周 祥 軍

(東北財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院, 遼寧 大連 116025)

信息沖擊與果蔬類農(nóng)產(chǎn)品價格波動關系的實證研究

周 祥 軍

(東北財經(jīng)大學 經(jīng)濟學院, 遼寧 大連 116025)

以2009年12月26日至2013年12月5日共207期的農(nóng)產(chǎn)品周批發(fā)價格為樣本,從蔬菜、水果兩大類中選取11種生鮮農(nóng)產(chǎn)品的周批發(fā)價格作為研究對象,運用Tarch模型考察信息沖擊對果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響程度,得出不同果蔬農(nóng)產(chǎn)品價格波動受信息影響差異較大且呈現(xiàn)非對稱性特征的結論。對果蔬類農(nóng)產(chǎn)品價格波動預測要根據(jù)不同品種的個體差異采取有差別的預測方法,防止對所有農(nóng)產(chǎn)品采用單一的價格波動預測造成的價格波動預測偏差。建議加快完善農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)庫,全面掌握農(nóng)產(chǎn)品市場信息,防止媒體對信息的過度渲染造成人們非理性預期帶來的價格大幅波動。

信息沖擊; 果蔬類農(nóng)產(chǎn)品; 價格波動; Tarch模型

農(nóng)產(chǎn)品價格大幅頻繁波動對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者、中間商和消費者都產(chǎn)生了影響,尤其在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進程中,價格的波動直接影響到訂單農(nóng)業(yè)的穩(wěn)定性及訂單合同的執(zhí)行效率。我國農(nóng)業(yè)訂單違約率高達80%,農(nóng)民和商人都有“望單興嘆”的感受[1]。農(nóng)業(yè)訂單違約率如此之高,除了締約雙方機會主義行為、敲竹杠與風險專用性、法庭執(zhí)行困難、規(guī)范合約條款成本高等因素外,其中一個重要原因是農(nóng)產(chǎn)品價格的大幅波動。研究農(nóng)產(chǎn)品價格波動的原因和規(guī)律,制定相應的農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)控措施,對提高農(nóng)業(yè)訂單的履約率,以及保障農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的有序發(fā)展具有重要意義。

早期文獻主要是從供給角度對農(nóng)產(chǎn)品價格波動進行研究,其中最著名的是由Schultz等人提出的蛛網(wǎng)模型[2]。Trostle對影響農(nóng)產(chǎn)品價格波動的生物質(zhì)能源發(fā)展、美元匯率等外部沖擊因素進行了重點考察[3]。林建勇認為,典型的供求關系理論并不能很好地解釋“糧食價格上漲”和“谷賤傷農(nóng)”并存的局面,而需要尋找其他非典型的因素[4]。羅萬純等通過運用ARCH類模型研究了中國糧食價格波動,得出小麥玉米波動具有集簇性等結論[5]。朱信凱等運用EGARCH模型分析了信息對農(nóng)產(chǎn)品波動的影響,得出信息對農(nóng)產(chǎn)品波動的影響存在差異的結論[6]。目前的研究總體上說對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的研究采用定性分析較多,計量分析較少。對農(nóng)產(chǎn)品價格波動研究中絕大部分考查糧食并且沒有區(qū)分品種,對價格波動最受關注的果蔬類農(nóng)產(chǎn)品的相關研究非常少。

本文構建信息沖擊對均衡價格影響模型,從理論上分析信息對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響機理。以水果和蔬菜類生鮮農(nóng)產(chǎn)品為樣本,運用Tarch模型考察外部信息對果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響,對加快完善農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)庫,全面掌握農(nóng)產(chǎn)品市場信息,防止媒體對信息的過度渲染造成人們非理性預期而導致價格的大幅波動具有一定的指導意義。

一、 相關理論分析

假定農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場是信息不完全市場,存在眾多的農(nóng)產(chǎn)品供給者和需求者,雙方都掌握著一定的信息,并且信息各不相同,都受到外部信息的影響,交易雙方一旦受到外部信息沖擊,農(nóng)產(chǎn)品供給者掌握的信息程度為η(i),而農(nóng)產(chǎn)品需求者掌握的信息程度為1-η(i)。雙方根據(jù)各自掌握的信息做出最有利決策,交易行為發(fā)生變化,最終造成了均衡價格的波動。

農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價格可以表示為

P=Pl+η(i)(Ph-Pl)。

式中:Pl為農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場上供給者可能接受的最低價格;Ph為農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場上需求者所愿意支付的最高價格;η(i)用于衡量農(nóng)產(chǎn)品供給者在定價過程中掌握的信息程度,是信息i的函數(shù)。

假定農(nóng)產(chǎn)品供求雙方的期望價格為E(P),且Pl≤E(P)≤Ph,Ph-E(P)代表農(nóng)產(chǎn)品需求方獲得的預期剩余,E(P)-Pl代表農(nóng)產(chǎn)品供給方的預期剩余。哪一方獲得更多的剩余,依賴于外界信息沖擊對雙方所掌握的信息程度的影響。

式中:E(P)表示期望價格,即雙方的基準價格;η(i)[Ph-E(P)]表示供給者通過掌握的信息所獲得的剩余;(1-η(i))(E(P)-Pl)表示需求者通過掌握的信息所獲得的剩余。這意味著供給者可以根據(jù)掌握的信息來提高價格,需求者可以根據(jù)掌握的信息來降低價格。有利于供給者的信息對均衡價格的提高有正向效應,有利于需求者的信息對均衡價格提高有負向效應。

二、 計量模型分析

以果蔬類11種生鮮農(nóng)產(chǎn)品為樣本,運用Tarch模型分析引起果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品價格上漲的正向信息沖擊和價格下跌的負向信息沖擊對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響。

1. ARCH模型

Engle提出的自回歸條件異方差(ARCH)模型由兩個方程組成[7]:

2. TARCH模型

TARCH模型條件方差方程為[8]:

式中,dt-1是虛擬變量,當εt-1<0時,dt-1=1,否則,dt-1=0。此模型中,價格上漲信息(εt-1≥0)對條件方差的影響為α1,而價格下跌信息(εt-1<0)的影響為α1+φ。如果φ≠0,表明波動具有非對稱性。當φ>0時,表明價格下跌信息引發(fā)的波動比價格上漲信息引發(fā)的波動大;當φ<0時,表明價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大。

三、 數(shù)據(jù)分析

在果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品價格研究中,批發(fā)價格能夠相對準確地衡量農(nóng)產(chǎn)品供求關系,是零售價格制定、生產(chǎn)者生產(chǎn)決策的主要依據(jù),選擇果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價格,研究市場信息與農(nóng)產(chǎn)品價格波動的關系。選取2009年12月26日至2013年12月5日農(nóng)產(chǎn)品每周批發(fā)價格(元/千克),從蔬菜、水果兩大類產(chǎn)品中篩選富士蘋果、大豆、青椒等11種農(nóng)產(chǎn)品作為研究對象(數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)信息網(wǎng))。價格收益率以相鄰兩周農(nóng)產(chǎn)品價格對數(shù)的一階差分表示,

R=lg(pt)-log(pt-1)。

式中:pt表示第t周的農(nóng)產(chǎn)品價格;pt-1表示第t-1周的農(nóng)產(chǎn)品價格。

1.樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

如表1所示, 在11種果蔬類農(nóng)產(chǎn)品中, 青椒、黃瓜和大白菜的價格收益率峰度值分別為3.749 7、2.832 4和3.099 8接近正態(tài)分布的峰度系統(tǒng)數(shù)據(jù)3。 JB(Jarque-Bera)正態(tài)檢驗原假設H0: 收益率服從正態(tài)分布。 在5%的顯著性水平上不能拒絕原假設, 因此這三種農(nóng)產(chǎn)品價格收益率服從正態(tài)分布。 而富士蘋果、西瓜、香蕉、鴨梨、西紅柿、蔥頭、土豆和白蘿卜價格收益率峰度值高于正態(tài)分布的峰值系統(tǒng)數(shù)據(jù), 呈現(xiàn)“尖峰后尾”的特征, 且JB(Jarque-Bera)正態(tài)檢驗均在1%水平上, 拒絕服從正態(tài)分布的原假設。 說明富士蘋果、西瓜等8種農(nóng)產(chǎn)品價格收益率分布顯著偏離正態(tài)分布。 從西瓜、土豆等價格收益率的變化可以看出, 以上農(nóng)產(chǎn)品存在波動的集聚效應, 因此要進一步進行ARCH-LM檢驗來判斷是否存在異方差。

表1 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

2.單位根檢驗與自相關檢驗

單位根檢驗的原假設為存在單位根。富士蘋果價格收益率的t統(tǒng)計量小于1%顯著性水平的臨界值,且p值為0.000 1,即在1%顯著性水平上拒絕原假設。因此富士蘋果價格收益率不存在單位根。同理,其他10種果蔬也拒絕原假設。農(nóng)產(chǎn)品價格收益率的單位根檢驗顯示該11種果蔬類農(nóng)產(chǎn)品均是平穩(wěn)的。

運用stata統(tǒng)計軟件得出農(nóng)產(chǎn)品價格收益率的自相關檢驗結果如表2所示,農(nóng)產(chǎn)品價格收益率滯后K階的自相關系數(shù)AC值和偏自相關系數(shù)PAC的絕對值都很小,且大多數(shù)不超過0.1,只是存在著很弱的相關關系。

表2 農(nóng)產(chǎn)品價格收益率自相關檢驗結果

從樣本的Q統(tǒng)計量分析(見表1),富士蘋果價格收益率滯后20期的Q統(tǒng)計量為9.897 4,概率P=0.935 6,不能拒絕原假設H0,即富士蘋果價格收益率不存在自相關。同理,鴨梨不拒絕原假設,即不存在自相關外。此外,西瓜、香蕉、青椒、黃瓜、西紅柿、蔥頭、土豆、白蘿卜和大白菜都拒絕了原假設,即存在自相關。

3. ARCH-LM檢驗

ARCH-LM檢驗的原假設為所有的系數(shù)同時為零,備擇假設為系數(shù)不全為零。如果所有的系數(shù)同時為零的概率很大,則表明不存在ARCH效應,反之則存在ARCH效應,如表3所示。ARCH檢驗的統(tǒng)計量為LM=nR2～xα(k),其中n為樣本量,R2為最小二乘的擬合優(yōu)度。給定顯著性水平α和自由度k,如果LM>xα(k)則拒絕原假設,即存在ARCH效應。如果LM

表3 ARCH-LM檢驗結果

對農(nóng)產(chǎn)品樣本進行ARCH效應檢驗,富士蘋果的一階LM統(tǒng)計量為15.062,伴隨概率P為0.000 1小于0.05,拒絕原假設,即存在ARCH(1)效應。同時富士蘋果樣本的二階至八階LM值得伴隨概率都小于0.05,因此富士蘋果價格收益率序列存在高階ARCH效應。西瓜樣本的一階LM統(tǒng)計量為3.429,伴隨概率P為0.064 1大于0.05,不能拒絕原假設,即不存在ARCH(1)效應。而二階至八階LM統(tǒng)計量的伴隨概率均小于0.05,所以西瓜價格收益率序列存在高階ARCH序列。

通過對農(nóng)產(chǎn)品進行ARCH效應檢驗,除了鴨梨、黃瓜、西紅柿只存在三階以內(nèi)的ARCH效應,其余的農(nóng)產(chǎn)品均存在不同程度的高階ARCH效應。

4.模型的估計與結果分析

通過對蔬菜、水果兩大類11種農(nóng)產(chǎn)品的進行自相關和ARCH效應檢驗,選擇自相關和ARCH效應明顯的8種農(nóng)產(chǎn)品作為樣本。構建TARCH模型進行估計,從參數(shù)估計的結果中找出能夠解釋農(nóng)產(chǎn)品價格時間序列波動的原因。該8種商品是具有高階ARCH效應的平穩(wěn)性自相關序列。估計結果如表4所示。

表4 模型的估計結果

通過對水果、蔬菜兩大類8種生鮮農(nóng)產(chǎn)品的實證分析,水果類的2種生鮮農(nóng)產(chǎn)品西瓜、香蕉的價格波動受到信息的影響是對稱的。蔬菜類的6種產(chǎn)品中只有青椒、西紅柿、白蘿卜和大白菜價格波動受到信息的影響是對稱的,而蔥頭、土豆兩種農(nóng)產(chǎn)品價格波動受信息的影響是不對稱的,受到正向信息的影響大于負向信息對價格波動的影響,如表5所示。

表5 信息沖擊對價格的影響

四、 結 論

從2009年12月到2013年12月,我國果蔬農(nóng)產(chǎn)品市場中,存在信息對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響,且在部分農(nóng)產(chǎn)品價格波動中表現(xiàn)出影響非對稱性的特點。信息對不同的農(nóng)產(chǎn)品價格波動影響存在差異,在11種果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品樣本中,有8種農(nóng)產(chǎn)品價格收益率序列存在顯著的自相關和ARCH效應,且信息影響差異比較大。其中水果類的2種農(nóng)產(chǎn)品價格受正負向信息影響是對稱的;蔬菜類的生鮮農(nóng)產(chǎn)品價格受信息的影響差異較大,正負信息影響對稱、非對稱的情況都存在。不同農(nóng)產(chǎn)品價格波動受信息的影響也是有差異的。

外部信息沖擊對大部分果蔬類農(nóng)產(chǎn)品價格波動都有顯著的影響,因此要加快完善農(nóng)產(chǎn)品信息數(shù)據(jù)庫,全面掌握農(nóng)產(chǎn)品市場信息,防止媒體對信息的過度渲染造成人們非理性預期帶來價格的大幅波動。

在果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品市場上,如土豆、蔥頭這類產(chǎn)品人們更關心價格上漲信息,導致價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動更大,對該類農(nóng)產(chǎn)品要充分重視引起漲價的正向信息。果蔬類生鮮農(nóng)產(chǎn)品,如青椒、西紅柿、西瓜、香蕉等農(nóng)產(chǎn)品,價格波動受信息的影響是對稱的,這類產(chǎn)品的負向信息和正向信息的影響都應該受到重視。對果蔬類農(nóng)產(chǎn)品價格波動預測中要根據(jù)不同品種的個體差異采取有差別的預測方法,防止對所有農(nóng)產(chǎn)品采用單一的價格波動預測,造成價格波動預測的偏差。

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[4] 林建勇,趙謹璐. 農(nóng)產(chǎn)品價格波動的非典型性因素探析[J]. 理論探索, 2003(5):73-75.

[5] 羅萬純,劉銳. 中國糧食價格波動分析:基于ARCH類模型[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟, 2010(4):30-37.

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【責任編輯:孫立】

RelationshipbetweenImpactofInformationandPriceVolatilityofFruitsandVegetables

ZhouXiangjun

(School of Economics, Dongbei University of Finance & Economics, Dalian 116025, China)

Taking the weekly wholesale prices of agricultural products from December 26, 2009 to December 5, 2013 as samples, the weekly wholesale price of 11 kinds of fresh agri-product selected from two categories of vegetables and fruits as the research object. Using Tarch model, the degree of influence of the impact of information on the price fluctuations of fruits and vegetables is studied. The conclusion is reached that, the influence of information on the price volatility of fruit and vegetables has large differences, and shows asymmetric features. It is considered that, price volatility forecast for fruits and vegetables should take differential prediction method based on individual differences in different varieties, to prevent price volatility forecast bias from using single price volatility forecast for all agricultural products. It is suggested that, agricultural information database should be improved as soon as possible to fully grasp the agricultural market information, and prevent the price volatility induced by people’s non-rational expectations because of media’s over-exaggerated on information.

information impact; fruits and vegetables; price fluctuation; Tarch model

2014-02-09

國家自然科學基金資助項目(71272053, 70603004)。

周祥軍(1983-),男,山東濟南人,東北財經(jīng)大學博士研究生。

2095-5464(2014)06-0762-04

726.7

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