易永坚+应俊华

【摘要】本文首先針对我国粮食价格进行研究，发掘其中的特殊规律性。由于不同品种之间的差异性，选取小麦作为研究对象，其他的粮食品种也可以通过相同的方法进行研究。考虑到需要研究数据的特征，本文选取的是小麦现货数据，取样时间：2009/01/05-2016/09/14。因为小麦价格的数据是一个时间序列数据，所以本文采用的是计量模型中一系列针对时间序列数据的处理方法。最后发现小麦价格具有ARCH效应，更进一步研究小麦价格的增长率，通过建立一系列的GARCH模型，得出了关于小麦价格增长率的数学模型。

而后是建立粮食最低收购价格的定价模型，并运用定价模型进行政策评价以及预测2017的粮食最低收购价格，使用MATLAB完成的此问研究。先从理论入手，确立了下限为粮食的种植成本加上适当的利润，上限为粮食市场价格的粮食最低收购价格模型。接着利用模特卡罗模拟，预测下一年的平均小麦市场价格，作为粮食最低收购价格的上限。选取小麦平均种植成本作为粮食最低收购价格的下限。将模型确立出的粮食最低收购价格区间用来评价“十二五”期间国家制定的粮食最低收购价格，发现都处于建立的定价区间，所以“十二五”期间国家制定的粮食最低收购价格是合理的，并给出了对2017年的最低收购价格的区间。

【关键词】粮食价格 ARCH效应 GARCH模型 粮食最低收购价格

一、粮食价格特殊规律性的研究思路

数据选取的是wind提供的小麦现货指数，因为作为期货的标的产品，现货能够很好的反映了日级小麦价格的变化趋势，加上数据量较大，是用来研究粮食价格规律性的良好数据。……