4大國際糧食品種長期價格波動及影響因素比較分析

1、4大國際糧食品種長期價格波動及影響因素比較分析1 引言糧食是各國重要的生活和生產(chǎn)原料，在全球經(jīng)濟(jì)一體化背景下，糧食價格波動牽一發(fā)而動全身，對生產(chǎn)者、消費者、國家宏觀經(jīng)濟(jì)、國際貿(mào)易和全球資本市場等都產(chǎn)生影響，因此，了解國際糧食市場價格波動特征及其影響因素，從而制定應(yīng)對策略具有非常重要的意義。而中國的進(jìn)口糧食基數(shù)大，極容易蒙受價格風(fēng)險的影響，所以更有必要對國際糧食價格的風(fēng)險特征和影響因素根源進(jìn)行深入的研究。目前，國內(nèi)外學(xué)者對糧食價格波動特征的分析比較豐富，其中國外的成果中，Bollerslev (1986)的研究發(fā)現(xiàn)糧食價格波動具有集族性【1】；而Campell和Hentschel (1992)發(fā)

2、現(xiàn)利空;消息和利好;消息引起糧食市場價格的波動是非對稱的【2】；Gilbert和Morgan (2010)從長時間跨度對5類農(nóng)產(chǎn)品的價格進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)糧食價格波動具有時代性，隨時代的變遷而變化【3】。國內(nèi)的學(xué)者，比如羅萬純和劉銳( 2010)對5種糧食的價格波動進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)糧食價格波動聚集性非常顯著，同時也發(fā)現(xiàn)了小麥價格波動呈非對稱性【4】。林光華和陳鐵( 2011)以大米為例進(jìn)行研究，也證實了糧食價格波動聚集性顯著并且具有持久性特征【5】。趙霞和田天立( 2011)分析股票收益率時，證明股票市場與糧食價格市場類似，存在高風(fēng)險高收益的特征【6】；而羅萬純和劉銳(2010)則在糧食價格市場上研

3、究了糧食價格收益率，并證明了糧食價格市場并不表現(xiàn)出高風(fēng)險高收益的特征【4】。上述研究成果為本文的深入研究奠定了良好的基礎(chǔ)，然而現(xiàn)有的成果依然存在不足，比如有的僅集聚于研究單一糧食品種，有的缺乏對糧食品種間的比較，也有的時間跨度比較短等，導(dǎo)致國際糧食價格的波動特征的描述還沒完全一致，有待進(jìn)一步完善。學(xué)界除了對國際糧食價格波動特征進(jìn)行分析外，還深入對影響國際糧食價格波動的因素進(jìn)行研究，比如，Mitchell (2008)的研究表明，化肥價格對國際糧食價格波動影響顯著【7】；石油價格因素方面的研究成果很多，如Baffes (2007)利用構(gòu)建回歸模型發(fā)現(xiàn)石油價格的波動會引起糧食價格隨之波動；程國強(qiáng)等

4、(2008)的研究認(rèn)為，石油價格的上漲會直接引起糧食價格的上漲；但國內(nèi)的顧國達(dá)和方晨靚(2012)在對國際農(nóng)產(chǎn)品價格波動成因研究中提到，農(nóng)產(chǎn)品和能源商品價格傳統(tǒng)上呈現(xiàn)較低的相關(guān)性。美元匯率和美國貨幣量因素方面，WoutHofrnan (2000)研究得出，美元匯率對國際糧食價格波動影響顯著，國內(nèi)的胡瑞濤和徐天祥(2012)的研究也得到同樣的結(jié)論；通常地，美元匯率與美國國內(nèi)貨幣供應(yīng)量密切相關(guān)，美國國內(nèi)貨幣供應(yīng)量理應(yīng)與國際糧食價格波動相關(guān)。貿(mào)易政策因素方面，Sarris (2001)的研究表明，實行貿(mào)易自由化政策，并沒有引起國際糧食價格波動的增加胡；而Dawe (2008)在研究亞洲地區(qū)大米市場時

5、發(fā)現(xiàn)，各國制定的貿(mào)易政策影響糧食價格波動程度；Apergis和Rezitis (2011)的研究認(rèn)為，自由貿(mào)易政策的推行與國際糧食價格波動呈顯著負(fù)相關(guān)；而國內(nèi)的林光華和陳鐵(2011)的研究也表明，國際糧食價格波動會隨之貿(mào)易自由化水平的增加而增加【5】。另外，在研究模型的選擇上，國外學(xué)者在研究價格波動問題的時候常常采用ARCH類模型，因為ARCH類模型能準(zhǔn)確地刻畫出時間序列的波動軌跡和趨勢，使人們能主動地掌握波動的潛在風(fēng)險，而國內(nèi)學(xué)術(shù)界應(yīng)用ARCH類模型進(jìn)行研究的也不少，但研究對象主要集中在股票和期貨方面，極少運用在糧食價格方面；馮云( 2008)的研究運用了ARCH類模型，但沒有區(qū)分單個糧食

6、品種，而實際上不同糧食品種價格的波動存在差異，因此分品種進(jìn)行比較是有必要的；羅萬純和劉銳( 2010)的研究也運用了ARCH類模型，也有分單個糧食品種【4】。但研究的時間跨度過于短，難以說明糧食價格的長期波動變化。綜上，由于使用的方法和采集的數(shù)據(jù)差異，對國際糧食價格的波動特征和波動因素的研究結(jié)論還存在較大分歧，有進(jìn)一步研究的必要。隨著中國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，同時利用國際國內(nèi)兩個市場來解決中國的糧食安全問題已成為基本共識，因此，準(zhǔn)確把握國際糧食市場的波動特征及其影響因素對于中國糧食貿(mào)易政策的制定具有重要的決策參考價值。為豐富和深化現(xiàn)有研究，本文選取自1980年1月至2014年12月的4大國

7、際糧食品種價格數(shù)據(jù)進(jìn)行長時間跨度的研究，并對4大國際糧食品種價格加以比較分析。這無疑是對現(xiàn)有文獻(xiàn)的重要補(bǔ)充，研究結(jié)果可以為中國進(jìn)一步開放糧食市場，穩(wěn)定國內(nèi)糧食市場價格提供參考。2 數(shù)據(jù)來源與研究方法2.1 數(shù)據(jù)來源國際糧食品種豐富，本文選大豆、玉米、大米和小麥4大糧食品種作為國際糧食的代表，研究其價格波動特征及其影響因素的差異。具體使用的是1980年1月至2014年12月，共35年長時間跨度的大豆、玉米、大米和小麥4大糧食品種的月度價格數(shù)據(jù)；基于數(shù)據(jù)的齊備性原則，對于大米和小麥具體型號數(shù)據(jù)的選擇，選取了大米( Rice，Thai 5%)型號和小麥(Wheat，US HRW)型號。大豆、玉米、大

8、米和小麥4大國際糧食品種的價格序列分別用字母S、M、R和W表示，相應(yīng)的價格收益率用ST、MT、RT和WT表示。而糧食價格收益率的具體含義是糧食的當(dāng)期價格（對數(shù)化處理后取差分）與前一期價格（對數(shù)化處理后取差分）之差，也就是XT=DLNXt- DLNX（t-1)，其中Xt，代表當(dāng)期糧食價格，X(t-1)代表前一期糧食價格，LN代表對數(shù)化處理，D代表取差分。用價格收益率進(jìn)行分析，主要是基于以下3個方面考慮：一是避免糧食價格變動對糧食價格水平的依賴關(guān)系；二是以對數(shù)表示的價格差額即是糧食價格變動的增長率或者說是糧食價格收益率；三是本文所采用的ARCH類模型由兩個方程組成，其中均值方程中的被解釋變量就是價

9、格收益率。這能從總體上便于本文對國際糧食價格波動的分析。國際糧食價格波動的成因十分復(fù)雜，牽涉的影響因素多種多樣，從理論上看，具體包括以下幾個方面的因素：供求關(guān)系。按照供求理論，若糧食需求增長快于供給增長，那么國際糧食價格會上漲，反之亦然?；蕛r格因素，化肥價格的變化是國際糧食價格變動不可忽視的因素，因為化肥是種植業(yè)最重要的生產(chǎn)資料，是糧食的糧食，由此化肥價格的升降直接影響糧食價格的升降。能源市場沖擊。石油是一種基礎(chǔ)能源，它的變動會影響到糧食的生產(chǎn)成本，也就是石油價格的變動會直接影響糧食的種植成本、收割成本、運輸成本等，從而影響糧食價格。貿(mào)易政策變動沖擊。貿(mào)易自由化政策對糧食價格波動的影響的結(jié)論

10、還沒達(dá)成共識，有的認(rèn)為減少了國際糧食價格波動幅度，有的則認(rèn)為增加了國際糧食價格波動幅度，還有的認(rèn)為對不同糧食種類影響是因種類不同而不同，但不管怎么樣影響是存在的，關(guān)鍵就在于影響的方向如何。貨幣沖擊。貨幣因素方面，匯率就是兩國同種產(chǎn)品價格相對升降，而美元匯率的變動對國際糧食價格產(chǎn)生的影響較為直接；另外，隨著美元貨幣供應(yīng)量的增加美元隨之貶值，繼而引發(fā)國際糧食價格上漲。其他因素。影響國際糧食價格的其他因素，包括氣候惡化導(dǎo)致的減產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展引起的消費需求增加、生物質(zhì)能源需求量的迅猛增長、糧食庫存間接影響到消費者的理性預(yù)期、糧食主產(chǎn)國出口限制等。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性以及各個影響因素在已有研究成果中出現(xiàn)的頻

11、率和代表性，本文選取的變量包括國際糧食價格（當(dāng)ARCH效應(yīng)存在，則就意味著下一期的價格不僅是上一期價格的函數(shù)，同時，下一期價格的波動也是上一期價格波動的函數(shù)；而下文在研究4大國際糧食品種價格波動特征中證實了存在ARCH效應(yīng)，因此，本文選取了4大國際糧食品種價格的滯后一期作為影響因素之一）、化肥價格、石油價格、美國貨幣供應(yīng)量、美元匯率和貿(mào)易自由化政策，其中前3者的價格序列均來自世界銀行商品價格數(shù)據(jù)庫，而美元貨幣供應(yīng)量和美元匯率兩者則均來自美國聯(lián)邦儲備委員會數(shù)據(jù)庫，而貿(mào)易自由化對國際4大糧食品種價格的影響，本文是以烏拉圭回合文件的規(guī)定來反映影響差異，因該協(xié)定的具體規(guī)定是在2001年發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)貿(mào)

12、易的平均關(guān)稅必須下降24%，而發(fā)達(dá)國家必須下降36%，由此，把2001年1月前記為0，2001年1月后記為l。2.2研究方法本文主要采用的方法是描述性統(tǒng)計分析、平穩(wěn)性檢驗和ARCH類模型，具體數(shù)據(jù)處理用EViews6.0軟件進(jìn)行。2.2.1 描述性統(tǒng)計分析描述統(tǒng)計是對數(shù)據(jù)加以描述和歸納的一種最基本的統(tǒng)計方法，通過描述性統(tǒng)計分析，可以清晰明了地獲知序列數(shù)據(jù)的集中趨勢、離散程度和分布情況，如本文將通過采用的均值、最小值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度、j-b統(tǒng)計值和j-b統(tǒng)計量P值等來判斷4大糧食品種價格收益率的波動特征。2.2.2 平穩(wěn)性檢驗通常來說，時間序列通常都是不平穩(wěn)的，而后續(xù)要構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)模型

13、的前提則要求序列是平穩(wěn)的，由此，將通過平穩(wěn)性檢驗來分別證實價格序列(S、M、R和W)和價格收益率序列(ST、MT、RT和WT)的平穩(wěn)與否。本文中，運用擴(kuò)展迪基 富勒檢驗(ADF)進(jìn)行。2.2.3 ARCH類模型ARCH模型最早是由Engel于1982年提出，是ARCH類模型的基礎(chǔ)，Bollerslev (1986)對其進(jìn)行了一次重要的拓展，提出了GARCH（p，q）類模型等價于ARCH（p）模型階數(shù)趨于無窮大時的情況，待估參數(shù)卻大為減少，因此使用起來更加方便而有效。眾多研究也表明，一般情況下，GARCH(1，1)能很好地描述波動特性，所以模型是一階的。ARCH類模型而后被各界學(xué)者發(fā)展運用，現(xiàn)在

14、家族成員非常多，本文用到的有：ARCH方程的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：3 描述性統(tǒng)計結(jié)果分析學(xué)術(shù)界通常選用具有代表性的糧食品種，比如大豆、玉米、大米和小麥的一個品種或多個品種糧食價格來代表國際糧食市場的價格。表1為4大糧食品種價格及其收益率的描述性統(tǒng)計結(jié)果。通常來說，如果價格收益率波動的偏度統(tǒng)計為0，而峰度為3，則可以判斷數(shù)據(jù)序列服從正態(tài)分布，否則不服從正態(tài)分布。從表1看出，大豆、玉米、大米和小麥價格收益率的偏度都不為0，其中大豆、玉米和大米表現(xiàn)為左偏，而小麥表現(xiàn)為右偏；四者的峰度都高于正態(tài)分布的峰度值3，說明4大糧食品種價格收益率都具有尖峰和厚尾特征；另外j-b統(tǒng)計值也說明4大糧食品種價格收益率與正態(tài)分

15、布有異。從大豆、玉米、大米和小麥的價格收益率變化（圖1）可見，直觀上可以初步判斷4大糧食品種價格波動均存在集聚現(xiàn)象和異方差效應(yīng)。接下來通過檢驗來判斷4大糧食品種價格是否存在異方差效應(yīng)。檢驗ARCH效應(yīng)通常有兩種方法，一種是LM法，一種是殘差的平方相關(guān)圖檢驗。由于本文不涉及ARMA建模，所以采用第二種方法檢驗，結(jié)果表明4大糧食品種價格波動確實均存在集聚現(xiàn)象和異方差效應(yīng)。4 模型估計結(jié)果4.1 數(shù)據(jù)處理構(gòu)建的基礎(chǔ)模型是柯布道格拉斯函數(shù)，為了消除異方差和多重共線性，本文對各變量進(jìn)行對數(shù)化變形，分別用LNS、LNM、LNR和LNW來表示，而其相應(yīng)的一階記為DLNS、DLNM、DLNR和DLNW。用Ev

16、iews6.0軟件分別做出S、M、R、W的序列圖和DLNS、DNM、DLNR、DLNW的序歹0圖，詳見圖2和圖3。從圖2可以看出，S、M、R、W呈整體一致的趨勢，說明國際大豆、玉米、大米和小麥的價格都呈現(xiàn)增長的趨勢。而從圖3可以看出，DLNS、DNM、DLNR和DLNW表現(xiàn)出一定的平穩(wěn)性，也就說大豆、玉米、大米和小麥的對數(shù)差分序列表現(xiàn)出平穩(wěn)性特征，從直觀上初步判斷4個序列的對數(shù)差分后具有平穩(wěn)性。4.2 平穩(wěn)性檢驗下面利用ADF進(jìn)行單位根檢驗來進(jìn)一步準(zhǔn)確判斷4個序列的平穩(wěn)性，為下文構(gòu)建ARCH類模型打下基礎(chǔ)。表2是ADF的檢驗結(jié)果，從結(jié)果可知，大豆、玉米、大米和小麥價格的原始序列都是不穩(wěn)定，經(jīng)對

17、數(shù)處理和取一階差分后，DLNS、DNM、DLNR和DLNW都變?yōu)槠椒€(wěn)，為了構(gòu)建有意義的序列，在原始序列對數(shù)差分的基礎(chǔ)上計算得出4大糧食品種價格收益率（ST、MT、RT和WT），其價格收益率都在1%水平下的臨界值，說明已經(jīng)不存在單位根，都變成了平穩(wěn)的序列，滿足下一步的建模需要。4.3 驗證ARCH效應(yīng)在檢驗序列是否存在ARCH效應(yīng)前，分別對ST、MT、RT和WT去均值化，在表1中可以找到相應(yīng)的均值，然后對取均值后的ST、MT、RT和WT進(jìn)行平方處理，其后用Eviews的Cor-relogram功能，得到自相關(guān)函數(shù)分析圖（圖4）?？梢钥闯?，4個序列都明顯存在自相關(guān)，則證明有ARCH效應(yīng)。4.4 A

18、RCH類模型的建立從表3結(jié)果看出，序列ST、MT、RT和WT的ST: RESID(-8)、MT: RESID(-8)、RT:RESID（-10）、WT: RESID（-10）中，前兩個序列在八階顯著，而后兩個則在十階顯著，說明4大糧食品種價格均存在高階效應(yīng)，可以建立GARCH模型。4.4.1 GARCH(1，1)模型估計從表4的參數(shù)估計結(jié)果可以看出，ST、MT、RT和WT 4大糧食品種的價格收益率序列的a與盧系數(shù)之和對應(yīng)為0. 918996、0.974517、0.898262和0. 988134，均小于1且接近1，表明4大糧食品種價格收益率波動具有明顯的聚集效應(yīng)，持續(xù)性特征比較明顯；其中a中，

19、大豆價格收益率最大，大米次之，小麥第三，玉米最小，說明國際市場中大豆價格波動對沖擊的反應(yīng)比其他3個糧食品種價格收益率波動迅速，而玉米價格波動對沖擊的反應(yīng)是最遲緩的；而盧值的排序剛好相反，玉米第一，小麥次之，大米第三，大豆最小，說明玉米對沖擊的持久性最好，大豆最差?？偟膩碚f，4大糧食品種對沖擊的反應(yīng)和對沖擊的持久性是剛好相反的，若對沖擊的反應(yīng)最大則其對沖擊的持久性就最差，反之亦然。4.4.2 GARCH-M模型估計從GARCH-M模型含義獲知價格波動對收益的均值是否產(chǎn)生影響可以通過θ值是否顯著來判斷，從表5的參數(shù)估計結(jié)果看出，4大糧食品種的θ值都不顯著，說明4大糧食品種價

20、格波動對收益率的影響不明顯，都不存在高風(fēng)險高回報的特征。4.4.3 TARCH模型估計用Eviews估計TARCH模型時，輸出結(jié)果(RE-SID4.4.4 EGARCH模型估計在EGARCH模型中，EGARCH參數(shù)估值用Φ表示。從表7可知，玉米和大米的估計值都不顯著，這說明，玉米價格和大米價格波動沒有顯著的非對稱性；而大豆和小麥的估計值都大于零，并且都顯著，并且都在1%水平下顯著，說明大豆和小麥價格波動具有顯著的對稱性。4.5 加入擴(kuò)展因素的ARCH模型的回歸結(jié)果及解釋上述僅從國際糧食價格本身出發(fā)分析國際糧食價格波動的特征，并沒有考慮任何外生變量的條件下進(jìn)行的。然而，有諸多外界的因素將

21、直接或者間接地影響國際糧食價格形成及其波動，因此要對國際糧食價格波動的原因有更整體的把握，從而制定合理的應(yīng)對政策，就需要對影響國際糧食價格的因素做進(jìn)一步分析。因此，本文將大豆、玉米、大米和小麥的價格數(shù)據(jù)以及相關(guān)的自變量，利用E views建立擴(kuò)展的GARCH(1，1)模型，回歸結(jié)果見表8。4大國際糧食品種價格的滯后一階分別對其自身的價格有顯著的影響，并都為正相關(guān)，說明了上期糧食價格高的話，那么本期相應(yīng)的糧食價格隨之高；其中大米的回歸系數(shù)0. 363 846為最大，說明大米的漲幅是最大的。從表8的結(jié)果可知，化肥價格與4大糧食品種存在正相關(guān)關(guān)系，但顯著的只有玉米和小麥，大豆和大米并不顯著。從表8看

22、出，國際石油價格對4大糧食品種的影響都不顯著，這可能是因為各國在制定進(jìn)口糧食產(chǎn)地時，充分考慮距離問題，都傾向于選擇運輸距離比較近的地區(qū)進(jìn)口，由此受石油價格上漲帶來的運輸成本上升的影響就會變得比較小。美國貨幣供應(yīng)量的系數(shù)是一個很小的正數(shù)，只有大米是顯著的，其他都不顯著，證明其與國際大米價格波動關(guān)系顯著，而與大豆、玉米和小麥價格波動關(guān)系不顯著。美元匯率的系數(shù)都是負(fù)數(shù)，說明美元匯率下降，4大糧食品種價格有上升的趨勢，其中玉米在10%的水平上顯著，其他都不顯著。2001年1月后隨著貿(mào)易自由化水平的提高，對大豆和玉米的影響為負(fù)，而對大米和小麥的影響為正，但都不顯著。另外，在4大糧食品種擴(kuò)展的GARCH(

23、1，1)模型的回歸結(jié)果中，RESID（-1）2項和GARCH(1)項均在10%水平上顯著，表明4大糧食品種價格波動都具有集聚性，其中大豆、大米和小麥均在1%水平上顯著，表明上一期的價格波動傳遞到本期的強(qiáng)度更大，價格波動呈現(xiàn)自回歸條件異方差更顯著，ARCH效應(yīng)顯著，印證了上文的分析結(jié)論。5 結(jié)論和討論5.1 結(jié)論本文通過對國際4大糧食品種（大豆、玉米、大米和小麥）的1980年1月至2014年12月長時間跨度的價格波動特征進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：第一，4大糧食品種價格存在異方差效應(yīng)，其收益率波動具有明顯的聚集效應(yīng)，持續(xù)性特征比較明顯。第二，糧食價格波動對沖擊的反應(yīng)速度由高到低依次是大豆、大米、小麥

24、、玉米，而對沖擊的持久性由強(qiáng)至弱的排序則恰恰相反。第三，4大糧食品種價格波動對收益率的影響不顯著，高風(fēng)險高回報特征不明顯。第四，大豆和玉米國際市場中存在杠桿效應(yīng)，而大米和小麥國際市場中則不存在杠桿效應(yīng)。第五，大豆和小麥價格波動對稱性顯著，而玉米和大米價格波動則對稱性不顯著。國際4大糧食品種（大豆、玉米、大米和小麥）價格波動的影響因素通過ARCH模型估計結(jié)果表明：第一，4大糧食價格的滯后一階價格分別對相應(yīng)各自的價格影響顯著，且方向為正，說明了上期糧食價格高的話，那么本期相應(yīng)的糧食價格隨之高，反之亦然。第二，化肥價格的波動僅影響玉米和小麥的價格，對大豆和大米的價格影響不明顯。第三，石油價格波動和貿(mào)

25、易自由對4大糧食品種價格影響都不顯著；美國貨幣供應(yīng)量的波動僅影響大米的價格，對大豆、玉米和小麥的價格影響不顯著。第四，美元匯率波動僅影響玉米的價格，對大豆、大米和小麥的價格影響不顯著。與已有研究成果相比，本研究的結(jié)論與其既有相同之處，也有不同之處，其中4大糧食品種價格波動特征方面：4大糧食品種價格存在異方差效應(yīng)，這與林光華和陳鐵( 2011)的研究結(jié)果一致；本文的大豆、大米、小麥高風(fēng)險高回報特征不明顯與倪卡卡( 2012)的研究結(jié)果一致，但倪卡卡的研究中玉米價格收益率是存在高風(fēng)險高回報的特征，則與本文的結(jié)果有差異；對稱性方面的結(jié)論與倪卡卡(2012)的結(jié)論一致；杠桿效應(yīng)的存在情況與林光華和陳鐵

26、( 2011)的研究結(jié)果不同，其大米品種存在杠桿效應(yīng)，但本文結(jié)果卻不顯著。究其原因是選取數(shù)據(jù)的時間跨度不同引起的。影響因素方面，主要由于各學(xué)者所選擇的自變量不同，所選的糧食種類不同，以及所采用的模型和數(shù)據(jù)的長短不同，導(dǎo)致所得的研究結(jié)果差異比較大，這恰恰印證了胡冰川等(2009) 的說法，國際糧食價格影響因素這一問題還存在比較大的異議，還有待深入研究。5.2 啟示綜上，本文得到的政策啟示是：第一，因4大國際糧食品種價格波動的聚集效應(yīng)顯著，持續(xù)性明顯，由此可以利用此特征來進(jìn)行價格趨勢測算。第二，國際糧食市場不遵循高風(fēng)險高回報投資原則，這說明國際糧食市場的交易決策中非理性因素仍然起著比較大的作用，這

27、要求投資主體在利用國際市場的時候，保持頭腦清醒。第三，作為中國的糧食政策制定者而言，要采取恰當(dāng)?shù)拇胧﹣響?yīng)對大豆和玉米這兩種國際糧食價格杠桿效應(yīng)引起的價格漲落，以求減輕國際糧食市場的震蕩對國內(nèi)糧食價格市場的沖擊。第四，應(yīng)根據(jù)各糧食品種價格的影響因素的不同，采取針對性強(qiáng)的措施來應(yīng)對相應(yīng)的糧食價格的波動，從而穩(wěn)定國內(nèi)糧食價格市場。參考文獻(xiàn)【1】 BOLLERSEV T. Generalized autoregressive conditionalheteroskedasticity .Journal of Econometrics, 1986(31)： 307-327【2】 COMMPRLL J Y

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