我国商品期货市场羊群行为研究

1、我国商品期货市场羊群行为研究论文导读:：发现并不存在羊群行为。大豆期货市场不存在羊群行为。豆粕和玉米期货市场存在羊群行为。论文关键词：羊群行为，大豆期货市场，豆粕期货市场，玉米期货市场1.引言随着行为金融学的兴起，对金融市场中的羊群行为研究也就成为现代金融学的一个重要分支。羊群行为 ADF检验结果 1%临界值 结论 A -1.888896 -3.438972 不平稳 -28.87283 -3.438984 平稳 M -2.194207 -3.440275 不平稳 -13.62202 -3.440305 平稳 C 0.474587 -3.438996 不平稳 -26.435156 -3.4389

2、74 平稳 表2-2 各品种前二十位期货经纪公司持仓量序列及其差分序列的单位根检验结果 变量 ADF检验结果 1%临界值 结论 A 16.12905 -2.569798 不平稳 -4.229788 -2.569799 平稳 M -0.156267 -2.569759 不平稳 -22.93138 -2.569768 平稳 C 0.063013 -2.574593 不平稳 -15.04671 -2.574633 平稳 从上面的单位根过程检验结果发现，三个品种的期货价格序列和总持仓量序列都是一阶单整的时间序列，满足同阶整的要求，现采用E-G两步法来检验大豆大豆期货市场，豆粕和玉米的期货价格与总持仓量

3、之间是否存在协整关系。当滞后阶数为2时，检验方程的赤池信息准那么AIC (Akaike information criterion)和施瓦茨准那么SC (Schwarz criterion)的数值最小。本文的协整检验结果在Eviews5.0中得以实现。首先建立各个品种期货价格与总持仓量的回归方程：估计后分别得到： lnP=8.22185+0.004675ln(OI)+ (1) lnP=8.179227-0.017160ln(OI)+ (2) lnP=7.452713-0.00588ln(OI)+ (3) 其中(1)、(2)、(3)式分别代表大豆、豆粕和玉米的回归方程。然后对上式的进行单位根检验

4、，其结果如下见表2-3。表2-3 残差ADF检验 残差 ADF检验值 1%的显著水平 5%的显著水平 10%的显著水平 A -2.306966 -3.438996 -2.865246 -2.568799 M -9.713750 -3.440275 -2.865810 -2.569102 C -8.815604 -3.440089 -2.865728 -2.569058 检验结果显示，大豆的序列在1%、5%和10%的显著水平下都不拒绝原假设，接受存在单位根的结论，因此大豆的序列是非平稳序列；豆粕的序列在5%的显著水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，豆粕的序列是平稳序列,即I(0)；玉米的序

5、列在10%的水平下拒绝原假设接受不存在单位根的结论，玉米的序列也是平稳序列，即I(0)。由此可以得出，大豆的期货价格与总持仓量之间不存在协整关系，而豆粕和玉米的期货价格与总持仓量之间存在协整关系，说明它们之间存在一个长期的均衡关系，存在共同的趋势，这为下一步的因果关系检验提供了必要的前提。通过上一节的ADF检验和E-G协整检验，发现大豆的期货价格与总持仓量之间不存在协整关系，因此，本文在接下来的研究中将剔除大豆品种，而只对豆粕和玉米两个品种进行研究。Granger1998指出：如果变量之间是协整的，那么至少存在一个方向上的Granger原因；在非协整的情况下，任何原因的推断都是无效的。我们已证

6、明豆粕和玉米的期货价格与总持仓量之间都存在协整关系，因此，两个序列之间至少存在一个方向上的Granger原因。本文的因果关系检验结果在Eviews5.0中得以实现。下面是各品种的Granger因果检验结果。1豆粕期货品种经过试验，当滞后期为1期时，总持仓量不引导期货价格的概率值最小，此时检验结果如表2-4所示。当零假设是：()不是的Granger原因，F值为14.266，其概率值为9E-07，在5%的显著水平上拒绝原假设，即豆粕的总持仓量是豆粕期货价格的Granger原因大豆期货市场，豆粕的总持仓量对豆粕期货价格具备引导关系；当零假设是：不是()的Granger原因，F值为2.94645，其概

7、率为0.0532，在5%的显著水平接受原假设，即豆粕的期货价格不是豆粕的总持仓量的Granger原因，豆粕的期货价格对豆粕的总持仓量不具备引导关系；两者之间只存在从总持仓量到期货价格的单向因果关系，即总持仓量是自变量，期货价格是因变量，总持仓量引导期货价格。表2-4 豆粕期货品种因果关系检验结果 零假设 F-Statistic 概率值 ()不是的Granger原因 14.2660 9E-07 不是()的Granger原因 2.94645 0.0532 2玉米期货品种经过试验，当滞后期为2期时，总持仓量不引导期货价格的概率值最小，此时检验结果如表2-5所示论文的格式。当零假设是：()不是的Gra

8、nger原因，F值为3.84884，其概率值为0.0218，在5%的显著水平上拒绝原假设，即玉米的总持仓量是玉米期货价格的Granger原因，玉米的总持仓量对玉米期货价格具备引导关系；当零假设是：不是()的Granger原因，F值为1.06955，其概率为0.3438，在5%的显著水平接受原假设，即玉米的期货价格不是玉米的总持仓量的Granger原因，玉米的期货价格对玉米的总持仓量不具备引导关系；两者之间只存在从总持仓量到期货价格的单向因果关系，即总持仓量是自变量，期货价格是因变量，总持仓量引导期货价格。表2-5 玉米期货品种因果关系检验结果 零假设 F-Statistic 概率值 ()不是的

9、Granger原因 3.84884 0.0218 不是()的Granger原因 1.06955 0.3438 在进行比拟之前，首先要对豆粕和玉米期货品种的期货价格、成交量和持仓量的变化进行分析，得出市场多空持仓主力的变化情况；然后把这一结果与前二十位期货经纪公司的净持仓变化进行比拟，分别分析同一天的多空持仓变化，滞后一至五天的变化。这一局部的检验在Excel中通过编程得以实现。下面是各品种比拟的结果。1豆粕期货品种经过在Excel上面的统计分析统计分析结果如表2-6，豆粕期货品种的市场持仓主力的变化与净持仓的变化大豆期货市场，在同一天，滞后一天、二天、三天、四天、五天的情况下，分别有30.21

10、、57.11%、49.36%、46.24%、48.08%和47.12%的趋同性，其中滞后一天的比例最大，这与前面因果关系检验的结果相吻合，说明大多数投资者在做豆粕品种的期货投资时，以前二十位期货经纪公司滞后一天的持仓量为参考的最多。表2-6 豆粕期货品种持仓主力变化的比拟 同一天 滞后一天 滞后二天 滞后三天 滞后四天 滞后五天 30.21 57.11% 49.36% 46.24% 48.08% 47.12% 2玉米期货品种经过在Excel上面的统计分析统计分析结果如表2-7，玉米期货品种的市场持仓主力的变化与净持仓的变化，在同一天，滞后一天、二天、三天、四天、五天的情况下，分别有41.34、

11、50.12%、53.25%、49.94%、49.05%和50.03%的趋同性，其中滞后两天的比例最大，这与前面因果关系检验的结果相吻合，说明大多数投资者在做玉米品种的期货投资时，以前二十位期货经纪公司滞后两天的持仓量为参考的最多。表2-7 玉米期货品种持仓主力变化的比拟 同一天 滞后一天 滞后二天 滞后三天 滞后四天 滞后五天 41.34 50.12% 53.25% 49.94% 49.05% 50.03% 2.4 实证结果分析通过实证本文得到如下结论：1.大豆的期货价格与前二十位期货经纪公司的总持仓量之间不具有协整关系，说明投资者在进行投资时，不以期货公司的持仓量作为参考。由于我国对大豆的需

12、求量非常大且主要从美国进口大豆，大豆的期货价格和芝加哥期货交易所CBOT的大豆期货价格有很强的关联性。所以投资者在进行投资时，可能更多地是以CBOT的大豆期货价格为参考依据，而非期货经纪公司的持仓量。2.豆粕的期货价格与前二十位期货经纪公司的总持仓量之间具有协整关系，并且总持仓量对期货价格构成单向因果关系，说明豆粕总持仓量的变化会影响期货价格的变化。影响豆粕价格的因素有豆粕的供需情况、进出口情况、大豆压榨本钱、大豆价格等等。投资者对豆粕期货进行操作时，要综合考虑到各方面的情况，而期货经纪公司的持仓量是投资者最直接最容易获得的信息。所以，各期货经纪公司的持仓量也就成为投资者判断期货价格走势的重要

13、凭证。3.玉米的期货价格与前二十位期货经纪公司的总持仓量之间具有协整关系，并且总持仓量对期货价格构成单向因果关系，说明玉米总持仓量的变化会影响期货价格的变化。与豆粕相似，影响玉米价格的因素众多，根本面信息难以获得或信息滞后，投资者获取信息的渠道还是通过交易所和各期货经纪公司公布的数据大豆期货市场，如持仓量、成交量，来判断玉米期货价格的走势。4.豆粕和玉米的市场持仓的变化与前二十位期货经纪公司净持仓的变化分别在滞后一天和滞后两天的趋同性到达最大，这与前面的因果关系检验的结果相吻合，说明豆粕和玉米期货品种的滞后一天和滞后两天的期货经纪公司持仓量的变化对投资者的影响最大。我们知道，期货经纪公司不能公

14、布即时的数据，是在一天的交易结束以后，再对各项成交数据进行汇总并公布在网站上。投资者在参考期货经纪的持仓量时，只能以前一天或前几天的数据为参考，来判断他们的投资方向。由此可见，大豆期货市场不存在羊群行为，说明投资者在进行投资时，不以期货经纪公司的持仓量为参考依据，而更多的是考虑到其它的因素；豆粕和玉米期货市场存在羊群行为，说明期货经纪公司的持仓量对豆粕和玉米期货投资者有一定程度的影响，但从56.84%和51.05%的结果来看，羊群行为的强度并不大。第1章3.期货市场羊群行为对策分析我国期货市场同成熟的期货市场比拟，还是一个新兴的期货市场，羊群行为表现得更为严重。我国期货市场羊群行为现象是一系列

15、因素复合作用的结果，只有不断完善市场，最终使市场结构发生质的变化，才能将市场开展提上一个新的层次和水平，才能从根本上减少羊群行为的不利影响，防止其危害。基于上述思考，为尽量减少羊群行为及其负面影响，监管部门应从以下几方面入手：3.1 积极改善期货市场投资者结构市场参与者结构的不合理性已经成为严重制约期货市场标准和开展的瓶颈之一，也是导致羊群行为的重要原因之一，市场要开展到规模相对较大而市场风险相对降低的状态，就需要从根本上改善现阶段市场参与者结构的不合理状况。因此要积极建立和培育一个以大型期货基金、大型机构投资者、法人企业为主的投资者群体，形成一个稳定、成熟的期货市场论文的格式。第一，逐步放开

16、对国有企业入市的限制大豆期货市场，改善投资者结构，减少市场的不公平竞争及流动性缺乏的状况。第二，积极培育机构投资者，加强市场整体风险承受能力，积极引导中小投资者正确的投资理念，推动金融创新不断开展。第三，开发专业性投资商。游资是组成专业投资商的主导力量，要充分利用这局部力量，积极开发这类专业性的投资商的建立，并对其参与期货市场加以引导，补充市场中投机力量的缺乏，增加市场的流动性，同时也降低风险产生的可能。第四，外资企业将是我国期货市场潜在的巨大的参与者。这有利于国外期货公司或基金公司、投资银行参控股期货经纪公司或组建期货基金，形成大型的机构投资者，既解决了国内的期货公司在未来市场中的整体抗风险

17、程度低、资金缺乏的弊端，同时也壮大、标准我国期货市场的市场规模和结构，以利于提高市场的国际化程度。3.2增强市场公开度，完善信息披露制度要提高期货市场效率，必须解决证券市场上信息不对称的问题，这就要求加强期货市场的监管，建立完善的信息年披露制度。具体而言，就是要做到公开性、有效性、及时性和充分性。即确保信息向公众公布而不隐瞒，只有信息公开，才能保证投资者获得同等质量的信息，才能保证市场在公开交易中运行；确保所披露的信息正确反映客观事实或事物的开展趋势；确保有关信息毫不延迟地得到披露，防止套期保值者和投机者在信息占有上的时滞，使投资者适时地吸收理解信息，并迅速反映到自己的投资与决策中去；确保有关

18、信息披露的完整性，利于投资者进行全面、合理的比拟分析大豆期货市场，选择最优投资议案，获取最大利益。3.3开展投资者教育，提高其处理信息的能力投资者在进行投资时，会面对许多不同渠道的信息，有的是对自己投资有利的，有的是无利的，这就需要考验投资者的心理承受能力问题。投资者尤其要戒除某些在逐利目的的驱动下的错误心理倾向，如暴富心理与博傻心理，失衡心理与从众心理，贪婪心理与恐惧心理等。这些心理因素往往会导致投资者产生盲目与冲动，推动了市场上羊群效应，因此戒除这些不良心理习惯是投资者获得稳定投资收益的保障。3.4建立有助于抑制市场异常波动的相应规那么市场不能没有波动，监管者要做的是不要让它过度波动，不能

19、超出合理的程度。可以从以下几个方面进行改革：第一，在交易制度中增加因异常波动而停市的条款并完善临时停牌制度；第二，建立断路措施，即在市场过度波动时，暂停交易，让市场能全面权衡风险与收益，保持理性与清醒，从而有利于降低市场投机、抑制过度波动，维护期货市场的稳定；第三，完善大户报告制度及其披露制度，谨防机构误导投资者。参考文献【1】Lakonishok,Josef,AndreiShleifer and Robert W.Vishny. The Impact of Institutional Trading on StockPrices. Journal of Financial Ecomomic,Vol.32,1992.【2】Christie,William G.,andRoger D.Huang. Following the Pied