金融化对农产品影响的建模

σ和σ是正参数，它们决定了平均产量变化的典型大小以及平均产量与单一农民产量之间的差异。此后，我们将假设农民的数量非常大，并用EI[φ（θiτ）]表示所有农民之间函数φiτ的平均值：EIφ（θiτ）= 画→∞NNXi=1φ（θiτ）=Z∞-∞dxφ（x）Nx（θτ，στ）（10），其中θτ=θ+(R)σWτ，Nx（a，b）是平均值a和方差b的正态分布。我们还将用EA[ξ（θτ）]表示θτ的函数ξ在Wτ实现上的平均值：EA[ξ（θτ）]=Z∞-∞dxξ（x）Nx（θ，(R)στ）（11）2.2.3。时间线o在时间0时，农民决定投资于生产的资本量。为了做出这个决定，他们可以访问θ和价格过去时间过程的所有信息。根据这些信息，他们准确地知道时间τ的能力概率分布。此外，他们知道调节他们参与的商品市场的方程式，并预测他们的投资决策取决于能力的实现时间τ-δ、 δ τ、 总负债的近似值θτ由根据Q制定策略的金融投资者观察到。（7） .o在食品商品市场清理和均衡价格pτ确定时，未违约农民的产量分配给消费者，利润分配给农民。对于α6=0，由于商品和金融市场的整合，在τ到期的多头（空头）头寸的金融投资者也会带来额外的需求（供给）。农民的生产决策。在时间τ时投放市场的数量Qτ取决于在时间0时做出的生产决策以及能力的实现（聚合加特质）。来自等式。

（5） （2）我们有qτ=√mXiθiτ=γXiθiτ！（12） 如果启动金额超过了能够产生积极收益（即不违约）的农民。假设农民数量很大，我们得到：Qτ（θτ）=γEIθiτχ（θ*,∞)θiτ（13） 其中χ（a，b）是区间（a，b）和θ的特征函数*定义为θ的最小值，对应于农民的非负利润，即θ*= maxh0，pτγ+cFγi、 γ值输入θ*由公式（4）估计为：γ=EA[pτ（θτ）θτ]（14），其中pτ是由标记的清除（见下文）确定的θτ的函数，我们在合理预期下假设E[θτ]=EA[θτ]。农民的总回报以静态形式计算，作为对农民和不同能力实现的统计范围。农民的平均总回报也由市场清算价格决定，评估时考虑到单位投资资本的平均收益∏F F=m+cF：uF=∏FMF=∏Fγ+ 比照（15），其中m已使用公式（5）进行估算。预计农民收益∏FI估计为∏F=EAEI公司πF（θiτ）（16） 式中，将等式放在一起。（1） ，（2）和（5），πF（θiτ）=γpτθiτ-γ- 如果θiτ>θ*和πF（θiτ）=-γ- cf否则。同样，在时间τ时违约农民的预期分数由以下公式得出：f=1- EA公司EI公司χ（θ）*,∞)θiτ（17） 金融投资者的配置决策。在该模型中，等式（7）中给出的或有货物的数量由金融投资者的时间τ决定- δ、 在平均净供应量为零的情况下。该条件自动验证，因为EA[QS]=αEA[θτ- θ] =0。事实上，在单笔交易中，投资者可以减少或增加可供消费的生产量，但这种偏差在农民信息集下是零预期的。

按照用于计算农民总回报的相同推理，我们将这种静态条件解释为动态约束的弱形式，即金融投资者是交易商品的零净供应商。请注意，通过构建，从长远来看，金融投资者持有的头寸将发挥类似于平均零内容虚拟存储的作用，并有可能出现消极和积极的库存波动。金融投资者可以通过提取由可能性产生的信息租金来产生资本收益πS（θτ），该信息租金在等式（8）的最后一项中给出，以根据对实际能力水平的观察来选择最优策略。由于可行策略是市场中性的，即投资于多头和空头头寸的平均资本加起来为零，每单位美元多头的投资回报通过：uS=πSMS（18）进行量化，其中∏Sis由投资者在能力θτ：πS=EA[πS（θτ）]（19）的不同结果上累积的平均资本收益确定，从卖空商品的保证金要求中抽象出，MSI是多头头寸投资所需的预期资本金额：MS=EA（QS（θτ）pτ+cS）χ(-∞,θ） （θτ）（20） 式中，QS（θτ）由式（7）给出，cSis为平均交易成本。2.2.4。

商品市场清算销售价格pτ和代理人之间的资源分配由市场清算决定，即总供给等于总需求，条件是实现能力不确定性θτ。对于α6=0，在不利（有利）实现的情况下，θτ<θ（θτ>θ），生产供应（消费者需求）由在τ投资或有商品制造的金融机构产生的额外供应（需求）增加。w（pτ）β=Qτ（θτ）+QS（θτ）（21），其中Qτ是指在τ时未违约的农民生产的商品数量，由式（13）给出，QS是式（7）中定义的额外金融投资者的需求或供给。该方程必须与方程（14）一起迭代求解，因为在该方程中，销售价格pτ作为θτ的函数显式输入。附录中讨论了平衡价格唯一解的存在性以及方程（21）和（13）的数值求解过程。3、计算模型的均衡特征是通过求解等式（21）中的市场清算。通过这种方式，消费者价格pτ、均衡生产Qτ（在等式（13）中给出）和投资回报率u和uF（在等式（18,15）中定义）以及其他衍生量可以根据不同的市场整合α值来确定。该模型的解取决于农民期望γ的确定（式（14）中给出），该期望γ是使用通过解式（21）得到的价格表τ来计算的。由于式（17）中有限积分的最下端存在流动性约束，因此无法对式（14）和式（21）的系统进行分析求解。然后通过附录中描述的数值自洽迭代程序对系统进行求解。

数值结果当然将取决于情景参数的选择，尤其是β、市场弹性和σ决定能力波动。因此，对于单个农场的情况，使用了模型解析近似的比较静态，以便于设置完整模型模拟中使用的参数值。附录中也给出了模型的解析近似值。对于表1中列出的参数集，已找到下面讨论的平衡解。在下文中，我们还讨论了不同方案参数选择结果的稳健性。结果和经济影响4。平衡价格图1显示了价格函数pτ（θ）解方程（21），用于选择表1中给出的情景参数，作为差异θτ的函数-θ、 对于α=0（表示没有市场整合的情况）和α的确定值。正如预期的那样，金融交易通过平滑对外部冲击的价格依赖，具有稳定均衡价格的效果。与传统的完美市场模型一致，商品价格波动也作为交易的一种影响而减少（见图2）。根据该模型，交易效率的提高将减少任何分析情景参数中的价格波动。我们认为，这可能与我们选择使用统计上独立的维纳过程来描述等式（9）中农民能力的演变有关。4.2。金融和农场投资回报预期投机者和农民的回报uFandu如图3所示，作为市场整合参数α的函数。对于小于临界值αc的市场整合值α，金融投资者的预期回报为负，主要是由于模型中考虑的有限交易成本。

我们可以通过观察α<αC市场整合不会给金融投资者带来优势来解释这一结果：即对于α<αC，金融交易成本CSDOE不允许金融投资者提取其信息租金。然而，对于更大的金融整合价值，金融投资者可以利用他们的优势信息（见图3，顶部面板）。我们还观察到，金融投资者回报σ的方差在α中几乎保持不变，这与金融投资者策略的中性假设一致。请注意，在模型中存在一个α*最大化金融投资者的预期回报。金融投资者的回报取决于塞纳里奥参数的选择，其明确依赖性已在单一农户的简化分析模型中找到（见附录）。在简化模型中，其对波动性|Μσ和市场弹性β的依赖性如图4（顶部）所示。可以观察到，对于高风险（σ值高）和非弹性市场（β值低），金融投资者的预期回报u更高。uSis的数值解也如图4（底部）所示。我们观察到，数值解和解析解在重建这个可观测的过程中在定性上是一致的。农民的投资回报uFis相当稳定且为正值，与α相对应，显示出轻微的最大值*（参见图3中的底部面板）。从长远来看，农民的投资是生产性的，因此，在没有流动性约束的情况下，生产是一种可盈利的投资，而将土地作为抵押物将保证信贷的可用性。在α距离αc不远的地区，农民收益σFis的方差较低，而α值较大的地区，其方差急剧增长。

方差σf是农民生产实际商品所面临风险水平的良好指标，该模型能够再现金融化放大商品生产回报率可变性的反直觉证据。图5量化了农民的理性生产计划对投资回报和投资回报的影响，通过比较理性决策者的结果，该决策者在设定生产水平时考虑了市场整合水平α的影响，在忽略市场整合（α=0）对γ期望值的影响（见等式（14））的情况下，天真的农民决定设定生产水平。金融投资者的回报率没有显著变化，而农民的回报率uF（毫不奇怪）显示，作为次优生产规划的一个影响，回报率大幅下降：天真的农民向更知情的金融投资者支付最高租金。在我们的模型中，贸易融资是由市场一体化的不对称影响驱动的。一方面，金融投资者增加了投资机会并提高了预期的投资回报，而另一方面，流动性约束限制了农民的总投资能力，这意味着他们的回报波动率随α快速增长。换句话说，生产风险分担效率的提高加剧了流动性约束的影响，从而恶化了实际投资的融资条件并提高了违约率。这最好通过分析均衡产量来理解。4.3。均衡生产风险和市场一体化对生产计划的影响随着市场一体化程度α的增加，生产量（如图6所示）保持相当稳定，而其波动性随着α的增加而增加。

该市场的违约率约为30%，且随着市场一体化几乎保持不变，而违约率方差随α的增加而增加，这是回报波动率和能力波动率增加的综合影响，σ。请注意，生产时间越长，实际投资回报的波动就越大，因此，有效的补贴方法应考虑财富的再分配，这可以解释生产者、中介和最后一分钟交易员所承受的不同程度的流动性压力，他们的“生产时间”不同。为了更好地确定农户违约与生产波动率σQ之间的关系，在图7中，我们比较了两种不同的市场条件，这两种市场条件对应于不同水平的外部参数（详情见图标题）：一种是违约率f较大，另一种是f较小，其中补贴效应通过部分提高消费者需求水平（相当于缓解流动性约束）来模拟。可以看出，金融化效应，即在违约率较高的市场中，随着市场整合α的增加，生产波动率的相对增加幅度要大得多。请注意，在我们的模型中，金融化引发的不稳定性传播的主要渠道是缺乏能够转移流动性风险的有效对冲渠道。因此，最危险的波动不是价格波动，而是由违约率波动引起的波动。[9]中讨论了对类似假设下的政策影响的彻底分析，其中建议补贴是根据降低违约率以改善福利的必要性来确定的。在我们的平衡解中，所有这些结论仍然成立。

然而，指出一个重要的区别是很重要的：在我们的模型中，违约是由流动性而非信用风险驱动的。这与众所周知的观点是一致的，即在大多数情况下，补贴是给予抵押良好、信贷风险敞口较低的土地所有者的。4.4。农民的套期保值是否有效？一些基本的风险管理政策考虑在我们的模型中，农民不允许投资于金融市场，金融投资者不投资于实际生产。然而，需要注意的是，该限制并未对影响生产的流动性风险的多元化机会施加任何限制。农民只有通过减少投入到实际商品生产中的资本量，才能降低违约概率。然而，农民的这一决定不会对部门总量产生任何影响。假设代表性投资者可以通过最大限度地提高风险回报交易对房地产和金融活动的影响来进行投资。市场一体化对实际生产和金融交易回报的不对称影响意味着金融投资的最优配置将随着α的增加而增加，而生产投资将耗尽。改变投资者身份不会改变清算等式（21）。因此，数量、价格和农民生存分数（及其波动性）的全球关系将不会受到任何农民对冲政策的影响。

关键条件是，流动性约束仅适用于实际投资，并产生资本市场分割，而资本市场分割不会因金融对冲而缓解。尽管我们的模型没有解决市场监管的福利影响，但它表明，改善流动性风险管理应该是最佳市场监管、税收计划和公共补贴计划的主要目标之一，相应地，此类政策应该加强生产者之间的流动性风险分担，投资商品市场的中介机构和贸易商。指出投资期限越长，在存在较大不确定性的情况下，流动性风险越大，可以引入最佳干预方案，根据不同代理的生产时间对其进行分类。5、结论在本文中，我们已经表明，至少在原则上，在以“生产时间”τ为特征的不确定性主导的商品市场中，在市场整合的某一关键水平上，采用确定性策略的金融交易员可以利用其“准时”行动来实现盈利。引入不同的市场随机性后，我们证明，这是参与市场清算的两个代理的异步决策所产生的竞争均衡的结果：生产商在制定生产策略时，生产周期迫使其预测市场决策，而金融投资者可以即时对当前价格作出反应。