粮食期货价格指数的编制与粮食安全预警系统的研究，本文主要内容关键词为：期货价格论文,预警系统论文,粮食论文,粮食安全论文,指数论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F326.11 文献标识码：A 文章编号：1003-4161(2006)06-0031-04
1.粮食安全概念的界定
粮食安全(Food Security)的概念是在20世纪70年代初提出来的，但是目前认同的权威的粮食安全的概念还是1983年4月任联合国粮农组织粮食安全委员会总干事的爱德华·萨乌马提出的“粮食安全是确保所有的人在任何时候既能买到又能买得起他们所需要的基本食品”。显然，爱德华·萨乌马所界定的粮食安全主要是指粮食供给短缺。
然而，粮食供给过剩同样是我国粮食安全问题的重要形式。我国1984年与1989年发生的“卖粮难”问题就是由粮食供给过剩造成的，“卖粮难”问题使得主要收入来自售粮的农民无法购买基本食品（食品不仅仅指粮食），而其问题本身又导致下一轮粮食的短缺，直接危及我国的粮食安全。因此，爱德华·萨乌马界定的粮食安全概念已经不能完全地概括我国的粮食安全问题。
2003年下半年到2004年上半年，全国粮食价格全面暴涨，平均涨幅30%左右，一方面收入低的城镇居民无法购买基本食品，造成社会贫困问题，另一方面商品价格的全面上涨带来了通货膨胀，影响了我国经济的正常运行，因此其间我国出现粮食安全问题是毫无疑问的，但粮食中的主要品种短缺的程度并没有这么大，而且粮食需求也没有很大变化，即这次的粮食安全问题产生的原因与特征与爱德华·萨乌马界定的粮食安全概念有所不同。其产生原因有很大一部分在于相关的期货商品（如大豆）价格大幅上涨而带动现货大豆和其他粮食价格大幅上扬所引起的（存在一定短缺成分），它带有期货的金融性及虚拟性。近来油价出现前所未有的涨幅造成的能源安全问题大部分也是由其期货价格暴涨所致。
随着经济一体化、全球化进程的加快，汇率波动幅度不断地加大，金融市场的进一步开放，还可能出现这样或那样的不可测的粮食安全问题。但是，不管这些粮食安全问题特征如何，影响因素是什么，可以肯定的是所有的特征及影响因素最终都会反映到粮食价格上来。另外，前面所述的我国特有的粮食供给过剩与常规的粮食供给短缺所造成的粮食安全问题最终也是体现在其价格上，所以从粮食价格的新视角来界定我国的粮食安全是把握了我国粮食安全的精髓。
故我们给粮食安全的定义是：粮食价格在一个均衡的范围内运行，可以认为我国粮食是安全的，如果粮食价格在高价区或低价区运行，或者粮食价格大幅度波动，则认为我国存在粮食安全问题。
2.粮食期货价格指数的编制
既然粮食安全用粮食价格来衡量，那么我们就可以把所有的粮食期货价格编制成粮食期货价格指数，利用期货的价格发现功能对粮食安全提前进行预警。
2.1 粮食期货价格指数的构成
粮食期货价格指数构成包括粮食期货品种的选定、权重的确定、基期的选定。
2.1.1 品种的选定。我国粮食期货价格指数的品种包括：小麦、大豆、玉米（玉米期货由于推出时间不久，可选用期货价格样本较少，而远期价格与期货价格一样都能反映未来的价格，故用吉林玉米批发市场远期交易价格代替期货价格）。大米没有期货交易，故没有考虑，根据我们的研究，大米与其他粮食品种价格的相关系数达0.95以上，故没有考虑大米的我国粮食期货价格指数其对整体粮食价格的发现功能并没有受到影响。其后述的所有分析结果是可以接受的。
2.1.2 权重的确定。权重的确定，当前国际上有两种通行的做法：一种是采用平均权重，（如美国商品研究局的CRB指数），即给予每个商品期货品种以相等的权重来进行指数的编制；另一种则是根据各商品过去连续几年的平均产量及其在期货市场的交易量来确定相应的权重（如GSCI商品指数和LMEX指数），即不等权重。考虑到我国粮食期货市场各粮食期货品种交易量与其现货量一致性不强（大豆的交易量大，而玉米与小麦的交易量小），故本文只采用粮食产量确定权重，即为不等权重法。根据各粮食品种最近10年的平均产量，计算出粮食品种期货价格的权重（见表1）。γ[,s]、γ[,w]、γ[,c]，分别表示大豆、小麦期货价格平均值和玉米远期价格平均值的权重。
表1 期货价格平均值权重
资料来源：数据来自中华粮网数据中心：www.cn grain.com。权重由作者计算而成。
2.1.3 基期的选定。本文研究中，由于早期数据缺乏统计资料，故选用可取得统计数据的2003年第一个交易日1月2日作为粮食期货价格指数的基期，并将基期的指数值确定为100。基期的指数确定为100，一方面与现货市场的指数一致，另外一方面与国际常见的商品期货价格指数一致，这样，在研究与实际运用中具有可比性。
2.2 粮食期货价格指数的编制
2.2.1 由于每个粮食品种的期货都有6个月份的合约，不同合约的期货价格不一样，根据国际上期货价格指数编制的常规作法，分别对3个期货品种不同月份的当前期货价格，以期货交易量作为权重，求出每天各期货品种价格的平均值。
2.2.2 求出每天各期货品种价格的平均值后，分别求出不同品种各自的价格指数，计算公式为：
式中，K[,ti]表示第i个期货品种第t期的简单价格指数，P[,0i]第i个期货品种的基期的期货价格平均值，P[,ti]第i个期货品种的第t期的期货价格平均值。
2.2.3 以粮食产量作为权重，将其简单价格指数综合生成最终的粮食期货价格指数，计算公式为：
，式中，K[,t]表示第t期的粮食期货价格指数，γ[,i]，表示各品种对应的权重。
通过计算得出样本区间为2003年1月2日～2005年5月10日，样本长度为594个的粮食期货价格每天的指数，因为现货是以旬价进行报价的，所以以每天的粮食期货价格指数为基础，计算出粮食期货价格旬度指数。其样本长度为85个。为了便于后述的研究，按上述同样的基期，基期指数为100，计算出现货的粮食价格旬度指数（见表2）。
表2 粮食期货及现货价格指数旬报
资料来源：期货指数的玉米数据来自吉林玉米批发市场：www.chinaah.com；大豆数据大连商品交易所： www.dce.com.cn；小麦数据来自郑州商品交易所www.czce.com.cn；现货指数数据来自中华粮网数据中心： www.cngrain.com。
3.粮食期货价格指数的粮食安全预警功能实证研究
由于我们界定的粮食安全是指如果粮食价格在一个均衡的范围内运行，则可以认为我国粮食是安全的，如果粮食价格在高价区或低价区运行，或者粮食价格大幅度波动，则认为我国粮食存在安全问题。所以对粮食安全的研究就是对粮食价格安全的研究。因而研究粮食期货价格指数的粮食安全预警功能，首先以研究粮食期货价格指数的价格发现功能作为切入点，在此基础上估计粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标的超前期限，最后以粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标确定粮食安全警限与警度。
3.1 粮食期货价格指数发现未来粮食价格的实证研究
3.1.1 有效性检验。Lo和MacKinlay(1988)发展了方差比检验的方法来检验随机游走假设。
从数据处理技术的角度看，该方法允许期货价格指数异方差的存在，而且它不要求对期货价格指数变化做出正态分布的设定。因此，本文选用方差比方法用于粮食期货价格指数发现未来粮食价格水平的有效性检验。
以q为滞后阶数，定义VR(q)为期货价格指数q阶差分序列｛P[,t]-P[,t-q]｝与期货价格指数一阶差分序列｛P[,t]-P[,t-q]｝的方差比。Lo和MacKiniay给出标准的检验统计量Z与Z＇都渐进服从标准正态分布。滞后q阶的方差比应该在理论上等于1。若Z值与Z＇值可以在1%与5%的显著水平上拒绝原假设，则认为期货价格指数序列不符合随机游走的条件，粮食期货价格指数对未来粮食价格的发现不满足有效性假设。
方差比检验结果（见表3）。在研究中，数据选用期货价格指数收益率时间序列，样本区间为2003年1月 2日～2005年月10日，样本长度为594个。其计量在 Eviews3.1上实现。
表3 方差比检验结果
注：**表示在1%的显著水平上拒绝原假设，*表示在5%的显著水平上拒绝原假设①。
根据检验结果，可以认为粮食期货价格指数时间序列为不相关的异方差过程，满足随机游走过程假设条件，因此粮食期货价格指数发现未来粮食价格的有效性假设可以接受。
3.1.2 无偏性检验。
本文用协整关系检验法来检验粮食期货价格指数发现未来粮食价格的无偏性假设，协整关系假设检验用来确定两时间序列间存在长期均衡关系并以线性关系进行描述。目前关于协整关系的研究中，多采用Johansen于1988年，以及Johansen与Juselius于1990年提出了极大或然法进行协整检验，其统计方法通常称为Johansen检验②。
用Johansen检验法检验期货价格旬度指数时间序列与现货价格旬度指数时间序列之间的协整关系，得到结果（见表4）。在研究中，数据选用期货价格旬度指数时间序列与现货价格旬度指数时间序列（见表2），样本区间为2003年1月10日至2005年5月10日，样本长度为85个。其计量在Eviews3.1上实现。
表4a 协整关系检验结果(Trace test)
注：*(**)表示在5%(1%)的显著水平上拒绝原假设
表4b 协整关系检验结果(Max-eigenvalue test)
注：*(**)表示在5%(1%)的显著水平上拒绝原假设
由表4可知期货价格旬度指数时间序列与现货价格旬度指数时间序列之间存在协整关系，故可接受粮食期货价格指数发现未来粮食价格的无偏性假设。
根据有效性检验和无偏性检验的结果，我们可接受期货价格指数可以起到发现未来粮食价格的作用，即能提前预测粮食现货价格，因此选用粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标有充分的经济行为理论作为基础
3.2 粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标超前期限的估计
通过前面的研究可知粮食期货价格指数可以起到发现未来粮食价格的作用，则粮食期货价格指数与粮食现货价格指数之间必然存在相关关系（见图1）。从图中可看出，粮食期货价格指数与粮食现货价格指数运动具有同趋势性，但粮食期货价格指数明显超前于现货价格，所以粮食期货价格指数可以作为粮食安全的预警指标。这里，可以用时差相关系数来估计粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标超前期限。
图1 粮食期货价格指数与粮食现货价格指数走势比较
根据表2的粮食期货价格指数和粮食现货价格指数，求出不同滞后期的时差相关系数（见表5）。
表5 粮食期货价格指数和粮食现货价格指数的时差相关系数
从表中可看出时差为90天的时差相关系数最大，即粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标的超前期限估计值为3个月。按照预警指标的划分方法，超前、滞后3个月之内的指标作为一致指标来对待，超前3个月及3个月以上可作为领先指标，滞后3个月及3个月以上可作为滞后指标，故粮食期货价格指数用于粮食安全预警，可以看作是领先指标。
3.3 粮食期货价格指数作为粮食安全预警指标的警限与警度确立
确定警限就是确定有警或无警的界限，考察改革开放以来我国粮食安全的历史情况，可以认为我国粮食在大多数情况下是安全的，只有少数情况下处于不安全状态，故在用统计的方法确定粮食安全警限时，本文选用多数原则，其基本思想是假设在大多数情况下，粮食安全处于健康正常的无警状态，只有少数情况下粮食处于不安全的状态。根据多数原则（本文以2/3作为多数），可确定粮食期货价格指数的粮食安全预警上限为 124，下限为76。粮食期货价格指数处于上限之外为出现粮食供给短缺警情，处于下限之外为出现粮食供给过剩警情。
在确定警限的基础上进一步确定警度，在上下警限以外设四级警度，每级区度为15，即将上下有警的区域细分为轻警、中警、重警和巨警区间。（当然，以上所确定的警限和警度同样适用于粮食现货价格指数）。
图2 警度划分
在确定了粮食安全预警的警限与警度后，用所确定的警限与警度，根据表二中粮食期货价格指数对样本区间的粮食安全状况作评估（见图3）。
图3 样本区间粮食安全状况评估
由图3可知，在2003年9月中旬粮食期货价格指数开始出现轻警；2004年1月上旬警情扩大为中警，中警持续至3月中旬；3月下旬警情重新缓和为轻警，至5月下旬警情消失。
考察样本区间（表二）粮食现货价格水平的变动情况，2003年10月底现货价格指数开始大幅上涨，至 2003年12月中旬开始出现轻警；2004年4月上旬警情扩大为中警，中警持续至6月上旬，6月中旬警情重新缓和为轻警，至8月下旬警情消失。
由此可见，粮食期货价格指数提前3个月左右预测了我国的粮食安全的出现。当然，不论以何种方法确定警限与警度，都带有一定的主观性和随意性，但随着期货市场的日益完善，样本数据的日益增多，再根据实践结果不断修正警限与警度，将使粮食期货价格指数对粮食安全的预警更加有效与准确。
4.结论
1、 粮食期货价格指数对未来粮食现货价格水平的发现是有效的和无偏的，粮食期货价格指数起到对粮食现货价格的价格发现功能，即粮食价格指数能提前预测粮食现货价格。
2、 粮食期货价格指数对粮食现货价格指数的价格发现有3个月的领先期限，即我国粮食期货价格指数指只能提前3个月发出粮食安全预警信号，提前预警的时间稍短，而国外商品期货价格指数一般有6个月的领先期限。其原因是我国期货投资者中小散户偏多，套期保值者少，故大多数交易者习惯交易3个月期的期货合约，3个月以后的期货合约交易量少。随着期货市场的不断完善，机构投资者及套期保值者的增多，这个问题自然得到解决。
3、 根据粮食期货期货价格指数期货所设计的警界与警度很好地印证了我国2003年上半年至2004年下半年出现的粮食安全问题。
［收稿日期］2006-05-29
注释：
①LO,Andrew W.,A.Craig MacKinlay.Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks:Evidence from a Simple Specification Test.The Review of Financial Studies,1988,1 (1) :41-66.
②Johansen S.Statistical Analysis of Cointegration Vector.Journal of E conometric Dynamic and Control,1988,12:231-254.& Johansen S.,K.Juselius.Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Applications to the Demand for Money.Oxford Bulletin of Economics and Statistics,1990,52:169-210.