發(fā)布時(shí)間：2020-09-04 21:15

　　 兩個(gè)不同的金融市場(chǎng)之間可能存在著信息傳導(dǎo)現(xiàn)象和價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制,兩個(gè)市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)互相影響,某一市場(chǎng)價(jià)格的變化引起另一市場(chǎng)價(jià)格變化,這種現(xiàn)象稱(chēng)之為均值溢出效應(yīng)。芝加哥商品交易所的大豆期貨與我國(guó)大連商品交易所的大豆期貨之間存在著某種價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制。本文研究的問(wèn)題是美國(guó)芝加哥期貨交易所大豆期貨價(jià)格與中國(guó)大連商品交易所大豆期貨價(jià)格之間是否存在溢出效應(yīng),以及在貿(mào)易戰(zhàn)背景下,兩者的溢出效應(yīng)是否發(fā)生變化。本文的研究結(jié)果表明,中美大豆期貨市場(chǎng)之間存在著雙向溢出效應(yīng),且在貿(mào)易戰(zhàn)階段,中美大豆期貨價(jià)格的溢出效應(yīng)與貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生之前相比,發(fā)生了變化,本文的研究發(fā)現(xiàn)貿(mào)易戰(zhàn)時(shí)期,兩國(guó)大豆價(jià)格溢出效應(yīng)更加明顯了。國(guó)內(nèi)外學(xué)者經(jīng)過(guò)數(shù)十年的研究,使用了各種不同的計(jì)量模型與方法,研究了國(guó)際上不同的農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)之間的價(jià)格傳導(dǎo)關(guān)系,得到大部分農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)之間均具有價(jià)格傳導(dǎo)關(guān)系,但不同市場(chǎng)之間的傳遞程度不同,主導(dǎo)價(jià)格的市場(chǎng)也有所不同。此外,不同的經(jīng)濟(jì)階段,市場(chǎng)之間農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的傳導(dǎo)幅度可能發(fā)生變化。國(guó)內(nèi)大部分學(xué)者,如鄭金英和翁欣(2017)、潘文榮和程旭(2018)等學(xué)者研究表明,不同的農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)之間存在著價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制,我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)受到國(guó)際市場(chǎng)的溢出效應(yīng)影響。但也有不同的聲音認(rèn)為我國(guó)大豆期貨不受?chē)?guó)際市場(chǎng)影響,朱慧慧(2017)的研究認(rèn)為,國(guó)內(nèi)外大豆市場(chǎng)間不存在顯著的關(guān)系。目前國(guó)際上對(duì)于兩個(gè)金融市場(chǎng)價(jià)格溢出效應(yīng)的研究,研究方法主要有向量自回歸模型、馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型、向量誤差修正模型、自回歸條件異方差模型、廣義自回歸條件異方差模型等。本文使用的方法是研究時(shí)間序列的經(jīng)典方法——向量自回歸模型,該模型將系統(tǒng)中所有的變量均視為內(nèi)生變量,用系統(tǒng)中所有變量的滯后值來(lái)構(gòu)造待研究變量的函數(shù)。使用該模型能夠避免內(nèi)生性問(wèn)題,且能夠進(jìn)行非常詳細(xì)的后續(xù)檢驗(yàn),如脈沖響應(yīng)、方差分解等分析。本文使用向量自回歸模型(VAR),建立自相關(guān)時(shí)間序列模型,量化芝加哥期貨交易所與中國(guó)大連商品交易所這兩個(gè)期貨市場(chǎng)之間的價(jià)格傳導(dǎo)關(guān)系。另外,在貿(mào)易戰(zhàn)的大背景下,市場(chǎng)之間的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制可能會(huì)發(fā)生變化,因此本文使用了兩個(gè)不同的時(shí)間序列數(shù)據(jù)以檢驗(yàn)。本文選取2014年2月至2019年2月CBOT大豆期貨價(jià)格與大連商品交易所黃大豆一號(hào)價(jià)格,建立兩個(gè)時(shí)間序列,對(duì)比了貿(mào)易戰(zhàn)前后溢出效應(yīng)的變化情況。本文的實(shí)證研究得出的結(jié)論是,中美大豆期貨兩個(gè)市場(chǎng)之間存在雙向的均值溢出效應(yīng),即,美國(guó)大豆期貨價(jià)格會(huì)影響中國(guó)大豆期貨價(jià)格,中國(guó)大豆期貨價(jià)格也會(huì)影響美國(guó)大豆期貨價(jià)格,此外,貿(mào)易戰(zhàn)之后,兩個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格聯(lián)系更加緊密了,具體而言,雙向溢出效應(yīng)的顯著性更強(qiáng)了。本文的結(jié)構(gòu)如下:首先,在第一章論述研究背景與意義,梳理國(guó)內(nèi)外相關(guān)參考文獻(xiàn),借鑒文獻(xiàn)中優(yōu)秀的模型與理論。在第二章,本文對(duì)中美大豆市場(chǎng)和大豆期貨的發(fā)展與現(xiàn)狀進(jìn)行了描述,分析了期貨市場(chǎng)的影響要素。之后,在第三章,主要使用向量自回歸方法進(jìn)行實(shí)證研究,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)和處理,建立起合適的模型,檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆�(wěn)定性,再根據(jù)模型解釋其實(shí)際意義。最后,在第四章,根據(jù)實(shí)證結(jié)果,結(jié)合當(dāng)前市場(chǎng)背景,針對(duì)我國(guó)期貨市場(chǎng)給出結(jié)論與建議。
【學(xué)位單位】：北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：F724.5;F323.7
【部分圖文】：

圖１２０１８年３月－２０１９年２月中美兩國(guó)大豆期貨價(jià)格走勢(shì)圖數(shù)據(jù)來(lái)源：Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫(kù)逡逑

圖２．邋２０１４年２月－２０１９年２月中美兩國(guó)大豆期貨價(jià)格走勢(shì)圖逡逑數(shù)據(jù)來(lái)源：Ｗｉｎｄ數(shù)據(jù)庫(kù)逡逑對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，如下表，可以看出，ＤＣＥ大豆期

圖３第一階段ＡＲ根檢驗(yàn)圖邐圖４第二階段ＡＲ根檢驗(yàn)圖逡逑在說(shuō)明模型的穩(wěn)定性后，作者對(duì)自回歸的殘差即觀(guān)測(cè)值與擬合值之間的差進(jìn)逡逑行正態(tài)檢驗(yàn)，觀(guān)察殘差的Ｊａｒｑｕｅ－Ｂｅｒａ統(tǒng)計(jì)量，如下表，可以看到第一階段的統(tǒng)逡逑

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本文編號(hào)：2812600