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2015-10-09
(二)单位根检验
在做其它相关分析前，我们首先需要确定取得的时间序列数据是否平稳，因而需要进行ADF检验。如果时间序列含有随机性走势，以此作为回归因子而进行的OLS估计，即使在大样本的条件下，其系数的估计量可能会是非标准的分布。如果序列具有随机性趋势，一阶自相关系数会接近于1。在AR(1)模型内，Y含有随机性趋势的假设可以通过检验以下的假设进行检验：
在Y=β0+β1Yi-1-ui中，Ho:β1=1，H1:β11
而增项的迪基一富勒检验(ADF)则是检验：
△Y1=β0+δYi-1+y1△Yi-1+y2Yi-2+…yp△Yi-p+u，中Ho:δ=0，H1:δ0
而滞后长度P可以使用BIC或AIC进行估计。检验结果如表1所示。
检验结果表明，在99%的置信水平下，期货价格时间序列和现货价格时间序列非平稳性的零假设不能被拒绝。进一步的期货价格和现货价格一阶差分的单位根检验表明，在99%的置信水平下，期货价格和现货价格序列的一阶差分是平稳的。因而，具备了进一步作协整检验的条件。
(三)协整检验
作者运用VECM模型对小麦期货和现货价格序列作协整检验，以确定二者之间是否具有长期的共同趋势。协整检验分为两个步骤：第一步，估计协整系数，即对Y=a+θx+zi进行OLS估计，得到协整系数θ;第二步，迪基～富勒t检验用于检验这个回归参差Z的单位根。这种方法即是EG-ADF协整检验。
因为统计量26.9838525.87211，而7.42450312.51798，因而检验结果表明，小麦期货和现货价格之间存在长期协整关系。这表明我国的小麦期货市场价格发现功能初步实现。
(四)Granger因果关系检验
在小麦期货和现货存在协整的情况下，可以进行格兰杰引导关系的检验，以确定何种因素在变化中起了主导作用。
格兰杰因果检验的模型为：
Yi=∑aiXi-t+∑βiYi-t+ui
Xj=∑ajXj-t+∑βjYj-t+uj
其中X、Y分别表示现货价格和期货价格。或其中某一个βj，不为零，则称期价格引导现货价格;反之，如果某一ai不为零，则称现货价格引导期货价格。如果同时存在ai和βj不为零，则可以称二者之间双向引导。
为了更准确地反映二者之间的关系，我们选择了不同的滞后期作检验，结果同时反映在了表3中。
检验结果表明，当滞后期为2时，期货价格不是现货价格的格兰杰原因的零假设被拒绝，表明小麦期货价格对小麦现货价格有较强的引导作用。这表明我国期货市场的价格发现功能得到了体现。但同时也发现当选择更长的滞后期时，期货价格不是现货价格的格兰杰原因的零假设不能被拒绝。这表明我国期货市场的价格发现还有待于进一步完善。
编辑老师为大家整理了小麦期货市场价格发现功能，希望对大家有所帮助。
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标签：财政研究论文
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