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论文:能源市场与玉米市场价格关联性分析

发表时间:2015-6-6 11:23:22

论文:能源市场与玉米市场价格关联性分析

摘要:农业现代化的发展使能源市场和粮食市场的关系日益密切,生物燃料产业的兴起进一步加强了两者的关系,并对能源和粮食价格产生了显著影响。为了揭示能源和粮食市场的关联性,理清石化能源、生物燃料和粮食市场三者间的连锁反应,本文以玉米制生物乙醇为例,分别分析了石油和乙醇价格以及乙醇和玉米价格间的关联性,结果表明,石油、乙醇和玉米价格均具有长期稳定的均衡关系;无论在长期还是短期,乙醇价格变化均在时间上表现为石油和玉米价格变化的原因,石油价格变化均不是乙醇价格变化的原因;从短期看,玉米价格变化是乙醇价格变化的原因,但是从长期看则不是。针对三者价格关系制定合理政策以促进能源市场和粮食市场协调发展意义重大。
关键词:石油价格 燃料乙醇 玉米价格 关联性

The Interrelationship between Energy and Corn Prices

Abstract: Energy and crop markets have historically been linked by the development of agricultural modernization. The recent expansion of biofuels industry has further strengthened the relationship between these two markets and also has affected the prices of energy and crop dramatically. The objective of this study is to examine the interrelationship between energy and crop markets. We use ethanol derived from corn as an example to analysis the link between the prices of oil, biofuels, and crops. The results show that long-term cointegration between these three markets is prominent, and the ethanol price volati
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对能源和农产品市场关系的高度关注。研究人员普遍认为,油价的剧烈波动是生物燃料产业发展的主要推动力之一,生物燃料产业的兴起有助于缓解石油价格的波动及对经济社会造成的负面影响(OECD,2006;FAPRI,2006)。经济合作与发展组织(OECD)和联合国粮食及农业组织(FAO)在《2007年-2016年农业展望》中对农产品市场进行了模拟分析,认为燃料乙醇产业的兴起将导致玉米需求的进一步扩张,预测到2016年,用于燃料乙醇生产的玉米量将由2006年的55公吨增至110公吨,占玉米产量的32%。FAPRI(2007)通过建立非空间局部均衡模型,对生物燃料产业发展前景进行了预测。其分析认为,燃料乙醇带来的玉米需求的增加会使得玉米价增加,玉米价格增加会导致燃料乙醇生产收益减少,预测显示,每升将降至0.053美元。成本的增加会使利润降至零,零利润会对该产业发出减慢或停止扩展的信号。但是即便利润为零,随着在建乙醇工厂的竣工,乙醇产能在短期内依然会增加。Simla Tokgoz等(2006)通过建立模型,综合考虑乙醇生产、消费、库存和贸易情况,对乙醇和农作物市场的关系进行了预测分析,认为乙醇产业的扩张会导致玉米价格的上涨,玉米价格的增加会导致乙醇工厂边际收益的下降,进而导致乙醇生产的减少。产量减少会导致乙醇价格的上涨。
国内相关研究大部分基于定性描述,定量分析较少,代表性的有黄季焜(2006)利用“中国农业决策支持系统”定量分析了燃料乙醇兴起对我国农产品市场的影响,认为其会导致我国粮食价格出现整体上涨。吴卫方(2009)从农户种植决策的角度入手,研究了燃料乙醇的发展对粮食种植情况的影响,结果显示燃料乙醇的发展导致了玉米种植面积的增加。
综上,现有研究大部分针对生物燃料产业发展对农产品市场的影响展开,没有将石化燃料、生物燃料和粮食市场作为共同对象,研究彼此间相互作用关系。由现有研究的结论可以看出,国际油价的剧烈波动推动了生物乙醇产业的发展,生物乙醇产业的发展会导致玉米价格上涨已达成共识。玉米价格上涨对生物乙醇发展的影响研究较少,且结论不完全一致,有研究认为玉米价格的上涨会导致燃料乙醇产量的减少,也有研究认为随着在建乙醇工厂的竣工,即便玉米价格上涨使得乙醇工厂利润为零,其生产规模在短期仍会扩张。另一方面值得注意的是,现有研究多基于预测模型对燃料乙醇和玉米发展进行的模拟分析,没有基于已有数据,对石油、生物乙醇和玉米市场的相互关系进行定量分析。而从图1可以看出,乙醇价格和玉米价格呈现出极为相似的波动情况。在此背景下,本文以石油、生物乙醇和玉米价格变化情况为研究对象,皆在揭示三者价格变化规律和相互作用机制,探讨能源和粮食市场间的关联性。
三、样本数据选择与模型构建
(一)样本数据
考虑到生物乙醇生产在生物燃料中所占较高比例,且生物乙醇的生产原料主要是玉米,对农产品市场具有直接影响,同时考虑到价格是衡量市场供需情况的主要指标,因此本文以石油、生物乙醇和玉米价格为对象,研究能源市场和农产品市场的相互影响。
生物乙醇是新兴产业,发展时间较短,已有的时间序列数据资料较少。在有代表性的数据资料来源中,纽约期货交易所(NYMEX)公布的乙醇价格起始时间为2007年9月5日;芝加哥期货交易(CBOT)所公布的乙醇价格为变形燃料乙醇(denatured fuel oil)的价格,起始时间为2005年5月17日。变性燃料乙醇是乙醇脱水后,添加变性剂变性的燃料,可以按规定比例和汽油混合作为车用燃料。玉米价格在NYMEX和CBOT中均有公布。石油价格只在NYMEX中有公布,在CBOT中未有公布。
由于期货市场具备良好的价格发现功能,无论是在能源期货市场还是农产品期货市场中,几乎所有的现货市场信息以及产业链条的演化发展都会在期货市场中得到最大程度的体现(夏天,2008),那么考虑到时间序列的长度问题,本文使用CBOT的变性燃料乙醇的价格为研究对象;在研究乙醇价格和玉米价格关系时,考虑到尽量使两者价格数据来源一致,因此使用CBOT的玉米价格数据为研究对象;对于石油价格,由于期货市场间价格具有很好的传导性,那么考虑数据的可获得性,本文使用NYMEX的石油价格[本文采用石油价格为NYMEX的美国西德克萨斯轻质原油(WTI)国际价格,是具有代表性的原油价格。]为研究对象。时间序列长度为2005年5月至2009年4月的交易日数据。
本文数据均来自blomberg数据库。由于近月合约价格和现货市场价格更为接近,本文的价格均为近月合约价。
(二)石油、生物乙醇和玉米市场关联性分析模型的构建
作者认为,揭示石油、生物燃料和玉米市场间关联性需要回答下述四个问题:(1)市场自身变化是否稳定?(2)市场间是否存在长期稳定的均衡关系?(3)如果存在长期均衡关系,当市场短期波动偏离均衡时,如何回到均衡状态?(4)两市场变化是否表现出时间上的因果关系。利用计量经济学方法,可以通过对时间序列变量进行单位根、协整检验、及建立误差修正模型和格兰杰因果检验实现对以上环节的研究。
常用的协整检验方法有EG两步法和Johansen和Jeselius的极大似然法,考虑到在基于VAR模型的Johansen协整检验中,不存在内生变量与外生变量的区别,所有变量都被视为内生变量,是彼此动态影响的联合系统。这一思路与能源和农产品市场间复杂的关系较为吻合。此外,Johansen协整检验不仅能检验出变量间是存在协整关系,而且可以准确确定出协整关系的个数。因此,本文采用Johansen协整检验法研究变量间的协整关系。
在研究石油、生物乙醇和玉米价格变化的因果关系时,考虑到变量之间存在协整时,格兰杰因果关系检验可能存在设定错误(Granger,1988),采用ECM模型进行因果关系检验。ECM模型同样适用于研究石油、生物乙醇和玉米价格的发生短期偏离时,如何回到均衡情况。模型表达式如下:
(1)
(2)
其中、和、为序列和序列滞后项的差分;为误差修正项,表示上一期偏离均衡的部分;和分别为两个方程的随机扰动项;系数、和、分别表示两个方程中解释变量的短期变化在当期引起因变量发生的变化;和表示短期偏离回到均衡的速度,若其趋于-1,则说明序列在存在短期偏离均衡的情况下,能很快回复到均衡状态,若其趋于0,则说明序列发生短期波动后,回复到均衡状态的速度非常慢。
通过ECM模型中系数和的显著性可以判断和格兰杰意义上的长期因果关系。若显著,则说明对具有长期格兰杰意义上的因果关系;若显著则说明对具有长期格兰杰意义上的因果关系。
通过滞后项的系数和滞后项的系数的显著性可以判断和格兰杰意义上的短期因果关系。若显著,则说明对具有短期格兰杰意义上的因果关系;若显著,则说明对具有短期格兰杰意义上的因果关系。
四、石油、生物乙醇和玉米价格关联性的实证分析
石油、乙醇和玉米价格常具有一定的趋势,尤其对于交易日数据,还可能出现以月份或者季度为单位的周期性变化,对检验结果造成显著影响,因此,下文首先对样本数据的基本统计规律进行分析,判断识别其趋势和周期性变化,在此基础上检验石油和乙醇市场以及乙醇和玉米市场间的关联性。
(一)样本数据基本统计规律分析
本文对石油、乙醇和玉米价格基本统计规律分析包括两部分,即价格周期性分析和平稳性检验。为了消除可能产生异方差的影响,首先对石油、乙醇和玉米日交易价格均做取对数处理,分别得到lpo、lpe和lpc。然后对lpo、lpe和lpc进行一阶差分得到dlpo、dlpe和dlpc(图2),并对差分后的序列做自相关—偏自相关分析以考察石油、乙醇和玉米价格变化的周期性。检验结果中,dlpo、dlpe和dlpc的自相关系数和偏自相关系数均很快落入随机区间,表明不存在周期性波动,因此,下文分析中不考虑周期性对石油、乙醇和玉米价格的影响。

图2 石油(ilpo)、乙醇(ilpe)和玉米(ilpc)一阶差分变量
由于讨论序列间协整关系的前提是单个序列是非平稳的,因此下文首先对数据平稳性进行检验。判断序列平稳性通常使用单位根检验(Unit Root Test)。本文使用ADF单位根检验方法对序列平稳性作定量检验。单位根检验的结果对滞后期非常敏感,本文依据AIC相对最小的标准,兼顾DW值,选择滞后阶数。由图1可以看出,序列具有明显的趋势,因此,在做单位根检验时,选择含有常数和截距项的方程进行估计。
对石油、乙醇和玉米价格的时间序列做单位根检验,结果如表5-3 ……(未完,全文共12920字,当前仅显示4537字,请阅读下面提示信息。收藏《论文:能源市场与玉米市场价格关联性分析》
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