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基于HP滤波法我国小麦市场价格波动探析 　　摘要：运用2002年12月至2014年10月的小麦市场价格数据，分析了我国小麦市场价格波动主要特征，运用X12季节调整模型实证分析季节要素对我国小麦市场价格波动的影响；运用HP 滤波分解模型将2002年12月至2014年10月我国小麦市场价格指数原始序列分解为趋势值序列和波动值序列，分析得出我国小麦市场价格长期波动的趋势，并对研究期进行周期划分。经研究发现：小麦市场价格具有明显的季节性波动，夏季和秋季因素使得小麦价格上涨，春季和冬季因素使得小麦价格下跌，这与小麦的生长周期基本保持一致；研究期内我国小麦市场价格波动可划分为2个周期，各周期持续的时间长度和峰谷落差都不相同。研究末期小麦市场价格波动幅度存在逐渐缩小的趋势，波动周期存在延长的趋势 关键词：小麦价格；价格波动；长期波动；波动周期；X12季节调整模型；HP滤波模型 小麦是我国主要的粮食作物之一，其播种面积占粮食（水稻、小麦、玉米）总播种面积的25%左右，其产量占我国粮食总产量的1/5左右，在全球小麦产量大约占17%；同时小麦也是我国食用消费的主要粮食品种之一，2000年小??食用消费约占粮食总消费量的30%左右。频繁波动的小麦市场价格导致了粮食市场的高频波动和农民种粮行为的不稳定。种种现状造成了全国粮食缺口持续增大，对我国粮食安全战略的实施存在一定威胁。我国自2006年实行粮食保护政策，即最低收购价政策，逐渐稳定了小麦市场价格，价格波动的频幅都在逐渐减弱。由此可见，价格波动已经成为我国小麦产业发展中主要的内涵特征，也是小麦产业面临的核心问题 目前，粮食品种价格波动的研究在探寻波动特征规律和波动周期的划分方面比较丰富，大都是采用HP滤波法、季节调整法和ARCH模型等序列数据的分析方法，可是他们主要采取主观意识来划分粮食价格波动周期，存在划分不科学的缺点。所以，本研究会先计算出小麦市场价格波动偏离率指标，并且通过该指标的变动幅度来确定小麦市场价格周期的划分，旨在用客观角度提取出全国小麦市场价格波动特征 一、研究方法及数据来源 （一）研究方法 目前，分解经济时间序列的趋势因素和循环要素，测定长期趋势的方法丰富， HP滤波方法是用来分析状态空间中的时间序列，等同于极小化波动方差，方法运用方便灵活，不拘于经济周期峰谷的确定，HP滤波提高了经济周期的频率，从而减弱了周期波动 该方法的基本原理为：设是一个时间序列，有趋势成分和波动成分两部分，其中YtT是趋势成分，YtC是波动成分，得出：Yt=YtT+YtC（t=1，2，L，T）将YtT分离出来，使min{（Yt-YtT）2+λ（YTt+1-YtT）-（YtT-YTt-1）}最小化，所以用惩罚因子λ来调节趋势的变化，λ存在递增性。HP滤波依赖于参数λ的确定，当λ=0时，满足该条件的趋势序列为Yt序列；随着λ值的增加，估计的趋势更加光滑。研究经验证明，在使用月度数据时，设λ=14400。然后计算波动项对趋势项的偏离率：RV=YtC/YtT，RV表明了指定经济时间序列对长期趋势的偏离幅度，进而表现出其短期波动状态。为提高周期划分的科学性，本文以偏离率RV作为周期划分的标准 （二）数据来源 本文以2002年12月至2014年10月小麦市场价格指数作为研究对象，数据来源于中经网产业数据库（CEInet Industry Database），数据相对完整 二、我国小麦市场价格波动主要特征 （一）小麦市场价格短期波动剧烈 在研究期内，我国小麦市场价格短期波动剧烈，呈现出与市场供需波动一致的状态。小麦价格在143个月中形成了12个上涨和下跌的交替波动。自2003年8月开始，小麦价格开始剧烈上涨，在2004年，小麦价格有6个月的平均环比增长速度是14.17%，2004年的下半年开始剧烈下跌，下跌速度为10.44%，直到2005年年末才转为缓慢环比上涨。2006年年初开始，缓慢上涨和下跌交替，上涨速度不超过4%，下跌速度不超过2%。图1为研究期内小麦市场价格环比增长速度 由图1可得，2005年年末前，我国小麦价格存在大幅度波动，环比上涨或下跌速率大于5%，波峰和波谷的环比速度差高达24%，振荡式的上涨和下跌，而从2006年年初开始，波动幅度减小，波动趋于稳定。这表明了我国小麦市场价格的波动幅度和波动频率都在逐渐减小 （二）小麦市场价格总体呈上涨态势，周期变化不一 研究期内，从总体上来看，我国小麦市场价格呈上涨趋势，存在周期性变化，波动周期时长各异，最长周期有64个月，最短周期只有4～5个月，且波动周期呈现越来越平缓的态势。小麦市场价格在2003年4月至2003年9月、2006年2月至2007年11月波动相较剧烈；小麦市场价格在2002年1