發(fā)布時間：2020-09-04 21:15

　　 兩個不同的金融市場之間可能存在著信息傳導現象和價格傳導機制,兩個市場價格變動互相影響,某一市場價格的變化引起另一市場價格變化,這種現象稱之為均值溢出效應。芝加哥商品交易所的大豆期貨與我國大連商品交易所的大豆期貨之間存在著某種價格傳導機制。本文研究的問題是美國芝加哥期貨交易所大豆期貨價格與中國大連商品交易所大豆期貨價格之間是否存在溢出效應,以及在貿易戰(zhàn)背景下,兩者的溢出效應是否發(fā)生變化。本文的研究結果表明,中美大豆期貨市場之間存在著雙向溢出效應,且在貿易戰(zhàn)階段,中美大豆期貨價格的溢出效應與貿易戰(zhàn)發(fā)生之前相比,發(fā)生了變化,本文的研究發(fā)現貿易戰(zhàn)時期,兩國大豆價格溢出效應更加明顯了。國內外學者經過數十年的研究,使用了各種不同的計量模型與方法,研究了國際上不同的農產品期貨市場之間的價格傳導關系,得到大部分農產品期貨市場之間均具有價格傳導關系,但不同市場之間的傳遞程度不同,主導價格的市場也有所不同。此外,不同的經濟階段,市場之間農產品價格的傳導幅度可能發(fā)生變化。國內大部分學者,如鄭金英和翁欣(2017)、潘文榮和程旭(2018)等學者研究表明,不同的農產品市場之間存在著價格傳導機制,我國農產品市場受到國際市場的溢出效應影響。但也有不同的聲音認為我國大豆期貨不受國際市場影響,朱慧慧(2017)的研究認為,國內外大豆市場間不存在顯著的關系。目前國際上對于兩個金融市場價格溢出效應的研究,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間序列的經典方法——向量自回歸模型,該模型將系統中所有的變量均視為內生變量,用系統中所有變量的滯后值來構造待研究變量的函數。使用該模型能夠避免內生性問題,且能夠進行非常詳細的后續(xù)檢驗,如脈沖響應、方差分解等分析。本文使用向量自回歸模型(VAR),建立自相關時間序列模型,量化芝加哥期貨交易所與中國大連商品交易所這兩個期貨市場之間的價格傳導關系。另外,在貿易戰(zhàn)的大背景下,市場之間的價格傳導機制可能會發(fā)生變化,因此本文使用了兩個不同的時間序列數據以檢驗。本文選取2014年2月至2019年2月CBOT大豆期貨價格與大連商品交易所黃大豆一號價格,建立兩個時間序列,對比了貿易戰(zhàn)前后溢出效應的變化情況。本文的實證研究得出的結論是,中美大豆期貨兩個市場之間存在雙向的均值溢出效應,即,美國大豆期貨價格會影響中國大豆期貨價格,中國大豆期貨價格也會影響美國大豆期貨價格,此外,貿易戰(zhàn)之后,兩個市場的價格聯系更加緊密了,具體而言,雙向溢出效應的顯著性更強了。本文的結構如下:首先,在第一章論述研究背景與意義,梳理國內外相關參考文獻,借鑒文獻中優(yōu)秀的模型與理論。在第二章,本文對中美大豆市場和大豆期貨的發(fā)展與現狀進行了描述,分析了期貨市場的影響要素。之后,在第三章,主要使用向量自回歸方法進行實證研究,對數據進行檢驗和處理,建立起合適的模型,檢驗模型的穩(wěn)定性,再根據模型解釋其實際意義。最后,在第四章,根據實證結果,結合當前市場背景,針對我國期貨市場給出結論與建議。
【學位單位】：北京外國語大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F724.5;F323.7
【部分圖文】：

圖１２０１８年３月－２０１９年２月中美兩國大豆期貨價格走勢圖數據來源：Ｗｉｎｄ數據庫逡逑

圖２．邋２０１４年２月－２０１９年２月中美兩國大豆期貨價格走勢圖逡逑數據來源：Ｗｉｎｄ數據庫逡逑對兩個市場的數據進行描述性統計分析，如下表，可以看出，ＤＣＥ大豆期

圖３第一階段ＡＲ根檢驗圖邐圖４第二階段ＡＲ根檢驗圖逡逑在說明模型的穩(wěn)定性后，作者對自回歸的殘差即觀測值與擬合值之間的差進逡逑行正態(tài)檢驗，觀察殘差的Ｊａｒｑｕｅ－Ｂｅｒａ統計量，如下表，可以看到第一階段的統逡逑

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本文編號：2812600