农产品期货合约的市场适应性效率

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英文标题：
《Adaptive Market Efficiency of Agricultural Commodity Futures Contracts》
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作者：
Semei Coronado-Ram\\\'irez, Pedro Celso-Arellano and Omar Rojas
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  In this paper we investigate the adaptive market efficiency of the agricultural commodity futures market, using a sample of eight futures contracts. Using a battery of nonlinear tests, we uncover the nonlinear serial dependence in the returns series. We run the Hinich portmanteau bicorrelation test to uncover the moments in which the nonlinear serial dependence, and therefore adaptive market efficiency, occurs for our sample.
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中文摘要：
本文以八份农产品期货合约为样本，研究了农产品期货市场的适应性市场效率。通过一系列非线性测试，我们揭示了收益序列中的非线性序列相关性。我们运行Hinich-portmanteau双相关检验，以揭示样本出现非线性序列依赖性的时刻，以及由此产生的适应性市场效率。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> Adaptive_Market_Efficiency_of_Agricultural_Commodity_Futures_Contracts.pdf (1018.1 KB)

2022-5-7 07:04:09 上传

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关键词：适应性效率 期货合约 农产品 适应性 Agricultural

农产品期货合约的适应性市场效率：20.01.2014Fecha de aceptación:18.02.2015Semei Coronado Ramírez1 Pedro Luis Celso Arellano2 Omar Rojas3摘要本文以八份期货合约为样本，研究了农产品期货市场的适应性市场效率。通过一系列非线性测试，我们揭示了收益序列中的非线性序列相关性。我们运行Hinich-portmanteau双相关检验，以揭示样本出现非线性序列依赖性的时刻，以及由此产生的适应性市场效率。关键词：有效市场、非线性、适应性市场假说、农产品、期货市场、农产品期货市场、农产品期货市场、农产品期货市场、农产品期货市场，乌里托斯·乌里托斯·乌里托斯·乌里托斯。这是普鲁士的一种非直系物，它不依赖于任何直系物。在这一系列的非直线依赖性重大事件的描述中，我们需要一个关于墨卡多-蒂涅适应性效率的港口：墨卡多适应性效率、非直线性效率、墨卡多适应性产品、农业适应性产品、，mercado de futuros简介弱形式有效市场假说（EMH）是一种金融理论，40多年来一直受到研究者的广泛关注。

是一个高效的市场！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！大学爸爸！判定元件！瓜达拉哈拉！教授！德尔！出发！判定元件！梅托多！Cuantativos，！墨西哥；！e> 邮件：！semeic@cucea.udg.mx!大学！判定元件！瓜达拉哈拉，！教授！德尔！出发！判定元件！西斯特马斯！判定元件！Información，！墨西哥；！e> 邮件：！pcelso@cucea.udg.mx!!3.大学！泛美，！校园瓜达拉哈拉，！教授>在ves tigad或！判定元件！洛杉矶！埃斯奎拉！判定元件！西恩西亚斯！经济学！Y商场，！墨西哥；！e> 邮件：！orojas@up.edu.mx!!当价格总是充分反映可用信息时（Fama，1970）。然而，尽管对有效市场假说进行了大量研究，但对于市场是否有效还没有达成共识。因此，根据坎贝尔等人（1997年）的观点，相对效率的概念可能比传统效率研究中的“全有或全无”的观点更有用。他们提出了相对效率，因为衡量效率比测试效率提供了更多的洞见，也就是说，了解不同市场之间效率低下程度的差异可能比知道市场本身效率低下更有用。传统上，弱形式的有效市场假说已经在实证研究中通过过去收益标准（或传统效率研究）的收益不可预测性进行了检验。其中一些工具包括：使用Ljung和Box（1978年）portmanteau Q统计量的序列自相关检验、运行检验（Shiller和Perron，1985年）和方差比检验（Al-Khazali等人，2007年；Chow和Denning，1993年；Lo和MacKinlay，1988年）等。然而，这些短期回报可预测性研究因侧重于价格变化的线性相关性而受到批评。

Hong和Lee（2005）认为，另一种方法是从样本中去除所有线性序列自相关，并确定收益是否仍然包含可预测的非线性。此外，由于白噪声过程不一定意味着效率，因为收益序列可能是线性不相关的，同时也是非线性相关的（Granger，2001；Granger&Andersen，1978），因此需要利用非线性技术来揭示时间序列中隐藏的非线性序列依赖结构，比照（Hinich和Patterson，1985年；Sheeh，1991年；Panagiotidis和Pelloni，2007年；Patterson和Ashley，2000年）。在众多非线性测试中，有McLeod和Li（1983）测试、Tsay（1986）测试、ARCH-LM测试（Engle，1982）和BDS测试（Broock等人，1996）。所有这些测试都可以用来检测时间序列中非线性依赖的存在，从而检测市场的无效性。Lo（2004）提出的适应性市场假说（AMH）是从行为角度替代EMH的一种假说，指出市场是适应性的，在不同的时期在效率和低效之间切换。在这一理论中（Lo，2005），市场效率的程度与表征市场生态的环境因素有关，如竞争对手的数量、可用利润机会的大小以及市场参与者的适应性。

THAMH的一些实际含义是：随着时间的推移，由于市场人群的偏好，风险-回报关系会发生变化；由于自然选择的力量，当前的偏好受到过去价格变动的影响，与不考虑价格历史的弱有效市场假说形成对比；套利机会不断创造和消失，存在于不同的时间点。根据AMH的观点，人们希望在一定时间段内检测非线性现象，而不仅仅是在整个序列中。为此，可以使用Hinich和Patterson（1995）最初提出的框架，然后作为（Hinich和Patterson，2005）出版，其中完整的样本周期被划分为等长的非重叠移动时间窗口，计算Hinich（1996）Portmanteau双相关检验统计量，以检测每个窗口中的非线性序列相关性，从而降低效率。上述测试已成功应用于分析不同金融和经济时间序列的非线性行为，参见（Bonilla等人，2008年；Coronado Ramírez和Arreala，2011年；Hinich和Serletis，2007年；Lim等人，2008年；Romero Meza等人，2007年）。最近，一些研究人员已经从传统的绝对和静态有效市场假说转向跟踪效率随时间的变化程度，取而代之的是有效市场假说的观点：Hiremath和Kumari（2014）研究了印度股市；Alvarez Ramirez等人（2012年）、Ito和Sugiyama（2009年）以及Kim等人（2011年）在美国发现了时变效率；查尔斯等人（2012年）和尼利等人。

（2009）在外汇市场上提供了AMH的证据；野田佳彦（2012年）专注于日本，林等人（2008年）专注于亚洲市场，厄克哈特和哈德逊（2013年）专注于一些主要股票市场；至于商品市场，Coronado Ramírez等人（2014年）探索了国际咖啡市场，运用非线性统计测试来检测哥伦比亚阿拉比卡咖啡豆的低效期。在本文中，我们将重点关注期货市场。特别是，我们研究了在芝加哥商品交易所（CME）交易的八种农产品期货合约收益率的非线性序列行为，即：CBOT玉米、KC HRW小麦、CBOT豆油、ICCO可可、ICO咖啡阿拉比卡温和平均值、ISA原糖、饲养牛和大白蛋。我们之所以选择这些商品，是因为它们是全球市场领导者芝加哥商品交易所（CME）交易量最大、代表性最强的农产品期货市场。所有价格均从汤森路透数据流专业版收集，样本期为1994年7月7日至2010年11月15日，每个系列共4267次观察。选定的时间框架允许进行全面研究，因为样本考虑了高波动和低波动时期，包括次贷全球金融危机。了解商品期货收益率系列的基本核心行为对于生产者、投资者、交易员和政策制定者更好的决策至关重要（Karali&Power，2009）。

历史上，农业经济时间序列是通过自回归（AR）模型、移动平均（MA）、自回归综合移动平均（ARIMA）、传递函数和动态分析来预测这些产品（商品）的价格和/或波动的（Aradhyula&Holt，1988）。此外，最近还使用了广义自回归异方差（GARCH）模型（Adrangi&Chatrath，2003；Benavides，2004；Tansuchat等人，2009），以及平滑过渡向量误差修正模型（STVECM）（Milas&Otero，2002）。还有其他一些研究显示了商品价格的混沌行为，包括Lyapunov指数检验、Brock-Dechert和Scheinkman统计（BDS）、相关指数、神经网络等（Ahti，2009；Blank，1991；Tejeda&Goodwin，2009；Velásquez&Aldana，2007；Yang&Brorsen，1993）。本研究旨在补充和扩展关于AMH的现有工作，使用上述非线性技术，不仅揭示对全样本的非线性序列依赖，而且借助Hinich检验，展示此类现象发生的时间窗口。据我们所知，没有AMH的观点被应用于使用这些工具的商品期货合约。本文的计划如下：第2节描述了所使用的方法。第3节描述了数据。第4节报告了实证结果。论文最后给出了结论。在本节中，我们介绍了一系列非线性测试，用于揭示非线性序列相关性，并对样本的EMH和AMH进行了实证测试。

即使WEF主要关注于显示在特定时间段内非线性现象是如何存在的，我们也应用了这样一组测试，以呈现更为稳健的研究，并避免过度强调研究结果的普遍性的风险。我们使用引言中已经提到的测试，即：McLeod-Li测试、Tsay测试、ARCH-LM测试、BDS测试和Hinich测试。在对预白化的返回序列运行它们之前，我们执行两个单位根测试来检查返回序列的平稳性。除了运行传统的增强Dickey-Fuller测试（假设误差为正态性）（Dickey和Fuller，1979），我们还使用残差增强最小二乘法（RALS）测试平稳性，该方法不需要特定密度函数或函数形式的知识（Im、Lee和Tieslau，2014）。所采用的非线性检验分为两种，所有这两种检验都是这样的，即拒绝零假设意味着序列中存在非线性依赖，因此市场效率低下。我们运行的第一种测试是静态和绝对性质的，这意味着它们适用于整个收益序列；第二种是移动时间非重叠窗口方法，这是本文的主要重点和贡献，它在不同时间段测试非线性，从而为AMH提供证据。在执行这些测试之前，数据预白化是必要的，以消除数据中的任何线性结构，从而使任何剩余的串行依赖性都是由于非线性现象造成的。通过拟合p阶自回归模型，从样本中去除线性相关性，其中选择最佳滞后以最小化Schwarz的贝叶斯信息准则。

因此，通过以下测试对这些白噪声残差进行分析：麦克劳德-李非线性测试，用于确定收益的平方自相关函数是否为非零（麦克劳德和李，1983）；Tsay检验，用于检测样本中的二次序列相关性（Tsay，1986）；用于检测拱分布的ARCH-LM测试（Engle，1982）；BDS portmanteau测试序列中的时间依赖性（Broock等人，1996）；最后，Hinich-portmanteau双相关测试（Hinich，1996）是白噪声标准相关测试的三阶扩展，用于检测非重叠时间窗口中的非线性序列相关性。由于这是在所研究的系列中提供AMH证据的方法，我们将在下面的小节中进行更详细的解释。Hinich-portmanteau双相关试验我们现在开始解释本研究中使用的窗口试验程序，Hinich-portmanteau双相关试验（H试验）。这种测试用于检测离散时间纯白噪声过程中的瞬态相关性，并涉及将整个采样周期划分为等长、不重叠的移动时间窗口或帧的过程，在每个时间窗口或帧上计算portmanteau双相关统计量（H统计量），以检测非线性序列相关性。让序列表示固定速率下的采样数据过程，其中时间单位是离散的。H-测试使用非重叠的时间窗口，因此如果我们用窗口长度表示，那么第-个窗口就是下一个窗口，其中。所有观察都是标准化的，其中和分别是每个过程的预期值和标准偏差。

每个窗口的零假设是平稳纯白噪声过程的实现，该过程具有零双相关，由for定义，其中是每个窗口中的滞后数。另一种假设是，窗口中生成的过程是随机的，具有一些非零的双相关，即数据生成过程中存在三阶非线性依赖。用于检测窗口内非线性相关性的H统计量及其相应的分布如下所示。滞后数指定为，其中，是要选择的参数。为了最大限度地提高测试的能力并确保渐近性质，Hinich和Patterson（1995年，2005年）建议，基于蒙特卡罗模拟的结果，设置。如果无效假设在设定为0.05的指定阈值水平下被拒绝，则窗口将具有统计显著性。在本研究中，我们考虑了芝加哥商品交易所（CME）交易的以下产品的八种农产品期货价格的每日回报率：CBOT玉米、KC HRW小麦、CBOT豆油、ICCO可可、ICO咖啡阿拉比卡温和平均值、ISA原糖、饲养牛和大白蛋。这些期货合约的所有价格都是从汤森路透数据流专业人士处收集的，样本期为1994年7月7日至2010年11月15日，共有4267份期货合约的观察结果。选择这些日期的方式是，所有合同都在这些期间进行了观察。通过取价格对数的差值，将价格转换为连续复合百分比收益序列，即，其中为当日期货合同的价格。