摘要
美國作為世界上最大的農產品出口國，農產品期貨買賣歷史久遠，并為全世界農產品市場提供了代價參考尺度，而美國農業部（USDA）每月公布的月度供需教導（WASDE教導）則對農產品期貨市場有著風向標的作用。因此，解析我國內地油脂油料期貨需要對WASDE教導有充分的了解，并明確USDA調換數據的紀律性。
對于美國大豆單產而言，5月至7月，大豆剛剛剛播種完仍處于開花期，當時的WASDE單產預計數據是由USDA下屬機構世界農業展望局(WAOB)提供，重要根據模子來預估單產。而8月至次年1月的WASDE單產預計則是由USDA的另一個下屬機構國家農業統計服務局(NASS)基于田間查訪結局給出的。
市場介入者固然以為WASDE教導涵蓋主要的信息，但很多人對其懂得不良，并經常將WAOB與NASS在教導中發表的預計相混淆。因此，在這一篇文章中，我們將注意力轉向WAOB的大豆單產預計，對其採用的模子進行解析拆解，并嘗試進一步預計20212022年的美豆平均單產。
從模子推測結局來看，7至8月平均氣溫的抬升和6月降水量短缺對美豆的單產都會有負面陰礙，而單產對7至8娛樂城生日禮金推薦月平均降水量陰礙的響應則是不對稱的。另有，本文採用模子對積年數據進行了回測，通過對比發明，模子預計值近似每年5-7月WAOB公布的預計值。因此，模子的推測結局具有一定前瞻性，本文推算本年的美豆單產預計值約為50301蒲式耳英畝。
一、美國大豆單產預計模子
1USDA美豆單產預計
自1993年以來，美國農業部的農業展望委員會（WAOB）每年都會對美國大豆單產進行預計，并將數據在每年度5、6、7月的WASDE教導中公布。在1993年至2012年時期，這項預計創建在對歷史單產數據進行趨勢解析的根基上，此種方式相對簡樸，且會依據大豆播種進度進行調換。從2013年開始，WAOB改為採用Westcott和Jeison（2013）中所述的美豆單產預計模子進行預計。
而在每年8月至次年1月的WASDE教導當中，美豆單產的預計數據則來自于美國農業部的NASS（美國國家農業統計局），并且依賴于大規模農夫查訪和田間丈量查訪。在12月份，USDA會對終極產量進行確定，并在次年1月份公布年度教導。8-11月的單產預計數據均偏于守舊，大多數場合下，低于實際值。此中8、9月份數據與實際數據偏差較大，并在10月和11月份逐漸得到改正。跟著時間的推移，單產預計的精確性將逐漸提高。
2 陰礙大豆產量的因素
上文提到，WAOB對美國大豆單產的預計是基于模子的。具體而言，有如下幾個變量被以為是陰礙美豆單產的：7月和8月的平均降水量；7月至8月的平均氣溫；6月降水量短缺；以及典型專業變化的時間趨勢變量。他們作為辯白變量被涵蓋在模子之中。變量值取的是七個州（愛荷華州，伊利諾伊州，印第安納州，俄亥俄州，密蘇里州，明尼蘇達州和內布拉斯加州）數據的加權平均值，當中的權重由各個州已收割大豆的培植面積來決意。
由於大部門大豆作物都是在78月間發育的，因此模子涵蓋了這段時間的氣象場合數據（包含有降水量變量和溫度變量）。另有，固然6月的賭場娛樂城遊戲即時獎金氣象狀況相對于7-8月的氣象狀況對大豆發育的陰礙較小，但Westcott and Jeison (2013)指出6月中的極端氣象會對大豆產量產生較大的陰礙。因此，該模子又參加了6月的降水量短缺變量（即當降水量樣本值處于統計分布的最低10％尾部時，降水量短缺等于降水量平均值減去降水量樣本值），以反應極端氣象對大豆產量的潛在主要性。從圖5可以看出，1988年和2012年的6月有明顯的雨水短缺。
依照上述定義，本文盡可能地蒐集了美豆在1988-2020年的單產和氣象數據，并將氣象數據依據七個州的已收割大豆培植面積加權并匯總。
3回歸模子
表1列示了Westcott和Jeison（2013）的原始模子參數（19882012年）。表中第一行的系數（Coefficient）揭示了各氣象要素對美豆單產的陰礙，可以看出，7至8月平均氣溫的抬升以及6月降水量短缺都會對美豆單產產生負面的線性陰礙。另有，7至8月平均降水量對單產的陰礙則是非線性的，即降水減少而導致的減產過份了因降水增加而導致的增產（下文還會進一步闡釋美豆產量對7至8月平均降水量的不對稱響應）。總體來看，原始模子的回歸方程式辯白了估計期內約80％的美國大豆產量變化。
接下來本文試圖完整地復制Westcott和Jeison（2013）中的原始模子。在進行比對之后，作者發明固然無法完全推算出該模子的原始估計值，但能夠做到極度相近。此中微小的不同可能來歷于數據集的采集。圖6則呈現了復制模子的預計結局和實際美豆單產的對比。
近期，WAOB又新增了一個虛擬變量，以包含2003年蚜蟲災難對大豆單產造成的損失，這也在一定水平上辯白了2003模子預計值與實際值之間存在的較大偏差。
二、大豆產量對氣象變量的響應
1 大豆產量對7-8月降水變化的不對稱響應
由于7至8月平均降水量對單產的陰礙是非線性的，因此引入了一種復雜性。圖7採用表1中的估計值繪制了這種陰礙，此中，橫軸表示了7月至8月降水量與樣本均值的偏差，豎軸表示了降水量變化對美豆平均單產的陰礙。圖中得到的山形關系具有主要意義，顯示大豆平均單產對7月至8月平均降水的響應是不對稱的由于7月至8月降水減少而導致的美豆減產大于因降水增加而導致的美豆增產，也可以懂得為7月至8月的惡劣氣象會減低美線上娛樂城信譽豆單產，而7月至8月的優良氣象會提拔美豆單產。
2 6月大豆產量對干旱氣象的響應
上文提到，模子還考慮了6月極端氣象的陰礙。圖8中橫軸典型了78月平均降水量，豎軸典型了78月降水量對產量的陰礙。圖中較高曲線與較低曲線之間的減值表示了6月降水量比其樣本均值低2英寸時對大豆單產的陰礙。2012年6月的短缺量為201英寸，1988年6月的短缺量為305英寸。
3 大豆產量對78月溫度的響應
7月8月平均溫度對大豆單產的陰礙如圖9所示。橫軸表示了78月平均降水量，豎軸典型了78月降水量對產量的陰礙。假如溫度變低，單產預期將被提高，而較高的溫度則會減低預期的大豆單產。在溫度變量的系數為-0514的場合下，圖中所示的1度風涼和1度高溫情景將引起05蒲式耳英畝預期產量的提高和減低。
三、2021年美豆單產預計
依據Westcott和Jeison（2013）對模子的定義，作者也創建了的模子，并對美豆平均單產進行了推算。圖10將模子推算結局與實際單產進行了對比。此模子比Westcott和Jeison（2013）模子對大豆產量的辯白度提高了約8%（R2=8852%），可能是由于樣本量的增加引起的優化功效。可以看出，19882020年模子的預計值與實際單產的趨勢較為一致。
下一步，我們利用19882020年的這個模子，對2021年的美豆單產進行預計。需將每個變量的樣本平均值乘以變量系數娛樂城生日禮金優惠，并將各項結局和解即可。此過程將生成2021年產量預計：
此外，作者用同樣的方式回測了20132020年每一年的模子預計結局，并且在表3中對比了5-7月份WASDE教導的預計值（表3）。可以看出，兩端數據差距較小。因此，對于今年度57月的WASDE教導，應用此模子將對教導中的美豆單產預計數據有較強的前瞻性。
