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书 书刘　伟，朱新颜，张爱华，等．基于 ＰＯＴ模型的鸡蛋价格风险的 ＶａＲ与 ＥＳ度量［Ｊ］．江苏农业科学，２０１７，４５（８）：３３０－３３３．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１７．０８．０８４基于 ＰＯＴ模型的鸡蛋价格风险的 ＶａＲ与 ＥＳ度量刘　伟 １，２ ，朱新颜 １ ，张爱华 １ ，孙兆明 １（１．青岛农业大学经济与管理学院，山东青岛 ２６６１０９；２．中国海洋大学经济学院，山东青岛 ２６６１００）　　摘要：近年来我国鸡蛋市场所呈现出的大幅振荡走势给相关利益主体带来了巨大的价格风险，因此，对鸡蛋价格风险的精确度量有着重要的现实意义。通过对全国鸡蛋平均批发价格的实证研究表明，基于广义帕累托分布的极值理论的 ＰＯＴ模型能够较好地拟合鸡蛋价格极端收益率数据，用 ＰＯＴ模型来度量鸡蛋价格的风险价值是适合的。经过测算，在十年一遇、二十年一遇、百年一遇的情形下，衡量我国鸡蛋价格风险的 ＶａＲ分别为 ０．８１％、１．１４％、２．１５％，而在 ＶａＲ超过上述百分比的条件下，鸡蛋价格的 ＥＳ分别为 １．３８％、１．８１％、３．１０％。　　关键词：鸡蛋价格；风险度量；ＰＯＴ模型；ＶａＲ；ＥＳ；帕累托分布；极端收益率　　中图分类号：Ｆ３２３．７　　文献标志码：Ａ　　文章编号：１００２－１３０２（２０１７）０８－０３３０－０３收稿日期：２０１６－０１－２２基金项目：山东省青岛市社会科学规划项目“青岛市农地金融体系创新发展研究”。作者简介：刘　伟（１９８０—），男，山东临朐人，博士研究生，讲师，主要从事农村经济与金融研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｗｚｘｙ＠１２６．ｃｏｍ。通信作者：孙兆明。Ｅ－ｍａｉｌ：ｑｉｕｓｈｉ０５１６＠１６３．ｃｏｍ。　　我国作为鸡蛋产销第一大国，鸡蛋价格的涨跌触动无数蛋鸡养殖户、鸡蛋贸易商以及消费者的神经。尤其是最近几年来，鸡蛋价格呈现出明显的大幅振荡的走势，如在 ２０１４年３月开始的 ６个月内，鸡蛋价格上涨了 ４４％，并创下历史最高点，而在之后的 ８个月内，价格又下跌超过 ３０％，给相关利益主体带来巨大的价格风险。因此，如何对在我国有着巨大市场的鸡蛋价格风险进行精确度量，便是一个具有重要意义的研究课题。然而，目前关于鸡蛋市场价格风险研究的相关文献还不多见。研究者更多从鸡蛋价格波动、预测以及预警的角度对鸡蛋价格展开研究。赵一夫等采用 ＣｅｎｓｕｓＸ１２季节调整法和 ＨＰ滤波法对鸡蛋价格波动展开研究，总结了我国鸡蛋价格长期的变动趋势和周期性波动规律，并分析了影响鸡蛋价格变动的因素 ［１］ 。谭银清等针对鸡蛋价格波动所呈现出的季节性、周期性、趋势性特点，通过构建向量自回归模型（ＶＡＲ），分析鸡蛋价格与各影响因素之间的作用机制，以找出鸡蛋价格波动的成因 ［２］ 。徐明凡等利用灰色模型对鸡蛋价格进行相关分析及预测，并得出相对神经网络模型而言，灰色理论模型在对我国鸡蛋价格的预测上具有更有效的预测效果 ［３］ 。唐江桥等将自回归移动平均模型（ＡＲＭＡ）作为鸡蛋价格预测模型，运用黑色预警方法对鸡蛋价格的波动进行预警 ［４］ 。董晓霞等通过采用门槛自回归模型（ＴＡＲ）、动量门槛自回归模型 （Ｍ －ＴＡＲ）和非对称误差修正模型 （ＡＴＰ－ＥＣＭ），对鸡蛋的收购价格与零售价格之间是否存在非对称性传导效应进行了检验 ［５］ 。但也有少数学者从价格风险的角度对畜产品市场价格风险度量作出尝试。安丽等运用极值理论对我国生猪市场价格进行了拟合，采用 ＶａＲ（ｖａｌｕｅａｔｒｉｓｋ，ＶａＲ）方法度量了我国生猪市场价格风险，并进一步计算了我国生猪市场价格十年一遇、二十年一遇、五十年一遇、百年一遇情况下的风险损失 ［６］ 。这为本试验鸡蛋价格风险问题提供了研究思路。张峭等提出利用 ＶａＲ度量农产品现货市场风险，并计算了 ７种分布模型（Ｂｅｔａ分布、Ｂｕｒｒ分布、正态分布、Ｌｏｇ－Ｌｏｇｉｓｔｉｃ分布、对数正态分布、Ｇａｍｍａ分布和 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ分布）下包括鸡蛋在内的 ５种畜产品的市场风险值ＶａＲ。根据对不同概率分布模型的拟合优度检验结果，认为我国畜产品的市场风险并不服从正态分布，运用 ＶａＲ方法度量农产品市场风险是可行的 ［７］ 。虽然上述研究对鸡蛋价格风险的度量方面提供了有益的思路并作出了有价值的尝试，但有 ２点不足也不容忽视：首先，先验假设畜产品市场价格波动服从既定概率分布难以得到经验数据的支持。其次，在对价格风险的度量方面，ＶａＲ虽然是被广泛认同的最为常用和重要的风险度量方法，然而，由于这一度量方法的内在缺陷，如不满足次可加性等，因而并不是一致性风险度量。而预期不足（ｅｘｐｅｃｔｅｄｓｈｏｒｔｆａｌｌ，ＥＳ）则具备更加优良的性质，是一致性的风险度量。基于上述考虑，本试验尝试引入极值理论研究鸡蛋价格风险度量问题，由于其无须对市场价格波动的整体分布作出假设，只须考虑价格波动的“尾部”，从而避免先验假定价格波动整体分布的缺陷。同时，在计算传统 ＶａＲ的基础上，本研究也计算了 ＥＳ，以实现对鸡蛋市场价格风险更为准确的度量。１　理论基础极值理论（ｅｘｔｒｅｍｅｖａｌｕｅｔｈｅｏｒｙ，ＥＶＴ）是专门研究次序统计量极端值分布特征的理论，由于其仅考虑分布的尾部，因而能够比传统的正态分布更准确地描述分布的尾部特征，进而可以对风险价值进行更精确的度量。１．１　极值理论中的 ＰＯＴ模型极值理论是对损失分布的尾部进行建模，按照确立极值方法的不同，可分为２种模型：一是区域最大值（ｂｌｏｃｋｍａｘｉｍａｍｅｔｈｏｄ，ＢＭＭ）模型，利用广义极值分布对尾部进行拟合；二是超越门槛值（ｐｅａｋｓｏｖｅｒｔｈｒｅｓｈｏｌｄ，ＰＯＴ）模型，利用广义帕累托分布对尾部进行拟合。相比而言，ＰＯＴ模型由于能够更加— ０ ３ ３ — 江苏农业科学。玻埃保纺甑 ４５卷第 ８期网络出版时间：2017-05-03 16:57:23网络出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/32.1214.S.20170503.1657.122.html