【《苹果期货和现货价格的相互引导关系实证研究》10000字（论文）】

PAGEIPAGE6苹果期货和现货价格的相互引导关系实证研究摘要苹果期货作为我国首个鲜果期货，于2017年12月8日经证监会批准并于同年12月22日挂牌交易。自上市以来，苹果期现货价格的变幻莫测使得广大投资者不知所措，并引起了期现市场的普遍关注。故特借助数据分析苹果期货和其现货价格的关系——苹果期现价格的相关性以及苹果期货对苹果市场价格的影响，从而明确苹果期货能否促进苹果市价趋向公开透明以及能否完善价格形成机制等。并根据结论提出相关的建议，以助苹果期货更好地发挥它的作用，从而更好地为精准扶贫做出贡献。同时也有助于丰富期货研究的范围和内容，引导果农、果商和期货市场参与者正确认识和利用苹果期货交易，促进我国期货市场运行的有序健康。本文搜集了自上市日起苹果期货的日结算价格作为苹果期货价格，搜集山西省：汾阳晋阳、晋城绿欣、太原河西，山东省：济南堤口、青岛城阳、青岛抚顺路，河南省：商丘、三门峡、豫万邦国际、豫南阳果品，甘肃省：甘酒泉春光、陇西清吉等共四省十二个地方的苹果现货大宗批发价作为苹果现货价格，运用Eviews对这些时间序列数据进行分析，通过三种分析方式以及各项检验和线性回归分析。最终得出：苹果的期现价格间存在着期货合约价格对市场批发价的单向指导关系，而苹果市场批发价对期货价格的指导关系尚未看到，同时苹果期对现的价格发现功能在数据分析上不如理论分析理想；且OLS回归结果显示，苹果期货合约价格对苹果市场批发价影响显著，市场批发价会随着期货合约价格的上升而上升，且期货合约价格每增加100%，苹果市价将平均上升86.46%，即从长期角度，苹果市价受期货合约价格影响并随之改变。关键词：苹果；期货价格；现货价格；相互引导关系目录1导论 11.1选题背景与意义 11.2国内外文献综述 11.3论文的结构及主要内容 21.4论文的研究方法 22研究设计 32.1样本选取 32.2变量确定 32.3模型选择 43苹果期现价格变动的比较分析 43.1期现价格波动状况 43.2期现价格关系比较 64苹果期现价格引导的实证检验 84.1苹果期现价格的相关性分析 84.2苹果期现价格的平稳性检验 84.3苹果期现价格的协整检验 94.4苹果期现价格的Granger因果关系检验 94.5苹果期现价格的回归分析 105结论和建议 115.1结论 115.2建议 11参考文献 13PAGE1导论1.1选题背景与意义我国首个鲜果期货——苹果期货，在2017年12月8日经证监会批准后，于同年12月22日挂牌交易，助力建立公开透明的苹果市场定价机制和提供所有市场主体果价指导等多个方面。自上市以来，受到多方关注，并在2020年10月份，苹果期现价格的波动发生了显著变化，苹果优果率的下降以及部分产区产量的下降再加上人为资本的推动等多种因素影响，初时果价高开高走；但随后当市场发现隐藏在这一市场下的较大风险之时，市场急转直下，果价出现暴跌。果价的种种变化多端以及期货的变幻莫测，让果农、果商乃至期货市场的参与者都难以适从，这也让其得到了市场的广泛关注。因此，特借助数据分析苹果期货和其现货价格的关系——二者的相关性以及苹果期货对苹果市场价格的影响，从而明确苹果期货能否在建立公开透明的苹果市场价格、完善果价形成机制等方面发挥适当作用，并根据结论提出相关的建议，以助苹果期货更好地发挥它的作用，从而为精准扶贫做出贡献。同时也有助于丰富期货研究的范围和内容，有助于引导果农和期货市场参与者正确认识和利用苹果期货交易，促进我国期货市场的健康有序发展。1.2国内外文献综述截至目前为止，中外研究人员已经对农产品的期现市场进行了广泛深入的研究。1.2.1关于期货价格影响现货价格的研究钟思远（2002）从三个方面分析了农产品期货市场对现货市场的调节作用并得出：农产品期货市场作为现货市场的重要组成部分，可通过反向交易转移风险并预测未来价格，并得以稳定现货的长期供求稳定。谭晶荣等(2012)搜集了5年又8个月的CRB和AWPI时间序列数据然后进行分析得出：CRBI具有直接或通过CPI间接对AWPI的单向引导作用，且随着滞后期的延长这一作用更加显著。Ouyang、Wei、Wu（2019）通过多元时间序列分析预测全球农产品期货价格，指出：基于三个性能评价指标和两个性能差异测试，LSTNet在平均水平和大多数时期都比几种最先进的基线方法取得了更好的性能。马迪等（2019）构建苹果期现价格的趋势模型进行回归分析得出：苹果现价受期货合约价格的影响较大，并指出两者的同向移动关系。高扬、方新月等（2020）利用脉冲响应函数和GS模型研究了苹果期对现的价格发现功能，最终得出：苹果期货对现货市场价格的指导作用较弱，即苹果期货对现货的单向引导能力较弱。1.2.2关于现货价格影响期货价格的研究J.M.Keynes、J.Hicks(1939)和Kaldor、Working(1948)都分析了影响商品期货合约价格的因素并分别得出了商品期货的定价模型即：传统的风险溢价模型和便利收益模型。李辉华(1999)认为基差体现出了期现价格的关系，并指出在大多数情况下，商品现价决定着商品期货合约价格。何晓燕(2013)在定价模型中又加入了一个新的影响因素即国际商品期货价格变动，从而建立了具有我国特点的跳跃扩散模型，证明了该项因素将会导致我国商品期货价格的波动。贾松波等（2019）构建多元回归模型先分析了苹果现价格的影响因素，再通过因果检验明确期现市场的关系，最终结合分阶段分析影响期货价格变动的各个因素。郭晨光（2020）为研究期货市场的影响因素，特将市场活跃度作为衡量指标，指出：苹果现货本身的特点如季节、天气等会对部分期货合约价格产生显著影响。1.2.3关于期货价格与现货价格相互影响的研究苗明君（2013）实证研究了豆粕和棉花期现价格关系并指出：这两种农产品的期现价格间存在着协整——长期均衡关系，且存在着期对现的指导性作用。蔡淑媛（2017）以VAR模型为基础，研究了我国豆油期现价格关系，指出：我国豆油期现价格间存在协整关系且两者间存在着期对现的指导作用。王晓琳等（2019）对苹果期现价格的变动趋势以及两者之间的长期均衡和脉冲响应进行分析，并得出长期均衡关系的存在和市场对自身强烈快速的负效应以及对彼此之间冲击力的敏感度：期货市场较强。王云媛（2019）通过对时间序列数据的一系列分析得出：苹果期现价价格之间显著的正相关关系和长期均衡关系，并通过方差分解分析期现市场波动受自身和对方市场的影响力度指出对方市场的影响力较弱。殷富岐等（2020）通过构建苹果期现价格相关关系的假设然后对其进行分析验证得出：虽受气候和投机者行为影响苹果期现价格偶有背离，但期货仍可以预测苹果现货价格，并在研究结论的基础上对政府和期货市场提出加强监管和宣传、完善市场交易机制等建议。综上所述，目前对农产品期现货的研究多集中在已发展成熟的农产品期货，而对2017年新上市的苹果期货的研究相对较少。故对于苹果期现价格之间的相互引导关系仍有研究的空间和意义，对于补充期货研究的内容和扩大其范围有所助益。1.3论文的结构及主要内容第一部分：论文的选题背景意义、文献综述，论文的结构及主要内容以及研究方法。第二部分：苹果期现价格变动的比较分析：构建苹果期现价格变动曲线对两者变动趋势进行比较分析。第三部分：苹果期现价格变动的描述性统计分析：利用Eviews对苹果期现价格数据的各个统计量进行计算，以此分析变量的分布与波动情况。第四部分：苹果期现价格引导的实证检验：搜集自20017年12月22日以来苹果期现价格，利用Eviews进行实证分析，研究两者之间的相互引导关系和数量关系，并得出具体结论。第五部分：结论和建议：得出结论，并分析苹果期货与现货价格间的指导关系，然后针对国家政府和期货市场提出更好地发挥苹果期货作用的建议，针对企业和果农提出如何利用期货的建议。1.4论文的研究方法本文运用了实证分析法，对苹果期现价格间的相互引导关系进行分析。首先，借助比较分析明确苹果期现价格之间联系和波动趋势。然后采用描述性统计分析，得出变量的分布和波动情况。再运用实证分析法，搜集自苹果期货上市以来的苹果期现价格，构建时间序列数据，运用Eviews对数据进行相关性分析和各种数据检验以及线性回归分析，借此明确两者之间的相互引导关系和具体数量关系。2研究设计2.1样本选取本文搜集了所能收集到的所有在2017年12月22日至2020年12月31日于郑州商品交易所上市交易的苹果期货合约的日结算价格数据，并排除因期货市场因休市而缺少的日期，并出于数据的代表性考虑，将所能获取的剩余所有日期的各种期货的日结算价进行算术平均求得平均数作为最终的期货价格样本数据数据来源：Choice金融终端,锐思金融数据库.。数据来源：Choice金融终端,锐思金融数据库.而在现货价格的选取上，虽然果农所种苹果种类较多且五花八门，但其中的红富士品种的种植面积和产量均居于首位——面积超过苹果总种植面积的五成，产量超过了苹果总产量的七成。所以考虑到样本数据的广泛性和代表性，选取红富士苹果的大宗批发价作为现货价格。再加上所搜寻到的数据由于统计等各方面因素所造成的数据缺失和获取困难，最后选取鲁、豫、晋、冀、甘、辽这七个苹果主产区中数据较为完整的晋、鲁、豫、甘这四个产区的苹果现货的大宗批发价作为最终的现货价格的样本数据。其中山西省选取了汾阳晋阳、晋城绿欣、太原河西的苹果现货价格数据，山东省选取了济南堤口、青岛城阳、青岛抚顺的苹果现货价格数据，河南省选取了商丘、三门峡、豫万邦国际、豫南阳果品的苹果现货价格数据，甘肃省选取了甘酒泉春光、陇西清吉的苹果现货价格数据。同时为使得分析结果更加精确，特将样本数据的单位进行统一化处理，均为元/公斤。此外，取对数可以降低变量的尺度，还可以缓解异方差的影响，所以再对数据进行取对数处理。2.2变量确定2.2.1变量定义APS为苹果期货日结算价；SXWFJ、SXWJL、SXWTH分别为山西省汾阳晋阳、晋城绿欣、太原河西的苹果现货价格；SDWJD、SDWQC、SDWQF分别为山东省济南堤口、青岛城阳、青岛抚顺的苹果现价格；HNWSQ、HNWSX、HNWWB、HNWNY分别为河南省商丘、三门峡、豫万邦国际、豫南阳果品的苹果现货价格：GSWJQ、GSWLQ分别为甘肃省甘酒泉春光、陇西清吉的苹果现货价格。2.2.2变量描述性统计分析针对收集到的13组数据，利用Eviews对苹果期现价格的基本统计量进行计算分析，得出变量的分布与波动情况，如表2-1、2-2所示。表2-1苹果期现价格的描述性统计统计量LNAPSLNSXWFJLNSXWJLLNSXWTHLNSDWJDLNSDWQCLNSDWQF均值2.13371.82491.97741.97691.98231.83841.8302中值2.10291.79181.94591.88711.94591.88711.7918最大值2.49902.89042.39792.74082.56492.77262.0794最小值1.82941.38631.79181.60941.68641.09861.5261标准差0.16110.34650.14570.27340.22460.31770.1566偏度0.29951.80821.54501.16401.33950.10070.2413峰度2.08996.00575.60763.65024.26002.99442.7179LNHNWSQLNHNWSXLNHNWWBLNHNWNYLNGSWJQLNGSWLQ均值1.31181.90092.06711.75762.02512.2525中值1.25281.88712.02811.72281.88712.1972最大值2.56492.23002.70812.63912.70812.5649最小值0.53061.50411.52611.38631.60941.8718标准差0.35130.17570.23950.26470.28490.1761偏度0.59860.14590.46581.66040.8454-0.4875峰度3.69792.38993.85315.66362.81912.3016表2-2苹果期现价格分布汇总表偏度值分布变量偏度值=0正态无偏度值<0左偏LNGSWLQ偏度值>0右偏LNAPS、LNSDWQC、LNSDWQF、LNHNWSX、LNGSWJQ、LNSXWFJ、LNSXWJL、LNSXWTH、LNSDWJD、LNHNWSQ、LNHNWWB LNHNWNY峰度值分布变量峰度值=3正态无峰度值<3瘦尾LNAPS、LNSDWQC、LNSDWQF、LNHNWSX、LNGSWJQ、LNGSWLQ峰度值>3厚尾LNSXWFJ、LNSXWJL、LNSXWTH、LNSDWJD、LNHNWSQ、LNHNWWB LNHNWNY根据表2-2苹果期货与现货价格的统计量值，可以得出样本数据均没有呈现出正态分布，但是其中苹果期货价格LNAPS和苹果现货价格LNSDWQC、LNSDWQF、LNHNWSQ、LNHNWSX、LNHNWWB、LNGSWJQ、LNGSWLQ这八组数据比较接近正态分布；同时从价格的标准差来看，LNAPS的标准差小于多数地区的苹果现货价格标准差，从而说明苹果期货市场的风险更大。2.3模型选择根据本文所要研究的问题以及苹果期现价格变动的比较分析和描述性统计分析，得出苹果期现价格两个时间序列数据之间存在着线性关系且变动趋于一致性，故选取了传统时间序列分析中的趋势模型进行分析和预测：Yt=C+βXt+其中APS作为解释变量X，各地苹果现货价格（市场批发价）作为被解释变量Y，μ为随机误差。3苹果期现价格变动的比较分析3.1期现价格波动状况3.1.1期货价格波动状况全球首例鲜果期货品种——苹果期货的上市有助于公开透明的苹果市价的形成，以及为市场提供套保避险的工具，稳定企业的生产和经营，保障果农的收入稳定，帮助苹果重要生产地区精准帮扶贫农实现小康，助力国家脱贫攻坚。苹果期货自2017年12月22日上市以来，一直收到期货市场参与者的关注，其日结算价格如图3-1。图3-1苹果期货日结算价格在上市之初的前两个月，期货价格持续走低，这主要在于人们对这一新期货品种的观望态度以及基本面的悲观态度。但到2018年2月8日降至最低点后，期货价格呈现出持续8个多月的增长态势，并在2018年3月26日-4月16日-5月18日，期货价格实现接连暴涨，这主要是因为18年春季多数苹果主产区在苹果开花季遭受倒春寒影响，使得市场对未来苹果产量有了减产的预估，期货市场瞬间被投资者们点燃，期货价格也开始了上市日起的持续反弹。随后随着新一轮苹果预期产量的好转，期货也结束了持续增长态势，开始逐渐回落并很快回归至合理区间。从以上的分析可知，苹果期货确实在一定程度上发挥了苹果现货价格发现功能和套期保值功能，可以帮助果农和企业把控果价、把握果品交易时机和控制风险，从而对稳定和提高果农收入水平和改善生活质量、稳定企业生产经营以及实现精准扶贫果农目标发挥最大的效用。3.1.2现货价格波动状况中国，全球最大的苹果种植和消费大国，十多年来其苹果产量和种植面积都实现着稳步增长。虽在2018年时受倒春寒影响，苹果总产量出现近十年来的首次下降，但随后，苹果产量又恢复以往并实现增长。此外我国苹果种植在25个省份均得以广泛分布，并集中在黄土高坡和渤海湾两大优良种植区，其中苹果产量从多到少的省份依次为：陕、鲁、晋、豫、甘、辽、冀，是我国最主要的七大苹果种植区，且2020年各地的苹果产量分别为1135.6万吨、950.2万吨、421.9万吨、408.8万吨、340.5万吨、248.8万吨、221.6万吨，七个地区的苹果总产量达到3730.4吨，占据我国当年苹果总产量的87.9%。故在此，为分析苹果现货价格的波动状况，特构建山东省苹果现货价格变动曲线图，如图3-2所示。然后对其进行分析：图3-2山东省苹果现货价格在2018年1月份果价有了较短时间的增长，但这股增长只持续了短短一个月的时间，在2月中旬时又很快回落到一个较低的水平；随后苹果价格围绕这一价格水平上下波动并一直持续到当年秋季新果上市；因18年苹果产量大幅缩减，果价在随后的一段时间内持续走高至2019年7月份升至最高点后开始逐步回落；此后随着新一年苹果产量回归正常，果价也渐渐回落至最初水平即合理果价区间内。3.2期现价格关系比较将各省份所搜集到的各地苹果现货价格数据进行算术平均得到四组数据：SXW、SDW、HNW、GSW，作为各省的现货价格数据，然后分别构建这些现货价格数据与苹果期货价格的变动曲线图，如图3-3、3-4、3-5、3-6所示。图3-3山西省苹果期现价格变动曲线图3-4山东省苹果期现价格变动曲线图3-5河南省苹果期现价格变动曲线图3-6甘肃省苹果期现价格变动曲线对其分析如下：首先，总体上来看这四个图，可以得出苹果期现价格的变动趋势有所不同，但整体走势具有一定的相似性，并且这种相似性在统计区间的中后期十分明显，可以看出在这一时期苹果期现价格的波动趋于一致性。造成这种现象的原因主要是苹果期货刚上市时，对这一期货产品缺乏认识和了解，再加上初期期货市场的稳定性差和风险未知，导致市场参与者较少：同时这一时期的苹果期货价格受现货价格的影响较小，而更多地收到期货市场本身以及国家宏观政策性的影响。随着时间的推移，苹果期货经受住市场的考验，也让越来越多的人认识和了解这一新型期货产品价值和作用，期货市场的参与者增多，期货市场逐渐显现出它的本质：由现货市场衍生而来，苹果现价决定着期货市场上苹果期货合约的价格。同时，苹果期货往往比现货价格变化要早，这表明期货市场在对现货市场的指导中起到了作用，只是相关程度有所不同，这是因为果价受气候、生产成本、政策等多因素影响造成果价不稳以及期货市场参与者的预期和市场偏离导致的，也与苹果期货推出时间较短有些许的联系。并且，多数时候苹果期货合约价格是大于同时期果价的，这与投资者看好未来苹果市场有所联系。此外，细看二者的变动幅度，发现苹果现货市场批发价格的变动幅度比之期货合约价格的变动幅度要大，且前期的变幅更大。这是因为期货市场相对于现货市场其信息不对称得到了极大改善，信息更加全面，价格更加透明，价格机制更加完善；从而随着市场的渐渐成熟，期货交易推动市场形成了更加公开和透明的果价，这才造成果价后期波动较前期更加稳定。4苹果期现价格引导的实证检验4.1苹果期现价格的相关性分析通过协方差分析，得到苹果期货价格与各地的苹果现货市场批发价之间的相关系数。通过相关系数的比较，将与LNAPS相关性较弱的地区的苹果现货价格数据排除，留下具有较好相关性的地区数据进行后续的分析，所保留的苹果现货价格数据与期货价格数据的相关系数如表4-1所示。表4-1苹果期现价格的相关系数LNAPSLNSXWTHLNHNWSQLNHNWSXLNGSWJQLNAPS1.0000LNSXWTH0.45071.0000LNHNWSQ0.40080.64451.0000LNHNWSX0.45590.83990.59301.0000LNGSWJQ0.52030.84180.62460.78931.0000可知，剩余的数据包括：LNSXWTH、LNHNWSX、LNHNWSX和LNGSWJQ。4.2苹果期现价格的平稳性检验对余下数据进行ADF单位根检验，即数据的平稳性检验，结果见表4-2。表4-2苹果期现价格的ADF检验样本ADF值1%显著性水平下临界值5%显著性水平下临界值10%显著性水平下临界值P值是否平稳LNAPS1.2371-3.4454-2.8681-2.57030.9984非平稳LNSXWTH-1.9218-3.9671-3.4142-3.12920.6423非平稳LNHNWSQ-2.6796-3.9675-3.4144-3.12930.2454非平稳LNHNWSX-2.6647-3.9694-3.4154-3.12990.2518非平稳LNGSWJQ-2.7639-3.9682-3.4148-3.12960.2112非平稳从表4-2检验结果中得出，LNAPS、LNSXWTH、LNHNWSQ、LNHNWSX、LNGSWJQ这五个序列的p值均大于0.05，即在5%的水平上接受H0：时间序列存在单位根，表明这五个时间序列均为非平稳序列。在此基础上，对这五个序列进行一阶差分，并对差分后的数据再次进行ADF检验，结果见表4-3。表4-3苹果期现价格一阶差分序列的ADF检验样本ADF值5%显著性水平下临界值P值是否平稳△LNAPS-16.8390-3.97960.0000平稳△LNSXWTH-19.0362-3.41430.0000平稳△LNHNWSQ-29.8190-3.41470.0000平稳△LNHNWSX-27.2372-3.41590.0000平稳△LNGSWJQ-28.6912-3.41520.0000平稳观察表中p值，发现五个序列的p值均小于0.05，即在5%的水平上拒绝H0，说明这五个序列的一阶差分序列均为平稳序列，这五个序列为一阶单整序列。4.3苹果期现价格的协整检验在对数据的平稳性进行检验之后，紧接着对苹果期现价格的长期均衡关系进行分析，本文采用E-G两步法步骤如下。首先对一阶单整的LNAPS、LNSXWTH、LNHNWSX、LNGSWJQ进行简单线性回归（原数据）得出回归结果，进而生成残差序列；然后对残差序列进行ADF单位根检验，此处由协整检验的一般规律可知，检验过程中应选择什么都不含有，得到伴随概率如表4-4所示。表4-4苹果期现价格的协整检验残差项ADF值5%显著性水平下临界值P值LNSXWTH-1.4247-1.94160.1438LNHNWSQ-2.9211-1.94140.0035LNHNWSX-3.1789-1.94160.0015LNGSWJQ-2.2699-1.94150.0226其中LNHNWSQ和LNAPS进行E-G协整检验后，得出的残差序列统计值P=0.0035小于0.05，即在5%的水平下拒绝H0，即残差序列不含有单位根，残差序列平整；同理LNHNWSX和LNAPS的P=0.0015小于0.05，残差序列平整；LNAPS和LNHNWSX的P=0.0226小于0.05，残差序列平整。最终得出结论：LNHNWSQ和LNAPS、LNHNWSX和LNAPS、LNGSWJQ和LNAPS均存在协整关系，即苹果期现价格间存在着长期均衡关系。4.4苹果期现价格的Granger因果关系检验在分析了苹果期现价格的数据间存在长期均衡关系的基础之上，再对其进行Granger因果关系检验来分析苹果期现价格彼此之间的指导性关系。结合之前的检验结果，此处只对LNHNWSQ、LNHNWSX、LNGSWJQ与LNAPS的数据进行此项检验，步骤如下。根据VAR模型确定了LNHNWSQ、LNHNWSX、LNGSWJQ的最佳滞后阶数分别为2、1、1，然后在进行Granger因果关系检验时选择与各自相对应的滞后期，得出伴随概率如表4-5所示。表4-5苹果期现价格的Granger检验PairwiseGrangerCausalityTests原假设p值结论LNAPSdoesnotGrangerCauseLNHNWSQ0.5089接受LNHNWSQdoesnotGrangerCauseLNAPS0.5828接受LNAPSdoesnotGrangerCauseLNHNWSX0.4951接受LNHNWSXdoesnotGrangerCauseLNAPS0.6862接受LNAPSdoesnotGrangerCauseLNGSWJQ0.0893拒绝LNGSWJQdoesnotGrangerCauseLNAPS0.2776接受可以得出，在10%的显著性水平下，LNAPS不是LNHNWSQ的Granger原因，LNHNWSQ也不是LNAPS的Granger原因；LNAPS不是LNHNWSX的Granger原因，LNHNWSX也不是LNAPS的Granger原因；LNGSWJQ不是LNAPS的Granger原因。但是在滞后长度为1且10%的显著性水平下，H0：LNAPSdoesnotGrangerCauseLNGSWJQ的p=0.0893小于0.1，故拒绝H0接受H1，即LNAPS是LNGSWJQ的Granger原因。得出结论：在甘肃省甘酒泉春光，存在苹果期到现的单向引导关系；而在河南商丘和河南三门峡两地，苹果期现价格间互不引导。从河南商丘、河南三门峡、甘肃酒泉春光这组苹果现货价格与苹果期货价格的分析结果上看，只存在苹果期到现的单向引导关系，而苹果现对期的引导关系并未得到显现，可以看出苹果期对现的价格发现功能并不理想，而同样苹果现货价格也并未发挥出它对苹果期货价格的基础性作用。4.5苹果期现价格的回归分析最后为进一步明确苹果期对现的影响，特采用OLS最小二乘法建立线性回归模型对LNGSWJQ与LNAPS之间的具体数量关系进行分析，具体结果见表4-6。表4-6苹果期现价格的回归分析VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C0.18850.12681.48640.1377LNAPS0.86460.059314.59130.0000R-squared0.2456Meandependentvar2.0331AdjustedR-squared0.2444S.D.dependentvar0.2864S.E.ofregression0.2490Akaikeinfocriterion0.0601Sumsquaredresid40.5382Schwarzcriterion0.0737Loglikelihood-17.6988Hannan-Quinncriter.0.0654F-statistic212.9062Durbin-Watsonstat0.0360Prob(F-statistic)0.0000根据表，得到回归方程为：LNGSWJQ=0.1885+0.8646LNAPSt=(1.4864)(14.5913)R2=0.2456，R2=0.2444，F=212.9062对表中数据进行分析：F值为212.9062，p=0.0000，则表示在5%的显著性水平下，回归结果显著，即苹果期货合约价格对苹果市场批发价影响显著，期货合约价格的上升会带来苹果市场批发价的上升，且期货合约价格每增加100%，苹果市场批发价将平均上涨86.46%，说明从长期角度，苹果现价受苹果期货合约价格的影响并随之改变。5结论和建议5.1结论通过对所搜寻到的苹果期货价格和四个省各地区的苹果现货价格的变动关系分析，对苹果期现价格之间的相互引导有了浅显的了解。然后在这一基础之上，对苹果期货价格和十二组苹果现货价格数据先后进行了各项分析、一系列检验和线性回归分析，并在这一过程中逐次剔除不良数据，从而最终得出苹果期现价格之间的关系，所得结论如下：（1）苹果期现价格总体走势具有一定的相似性，虽然期货上市初期有所背离，但统计区间后期两者的变动趋势逐渐趋于一致。并且根据动态变动曲线，苹果期货价格确实对对未来苹果现货价格形成了一种预测，并在一定程度上反映出市场对未来果价的预期。（2）根据实证分析结果，苹果期货价格确实对苹果现货价格起到了一定的价格发现作用，但作用并不显著；同时苹果现货价格对于苹果期货价格的引导关系在此次检验中并未有所发现。（3）线性回归结果显示出苹果期现价格呈现正相关，协整检验显示出两者之间存在着长期均衡关系，因果检验显示出存在着苹果期到现的单向指导关系。总而言之，苹果期货合约价格对苹果市场批发价的影响较大，苹果现货市场批发价的上涨会随着期货合约价格的上涨而上涨；并从长期角度，苹果市场批发价受到苹果期货合约价格的影响并随之变动。5.2建议5.2.1强化期货市场监管机制加强政府监管，防止资本推动果价上涨。2018年的果价之高令人咋舌，除了苹果产量减少的原因外，期货市场的投资者借机囤货也为价格翻倍做了推波助澜的作用。故强化政府对期货市场的监管就显得尤为重要，以此来避免资本推动果价更为剧烈的变动，提高期货市场的效率。5.2.2完善期货市场交易机制完善期货市场交易机制，充分发挥政府部门和专业人士对期货市场参与者的指导作用。强化苹果期货市场的信息沟通和信息传导机制建设，提升期货合约的标准化程度，改善投资环境，使果商能更好地利用期货来进行风险规避。并且在期货的基础上，政府还可推进发展金融帮扶减贫和助力全面小康创新举措：保险+期货+银行，从而将果农、保险公司、期货公司和银行联系起来，成为继农业贴补政策之后更合理、高效的替代政策。5.2.3推进苹果企业标准化分选分级参照苹果期货价格，依标定价，便利现货贸易的强化企业标准化分选分级。伴随着苹果期货的推广，苹果现货定价体系的完善和苹果产业标准化的建设，苹果现货“同果同价”逐步得以实现，使得企业可以通过基差定价开展苹果现货贸易以及借助苹果期货实现苹果入库、仓储、质检等流程的标准化和规范化。同时企可以通过基差贸易、套期保值、场外期权、产融结合、实物交割等方式，降低企业经营风险，有效应对果价变动。5.2.4提升果农利用期货市场发现价格和避险的能力（1）加强苹果期货知识普及。加深果农、果商等市场参与者对苹果期货的认识和了解，多渠道、多角度向公众介绍这一新型期货产品，从侧面增加期货市场参与者的人数，从而促进苹果期货趋向成熟，并使得期货市场的主要功能得以更好得发挥效用。由于苹果生产的季节性，果价具有较强周期性和季节性，并且果价在天气、成本等多种因素的影响下变动较大，而果农由于所知信息较少与果商之间存在着信息不对称问题，无法准确预测果价，导致优果贱卖情况时有发生。在这种情况下，期货市场的价格发现功能的有效发挥，可以有效帮助果农明确苹果市场价格，保障果农收入。（2）借助期货市场的价格发现功能明确果价，提升果农对果商的议价能力，从而保障