國內糧食市場風險度量及評估范文

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糧食問題一直都是關系人民生活和經濟發展的重大戰略問題，世界各國都給予廣泛關注與高度重視。現階段，隨著經濟一體化、全球化進程的加快，自然災害、政策變動、投機炒作以及金融危機等多重因素對糧食市場價格的影響日益增強，糧食市場風險驟然加大，進而波及社會的穩定。

糧價是百價之基，糧食價格的頻繁波動對生產者行為、消費者行為以及宏觀經濟都會產生重大影響［1］。一方面，糧食價格大幅度下跌往往導致農民種糧增產不增收甚至減收，勢必挫傷農民種糧積極性，對糧食生產產生一定的破壞作用，不利于保障糧食穩定發展。另一方面，糧食價格的大幅度上漲，必然會帶動相關商品價格同時上漲，進而會牽動消費者的利益，尤其是增加了低收入群體的經濟和心理負擔，不利于社會的穩定。再者，糧食價格與通貨膨脹之間存在著互為因果的關系，我國幾次通貨膨脹的發生都與糧食價格上漲如影隨形，糧食價格的不穩定，常常會制約國民經濟的正常運行，不利于宏觀經濟的穩定發展。因此，管理和規避糧食市場風險，已成為當前各級政府部門的主要職責之一。開展市場風險管理，不僅要認識風險、識別風險，更為重要的是要度量風險、評估風險。客觀、準確地度量和評估糧食市場風險發生的大小與程度是實施市場風險管理的前提和基礎，能為管理者進行科學的糧食市場風險管理提供量化的參考依據。

近年來，國內外學者對糧食等農產品市場風險的研究非常廣泛和深入，但主要集中在農產品市場風險的產生、特點、影響、發生規律以及風險管理等方面，而在市場風險度量與評估方面的研究，一些學者主要考察的是農產品期貨市場的風險。例如，Giot［2］利用期貨市場的連續數據度量了咖啡、可可和糖的收益率波動，并運用風險價值(ValueatRisk，簡稱為VaR)法度量了交易者的市場風險。韓德宗［3］以鄭州商品交易所的硬麥期貨為例，通過構造硬麥期貨合約收益率的時間序列，計算了序列的VaR值，并提出將VaR曲線和保證金水平相結合的方法，對商品期貨市場風險進行單指標預警。王川［4］在GARCH模型的基礎上，采用VaR法分別對中國大豆、玉米和小麥期貨的基差風險進行了定量測度。在農產品現貨市場風險度量方面，相關研究較少，主要查到筆者所在研究團隊于近年利用風險價值法開展的相關研究。如張峭、王川等［5］利用VaR法對畜產品的市場風險開展了度量研究，研究的結果表明，利用VaR法度量畜產品市場風險切實可行，可以準確測算出畜產品市場的風險值。WangChuanetal.［6］利用VaR法度量了不同水果品種的市場風險，并按風險大小將其劃分為3個風險等級。王川等［7］利用VaR法對北京市蔬菜市場風險進行了度量與評估研究，研究結果表明蔬菜市場風險發生頻繁，其價格上漲風險與下跌風險程度相當。徐磊、張峭［8］利用VaR法度量了國際糧食市場風險，模擬出國際糧食市場價格波動的概率分布模型，并計算出國際糧價波動的風險值。上述研究對于分析我國糧食市場風險問題極具理論和現實意義，該文在借鑒上述研究成果的基礎之上，以我國小麥、玉米、粳稻、早秈稻、晚秈稻、大豆的市場價格為研究對象，利用VaR法度量我國糧食市場風險大小，評估風險發生程度，為政府部門更好地管理糧食市場風險，采取科學有效的市場宏觀調控措施提供參考。

1研究方法

風險度量的概念來源于對證券以及金融資產投資進行管理的需要。是指對市場風險產生的影響及后果進行評價，度量市場風險發生的概率、規模和嚴重程度，其主要作用是為市場管理部門制定市場風險管理應對措施以及控制市場風險提供量化依據。真正意義上的定量化風險度量方法當以馬柯維茲提出的均值—方差理論為基石。1952年，馬柯維茲將統計學中“期望”與“方差”的概念引入對資產組合問題的研究，提出“用資產收益率的期望來度量預期收益，用資產收益的標準差來度量風險”的思想，實現了將風險定量化［9］。此后，風險度量的方法得到不斷延伸，相繼出現了“安全第一法則”、半方差法、隨機主導法則、貝塔(β)值、資本資產定價模型、LPM模型以及RLPM模型等。然而，這些方法存在的一個共同問題是，都將分析對象的分布形式假設為成正態分布，對風險的度量過于抽象、不直觀，并且反映的只是市場的波動幅度，而并非真正的風險狀態。1993年，G30集團在研究衍生品的基礎上，提出了度量市場風險的風險價值法(VaR)。1994年，Morgan又推出了用于計算VaR的RiskMetrics風險控制模型，從而使得VaR法逐漸成為金融界度量市場風險的主要方法［9］。后經Jorion、Duffie、Pan、Danielsson、Berkowi、Simons等人的發展，VaR法得到了廣泛的應用，成為風險管理的國際標準方法［10］。VaR法之所以具有吸引力，主要是因為它把全部風險概括為一個數字，可以簡單明了地反映市場風險的大小，并且可以在事前計算風險，便于進行風險控制和風險評估［11］。VaR的原始定義是，在正常的金融市場條件下和一定的置信水平α上，測算出在給定的時間段內預期發生最壞情況的損失大小［3］。簡言之，VaR實際上要回答在概率給定情況下，資產組合在持有期內最多可能損失多少，即可能遭受到的風險程度。數學表達的嚴格定義為:設X是描述資產組合損失的隨機變量，F(X)是其概率分布函數，置信水平為α，則:VaR(α)=－min{x|F(X)≥α}，即P(ΔX＞VaR)=1－α(1)(1)式中，ΔX為資產組合在持有期內的損失，VaR為置信水平α下處于風險狀態下的價值損失。具體講，VaR的計算過程為:對于某一資產組合損失的隨機變量X，首先，要模擬出該變量的概率分布形式，確定其概率分布函數F(X);其次，要利用參數估計法估算出該函數中的各項參數值;最后，在給定的置信水平α下，計算出可能的最大值，即上分位數。同理，在給定置信水平1－α下，可以計算出可能的最小值，即下分位數。一般來說，運用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循某些假設條件。VaR法通常包括以下兩點假設:一是市場有效性假設;二是市場價格隨機波動假設。從該文的研究對象來看，我國的農產品市場能夠滿足弱式有效，這一點在以往的多項研究中都已得到驗證(例如黃季焜等［12］，武拉平［13］)。并且，我國糧食市場現已發展成一個開放的大市場，開放程度較高，價格主要由市場供求關系決定，市場價格的波動具有隨機性。因此，我國糧食市場完全能夠滿足應用VaR法所需的假設條件，利用VaR法度量我國糧食市場風險在理論上可行。

2我國糧食市場風險的度量

2.1數據來源與處理

為全面反應我國糧食市場風險狀況，該文選擇小麥、玉米、粳稻、早秈稻、晚秈稻、大豆等6種我國主要糧食品種的市場價格作為研究對象。數據來源于農業部信息中心，價格數據類型為各糧食品種國際中等質量標準的國內批發市場價格，數據時間跨度為2001年11月至2011年6月的月度價格數據。研究市場風險，有必要將價格的歷史數據進行剔除趨勢處理，以減少貨幣幣值變動、利率變動以及通脹等因素所帶來的影響，從而僅研究價格波動的一面。在此，該文采用環比統計法，將我國糧食市場價格時間序列構建成一個月度間環比增長率序列。其構建方法如下:Rm=Pj－Pj－1Pj－1(2)(2)式中，Rm為我國糧食市場價格的月度環比增長率，Pj為第j月的糧食市場價格，Pj－1為第j－1月的糧食市場價格。以此方法，分別構建出我國小麥、玉米、粳稻、早秈稻、晚秈稻、大豆的市場價格月度環比增長率時間序列，分別記為{Rmw}、{Rmc}、{Rmjr}、{Rmzr}、{Rmwr}和{Rms}，每組序列的數據量均為115個。

2.2數據的平穩性檢驗

在進行時間序列分析時，要求所用的時間序列數據必須穩定，否則會產生單位根，出現“偽回歸”問題。在此，該文利用單位根的ADF檢驗和PP檢驗分別對構建的我國6種糧食市場價格月度環比增長率時間序列{Rmw}、{Rmc}、{Rmjr}、{Rmzr}、{Rmwr}和{Rms}進行平穩性檢驗。檢驗結果表明，這6組時間序列均在1%顯著水平下拒絕了存在單位根的原假設，即這6種糧食的市場價格月度環比增長率時間序列均為平穩序列。

2.3我國糧食市場價格波動的特征分析

表1給出了我國玉米、小麥、粳稻、早秈稻、晚秈稻、大豆6種糧食市場價格月度環比增長率的描述性統計結果，反映了我國糧食市場價格波動的總體特征。從分析結果可以看出，我國糧食市場價格月度間存在明顯波動，市場價格相對隨機波動幅度均達到10%左右，我國糧食市場存在著一定程度的價格波動風險。具體特征表現為:第一，從標準差、最大值、最小值3項指標來看，大豆的這3項指標絕對值均大于其他糧食品種。這表明，大豆的市場風險要高于其他糧食品種。第二，從偏態系數來看，除大豆的偏態系數為負以外，其他糧食品種的偏態系數均為正。這表明，大豆市場價格增長率低于其平均價格增長率的時候相對多一些，而玉米、小麥、粳稻、早秈稻、晚秈稻市場價格增長率高于其平均價格增長率的時候較多。第三，從JB統計量及其相伴概率來看，玉米、小麥、粳稻、早秈稻、晚秈稻、大豆市場價格增長率的JB統計量均超過了5%顯著水平下卡方分布的臨界值(5.99)，并且他們的相伴概率也均為0，因此，可以初步判斷這6種糧食市場價格月度環比增長率的概率分布在5%顯著水平下拒絕了服從正態分布的假設。也就是說，我國糧食市場風險的發生概率表現出某種特有的分布模式，需要通過優度擬合來確定每個糧食品種的具體概率分布模式。

2.4我國糧食市場價格波動的概率分布擬合

根據VaR市場風險度量思想，要度量糧食市場價格波動風險，其前提條件是要明確我國糧食市場價格波動風險的概率分布。從我國玉米、小麥、粳稻、早秈稻、晚秈稻、大豆6種糧食的市場價格月度環比增長率的描述性統計特征分析結果已知，我國糧食市場價格波動的概率分布并不服從正態分布的傳統假設，但其具體分布模式需要通過優度擬合才可得知。為了盡可能客觀、準確地反映不同糧食品種市場價格波動風險的概率分布，該文選取了當前國內外在市場風險度量中常用的7種概率分布模型作為候選模型，即Beta分布、Gamma分布、Weibull分布、Normal分布、Lognormal分布、Logistic分布和Log－Logistic分布，并利用安德森—達林統計量(AD統計量)、科爾莫戈羅夫—斯米爾諾夫統計量(KS統計量)、卡方統計量對每種糧食市場價格波動風險的概率分布進行檢驗并選擇出最優概率分布模型。選擇最優概率分布模型的標準為:若AD統計量、KS統計量和卡方統計量三者的檢驗結果一致，則以該結果為準;若這3種統計量的檢驗結果有差別，則以AD統計量的檢驗結果作為最終結果，這是由于AD統計量在這3種統計量中是最為穩健的一種。運用Easyfit5.5概率分布擬合軟件對我國糧食市場價格波動風險的概率分布進行了優化擬合，從AD統計量、KS統計量和卡方統計量的檢驗結果(表2)可以看出，正態分布并不是擬合我國糧食市場價格波動風險的最優模型，這與表1的分析結果相一致。玉米、小麥、粳稻、早秈稻、晚秈稻市場價格波動風險的概率分布服從了Log－Logistic分布，而大豆市場價格波動風險的概率分布則服從了Logistic分布。這一結果表明，在我國目前的市場環境下，大豆市場風險的產生原因與其他糧食品種有所不同。當前，我國玉米、小麥、粳稻、早秈稻、晚秈稻的市場價格波動主要緣于國內市場供求關系變化的結果，而我國大豆由于進口量逐年劇增，對外依存度過高，其市場價格波動主要受到國際大豆市場價格變化的影響。在確定了不同糧食品種市場價格波動風險的最優概率分布之后，需對相應的概率分布模型進行參數估計，以得到概率分布密度函數。該文利用參數估計法中的極大似然估計法(OLS)分別估算出我國6種糧食市場價格波動風險概率分布模型的參數值，并寫出具體的概率分布密度函數(表3)。利用這些密度函數，便可以計算出一定置信水平α下概率分布函數的上下分位數。計算得出的上分位數對應的就是市場價格上漲的最大風險值，將其稱為上行VaR值;計算得出的下分位數則對應市場價格下跌的最大風險值，稱為下行VaR值。

2.5我國糧食市場價格波動風險值的度量

該文運用DecisionTools中的@Risk5.7數理分析軟件分別對90%和95%置信水平下的我國糧食市場價格波動風險值進行計算。(1)計算上行VaR值。首先對表3中概率密度函數中的f(x)賦值90%或95%，計算出概率密度函數中的x值。(2)下行VaR值。再對表3概率密度函數中的f(x)賦值(1－90%)或(1－95%)，計算出在10%或5%的置信水平下的x值(表4)。該文將置信水平分別選取為90%和95%，主要是根據對我國糧食市場價格多年行情變化進行分析而得出的經驗判斷。對于表4的計算結果，可以作出以下分析:(1)在正常市場條件下，可以認為我國糧食市場價格月度環比波動率在上行VaR值與下行VaR值之間的范圍內為相對安全區間，若在上行VaR值與下行VaR值的范圍之外則認為市場處于風險發生區域。如果簡單地將我國糧食市場風險劃分低風險和高風險兩個級別，即風險發生概率為10%的為低風險，風險發生概率為5%的為高風險。那么，當我國糧食市場價格月度環比波動率數值處于90%置信水平下的相對安全區間之外，就可以認為糧食市場出現了低風險;當糧食市場價格月度環比波動率數值處于95%置信水平下的相對安全區間之外，則可以認為我國糧食市場風險已經達到高風險級別。由此可見，利用VaR法所計算得出的市場風險值完全可以構建一套市場風險預警所需的警界限，為科學開展市場風險預警提供了一種客觀測算警界限的計算方法。(2)計算結果表明，我國糧食市場價格上漲的風險要大于價格下跌的風險，即在90%和95%的置信水平下，上行VaR值的絕對值均大于下行VaR值的絕對值。糧食價格的上漲雖然能在一定程度上增加種糧農民的收益，但糧價上漲幅度超過一定界限后，一方面會給社會消費者帶來某種程度的經濟與心理壓力，導致需求水平下降，造成供需失衡;另一方面，更為重要的是糧價的快速上漲往往會引起整體國民經濟的波動，其直接結果是助推了通貨膨脹的發生，進而會影響到社會的和諧與穩定，反而會產生更大的風險。(3)比較6種糧食的市場風險值，可以看出，我國各種糧食市場風險的發生大小有所不同，其中大豆的市場風險值最大，其次為玉米、粳稻、早秈稻、晚秈稻，小麥的市場風險值最小。這說明，我國大豆市場價格的波動頻率及波動幅度相對要高，其所承受的市場風險明顯大于其他糧食品種，這一結果與表1的分析結果一致。

3我國糧食市場風險的評估

風險評估是風險管理的一項重要內容，風險評估的目的主要是對某一段時期內市場風險的發生頻率及發生強度進行評定，以判斷在該時期內市場風險的發生狀況。該文利用比值法對我國糧食市場風險進行評估，其具體做法為:以前文計算得出的糧食市場風險值(VaR值)為基本參照值，將2001年11月至2011年6月間我國6種糧食市場價格月度環比波動率與其對比，如果某個月某種糧食價格的月度環比波動率數值處于安全區間內，則判定這個月該品種糧食的市場沒有風險發生;相反，則認為有風險發生。這里，將糧食市場價格月度環比波動率與VaR值的比值稱為市場風險評估系數，以N表示，其基本表達式為:Nj=RmjVaR(3)(3)式中，Nj代表第j月的市場風險評估系數，Rmj代表第j月的糧食市場價格月度環比波動率，VaR為計算所得的風險值，包括上行VaR值和下行VaR值。判定是否發生風險的標準為:若Nj≥1，則斷定第j月發生了市場風險，記錄為發生1次風險;若Nj≤1，則認為第j月沒有發生市場風險。經過逐月的對比分析，將記錄的風險發生次數進行匯總，則得出2001年11月至2011年6月間我國糧食市場價格波動風險的發生頻率(表5)。計算結果表明，我國糧食月度間市場風險發生較為頻繁，從所分析的6種糧食來看，在90%的置信水平下，我國6種糧食市場價格波動風險的發生頻率平均為21.3次，市場風險發生率平均為18.52%(在2001年11月至2011年6月的115個月里，發生市場風險的月份所占比例)。同時，從表5的結果中還可看出，我國糧食市場價格波動風險的發生強度也較高。在95%置信水平下高風險的發生頻率平均為14次，市場高風險發生率平均為12.17%，占發生風險次數(平均21.3次)的65.73%。可見，我國糧食市場不僅是一個風險發生頻率較高的市場，還是一個高風險市場，是一個值得各級政府部門重點關注的市場。此外，從計算結果中還可明顯地看到，糧食市場價格的上漲風險與下跌風險同等重要。分析結果表明，發生價格上漲風險的頻率與發生價格下跌風險的頻率基本相當:在90%置信水平下，我國6種糧食發生價格上漲風險的平均次數為10.8次，發生價格下跌風險的平均次數為10.5次;在95%置信水平下，6種糧食發生價格上漲風險和價格下跌風險的平均次數分別為7.5次和6.5次。通常情況下，人們關心較多的是糧食價格的上漲風險，而對糧食價格下跌風險的關注不足。事實上，糧食價格下跌所帶來的后果更為嚴重。“賣糧難”、“增產不增收”等情況的發生，會直接影響到種糧農民的收益，進而使農民的生產積極性遭到打擊而出現擴大再生產受阻的現象，這會導致下一期糧食由于生產不足而產生新一輪價格大幅上漲的風險，致使市場風險循環發生，難以保持穩定。

4結論與啟示

研究的主要結論有:第一，正態分布并不是擬合我國糧食市場價格波動風險的最優分布，不同品種糧食市場價格波動風險的最優概率分布有所不同;第二，不同品種糧食因價格波動所產生的市場風險大小有所差異，其中，大豆的市場風險明顯高于其他糧食品種，其市場價格波動幅度相對較大，所承受的市場風險更大;第三，糧食市場價格下跌風險與市場價格上漲風險的發生頻率基本相當，兩者同等重要，在重點關注糧食價格上漲風險的同時，更應重視糧食價格下跌所產生的風險。基于以上結論看出:我國糧食市場是一個風險頻發且風險程度較高的一類農產品市場，政府管理部門應重點長期監測糧食市場的價格變化，加強糧食市場風險的管理。第一，應建立糧食市場價格預警機制，密切監測糧食的生產，加強對流通過程的管理，定期或不定期地開展糧食市場風險的度量與評估，及時發現糧食市場價格的異常波動，并對異常波動發出預警信息，分析波動原因并預測后續影響;第二，應完善糧食市場體系建設，建立全國統一、信息完全、公平競爭的糧食流通市場，充分發揮期貨市場的價格發現和風險規避功能，有效利用糧食儲備的吞吐調節作用熨平糧食價格的異常波動，通過科學防范市場風險以實現我國糧食生產穩定持續發展;第三，應大力發展農業保險市場，擴大作物保險的險種范圍，強化其政策性保險地位并提高其保障力度，加快糧食再保險、巨災保險的實施，尋求建立糧食生產成本價格保險制度，以資本市場的支持保障種糧農民的基本利益免受損失，從而確保農民的種糧積極性，保障我國糧食安全。