背景介绍：

    期货市场最基本的功能表现为规避风险和价格发现，其中规避风险是期货市场产生的最初动因，价格发现功能则是联系现货市场与期货市场的重要纽带。

    期货市场价格发现功能是指在期货市场通过公开、公平、公正以及高效、竞争的期货交易运行机制，所形成的具有真实性、预期性、连续性和权威性期货价格的过程。

    期货价格引导现货价格围绕未来市场的供需波动。那么，期货价格对现货价格的影响到底有多大呢？下面我们就对中国市场进行研究分析。

    现货价格与期货价格走势图：


    EVIEWS统计：


    线性回归方程：Y=316.222+0.710933*X 其中Y代表玉米现货价格，X代表玉米期货价格。
　　（1）对回归方程的结构分析
　　0.710933是样本回归方程的斜率，代表玉米现货价格与期货价格的相关系数；316.2221是样本回归方程的截距，表示不存在期货市场时玉米现货价格的修正数值。
　　（2）统计检验

    A、拟合优度检验

    R-squared=0.882704，Adjusted R-squared=0.882521,说明总离差平方和的88.3%被样本回归直线解释，还有11.7%未被解释，因此，线性回归方程对样本点的拟合优度是比较高的。

    B、样本相关系数检验

    提出原假设H0：ρ=0

    备择假设H1：ρ≠0

    构建t统计量

    t= 服从t(n-2)分布

    给定显著水平α=0.5，自由度为v=n-2,其中n=642，其临界值t0.025(∞)=1.96。经计算，︱t︱=69.507773＞1.96，接受H1，说明X与Y之间具有显著的线性相关关系。

    C、回归系数估计值的显著性检验----t检验

    提出原假设H0：β1 =0

    备择假设H1：β1≠0

    t-statistic=69.39957,在给定的显著水平=0.5，自由度为v=n-2,其中n=642，其临界值t0.025(∞)=1.96。经计算，︱t︱=69.39957＞1.96，接受H1，说明X对Y有显著影响。

    同理，对于β0，︱t︱=21.92817＞1.96，说明回归模型中应该包含常数相。

    以下是对于同一样本的大连玉米的期现价格散点图：

　　从上图的散点分布情况我们可以看出，两者的价格相对较工整，不过，相对于美国市场的情况来说，还是存在一定的瑕疵，与上面的分析也基本吻合。

    从以上的评价中可以看出，此模型具有相对较高的实际参考价值和应用价值。