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第三章 饲料类期货价格波动溢出理论分析 ................................. 34
3.1 饲料类期货价格传导关系 .............................. 34
3.2 饲料类期货价格波动溢出及其类型 ................................ 35
第四章 我国饲料类期货价格波动溢出效应的实证检验 ........................... 40
4.1 样本数据来源及处理 .............................. 40
4.2 模型的构建 ............................... 41
第五章 研究结论与政策建议 ............................. 66
5.1 研究结论 ............................................ 66
5.2 研究建议 ................................. 67
第四章 我国饲料类期货价格波动溢出效应的实证检验
4.1 样本数据来源及处理
本文实证研究所选取的数据为 2013 年 1 月 4 日至 2019 年 12 月 30 日期间，共计84 个交易月 1699 个交易日玉米期货、豆粕期货及小麦期货的日交易数据包括最高价、最低价及收盘价。为了消除期货合约临近交割日会出现报酬变化异常，出现到期日效应，兼顾期货市场的流动性，本文选取经过加权平均的指数期货作为样本数据，玉米指数期货、豆粕指数期货、小麦指数期货的价格数据均来自 Wind 数据库。表 4-1 给出了该章数据的基本情况，表中 DCE 是大连商品交易所缩写代码，ZCE 是郑州商品交易所缩写代码。
表 4-1 样本数据基本情况
为使不同品种的饲料类期货数据选择具有共同的时间基准，采集三者重叠的交易日期进行日数据匹配，在匹配过程中，首先除去缺失值，如果某日期的任一种品种所需数据不全，则不予采用，等下一个每种指数期货数据齐全后继续进行匹配，经匹配共获得 1931 组指数期货日数据。其中，收盘价数据用于 DCC-GARCH 模型和 BEKK-GARCH 模型，最高价和最低价数据用于溢出指数法的实证研究。由于采用的时间序列可能具有异方差，本文对所有指数期货的收盘价计算对数收益率，溢出指数模型中用到的日方差也进行取对数处理。
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第五章 研究结论与政策建议
5.1 研究结论
玉米期货市场、豆粕期货市场与小麦期货市场是饲料类期货市场不可或缺的关键部分。本文基于饲料市场需求日益上升的趋势，以玉米期货市场、豆粕期货市场与小麦期货市场为研究对象，围绕饲料类期货市场的静态及动态波动溢出效应，采用 DCC-GARCH 模型、BEKK-GARCH 模型以及溢出指数计量经济分析方法和模型厘清饲料类期货市场的相互作用机理、波动溢出效应的程度和传导方向，本文的主要研究结论总结如下。
第一，本文探究饲料类期货市场的动态联动性。饲料类期货市场之间具有联动关系是研究饲料类期货市场波动溢出效应的前提。选取玉米期货市场、豆粕期货市场与小麦期货市场为代表，利用 Engle 于 2001 年提出的 DCC-GARCH 模型实证分析，结果发现三个饲料类期货市场的波动均具有聚集性和持久性，三市场之间的相关系数具有时变特征，其中玉米期货市场与豆粕期货市场的动态联动程度较高，且在样本期内始终为正，玉米期货市场与小麦期货市场以及豆粕期货市场与小麦期货市场的动态联动程度较低，在样本期内呈现正负交替的特征。动态相关系数的变化与政策因素及国际局势密切相关。
第二，本文通过建立三元 BEKK-GARCH 模型实证检验玉米期货市场、豆粕期货市场与小麦期货市场之间的全样本期波动溢出效应。研究结果表明，两两饲料类期货市场之间存在显著的双向波动溢出效应，该结果显示我国饲料类期货市场的波动溢出效应属于闭合型④号波动溢出效应。根据波动溢出效应的来源可划分为 ARCH 型波动溢出效应和 GARCH 型波动溢出效应，仅豆粕期货市场对玉米期货市场不存在单向的ARCH 型波动溢出效应，其他饲料类期货市场之间均存在显著的双向 ARCH 型波动溢出效应，玉米期货市场和豆粕期货市场以及豆粕期货市场与小麦期货市场之间均存在显著的双向 GARCH 型波动溢出效应，小麦期货市场与玉米期货市场之间不存在GARCH 型波动溢出效应。
参考文献（略）
