[关键词]国际大宗商品；农产品；影响因素；后期展望
[DOI]1013939/jcnkizgsc201718106
1近期国际大宗商品农产品市场走势
11玉米的市场走势
2017年以来CBOT玉米期货合约价格震荡上涨，刷新新高后有所回调。1月份持续上涨，1月20日收盘，收报36975美分/蒲式耳，较年初上涨480%；随后，刷新7个月上涨新高，2月15日收盘，收报37875美分/蒲式耳，较年初上涨706%；近日，有所回调，震荡上涨，4月17日收盘报36650美分/蒲式耳，较年初上涨396%。
12小麦的市场走势
CBOT小麦期货合约价格在经历连续上涨后有所回调，涨势平缓。1月份持续上涨，1月23日收盘报43325美分/蒲式耳，较年初上涨583%；随后，涨幅创7个月新高，2月15日收盘，收报45475美分/蒲式耳，较年初上涨1028%；近日，有所回调涨势平缓，4月17日收盘，收报421美分/蒲式耳，较年初上涨309%。
13棉花的市场走势
LCE棉花期货合约价格涨势强劲，呈震荡走势。1月份持续上涨，涨势强劲，1月31日收盘，收报7494美分/蒲式耳，较年初上涨573%；随后，有所回落，2月17日收盘，收报7348美分/蒲式耳，较年初上涨385%；近日持续上涨，涨幅有所扩大，4月17日收盘，收报7703美分/蒲式耳，较年初上涨828%。
14糙米的市场走势
CBOT糙米期货（5月期）合约价格曲线上涨。1月份持续上涨，1月24日收盘，收报993美元/英担，较年初上涨433%；随后，持续下降，降至5个月以来新低，2月20日收盘，收报930美元/英担，较年初下跌215%；近日，持续上涨，涨幅创5个月新高，4月7日收盘，收报1010美元/英担，较年初上涨594%。
15大豆的市场走势
CBOT大豆期货合约价格经过年初强劲涨势后急速下跌。1月涨势强劲，1月18日涨至最高点，收报1075美分/蒲式耳，较年初上涨730%；随后，持续下跌，3月14日收盘，收报98725美分/蒲式耳，较年初下跌089%；近日，持续下跌，跌幅有所扩大，4月17日收盘，收报95175美分/蒲式耳，较年初下跌470%。
2影响因素
21货币政策较宽松，激发农产品等大宗商品的市场需求
2017年3月份以来，除美联储提高利率并逐步收紧货币政策外，日本、欧洲、英国等主要央行货币政策仍处于较为宽松状态。受全球低利率环境和避险升温影响，大宗商品领域金融投资活跃，推动农产品等大宗商品价格上涨。
22全球经济温和复苏，为农产品价格上涨创造良好条件
2016年下半年开始，全球主要经济体的企业生产活动等集体回暖，如美国CPI升至近年来高点以及特朗普新政宣布将推行大幅减税和加大基础设施建设；同时，2017年2月欧元区新增就业率达到9年半以来的最高水平，订单数量和乐观情绪持续回升，推动了主要大宗农产品的需求上涨。
23国际局势不稳定导致农产品期货价格有所上涨
俄罗斯圣彼得堡地铁遭遇恐怖袭击、英国“脱欧”、美国对叙利亚动武、朝鲜核武危机等因素导致投资者避险心理增强，推动农产品期货价格有所上涨。
24自然因素导致大宗商品农产品供给减少
近期，美国玉米种植带西半部分将迎来骤雨，正准备播种玉米、小麦的农户很可能将暂停播种，导致玉米、小麦期货价格有所上涨；美国大豆种植面积创新高以及南非丰产的预期继续影响市场，拖累价格，大豆期货价格下跌；受助于美国农业部（USDA）棉花出口销售数据良好，棉花期货小幅上涨。
3后期展望
31从短期看，多重因素将对农产品期货价格a生影响
2017年以来，随着特朗普可能废除贸易协议、法德荷大选导致欧元贬值的一系列因素，外汇市场波动性将成为影响未来12个月大宗农产品价格的主要因素。荷兰合作银行：汇率走势今年已对大宗农产品价格产生有力影响，如果美国的贸易协议被修订，可能会对美国大宗商品的进出口造成广泛影响。《金融时报》：中国是推动农产品市场的“最引人注目的变数”，中国是否减持库存将成为2017年农产品期货的主要价格推动因素。
32从长期看，全球经济复苏，农产品价格有望进一步走高
基于对未来全球经济的良好预期，农产品价格有望进一步走高。劳埃德银行分析师布洛克斯：市场对于美国新当选总统特朗普执行积极财政政策的预期强烈，未来数年美国经济将得到进一步刺激，再加上美联储进入加息轨道，从中期看将有利于农产品价格上涨。荷兰合作银行：随着发展中国家消费者继续转向以肉为主的饮食，用作牲畜饲料的粮食和油籽将找到支撑，预计大豆价格将逐步回升。但同时，由于英国脱欧负面影响逐渐被消化，市场避险情绪逐步减退，大量资金流出农产品期货市场，也可能造成农产品期货价格的回落。
参考文献：
[1]张永军2012年国际大宗商品价格走势原因分析及未来影响[J].中国市场，2012（46）
2大经济功能
农产品期货具有风险转移和发现价格两大功能。在商品市场上，价格风险可以说是无处不在。干旱、洪水，战争、政治动乱、暴风雨等各种情况变化会传遍世界各地，并直接影响商品的价格。激烈的市场竞争会导致价格在较短时期内大幅度波动。与供求相关的风险因素还包括一些商品收获的季节性和需求的季节性。
自期货交易产生以来，发现价格功能逐渐成为期货市场的重要经济功能。所谓发现价格功能，指在一个公开、公平、高效、竞争的期货市场中，通过期货交易形成的期货价格，具有真实性、预期性、连续性和权威性的特点，能够比较真实地反映出未来商品价格变动的趋势。期货价格能比较准确、全面地反映真实的供给和需求的情况及其变化趋势，对生产经营者有较强的指导作用。世界上很多生产经营者虽未涉足期货交易，也没有和期货市场发生直接关系，但他们都在利用期货交易所发现的价格和所传播的市场信息来制定各自的生产经营决策。例如，生产商根据期货价格的变化来决定商品的生产规模：在贸易谈判中，大宗商品的成交价格往往是以期货价为依据来确定的。
价格3特点
和其他期货品种相比，农产品期货的价格有自己的特点。投资者应该根据这些特点来分析农产品期货可能的价格走向，作出比较有利的判断。
受供给量影响更大
作为商品，其价格变化主要受到供求关系的影响，农产品也不例外。农产品期货品种大多数是大宗商品或者是在这个产业链上游的初级产品。这类产品的特点是产量大、需求量大，价格波动幅度小。从经济学分析，农产品价格的供给弹性大，需求弹性小。如果产量发生明显变化，价格也随之发生很大变化。这就决定了在供需两方面来说，供给量对价格影响大于需求量。
与生产周期同步
农产品期货的价格，其变化的周期与农产品的生长周期几乎完全相同。一般在农产品的收获季节，价格最低，然后随着农产品销售数量的增加，供给逐渐减少，以及农产品储藏、保管费用的逐渐增加，农产品的价格也就开始上涨，直到第二年的农产品收获季节，供给增加价格下跌，从而构成一个完整的价格和生产周期循环。正是因为季节性因素的存在，农产品价格在每年10～11月份期间处于相对的低点。此后随着不断消耗使用，农产品价格也摆脱低位不断上涨，到每年4～5月份，农产品价格处于当年度相对高点。针对农产品价格变化的季节性因素，在投资农产品期货的时候根据当时的时段和价格选择操作方向。
受天气因素制约
农产品不同于有色金属等工业产品，价格变动有一定特殊性。工业产品的生产不受天气变化影响，生产具有长期性和连贯性，除非厂商停产或原材料供应不足，生产进度和产量才有所变化。对于农作物来说，多数时间都是靠天吃饭。一段时间内天气变化有一定的自然规律，如果当年风调雨顺，农作物生产良好，当年有可能丰收。反之遇到自然灾害，就有减产歉收的可能。正是这个原因决定了农产品价格运行的特点。当天气因素向不利于作物生长变化时，农产品期货价格会上涨；反之，价格会下跌。在天气影响之下，农产品期货价格变动的幅度和频率比较大，不容易把握未来的走势。
当前农产品期货走势及投资机会
目前在诸多农产品期货品种当中，大豆、豆粕、白糖和小麦交易比较活跃，玉米和豆油期货价格走势相对疲软。美国大豆期货价格一直维持盘整走势，市场继续炒作的新年度大豆播种面积的题材。虽然市场已经消化了这方面的数据，但是3月底农业部统计调查报告会给这个问题盖棺定论。技术角度看，美盘大豆处在前期800美分高点回落后的调整阶段，市场还没有转向熊市。考虑到季节性因素，未来1～2个月将是农产品价格处在相对高位的时期，这种情况下，投资大豆期货时可考虑买入大豆期货为主要操作方式。
关于豆粕期货，该品种的价格涨跌主要取决于大豆价格涨跌和下游养殖行业的需求量变化。大豆价格处于盘整阶段，养殖业的需求还没有复苏，当前投资豆粕期货时机不成熟。对于未来1～2个月走势，养殖行业的需求逐渐恢复，对豆粕需求量增加，豆粕价格将会有所上涨。
农产品期货门槛低
随着国内外农产品价格的飙涨，一些投资者的视线渐渐向与农产品有关的投资品种聚焦，农产品期货成为这些投资者选择的投资渠道。
去年以来，农产品的价格一路飙升，也将CPI指数连连推高，一些投资者对农产品期货跃跃欲试。北京中期期货的齐先生向记者表示，目前我国上市的农产品期货有大豆、豆粕、豆油、玉米、棕榈油、菜籽油、小麦、棉花，白糖等9个交易品种。我国期货公司一般的开户门槛多为5万元，而按照30％左右的可控风险仓位来说，投资一手农产品期货需要6000至50000元不等。最贵的棉花期货需要15000元左右的保证金(按照1成保证金计算)，和最便宜的玉米合约相去甚远。他说，“按照10％的保证金来算，交易一手最便宜的玉米合约只要1800元左右，这让许多投资者可以尝试一把投资。”
齐先生说，对于新手而言，选择合适的品种和合约是第一步。普通投资者最好选择主力合约，也就是成交量和持仓量最大的台约，这样进出方便，避免平仓不能及时出来的一些风险。由于期货市场实行交割制度，投资者尽量放弃到期月份合约，并尽量选择远期合约(有些交易所不允许个人投资者交易交割月的合约)，在临近交割期限时保证金比例也会相应提高，如果投资者不注意的话，持仓比例就会随着占用保证金的比例不断提高而提高，从而影响个人资金管理。在选择好交易品种后，台理、定期进行“资金管理”是进行期货投资交易的核心。
“目前，期货市场采取的是T+0的交易规则，一方面，T+0会使市场产生很多短线交易，可能在某些时候加剧市场的震荡和波动，另一方面当日可以平仓也让认为做错方向的投资者迅速离场。”齐先生说，一般期货市场个人投资者特别是中小投资者占比很小，10万元左右入场会比较安全。
另外，为了使一些不擅长风险控制的投资者也可以分享农产品期货投资的机会，目前市场上出现了许多挂钩农产品理财产品。齐先生说，从深发展银行推出小麦、玉米和大豆三种农产品期货指数的结构性产品以来，挂钩农产品期货价格、农产品指数的各类银行理财产品频频加快了面世的脚步。民生银行的“挂钩牛奶期货价格”保本产品就是与芝加哥商品交易所三级牛奶价格挂钩，交行得利宝“浓青4号32谷丰登收益优化”95％保本产品就挂钩小麦、豆粕、咖啡的价格走势。
齐先生说，这些理财产品大都为结构性挂钩产品，即银行募集资金后并非直接投资于农产品或者期货，而是按照合同的收益公式计算最终收益，挂钩的农产品期货价格的涨跌幅对收益会产生关键影响。如交行的“浓青4号一五谷丰登收益优化”95％保本产品，它挂钩小麦、豆粕、咖啡期货的比例为50％、40％和10％，农产品价格的增长幅度最大封顶25％。所以，投资者在购买这款产品时首先要认清这是一款95％保本的产品，其次要了解它的收益率是在博取三个品种期货价格涨跌幅度，最高25％的最高收益率是预期的，本质上它是固定比例保本的浮动收益产品。由于这些农产品期货理财品种的增多，现在投资者投资农产品期货更容易了。
农产品期货交易需注意的情况
齐先生说，由于期货市场风云变幻，难以捉摸。投资者进入农产品期货交易特别需要注意三种情况。第一，农产品期货市场同品种不同合约非联动性波动。一般情况下，同一品种各合约之间的联动性是比较高的，反映出来就是同涨同跌，幅度差异一般都在很小范围内。但在某些时候如合约所属年度不同、期现价差过大等情况下，同一品种不同合约间的走势就可能出现异常差异，从而导致价差的变化脱离历史规律。这种情况下，许多投资者仍将历史情况来作为目前的操作依据，就有点刻舟求剑的味道了。这种情况下的投资也往往导致失败。
如2009年8月13日至9月28日的连粕M1001台约和M1005合约的走势。此期间M1005合约受豆类商品集体调整影响而同步下挫，期价从3055元／吨下调至2658元／吨，幅度达13％；而M1001合约则从3150元／吨下调至2930元／吨，幅度仅为7％。两者价差变化幅度出现了6％的差别。当时豆粕的现货价格约3650元／吨，期货价格明显低于现货价格500元／吨左右，因此近月台约(当时的M1001台约为最贴近现货月的主要合约)将更具抗跌性，导致当时M1001合约与M1005合约的价差进一步扩大。许多投资者并未分析其内在原因，而仅仅凭感觉认为，M1005合约偏离现货价格更多、更便宜，从而做出错误的投资行为。因此农产品中同一品种不同台约的价差变化研究应抓住其“内因”。
第二，农产品期货市场相关品种联动性偏差。属性相近但不同品种的走势也存在一定差异，这种差异就带来了套利投资的机会。如大豆、豆粕和豆油之间的压榨利润套利，或豆油、棕榈油和菜油之间的油脂间套利。
共同的基本面影响因素使属性相同的不同品种大趋势走势基本一致，但自身的一些影响因素如政策调整等因素可能使两者的中小级别走势产生差异，进而使两者价差或比价出现变化。而当价差或比价关系变化到一个相对不合理的状态时，替代性影响将开始产生作用，从而使两者价差或比价关系重新恢复正常水平。因此，属性相近但不同的品种合约表现为大趋势变化一致，但中小级别趋势变化可能不一致。
比如2009年12月23日至2010年1月6日期间的连豆油Y1009合约和棕榈油P1009合约走势。棕榈油P1009合约走势明显强于连豆油Y1009台约，主要是因为当时马来西亚棕榈果实高达20％的减产预期作用。在这种情况下，投资者可考虑做多棕榈油同时做空豆油期货的套利，从而实现低风险投资操作。切不可因在看空豆油期价的情况下，由于棕榈油价格涨得更多而想“占便宜”就做空棕榈油期货，这样的做法非但不符合交易原则――逆市，也不符合当时的基本面分析。
[关键词]农产品期货；市场有效性；随机游走
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.42.095
1引言
中国的农产品期货市场从20世纪90年代建立以来，经过多年的发展，已占据国内期货市场的半壁江山。截至2014年10月，国内上市的商品期货品种有42个，其中农产品期货品种20个，占已上市商品期货品种总数近一半。中国农产品期货市场正处在健康发展的良性轨道之中，农产品期货市场价格正逐渐成为重要的市场指导价格。经济新常态下，期货市场独特的风险管理能力在促进我国“调结构、转方式”战略中可以发挥巨大作用。随着我国农业产业化经营的推进和发展，以及现代农业观念的深入和普及，我国已经有不少农产品已经实行了期货交易，如黑龙江省的大豆交易市场，天津市的红小豆交易市场，其中最引人注目的是河南省延津县的小麦交易成功地使用了“期货农业”这一现代农业产业化经营模式。自1993年5月小麦期货合约诞生，2003年优质强筋小麦上市交易，小麦期货交易对我国粮食生产和流通产生了很大的影响，对于为订单农业的顺利运行提供载体，降低种植农户农产品经营风险、稳步发展期货市场等方面都有着重要的现实意义。
有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH）也称为有效市场理论，是由尤金・法玛（Eugene F.Fama）于1970年深化并提出的，有效市场理论认为，某个期货品种的全部信息能够迅速、完整和准确地被投资者所关注到，进而能够根据这些信息明确判断出该合约的内在价值，并做出投资决策。Fama按照信息集的三种不同类型将市场有效性分为三种类型：弱式有效性、半强式有效性和强式有效性，当前我国期货市场多为弱势有效。检验期货市场弱势有效性的方法之一是检验期货价格是否满足随机游走。金融市场有效性的实证研究也一直是金融学界的热点研究领域，很多学者研究期货的有效性，以期为投资者提供可行的建议。
随着全球步入后危机时代，我国期货行业和市场格局也出现了新的变化，但只有少数研究者对近几年小麦期货交易数据进行检验。本文以郑州强麦为例，收集整理2010―2015年的交易数据，基于已有的研究方法，对我国小麦期货市场的效率进行随机游走检验，以期更好地揭示出我国小麦期货市场价格运行的内在特征。
2研究模型与方法
2.1单位根检验
随机游走过程是一个非平稳的单位根过程，因此，检验时间序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根。采用单位根方法可以有效地检测出价格时间序列中是否存在随机趋势成分。最常用的单位根检验是ADF检验，该检验通过以下三个模型来完成：
ΔYt=δYt-1+ki=1αiΔYt-i+εt（1）
ΔYt=β1+δYt-1ki=1αiΔYt-i+εt（2）
ΔYt=β1+β2t+δYt-1ki=1αiΔYt-i+εt（3）
其中，式（1）表示无截距项无趋势项模型；式（2）表示有截距项无趋势项模型；式（3）表示有截距项有趋势项模型。建立的原假设是H0：δ=0，即Yt序列是非平稳单位根过程，备择假设H1：δ
2.2自相关检验
Q统计量通常用于考察一个时间序列是否白噪声过程，因此Q检验可用来检验序列的自相关性。
Ljung-Box提出的Q统计量的表达式为：
Q=T+（T+2）pk=1r2kT-k（4）
其中，rk是残差序列的k阶自相关系数，T是观测值的个数，p是设定的滞后阶数。在期货价格服从随机游走的原假设下，近似服从自由度为m的χ2 的分布。建立的p阶之后的Q统计量的原假设是H0：序列不存在p阶自相关，备择假设H1：序列存在p阶自相关。检验过程中，Q统计量对应的p值小于给定的显著性水平，则拒绝原假设，即认为期货价格序列存在自相关性，否则接受原假设。
3郑州强麦期货市场有效性实证研究
3.1数据选取与样本说明
本文以强麦期货为研究对象，相关的合约内容如表1所示。采用郑州商品交易所的历史交易数据，时间跨度为2010年8月3日～2015年8月3日，操作中剔除无实际成交量的交易日数据。
与国外期货市场交易相比，我国期货市场相对发育不完善，为了防范交易风险，采取了十分严格的限制措施，所以往往在接近交割期时，期货交易者的兴趣经常转移到下一个合约[1]，交易活跃程度明显下降。而期货品种1月、5月、9月这三个月合约交易活跃，成交量大，且一般是在距离其交割月前的中远期交易比较活跃[2]。基于此，本文选择强麦期货1月、5月和9月这三个合约作为代表性合约（见表1），并选取距离其交割月前的中远期月份的每日收盘价和结算价为代表构造长期期货价格序列。收盘价基本反映当日的所有价格信息，包含的噪声交易的影响相对较少，对市场有效性的偏离程度会相对较低，而结算价反映噪声交易的影响，对市场有效性的偏离程度相对较高。本文同时采用收盘价和结算价，进一步增强市场有效性检验的可靠性。
对连续期货价格取对数记为Pt=lnpt，所生成的对数价格序列作为下述研究的基础数据，金融市场的研究主要关注收益，因此再对对数价格作一阶差分得到收益序列Rt=lnpt-lnpt-1。
表1强麦期货合约内容说明
交易品种[]优质强筋小麦（简称“强麦”）[]最低交易保证金合约价值的5%
交易代码WH[]合约交割月份1、3、5、7、9、11月
交易单位20吨/手[]最后交易日合约交割月份的第10个交易日
交割方式[]实物交割[]最后交割日[]合约交割月份的第12个交易日
上市交易所郑州商品交易所交易时间周一至周五（北京时间 法定节假日外）上午 9∶00～11∶30，下午1∶30～3∶00资料来源：郑州商品交易所官方网站。
3.2强麦期货收益序列的描述性统计情况
使用Eviews对样本数据进行基本的描述性统计分析，整理得出的结果如表2所示。剔除无实际成交量的样本后，用于有效性检验的样本总数为1200。期货价格收益序列的偏度统计量不为0，峰度统计量远远大于3，表明其序列分布表现是右偏、尖峰的，而非正态分布。J-B统计量的结果进一步说明期货收益序列不服从正态分布。
表2强麦期货收益序列的描述性统计情况
统计量[]样本数[]均值[]标准差[]偏度[]峰度[]J-B统计量
收盘价[]1200[]6.45E-05[]0.0079[]6.6006[]102.8586[]507300.2***
结算价[]1200[]7.15E-05[]0.0074[]7.3852[]123.5806[]737892.1***注：（1）J-B统计量即为Jarque-Bera统计量；（2）***指在1%水平下拒绝原假设。
3.3实证检验结果与分析
3.3.1单位根检验
采用ADF检验对期货对数价格序列和对数价格的一阶差分序列是否为非平稳的单位根过程进行检验。依据AIC和SC准则，看出无截距项无趋势项的ADF模型使得AIC与SC的值最小，并根据上述两个准则选择最优的滞后阶数，检验结果整理如表3所示。
期货收盘和结算价格对数序列检验统计量的值都大于在10%水平下的临界值，且其相伴概率P值均较大，说明期货价格序列存在单位根；而一阶差分序列检验统计量的值都小于1%水平下的临界值，其相伴概率均为0，即一阶差分序列是平稳的。表明强麦期货价格序列是一阶可积的非平稳的单位根过程，符合随机游走的特征，满足市场有效性的假说。
即使期货价格序列中存在随机游走成分，也不意味着其收益序列是不相关的。如果收益序列是不相关的，才可认为期货价格序列服从随机游走过程，然而 ADF检验无法有效识别出收益序列中的自相关成分，因此接下来还要进一步对收益序列的序列相关性进行检验。
表3强麦期货价格序列的单位根检验结果
变量[]检验形式（C，T，K）[]ADF统计量[]1%临界值[]5%临界值[]10%临界值[]P值
LNC[]（C，T，0）[]-2.4100[]-3.9657[]-3.4136[]-3.1288[]0.3740
ΔLNC[]（0，0，2）[]-19.0401[]-2.5669[]-1.9411[]-1.6165[]0.0000
LNS[]（C，T，0）[]-2.2643[]-3.9657[]-3.4136[]-3.1288[]0.4527
ΔLNS[]（0，0，2）[]-18.1018[]-2.5669[]-1.9411[]-1.6165[]0.0000注：（1）LNC、LNS分别表示收盘价、结算价的对数价格序列；ΔLNC、ΔLNS分别表示对数价格的一阶差分序列即收益序列；（2）ADF 检验模型有前述三种形式，检验形式 （C，T，K）分别表示模型中的常数项 、时间趋势项以及一阶差分项的滞后阶数；（3）滞后阶数由 AIC和SC最小准则确定。
3.3.2自相关检验
表4是对期货价格收益序列进行自相关检验所得出的结果。可以看出，强麦期货价格的收益序列的自相关系数与偏相关系数都比较小，说明收益序列的相关性较差。另外，强麦期货的收盘价和结算价两种收益序列基于对应的滞后期的Q统计量的相伴概率P均大于0.1，且随着滞后阶数的增加，相伴概率呈现增大的趋势，由此可知Q统计量在显著水平上不显著，不能拒绝原假设，说明期货价格序列不相关，是一个白噪声过程，满足随机游走的基本假设。
4研究结论与对策建议
本文采用郑州商品交易所近五年的交易数据，通过单位根检验和自相关检验相结合的方法，对强麦期货市场的弱势有效性进行验证。单位根检验的结果表明强麦期货满足市场有效性的假设，自相关检验的结果表明强麦期货的收盘价和结算价两种收益序列均是自相关的。这两种检验结果说明我国现阶段强麦期货市场具有较好的价格发现功能，市场化程度较高，可以比较有序地对市场信息作出反应。但我国农产品期货市场还存在许多问题，多数期货品种处于弱势有效阶段，应该继续提高期货市场的有效性。
4.1加大农产品品种制度创新力度，提升市场效率
在“一带一路”战略背景下，交易所应顺应国家经济发展形势，积极拓展市场，并通过更多制度及业务创新进一步提升市场功能，服务实体经济。挖掘“一带一路”沿线相关品种潜力，研发沿线优势品种，推动市场的国际化；创新期货品种个性化管理模式，改进合约、结算、交割等规则体系和业务流程，提高市场流动性，进而提升市场效率。
4.2推进农产品现货市场的市场化，促进信息传递
一方面，现货市场的市场化程度和期货市场的功能是相互影响的，现货市场化程度不高固然会影响期货市场功能发挥，提高现货市场的市场化程度，保障期货市场与现货市场价格传递的有效性；另一方面，有效市场假说的一个前提是市场信息完全，保证期货市场各参与主体获取充分的信息，尤其是为农民获取期货与现货市场信息提供完善的信息服务体系。加大“互联网+农业”布局，建立起农业互联网金融平台，促进农业互联网与金融生态圈建设，使农民、农企更加方便快捷地参与期货交易。
4.3健全农产品期货相关法律建设，加强市场监管
农产品期货市场的有序运行离不开完善的法律法规，而期货交易的快速发展和经济全球化带来了更为复杂的竞争环境，我国尚未形成一套完善的关于农产品期货市场竞争规则，在规范农业经营主体和相关利益主体行为方面存在监管空白。应加快制定和出台《期货法》等一系列必要的法律文件，逐步建立和完善适应市场经济发展的相关法律法规体系，加强农产品期货市场监管，规范市场秩序，使农产品期货对农业资源的优化配置作用发挥到最优水平。
参考文献：
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[2]周蓓，齐中英.我国农产品新品种期货市场效率实证研究[J].技术经济与管理研究，2013（3）：80-83.
[3]Barik Prasanna Kumar・M.V.Supriya.Evidence on Hedging Effectiveness in Indian Derivatives Market[J].Asia-Pacific Finan Markets，2014，（21）：121-131.
［关键词］农产品期货 价格发现 预警机制
居民消费价格指数（CPI）主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，是观察通货膨胀水平的重要指标。分析和预测CPI的走势对宏观经济决策意义重大，但CPI数据的公布具有滞后性，因此如何有效增强CPI预期功能倍受国内学者关注。其中，王劲松（2008）认为股票价格虽无法列入货币政策调控目标，但随着市场经济体制不断完善，股票价格必将融入到货币政策调控目标之中。石森昌（2010）通过将股票价格变化纳入影响CPI因素分析后认为，股票价格对CPI的变化存在正相关。胡春田（2010）研究得出我国股票价格对CPI没有预期作用，中央银行对股市的态度只能是关注而非盯住，股票价格变动不应纳入央行反应函数。刘德伟（2011）指出随着期货市场各参与主体的不懈努力以及期货市场品种体系逐步完善，期货市场价格发现和套期保值功能日益明显，为国民经济服务的能力逐步增强。
上述学术争论表明，如果建立一个合理的价格预警机制，可以有效消除CPI的滞后性，使其对未来经济走势发挥一个明显的导向功能。针对这一问题，国内有学者通过CPI构造一个混合预期因子（包括工业增加值、货币供应量、利率及汇率的变化等），或从股票价格指数出发来研究对CPI的预期，但是还很少有学者对期货价格变动对CPI的影响进行实证研究。然而CPI价格篮子中食品类所占的比重最大，占到CPI总量的31.29%，其他各类商品也与消费者日常生活息息相关，价格上具有很大的联动反应。因此能够有效地了解某一类商品的价格发现功能对CPI的预期也会有很大的帮助。基于此，本文拟从中国农产品期货市场的价格发现功能入手，通过确定影响CPI指标的先行因素来探寻影响其波动规律，找出CPI前瞻性指标，在此基础上建立CPI预警机制，并根据分析结论提出相应对策建议。
一、CPI先行指标的选取与数据检验
金融指标有很多种，但作为CPI的预期因子应必须具备：在一定程度上代表居民消费的价格水平；所选因子应具有一定宏观代表性；与CPI有一定程度相关；所选因子能够直观地反应当前经济状况。众所周知，农产品价格变化能够影响未来CPI的走势，而且CPI对其波动反应灵敏。本人认为受国家宏观调控的影响，农产品价格变化预期保持相对稳定，还具有时序性和可得性等特点，对CPI有价格发现功能。所以，本文主要从影响CPI所占比重最大的食品类入手，把农产品价格作为CPI的预期因子， 来检验二者的关系。设计指标包括：居民消费价格指数（CPI）、农产品期货价格指数（QD）、农产品现货价格指数（XD）。 为了消除经济变量可能存在的异方差引起的不利影响，并且考虑在分析中取各变量的自然对数后不会改变变量之间关系，本文首先对数据取自然对数化进行平滑处理，分别记为lnCPI、lnQD和lnXD。然后对其进行平稳性检验，检验结果见表1。
表1表明，三组检验结果D-W值都在无自相关区域，且在10%的置信度水平下都是平稳序列。利用AIC-SC原则和循环检验方法确定滞后期数。从检验结果来看，三者都存在滞后性，滞后期数选取为5期。接下来我们进一步检验CPI与XD和QD因果关系。格兰杰因果检验方法可以确定CPI的变动究竟是由期货价格或是现货价格变动所导致，还是CPI引导期货价格或现货价格的变化。在进行格兰杰因果检验前，我们已经知道他们都是平稳的时间序列，因此可以直接进行格兰杰因果检验。检验结果见表2。
从表2中可以看出，lnQD和lnXD不是lnCPI原因的概率都显著低于lnCPI不是lnQD和lnXD原因的概率，因此我们可以将lnQD和lnXD看作引起lnCPI的原因，也就是说居民消费价格指数是受动方，其变化受到期货价格与现货价格的传导影响。表中还表明，lnQD不是lnCPI原因的假设，在滞后1―6期的概率均小于10%，假设被否定，说明lnQD对lnCPI具有直接的影响，其中滞后5―6期的假设概率接近于0，可见lnQD对lnCPI的传导期大体上在5―6期，也就是说lnQD能够在提前大约半年的时间预期出lnCPI的走势，并可以依此提前采取相应的措施来控制宏观经济走势，起到稳定CPI剧烈波动的作用。
而表2中lnXD不是lnCPI原因的假设在滞后1―6期的概率显著地小于10%，并且从滞后第一期开始就都小于1%，接近于0，假设被否定，说明lnXD对lnCPI具有直接的影响，lnXD也可以作为lnCPI的传导因子，但是lnXD和lnCPI的走势基本同步，不存在明显的先导效应，所以lnXD不能作为lnCPI的预测因子。因此我们可以把农产品期货价格变化的先行5期和6期看做居民消费价格水平的直接影响因素。
二、模型的设定和对CPI的预期
为了进一步探究CPI与QD的数量关系，下面我们选定lnQD的滞后5期和6期作为解释变量，lnCPI为被解释变量构造如下模型，模型计量结果见表3。
从表3模型参数估计结果来看，各系数都能通过t检验，证明系数估计值显著，模型通过F检验，表明整个模型是显著的，R2在50%左右，模型拟合度还行。因为考虑的是CPI先行5期的预测，在此没有对CPI与QD进行协整分析，找出长期的均衡关系。模型选用的是QD滞后5期和6期数据，下面我们可以利用模型估计之外的最新5期中QD的数据来验证2011年1月至4月CPI值，了解CPI模型预测值与真实值的吻合度，检验结果见表4。
从表4的数据来看，吻合度达到99.56%，因此我们可以用模型对未来CPI进行预测。目前还有2010年11月、12月和2011年1月至5月的期货价格指数可以来预测2011年5月至10月的CPI走势。预测结果见表5。
从模型预测结果来看未来6个月CPI的增幅还将维持在5%的高水平，最低也在104.69，最高将达到105.29，按照惯例超过5%的通货膨胀水平属于严重通货膨胀，因此政府部门对控制物价迅猛上升和稳定物价的相关政策还不能松懈，防通胀至少要实施到今年年底。
三、结论及政策建议
1.结论
（1）农产品期货价格和现货价格都能直接影响我国CPI的走势，农产品期货价格能够提前大约半年时间预期出CPI的基本走势，但是农产品现价几乎与CPI走势同步，无法形成价格预期。因此我们应把农产品期货价格作为CPI的先行指标，提前做好相应的调控政策，避免CPI的剧烈波动。
（2）我国农产品期货市场不是脱离现货市场存在的一个单纯金融市场，它与现货市场联系十分紧密，这也进一步表明它能有效抵抗金融市场的剧烈变动所造成的风险。符合CPI预期因子稳定性和现实性的原理。
（3）由农产品期货价格预期的未来5个月我国CPI的增幅还将持续在5%附近，最高将达到105.29，将继续创历史新高。因此相关部门对物价稳定的政策监控还不能松懈，需要加强力度来维持物价的稳定。自去年十月份以来，半年内央行已经连续五次加息，说明政府在抗击通货膨胀、稳定物价的力度和决心，但还不能松懈。
2.相关对策建议
（1）进一步完善农产品期货市场。我国期货市场还刚发展不久，还没有形成一套完善的法律法规体系，鉴于其在价格发现和规避风险上的功能发挥得越来越好，需要进一步引导和发展我国期货市场，建立科学、合理的期货价格指数体系。同时还需加强证监会与农业部的合作，共同对农产品期货市场进行监管，完善信息纰漏机制，做到及时、公开公正的信息公布。
（2）利用农产品价格与CPI的双向关系，实现双向调节功能。农产品期货价格可以作为CPI的预警机制，反过来，我们也可以利用宏观经济走势来开发和分析新的期货品种上市交易，促进我国金融市场的不断完善和发展。因此，我们可以适当增加农产品期货市场套期保值者的比重，从市场上、交易量上和价格上去规范期货市场的发展。
（3）继续稳定农产品价格，充分发挥期货市场导向功能，减低农业市场风险，确保农民收益。进一步提升我国农产品期货市场与农村发展、农业高效和农民增收的相互关系，让农民切切实实享受到农产品期货市场给他们带来的便利，让集约生产，订单交易成为有效抵抗菜农和粮农因为价格的剧烈波动所带来的风险，有效避免“谷贱伤农”和“农民卖菜难，居民买菜贵”的现象。
参考文献：
[1]王劲松、韩克勇.股票价格与货币政策调控目[J].经济评论,2008.1.
[2]石森昌、林丹妮.通货膨胀预期管理下的CPI预测问题研究[J].科技与管理，2010.6.
[3]高蓓、胡春田.中国的股票价格对GDP与CPI预测能力的实证检验[J].统计与决策，2010.4..
［关键词］农产品期货 价格发现 预警机制
居民消费价格指数（cpi）主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，是观察通货膨胀水平的重要指标。分析和预测cpi的走势对宏观经济决策意义重大，但cpi数据的公布具有滞后性，因此如何有效增强cpi预期功能倍受国内学者关注。其中，王劲松（2008）认为股票价格虽无法列入货币政策调控目标，但随着市场经济体制不断完善，股票价格必将融入到货币政策调控目标之中。石森昌（2010）通过将股票价格变化纳入影响cpi因素分析后认为，股票价格对cpi的变化存在正相关。胡春田（2010）研究得出我国股票价格对cpi没有预期作用，中央银行对股市的态度只能是关注而非盯住，股票价格变动不应纳入央行反应函数。刘德伟（2011）指出随着期货市场各参与主体的不懈努力以及期货市场品种体系逐步完善，期货市场价格发现和套期保值功能日益明显，为国民经济服务的能力逐步增强。
上述学术争论表明，如果建立一个合理的价格预警机制，可以有效消除cpi的滞后性，使其对未来经济走势发挥一个明显的导向功能。针对这一问题，国内有学者通过cpi构造一个混合预期因子（包括工业增加值、货币供应量、利率及汇率的变化等），或从股票价格指数出发来研究对cpi的预期，但是还很少有学者对期货价格变动对cpi的影响进行实证研究。然而cpi价格篮子中食品类所占的比重最大，占到cpi总量的31.29%，其他各类商品也与消费者日常生活息息相关，价格上具有很大的联动反应。因此能够有效地了解某一类商品的价格发现功能对cpi的预期也会有很大的帮助。基于此，本文拟从中国农产品期货市场的价格发现功能入手，通过确定影响cpi指标的先行因素来探寻影响其波动规律，找出cpi前瞻性指标，在此基础上建立cpi预警机制，并根据分析结论提出相应对策建议。
一、cpi先行指标的选取与数据检验
金融指标有很多种，但作为cpi的预期因子应必须具备：在一定程度上代表居民消费的价格水平；所选因子应具有一定宏观代表性；与cpi有一定程度相关；所选因子能够直观地反应当前经济状况。众所周知，农产品价格变化能够影响未来cpi的走势，而且cpi对其波动反应灵敏。本人认为受国家宏观调控的影响，农产品价格变化预期保持相对稳定，还具有时序性和可得性等特点，对cpi有价格发现功能。所以，本文主要从影响cpi所占比重最大的食品类入手，把农产品价格作为cpi的预期因子， 来检验二者的关系。设计指标包括：居民消费价格指数（cpi）、农产品期货价格指数（qd）、农产品现货价格指数（xd）。 为了消除经济变量可能存在的异方差引起的不利影响，并且考虑在分析中取各变量的自然对数后不会改变变量之间关系，本文首先对数据取自然对数化进行平滑处理，分别记为lncpi、lnqd和lnxd。然后对其进行平稳性检验，检验结果见表1。
表1表明，三组检验结果d-w值都在无自相关区域，且在10%的置信度水平下都是平稳序列。利用aic-sc原则和循环检验方法确定滞后期数。从检验结果来看，三者都存在滞后性，滞后期数选取为5期。接下来我们进一步检验cpi与xd和qd因果关系。格兰杰因果检验方法可以确定cpi的变动究竟是由期货价格或是现货价格变动所导致，还是cpi引导期货价格或现货价格的变化。在进行格兰杰因果检验前，我们已经知道他们都是平稳的时间序列，因此可以直接进行格兰杰因果检验。检验结果见表2。
从表2中可以看出，lnqd和lnxd不是lncpi原因的概率都显著低于lncpi不是lnqd和lnxd原因的概率，因此我们可以将lnqd和lnxd看作引起lncpi的原因，也就是说居民消费价格指数是受动方，其变化受到期货价格与现货价格的传导影响。表中还表明，lnqd不是lncpi原因的假设，在滞后1—6期的概率均小于10%，假设被否定，说明lnqd对lncpi具有直接的影响，其中滞后5—6期的假设概率接近于0，可见lnqd对lncpi的传导期大体上在5—6期，也就是说lnqd能够在提前大约半年的时间预期出lncpi的走势，并可以依此提前采取相应的措施来控制宏观经济走势，起到稳定cpi剧烈波动的作用。
而表2中lnxd不是lncpi原因的假设在滞后1—6期的概率显著地小于10%，并且从滞后第一期开始就都小于1%，接近于0，假设被否定，说明lnxd对lncpi具有直接的影响，lnxd也可以作为lncpi的传导因子，但是lnxd和lncpi的走势基本同步，不存在明显的先导效应，所以lnxd不能作为lncpi的预测因子。因此我们可以把农产品期货价格变化的先行5期和6期看做居民消费价格水平的直接影响因素。
二、模型的设定和对cpi的预期
为了进一步探究cpi与qd的数量关系，下面我们选定lnqd的滞后5期和6期作为解释变量，lncpi为被解释变量构造如下模型，模型计量结果见表3。
从表3模型参数估计结果来看，各系数都能通过t检验，证明系数估计值显著，模型通过f检验，表明整个模型是显著的，r2在50%左右，模型拟合度还行。因为考虑的是cpi先行5期的预测，在此没有对cpi与qd进行协整分析，找出长期的均衡关系。模型选用的是qd滞后5期和6期数据，下面我们可以利用模型估计之外的最新5期中qd的数据来验证2011年1月至4月cpi值，了解cpi模型预测值与真实值的吻合度，检验结果见表4。
从表4的数据来看，吻合度达到99.56%，因此我们可以用模型对未来cpi进行预测。目前还有2010年11月、12月和2011年1月至5月的期货价格指数可以来预测2011年5月至10月的cpi走势。预测结果见表5。
从模型预测结果来看未来6个月cpi的增幅还将维持在5%的高水平，最低也在104.69，最高将达到105.29，按照惯例超过5%的通货膨胀水平属于严重通货膨胀，因此政府部门对控制物价迅猛上升和稳定物价的相关政策还不能松懈，防通胀至少要实施到今年年底。
三、结论及政策建议
1.结论
（1）农产品期货价格和现货价格都能直接影响我国cpi的走势，农产品期货价格能够提前大约半年时间预期出cpi的基本走势，但是农产品现价几乎与cpi走势同步，无法形成价格预期。因此我们应把农产品期货价格作为cpi的先行指标，提前做好相应的调控政策，避免cpi的剧烈波动。
（2）我国农产品期货市场不是脱离现货市场存在的一个单纯金融市场，它与现货市场联系十分紧密，这也进一步表明它能有效抵抗金融市场的剧烈变动所造成的风险。符合cpi预期因子稳定性和现实性的原理。
（3）由农产品期货价格预期的未来5个月我国cpi的增幅还将持续在5%附近，最高将达到105.29，将继续创历史新高。因此相关部门对物价稳定的政策监控还不能松懈，需要加强力度来维持物价的稳定。自去年十月份以来，半年内央行已经连续五次加息，说明政府在抗击通货膨胀、稳定物价的力度和决心，但还不能松懈。
2.相关对策建议
（1）进一步完善农产品期货市场。我国期货市场还刚发展不久，还没有形成一套完善的法律法规体系，鉴于其在价格发现和规避风险上的功能发挥得越来越好，需要进一步引导和发展我国期货市场，建立科学、合理的期货价格指数体系。同时还需加强证监会与农业部的合作，共同对农产品期货市场进行监管，完善信息纰漏机制，做到及时、公开公正的信息公布。
（2）利用农产品价格与cpi的双向关系，实现双向调节功能。农产品期货价格可以作为cpi的预警机制，反过来，我们也可以利用宏观经济走势来开发和分析新的期货品种上市交易，促进我国金融市场的不断完善和发展。因此，我们可以适当增加农产品期货市场套期保值者的比重，从市场上、交易量上和价格上去规范期货市场的发展。
（3）继续稳定农产品价格，充分发挥期货市场导向功能，减低农业市场风险，确保农民收益。进一步提升我国农产品期货市场与农村发展、农业高效和农民增收的相互关系，让农民切切实实享受到农产品期货市场给他们带来的便利，让集约生产，订单交易成为有效抵抗菜农和粮农因为价格的剧烈波动所带来的风险，有效避免“谷贱伤农”和“农民卖菜难，居民买菜贵”的现象。
参考文献：
[1]王劲松、韩克勇.股票价格与货币政策调控目[j].经济评论,2008.1.
[2]石森昌、林丹妮.通货膨胀预期管理下的cpi预测问题研究[j].科技与管理，2010.6.
农产品的价格取决于其供求关系的变化，但近年来农产品的频繁波动并未有供求大的波动伴随，而是农产品价格金融化与国际的特征越来越明显，本文分析了近年来国内外农产品价格波动的特点、影响因素等。主要分析结果表明：①国际农产品价格波动受股票、期货等金融产品的波动影响显著，具有波动溢出效应；②国内农产品价格受国际农产品价格的影响也非常显著，特别是大豆、玉米，与国际同产品的变化趋势基本一致，有时趋势会滞后2-3个月左右，有时同步；③虽然国内农产品价格的波动幅度比国际农产品价格的波动幅度小，但国内农产品价格的季节波动更加明显，我国大多数农产品价格的上升都是滞后国际同类农产品。
【关键词】
金融化；波动溢出；脉冲响应；方差分解
中图分类号 F224.0 文献标识码 A
0 引言
农产品的价格波动一直是人们关注的焦点，近年来“玉米疯”、“豆你玩”、“蒜你狠”、“姜你军”、“向钱葱”、“火箭弹”等网络名词折射出人们对农产品价格暴涨（暴跌）等大幅波动的形象比喻。农产品价格的这种大幅波动背后的原因是什么？特别是玉米、大豆、小麦等粮食的价格走势，长期以来困惑着人们，因为近年来粮食产量的变化是平稳的，全球并未出现严重的粮食歉收，我国粮食产量逐年递增，截止到2013年底，全国粮食总产量已突波60000万吨大关，实现了“十连增”，从粮食产量的变化很难找到其价格频繁波动的原因。
学术界对农产品价格及其波动原因的研究，长期存在两种观点：一种是以克鲁格曼（Krugman，2008）为代表的源自供求形势发生变化的解释，认为居民收入水平的提高拉动对农产品的需求，包括弗兰克（Frankel， 2006）、利普斯基（Lipsky， 2008）等认为宽松的货币政策及货币市场超强的流动性拉大了农产品的需求，以及国际货币基金组织（IMF， 2007）认为以农产品为原料的生物燃料的增加导致农产品需求增加的解释；另一种是农产品“金融化”的解释，如马丁（Martin Redrado，2009）等人认为农产品价格的逐渐“金融化”才是导致其频繁短期波动的真正原因，我国学者苏应蓉也指出供求状况难以反映农产品价格被动，而期货价格与指数基金的投机大大推动了农产品价格被动，李东卫提出了我国应对粮食金融化危机的对策，史晨昱对包括农产品在内的大宗商品的金融化过程进行了分析，等等。
本文在已有研究的基础上，结合近十年来国内外农产品价格资料，分析了农产品价格波动的金融化和国际化的特点、波动的相关性、波动溢出的效应、金融波动对农产品价格的冲击等，分析中结合实际数据，展现不同农产品价格波动的各自特点，并找出应对农产品价格剧烈波动的有效对策。
1 近年来农产品的价格走势及波动特征
近年来，无论是国内农产品的价格，还是国际农产品（期货）价格，都表现为不断上升的趋势特征，而且伴随着价格上涨的趋势，其波动特征也越发明显，波动的次数和幅度也有扩大的趋势。
1.1 国内农产品价格走势及波动特征
纵观国内农产品价格的走势，以小麦、籼稻、玉米、大豆、花生、棉花的价格为实证对象，采取我国农产品集贸市场价格指数（国家统计局公布的是环比价格指数，为了便于比较以下折算成了定基价格指数，2002年=100，参见图1）。2003～2013年期间，我国几种重要农产品的价格都存在明显的上涨趋势，涨幅都在两倍以上，以棉花价格涨幅最大，最大涨幅达3.5倍，其次花生、大豆、籼稻和小麦，玉米最小，为2.3倍左右。从波动的幅度来看，花生价格的波幅最大，其变动的标准差是71.02，其次是籼稻和棉花，价格波幅也较大，变动的标准差都为56，然后依次是大豆、小麦和玉米，相差不多，标准差为40至50之间。从波动的季节特征看，玉米和棉花的季节特征最为明显，往往是收获的季节，价格升高明显，如小麦得的价格高点在6、7月份和年底，玉米的价格高点在10月份及年底、年初，籼稻的价格高点也在年底和年初，而大豆和棉花价格波动的季节特征是，上半年价格高，下半年价格低。从分布特征看，经过Jarque-Bera（JB统计量）的检验，在0.05的显著性水平下，农产品的价格波动都服从正态分布，说明波动的可控因素比较少，市场化特征明显。 图1
1.2 国际农产品的走势及波动特征
近十年来，主要国际农产品价格无论是增幅还是振幅都明显超过历史水平，特别是价格波动大起大落明显。自2002年以来，包括大米、小麦、大豆、玉米、花生、棉花在内的主要国际农产品价格都上涨了2倍以上，花生涨幅达4倍，大米、大豆、玉米翻了3倍左右，棉花和小麦涨幅相对较小，上涨了2.2倍左右。
从波动方面来看，多数国际农产品价格在2008年上半年达到一个历史高峰，而后受华尔街金融危机的影响大幅下挫，形成一个最大波峰。2010年底到2011年初也有一个大的波动，像棉花、玉米的价格也达到一个高峰，波动幅度较大。其次，在2003年下半年也有一个明显波动，但不是所有农产品，而是大豆、玉米、棉花的个别现象。近年来，有波动更加频繁的趋势，花生和大豆的价格仍处于高位，玉米和小麦价格有些回落。
1.3国内外农产品价格的对比
同期国际农产品价格的变化，如果以国际期货价格为统计（2002年=100），表现的特征为，整体上涨幅度都大于国内。棉花的期货价格，远高于国内价格的涨幅，但波动幅度并不太大，与国内棉花市场价格的波动差不多，其次是玉米，十年间价格上涨3倍左右，波动幅度远高于国内，大豆和小麦的国际期货价格波动幅度也都大于国内，特别是，大豆期货价格波动幅度最大。国际农产品的季节特征不如国内农产品突出，大多都不明显，从分布特征看，国际农产品的期货价格走势服从正态分布更显著，市场化特征更明显。表2
2 农产品价格金融化与国际化的特征表现
2.1农产品价格金融化的表现
2.1.1农产品期货――金融化的工具。由于农产品生产周期比较长，价格波动也非常剧烈，早期，生产者在制定农产品价格只能根据上一期农产品的价格，承受了巨大的自然风险和市场风险。农产品期货市场的建立给农产品供给和需求的矛盾之间筑起了一种缓冲机制，目的是通过期货市场特有的价格发现和回避风险功能，使农产品价格波动的风险转移，起到缓解农产品价格波动以及稳定农产品生产和流通的作用。所以，农产品期货品种是世界上最早出现的期货，经过一百多年的发展，成为当今期货市场的主流。目前国际上交易的农产品期货有21个大类、192个品种，除传统的小麦、玉米、大豆等谷物期货外，棉花、咖啡、可可等经济作物，黄油、鸡蛋以及生猪、活牛等畜禽产品的期货品种也陆续上市。芝加哥期货交易所是当今世界上交易规模最大、最具代表性的农产品期货交易所，其提供的玉米、大豆、小麦等品种的期货价格，成为国际农产品贸易中的权威价格，引领着全球农产品价格的走势。我国农产品期货市场始建于上世纪90年代初，郑州粮食批发市场是我国第一个农产品期货市场，批准上市的品种主要有小麦、棉花、白砂糖、绿豆、PTA和菜籽油，而后成立的大连商品交易所，主要农产品期货有豆粕、玉米、黄大豆一号、黄大豆二号、豆油、棕榈油。可见，随着农产品期货的发展，农产品价格金融化的脚步逐步加快，国内外农产品期货市场的发展历程见证了农产品价格的金融化。
2.1.2 金融产品与农产品价格变化的联动性实证。
（1）趋势比较。农产品期货市场建立的本意是，通过农产品期货品种发现未来农产品供求关系的变化、稳定农产品的价格波动，但事与愿违，近年来在农产品供求关系没有发生大的关系的情况下，农产品期货价格却大起大落，其价格走势越来越与其它金融产品，如股票、石油、黄金期货等，变化趋势相一致。以国际花生价格（阿根廷价格）为例，观察近十年来，它与道琼斯工业股票指数（收盘价，月度数据）相对比，发现其上升和下降的趋势及波峰、波谷都基本一致，只不过在2002年底及2008年初的两个高点上，国际花生价格高点落后道琼斯指数高点5个月左右，即有5个月的滞后期存在。经计算，二者的相关系数为0.7665，伴随概率0.0000，统计上表现为显著的正相关，说明农产品期货价格的金融化特征非常明显。
我国农产品的变化趋势也基本上与国际农产品期货及现货价格的趋势一致，一般波动会滞后2-3个月左右。以我国的大豆集贸市场价格与芝加哥期货大豆价格比较为例，与其滞后2个月的变化趋势基本一致，特别是2004年年中、2008年上半年、20011年初的三次变化高点，都有较强的一致性，价格下降的趋势也基本相同。变化中底部不断抬高，反映了国内外农产品价格总体趋势是不断上升的，价格上涨是一个长期趋势。由于大豆是我国目前主要的进口农产品，其金融化和国际化最为明显，其它农产品的变化都与大豆价格变化有基本一致的趋势，滞后国际相同产品价格变化3个月左右，趋势的一致性比大豆略差一些，但也很显著，反映出我国农产品金融化和国际化的进程是非常明显的。
（2）相关性分析。农产品价格金融化的另外一个表现是其价格与股票指数走势、期货价格走势的高度相关性。为了实证出这一结论，我们选取了12个指标，计算它们的相关系数矩阵并利用统计方法检验其显著性，12个指标中一类是反映金融产品价格波动的综合股票价格指数，分别采用国际上的道琼斯工业股票价格指数和国内的上证综合指数，另一类是国际上的农产品的期货价格和离岸价等，再一类是我国农产品的价格，主要采用的是我国集贸市场农产品的价格。农产品的种类上主要采用便于国内外比较的小麦、大米、粳稻、大豆、玉米和棉花，实证它们变化的相关性大小。
实证的结果显示（参见表3），除了泰国大米FOB价与道琼斯价格指数相关性不显著以外，其它变量之间的相关性都达到了统计上显著的标准。主要结论有：①道琼斯指数与上证指数、美国小麦墨西哥湾离岸价、美国2号黄玉米墨西哥湾离岸价、国内棉花价格的相关系数较高，统计上显著，说明国际的小麦、玉米和国内的棉花金融化程度较高，而国内外大豆金融化程度较低；②相同农产品，国内外价格的相关系数较高，芝加哥大豆期货价格与国内大豆价格的相关系数达0.903，国际棉花价格指数与国内棉花价格的相关系数达0.884，美国2号黄玉米墨西哥湾离岸价与我国玉米价格的相关系数达0.831，反映出我国农产品价格国际化特征明显，特别是大豆、玉米和棉花；③国际农产品价格之间、国内农产品价格之间的相关系数普遍较高，特别是芝加哥大豆期货价格与美国2号黄玉米墨西哥湾离岸价、美国小麦墨西哥湾离岸价高度相关，我国粳稻价格与我国小麦、玉米价格也高度相关，反映出不同农产品之间的价格相互关联，传导特征明显。表3
3 结论及对策分析
通过实证分析看出，农产品价格波动的金融化与国际化特征非常明显，首先是国际农产品价格波动受股票、期货等金融产品的波动影响显著，其次是国内农产品价格受国际农产品价格的影响也非常显著，特别是大豆、玉米，与国际同产品的变化趋势基本一致，有时趋势会滞后2-3个月左右，有时同步。虽然国内农产品价格的波动幅度比国际农产品价格的波动幅度小，但国内农产品价格的季节波动更加明显。我国大多数农产品价格的上升都是滞后国际同类农产品，先是大豆价格上升后逐渐向其他农产品趋势传导，导致农产品价格的普遍上扬，但棉花价格例外，棉花的价格常常是我国价格上涨在前，国际棉花价格上涨在后，2011年初我国棉花价格带动国际棉价上涨就是一个很好的例子，说明国内农产品的价格变化有一个互动的趋势。
农产品价格的剧烈波动对人们生活的冲击往往是负面的，只有掌握它的波动规律，因势利导才能将它带来的损失降到最小，因此，应对农产品价格金融化与国际化的对策主要体现在以下几个方面：
3.1改变农产品价格变化的传统观念，关注国内外金融产品价格变化
传统意义上，根据经济学的需求理论，农产品的价格主要依赖于其供求的变化，人们预测农产品的价格重点关注其未来的供给与需求，但随着金融的发展，农产品价格波动的金融化特征愈发明显。这就提示我们，预测和判断农产品的未来价格变化时，要倍加关注国内外的财经信息，包括国内外重要股票指数的变化、农产品期货价格的走势等，把眼光放的更远一些，提前预知农产品价格变化的大方向和波动幅度。同时，对于未来农产品的价格变化，在判断上还要改变只关注本地区影响因素的观念，扩大范围，特别是农产品价格变化国际化的趋势，要求我们把握农产品价格变化的国际动向，关注国内外农产品价格变化的联动效应。
近年来，美国华尔街金融危机、欧债危机、金砖国家经济增长放缓等经济事件的不断出现，都给世界经济带来了很大冲击，金融产品也不断放大、夸大这些事件，导致金融市场波动加剧，也蔓延到了农产品的价格波动上，农产品价格大起大落的现象不断发生，像“玉米疯”、“豆你玩”、“蒜你狠”等现象就是很好的佐证。我们要认清这些价格波动的本质，它们是金融特征的表现，而并不完全是实物市场的表现，认清金融对价格波动所起的放大器的作用，真正把握着农产品价格波动的规律。
3.2 建立大宗农产品价格波动基金，积极应对农产品价格的剧烈波动
既然农产品的价格波动已成为一种固有的形态，我们就要积极面对，努力寻找其波动趋势的内在规律，有效化解其波动所带来的风险。目前，建立大宗农产品价格波动基金是化解农产品价格波动风险的一种有效途径，一方面基金经过投资农业类股票、农产品期货等金融产品增加收益，使基金规模不断扩大，另一方面，当农产品价格下跌到一定程度时补贴农户，使他们尽量避免因价格下跌造成的“谷贱伤农”现象发生。
3.3加强农产品价格波动的信息化建设，及早掌握价格变动的方向
我国农业信息化建设工作已经开展了多年，包括农产品供求信息在内的服务平台已初见成效。但随着农产品价格金融化与国际化进程的加快，给信息化建设提出了新的课题，怎样将与农产品相关的国际金融产品及时反映国际农产品价格变化的信息平台搭建起来。长期以来，我们农产品价格信息的收集主要面向国内实物市场，忽视了对国外农产品金融市场及国际农产品商品市场的价格信息收集，导致我们对农产品价格波动的源头认识不清，常常处于信息被动接受的地位。
加强农产品价格波动的信息化建设就是开放农产品价格信息的视野，将影响农产品价格的金融因素、国际因素纳入信息化建设的内容，全方位掌握农产品价格的完备信息，通过互联网、手机等现代信息工具及时交流价格变化的信息，掌握价格变动的方向。引起农产品价格的大起大落的因素之一就是信息沟通不畅，因此，加强农产品价格波动的信息化建设，能从根本上解决农产品价格的剧烈波动以及给农民带来的负面影响。
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