基差表现为先上升后下降的倒“U”形，7—9月基差最大，1—2月、11—12月基差最小

基差是商品现货与期货价格关联的直接反映，伴随着我国玉米市场化进程，玉米期现基差结构出现了由正向市场转变为负向市场的颠倒式变化。为准确把握玉米基差变动规律，完善玉米套期保值、基差交易的参考标准，本文针对我国玉米市场基差展开分析，详细描述了近10年玉米基差的变动状况，总结了玉米基差走势规律，以供套期保值及基差交易者准确把握市场节奏，进而采取相应的市场操作方案。

期现基差结构的转变

基差是指某一特定商品在某一特定时间和地点的现货价格与该商品在期货市场的期货价格之差。期货价格反映的是未来某一时点的商品价格，理论上，这一未来的商品价格包含当前现货价格的同时，还反映了商品的存储成本、时间成本、交易费用等项目。因此，正常的商品市场基差表现为负，我们将这一正常的市场称为正向市场。不过，商品价格受供需影响，而供需又由市场参与者的预期决定，当市场预期未来商品供给过剩时，期货价格则会小于现货价格，从而出现基差为正的情况，我们将这一市场称为负向市场。

本文选取2005年7月19日至2016年11月4日的玉米现货与期货价格作为研究对象(由于数据缺失，剔除了2011年)。其中，现货价格选取锦州港玉米平舱价，期货价格选取玉米主力连续合约日收盘价。

玉米是我国主粮之一，其市场价格受政府政策的影响较大，尤其是在连续多年的收储政策支撑下，玉米价格底部逐年高企。虽然国内玉米产量连创新高，但市场对未来的价格仍抱有积极态度，玉米基差市场结构连续多年表现为正向市场特征。不过，自2012年以后，玉米基差市场结构逐渐转向，从之前的正向市场转向当前的负向市场，尤其是今年，玉米基差创出历史新高，上图体现了这一市场结构的转换。

基差市场结构的转变与国内政策有极大的关系，伴随着玉米市场逐渐成熟以及库存高企，今年玉米临储制度取消，价格从之前的政府控制转变为完全由市场决定，在高产量预期下，整个市场一边倒地看空新玉米价格，使得玉米期货合约定价大幅下挫，现货价格大幅升水，进而导致基差转正，市场结构出现180度大转变。为了更好地服务市场，下文着重分析2012年之后的基差状况。

基差走势与概率分析

基差走势特征

本文以日度基差数据为基础，采取简单的算数平均法，计算月度基差均值、最大值及最小值，进而分析基差月度走势。下图展示了2012—2016年玉米基差月度走势状况，从趋势上看，玉米基差表现为先上升后下降的倒“U”特征，每年7—9月是基差最大的月份，1—2月、11—12月是基差最小的月份，玉米价格季节性特征从基差上可以完全体现。

图为玉米基差月度走势

基差区间概率

在样本期价内，玉米基差保持在-200—400元/吨变动，我们以50元/吨为基本单位，划分-200—400元/吨的区间，进而统计各个区间内的基差频率，计算该区间出现的概率水平。此外，由于今年玉米基差的表现明显异于往年，期货合约大幅贴水导致基差上升到新平台。因此，以下分析分解为2012—2015年的概率分布和2012—2016年的概率分布。

2012—2015年，在967个样本观测数据中，玉米基差处于零轴上下100点范围内的概率为70.42%。其中，处于(-50,0)的概率为25.65%。

2012—2016年，在1171个样本观测数据中，玉米基差处于零轴上下100点范围内的概率为59.09%。其中，处于(-50,0)的概率为21.18%。

整体来看，受今年玉米基差大幅走高的影响，350—400元/吨的基差概率大幅走高，对近几年的基差概率表现形成较大干扰，玉米基差概率右拖尾、厚尾特征更加明显。

月度基差覆盖率

图为1—3月基差覆盖率

为具体分析每个月的玉米基差状况，我们将频率区间进一步缩小到20元/吨一个间隔，探讨样本期内各个月份中基差的覆盖情况。下图为各个月份的基差覆盖情况，图中横轴为基差区间间隔，纵轴为基差覆盖率。例如，1月基差从未超过200元/吨的水平，当基差定为200元/吨及以上时，该基差的覆盖率将达到100%。再如，8月基差在340—360元/吨时，该基差覆盖率达到了71.30%。

了解各月份的基差覆盖率，有助于我们判断市场基差的合理性，当基差所对应的覆盖率极低时，表明后期基差上涨的可能性大。相反，当基差所对应的覆盖率极高时，基差后市走低的可能性大。

套期保值与基差交易

基差是套期保值关注的重点指标，也是套期保值盈亏的直接表现。当基差过高时，现货供应者面临收益下滑的风险，是其参与卖出套期保值的最佳时期；当基差过低时，现货需求者面临原材料价格上涨的风险，是其参与买入套期保值的最佳时期。

与此同时，企业套期保值还可以根据以下因素来对基差大小进行调整：

第一，即期利润。在产能过剩的背景下，即期利润向好，多数是在行情上涨或者现货供给不足的情况下发生。在此种情况下，买家购买意愿积极，所以企业在进行远期基差预售时倾向于扩大基差。

第二，期货价格走势。卖出套保价格与基差之和是企业基差定价的销售价格，如果期货价格走高，企业则趋向于调低基差报价；如果期货价格走低，企业则趋向于调高基差报价。

第三，市场接受程度。如果终端对基差定价热情不高，企业就会考虑适当调低基差；如果终端对基差定价采购十分积极，企业就有可能适当上调基差。

第四，市场供求状况。通过关键的行业数据，推算套保品种的供给程度，如果预期未来供给趋紧，企业就会考虑调高基差；如果预期供给充裕，企业则会适当下调基差。

总之，结合前文分析的基差走势及月份覆盖率情况，以及企业对市场的的参与与理解程度，套期保值及基差交易者便能够准确把握市场节奏，进而采取相应的市场操作方案。