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大豆（再次！）
对于第一天的杂货价格下跌，这么多。来自ERS的一些预测，交易经济学：图1：CPI食品餐厅组件（大胆的黑色），ERS 1月的预测（浅蓝色广场），ERS 2月2月的预测（红色三角），Arima（1,1,0）预测（Charteuse Line）。资料来源：BLS，ERS，作者的计算。 2月95％的预测间隔包括0.2％的下降，以及7％[…]
来源:经济浏览器deja vu又一遍 - 中国报复，大豆再次出现。
还有许多其他食品。
尽管Chinn和Olivier Coibion（2014年期货市场杂志，2014年），有些人（现已被禁止的Corev）反对未来的有用性，我们评估了大豆价格。 V. Fernandez（资源政策，2017年）进行了我们的工作更新，证实了我们的结果。
corev）反对未来的有用性 期货市场，2014年 V. Fernandez（资源政策，2017年）要查看我们的结果，请考虑使用OLS估算以下方程。
st+ k - st =α+β（ft，k - st）+ ut+ k
st + k - st =α +β t+k t ft，k - st t，k + ut + k其中st是时间t的对数点率，ft，k是交易k期的log期货率，因此，u是一个错误术语，在有效的市场下，假设假设null a随机期望错误（创新）。
st ft，k u在表I中（来自Chinn和Coibion，2014年），我以3、6和12个月的地平线在黄色的大豆回归中突出显示了大豆回归的结果。 Chinn and Coibion，2014年 Chinn and Coibion的表I，2014年。 表I 请注意，点估计值接近一个，并且在统计上与该值无法区分，使用标准误差与串行相关性和异方差性。因此，测试方法是保守的。接头nullα= 0的WALD测试，β= 1在常规水平上未拒绝。无效的假设与期货价格是公正的预测指标一致。用文字说明，结果意味着当基础为1％时，相应期间大豆价格的平均变化将为…1％。 2 不是 此帖子
在表I中（来自Chinn和Coibion，2014年），我以3、6和12个月的地平线在黄色的大豆回归中突出显示了大豆回归的结果。Chinn and Coibion，2014年
Chinn and Coibion的表I，2014年。 表I 请注意，点估计值接近一个，并且在统计上与该值无法区分，使用标准误差与串行相关性和异方差性。因此，测试方法是保守的。接头nullα= 0的WALD测试，β= 1在常规水平上未拒绝。无效的假设与期货价格是公正的预测指标一致。用文字说明，结果意味着当基础为1％时，相应期间大豆价格的平均变化将为…1％。 2 不是 此帖子Chinn and Coibion的表I，2014年。
表I 请注意，点估计值接近一个，并且在统计上与该值无法区分，使用标准误差与串行相关性和异方差性。因此，测试方法是保守的。接头nullα= 0的WALD测试，β= 1在常规水平上未拒绝。无效的假设与期货价格是公正的预测指标一致。用文字说明，结果意味着当基础为1％时，相应期间大豆价格的平均变化将为…1％。 2 不是 此帖子 表I 请注意，点估计值接近一个，并且在统计上与该值无法区分，使用标准误差与串行相关性和异方差性。因此，测试方法是保守的。接头nullα= 0的WALD测试，β= 1在常规水平上未拒绝。无效的假设与期货价格是公正的预测指标一致。用文字说明，结果意味着当基础为1％时，相应期间大豆价格的平均变化将为…1％。2不是此帖子