中国农业大宗商品市场泡沫

文摘

我们采用广义上确界增强Dickey-Fuller测试来检查是否有多个中国农业大宗商品泡沫。该方法适用于时间序列数据和识别多个泡沫的起始和终止。结果表明泡沫的存在对于一些农产品价格,如大蒜、姜、玉米和小麦价格偏离内在价值在市场基本面。大蒜和生姜的泡沫市场投机活动相关。另一个泡沫,在玉米和小麦市场,石油价格的上涨,国际市场,和储备政策的负面影响。当局应该认识到泡沫和观察他们的演进,导致中国农业大宗商品价格稳定。这些研究结果提出相应的措施来实现。中国应该建立一个统一的市场信息发布平台,以避免投机活动,制定以市场为导向的农业政策,提高在国际市场的竞争力。

1。介绍

本文探讨了中国农业大宗商品价格存在泡沫,调查多个泡沫的起始和终止。农产品不仅是人们的生活必需品,也主要工业原材料和战略军事产品的处理。在过去的几年里,中国农产品价格受到频繁的波动,主要经历了过度的新鲜农产品“过山车”式的波动。新鲜农产品的价格突然增加了2008年之后,导致抑制对家庭消费和社会福利的提高。一些新颖等方面概述了在中国“苏珊倪母鸡”(残酷的大蒜),“江倪小君”(将由姜)和“黔湘琮”(冲葱),都反映了这些商品的价格激增。农产品的价格偏离基本面,这导致一个潜在的泡沫危机在中国农业市场。如果将来农业大宗商品的价格大幅波动,这将不可避免地引发市场恐慌,甚至崩溃。国家将不稳定的力量影响农产品价格飙升引发的通货膨胀、收入分配和贫困。因此,它是至关重要的政府拥有一个全面的认可中国农业大宗商品的价格波动。

农产品的价格波动可能会对整体经济产生深远的影响意义,调查有关的勘探力量影响农产品价格的价值具有重要意义。第一个原因是,对农产品的需求使其价格。收入和人口的发展中国家和新兴国家最近增加,导致一个伟大的对农产品的需求。但是,农产品产量增加缓慢与需求相比,驱动价格高的地方。另一个重要因素是农产品和饲料作物生产生物燃料的迅速增长,导致食品和能源市场的整合。生物燃料领域的非弹性玉米需求导致价格大幅波动。例如,它认为,石油价格背后的主要驱动力在农产品价格波动。除了上述因素,投机对农产品价格波动的影响正在增加。随着市场基本面,趋势跟踪行为(即。,hoarding and speculation) has played an important role in the increasing fluctuations and level of agricultural commodity prices, which attributes the soaring agricultural commodity price partly to “speculative bubbles” [1]。

中国正扮演着越来越重要的角色在世界农产品市场,作为一个国家快速的经济增长和庞大的人口。从特殊的角度来看中国农产品市场的特点,有必要进一步讨论价格趋势和是否有泡沫。此外,如果之间有显著差异小,主要农产品市场,那么我们应该比较这两个市场泡沫之间的差异的原因和持续时间。本文对三种方法的文献关注中国农产品市场的特殊特征,通过展示之间存在的差异导致泡沫形成的小和初级农业大宗商品市场。最后,规范我们的上确界增强Dickey-Fuller (SADF)和GSADF测试允许我们来定位中国农产品市场的泡沫。通过这些实证测试,我们发现有泡沫大蒜、姜、玉米和小麦市场,相关的投机,油价,国际市场和国内农业政策。

摘要收益如下。节2我们回顾文献与农产品市场的泡沫。部分3显示泡沫模型。部分4分析方法,有助于发现潜在的泡沫。在第5部分中,我们描述数据和实证结果,和部分6最后总结道。

2。文献综述

在农产品方面,实证结果模棱两可的另一个国家的农业市场。吉尔伯特(2)集中于美国农业大宗商品价格冲击,发现大豆市场的投机泡沫的存在,期待同样的情况对小麦和玉米市场。桑德斯和欧文3]证明index-induced食品价格泡沫的存在对大豆价格,其他11个农产品除外。刘等人。4不能证明周期性和部分炸药投机泡沫五大宗商品出口,没有大豆。艾蒂安et al。5]表明,12个农业大宗商品市场包括玉米、小麦、咖啡和其他实验多个爆炸性时期的价格。的(对称)协整,这些结果证明刘和唐6)测试应用时间依赖性。古铁雷斯(7]证明投机泡沫存在于稻谷、玉米、大豆和小麦价格和注册证据价格。亚当和波尔8)采用动量门限自回归(MTAR)方法来探索是否有泡沫在美国小麦、大豆和玉米市场和小麦市场泡沫存在的假设,除了玉米和大豆,是获得实证支持的结果。

王对中国农产品市场,和一个9]证明没有中国小麦市场价格泡沫在很长一段时间,但在很短的时间内存在。阴et al。10)检查中国的猪肉价格泡沫在不同地区,和他们的结果表明,该地区猪肉价格泡沫确实存在。王等人。11)显示,有鸡蛋市场的泡沫,属于积极的泡沫,泡沫的平均价格大于起始点的价格。李,李12)认为,有10个不同的中国农业大宗商品泡沫,除了小麦。

3所示。泡沫模型

泡沫模型通常采用大量的相关研究。由于大宗商品的价格和他们的基本价值观之间的偏差,可能会有泡沫。根据泡沫模型,中国农业大宗商品价格可以表示如下: 在哪里代表中国农业市场的基本价格代表了泡沫的部分。因此,解决基本的和泡沫 ,通过log-liner估计。根据方程(1),基本的一部分影响完全的情况不存在。然而,中国农业大宗商品的价格是受 。在这种情况下,农产品价格高于其基本价值,这可以解释为方程(1)。

在检测周期泡沫,其他方法表现在以前的文献有局限性。例如,它是低效的考虑传统的单位根在判断泡沫13]。,MTAR模型仅仅是用来检查是否定期泡沫行为存在(14]。GSADF测试是用来调查和定位的泡沫行为,因为这些缺陷。,该方法给出了一个精确的检测中使用不固定的窗口大小的气泡递归回归。因此,研究多个泡沫行为,这种方法胜于前的(15]。

4所示。方法

为了征服限制,SADF菲利普斯表达的测试等。16提供爆炸行为的考虑。与连续相关联的递归回归右侧单位根测试应用于SADF测试。由一个递归测试程序,菲利普斯et al。16研究这一现象,他们的方法比少量测试,右ADF如下: 在哪里是中国农业大宗商品价格,是样品的尺寸,是一个常数, ,和 。一个渐近漂移可以忽略不计,以及一个随机游走过程,被认为是由方程(2)。我们假设代表了窗口大小 ,在哪里出发点和吗是终点。作为演示了回归方程的形式 在哪里 和代表滞后订单。代表了回归的观察。在符合回归,是相应的ADF的统计。是单位根的零假设。与此同时,备择假设。

ADF模型估计的SADF测试在扩大样本序列不断向前发展。从传播1,代表了窗口的大小。代表最小的窗口大小。相对来说,1是最大的一个,等于总样本量。的起点通常是固定在0。基于方程 ,终点等于 。 统计数据由样本表示从0到蔓延 。因此,SADF测试显示为SADF ( )和定义为 。

SADF方法将成为低效率的各个时期的泡沫都包含在时间序列(17]。当气泡的数量大于两个样品足够长,缺点就会变得明显。克服缺点,GSADF测试允许变化的开始和结束点的递归17]。除了改变终点从1,开始点的变化范围从0到GSADF方法是允许的。与此同时,GSADF最大的ADF统计的统计定义菲利普斯et al。17),用GSADF ( )如下:

当一个拦截包括在回归模型和零hypothesus是随机游走,GSADF测试统计量的极限分布是描述如下: 在哪里 ,属于标准维纳过程。使用蒙特卡罗模拟的目的是得到渐近临界值。假设时间间隔在有限的等距的点。在每一个点,一个高斯随机变量均值为0,方差为1 / N将产生。为了达到有限的样本分布,我们使用引导技术,可以检测炸药的过程。

5。数据和实证结果

我们雇佣的每周数据大蒜、姜、葱,大米、玉米和小麦的时期,从2009年到2017年。2009年中央1号文件的中国认为,市场主要决定了农产品的价格。在这个样本期间,可能会导致泡沫的经济基本面改变了金融危机的负面影响,一些农产品的价格波动异常发生。大蒜,生姜,葱在中国是最重要的调味品,和他们的价格周期性波动,属于小型农业大宗商品。此外,大米、玉米和小麦是我国三大粮食作物,其产量和进口量处于世界前沿,属于初级农产品。我们调查小农业大宗商品的批发价格和主要农产品的收购价格指数,这是来自国家统计局(国家统计局)。

最小的窗口大小为10个月,我们利用SADF和GSADF测试来检测泡沫时期在中国农产品市场。SADF和GSADF统计注册表1。零假设被拒绝,H₀:r= 1 10%的临界值(即意义。,2.103 > 2.039, 2.374 > 1.953, 3.897 > 1.799, and 2.261 > 1.968). The results prove that the price of garlic, ginger, corn, and wheat has explosive subperiods upon SADF and GSADF tests.

采用GSADF测试,我们画出中国农产品价格的估计数字1。上面的线代表每个农业大宗商品的价格。中间一个是90%的门槛。底部曲线代表了GSADF统计。根据这一讨论,我们可以得出结论,中国农业大宗商品市场中的多个泡沫确实存在。

鲁棒性检查,我们将更严格要求的检测泡沫通过假设长最小窗口大小。表2显示了20个月大小的结果。以来整体而言,这些结果是相同的单位根的假设被拒绝的大蒜,生姜,玉米和小麦市场。因此,重要的是要强调这四个农业市场的泡沫的存在是健壮的替代最低下的窗口大小。

大蒜市场,第一个泡沫起源于2009年10月和2010年1月破裂。正如我们从图可以观察到1,大蒜的价格从3.6元跃升至半公斤12元,比上年增长233%。对大蒜的需求正在增长,但生产反应缓慢,导致大蒜供应的增长跟不上快速增长的需求。大蒜的需求增加了在2009年的春天由于甲型流感的爆发(H₁N₁)病毒虽然大蒜的供应下降由于低温。同时,大蒜市场的泡沫与投机行为和价格操纵,除了供给和需求。此外,中国2009年后,实现“四万亿”的货币政策和积极的投机资金进入资产市场风险较低的投资。大蒜价格可能继续增加的预期在未来,大蒜种植者、消费者和商人已经诱导大蒜供应减少或增加库存,这将导致更高的价格在短期内。大蒜市场容易操纵由于它的字符。农民和消费者之间的信息不对称促进中间商囤积和推高了价格。相反,大蒜种植了2009年种植由于其高昂的价格,这增加了供应在2010年的春天。因此,这是泡沫的破灭的原因在2010年1月。第二个泡沫出现在2016年1月和2016年4月破裂。这个泡沫的原因与限制大蒜供应和需求之间的差距。 China lacks a large scale planting of garlic, the scattered planting being the dominant one. Meantime, unlike other agricultural commodities, the garlic is planted in a few areas, which causes the production vulnerable to natural disasters. As heavy snow happened at the beginning of 2016, a substantial drop in the yield of garlic was caused. With respect to the growing demand side, the people’s need for the garlic has risen during the spring festival because garlic is the most important condiment for Chinese families. Thus, the garlic price deviates from its interior value and results in a bubble due to the difference between the increasing demand and limited supply. A large supply of new garlic increased after April 2016, which leads to the bubble bursting quickly.

生姜市场,泡沫是注意到2013年7月和2013年10月破裂。生姜市场泡沫的原因类似大蒜市场。生姜具有很高的供给弹性;因此,种植者将价格上涨时增加种植面积。同时,姜的生产主要集中在山东省,贮藏期长,这使它很容易猜测的中间人。他们买很多姜以更低的价格,然后,他们会抬高价格与生姜种植者和将出售所有姜当价格达到一个很高的水平。这些原因导致了价格的上涨姜和泡沫在2013年7月。老姜中间商卖完了,和一个大型的供应新姜增加市场2013年10月后,导致泡沫迅速破灭。

玉米市场,第一个泡沫始于2011年5月,2011年10月底。石油市场价格波动原因是泡沫,在这短时间内。根据中国国家统计局(National Bureau of Statistics,化肥和石油的价格指数的增长对农业机器从2002年到2013年超过90%以上。农业大宗商品价格和燃料应该是强烈相互依存,因为生物燃料的扩张。此外,石油价格的变化影响农产品的价格在金融危机之后,通过添加各种能源密集型的成本投入,比如化肥和运输成本18]。2014年6月第二个泡沫崩溃和爆裂玉米市场于2014年10月。这个泡沫的原因可以解释为储备政策的负面影响。为了保护农民的利益和安全的玉米价格相对稳定,中国政府暗示玉米储备政策市场,以确保他们会买家和鼓励他们继续从2006年开始种植庄稼。玉米市场储备政策促进粮食生产、农民收入的同时,也发布了一个负面的影响,如较高的市场价格。2014年3月,政府宣布的储备政策玉米市场将在2016年被取消,这抑制了高价格和2014年10月后迅速导致泡沫破裂。

小麦市场的泡沫始于2012年9月和2013年6月破裂。小麦的价格从125.38元到140.02元每吨,在此期间增长了11.68%。一个可能的原因是极端天气相关(严重干旱)在美国,导致在国际市场上小麦产量的下降。,国际小麦价格自2012年以来大幅上涨,导致中国国内小麦的高价格。由于质量问题,从中国小麦失去了与美国竞争、加拿大和其他国家,导致劣质国际贸易地位。因此,中国必须从其他国家进口大量的小麦,每年被动。中国的小麦价格,只能被动地跟随国际市场没有强有力的国际定价权入口后世界贸易组织(19]。此外,化肥和农药的价格增加了自2010年以来,造成小麦种植的高成本。中国政府开始实施农业补贴的小麦市场自2012年以来,为了保证小麦种植者种植的收入和提高他们的热情。大量新小麦出现在2013年6月市场和价格下跌,造成泡沫的破裂。

绿色洋葱,生产很容易受到坏天气的影响,是大蒜和生姜,但是与他们的最大区别是在室温贮藏期短,储存和运输成本高。这就是为什么葱很难推测和产生泡沫。大米是第一个在中国粮食作物产量最高;它一直是粮食生产和消费的主导地位。国际大米贸易额小于玉米和小麦,这是大米市场没有泡沫的原因。

在求和,从上面的实证分析,我们可以比较小,主要农产品市场形式三个方面。首先,由于不同的定价机制,这两个市场之间的泡沫破裂的原因是不同的。小型农业大宗商品市场的投机泡沫主要是相关的活动,而对于主要的农产品市场,泡沫可以解释油价不断上涨,增加生物燃料的需求,国际农业市场,国内政策。第二,与小型农产品市场相比,泡沫主要农产品市场的持续时间较长,可以解释为不同的生产和销售周期。最后,小农业大宗商品市场的泡沫可以反映了国内经济性能(即。,通货膨胀);然而,泡沫的主要农产品市场显示国际市场的不确定性。会议中国农产品价格泡沫时,我们应该依靠泡沫模型来探索价格之间偏差的原因和它的内在价值。然后,相关政策应避免的消极影响中国农产品价格泡沫。

6。结论

本文检测中国农产品市场的泡沫,包括全球金融危机的影响和农业政策的实施,而农业大宗商品泡沫主要发生在价格波动的循环,如大蒜的价格在2009 - 2010年和2016年大幅飙升,姜的价格上涨迅速,2013年2011年玉米的价格增加,大幅提高小麦的价格观察期间2012 - 2013。这一现象可以解释为增加需求,集中供应,全球金融危机。小型农业大宗商品市场,为了避免投机行为,政府应该加强监管,建立一个更敏感的管理系统。具体而言,为了提高信息指导,统一农产品市场信息发布平台应该是建立,可以稳定农民的合理种植。主要农产品市场,其价格是复杂由于对国际市场的依赖和储备政策。为了摆脱相互依存的国际市场,主要农产品的农民应该依靠科技来改善其基于国内生产的产量。与此同时,政府应该尽量减少政策扭曲市场,以避免储备政策的负面影响小麦和玉米市场。

附录

为了确定是否有泡沫在中国农产品市场,我们应用D测试方法(20.]。它可以检查泡沫行为通过表示指数增长。方程(. 1)代表标准的指数增长,而方程(a .)显示了表示指数增长: 在哪里代表中国农业大宗商品的价格 。通过拟合中国农产品的价格系列(= 1,2,3,4,5,6,标志着大蒜、姜、葱,玉米、小麦和大米,分别),残差的均方根和可以从方程(. 1)和(a .),分别。此外,D值可以计算如下:

使用D测试方法,我们发现中国农业大宗商品价格泡沫系列(包括大蒜、生姜、葱、玉米、小麦和大米,分别)样品2009 - 2017年期间通过方程(. 1)- (a .)。表3演示了结果,是D中国农产品价格的价值六个不同的中国的农产品基于方程(a .)。表3给出了一些结果。

根据表3的值,大蒜、姜、玉米和小麦都大于0.25。按照这个,可以得出一个结论,表示指数显著增长的大蒜,生姜,玉米和小麦价格系列在2009 - 2017,也就是说,这四种农产品中有显著的泡沫在这段时间。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了国家社会科学基金(批准号19 bjy051)。

引用

1. m·罗伯斯m .斗牛士,j·冯·布劳恩当投机问题。问题简要57国际粮食政策研究所,华盛顿特区,美国,2009年。
2. c·l·吉尔伯特,“投机影响大宗商品期货价格2006 - 2008,“技术代表、联合国贸易与发展会议,日内瓦,瑞士,2010年,联合国贸易和发展会议(UNCTAD) 197号讨论文件。视图:谷歌学术搜索
3. d·r·桑德斯和s h·欧文,“指数基金对大宗商品期货市场的影响:一个系统的方法,”《华尔街日报》的另类投资,14卷,不。1,40至49,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. x刘、g .填料和m·奥登”测试在农产品价格投机泡沫:一个政权转换方法,”农业金融评论,卷73,不。1,第200 - 179页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
5. x l . Etienne s h·欧文和p·加西亚,“泡沫食品大宗商品市场:四十年的证据,”国际货币和金融杂志》上,42卷,第155 - 129页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. p . Liu和k .唐大宗商品泡沫资产类别:检测和来源美国纽约伊萨卡康奈尔大学,2010。
7. l·古铁雷斯,农业大宗商品市场的投机泡沫。”欧洲的农业经济学,40卷,不。2、217 - 238年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. p .亚当·m·t·波尔,“在农产品价格投机泡沫,”经济学和金融学的季度评估,55卷,第76 - 67页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. j·王,d”,实证研究中国的小麦期货价格泡沫market-taking强筋小麦期货为例,“华中农业大学学报(社会科学版),3卷,37-42,2010页。视图:谷歌学术搜索
10. k·d·阴、郑y和x t .元,“中国猪肉价格泡沫基于GSADF方法。”统计与信息论坛,10卷,58 - 64、2015页。视图:谷歌学术搜索
11. x y .问:Wang s . Wang和l . p .吴”实证研究对中国期货market-taking鸡蛋期货的价格泡沫为例,“农业技术的经济学杂志》12卷,第88 - 78页,2015年。视图:谷歌学术搜索
12. j·李和c·g·李”,农产品期货市场风险评估:一个新的分析框架基于价格泡沫的模型检测,”中国农村经济5卷,第87 - 73页,2017年。视图:谷歌学术搜索
13. g·w·埃文斯,“陷阱测试炸药在资产价格泡沫,”美国经济评论,卷81,不。4、922 - 930年,1991页。视图:谷歌学术搜索
14. Y.-J。张和t么,”解释油价的运动:由基本面还是泡沫?”经济模型,55卷,第240 - 226页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. c·w·苏·l·刘,r·道和o . r . Lobonţ“天然橡胶价格泡沫发生吗?”农业Economics-Czech,卷65,不。2、67 - 73年,2019页。视图:谷歌学术搜索
16. p c b .菲利普斯、美国史和j . Yu”规范敏感性right-tailed单位根测试爆炸行为,“技术。代表,考尔斯基金会耶鲁大学经济学研究,纽黑文,CT,美国,2011年,考尔斯基金会1842号讨论文件。视图:谷歌学术搜索
17. 施p c b·菲利普斯s p, j . Yu”测试多个泡沫1:历史的繁荣和崩溃在标普500指数,“技术代表、新加坡管理大学,新加坡,2013年,新加坡管理大学04 - 2013号工作报告。视图:谷歌学术搜索
18. 吴c . y . Wang, l·杨,“石油价格冲击和股票市场活动:从石油进口国转移和石油出口国的证据,”《比较经济学第41卷。。4、1220 - 1239年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. R.-L。贾,D.-H。王,J.-Q。你和S.-P。李,“农业市场之间的相关性在动态perspective-Evidence来自中国和美国期货市场,“自然史答:统计力学及其应用卷,464年,第92 - 83页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. W.-X。周和d·索尔内特,”一个案例研究南非投机性金融泡沫的股市2003 - 2006年,“自然史答:统计力学及其应用,卷388,不。6,869 - 880年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2019嘻嘻Zhang et al。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。