农产品期货价格对通货膨胀具有预测作用，能为宏观决策提供理论依据
期市可以提前预测宏观经济某些重要指标的变化
消费者价格指数（CPI）主要反映了一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度，在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的情况。分析和预测CPI的走势对宏观经济决策具有重大意义，但CPI数据的公布具有一定的滞后性，如何有效增强预期功能备受宏观经济决策部门和研究人员的关注。随着我国期货市场上市品种日益丰富，期货市场与实体经济相互作用不断增强，期货市场作为观测通货膨胀窗口的作用逐渐凸显，如何通过期货市场了解宏观经济运行情况是决策部门和市场分析研究者关注的热点问题。
期货市场对实体经济的影响主要基于期货市场的价格发现功能，期货价格对现货价格的引导作用已经被国内外学者多次证实。Bigman等人利用交割日现货价格对距离交割日某固定时间的期货价格进行回归分析，得出期货价格是对最后交易日现货价格的无偏估计；Garbade和Silber建立了期货价格和现货价格之间相互联系的Garbade-Silber模型来刻画期货价格和现货价格在价格发现功能中作用的大小；Wahab等人通过协整分析证实大多数商品的期货价格与现货价格之间存在稳定的长期均衡关系，完善的期货市场价格对现货价格具有很强的指导性，期货价格通常引导现货价格的变化。对我国期货市场的研究也反映出相似的规律。以上这些代表性研究基本上是基于单一品种期货对现货的定价功能，事实上，期货市场价格总水平与反映社会商品价格总水平的相关指标之间的关联性更强，这种关联性的一个重要体现就是期货市场的实体经济晴雨表作用：期货市场可以提前预测宏观经济某些重要指标的变化。
易盛农产品基准价格指数（含郑商所、大商所、上期所品种）采用近交割月合约价格编制，是反映我国农产品期货价格的综合性指标，而我国CPI指标中和农产品相关的食品类权重占到34%左右，易盛农产品基准价格指数和CPI理论上应该存在某种程度的关联，通过分析这种关联关系，对通货膨胀的预测更加有效、准确。
本文基于回归模型研究易盛农产品基准价格指数和CPI的关系，揭示我国农产品期货价格对通货膨胀的预测作用，为宏观决策提供理论依据。
数据选取及计量分析
样本数据
本文选取易盛农产品期货基准价格指数(ESABI)与居民消费价格指数（CPI）当月累计同比为研究对象。数据选取时间从2005年1月至2013年9月，共有样本值105个。考虑到在分析中对变量取自然对数不会改变变量之间的关系，本文对数据取自然对数进行光滑化处理。
在整个样本期内，ESABI相对CPI当月累计同比有一定程度的超前变化趋势。
单位根检验
在进行实证分析之前，需要检验序列的平稳性，采用ADF检验对各个变量序列的平稳性进行检验，原假设为存在单位根。对于给定的显著性水平，如果ADF统计值小于临界值，则表明序列是平稳的；反之，序列不平稳。表1是检验结果。
由表1可以看出，在给定的显著性水平下，对lnCPI和lnESABI检验的ADFt-Statistic值大于给定水平临界值，说明lnESABI和lnCPI序列不平稳，对DlnCPI和DlnESABI检验的ADFt-Statistic值小于给定水平临界值，说明lnESABI和lnCPI的一阶差分序列平稳，因此，可以进行Granger非因果关系检验。
Granger非因果关系检验
对易盛农产品基准价格指数对数与CPI当月累计同比对数进行Granger非因果关系检验，结果见表2。
由表2可以看出，在1%的显著性水平下，当滞后期k=4,5,6,7,8时，ESABI是CPI的Granger原因。可以得出以下结论：ESABI提前4个月以上预测CPI的走势具有很高的可信度，我国农产品期货市场的功能较为完善，作为观察通货膨胀窗口的作用较强。
模型构建和对CPI的预测
为了分析ESABI和CPI之间的数量关系以及ESABI对CPI的预测机制，本节以滞后4—8期ESABI为解释变量，以CPI累计同比对数为被解释变量构建如下的回归模型：
lncpit=c0+c1lnesabit-4+c2lnesabit-5+c3lnesabit-6+c4lnesabit-7+c5lnesabit-8+ε(1)
上式中lncpit表示t时期的CPI累计同比对数，lnesabit-i,i=4,5,6,7,8是滞后4到8期的ESABI对数，ci,i=0,1,2,3,4,5是待定系数，通过估计上述模型的系数，发现系数ci,i=2,3,4,5未通过t检验。因此本节采用如下的模型较为合适：
lncpit=c0+c1lnesabit-4+ε(2)
从表3模型的参数估计结果来看，各系数都能通过t检验，证明系数估计值显著，模型通过F检验，表明整个模型显著，R2在50%左右，拟合优度较好。根据以上计量分析结果，可以得到如下的CPI预测模型：
lncpit=4.040134+0.082855lnesabit-4(3)
式（3）表明可以通过滞后4期ESABI的值来预测CPI累计同比的值，表4是根据上述模型得到的2013年5月到9月的CPI累计同比预测值和实际值的对比以及2013年10月到12月的CPI累计同比预测值。
从表4的结果来看，式（3）在预测2013年5月到9月的CPI累计同比时，无论是绝对误差还是相对误差都比较小，因此式（3）是当前预测CPI累计同比的有效模型。本文建立的预测模型必须考虑时间跨度对准确度的影响，因此模型需要根据具体的情况修正以提高预测的准确性，具体的算法如下：
第一步：进行单位根检验和Granger非因果关系检验，得到平稳性和最佳滞后阶数。
第二步：建立回归模型，根据相关系数和方程的检验结果建立最佳预测模型。
第三步：设置合理的误差限a,若a未超过正常的误差水平，采用式（3）建立的模型预测；若a超过正常误差水平，更新CPI累计同比数据和ESABI数据，转第一步，重新建立相应的预测模型。
结论和政策建议
综上所述，易盛农产品基准价格指数（全市场）能够提前4个月以上预测CPI累计同比的基本走势，可以作为观察我国通货膨胀的有效指标。通过易盛农产品基准价格指数（全市场）和CPI累计同比的关系建立的模型能够较为准确地预测我国CPI累计同比的值。期货交易所可以通过不断上市一些反映宏观经济的代表性期货品种，完善我国期货品种体系；反过来，期货交易所也可以利用宏观经济走势来分析和开发新的期货品种上市交易，促进我国期货市场功能的完善和发展。
(关键字：农产品 基准价格)