陳憲，張騰，陳勇(中南大學(xué)商學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410083)

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國(guó)際現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響因素研究

陳憲，張騰，陳勇
(中南大學(xué)商學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410083)

摘 要：基于2008年1月—2014年12月的國(guó)際經(jīng)濟(jì)月度數(shù)據(jù)對(duì)影響現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，美國(guó)失業(yè)率、布倫特原油、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)分別每增加1個(gè)百分點(diǎn)，現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)分別增加0.634、0.666、0.053個(gè)百分點(diǎn)；美元指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)每增加1個(gè)百分點(diǎn)，現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)則分別減少1.103、0.529個(gè)百分點(diǎn)。在95%的置信區(qū)間下，美國(guó)第二輪量化寬松政策對(duì)現(xiàn)貨白銀的價(jià)格波動(dòng)存在著顯著影響。美元指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)的1階或多階滯后對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)存在顯著的負(fù)向沖擊；美國(guó)失業(yè)率、布倫特原油價(jià)格、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)的1階或多階滯后對(duì)現(xiàn)貨白銀的價(jià)格波動(dòng)存在顯著的正向沖擊。

關(guān) 鍵 詞：現(xiàn)貨白銀；價(jià)格波動(dòng)；影響因素

現(xiàn)貨白銀又稱(chēng)國(guó)際現(xiàn)貨白銀或者倫敦銀， 是一種利用資金杠桿原理進(jìn)行的合約式買(mǎi)賣(mài)標(biāo)的，作為貴金屬投資交易品種，價(jià)格波動(dòng)大，投資具有高收益和高風(fēng)險(xiǎn)的雙重特性。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)計(jì)量方法對(duì)白銀價(jià)格的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。Bahram Adrangi通過(guò)ADF檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)等實(shí)證方法檢測(cè)了白銀價(jià)格與通貨膨脹(cpi)以及工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(ipi)之間的關(guān)系，其結(jié)果顯示白銀的價(jià)格與cpi之間存在著長(zhǎng)期的正相關(guān)，而與ipi之間存在著一定程度的負(fù)相關(guān)[1]。Hasan對(duì)19世紀(jì)印度和伊朗金屬貨幣體系下的匯率和白銀價(jià)格的相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證研究，研究結(jié)果表明在當(dāng)時(shí)的貨幣體系下，匯率和白銀的價(jià)格在很長(zhǎng)的一段時(shí)間里存在著負(fù)相關(guān)性[2]。劉澄，張均東選取1999 年8月27日—2006年7月18日之間每個(gè)交易日的國(guó)際現(xiàn)貨黃金以及現(xiàn)貨白銀的收盤(pán)價(jià)格進(jìn)行對(duì)比研究，結(jié)果表明兩者的價(jià)格在變動(dòng)趨勢(shì)上具有很強(qiáng)的正相關(guān)性[3]。魏忠研究了1921至1936年倫敦白銀市場(chǎng)和上海標(biāo)金市場(chǎng)的每日收盤(pán)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明上海標(biāo)金市場(chǎng)與倫敦白銀市場(chǎng)之間存在著雙向因果關(guān)系[4]。James Cordier 通過(guò)研究美國(guó)白銀市場(chǎng)從2009年6月中旬到9月中旬的白銀價(jià)格走勢(shì)，發(fā)現(xiàn)美元的強(qiáng)勢(shì)表現(xiàn)是白銀價(jià)格大幅下跌的一個(gè)重要因素[5]。Gonzalo Cortazar研究得出石油價(jià)格與白銀價(jià)格之間存在著一定的長(zhǎng)期正相關(guān)性[6]。Ivanor分析了2009年5月1日—2009年8月31日現(xiàn)貨白銀、白銀期貨以及白銀ETF的每日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)，結(jié)果表明白銀 ETF市場(chǎng)會(huì)對(duì)現(xiàn)貨白銀市場(chǎng)和白銀期貨市場(chǎng)均產(chǎn)生一定程度的影響[7]。Roach的相關(guān)研究得出美聯(lián)儲(chǔ)加息會(huì)對(duì)白銀價(jià)格帶來(lái)一定打壓的結(jié)論[8]。樊元、王群通過(guò)對(duì)白銀及黃金31年價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，得出白銀價(jià)格與黃金價(jià)格具有相關(guān)性、白銀價(jià)格和黃金價(jià)格影響因素大致相同的結(jié)論[9]。李亞蘭采用2013年6月7日9:00至2013年7月23日15:00上海期貨交易所滬銀1312合約每5分鐘的高頻數(shù)據(jù)，運(yùn)用MF—DFA多重分析法研究了中國(guó)白銀期貨合約收盤(pán)價(jià)的收益率序列的波動(dòng)復(fù)雜性，實(shí)證結(jié)果表明白銀市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)較大[10]。

在已有研究的基礎(chǔ)上，本文著重研究美國(guó)量化寬松期間國(guó)際主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響，尋找對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響因素，為現(xiàn)貨白銀投資者選擇投資策略提供依據(jù)。

一、變量選取與回歸模型

1．變量選取

影響現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的因素眾多，本文重點(diǎn)研究國(guó)際主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響。選取美國(guó)失業(yè)率(uer)、美元指數(shù)(usd)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)(ism)、布倫特原油價(jià)格(brent)、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)(fn)、上證指數(shù)(shci)、歐元區(qū)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(cpi)、日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)(ppi)等8個(gè)變量為定量變量，美國(guó)量化寬松政策(qe)為定性變量?，F(xiàn)貨白銀價(jià)格(price)為被解釋變量。

(1)美國(guó)失業(yè)率。失業(yè)率是反映美國(guó)經(jīng)濟(jì)狀況好壞的重要指標(biāo)之一，若其失業(yè)率一直居高不下，則說(shuō)明經(jīng)濟(jì)一直處于蕭條期。

(2)美元指數(shù)。美元指數(shù)是衡量美元強(qiáng)弱的一種指標(biāo)。布雷頓森林體系于 1944年建立之時(shí)，美元在國(guó)際上便被視為重要的貿(mào)易基礎(chǔ)貨幣。

(3)美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)。ism制造業(yè)指數(shù)是由美國(guó)供應(yīng)管理協(xié)會(huì)公布的以制造業(yè)為標(biāo)準(zhǔn)的月度經(jīng)濟(jì)報(bào)告，是美國(guó)經(jīng)濟(jì)繁榮度的晴雨表，50是其榮枯線數(shù)值。ism制造業(yè)指數(shù)若超過(guò)50，則表明美國(guó)的制造業(yè)開(kāi)始回暖，經(jīng)濟(jì)逐步復(fù)蘇。當(dāng)ism制造業(yè)指數(shù)沒(méi)有達(dá)到50，則表明美國(guó)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)出現(xiàn)疲軟。

(4)布倫特原油價(jià)格。石油作為當(dāng)今世界最重要戰(zhàn)略性能源之一，對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的影響。布倫特原油作為最大原油期貨交易品，一直作為市場(chǎng)油價(jià)的標(biāo)桿。

(5)美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)。美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)反映的是美國(guó)每月非農(nóng)業(yè)人口就業(yè)狀況好壞。制造業(yè)和服務(wù)業(yè)就業(yè)人數(shù)一定程度上反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況和消費(fèi)水平。如果非農(nóng)數(shù)據(jù)下降，表明美國(guó)的企業(yè)生產(chǎn)力開(kāi)始下降，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度也相應(yīng)地下滑。

(6)上證指數(shù)。中國(guó)作為全球第二大經(jīng)濟(jì)體，其股票市場(chǎng)直接吸引了大量資金。中國(guó)上證指數(shù)較好地代表了中國(guó)股票市場(chǎng)漲跌狀況，一定程度上反映了投資者的資金流向。

(7) 歐元區(qū)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)。歐元區(qū)包括了歐洲主要的19個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家，該區(qū)域的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)在很大程度上反映了整個(gè)歐洲的經(jīng)濟(jì)狀況。

(8) 日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)。日本作為世界上第三大經(jīng)濟(jì)體，其生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)的高低在很大程度上直接反映了該國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

(9)美國(guó)量化寬松政策。美國(guó)在2008年至2012年之間分別實(shí)行了三輪不同程度的量化寬松政策，起始時(shí)間分別為2008年11月、2010年11月、2012 年9月。量化寬松政策為增進(jìn)美國(guó)國(guó)內(nèi)就業(yè)及經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇提供了一定動(dòng)力，導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格上漲。

2. 數(shù)據(jù)來(lái)源及模型構(gòu)建

現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)以及上述定量指標(biāo)的數(shù)據(jù)取自2008年1月—2014年12月之間的月度數(shù)據(jù)。其中現(xiàn)貨白銀價(jià)格采用的是倫敦銀的價(jià)格，原油價(jià)格來(lái)自于布倫特原油官方網(wǎng)站，美元指數(shù)源于匯豐外匯網(wǎng)，失業(yè)率、美國(guó)非農(nóng)就業(yè)指數(shù)來(lái)自于美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局，ism指數(shù)來(lái)自于美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)官方網(wǎng)站，上證指數(shù)來(lái)源于東方財(cái)富網(wǎng)，歐洲消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。在回歸分析前，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，分別記為：lnprice、lnbrent、lnusd、lnuer、lnfn、lnism、lnshci、lncpi、lnppi、qe1t、qe2t、qe3t。構(gòu)建如下線性回歸模型(ANCOVA模型)：

式中，β1，β2，β3，β4，β5，β6，β7，β8，β9，β10，β11為多元回歸模型的參數(shù)，β0為截距項(xiàng)，t代表時(shí)間序列數(shù)據(jù)。εt包括了所有對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)有影響但未在模型中表述的因素。

用stata軟件對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果表明美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)、美國(guó)失業(yè)率、美元指數(shù)、美國(guó) ism制造業(yè)指數(shù)和布倫特原油價(jià)格與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)顯著相關(guān)；而上證指數(shù)、歐元區(qū)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)沒(méi)有通過(guò) t 檢驗(yàn)，說(shuō)明三因素對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)影響不顯著。三輪量化寬松政策中，第二輪與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)呈顯著正相關(guān)，第一輪和第三輪則沒(méi)有顯著性影響(表1)。

表1 模型(1)回歸結(jié)果

剔除上證指數(shù)、歐洲消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)以及第一輪、第三輪量化寬松政策這5個(gè)自變量，構(gòu)建模型(2)：

回歸結(jié)果如表2。

表2 模型(2)回歸結(jié)果

對(duì)模型(2)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果如表3。

表3 多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果

一般而言，檢驗(yàn)多重共線性的標(biāo)準(zhǔn)為：VIF最大值大于10，平均值大于1，且兩個(gè)條件同時(shí)滿(mǎn)足。按此標(biāo)準(zhǔn)，模型(2)中自變量之間不存在多重共線性。

上述回歸結(jié)果表明，在其他因素不變的前提下，美國(guó)失業(yè)率、布倫特原油價(jià)格及美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)之間呈顯著正相關(guān)，美元指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)之間呈顯著負(fù)相關(guān)(表 2)；在 95%的置信區(qū)間下，第一輪、第三輪量化寬松政策與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)之間不存在顯著性關(guān)系、第二輪量化寬松政策與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)之間存在顯著正相關(guān)；美國(guó)失業(yè)率、美元指數(shù)、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)、布倫特原油價(jià)格、上證指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)與美國(guó)第三輪量化寬松政策對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)有著聯(lián)合影響。上證指數(shù)、歐洲消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)影響不顯著。

二、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

1．單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

采用 ADF方法對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)白銀價(jià)格、美國(guó)失業(yè)率、美元指數(shù)、美國(guó) ism制造業(yè)指數(shù)、布倫特原油價(jià)格、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)等6個(gè)變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)都是不平穩(wěn)的。對(duì)其進(jìn)行一階差分之后，發(fā)現(xiàn)在1%和5%顯著性水平下，6個(gè)變量的時(shí)間變量序列均為一階單整(表4)。

對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明變量之間具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系(表5)。說(shuō)明本研究所用時(shí)間序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，不存在偽回歸現(xiàn)象。

表4 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表5 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

2．VAR模型分析

以現(xiàn)貨白銀價(jià)格為被解釋變量，以美國(guó)失業(yè)率、美元指數(shù)、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)、布倫特原油價(jià)格，美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)為解釋變量，建立VAR模型對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)影響因素進(jìn)行分析。由SBIC和AIC最小原則，得知選擇1階滯后為最優(yōu)，由此確定VAR模型的最優(yōu)滯后期(表6)。

表6 VAR滯后階數(shù)選擇結(jié)果

在確定VAR模型的最優(yōu)滯后期后，對(duì)VAR模型求解，其結(jié)果如表7。

表7 VAR模型求解結(jié)果

AIC和SBIC的數(shù)值較小，Log的數(shù)值較大，說(shuō)明建立的 VAR模型整體回歸結(jié)果較好，表明美國(guó)失業(yè)率、布倫特原油價(jià)格、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)的1階滯后對(duì)現(xiàn)貨白銀的價(jià)格波動(dòng)存在顯著的正向沖擊；美元指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)的1階滯后對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)存在顯著的負(fù)向沖擊。

對(duì) VAR模型穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，探尋各變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系。

圖1 VAR系統(tǒng)穩(wěn)定性判別圖

從圖1可知，VAR模型中的特征根不存在大于1的情況，表明VAR系統(tǒng)是穩(wěn)定的。圖1中有3個(gè)根十分接近單位圓，意味著有些沖擊有較強(qiáng)的持續(xù)性，變量之間存在著穩(wěn)定的相關(guān)關(guān)系。

3．格蘭杰因果檢驗(yàn)

為了解各解釋變量和現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)之間是否存在因果關(guān)系，進(jìn)行了格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在10%的檢驗(yàn)水平下，uer，usd，ism，brent，fn均為現(xiàn)貨白銀價(jià)格(price)波動(dòng)的格蘭杰原因(表8)，說(shuō)明美國(guó)失業(yè)率、美元指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)、布倫特原油價(jià)格、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

表8 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

4．脈沖響應(yīng)分析

VAR模型中，通過(guò)脈沖響應(yīng)分析，能夠通過(guò)解釋變量的某一個(gè)時(shí)期的變化預(yù)測(cè)其對(duì)未來(lái)各期被解釋變量所產(chǎn)生的影響。

圖2 現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)對(duì)美元指數(shù)的脈沖響應(yīng)

圖3 現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)對(duì)美國(guó)失業(yè)率的脈沖響應(yīng)

圖2表明，美元指數(shù)的上升對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)沖擊較大，在第一期之后便出現(xiàn)了一個(gè)較大負(fù)向響應(yīng)，至第六期之前達(dá)到了最大負(fù)向響應(yīng)，之后便趨于平穩(wěn)。美元指數(shù)的上升預(yù)示著美國(guó)經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，經(jīng)濟(jì)回暖，資金投入實(shí)體經(jīng)濟(jì)，致使白銀價(jià)格出現(xiàn)向下的波動(dòng)。由圖3可以看出，美國(guó)失業(yè)率的上升明顯加劇了現(xiàn)貨白銀價(jià)格的波動(dòng)，在第八期達(dá)到最大正向響應(yīng)。美國(guó)經(jīng)濟(jì)蕭條，導(dǎo)致失業(yè)率上升，促使現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)加劇。

圖4 現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)對(duì)ISM指數(shù)的脈沖響應(yīng)

圖5 現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)對(duì)布倫特原油價(jià)格的脈沖響應(yīng)

從圖4可以看出，ISM制造業(yè)指數(shù)的提升對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的擾動(dòng)初期并不顯著，第一期的響應(yīng)接近于零，從第二期開(kāi)始才開(kāi)始逐步顯現(xiàn)出負(fù)向沖擊，其后幅度逐步變大，在第八期產(chǎn)生最大負(fù)向響應(yīng)。圖5表明，布倫特原油價(jià)格的上漲對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的擾動(dòng)一開(kāi)始便較為顯著，并以較快的速度逐步增大，在第五期達(dá)到最大正向響應(yīng)，第六期之后響應(yīng)有所減小，但仍為正向沖擊。

圖6 現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)對(duì)美國(guó)非農(nóng)指數(shù)的脈沖響應(yīng)

圖6顯示，美國(guó)非農(nóng)指數(shù)對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響在前兩期基本沒(méi)有顯現(xiàn)，在第四期時(shí)出現(xiàn)過(guò)較小的正響應(yīng)，之后才開(kāi)始出現(xiàn)較為明顯的負(fù)響應(yīng)，并在第八期達(dá)到最大負(fù)響應(yīng)值。

5．方差分解

通過(guò)被解釋變量誤差的方差分解檢驗(yàn)各影響因素對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度，從而進(jìn)一步判斷各解釋變量對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響程度。

由表9結(jié)果得知，對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格如果作第八期預(yù)測(cè)，則現(xiàn)貨白銀的預(yù)測(cè)方差大部分來(lái)自現(xiàn)貨白銀自身和美元指數(shù)的影響(分別占48.1%和31.6%)、其他預(yù)測(cè)方差依次為美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)為10.7%、布倫特原油價(jià)格為4.9%、美國(guó)失業(yè)率為1.9%、美國(guó)非農(nóng)指數(shù)為1.7%、上證指數(shù)為1.0%。

表9 預(yù)測(cè)誤差的方差分解結(jié)果

三、研究結(jié)論

本研究使用向量回歸模型及 2008—2014年間月度數(shù)據(jù)，實(shí)證分析美國(guó)失業(yè)率、美元指數(shù)、美國(guó)ism制造業(yè)指數(shù)、布倫特原油價(jià)格、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)、上證指數(shù)、歐元區(qū)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、日本生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)及美國(guó)量化寬松政策等因素對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)的影響。結(jié)果表明，美國(guó)失業(yè)率、布倫特原油價(jià)格、美國(guó)非農(nóng)數(shù)據(jù)與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)呈顯著正相關(guān)，而美元指數(shù)與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)呈顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明這些經(jīng)濟(jì)因素對(duì)現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。在95%的置信區(qū)間下，第二輪美國(guó)量化寬松政策對(duì)現(xiàn)貨白銀的價(jià)格波動(dòng)存在著顯著影響，第一輪和第三輪量化寬松政策與現(xiàn)貨白銀價(jià)格波動(dòng)不存在顯著影響。此外，本研究結(jié)果還顯示各經(jīng)濟(jì)因素之間存在穩(wěn)定的相關(guān)關(guān)系，現(xiàn)貨白銀本身的價(jià)格及美元指數(shù)對(duì)白銀價(jià)格波動(dòng)的影響最大。

參考文獻(xiàn)：

[1] Bahram Adrangi，Arjun Chatrath，Kambiz Raffiee. Economic activity，inflation，and hedging：The case of gold and silver investments[J]． Journal of Wealth Management，2003，6(2)：60-77．

[2] Mohammad Hasan．The prices of silver and exchange rates in a metallic monetary system-the cases of India and Iran[J]．Empirical Economics，2006，31(1)：195-206．

[3] 劉澄，張均東．國(guó)際黃金、白銀價(jià)格變動(dòng)的實(shí)證分析[J]．國(guó)際經(jīng)濟(jì)觀察，2007(12)：93-94．

[4] 魏忠．近代上海標(biāo)金期貨市場(chǎng)的實(shí)證分析——基于上海標(biāo)金期貨市場(chǎng)與倫敦白銀市場(chǎng)之關(guān)系的角度 [J]．財(cái)經(jīng)研究，2008(10)：39-49．

[5] James Cordier．The silver lining in silver's decline[J]. Futures：News，Analysis & Strategies for Futures，Options & Derivatives Traders，2009，38 (1)：17-17．

[6] Gonzalo Cortazar． Can oil prices help estimate commodity futures prices? The cases of copper and silver[J]．Resources Policy，2010，35(4)：283-291．

[7] Stoyu Ivanor．The influence of ETFs on the price discovery of gold，silver and oil[J]．Journal of Economics & Finance，2011，37(3)：453-462．

[8] Steve Roach．Gold，silver prices fall in reaction to Fed plans[J]．Coin World，2013，54 (7/8)：41-43．

[9] 樊元，王群．黃金白銀投資比較及其價(jià)格影響因素分析[J]．商業(yè)研究，2013(1)：127-131．

[10] 李亞蘭．中國(guó)白銀期貨市場(chǎng)的多重分形特征研究[J]．財(cái)政金融，2014(1)：38-41．

責(zé)任編輯：黃燕妮

Economic factors influencing the price fluctuation of the silver spot

CHEN Xian, ZHANG Teng, CHEN Yong
(Business School, Central South University, Changsha 410083, China)

Abstract:This paper adopts the international economy monthly data from January 2008 to December 2014 to make empirical study on spot silver price fluctuations. Results show that if the U.S. unemployment rate, the Brent crude oil and the U.S. non-agricultural data increase respectively by 1 percent, and the spot silver price fluctuations will increase by 0.634, 0.666 and 0.053 percent respectively; the dollar index and ism manufacturing index increased respectively by 1 percent, the spot silver price fluctuations will reduce by 1.103 and 0.529 percentage. Under the 95% confidence interval, the second quantitative easing policy of the United States has a significant effect on the price fluctuations of spot silver. The first-order or multi-order lag of the dollar index, the U.S. ism manufacturing index have a significant negative impact on the spot silver price fluctuations; the first-order or multi-order lag of the U.S. unemployment rate, Brent crude oil price and the United States non-agricultural data have a significant positive impact on the spot silver price fluctuations.

Keywords:silver spot; price fluctuation; influencing factors

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.9

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1009-2013(2016)02-0086-06

DOI:10.13331/j.cnki.jhau(ss).2016.02.014

收稿日期：2016－01－26

作者簡(jiǎn)介：陳憲(1969—)，男，湖南常寧人，管理學(xué)博士，研究員，主要研究方向?yàn)榻鹑谟?jì)量、公司金融。