文档介绍：1
大连商品期货价格协整关系与引导关系的实证研究_高辉
2003年3月第21卷 第1期
太原理工高校学报(社会科学版)
JournalofTaiyuanUniversityofTechnology(S整性,{u
ADF方法进行推断。依据回归方程ADF检验值进行推断,若ADF检验值大于ADF分布的临界值,说明序列{yt}至少为I(1)。如序列{yt}是I(1),则再
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检验是否是I(2),方法相同。
是协整的。
笔者接受误差修正模型(ECM)式(7)、(8)、(9),对价格进行即时与滞后引导关系检验[4]:
p
yt=a10+yt=a20+
+
yt=a20+
+
∑a
j=1p
1j
yt-j+c1r+e1tyt-j
(7)
∑a
j=1q
2j
∑b
k=1pj=1q
2k
xt-k+c2r+e2tyt-j
6
xt-k+c2r+e2t
(8)
∑a∑b
k=0
2j
引导关系及检验模型 二、
引导关系(causalrelationship)是由Granger提出的,其基本思想是:设X={xt},Y={yt}为两个随机时间序列,并令Xt={xt-s,s≥0},Yt={yt-s,s≥0}分别表示它们到时刻t的整个时间序列。若用Xt-1∪Yt-1猜想xt,比用Xt-1猜想更精确 ,则认为Y对X具有引导关系,或称Y对X有因果关系。反之亦然。若用Xt-1∪Yt猜想xt比用Xt-1∪Yt-1猜想更精确 ,则认为Y对X的引导关系是即时的。反之亦然。Geweke、Meese和Dent提出了检验引导关系的数学模型:
m
2k
(9)
其中r是回归模型的残差。接受模型(7)和(9)检验期货价格和现货价格两个时间序列的即时引导关系,用模型(7)和(8)检验期货价格和现货价格两个时间序列的滞后引导关系。
大连大豆期货价格与现货价格协整 三、
性与引导关系实证分析
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我们从大连商品期货交易所收集到大豆期货价
格周数据,时间段:～,以及同期黑龙江大豆现货周价格数据[5]。
y=a+
t
10m
∑a
i=1
1i
y
t-ik
+e
2j
1t
(3)(4)
yt=a20+
∑a
i=1
2i
yt-i+
∑b
8
j=1
xt-j+e2t
这里a1i和a2i是yt与yt滞后值的回归系数,b2j是yt与xt值及其滞后值的回归系数,e1t和e2t是白噪声。检验从xt到yt单向引导关系,即是检验对b2j的零假设H0:b2j=0(j=1,2,…,k)为:
F=
12ESS1/T(k+m+1)
(5)
图1 大豆期货价格、同期现货价格走势图
式中ESS1和ESS2分别是最小二乘法回归方程
(3)、(4)中的残差的平方和,T是时间序列yt的样本数。在置信概率A下,若FFa,则拒绝H0假设,认为xt对yt有引导关系。
要检验X对Y是否具有即时引导关系,考虑模型:
m
图1作出了大豆期货价格、同期现货价格走势图。其中:fp表示大豆期货价格,sp表示大豆现货价格。从图中可以看出:大豆期货价格与现货价格之间存在较强的关联度。对期货价格、现货价格依据方程(1)建立回归方程如下(以下方程中xt表示大豆期货价格,yt表示大豆现货价格):
xt=+-1
+$xt-1-$xt-2 +$xt-3-$xt-4(10)yt=a20+
9
+
∑a2iyt-i+b20xt
i=1k
∑b
j=1
2j
xt-j+e2t(6)
设零假设H0:
b20=0,拒绝H0则存在即时引导关
太原理工高校学报(社会科学版) 第21卷42
() (-)-t值
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