李曉峰
【摘要】本文基于對我國大連豆粕合約期貨價格作為樣本數(shù)據(jù),源數(shù)據(jù)來源于彭博數(shù)據(jù)庫,樣本區(qū)間截取2013年11月至2018年4月,對共1068個樣本量的整體走勢和特點進行實證分析,并通過對數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析,建立時間序列模型并建立TOARCH-GED模型,模型擬合效果最好,通過異方差檢驗得出,去除了異方差性,模型有最好的擬合效果。
【關鍵詞】豆粕期貨市場;時間序列模型;GARCH模型
一、研究背景及意義
豆粕:顧名思義,是與大豆有關的一種農(nóng)業(yè)產(chǎn)品。實際上大豆經(jīng)過加工后的到的一種剩余產(chǎn)物。農(nóng)產(chǎn)品期貨是作為以避開風性為首要目的建立起來的金融衍生工具,清晰的映射出我國農(nóng)產(chǎn)品市場經(jīng)濟波動情況,能為我國農(nóng)產(chǎn)品市場經(jīng)濟的積極發(fā)展提供專業(yè)性的幫助。
本文目的是以豆粕期貨為例,通過獲取數(shù)據(jù)再加以實證分析,得出期貨價格波動信息。通過對樣本數(shù)據(jù)的分析建模,對樣本中的豆粕期貨價格波動的進行分析評測并進行風性度量,目的是為了協(xié)助相關企業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的長期有效管理和運營。
二、豆粕期貨實證分析
(一)描述性統(tǒng)計分析
豆粕期貨的日收盤價記為St,收益率采用對數(shù)收益率r1t。
由表1可以明顯發(fā)現(xiàn),豆粕期貨對數(shù)收益率序列表現(xiàn)為不符合正態(tài)分布,偏度小于0,右偏,并且具有波動聚集性,針對這一特征,選擇基于GED的GARCH模型比較適合。
(二)時間序列模型
1.對豆粕期貨收益率進行單位根檢驗
由上圖可以看出,ACF和PACF顯著為0。通過ARCH效應檢驗可以看出,序列具有異方差性,并且有高階ARCH效應,我們這里到根據(jù)豆粕期貨的分布特性,從而可以建立以RCH-GED模型。
2.TGARCH-GED模型
因為GARCH模型無法刻畫正的和負的資產(chǎn)收益率的非對稱效用,為了能夠同時體現(xiàn)收益率序列的風性以及非對稱性,下面采用TGARCH-M模型。
建模如下:r1,t=-εt(2)
ht=0.00000398+0.066595εt-12-0.035080ε2t-1+0.927899ht-1(3)
α+β<1,滿足平穩(wěn)條件。各項系數(shù)不顯著不等于零,但通過殘差平方檢驗,遠大于0.05,有效剔除了異方差性,擬合效果較好。
三、結(jié)論
經(jīng)過GARCH模型延伸出的各個模型檢驗比較得到結(jié)論,豆粕期貨的收益率序列波動聚集特征明顯,并且表現(xiàn)為單側(cè)聚集,且序列的概率分布不服從正態(tài)分布。TGARCH-GED模型擬合效果好。
以豆粕期貨為例,通過實證分析,證實出前文中建立的TGARCH-GED模型為研究豆粕期貨的最佳模型,通過使用這一模型研究豆粕期貨,可以得出較為準確的價格波動數(shù)據(jù)和有效的預測依據(jù)。建立TGARCH模型對大連豆粕期貨價格波動風性進行度量,通過顯著性檢驗,為企業(yè)的市場行情預測提供有效的依據(jù),有了這一關鍵的結(jié)論,能為企業(yè)的有效管理提供至關重要的幫助。
參考文獻:
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