玉米期货范文

玉米期货范文（精选5篇）

玉米期货 第1篇

截至2013年最后一个交易日, C B O T玉米价格为每蒲式耳4.22美分。玉米期货以39.6%的价格跌幅成为商品跌幅榜的冠军。这也是自1960年以来玉米价格跌幅最大的一年。分析人士称, 玉米价格走弱的主要原因是供给过剩。我国情况, 据统计, 2013年中国玉米产量达到2.11亿t, 增幅为5.9%, 为连续第五年增产。但专家分析, 虽然2014年玉米市场仍有供应压力, 但国内饲料需求仍是持续增长态势;另外深加工企业经过一年的压抑, 后期有一个复出阶段。2014年玉米下跌空间不大。

农产品金融化对玉米期货价格的影响 第2篇

摘要： 近年来农产品金融化现象突出表现在农产品市场和期货市场、货币市场、国际市场的联动，农产品的金融属性日益明显。基于2000～2012年芝加哥商品交易所玉米期货价格的月度数据，从农产品金融化视角分析玉米期货价格波动情况，选择货币供给量、货币价格和投机情况三方面可量化因素分析对玉米期货价格的影响。结果表明：货币供给量和投机资本对农产品期货价格有推动作用，而美元指数对价格有抑制作用，金融化因素对玉米期货价格造成不同程度的影响。最后根据分析结果，建议加强农产品期货市场的风险防范，完善我国农产品期货市场，防范过度投机。

关键词：农产品金融化；投机资本；非商业交易者；玉米期货

中图分类号：F306文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2014）04-0079-06

引言

20世纪80年代的拉美债务危机时期，出现了农产品工业用途的开发，美国等发达国家利用玉米加工乙醇作为燃料代替石油，标志着以玉米为代表的农产品资源属性越来越受到重视。进入20世纪90年代的全球化时期后，农产品期货市场的品种逐步丰富，恰逢2001年互联网泡沫破灭和2006年美国房地产市场的降温，大批逐利资本涌入农产品市场，交易量放大，投机行为加大价格波动，期货市场保值功能受到影响，农产品金融属性日益突出。

据IMF统计，2007～2008年国际农产品价格上涨幅度高达56%，经历了金融危机后农产品价格又一泻千里，今年3月份以来，在股市下挫、多数期货品种回调的情况下，玉米期货价格逆市上行，国际玉米期货价格上涨已超过10%，强势突破前期高点。对于近年来国际市场农产品价格的大幅波动，专家分析大量“非商业持仓者”代表的投机资本进入农产品期货市场进行投机是国际农产品价格普遍上涨背后的重要推手。从美国商品期货交易所（CFTC）公布的基金持仓报告看，投机基金对农产品期货的关注度逐渐升温，其炒作力度直接影响美国大豆、玉米等价格走势。截止2013年11月6日，投机资本在CBOT玉米期货上净多单为304 808手，较去年同期增加45 535手，美玉米主力合约也持续在650美分/蒲式耳的高位。农产品逐渐成为资本市场的基础商品，这种金融化现象使农产品改变了价格形成机制，价格不是由供求所决定，而是由资本和货币及各种国际因素所决定，这就是全球粮食供求与往年没有发生太大变化，而价格不断飙升的根本原因。本文以CBOT玉米期货为研究对象，试图分析各种可量化的金融因素对玉米期货价格产生的影响，通过分析国际农产品期货市场的金融化现象，为中国农产品价格问题提供借鉴。

摘要： 近年来农产品金融化现象突出表现在农产品市场和期货市场、货币市场、国际市场的联动，农产品的金融属性日益明显。基于2000～2012年芝加哥商品交易所玉米期货价格的月度数据，从农产品金融化视角分析玉米期货价格波动情况，选择货币供给量、货币价格和投机情况三方面可量化因素分析对玉米期货价格的影响。结果表明：货币供给量和投机资本对农产品期货价格有推动作用，而美元指数对价格有抑制作用，金融化因素对玉米期货价格造成不同程度的影响。最后根据分析结果，建议加强农产品期货市场的风险防范，完善我国农产品期货市场，防范过度投机。

关键词：农产品金融化；投机资本；非商业交易者；玉米期货

中图分类号：F306文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2014）04-0079-06

引言

20世纪80年代的拉美债务危机时期，出现了农产品工业用途的开发，美国等发达国家利用玉米加工乙醇作为燃料代替石油，标志着以玉米为代表的农产品资源属性越来越受到重视。进入20世纪90年代的全球化时期后，农产品期货市场的品种逐步丰富，恰逢2001年互联网泡沫破灭和2006年美国房地产市场的降温，大批逐利资本涌入农产品市场，交易量放大，投机行为加大价格波动，期货市场保值功能受到影响，农产品金融属性日益突出。

据IMF统计，2007～2008年国际农产品价格上涨幅度高达56%，经历了金融危机后农产品价格又一泻千里，今年3月份以来，在股市下挫、多数期货品种回调的情况下，玉米期货价格逆市上行，国际玉米期货价格上涨已超过10%，强势突破前期高点。对于近年来国际市场农产品价格的大幅波动，专家分析大量“非商业持仓者”代表的投机资本进入农产品期货市场进行投机是国际农产品价格普遍上涨背后的重要推手。从美国商品期货交易所（CFTC）公布的基金持仓报告看，投机基金对农产品期货的关注度逐渐升温，其炒作力度直接影响美国大豆、玉米等价格走势。截止2013年11月6日，投机资本在CBOT玉米期货上净多单为304 808手，较去年同期增加45 535手，美玉米主力合约也持续在650美分/蒲式耳的高位。农产品逐渐成为资本市场的基础商品，这种金融化现象使农产品改变了价格形成机制，价格不是由供求所决定，而是由资本和货币及各种国际因素所决定，这就是全球粮食供求与往年没有发生太大变化，而价格不断飙升的根本原因。本文以CBOT玉米期货为研究对象，试图分析各种可量化的金融因素对玉米期货价格产生的影响，通过分析国际农产品期货市场的金融化现象，为中国农产品价格问题提供借鉴。

摘要： 近年来农产品金融化现象突出表现在农产品市场和期货市场、货币市场、国际市场的联动，农产品的金融属性日益明显。基于2000～2012年芝加哥商品交易所玉米期货价格的月度数据，从农产品金融化视角分析玉米期货价格波动情况，选择货币供给量、货币价格和投机情况三方面可量化因素分析对玉米期货价格的影响。结果表明：货币供给量和投机资本对农产品期货价格有推动作用，而美元指数对价格有抑制作用，金融化因素对玉米期货价格造成不同程度的影响。最后根据分析结果，建议加强农产品期货市场的风险防范，完善我国农产品期货市场，防范过度投机。

关键词：农产品金融化；投机资本；非商业交易者；玉米期货

中图分类号：F306文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2014）04-0079-06

引言

20世纪80年代的拉美债务危机时期，出现了农产品工业用途的开发，美国等发达国家利用玉米加工乙醇作为燃料代替石油，标志着以玉米为代表的农产品资源属性越来越受到重视。进入20世纪90年代的全球化时期后，农产品期货市场的品种逐步丰富，恰逢2001年互联网泡沫破灭和2006年美国房地产市场的降温，大批逐利资本涌入农产品市场，交易量放大，投机行为加大价格波动，期货市场保值功能受到影响，农产品金融属性日益突出。

期货牛市格局中饲企如何采购玉米 第3篇

从单一玉米品种来看, 玉米市场走势即使出现上涨, 也难以出现大幅度的上行, 如此高的幅度, 通胀预期在相关品种的带动下, 玉米市场再次出现反季节上涨, 从长期的供需格局看, 玉米市场本身的供需相对平衡的格局并没有改变。

由于全球在农产品生物能源快速扩张的同时, 对饲料用的蛋白及能源原料提出了挑战, 中国在全球农产品价格提升的大背景下, 难以走出独立行情, 各个品种至少会跟随全球的趋势, 玉米市场总体处于牛市格局的思维没有变。但玉米市场又有中国的国情在里面, 因玉米市场本身处于供需比较平衡时期, 国内玉米市场价格上涨主要是受周边市场的带动, 农户销售习惯的改变及运输瓶颈的制约等。

玉米期货最优套期保值比率探析 第4篇

关键词：套期保值,套期保值比率,套期保值模型

1 套期保值理论回顾

套期保值理论在经历了漫长的发展,大致总结为三个主要阶段: 分别是传统套期保值理论时期、基差逐利套期保值理论时期以及现代组合投资套期保值理论时期。

在现货市场和期货市场上进行 “数量相等,方向相反”的均衡交易,这是传统套期保值的思想。

基差逐利型套期保值理论的产生突破了基差方面的局限性。具有代表性的是欧文定律认为套期保值的核心不是要消除风险,而是“套期套利”( Arbitrage Hedging) 。[1]

20 世纪60 年代初,Johnson和Stein提出用马柯维茨的组合理论来解释套期保值。该理论成功解释了套期保值者个人偏好的问题,[2]交易者可以选择在期货市场上保值的比例,进行有效的投资。

2 套期保值比率模型回顾

套期保值比率是指,在现货市场中,为了规避风险保值的现货头寸所对应期货头寸占现货头寸的比例。

2. 1 套期保值比率模型确定方法

2. 1. 1 风险最小化的最小方差套期保值比率

期货投资中,用方差来衡量风险的大小,投资者想要规避风险,就是在方差最小的前提下计算收益:

其中,ρsf是现货价格变动与期货价格变动的相关系数,σf2,σs2,σsf分别代表套期保值期间从开始到结束的期货和现货价格变动的方差,以及期货价格和现货价格协方差; 于是可以得到:

上述公式就是投资组合预期收益。[3]

2. 1. 2 效用最大化套期保值比率

效用最大化的套期保值则是把套期保值的收益放在了首要位置。这是一般情况下期货市场上套利者所选择的投资方式。Hsin和Kuo ( 1994) 在套期保值的效用函数最大化前提下,利用期货与现货组合的期望收益率和方差来求得效用最大化的套期保值比率。[4]

套期保值理论的核心问题是最优套期保值比率的确定。效用最大化的套期保值比率计算需要得知每一个投资者的效用函数,也就是每一个投资者的风险厌恶指数,不同的效用函数决定了套期保值的相应策略,这对模型研究来说缺乏执行性。

2. 2 国内外研究文献

2. 2. 1 国外研究文献

国外对于最优保值率的研究起步较早,据以参考的文献也比较多。研究者提出了许多模型并进行了大量的实证研究。

套期保值率最早是由Ederington ( 1979) 利用最小二乘法( OLS) 计算得到的。Engle和Bollerslev分别在1982 年和1986 年提出了ARCH模型和GARCH模型,套期保值比率自此有了动态性的变化。随后Baillie和Myers ( 1991 ) 将GARCH模型应用于商品期货市场的套期保值比率计算,得出了动态要明显高于静态套期保值策略。

2. 2. 2 国内研究文献

近年来,越来越多的国内学者着手研究开始对中国期货市场套期保值功能,主要从理论和实证两方面分析验证。

对于模型最初的研究是OLS模型,具有普遍意义。如齐明亮( 2004) 通过对上海铜期货数据的研究,发现最小方差的套期保值策略套期保值效果最好。[5]随着时间的推移OLS模型受存在的缺陷,使得套期保值比率的估计受到影响。高勇( 2008) 利用多元协整序列共同趋势模型比较研究,认为中国期货市场套期保值绩效比美国期货市场要差。[6]彭红枫,胡聪慧( 2009) 以Lien提出的套期保值绩效衡量指标为切入点,揭示了中国大豆期货市场中OLS模型最优套期保值比率进行的动态套期保值能最大程度地降低风险。[7]我国股指期货是2010 年4 月上市,此后便展开了股指期货研究的热潮。舒健( 2012) 研究发现: 动态模型套期保值效果相对于静态套期保值模型效果更佳。刘峰( 2013) 采用了小波分析的方法对沪深300 股指期货和铜期货合约的最优套期保值比率及其保值效果在不同时间尺度上进行了对比性的研究与验证。[8]

以往的文献总结了计量模型的发展,并分析了不同时期数据在不同模型下所得到的比率以及绩效,与成熟的套期保值理论共同促进期货市场的发展。正确地选择所适用模型,计算最优套期保值比率的对投资者套期保值的应用,规避风险以及对于期货市场的稳定发展和完善有重大意义。

3 实证结果分析

3. 1 数据的选取

期货数据选自大连商品交易所玉米期货每日收盘价,区间为2014 年5 月26 日至2015 年9 月1 日,选择最近到期的期货合约价格,得到连续的玉米期货价格数据。现货价格数据选自大连港玉米每日平舱价格,对于节假日及个别缺少的数据进行了剔除。由于大连港是比较重要的港口之一,平舱价格也使得现货和期货玉米质量标准保持一致,因此更具合理性。以下用Eviews6. 0 对数据进行实证分析。

3. 2 ADF检验

ADF检验是对时间序列进行平稳性检验,对于给定的显著性水平,如果T统计量实际值大于ADF临界值则接受原假设,认为变量序列具有单位根是非平稳的序列,反之则拒绝原假设,变量序列是平稳的。下列结果是基于样本数据2014. 5. 26. 到2015. 10. 15. 检验结果如表1 所示。现货价格为S,期货价格为F。

现货价格序列T = 0. 626352 统计量大于- 0. 2869927,存在单位根,同理期货价格存在单位根,是非平稳序列。[9]对玉米现货和玉米期货价格序列分别进行一阶差分,现货价格一阶差分后用D ( S) 表示,期货价格一阶差分后用D ( F)表示. 检验结果如表2 所示。

从以上结果中可以看出,玉米期货和现货数据一阶差分后的T统计量均小于临界值。则拒绝原假设,一阶差分后的玉米期货和玉米现货价格序列均是一阶单整序。

3. 3 协整检验

协整检验是对回归方程的残差序列进行ADF检验。检验结果T = - 19. 99933 小于临界值即玉米期货和玉米现货序列之间存在协整关系,验证了玉米期货和现货价格之间存在长期均衡的关系。[10]

3. 4 模型参数估计

3. 4. 1 模型的建立

由于GARCH是动态模型,要不断地调整套期保值的期货头寸,导致交易成本的上升,对于实际操作很不方便,于是将建立VEC模型计算最优套期保值比率。VEC模型为:

上述方程中,ΔSt,ΔFt是现货价格和期货价格一阶差分项,μt是随机误差项,εs为调整因子,h为所求套期保值比率。

3. 4. 2 套期保值比率的估计

由Eviews6. 0 模型估算得出套期保值比率为1. 137,也就是说在持有一单位玉米现货,需要在期货市场建立1. 137 单位的玉米期货进行套期保值。

4 结论

文章通过回顾套期保值理论的发展以及套期保值比率模型的改进,总结国内外研究成果,通过2014 年5 月26 日至2015 年10 月15 日的玉米期货和现货价格数据进行检验分析,实证结果为: 玉米最优套期保值比率是1. 137。玉米期货风险规避者,可以参考该比例进行套期保值操作。

参考文献

[1]Johson L..The Theory of Hedging and Speculation in Commodity Futures[J].Review of Economic Studies,1960(27).

[2]Stein J..The Simultaneous Determination of Spot and Futures Prices[J].American Economic Review,1961(51).

[3]杨婷.套期保值比率模型选择研究[D].合肥:合肥工业大学,2013.

[4]Hsin C.W.,Kuo J..A New Measure to Compare the Hedging Effectiveness of Foreign Currency Futures versus Options[J].Journal of Futures Markets,1994,14(6):685-707.

[5]齐明亮.套期保值比率与套期保值的绩效——上海期铜合约的套期保值实证分析[J].华中科技大学学报:社会科学版,2004(2):51-54.

[6]高勇.基于中国期货市场的加工企业套期保值策略研究[D].成都:西南交通大学,2008.

[7]彭红枫,胡聪慧.中国大豆期货市场最优套期保值比率的实证研究[J].技术经济,2009(1):62-66.

[8]刘峰.期货套期保值比率与保值期限的研究[D].北京:首都经济贸易大学,2013.

[9]马元元.魏瑶.我国玉米期货价格与现货价格关系的实证研究[J].中国市场,2012(26):37-38

玉米期货 第5篇

在玉米期货市场的有效性、期现货价格之间的引导关系以及价格发现功能的发挥程度等方面的研究文献主要有:田彩云、郭心义 (2006) 对大商所玉米期货市场的价格发现功能运用协整检验、格兰杰因果检验以及GS模型对玉米每周同一天的收盘价进行实证分析, 发现仅存在从期货价格到现货价格的单向格兰杰因果关系, 玉米期货价格在价格发现作用中起主导作用;贾兆立等 (2008) 发现玉米期现货价格之间存在双向的格兰杰引导关系、协整关系, 价格发现功能中期货价格起着决定性的作用;张烨 (2009) 运用协整检验和误差修正模型对从大连和上海两交易所玉米、铜期货市场的价格发现功能进行比较分析, 发现上海铜期、现货价格之间存在的长期均衡关系强于大连玉米的;当现货价格变动时, 玉米期货价格的修正速度远远低于铜的修正速度, 说明玉米期货市场的有效性低于铜期货市场的有效性。

2 实证分析

本文选取2009年1月5日到2011年5月3日大商所玉米期货合约的日结算价 (单位:元/吨) , 以及同期的玉米现货价格日平均价格作为实证分析对象, 剔除了无交易的交易日和期货价格与现货价格日期不匹配的观测值, 共有560个观测值, 数据来源于Wind资讯金融终端。

2.1 协整性实证分析

从玉米期货、现货价格的散点图形状近似呈现一根向上倾斜的棒状, 并且线性趋势集中, 可以看出两者之间的线性相关性比较强。通过Eviews软件计算得到玉米期货、现货价格的相关系数高达0.97。

由下图看出, 序列呈现出明显的上升趋势, 在检验其期货价格、现货价格对数序列平稳性时, 选择了带有常数项和趋势项的检验模型, 玉米期货价格、现货价格序列的一阶差分序列则是没有常数项和趋势项的, 依据AIC准则和SC准则最小化的原则确定滞后阶数。根据玉米期货价格、现货价格取对数后的价格序列走势图, 选择了带有常数项的Johansen协整检验模型。利用迹统计量和最大特征值统计量来检验玉米的期、现货价格之间是否存在协整关系, 检验结果如表1所示。

从玉米期货价格与现货价格的Johansen协整检验结果中可以看出:在5%的显著性水平下, 对于零假设r=0来说, 无论是迹统计量还是最大特征值统计量的值都大于临界值, 因此拒绝零假设;对于零假设r≤1来说, 迹统计量以及最大特征值统计量的相伴概率均小于显著性水平0.05, 因此不能拒绝r≤1的零假设。这就说明玉米的期货价格与现货价格之间存在一种长期均衡的关系。

2.2 Granger因果检验

由表2可以看到, 零假设“玉米现货价格不是期货价格的格兰杰原因”这一事件发生的概率为0.0033, 小于5%显著性水平, 所以应该拒绝接受零假设, 即玉米现货价格是期货价格的格兰杰原因;零假设“玉米的期货价格不是现货价格的格兰杰原因”这一事件发生的概率也小于显著性水平5%, 因此拒绝接受零假设, 即玉米的期货价格是现货价格的格兰杰原因。综合上述分析可以看出, 玉米的期货价格与现货价格之间存在双向的格兰杰因果关系。

3 误差修正模型

协整检验表明玉米的期货价格与现货价格之间存在长期均衡关系, Granger因果检验证明二者之间存在双向的格兰杰因果关系, 在此基础上, 通过误差修正模型进一步刻画玉米市场短期偏离时的误差调整过程及长期均衡的实现。由最小二乘法估计, 在5%的显著性水平下, 逐步剔除掉方程中回归系数不显著的项之后得到玉米期、现货价格之间的误差修正模型为:

ΔlnSt=0.0822×Zt-1-0.0125×ΔlnSt-1+0.4750×ΔlnFt-1

ΔlnFt=0.0004-0.0072×Zt-1+0.4565×ΔlnFt-1

从表3的参数估计结果来看, 玉米现货价格的误差修正项系数为正, 期货价格的误差修正项系数为负, 说明当上一期的玉米现货价格高于均衡水平, 本期现货价格的涨幅ΔlnSt将会减小, 本期期货价格的涨幅ΔlnFt将会增大, 使玉米的期货价格与现货价格向均衡水平回归;反之亦然。

根据期货价格误差修正项的系数为-0.0072, 说明期货价格在上一期偏离均衡水平的部分在下一个交易日会有0.72%的比例得到反向调整;现货价格误差修正项的系数为0.0822, 则说明现货价格偏离均衡水平的部分在下一个交易日有8.22%的比例得到调整。另外, 现货价格的误差修正项系数的绝对值大于期货价格的, 表明在实现长期均衡过程中现货市场起主要的作用, 但两者的系数均是非常小, 因此向长期均衡状态回归的速度较慢。

4 相关结论

本文运用平稳性检验、协整检验、Granger检验、误差修正模型和GS模型这几个方法, 从不同的角度对大商所玉米期、现货价格之间的引导关系做了全面分析。研究发现:我国玉米期货价格与现货价格均是一阶单整的, 二者具有协整关系即存在长期均衡;玉米的期、现货价格之间存在双向Granger因果引导关系;在价格发现功能中, 误差修正模型表明现货市场发挥主导作用。

摘要：运用Granger因果检验、Johansen协整检验、误差修正模型对我国玉米期货价格与现货价格之间的引导关系作了实证分析。结果发现:玉米期货价格与现货价格之间存在双向的Granger因果关系、长期均衡关系, 在实现长期均衡的过程中, 期货市场发挥主导作用。

关键词：玉米,期货价格,现货价格

参考文献

[1]王川.我国粮食期货市场与现货市场价格关系的研究[D].北京:中国农业科学院, 2009.

[2]田彩云, 郭心义.我国玉米期货市场价格发现功能的实证分析[J].中国农村经济, 2006 (6) :52-71.

[3]贾兆立, 白玫, 王海军, 等.中国玉米期货市场价格发现功能的实证分析[J].数学的实践与认识, 2008, 38 (15) :81-85.