农产品期货价格季节模型研究与实证分析

论文摘要

季节性是农产品期货价格的一个重要属性。进行季节性分析可以帮助市场参与者把握价格发展变化的趋势,从季节性影响因素这个角度考察农产品期货价格是一个重要的研究视角。本文旨在通过利用中国农产品期货市场的经验数据,考察农产品期货价格季节模型的适用情况,分析农产品期货价格与季节性之间的关系。本文首先介绍了期货定价的相关理论,分析了各种理论模型的发展脉络,并且比较各种模型的性能。在此基础上介绍了基础模型、两因素模型以及以它们为基础发展而来的农产品期货价格季节模型。然后根据我国三种主要农产品:玉米、大豆、小麦的期货合约在2004年10到2008年4月的周样本数据,运用卡尔曼滤波估计方法,对农产品期货价格季节模型进行估计。随后,作者分析和比较了模型的实证明结果,结果显示我国的农产品期货价格也表现出明显的季节性,期货价格一般在收割前两到三个月达到最高,收割期间价格开始下降,收割期后达到最低。最后,本文介绍了农产品期货价格季节模型的应用,利用我国农产品期货市场的数据来检验Kaldor-Working假说。总之,研究农产品期货的季节性问题,不仅可以解决商品期货的定价问题,而且能够为套期保值和投资决策提供有价值的参考信息,具有重要的理论和实践意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.2 相关文献回顾
• 1.2.1 关于农产品期货价格季节性的文献综述
• 1.2.2 商品期货定价的相关理论
• 1.2.3 商品期货价格的现代理论
• 1.3 两种定价理论的比较
• 1.3.1 定价的出发点不同
• 1.3.2 定价考虑的影响因素不同
• 1.3.3 定价的方式不同
• 1.4 本论文的研究思路和结构安排
• 第2章 农产品期货价格季节模型
• 2.1 期货定价的基础模型
• 2.2 期货定价的双因素模型
• 2.3 农产品期货价格季节模型
• 2.3.1 现货价格的动态模型
• 2.3.2 期货价格动态模型
• 第3章 农产品期货价格季节模型检验方法及结果
• 3.1 实证检验方法－Kalman 滤波估计方法
• 3.1.1 量测方程（measurement equation）
• 3.1.2 状态方程（state equation）
• 3.1.3 Kalman 滤波的基本原理
• 3.2 实证模型的状态空间估计方法
• 3.3 数据来源及初步处理
• 3.4 农产品期货价格季节模型实证检验
• 第4章 农产品期货价格季节模型的应用
• 4.1 Kaldor-Working 假说简介
• 4.2 实证结果
• 结论
• 参考文献
• 附录A 非线性最小二乘法的Matlab 程序
• 致谢