Árvolatilitás elemzése a magyar gabona-, tej-, és tojáságazatban

Tartalom Volatilitásról általánosan Ágazatok bemutatása Módszertan Irodalmak a témában Adatok Elemzés Eredmények Következtetések

Téma jelentősége Véletlenszerű áralakulás – Bizonytalanság – Kockázat Kisebb ellátási problémák és piaci hírek is nagyobb ármozgást okozhatnak – Pl.: „price spike” – 2007/2008 Árvolatilitás növekvő szerepe a mezőgazdaságban

Volatilitásról általánosan Pénzügyi fogalom Típusai: – Történelmi volatilitás – Implicit volatilitás Befolyásoló tényezői: – Kereslet-kínálat alakulása – Mezőgazdaság sajátosságai (természeti és biológiai tényezők) – Készletek – Egyéb piacok tendenciái

Volatilitás vizsgálatának módszerei Leíró statisztika – Szórás, relatív szórás Történelmi volatilitás „Sávos módszer” (Tothova, 2011) Idősorelemzésre alkalmas módszerek – ARCH, GARCH modellek

Releváns irodalmak Gilbert és Morgan, 2010 – Főbb élelmiszer-alapanyagok Keane és O’Connor, 2011 – Tej, EU vs. Világ Tothova, 2011 – Élelmiszeripari termékek, EU vs. Világ

Ágazatok bemutatása GabonaTejTojás Termelés Növekvő (4,3 millió hektár /65%) Csökkenő (1,7 milliárd liter/év) Csökkenő (2,7 milliárd/év) Agrárgazdasági jelentőség Jelentős Farmszerkezet Duális Külkereskedelmi mérleg Nettó exportőr Nettó importőr (értékben) Nettó importőr Árak tendenciája (reál áron) NövekvőCsökkenő

Adatok bemutatása Termékek: – Búza – kenyér – Termelői tej – pasztőrözött tej – Termelői tojás – fogyasztói tojás Árak KSH adatok alapján Időintervallum: január – június* Nominális árak deflálva a fogyasztói árindexszel – Bázis = január * A tej esetében január – április

Leíró statisztika jaunár június TermelőiFogyasztói BúzaTej*Tojás Fehér kenyér Pasztőrözött tej* Tojás Megfigyelések száma (n) Átlag 22,6448,249,33129,26117,1217,03 Szórás (S) 6,498,231,3310,637,482,00 Relatív szórás 28,66%17,06%14,00%8,22%6,39%12,00% Medián 20,50163,5068,10127,54116,4945,66 Módusz 15,87156,0063,50144,79110,7815,87 Minimum 13,6931,3113,89104,98103,0424,92 Maximum 38,6262,746,93151,09132,8713,12 * Rövidebb időintervallumon vizsgált: január április

Sávos vizsgálat január június TermelőiFogyasztói Reál árak 15%-os sávval BúzaTej*Tojás Fehér kenyér Pasztőrözött tej* Tojás Sávon kivüli/belül (db)99/5122/12837/1130/150 22/128 Sávon kívül/belüli (%)66/3414,7/85,324,7/75,30/100 14,7/85,3 Történelmi volatilitás (%)35,42%10,44%29,41%6,45%6,51%15,42% * Rövidebb időintervallumon vizsgált: január április

ARCH, GARCH Az időben változó volatilitást méri Adatok logaritmus alakban* ARCH LM-próba – ARCH hatás kimutatása ARCH GARCH * A gabona és tejágazatban differenciált adatok egységgyök jelenléte miatt

ARCH LM-próba, modellek ARCH LM próba TermelőiFogyasztói Búza/Fehér kenyérARCH(1)*- Tej-- TojásGARCH(1,2)ARCH(2) * a modell alfa taghoz tartozó valamely kritérium nem teljesül

Tojáspiaci árak varianciái Termelői árak: GARCH(1,2) Fogyasztói árak: ARCH(2)

Eredmények és következtetések Gabona: – Spekulatív tőke szerepe, olajár korreláció Tej: – Kvóták szerepe – Nagyüzemi struktúra (alkuerő) – Feldolgozói koncentráció Tojás: – Hagyományok szerepe meghatározó, (Húsvét, karácsony)

Köszönjük a figyelmet!