我国玉米期现货市场的风险传递效应研究

以2016～2017年我国玉米期现货市场为基础,采用双变量EC-EGARCH模型对我国玉米期货市场和现货市场之间的价格引导关系及风险传递效应进行研究。结果表明,我国玉米期货与现货价格之间具有长期均衡关系,期货价格对市场信息的反应速度较快,对现货市场具有引导作用。将协整残差项作为解释变量引入均值方程和条件方差方程,对期货价格与现货价格均有明显的调节作用,更加准确地刻画了二者之间的关系,且协整残差项对期货市场的波动具有负向影响,对现货市场的影响不显著。期货对现货具有单向波动溢出效应,印证了玉米期货对现货市场的引导作用。     

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

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。     

我国棉花期货与现货价格的动态关联度分析

棉花期货的推出,可有效降低棉花现货市场的波动风险.以我国棉花期货与现货价格为研究对象,采用ADF单位根检验、Johansen协整检验、VAR模型、Granger因果检验等方法对我国棉花期货价格与现货价格间的动态关系进行实证分析.结果 表明:棉花期货与现货价格之间存在长期动态均衡关系,期货价格对现货价格有一定的引导作用,相关从业者可以利用期货价格的波动趋势预测未来棉花现货价格的走势.     

我国棉花期货与现货价格的动态关联度分析

棉花期货的推出,可有效降低棉花现货市场的波动风险.以我国棉花期货与现货价格为研究对象,采用ADF单位根检验、Johansen协整检验、VAR模型、Granger因果检验等方法对我国棉花期货价格与现货价格间的动态关系进行实证分析.结果 表明:棉花期货与现货价格之间存在长期动态均衡关系,期货价格对现货价格有一定的引导作用,相关从业者可以利用期货价格的波动趋势预测未来棉花现货价格的走势.     

大豆:内外因素双重利好 市场有望共同走强

"五一"小长假过后,国内大豆现货价格逐渐呈现止跌回升迹象.其中,国储增收政策承接前期利多效果继续主导市场行情,并且成为提振近期国产大豆价格上涨的关键因素.与此同时,外部市场适时给出利好配合,美盘大豆期货价格的强势表现也为渲染国内看涨气氛起到重要作用.总的来说,近期在政策与外盘共同利好的影响下,现货市场逐渐呈现"内外同强 "的局面,对提高国产大豆需求及价格十分有利.     

中国棉花期货与现货价格关系的实证研究

通过协整检验、误差修正模型、Granger因果关系检验、脉冲响应函数以及方差分解等方法,对棉花期货价格与现货价格之间的关系进行了实证研究。结果发现我国棉花期货市场有较强的价格发现和套期保值功能,棉花期货价格对现货价格的影响程度较大,但现货价格对期货价格的影响程度较小。现有结论表明棉花相关企业可以利用期货市场规避价格风险,同时保险公司可以考虑推出棉花价格保险。     

购销两淡 豆类商品价格弱势依旧

近期豆类现货市场购销清淡,期货价格继续保持弱势,偶见的反弹也极其微弱,欧债危机前景不明,南美大豆播种顺利,豆类市场本身缺乏利好消息,价格持续下挫。截止2011年10月9日收盘为止,     

中国小麦期货价格行为的实证研究

我国是一个农业大国,是世界上最大的小麦生产和消费国,小麦期货是国家发展大宗农产品期货交易,发挥期货市场功能、为国民经济服务的首选品种。本文研究了我国郑州商品交易所(CZCE)小麦期货近四年的收益序列,采用GARCH和EGARCH类模型描述分析了小麦期货收益的波动集群性和杠杆效应。本文借助协整检验等分析了小麦期货价格和现货价格之间的关系。研究结果显示:我国小麦期货价格与现货价格存在长期均衡关系,但是小麦期货市场的价格发现功能很弱。造成小麦期货市场效率不高的主要原因:小麦是我国最重要的粮食作物,事关国家粮食安全大计,因此政府在制定相关政策时往往给予特殊考虑。出于此原因,小麦价格仍然经常受到直接或间接的宏观调控。     

利用荚果厚度与粒重估计大豆鼓粒速率的研究

大豆鼓粒阶段是决定大豆产量的重要阶段,鼓粒速率可以利用粒重和荚果厚度与花后天数的关系进行模拟估计。田间分别种植3个粒重差异较大的大豆材料(中黄37,秦豆10号和JTN-5503),通过花期标记,利用不同取样方式(定位和随机),连续测定大豆粒重和荚果厚度,拟合其与花后天数的动态变化。结果显示:(1)线性函数和二次多项式函数可以有效模拟大豆鲜(干)重和荚果厚度与花后天数之间的关系;(2)与籽粒鲜重表示的鼓粒速率比较,籽粒干重增速估值偏高,而基于荚果厚度的估值偏低;(3)不同材料间的荚果平均增厚速率存在差异,但不同材料的初始速率估值差异不大;(4)荚果厚度定位测定的试验误差最小。因此,荚果厚度定位连续测定法可用于大豆鼓粒速率的度量,其结果与籽粒重表示的鼓粒速率有较好的一致性。     

大豆主茎节数、节间长度遗传分析及与株高关系研究

以吉密豆1号、自选品系公交20126-58和公交9112为材料配制3个大豆杂交组合,并对各组合杂交后代主茎节数、节间长度进行分析,探讨大豆主茎节数和节间长度遗传规律.结果表明:大豆主茎节数为一数量性状,且与株高呈线性正相关;吉密豆1号的矮秆效应是在控制主茎节数的同时,进一步缩短节间长度来实现的,但各个节间长度对株高的作用关系尚不明确.     

基于改进GM(1,N)模型的我国大豆价格影响因素分析及预测研究

大豆是我国重要的粮食作物和油料作物,其价格对于国民经济尤其是农业经济的影响意义深远。大豆价格的稳定对于我国大豆市场的健康发展有着重要的现实意义。在灰色理论的基础上,提出了一种改进GM(1,N)大豆价格预测模型,首先运用灰色关联分析法对我国大豆价格的影响因素进行分析,选择主要的影响因素;再将这些影响因素作为模型的相关因素变量,构建GM(1,N)大豆价格预测模型。采用2010-2015年的大豆数据进行实证研究,模型选取国内大豆自给量、世界大豆产量、国民消费价格指数、消费者信心指数4个变量作为相关因素变量;模型预测误差为2.10%,预测精度较高,能够较好地掌握大豆价格的变化规律,可以为大豆价格市场预测及国家宏观政策的制定提供理论指导。     

“保险+期货”:玉米现货市场价格感知机制研究

稳步扩大"保险+期货"试点,对于稳定农户收入、保证粮食安全、规避第一产业劳动力流失及对冲赔付风险都将产生积极意义。在探索试点推进过程中,玉米交易价格形成机制是个重要的科学问题。本研究以玉米期货价格数据,运用ADF平稳性检验、Johansen检验、Granger关系检验、正交脉冲分析等方法,从定性、定量两方面分析玉米现货市场的价格发现机制,对模型的稳定性及有效性进行验证,并进一步对其冲击敏感程度进行分析。结果显示,我国玉米期货市场对于现货市场有较强的单向引导关系,在此基础上可加速我国玉米期货市场的市场化进程并进一步完善信息传递效率,期货市场的感知机制将得到进一步提升。     

APSO_SVR模型在我国大豆价格预测的应用研究

国内大豆价格受到多重因素影响,如大豆进口量、国内大豆供给量、中国居民消费价格指数等,因此呈现非线性等特点。大豆价格的剧烈波动会对农户的种植结构和国家政策产生影响,因此准确预测大豆价格具有重要意义。支持向量回归(SVR)因其优越的寻优能力和较高的预测精确度而被广泛应用于非线性时间序列回归中。本文提出一种自适应粒子群算法(APSO)优化的SVR模型来预测我国大豆价格,该模型通过将现实空间内的数据映射到高维空间内,在高维空间内构造线性回归函数,从而判别原有空间内数据之间的关系。在SVR模型参数优化时,由于粒子群算法易陷入局部最优解,因此采用惯性权重更新和适应度变异的粒子群算法(APSO)对预测模型参数进行优化。采用2009年1月-2016年12月的国内大豆价格月度数据进行预测,结果表明APSO优化的SVR模型在大豆价格预测中精度较高,且能准确反应大豆价格的未来趋势,为从事大豆种植者及经营者提供决策依据。     

The effect of lygus bugs (Exolygus prantensis L.) on marketing price of red lentil in Anatolia, Turkey

The aim of this study was to assess the damage commonly known as chalky spot syndrome caused by the lygus bug on red lentil and the negative relation to the resulting marketing price in the commodity market of Sanliurfa, Turkey. Analysis showed that there was significant difference among the content (%) of chalky spot damage (range 1.45–29%) of lentil samples collected from the farmers who brought their crops to sell in the commodity market and this was negatively related to the market price that farmers received. Marketing prices of samples were also found to be significantly affected. The correlation between visually inspected chalky spot damage (%) and that of decorticated and weighted lentils was found to be positive and significant. Marketing prices also were found to be negatively correlated with the results of both inspection methods. Further analysis indicated that regression equations could be used for price estimation of lentil with different ratios of chalky spot. It was concluded that 10% chalky spot can reduce the marketing price from 0.426 to 0.396 $ kg⁻¹ when visually inspected and from 0.438 to 0.358 $ kg⁻¹ when decorticated.     

吉林省玉米价格和生猪价格波动关系实证分析

玉米是生猪养殖中其主要的饲料来源,玉米价格的变动对生猪价格具有一定的影响。选取吉林省1982~2016年玉米价格和生猪价格的数据进行分析,通过单位根检验和EG两步法协整检验表明,吉林省玉米价格和生猪价格呈正相关和协整关系,即二者的波动趋势一致,且生猪价格波动的幅度要大于玉米价格波动的幅度。从格兰杰因果检验的结果看,吉林省玉米价格是引致生猪价格波动的主要因素,长期内玉米价格对生猪价格有显著影响,即玉米价格对生猪价格具有一定的导向和拉动作用。     

基于符号回归的国产大豆价格影响因素分析

大豆作为我国重要的粮食作物与油料来源,其价格对居民生活以及农业经济具有重要影响。大豆价格影响因素分析对调控大豆价格、稳定大豆市场有重大意义。在定性分析基础上,采用符号回归法对大豆价格的影响因素进行分析。结果表明:货币供应量与进口大豆到港分销价格对大豆价格影响最大,其次为世界大豆产量与国内需求量,之后是国内大豆自给量与大豆进口量,居民消费价格指数与消费者信心指数影响最小。最后,根据分析结果对国内大豆市场调控提出指导意见。     

Evaluation of high-oil and high-protein soybean using component pricing

Breeding soybean [Glycine max (L.) Merr] for either increased seed oil and/or protein concentration requires a cost-benefit analysis to determine the economic value of enhancing a particular trait at the potential cost of yield and possible reductions in protein concentration when targeting high oil or sacrificing oil concentration for higher protein. Soybean growers and processors can benefit from such breeding efforts if oil and protein traits are rewarded using component pricing. In this study, promising soybean breeding lines, targeting either oil or protein, were compared to a baseline of commodity soybean cultivars. The analysis showed whether and how much to increase a particular trait considering changes in yield and other valuable traits across a range of soybean, soybean oil, and soybean meal prices. Sensitivity analysis using price years where either soybean oil or soybean meal prices were favored showed that targeting high protein has been more profitable than the pursuit of increased oil concentration regardless of price scenario chosen, as increases in yield and loss of oil concentration favored profitability when protein concentration was enhanced.