【量化历史研究】美国大宗商品市场一体化200年

学术   2024-08-25 08:54   广东  

本文为“量化历史研究”第 819 篇推送

19世纪芝加哥的期货交易所

(图片来源于网络)



商品市场整合在促进社会福利的改进过程中十分明显。因此,学者James M. Harrison在其文章Exploring 200 years of U.S. commodity market integration: A structural time series model approach中使用结构时间序列模型来探索 1750 年至 1949 年美国商品市场的收敛、效率和跨期平滑性,以揭示三个指标在一段历史时期内的全新快速整合。


作者认为,区域性的农作物专业化导致在空间上地方市场供应过剩而外部市场供应不足,而在时间上季节性生产周期在一个季节供应过剩而在下一个季节却供应不足。该模式导致了低收入和高成本。因此,随着运输和储存成本的下降,通过空间和时间上平滑供应可以有效缓解这些问题,农民和消费者的贸易条件也会随之得到改善,进而导致实际工资的增加。


既有文献针对美国市场整合的研究通常作为欧洲议题的延伸,很少关注跨时间的平滑性。作者通过结构时间序列模型将每月的批发商品价格数据分解为趋势、周期和季节性三种成分。趋势成分用于衡量市场收敛,即市场间价格差异的程度;周期成分用于衡量效率,即市场在冲击后恢复平衡的速度;而季节性成分用于研究跨时间平滑,即市场投机者储存商品的能力。


作者使用的数据集包括从1750年到1949年之间42种商品在70个地区的月度批发价格。数据来源自美国农业部(USDA)的调查,19世纪50年代以来的报纸报道以及国际科学委员会编撰的历史价格数据。为确保数据质量,作者对数据集进行了限制。比如,只涵盖至少在两个地点都存在的观测值数据;观测值至少覆盖三分之二的时间以及数据必须在端点前后一年内被观测到。为了研究市场整合的不同形式(收敛、效率和跨时间平滑),数据集被分为五个不同的时期,每个时期都包含商品种类与不同地区的篮子。


在实证部分,作者将商品价格分解为三个组成部分:趋势、周期和季节性,该分解方式能够有效分析市场整合的三种形式:收敛、效率和跨时间平滑。


对收敛而言,分析趋势成分的偏差可以衡量市场价格的收敛程度。价格长期变化可以表明各地市场价格的趋同。文章发现在边境地区和易腐商品上存在明显的价格收敛。作者绘制了趋势成分偏离全国平均值的幅度,并展示了不同时期的随机收敛率。结果表明,不同地区和不同时期,价格收敛的速度和幅度都不尽相同。易腐商品的价格收敛速度则快于平均水平,这是由于此类商品对储存和运输技术改进的敏感性。


周期成分则用于衡量市场的效率,即市场在受到冲击后恢复均衡的速度,这反映了各地市场之间的周期性协同的波动程度。随着时间推移,在1820-1854年期间沿海地区的效率显著提高,该趋势与交通和通信的进步趋同。作者使用贝叶斯动态因子模型来计算各地区的协动性水平。该模型通过分解价格中的周期成分,提取出每种商品的全国性周期因素,并与各地区的价格波动进行比较。文章认为,效率提高意味着价格的周期性波动更多地由全国性因素驱动,而非地区特有的冲击。


最后是季节性,该成分反映了价格的季节波动。季节性波动的幅度衡量了不同时间段内市场平滑效果。为确保结果的可靠性,作者使用了多个控制变量来减少数据集内生性和样本不平衡所造成的影响。模型中同时还控制了地区和商品的固定效应,以便更好理解不同地区和商品在市场整合过程中的差异化表现。因此,19世纪中期易腐商品的季节性最为明显,原因是运输成本下降。19世纪后期冷藏和制冷技术的引入导致季节性价格波动减少,特别是在储存能力较高的地区。


作者强调了跨时间投机的重要性,特别是对于农民在收获季面临的生产过剩和消费者在之后面临的消费短缺问题。通过储存,农民可以为季节性农产品获得更高的报酬,而消费者可以享受价格的稳定性。因此,跨时间平滑的程度取决于多种因素,主要包括储存成本、利率、腐败率和季节性的供应模式。这些因素在不同地区存在差异,即使在区域利率趋同之后,这些差异仍然存在,这表明在利用季节性价格波动估算历史利率时需要特别谨慎。


总体而言,该研究总结了美国商品市场在两个世纪内所经历的持续性整合,特别是在收敛、效率和跨时间平滑方面所取得的显著进步。这些变化是由技术进步和市场条件变化所推动的。本文为美国经济史研究提供了独特视角。从现实上看,尽管在19世纪80年代以后欧洲市场因保护主义反弹而开始分化,但美国市场的整合却持续进行,这对研究两地长期增长率的差异提供了新的历史解释。


文献来源: James M. Harrison, Exploring 200 years of U.S. commodity market integration: A structural time series model approach, Explorations in Economic History, Volume 88, 2023.


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