沈 辰 ,孔繁濤 ,吳建寨 ,劉繼芳
(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院a.農(nóng)業(yè)信息研究所;b.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息服務(wù)技術(shù)重點實驗室,北京 100081)
農(nóng)產(chǎn)品市場風(fēng)險通常指價格波動風(fēng)險,是農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)到流通,并最終完成交易的過程中,由于價格波動而引起的生產(chǎn)者收益和消費者支出的不確定性。近年來,隨著市場經(jīng)濟的深入發(fā)展和國際貿(mào)易的不斷擴大,我國鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格波動愈發(fā)頻繁劇烈,一些產(chǎn)品價格大漲大跌,引起社會廣泛關(guān)注,“豬元漲”、“姜你軍”、“蒜你狠”等熱詞充斥網(wǎng)絡(luò)。價格的劇烈頻繁波動不僅給生產(chǎn)者和消費者帶來了巨大的損失,也給政府市場調(diào)控帶來了巨大壓力。有效的管控價格風(fēng)險,實現(xiàn)供需的基本均衡和價格的合理波動是鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場調(diào)控的重要目標,也對鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場調(diào)控提出了更高要求。本文選擇常見的肉類、蔬菜、禽蛋、水果等鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格作為研究對象,在對各種產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)進行整理分解的基礎(chǔ)上,采用核密度估計方法擬合價格短期和長期波動的概率分布,分別對價格短期和長期波動進行測算,計算發(fā)生不同價格波動的概率大小,總結(jié)各種產(chǎn)品價格波動特征,實現(xiàn)對鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險的度量和評價。
鮮活農(nóng)產(chǎn)品主要包括肉類、蔬菜、水果、禽蛋、奶類等產(chǎn)品,各類產(chǎn)品又包含若干品種。本文收集整理了大白菜、油菜、土豆、番茄、豬肉、牛肉、羊肉、雞蛋和蘋果9種常見鮮活農(nóng)產(chǎn)品2006年1月至2015年6月價格。其中,牛肉、羊肉價格2014年10月后數(shù)據(jù)缺失,蘋果價格2006年數(shù)據(jù)缺失,數(shù)據(jù)均來自商務(wù)部市場監(jiān)測數(shù)據(jù)。所選擇蔬菜中,大白菜、油菜為典型葉類菜,土豆為典型根莖類菜,番茄為典型瓜果類菜。
考慮到通脹因素可能使貨幣購買力產(chǎn)生較大變化,因此首先利用居民消費者價格指數(shù)(CPI)計算各種產(chǎn)品實際價格。進一步采用價格分解法和H-P濾波法,消除價格的季節(jié)性波動,避免在利用價格環(huán)比數(shù)據(jù)進行分析時,造成分析的偏差。
借鑒已有研究,在對數(shù)據(jù)完成上述處理之后,計算價格增長率(環(huán)比)和相對隨機價格波動值,分別對短期價格波動風(fēng)險和長期價格波動風(fēng)險進行分析。
價格增長率(環(huán)比)計算公式為:
其中 pt表示第t期(月)季節(jié)調(diào)整后價格,pt-1表示其前一期(月)季節(jié)調(diào)整后價格;
相對隨機波動值計算公式為:
其中 ptrend表示調(diào)整后價格趨勢因素,pr表示除趨勢因素外其他因素。
1.2.1 季節(jié)分解法和H-P濾波法
采用季節(jié)分解法和HP濾波法對消除通脹因素后的實際價格進行處理,消除季節(jié)波動,并計算價格趨勢波動,以便計算價格增長率pν和相對隨機波動值PRSV。采用季節(jié)分解法和HP濾波法將實際價格分解為趨勢、季節(jié)、循環(huán)和隨機波動,根據(jù)四種波動的相互關(guān)系,又可以分為加法模型和乘法模型。所謂加法模型是指價格由趨勢、季節(jié)、趨勢和隨機四種波動相加得到;所謂乘法模型是指價格由四種波動相乘得到。
本文在具體處理時,采用美國商務(wù)部普查局開發(fā)的X-12方法,選擇加法模型,將實際價格分解得到“趨勢+周期”序列、季節(jié)波動序列、隨機波動序列,并同時計算得到季節(jié)調(diào)整后價格pt。進一步采用H-P濾波法對“趨勢+周期”序列進行分解,分解得到趨勢波動ptrend。在H-P濾波法中,選用14400作為權(quán)重,數(shù)據(jù)處理使用Eviews7.0軟件。
1.2.2 核密度估計方法
運用核密度估計可以依據(jù)某一樣本情況估計總體分布概率,在價格風(fēng)險度量和評價分析中,可以對價格波動分布的特征、形態(tài)給予較為全面的描述,從而得到廣泛的應(yīng)用。
設(shè)X1,X2,…Xn為計算得到的鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格增長率(環(huán)比)或相對價格波動值,一般認為 X1,X2,…Xn是獨立同分布的一組樣本,其總體 X具有未知的密度函數(shù)f(x),x∈R ,則有:
式(3)中 K(·)稱為核函數(shù)(Kernel function),核函數(shù)有多種形式包括均勻函數(shù)、高斯函數(shù)等。它通常滿足對稱性K(u)=K(-u),以及∫K(u)du=1。在給定樣本之后,特別是當(dāng)n較大時,核函數(shù)的選擇對估計結(jié)果影響不大,估計效果的關(guān)鍵在于窗寬的選擇。分析時,本文采用常用的高斯函數(shù)作為核函數(shù)。
理論上選擇最優(yōu)窗寬是從密度估計與真實密度之間的誤差開始的,由于分布密度是連續(xù)的,因而通常在積分均方誤差(MISE)或大樣本的漸近積分均方誤差(AMISE)意義下,求得最優(yōu)窗寬。實際應(yīng)用中,最優(yōu)窗寬計算包括拇指法、交叉驗證法和插入法,其中應(yīng)用較為廣泛的主要是交叉驗證法和插入法,兩者各有優(yōu)劣,插入法往往容易造成過度平滑的問題;而交叉驗證法根據(jù)LSCV最小法則計算得出,所得窗寬對應(yīng)了LSCV函數(shù)的最小值,實踐中交叉驗證法計算的最優(yōu)窗寬一般不存在過度平滑的問題,但是又容易走向反面,使得擬合曲線過度陡峭。多數(shù)情況下,學(xué)者推薦采用插入法計算最優(yōu)窗寬。本文在分析時分別采用交叉驗證法和插入法計算最優(yōu)窗寬,并加以比較,在兩種方法計算的最優(yōu)窗寬對應(yīng)的LSCV值相差不大時,采用插入法計算最優(yōu)窗寬。
基于計算得到的價格波動序列,利用核密度估計方法,選擇適合的窗寬,對波動的概率分布進行擬合,從而對價格風(fēng)險進行度量和評價。
分別采用交叉驗證法和插入法計算最優(yōu)窗寬,并對比兩種方法的計算結(jié)果和所對應(yīng)的LSCV函數(shù)值(見表1)。從結(jié)果看,兩種方法所計算的窗寬有所差異,但所得窗寬對應(yīng)的LSCV值較為接近(見圖1),因此,采用多數(shù)學(xué)者推薦的插入法計算平滑參數(shù),進行擬合。
表1 價格增長率(環(huán)比)的最優(yōu)窗寬計算
圖1 價格增長率(環(huán)比)的最優(yōu)窗寬及對應(yīng)的LSCV函數(shù)值
在確定了核函數(shù)形式和最優(yōu)窗寬后,可以得到短期價格波動的概率分布曲線(見下頁圖2),并計算不同價格波動區(qū)間的概率大?。ㄒ姳?),相關(guān)計算使用R語言軟件完成。
表2 鮮活農(nóng)產(chǎn)品不同價格增長率對應(yīng)的發(fā)生概率
從各種產(chǎn)品密度函數(shù)的擬合曲線可以看出,牛肉、羊肉價格波動率呈現(xiàn)較為明顯的正偏態(tài)分布特征,即分布高峰向左側(cè)偏移,長尾向右側(cè)延伸;蘋果價格波動率也呈現(xiàn)一定的正偏態(tài)分布特征;其他產(chǎn)品價格波動率分布大體對稱。
從價格波動發(fā)生概率看,牛肉、羊肉價格短期上漲概率要顯著的大于價格短期下跌概率,其他產(chǎn)品價格短期上漲和下跌的概率基本相同。所有產(chǎn)品中,肉類(豬肉、牛肉、羊肉)和蘋果價格短期波動較為平穩(wěn),其波動幅度基本集中在上漲或下跌5%的范圍內(nèi),特別是牛肉、羊肉價格波動超過5%的概率均低于0.05;而蔬菜類(大白菜、油菜、番茄、土豆)價格波動十分劇烈,價格上漲或下跌超過20%較為普遍。幾種蔬菜中,土豆價格短期波動相對較小,其價格波動基本保持在上漲或下跌10%的范圍內(nèi),而大白菜、油菜價格波動較為劇烈,價格上漲或下跌超過20%的概率在0.2左右。
據(jù)此判斷,幾類產(chǎn)品中,肉類、禽蛋、水果價格短期波動風(fēng)險較小,豬肉價格風(fēng)險要略大于牛肉和羊肉,蔬菜價格短期波動最為劇烈,其中又以最易腐爛、難儲藏的大白菜、油菜這類葉類菜波動最為劇烈。直觀判斷,價格波動劇烈程度與產(chǎn)品貯存難度有一定關(guān)聯(lián),肉類產(chǎn)品較耐貯存,且已經(jīng)形成了相當(dāng)規(guī)模的加工產(chǎn)業(yè),通過貯存和加工轉(zhuǎn)化,可以在一定程度上消化生產(chǎn)過剩時的市場供應(yīng),緩解價格劇烈下跌,發(fā)生供應(yīng)不足時,可以通過凍儲肉緩解價格上漲。而蔬菜,特別是葉類菜貯存難度大,食鮮消費特點明顯,因此一旦出現(xiàn)市場供需不均衡,價格將面臨巨大波動,價格風(fēng)險明顯強于其他產(chǎn)品。此外,幾種產(chǎn)品價格波動并不都是對稱的,牛肉、羊肉價格短期上漲概率要顯著大于價格下跌概率。
圖2 鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格短期波動密度函數(shù)擬合曲線
基于計算得到的相對隨機波動率,采用相同方法進行分析。在對比了插入法和交叉驗證計算的最優(yōu)窗寬及其LSCV函數(shù)值后(見圖3,表3),同樣選擇插入法計算的窗寬進行核密度估計。
圖3 相對隨機波動值最優(yōu)窗寬及其對應(yīng)的LSCV函數(shù)值
表3 相對價格波動值的最優(yōu)窗寬計算
從各種產(chǎn)品相對隨機波動值密度函數(shù)的擬合曲線可以看出(見圖4),牛肉、羊肉價格波動具有雙峰特征,且峰值大體對應(yīng)上漲和下跌5%的波動水平附近;豬肉、雞蛋、番茄、蘋果價格波動具有較為明顯的正偏態(tài)分布特征,價格偏低概率略大于價格偏高的概率;油菜、土豆價格波動大體呈現(xiàn)對稱分布。
圖4 鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格長期波動分布擬合曲線
從價格波動發(fā)生概率看(見下頁表4),可以發(fā)現(xiàn),蔬菜價格偏離價格長期趨勢的幅度大于其他產(chǎn)品,表明蔬菜價格長期波動風(fēng)險仍然強于肉類、禽蛋和水果,葉類菜(大白菜、油菜)價格偏離的程度仍然明顯強于根類菜和瓜果類菜。肉類中,豬肉價格長期波動偏離趨勢因素超過10%的概率達到0.37,而牛肉、羊肉價格偏離長期趨勢10%的概率均低于0.05,表明豬肉價格長期波動風(fēng)險要明顯強于牛肉和羊肉。幾種產(chǎn)品中,雞蛋價格長期波動風(fēng)險也較小,絕大多數(shù)情況下,其價格長期波動將位于預(yù)期價格10%的范圍內(nèi)。
表4 鮮活農(nóng)產(chǎn)品不同相對價格波動值水平對應(yīng)的發(fā)生概率
綜合來看,蔬菜價格長期風(fēng)險仍然強于其他產(chǎn)品;肉類、水果價格長期風(fēng)險較短期價格風(fēng)險有所增強,特別是豬肉價格長期風(fēng)險較為顯著。分析認為,肉類、水果價格長期風(fēng)險較短期風(fēng)險有所增強,與其價格波動的累積特點有關(guān),即其價格波動往往表現(xiàn)出持續(xù)上漲或下跌。對比牛肉和油菜價格波動可以發(fā)現(xiàn),牛肉價格波動率2007年4月至2008年2月持續(xù)上漲11個月,2011年3月至2013年3月更是連續(xù)增長25個月,而油菜價格波動連續(xù)同向變動一般不超過3個月,最長的連續(xù)波動發(fā)生在2013年9月至2014年1月,持續(xù)下跌5個月??梢?,牛肉價格風(fēng)險具有明顯的累積特征,即短期波動較小,但連續(xù)上漲明顯,而蔬菜價格波動交叉變化明顯,大漲大跌頻繁。這也提示我們,對于肉類價格而言,由于其價格波動經(jīng)常發(fā)生持續(xù)性同向波動,因此單純采用環(huán)比增長率則可能無法完整描述其真實價格風(fēng)險,而應(yīng)采用多種方法綜合分析價格風(fēng)險,并重點監(jiān)測分析生產(chǎn)和需求的長期變化。相比較而言,而蔬菜價格短期波動劇烈,實時監(jiān)測預(yù)警更為重要。
通過研究,本文對幾種鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險進行了度量、評價,發(fā)現(xiàn)了各種產(chǎn)品價格短期和長期波動形態(tài)特征,并進行了對比。主要研究結(jié)論包括:蔬菜價格的短期和長期風(fēng)險均明顯強于其他產(chǎn)品,又以不耐貯存的葉類菜風(fēng)險最為明顯;肉類價格短期風(fēng)險較小,長期風(fēng)險相對較大,且短期波動價格上漲概率大于下跌概率,肉類價格風(fēng)險具有明顯的累計特點等。
所得結(jié)論對鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場調(diào)控和風(fēng)險管理工作提供了一些啟發(fā)。結(jié)合當(dāng)前我國鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場調(diào)控現(xiàn)實。一方面,應(yīng)健全鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場調(diào)控機制,特別要加強蔬菜市場調(diào)控機制構(gòu)建,降低鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格風(fēng)險,還須進一步完善健全市場調(diào)控機制,通過收儲、保險、補貼等多種手段,對生產(chǎn)供應(yīng)進行及時調(diào)節(jié),保障市場供需基本均衡,實現(xiàn)市場基本穩(wěn)定。另一方面,應(yīng)開展市場供需展望預(yù)測,加強鮮活農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)供應(yīng)引導(dǎo)。研究發(fā)現(xiàn)鮮活農(nóng)產(chǎn)品價格長期風(fēng)險水平較高,表明在市場運行中,實際價格偏離運行趨勢幅度較大。究其原因與生產(chǎn)反應(yīng)滯后與市場信號有關(guān),因此加強市場供需的展望和預(yù)期工作至關(guān)重要,應(yīng)結(jié)合市場變化及時對展望和預(yù)測進行調(diào)整,通過相關(guān)信息的發(fā)布,及時引導(dǎo)生產(chǎn)供應(yīng),避免生產(chǎn)的慣性導(dǎo)致市場價格劇烈波動。
[1]Sheather S J,Jones M C.A Reliable Data-based Bandwidth Selection Method for Kernel Density Estimation[J].Journal of the Royal Statisti?cal Society,Series B(Methodological),1991,53(3).
[2]Bors A G,Nasios N.Kernel Bandwidth Estimation for Nonparametric Modeling[J].Systems,Man,and Cybernetics 2009,39(6).
[3]Sheather S J.Density Estimation[J].Statistics Science,2004,19(4).
[4]Mahul O.Managing Catastrophic Risk Through Insurance and Securi?tization[J].American Journal of Agricultural Economics,2001,83(3).
[4]徐磊,張峭.國際糧食市場價格風(fēng)險評估研究[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,16(4).
[5]王川,趙友森.基于風(fēng)險價值法的蔬菜市場風(fēng)險度量與評估——以北京蔬菜批發(fā)市場為例[J].中國農(nóng)村觀察,2011,(4).
[6]李干瓊,許世衛(wèi),孫益國,李哲敏.中國蔬菜市場價格短期波動與風(fēng)險評估[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,44(7).
[7]張欣,張潤清,王健.河北省農(nóng)戶蔬菜市場價格風(fēng)險評估[J].北方園藝,2014,(7).
[8]李干瓊,許世衛(wèi),李哲敏,董曉霞.基于非參數(shù)核密度估計的中國水果市場收益率分布研究[J].統(tǒng)計與決策,2012,(7).
[9]熊巍,祁春節(jié).基于VaR的果蔬農(nóng)產(chǎn)品價格的風(fēng)險度量[J].統(tǒng)計與決策,2013,(21).
[10]張峭,王川,王克.我國畜產(chǎn)品市場價格風(fēng)險度量與分析[J].經(jīng)濟問題,2010,(3).
[11]易澤忠,高陽,郭時印,彭新宇.我國生豬市場價格風(fēng)險評價及實證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2012,(4).
[12]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews應(yīng)用[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2008.