价格变动风险范文

价格变动风险范文（精选11篇）

价格变动风险 第1篇

1. 研究背景和问题的提出。

房地产业因具有较强的保值增值能力和较高的投资报酬率而成为国民经济中的一个重要投资领域。但是房地产业的特性决定了它投资额巨大, 周期长, 价格变动大, 变现能力差的特点, 在投资过程中存在着很大的风险。在银行进行房地产投资贷款的过程中, 必须要进行风险排除和风险转移, 确保资产的安全性。

一些发达国家的银行曾因为盲目贷款投资房地产企业, 没有进行风险规避和转移, 一旦房价发生巨大变动, 房地产业出现投资风险, 银行资产的安全性就会出现严重的问题, 甚至会导致破产。美国的次贷危机, 其影响逐步从美国扩展到了全世界金融体系。更为严重的是, 这场危机的扩散和蔓延对实体经济体系产生越来越大的破坏和影响。

当前, 我国的房地产业存在片面追求利润, 盲目投资的过热现象, 缺少对房地产风险的评估, 因此房地产价格在一些城市不断攀升。在我国房地产业的投资当中, 由于资金来源渠道比较单一, 过度依赖银行信贷。近年来房地产业的迅猛发展更是加大了银行的金融风险, 必须采取一定措施进行有效的风险规避, 保证房地产市场的健康发展和银行资产的安全性。因此, 对房价变动与银行资产安全相关作用机制的研究是有必要的。

2. 研究目标。

本专题研究目标:通过对房价变动与个人住房贷款关系的实证研究, 以我国房价变动与银行信贷风险的相关性为例来探究房地产投资风险与银行资产安全的关联性。

3. 研究创新点。

(1) 以往涉及信贷额度的研究较多, 而信贷风险是更为相对化的衡量指标, 在现实生活中更具参考意义, 以往的研究涉及却较少。 (2) 由以往涉及较多的单向影响转变为二者双向影响, 长期协整关系的研究。

二、文献综述

国内学者对于房价变动与银行信贷风险的相关性以及房地产投资风险与银行资产安全的关联性的研究有以下主要观点:

廖湘岳, 戴红菊 (2007) 提出银行的个人住房贷款余额对商品房平均销售价格的上涨有着很大的贡献率, 即:银行对房地产业的巨额信贷资金支持, 推动了房地产业的过度繁荣, 导致了房价的急剧上涨。 (1) 刘荣茂, 张珈 (2004) 从供给与需求角度定性分析了银行对房地产市场发展的金融支持。针对南京市房价上涨较快的经济现象, 利用2001-2007年的季度数据, 实证研究了银行信贷与房价在长期均衡水平上, 互为因果关系, 即银行信贷与房价互相影响。 (2) 张敏, 张洪 (2009) 选取了我国2005-2007年35个大中城市的数据为研究样本, 采用面板数据模型研究我国银行信贷与房地产市场之间的关系:房价上涨会引起银行信贷的增长, 反之效果不显著;银行信贷的变化对房地产的供给需求市场也有明显的影响, 而房地产供给需求市场的变动对银行信贷的影响不明显。 (3) 崔光灿 (2008) 通过对2000年以来上海房地产信贷与房地产市场关系的实证分析, 发现房地产信货对房地产市场的影响主要表现在需求方而不是供应方, 房地产信贷增长对房地产价格和房地产销售量增长有明显的促进作用, 但对房地产开发投资没有明显的影响。 (4) 段忠东, 曾令华等 (2007) 认为房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系, 房地产价格波动通过影响微观经济主体的信贷需求和银行的信贷供给而影响银行的信贷扩张总量, 而银行信贷, 尤其是房地产信贷会在长期内影响房地产的价格。房地产价格波动在短期对银行贷款发放的直接影响十分有限, 主要是在长期内对银行贷款产生影响。 (5) 薛磊 (2006) 认为目前房地产价格变化对于银行信贷的变化来说有一定的滞后性。房地产信贷膨胀引起的需求拉动是房地产价格上升的重要原因之一, 房地产信贷所占比例太大, 导致房价升高, 否则银行资产的安全性难以保证。 (6)

三、定性分析

1. 我国房地产市场主要资金来源。

从2006年到2010年, 我国房地产开发投资额逐年快速增长。2010年达到4.8万亿元, 较上年增长33.2%。我国房地产开发资金来源于国家预算内资金、国内银行贷款、外资、自筹资金和其他资金 (主要由定金及预付款构成) 等五个渠道。

据国家统计局数据显示, 在几大来源中, 随着个人按揭贷款额度的逐年上升, 自筹资金所占比重在逐年增加, 2010年已达到38%, 而国内贷款19%, 利用外资1%, 其他资金42%。《中国房地产金融报告2008》中指出, 企业自筹资金中有大约70%来自银行贷款, 此外贷款在其他资金中也占有一定比例, 因此, 房地产开发中使用银行贷款的比重约在60%以上, 大量的银行贷款通过直接和间接渠道涌入了房地产开发市场。并且有愈演愈烈的趋势。

2. 房地产信贷在银行信贷体系中的地位。

房地产业是银行业重要的服务领域, 目前房地产贷款已经占银行业中长期贷款的1/3以上。银行的长期发展机遇也同时依赖地产行业的发展。近十年来经济走向造成了这种依赖性, 因为这些长期贷款的份额是逐步增加的。从金融机构全部人民币贷款总规模比例上看, 房地产贷款余额占金融机构人民币贷款余额比例呈快速上升趋势, 个人购房贷款占贷款总额的比例也呈现上升趋势。房地产业与银行有着千丝万缕的联系, 房地产业的景气度决定着银行业资金与资产的安全。

3. 房地产价格与银行信贷风险理论上的相关性。

房地产价格上升导致房地产信贷增加, 而信贷增加又容易导致房地产价格上升。两者互相作用, 相继加强。而一旦市场预期发生变化, 或是经济受到外界影响, 导致房价突然大幅下降, 银行的房地产信贷风险便由此产生了。

理论上认为, 银行贷款可以通过多样的流动性效应影响房地产价格。大量银行贷款进人房地产市场, 成为支撑房价进一步上涨的动力, 而房价一旦出现不正常的过快增长现象, 便蕴涵着形成房地产价格泡沫的可能。

四、定量研究

1. 研究假设。

(1) 由于房地产业整体贷款额度的月度数据缺失, 因此从个人住房贷款的角度来切入, 通过实证研究个人住房贷款信贷规模与房价的相关性来揭示房地产贷款与房价的相关性。 (2) 个人住房贷款信贷规模与房价呈正相关关系。 (3) 个人住房贷款信贷规模还受到诸多政治、经济变量的影响, 与银行贷款利率, GDP, 货币供应量, 通货膨胀率都有一定的相关性。

2. 数据搜集与描述统计。

体现商业银行房地产信贷风险的直接指标是房地产信贷规模。为便于分析用个人住房贷款额占信贷总额比例表示, 作为方程中的被解释变量。商业银行房地产信贷风险作为一个宏观经济变量受到诸多政治、经济变量的影响, 除房价因素外, 引入以下因素:银行贷款利率, GDP, 货币供应量, 通货膨胀率。由于房屋销售面积等房地产相关数据只有季度数据, 因此没有作为变量置于其中。计划选取2006年1月至2010年12月, 共60个月度数据。设Y为商业银行信贷规模大小即用个人住房贷款额占贷款总额比例表示, P代表房价的指标, 用全国房屋销售价格指数表示。I代表工业增加值, 由于GDP没有月度数据, 因此用工业增加值代替。L代表房地产贷款利率, T代表通货膨胀率, M代表货币供应量。作为其他因素, 将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数, 以消除异方差的影响。其相应的对数值分别用LY、LP、LI、LT、LM表示。

全国房屋销售价格指数根据环比数据, 假定2006年1月为基期, 修改为定基数据, 工业增加值和银行贷款数据都经过季节调整。所有数据用消费物价指数平减, 以消除通货膨胀因素的影响。其中, 银行贷款的实际利率用1年期银行贷款利率减去一年以来的消费物价指数同期比数据的算术平均值来表示, 理由是借款者采用适应性预期, 根据过去1年的实际利率来推算未来的实际利率。所有原始数据均来自国家统计局网站和中国人民银行官网。

3. 一元回归, 相关性分析。

一元回归结果:

Y=0.001227P-0.040720

R=0.931843, t检验, F检验均通过。

相关系数为0.931843, 表明住房贷款信贷风险与房屋销售价格指数是高度正相关的。R的平方值等于0.930667, 说明约有93.1%的房屋平均销售价格的变异, 能由银行提供的个人住房贷款来说明。当其他变量保持不变的时候, 房屋销售价格指数每增加1点, 住房贷款占信贷总额的比例上涨0.1227%, 这说明房屋销售价格对住房贷款所占份额有很强的解释力。从图3可以直观地看到, 随着房屋销售价格的逐年增长, 住房贷款所占份额 (住房贷款信贷风险) 也在逐年增长, 两者始终保持着比较一致的相关关系。

4. ADF检验。

依据2006-2010年几个变量的时间趋势情况 (图略) , 由相关的单位根检验结果可以看出, 所有时间序列变量的ADF统计量的绝对值均高于5%临界值水平, 原序列在5%的显著性水平均接受零假设H0=0, 因此, 所有时间序列的原序列都是不平稳的。四个变量系列在经过一阶差分后, 所有变量的ADF统计量都在1%的水平显著, 这说明四个序列的一阶差分序列在1%的显著性水平是平稳的, 因此可以得出的结论△L、△LP、△LY、△LI都是一阶单整序列, 即I (1) 。

5. 对残差进行单位根检验。

非平稳的序列为同阶单整, 可对残差进行单位根检验。

对方程进行多元回归后, 得出残差, 结果为下表。

检验结果显示, DF检验值为-3.839441, 残差序列在5%的显著性水平下拒绝原假设, 接受不存在单位根的结论。因此可以确定残差序列为平稳序列, 即为Ⅰ (0) 序列。说明Ln Y与LP和L, LI, LM之间存在协整关系。以上四变量之间的协整关系式表明了个人住房贷款占比、房地产价格、经济增长和贷款利率, 货币供应量之间的长期均衡关系。

其中, 房地产价格对银行贷款的长期均衡弹性为0.96。即长期看来, 当其他变量保持不变的时候, 房地产价格每上涨1%, 个人住房贷款所占贷款总额的百分比也相应增加0.96% (百分比的百分比) , 可见, 房地产价格在长期内对房地产信贷风险的正面作用十分明显。

6. 误差修正模型 (ECM模型) 。

令误差修正项ut^=, 建立下面的误差修正模型:

用Eviews回归, 得出如下结果:

ECM模型可得出房地产价格对个人住房贷款所占贷款总额比重影响的短期弹性, 可看出在短期弹性系数小于长期, 说明在长期对信贷风险的影响更为显著。

7. 格兰杰因果检验。

从上面的长期因果性检验结果可以得出, 在10%的显著性水平上, 存在从房地产价格到个人住房贷款比重的Granger因果关系, 而个人住房贷款比重则在1%的显著性水平上成为房地产价格的原因。因此可以判断, 在长期均衡水平上, 房地产价格和个人住房贷款比重之间存在双向因果关系。

五、结论综述

1. 结论概述。

由所得数据可知, 当其他变量保持不变的时候, 房地产价格每上涨1%, 个人住房贷款所占贷款总额的百分比也相应增加0.96% (百分比的百分比) 。可见房价与银行信贷风险呈现较强的正相关关系。可知, 房地产投资风险与银行资产安全的关联性密切。

个人住房贷款所占贷款总额比重还与经济增长、货币供应量成正相关关系, 和贷款利率呈负相关关系。个人住房贷款占比、房地产价格、经济增长和贷款利率、货币供应量之间存在长期均衡协整关系。

房地产价格和银行信贷风险之间在长期内存在互为因果的关系, 房地产价格波动通过影响微观经济主体的信贷需求和银行的房产信贷供给而影响银行的信贷扩张总量, 而房地产信贷会在长期内影响房地产的价格。房地产价格波动在短期内对银行贷款发放的直接影响较为有限, 主要是在长期内对银行房产贷款产生影响。可能由于目前我国的房地产价格的变化已经趋于理性, 房地产价格周期受房地产投资周期的影响, 与其变化具有一致性, 依存关系明显。房地产价格变化对于银行信贷的变化来说有一定的滞后性。

2. 政策建议。

目前, 房地产信贷膨胀引起的需求拉动是房地产价格上升的重要原因之一, 房地产信贷所占比例太大, 导致房价升高, 进一步导致银行资产的安全性难以保证。就此问题, 除去实行可变利率抵押贷款方式, 开展住房抵押贷款保险和住房抵押贷款证券化这些惯用手法以外, 从银行信贷规划、房地产融资渠道、住房保障体系三方面提出建议。

房地产企业融资的来源, 需要做好规划, 使得银行贷款的比重维持在一个适时适当的程度内。银行信贷规划需要有节制地限制房地产贷款的额度, 并根据房价的变化及时做出房地产信贷额比重限制的调整。在两者之间, 需要货币政策当局构建一个桥梁, 通过密切关注房地产价格、银行信贷以及二者的相互影响来提示房地产企业, 投资房地产的个人以及银行注意二者的关联。

抑制银行贷款大量进入房地产业的现象, 则要拓宽房地产融资渠道, 分散风险到更广阔的金融市场。不能任由银行贷款占资金来源的比例持续飙升。遏制贷款资金的大量涌入。

抑制房价过快增长的问题, 除了常规的房价调控政策以外, 在住房保障体系上有所完善才能对房价的飙涨从根本上起到一定的限制作用。

摘要：文章以我国房价变动与银行信贷风险的相关性为例来探究房地产投资风险与银行资产安全的关联性。首先, 从理论上探讨了房地产价格波动影响银行信贷增长的作用机制。在此基础上, 利用2006年1月至2010年12月的月度数据, 运用多变量协整分析技术从个人住房贷款的角度切入对我国房地产价格影响银行信贷风险的效应进行实证检验。研究结果表明, 房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系, 房地产价格波动在短期对银行信贷风险的直接影响有限, 在长期内对银行信贷风险增长产生较明显影响。而银行信贷风险也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因。

关键词：房地产价格,银行信贷风险,个人住房贷款,多变量协整

注释

1廖湘岳, 戴红菊.商业银行贷款与房地产价格的关系研究[J].上海经济研究, 2007 (11) :91~96.

2刘荣茂, 张珈.银行信贷与房地产市场关系研——以南京市为例[J].经济与金融, 2008 (5) :30-33.

3张敏, 张洪.我国银行信贷与房地产市场关系的实证研究[J].集体经济, 2009 (7) :102~103.

4崔光灿.房地产信贷、价格及市场供求关系研究[J].金融论坛, 2008 (12) :42~47.

5段忠东, 曾令华, 黄泽先.房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究[J].金融论坛, 2007 (2) :40~45.

大蒜的价格变动分析 第2篇

摘要：2010年以来，农产品价格波动频繁，大蒜的价格更是一路飙升，甚至超过了猪肉的价格。为什么前几年的大蒜价格低至每斤几分钱，如今却一涨再涨？为揭示农产品暴涨暴跌的原因，本文将以大蒜为例，运用农产品供应链管理的知识以及其他经济学原理，客观分析大蒜上涨的根本原因，避免大蒜暴涨暴跌，促进大蒜产业平稳发展。

关键词：大蒜价格波动稳定农业供应链管理

2009年下半年以来，大蒜等“一季生产、全年消费”的耐储存农产品遭到炒作，被人为推高价格。一定程度上存在的农产品炒作现象导致生姜、大蒜等价格上涨。大蒜等蔬菜价格大幅上升，对农副产品市场的稳定造成了冲击。这种农产品的价格暴涨，很有可能发出错误的市场信号，引发农民再次盲目扩大种植面积。为此，必须客观分析大蒜价格上涨的根本原因，认真探讨避免大蒜价格暴涨暴跌、促进大蒜产业平稳发展的相关措施。

一．大蒜价格高涨因素分析

2010年大蒜现货价格持续上涨主要有以下原因：

1、大蒜种植面积减少

大蒜主产区山东，2010年大蒜种植面积有所减少。由于大蒜受2006年大蒜高价格刺激，2007年和2008年面积盲目扩大，导致市

场供大于求，蒜农损失严重，许多蒜农改种其他农作物，2009年全国大蒜面积由2008年的1250万亩缩减到900万亩，减少3成以上。

2、大蒜产量下降

受气候因素影响，2010年天气异常，温度偏低，大蒜生长期推迟，受各种灾害影响，大蒜产量较往年减产两成以上，量少价高，造成收购价也有所提高。由于自然灾害影响，2010年大蒜成本增加，一连串连锁反应，导致蒜价持续上涨。

3、大蒜出口量加大

近几年，我国大蒜出口量逐年递增，2009年因为“甲流”的因素，大蒜出口量比2008年大增。据国家商务网信息，2009年我国累计出口大蒜174.2万吨，同比增长3.3%。出口金额为12.3亿美元，同比增长57.6%，平均单价为705.8美元每吨，同比增长52.7%。我国大蒜不仅出口到东南亚，甚至远销到南美和欧洲。2010年我国大蒜出口量进一步加大，这也是导致大蒜价格上涨的原因之一。

4、大蒜消费群体增加

2009年，全球发生甲流疫情，社会上流传大蒜可以预防甲流，人们对大蒜喜好倍增，认为大蒜不仅能杀菌，还能预防疾病，对健康有利，从此食用大蒜消费群体增加，大蒜需求量明显增加。

5、其他人为因素

近两年，国家出台一系列政策，遏制房价过快上涨，股市也在下行中徘徊，在这种情况下，部分资金退出股市和楼市，选择新的目标。部分炒房团和煤老板介入了大蒜市场，他们用大量的资本从大蒜

原产地进行收购，然后统一抬高价格，进行集体销售，从而导致整个大蒜价格的上扬。

6、大蒜收购商抢购，跟风屯货；

随着大蒜价格的涨升，大蒜收购商也随之跟风抢购，利用空余的库存屯货，导致市场上的大蒜价格不断攀升。往年都是鲜蒜上市之后，经销商才开始收购，但是2010年经销商为了抢购货源，直接将农户蒜地承包，一次性付款，直接对蒜价起到了推波助澜的作用。

7、大蒜批发与零售环节较多，推动大蒜价格进一步上涨。大蒜原产地批发价格与市场零售价格价格差很大，往往达到一倍左右，从大蒜收购到原产地批发、从原产地批发到销售地一级批发，二级批发到零售，大蒜价格一个环节接一个环节地上涨。由于流通环节较多，每个环节的成本上升最终导致大蒜价格的上扬。

二、蒜农承担损失的原因分析

由于以上原因，大蒜价格大起大落，蒜农必然受伤害。市场低迷时，大蒜收购价低，蒜农直接承担损失。价格上涨时，蒜农获得的利润并不相应增加，原因主要有以下两点：

1、农产品价格上升，利润总是直接作用于流通环节，传递到蒜农手上的利润增加总是有限。

2、蒜农的生产行为相对价格变化总是滞后的，蒜农的种植在没有更好的信息渠道指导下，往往会遭受更大的损失。

三、稳定大蒜产业平稳发展的方法措施

大蒜价格暴涨暴跌的一个重要原因在于流通环节的不科学不合理，即物流的落后，因此要解决这个问题，就要运用现代农业供应链管理。所谓现代农业供应链管理即既研究农业生产本身的物流配置，又研究农业产前、产后物流的科学流动，达到供、产、运、加、销有机衔接，使产前、产中、产后与市场之间联结成满意的系统优化运转状态。现代农业供应链管理的模型是由各种实体和信息构成的网络，网络上流动着农业物流、资金流和信息流。

因此，通过运用现代农业供应链管理的理论，对大蒜等农产品的产业发展提出以下建议：

1、国家要尽快制定大蒜产业发展规划和产业政策，保持大蒜种植面积的基本稳定和供求关系的基本平衡，保护蒜农利益，促进产业健康、可持续发展。

2、加强市场监控、分析预测工作，建立市场预警和应急机制。信息是农业物流的神经系统，从产前、产中到产后的储存、运输、加工及销售，每一个环节的物流信息应作及时处理，方能应对市场变化。大蒜种植面积的盲目扩大和萎缩，其中很重要的原因是：信息混乱，缺乏官方的权威信息；信息分散，缺乏覆盖国际、国内两个市场及整个产业链的完整信息；信息滞后，缺乏前瞻性的市场分析、预测报告；缺乏从国家到地方的市场预警和应急机制。

3、建立大蒜储备制度。目前，我国农业的基础仍然相当薄弱，农民对市场把握的能力还比较差，跟风种植的现象在短时间内难以彻底改变，因此，国家采取一定的调控措施和手段，保持大蒜价格的稳定，对保障市场供应、保护农民利益、促进产业持续健康发展具有重

要意义。同时，建议国家财政建立蔬菜（大蒜）调节基金或蔬菜（大蒜）产业发展基金会，当蔬菜（大蒜）价格出现暴跌时，通过保护价收购储备，稳定生产和市场，保护农民利益。

4、建立大蒜物流园区。国家要通过在土地、资金、税收等方面的政策引导，支持大蒜主产区建立集大蒜收购、加工、贮存、交易、技术服务和生产资料供应等于一体的大蒜物流园区，使之成为当地乃至全国主要的贸易中心、加工中心、物流中心、信息中心和技术中心。

5、大力推进订单农业的发展。在大蒜产业链中，蒜农是弱势群体。由于缺乏把握市场的能力和资金，蒜农一般都是在收购季节把大蒜卖给经销商，大蒜价格暴涨，农民并没有增加多少收入；而当价格暴跌的时候，蒜农难以出售，成为最大的受害者。推行订单农业，既可保障蒜农的基本利益，又可以保证经销商有稳定的货源，便于组织销售和出口，减少产销脱节。

6、重视物流的成本。目前重生产轻流通的现象依然存在，我国多数农户的生产经营是单户经营的形式，这种单户“物流”很难达到经济规模，与国外相比，竞争力很弱。目前，我国农业生产资料，如种子、农药、化肥与农用设备的采购，以及农产品的销售多为分散方式。这种分散采购和销售的方式具有自发的盲目性，很容易导致设施利用率低，生产要素的供应时间长而不稳定，物流成本过高。

7、要解决流通环节的问题，不仅需要政府采取行政力量，更重要的是要有能够代表农民的专业经济组织来和贸易商介入进来，减少流通环节，加强窗口指导，蒜农才会真正收益，市场才会更加稳定。

通过以上对大蒜价格暴涨暴跌的原因分析，以及为稳定大蒜产业平稳发展提出的一系列建议，反映出了现代农业供应链管理对农产品的发展的重要影响。因此在今后的农业发展中要充分运用现代农业供应链管理知识，使我国的农业发展更加稳定快速高效。

参考文献：

1、蒋中其《关于农产品价格波动问题与农业可持续发展的对策思考》

2、程瑞芳《我国农产品价格形成机制及波动效应分析》

3、丁华《供应链管理理论及其在农产品物流企业的应用》

价格变动风险 第3篇

9月份，全国居民消费价格总水平环比上涨0.5%。其中，城市上涨0.5%，农村上涨0.4%；食品价格上涨0.8%，非食品价格上涨0.3%；消费品价格上涨0.5%，服务价格上涨0.4%。

一、各类商品及服务价格同比变动情况

9月份，食品价格同比上涨2.3%，影响居民消费价格总水平上涨约0.78个百分点。其中，鲜果价格上涨16.7%，影响居民消费价格总水平上涨约0.33个百分点；蛋价上涨12.9%，影响居民消费价格总水平上涨约0.12个百分点；粮食价格上涨3.4%，影响居民消费价格总水平上涨约0.10个百分点；水产品价格上涨3.2%，影响居民消费价格总水平上涨约0.08个百分点；肉禽及其制品价格上涨1.2%，影响居民消费价格总水平上涨约0.09个百分点（猪肉价格下降2.9%，影响居民消费价格总水平下降约0.09个百分点）；鲜菜价格下降9.4%，影响居民消费价格总水平下降约0.31个百分点。

烟酒及用品价格同比下降0.6%。其中，酒类价格下降1.7%，烟草价格上涨0.2%。

衣着价格同比上涨2.4%。其中，衣着加工服务费上涨5.2%，服装价格上涨2.5%。

家庭设备用品及维修服务价格同比上涨1.1%。其中，家庭服务及加工维修服务价格上涨7.5%，耐用消费品价格上涨0.2%。

医疗保健和个人用品价格同比上涨1.2%。其中，中药材及中成药价格上涨2.3%，医疗保健服务价格上涨1.1%，西药价格上涨0.8%。

交通和通信价格同比下降0.3%。其中，车用燃料及零配件价格下降4.0%，通信工具价格下降3.8%，交通工具价格下降0.8%，车辆使用及维修费上涨3.5%。

娱乐教育文化用品及服务价格同比上涨1.9%。其中，旅游价格上涨3.2%，教育服务价格上涨2.9%。

居住價格同比上涨1.6%。其中，住房租金价格上涨2.6%，建房及装修材料价格上涨0.8%，水、电、燃料价格上涨0.6%。

据测算，在9月份1.6%的居民消费价格总水平同比涨幅中，去年价格上涨的翘尾因素约为0.3个百分点，新涨价因素约为1.3个百分点。

二、各类商品及服务价格环比变动情况

9月份，食品价格环比上涨0.8%。其中，鲜菜价格上涨3.9%，影响居民消费价格总水平上涨约0.11个百分点；猪肉价格上涨2.3%，影响居民消费价格总水平上涨约0.07个百分点；鲜果价格上涨1.5%，影响居民消费价格总水平上涨约0.03个百分点；水产品价格下降0.7%，影响居民消费价格总水平下降约0.02个百分点。

9月份，非食品价格环比上涨0.3%。其中，衣着、娱乐教育文化用品及服务、居住价格分别上涨1.0%、0.9%和0.1%；家庭设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品价格持平（涨跌幅度为0）；交通和通信、烟酒及用品价格分别下降0.3%和0.1%。

附注

1.指标解释

居民消费价格指数（Consumer Price Index，简称CPI）是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数，综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。

2.统计范围

全国居民消费价格指数（CPI）涵盖全国城乡居民生活消费的食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类、262个基本分类的商品与服务价格。

3.调查方法

价格变动风险 第4篇

近年来,国际石油价格时涨时跌,严重影响到了我国实体经济的正常发展,把视线放远到世界,可以发现世界各国都受到了来自于石油价格的影响,只是表现的突出程度不同而已。如果石油价格急剧上涨,全球的实体经济将会受到重创,经济衰退的现象不可避免的发生,与此同时,世界各国的物价也会产生较大幅度的上涨,影响了人们的正常生活,甚至有可能出现通货膨胀,影响国家乃至地区的稳定。如果仅仅依靠财政货币政策,经济衰退和通货膨胀只能治标不治本,而作为发展中国家的中国,经济体系还不完善和健全,在面临高油价的冲击时,市场的调节机制不充分,经济上将产生不小的震动。下面让我们通过实际数据来更加直观的分析石油价格和我国物价变动之间的微妙关系。

图1是物价和石油价格的联络图,从图中可以明显看到石油价格的走势情况,从2002年到2011年,石油价格大体上是先增加然后减少再增加的趋势,而我国的居民消费物价指数CPI从2002年6月到2010年4月,大体上也是这种变化趋势。居民消费指数CPI能很大程度上反映我国的物价水平,而CPI和石油价格的走势具有一定的相似性,这表明了石油价格和我国物价变动存在相关性。将视线转回到2002年,当时的油价还处在每桶20美元,结合我国通货紧缩的市场环境,我国的物价水平较低且保持着稳定,而CPI值为98.3,还没有突破100,可见居民的消费能力还不是很高。伊拉克战争的发生,看似是针对恐怖分子的战争,但美国在这其中是否有石油方面的考量,我们不得而知。但不可否认的是,作为主要产油地的中东,伊拉克的形势影响到了国际的油价。经过小幅度的增长后,国家油价在2004年突破了每桶40美元,而我国的物价水平也一路上升,在当年的第三季度CPI达到了105.4。在2004年到2008年这短短的4年中,国际油价的发展速度令人咋舌,最高时达到了147美元/桶。伴随着国家油价的一路狂飙,我国的物价水平也在不断上升,2007年7月的CPI同比上涨率达到了5.6%,8月份的CPI同比增长率达到了惊人的6.5%,物价的不断走高带来一系列的问题, 国家实体经济的正常发展收受到了严重的制约。进入2008年,CPI长期高于108,前两个月的CPI同比增长率分别为7.1%和8.7%,这种物价近乎疯狂的上涨影响了居民的日常生活,通货膨胀的压力陡增,国家和地区的稳定堪忧。在金融危机的作用下,国际油价从2008年下半年到2009年直线下滑,而后市场经济逐渐回暖,国际油价稳步上升。在国际油价下降的过程中,我国的CPI也开始了下跌之路,而后经济反弹,CPI开始逐步上升。2008年后,石油价格和CPI指数都呈现出了“V”字形的发展趋势。经过对石油价格和我国物价水平的联动图的分析,可以发现我国从2002年至2010年期间,我国物价水平基本上随着石油价格的波动而波动,由此可见二者之间必然存在着某种联系。

二、石油价格上涨对我国物价总水平的影响

我国物价总水平会随着石油价格的上涨而上涨油价的上涨,物价指数能反映物价总水平。通过对42部门的投入产生情况和物价指数情况的数据统计,列出了2007年和2010年的物价指数变化情况,如下表1所示。

油价的上涨通过物价指数的上涨情况可以反映出来,通过对表1中各个物价指数的涨幅分析,可以从中发现2007年和2010年的涨幅有一定的相似性,当石油价格上涨20%后,生产者物价指数(PPI)的涨幅最为明显,农村居民消费物价指数的涨幅最缓慢,而涨幅第二至第四位的依次GDP平减指数的涨度、城镇居民消费物价指数的涨幅、消费物价指数(CPI)的涨幅,这些涨幅充分体现了物价指数对油价上涨的适应程度和敏感程度。城市相比于农村来说,工业化程度更高,对石油的依赖程度更强,这使得城镇居民消费指数在油价上涨过程中受到的影响更大。石油在工业中广泛运用,因此,一旦石油价格上涨,将首先在和石油消费联系紧密的产品的价格上反映出来。针对PPI的上涨幅度来说,2007年和2010年分别为2.427%和2.658%,而针对CPI的上涨幅度来说,2007年和2010年分别为1.008%和1.227%,由此可见石油价格上涨对PPI的影响要明显大于对CPI的影响,而石油价格上涨对GDP平减指数的影响介于两者之间,这一方面因为GDP平减指数比CPI考虑更加全面,另一方面因为PPI更多地考虑工业品的价格。所以,表1反映的石油价格上涨和物价指数的关系具有真实性、合理性、科学性、直观性。

透过表1,我们能明显看到物价指数在2010年的涨幅大于2007年的涨幅,说明我国2010年受到石油上涨的影响更大,而石油上涨20%后,这五项物价指数上涨幅度最大的为2.658%,这说明了在石油的上涨过程中,市场有一定的调节机制,不会出现和石油上涨幅度一样大的物价上涨幅度,说明了我国物价水平受到石油价格上涨因素的影响不是很大,没有超过一定的限制。通过对表中数据更加深入的分析,从中可以发现石油价格和我国物价总水平之间深层次上的关系。石油油价上涨后,企业如果提高产品价格,产品的销售必然受到影响,所以降低利润是企业不得已而为之的手段,作为工业生产链的上端,石油价格上涨传导时,具有一定的滞后性,而物价指数又不能完全的反映出来。因此在分析石油价格上涨对我国物价总水平的影响时必须全面客观,这样得到的结论才更有说服力。

三、结束语

作为最重要的战略能源之一,石油的重要性不言而喻。随着我国经济的快速发展,工业水平的不断提高,石油在现代工业经济中扮演着越来越重要的角色。我国是石油消费大国,一方面说明了我国具备消费能力和经济实力,但一方面让我国物价受到来自石油价格波动的影响。伊拉克战争后的石油价格飞涨,让能源尤其是石油逐渐为人们所关注,给我国的战略安全提出了严峻的挑战。我国的物价水平和消费能力在高油价的市场环境下,受到了不小的冲击,国家的经济安全令人担忧。我国应意识到石油价格变动对价格总水平的影响,采取一系列的措施和手段,打赢石油这场攻坚战,为国家经济的正常发展保驾护航。

参考文献

[1]胡宗义,刘亦文.能源要素价格改革对我国经济发展的影响分析——基于一个动态可计算一般均衡(CGE)模型[J].系统工程,2009

[2]钱鑫.国际油价上涨的原因及对中国经济的影响[J].中国商界,2008

[3]林永生.能源价格对经济主体的影响及其传导机制——理论和中国的经验[J].北京师范大学学报,2008

价格变动风险 第5篇

求证：记者致电求证，工作人员表示证券部人员正忙，随后会回复。

有投资者在上证e互动平台上询问匹凸匹（600696）董秘，1月19日，匹凸匹公司发布《关于股东股权转让的公告》，公告依据相关法规，对问询函所披露公告中的事项，进行更正，确定1010万股的交易时间，未披露交易价格，对2000万股的交易时间及价格未明确。针对此公告，近日一些投资者认为这则公告和公司回复上交所问询函中所披露的8亿元交易价格有变动。截至发稿，公司尚未就此作出回应。

二级市场上，公司股票自复牌以来，经历了连续4个跌停板。公司发布业绩预告称，公司预计2015亏损约2000万元，同比由盈转亏。2014年同期盈利7107.63万元。公司表示，本期业绩预亏的主要原因：1、2015年公司计划向互联网金融转型，并为此在人员、办公场所等方面进行投入，但由于市场变化相关业务推进不理想，没有获得此类业务获得的收入，以致公司本年度发生经营亏损约1100万元；2、子公司经营业绩未见好转，公司按持股比例确认的投资收益约-900万元。

值得一提的是，近期《证券时报》刊登了题为《匹凸匹荆门汉通交房风波又起“蹊跷”增资疑涉股权谜团》的报道，报道称：“公司旗下控股子公司荆门汉通置业有限公司（下称“荆门汉通”）的“汉通·楚天城”项目，仍未从交房风波中脱身。与此相关，匹凸匹原实际控制人、原董事长鲜言及原董事李艳，在清算剥离荆门汉通未果后的“蹊跷”增资行为，或暗藏股权疑云。”公司于1月26日发布《关于媒体报道的澄清进展公告》，针对该篇报道一一做出了澄清。

旅游产品价格变动模型研究 第6篇

作为国民经济的重要组成部分,旅游业在国家以及地方经济中正占据着越来越重要的地位。研究旅游业与国民经济其他行业的相互关系,对维持经济体系稳定,有效发挥旅游业的效益,具有十分重大的学术和实践价值。既然是相互关系,就应包含旅游业作用于其他行业以及其他行业作用于旅游业这双向关系,不足的是,通过对国内外有关文献的梳理,研究发现目前学术上对前者涉足较多,而对后者却鲜有涉及。而实践证明,相关行业的变化对旅游业的发展有着较大的影响力。因此,在这种背景下,文章运用投入产出分析方法,立足行业发展中最敏感的价格因素,研究相关部门价格以及其他因素变化对旅游部门的影响。

由于国内投入产出表编制相比国外起步较迟,直到1992年才见有投入产出模型在旅游经济影响研究中的运用,闫敏利用投入产出表研究了我国旅游业发展与工业化之间存在的相互关系。此后,陆续有了旅游业与其它经济部门的产业关联研究,旅游对区域经济发展贡献度研究,旅游业的经济影响等。如果把国民经济与旅游业比作两个变量,更多的学者倾向于以旅游业作为自变量,而把国民经济其它部门作为因变量。基于这样一种情形,文章试着以国民经济系统作为自变量,立足价格的角度,从旅游业之外研究国民经济环境的变化对旅游部门的影响,以期从另一个视角研究旅游与经济之间的内在关联。

二、旅游价格模型

其中Xij是第i部门在生产中一年所消耗的i部门产品数量;Xi是第i部门一年中的社会产品总量;Dj是第j部门一年中提取的折旧总额;Vj是第j部门一年中所支付的劳动报酬总额;Mj是第j部门全体劳动者一年中为社会创造的价值,即社会纯收入(在我国投入产出表核算中,其等于“生产税净额”和“营业盈余”两项要素的和)(i,j1,2,3,,n,i,j分别表示投入产出表第一象限的行和列,下同)。

通过整理得

公式1即为产品的价格模型,由此价格模型可以推导出以下三个更加实用的价格变动模型。

(一)社会纯收入不变时的价格模型

当某个部门产品价格发生变化时,设该部门为第k个部门,价格变化幅度设为pk,为了维持其他部门社会纯收入不变,则其它部门产品价格变动可由下式得到:

如果多个部门价格发生变动,则其他各部门价格的变化可在式2的基础上类推得出。假设有n1个部门的价格发生变动,且这n1个部门为投入产出表中最后n1个部门,不失一般性,则其他部门为了维持社会纯收入不变,其价格应作如下变动:

(二)价格不变时的社会纯收入模型

与式2、式3相比,该模型主要研究当相关部门产品价格变动时,如某些部门价格保持不变,那么这些部门的社会纯收入的变化状况。与上文相比,该模型更具有现实意义,因为为了保证市场稳定和人民生活水平,国家也会有相关的政策法规要求当某些部门价格变动时另一些部门产品价格要保持相对稳定。当然,如此,必然会使得这些部门的社会纯收入产生变化,而这种变化幅度是决策部门所必须要了解的。

由投入产出表可知,各种参数之间存在如下关系:

由于国民经济系统的动态均衡,调价后投入产出表各系数之间仍具有如下联系:

则通过整理得

(三)税收、工资、折旧等变化对价格的影响

模拟分析税收、利润、工资和折旧的变化对价格的影响可以为国民经济管理提供诸多重要的信息,通过对上述要素的控制来对价格进行干预,也是进行国民经济管理的重要方法,为此,投入产出模型为我们提供了很好的分析方法。。

其中

三、实证研究

文章的整体研究思想是在现有投入产出表的基础上,基于研究的需要构建新的投入产出表。研究选取的数据来源是2007年的投入产出表,因为是研究旅游业和其他相关行业的投入产出关系,所以对与旅游业没有关联或关联度不大的行业,基于研究的方便,把它们在投入产出表中进行整合,统一作为其他部门来进行核算,这样就形成了基于旅游业的新投入产出表,且新表和初始表的所有总量指标都保持一致。因为2007年投入产出表有42部门和135部门两种,在42部门中并没有单独的旅游业,是把旅游业置于“租赁和商务服务业”中,而在135部门中把“租赁与商务服务业”划分为“租赁业”、“商务服务业”和“旅游业”三个部门。因此,考虑到研究的方便以及科学性,在研究过程中,文章把旅游业从“租赁和商务服务业”中剥离出来,“租赁和商务服务业”继续作为一个独立的部门存在,而新加“旅游业”一个部门,最终形成拥有43个部门的新投入产出表。旅游业与其他部门的投入产出关系依然依照135部门的数据进行汇总,“租赁与商务服务业”中减去旅游业的相关数据,其他部门之间的关系仍然采用42部门初始表的数据。

新形成的43部门的投入产出表中,有的部门与旅游业之间的关联程度较低,几乎不构成影响,因此,如果采用这样的投入产出表研究旅游价格既失之科学性又浪费精力。直接消耗系数的经济涵义是一个部门生产单位产品所消耗的另一部门的产品数量,它很直观的反映了国民经济各部门的技术联系。因而文章基于投入的角度,运用新投入产出表中旅游业的直接消耗系数来衡量表中旅游业与其他42个部门的关联程度,通过计算旅游部门生产单位产品对其它部门产品的消耗量,来确定旅游业的关联部门。文章最终选取关联程度较高的16个部门作为旅游业的关联部门,这样加上其他部门就形成了包含17个部门的最终投入产出表。至此,基于旅游业的新投入产出表构建完毕。

这17个部门分别是农林牧渔业(X1)、石油和天然气开采业(X2)、食品制造及烟草加工业(X3)、交通运输及仓储业(X4)、批发和零售业(X5)、住宿和餐饮业(X6)、金融业(X7)、房地产业(X8)、租赁和商务服务业(X9)、旅游业(X10)、研究和试验发展(X11)、水利环境和公共设施管理业(X12)、居民服务和其他服务业(X13)、教育(X14)、卫生社会保障和社会福利业(X15)、文化体育和娱乐业(X16)以及其他部门(X17)(原始投入产出表中上述未包含的部门综合)。

通过计算,新的投入产出表的折旧系数(aDj)、劳动报酬系数(avj)和社会纯收入系数(aMj)见表1

2007年我国各地方物价大幅上涨,给政府经济部门调控带来了很大的压力,且当年也是《投入产出表》的编制年,因此文章选用旅游大省陕西省该年度相关的统计数据(数据来源《陕西统计年鉴2008》)结合新近编制完成的《陕西省2007年投入产出表》的有关数据,来探讨上述构建的旅游价格模型的运用。

(一)相关部门价格变化对旅游价格以及社会纯收入的影响

根据《陕西统计年鉴2008》和陕西省统计局所公布的数据显示,2007年陕西省上述各部门的产品价格与2006年相比的变动幅度分别为:农林牧渔业(6.8%)、石油和天然气开采业(2.7%)、食品制造及烟草加工业(6.8%)、交通运输及仓储业(0.8%)、批发和零售业(5.1%)、住宿和餐饮业(4.1%)、金融业(0%)、房地产业(6.5%)、租赁和商务服务业(2.4%)、研究和试验发展(0.2%)、水利环境和公共设施管理业(1.1%)居民服务和其他服务业(2.3%)、教育(-0.9%)、卫生社会保障和社会福利业(3%)以及文化体育和娱乐业(0.6%)。其他部门因为与旅游部门关联度不大,所以产品价格变动以0代入计算。则由公式3可得知,如果陕西省旅游业要维持要本部门的社会纯收入不变,则旅游部门产品的价格变动幅度为

通过计算结果我们发现,作为国民经济的其他部门的产品价格基本上都有一定幅度的上升,而旅游业要维持本部门的社会纯收入不变,也必须作10.24%的价格升幅。作为行业特点来说,旅游业具有极大的依赖性,旅游业的发展需要多部门、多行业的协同并进,因此,由于其他众多相关部门或者说依赖部门的产品价格基本上都有一定幅度的上升,导致旅游经营成本有较大程度的提高,为了应对不断上涨的经营成本,对于低价格弹性的陕西旅游业而言,必须通过提价来维持本部门的社会纯收入。但通过统计数据我们发现,2007年陕西省旅游业的价格与2006年相比,增幅为-0.3%,在几乎所有价格都在上涨的经济体系下,旅游价格不涨反降。也许决策者更多的考虑到2007年消费者物价指数(CPI指数)高居不下,导致居民把更多的收入消费到某些生活必需品方面,而减少在旅游方面的花费,为了应对这种现象,试图通过降价来提高销售量从而达到增加收入的目的。但是通过公式5的计算,我们发现并非如此。

在上述情形下,陕西省2007年旅游业的社会纯收入(M10)的变化幅度我们可以通过公式5计算得出:

即相比2006年,陕西省旅游社会纯收入下降了9.85%。尽管《陕西统计年鉴2008》的数据显示,2007年陕西省旅游总收入为504亿元,比2006年的418亿元增加了约20.57%,但是,通过投入产出分析的结果让人震惊。这从又一个层面证明了先前结论的正确,即在此情形下,要维持旅游业社会纯收入不变,在2007年,陕西旅游价格变动应该是提价,且幅度在10%左右。这同时也提醒我们传统的以旅游总收入作为衡量旅游业发展态势的指标存在着一定的弊端,因为它并没有考虑到经营成本的变化。

(二)工资等要素变化对旅游价格的影响

作为重要的经济杠杆,工资、税收、利润等因素的变动是协调国民经济各部门之间关系、平衡国民经济系统的有力工具。在此,文章考察劳动报酬(工资)、社会纯收入(税收、利润)的变化对旅游价格的影响。通过调查统计,2007年新投入产出表17部门相比2006年,其劳动报酬变化率分别为:20.95%、49.16%、1 7.6 0%、1 4.5 1%、11.8 0%、2 4.0 7%、2 9.9 4%、6 0.1 4%、22.19%、11.0%、27.97%、15.74%、32.73%、35.21%、33.02%、11.5 6%和3 0.0 2%;社会纯收入变化率分别为5%、1 8.1%、18.1%、9.2%、10.8%、14.6%、22.1%、11.2%、16.3%、16%、16%、16.2%、16%、16%、16%、16.3%和14.6%。

因而得劳动报酬系数的增量:

社会纯收入系数的增量:

考虑到折旧变化率数据获取的现实困难,文章在研究过程中假设折旧系数维持原值,即折旧系数的增量

这样,把以上数据代入公式6可以得出,各部门价格增量

结果见表3

影响股票价格变动的因素分析 第7篇

首先来看国家政策。能够影响到股票价格变动的国家政策主要有国家税收政策、金融与财政政策、产业政策和政府政策等等。第一, 税收政策。国家减少或者增加对企业的税收, 那么企业的税后利润就会相应地增加或者减少, 同时企业能够用来支付股息和红利的部分也会相应地出现增减, 由此牵动了股票的价格, 产生变动。另外, 国家的税收政策对于企业是税后付息还是税前付息的不同规定, 也会对股票持有人的收益产生直接的影响。假如是税前付息的话, 那么股票持有人的利益就会得到保障, 这支股票的价格就会比较高;假如是税后付息, 那么相应地股票的价格就会低一些。另外, 国家对印花税税率的调整也会影响股票价格的变动, 某些时候甚至会具有冲击效应。第二, 金融与财政政策。在银根紧缩的时候, 中央银行为了更有效地进行融资, 往往会对股票的发行价格做出一些限制, 以此要求企业更加谨慎经营, 在这种状况下可能会造成股票的价格下降。相反, 央行如果采取的是货币放松政策, 那么新增加的货币也会在一定程度上使得物价上涨, 此时企业名义上的销售收入就会增加, 由此股票收益增加, 股价就随之上扬。第三, 产业政策。对于需要重点支持的产业, 国家往往会通过财政与货币政策给予重点支持, 这些企业的股票价格当然也会在长期内出现上升趋势;相反, 国家限制发展的产业, 其股票价格难以上涨。第四, 政府政策。政府会根据国情进行宏观调控, 股市的走势被打乱的例子屡见不鲜, 因此也有很多股民称中国的股市是政策市。

其次, 经济状况。通常来说, 经济繁荣时期, 企业利润较丰厚, 就可以用较好的股息吸引股票投资者;经济危机来临的时候, 企业生产急速下降导致盈利减少, 股票价格随之下跌, 如果遭遇股票的大量抛售, 股市的崩溃就会加速发生;而经济一旦萧条, 企业生产停滞, 商品销售出现困难, 残余的资金就会慢慢注入股市, 股价相对稳定不再下跌;经济进入复苏回暖阶段时, 投资逐渐增加, 企业利润增加资金周转加速, 投资者对企业估价只高不低, 股价就会攀升。另外要注意的是通货膨胀, 不管是哪种通胀, 只要发生就会给股市带来巨大的影响。一方面在通胀过程中总体物价水平的上升会强化人们的投资保值心态, 而此时的银行储蓄总是低于股票投资, 股票价格就会上升 (但如果是恶性的通胀, 则有可能导致股市的混乱甚至崩溃) 。另一方面通胀会使各种原材料、商品等涨价, 它们的涨幅却不一致, 因此不同行业所受的影响不相同, 企业的股票价格随之变化。最后, 根据通胀的实际情况, 政府就会做出相应的调控, 从货币、投资等入手进行减缩从而影响人们的投资行为, 引起股票价格的波动。

再次, 政治与社会环境。第一, 政局的变化。政局稳定时期, 经济往往比较平和, 股市会较为平稳。而一旦发生战争, 一国的政局不稳, 经济出现倒退, 民心随之不安, 股市必定发生动荡。要注意的是, 战争对不同行业的股票影响的正负相关是不同的, 比如战争期间军工业会益常繁荣, 而房地产则会被重创。第二, 灾害。一旦发生灾害, 企业生产设备的破坏会影响其运转, 间接影响股票价格。我国1998年的特大洪水和2003年的“非典”, 国内股市都发生了大幅下跌, 即使是央行降息也不能阻止这种惨状。第三, 国家领导班子的变动。重大的国家人事变动可能会使经济政策的预测发生思变, 从而造成股价动荡。要记得邓小平逝世的当日, 我国沪深股市开盘就暴跌。

最后, 心理因素。股票买卖带着强烈的投机性色彩, 那么心理因素是不可忽视的。大多数投资者或多或少有从众的盲目心理, 一听到什么传闻或者谣言, 就会作出抢购或抛售的行为, 引起股票价格的暴涨或暴跌。我国股市还处于极不规范的情况, 这方面的影响表现得极为突出。同时, 心理因素影响股市也和前文提到的国家政策是相关的, 颁布的某一项新政策或者法令, 会使投资者重新考虑投资前景, 从而造成股票价格的变动。另外, 由于某些不可排斥的投资因素, 如违规的内幕交易、串通合谋, 恶意炒作, 联合做庄、锁仓、倒仓等, 都会不同程度地造成股票价格变动。

影响股价的内部因素, 首先是上市公司。第一, 企业的盈利。考虑长期因素, 股票价格的变动从根本上是与其上市公司的利润相关的, 对一支股票进行价值估算, 必然要分析其公司的预期利润和长期发展趋势。第二, 企业增资。面额增资和无偿增资有利于股票价格, 如果企业以市场价格形式进行增资, 其经营状况良好, 这就会给投资者带来良好的印象, 对于股票的价格是非常有益的。同时也需要注意股票数量, 原因是, 流通的股票数量增加过多可能会造成股价的下跌。第三, 企业的囤积与套利。有些公司为了加强和其他公司的联系, 或者并购其他公司, 就会大量购买这些公司的股票, 此时这支股票会在短时间内急剧上升, 但随着囤积者的抛出或者该公司的购回, 股票价格又会暴跌。然后是证券公司。一般来说, 保险公司、投资信托公司、信用金库等机构的投资者, 都会把证券投资作为资产保值和增值的重要一环, 金融法人与社团法人对于证券投资都会非常严肃认真地对待。这些机构投资者的多少对证券行情会产生比较大的影响。证券公司的不同动向往往会使股民对股票市场的行情作出不同的预测, 中小散户更多地会参考大机构的动向, 因为他们相信大机构入市之前肯定是做了万全的调查准备的。证券管理部门与证券交易所要维持股票价格的公正, 当他们发现股价出现不正常的波动时, 就会采取相应的措施。股市政策在一定程度上调节了股价指数, 对股市陷入低迷或者过于火爆, 都可以针对具体行情使股市能够以平稳的状态运转。

综上所述, 由于前文所提到的多种因素的综合作用, 股票价格不断地变动。股票投资者要综合考虑各种因素, 做出正确的判断与投资决定。

摘要：股票价格直接关系到投资者的经济利益, 股票价格变动的预测就非常重要。那么影响股票价格变动的因素必须被提炼出来, 并进行深入的分析。本文试图分析出这些因素, 以便为投资者参考。

关键词：股票价格,变动因素,市场

参考文献

[1]曾令全.证券投资学.中国财政经济出版社, 2004[1]曾令全.证券投资学.中国财政经济出版社, 2004

[2]傅广宛.证券投资管理.经济管理出版社, 2001[2]傅广宛.证券投资管理.经济管理出版社, 2001

价格变动风险 第8篇

1.1 关于蛛网理论

蛛网理论是20世纪3O年代西方经济学根据均衡状态的稳定与否, 而进行的一种动态均衡分析。它引进时间变化的因素, 通过对不同时期的需求量、供给量和价格之间的相互作用的考察, 用动态分析的方法论述诸如农产品、畜牧产品这类生产周期较长的商品的产量和价格在偏离均衡状态以后的实际波动过程及结果。蛛网理论将市场均衡理论与弹性理论结合起来, 再来考察市场价格和产量的变动状况, 即用供求定理解释某些生产周期长的商品, 在供求不平衡时所发生的价格和产量循环影响和变动。

蛛网理论研究的主要产品, 从生产到上市都需要较长的生产周期, 而且生产规模一旦确定, 在生产过程未完成前, 不能中途改变, 因此市场价格的变动只能影响下一周期的产量。同时认为本期的产量取决于上一期的价格, 本期的价格决定下期的产量。这种变动状况分为三种模型:

(1) 供给弹性小于需求弹性:意味着价格变动对供给量的影响小于对需求量的影响。这时价格和产量的波动会逐渐减小, 使市场价格趋于均衡价格, 称为“收敛型蛛网”。

(2) 供给价格弹性大于需求价格弹性:市场受外力干扰偏离均衡状态的市场价格在对下期供给量变动影响下。使实际价格和实际产量上下波动的幅度会越来越大, 远离均衡点, 使均衡无法恢复, 这种情形称为“发散型蛛网”。

(3) 供给弹性等于需求弹性:即价格波动引起供给量变动的程度始终不变.即实际产量和实际价格始终围绕均衡点上下波动, 永远达不到均衡, 称为“封闭型蛛网”。 (三种模型如图所示)

1.2 弹性理论和蛛网理论分析我国猪肉价格及供求量的特性

在我国目前的农产品市场上, 猪肉已经不再是供不应求。然而, 2007年猪肉价格大幅上涨且居高不下, 2008年猪肉价格高开低走, 到2009年猪肉价格冲低后回升, 这主要是由于猪肉市场的供求情况造成的。猪肉同其它农产品一样, 其市场价格的变化只反映当前的供求关系, 而对供求关系在未来一定时期内可能发生的变化并不能反映出来。农户往往只是以当期的市场价格来安排来年的养殖规模, 若猪肉价格走高, 来年农户就会扩大养殖规模;而第二年时由于供过于求, 价格下降, 农民就会相应减少生猪养殖量, 由此反复循环变化, 其需求弹性和供给弹性有其特性, 运用弹性理论加以解释如下:

(1) 首先, 在如今我国居民生活中, 猪肉早已经不再是奢侈品, 而是近似于一种生活必需品, 人们对猪肉需求并不会由于价格上涨而大幅度锐减, 一定程度上造成2007年猪肉价格居高不下的状况;

(2) 另外, 猪肉供应有不稳定性, 仅以湖南湘潭和海南海口2007年国庆前后的供求情况为例, 据调查数据显示, 湘潭市的生猪存栏保持在50万头, 平均每天供应市场约500~700头, 国庆期间供应量增加到1000头/天, 但当年节日期间市场需求量与往年相比仅略有减少, 约700~900头/天;海口的生猪存栏量保持在25万头, 每天供应海口市场约700~800头, 国庆期间供应量增加到1200头/天, 当年节日期间市场需求量与往年相比也仅略有减少, 约1300~1400头/天。而2009年猪肉价格在经过3、4月份的最低点后, 6月中旬开始反弹, 截至8月份第2周, 猪肉价格已经连续9周回升, 累计涨幅为15.8%。对此现象, 陈生将其归于国家收储政策、人们的心理预期及疫情变化, 而陆步轩则认为冬季养猪存活率低导致夏季肉价上涨。以上数据都能反映出, 猪肉的供给弹性相对于需求弹性而言较大。

2 运用蛛网理论提出应对措施

2.1 警惕农户陷入“蛛网困境”

根据蛛网模型, 造成某些生产周期较长的商品产量和价格波动的主要原因是:生产者总是根据上一期的价格来决定下一期的产量, 即上一期价格同时是生产者对下一期的预期价格, 预期价格与实际价格的不吻合造成了产量和价格的波动。生猪产品价格变化往往具有周期性, 生猪价格波动一般是每四年一个周期, 其间可分市场高潮期、回落期、低潮期和回升期。“物价系统全国成本调查网”从调查统计数据分析认为, 自2004年猪价上涨回落之后, 2007年是一个价格回升期;而随之的2008年则出现了猪价走低的态势:据农业部统计, 截至2008年11月份, 猪肉平均价格已经连续9个月下降, 比二月份的最高价下降25.4%, 与蔬菜、粮食等其他农产品相比, 猪肉下降时间最长、降幅最大。由于2009年上半年猪肉价格的下跌, 使得很多养殖户退出, 这就容易引起明年新一轮的猪肉供应紧缺, 从而出现猪肉价格上涨较快的趋势, 这有可能成为明年物价攀升的一个因素。

我国的猪肉供应已告别了短缺时代, 可以说, 猪肉市场价格的变化只反映当前的供求关系, 而对供求关系在未来一定时期内可能发生的变化并不能反映出来, 农户只是以当期的市场价格来安排来年的养殖量。每次农产品价格大涨之后, 都可能是一次农产品价格大跌。由于猪肉这种农产品同其它农产品一样, 具有生长周期较长、途中很难改变的特性, 在正常情况下本期的养殖安排规模已决定了下一期的供应规模。而农户总是以现有的市场价格为标准去预期未来的收益, 这样往往陷入“蛛网困境”, 赶不上市场变动的节奏。按照蛛网理论解决猪肉价格波动和供求的不稳定.主要应着重以下两方面来:

(1) 解决猪肉生产的供给与需求的适应, 并优化供给;

(2) 加强流通市场的建设, 使生产与市场需求连接起来, 以需求指导生产。

2.2 强化农户抵御风险的能力

生产经营分散、规模小、管理粗放是我国生猪养殖和生产的特点, 这往往使农户难以抵抗自然风险和市场风险。各个分散经营的农户的生产活动往往根据当年的热销情况来决定明年的产量规模, 一哄而上或大规模退出的现象非常普遍, 缺乏必要的市场指导。同时, 农民市场意识较差, 较少利用价格、成本、利润等进行产出核算。往往又形成一哄而上, 使市场供求在下一周期短缺失衡, 体现了“蛛网理论”的运行原理。农产品生产与农产品流通市场是一种双向反应和选择, 所以市场经济的发展需要农户的联合和组织化生产, 实现大生产与大市场的对接, 农业生产的价值趋向要由市场需求来调节。分散的、小规模的农户家庭经济对市场难以做出准确的判断和预测, 难以掌握准确的市场信息, 而且市场交易成本较高, 难以抵御市场带来的风险。

2.3 政府控制猪肉价格并给予农户适当补贴

实质上, 即便2007年猪肉价格飙升, 农户也并非最大的受益者, 可以这样说, 不论哪次农产品涨价, 首先受益的都是经销商, 等经销商抱了“一桶金”甚至“多桶金”之后, 农民才可能受益。尽管2007年生猪价格如此频繁上扬, 但在农村的生猪价格变化仍然不是很大, 供求信息不对称, 农民在该获益时没获益。要稳定猪肉的价格, 就必须稳定猪肉的生产, 欧美稳定农产品生产的方法就是采取国家补贴:比如欧盟政府每公顷农地补贴是300~350美元, 美国是100~150美元。如果国家不实行高额补贴, 让农民大力发展生产, 要改变这种困局就很困难。

3 蛛网理论解释猪肉价格变动现象的局限性

笔者发现, 虽然蛛网理论动态分析了某些生产周期较长的农产品产量和价格波动现象, 但是运用蛛网模型并不能全面的解释猪肉价格变动现象。

因为蛛网理论的基本假设是:在完全竞争的条件下, 商品在第t期的供给量St是第 (t-1) 期价格Pt-1 (即预期价格) 的函数;第t期的需求量Dt是本期价格Pt (即实际价格) 的函数, 用公式表示为:St=f (Pt-1) ;Dt=f (Pt) 。

而在实际中, 农户可以从以往自己的养殖经验和市场经验中, 预测价格与产量的规律性变动, 逐步修正预期价格Pt-1, 使预期价格Pt-1趋近于实际价格Pt, 从而使供给量接近市场的实际需求量 (St=Dt) , 尽量达到市场均衡状态, 最大化地消除价格和产量的波动。

综上所述, 虽然运用蛛网理论分析猪肉涨价现象存在一些不足, 但是我国农产品的价格波动往往都会陷入蛛网型波动的怪圈。按常理而言, 农产品价格上扬对于农民是好事, 但这种价格的大幅飙升却往往是下一周期价格暴降的先兆。每次农产品价格大涨之后, 随之而来的都可能是一次农产品价格的大跌。从猪肉价格的波动, 我们看到了中国农业的一个缩影, 也看到了农产品价格的不稳定性, 这不论是给农户、还是给我国居民生活所带来的影响是都是非常大的。因此, 在引导农户适当增加生猪养殖规模同时, 避免农户一窝蜂都养猪, 造成生产过剩而蒙受损失, 这是猪肉供求和价格逐步走上良性循环轨道的一个关键问题。

参考文献

[1]世间高鸿业.西方经济学[M].北京:中国人民大学出版社, 2005.

[2]师德新, 张强, 朱奕丽.市场供求情况与价格波动关系[J].吕梁学刊, 2003 (1) , 84-87.

[3]湖南省商务厅网站.www.hunnan.gov.cn.来源:湘潭市定点办:2007-11-01.18:00:02.

[4]海南省人民政府.www.hainan.gov.cn.来源:海南省价格监测中心:2007-10-10.08:36:12.

[5]中国肉价连涨蛋价冲顶或诱发新通胀.来源:新华网-经济参考报 (北京) :2009-08-27.

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[7]农业部:2009年猪肉价格下跌压力加大.来源:新华网, 2009-01-04.10:00:42.

[8]刘星彦.蛛网理论与我国的粮食安全[J].粮食流通技术, 2002 (5) :6-8.

[9]邵正芝.蛛网理论与弹性理论[J].青岛大学学报, 2005 (6) :11-12.

[10]王思亮.蛛网理论分析释疑[J].苏州大学学报, 2006 (5) :77-78.

近年中国房地产价格变动情况分析 第9篇

一、我国房地产市场现状分析

据统计, 1992~2009年的17年间, 全国城市商品房价格平均售价上涨了15.27倍。从2004年开始, 我国商品房价格出现明显上涨趋势, 当年平均价格的增长幅度达17.8%, 首次超过了居民可支配收入的增长幅度;而2006年之后, 房地产销售额的上涨速度甚至快于销售面积的上涨速度。2008年由于我国实行从紧的货币政策及通过加息等手段以抑制经济过快增长, 对房地产市场需求产生结构化影响, 全国房价增加放缓。由于2009年采取的积极宽松的财政、税收、金融政策, 再加上房地产市场潜在的刚性需求积压性释放以及强烈的改善型、投资型意愿, 2009年3~12月70个大中城市房屋销售价格指数同比数值逐渐上升, 至当年12月份, 同比上涨7.8%。

到2010年2月份, 由于09年末政府出台了一系列促进房地产市场健康发展的政策措施, 遏制部分城市房价过快上涨的效果显现, 全国70个大中城市房屋销售价格环比上涨0.9%, 涨幅比1月份缩小0.4个百分点, 但总得来说, 房地产价格上涨过快的矛盾依然突出。

房地产价格上涨过快, 不仅造成了大量普通购房者买不起房, 直接影响城镇居民家庭住房条件的改善, 同时, 也导致了银行信贷结构的不合理, 加剧银行信贷风险, 进而影响金融安全和社会稳定。

二、房价上涨的原因

(一) 供给不足是房地产价格不断上涨的根本原因

据兴业银行统计, 1991年到2008年间累计出售各类住宅类商品房约49亿平方米, 而1991年~2008年, 中国城镇人口新增2.94亿, 如按每个家庭3人, 需住房60平方米计, 全部已售房屋只覆盖了83.3%的新增城镇居民, 供给明显不足。这里还不包括原有城镇居民因改善住房条件而新增的住房面积, 因此我国房价从需求上看, 在长时期内仍会保持上涨的趋势。

(二) 宽松的货币政策及制造业海量资金注入助推房价上涨

从2008年的从紧的货币政策转变到2009年适度宽松的货币政策, 房地产行业从银行获得的信贷支持状况得到了改善。购房基准利率7折优惠、降低购房首付比例和二手房市场的税费优惠等一系列宽松的金融政策使得09年购房成本降低了近30%。低首付和低贷款利率降低了买房的门槛, 使市场的刚性需求释放, 投机活动活跃。此外2009年, 受汇率、成本、出口退税、国际金融危机等环境影响, 中国的制造业仍没有走出困境, 企业仍然不敢将资金投入到实体经济生产中。而是转投到股市或者楼市, 助推了楼市高价。大量资金涌入市场, 助推了市场上涨动力。

(三) 通货膨胀预期增强, 使房产成为理想的抗通胀产品

金融危机后, 为了振兴我国经济, 国务院出台4万亿振兴方案, 使2009年上半年广义货币供应量同比增速高达24%, 公众对市场的通货膨胀预期增强。不少人看中房产可住、可投资的灵活性, 将存款转化为房产, 以求保值增值。因此2009年房产受到了公众的追捧, 加上前述的低政策门槛, 以及房价高速上涨所带来的投机空间, 不少消费者竞相买房, 甚至在海南还出现了“抢房”的现象, 这无疑进一步推动了房价上涨。

(四) 地方政府“土地财政”催高房价

所谓“土地财政”, 属于预算外收入, 又叫第二财政, 是指一些地方政府依靠出让土地使用权的收入来维持地方财政支出。国务院发展研究中心的一份调研报告显示, 在一些地方, 土地直接税收及城市扩张带来的间接税收占地方预算内收入的40%, 而土地出让金净收入占政府预算外收入的60%以上。其实我国的土地财政问题, 追根溯源是于1994年分税制改革有关。1993年, 中央和地方财政收入在全部财政收入中占的百分比为22%和78%, , 而到了1994年, 则分为55.7%和43.3%。也就是说, 分税制改革后地方财政收入比重下降了30%。问题在于, 地方的份额少了, 可上头千条线, 地方一根针, 要负担的事却没有减少, 处处要花钱, 巧妇难为无米之炊, 不得已, 地方政府只好做土地的文章。

三、相关政策建议

(一) 进一步完善房地产价格调控, 促进房地产市场健康发展

政府应以保持房地产市场的持续发展为目标, 正确把握和及时调整调控力度, 根据不同区域的经济发展状况、居民消费水平及房地产业的发展情况来制定切实有效的调控措施, 不宜搞全国“一刀切”。

(二) 强化对土地的控制和管理, 正确处理房地产供需矛盾

根据房地产市场的变化情况, 保持房地产投资规模, 适时调整土地供应总量、结构、供应方式、供应节奏及供应时间;加大对城市存量土地的清理力度, 盘活存量土地;严格控制政府用地, 另外, 针对不同结构的房地产商品, 应采取相应的土地出让方式, 避免土地供应价格上涨拉动普通商品房价格的上扬。

(三) 转变“抑制房地产消费”的观念, 根据不同人群的需求制定相应政策

政府在制定政策时应该考虑不同人群的需求, 根据不同居民的收入水平设计不同的住宅, 以解决各个层次居民的住房问题

(四) 加强对地方政府领导干部的思想教育和监管

一是努力推进地方政府自身改革, 转变政府职能, 建设人民满意的政府;

二是树立正确的政绩观并建立相应制度, 杜绝不切实际的形象工程和政绩工程, 限制进一步产生新的被动性需求;

三是解决好产权制度。国家应该建立相应的行政法规来规范地方政府的土地管理者职能, 加快城镇国有土地产权制度改革, 以确保国家的所有者权益。

(五) 完善住房保障制度, 确保社会福利政策落实到位

解决低收入居民住房问题是政府社会福利政策的重要目标之一, 可从多个角度来建立社会保障体系。一是对低收入者供应经济适用住房, 可以实行政府定房价、定套型、定供应对象;二是对最低收入者供应廉租屋, 由政府审定供应对象, 可以只租不售;三是重视廉租房的建设与管理, 各地廉租房建设的现状实行网上信息公开, 接受社会各界的评价和监督;四是采取减免税收等激励手段, 支持房地产企业进行经济适用房和廉租屋的建设。这样既有利于提升企业开发普通商品房的积极性, 又有利于加快廉租屋政策落实的速度。

(六) 加大房地产信贷监管, 大力发展多元化的房地产金融市场

一是要加强对金融机构资产运行情况的监管, 严格规定金融部门向房地产贷款的比例和房地产抵押贷款融资的比率, 紧缩信贷总量;二是严格审查土地使用权抵押贷款条件, 降低融资比率, 加大对抵押物与信用担保方的核实力度, 建立一套全面评估贷款方的风险监控体系;三是要推进多层次住宅金融市场建设, 发展直接融资工具, 允许符合条件的房地产企业通过发行债券、信托产品等途径从市场筹资;四是要遏制投机性需求。

摘要：房地产业作为国民经济的基础性、先导性、支柱性产业, 对整个国民经济和社会的发展具有巨大的推动作用。近几年, 房地产市场迅猛发展, 房地产价格不断上涨, 对我国经济发展产生了一定影响。本文首先对我国房地产市场发展状况进行分析, 从经济学角度分析了房地产价格上涨成因, 并在此基础上提出相应治理对策。

关键词：房地产价格,上涨成因,变动趋势,政策建议

参考文献

[1]兴业银行.房产牛市还将持续20年[R].新闻晨报:2010-01-05.

[2]李志清, 田金信.北京市保障性住房供给预测研究[J].哈尔滨工业大学学报, 2009, (05) .

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[4]丛屹, 高红鑫.论社会保障性住房供给环节若干关系的处理[J].现代财经, 2009, (07) .

价格变动风险 第10篇

关键词：学习小组；思想政治；运用

一、学习小组概述

学习小组一般是4～6人组成的有着共同奋斗目标的学习小团队，划分学习小组时要考虑组员的思维能力、学科成绩、性格特征、兴趣爱好、男女比例等方面的差异，以便学习时发挥各自的优势。

学习小组人员设置一般包括组长、副组长、组员。启动学习小组时要明确各自的职责，如合格的小组长应具备的条件：责任心和集体荣誉感强；组织和协调能力强；自我约束能力强；服务同学的意识强，勇于承担责任；口语表达能力强；创新意识和提出问题、发现问题的能力强等。

二、学习小组在《价格变动的影响》一框题的运用

1.课前准备环节

组长督促组员做好预习，包括初步理解《价格变动的影响》一框题的基本内容和思路：价格变动对生活消费的影响；价格变动对生产经营的影响；复习、巩固上一节学习的影响价格因素的知识；找出将要学习的内容中自己不理解的问题；尝试做练习册中的习题，适当做预习笔记等，并将组员提出的问题进行汇总并上交老师。有效的课前预习有利于培养和提高学生的自学能力，有利于学生提高听课效率，有利于暂困生扭转学习被动的局面，提高学生的学习效率，培养学生的综合能力，为学生的终身学习和发展打下坚实的基础。

2.讨论交流环节

组长组织组员进行有效讨论：围绕讨论的内容，有针对性地进行讨论；组长分配任务，做到人人有事做。比如，在本框中，针对“十二届长春汽博会，汽车降价对生活消费和生产经营的影响”这一内容，可以将这一任务分成两部分，一部分组员讨论价格变动对消费者的影响；一部分组员讨论价格变动对生产者的影响。要求组员在规定的时间内完成任务；列出提纲，汇报人等待展示等。这种生生之间的互动和交流，可以增强学生的参与意识，有利于培养学生的合作精神和竞争意识，有助于学生之间取长补短，在相互合作中共同取得进步，同时，也有利于训练学生的语言表达能力和归纳、概括能力。

3.归纳展示环节

组长本人或选定其他组员，对本组讨论的结果进行展示，既包括小组讨论后学生在黑板上的书面展示，也包括学生登台讲课或学生互动质疑过程中的各种展示活动，重在展示解题过程，如回答主观题，要讲清解题思路：【（1）阅读设问看清要求、抓关键：一看范围要求，二看分值要求；一抓关键词语，二抓限制词语；（2）审读材料：说出全文的中心句；分出段落层次，并概括每段的意思，理出段与段之间的内在联系，在认真思考的基础上列出答案要点等；（3）说出解答某类主观题的答题技巧】，如讨论中设置的第一个小问题，学生可以通过价格变动与需求量之间的一般规律，价格变动对不同商品需求量的影响不同，价格变动对相关商品需求量的影响三个方面归纳价格变动对生活消费的影响。第二个小问题，学生可以先说出措施类主观题的答题技巧：一是主体法，二是结合材料法，如果材料中说的是问题，那就一对一找措施，如果材料中说的是成功的做法或经验，那就到书中去找理论依据，这一类主观题答案一般是动宾结构等，然后根据材料，可归纳出调节产量和调节生产要素的投入……在一组学生展示后，其他小组可点评、质疑，也可教师点拨。这一过程展示的是学生的语言组织和表达能力和面对其他同学提出问题后的应对能力等，促进学生对所涉及的问题有比较全面而深入的思考，检验学生讨论是否充分和思维敏捷。

4.巩固运用环节

在学习本节课的内容后，组长可引领组员将老师布置的习题经过自主思考后，组内成员互相讲解。如，如何通过图像判断是生活必需品还是高档耐用品，如何根据图像中反映的价格和需求量之间的关系判断两种商品是替代品的关系还是互补品的关系等，如本组内有疑问，可寻求其他小组帮助，共同解决。这一环节是学生对所学知识、技能加深理解，牢固而深刻地掌握并再现的过程，是将概括出的概念、规律、原理、方法运用到学习实践中的过程，尤其是对过程与方法、态度情感价值观的再体验，进一步深化的过程。

5.评价反馈环节

组员可以针对学习内容，实际学习效果，情感态度价值观等方面进行评价。从方式上看可以通过自评和互评的方式进行。在评价时，可以自己给自己先评价，哪些方面做得好，哪些方面还存在问题以及今后处理办法等。小组成员之间可以通过互评方式知道自己需要改进的地方，相互鼓励，互相进步。各小组之间也可以通过互评的方式扬长避短，进而培养各组之间的合作意识、竞争意识等，形成良好的学习风气。

在《价格变动的影响》一框中，通过在课前准备、讨论交流、归纳展示、巩固运用、评价反馈五个环节中运用学习小组，调动了学生主动思考，激发了学生思维，取得了较好的效果。

参考文献：

张仁贤.打造高效课堂的有效策略[M].世界知识出版社，2014-08.

价格变动风险 第11篇

目前,中国生猪养殖产业的典型特点是,以农民家庭为单位的农村散养户和规模生猪养殖户并存,农村散养户数量多,其生猪出栏量占据总出栏量的较大比重。农村散养户由于其知识水平有限,获取市场信息的能力较差,导致在经营管理上只注重短期经济利益,对生猪价格变化的预期和相关的决策反应是大致相同的。出现了价格上涨时扩大投资“一哄而上”,而在面对生猪价格下跌时也会集体选择迅速退出市场,对生猪养殖产业造成巨大冲击,这种冲击会进一步导致养猪业价格的变化。

为了促进猪肉产业的健康发展,近年来我国猪肉产业结构发生了很大变化,比如我国猪肉产业不断兼并和重组,提高了产业的集中度,生猪养殖户的数量减少,而经营规模增大。生猪养殖户非常关注猪肉供应链的竞争力,认为从猪肉批发商到生猪养殖户的产品价格变化传导缺乏效率。该问题关系到效率和福利分配问题,已经引起了政策制定部门和学者的广泛关注。

价格是连接市场各个部门的主要工具,因此从市场到农产品生产者的价格传导,是农业生产和效率提高的根本。制定农业政策的目的不仅是要降低市场失灵,提高竞争力,更主要的是降低贫困,保证食品的供应安全,因此准确掌握从批发商对生产商的向下游价格传导程度,对合理的制订相关的政策具有重要作用。依据上述情况,本文研究主要有以下目的:1通过实证检验批发商和养殖户的猪肉价格是否具有协整效应;2检验批发商猪肉价格变动是否能有效地传导给养殖户的产品价格;3评价批发商和养殖户猪肉价格之间的动态关系。

1我国猪肉市场的结构分析

我国居民对猪肉的消费量占到肉类总消费量的60%以上,同时在总产值方面,生猪养殖业几乎占到畜牧业总产值的一半,比重高达47%。猪肉供应产业在我国农业生产中占有重要的地位,关系到我国食物供应安全和社会稳定。

生猪养殖规模逐年提高。作为传统产业,我国生猪养殖产业生产规模相对较小,生产方式落后粗放,以农村家庭为单位进行副业经营为主。近年来,猪肉产业发展较快,规模化和组织化程度有了极大提升,年出栏量在1~49头猪的零散养殖户的出栏量为38.65%,年出栏量在50头猪以上的规模养殖户的出栏量比重为61.35。年出栏量在50~499头猪的规模养殖户,出栏量的比重达到29.68%,比例几乎占到规模养殖户出栏量的一半。而特大规模的养殖比例还偏低,比如年出栏量5 000头猪以上的规模养殖户的出栏量比重只占到总出栏量的9.75%。

虽然猪肉产业中散户的年出栏量的比重不断下降,但是生猪养殖散户的数量占总养殖户数的96%,仍然偏高。而规模养殖户数(50头猪以上)占总养猪户数的4%;1 000~3 000头猪养殖规模的养殖户的比重为0.028%;万头猪以上规模的养殖户的比重仅为0.004 8%。可以看出猪肉产业中大型规模养殖户的发展明显不足,比重偏低。家庭散养户的仔猪一般从仔猪市场购买,出栏时由生猪收购贩子上门收购。家庭散养户规模小,管理技术水平粗放,饲喂行为不规范,不能保证生猪的质量,由于饲养人员知识水平有限,盲目跟风,加剧了猪肉产业链的波动。

养殖规模较大的生猪养殖场或由各饲养户组成的养殖专业户,仔猪一般是养殖户自己繁殖并饲养的,有完善的种猪繁育和饲料厂体系,饲养技术科学、规范。出栏的生猪通过长期合约定向供应指定的屠宰场,猪肉的质量和供应量比较稳定、有保障。

2猪肉产业纵向价格传导机制

纵向价格传导分析用来评价市场中不同部门之间的整合效率。价格变化从市场链的一个部门传导到另一个部门的速度和程度,对部门之间福利分配、竞争力和持续能力具有重要影响。在完全竞争的市场上,生产力链条中某一环节的价格变动冲击将会带来另一环节价格的相同变动,市场效率要求二者之间存在价格均衡关系。

根据市场的运作环境,两个不同环节的价格可以有不同的变化关系方式,可以随着一方的价格变动另一方价格呈现完全或部分变动,也可以呈现当期变动或滞后变动,还可以呈现线性或非线性方式变动。目前在该领域的研究,主要是集中在市场供应链的不同环节价格变动的传导类型、变动程度、变动速度。在这些研究中,价格变动率通常通过上下游价格的滞后关系来衡量,非对称价格响应用来评价下游环节价格对上游环节价格上升或下降的反应。

很多关于价格纵向传导的文献,把价格传导的不完全性归因于市场的不完全竞争性。可以把制约农产品价格变动从一个市场向另一个完全、对称传导的众多因素归纳为以下几点:1农产品生产者的市场势力;2企业对产品数量、价格、投入或产出进行调整时,所带来的不同环节的成本变动;3政府对农产品的价格干预;4不完全信息;5市场供应链不同环节的价格弹性不同;6农产品的易逝性。

研究纵向价格传导的模型,起初主要是通过价格数据差分或价格差分的滞后期为变量来构建回归模型进行研究,但是这些模型往往是不可靠的。由于产品价格数据不平稳、一阶差分的错误应用、产品价格之间存在协整关系的问题,实证检验存在伪回归,模型错误地验证了理论假设。为了解决模型存在的缺陷,Engel和Granger(1987)根据协整理论提出了新的计量方法,指出两个非平稳的时间序列如果存在相同阶数的单整,那么二者存在长期的协整关系。

Cramon,Taubadel(1998)应用非对称误差修正模型(AECM),对非平稳的价格序列进行非对称价格传导检验。在该方法中,提出了将误差修正项分解为正向和负向两部分,来判断价格上升或下降是否带来传导机制的不同。Meyer(2004)指出在对价格传导进行分析时,存在的计量问题可能会对结果造成严重的影响,因此特别需要注意以下问题:1多重共线性问题;2结构突变问题;3数据的频率分布;4调整成本;5需要更加深入地了解造成价格不对称传导的深层次原因。

3猪肉产业价格纵向传导的检验方法

回归模型中包含非平稳时间序列将会导致伪回归的结果,造成原本没有关系的变量之间表现出显著的统计关系。因此,纵向价格传导分析的第一步要判断时间序列是否存在单位根,对单位根检验的可靠性取决于模型的选择是否能够模拟真实数据的产生过程。回归方程中是否包含截距项和时间趋势将会影响临界值t的统计量,多余的参数将会降低模型的自由度,导致单位根检验失效,导致存在单位根的原假设被错误的拒绝。

单位根检验用来检验时间序列数据的平稳性过程,如果时间序列分析是非平稳的,根据协整理论进行协整检验,然后应用格兰杰因果关系检验来衡量价格传导的方向。考虑到时间序列的协整关系,本文应用两阶段误差修正模型来分析变量X对Y的短期和长期影响,同时对因变量和自变量变动的调整速度进行计量。第一步我们根据方程(1)做Y对X的回归,得到了回归的残差项Z。第二步,估计方程(2)做Δyt对Δxt-1的回归加上均衡误差项Zt-1。这个方程可以由一个基本的ECM结构表示,α2代表X对Y的短期相应,φ代表误差修正项的系数(ECT)。

最后,根据Cramon-Taubadel ,Loy(1996)测量价格非对称传导的方法,本文将误差修正项(ECT)分为对长期均衡的正向偏离和负向偏离。如方程(4)所示,将误差修正项分解为正、负两部分,用来说明价格传导是否具有非对称性。

4纵向价格传导关系的实证检验

本文研究价格传导问题,采用2000年1月~2013年11月全国猪肉和生猪每周价格为研究样本(共167期)。以2000年1月的猪肉价格和生猪价格为基期价格,分别计算2000年1月~2013年11月的猪肉和生猪物价指数。数据来自中国畜牧业信息网和中国农业信息网。

采用ADF方法对生猪价格指数、猪肉价格指数进行单位根检验。检验结果,生猪价格指数和猪肉价格指数的t统计量分别为-0.837和-0.704,而5%的显著性水平的临界值为-2.886,两个变量无法在5%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设,因此生猪价格指数和猪肉价格指数是非平稳的时间序列。而对两个变量一阶的一阶差分进行ADF检验,t统计量分别为-6.91和6.424,而5%的显著性水平的临界值为-2.886,两个变量的一阶差分序列在5%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设,即是平稳时间序列。

由于生猪价格指数和猪肉价格指数序列都是非平稳的时间序列,且都是一阶单整I(1)。对两个变量进行Johansen秩检验,来判断二者是否存在长期协整关系。检验结果,拒绝不存在协整关系的原假设,说明生猪价格指数和猪肉价格指数之间存在长期的协整关系。而最大特征值检验表明,可以在5%的水平上拒绝协整迹为0的原假设,但无法拒绝协整迹为1的原假设。

通过对两个变量进行格兰杰因果检验,判断价格传导的方向,检验结果,由于P值为0,拒绝了原假设,说明生猪价格变动不是猪肉价格变动的原因。如果不能拒绝原假设,说明猪肉价格变动不是生猪价格变动的原因。因此,生猪价格变动导致猪肉价格变动,而猪肉价格变动不能导致生猪价格变动。

本文应用误差修正模型(ECM)来估计猪肉供应链不同环节价格序列的动态关系,通过误差修正模型,短期可以估计自变量对因变量冲击的短期效应,长期还可以估计出系统在受到冲击之后调整到均衡状态的速度。由上面格兰杰因果检验可知,生猪价格指数(X)变动引起猪肉价格指数(Y)的变动,猪肉价格变动不是生猪价格变动的原因。因此,猪肉价格指数序列Y位于等式的左边。通过两阶段单方程误差修正模型估计,得到结果如下:

估计结果中,误差修正项ECM的系数φ为0.567 8,t统计量为4.85,在5%的水平上显著不为0。短期效应的系数β为0.717 8,在5%的水平上显著不为0。说明生猪价格和猪肉价格存在长期的均衡关系,且当期生猪价格对下一期猪肉价格的短期影响也非常显著。

为了考察生猪价格和猪肉价格之间的传导是否具有对称性,在前人研究的基础上,本文采用下面的模型来考察,当生猪价格上升或下降时,对猪肉价格影响的调整速度是否存在差异。

估计结果中,代表价格下降影响的ECT-的系数为-0.297 4,t统计量为-1.43,在5%的水平上不能拒绝不为0的原假设。代表价格上升影响的ECT+的系数为0.790 6,t统计量为-4.31,在5%的水平上显著不为0。实证结果说明,猪肉价格传导速度是非对称的,当生猪价格上升时,猪肉价格的调整速度比较快,当生猪价格下降时,猪肉价格调整速度不具有统计显著性。

本文的实证结果具有重要的政策含义,由于猪肉供应链价格的非对称传导,生猪养殖户处于弱势地位,增加了其获取利益的困难。如果猪肉的市场价格信号不能有效地传递到生猪养殖环节,生猪养殖户将不会根据猪肉市场结构的变化及时有效地调整生产机制以适应市场的变化。

5结 论

本文通过实证分析得出以下结论:1生猪价格和猪肉价格之间存在长期单向的协整关系,价格传导的方向是从生猪价格向猪肉价格单向传导。通过格兰杰因果检验可知,生猪价格变动是猪肉价格变动的原因,而猪肉价格变动却不是生猪价格变动的原因,因此价格纵向传导过程中,只存在上游环节向下游的传导,传导过程不可逆;2当期生猪价格对下一期猪肉价格具有显著的影响。通过实证检验可知,生猪价格变动对猪肉价格变动存在短期的显著影响,尤其是当期生猪价格对下一期猪头价格的影响;3当生猪价格上升时,猪肉价格的调整速度明显变快。当生猪价格下降时,猪肉价格的调整速度相对较慢。误差修正模型中,正向的误差修正项统计显著,而负向的误差修正模型统计不显著,表明从生猪到猪肉的价格传导是非对称的。

从以上实证结论中可以看出,目前我国猪肉产业化过程中,过分地强调通过转变生产技术方式,来提高生猪养殖户的竞争力水平的政策是存在一定缺陷的。应该针对猪肉产业价格传导的现状,重点进行机制设计,提升产业链中从猪肉价格到生猪价格的价格传递效率,保证猪肉的市场价格信号有效地传递到生猪养殖环节,使其根据猪肉市场结构的变化及时有效地调整生产机制以适应市场的变化。

摘要：随着养猪产业的快速发展,生猪养殖的规模化和组织化程度在不断提高,生猪养殖散户数量减少,而规模却不断扩大,带来猪肉产业集中度提高。同时,从猪肉批发商到生猪养殖户的产品价格变动传导缺乏效率,导致猪肉供应链的竞争力不足。针对目前的状况,本文验证了我国猪肉市场从批发商到养殖户的价格纵向传导效率水平。实证结果表明,我国猪肉价格从养殖户到批发商只具有单向传导效应,猪肉产业从猪肉价格到生猪价格传导机制无效率,而且我国猪肉价格具有非对称传导性,生猪价格变动导致猪肉价格变动的速度快慢,主要取决于生猪价格变动是上升还是下降。