今天继续为大家带来《美国全球小麦价格定价权研究》系列连载报告。本章我们分析对美国小麦期货市场和巴黎市场的估计和结果、一天中不同时间的结果以及不同美国市场的结果。

　　美国可能正在失去在世界小麦市场的领导作用。外国期货市场的交易量增加以及世界贸易份额的增加被证明是这种转变的证据，但是，美国的期货市场对于小麦价格发现来说并不那么重要。本文应用市场微观结构方法，包括Yan和Zivot（2010）的信息领导份额来估计在芝加哥，明尼阿波利斯和巴黎的小麦期货市场发生的价格发现的比例。我们发现，美国市场仍然主导小麦的市场价格发现，尽管2010年巴黎市场的话语权明显上升，以及受俄罗斯和乌克兰的冲击。

　　关键词：小麦，价格发现，期货，市场微观结构，信息共享。

　　对于我们样本期间的每一天，从2008年1月1日到2013年4月30日，我们估计一个美国小麦期货市场和巴黎市场的对数价格的VECM。我们使用每天确定的Akaike信息准则（AIC）来选择该VECM的滞后长度。平均来说，AIC选择具有四到五个滞后的VECM。根据文献，VECM没有包括趋势。我们在误差校正项中指定一个常数，以考虑在给定交易日的两个市场之间的平均价差或基准。这类似于Mizrach和Neely（2008），他们使用IS和CS来研究不同期限的美国国库券的价格发现。基准的变化一般小于给定交易日内价格水平的变化。

　　我们计算美国和巴黎市场的IS，CS和ILS的每日，适应Hasbrouck（2002）提供的代码中规定的程序。我们从我们的分析中排除交易日，我们不能可靠地计算这些措施，由于缺乏交易。我们排除了两个市场中的交易数量极低（少于五个）的日子以及高低交易价格差异极小（小于每蒲式耳1美分）的天数。这不包括在市场不交易的美国市场的许多限制移动天数，因为价格相对于前一天的结算价格改变了允许的最大量。交易日历的差异导致一个市场交易，而另一个没有 - 例如美国假日如总统日或感恩节在法国没有观察到的天数不在我们的结果，因为100％的价格发现发生在开放市场的定义。

　　对于我们的主要结果，我们估计使用芝加哥市场作为美国市场的价格发现措施。与其他美国市场相比，芝加哥的交易量更高，并且在价格发现方面可能发挥更大的作用。我们使用美国中部时间凌晨3:45至下午1:15之间的交易价格。这包括巴黎市场的开盘和收盘以及美国市场日盘交易的开盘和收盘。我们选择这个期间是因为日内期货交易量众所周知的U型模式。较高的交易量和市场流动性被认为集中在交易的开盘和收盘。由于这些可能与价格发现相关，我们希望包括在任一市场中可能发生价格发现的时段，并且不排除一个市场的时段比另一个市场的时段。

　　芝加哥市场的所有价格发现措施的汇总统计数据在表1中给出。由于股票通过定义测量总和为一，巴黎的平均每日股份减去芝加哥的平均每日股份和每个股票的标准偏差市场是一样的。这些汇总统计数据来源于2008年1月至2013年4月的862个交易日的计算股票。这个数字小于该期间的总交易天数，因为我们从上面讨论的样本中排除了一些交易日，天，其中VECM中的误差校正项上的估计系数生成在零和一的边界外的CS。这些天很可能是IS和CS措施所基于的结构模型不如Lehmann（2002）所建议的天数。

　　这些统计数据表明，虽然两个市场在小麦价格发现中发挥积极作用，但芝加哥市场占主导地位。我们报告了芝加哥价格方程的误差校正系数，以及巴黎价格方程。这些系数通常具有相反的符号和大致相同的幅度，这表明两个市场以与由误差校正项表示的长期（日内）关系相似的速度进行调整。αc在绝对量上较大，但是这些系数不能告诉我们哪个市场产生更及时的价格发现，因为它们混淆了价格的永久和暂时的变化。

　　表1总结了上文讨论的每一个价格发现份额。 IS和ILS的测量结果表明，芝加哥小麦期货在此期间对大约80％的价格发现负责。 CS指标相当低，表明芝加哥仅占价格发现的45％。这似乎是由citetYan：2010a和Putnin（2013）确定的CS的“避免噪声”问题的情况。因为芝加哥有更多的交易，价格往往从每分钟波动更多。巴黎市场通常是无效的，价格有“陈旧”，但不嘈杂。这使CS偏向于在每个市场上相对平等的价格发现份额。

　　我们考虑相对价格发现的变化。图5绘制了芝加哥市场在我们样本期间的平均IS，CS和ILS测量。我们不画巴黎市场的措施，因为这些只是一减去显示的数字。对于IS度量，表示上限和下限以及中点。再次，芝加哥小麦期货占据了整个样本期间小麦价格发现。

　　在2010年中期之前和之后，芝加哥的价格发现比例在视觉上有明显的变化。IS和ILS在2010年中期之后都有所下降，而IS指标的边界更宽。 2010年7月1日前后的IS，CS和ILS平均值差异的T检验显示在1％显着性水平的价格发现的显着变化。例如，2010年7月1日之前的平均日ILS为0.89，之后为0.76。日间ILS的标准偏差在2010年7月1日之前为0.24，之后为0.33。因此，我们得出结论，价格发现在市场之间变得更加分散和更加可变。

　　小麦价格发现的本质的这种显着变化是KRU供应冲击影响全球价格发现的暗示证据。 2010年，KRU区域经历了极端干旱，并通过从2010年8月开始实施小麦出口禁令，加剧了这一干旱的影响。我们的研究结果表明，巴黎市场可能更密切地跟踪欧洲和KRU的供需情况。对源自该地区的全球小麦供应的巨大冲击与在巴黎市场中更大份额的价格发现相关。

　　作为稳健性检查，我们截断每天所考虑的观察数量，以评估价格发现在整个交易日是否因市场而变化。我们考虑五个日内时段：上述主要结果中使用的全天，只有美国隔夜会议，包括巴黎市场开放，完整的巴黎交易时段，不包括美国市场的交易结束，只有美国日交易时段，只有两个市场在美国日交易期间包括美国市场开放的期间。

　　表2列出了每个日内计算的ILS的汇总统计量。比较一天中的平均ILS表明，巴黎在美国市场的隔夜期间占据了较大份额的价格发现。芝加哥在这个时期的ILS只有0.24。由于样本中包括了更多的美国天会话，芝加哥的ILS更大。

　　作为额外的稳健性检查，我们考虑如果我们使用来自较小的堪萨斯城和明尼阿波利斯市场的价格，美国价格发现的估计份额是否存在显着差异。我们用一整天时间如表1回想一下，在巴黎小麦期货成交量为幅度堪萨斯城和明尼阿波利斯比同类越大，所以我们可以期待相对价格发现在这些市场比芝加哥低。

　　表3比较了芝加哥，明尼阿波利斯和堪萨斯市市场的ILS相对于巴黎。我们发现估计的价格发现股票在美国交易所上是相似的。平均来说，美国市场相对于巴黎的价格发现份额约为80％。

　　在本文中，我们使用来自多个市场的高频价格数据来推断世界小麦市场的结构变化，使用仅以年度或月度频率提供的生产和贸易数据是不可能的。我们发现，观察到的巴黎小麦期货合约交易量的增加以及世界小麦交易远离美国的变化，与巴黎交易所相对于基准芝加哥发生的小麦价格发现比例的增加同时发生期货市场。价格发现最大的变化发生在2010年夏天，与来自KRU的大量供应冲击同时发生。这些结果对于考虑替代交易时期和替代美国期货市场是强大的。