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今日搜狐热点2016年期货公司排名结果公布
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“2016年期货公司排名结果公布”详细信息
&&2016年期货公司分类评级结果如何，徽商期货公司分类评级是多少，相信很多投资者会关注期货公司的评级结果，特别是想要在徽商期货公司开户做期货交易的投资者。投资者可以参考期货公司的评级结果选择期货公司，大家关注的徽商期货公司在2016年度的评级结果是BBB类，相比2015年是没有变化，而徽商期货公司在B类公司排名中是相对靠前的，仅次于A类公司。
& & & &8月5日下午，中国证监会召开例行发布会，证监会新闻发言人张晓军通报了2016年期货公司分类评价结果。
& & &&&期货公司分为A（AAA、AA、A）、B（BBB、BB、B）、C（CCC、CC、C）、D、E等5类11个级别，分类级别是以期货公司风险管理能力为基础，结合公司市场竞争力、培育和发展机构投资者状况、持续合规状况，对期货公司进行的综合评价。
& & & &张晓军介绍，此次分类评价共涉及149家期货公司，其中，被评为A类以上的共30家，B类的102家，C类的15家，D类的2家，没有评为E类的公司。
& & &&&证监会公布了2016年期货公司分类评价结果。7月15日证监会公布的券商评级曾被称为史上惨，如今期货公司评级的出炉，一样令众多评级遭遇下调的期货公司“泪奔”。
& & & &从2016年的评级结果看，AA类期货公司数量由去年的20家骤降至10家，其中5家被降至A级。全行业149家期货公司中，A类以上期货公司30家，去年有44家，B类以上期货公司与去年持平，均为132家，C类以上期货公司17家。
& & & &这一轮评级，被降级多的是国联期货，由A到D，被连降9级；此外是国信期货和海通期货，分别被降5级和4级；被连降3级和2级的期货公司也不少，分别为3家和8家。
& & & &徽商期货公司在全国范围内的期货公司中性价比是非常高的，公司的实力也是非常的强大。2015年徽商期货公司就与台湾富邦金控集团签署参股合同，成为一家由台港澳参股的国内期货公司，公司的注册资本大大增加，并在香港筹划徽商期货香港子公司。随着徽商期货香港子公司的成立，国内的期货投资者可以在徽商期货公司开设外盘账户，交易国外的期货品种。如果想要在徽商期货公司开设期货账户的投资者可以联系徽商期货沈经理& QQ：。徽商期货沈经理（高级客户经理）&执业资格证号是：F0298429，您可以在中国期货业协会网站上查到。期货开户，股指期货开户联系徽商期货沈经理享受VIP式开户服务。
下面是公布的详细名单
数据来源：证监会官网
相关数据选取及模型检验
本文选取的数据是大连豆一主力合约收盘价（大豆进口国是美国）、美豆连续收盘价、人民币兑美元汇率中间价，分别定义为P、USP、CPR。本文选取的样本区间为日至日，采用每日交易数据，并剔除中美两国交易所的节假日，数据来源于同花顺和中国人民银行。
首先为了消除异方差性，对所有变量取对数，分别记为LP、LUSP、LCPR。在进行实证分析前，为选择合适的计量方法，回避计量分析中出现的“伪回归”问题，先要对相关变量进行平稳性检验，若数据在5%显着性水平下拒绝原假设，则认为该序列是平稳的。本文采用迪基富勒的ADF检验（Dicky—Fuller test），检验结果如下表所示：
表为各变量ADF单位根检验结果
从上表可以看出，数据在5%的显着性水平下，LP、LUSP、LCPR为一阶单整序列。在这种情况下，传统的Engel和Granger（1987）、Johansen（1992）协整检验方法则不再适用于对变量间长期协整关系的检验。那么，本文将采用Pesaranetal（2001）提出的边限协整检验方法进行分析。
在进行Pesaran边限协整检验之前，先建立自回归分布滞后模型和误差修正模型（ARDL—ECM）：
&Z:\KTc1.tif& & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &（2-1）
在ARDL模型滞后阶数的确定中，AIC、SBC准则以及Pesaran边限检验是有效的方法，以下检验过程均采用Microfit4.1软件完成。
在Microfit4.1软件中，首先充分滞后模型（2-1）式中的各差分变量。其中，优秀滞后期依据AIC、SBC准则和序列相关LM统计量进行选择，即先给定一个大的滞后期p，然后从1到p逐个对模型（2-1）进行普通小二乘法（OLS）估计，得到每个模型的AIC和SBC值，并对每一个滞后期模型进行残差一阶和四阶序列相关性检验。
如果某一滞后期使得模型（2-1）估计的AIC值和SBC值都大，则选择该滞后期为模型（2-1）的优滞后期；如果AIC值和SBC值选择的优滞后期不一致，则尽量选择多个可能的滞后期估计模型进行比较。比如，接下来使用的边限协整检验，终确定一个优的滞后期。
基于太长的滞后阶数可能会导致序列相关的问题，本文将大滞后阶数选为四阶。根据一阶差分变量的各滞后阶数，得到相应的AIC值、SBC值、滞后一阶和四阶的LM序列相关统计量，结果如下表所示：
表为AIC、SBC信息准则与序列相关LM统计量
由上表的结果可知，当无趋势项时，根据AIC信息准则滞后期选择2期，SBC信息准则选择滞后1期；当有趋势项时，AIC信息准则选择滞后2期，SBC准则选择滞后1期。进一步考虑滞后一阶和滞后四阶的LM序列相关统计量。LM统计量表明，无论模型有无趋势项，在滞后2期且在无趋势项的情况下，变量间无明显的序列相关问题表现更优。因此，选定模型的优秀滞后期为2。
为了更进一步确认优秀滞后期为2，并且确定模型无趋势项时优，接下来，对（2—1）式中水平滞后2期的变量间的协整关系进行Pesaran边限协整检验。
下面对ARDL—ECM模型提出假设：
H0：γ0=γ1=γ2=γ3=γ4=0
H1：γ0，γ1，γ2，γ3，γ4不全为零 & & & & & & & &（2-2）
此时，F检验存在两个临界值，当所有变量为I（0）序列时，存在低值；当所有变量为I（1）序列时，存在高值。当F统计量大于高值时，则拒绝原假设，通过检验；当F统计量小于低值时，则不能拒绝原假设；当F统计量处于两者之间时，则无法判断。
表为边限协整检验
如上表所示，将滞后2期的ARDL—ECM模型得到的对原假设H0：γ0=γ1=γ2=γ3=γ4=0的联合显着性检验的F统计量，与Pesaranetal（2001）给出的临界值表进行比较。我们发现，当不含趋势项时，F统计量值4.4245大于10%置信水平的F检验的上界4.14，而其他条件下均不成立。因此，当模型不含趋势项时，在10%显着性水平下，拒绝变量之间不存在长期关系的零假设，即变量间存在长期的稳定关系。
接下来估计ARDL模型，所估计的ARDL模型为ARDL（1，2，0）形式，结果如下表所示：
表为ARDL（1，2，0）模型的估计结果
由上表可知，无趋势项时，各变量回归结果均显着。因此，本文将以无趋势项的ARDL（1，2，0）模型为基础，建立长期协整关系和ARDL—ECM模型，来研究汇率变动对我国大豆期货价格的长短期影响。
由下表可以得出变量间的长期关系方程：
LP=15.827LUSP-4.2584LCPR &（2-3）
从长期来看，美豆期货价格和人民币兑美元汇率对我国大豆期货价格具有长期均衡的影响，并且由长期均衡方程式（2—3）可知，我国大豆期货价格关于美豆期货价格的长期弹性为0.021827，而汇率变化对我国大豆期货价格产生-4.2584的影响。
表为长期关系及误差修正模型估计结果
进一步得出变量的误差修正模型：
dLP=0.080713dLUSP-0.091229dLCPR+0.34183dC
-0.021423ecm(-1) & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &（2-4）
公式（2—4）显示了我国大豆期货价格对于美豆期货价格和人民币兑美元汇率的短期弹性，其误差修正项ecm（-1）的系数为-0.。这意味着我国大豆期货价格和美豆期货价格、人民币兑美元汇率之间即使出现了暂时的非均衡，在误差项的作用下，模型也将以-0.021423的调整力度把非均衡状态拉回到均衡状态。
另外，从短期动态关系来看，我国大豆期货价格对美豆期货价格的短期弹性约为0.080713，这说明美豆期货价格变化1%将导致我国大豆期货价格变化为0.080713%；我国大豆期货价格对于人民币兑美元汇率的短期弹性约为-0.091229，这说明人民币兑美元汇率变化1%将导致中国大豆期货价格变化-0.091229%。
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