我国食品价格波动的驱动力分析——基于Gonzalo-Granger分解的分析

中国粮食价格波动特征研究——基于X-12-ARIMA模型和ARCH类模型李剑;宋长鸣;项朝阳【期刊名称】《统计与信息论坛》【年(卷),期】2013(028)006【摘要】以小麦和大豆为例,研究2002年1月至2012年6月中国粮食价格波动特征.首先利用X-12-ARIMA模型对价格序列进行季节调整,然后运用ARCH类模型对剥离季节因素的价格序列进行波动分析.结果发现:中国粮食价格季节性波动逐年减弱；粮食价格具有明显的波动集簇性,前期价格波动和外部冲击对后期价格的影响具有持续性；粮食市场不存在“高风险、高回报”特征；小麦价格波动的非对称性不显著,而大豆价格波动则呈现明显的非对称特征,且上期价格上涨信息引发的波动要大于下跌信息.【总页数】6页(P16-21)【作者】李剑;宋长鸣;项朝阳【作者单位】华中农业大学经济管理学院,湖北武汉430070;湖北农村发展研究中心,湖北武汉430070;华中农业大学经济管理学院,湖北武汉430070;湖北农村发展研究中心,湖北武汉430070;华中农业大学经济管理学院,湖北武汉430070;湖北农村发展研究中心,湖北武汉430070【正文语种】中文【中图分类】F307.11;C812【相关文献】1.蔬菜价格波动特征研究——基于ARCH类模型分析 [J], 李娜;史建民2.基于ARCH类模型的中国畜产品价格波动特征研究 [J], 王贝贝;肖海峰3.基于ARCH类模型的我国油料价格波动特征研究 [J], 周晓梅;祁华清4.基于ARCH类模型和H-P滤波法的粮食价格波动性研究 [J], 谢娟;马敬桂5.4大国际粮食品种长期价格波动及影响因素比较分析——基于ARCH类模型研究 [J], 吴彩容;罗锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

我国粮食市场价格波动特征——基于ARCH类模型的实证分
析
吴海霞;杨建飞
【期刊名称】《技术经济》
【年(卷),期】2013(32)11
【摘要】基于1998年1月9日至2012年12月14日全国小麦、玉米和大豆的批发价格指数周数据,利用ARCH类模型对我国小麦、玉米和大豆的市场价格波动特征进行实证分析.研究结果表明:在5％的显著性水平下,小麦、玉米和大豆的市场价格波动具有明显的时变性和集簇性;玉米市场具有高风险、高回报的特征;小麦的市场价格波动具有非对称性;玉米市场与大豆市场之间存在显著的双向价格波动溢出效应.
【总页数】5页(P71-75)
【作者】吴海霞;杨建飞
【作者单位】西北农林科技大学经济管理学院,陕西杨凌712100;西北大学经济管理学院,西安710069
【正文语种】中文
【中图分类】F323
【相关文献】
1.我国粮食价格波动特征实证分析——基于2002～2017年分品种粮食价格月度数据 [J], 周洲;石奇
2.基于ARCH类模型的我国油料价格波动特征研究 [J], 周晓梅;祁华清
3.我国住宅用地价格增长率波动的实证分析——基于经济周期理论和ARCH类模型 [J], 黄砺;王佑辉
4.我国蔬菜价格波动特征
——基于PVAR模型实证分析 [J], 张碧
5.我国蔬菜价格波动特征——基于PVAR模型实证分析 [J], 张碧
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我国食品价格指数波动分析作者：刘啸尘王贵宝来源：《商业时代》2012年第08期内容摘要：本文分析了当前我国食品价格指数的基本情况，发现食品价格指数的循环周期长约36个月，由此推断当前的食品价格指数或已达到峰值，应该不会继续攀升。

同时通过对ARCH模型的分析可知：我国城市食品价格指数不具有ARCH效应，而农村食品价格指数波动具有集簇性、非对称性，并且其受上升因素的冲击要大于下降因素的冲击。

最后本文提出了相应的对策建议。

关键词：食品价格指数 ARCH模型国家统计局日前公布的统计数据显示，2011年7月份全国居民消费价格总水平（CPI）同比上涨6.5%，涨幅比上月提高0.1个百分点，创2008年7月以来37个月的新高。

其中，食品类价格同比上涨14.8%，影响价格总水平上涨了约4.38个百分点。

具体的，粮食价格上涨12.4%，影响价格总水平上涨约0.34个百分点。

肉禽及其制品价格上涨33.6%，影响价格总水平上涨约2.08个百分点。

在这里面，猪肉价格上涨56.7%，影响价格总水平上涨约1.46个百分点。

以猪肉为代表的食品价格指数一路上扬导致全国居民消费价格总水平大幅波动，因此有人称之为一只猪引发的通货膨胀。

食品价格的频繁波动对生产者行为、消费者行为以及宏观经济都产生了重大影响，因此，了解食品价格波动的特征对采取相应政策稳定整体价格水平、保障人民正常生活具有重要的现实意义。

相关文献食品价格波动问题一直备受关注，有很多学者从不同角度进行了研究，但主要的研究内容可归结为两类：一是食品价格指数和居民消费价格指数之间的关系研究；二是食品价格指数上涨的原因分析。

对于食品价格指数和居民消费价格指数之间的关系，刘苗、陈蕊（2008）运用协整分析和误差修正模型，对食品价格指数和消费价格指数的关系进行了实证分析，其结果表明食品价格指数和消费价格指数之间存在长期同向变动的趋势。

熊文静（2008）运用VAR模型实证分析后认为食品价格指数与CPI存在相关关系，并且食品价格指数是CPI的格兰杰原因，但CPI不是食品价格指数的格兰杰原因。

我国粮食产业链价格波动传递机制研究——基于Granger检验与VAR模型的实证陈凯渊;陈麓【期刊名称】《农村经济与科技》【年(卷),期】2013(024)007【摘要】稳定粮食价格是解决粮食安全问题的核心基础与重要保障.利用粮食产业链各环节价格2009年1月至2012年12月的月度数据进行实证研究,结果表明:我国粮食产业链价格波动呈现“越级传递”的状况.近年来,“农批对接”、“农零对接”、“产零对接”等粮食流通新模式的出现,导致了农资与批发、农资与零售、生产与零售价格间呈现复杂的非线性关系.在此基础上,VAR及脉冲响应模型显示:在三种新模式中,“农批”联系最弱、“产零”次之、“农零”联系最为密切.此外,Granger检验显示:批发环节处于相对弱势地位,易受其他环节价格波动影响,而自身对其他环节价格波动则不能产生显著影响.因而要想实现粮食产业链价格波动的科学传递和相对稳定,应该努力减少流通环节,降低流通成本;完善粮食批发市场建设;稳定农业生产资料价格.【总页数】4页(P12-15)【作者】陈凯渊;陈麓【作者单位】南京农业大学经济管理学院,江苏南京 210095;南京农业大学经济管理学院,江苏南京 210095【正文语种】中文【中图分类】F304.2【相关文献】1.论我国房地产价格波动与银行贷款的关系——基于VAR模型的实证检验 [J], 林元辉;范世云2.美国非常规货币政策对我国大宗商品价格的影响机制研究--基于SVAR模型的实证检验 [J], 任晓蓉;吴萌萌;贾臻3.中国粮食市场价格波动的非对称性——基于傅立叶季节外生性VAR模型的实证研究 [J], 吴海霞;李鹏4.我国猪肉价格波动及其影响因素分析——基于Markov区制转换VAR模型的实证检验 [J], 陈宁;杨文静5.国际原油价格波动特征及经济增长互动关系研究——基于ARCH族模型和Granger检验的实证分析 [J], 滕飞;霍忻因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

中国粮食市场调控效率的实证检验--基于粮食价格波动分析钟钰;李光泗;果文帅
【期刊名称】《经济问题》
【年(卷),期】2016(0)4
【摘要】随着粮食市场价格的频繁波动,使得对于粮食市场调控的讨论日益激烈,社会各界对粮食市场调控效率问题给予了极大关注。

为此,运用稻谷、小麦、玉米的月度价格数据,采用ARCH类模型,通过分析粮食价格波动性来实证检验中国粮食市场调控效率。

研究得出:我国粮食市场调控政策在稳定粮食市场、化解粮食价格波动等方面发挥了重要作用,粮食市场调控政策对粮食价格波动具有类似于稳定器的作用,但这种作用随着粮食市场开放程度的提高而减弱,其中粮食市场调控政策在平抑稻谷与小麦价格波动方面具有较强的作用,在平抑玉米价格波动方面的效率相对较低。

【总页数】6页(P111-116)
【关键词】市场调控;粮食价格;波动;调控效率
【作者】钟钰;李光泗;果文帅
【作者单位】中国农业科学院农业经济与发展研究所;南京财经大学粮食经济研究院;中国农业科学院研究生院
【正文语种】中文
【中图分类】F304.3
【相关文献】
1.我国粮食价格波动特征实证分析——基于2002～2017年分品种粮食价格月度数据 [J], 周洲;石奇
2.中国粮食价格波动的实证分析 [J], 郑喜平
3.中国粮食市场价格波动的非对称性——基于傅立叶季节外生性VAR模型的实证研究 [J], 吴海霞;李鹏
4.全球经济政策不确定性对中国粮食价格波动影响的实证分析 [J], 杨国蕾;郑沫利;刘洁
5.粮食价格还会发生大幅度波动吗?——中国粮食市场走势的分析 [J], 焦然
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