玉米期貨對(duì)豬產(chǎn)業(yè)股價(jià)的溢出效應(yīng)研究

文/范其浩（重慶工商大學(xué) 金融學(xué)院）

一、引言

我國玉米期貨自2004 年9 月在大連商品交易所上市以來，交易十分活躍，成交數(shù)量和交易金額不斷增大，現(xiàn)已成為國內(nèi)最大規(guī)模的農(nóng)產(chǎn)品期貨交易品種。2019 年大連商品交易所玉米期貨成交量9912 萬手，增加48.35%，成交金額18841億元，增長52.89%。玉米消耗主要以豬飼料為主，市場價(jià)格波動(dòng)對(duì)生豬養(yǎng)殖業(yè)的成本會(huì)帶來較大影響，進(jìn)而影響到豬肉價(jià)格和生豬上市企業(yè)的股票價(jià)格。豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)是綜合反映生豬上市企業(yè)股票價(jià)格走勢(shì)的，在2016 年1 月 至2020 年9 月期間指數(shù)最高點(diǎn)達(dá)到1789 點(diǎn)，最低點(diǎn)達(dá)到667 點(diǎn)，向上漲幅最大為79%，向下跌幅最大為33%。如此大的波動(dòng)幅度是否與玉米期貨價(jià)格變動(dòng)有直接的關(guān)系呢？影響程度又怎樣？本文基于VAR 模型對(duì)玉米期貨與豬產(chǎn)業(yè)股價(jià)的相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證研究，其目的是揭示玉米期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)豬產(chǎn)業(yè)上市公司股價(jià)的溢出效應(yīng)和內(nèi)在邏輯關(guān)系。本文研究結(jié)論對(duì)國家提前制定相關(guān)政策維護(hù)豬肉價(jià)格穩(wěn)定，解決好民生問題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，對(duì)生豬養(yǎng)殖企業(yè)制定經(jīng)營成本戰(zhàn)略和風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要的實(shí)踐意義，對(duì)證券投資者決策是否投資生豬上市企業(yè)股票和運(yùn)用玉米貨期進(jìn)行套期保值具有重要的參考價(jià)值。

二、文獻(xiàn)研究

國外學(xué)者對(duì)現(xiàn)貨市場和期貨衍生品的關(guān)聯(lián)研究較早，在各方面取得了較為豐碩的研究成果，研究選取的數(shù)據(jù)范圍更加廣泛。一些研究認(rèn)為期貨交易對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格具有引導(dǎo)作用，具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)的能力。Theissen(2005)對(duì)股指期貨和股票市場進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)期貨價(jià)格對(duì)現(xiàn)貨指數(shù)具有引導(dǎo)作用[1]。Vishwanathan 和 Pillai（2010）對(duì)所有商品期貨及其現(xiàn)貨市場進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)近八成的期貨具有比現(xiàn)貨更高的價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力[2]。有學(xué)者認(rèn)為期貨交易能夠提高相關(guān)信息效率，提升市場信息質(zhì)量。JiaxuanDu（2019）以5 分鐘股指期貨和現(xiàn)貨的高頻時(shí)間序列數(shù)據(jù)為對(duì)象，使用VAR 模型和信息函數(shù)法，幫助相關(guān)部門在市場大變時(shí)預(yù)測(cè)未來信息[3]。

而關(guān)于期貨交易對(duì)現(xiàn)貨市場的波動(dòng)關(guān)系則未能得出一致結(jié)論，有學(xué)者認(rèn)為期貨交易增加了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性，Damodaran(1990) 對(duì)標(biāo)準(zhǔn)普爾500 指數(shù)期貨市場的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)指數(shù)推出后現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性有所增加[4]。Mayhew(2000) 使用GARCH 模型，研究加入了股指期貨市場后的世界資本市場，發(fā)現(xiàn)美國和日本的市場波動(dòng)性增加[5]。有學(xué)者認(rèn)為期貨交易降低了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性，Eva和Helmut(2012) 選 取1970-2009 年股票指數(shù)波動(dòng)性數(shù)據(jù)，通過GARCH建模實(shí)證了DAX 期貨交易降低了現(xiàn)貨市場的波動(dòng)性[6]。

對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，由于我國期貨衍生品出現(xiàn)時(shí)間較晚，國內(nèi)學(xué)者開展相關(guān)研究要晚于國外，主要運(yùn)用建立數(shù)學(xué)模型對(duì)期貨與現(xiàn)貨的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。嚴(yán)敏、巴曙松、吳博等（2009）使用ECM 模型、公因子模型和EGARCH 模型，對(duì)滬深300 股指期貨的期貨市場和現(xiàn)貨市場進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為二者不存在顯著的非對(duì)稱雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，而是存在長期均衡關(guān)系、短期的雙向Granger 因果關(guān)系[7]；張金清、劉慶富（2006）建立雙變量EC-EGARCH 模型，對(duì)我國鋁、銅期貨與現(xiàn)貨進(jìn)行了實(shí)證研究，認(rèn)為兩者的期貨與現(xiàn)貨價(jià)格存在長期均衡關(guān)系，且銅期貨市場比鋁期貨市場運(yùn)行更為有效[8]；梁萬泉（2007）利用雙變量向量自回歸方程建立股價(jià)指數(shù)期貨市場和現(xiàn)貨市場的動(dòng)態(tài)關(guān)系模型，表明期貨市場和現(xiàn)貨市場的動(dòng)態(tài)關(guān)系取決于套利交易的供給彈性[9]；薛健、郭萬山（2020）構(gòu)建t-couple 模型，研究上海原油期貨的國際化定價(jià)能力，發(fā)現(xiàn)上海原油期貨國際影響力初顯，與國內(nèi)外代表性原油現(xiàn)貨間存在著不同的相依關(guān)系[10]。馬鄭瑋、李蘊(yùn)雯（2020）通過構(gòu)建VAR 模型分析原油期貨與瀝青期貨價(jià)格關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)二者存在長期均衡關(guān)系且影響存在時(shí)滯性[11]。

通過對(duì)國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)梳理，發(fā)現(xiàn)期貨與現(xiàn)貨市場相關(guān)性的研究逐漸從純粹的理論研究轉(zhuǎn)為定量研究，研究的對(duì)象類型逐漸多樣化，研究的時(shí)間跨度不斷擴(kuò)大,研究的數(shù)據(jù)頻率不斷提高，研究所使用的計(jì)量方法也越來越貼近實(shí)際。國外文獻(xiàn)主要集中在期貨比現(xiàn)貨具有更高的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，期貨能夠顯著提高市場信息質(zhì)量和期貨市場對(duì)現(xiàn)貨市場的穩(wěn)定性影響方面。國內(nèi)文獻(xiàn)更多的是運(yùn)用數(shù)學(xué)模型對(duì)國內(nèi)商品期貨與現(xiàn)貨的關(guān)聯(lián)性和互動(dòng)性進(jìn)行實(shí)證研究。但到目前為止，國內(nèi)外文獻(xiàn)還沒有對(duì)期貨與現(xiàn)貨相關(guān)性延伸到股票價(jià)格指數(shù)，本文的貢獻(xiàn)在于從期貨與股票價(jià)格指數(shù)相關(guān)性視角出發(fā)，構(gòu)建VAR 建模，進(jìn)行ADF 單位根檢驗(yàn)、Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)分析和方差分解，研究玉米期貨對(duì)豬產(chǎn)業(yè)價(jià)格指數(shù)的溢出效應(yīng)，對(duì)國家層面制定相關(guān)政策維護(hù)豬肉市場價(jià)格穩(wěn)定，對(duì)生豬養(yǎng)殖企業(yè)制定經(jīng)營成本戰(zhàn)略，對(duì)證券投資者決策投資生豬上市企業(yè)股票的時(shí)機(jī)都具有重要的意義。

三、理論分析、數(shù)據(jù)來源與模型選取

（一）理論分析

溢出效應(yīng)主要是指某個(gè)組織在進(jìn)行某項(xiàng)活動(dòng)或者作出某項(xiàng)行為時(shí)，不僅是對(duì)自身產(chǎn)生預(yù)期的效果，還對(duì)其他組織在一定程度上產(chǎn)生影響。這個(gè)活動(dòng)或者行為所產(chǎn)生的這種外部影響性，即為“溢出效應(yīng)”，可分為三個(gè)類別：均值溢出效應(yīng)、波動(dòng)溢出效應(yīng)和極端風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[16]。本文研究豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)受到玉米期貨價(jià)格的影響，屬于均值溢出效應(yīng)范疇。

國內(nèi)外學(xué)者經(jīng)過長期研究，普遍得到一致的研究結(jié)論是期貨為現(xiàn)貨提供價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，事實(shí)上在實(shí)踐中也得到了證明其結(jié)論的正確性。因此，玉米期貨能為現(xiàn)貨提供價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，玉米期貨價(jià)格的變動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格產(chǎn)生較大影響，并且玉米期貨價(jià)格的變動(dòng)會(huì)先于玉米現(xiàn)貨。玉米消耗主要是以生豬養(yǎng)殖飼料為主，約占飼料成分的60%，玉米價(jià)格的波動(dòng)直接影響到生豬養(yǎng)殖企業(yè)的經(jīng)營成本，企業(yè)成本的變動(dòng)又直接影響企業(yè)利潤，進(jìn)而影響到豬肉上市企業(yè)的股票價(jià)格。本文通過對(duì)玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格走勢(shì)比較發(fā)現(xiàn)，二者存在一定的關(guān)聯(lián)性，一是玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格都存在一定波動(dòng)，但豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格波動(dòng)較大；二是在2017年第1 季度兩線重疊，其后豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)在玉米期貨價(jià)格之下運(yùn)行，在2019 年2 月豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)上穿玉米期貨價(jià)格線，如圖1 所示。分析趨勢(shì)圖發(fā)現(xiàn)，玉米期貨價(jià)格波動(dòng)與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格波動(dòng)聯(lián)動(dòng)性較強(qiáng)，是否存在溢出效應(yīng)，有必要采取實(shí)證分析進(jìn)行驗(yàn)證。

圖1 玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格走勢(shì)圖

本文運(yùn)用VAR 建模等系列方法對(duì)玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)價(jià)格指數(shù)相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證分析，以便弄清楚玉米期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)豬企業(yè)股票價(jià)格的溢出效應(yīng)和內(nèi)在邏輯關(guān)系。豬產(chǎn)業(yè)價(jià)格指數(shù)采用Wind 提供的豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)，該指數(shù)主要包含種豬、肉豬養(yǎng)殖、肉豬屠宰及肉豬銷售、豬飼料類一共25 家上市公司（包括牧原股份、順鑫農(nóng)業(yè)、新希望、巨星農(nóng)牧、益生股份等上市公司），每個(gè)公司在指數(shù)中權(quán)重為4%。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫，選取的樣本為2017 年1 月至2019 年12 月之間大連商品交易所玉米期貨價(jià)格（X）和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的月度數(shù)據(jù)（Y），數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)一共36 個(gè)。為了使所選數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，削弱模型的共線性和異方差性，減小分析誤差，本文將所選的玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)取自然對(duì)數(shù)，得到玉米期貨價(jià)格LnX，和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格LnY。

（三）研究方法與模型選取

本文選擇VAR 模型對(duì)玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)價(jià)格指數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證研究。其模型表達(dá)式為：

其中：C 代表(n×1)維的常數(shù)向量，Ai(i=1,2,...,p)表示(n×n)維的自回歸系數(shù)矩陣，t 是樣本個(gè)數(shù)，p是滯后階數(shù)，εt是擾動(dòng)向量[16]。

四、玉米期貨與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

本文運(yùn)用Eviews8 軟件中的ADF 單位根檢驗(yàn)方法對(duì)玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢測(cè)，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)選擇沒有截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的效果最好，結(jié)果詳見表1。

表1 ADF 檢驗(yàn)結(jié)果

ADF 檢驗(yàn)結(jié)果表明：（1）玉米期貨價(jià)格（LnX）在原始狀態(tài)下P值為0.6401，在10%的顯著性水平下，接受原假設(shè)，表明該序列是非平穩(wěn)的。豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)（LnY）在原始狀態(tài)下P 值為0.7852，在10%的顯著性水平下，接受原假設(shè)，表明該序列是非平穩(wěn)的。所以，兩組數(shù)據(jù)均具有單位根性質(zhì)；（2）在對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分處理后，玉米期貨的P 值（0.0001）與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的P 值（0.0000）均明顯小于1%的顯著性水平，拒絕原假設(shè)，表明兩者對(duì)數(shù)序列的一階差分都是平穩(wěn)的，LnX 和LnY 都是一階單整。因此，兩個(gè)變量的水平序列都是非平穩(wěn)的，而它們的一階差分序列都是平穩(wěn)的，即都為I(1)序列，由于變量間是同階平穩(wěn)，可能存在協(xié)整關(guān)系。

（二）Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

由于Engle-Granger 檢驗(yàn)基于Dickey-Fuller 檢測(cè)，它不是很有效且如果數(shù)據(jù)中存在結(jié)構(gòu)性斷層會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)性結(jié)論[18]。因此，本文選擇Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)兩者之間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果詳見表2。

表2 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

從表2 可以看出，“沒有協(xié)整關(guān)系”項(xiàng)（None），跡統(tǒng)計(jì)值(Trace Statistic)和最大特征值統(tǒng)計(jì)值（Max-Eigen Statistic）均大于臨界值，P 值在5%顯著性水平下顯著，拒絕原假設(shè)，存在協(xié)整關(guān)系?！白疃嘤幸粋€(gè)協(xié)整關(guān)系”項(xiàng)（At most 1）跡統(tǒng)計(jì)值(Trace Statistic)和最大特征值統(tǒng)計(jì)值（Max-Eigen Statistic）均小于臨界值，P 值在5%顯著性水平下不顯著，接受原假設(shè)，即最多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。由此可見，玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)之間存在長期平穩(wěn)過程。

（三）格蘭杰因果檢驗(yàn)

經(jīng)過ADF 單位根檢驗(yàn)和Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)得出玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)都是平穩(wěn)的序列，并且二者之間存在協(xié)整關(guān)系。因此可以避免在格蘭杰檢驗(yàn)中出現(xiàn)偽回歸的問題。本文用Granger 因果檢驗(yàn)方法對(duì)玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)進(jìn)行分析，檢驗(yàn)結(jié)果詳見表3。

表3 Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

Granger 因果檢驗(yàn)結(jié)果表明：（1）第一個(gè)原假設(shè)是LnY 不是LnX 的Granger 原因，P 值為0.1480，在給定α=5%的顯著性水平下接受原假設(shè)，說明LnY 不是LnX 的Granger原因；（2）第二個(gè)原假設(shè)是LnX不 是LnY 的Granger 原因，P 值 為0.0253，在給定α=5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明LnX 是LnY的Granger 原因；（3）玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)存在因果關(guān)系，說明玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有預(yù)測(cè)作用，玉米期貨價(jià)格可引導(dǎo)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)變化，而豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)對(duì)玉米期貨價(jià)格沒有預(yù)測(cè)作用，豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)對(duì)玉米期貨價(jià)格沒有引導(dǎo)作用。以上結(jié)果表明，玉米期貨價(jià)格與豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)存在均值溢出效應(yīng)，且玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有單向均值溢出效應(yīng)。

（四）VAR 模型滯后階數(shù)的確定

本文選擇取對(duì)數(shù)后的玉米期貨價(jià)格(LnX) 和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格(LnY)，建立二元VAR 模型。為了確定VAR 模型的滯后階數(shù)，運(yùn)用Eviews8軟件的赤池信息準(zhǔn)則(AIC)、施瓦茨信息準(zhǔn)則(SC)和最大似然比法確定模型滯后階數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。

表4 VAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

由表4 中數(shù)據(jù)可得，根據(jù)AIC和SC 的判定，表4 中帶*號(hào)最多的行為VAR 模型滯后階數(shù)，即滯后一階，因此確定使用VAR（1）模型進(jìn)行分析，VAR（1）模型的估計(jì)結(jié)果詳見表5。

表5 VAR 模型的估計(jì)結(jié)果

從表5 可以得出：（1）豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)滯后1 期對(duì)自身的影響參數(shù)為0.850856，對(duì)玉米期貨價(jià)格的影響參數(shù)為-0. 025369；（2）玉米期貨滯后一期對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的影響參數(shù)為-0.961168，對(duì)自身的影響參數(shù)為0.682684。

（五）模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

本文采用AR 根圖分析法，對(duì)VAR（1）模型使用VAR 滯后結(jié)構(gòu)進(jìn)行檢驗(yàn)，得到圖2，從圖中可知特征根的模都落在單位圓內(nèi)，表明建立的VAR（1）模型擬合效果好，是穩(wěn)定的。

圖2 VAR模型滯后結(jié)構(gòu)的檢驗(yàn)結(jié)果

（六）脈沖響應(yīng)分析

本文對(duì)玉米期貨價(jià)格變動(dòng)一個(gè)單位對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的沖擊進(jìn)行分析，得到玉米期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)自身和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的累積脈沖響應(yīng)，結(jié)果詳見圖3。

圖3 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

從圖中可得出：（1）玉米期貨價(jià)格對(duì)自身沖擊的相應(yīng)數(shù)值是逐漸降低的，并最終趨于0；（2）玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)沖擊的響應(yīng)數(shù)值為負(fù)，且呈現(xiàn)出先增大后逐漸減小的趨勢(shì)，并在第五期時(shí)影響達(dá)到最大，之后減小并趨于0，也就是說玉米期貨價(jià)格變動(dòng)會(huì)引起豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的負(fù)向變動(dòng)，且影響是長期的；（3）脈沖響應(yīng)分析結(jié)果符合經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的判斷，即玉米期貨價(jià)格上漲，會(huì)引起玉米現(xiàn)貨價(jià)格的上漲，導(dǎo)致生豬養(yǎng)殖的成本上漲，從而導(dǎo)致豬企業(yè)的利潤降低，對(duì)其股價(jià)指數(shù)產(chǎn)生負(fù)面影響。

（七）方差分解分析

本文運(yùn)用Eviews8 軟件做方差分解，其結(jié)果詳見表6。

從表6 可以得出：（1）豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)主要受到自身因素的影響，并且影響程度從滯后1 期的99.99%到滯后60 期的65.56%，表明隨著滯后期數(shù)的增加影響程度減?。唬?）玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的影響則是逐漸增大，在滯后期為1 時(shí)，玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格的影響很小，為0.941%，隨滯后期數(shù)的增加，玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格的影響不斷加大，但在滯后31 期至60 期時(shí)趨于穩(wěn)定，其值為34.032%至34.443%。

表6 方差分解結(jié)果

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

玉米是生豬養(yǎng)殖的主要飼料，豬肉價(jià)格的波動(dòng)很大程度上受玉米價(jià)格波動(dòng)的影響，進(jìn)而影響到生豬養(yǎng)殖企業(yè)的股價(jià)。玉米期貨為現(xiàn)貨提供價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，玉米期貨價(jià)格的變動(dòng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格產(chǎn)生較大影響，并且玉米期貨價(jià)格的變動(dòng)會(huì)先于玉米現(xiàn)貨。本文建立VAR 模型，選取2017 年1 月至2019 年12 月玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的月度數(shù)據(jù)，使用Eviews8 軟件做ADF 單位根檢驗(yàn)、Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)、方差分解，實(shí)證分析得出結(jié)論：

第一，玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格的對(duì)數(shù)序列一階差分是平穩(wěn)的，且都是一階單整,得出采用VAR 模型進(jìn)行分析是有效的；第二，從Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果分析得出，玉米期貨價(jià)格和豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格在長期中存在協(xié)整關(guān)系；第三，從格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果來看，玉米期貨價(jià)格是豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格的格蘭杰原因，并且玉米期貨價(jià)格的一階滯后值對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有顯著性影響，說明玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格有明顯的均值溢出效應(yīng)，而豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格不是玉米期貨價(jià)格的格蘭杰原因，豬產(chǎn)業(yè)價(jià)格指數(shù)對(duì)玉米期貨價(jià)格沒有引導(dǎo)作用。由此可見，玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)價(jià)格具有明顯的單向均值溢出效應(yīng)；第四，從脈沖響應(yīng)分析來看，玉米期貨價(jià)格對(duì)自身沖擊的相應(yīng)數(shù)值是逐漸降低的，并最終趨于0，玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)沖擊的響應(yīng)數(shù)值為負(fù)，且呈現(xiàn)出先增大后逐漸減小的趨勢(shì)，并在第五期時(shí)影響達(dá)到最大，之后減小并趨于0，也就是說玉米期貨價(jià)格變動(dòng)引起豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)是負(fù)方向的溢出效應(yīng)，且是長期的；第五，從方差分解的結(jié)果來看，豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)主要受到自身因素的影響，并且影響程度從滯后1 期的99.99%到滯后60 期的65.56%，玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)具有明顯的影響，最大貢獻(xiàn)率達(dá)34.441%。

（二）對(duì)相關(guān)主體的建議

本文從玉米期貨與豬產(chǎn)業(yè)股價(jià)波動(dòng)相關(guān)性視角出發(fā)，著重闡述了玉米期貨對(duì)豬產(chǎn)業(yè)股價(jià)波動(dòng)溢出效應(yīng)的理論分析，并構(gòu)建VAR 模型，通過模型檢驗(yàn)，得出實(shí)證結(jié)論。在此基礎(chǔ)上，本文從國家層面制定相關(guān)政策維護(hù)豬肉市場價(jià)格穩(wěn)定，以便保障民生，對(duì)生豬養(yǎng)殖企業(yè)制定經(jīng)營成本戰(zhàn)略，對(duì)證券投資者決策投資生豬產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)股票的時(shí)機(jī)等方面提出相關(guān)建議。

第一，在發(fā)生豬瘟疫情時(shí)，建議國務(wù)院及農(nóng)業(yè)農(nóng)村部可出臺(tái)相關(guān)穩(wěn)定玉米期貨市場價(jià)格的政策措施，或者對(duì)中小養(yǎng)殖戶的豬飼料價(jià)格適當(dāng)進(jìn)行補(bǔ)貼，并對(duì)養(yǎng)殖方式和生物安全防護(hù)提供科學(xué)咨詢服務(wù)，增加中小養(yǎng)殖戶的信心，穩(wěn)定豬肉市場價(jià)格，以便能促進(jìn)和保障民生。

第二，建議政府部門加強(qiáng)市場監(jiān)管，完善玉米期貨市場法規(guī)。玉米期貨價(jià)格容易受政策影響，政府部門應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)期貨市場監(jiān)管，提高市場透明度，化解信息不對(duì)稱給市場帶來的不良反應(yīng)，避免價(jià)格大幅波動(dòng)對(duì)生豬養(yǎng)殖帶來不利影響。同時(shí)，建立能及時(shí)、準(zhǔn)確反映國內(nèi)玉米期貨動(dòng)態(tài)的信息化平臺(tái)，減少不合規(guī)的交易發(fā)生，跟蹤玉米期貨發(fā)展形勢(shì)，更好地發(fā)揮玉米期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能，提高玉米期貨對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的服務(wù)能力。

第三，建議生豬養(yǎng)殖企業(yè)可以利用玉米期貨的套期保值功能進(jìn)行價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)管理，控制經(jīng)營成本。企業(yè)管理者可從成本控制的角度，充分利用玉米期貨市場在產(chǎn)業(yè)鏈中的價(jià)格指導(dǎo)作用，發(fā)揮期貨的套期保值作用，控制好成本。特別是在生豬養(yǎng)殖行業(yè)受到豬瘟的影響下，生豬養(yǎng)殖企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力更加受到考驗(yàn)。

第四，建議證券投資者在決策投資生豬上市企業(yè)股票或玉米期貨時(shí)，需要重點(diǎn)關(guān)注玉米期貨價(jià)格對(duì)豬產(chǎn)業(yè)指數(shù)的影響，考慮不同階段的影響方向和影響程度，并且考慮當(dāng)前市場的投資時(shí)機(jī)，避免或減少類似非洲豬瘟發(fā)生時(shí)對(duì)市場價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生的沖擊，從而減小投資損失，增加投資收益。