，一方面，它受到自變量短期波動Δxt的影響，另一方面取決于ecm；如果變量xt和yt存在長期存在長期均衡關(guān)系，則有：

Δyt=β0+β1Δxt+λecmt-1+εt

因此，當(dāng)yt-1＜β1+β31-β2xt-1時，λecmt-1為負(fù)，使得Δyt減少，反之亦然，體現(xiàn)了均衡誤差對yt的控制。

另外，誤差修正項的系數(shù)可以衡量系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)時期貨價格與現(xiàn)貨價格的調(diào)整速度和調(diào)整方向：如果系數(shù)為正且相對較小，則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較慢；如果系數(shù)為負(fù)且相對較小，則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較慢；如果系數(shù)為正且相對較大，則表示期貨價格與現(xiàn)貨價格向上回到均衡的速度較快；如果系數(shù)為負(fù)且相對較大，則說明期貨價格與現(xiàn)貨價格向下回到均衡的速度較塊。

2.4Granger因果檢驗的理論基礎(chǔ)

協(xié)整理論及誤差修正模型在統(tǒng)計上揭示了變量之間的一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需要進(jìn)一步檢驗，Granger提出了一個判斷因果的檢驗，解決了x是否引起y的問題。如果在的預(yù)測中有幫助，或者x與y的系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時，就說明x是y的Granger原因。其檢驗?zāi)Ｐ蜑椋?/p>

yt=c+pi=1αiyt-i+qj=1βjxt-j+ε（1）

檢驗零假設(shè)為H0:β1=β2=…=βq=0，檢驗統(tǒng)計量為：

S=(RSS1-RSS2)/pRSS2/(T-p-q-1)~F(q,T-p-q-1)

服從F分布，其中RSS1為H0成立條件下，用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和，RSS2為無約束條件下，用普通最小二乘法估計的(公式1)的殘差平方和，p和q分別為y與x的滯后階數(shù)，T為樣本數(shù)據(jù)個數(shù)。如果S大于F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。

2.5方差分解的理論基礎(chǔ)

誤差修正模型可以進(jìn)一下表示為如下形式：

pt=p0+Ψτt=1εtΓ+Ψ*(L)εt

Hasbrouck在1995年提出增量Ψεt是由于新信息的出現(xiàn)而導(dǎo)致證券價格變動的長期作用部分，其方差為σ2f=ΨΨ*，表示殘差εt的協(xié)方差，公式核心是將σ2f分解成了兩個部分，一個部分是由期貨價格的波動引起的，另外一個部分是由現(xiàn)貨價格波動引起的。Hasbrouck將市場i所占的信息份額St定義為市場i在總方差中的比重。由于價格變動反映了市場對新信息的作用，如果一個市場所占的信息份額相對較大，則說明這個市場吸收了更多信息，也就是說在價格發(fā)現(xiàn)功能中發(fā)揮了更大的作用。

參考文獻(xiàn)

［1］高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模［M］.北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2006.

［2］（美）薩繆爾森.經(jīng)濟學(xué)［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，1993.

［3］Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work［J］.Journal of Bussiness,1970.

作者簡介：劉紅學(xué)（1977-），男，陜西華縣人，經(jīng)濟學(xué)碩士，陜西理工學(xué)院經(jīng)濟與法學(xué)學(xué)院講師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、投資和理論經(jīng)濟學(xué)教學(xué)研究工作。［4］Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices［J］.Food Research Institute Studies,1960.

［5］康敏.中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場功能與現(xiàn)貨市場關(guān)系研究［D］.北京：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)，2005.

［6］Working,H,Theory of the Inverse Carrying Charge in Futures Markets［J］.Joumal of Farm Economies，1948.

［7］Samuelson,P. Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly［J］.Industrial Management Review,1965.

［8］Fama,Eugen,Efficient Capital Market:A Review of Theory and Empirical Work［J］.Journal of Bussiness,1970.

［9］Dickey,D.A.and Fuller,W.A,Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root［J］.Econometrica,1981.

［10］Larson, Measurement of a Random Proeess in Futures Prices［J］.Food Research Institute Studies,1960.

［11］David Bigman, Futures Market Efficiency and the Time Content of the Information Sets［J］.The Journal of Agriculture Eeonomies,1983.

［12］Johansen,S.and Juselious,K, Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money［M］.Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1990.

［13］JianYang,JinZha,NG，David J L,Price and Volatility Transmission in International Wheat Futures Markets［J］.Annals of Economics and Finance，2003.

［14］彭紅楓.衍生金融工具實驗教程［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2008.

［15］童光榮，何耀.計量經(jīng)濟學(xué)實驗教程［M］.武漢：武漢大學(xué)出版社，2008.