虽然目前尚未有学者对三七不同规格品种间的价格相关性做过具体的分析,但国内已有了不少研究价格相关性的成果。如:刘秉乾 在《我国金属期货与现货的相关性研究》中,采用平稳性检验,格兰杰因果检验等方法对我国铜和铝的期货与现货进行了研究;孔红丽、刘磊 根据有关方面的数据建立一元线性回归模型,运用最小二乘法定量分析贵州与东盟进出口贸易额与贵州省经济增长之间关系。

　　基于对以上文献的参考,我们采用了平稳性检验,格兰杰因果检验的方法,运用最小二乘法建立了一元回归模型,并对这些回归方程做了残差分析,定量地分析了各品种三七价格之间的联系。

　　二、实证分析

　　1.数据处理及各三七品种的价格走向

　　本文所采用的数据是2010年3月至2012年5月文山三七交易市场各三七品种的交易价格,对缺失数据的处理是:如果数据有缺失,我们直接删除整行的观测值。我们共有243个样本。然后主要利用数理统计的方法研究和利用经济学软件Eviews 分析各三七品种价格间的关联。

　　为了降低数据的异方差性但不改变数据的趋势性,需要对数据进行对数处理。故接下来我们研究的数据皆是变量的对数形式。

　　2.数据的平稳性检验

　　检验变量序列是否平稳,即是否具有单位根。我们一般常用ADF检验方法。本文采用含有截距和时间趋势的ADF单位根检验变量的平稳性(表1),如果其中任何一个检验变量中ADF值都小于临界值,则可以认为该序列没有单位根,是平稳的序列。运用Eviews6.0对各变量的单位根进行检验,结果可从表1反映出来。

　　从表1可以看出,在1%的置信度下,各个序列均为平稳序列。

　　3.格兰杰因果检验

　　在前面的平稳性检验中,我们知道各种三七品种价格的序列为平稳的。下面我们对它们进行格兰杰因果关系检验。鉴于篇幅有限,我们只对部分变量的对数进行检验。

　　从上表可以看出在1%的置信度下,概率P值0.0012小于0.01,所以拒绝原假设“40头三七的价格不是20头三七价格的因”,即40头三七的价格是20三七价格的因。同理从上表又可以看出20头三七的价格也是40头价格的因,两者互为因果关系。

　　因此,我们可以对其他的变量进行因果检验,得到类似的结论。

　　4.各品种的三七的价格的回归方程及分析

　　鉴于篇幅有限,我们只给出了其它三七规格品种价格与40头三七价格的函数模型(函数均化成了指数形式),所有的函数取值范围都为(x>0,y>0)。

　　注:其中为40头三七的价格,为其他各品种的三七价格。

　　结果分析:

　　对于拟合优度r2,其一般取值在0与1之间。其越接近于1,就说明回归方程对样本数据点的拟合优度越高。而在上述所得的回归方程中,拟合优度r2值大多数都大于0.9,说明上述大部分回归方程的拟合优度都很高。

　　在上述回归方程中F统计量下的P值均为0,故在1%的置信度下,上述模型均可以反应各种三七品种价格之间的关联性。由于eviews软件只能精确到四位小数,此时为了更好地反映回归方程的显着性最好参照F统计量的值。在Prob(F-statistic)均为0.0000的前提下,F统计量的值越大越能说明回归系数与零有显着差异。此外在一元回归分析中,回归方程显着性检验和回归系数显着性检验的作用是相同的,两者可以互相替代。因此,回归方程具有显着性,即函数模型恰当。

　　5.残差分析

　　在此,我们仅对以40头的三七价格为自变量,毛根的三七价格为因变量的回归方程: 的残差做以下三个方面的分析。 (1) 分析残差序列是否服从均值为0的正态分布 我们用eviews6.0得到了该方程的残差序列的基本统计特征:平均值为-4.80E-16,JB统计量为21.54477,以及此时其对应的概率为0.000021。

　　（1）r> 原假设为时间序列服从正态分布。

　　在原假设下JB 统计量服从自由度为2的卡方分布。以检验水平1%为例,对应的临界值为9.21,即P(X>9.21)=0.01。若计算的JB>9.21,则拒绝原假设,分布不是正态分布。否则接受原假设。在Excle中输入chiinv(0.00002,2)得出自由度为2,概率为0.00002的临界值为21.64,由图2中的JB 统计量和其对应的概率值知,该残差序列的分布与正态分布无显着性差异。所以残差总体上服从以0为均值的正态分布。

　　(2) 残差的独立性分析

　　残差的独立分析可以通过绘制残差序列图实现。我们用eviews6.0对其残差进行绘图,发现残差随着时间推移无规律性的变化,因此该残差序列不存在自相关性。