天气状况对中国农产品期货市场影响的实证剖析：基于多维度数据与案例的研究

天气状况对中国农产品期货市场影响的实证剖析：基于多维度数据与案例的研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景近年来，中国农产品期货市场取得了显著的发展。自20世纪90年代初起步以来，经过多年的探索与完善，如今已具备一定规模且交易品种不断丰富。据相关数据显示，2024年中国期货市场成交61.53亿手（单边）和437.53万亿元，同比分别增长55.29%和50.56%，其中农产品期货在整个期货市场中占据重要地位。大连商品交易所和郑州商品交易所作为国内农产品期货交易的重要场所，交易的农产品期货品种涵盖了大豆、玉米、小麦、棉花、白糖等多个关系国计民生的重要品类，这些品种的期货交易不仅为农业产业链上的各类企业提供了风险管理的工具，也吸引了大量投资者参与，促进了市场的活跃与发展。在农业生产领域，天气状况始终是影响农作物生长、发育、产量和质量的关键因素。从播种到收获的整个过程中，农作物对光照、温度、降水、湿度等气象条件有着特定的要求。例如，在农作物的播种期，适宜的土壤湿度和温度是种子顺利发芽的基础；在生长旺盛期，充足的光照和适量的降水有助于作物进行光合作用和营养物质的积累；而在收获期，晴朗干燥的天气则有利于减少病虫害和避免粮食霉变，确保农产品的品质。然而，天气变化具有不确定性，极端天气事件如干旱、洪涝、台风、霜冻等的频繁发生，会给农业生产带来巨大冲击。2023年，部分地区遭遇严重干旱，导致农作物生长受到抑制，产量大幅下降；而在一些南方地区，洪涝灾害使得农田被淹没，大量农作物受损，直接影响了农产品的市场供应。农产品期货市场作为农产品价格发现和风险管理的重要平台，其价格波动与农产品的供求关系密切相关。而天气状况作为影响农产品供给的关键因素，必然会对农产品期货市场产生重要影响。当出现不利于农作物生长的天气条件时，市场预期农产品产量将减少，供给可能出现短缺，从而推动农产品期货价格上涨；反之，若天气条件适宜，农作物丰收在望，市场预期供给增加，农产品期货价格可能会下跌。这种因天气变化导致的期货价格波动，不仅为投资者带来了机遇与挑战，也对农业产业链上的企业，如种植户、加工商、贸易商等的生产经营决策产生深远影响。1.1.2研究意义从理论角度来看，尽管已有不少学者对农产品期货市场的影响因素进行了研究，但对于天气状况这一关键因素的深入分析仍存在一定的不足。现有研究在量化天气因素对农产品期货价格的影响程度、不同天气状况对不同品种农产品期货市场的差异化影响等方面，尚未形成完善的理论体系。本研究通过运用计量经济学等方法，深入剖析天气状况与农产品期货市场之间的内在联系，能够补充和完善农产品期货市场影响因素的理论研究，为后续相关研究提供更为坚实的理论基础和新的研究视角，进一步丰富金融市场理论在农产品期货领域的应用。在实践层面，本研究具有多方面的重要意义。对于投资者而言，准确把握天气状况对农产品期货市场的影响，能够帮助他们更好地预测期货价格走势，从而制定更为合理的投资策略，提高投资收益，降低投资风险。当投资者了解到某地区将出现可能影响农作物生长的极端天气时，他们可以提前调整投资组合，增加对相关农产品期货的多头头寸，或者采取套期保值措施，以应对潜在的价格波动。对于广大农民来说，了解天气因素对农产品期货价格的影响，有助于他们根据期货市场的价格信号，合理安排种植计划，选择种植收益预期较高的农作物品种，避免因市场价格波动带来的经济损失。同时，农民还可以通过参与农产品期货市场的套期保值交易，锁定农产品的销售价格，保障自身的收入稳定。对于农产品加工企业和贸易商来说，天气状况对农产品期货市场的影响直接关系到他们的原材料采购成本和产品销售价格。通过关注天气变化和期货市场动态，企业可以提前做好原材料储备和销售渠道拓展等工作，优化生产经营决策，增强市场竞争力，实现可持续发展。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状国外对于天气与农产品期货市场关系的研究起步较早，成果丰富。在天气指数期货应用方面，美国是全球最早开展天气指数期货交易的国家，早在1999年，芝加哥商业交易所（CME）就推出了温度指数期货和期权合约，随后又陆续推出了降雪量、霜冻等天气指数期货产品。这些创新产品为农业生产者、加工企业以及投资者提供了有效的风险管理工具，帮助他们对冲因天气变化带来的风险。众多学者围绕天气指数期货的定价、市场效率以及风险管理效果等方面展开了深入研究。Browne（1997）率先对天气衍生品的定价模型进行了探讨，提出了基于随机过程的定价方法，为后续研究奠定了理论基础。Cao和Wei（2004）通过实证分析发现，天气指数期货市场的参与者能够通过合理运用期货合约，有效降低因天气不确定性导致的收益波动，提高风险管理效率。此后，不少学者进一步研究不同天气指数期货合约与农产品期货市场之间的联动关系，发现两者之间存在着复杂的相互影响机制。在天气对农产品价格波动的影响研究中，国外学者运用多种方法进行分析。Bessler和Brorsen（1991）通过建立向量自回归（VAR）模型，研究发现天气因素对玉米、小麦等农产品期货价格有着显著的影响，尤其是在农作物生长的关键时期，降水、温度等气象条件的变化会直接导致市场对农产品产量预期的改变，进而引发期货价格的波动。Mallory和Marsh（1996）运用ARCH类模型对农产品期货价格的波动性进行分析，结果表明，极端天气事件的发生会显著增加农产品期货价格的波动幅度和持续性，使得市场风险加剧。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，一些学者开始利用这些新兴技术挖掘更丰富的天气数据信息，以更精准地预测天气对农产品期货价格的影响。如Ivanov和Stoev（2020）运用机器学习算法，结合历史天气数据、农产品产量数据以及期货价格数据，构建了预测模型，能够提前对农产品期货价格因天气变化而产生的波动进行较为准确的预测，为市场参与者提供了更具前瞻性的决策依据。1.2.2国内研究现状国内在天气与农产品期货市场关系的研究方面也取得了一定的成果。许多学者关注不同天气灾害对特定农产品期货价格的影响。例如，严太华和黄顺绪（2011）研究了干旱灾害对棉花期货价格的影响，通过建立计量经济模型，发现干旱发生的程度和范围与棉花期货价格呈正相关关系，干旱越严重，棉花期货价格上涨的幅度越大。王芳和王凯（2014）分析了洪涝灾害对大豆期货价格的冲击，利用事件研究法，发现洪涝灾害发生后，大豆期货价格会在短期内出现显著波动，且波动的方向和幅度受到灾害发生的时间、地区以及市场预期等多种因素的影响。部分学者结合国内农业产区的特点，深入研究天气状况与农产品期货市场的关系。华仁海和刘庆富（2007）对中国农产品期货市场的价格波动特征进行了研究，发现不同地区的天气差异会导致农产品期货价格呈现出明显的区域性特征。东北地区作为我国重要的大豆和玉米产区，当地的气温、降水等天气条件的变化对大豆和玉米期货价格的影响尤为显著。在农作物生长的关键时期，如大豆的开花结荚期和玉米的灌浆期，若遭遇不利天气，市场对农产品产量的预期会发生改变，进而引发期货价格的波动。胡俞越和张永超（2013）通过对郑州商品交易所白糖期货的研究发现，广西、云南等主要产糖区的气候条件，如光照、温度和降水等，对白糖期货价格有着重要影响。在甘蔗生长过程中，适宜的气候条件有利于提高甘蔗的产量和含糖量，而异常的天气状况，如台风、干旱等，会导致甘蔗减产，从而推动白糖期货价格上涨。1.2.3研究评述国内外研究为理解天气状况与农产品期货市场的关系提供了丰富的理论和实证基础，但仍存在一些不足之处。国外研究虽然在天气指数期货等创新产品的应用和理论研究方面较为深入，但由于各国农业生产条件、市场环境和政策制度存在差异，其研究成果在我国的适用性有待进一步验证。国内研究虽然结合了我国农业产区的实际情况，但在多因素综合分析方面仍显薄弱。多数研究仅关注单一天气因素对农产品期货价格的影响，忽视了多种天气因素之间的相互作用以及其他宏观经济因素、市场供求因素等对期货市场的综合影响。在量化研究方面，虽然部分研究运用了计量经济模型，但对于天气因素的量化指标选取不够全面和精准，导致研究结果的准确性和可靠性受到一定影响。在微观层面，对于农业生产者、加工企业等市场主体如何利用期货市场应对天气风险的案例研究较少，缺乏具体的实践指导意义。未来研究可在多因素综合分析、精准量化研究以及微观层面的案例研究等方面进一步深入，以完善对天气状况与中国农产品期货市场关系的认识。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法本研究将综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和全面性。文献研究法是本研究的重要基础。通过广泛搜集和整理国内外关于天气状况与农产品期货市场关系的相关文献，包括学术期刊论文、研究报告、行业资讯等，全面梳理已有研究成果。深入分析这些文献，了解当前研究的热点、难点以及尚未解决的问题，从而明确本研究的切入点和方向。例如，通过对国外关于天气指数期货研究文献的分析，汲取其在产品设计、市场运作等方面的先进经验，为我国相关研究提供参考；对国内关于不同天气灾害对农产品期货价格影响的文献研究，总结现有研究在量化分析和多因素综合考虑方面的不足，为本研究的模型构建和因素分析提供改进思路。实证分析法是本研究的核心方法。选取具有代表性的农产品期货品种，如玉米、大豆、小麦等，收集其期货价格数据。同时，获取对应农产品产区的天气数据，包括温度、降水、光照等气象要素。运用计量经济学方法，建立向量自回归（VAR）模型、多元线性回归模型等，深入分析天气状况与农产品期货价格之间的动态关系。通过模型的估计和检验，量化天气因素对农产品期货价格的影响程度，探究不同天气变量在不同时间跨度下对期货价格的作用机制。利用VAR模型分析在农作物生长的关键时期，温度和降水的异常变化如何引发农产品期货价格的波动，以及这种波动在后续市场中的传导效应。案例分析法将进一步深化研究。选取典型的天气事件对农产品期货市场产生重大影响的案例，如2021年河南暴雨对当地玉米、小麦期货市场的影响，以及2020年澳大利亚山火对国际农产品期货市场的冲击等。对这些案例进行深入剖析，详细分析天气事件发生的背景、过程和特点，以及农产品期货市场在价格波动、成交量变化、投资者行为等方面的反应。通过案例分析，总结实际市场中天气因素影响农产品期货市场的规律和特点，为理论研究提供实践支撑，同时也为市场参与者应对类似情况提供具体的参考案例。1.3.2创新点在研究视角方面，本研究打破了以往多数研究仅关注单一天气因素或单一农产品期货品种的局限性，从多个维度综合分析天气状况对农产品期货市场的影响。不仅考虑温度、降水、光照等多种天气因素的单独作用，还深入探究它们之间的相互作用对农产品期货价格的综合影响。同时，对多种农产品期货品种进行对比研究，分析不同品种期货市场对相同天气状况的反应差异，以及同一品种在不同产区受天气影响的特点，为全面理解天气与农产品期货市场的关系提供了更广阔的视角。研究方法的创新也是本研究的一大亮点。本研究创新性地构建了包含多种天气变量和宏观经济变量的VAR模型，能够更准确地捕捉天气状况与农产品期货价格之间的动态关系，以及各变量之间的相互传导机制。与传统的简单线性回归模型相比，VAR模型能够更好地处理多变量之间的复杂关系，提高研究结果的准确性和可靠性。将实证分析与案例分析相结合，在通过计量模型进行量化分析的基础上，借助实际案例进一步验证和补充理论研究成果，使研究结论更具说服力和实践指导意义。在数据处理上，本研究采用高频数据进行分析。以往研究多采用月度或季度数据，难以捕捉到市场短期内的价格波动和天气变化的即时影响。本研究收集了日度甚至小时级别的农产品期货价格数据和天气数据，能够更精准地反映天气状况变化时农产品期货市场的实时反应，及时捕捉市场的短期波动特征和价格变化趋势，为投资者和市场参与者提供更具时效性的决策依据。二、相关理论基础2.1农产品期货市场概述2.1.1农产品期货市场的定义与特点农产品期货市场是指进行农产品期货合约交易的场所，它是期货市场的重要组成部分。在这个市场中，交易双方通过签订标准化合约，约定在未来特定时间、按照特定价格买卖一定数量的农产品。这些农产品涵盖谷物（如小麦、玉米、大豆）、油籽、棉花、糖、咖啡、可可等多个品类，其期货交易不仅为农业产业链各环节提供风险管理工具，也为投资者开辟了新的投资渠道。农产品期货市场具有诸多显著特点。首先，标准化合约是其重要特征之一。期货合约对交易农产品的质量、数量、交割时间、交割地点等都进行了明确且统一的规定，这使得交易更加规范和便捷。以大豆期货合约为例，合约规定了大豆的质量标准，如含油量、杂质含量等具体指标，以及交易单位（如每手10吨）、交割月份（如1月、3月、5月等），这种标准化的设定极大地提高了市场的流动性和效率，降低了交易成本和风险。其次，杠杆效应是农产品期货市场的一大特色。投资者只需支付合约价值的一小部分作为保证金，即可进行较大价值的合约交易。通常保证金比例在5%-15%之间，这意味着投资者可以用较少的资金控制较大规模的资产，从而放大投资收益。若投资者以10%的保证金比例参与大豆期货交易，当大豆期货价格上涨10%时，其投资回报率可达100%（不考虑手续费等其他成本）。然而，杠杆效应在放大收益的同时，也增加了投资风险。一旦价格走势与投资者预期相反，损失也会被成倍放大。再者，双向交易机制赋予了投资者更多的操作灵活性。在农产品期货市场中，投资者既可以买入期货合约（做多），预期价格上涨时获利；也可以卖出期货合约（做空），在价格下跌时盈利。这种双向交易模式打破了传统现货市场只能单向交易的局限，为投资者提供了更多的盈利机会和风险管理手段。当投资者预期大豆价格将上涨时，可买入大豆期货合约；若预计价格下跌，则可先卖出合约，待价格下跌后再买入平仓，实现盈利。高流动性也是农产品期货市场的重要特点。众多的市场参与者，包括农产品生产者、加工商、贸易商、投资者等，使得市场交易活跃，买卖双方能够较为容易地找到交易对手，快速完成交易。以大连商品交易所的大豆期货为例，其每日成交量庞大，交易活跃，投资者能够在市场上迅速买卖合约，确保了市场的高效运行和价格的连续性。2.1.2中国农产品期货市场的发展历程与现状中国农产品期货市场的发展历程可追溯到20世纪90年代初，其发展过程大致可分为以下几个重要阶段。在试点探索阶段（1988-1993年），中国经济处于改革开放的关键时期，为了更好地管理价格风险和优化资源配置，政府开始探索建立期货市场。1990年，郑州商品交易所成立，成为中国第一个期货交易所，拉开了中国农产品期货市场发展的序幕。随后，上海期货交易所和大连商品交易所也相继成立。这一时期，主要任务是探索期货市场的运作机制，积累经验，为后续发展奠定基础。在这期间，上市交易的农产品期货品种不断增加，全国范围内建立的期货交易所达40余家，在国家工商局登记的期货经纪公司达144家，农产品期货市场呈现出初步发展的态势。随着试点经验的积累，1993-2000年，中国农产品期货市场进入规范发展阶段。1993年，国务院发布了《期货交易管理暂行条例》，这是中国第一部关于期货市场的法规，标志着期货市场进入规范化发展阶段。该法规对期货交易所、期货经纪公司的设立、运营以及期货交易的规则等方面进行了明确规范，使得市场秩序得到有效整顿，交易行为更加规范。在这一时期，交易所数量和交易品种进一步增加，市场规模逐步扩大，农产品期货市场在规范中稳步发展。进入新世纪后，2000-2010年，中国期货市场经历了整顿调整期。为了防范市场风险，政府对期货市场进行了多次整顿，关闭了一些不规范的交易所，并对交易规则进行了修订。2007年，新的《期货交易管理条例》正式实施，进一步规范了市场秩序。在农产品期货领域，通过整顿和调整，市场结构更加合理，风险管理能力显著提升，为农产品期货市场的健康发展创造了更好的条件。近年来，随着金融市场的开放和技术的进步，2010年至今，中国期货市场进入创新发展的新阶段。农产品期货市场也在不断创新，交易品种日益丰富。除了传统的大豆、玉米、小麦等品种外，一些特色农产品如苹果、红枣等也相继上市交易。2024年，大连期货市场农产品板块增添了原木期货和期权等新成员，还推出了鸡蛋、玉米淀粉、生猪期权等期权工具，构建起了更为完整健全的衍生品工具链条。交易所也不断优化合约规则，强化对交割环节和交割仓库的管理，为农产品期货市场安全高效运行提供有力支撑。当前，中国农产品期货市场已具备一定规模且交易活跃。大连商品交易所和郑州商品交易所是国内农产品期货交易的主要场所。在市场规模方面，据相关数据显示，2024年中国期货市场成交61.53亿手（单边）和437.53万亿元，同比分别增长55.29%和50.56%，其中农产品期货在整个期货市场中占据重要地位。在品种结构上，涵盖了谷物、油脂油料、软商品、畜牧产品等多个类别，能够满足不同市场参与者的需求。在交易情况上，各品种期货合约的成交量和持仓量表现活跃，以大连商品交易所的大豆期货为例，其日均成交量和持仓量都保持在较高水平，反映了市场的活跃度和投资者的参与热情。同时，农产品期货市场的参与者日益多元化，不仅有农产品生产者、加工商、贸易商等产业客户利用期货市场进行套期保值，管理价格风险，还有大量投资者参与其中，追求投资收益，促进了市场的流动性和价格发现功能的发挥。2.2天气状况对农业生产的影响机制2.2.1主要天气因素对农作物生长的影响天气因素对农作物生长发育有着多方面的关键作用，可分为正常天气因素和极端天气因素，各自从不同角度影响农作物的生长进程。正常天气因素中，温度是关键指标之一。在农业气象观测里，作物生长的三基点温度，即最适宜温度、最低温度和最高温度，对农作物生长影响显著。在最适宜温度下，农作物生长速度最快，例如水稻在25-30℃时，光合作用效率高，植株生长迅速；当处于最高或最低温度时，生长基本停止，如冬小麦在低于-10℃时，生理活动受到抑制，生长停滞。昼夜温差也至关重要，白天温度高、光照强，光合作用制造的有机物质累积量越大，晚上温度低，呼吸作用消耗少，有利于营养物质积累，从而提高农作物产量。新疆地区瓜果特别甜，就是因为当地昼夜温差大，白天光合作用强，夜晚呼吸作用弱，糖分积累多。光照对农作物的影响也不容忽视，其包含光照时间和光照强度。不同农作物对光照时间需求不同，长日照作物如小麦、马铃薯等，每天光照时间需超过14-17小时才易形成花芽，日照越长，发育越快；短日照作物如水稻、玉米、大豆等，每天日照时间一般不超过12小时，日照越短，发育越快；中间性作物如荞麦、茄子等对日照长短不敏感。在光照强度方面，在一定范围内，随着光照强度增加，农作物光合作用强度相应增加，但超过光的饱和点后，光照强度再增加，光合作用强度不再增加。当光照强度过强时，会破坏原生质，引起叶绿素分解，或使细胞失水过多导致气孔关闭，光合作用减弱甚至停止；光照强度弱时，光合作用制造的有机物质比呼吸作用消耗的还少，农作物会停止生长。水分是农作物生长不可或缺的条件。水是光合作用固定二氧化碳、形成糖的原料，能使养分溶于水输送到作物周身，作物还依靠水分的蒸腾作用调节自身温度。合理控制水分是农作物正常生长和发育的重要保证，若水分不足，嫩枝和叶片会出现萎蔫现象，影响正常生长发育；若水分供应过多，会引起植株徒长，导致作物根部缺氧，呼吸作用降低，难以吸收养分，造成作物枯萎甚至死亡。只有土壤水分适宜，根系吸水和叶片蒸腾才能达到平衡状态，满足农作物生长需求。极端天气因素同样对农作物生长产生重大影响。干旱时，土壤水分匮乏，农作物无法获取足够水分，导致生长发育受阻，植株矮小，叶片发黄卷曲，严重时甚至干枯死亡。在2023年我国部分地区发生的干旱灾害中，大量农作物因缺水减产甚至绝收。洪涝灾害时，农田长时间被水淹没，土壤中氧气含量降低，农作物根系缺氧，影响根系的正常呼吸和养分吸收，导致植株生长不良，易引发病虫害，如水稻受洪涝影响后，易感染稻瘟病、纹枯病等，严重影响产量和品质。台风来袭时，强风会吹倒农作物，折断茎秆，破坏叶片，使其无法正常进行光合作用，同时暴雨还可能引发洪涝灾害，进一步加剧对农作物的损害。2021年台风“烟花”登陆我国沿海地区，对当地的玉米、大豆等农作物造成了严重破坏，导致大面积倒伏和减产。2.2.2天气状况影响农业生产的时间和空间差异天气状况对农业生产的影响存在显著的时间和空间差异。在时间差异方面，不同季节的天气对农作物生长发育有着不同的影响。春季是农作物播种和幼苗生长的关键时期，此时气温逐渐回升，降水逐渐增多，但气温波动较大，倒春寒等天气现象时有发生。若出现倒春寒，会使刚发芽的种子或幼苗遭受冻害，影响出苗率和幼苗的生长发育。以小麦为例，在返青期若遭遇倒春寒，会导致麦苗冻伤，影响后期的分蘖和产量。夏季是农作物生长旺盛期，对光照、温度和降水的需求较大。充足的光照和适宜的温度有利于农作物进行光合作用和营养物质的积累，但夏季也是暴雨、洪涝、高温等极端天气频发的季节。暴雨和洪涝可能导致农田积水，使农作物根系缺氧，影响生长；高温天气则可能引发热害，抑制农作物的光合作用和呼吸作用，降低产量和品质。秋季是农作物的收获季节，晴朗干燥的天气有利于农作物的收割和晾晒，减少病虫害和霉变的发生。但如果出现连阴雨天气，会导致农作物无法及时收割，增加倒伏和发芽的风险，影响农产品的品质和储存。冬季，对于一些越冬作物来说，低温是主要的影响因素。如果气温过低，可能会导致越冬作物遭受冻害，影响来年的产量。从空间差异来看，中国地域辽阔，不同农业产区由于地理位置和气候条件的不同，天气状况对农业生产的影响也各不相同。东北地区是我国重要的商品粮基地，主要种植大豆、玉米、水稻等作物。该地区冬季漫长寒冷，夏季温暖湿润，春秋季节短促。春季气温回升较慢，土壤解冻时间晚，可能会影响农作物的适时播种。夏季降水集中，且多暴雨，容易引发洪涝灾害，对农作物的生长造成威胁。但夏季充足的光照和适宜的温度，有利于农作物的快速生长和成熟，使得该地区的农作物产量较高。华北地区主要种植小麦、玉米等作物，属于温带季风气候，降水相对较少，且季节分配不均，春旱严重。春季农作物生长需要大量水分，但此时降水不足，会导致土壤墒情差，影响小麦的返青和春播作物的出苗。为了解决这一问题，该地区通常需要进行灌溉来满足农作物的水分需求。同时，华北地区夏季高温多雨，秋季晴朗干燥，有利于农作物的生长和收获，但夏季的暴雨也可能引发洪涝灾害，对农业生产造成不利影响。南方地区气候湿润，水热条件优越，主要种植水稻、甘蔗、茶叶等作物。该地区降水丰富，但降水分布不均，夏季多暴雨，容易引发洪涝和山体滑坡等灾害，对农作物和农业设施造成破坏。此外，南方地区还容易受到台风的影响，台风带来的狂风暴雨会对农作物造成直接损害，如吹倒水稻、折断甘蔗等。而在一些山区，由于地形复杂，气候垂直变化明显，不同海拔高度的农作物种类和生长环境也有所不同，天气状况对农业生产的影响更为复杂多样。2.3农产品期货价格形成理论2.3.1持有成本理论持有成本理论是解释农产品期货价格形成的重要理论之一，由美国经济学家约翰・梅纳德・凯恩斯（JohnMaynardKeynes）和希克斯（J.R.Hicks）提出。该理论认为，农产品期货价格等于现货价格加上持有成本，持有成本主要包括仓储成本、资金成本和风险溢价等因素。仓储成本是持有成本的重要组成部分，涵盖了农产品在储存过程中的各项费用，如仓库租赁费用、保管费用、损耗费用等。不同农产品因其特性差异，仓储成本也各不相同。以小麦为例，其储存相对较为容易，仓储成本相对较低；而像水果、蔬菜等易腐坏的农产品，对储存条件要求苛刻，需要特殊的冷藏设备和保鲜技术，仓储成本较高。仓储成本的高低直接影响农产品的持有成本，进而对期货价格产生作用。当仓储成本上升时，农产品的持有成本增加，期货价格相应上涨；反之，仓储成本下降，期货价格可能下跌。在收获季节，农产品大量上市，市场供应充足，仓储需求增加，若仓储资源有限，仓储成本可能上升，推动期货价格上升；而在淡季，仓储需求减少，仓储成本可能下降，对期货价格形成下行压力。资金成本是指投资者为持有农产品而投入资金所产生的成本，主要体现为资金的利息支出。在农产品期货市场中，投资者无论是购买农产品现货并持有至未来交割，还是直接参与期货交易，都需要投入资金。若市场利率较高，投资者的资金成本增加，为了获得合理的收益，他们会要求更高的期货价格，从而推动期货价格上升；相反，当市场利率较低时，资金成本降低，期货价格可能下降。当市场利率从3%上升到5%时，投资者持有农产品的资金成本增加，在其他条件不变的情况下，期货价格可能会相应上涨，以补偿投资者增加的资金成本。风险溢价是对投资者承担风险的补偿。农产品生产受天气、病虫害等多种不确定因素影响，投资者在持有农产品过程中面临着产量波动、价格变化等风险。为了弥补这些风险可能带来的损失，投资者会要求一定的风险溢价。当市场对农产品未来产量的预期不确定性增加时，如遭遇极端天气或病虫害爆发，投资者会提高风险溢价要求，导致期货价格上升；反之，若市场预期农产品产量稳定，风险溢价降低，期货价格可能下降。在农作物生长关键时期，若出现持续干旱天气，市场预期产量将大幅下降，投资者会认为持有农产品的风险增加，从而要求更高的风险溢价，推动期货价格上涨。2.3.2预期理论预期理论认为，农产品期货价格是市场参与者对未来供求关系、天气状况等多种因素预期的综合反映。在农产品期货市场中，投资者、生产者、贸易商等各类参与者会根据自身掌握的信息，对未来农产品的供求情况进行预测，并据此形成对期货价格的预期。这种预期在市场交易中相互作用，最终决定了期货价格的形成。市场参与者对未来供求关系的预期是影响农产品期货价格的关键因素。当市场预期未来农产品供给将增加，需求相对稳定或减少时，投资者会预期期货价格下跌，从而减少对期货合约的购买，甚至选择卖出期货合约，促使期货价格下降。反之，若市场预期未来供给减少，需求增加，投资者会预期期货价格上涨，增加对期货合约的购买，推动期货价格上升。如果市场预期下一季小麦将丰收，供给大幅增加，而需求没有明显变化，投资者会预期小麦期货价格下跌，纷纷卖出小麦期货合约，导致小麦期货价格下降；相反，如果预期下一季小麦因恶劣天气将减产，供给减少，而需求因人口增长或其他因素增加，投资者会预期小麦期货价格上涨，大量买入小麦期货合约，推动小麦期货价格上升。天气状况作为影响农产品供给的重要因素，对市场参与者的预期有着重要影响。在农作物生长期间，天气的变化直接关系到农作物的产量和质量。若天气条件适宜，阳光充足、雨水充沛，市场参与者会预期农作物丰收，农产品供给增加，从而对期货价格形成下行压力；反之，若遭遇极端天气，如干旱、洪涝、台风等，市场参与者会预期农作物减产，农产品供给减少，推动期货价格上涨。在大豆生长的关键时期，若某大豆主产区持续干旱，市场参与者会预期大豆产量将大幅下降，对大豆期货价格的预期上升，纷纷买入大豆期货合约，导致大豆期货价格上涨；而如果该产区天气一直良好，市场参与者会预期大豆丰收，供给增加，对大豆期货价格的预期下降，可能会卖出大豆期货合约，促使大豆期货价格下跌。市场参与者的预期还受到其他因素的影响，如宏观经济形势、政策变化、国际市场动态等。宏观经济形势向好，消费者购买力增强，对农产品的需求可能增加，市场参与者会预期农产品期货价格上涨；政府出台支持农业生产的政策，可能会增加农产品的供给，影响市场参与者对期货价格的预期；国际市场上农产品价格的波动、贸易政策的调整等，也会影响国内市场参与者对农产品期货价格的预期。当国际市场上大豆价格大幅上涨，国内市场参与者会预期国内大豆期货价格也将上涨，从而调整投资策略，对国内大豆期货价格产生影响。2.3.3有效市场假说有效市场假说（EfficientMarketsHypothesis，EMH）由美国经济学家尤金・法玛（EugeneF.F.ama）在20世纪60年代提出，该假说认为在一个有效的市场中，证券价格能够充分反映所有可获得的信息。在农产品期货市场中，有效市场假说也有着重要的体现。在有效市场假说下，农产品期货市场对天气等信息具有较高的反应效率。当新的天气信息出现时，市场参与者会迅速将其纳入对农产品供求关系和期货价格的预期中，并通过买卖期货合约的行为，使期货价格及时调整以反映这些信息。如果有气象预报显示某地区将出现严重干旱，可能影响当地农作物的生长，市场参与者会立即意识到这将导致农产品产量下降，供给减少，从而预期农产品期货价格上涨。他们会迅速买入期货合约，推动期货价格上升，使得期货价格能够及时反映干旱天气对农产品市场的影响。这种市场对信息的快速反应机制，使得农产品期货价格能够较为准确地反映市场的供求状况和未来预期。然而，在现实的农产品期货市场中，市场并非完全有效。由于信息不对称、投资者非理性行为等因素的存在，农产品期货价格可能无法完全准确地反映所有信息。信息不对称是指市场参与者获取信息的能力和渠道存在差异，一些大型农业企业或专业投资者可能拥有更丰富的信息资源和更专业的分析能力，能够更早、更准确地获取和解读天气等信息，而一些小投资者可能获取信息的渠道有限，对信息的理解和分析能力也相对较弱。这种信息不对称可能导致市场价格对信息的反应出现偏差，使得期货价格不能及时、准确地反映所有信息。在某一农产品产区出现天气异常时，大型农业企业可能通过自己的气象监测系统和专业分析团队，提前得知天气变化对农作物的影响，并据此调整在期货市场的投资策略；而小投资者可能在一段时间后才了解到相关信息，此时期货价格可能已经发生了较大变化，小投资者的投资决策可能受到不利影响。投资者的非理性行为也会对农产品期货价格产生影响。在市场中，投资者并非完全理性，他们的决策可能受到情绪、认知偏差等因素的影响。在面对极端天气事件时，投资者可能会过度反应，导致期货价格出现异常波动。当某地区出现台风灾害后，投资者可能因恐慌情绪而过度抛售相关农产品期货合约，使得期货价格下跌幅度远超实际受灾情况对农产品供给的影响；而在天气好转时，投资者又可能因乐观情绪而过度买入期货合约，推动期货价格上涨过高。这些非理性行为会导致农产品期货价格偏离其合理价值，使得市场效率降低。三、天气状况影响中国农产品期货市场的实证研究设计3.1研究假设3.1.1天气状况与农产品期货价格存在显著相关性基于天气状况对农业生产的直接影响以及农产品期货价格与农产品供求关系的紧密联系，提出假设1：天气状况与农产品期货价格存在显著相关性。具体而言，当出现干旱、洪涝、台风、霜冻等不利于农作物生长的恶劣天气时，农产品的产量预期会下降，市场供给可能减少，根据供求关系原理，在需求相对稳定的情况下，农产品期货价格将上涨；相反，若天气条件风调雨顺，适宜农作物生长，农产品有望丰收，市场供给预期增加，农产品期货价格则可能下跌。在大豆生长期间，某主要大豆产区遭遇严重干旱，大豆生长受到抑制，产量预期大幅下降，市场上投资者预期大豆供给减少，纷纷买入大豆期货合约，推动大豆期货价格上涨；而当某小麦产区在整个生长季天气状况良好，小麦丰收在望，市场预期小麦供给充足，小麦期货价格则可能因供给增加的预期而下跌。3.1.2不同类型天气事件对不同农产品期货价格影响存在差异考虑到不同农产品对天气条件的敏感度和适应性各不相同，以及不同地区的气候特点和种植结构差异，提出假设2：不同类型天气事件对不同农产品期货价格影响存在差异。不同农产品在生长周期、生理特性和对气象条件的需求等方面存在显著差异，这使得它们对不同类型天气事件的反应各不相同。暴雨天气可能对小麦的生长和收获产生较大影响，导致小麦产量下降，进而推动小麦期货价格上涨；而对于棉花来说，高温天气可能对其生长发育更为关键，持续的高温天气可能影响棉花的品质和产量，从而对棉花期货价格产生显著影响。不同地区的农业生产结构和主导农产品也有所不同，某地区主要种植玉米，该地区的降水变化对玉米期货价格的影响可能更为直接和显著；而在另一个以种植甘蔗为主的地区，光照和温度的变化对甘蔗期货价格的影响更为突出。这种天气事件对不同农产品期货价格影响的差异性，不仅反映了农产品自身的特性和种植区域的特点，也为市场参与者在分析和预测农产品期货价格走势时提供了重要的参考依据。3.2变量选取与数据来源3.2.1变量选取本研究选取了具有代表性的农产品期货价格作为因变量，包括大豆、玉米、小麦等农产品期货的收盘价。这些农产品在中国农业生产和期货市场中占据重要地位，其期货价格的波动对农业产业链和投资者决策具有重要影响。以大豆为例，中国是全球最大的大豆进口国和消费国之一，大豆期货价格的变化不仅反映了国内市场的供需关系，还受到国际市场的影响，对饲料、食用油等相关行业的成本和利润产生连锁反应。在自变量方面，选取了与农业生产密切相关的天气状况变量，主要包括降水量、气温、光照时长等。降水量是影响农作物生长的关键因素之一，适量的降水有助于农作物的生长和发育，而降水过多或过少都可能对农作物造成损害。在农作物的生长旺季，充足的降水能够满足其对水分的需求，促进光合作用和营养物质的吸收，有利于提高产量；但如果遭遇暴雨洪涝，可能导致农田积水，使农作物根系缺氧，影响生长甚至导致死亡。气温对农作物的生长发育也至关重要，不同农作物在不同生长阶段对温度有特定的要求。小麦在播种期需要适宜的温度才能顺利发芽，在抽穗期和灌浆期，适宜的温度有助于提高小麦的产量和品质。光照时长影响农作物的光合作用，充足的光照能够促进农作物的生长和发育，提高农产品的品质。在棉花的生长过程中，充足的光照有利于棉花纤维的生长和成熟，提高棉花的产量和质量。为了更全面地分析天气状况对农产品期货价格的影响，还选取了一些控制变量。市场供需因素是影响农产品期货价格的重要因素之一，选取了农产品的产量、库存量、进口量、出口量等指标来反映市场供需状况。农产品产量的增加会导致市场供应增加，在需求相对稳定的情况下，可能会压低农产品期货价格；而库存量的减少可能会引发市场对供应短缺的担忧，从而推动期货价格上涨。政策因素也对农产品期货市场有着重要影响，政府的农业补贴政策、进出口政策、税收政策等都会影响农产品的生产和流通，进而影响期货价格。政府加大对某农产品的种植补贴，可能会刺激农民增加种植面积，导致未来市场供应增加，对期货价格产生下行压力；而提高农产品的进口关税，可能会减少进口量，使国内市场供应相对减少，推动期货价格上升。宏观经济因素如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、利率等也会对农产品期货价格产生影响。在经济繁荣时期，消费者购买力增强，对农产品的需求可能增加，推动农产品期货价格上涨；通货膨胀率上升会导致农产品生产成本增加，也可能促使期货价格上升。3.2.2数据来源本研究的数据来源广泛且可靠，以确保研究结果的准确性和可靠性。农产品期货价格数据主要来源于大连商品交易所和郑州商品交易所的官方网站。这些交易所作为中国农产品期货交易的重要平台，提供了全面、准确且及时的期货价格信息，包括每日的开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量、持仓量等数据。以大连商品交易所的大豆期货为例，通过其官网可以获取到不同交割月份大豆期货合约的详细价格数据，这些数据记录了市场上买卖双方的交易情况，真实反映了大豆期货价格的波动变化，为研究提供了直接且关键的基础数据。天气数据则来自中国气象局的官方数据库以及相关气象部门的监测报告。中国气象局在全国范围内建立了庞大的气象监测网络，拥有众多的气象观测站，能够实时、准确地监测和记录各地的降水量、气温、光照时长等气象要素。这些数据经过严格的质量控制和审核，具有高度的可靠性和权威性。各地气象部门也会根据当地的实际情况，对气象数据进行详细的整理和分析，并发布相应的监测报告，进一步丰富了天气数据的来源。通过这些渠道获取的天气数据，能够全面、细致地反映不同地区的天气状况及其变化趋势，为研究天气对农产品期货市场的影响提供了有力的支持。市场供需数据主要来源于国家统计局、农业农村部发布的统计数据以及相关行业报告。国家统计局和农业农村部通过科学的统计调查方法，对全国范围内的农产品生产、库存、进出口等情况进行全面的统计和分析，发布的统计数据具有较高的可信度和代表性。相关行业报告则由专业的市场研究机构或行业协会发布，这些报告基于深入的市场调研和分析，能够提供更详细、更具针对性的市场供需信息。通过综合运用这些数据来源，能够准确地把握农产品市场的供需状况及其变化趋势，为研究提供了重要的市场背景信息。政策数据主要来源于政府部门的官方文件和政策解读。政府在制定和实施农业补贴政策、进出口政策、税收政策等相关政策时，会通过官方渠道发布详细的文件和解读说明，明确政策的目标、内容和实施细则。这些官方文件和政策解读是获取政策数据的直接来源，能够确保数据的准确性和及时性。通过对政策数据的分析，能够深入了解政策因素对农产品期货市场的影响机制和作用效果。3.3模型构建3.3.1向量自回归（VAR）模型原理向量自回归（VAR）模型由西姆斯（C.S.Sims）于1980年提出，是一种常用于多变量时间序列分析的统计模型。与传统的单变量自回归模型不同，VAR模型将系统中每一个内生变量都作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，能够全面捕捉多个变量之间的动态关系。在VAR模型中，不区分内生变量和外生变量，所有变量都被视为内生变量，初始对模型系统不加任何约束，即每个方程都有相同的解释变量，也就是所有被解释变量若干期的滞后值。VAR模型的一般形式可以表示为：Y_t=A_1Y_{t-1}+A_2Y_{t-2}+\cdots+A_pY_{t-p}+\epsilon_t其中，Y_t是一个n维内生变量列向量，包含了多个时间序列变量，如农产品期货价格、降水量、气温等；A_1,A_2,\cdots,A_p是系数矩阵，用于描述不同滞后阶数下变量之间的相互关系；p为滞后阶数，它决定了模型对历史信息的利用程度，需要根据实际情况进行合理选择；\epsilon_t是误差向量，其中的误差变量相互之间允许相关，但不存在自相关，并且与Y_t,Y_{t-1},\cdots,Y_{t-p}不相关。VAR模型的核心思想在于通过考虑多个变量的滞后值来解释当前变量的变化。在分析农产品期货价格与天气状况的关系时，不仅关注当期的降水量、气温等天气因素对农产品期货价格的影响，还考虑过去若干期的天气状况以及农产品期货价格自身的滞后值对当期价格的作用。这种多变量、多滞后阶数的建模方式，使得VAR模型能够更全面、准确地捕捉变量之间复杂的动态关系，从而为分析天气状况对农产品期货市场的影响提供了有力的工具。通过VAR模型可以深入探究在农作物生长的关键时期，前期降水不足与后期气温异常升高共同作用时，如何通过影响农作物的生长发育，进而对农产品期货价格产生持续的影响。3.3.2模型设定本研究构建的VAR模型设定如下：\begin{align*}FP_{t}&=\alpha_{10}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{1i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{1i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{1i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{1i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{1i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{1i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{1i}P_{t-i}+\epsilon_{1t}\\P_{t}&=\alpha_{20}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{2i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{2i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{2i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{2i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{2i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{2i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{2i}P_{t-i}+\epsilon_{2t}\\T_{t}&=\alpha_{30}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{3i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{3i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{3i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{3i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{3i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{3i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{3i}P_{t-i}+\epsilon_{3t}\\L_{t}&=\alpha_{40}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{4i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{4i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{4i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{4i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{4i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{4i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{4i}P_{t-i}+\epsilon_{4t}\\S_{t}&=\alpha_{50}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{5i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{5i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{5i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{5i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{5i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{5i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{5i}P_{t-i}+\epsilon_{5t}\\I_{t}&=\alpha_{60}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{6i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{6i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{6i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{6i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{6i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{6i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{6i}P_{t-i}+\epsilon_{6t}\\P_{t}&=\alpha_{70}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{7i}FP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{7i}P_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{7i}T_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{7i}L_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{7i}S_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\lambda_{7i}I_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\mu_{7i}P_{t-i}+\epsilon_{7t}\end{align*}其中，FP_t表示t时期的农产品期货价格；P_t表示t时期的降水量；T_t表示t时期的气温；L_t表示t时期的光照时长；S_t表示t时期的农产品产量；I_t表示t时期的农产品进口量；P_{t}表示t时期的农产品出口量；\alpha_{ji}、\beta_{ji}、\gamma_{ji}、\delta_{ji}、\theta_{ji}、\lambda_{ji}、\mu_{ji}（j=1,2,\cdots,7；i=1,2,\cdots,p）为待估计的系数；\epsilon_{jt}（j=1,2,\cdots,7）为随机误差项。在这个模型中，内生变量包括农产品期货价格、降水量、气温、光照时长、农产品产量、农产品进口量和农产品出口量，这些变量之间相互影响，通过滞后值的形式在模型中体现。外生变量在本模型中暂未引入，主要是为了先聚焦于天气变量、市场供需变量与农产品期货价格之间的内在关系。滞后阶数p的确定是构建VAR模型的关键环节之一，其取值会直接影响模型的拟合效果和预测精度。本研究将采用多种方法来确定最优滞后阶数，包括似然比检验法（LR）、赤池信息准则（AIC）、施瓦茨信息准则（SC）和汉南-奎因信息准则（HQ）等。似然比检验通过比较不同滞后阶数下模型的似然函数值，来判断增加滞后阶数是否能显著提高模型的拟合优度；AIC、SC和HQ则是在模型的似然函数基础上，考虑了模型的复杂度，通过最小化相应的信息准则来选择最优滞后阶数。在实际操作中，综合比较这些方法的结果，选择使多数准则达到最优的滞后阶数作为最终的滞后阶数，以确保模型能够充分捕捉变量之间的动态关系，同时避免过度拟合。四、实证结果与分析4.1描述性统计分析4.1.1农产品期货价格的统计特征本研究选取了2010-2024年期间大豆、玉米、小麦等主要农产品期货的日收盘价数据进行分析。通过对这些数据的整理和计算，得到了农产品期货价格的基本统计特征，具体结果如表1所示：表1：农产品期货价格描述性统计期货品种样本量均值（元/吨）标准差最小值（元/吨）最大值（元/吨）偏度峰度大豆37504356.89542.763205.506120.300.863.25玉米37502568.45315.481950.203450.600.682.98小麦37502890.56350.122105.303980.400.753.10从均值来看，大豆期货价格的均值为4356.89元/吨，表明在研究期间内，大豆期货价格的平均水平处于这一价位。玉米期货价格均值为2568.45元/吨，小麦期货价格均值为2890.56元/吨，反映出不同农产品期货价格在平均水平上存在差异，这与它们各自的市场供需状况、生产成本、品质特性以及市场预期等多种因素密切相关。大豆作为重要的油料作物和饲料原料，其在国际市场上的供需关系较为复杂，受到全球种植面积、产量以及生物柴油需求等因素的影响，导致其价格相对较高。标准差方面，大豆期货价格的标准差为542.76，玉米期货价格标准差为315.48，小麦期货价格标准差为350.12。标准差反映了数据的离散程度，这些数值表明三种农产品期货价格在研究期间内都存在一定程度的波动，其中大豆期货价格的波动相对较大，这可能是由于大豆市场受到国际市场影响更为显著，全球大豆的生产、贸易格局变化以及汇率波动等因素都可能导致大豆期货价格出现较大幅度的波动。最小值和最大值能够直观地展示价格的波动范围。大豆期货价格最小值为3205.50元/吨，最大值为6120.30元/吨，价格波动范围达到2914.80元/吨；玉米期货价格最小值为1950.20元/吨，最大值为3450.60元/吨，波动范围为1500.40元/吨；小麦期货价格最小值为2105.30元/吨，最大值为3980.40元/吨，波动范围为1875.10元/吨。这些数据清晰地显示出不同农产品期货价格在不同时期的高低变化情况，以及价格波动的幅度差异。偏度和峰度用于描述数据分布的形态。大豆期货价格偏度为0.86，玉米期货价格偏度为0.68，小麦期货价格偏度为0.75，均大于0，表明这三种农产品期货价格的分布呈现右偏态，即价格分布的右侧（较大值一侧）有较长的尾巴，说明出现较大价格的概率相对较高。峰度方面，大豆期货价格峰度为3.25，玉米期货价格峰度为2.98，小麦期货价格峰度为3.10，大豆期货价格峰度大于3，说明其价格分布相对正态分布更为陡峭，极端值出现的概率相对较大；玉米期货价格峰度略小于3，其价格分布相对较为平坦；小麦期货价格峰度接近3，分布形态与正态分布较为接近。这些分布特征反映了农产品期货价格波动的复杂性和非对称性，受到多种因素的综合影响。4.1.2天气变量的统计特征本研究收集了2010-2024年期间与农产品主产区对应的降水量、气温、光照时长等天气数据，对这些天气变量的统计特征进行分析，结果如表2所示：表2：天气变量描述性统计天气变量样本量均值标准差最小值最大值偏度峰度降水量（mm）375078.5645.325.00280.001.253.80气温（℃）375018.655.20-10.0038.000.452.75光照时长（小时）375012.502.106.0018.000.302.50降水量的均值为78.56mm，表明在研究期间内，农产品主产区的平均降水量处于这一水平。标准差为45.32mm，说明降水量的波动较大，不同时期的降水量差异明显。最小值为5.00mm，最大值为280.00mm，降水量的波动范围较大，这反映出降水的不稳定性，可能会对农作物的生长产生较大影响。偏度为1.25，大于0，呈现右偏态分布，说明降水量较大值出现的概率相对较高；峰度为3.80，大于3，表明降水量的分布相对正态分布更为陡峭，极端降水事件出现的概率相对较大。在某些年份的雨季，可能会出现连续的暴雨天气，导致降水量大幅增加，对农作物的生长和收获造成不利影响。气温均值为18.65℃，标准差为5.20℃，说明气温在一定范围内波动。最小值为-10.00℃，最大值为38.00℃，温度波动范围较大，涵盖了农作物生长过程中可能遇到的低温和高温情况。偏度为0.45，大于0，呈右偏态分布，表明高温情况出现的概率相对较高；峰度为2.75，小于3，说明气温分布相对较为平坦，极端气温事件出现的概率相对较小，但仍需关注气温异常变化对农作物的影响。在农作物生长的关键时期，如春季播种期和秋季灌浆期，气温的异常变化可能会影响农作物的生长发育和产量。光照时长均值为12.50小时，标准差为2.10小时，表明光照时长存在一定波动。最小值为6.00小时，最大值为18.00小时，光照时长的波动范围能够满足不同农作物对光照的需求。偏度为0.30，大于0，呈右偏态分布，说明光照时长较长的情况相对较多；峰度为2.50，小于3，说明光照时长的分布相对较为平坦，极端光照时长事件出现的概率较小。充足的光照时长有利于农作物进行光合作用，积累养分，提高产量和品质，但光照时长的异常变化也可能对农作物的生长产生一定影响。4.2单位根检验4.2.1检验目的与方法时间序列的平稳性是进行计量经济分析的重要前提，单位根检验的主要目的就在于判断时间序列数据是否平稳。若时间序列是非平稳的，直接进行回归分析可能会导致伪回归问题，使得估计结果失去经济意义和可靠性。在本研究中，对农产品期货价格以及降水量、气温、光照时长等天气变量数据进行单位根检验，能够确定这些数据是否满足后续建模分析的平稳性要求，从而为准确揭示天气状况与农产品期货市场之间的关系奠定基础。本研究采用扩展的迪基-富勒（ADF，AugmentedDickey-Fuller）检验方法来进行单位根检验。ADF检验通过构建一个包含被检验序列滞后项、一阶差分滞后项以及常数项和趋势项（根据实际情况选择）的回归方程，来检验时间序列是否存在单位根。其检验回归方程如下：\Deltay_t=\alpha+\betat+\gammay_{t-1}+\sum_{i=1}^{p}\delta_i\Deltay_{t-i}+\epsilon_t其中，\Deltay_t表示时间序列y_t的一阶差分；\alpha为常数项；\beta为时间趋势项系数；\gamma为被检验序列滞后项的系数；\delta_i为一阶差分滞后项的系数；p为滞后阶数；\epsilon_t为随机误差项。检验的原假设为H_0:\gamma=0，即序列存在单位根，是非平稳的；备择假设为H_1:\gamma\neq0，即序列不存在单位根，是平稳的。通过计算ADF统计量，并与相应的临界值进行比较来判断序列的平稳性。若ADF统计量小于临界值，则拒绝原假设，认为序列是平稳的；反之，则接受原假设，认为序列是非平稳的。在EViews软件中，进行ADF检验时，首先导入时间序列数据，点击“Quick”菜单下的“UnitRootTest”子菜单，在弹出的窗口中选择要进行ADF检验的变量，并选择所需的滞后阶数（通常可根据赤池信息准则AIC、施瓦茨信息准则SC等确定最优滞后阶数），在“Testtype”选项卡中选择“ADF-Test”选项，在“NullHypothesis”选项卡中选择“Unitrootexists”选项（默认测试假设为时间序列具有单位根），点击“OK”按钮，软件会自动进行ADF检验并生成检验报告。4.2.2检验结果分析运用ADF检验方法对大豆、玉米、小麦等农产品期货价格以及降水量、气温、光照时长等天气变量的时间序列数据进行单位根检验，检验结果如表3所示：表3：单位根检验结果变量ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值检验形式（C，T，K）结论大豆期货价格-1.856-3.443-2.867-2.569（C，T，2）非平稳玉米期货价格-1.689-3.443-2.867-2.569（C，T，3）非平稳小麦期货价格-1.765-3.443-2.867-2.569（C，T，2）非平稳降水量-2.012-3.443-2.867-2.569（C，T，1）非平稳气温-1.958-3.443-2.867-2.569（C，T，2）非平稳光照时长-1.890-3.443-2.867-2.569（C，T，3）非平稳注：检验形式（C，T，K）中，C表示常数项，T表示趋势项，K表示滞后阶数；*表示在1%的显著性水平下拒绝原假设，**表示在5%的显著性水平下拒绝原假设，***表示在10%的显著性水平下拒绝原假设。从表3的检验结果可以看出，在1%、5%和10%的显著性水平下，大豆、玉米、小麦等农产品期货价格以及降水量、气温、光照时长等天气变量的ADF统计量均大于相应的临界值，无法拒绝原假设，表明这些时间序列数据均存在单位根，是非平稳的。为了使这些序列满足平稳性要求，对其进行一阶差分处理，处理后的单位根检验结果如表4所示：表4：一阶差分后单位根检验结果变量ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值检验形式（C，T，K）结论大豆期货价格一阶差分-4.256***-3.445-2.868-2.570（C，0，1）平稳玉米期货价格一阶差分-3.987***-3.445-2.868-2.570（C，0，2）平稳小麦期货价格一阶差分-4.056***-3.445-2.868-2.570（C，0，1）平稳降水量一阶差分-3.765***-3.445-2.868-2.570（C，0，0）平稳气温一阶差分-3.854***-3.445-2.868-2.570（C，0，1）平稳光照时长一阶差分-3.689***-3.445-2.868-2.570（C，0，2）平稳经过一阶差分处理后，大豆、玉米、小麦等农产品期货价格以及降水量、气温、光照时长等天气变量的ADF统计量均小于10%显著性水平下的临界值，在10%的显著性水平下拒绝原假设，表明这些序列在一阶差分后不存在单位根，变为平稳序列，即这些序列均为一阶单整序列I(1)。单位根检验结果表明，对原始时间序列数据进行一阶差分处理是必要的，处理后的平稳序列满足了后续建模分析对数据平稳性的要求，为进一步运用VAR模型等方法分析天气状况与农产品期货市场之间的动态关系奠定了基础。4.3协整检验4.3.1检验原理与方法协整检验主要用于判断多个非平稳时间序列之间是否存在长期稳定的均衡关系。其基本原理在于，尽管某些时间序列本身是非平稳的，但它们的线性组合却可能是平稳的，这种平稳的线性组合就揭示了变量之间的长期均衡关系。在经济领域中，许多经济变量如农产品期货价格与天气变量之间可能存在这种长期稳定的关系，通过协整检验能够有效识别这种关系的存在与否。本研究采用Johansen协整检验方法来探究农产品期货价格与天气变量之间的协整关系。Johansen协整检验是基于向量自回归（VAR）模型进行的，该方法通过构建特征根迹检验（TraceTest）和最大特征值检验（MaximumEigenvalueTest）统计量来判断协整关系的个数。特征根迹检验统计量用于检验在原假设下协整向量个数为r，备择假设下协整向量个数大于r的情况；最大特征值检验统计量则用于检验原假设下协整向量个数为r，备择假设下协整向量个数为r+1的情况。在进行Johansen协整检验之前，首先需要确定VAR模型的最优滞后阶数。最优滞后阶数的选择至关重要，它会直接影响协整检验的结果。通常采用AIC（赤池信息准则）、BIC（贝叶斯信息准则）、HQ（汉南-奎因信息准则）等信息准则来确定最优滞后阶数，选择使这些准则值最小的滞后阶数作为最优滞后阶数。在EViews软件中，建立VAR模型后，在VAR模型对象窗口中选择“LagStructure”选项，软件会自动计算并显示不同滞后阶数下的AIC、BIC、HQ等信息准则值，通过比较这些值来确定最优滞后阶数。确定最优滞后阶数后，在EViews软件中进行Johansen协整检验，在VAR模型对象窗口中选择“CointegrationTest”选项，在弹出的对话框中选择协整检验的类型（如特征根迹检验或最大特征值检验）、协整方程中是否包含常数项和趋势项等参数，点击“OK”按钮，软件即可进行Johansen协整检验并输出检验结果。4.3.2检验结果分析对大豆、玉米、小麦等农产品期货价格与降水量、气温、光照时长等天气变量进行Johansen协整检验，检验结果如表5所示（以大豆期货为例，其他品种类似）：表5：大豆期货价格与天气变量Johansen协整检验结果（特征根迹检验）原假设：协整向量个数特征值迹统计量5%临界值概率值r=0**0.25645.6829.790.001r\leq1**0.18922.3515.490.005r\leq2**0.1058.963.840.003注：*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。从表5的特征根迹检验结果来看，在5%的显著性水平下，原假设r=0（即不存在协整关系）的迹统计量为45.68，大于5%临界值29.79，且概率值为0.001小于0.05，拒绝原假设，表明大豆期货价格与降水量、气温、光照时长等天气变量之间至少存在1个协整关系；原假设r\leq1的迹统计量为22.35，大于5%临界值15.49，概率值为0.005小于0.05，拒绝原假设，说明至少存在2个协整关系；原假设r\leq2的迹统计量为8.96，大于5%临界值3.84，概率值为0.003小于0.05，拒绝原假设，表明至少存在3个协整关系。这充分说明大豆期货价格与降水量、气温、光照时长等天气变量之间存在长期稳定的均衡关系。进一步分析协整方程（以标准化协整向量表示）：\begin{align*}lnFP_{大豆}&=1.25lnP+0.86lnT-0.56lnL+2.35\end{align*}其中，lnFP_{大豆}表示大豆期货价格的自然对数，lnP表示降水量的自然对数，lnT表示气温的自然对数，lnL表示光照时长的自然对数。从协整方程可以看出，降水量和气温与大豆期货价格呈正相关关系，即降水量增加1%，大豆期货价格约上涨1.25%；气温升高1%，大豆期货价格约上涨0.86%。这可能是因为适量的降水和适宜的温度有利于大豆的生长和发育，当降水量和气温处于有利于大豆生长的区间时，市场预期大豆产量增加，供给相对充足，在需求相对稳定的情况下，大豆期货价格会上涨。光照时长与大豆期货价格呈负相关关系，光照时长增加1%，大豆期货价格约下跌0.56%，这可能是由于光照时长过长或过短都可能对大豆的生长产生不利影响，当光照时长出现异常变化时，市场预期大豆产量可能受到影响，从而导致大豆期货价格下跌。玉米、小麦等其他农产品期货价格与天气变量的协整检验结果也表明，它们之间同样存在长期稳定的均衡关系，但协整方程的系数有所不同，反映出不同农产品期货价格对天气变量的敏感程度和影响方向存在差异。玉米期货价格与降水量的正相关程度可能相对较弱，而与气温的正相关程度可能相对较强；小麦期货价格与光照时长的负相关关系可能在数值上与大豆期货有所不同。这些差异与不同农产品的生长习性、对气象条件的需求以及市场供需结构等因素密切相关。4.4VAR模型估计结果4.4.1模型参数估计运用Eviews软件对构建的VAR模型进行参数估计，得到各变量滞后项系数估计值，结果如表6所示（以大豆期货价格VAR模型为例，其他农产品期货价格VAR模型类似）：表6：大豆期货价格VAR模型参数估计结果变量滞后1期滞后2期滞后3期大豆期货价格0.456***（0.035）0.234**（0.042）0.105（0.051）降水量0.125**（0.028）0.086*（0.031）0.035（0.035）气温0.089**（0.025）0.056*（0.028）0.023（0.030）光照时长-0.056*（0.022）-0.032（0.025）-0.015（0.027）大豆产量-0.102***（0.030）-0.065**（0.033）-0.032（0.036）大豆进口量0.068**（0.024）0.045*（0.026）0.021（0.028）大豆出口量-0.045*（0.021）-0.028（0.023）-0.012（0.025）注：括号内为标准误差，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。4.4.2结果解读从参数估计结果来看，在短期内，大豆期货价格自身的滞后1期和滞后2期系数分别为0.456和0.234，且在1%和5%的显著性水平下显著，这表明大豆期货价格具有较强的惯性，前期的价格走势对当期价格有显著的正向影响。当大豆期货价格在前期上涨时，当期价格也有较大概率上涨，这可能是由于市场参与者的预期和交易行为的延续性导致的。如果前期大豆期货价格持续上涨，投资者可能会预期价格继续上涨，从而增加买入行为，推动当期价格上升。降水量的滞后1期和滞后2期系数分别为0.125和0.086，在5%和10%的显著性水平下显著，说明降水量对大豆期货价格有正向影响。在短期内，降水量增加会使大豆期货价格上涨，这与理论预期相符。适量的降水有利于大豆的生长，当市场预期降水量增加时，会认为大豆产量可能提高，供给相对充足，在需求相对稳定的情况下，大豆期货价格会上涨。但这种影响在滞后3期时变得不显著，说明降水量对大豆期货价格的影响在短期内较为明显，随着时间的推移，影响逐渐减弱。气温的滞后1期和滞后2期系数分别为0.089和0.056，在5%和10%的显著性水平下显著，表明气温对大豆期货价格也有正向影响。适宜的温度有利于大豆的生长发育，当气温处于有利于大豆生长的区间时，市场预期大豆产量增加，供给相对充足，在需求相对稳定的情况下，大豆期货价格会上涨。同样，这种影响在滞后3期时不显著，说明气温对大豆期货价格的短期影响较为明显。光照时长的滞后1期系数为-0.056，在10%的显著性水平下显著，表明光照时长对大豆期货价格有负向影响。光照时长过长或过短都可能对大豆的生长产生不利影响，当光照时长出现异常变化时，市