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主成分分析法分析中国大豆期货价格波动因素

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第28卷第1期2012年2月哈尔滨商业大学学报(自然科学版)JournalofHarbinUniversityofCommerce(NaturalSciencesEdition)Vol．28No．1Feb．2012

收稿日期:2010－10－17．基金项目:国家哲学社会科学规划重点项目(09AZD028)．作者简介:叶苏(1986－)，女，硕士，研究方向:农业经济理论;于冷(1966－)，男，博士，教授、博士生导师，研究方向:农业经济管理．

主成分分析法分析中国大豆期货价格波动因素叶苏，于冷(上海交通大学安泰经济与管理学院，上海200030)摘要:农业天然弱质性使得大豆受到自然因素和市场因素的双重影响，中国大豆市场价格在近年来出现大幅的波动．中国的大豆期货和现货之间有直接相关关系．研究了中国大豆期货价格波动规律和影响因素，对政府制定大豆保护价格和大豆加工企业规避风险都具有重要意义．通过对影响大豆期货价格波动的外部因素进行分析，利用主成分分析方法发现国际因素和替代产品是影响大豆短期期货价格波动的主要原因．关键词:大豆期货;价格波动;影响因素;主成分分析中图分类号:F724文献标识码:A文章编号:1672－0946(2012)01－0110－05

AnalysisofpricefluctuationfactorsforsoybeanfuturesinChina’smarketbasedonprincipalcomponentanalysismethod

YESu，YULeng(AntaiCollegeofEconomics＆Management，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200030，China)

Abstract:Accordingtothenatureofagriculture，thepriceofsoybeanisalwayseffectedbybothnaturalandeconomicfactors．Themarketpricefluctuatedsharplyinrecentyears．How-ever，thereisadirectrelationbetweenthesoybeanfuturesandstock．Analyzingthosefactorsisveryimportantbothforthegovernmenttodecidetheprotectivepriceandforthesoybeanprocessingenterprisestopreventtheriskcausedbythesharppricefluctuation．Accordingtotheanalysisbasedontheprincipalcomponentanalysismethodfortheexternalfactorseffec-tingthepriceofsoybeanfutures，theconclusionwasthatthefluctuationofthepricewasmainlycausedbythechangesofinternationalenvironmentandsubstitutegoodsmarket．Keywords:soybeanfutures;pricefluctuation;influencefactors;principalcomponentanaly-sismethod

近年来随着社会经济的发展，人均可支配收入水平的增加，居民的食物结构发生新的变化，主要表现为肉蛋奶及豆油在日常消费中所占的比重越来越大．消费需求的增加同时带动了畜牧、养殖业的发展，而豆粕、豆饼是畜牧养殖业的重要饲料来源，因此国内对食用大豆、榨油用大豆需求量猛增．但农业天然的弱质性使得大豆等农产品受到自然因素和市场因素的双重影响．我国已经成为全球大豆进口量和消费量最大的国家之一，在国际豆类产业贸易中占有重要地位．国际因素的变化，直接影响到我国大豆市场的价格．从短期来看，大豆的价格波动幅度非常大．波动的因素有来自于国家宏观调控的影响，有来自国际市场的冲击，也有本身自然因素和供需情况的变化等等．近两年的数据表明，大豆期货价格价差已经超过1200元/t．在连续一年的时间里，大豆期货价格从2008年底的2800元/t一直上涨到2009年底的4200元/t，期间也有过回调，总体呈现涨－回调－上涨的走势．因此，研究大豆价格波动规律和未来趋势，分析大豆价格波动的影响因素，无论是对政府调控大豆价格、预警农产品价格危机、减少大豆价格波动幅度、对价格进行合理的调控，还是对于大豆加工企业规避风险增加收益，或是对于农民增收都具有重要意义．已有许多研究对包括大豆在内的农产品价格波动因素进行了诸多分析．税尚楠认为，跨国公司和国际基金参与投机农产品贸易放大了需求影响，造成农产品价格前所未有的急剧波动［1］．Yang利用全球贸易分析模型分析得出生物能源的发展，促使玉米和大豆价格上涨［2］．周应恒、邹林刚采用向量自回归模型(VAR)分析得出美国大豆期货在全球大豆定价中处于主导地位，对我国大豆期货价格走势产生先行影响［3］．刘艺卓、吕剑检验了人民币汇率变动对于农产品价格的传递效应［4］．阙树玉、王升认为人民币汇率波动刺激我国农产品进口价格［5］．张亮亮、张晖明认为粮食价格的上涨实质是全球经济增长推动的能源消耗．王长梅(2005)认为国际市场和国内市场的需求是影响大豆期货价格的主要因素．大豆的相关替代品产量、价格及消费的变化对大豆价格有间接影响［7］．新近的研究多把工业用粮需求急剧增长和库存量的大量减少认为是目前大豆价格高涨的主要动因．再加上美元对欧元、日元及世界其他多数国家货币的汇率急剧下跌也在一定程度上推高了大豆按美元计算的价格．现有的计量研究模型大多没有系统地考虑外部因素对短期价格波动的影响［8］．本文试图弥补这一方面的不足，通过计量实证模型来分析短期中国大豆期货价格波动的影响因素．1因素分析1．1影响大豆期货价格波动的外部指标因素根据已有的研究成果，本文将影响大豆期货价格的因素归为以下几类．1．1．1大豆的下游产品豆油和豆粕是大豆的下游产品，世界大豆产品消费主要是豆粕和豆油，大豆的直接消费量并不多，豆油和豆粕对大豆价格的影响非常重要．一般来说，豆粕和豆油价格上升，压榨企业的利润会提高，吸引企业买进大豆进行加工，大豆的价格会因市场的需求增加和提升．1．1．2大豆的竞争替代性产品1)菜籽油和玉米

作为油料，菜籽是大豆的替代性产品．菜籽油产量的提高，会导致大豆的价格下降，反之，大豆价格会上升玉米与大豆种植面积在温带地区相近，大豆和玉米的播种面积此消彼长，其中主要的决定因素在于两者比价效应，在中国，尤其是在大豆的主产区，玉米和大豆是争地的主要竞争作物．农户根据两者的比价关系，不断修正播种意向．其次，生物燃料乙醇发展所导致的玉米需求增加以及因石油价格提高而导致的生产成本增加使得玉米价格大幅上涨，从而带动大豆和其他农产品价格大幅上涨．2)转基因大豆

大连交易所的大豆合约有黄大豆一号和黄大豆二号两种．豆一合约的交割标准是非转基因大豆，豆二则包含全球各地的大豆．豆一和豆二之间有一定的竞争关系，价格上也属于联动关系．3)CBOT大豆

国际大豆价格形成中，美国大豆期货价格在全球大豆定价中处于主导地位．在我国2/3以上的大豆属于进口的情况下，CBOT大豆期货价格波动对国内的大豆价格有显著影响．4)大豆期货交易成交量、持仓量

基金的力量已经渗透到全球各个金融市场，大资金炒作极大的活跃了大豆期货市场的价格变化．游资介入挖掘操作题材对大豆期价波动有着举足轻重的作用．期货交易的成交量和持仓量可以明显反映基金操作的方向．1．1．3国际因素

1)美元指数

美元指数是综合反映美元在国际外汇市场的汇率情况的指标，用来衡量美元对一揽子货币的汇率变化程度，从而间接反映美国的出口竞争能力和进口成本的变动情况．2)国际原油价格指数

大豆价格走势和原油有很强烈的正相关性，无论是波动的时间还是涨跌幅度都比较接近．原油价格影响大豆的种植成本，也间接影响大豆的需求，大豆有很强的能源替代属性，原油价格下跌减少生物能源的需求，从而减少大豆的工业需求量．其次，原油价格的波动直接影响运输成本，高涨的油价支撑了海运费的大幅走高，对大豆的运输成本影响很大．3)国际运费

·111·第1期叶苏，等:主成分分析法分析中国大豆期货价格波动因素由于我国大豆消费中大量来自进口，海运费是影响大豆价格的重要因素．海运费成本已经占大豆进口成本的20%左右．海运费的价格高低很大程度上决定大豆价格的高低．大豆价格波动与运费价格波动的相关系数已经达到0．8左右．国际波罗的海综合运费指数BDI是国际干散货运输市场走势的晴雨表，能够较好的反映运费价格的走势．1．1．4人民币汇率大豆的大量进口不得不考虑人民币汇率的因素．以美元计价的产品进口时折算成人民币，汇率因素直接影响大豆进口价格．已有研究表明，人民币汇率升值将显著提高农产品价格．1．2数据来源从短期来看，影响大豆期货价格的因素非常多，本文主要考查大豆期货价格受到相关下游产品、替代品以及国际市场因素的期货价格影响．数据均采用连续价格指数，故排除了期货交割到期日效应和换月价差效应，所有数据均经过对数标准化平滑处理，选取期货交易所从2008年9月25日～2010年2月5号的329个日交易数据．实证选取的指标有大豆(豆一)、大豆(豆二)、豆粕、玉米、豆油、菜籽油、大豆成交量、大豆持仓量、美豆连续指数、美元指数、WTI原油指数、波罗的海运费指数(BDI)、人民币汇率指数．

2研究方法与实证分析

2．1研究方法

主成分分析是把各变量之间互相关联的复杂关系进行简化分析的方法．从短期来看，影响大豆期货价格的因素非常之多．本文通过主成分分析方法将上述影响因子按照重要性程度进行排序和降维，提炼出影响最大的几个因子．也就是对高维变量空间进行降维处理，转化为研究指标体系的少数几个线性组合，并且这几个线性组合所构成的综合指标将尽可能多地保留原来指标变异方面的信息．2．2实证分析

根据SPSS的计算结果，得出各个因子的相关系数矩阵和KMO统计量．矩阵中的各个变量与豆一的相关系数都大于0．5，相关性比较显著．见表1．

表1相关系数矩阵豆一豆粕玉米豆油菜籽油豆一成交量豆一持仓量美元指数WTI原油BDI指数人民币汇率美豆指数豆二豆一1．0000．8710．8560．8630．936－0．267－0．516－0．6840．6630．812－0．5850．5430．969

KMO是Kaiser－Meyer－Olkin的取样适当性量数．KMO统计量是取值在0和1之间．KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析．KMO值越接近于0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析．Kaiser给出了常用的KMO度量标准:0．9以上表示非常适合;0．8表示适合;0．7表示一般;0．6表示不太适合;0．5以下表示极不适合．此处KMO值为0．802，说明对这些因子变量做因子分析是可行的．见表2．表2KMO和Bartlett检验K－MO型抽样充足检测0．802Bartlett’s球形检验Approx．Chi－Square5．317E3df66Sig．0．000采用主成分方法分解初始因子，得出各个指标的特征值和贡献率．见表3．将左边12个成分的特征值从大到小列于右

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我国期货价格影响因素实证分析

我国期货价格影响因素实证分析

我国期货价格影响因素实证分析摘要：介绍了商品期货价格的基本理论，探讨了影响我国大豆期货价格的主要因素，并在此基础上选取有效的影响因素进行相关的实证分析，建立大豆期货价格的误差修正模型，最终运用该模型分析各因素对大豆期货价格的实际影响程度。

关键词：期货价格;影响因素;误差修正模型中图分类号：f83 文献标识码：a 文章编号：16723198（2012）140093061 研究背景及意义期货市场是在商品市场不断发展和完善的基础上建立起来的，期货市场已经成为市场经济不可或缺的重要组成部分。

1950年以来，我国大豆生产迅速发展，在我国和世界粮食经济中的地位不断提高，大豆成为国际上备受关注的战略性资源。

中国大连商品交易所的交易品种中大豆是交易最为活跃的品种，推出之初就受到了投资者的欢迎，其交易规模逐年扩大，较为充分的发挥了期货市场的功能，大豆期货成为中国农产品期货市场的代表品种之一，目前大连商品交易所的大豆期货交易规模位居亚洲第一位。

大豆期货价格是大豆市场运行状况的反映，对我国大豆期货价格进行研究具有重要的意义：不仅有利于大豆生产和加工厂商指导企业经营，而且有利于国家产业和农业发展政策的制定和宏观调控，并能更有效的促进大豆市场的健康发展，使社会资源实现有效配置。

2 期货价格的相关理论2.1 均衡价格理论均衡价格理论假定一个完全市场存在众多的参与者，该市场信息充分、完全，在一系列连续、公开的交易过程中，期货市场将形成相应的均衡价格。

马歇尔认为，在正常的需求与正常供给的均衡过程中，生产和消费的未来关系估计对均衡价格产生影响。

远期期货价格与即期现货价格之间的差额，主要取决于这一时期内“生产费用”的变动情况，生产费用即生产一定数量的某种商品的供给价格。

商品价格、生产费用变动和商业费用变动共同构成商品期货价格。

经济学家萨缪尔森对完全竞争市场上两种形式的均衡价格进行了分析。

他指出，在完全竞争市场上，由于多种因素造成的同种商品的价格差异，表现为不同地区的价格形式和不同时间的价格形式。

农产品价格波动的特征及影响因素分析

农产品价格波动的特征及影响因素分析

农产品价格波动的特征及影响因素分析【摘要】本文采用Census X12季节分解法和主成分分析法，对近年来湖南农产品的价格波动进行了实证分析。

研究结果表明，近年来湖南农产品价格整体上呈波动上涨趋势。

农产品价格主要受需求、供给（成本）、金融因素、外部价格因素影响，且这四大因素与农产品价格呈正向相关关系。

【关键词】农产品价格Census—X12 主成分分析最近几年来，农产品价格呈现剧烈波动趋势，其中农产品价格指数在2008年一季度达到了140.42，为近几年最高值，随后在2009年二季度又迅速回落至80.56。

农产品价格剧烈波动严重影响了价格水平稳定，不利于经济的平稳运行和居民生活水平的稳步提高。

因此，研究农产品价格波动的特征及其机制原理，具有显著的现实意义。

基于此，中国各省农业发展现状参差不齐，本文以湖南省为样本，研究农产品价格波动的特质及其机制原理。

湖南，素有“鱼米之乡”之称，是传统的农业大省和产粮大省，其粮食产量、肉禽类产品、淡水鱼类等农产品位居全国前列，所以选取湖南省作为研究的样本，具有典型的代表性。

一、国内外研究现状综述在已有的文献研究中，徐雪高（2008）在《新一轮农产品价格波动周期：特征、机理及影响》中，运用H-P滤波法，将农产品价格波动分为了六个周期。

最近一个周期，农产品价格上涨主要是由国际价格的传导、生产成本的推动、加工需求的拉动、突发因素的扰动引起。

罗锋（2011）在《外部冲击对我国农产品价格波动的影响——基于SV AR模型的实证研究》中，发现国际农产品价格波动的贸易传导影响最大，外部需求和国际投机资金对国内农产品价格有较强的影响。

巫国兴（1997）在《我国农产品价格波动研究》中指出，农产品价格的运动轨迹表现为阶梯式跳跃性上涨与回落相间的阶段性波动，价格总水平呈上升趋势。

程国强（2008）在《新一轮农产品价格上涨的影响分析》中，发现猪肉价格上涨对CPI具有明显的推动作用，猪肉价格每上涨10%，CPI就会上涨10%，不同农产品价格之间存在传导性和同步性。

国际大宗商品价格波动的中国因素探讨

国际大宗商品价格波动的中国因素探讨

国际大宗商品价格波动的中国因素探讨王皓;朱明侠【摘要】国际大宗商品价格的持续上涨加剧了全球通货膨胀压力，而随着中国经济发展和地位提升，中国因素被认为是推动国际大宗商品价格上涨的重要原因。

借鉴国外学者的FAVAR模型，采用多变量建立较为完整的宏观经济模型，研究结果表明：第一，中国需求的增加对国际大宗商品价格的上涨具有显著作用；第二，中国利率、人民币对美元汇率的上升会在短期内抑制国际大宗商品价格的上涨；第三，人民币汇率和利率虽然都会对国际大宗商品价格产生显著影响，但利率的作用效果要弱于汇率。

因此，应尽快促进利率市场化，鼓励企业走出去，并加快推进产业结构调整，从而实现经济的持续健康发展。

%The rise of international commodity price increases the pressure of global inflation;and with the economic development of China and the improvement of China’s position,Chinese factors have become the most important cause for the rise of international commodity price. With the help of FAVAR model,the authors carry out the related study on this by establishing a comprehensive macro economic model based on multi-variables. It is found that:first,the increase of Chinese demand has significant impact on the rise of international commodity price;second,the rise of China’s interest rate and the exchange rate of RMB to US dollars will restrain the rise of international commodity price in the short term;and third,the interest rate and exchange rate of RMB will both have significant impacton the price of international commodity,and the impact of interest rate will weaker than that of the exchange rate. So,we should accelerate interestrate liberalization,encourage the enterprises to go out,and accelerate industrial restructuring to realize the sustainable and healthy economic development.【期刊名称】《中国流通经济》【年(卷),期】2016(030)011【总页数】8页(P101-108)【关键词】大宗商品价格;大宗商品指数;因素增强型向量自回归模型;脉冲响应【作者】王皓;朱明侠【作者单位】对外经济贸易大学国际经济贸易学院，北京市100029; 北京服装学院，北京市100029;对外经济贸易大学国际经济贸易学院，北京市100029【正文语种】中文【中图分类】F740.2自20世纪90年代以来，大宗商品（CRB）价格持续上涨，如大宗商品现货价格指数从2000年1月的225.03点涨到2015年12月的374.7点，192个月来累计涨幅达到66.51%。

基于VAR的中国大豆期货价格多因素建模研究

基于VAR的中国大豆期货价格多因素建模研究

本文运用Eviews10.0软件进行实证分析，在综合分析考虑影响大豆期货价格的影响因素之后，选取上述5个影响因子建立大豆期货价格的变量向量自回归模型，将包含大豆期货价格在内的六个变量进行时序图检验，ADF单位根检验，格兰杰因果检验后，建立VAR模型，通过表达式分析和脉冲响应函数以及方差分解的动态分析综合研究影响因子对大豆期货价格的波动，从表达式和动态分析两方面研究影响变量对大豆期货价格的影响。利用线性表达式来研究影响因子对大豆期货价格的直观影响，利用脉冲响应函数和方差分解来研究动态影响，得出各个影响因子对于大豆期货价格的影响程度。
余露（2014）在研究中国天然橡胶期货价格波动时，也是通过结构向量自回归模型的构建，从市场和经济两个角度出发并充分结合期货衍生品市场的实际状况和特点，分析天然橡胶期货价格发生波动的原因，全面科学的分析了影响价格的因子变量。
张兵，张丹在研究大豆期货价格发生波动的原因时，通过向量自回归模型的运用，结合2003年起9年间CBOT大豆期货价格的每月数据，从不同类型的主体为出发点研究分析了对大豆期货价格变动的原因，最终得一些出投机力量起到积极促进大豆期货价格上涨的作用，尤其是非商业净头寸的变动呈正反馈作用；而从长期来看，商业净头寸变动产生的影响作用极小，甚至几乎没有。
本文立足于期货市场快速发展时期，选取期货市场具有较强代表性的大连商品交易所的大豆期货作为标的，动态分析经济因素和市场因素以及他们相互之间的关联关系对大豆期货价格的影响，以供给冲击、需求冲击、大豆现货价格，芝加哥CBOT大豆期货价格等为影响因子，建立我国大连商品交易所黄大豆2号期货价格影响经济环境，研究分析现存国内外大豆期货市场有关一手资料、相关著作等，剥离出本文的研究方法、总结研究思路，派生文章的框架，阐明本文的创新点。
关键词：大豆期货；期货市场；影响因子；向量自回归模型；脉冲响应函数；方差分析