鄭商所農產品期貨對通貨膨脹的預警作用
——基于VAR模型的分析

王 楠，汪琛德

（1.上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030；2.河南工程學院 計算機學院，鄭州 451191；3.鄭州商品交易所 期貨及衍生品研究所，鄭州 450008）

管理通貨膨脹是宏觀調控的一項重要任務，決策部門一般通過反映通貨膨脹預期的指標來觀察通脹。許多重要行業都可以從一定程度上揭示宏觀經濟的運行狀況，位志宇等［1］研究了房地產價格與宏觀經濟基本面的關系；段繼紅等［2］采用SVAR模型研究了國際油價沖擊對我國宏觀經濟的影響。隨著我國期貨市場上市品種日益豐富，期貨市場與實體經濟相互作用和反映的能力進一步顯現，期貨市場作為觀測通貨膨脹窗口的作用逐漸增強，如何通過期貨市場了解宏觀經濟運行情況是決策部門和市場分析研究者關注的熱點問題。

期貨市場對實體經濟的影響主要基于期貨市場的價格發現功能，期貨價格對現貨價格的引導作用已被國內外學者多次證實。Bigman等［3］利用交割日現貨價格對距離交割日某固定時間的期貨價格進行回歸分析，得出期貨價格是對最后交易日現貨價格的無偏估計。Wahab等［4］通過協整分析證實大多數商品的期貨價格與現貨價格之間存在長期穩定的均衡關系，完善的期貨市場價格對現貨價格具有很強的指導性，期貨價格通常引導現貨價格的變化。對我國期貨市場的研究［5-7］也反映出相似的規律。以上研究是基于單一品種期貨對現貨的定價功能，事實上，期貨市場價格總水平與反映社會商品價格總水平的相關指標之間的關聯性更強，揭示這種關聯性有助于了解期貨市場和實體經濟的相互作用機制。

居民消費價格指數（CPI）反映了一定時期內居民所消費商品及服務的價格水平變動趨勢和變動程度，在一定程度上反映了通貨膨脹（或緊縮）的程度。通過分析CPI，可以了解商品價格變動的基本情況，為國家宏觀經濟決策提供參考。易盛農產品基準價格指數［8］采用近交割月合約價格編制，是反映農產品期貨價格的綜合性指標，而我國CPI指標中與農產品相關的食品類權重占到34%，易盛農產品基準價格指數和CPI應該存在某種程度的關聯，通過分析這種關聯關系，將使通貨膨脹的預測更加有效、準確。本文基于向量自回歸（VAR）模型研究ESABI和CPI的關系，揭示鄭商所農產品期貨對通貨膨脹的預警作用，為宏觀決策提供依據。

1 數據選取及計量分析

（1）樣本數據。選取易盛農產品期貨基準價格指數（ESABI）與居民消費價格指數（CPI）為研究對象。數據選取時間從2005-01-04～2013-07-23，共有樣本值102個。

圖1表明，在整個樣本期內，ESABI相比CPI有一定程度的超前變化趨勢。

圖1 ESABI與CPI趨勢比較

（2）單位根檢驗。在進行實證分析之前，需要檢驗序列的平穩性，采用ADF檢驗對各個變量序列的平穩性進行檢驗，原假設為存在單位根。對于給定的顯著性水平，如果ADF統計值小于臨界值，則表明序列是平穩的；反之，序列不平穩。表1為檢驗結果。

表1 CPI和ESABI序列的單位根檢驗

由表1可見，在給定的顯著性水平下，ADF t-Statistic值小于給定的水平臨界值，說明ESABI和CPI序列平穩，可以進行Granger非因果關系檢驗。

（3）Granger非因果關系檢驗。對易盛農產品基準價格指數與CPI進行Granger非因果關系檢驗，結果如表2所示。

由表2可見，在1%的顯著性水平下，當滯后期k=1，2，3時，ESABI是CPI的Granger原因。在5%的顯著性水平下，當滯后期k=1，2，…，5時，ESABI是CPI的Granger原因。在10%的顯著性水平下，當滯后期k=1，2，…，7時，ESABI是CPI的Granger原因。考慮到置信度的問題，可得以下結論：ESABI提前3個月預測CPI的可信度最高，ESABI提前5個月預測CPI的可信度較高。可見，鄭商所農產品期貨市場功能較為完善，作為觀察通貨膨脹窗口的作用較強。

表2 CPI和ESABI序列的Granger因果關系檢驗

2 模型構建及實證分析

為了分析ESABI對CPI的作用機制和貢獻程度，本文采用脈沖函數法和方差分析法進一步研究這2個序列，構建VAR模型［9］：

（1）VAR模型的構建。本文建立的VAR模型包含2個主要變量：ESABI和CPI，標準的VAR模型為

式中：Xt=（cpit，esabit）T，esabit為農產品基準價格指數對數收益率，cpit為消費者價格指數環比；A0是2×1常數矩陣；Ai是2×2常數矩陣；p為滯后階數；et為殘差項，且et～i.i.d（0，Ω）。

（2）最大滯后階數的確定。建立VAR模型首先需要確定模型的滯后階數，一般采用AIC、SC、LR等準則來判斷，從中確定最佳滯后階數。綜合參考LR、FPE、AIC、SC、HQ等5個準則，確定模型的滯后階數為4時，如表3所示，得到的VAR模型效果最好。

表3 VAR模型最佳滯后階數檢驗結果

（3）AR根檢驗。平穩性檢驗是對序列的穩定性進行檢驗，只有平穩的序列才能構建VAR模型。AR根檢驗是利用向量的特征值來確定所估計VAR模型的穩定性，滯后期為T的有k個內生變量的VAR模型，特征根多項式有Tk個特征根。圖2是在滯后階數為4時的AR根檢驗圖。

圖2 AR根檢驗

由圖2可見，沒有根落在單位圓外，即序列平穩，可以建立VAR模型。

（4）VAR模型分析。基于以上檢驗結果，建立VAR模型：

由以上模型可得

以上結果表明，滯后1期的ESABI對CPI具有顯著2）在自由度足夠大的情況下，t檢驗的絕對值大于2即認為顯著（其系數的t檢驗值為3.036，可認為顯著）的正影響，滯后2、3期的ESABI對CPI有較弱的正影響，而滯后4期的ESABI對CPI具有較弱的負影響。

2.1 脈沖響應函數分析

上文的AR根檢驗表明VAR模型穩定，可以進行脈沖響應函數分析和方差分析以分析系統的動態特征。系統的動態特征是指某個內生變量發生變動會對自身及所有其他內生變量產生影響。當任意一個內生變量發生變動時，不僅會影響該變量自身的變化，而且還會通過VAR模型的動態結構影響到其他內生變量。脈沖響應函數可以較好地刻畫該變量變動是如何通過模型傳遞給其他內生變量，并最終影響自身的過程。做出的脈沖響應分析結果如下：

圖3 脈沖響應圖

由圖3可見，CPI對其自身的一個沖擊有較強的響應，在第2期前急劇回落，第2期后開始緩慢回落，到第4期前基本消失；ESABI對CPI的影響在第2期達到峰值，其后緩慢回落，到第7期后影響基本消失。結果表明，CPI對自身的反應較快，但持續時間比ESABI短。總體來說，ESABI對CPI的影響較CPI對自身的影響要滯后3期左右。

2.2 方差分析

方差分析是另一種研究模型動態特征的方法，其主要思想是將每個內生變量波動的形成原因分解為與方程相關聯的組成部分，每個內生變量對系統的相對重要性可以通過觀察新息（時序方程里的殘差）的變化來了解。在VAR模型的基礎上，通過預測方差分解模型可以刻畫模型的動態特征，各個變量受到內生變量的沖擊程度可以定量的表述，得出各個內生變量沖擊程度所占的比例。表4所示為方差分解結果，圖4為方差分解圖。

圖4 方差分解圖

表4 方差分析結果 %

由表4可見，滯后1期時，CPI方差變動100%受自身影響，滯后2期CPI方差變動主要來自其自身，這是由于，一般情況下，經濟數據的變動受自身的先驗數據影響。從滯后3期開始，ESABI對CPI有較大影響。滯后3期以后，ESABI對CPI的影響比例不斷增大，到滯后10期以后基本穩定在11.5%左右，這個比例似乎偏小，但考慮到本文僅采用鄭商所農產品期貨來研究期貨市場對CPI的影響，并且CPI指數成分中和農產品期貨關聯的食品類的權重僅為34%，這一比例已經不錯。以上結果進一步揭示了鄭商所農產品期貨對通貨膨脹具有較強的預警機制。

3 結語

綜上所述，易盛農產品基準價格指數能夠提前3個月以上預測CPI的基本走勢，ESABI的結構沖擊對CPI變化的貢獻度長期維持在11.5%左右，可以作為觀察我國通貨膨脹的有效指標。應當指出的是，本文采用的農產品基準指數僅包含鄭商所農產品期貨品種，若采用包含全期貨市場農產品的基準價格指數，其與CPI的相關性和對CPI預警的有效性應該會更強。易盛農產品基準價格指數作為宏觀決策指標的有效性來源于未來期貨品種數量的增加和品種結構的合理性，期貨交易所通過不斷上市反映宏觀經濟的代表性期貨品種，完善我國期貨品種體系。隨著有代表性的期貨品種的上市，期貨市場作為觀察通貨膨脹窗口的作用必將進一步增強。