农产品期货在商品期货市场中一直占有着较大的比重。由于季节的更替,农作物在播种和生长上会体现出一定的波动性,加之主要的农产品品种不仅可以作为粮食,在工业方面也有着不小的需求,农产品的这些特征使得企业具有投资和避险的需求。不同的农产品由于产品替代性,生长地理气候条件等因素的影响会有一定的价格联系,当现货市场具有供给和需求的联系时期货市场的价格往往也有紧密联系,因此研究农产品期货价格是十分有意义的。本文实证研究选取了芝加哥期货市场五种农产品期货,分别是燕麦,大米,玉米,小麦,大豆,数据的时间范围从2005年到2014年,考察其长期均衡关系和短期非均衡关系。首先,使用了ADF检验法来检验序列及其一阶差分序列的平稳性,发现这五种农产品期货的日收盘价序列都是一阶单整序列。农产品期货价格日收盘价数据作为时间序列数据,其平稳性特征等显得尤为重要。对时间序列数据的平稳性检验是十分重要的, Dickey andFuller于1976年提出了一种检验方法,被称为DF检验。对DF检验的扩展是通过增加变量的滞后项来消除残差的自相关,也即ADF检验。能通过ADF检验的数据具有平稳性特征,可以保证最小二乘回归的统计性质,保证F检验,t检验的可信。其次,考虑到所选取的数据时间跨度较大,本文分别使用了EG两步法和Gregory and Hansen方法进行了协整检验。对两个非平稳序列而言,协整是指它们的某一线性组合是平稳的。在长期均衡关系式模型建立前需进行协整的检验。本文讨论了两种检验方法,一种是Engle and Granger于1987年提出的EG两步法。另一种是Gregory and Hansen(1996)提出的,相比于EG两步法而言可以考虑到未知时点一次结构突变的协整检验方法。检验结果发现20个序列组合中有7个组合通过了EG检验,有8个组合通过了GH检验。再次,本文对通过协整检验的农产品组合拟合了长期均衡关系式。长期均衡关系意味着经济系统内不存在破坏均衡的内在机制。变量若在某时期受到干扰偏离其均衡点,则均衡机制会在下一时期进行调整以使其重新回到均衡状态。接下来对存在长期均衡关系的农产品组合,选取了(1,1)阶误差修正模型来刻画短期非均衡关系。存在长期均衡关系的变量在短期内也可能是失衡的。误差修正模型使得一个时期的失衡在下一时期得到纠正。建立误差修正模型使用了EG两步法,第一步进行协整回归,检验协整关系的存在与否,第二步若协整性存在,以第一步中的残差作为误差修正项加入到模型中进行参数估计。最后,对未来48天的收盘价进行了预测,并与收盘价的实际值进行比较且计算出预测误差。预测模型既考虑到了长期均衡关系体现的经济系统的内在平衡,又纠正丫短期内变量间关系的失衡,预测结果表明模型的预测能力非常优秀,48天的预测误差都在1.5%以内,平均误差在0.03%左右,预测值与实际值拟合度非常高。这表明本文建立的长短期均衡关系模型有效的刻画了不同农产品期货收盘价格之间的联系。