我国小麦价格调控的实证分析.docx

    我国小麦价格调控的实证分析    佳娣 北京工商大学本文受到：科研基地- 科技创新平台- 粮食安全目标下农产品价格形成机制19008001217；北京社科基金重点项目：15JGA031 资助Reference：本文分析了小麦价格的波动趋势，通过HP滤波法确定了小麦的波动周期，并在此基础上构建GARCH模型，研究了小麦价格波动的特征研究发现，小麦价格震荡上行，且季节性波动强，周期明显，小麦的价格波动具有集簇性和持续性Keys：小麦价格波动 HP滤波法 GARCH模型根据国家统计局的数据，2011年我国农产品生产价格指数较上年为116.5，为近几年最高点，且上涨的势头从未停止，仅在2014年较上个年度下降了0.2%国内农产品价格的持续走高，一方面直接关系到居民尤其是低收入群体的生活成本；另一方面，农产品价格的上涨也通过成本转嫁推动了整体物价的上扬小麦作为主粮之一，其价格波动对居民的生活有着深刻的影响一、我国小麦价格波动趋势简析本文选择中储粮全国原粮收购价格指数中2 0 0 9年1月至2016年9月的小麦价格指数月度数据由小麦的价格指数序列，我们可以知道2009年1月至2016年9月，小麦的价格指数整体呈上升趋势。

局部来看，可以分为两个阶段：从2009年至2013年小麦价格指数震荡上行，上升幅度大，尤其是在2012至2013年上升速度迅速；这期间有因为20 0 8年的金融危机而实施的宽松货币政策的影响，而2013的迅速上升更多的是因为供需格局偏紧及政策提价等的影响在2 013年之后，小麦价格指数有所下降之后有回升，并且慢慢趋于平稳，尤其是在2 015年到2 016年这段时间，小麦价格指数呈现平稳状态作为重要的口粮品种，小麦的问题比较特殊，其和稻谷一样，价格过高，仓储过大，负担过重，但是小麦是农民普遍种植的品种，同时我们农户经营规模又很小，市场的波动又比较大，如果单单采取补贴的办法，不足以稳定稻谷和小麦的生产因为价格有时候对农民的预期起的作用要远远强于补贴这个手段，还保留着其最低收购价政策而近期也没有重大的新价格改革政策出现，所以其几个在2015年到目前呈现平稳状态二、我国小麦价格波动特征分析1.季节特征小麦是典型的季节性农作物，所以我们对小麦价格指数序列首先进行Census-12季节调整，结果如下：图1为小麦月度价格指数的季节因子序列从中可以看出，小麦价格指数存在着较强的季节性涨幅规律每一年的第一个季度的前两个月价格开始出现下降，并在二月降至第一季度低点，然后在三月份回升高点；第二季度持续下降，在第三季度的七月份出现价格最低点，继而开始慢慢上涨；在第四季度十一月达到一个高点。

这与小麦的生长周期和上市时间导致的供求关系紧密相关图2为小麦价格不规则分量序列图，小麦价格在2009年和2012~2013年出现了剧烈波动2009年的价格波动根源于2008年的金融危机2008年底为应对金融危机，开始实施的宽松货币政策，这对整个农产品市场都造成了不可忽视的影响2012~2013年，供需格局偏紧及政策提价是小麦价格上涨的主动力图3为小麦价格指数趋势循环序列，小麦价格总体上存在上涨趋势趋势序列与总趋势相似2.周期特征我们对其趋势循环因子序列进行HP滤波分析，分析得到波动周期的相关信息由图4，得到小麦价格指数波动周期的各项指标总体来讲，小麦价格的波动经历了三个周期，周期的平均长度为27个月，其中第一个周期的波动幅度较大，其他两个则相对较小所以认为，小麦价格相对稳定，不会呈现较大幅度的波动，总体上的波动在合理的可控范围内3.波动特征小麦价格指数波动偏度值为负数，即波动分布呈些微的左倾斜性，而峰度值明显小于3，又结合JB正态检验则的结果值10.17820，说明小麦价格指数的分布呈现非正态分布而标准差为14.43228，说明波动幅度较小而Q统计量结果显示，p值很小，即序列非白噪声因此进一步建立模型来分析小麦价格指数的波动特征。

首先对小麦价格指数原始序列进行平稳性检验，通过Ev iews7.0的ADF检验，结果输出ADF统计量对应P=0.4889>0.05，该序列存在单位根，不平稳做一阶差分处理之后，ADF统计量对应P=0，该差分序列不存在单位根，为平稳序列对差分序列进行白噪声检验，对应p值偏小，认为其非白噪声，存在自相关，可以进行ARIMA建模根据AIC准则，选择[来自WW]AIC值最小的模型，得到最后的ARIMA（1,1,1）建立均值模型之后我们得到其残差序列，对其进行LM异方差检验，发现在10%的显著性水平上，其残差序列存在异方差，通过Eviews7.0进行估计，结果如下：2 2 21 1 0.025808 0.225150 0.770313 t t t δ ξ δ ? ? = + +(0.619818) (2.362763) (10.63733)模型估计结果基本通过显著性检验，结果显示，小麦市场价格波动具有集簇性特征，即价格波动具有连贯性，本期较小的价格波动跟随下期较小的价格波动，较大的波动后面跟随较大波动用方差2t δ 表示波动的强度，由模型估计结果，ARCH项系数0.225150＞0，在10%的水平上通过显著性检验；GARCH项系数0.770313＞0，在0.01%的显著性水平上通过显著性检验，证实了在我国小麦市场确实存在明显的波动集簇性特征。

两个系数之和小于1，表明过去的波动对未来的影响在衰退，不具有持续性三、结论与政策建议模型拟合结果表明，我国小麦市场价格具有ARCH效应，即相邻两期价格的方差存在着序列相关性小麦市场价格具有显著的波动集簇性、记忆性特征，建议政府以及相关粮食主体可以利用小麦市场价格波动的集簇性对下一期的市场价格波动进行调控管理Reference[1] 涂圣伟, 蓝海涛.我国重要农产品价格波动、价格调控及其政策效果[J].改革,2013(12):41-51[2] 庄岩. 中国农产品价格波动特征的实证研究——基于广义误差分布的ARCH 类模型[J]. 统计与信息论坛,2012(6):59-65[3] 顾国达, 方晨靓. 中国农产品价格波动特征分析—[来自wWw.LW5U.com]—基于国际市场因素影响下的局面转移模型[J]. 中国农村经济,2010(6):67-76  -全文完-。